Empirische Arbeit: Zur Erfassung fragwürdiger Überzeugungen zu Bildungsthemen: Entwicklung und erste Überprüfung des Questionable Beliefs in Education-Inventars (QUEBEC)
Bibliographic record
Abstract
<wse:p>Studierende des Lehramts und anderer bildungsbezogener Studiengänge haben häufig fragwürdige oder falsche Überzeugungen zu Bildungsthemen, die zwar subjektiv plausibel erscheinen, jedoch nicht dem Stand der Forschung entsprechen. Diese bildungsbiografisch erworbenen und teilweise fest verwurzelten Fehlkonzepte können die Auseinandersetzung mit wissenschaftlichem Wissen im Studium behindern. Der vorliegende Artikel berichtet Ergebnisse zur ersten Überprüfung eines Fragebogens, der fragwürdige Überzeugungen zu vier exemplarischen Bildungsthemen erfasst (Effekte der Klassengröße, Klassenwiederholung, direkten Instruktion und der Feminisierung des Elementar-/Primarbereichs). Hierfür wurden Studierende verschiedener Studiengänge befragt (N=217). Ergebnisse von Faktorenanalysen fielen konform mit der themenbezogenen Struktur des Fragebogens aus und belegten skalare Messinvarianz über Studierende des Lehramts und anderer Studiengänge. Im Vergleich zu Pädagogik/Psychologie-Studierenden wiesen Lehramtsstudierende unter Kontrolle des Studiensemesters geringer ausgeprägte Fehlkonzepte hinsichtlich direkter Instruktion, jedoch höhere hinsichtlich Klassenwiederholungen auf. Im Vergleich zu Studierenden nicht-bildungsbezogener Studiengänge (Wirtschafts- und Sozialwissenschaften/Sonstige) waren Fehlkonzepte zur Klassengröße und direkten Instruktion bei Lehramtsstudierenden geringer ausgeprägt.</wse:p>
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.037 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".