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E-Portfolios als Instrument zur Professionalisierung in der Lehrer- und Lehrerinnenausbildung: Bewertung technologischer und motivationaler Faktoren der Nutzung durch Studierende

Abstract

E-Portfolios haben in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit in der aktuellen pädagogischen Fachdiskussion erfahren und werden in Verbindung mit Individualisierung des Lernprozesses, selbstorganisiertem Lernen, Reflexion des Lernprozesses, kompetenzorientiertem Assessment aber auch mit institutioneller Personalentwicklung diskutiert. Seit Beginn des Studienjahres 2008/09 besteht für Studierende der Privaten Pädagogischen Hochschule der Diözese Linz die Möglichkeit, ihre schulpraktische Ausbildung mit einem E-Portfolio zu begleiten. Dabei dient das E-Portfolio einerseits als Instrument der professionellen Entwicklung der Studierenden beim Unterrichten, um eigene Lernprozesse zu reflektieren und den Verlauf der eigenen Kompetenzentwicklung zu visualisieren, andererseits als professionelles Feedbackinstrument. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, motivationale und technologische Faktoren der Nutzung von E-Portfolios durch Studierende zu bewerten und E-Portfolios sowohl als Werkzeug als auch als Methode in der Pädagogen- und Pädagoginnenbildung weiter zu entwickeln. Daraus ergeben sich folgende forschungsleitende Fragen: • Wie wird E-Portfolioarbeit durch Studierende eingeschätzt? (u.a. Einstellung, Nutzen, Relevanz, technische Bedienung, Motivation und Akzeptanz) • Wovon ist die Akzeptanz der Arbeit mit E-Portfolios bzw. die Motivation für die E-Portfolio-Arbeit abhängig? • Gibt es Unterschiede, wenn die Studierenden Feedback für ihre E-Portfolioarbeit bzw. ihre personale Entwicklung nur am Ende eines Semesters bekommen oder wenn eine laufende Bewertung der Beiträge erfolgt? Grundlage und Ausgangspunkt der Forschung ist ein Modell zur Motivation und Akzeptanz der E-Portfolioarbeit in den Schulpraktischen Studien einer Pädagogischen Hochschule, das anhand einer quantitativen hypothesenbasierenden Untersuchung empirisch überprüft und adaptiert wird. Das resultierende kausale Modell wird in einer zweiten Stufe durch eine Partial Least Square (PLS) – Analyse zur Schätzung kausaler Wirkungs-zusammenhänge bewertet und optimiert

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Last time updated on 23/08/2018

This paper was published in Qucosa.

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