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Unterrichtsmethoden für MINT-Fächer

Bausteine für die Verbesserung von Lernwirksamkeit und Unterrichtsqualität

Erschienen am 16.08.2018, 1. Auflage 2018
44,99 €
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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9783658225124
Sprache: Deutsch
Umfang: xv, 235 S., 10 s/w Illustr., 69 farbige Illustr.,
Format (T/L/B): 1.3 x 24.1 x 16.9 cm
Einband: kartoniertes Buch

Beschreibung

Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften (Biologie, Chemie, Physik) und Technik - seit Jahren findet in der breiten Öffentlichkeit eine angeregte Diskussion über diese sogenannten MINT-Fächer statt. Denn das in den MINT-Fächern vermittelte Wissen ist die unverzichtbare Grundlage für die Ausbildung der in Deutschland dringend benötigten Fachkräfte. Darum fordern Politik und Wirtschaft eine stärkere Gewichtung der Fächer, aber auch eine Verbesserung der Unterrichtsqualität. Dieses Buch stellt 20 verschiedene, wissenschaftlich fundierte Methoden für den MINT-Unterricht vor und erläutert die Rolle der digitalen Medien als fächerübergreifendes Element. Die interdisziplinäre Betrachtungsweise bietet Lehrern einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten und Ansätze für den eigenen Unterricht. Für jede der vorgestellten Methoden geben die Autoren wissenschaftliche fundierte Einschätzungen zu ihrer Lerneffektivität und erleichtern so Lehrkräften die Auswahl der geeignetsten Methoden für den eigenen Unterricht. Detaillierte Unterrichtsmodelle helfen bei der Umsetzung in der Praxis. Damit erhalten Lehrer und Lehramtsstudenten einen umfassenden Einblick in die effektivsten Unterrichtsmodelle für ein prozess- und ergebnisorientiertes Lernen in den MINT-Fächern. Dieses Buch lässt sich ideal fächerübergreifend einsetzen und dient dazu, die Lerneffektivität speziell im MINT-Unterricht bei Schülerinnen und Schülern zu verbessern.

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Autorenportrait

Prof. Dr. Andreas Zendler ist seit 2005 Professor für Informatik und ihre Didaktik an der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg. Seine Forschungsschwerpunkte sind Empirische Informatikdidaktik, Unterrichtsmethoden, eLearning Engineering, multivariate Statistik und Data Science.