Forschungslinie

Die Forschungslinie Methodenforschung und Maschinelles Lernen befasst sich mit methodischen Herausforderungen bei der Erhebung und Auswertung von Datensätzen in der pädagogisch-psychologischen und fachdidaktischen Forschung. Wie kann beispielsweise der Wissenstand von Schülerinnen und Schülern in einem Fach erfasst werden? Wie lassen sich Lernverläufe und mögliche Einflussfaktoren (Unterricht, Feedback) präzise statistisch modellieren? Insbesondere bei der Bearbeitung von digitalen Lernumwelten entstehen große Datenmengen (Prozess- und Produktdaten), für die zunehmend Verfahren des Maschinellen Lernens eingesetzt werden.  

Die Arbeiten in der Forschungslinie Methodenforschung und Maschinelles Lernen beziehen sich auf zwei Bereiche: pädagogisch-psychologische Methodenforschung im engeren Sinne (Educational and Psychological Measurement) sowie pädagogisch-psychologische Diagnostik (Educational and Psychological Assessment).

Die dort aufgeführten Themenfelder werden vor allem im Zusammenhang mit quer- und längsschnittlichen Large-scale Assessments (PISA, TIMSS, NEPS) bearbeitet, wobei zunehmend auch größere Datensätze Gegenstand der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten sind, bei denen pro Person deutlich mehr Datenpunkte generiert werden (big data) und deren Auswertung Methoden des Maschinellen Lernens erfordern. Mit ihren Arbeiten verfolgt die Forschungslinie zusätzlich das Ziel, auf der Basis von eigenen Forschungsergebnissen Empfehlungen für die wissenschaftliche Praxis in der empirischen Bildungsforschung zu generieren, von denen auch die empirisch ausgerichteten Arbeiten der anderen Forschungslinien im IPN profitieren können. Weiterhin wird Software (z. B. Pakete in R) entwickelt und publiziert, die eine anwenderfreundliche Nutzung der neuen Verfahren ermöglicht. Ein Teil dieser Arbeiten ist eng mit dem Arbeitsprogramm des ZIB abgestimmt, dessen Mitglied das IPN ist.