Digitale Werkzeuge im Natur- und Technikunterricht : Ein Projekt mit Studierenden der Sekundarstufe 1

Hintergrund: Die Integration von Informatik in den NT-Unterricht spielt heute noch keine grosse Rolle in der Ausbildung von Lehrpersonen. Es mangelt an Vorbildern und Selbstvertrauen bei den angehenden Lehrpersonen. Zweck: Die Absicht des Projekts DIWENT war es, dass Studierende mit der Unterstützung von den Kursleitenden, selbständig eine Unterrichtssequenz erarbeiten können, und diese auf der Zielstufe anwenden. Es wird erwartet, dass die zukünftigen Lehrpersonen durch das exemplarische Umsetzen auch langfristig digitale Werkzeuge im NT-Unterricht erproben und einsetzen werden. Stichprobe/Setting: Der Beitrag fusst auf Erfahrungen der beiden Dozierenden zum Einsatz von Sensoren und Mikrocomputern in einer Kurswoche und auf Beobachtungen in der Begleitung von vier Teilnehmenden in der Umsetzungsphase. Design und Methode: Im Sinne der designbasierten Forschung werden das Seminar und die Umsetzungsprojekte der beteiligten Studierenden beschrieben und es wird über ausgewählte Beobachtungen im Prozess berichtet. Ergebnisse: Die individuellen Projekte der Teilnehmenden lassen sich grundsätzlich als gelungen betrachten. Dabei sind sie eher komplexer ausgefallen als für die Unterrichtspraxis sinnvoll. Es hat sich zudem gezeigt, dass die individuellen Voraussetzungen der Teilnehmenden die Begleitung durch die Kursleitung anspruchsvoll macht, sowohl im didaktischen wie auch im fachlichen Bereich. Folgerungen: Durch vermehrte Vorgaben lässt sich verhindern, dass die Teilnehmenden sich selbst und die technischen Möglichkeiten überfordern. Unser Ansatz bietet wertvolle Anregungen für eine Aufnahme von angewandten Informatikkenntnissen in das reguläre NT-Ausbildungscurriculum an pädagogischen Hochschulen. Schlüsselbegriffe: Computer programmieren, Naturwissenschaftsdidaktik, Messverfahren, Sensoren, Ausbildung Lehrer:innen   Digital tools in science and technology lessons – a project with pre-service teachers for lower secondary schoolBackground: The integration of computer science in science classes does not yet play a major role in the training of teachers. There is a lack of role models and self-confidence among prospective teachers.Purpose: The aim of the DIWENT project was for pre-service teachers to develop a lesson sequence independently with the support of the course leaders and to apply it at the target level. It is expected that by implementing examples, the future teachers will also try out and use digital tools in science lessons in the long term. Sample/setting: The article is based on the experiences of the two lecturers in the use of sensors and microcomputers in a one-week course and on observations made while supporting four participants in the implementation phase.Design and method: In the sense of design-based research the seminar and the implementation projects of the participating pre-service teachers are described and selected observations in the process are reported.Results: The individual projects of the participants can be considered a success in principle. The projects turned out to be more complex than is useful for classroom practice. It also became apparent that the individual prerequisites of the participants made it challenging for the course management to provide support in both didactic and technical areas.Conclusions: By providing more guidelines, we were able to prevent the participants from overwhelming themselves and the technical possibilities. Our approach offers valuable suggestions for incorporating applied computer science knowledge into the regular science and technology training curriculum at teacher education universities.Keywords: computer programming, science pedagogical practices, science measurement methods, sensors, teacher trainin

Mathematisches Argumentieren: Bedingungen und Wirkungen – eine Mixed Methods-Studie

Das vom Schweizerischen Nationalfonds unterstützte Projekt FEMAR (formatives Feedback zum mathematischen Argumentieren) untersuchte den Einfluss von Feedbackdialogen zwischen Lehrpersonen und Schüler*innen der 5. und 6. Klasse auf die schülerseitigen Kompetenzen beim mathematischen Argumentieren. Das Design enthielt eine 10-wöchige Intervention mit Aufgaben zum Argumentieren (Hess et al., 2020) und methodische Zugänge über Fragebögen für 71 Lehrpersonen und 1261 Schüler*innen, Leistungstests zum mathematischen Argumentieren vor und nach der Intervention, Interviews mit Lehrpersonen sowie Videoanalysen, u.a. mit einem literaturbasierten Rating der Feedbackdialoge. Die folgende Mixed Methods-Studie (MMS; Schoonenboom & Johnson, 2017) beabsichtigt, markante quantitative Unterschiede qualitativ auszuleuchten. Es werden Lehrpersonen-Interviews mit (i) auffällig tief und hoch eingeschätzten Dialogqualitäten und mit (ii) markant gesteigerten Klassenleistungen analysiert (vgl. Abb. 1). Wir stellen folgende Fragen: Wie erklären die Interviewaussagen unterschiedlich fremdeingeschätzte Dialogqualitäten? – Welche Haltungen und fachdidaktischen Überlegungen spiegeln sich in unterschiedlichen Qualitäten von Feedbackdialogen? – Wie erklären die Interviewaussagen auffällig starke Leistungssteigerungen

Argumentieren lernen mit Rubrics: Raster zur Steuerung und Beurteilung des mathematischen Argumentierens

In der vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) geförderten Interventionsstudie LERU (Lernen mit Rubrics) untersuchten Forschende der Pädagogischen Hochschulen St. Gallen und Zug das Erlernen und Beurteilen des mathematischen Argumentierens in 5. und 6. Klassen. Der eingesetzte Rubric (Beurteilungsraster) entfaltet das Konstrukt „Argumentieren“ mit verschiedenen Aspekten und Niveaustufen. Er diente als Instrument zur individuellen Lernsteuerung, formativen Beurteilung und für Feedbacks unter Schüler*innen sowie zwischen Lehrpersonen und Lernenden. Während der zehnwöchigen Intervention wurden Sachaufgaben und arithmetisch reichhaltige Problemstellungen bearbeitet und das mathematische Argumentieren mithilfe des Rubrics verbessert. Die Erfahrungen mit dem Beurteilungsraster und die Forschungsergebnisse verweisen auf ein vielversprechendes Potenzial, unterrichtliche Optimierungsmöglichkeiten und auf eine Folgestudie namens FEMAR, welche die Wirkungen des Rubrics auf das formative Feedback analysieren wird (Laufzeit bis Ende 2021). Im Zentrum des vorliegenden Beitrags steht die Vorstellung des Rubrics und seines didaktischen Einsatzes im Mathematikunterricht

The clinical relevance of assessing advanced glycation endproducts accumulation in diabetes

Cardiovascular disease is the major cause of morbidity and mortality associated with diabetes. There is increasing evidence that advanced glycation endproducts (AGEs) play a pivotal role in atherosclerosis, in particular in diabetes. AGE accumulation is a measure of cumulative metabolic and oxidative stress, and may so represent the "metabolic memory". Furthermore, increased AGE accumulation is closely related to the development of cardiovascular complications in diabetes. This review article will focus on the clinical relevance of measuring AGE accumulation in diabetic patients by focusing on AGE formation, AGEs as predictors of long-term complications, and interventions against AGEs

Social Robots in Elderly Healthcare: A Burden or a Gift?

The healthcare sector is currently under enormous pressure and the COVID-19 pandemic does not improve this situation. The quality of healthcare will be negatively impacted when this pressure continues in the longer term. In 2050 it is expected that a total of 2.1 billion people will be aged 60+ years old. To overcome the increasing demand for healthcare by this age group, various studies are being conducted into various technological solutions, such as social robots. In this study, the Alpha Mini social robot was used in an experiment to research which tasks a social robot could assist with, to reduce the work pressure of healthcare professionals and to help the elderly live longer at their own homes. The experiment was carried out using interviews with healthcare professionals and informal caregivers about the demonstrated Alpha Mini. In addition to the experiment and interviews a survey was sent out to 237 healthcare organizations in the Netherlands to identify the 1) work pressure, 2) daily tasks, 3) social robot experiences, and 4) the features a social robot should have to gather requirements. The experiment failed due to work pressure at the healthcare organization. The survey resulted in 181 respondents. The results suggest that tasks such as reminders, setting alarms and physiotherapy have a great potential to help the healthcare professional in reducing their work pressure and tasks, and the elderly to be able to stay living longer at their own home

L’utilité de "Rubrics" (grilles d’évaluation) pour l’apprentissage autorégulé à l’aide de l’exemple du raisonnement mathématique

In der Studie "Lernen mit Rubrics" (LERU) wurde ein Beurteilungsraster (Rubric) für die formative Beurteilung des mathematischen Argumentierens während 9 Wochen in 22 Klassen der 5. und 6. Jahrgangsstufe eingesetzt. Mittels quantitativer Analysen wurde ermittelt, ob ein Zusammenhang zwischen kognitiven und motivationalen Aspekten der Nützlichkeit und der selbst eingeschätzten Fähigkeit zur Selbstregulation bei mathematischen Textaufgaben besteht. (DIPF/Orig.)Dans l’étude "Apprendre avec Rubrics" (LERU), une grille d’évaluation (Rubric) a été utilisée pour l’évaluation formative du raisonnement mathématique pendant 9 semaines dans 22 classes des 5ème et 6ème années. Une attention particulière a été portée à la question de savoir si les élèves considèrent Rubric comme utile en termes de capacité d’autorégulation lors de la résolution de tâches d’argumentation et si la fréquence des commentaires des enseignants est liée à cette évaluation. Au moyen d’analyses quantitatives, il a d’abord été déterminé s’il existe une corrélation entre les aspects cognitifs et motivationnels de l’utilité perçue et la capacité auto-évaluée à s’autoréguler dans des tâches d’argumentation, et la fréquence des commentaires des enseignants. Par la suite, des modèles de croissance linéaire ont été utilisés pour tester si une utilité évaluée positivement explique également les différences dans le développement individuel de l’autorégulation lors de la résolution de tâches. Les deux questions reçoivent une réponse positive. De plus, les élèves qui ont eu le sentiment que leurs ompétences d’autorégulation étaient faibles ont fait de plus grands progrès au cours du projet que ceux qui les ont évaluées plus positivement. Les résultats sont discutés en ce qui concerne les conséquences pratiques de cet outil pour le contrôle et l’évaluation du processus d’apprentissage. (DIPF/Orig.

Graph neural networks for job shop scheduling problems:A survey

Job shop scheduling problems (JSSPs) represent a critical and challenging class of combinatorial optimization problems. Recent years have witnessed a rapid increase in the application of graph neural networks (GNNs) to solve JSSPs, albeit lacking a systematic survey of the relevant literature. This paper aims to thoroughly review prevailing GNN methods for different types of JSSPs and the closely related flow-shop scheduling problems (FSPs), especially those leveraging deep reinforcement learning (DRL). We begin by presenting the graph representations of various JSSPs, followed by an introduction to the most commonly used GNN architectures. We then review current GNN-based methods for each problem type, highlighting key technical elements such as graph representations, GNN architectures, GNN tasks, and training algorithms. Finally, we summarize and analyze the advantages and limitations of GNNs in solving JSSPs and provide potential future research opportunities. We hope this survey can motivate and inspire innovative approaches for more powerful GNN-based approaches in tackling JSSPs and other scheduling problems.</p

Graph Neural Networks for Job Shop Scheduling Problems:A Survey

Job shop scheduling problems (JSSPs) represent a critical and challenging class of combinatorial optimization problems. Recent years have witnessed a rapid increase in the application of graph neural networks (GNNs) to solve JSSPs, albeit lacking a systematic survey of the relevant literature. This paper aims to thoroughly review prevailing GNN methods for different types of JSSPs and the closely related flow-shop scheduling problems (FSPs), especially those leveraging deep reinforcement learning (DRL). We begin by presenting the graph representations of various JSSPs, followed by an introduction to the most commonly used GNN architectures. We then review current GNN-based methods for each problem type, highlighting key technical elements such as graph representations, GNN architectures, GNN tasks, and training algorithms. Finally, we summarize and analyze the advantages and limitations of GNNs in solving JSSPs and provide potential future research opportunities. We hope this survey can motivate and inspire innovative approaches for more powerful GNN-based approaches in tackling JSSPs and other scheduling problems

D-dopachrome tautomerase contributes to lung epithelial repair via atypical chemokine receptor 3-dependent Akt signaling

BACKGROUND: Emphysematous COPD is characterized by aberrant alveolar repair. Macrophage migration inhibitory factor (MIF) contributes to alveolar repair, but for its structural and functional homolog D-dopachrome tautomerase (DDT) this is unknown. MIF mediates its effects through CD74 and/or C-X-C chemokine receptors 2 (CXCR2), 4(CXCR4), and possibly 7 (ACKR3). DDT can also signal through CD74, but interactions with other receptors have not been described yet. We therefore aimed at investigating if and how DDT contributes to epithelial repair in COPD. METHODS: We studied effects of recombinant DDT on cell proliferation and survival by clonogenic assay and annexin V-PI staining respectively. DDT-induced signaling was investigated by Western blot. Effects on epithelial growth and differentiation was studied using lung organoid cultures with primary murine or human epithelial cells and incubating with DDT or an ACKR3-blocking nanobody. DDT-ACKR3 interactions were identified by ELISA and co-immunoprecipitation. FINDINGS: We found that DDT promoted proliferation of and prevented staurosporine-induced apoptosis in A549 lung epithelial cells. Importantly, DDT also stimulated growth of primary alveolar epithelial cells as DDT treatment resulted in significantly more and larger murine and human alveolar organoids compared to untreated controls. The anti-apoptotic effect of DDT and DDT-induced organoid growth were inhibited in the presence of an ACKR3-blocking nanobody. Furthermore, ELISA assay and co-immunoprecipitation suggested DDT complexes with ACKR3. DDT could activate the PI3K-Akt pathway and this activation was enhanced in ACKR3-overexpressing cells. INTERPRETATION: In conclusion, DDT contributes to alveolar epithelial repair via ACKR3 and may thus augment lung epithelial repair in COPD