WSFM-Vorlesung 1-3
1) Fragen, Hypothesen, Variablen 2) Wissenschaftliche Interviewmethoden 3) Wissenschaftliche Fragebogenmethoden
1) Fragen, Hypothesen, Variablen 2) Wissenschaftliche Interviewmethoden 3) Wissenschaftliche Fragebogenmethoden
Geschlossene Antwortmöglichkeiten mit Schätzskalen
Einschätzen eines Merkmals auf einer vorgegebenen Skala
Merkmale von Schätzskalen («Ratingskalen»)
• Differenziertheit: üblicherweise 3-stufig bis 10-stufig
• Kontrastiertheit: gerade oder ungerade Skalenwerte
• Polarität: unipolar oder bipolar
• Symmetrie: symmetrisch oder asymmetrisch
Differenziertheit der Antwortvorgaben
Wie gut finden Sie diese Lehrveranstaltung?
0 Nicht gut – 1 gut
0 Nicht gut – 1 teils teils – 2 gut
0 gar nicht gut – 1 eher nicht gut – 2 eher gut – 3 sehr gut
0 gar nicht gut – 1 eher nicht gut – 2 teils/teils – 3 eher gut – 4 sehr gut
0 gar nicht gut – 1 eher nicht gut – 2 teils/teils – 3 eher gut – 4 sehr gut, 9 weiss nicht
0 gar nicht gut – 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 – 10 sehr gut
0-100%
Faustregeln zur Differenziertheit von Antwortvorgaben
• Gerade Skalen provozieren grössere Kontraste
• Ungerade Skalen neigen zur Mitte: „weiss nicht“ hilfreich
• Zahl Skalenpunkte: nicht differenzierter als Befragte angeben können
Unipolarität, Bipolarität und Symmetrie
Polarität
• Unipolar: 1, 2, 3, 4, 5
• Bipolar: -2, -1, 0, +1, +2
Symmetrie
• Symmetrisch: -3, -2, -1, 0, +1, +2, +3
• Asymmetrisch: -2, -1, 0, +1, +2, +3, +4
Faustregeln zur Polarität von Antwortskalen
• Bipolare Skalen werden als stärker kontrastierend wahrgenommen
• Asymmetrische Skalen sind schwieriger zu interpretieren/suggestiv
• Aspekte immer mit mehreren Fragen unterschiedlicher Polung erheben
Antwortfehler bei der Reihung von Ratingfragen
• Bodeneffekt (Gefahr, wenn erste Fragen schon sehr niedrig …)
• Deckeneffekt (Gefahr, wenn erste Fragen schon sehr hoch …)
• Mitte-Tendenz (Gefahr, wenn Mitte zu „ich weiss nicht“ wird)
• Mangelhafte Differenzierung bei ungleich verteilten pos./neg. Merkmalen
• Kontext-Effekt bei bestimmten Reihungen von Fragen
Mögliche Antwortdimensionen
• Häufigkeiten (nie – täglich)
• Intensitäten (sehr schwach – sehr stark)
• Wahrscheinlichkeiten (sehr unwahrscheinlich – sehr wahrscheinlich)
• Zustimmung / Ablehnung (stimme gar nicht zu – stimme völlig zu)
• Qualitäten (sehr schlecht – sehr gut)
Einschätzskalen / Messniveaus
• Nominalskala
• Ordinalskala
• Intervallskala
• Verhältnisskala (Ratio-Skala)
Nominalskala
Merkmale
• Kategorien sind klar unterschieden (dichotom/polytom, diskret).
• Merkmale können eindeutig zugeordnet werden.
Mögliche Aussagen
• … besitzt diese Eigenschaft.
• … besitzt eine andere Eigenschaft als …
• … besitzt dieselbe Eigenschaft wie ….
• … Eigenschaft kommt mit dieser Häufigkeit vor.
Beispiele für Nominalskalen
• 1 ja – 0 nein
• M männlich – W weiblich
• A Klassenunterricht – B Gruppenunterricht – C Einzelunterricht
• 1 rot – 2 grün – 3 blau – 4 gelb – 5 braun – 6 grau – 7 schwarz
Ordinalskala
Merkmale
• Kategorien sind in logischer Reihenfolge geordnet (polytom, diskret)
• Abstände zwischen Ausprägungen sind variabel.
Mögliche Aussagen
• Alle Aussagen, die mit Nominalskalen möglich sind.
• Ausprägung x ist grösser als Ausprägung y.
Beispiele für Ordinalskalen
1 gross – 2 mittel – 3 klein
täglich - mehrfach wöchentlich – seltener – nie
stimme völlig zu –stimme eher zu –stimme eher nicht zu –stimme nicht zu
Schulnoten 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6
Intervallskala
Merkmale
• Ausprägungen gemessen auf numerischer Skala (polytom, diskr./kont.)
• Abstände zwischen Ausprägungen sind gleich gross
• Es existiert kein natürlicher Nullpunkt
Mögliche Aussagen
• Alles was mit Nominal- und Ordinalskalen möglich ist
• Ausprägung x ist um z Skalenpunkte grösser als Ausprägung y…
Beispiele für Intervallskalen
• Intelligenzquotient, Grad Celsius
• sehr oft (+2) – (+1) – (0) – (-1) – (-2) sehr selten
• sehr gut 10 – 9 – 8 – … – 1 sehr schlecht
Verhältnisskala
Merkmale
• Ausprägungen auf numerischer Skala (polytom, diskr./kont.)
• Abstände zwischen Ausprägungen sind gleich gross
• Es existiert ein natürlicher Nullpunkt
Mögliche Aussagen
• Alles was mit Nominal- bis Intervallskalen möglich ist
• Ausprägung x ist doppelt/halb so gross wie Ausprägung y…
Beispiele von Verhältnisskalen
• Temperatur: Grad Kelvin, z.B. 0-373 ◌ْ
• Dauer: 0-x Minuten
• Grösse: 0-x Meter
• Gewicht: 0-x Kilogramm
Wie gut geht es Ihnen heute? Messen Sie auf einer…
• Nominalskala
• Ordinalskala
• Intervallskala
• Verhältnisskala
Wie viel Wind hat es heute? Messen Sie auf einer…
• Nominalskala
• Ordinalskala
• Intervallskala
• Verhältnisskala
Welches Skalenniveau wählt man besten?
• Genauigkeit: So genau wie möglich
• Forschungsökonomie: So genau wie einfach erfassbar
• Hypothesenspezifität: So, dass mögliche Unterschiede sichtbar sind
Vorlesung 3: Wichtige Begriffe
• Mündliche / schriftliche Befragung
• Unstandardisierte/standardisierte Fragen
• Offene / Geschlossene Antwortalternativen
• Einschätzfragen / Zustimmungsfragen / Semantisches Differenzial
• Methoden der Nichtbeeinflussung, Vermeidung von Suggestivfragen
• Boden-/Deckeneffekte, Mitte- und Kontexteffekte
• Ratingskalen: Differenziertheit, Kontrastiertheit, Symmetrie, Polarität
• Nominalskala / Ordinalskala / Intervallskala / Verhältnisskala
Kennen Sie erziehungswissenschaftliche Studien?
Ein klassisches Beispiel: Die SCHOLASTIK Studie (Wovon ist der Name abgeleitet?)
• SCHulOrganisierte
• LernAngebote und
• Sozialisation von
• Talenten,
• Interessen und
• Kompetenzen
Fragestellungen der SCHOLASTIK Studie (u.a.)
• Welche Bedeutung haben allgemeine kognitive Fähigkeiten,
fachspezifische Vorkenntnisse, motivationale Faktoren und
Unterrichtsmerkmale für die Vorhersage unterschiedlicher Lernund
Leistungskriterien sowie für die Beschreibung und Erklärung
von interindividuellen Entwicklungs-, Persönlichkeits- und
Leistungsunterschieden?
• Wie stabil sind Schulleistungsunterschiede zwischen Schülern
und zwischen Klassen während der Grundschulzeit?
• Welche Bedeutung kommt der schulischen Umwelt, insbesondere
Merkmalen des Klassenkontextes (Klassengröße, Vorkenntnisund
Intelligenzniveau sowie -streuung) für die affektive und
kognitive Entwicklung der Schüler zu?
Rahmendaten der SCHOLASTIK-Studie
• 1987 – 1991
• 1. – 4. Klasse
• 1150 Schüler/-innen
• in 54 Schulklassen
• und ihre Lehrer/-innen
SCHOLASTIK Untersuchungsplan eines Jahres (hier: 3. Klasse)
Ein Hauptergebnis: Was heisst Unterrichtsqualität?
Was heisst empirische Forschung?
Empirie = Erfahrungswissenschaft
• Beobachtung/Messung der Realität
• Ausgehend von bestehenden Erkenntnissen und Theorien
• Systematisch und methodisch (d.h. wiederholbar) durchgeführt
• Mit logisch richtigen und argumentativ stimmigen Schlussfolgerungen
• Alles wird transparent veröffentlicht, damit es kritisierbar sind
• Ziel: studienübergreifend generalisierbare Aussagen und Theorien
Der Forschungsprozess
• Das aktuelle Wissen zusammentragen
• Fragen oder Hypothesen zu Mustern in Variablen formulieren
• Stichprobe und Methoden bestimmen
• Empirische Daten sammeln / Variablen messen
• Daten für die Analyse aufbereiten
• Daten analysieren / Muster in Variablen prüfen
• Studie berichten und Schlussfolgerungen ziehen
Theorien ↔ Hypothesen ↔ Variablen
Theorien
• Theorien sind Systeme vorläufig bestätigter Beziehungen Hypothesen
d.h. Komplexe Aussagen über Beziehungen zwischen Variablen
Hypothesen
• machen empirisch prüfbare Aussagen über Beziehungen
zwischen messbaren Variablen (z.B. „wenn x, dann y“)
Variablen
• Sind Speicherplätze für Informationen,
z.B. für messbare Ausprägungen von Merkmalen
Empirische Analyse
Denken in Variablen
„Kästchendenken“
Beispiel einer empirischen Analyse
Operationalisieren: Merkmal ↔ Messung ↔ Variable
Festlegen eines Messverfahrens für eine Variable d.h.
1. Theoretische Eingrenzung/Differenzierung was untersucht wird
2. Bestimmung der Variablen und ihrer Kategorien/Skalen
3. Bestimmung der empirischen Merkmale und Ausprägungen
4. Handlungsanweisungen zur Zuordnung von 2 und 3
Variablenarten
• diskret (nicht unterteilbar) oder kontinuierlich (unterteilbar)
• dichotom (zwei Ausprägungen) oder polytom (mehrere Ausp.)
• manifest (beobachtbar) oder latent (mittelbar erschliessbar)
Beispiele für Variablenarten
Beispiel einer empirischen Synthese
Typische einfache Hypothesen
Unterschiedshypothesen
• Es gibt einen Unterschied zwische Gruppe A und Gruppe B in Bezug
auf Variable X.
Zusammenhangshypothesen
• Es gibt einen Zusammenhang zwischen Variable X und Variable Y.
• Je höher Variable X desto höher Variable Y.
Beispiele gültiger Hypothesen
Unterschiedshypothesen
• Weibliche Schülerinnen zeigen durchschnittlich bessere
Englischleistungen männliche Schüler
Zusammenhangshypothesen
• Je höher das Ausbildungsniveau einer Familie, desto besser sind die
Englischleistungen der Kinder.
Spezifität und Unidirektionalität von Variablen
Unspezifisch nicht-direktionale Hypothesen, z.B.
• Es gibt einen messbaren Unterschied zwischen Gruppe A und B.
• Es gibt einen messbaren Zusammenhang zwischen Merkmal A und B.
• Merkmal A hat einen messbaren Einfluss auf Merkmal B.
Unspezifisch direktionale Hypothesen, z.B.
• Wenn mehr Merkmal A dann messbar mehr Merkmal B.
• Je mehr Merkmal A desto weniger Merkmal B.
Spezifische direktionale Hypothesen, mit Effektstärken z.B.
• Wenn man A um X erhöht, dann wächst B um Faktor Y.
Beispiele von ungültiger Hypothesen («so nicht»!)
Behauptungen, Meinungen
• „Wenn ich auf die letzten Jahre zurückblicke, dann werden die
Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern immer schlechter.
Definitionen
• „Wenn Schüler im Test weniger als 10 Punkte erreichen, dann
spricht man von einer Leistungsschwäche.
Präskriptive Aussagen
• „Wenn Schüler im Test weniger als 10 Punkte erreichen, dann
sollen sie gratis Nachhilfe erhalten“
Existenzaussagen
• „Es gibt Schüler, die können sich nicht gut konzentrieren“
Abhängige und unabhängige Variablen
Grundannahme
• Unabhängige Variablen beeinflussen abhängige Variablen
Unabhängige Variablen (2 Typen)
• Können nicht variiert werden, sind einfach gegeben.
• Können gezielt variiert werden, um Effekte in den abh. Var. zu prüfen
Abhängige Variablen
• Werden durch eine oder mehrere unabhängige Variabeln beeinflusst
• Andere Beeinflussungen werden vermieden / kontrolliert
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Lernkarten
Kennen Sie erziehungswissenschaftliche Studien?
Ein klassisches Beispiel: Die SCHOLASTIK Studie (Wovon ist der Name abgeleitet?)
• SCHulOrganisierte
• LernAngebote und
• Sozialisation von
• Talenten,
• Interessen und
• Kompetenzen
Fragestellungen der SCHOLASTIK Studie (u.a.)
• Welche Bedeutung haben allgemeine kognitive Fähigkeiten,
fachspezifische Vorkenntnisse, motivationale Faktoren und
Unterrichtsmerkmale für die Vorhersage unterschiedlicher Lernund
Leistungskriterien sowie für die Beschreibung und Erklärung
von interindividuellen Entwicklungs-, Persönlichkeits- und
Leistungsunterschieden?
• Wie stabil sind Schulleistungsunterschiede zwischen Schülern
und zwischen Klassen während der Grundschulzeit?
• Welche Bedeutung kommt der schulischen Umwelt, insbesondere
Merkmalen des Klassenkontextes (Klassengröße, Vorkenntnisund
Intelligenzniveau sowie -streuung) für die affektive und
kognitive Entwicklung der Schüler zu?
Rahmendaten der SCHOLASTIK-Studie
• 1987 – 1991
• 1. – 4. Klasse
• 1150 Schüler/-innen
• in 54 Schulklassen
• und ihre Lehrer/-innen
SCHOLASTIK Untersuchungsplan eines Jahres (hier: 3. Klasse)
Ein Hauptergebnis: Was heisst Unterrichtsqualität?
Was heisst empirische Forschung?
Empirie = Erfahrungswissenschaft
• Beobachtung/Messung der Realität
• Ausgehend von bestehenden Erkenntnissen und Theorien
• Systematisch und methodisch (d.h. wiederholbar) durchgeführt
• Mit logisch richtigen und argumentativ stimmigen Schlussfolgerungen
• Alles wird transparent veröffentlicht, damit es kritisierbar sind
• Ziel: studienübergreifend generalisierbare Aussagen und Theorien
Der Forschungsprozess
• Das aktuelle Wissen zusammentragen
• Fragen oder Hypothesen zu Mustern in Variablen formulieren
• Stichprobe und Methoden bestimmen
• Empirische Daten sammeln / Variablen messen
• Daten für die Analyse aufbereiten
• Daten analysieren / Muster in Variablen prüfen
• Studie berichten und Schlussfolgerungen ziehen
Theorien ↔ Hypothesen ↔ Variablen
Theorien
• Theorien sind Systeme vorläufig bestätigter Beziehungen Hypothesen
d.h. Komplexe Aussagen über Beziehungen zwischen Variablen
Hypothesen
• machen empirisch prüfbare Aussagen über Beziehungen
zwischen messbaren Variablen (z.B. „wenn x, dann y“)
Variablen
• Sind Speicherplätze für Informationen,
z.B. für messbare Ausprägungen von Merkmalen
Empirische Analyse
Denken in Variablen
„Kästchendenken“
Beispiel einer empirischen Analyse
Operationalisieren: Merkmal ↔ Messung ↔ Variable
Festlegen eines Messverfahrens für eine Variable d.h.
1. Theoretische Eingrenzung/Differenzierung was untersucht wird
2. Bestimmung der Variablen und ihrer Kategorien/Skalen
3. Bestimmung der empirischen Merkmale und Ausprägungen
4. Handlungsanweisungen zur Zuordnung von 2 und 3
Variablenarten
• diskret (nicht unterteilbar) oder kontinuierlich (unterteilbar)
• dichotom (zwei Ausprägungen) oder polytom (mehrere Ausp.)
• manifest (beobachtbar) oder latent (mittelbar erschliessbar)
Beispiele für Variablenarten
Beispiel einer empirischen Synthese
Typische einfache Hypothesen
Unterschiedshypothesen
• Es gibt einen Unterschied zwische Gruppe A und Gruppe B in Bezug
auf Variable X.
Zusammenhangshypothesen
• Es gibt einen Zusammenhang zwischen Variable X und Variable Y.
• Je höher Variable X desto höher Variable Y.
Beispiele gültiger Hypothesen
Unterschiedshypothesen
• Weibliche Schülerinnen zeigen durchschnittlich bessere
Englischleistungen männliche Schüler
Zusammenhangshypothesen
• Je höher das Ausbildungsniveau einer Familie, desto besser sind die
Englischleistungen der Kinder.
Spezifität und Unidirektionalität von Variablen
Unspezifisch nicht-direktionale Hypothesen, z.B.
• Es gibt einen messbaren Unterschied zwischen Gruppe A und B.
• Es gibt einen messbaren Zusammenhang zwischen Merkmal A und B.
• Merkmal A hat einen messbaren Einfluss auf Merkmal B.
Unspezifisch direktionale Hypothesen, z.B.
• Wenn mehr Merkmal A dann messbar mehr Merkmal B.
• Je mehr Merkmal A desto weniger Merkmal B.
Spezifische direktionale Hypothesen, mit Effektstärken z.B.
• Wenn man A um X erhöht, dann wächst B um Faktor Y.
Beispiele von ungültiger Hypothesen («so nicht»!)
Behauptungen, Meinungen
• „Wenn ich auf die letzten Jahre zurückblicke, dann werden die
Schulleistungen von Schülerinnen und Schülern immer schlechter.
Definitionen
• „Wenn Schüler im Test weniger als 10 Punkte erreichen, dann
spricht man von einer Leistungsschwäche.
Präskriptive Aussagen
• „Wenn Schüler im Test weniger als 10 Punkte erreichen, dann
sollen sie gratis Nachhilfe erhalten“
Existenzaussagen
• „Es gibt Schüler, die können sich nicht gut konzentrieren“
Abhängige und unabhängige Variablen
Grundannahme
• Unabhängige Variablen beeinflussen abhängige Variablen
Unabhängige Variablen (2 Typen)
• Können nicht variiert werden, sind einfach gegeben.
• Können gezielt variiert werden, um Effekte in den abh. Var. zu prüfen
Abhängige Variablen
• Werden durch eine oder mehrere unabhängige Variabeln beeinflusst
• Andere Beeinflussungen werden vermieden / kontrolliert
Hypothesen mit unabhängigen & abhängigen Variablen
• Wenn uV so … , dann ist aV häufiger so …
• Wenn uV so, dann ist aV grösser als wenn uV anders
• Je grösser/kleiner uV, desto grösser/kleiner ist aV
Beispiel 1: Eine unabhängige Variable
Beispiel 2: Eine unabhängige + eine moderierende Variable
Beispiel 3: Eine unabhängige + eine mediierende Variable
Beispiel 4: Komplexe Modelle, endogene + exogene Variablen
Resultat: Systemische Theorien von Unterrichtsqualität
Rekapitulation der wichtigsten Begriffe
• Empirische Forschung
• Ablauf eines Forschungsprojektes
• Analyse und Synthese
• Variablen
• Operationalisierung
• Variablenarten (dichotom/polytom, diskret/kont, manifest/latent)
• Hypothesen
• Abhängige und unabhängige Variablen
• Endogene und exogene Variablen
Journalistische vs. wissenschaftliche Interviews
Journalismus:
• Aktuelle Themen
• Provokative Fragen
• Aufzeichnung/Protokollierung
• Paraphrasierung
• Darstellung von Aussagen
• Selektive Statements
• Presseartikel
Wissenschaft:
• Wissenschaftliche Themen
• Nondirektive Fragen
• Aufzeichnung
• Transkription
• Analyse qualitativer Daten
• Systematische Darstellung
• Wissenschaftlicher Bericht
Wann sind qualitative Interviews angebracht?
• Subjektive Sichtweisen stehen im Zentrum der Untersuchung.
• Gesprächspartner haben relevante Erfahrungen zum Thema.
• Sie können darüber mündlich Auskunft geben.
• Gesprächspartner sind bereit Auskunft zu geben.
• Die Gesprächspartner sollen sich frei äussern können.
• Es sollen wenige Personen vertieft untersucht werden.
Was kann mit Interviews untersucht werden?
• Nachträgliche Situationsbeschreibungen (Sachen, Personen, Episoden)
• Absichten und Emotionen (subjektive Hintergründe)
• Konzeptstrukturen (Begriffe und mentale Modelle)
• Verlaufsstrukturen (Subjektive Handlungsrezepte)
• Subjektive Meinungen und Überzeugungen
Was kann mit Interviews nicht/kaum untersucht werden?
• Implizites Wissen
• Situatives Denken
• Denken unabhängig vom Interviewkontext
Varianten von Interviews
• Mündlich oder schriftlich
• Mehr oder weniger strukturiert
• Mehr oder weniger vorgegebene Zeit
• Einzelbefragung oder Gruppenbefragung
Strukturierte vs. teilstrukturierte Interviews
vollstrukturiert:
• «vorgelesener Fragebogen»
• Anzahl Fragen vorgegeben
• Fragen vorgegeben
• Wortlaut vorgegeben
• Antwortalternativen vorgegeben
• Keine Nachfragen
teilstrukturiert:
• «Gespräch mit verteilten Rollen»
• Leitfaden mit vorgesehenen Fragen
• Anzahl Fragen situativ angepasst
• Wortlaut situationsangepasst
• Freie Antworten
• Nachfragen bei Bedarf
Gesprächsbeginn
• Begrüssung
• Vorstellung
• Smalltalk
• Verständigung über Ziel des Projektes
• Verständigung über Dauer und Umfang des Interviews
• Verständigung über Art der Auftzeichnung
• Einwilligung in Datenschutzvereinbarung
• Aufnahmegerät anschalten
Durchführen des Interviews
• Fragen gemäss Leitfaden stellen
• Reden lassen und Interesse zeigen
• Nachfragen
• Strukturieren
• Nicht beeinflussen
Prinzip «Nicht-Beeinflussung/Nondirektivität» (Lamnek, 1995)
Zurückhaltung, Offenheit und Flexibilität
• „Mich interessiert, wie du…“
Kommunikativität und Prozesshaftigkeit
• „mhm, und dann?“
Reflexivität und Explikation
• „Was heisst das genau?“
Ende des Gesprächs
• Fazit erfragen
• Zusammenfassen lassen
• Danken
• Aufnahmegerät abschalten
• Smalltalk
Die Methode des Problemzentrierten Leitfadeninterview
• Thematischer Leitfaden zu einem bestimmten Problem
• Pflichtfragen und Eventualfragen
• Einstieg, Situierte Vertiefung, Zusammenfassung
• Reihenfolge der Fragen relativ offen
1. Vorstellung
2. Eisbrecherfragen
3. Problemorientierte Fragen zu verschiedenen Aspekten
4. Situative Verortung durch Nachfragen
5. Zusammenfassende Fragen
Leitfadenbeispiel für ein problemzentriertes Interview
• Einführung ins Thema: Unterrichten mit Computern
• Können Sie sich und ihre aktuelle Klasse kurz vorstellen?
• Welche Computerinfrastruktur steht Ihnen in Ihrer Klasse zur Verfügung?
• Wie haben Sie in der letzten Woche im Unterricht mit Computern gearbeitet?
• Was sind typische Einsatzweisen von Computern in Ihrem Unterricht?
• Was heisst für Sie ganz allgemein guter Unterricht?
• Was haben Computer mit gutem Unterricht zu tun?
• Wie werden Sie in der Computernutzung im Unterricht unterstützt?
• Was sind die wichtigsten Herausforderungen/Probleme?
• Wo gibt es heute Anpassungsbedarf?
Beispiel 1: Problemzentriertes Interview
• I: Jetzt .. […] was ist für dich guter Unterricht. 00:28:09-5
• B: .... Guter Unterricht .. (lachen) 00:28:12-8
• I: Großes Thema (lacht). 00:28:14-6
• B: Ja, .. /eh/ ich habe mir .. im Grunde genommen, hab ich das irgendwo mir bereit gelegt,
oder (blättert). Guter Unterricht, .... mit den Schülern gut zusammen arbeiten können, also
irgendwie muss die Chemie stimmen, dann gibt es so eine halbpädago, nicht, eine
pädagogisch, gute Stimmung, die zum Lernen anregt und wenn ich dann sehe, dass die
Schüler /eh/ auch mit Freude auch ein bisschen, oder, diese Lernziele erreichen wollen,
dann denke ich, dann habe ich guten Unterricht gemacht. Und .. ja, irgendwie, .. das stellt
mich auch immer wieder auf, die letzten Jahrgänge und ich gehe immer etwa von der
ersten, zweiten, dritten Oberstufe, nachher wieder in die erste zurück, der letzte Abgang mit
den Drittklässlern war wieder gut, also das ist wirklich schön gewesen. Und ich habe den
Eindruck, sie haben etwas gelernt und die Rückmeldungen waren auch diesbezüglich
positiv, ja ... Dann habe ich es wahrscheinlich nicht allzu schlecht gemacht. 00:29:28-3
• I: Also wenn die Chemie stimmt, zwischen Lehrpersonen und Schülern, Schülerinnen.
00:29:32-7
• B: Ja es immer wieder die Gefahr, oder, dass man guten Unterricht vielleicht nur über die
Leistung definiert. Und das finde ich dann auch nicht ganz richtig. Wir haben auch die
schwächeren Schüler, wir haben auch .. ja, es, es ist nicht nur einfach quasi
Leistungsmaschinen da in unserer Klasse. (Es gibt?) ja auch noch, ist mehr, guter Unterricht
sollte in der Nähe sein. .. Ja. 00:30:00-5
• I: /eh/ Hat für dich der Computer etwas zu tun mit gutem Unterricht, oder würdest du
sagen, nein, guten Unterricht kann man auch machen ohne Computer? 00:30:13-5
• B: Man kann sicher guten Unterricht auch ohne Computer machen, aber der Unterricht wird
dann immer noch besser, wenn man den Computer auch noch hat. Es ist kein Problem, mal
eine Woche auf einen Computer zu verzichten, oder es ist die, die Methodenvielfalt, die da
hinein spielt. Aber auf die Dauer denke ich, wenn man dann ohne Computer auskommen
muss, dann denke ich, es ist nicht in Ordnung. Also das, .. nein das dann, da gibt man zu
viel weg. Also das glaube ich nicht, dass es gut wäre. 00:30:50-8
