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The evolution of the basic and metamorphic basement rocks from the Gasht-Masuleh area, North Iran
No full textBeispiel-Regel oder Regel-Beispiel: Zum Einfluss der Strukturfolge auf den Lernerfolg
No full textDer Lehrkräftemangel stellt sich aktuell als größte Herausforderung für das Bildungssystem dar. Um dieser Herausforderung zu begegnen, schlägt die Ständige Wissenschaftliche Kommission (SWK) in ihrem Gutachten als eine Möglichkeit die Erhöhung der Selbstlernzeit der Schüler*innen vor. Diese Maßnahme setzt aber das Vorhandensein empirisch geprüfter, lernwirksamer Materialien voraus. Lernvideos stellen in diesem Zusammenhang eine versprechende Option dar, weil sie von Schüler*innen bereits häufig genutzt werden und dadurch eine breite Akzeptanz erfahren. Damit diese Videos aber lernwirksam sind, müssen sie bestimmten Qualitätskriterien folgen. Hinsichtlich der Strukturierung von Lernvideos ist jedoch noch nicht hinreichend empirisch geklärt, inwieweit eine Strukturfolge (Beispiel - Regel, Regel - Beispiel) der anderen in Bezug auf den Lernerfolg überlegen ist und welche Rolle dabei das Vorwissen der Lernenden spielt. Für den physiknahen Bereich deutet sich zwar an, dass die konkrete Strukturfolge keinen Einfluss auf den Lernerfolg hat, die Studien dazu beschränken sich dabei aber auf elektrodynamische und technische Inhalte.
Um den Zusammenhang zwischen Strukturfolge und Lernerfolg, den Einfluss des Vorwissens darauf sowie mögliche, weitere affektiv-motivationale Einflussfaktoren zu unter-suchen, wurden im Rahmen der vorliegenden Studie zwei identische Lernvideos zum Wechselwirkungsgesetz entwickelt, die sich lediglich in ihrer Strukturfolge (Beispiel-Regel, Regel-Beispiel) unterscheiden. Diese wurden in ein Online-Prä-Post-Design mit Fragebögen zur Erhebung der fachwissensbezogenen und affektiv-motivationalen Konstrukte eingebettet und in Schulklassen aller weiterführender Schulformen eingesetzt. Die Gesamtstichprobe beläuft sich auf N = 258 Schüler*innen der Doppeljahrgangsstufe 9/10 und verteilt sich annähernd gleichmäßig auf die beiden Interventionsgruppen (Beispiel-Regel: n = 135, Regel–Beispiel: n = 123).
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass sich beide Interventionsgruppen nicht signifikant in ihrem Lernerfolg unterscheiden und die Strukturfolge demnach keinen Einfluss auf den Lernerfolg im Rahmen der vorgestellten Lernvideos zum Wechselwirkungsgesetz hat. Das Vorwissen zeigt sich in allen Analysen als wichtigstes Konstrukt zur Vorhersage des Lernerfolgs, den Effekt der Strukturfolge auf den Lernerfolg moderiert es aber nicht. Mit Hilfe der Vorwissensleistung, dem Gefühl von Druck und Anspannung sowie der emp-fundenen Strukturierung kann darüber hinaus der Lernerfolg mit einer hohen Varianzaufklärung von R^2 = 0.30 vorausgesagt werden.
Die Ergebnisse der vorliegende Arbeit reihen sich damit in die empirische Befundlage physiknaher und disziplinferner Studien ein, die ebenfalls keinen (bzw. nur eingeschränkt) hervorgehobenen Effekt für eine Strukturfolge feststellen konnten. Als Erweiterung kann dieses Ergebnis nun auch in einem anderen physikalischen Kontext, der Newtonschen Mechanik, festgehalten werden. Insgesamt beleuchtet die Studie sehr konkrete Aspekte zur lernförderlichen Gestaltung von Lernvideos zur Nutzung im Physikunterricht. Die gewonnenen Ergebnisse tragen so zu einer empirischen Befundlage bei, die es ermöglicht, empirisch abgesichertes Material zu erstellen, das im Sinne der SWK-Stellungnahme als Maßnahme zum Umgang mit dem Lehrkräftemangel beiträgt.At present, the shortage of teachers is the most pressing challenge facing the education system. To meet this demand, the SWK (Ständige Wissenschaftliche Kommission) recommends an increase of students' self-learning time. However, this measure requires the availability of empirically tested learning materials. Educational videos are a promising tool in this context since they are already frequently used by students and thus widely accepted. However, for these videos to be effective for learning, they must fulfil certain quality criteria. With regard to the structuring of educational videos, however, it has not yet been sufficiently empirically clarified to what extent one structural sequence (example-rule, rule-example) is superior to another in terms of learning success and what role the learners' prior knowledge plays in this. For the physics-related area, there are indications that the specific structural sequence has no influence on learning success, but the studies on this are limited to electrodynamic and technical content.
To analyse the relationship between structural sequence and learning success, the influence of prior knowledge on it and possible further affective-motivational influencing factors, two identical educational videos on the law of interaction were developed as part of the present study, which differ only in their structural sequence (example-rule, rule-example). These were embedded in an online pre-post design with questionnaires to survey the content-knowledge-related and affective-motivational constructs and then applied in school classes of all secondary school types. The total sample totaled N = 258 students in the 9th/10th grade and was distributed almost equally between the two intervention groups (example-rule: n = 135, rule-example: n = 123).
The results of the study show that the two intervention groups do not differ significantly in their learning success and that the structural sequence therefore has no influence on learning success in the context of the educational videos on the law of interaction presented. In all analyses, prior knowledge appears to be the most important construct for predicting learning success, but it does not moderate the effect of the structural sequence on learning success. With the help of prior knowledge, the feeling of pressure and tension and the perceived structuring, learning success can also be predicted with a high level of variance explanation of R2 = 0.30.
Thus, the results of the present study are in line with the empirical findings of studies close to physics and studies from outside the discipline, which were also unable to determine any (or only a limited) emphasised effect for a structural sequence. As an extension, this outcome can now also be applied to another physical context, namely Newtonian mechanics. Overall, the study sheds light on very specific aspects of the learning-promoting design of educational videos for use in physics teaching. The results thus contribute to an empirical evidence base that enables the creation of empirically validated material that contributes to dealing with the shortage of teachers in line with the SWK statement
Fortschritte bei der automatischen Identifizierung von signalisierten Diskursverbindungen
No full textAs a branch of computational linguistics, discourse analysis is concerned with uncovering and understanding organizational structures of texts. The Penn Discourse Treebank (PDTB), a collection of annotated Wall Street Journal articles, has been designed for the analysis of individual discourse relations connecting two text segments. The segments are designated as the relation’s arguments; the meaning between these arguments is its sense. This makes the approach more theory-neutral compared to other discourse frameworks that aim to build complex structures such as trees or graphs. Recognizing these discourse relations via shallow discourse parsing provides crucial information useful in numerous tasks, including machine translation, summarization, and simplification.
This dissertation’s primary focus is on signaled discourse relations, in particular their identification and statistical applications. The PDTB distinguishes two signal variants: On the one hand, explicits are characterized by the use of well-studied discourse connectives (for example, and, however, due to). On the other hand, alternative lexicalized relations (AltLex) are realized by more complex phrases (for example, one particular reason for this), which are considered particularly challenging to automatically identify due to their rich variability and the limited data available. Because of recent advancements in deep learning, this thesis examines to what extent neural-based models can be utilized to recognize signaled discourse relations, in particular in order to identify discourse signals, label their arguments, and uncover their underlying sense. A novel framework is developed for designing shallow discourse parsing pipelines in a modular fashion. This framework incorporated methods presented in this thesis. It extends them by introducing contextualized word embeddings, clearly outperforming existing approaches on explicit relation recognition (both on PDTB and out-of-domain data).
Furthermore, this thesis studies two challenging problems: First, semi-supervised learning methods are examined to overcome the commonly encountered data sparsity problem in discourse parsing. Two experiments concerning the recognition of alternative lexicalizations and the extraction of explicit arguments demonstrate positive trends in the models’ learning behavior as we improved on the baselines. Second, this thesis analyzes the rhetorical distinctions across domains and how to utilize them to differentiate documents of different domains. For this purpose, models developed in the first part of this thesis are applied across collected domain data such as argumentative essays, political speeches, and scientific abstracts. An analysis of the extracted signals uncovers varying usage of connectives and empirically demonstrates specific recurring sense patterns. Additionally, novel signal variants are recognized across domains that have not been previously observed in the PDTB data. Finally, the observed sense patterns are utilized to successfully distinguish documents across domains.Als Teilgebiet der Computerlinguistik befasst sich Diskursanalyse mit der Aufdeckung und dem Verständnis organisatorischer Strukturen von Texten. Die Penn Discourse Treebank (PDTB), eine Sammlung annotierter Wall Street Journal Artikel, wurde für die Analyse individueller Diskursrelationen konzipiert (Verbindung zweier Textsegmente). Die Segmente der Diskursrelation werden als Argumente bezeichnet; die Bedeutung zwischen diesen Argumenten als ihr Sinn. Dies macht den Ansatz theorieneutral im Vergleich zu anderen Diskursframeworks, die darauf abzielen, komplexe Strukturen wie Bäume oder Graphen zu erstellen. Die Erkennung dieser Diskursrelationen mittels Diskursparsing liefert entscheidende Informationen, die für zahlreiche Aufgaben, darunter maschinelle Übersetzung, Zusammenfassung und Vereinfachung, nützlich sind.
Das Hauptaugenmerk dieser Dissertation liegt auf signalisierten Diskursrelationen, insbesondere auf deren Erkennung und der statistischen Anwendungen. Die PDTB unterscheidet zwei Signalvarianten: Zum einen sind Explicits durch ihre Verwendung von gut untersuchten Diskurskonnektoren (z.B. und, aber, wegen) gekennzeichnet. Andererseits werden alternativ–lexikalisierte Relationen (AltLex) durch komplexere Phrasen realisiert (z.B. ein besonderer Grund dafür), die aufgrund ihrer großen Variabilität und der begrenzten Verfügbarkeit von Daten als besonders schwierig automatisch zu identifizieren gelten. Aufgrund aktueller Fortschritte im Bereich des Deep Learning wird in dieser Arbeit untersucht, inwieweit neural-basierte Modelle zur Erkennung von signalisierten Diskursrelationen eingesetzt werden können, insbesondere um Diskurssignale zu identifizieren, ihre Argumente zu extrahieren und ihren Sinn zu bestimmen. Es wird ein neuartiges Framework entwickelt, mit dem Parserpipelines auf modulare Weise entworfen werden können. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden werden integriert und durch die Einführung kontextualisierter Worteinbettungen erweitert. Bestehende Ansätze zur Erkennung expliziter Relationen (sowohl auf PDTB- als auch auf Out-of-Domain-Daten) werden deutlich übertroffen.
Außerdem werden zwei Probleme untersucht: Erstens werden Methoden des Teilüberwachten Lernens untersucht, um die häufig problematische Datenknappheit beim Diskursparsing zu überwinden. Zwei Experimente, die Erkennung alternativer Lexikalisierungen und die Extraktion expliziter Argumente, zeigen positive Tendenzen im Lernverhalten der Modelle. Zweitens werden rhetorische Unterscheidungen zwischen verschiedenen Domänen analysiert und deren Nutzen für die automatische Klassifizierung untersucht. Zu diesem Zweck werden die im ersten Teil entwickelten Modelle auf gesammelte Daten wie argumentative Aufsätze, politische Reden und wissenschaftliche Zusammenfassungen angewendet. Eine Analyse der extrahierten Signale zeigt unterschiedliche Verwendungen von Konnektoren auf und deutet empirisch auf wiederkehrende Muster. Darüber hinaus werden neue Signalvarianten in verschiedenen Domänen erkannt, die bisher in der PDTB nicht beobachtet wurden. Schließlich werden die erkannten Muster zur erfolgreichen Unterscheidung von Dokumenten verschiedener Domänen genutzt
Model calculations of the contribution of tropospheric SO2 to the stratospheric aerosol layer
No full textThe stratospheric aerosol layer is an important part of the Earth’s atmosphere. It plays a significant role in the radiative balance of the Earth, in stratospheric chemistry and in geo-engineering. Changes in composition in the aerosol layer after volcanic eruptions have been shown to cause an average global cooling effect. Polar stratospheric clouds formed from sulfate aerosols initiate anthropogenic ozone depletion in the Antarctic region. Sulfate aerosols have also been considered in Stratospheric Aerosols Injection experiments in the aerosol layer to reduce global warming. As one can see, the changes in the composition of this layer can have adverse effects on the Earth’s climate. Various aspects of the stratospheric aerosol layer have been studied but many processes in the aerosol layer are still not fully understood. In this study we specifically focus on the the contribution of tropospheric sulfur dioxide SO2 to the stratospheric aerosol layer.
Sulfur aerosols in the aerosol layer originate from sulfur containing gases in the troposphere. The sulfur containing gases are transported from the troposphere to the stratosphere through a combination of cross isentropic transport of air and direct injection of air in overshooting convection events. Volcanic eruptions, which are rare, directly transport massive amounts of sulfur containing gases from the Earth’s interior to the aerosol layer. However, there have been been few studies focused on the transport of tropospheric SO2 in volcanically quiescent periods. Even fewer model studies simulate convection in their model. We attempt to model this process in our study and use convection as one of the parameters in our model. SO2 and OCS are the two main contributors of sulfur to the aerosol layer. In this study we specifically choose to study SO2.
To explore our research question we simulate the transport and chemistry of SO2 in the troposphere by running a chemical box model on a high number of trajectories ascending from the boundary layer to the tropopause. The trajectory model includes a detailed treatment of convection and is based on the ATLAS Chemistry and Transport model. Numerous sensitivity runs are used to assess the range of uncertainty in the amount of SO2 entering the tratosphere introduced by the limited knowledge of the involved processes, including, e.g. uncertainties in OH concentrations, pH values or convection. Our model experiments calculated numerous trajectories using meteorological data (i.e. wind speeds, temperature, convective mass fluxes) from the European Center for Medium Range weather Forecasting, ECMWF ERA5 and ERA Interim Reanalysis data sets. We have set up reference runs with certain default settings and multiple other sensitivity runs to test the range of uncertainties in the parameters of our model.
In our study, for the date we have considered i.e. 31st August 2009, the major tropospheric source regions of stratospheric SO2 are over the Bay of Bengal near the eastern coast of India and one over the South China Sea at the eastern coast of China. Other source regions include South East Asia and the West Pacific Ocean. The main sources of SO2 and precursor emissions are anthropogenic, i.e. from coal power plants and factories in India and China, biogenic, i.e. from algal blooms in the Pacific ocean, and some from degassing volcanoes in South East Asia. In our reference run the total SO2 mass flux into the aerosol layer from the troposphere was 6.1 GgS/yr for ERA5 (13.1 GgS/yr for ERA Interim). The average SO2 mixing ratio at the tropopause was found to be 30.6 ppt for ERA5 (58.4 ppt for ERA Interim). DMS, a biogenic precursor of SO2 contributes close to 40% of stratospheric SO2 budget. The most sensitive parameter we changed in the sensitivity runs were pH, followed by OH, DMS and cloud water. The least sensitive parameters was H2O2.
To see how well our model performed, we compared our results with other observations done by satellite and aircraft campaigns (ACE-FTS (6.8 ppt), MIPAS (23.8 ppt), POSIDON (5.0 ppt) and VIRGAS (3.6 GgS/yr)) or from results from other model studies (SOCOL-AERv1 (32.0 ppt) and SOCOL-AERv2 (18.0 ppt)). Overall our ATLAS model (run with ERA 5) underestimated the mass flux but the mixing ratio values at the tropopause were consistent with a few model experiments but higher than most observations. The uncertainties are large both in observations and modeling. We compared our model measurements to the POSIDON flight mission where we sampled the ATLAS model along the flight tracks. The model underestimates the aircraft measurements. POSIDON observations have an average SO2 mixing ratio of 4.6 ppt at the tropopause where as our model calculates the SO2 mass flux to be around 1.1 ppt.
In addition to the reference run under El Ni˜no conditions (2009), we started two sensitivity runs for La Ni˜na conditions (2010) and a normal year (2013) to study the effects of the El Ni˜no Southern Oscillation (ENSO) on the transport and chemistry of SO2. The effect of ENSO was significant. The La Ni˜na year (2010) showed the highest SO2 mass flux 13.6 GgS/yr, compared to 6.17 GgS/yr in the El Ni˜no year (2009) and 7.53 GgS/yr in the normal year (2013). All three cases show that the main sources are Eastern China and the adjoining South China Sea, Eastern India and Southern Mexico. The El Ni˜no year has larger sources over the Western Pacific ocean. The sensitivity experiments showed similar attributes between the three cases but the La Niña year shows lower sensitivities to all sensitivity experiments.Die stratosphärische Aerosolschicht ist ein wichtiger Teil der Erdatmosphäre. Sie spielt eine wichtige Rolle für die Strahlungsbilanz der Erde, für die Chemie der Stratosphäre und für das Geo-Engineering. Es hat sich gezeigt, dass Veränderungen in der Zusammensetzung der Aerosolschicht nach Vulkanausbrüchen eine durchschnittliche globale Abkühlung bewirken. Aus Sulfataerosolen gebildete polare Stratosphärenwolken lösen den anthropogenen Ozonabbau in der Antarktis aus. Sulfataerosole wurden auch bei Experimenten zur Injektion stratosphärischer Aerosole in die Aerosolschicht berücksichtigt, um die globale Erwärmung zu verringern. Wie man sieht, können sich Veränderungen in der Zusammensetzung dieser Schicht nachteilig auf das Klima der Erde auswirken. Verschiedene Aspekte der stratosphärischen Aerosolschicht wurden bereits untersucht, aber viele Prozesse in der Aerosol- schicht sind noch nicht vollständig verstanden. In dieser Studie konzentrieren wir uns speziell auf den Beitrag des troposphär- ischen Schwefeldioxids SO2 zur stratosphärischen Aerosolschicht.
Schwefelaerosole in der Aerosolschicht entstehen aus schwefelhaltigen Gasen in der Troposphäre. Die schwefelhaltigen Gase werden aus der Troposphäre in die Stratosphäre transportiert, und zwar durch eine Kombination aus querisentropischem Lufttransport und direkter Injektion von Luft bei überschießenden Konvektionsereignissen. Die seltenen Vulkanausbrüche transportieren direkt große Mengen schwefelhaltiger Gase aus dem Erdinneren in die Aerosolschicht. Es gibt jedoch nur wenige Studien, die sich mit dem Transport von troposphärischem SO2 in vulkanisch ruhigen Zeiten beschäftigen. Noch weniger Modellstudien simulieren die Konvektion in ihrem Modell. Wir versuchen, diesen Prozess in unserer Studie zu modellieren und verwenden die Konvektion als einen der Parameter in unserem Modell. SO2 und OCS sind die beiden Hauptlieferanten von Schwefel in der Aerosolschicht. In dieser Studie wollen wir speziell SO2 untersuchen.
Um unsere Forschungsfrage zu untersuchen, simulieren wir den Transport und die Chemie von SO2 in der Troposphäre, indem wir ein chemisches Boxmodell auf einer großen Anzahl von Trajektorien laufen lassen, die von der Grenzschicht zur Tropopause aufsteigen. Das Trajektorienmodell umfasst eine detaillierte Behandlung der Konvektion und basiert auf dem Chemie- und Transportmodell ATLAS. Anhand zahlreicher Sensitivitätsläufe wird der Unsicherheitsbereich der in die Stratosphäre eintretenden Menge an SO2 abgeschätzt, der durch die begrenzte Kenntnis der beteiligten Prozesse, wie z. B. Unsicherheiten bei OH-Konzentrationen, pH-Werten oder Konvektion, entsteht. In unseren Modellexperimenten wurden zahlreiche Trajektorien unter Verwendung von meteorologischen Daten (d. h. Wind- geschwindigkeiten, Temperatur, konvektive Massenflüsse) aus den Datensätzen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage, ECMWF ERA5 und ERA Interim Reanalysis, berechnet. Wir haben Referenzläufe mit bestimmten Standardeinstellungen und mehrere andere Sensitivitätsläufe erstellt, um die Bandbreite der Unsicherheiten in den Parametern unseres Modells zu testen.
In unserer Studie befinden sich für das von uns betrachtete Datum, den 31. August 2009, die wichtigsten troposphärischen Quellregionen von stratosphärischem SO2 über dem Golf von Bengalen nahe der Ostküste Indiens und eine über dem Südchinesischen Meer an der Ostküste Chinas. Weitere Quellregionen sind Südostasien und der Westpazifik. Die Hauptquellen von SO2 und Vorläuferemissionen sind anthropogen, d. h. von Kohlekraftwerken und Fabriken in Indien und China, biogen, d. h. von Algenblüten im Pazifischen Ozean, und teilweise von entgasenden Vulkanen in Südostasien. In unserem Referenzlauf betrug der gesamte SO2-Massenfluss in die Aerosolschicht aus der Troposphäre 6,1 GgS/Jahr für ERA5 (13,1 GgS/Jahr für ERA Interim). Das durchschnittliche \ce{SO2}-Mischungsverhältnis an der Tropopause wurde für ERA5 mit 30,6 ppt (58,4 ppt für ERA Interim) ermittelt. DMS, eine biogene Vorstufe von SO2, trägt zu fast 40\% des stratosphärischen SO2-Budgets bei. Der empfindlichste Parameter, den wir in den Sensitivitätsläufen verändert haben, war der pH-Wert, gefolgt von OH, DMS und Wolkenwasser. Der am wenigsten empfindliche Parameter war H2O2.
Um zu sehen, wie gut unser Modell abschneidet, verglichen wir unsere Ergebnisse mit anderen Beobachtungen aus Satelliten- und Flugzeugkampagnen (ACE-FTS (6,8 ppt), MIPAS (23,8 ppt), POSIDON (5,0 ppt) und VIRGAS (3,6 GgS/yr)) oder mit Ergebnissen aus anderen Modellstudien (SOCOL-AERv1 (32,0 ppt) und SOCOL-AERv2 (18,0 ppt)). Insgesamt unterschätzte unser ATLAS-Modell (mit ERA 5) den Massenfluss, aber die Werte des Mischungsverhältnisses an der Tropopause stimmten mit einigen Modellexperimenten überein, waren aber höher als die meisten Beobachtungen. Die Unsicherheiten sind sowohl bei den Beobachtungen als auch bei der Modellierung groß. Wir haben unsere Modellmessungen mit der POSIDON-Flugmission verglichen, bei der wir das ATLAS-Modell entlang der Flugspuren abgetastet haben. Das Modell unterschätzt die Flugzeugmessungen. Die POSIDON-Beobachtungen zeigen ein durchschnittliches Mischungsverhältnis von 4,6 ppt an der Tropopause, während unser Modell einen Massenfluss von etwa 1,1 ppt berechnet.
Zusätzlich zum Referenzlauf unter El-Nino-Bedingungen (2009) haben wir zwei Sensitivitätsläufe für La-Nina-Bedingungen (2010) und ein normales Jahr (2013) gestartet, um die Auswirkungen der El-Nino-Southern-Oscillation (ENSO) auf den Transport und die Chemie von SO2 zu untersuchen. Der Einfluss von ENSO war signifikant. Das La-Nina-Jahr (2010) wies mit 13,6 GgS/Jahr den höchsten Massenfluss von \ce{SO2} auf, verglichen mit 6,17 GgS/Jahr im El-Nino-Jahr (2009) und 7,53 GgS/Jahr im normalen Jahr (2013). Alle drei Fälle zeigen, dass die Hauptquellen Ostchina und das angrenzende Südchinesische Meer, Ostindien und Südmexiko sind. Das El-Nino-Jahr hat größere Quellen über dem westlichen Pazifik. Die Sensitivitätsexperimente zeigten ähnliche Eigenschaften zwischen den drei Fällen, aber das La-Nina-Jahr zeigt bei allen Sensitivitätsexperimenten geringere Empfindlichkeiten
Helene J. Sinnreich, The Atrocity of Hunger: Starvation in the Warsaw, Łódź, and Kraków Ghettos during World War II (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2025), 306 pp.
No full textDer Schulweg als außerschulischer Lernort für nachhaltige Mobilität
No full textSchulische Mobilitätsbildung verfolgt das Ziel, junge Menschen an ihre Rolle als zunehmend eigenständige Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer heranzuführen und sie dazu zu befähigen, sich sicher, gesundheits-, verantwortungs- und umweltbewusst im Straßenverkehr zu bewegen sowie an der Entwicklung einer zukunftsfähigen Mobilität teilzuhaben. In der Grundschule bietet insbesondere der Sachunterricht vielseitige Gelegenheiten, Mobilitätsbildung umzusetzen und sich im Kontext der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) mit den vielfältigen Fragen und Herausforderungen einer zukunftsfähigen Mobilität auseinanderzusetzen. Insbesondere die Einbindung des Schulwegs als außerschulischer Lernort kann in diesem Zusammenhang einen motivierenden, lebensweltnahen und zugleich bildungswirksamen Zugang darstellen.
Der auf die schulische Praxis ausgerichtete Band 4 der Potsdamer Beiträge zur Innovation des Sachunterrichts präsentiert einen konzeptionellen Ansatz, wie Mobilitätsbildung im Sinne einer ganzheitlichen Bildung für nachhaltige Entwicklung unter Einbeziehung des Schulwegs als außerschulischer Lernort in der Grundschule und insbesondere im Fach Sachunterricht umgesetzt werden kann. Der Band richtet sich an Lehrkräfte des Sachunterrichts und dessen Bezugsfächer sowie an alle Leserinnen und Leser, die sich für das Thema interessieren
Wortabruftherapie mit abstrakten Begriffen bei Patient:innen mit Aphasie
No full textNach dem CATE-Ansatz (complexity account of treatment efficacy) erzielt das Üben komplexer Strukturen Generalisierungen auf weniger komplexe Strukturen, jedoch nicht vice versa (Thompson et al., 2003). In der Wortabruftherapie werden vor allem wenig komplexe Items verwendet und hauptsächlich Übungs- und keine Generalisierungseffekte erwartet. Dem CATE-Ansatz folgend könnte eine Wortabruftherapie mit abstrakten Begriffen der mit konkreten überlegen sein. Die Frage, ob eine Wortabruftherapie mit abstrakten Begriffen eine anwendbare und evidenzbasiert wirksame Therapiemethode für Patient:innen mit Aphasie nach Schlaganfall darstellt, wird in diesem Paper systematisch untersucht. Sieben sehr homogene Studien zur Wortabruftherapie mit abstrakten Begriffen wurden in das Review eingeschlossen. Etwa 50 % der Proband:innen erzielten nach der Therapie mit abstrakten Items Generalisierungen auf konkrete Begriffe, aber nie andersherum. Die aktuelle Studienlage lässt noch keine Therapieempfehlung zu; ein positiver Outcome ist aber wahrscheinlich
A Taxonomy of User Innovators
No full textWer sind die wahren Innovator:innen im Gesundheitswesen? Diese Frage steht im Zentrum dieser Doktorarbeit, das eine empirisch validierte Taxonomie von Nutzerinnovator:innen im Bereich seltener Erkrankungen vorstellt.
Basierend auf dem „Free Innovation Paradigm“ von Eric von Hippel und der Nutzer-Typologie von Hienerth und Lettl, identifiziert die Autorin vier unterschiedliche Typen von Nutzer:innen: Lead User, User Innovators, Expert Users und Regular Users.
Eine groß angelegte Befragung von 676 Personen, die von seltenen Erkrankungen betroffen sind, bildet die Grundlage dieser Untersuchung. Die Ergebnisse zeigen deutlich: Patient:innen sind nicht nur passive Versorgungsempfänger, sondern häufig aktive Entwickler:innen innovativer Lösungen – mit Potenzial für das gesamte Gesundheitssystem.
Das Buch bietet einen fundierten theoretischen Rahmen, verbunden mit methodischer Strenge und hoher Praxisrelevanz. Es richtet sich an Wissenschaftler:innen, Fachkräfte im Gesundheitswesen, politische Entscheidungsträger:innen sowie Organisationen, die an kooperativen Innovationsprozessen interessiert sind. Die vorgestellte Taxonomie liefert ein wertvolles Instrument zur Identifikation und Einbindung innovativer Patient:innen.
Ein inspirierendes Fachbuch über eine oft übersehene Ressource im Gesundheitswesen: die Innovationskraft der Betroffenen selbst. Für alle, die Patient:innen als aktive Mitgestaltende von Gesundheitsinnovationen ernst nehmen
Neurochemie, chemical engineering und Sprachtherapie
No full textTranslationale Forschung resultiert stets in neuen Impulsen für die sprachtherapeutische Wissenschaft sowie in direkten Ansätzen für die klinische Sprachtherapie. Dieser Beitrag bietet eine Einführung in die Neurochemie als wenig berücksichtigte Bezugswissenschaft der klinischen Sprachtherapie. Daten aus der Neurochemie liefern Einblicke in die Mechanismen, die Sprach-, Sprech-, und Schluckfunktionen unterliegen, und in die Dysregulationen, die klinische Profile im Rahmen diverser Störungsbilder formen. Als konkretes Beispiel wird hier ein Experiment aus dem Bereich chemical engineering vorgestellt. Die translationale Neurochemie zeigt, dass sich Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in präzisionsmedizinische Anwendungen überführen lassen und für Effizienzsteigerungen im klinischen Praxisalltag stetig relevanter werden
Nachbarschaftsstrategie Brandenburg-Polen
No full textDas Land Brandenburg hat 2021 mit der Nachbarschaftsstrategie Brandenburg-Polen eine Strategie für die Zusammenarbeit mit Polen verabschiedet – das erste umfassende Strategiepapier dieser Art in diesem Bundesland. Der Entstehungsprozess, die Inhalte und die Motivation zur Erstellung der Nachbarschaftsstrategie wurden im BMBF-Verbundprojekt „Linking Borderlands – Dynamiken grenzregionaler Peripherien“ erforscht. Es zeigt sich, dass die Entstehung der Strategie durch vielfältige Faktoren begünstigt wurde – von historischen Kontinuitäten und Anknüpfungspunkten über den Auftrag in der Landesverfassung zur aktiven Weiterentwicklung der Zusammenarbeit mit Polen und konzeptionell-inhaltliche Impulse u.a. durch das „Gemeinsame Zukunftskonzept für den deutsch-polnischen Verflechtungsraum“ bis hin zu zeitlichen und politischen Rahmenbedingungen.Die Herangehensweise und die Zielstellung der Nachbarschaftsstrategie als umfassende Strategie der Brandenburgischen Landesregierung spiegeln sich in der generischen Struktur und in den Inhalten des Dokumentes. Im Ergebnis ist ein breit aufgestellter Katalog aus Zielen und Maßnahmen in insgesamt 16 Handlungs- und Politikfeldern entstanden, der durch die Ressorts der Landesregierung abgearbeitet und weiterentwickelt wird. Dabei variieren die Tiefe und die Intensität der angestrebten grenzübergreifenden Integration und Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Handlungsfeldern deutlich. Abschließend wird beleuchtet, in welchem Rahmen es mit der Umsetzung der Strategie zukünftig weitergeht – trotz turbulenter globaler, europäischer und zwischenstaatlicher Verhältnisse zeigen alle Zeichen hier weiterhin in eine kooperative Richtung