FB1 Sozial- und Bildungswissenschaften
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Das Ehepaar Barnett gelangte während ihrer zehnjährigen Pfarrtätigkeit im Londoner Armenviertel Whitechapel zu einigen richtungsweisenden Einsichten, die den Umgang mit der notleidenden Bevölkerung und das System der englischen Armenhilfe reformieren sollten. Eine – und vielleicht auch die grundlegendste – dieser Überzeugungen war, dass sich die sozialen Probleme der Zeit nur lösen lassen, wenn die gebildeteren und wohlhabenderen Bevölkerungsschichten um die Lebensbedingungen in den Elendsquartieren wissen und sie zu einem gewissen Teil auch selbst erleben. Nicht Geld, Mitleid und Reformprogramme lindern das Elend – so Barnetts These – sondern der Einsatz der vollen Person und des ganzen Lebens. Er setze auf die Begegnung von Arm und Reich und aus diesem Grund stellte für ihn das Zusammenleben im Stadtteil einen entscheidenden Schritt zur Lösung der Sozialen Frage dar. Das wünschenswerte Ergebnis einer so initiierten gegenseitigen Teilhabe sollte in der wechselseitigen Durchdringung der Anschauungen sowie in einem Wandel des Bewusstseins der einzelnen Schichten bestehen.
Peer Research ist eine partizipative Forschungsmethode und bedeutet die aktive Beteiligung der Forschungsteilnehmer_innen am Forschungsprojekt. Im Rahmen der Kinder- und Jugendforschung begegnet Peer Research der Herausforderung adulter Zurichtung des Forschungsgegenstands. Sie bietet den jungen Peer Researchern die Möglichkeit, ihre Perspektiven einzubringen und den Forschungsprozess mitzubestimmen. Die vorgestellte Studie zur Situation unbegleiteter minderjähriger Geflüchteter in Brandenburg nutzt die Peer Research-Methode, um sich der Subjektperspektive und der Lebenswelt unbegleiteter minderjähriger Geflüchteter partizipativ anzunähern. Der Beitrag berichtet aus dem konkreten Forschungsalltag des Projekts, indem beispielhaft die partizipative Erarbeitung der zentralen Forschungsthemen mit den Jugendlichen vorgestellt wird. Darüber hinaus sollen die Potentiale und Fallstricke von Peer Research anhand des Forschungsprojekts diskutiert und es soll die Frage erörtert werden, welche Erkenntnisprozesse mit anderen qualitativen Methoden nicht oder nur in Ansätzen erfolgt wären.
Die Interventionen im Rahmen der Klinischen Sozialarbeit orientieren sich an einem biopsychosozialen Menschenbild. Gestalttherapeut_innen arbeiten emotionsfokussiert, berücksichtigen aber auch physische und kognitive Prozesse. Nicht selten wird diesbezüglich von einem ganzheitlichen Behandlungsansatz gesprochen. Doch ist das wirklich ganzheitlich? Müssten nicht auch das Umfeld und die dahinterliegenden Strukturen zunehmend mehr mitbehandelt werden, um von »Ganzheitlichkeit« sprechen zu können? Nur durch eine intensive Auseinandersetzung mit den gesellschaftlich-ökonomischen Strukturen kann ein Bewusstsein für die von uns Menschen selbst konstruierten systembedingten Hintergründe entwickelt werden. Wie in der gestalttherapeutischen Arbeit im Einzelsetting ist auch hier »Bewusstheit« der Schlüssel zu möglichen Veränderungsprozessen. So wie in der therapeutisch-beraterischen Arbeit oft die Frage nach den eigenen Anteilen an einer Problematik gestellt wird, möchte der Autor Gestalttherapeut_innen und Sozialarbeiter_innen zur Reflexion ihres Handelns ermutigen, im Hinblick auf die bestehenden ökonomisch-ökologischen Strukturen.
We compared event-related potentials during sentence reading, using impression formation equations of a model of affective coherence, to investigate the role of affective content processing during meaning making. The model of Affect Control Theory (ACT; Heise, 1979, 2007) predicts and quantifies the degree to which social interactions deflect from prevailing social norms and values - based on the affective meanings of involved concepts. We tested whether this model can predict the amplitude of brain waves traditionally associated with semantic processing. To this end, we visually presented sentences describing basic subject-verb-object social interactions and measured event-related potentials for final words of sentences from three different conditions of affective deflection (low, medium, high) as computed by a variant of the ACT model (Schröder, 2011). Sentence stimuli were closely controlled across conditions for alternate semantic dimensions such as contextual constraints, cloze probabilities, co-occurrences of subject-object and verb-object relations. Personality characteristics (schizotypy, Big Five) were assessed to account for individual differences, assumed to influence emotion-language interactions in information processing. Affective deflection provoked increased negativity of ERP waves during the P2/N2 and N400 components. Our data suggest that affective incoherence is perceived as conflicting information interfering with early semantic processing and that increased respective processing demands – in particular in the case of medium violations of social norms - linger on until the N400 time window classically associated with the integration of concepts into embedding context. We conclude from these results that affective meanings influence basic stages of meaning making.
Forscherwelt Blossin
(2014)
Digitalisierung der KiTa
(2022)
Dieser Studientext schlüsselt das Thema Digitalisierung für pädagogische Fach-
kräfte auf. Fünf Fragestellungen zur KiTa-Digitalisierung stehen im Mittelpunkt:
1. Wie ist der Stand der digitalen Ausstattung von KiTas?
2. Überwiegen die Chancen oder die Risiken beim pädagogischen Einsatz
digitaler Medien?
3. Welche digitalen Kompetenzen brauchen Kinder in der KiTa?
4. Wie verändert der Einsatz digitaler Beobachtungsinstrumente die pädago-
gische Arbeit?
5. Wie unterstützen Computer-Programme die KiTa-Organisation?
Neben diesen fünf Handlungsfeldern der KiTa-Digitalisierung geht der Text auf
den Wandel der Kindheit durch Digitalisierungsprozesse ein. Am Ende folgt ein
kurzes Kapitel mit Schlussfolgerungen für Forschung und Praxis.
Any-Cubes
(2019)
Here we present Any-Cubes, a prototype toy with which children can intuitively and playfully explore and understand machine learning as well as Internet of Things technology. Our prototype is a combination of deep learning-based image classification [12] and machine-to-machine (m2m) communication via MQTT. The system consists of two physical and tangible wooden cubes. Cube 1 ("sensor cube") is inspired by Google's teachable machine [14,15]. The sensor cube can be trained on any object or scenery. The machine learning functionality is directly implemented on the microcontroller (Raspberry Pi) by a Google Edge TPU Stick. Via MQTT protocol, the microcontroller sends its current status to Cube 2, the actuator cube. The actuator cube provides three switches (relays controlled by an Arduino board) to which peripheral devices can be connected. This allows simple if-then functions to be executed in real time, regardless of location. We envision our system as an intuitive didactic tool for schools and maker spaces.