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Forschungsdaten Bildung - Details zur Studie:

DigiDIn-Kfz - Digitale Diagnostik und Intervention im Kfz-Wesen

Eine der Hauptaufgaben im Beruf Kraftfahrzeugmechatroniker*in ist es, die Ursachen von Störungen an Kraftfahrzeugen zu ermitteln. Die Analyse von Problemen fällt den Auszubildenden oft schwer, weil sie nicht in der Lage sind, technische Texte und Diagramme zu nutzen und zu interpretieren und eine geeignete Diagnosestrategie zu finden.

Im Projekt DigiDln-Kfz wurden deshalb digitale Instrumente entwickelt, die die Rezeptionskompetenz der Auszubildenden im Hinblick auf die Diagnosefähigkeit, d. h. die Kompetenz zur Generierung, Interpretation und Nutzung von Informationen für die Diagnose von Kraftfahrzeugen, unterstützen. Ergänzend dazu wurde ein weiteres digitales Lerninstrument entwickelt, das anhand von Lösungsbeispielen erfolgversprechende Diagnosestrategien unterstützt. Je nach Kompetenzniveau der Auszubildenden kamen unterschiedliche Lerninstrumente zum Einsatz.

Im Projekt wurde auch der kollaborative Kfz-Diagnoseprozess untersucht, d. h. die gemeinsame Diagnose von Kfz-Fehlfunktionen durch mehrere Auszubildende. Ziel war es, den Prozess mit Hilfe eines digitalen Bewertungsinstruments zu erfassen und eine zusätzliche Unterstützung in Form eines computergestützten Lernwerkzeugs bereitzustellen.

Schließlich wurden auch die im ASCOT-Projekt KOKO-Kfz entwickelten Bewertungsinstrumente für die Kfz-Diagnosekompetenz und die Reparaturkompetenz im Hinblick auf den Einsatz in Abschlussprüfungen untersucht. Dabei wurde untersucht, inwieweit die Leistungen der Auszubildenden in der virtuellen Reparaturkompetenzprüfung mit Reparaturleistungen an realen Fahrzeugen vergleichbar sind. (Projekt/IQB)

Studien- und Projektinformationen

Laufzeit01.05.2019 - 30.06.2023
ProjektleitungGlogger-Frey, Inga; Gschwendtner, Tobias; Abele, Stephan
Beteiligte Wissenschaftler/innenMeier, Julius; Spliethoff, Luca; Rexhäuser, Dave; Hesse, Peter; Norwig, Kerstin; Hartmann, Stefan; Güzel, Emre
Beteiligte Institution(en)Pädagogische Hochschule Ludwigsburg
Technische Universität Dresden
Universität Freiburg
Universität Erfurt
Projektwebsitewww.ascot-vet.net/ascot/de/ascot-projekte/digidin-kfz/digidin-kfz.html
SchlagwörterDeutschland; Lernsoftware; Interventionsstudie; Leistungsmessung; Lernmotivation; Computerunterstütztes Verfahren; Berufsausbildung; Diagnostik; Fehleranalyse; Kompetenzerwerb; Computerunterstützter Unterricht; Auszubildender
FörderungBundesinstitut für Berufsbildung

Teilstudie Erfassung und Interventionen zur Förderung des kollaborativen Diagnoseprozesses

StudienleitungMeier, Julius; Richters, Constanze; Glogger-Frey, Inga; Rexhäuser, Dave; Radkowitsch, Anika; Abele, Stephan
UntersuchungsdesignQuasi-Experimentelles Design
Querschnitt
Erhebungsmethode(n)Eigenständig auszufüllender Fragebogen: CASI (Computerunterstützte Selbstbefragung)
Messungen und Tests: Leistungs- und Kompetenztests (Computerbasierter Test)
Untersuchungsgebiet (geogr.)Deutschland (Sachsen)
UntersuchungseinheitAuszubildende
AuswahlverfahrenVollerhebung
Population / StichprobeAuszubildende zum/r Kfz-Mechatroniker:in im 3. Ausbildungsjahr

Forschungsdaten und -instrumente

DigiDIn-KfZ: Förderung der kollaborativen diagnostischen Problemlösung bei Auszubildenden der Kfz-Mechatronik
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Umfrage- und Aggregatdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.10.2022 - 31.01.2023
Veröffentlichungsdatum10.10.2024
Förderung der kollaborativen diagnostischen Problemlösung bei Auszubildenden der Kfz-Mechatronik
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Umfrage- und Aggregatdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.10.2022 - 31.01.2023
Veröffentlichungsdatum10.10.2024

Teilstudie Interventionsstudien zur "Modellbasierten Diagnosestrategie"

StudienleitungMeier, Julius
UntersuchungsdesignQuasi-Experimentelles Design
Querschnitt
Erhebungsmethode(n)Messungen und Tests: Leistungs- und Kompetenztests (Computerbasierter Test)
Untersuchungsgebiet (geogr.)Deutschland (Sachsen)
UntersuchungseinheitAuszubildende
Auswahlverfahrenklassenweise Erhebung
Population / StichprobeAuszubildende zum/r Kfz-Mechatroniker:in im 4. Ausbildungsjahr

Forschungsdaten und -instrumente

DigiDIn-KfZ: Interventionsstudie II zur "Modellbasierten Diagnosestrategie"
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenUmfrage- und Aggregatdaten
Kompetenz- und Leistungsdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.06.2022 - 31.08.2022
Veröffentlichungsdatum10.10.2024
DigiDIn-KfZ: Interventionsstudie I zur "Modellbasierten Diagnosestrategie"
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Umfrage- und Aggregatdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.08.2020 - 31.10.2020
Veröffentlichungsdatum10.10.2024
Interventionsstudie II
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenUmfrage- und Aggregatdaten
Kompetenz- und Leistungsdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.06.2022 - 31.08.2022
Veröffentlichungsdatum10.10.2024
Interventionsstudie I
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Umfrage- und Aggregatdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.08.2020 - 31.10.2020
Veröffentlichungsdatum10.10.2024

Teilstudie Technologiebasierte Verfahren aus KOKO Kfz für Abschlussprüfungen

UntersuchungsdesignQuasi-Experimentelles Design
Querschnitt
Erhebungsmethode(n)Messungen und Tests: Leistungs- und Kompetenztests (Computerbasierter Test)
Untersuchungsgebiet (geogr.)Deutschland (Baden-Württemberg)
UntersuchungseinheitAuszubildende
Population / StichprobeAuszubildende zum/r Kfz-Mechatroniker:in im 3. Ausbildungsjahr sowie Auszubildende zum/r Elektroniker:in

Forschungsdaten und -instrumente

Validierungsstudie 1
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.07.2021 - 31.07.2021
Veröffentlichungsdatum10.10.2024
Validierungstudie 2
Datenzugang DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
Art der DatenKompetenz- und Leistungsdaten
Archivierende EinrichtungForschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ am IQB)
ZugänglichkeitVerfügbar
Erhebungszeitraum01.11.2021 - 30.11.2021
Veröffentlichungsdatum10.10.2024

Publikationen

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)Güzel, Emre; Hartmann, Stefan; Norwig, Kerstin; Gschwendtner, Tobias: Berufsspezifische Kompetenzen digital erwerben? Effekte multimedialer Interventionen zur Förderung der Fehlerdiagnosekompetenz bei Kfz-Mechatroniker*innen. - In: Zeitschrift für Pädagogik, 70 (2024) 2, S. 182-201, URL: https://doi.org/10.3262/ZP2402182 - ISSN: 0044-3247

[FIS:eric_EJ1403138]

Hartmann, Stefan; Güzel, Emre; Gschwendtner, Tobias: Berufsbezogene Fähigkeiten digital messen. Herausforderungen, Möglichkeiten und Grenzen am Beispiel videovignettenbasierter Prüfungsaufgaben für das Kfz-Handwerk. - In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, 52 (2023) 3, S. 26-30, URL: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0035-bwp-23326-2; https://lit.bibb.de/vufind/Record/DS-781579

Meier, Julius Moritz: Video-based modelling examples and self-explanation prompts for teaching a complex problem-solving strategy to learners with different levels of prior knowledge. - Freiburg: Universität (2023), 190 S., URL: https://doi.org/10.6094/UNIFR/240217; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2402177; https://d-nb.info/1306901944/34; https://freidok.uni-freiburg.de/data/240217 - Dissertation, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, 2023.

Hesse, Peter; Kaseler, Louise; Meier, Julius; Müller, Romy; Abele, Stephan: Logfilegestützte Erfassung und Spezifizierung des KfZ-Diagnoseprozesses von Fachleuten. - Aus: Schumann, Stephan (Hrsg.); Seeber, Susan (Hrsg.); Abele, Stephan (Hrsg.): Digitale Transformation in der Berufsbildung. Konzepte, Befunde und Herausforderungen. Bielefeld: wbv Publikation (2022), S. 165-188, URL: https://doi.org/10.3278/9783763971381 - Wirtschaft - Beruf - Ethik. 41 - ISBN: 9783763971374; 9783763971381

Meier, Julius; Hesse, Peter; Abele, Stephan; Renkl, Alexander; Glogger-Frey, Inga: Better self-explaining backwards or forwards? Prompting self-explanation in video-based modelling examples for learning a diagnostic strategy. - In: Instructional science, 52 (2024) 4, S. 613-638, URL: https://doi.org/10.1007/s11251-023-09651-7 - ISSN: 0020-4277; 1573-1952

Meier, Julius Moritz; Hesse, Peter; Abele, Stephan; Renkl, Alexander; Glogger-Frey, Inga: Video-based modeling examples and comparative self-explanation prompts for teaching a complex problem-solving strategy. - In: Journal of computer assisted learning, 40 (2024) 4, S. 1852-1870, URL: https://doi.org/10.1111/jcal.12991 - ISSN: 0266-4909; 1365-2729

Meier, Julius; Spliethoff, Luca; Hesse, Peter; Abele, Stephan; Renkl, Alexander; Glogger-Frey, Inga: Promoting car mechatronics apprentices' diagnostic strategy with modeling examples. Development and evaluation of a simulation-based learning environment. - In: Studies in educational evaluation, (2022) 72, 12 S., URL: https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2021.101117 - ISSN: 0191-491X - ISBN: 0191491X

[FIS:olc_2076553029]

Spliethoff, Luca; Glogger-Frey, Inga; Abele, Stephan: Wie bearbeiten Auszubildende gemeinsam berufliche Probleme? Kollaboration bei der Diagnose von Kfz-Störungen. - In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, 50 (2021) 1, S. 35-36, URL: https://www.bwp-zeitschrift.de/dienst/publikationen/de/17036 - ISSN: 0341-4515

Spliethoff, Luca; Abele, Stephan: Measuring professional competence using computer-generated log data. - Aus: Goller, Michael (Hrsg.); Kyndt, Eva (Hrsg.); Paloniemi, Susanna (Hrsg.); Damsa, Crina (Hrsg.): Methods for researching professional learning and development. Challenges, applications and empirical illustrations. Cham: Springer (2022), S. 165-186, URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-08518-5_8 - Professional and practice-based learning. 33 - ISBN: 978-3-031-08517-8; 978-3-031-08518-5

Goller, Michael (Hrsg.); Kyndt, Eva (Hrsg.); Paloniemi, Susanna (Hrsg.); Damsa, Crina (Hrsg.): Methods for researching professional learning and development. Challenges, applications and empirical illustrations. - Cham: Springer (2022), 627 S., URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-08518-5 - Professional and practice-based learning. 33 - ISBN: 978-3-031-08517-8; 978-3-031-08518-5; 978-3-031-08519-2; 978-3-031-08520-8

Downloads und Links

Forschungsdaten

DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
[Kompetenz- und Leistungsdaten; Umfrage- und Aggregatdaten]

DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
[Kompetenz- und Leistungsdaten;Umfrage- und Aggregatdaten]

DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
[Umfrage- und Aggregatdaten; Kompetenz- und Leistungsdaten]

DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
[Umfrage- und Aggregatdaten;Kompetenz- und Leistungsdaten]

DOI: 10.5159/IQB_DigiDIn_Kfz_SUF_Off-Site_v1
[Kompetenz- und Leistungsdaten]

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