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Inhalt
Vorwort |1
Matthias Brandl
Didaktik der Deutschen Sprache und Literatur |6
Walter Seifert, Karla Müller & Markus Pissarek
„Deutsch als Zweitsprache“ als Bestandteil der Lehrer*innen-Bildung in Deutschland, Bayern und Passau: Ein Rückblick auf die Entwicklung des Faches anhand von Expert*innen-Interviews |13
Julia Ricart Brede & Sibylle Draber
Didaktik der Mathematik |23
Matthias Brandl, Birgit Brandl & Stefanie Winkler
Musikpädagogik im Didaktikfach – Einblicke in die Besonderheiten des Musikunterrichts |34
Gabriele Schellberg & Christina Fehrenbach
Psychologie für den Lehrberuf an der Universität Passau |48
Detlef Urhahne, Judith Schweppe und Susanne Mayr
Von der Katechese zur Religionspädagogik - Die Entwicklung von Theologie und Religions-lehrer*innen-Bildung an der Universität Passau |55
Hans Mendl
Algorithmisches Denken und Programmieren im Grundschullehramtsstudium |68
Luisa Greifenstein, Ute Heuer & Gordon Fraser
Fit für die Zukunft – Transformation gestalten mit Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) in der Lehrkräftebildung |78
Michaela Würdinger-Gaidas & Florian Stelzer
Didaktische Innovation in der Lehrkräftebildung: Theorie und Praxis der Lehre in den Passauer Innovationslaboren |86
Jutta Mägdefrau, Hannes Birnkammerer, Sabrina Kufner, Verena Köstler, Christian Müller
Historisches Lernen im digitalisierten Geschichtsunterricht: Flipped Classroom und historische Spurensuche vor Ort |95
Norbert Lehning
Mediensemiotik und Medienkunde als Basis von Information and Media Literacy (IML). Fachwissenschaftliche Einblicke am Beispiel des Videospiels Wolfenstein II: The New Colossus |101
Jan-Oliver Decker & Jakob Kelsch
InVerS: Motive und Begründungslinien für die Wahl des Berufs Lehrkraft im internationalen Vergleich. Ein Forschungsprojekt des Lehrstuhls für Erziehungswissenschaft mit dem Schwerpunkt Diversitätsforschung und Bildungsräume der Mittleren Kindheit |113
Susanne Fesl, Eva Rutter und Simone Maria Springer
Der Klassenrat als Ort politischen Lernens? |127
Michael Freund
Das Studium des Erweiterungsfachs Ethik an der Universität Passau – maximale Relevanz und minimale Ausbildung? | 134
Florian Wobser
siehe auch 2. Version (um einen Beitrag erweitert):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:739-opus4-14671
https://doi.org/10.15475/paradigma.2024.1
Inhalt
Vorwort |1
Matthias Brandl
Didaktik der Deutschen Sprache und Literatur |6
Walter Seifert, Karla Müller & Markus Pissarek
„Deutsch als Zweitsprache“ als Bestandteil der Lehrer*innen-Bildung in Deutschland, Bayern und Passau: Ein Rückblick auf die Entwicklung des Faches anhand von Expert*innen-Interviews |13
Julia Ricart Brede & Sibylle Draber
Didaktik der Mathematik |23
Matthias Brandl, Birgit Brandl & Stefanie Winkler
Musikpädagogik im Didaktikfach – Einblicke in die Besonderheiten des Musikunterrichts |34
Gabriele Schellberg & Christina Fehrenbach
Psychologie für den Lehrberuf an der Universität Passau |48
Detlef Urhahne, Judith Schweppe und Susanne Mayr
Von der Katechese zur Religionspädagogik - Die Entwicklung von Theologie und Religions-lehrer*innen-Bildung an der Universität Passau |55
Hans Mendl
Algorithmisches Denken und Programmieren im Grundschullehramtsstudium |68
Luisa Greifenstein, Ute Heuer & Gordon Fraser
Fit für die Zukunft – Transformation gestalten mit Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) in der Lehrkräftebildung |78
Michaela Würdinger-Gaidas & Florian Stelzer
Didaktische Innovation in der Lehrkräftebildung: Theorie und Praxis der Lehre in den Passauer Innovationslaboren |86
Jutta Mägdefrau, Hannes Birnkammerer, Sabrina Kufner, Verena Köstler, Christian Müller
Historisches Lernen im digitalisierten Geschichtsunterricht: Flipped Classroom und historische Spurensuche vor Ort |95
Norbert Lehning
Mediensemiotik und Medienkunde als Basis von Information and Media Literacy (IML). Fachwissenschaftliche Einblicke am Beispiel des Videospiels Wolfenstein II: The New Colossus |101
Jan-Oliver Decker & Jakob Kelsch
InVerS: Motive und Begründungslinien für die Wahl des Berufs Lehrkraft im internationalen Vergleich. Ein Forschungsprojekt des Lehrstuhls für Erziehungswissenschaft mit dem Schwerpunkt Diversitätsforschung und Bildungsräume der Mittleren Kindheit |113
Susanne Fesl, Eva Rutter und Simone Maria Springer
Der Klassenrat als Ort politischen Lernens? |127
Michael Freund
The importance of programming education has led to dedicated educational program-
ming environments, where users visually arrange block-based programming constructs that typically control graphical, interactive game-like programs. The SCRATCH programming environment is particularly popular, with more than 90 million registered users at the time of this writing. While the block-based nature of S CRATCH helps learners by preventing syntactical mistakes, there nevertheless remains a need to provide feedback and support in order to implement desired functionality. To support individual learning and classroom settings, this feedback and support should ideally be provided in an automated fashion, which requires tests to enable dynamic program analysis. In prior work we introduced W HISKER , a framework that enables automated testing of S CRATCH programs. However, creating these automated tests for S CRATCH programs is challenging. In this paper, we therefore investigate how to automatically generate W HISKER tests. Generating tests for S CRATCH raises important challenges: First, game-like programs are typically randomised, leading to flaky tests. Second, S CRATCH programs usually consist of animations and interactions with long delays, inhibiting the application of classical test generation approaches. Thus, the new application domain raises the question of which test generation technique is best suited
to produce high coverage tests capable of detecting faulty behaviour. We investigate these questions using an extension of the W HISKER test framework for automated test generation. Evaluation on common programming exercises, a random sample of 1000 S CRATCH user programs, and the 1000 most popular S CRATCH programs demonstrates that our approach enables W HISKER to reliably accelerate test executions, and even though many SCRATCH programs are small and easy to cover, there are many unique challenges for which advanced search-based test generation using many-objective algorithms is needed in order to achieve high coverage.
Various mature automated test generation tools exist for statically typed programming languages such as Java. Automatically generating unit tests for dynamically typed programming languages such as Python, however, is substantially more difficult due to the dynamic nature of these languages as well as the lack of type information. Our P YNGUIN framework provides automated unit test generation for Python. In this paper, we extend our previous work on P YNGUIN to support more aspects of the Python language, and by studying a larger variety of well-established state of the art test-generation algorithms, namely DynaMOSA, MIO, and MOSA. Furthermore, we improved our P YNGUIN tool to generate regression assertions, whose quality we also evaluate. Our experiments confirm that evolutionary algorithms can outperform random test generation also in the context of Python, and similar to the Java world, DynaMOSA yields the highest coverage results. However, our results also demonstrate that there are still fundamental remaining issues, such as inferring type information for code without this information, currently limiting the effectiveness of test generation for Python.