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Die Zielsetzung der vorliegenden Studie liegt darin, Bedarfe für eine Qualifizierung und Professionalisierung von Lehrkräften in inklusiven Schulen zu identifizieren. Dabei stehen sowohl spezifische Lehrer*innengruppen als auch konkrete Inhalte bzw. Anforderungen von Inklusion im Fokus. Den Rahmen hierfür bilden Schulen mit dem Schulprofil Inklusion (N = 471 Lehrkräfte aus 49 Schulen). Mittels hierarchischer Clusteranalyse (Überprüfung durch Diskriminanzanalyse) werden Gruppen von Lehrer*innen gebildet. Diese basieren darauf, wie die Lehrkräfte berichten, die Anforderungen von Inklusion (adaptive Unterrichtsgestaltung, Förderplanung, Schulkonzeptentwicklung, innerschulische und externe Kooperation) umzusetzen. Die Betrachtung der vier Cluster zeigt eine Gruppe von Lehrer*innen, die die Anforderungen inklusiver Bildung durchwegs am intensivsten realisiert. Diese machen deutlich, dass nicht für alle Lehrenden gleichermaßen die Notwendigkeit einer Qualifizierung besteht. Gleiches gilt für die Konzeption einheitlicher Maßnahmen, denn für alle Lehrkräfte identische Maßnahmen werden der Diversität der geäußerten Einschätzungen nicht gerecht. Zielführender erscheinen mikrokontextuell orientierte Maßnahmen, die auf bestimmte Lehrkräfte und Anforderungen zugeschnitten sind. Solche Bedarfe zielen einerseits auf die Lehrer*innen ab, die die Anforderungen von Inklusion übergreifend als am geringsten verwirklicht einschätzen sowie diejenigen, die bestimmte Anforderungen nicht umsetzen. Für diese sind Gründe und folgend Maßnahmen zu diskutieren, warum die Umsetzung durchwegs eine so negative Einschätzung erfährt. Maßnahmen im Kontext von Schulentwicklung oder Supervision erscheinen zielführend. Spezifische Qualifizierungsbedarfe bestehen vor allem hinsichtlich innerschulischer Zusammenarbeit, die sich clusterübergreifend als eher gering ausgeprägt erweist.
Collaboration is an important 21st Century skill. Co-located (or face-to-face) collaboration (CC) analytics gained momentum with the advent of sensor technology. Most of these works have used the audio modality to detect the quality of CC. The CC quality can be detected from simple indicators of collaboration such as total speaking time or complex indicators like synchrony in the rise and fall of the average pitch. Most studies in the past focused on “how group members talk” (i.e., spectral, temporal features of audio like pitch) and not “what they talk”. The “what” of the conversations is more overt contrary to the “how” of the conversations. Very few studies studied “what” group members talk about, and these studies were lab based showing a representative overview of specific words as topic clusters instead of analysing the richness of the content of the conversations by understanding the linkage between these words. To overcome this, we made a starting step in this technical paper based on field trials to prototype a tool to move towards automatic collaboration analytics. We designed a technical setup to collect, process and visualize audio data automatically. The data collection took place while a board game was played among the university staff with pre-assigned roles to create awareness of the connection between learning analytics and learning design. We not only did a word-level analysis of the conversations, but also analysed the richness of these conversations by visualizing the strength of the linkage between these words and phrases interactively. In this visualization, we used a network graph to visualize turn taking exchange between different roles along with the word-level and phrase-level analysis. We also used centrality measures to understand the network graph further based on how much words have hold over the network of words and how influential are certain words. Finally, we found that this approach had certain limitations in terms of automation in speaker diarization (i.e., who spoke when) and text data pre-processing. Therefore, we concluded that even though the technical setup was partially automated, it is a way forward to understand the richness of the conversations between different roles and makes a significant step towards automatic collaboration analytics.
In ethnographic research and analysis, reflexivity is vital to achieving constant coordination between field and concept work. However, it has been conceptualized predominantly as an ethnographer’s individual mental capacity. In this article, we draw on ten years of experience in conducting research together with partners from social psychiatry and mental health care across different research projects. We unfold three modes of achieving reflexivity co-laboratively: contrasting and discussing disciplinary concepts in interdisciplinary working groups and feedback workshops; joint data interpretation and writing; and participating in political agenda setting. Engaging these modes reveals reflexivity as a distributed process able to strengthen the ethnographer’s interpretative authority, and also able to constantly push the conceptual boundaries of the participating disciplines and professions.