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How does the Use of Core Ideas in Biology Lessons Influence Students’ Knowledge Development?

An Intervention Study
  • Christian Förtsch
  • Katharina Heidenfelder
  • Michael Spangler
  • Birgit J. Neuhaus
Original Paper

Abstract

The German National Education Standards for biology describe core ideas for structuring instruction, which aim to foster students’ conceptual knowledge. This study describes Teaching Based on Core Ideas (TBCI) as an attempt to integrate core ideas into instruction based on psychological theories. Testing the effectiveness of TBCI for developing factual and conceptual knowledge, an one-factor, quasi-experimental study was conducted. Eight classes from different Bavarian secondary schools of grade ten were randomly assigned to two treatments. A three-lesson teaching unit on the topic ecology was developed for both treatments, which only differed in emphasizing core ideas. Students completed a prior knowledge test before and a post knowledge test, including factual and conceptual knowledge, after the teaching unit. Additionally, students filled out a questionnaire on perceived cognitive load after each lesson. Results from ANCOVA showed that the TBCI treatment significantly outperformed the control group in the conceptual knowledge test. Concerning factual knowledge, there were no significant differences. Furthermore, contrasting our hypothesis, TBCI students significantly perceived lower cognitive load after one of the three lessons compared to the control group. Since there are hardly any empirical studies on the effectiveness of core ideas, this study provides first evidence for the meaningfulness of TBCI.

Keywords

Biology instruction German National Education Standards Teaching based on core ideas (TBCI) Conceptual knowledge Intervention study 

Wie wirkt sich ein basiskonzeptorientierter Biologieunterricht auf die Entwicklung des konzeptuellen Wissens aus?

Ergebnisse einer Interventionsstudie

Zusammenfassung

Im Rahmen der deutschen Bildungsstandards für das Fach Biologie wurden Basiskonzepte formuliert, die zum Ziel haben, das konzeptuelle Wissen der Schülerinnen und Schüler zu fördern. Diese Studie beschreibt einen theoriebasierten Ansatz für die Integration von Basiskonzepte in den Biologieunterricht. Um den Einfluss des basiskonzeptorientierten Biologieunterrichts auf die Entwicklung von Fakten- und Konzeptwissen bei Schülerinnen und Schülern zu überprüfen wurde eine einfaktorielle, quasi-experimentelle Interventionsstudie durchgeführt. Dabei wurden 8 Klassen der 10. Jahrgangsstufe aus verschiedenen bayerischen Gymnasien zufällig in zwei Gruppen aufgeteilt. Für beide Gruppen wurde anschließend eine dreistündige Unterrichtseinheit mit dem Thema Ökologie entwickelt, welche sich nur in der Integration von Basiskonzepten unterschied. Vor der Unterrichtseinheit wurde das Vorwissen der Schülerinnen und Schüler erhoben. Nach der Unterrichtseinheit füllten die Schülerinnen und Schüler einen Nachtest bezüglich ihres Fakten- und Konzeptwissens aus. Außerdem wurde nach jeder Unterrichtsstunde ein Fragebogen zum eingeschätzten cognitve load ausgefüllt. Die Ergebnisse der ANCOVA zeigten, dass die Experimentalgruppe (basiskonzeptorientierter Unterricht) signifikant höhere Werte im Konzeptwissenstest im Vergleich zur Kontrollgruppe hatte. Bezüglich des Faktenwissens konnten keine Unterschiede zwischen den beiden Gruppen festgestellt werden. Außerdem schätzten Schülerinnen und Schüler der Experimentalgruppe ihren cognitive load nach einer der drei Stunden signifikant geringer ein, als Schülerinnen und Schüler der Kontrollgruppe. Diese Studie bietet daher einen ersten Anhaltspunkt für die Bedeutsamkeit eines basiskonzeptorientierten Biologieunterrichts.

Schlüsselwörter

Biologieunterricht Bildungsstandards Basiskonzeptorientierter Unterricht Konzeptuelles Wissen Interventionsstudie 

References

  1. Australian Curriculum, Assessment and Reporting Authority (2014). F‑10 curriculum: the overarching ideas. http://www.australiancurriculum.edu.au. Accessed 30 Aug 2017.Google Scholar
  2. Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: a cognitive view. New York: Holt, Rinehart, and Winston.Google Scholar
  3. Baumert, J., & Köller, O. (2000). Unterrichtsgestaltung, verständnisvolles Lernen und multiple Zielerreichung im Mathematik- und Physikunterricht der gymnasialen Oberstufe. In J. Baumert, W. Bos & R. Lehmann (Eds.), TIMSS/III. Dritte Internationale Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie. Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn (pp. 271–315). Opladen: Leske + Budrich.CrossRefGoogle Scholar
  4. Baumert, J., Bos, W., & Lehmann, R. (Eds.). (2000). TIMSS/III. Dritte Internationale Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie. Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn. Opladen: Leske + Budrich.Google Scholar
  5. Baumert, J., Klieme, E., Neubrand, M., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., et al. (Eds.). (2001). PISA 2000: Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.Google Scholar
  6. Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus [StMUK] (2004). Lehrplan für das Gymnasium in Bayern. Wolnzach: Kastner.Google Scholar
  7. Beyer, I. (2006). Natura: Basiskonzepte. Stuttgart: Klett.Google Scholar
  8. Boerwinkel, D. J., Waarlo, A. J., & Boersma, K. (2009). A designer’s view: the perspective of form and function. Journal of Biological Education, 44(1), 12–18.CrossRefGoogle Scholar
  9. Brophy, J. (2000). Teaching. Brussels: International Academy of Education/International Bureau of Education (IAE).Google Scholar
  10. Bühner, M. (2006). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion. München: Pearson.Google Scholar
  11. Cauet, E., Liepertz, S., Borowski, A., & Fischer, H. E. (2015). Does it matter what we measure?: Domain-specific professional knowledge of physics teachers. Schweizerische Zeitschrift für Bildungswissenschaften, 37(3), 462–479.Google Scholar
  12. Chi, M. T. H. (2009). Active-constructive-interactive: a conceptual framework for differentiating learning activities. Topics in Cognitive Science, 1, 73–105.CrossRefGoogle Scholar
  13. Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP framework: linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.  https://doi.org/10.1080/00461520.2014.965823.CrossRefGoogle Scholar
  14. Clark, D. B., & Linn, M. C. (2013). The knowledge integration perspective: connections across research and education. In S. Vosniadou (Ed.), International handbook of research on conceptual change (pp. 520–538). New York: Routledge.Google Scholar
  15. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edn.). Hillsdale: Lawrence Erlbaum.Google Scholar
  16. De Corte, E. (2004). Mainstreams and perspectives in research on learning (mathematics) from instruction. Applied Psychology: An International Review, 53(2), 279–310.CrossRefGoogle Scholar
  17. Craik, F. I. M., & Lockhart, R. S. (1972). Levels of processing: a framework for memory research. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 11(6), 671–684.  https://doi.org/10.1016/S0022-5371(72)80001-X.CrossRefGoogle Scholar
  18. Deckelmann, N., & Neuhaus, B. J. (2014). Basiskonzepte und problemorientierte Kontexte im Heimat- und Sachunterricht der Grundschule. In D. Krüger, P. Schmiemann, A. Dittmer & A. Möller (Eds.), Erkenntnisweg Biologiedidaktik 13. Berlin: Fachbereichsdruckerei FB Mathematik und Informatik.Google Scholar
  19. diSessa, A. A., Gillespie, N. M., & Esterly, J. B. (2004). Coherence versus fragmentation in the development of the concept of force. Cognitive Science, 28(6), 843–900.  https://doi.org/10.1016/j.cogsci.2004.05.003.CrossRefGoogle Scholar
  20. Dorfner, T., Förtsch, C., Germ, M., & Neuhaus, B. J. (2018a). Biology instruction using a generic framework of scientific reasoning and argumentation with suggested lessons. Manuscript submitted for publication.Google Scholar
  21. Dorfner, T., Förtsch, C., Spangler, M., & Neuhaus, B. J. (2018b). Wie plane ich eine konzeptorientierte Biologiestunde? Ein Planungsmodell für den Biologieunterricht. – Das Schalenmodell –. Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht, Manuscript accepted for publication.Google Scholar
  22. Ebby, C. B. (2000). Learning to teach mathematics differently: the interaction between coursework and fieldwork for preservice teachers. Journal of Mathematics Teacher Education, 3, 69–97.CrossRefGoogle Scholar
  23. Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th edn.). Los Angeles: SAGE.Google Scholar
  24. Fischer, F., Kollar, I., Ufer, S., Sodian, B., Hussmann, H., Pekrun, R., et al. (2014). Scientific reasoning and argumentation: advancing an interdisciplinary research agenda in education. Frontline Learning Research, 2(3), 28–45.  https://doi.org/10.14786/flr.v2i3.96.CrossRefGoogle Scholar
  25. Förtsch, C., Werner, S., von Kotzebue, L., & Neuhaus, B. (2016a). Effects of biology teachers’ professional knowledge and cognitive activation on students’ achievement. International Journal of Science Education, 38(17), 2642–2666.  https://doi.org/10.1080/09500693.2016.1257170.CrossRefGoogle Scholar
  26. Förtsch, C., Werner, S., von Kotzebue, L., & Neuhaus, B. J. (2016b). Effects of teachers’ professional knowledge on the use of high-complexity instructional tasks and students’ achievement. In ERIDOB (Ed.), Eleventh conference of European researchers in didactics of biology (p. 86). Retrieved from https://www5.kau.se/sites/default/files/Dokument/subpage/2015/01/conference_programme_and_abstracts_for_eridob_2016_13339.pdf.Google Scholar
  27. Förtsch, C., Werner, S., Dorfner, T., von Kotzebue, L., & Neuhaus, B. J. (2017). Effects of cognitive activation in biology lessons on students’ situational interest and achievement. Research in Science Education, 47(3), 559–578.  https://doi.org/10.1007/s11165-016-9517-y.CrossRefGoogle Scholar
  28. Förtsch, C., Dorfner, T., Baumgartner, J., Werner, S., Kotzebue, L. von, & Neuhaus, B. J. (2018). Fostering students’ conceptual knowledge in biology in the context of German National Education Standards, Manuscript submitted for publication.Google Scholar
  29. Hart, L. C. (2001). The story of first-year teachers’ struggle to maintain a reform perspective after experiencing integrated mathematics content and methods in their teacher preparation program. In R. Speiser, C. A. Maher & C. N. Walter (Eds.), Proceedings of the twenty-third annual meeting, North American Chapter of the International Group for the Psychology of Mathematics Education. October 18–21, 2001, Snowbird, Utah (pp. 699–707). Columbus: ERIC Clearinghouse for Science, Mathematics, and Environmental Education.Google Scholar
  30. Heidenfelder, K. (2016). Strukturierung des Biologieunterrichts mit Basiskonzepten in Verbindung mit problemorientierten Kontexten (Dissertation). Ludwig-Maximilians-Universität, München.Google Scholar
  31. Helmke, A. (2014). Unterrichtsqualität und Lehrerprofessionalität: Diagnose, Evaluation und Verbesserung des Unterrichts. Unterricht verbessern – Schule entwickeln. Seelze-Velber: Klett.Google Scholar
  32. de Jong, T., & Ferguson-Hessler, M. G. (1996). Types and qualities of knowledge. Educational Psychologist, 31(2), 105–113.CrossRefGoogle Scholar
  33. Kampa, N., & Köller, O. (2016). German national proficiency scales in biology: internal structure, relations to general cognitive abilities and verbal skills. Science Education, 100(5), 903–922.  https://doi.org/10.1002/sce.21227.CrossRefGoogle Scholar
  34. Klauer, K. J., & Leutner, D. (2007). Lehren und Lernen: Einführung in die Instruktionspsychologie. Studientexte. Weinheim: Beltz.Google Scholar
  35. Klieme, E., Avenarius, H., Blum, W., Döbrich, P., Gruber, H., Prenzel, M., et al. (2007). Zur Entwicklung nationaler Bildungsstandards. https://www.bmbf.de/pub/Bildungsforschung_Band_1.pdf. Accessed 25 Jan 2017.Google Scholar
  36. Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom’s taxonomy: an overview. Theory into Practice, 41(4), 212–218.CrossRefGoogle Scholar
  37. Kremer, K., Fischer, H. E., Kauertz, A., Mayer, J., Sumfleth, E., & Walpuski, M. (2012). Assessment of standards-based learning outcomes in science education: perspectives from the German project ESnaS. In S. Bernholt, K. Neumann & P. Nentwig (Eds.), Making it tangible. Learning outcomes in science education (pp. 201–218). Münster: Waxmann.Google Scholar
  38. Kunter, M., Baumert, J., Blum, W., Klusmann, U., Krauss, S., & Neubrand, M. (Eds.). (2013). Cognitive activation in the mathematics classroom and professional competence of teachers: Results from the COACTIV project. New York: Springer.Google Scholar
  39. Lead States, N. G. S. S. (2013). Next generation science standards: for states, by states. Washington, D.C.: The National Academies Press.Google Scholar
  40. Lichtner, H.-D. (2007). Strukturierendes Lernen in der Biologie mit Basiskonzepten. http://www.biologieunterricht.org/Basiskonzepte.pdf. Accessed 25 Jan 2017.Google Scholar
  41. Lichtner, H.-D. (2012). Basiskonzepte – eine Einführung in das Denken in Konzepten. http://www.biologieunterricht.homepage.t-online.de/Biodateien/Basiskonzept2012.pdf. Accessed 25 Jan 2017.Google Scholar
  42. Linn, M. C. (2006). The knowledge integration perspective on learning and instruction. In R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (pp. 243–264). Cambridge: Cambridge University Press.Google Scholar
  43. Linn, M. C., & Eylon, B.-S. (2011). Science learning and instruction: taking advantage of technology to promote knowledge integration. New York: Routledge.CrossRefGoogle Scholar
  44. Lipowsky, F., Rakoczy, K., Pauli, C., Drollinger-Vetter, B., Klieme, E., & Reusser, K. (2009). Quality of geometry instruction and its short-term impact on students’ understanding of the Pythagorean Theorem. Learning and Instruction, 19(6), 527–537.  https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2008.11.001.CrossRefGoogle Scholar
  45. Loyens, S. M. M., & Gijbels, D. (2008). Understanding the effects of constructivist learning environments: introducing a multi-directional approach. Instructional Science, 36(5–6), 351–357.  https://doi.org/10.1007/s11251-008-9059-4.CrossRefGoogle Scholar
  46. Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? The case for guided methods of instruction. American Psychologist, 59(1), 14–19.CrossRefGoogle Scholar
  47. Mayer, R. E. (2009). Constructivism as a theory of learning versus constructivism as a prescription for instruction. In S. Tobias & T. M. Duffy (Eds.), Constructivist instruction. Success or failure? (pp. 184–200). New York: Routledge.Google Scholar
  48. van Merriënboer, J. J. G., & Sweller, J. (2005). Cognitive load theory and complex learning: recent developments and future directions. Educational Psychology Review, 17(2), 147–177.  https://doi.org/10.1007/s10648-005-3951-0.CrossRefGoogle Scholar
  49. Nachreiner, K., Spangler, M., & Neuhaus, B. J. (2015). Begründung eines an Basiskonzepten orientierten Unterrichts. Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht, 68(3), 172–177.Google Scholar
  50. Nawani, J., Spangler, M., & Neuhaus, B. J. (2018). Engaging students in constructing scientific explanations in biology classrooms: A lesson-design model. Manuscript submitted for publication.Google Scholar
  51. Neuhaus, B. J., Nachreiner, K., Oberbeil, I., & Spangler, M. (2014). Basiskonzepte zur Planung von Biologieunterricht: Ein Gedankenspiel. Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht, 67(3), 160–165.Google Scholar
  52. Neumann, K., Fischer, H. E., & Sumfleth, E. (2008). Vertikale Vernetzung und kumulatives Lernen im Chemie- und Physikunterricht. In E.-M. Lankes (Ed.), Pädagogische Professionalität als Gegenstand empirischer Forschung (pp. 141–151). Münster: Waxmann.Google Scholar
  53. Neumann, K., Fischer, H. E., & Kauertz, A. (2010). From PISA to educational standards: the impact of large-scale assessments on science education in Germany. International Journal of Science and Mathematics Education, 8(3), 545–563.CrossRefGoogle Scholar
  54. Özdemir, G., & Clark, D. B. (2007). An overview of conceptual change theories. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 3(4), 351–361.CrossRefGoogle Scholar
  55. Paas, F. G. W. C., van Merriënboer, J. J. G., & Adam, J. J. (1994). Measurement of cognitive load in instructional research. Perceptual and motor skills, 79(1), 419–430.  https://doi.org/10.2466/pms.1994.79.1.419.CrossRefGoogle Scholar
  56. Pant, H. A., Stanat, P., Schroeders, U., Roppelt, A., Siegle, T., & Pöhlmann, C. (2013). IQB-Ländervergleich 2012. Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen am Ende der Sekundarstufe I. Münster: Waxmann.Google Scholar
  57. Plass, J. L., Moreno, R., & Brünken, R. (Eds.). (2010). Cognitive load theory. Cambridge: Cambridge University Press.Google Scholar
  58. Schmidt-Weigand, F., Frauke-Braun, G., & Hänze, M. (2008). Erhöhen gestufte Lernhilfen die Effektivität von Lösungsbeispielen? Eine Studie zur kooperativen Bearbeitung von Aufgaben in den Naturwissenschaften. Unterrichtswissenschaft, 36(4), 365–384.Google Scholar
  59. Schmiemann, P., Linsner, M., Wenning, S., & Sandmann, A. (2012). Lernen mit biologischen Basiskonzepten. Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht, 65(2), 105–109.Google Scholar
  60. Schneider, M., & Hardy, I. (2013). Profiles of inconsistent knowledge in children’s pathways of conceptual change. Developmental psychology, 49(9), 1639–1649.  https://doi.org/10.1037/a0030976.CrossRefGoogle Scholar
  61. Scott, P., Mortimer, E., & Ametller, J. (2011). Pedagogical link-making: a fundamental aspect of teaching and learning scientific conceptual knowledge. Studies in Science Education, 47(1), 3–36.  https://doi.org/10.1080/03057267.2011.549619.CrossRefGoogle Scholar
  62. Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder der Bundesrepublik Deutschland [KMK]. (2004). Einheitliche Prüfungsanforderungen in der Abiturprüfung Biologie: Beschluss vom 01.12.1989 i.d.F. vom 05.02.2004. http://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_beschluesse/1989/1989_12_01-EPA-Biologie.pdf. Accessed 25 Jan 2017.Google Scholar
  63. Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland [KMK] (2005). Bildungsstandards im Fach Biologie für den Mittleren Schulabschluss. Beschluss vom 16.12.2004. München: Wolters Kluwer.Google Scholar
  64. Sweller, J. (2010a). Cognitive load theory: recent theoretical advances. In J. L. Plass, R. Moreno & R. Brünken (Eds.), Cognitive load theory (pp. 31–47). Cambridge: Cambridge University Press.Google Scholar
  65. Sweller, J. (2010b). Element interactivity and intrinsic, extraneous, and germane cognitive load. Educational Psychology Review, 22(2), 123–138.  https://doi.org/10.1007/s10648-010-9128-5.CrossRefGoogle Scholar
  66. Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. G. W. C. (1998). Cognitive architecture and instructional design. Educational Psychology Review, 10(3), 251–296.CrossRefGoogle Scholar
  67. Vosniadou, S. (1994). Capturing and modeling the process of conceptual change. Learning and Instruction, 4(1), 45–69.  https://doi.org/10.1016/0959-4752(94)90018-3.CrossRefGoogle Scholar
  68. Vosniadou, S., Vamvakoussi, X., & Skopeliti, I. (2008). The framework theory approach to the problem of conceptual change. In S. Vosniadou (Ed.), Educational psychology handbook series. International handbook of research on conceptual change (pp. 3–34). New York: Routledge.Google Scholar
  69. Wadouh, J., Liu, N., Sandmann, A., & Neuhaus, B. J. (2014). The effect of knowledge linking levels in biology lessons upon students’ knowledge structure. International Journal of Science and Mathematics Education, 12(1), 25–47.  https://doi.org/10.1007/s10763-012-9390-8 CrossRefGoogle Scholar
  70. Weinert, F. E. (2001). Concept of competence: a conceptual clarification. In D. S. Rychen & L. H. Salganik (Eds.), Defining and selecting key competencies (pp. 45–65). Seattle: Hogrefe & Huber.Google Scholar
  71. Wild, E., Gerber, J., Exeler, J., & Remy, K. (2001). Dokumentation der Skalen- und Item-Auswahl für den Kinderfragebogen zur Lernmotivation und zum emotionalen Erleben. Bielefeld: Universität Bielefeld.Google Scholar
  72. Wittrock, M. C. (1990). Generative processes of comprehension. Educational Psychologist, 24(4), 345–376.CrossRefGoogle Scholar
  73. Wittrock, M. C. (1991). Generative teaching of comprehension. The Elementary School Journal, 92(2), 169–184.CrossRefGoogle Scholar
  74. Wittrock, M. C. (2010). Learning as a generative process. Educational Psychologist, 45(1), 40–45.  https://doi.org/10.1080/00461520903433554.CrossRefGoogle Scholar
  75. Wouters, P., Paas, F., & van Merriënboer, J. J. G. (2008). How to optimize learning from animated models: a review of guidelines based on cognitive load. Review of Educational Research, 78(3), 645–675.  https://doi.org/10.3102/0034654308320320.CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Gesellschaft für Didaktik der Physik und Chemie (GDCP); Fachsektion Didaktik der Biologie im VBIO (FDdB im VBIO) and Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Didaktik der Biologie, Department Biologie I, Fakultät für BiologieLudwig-Maximilians-Universität MünchenMünchenGermany

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