LeaderFehrmann, Raphael
ContributorsZeinz, Horst; Stebner, Ferdinand
Persistent IdentifierDOI: https://doi.org/10.7477/1175-416-1
CitationFehrmann, R. (2025). Lernroboter im Unterricht - Problemlösen und Modellieren mit den Robotern Blue-Bot, Ozobot und Thymio. - Fragebogenerhebung: Skalen zur Messung der professionellen digitalen Kompetenz bei (angehenden) Lehrkräften mit Fokus auf das Computational Thinking / Problemlösen und dessen Vermittlung [Skalenkollektion: Version 1.0]. Datenerhebung 2020-2021. Frankfurt am Main: Forschungsdatenzentrum Bildung am DIPF. https://doi.org/10.7477/1175-416-1
Time Period of Data Collection2020 - 2021
Collection coverage (Geographic)North Rhine-Westphalia
Collection modeSelf-administered Questionnaire
Specification: Computerbasiert
Survey Units Preservice teachers
Specification of Survey UnitsGesamtstichprobe N = 295 Studierende (Bachelor N= 70, Master N = 225)
Resource type Questionnaire scales
(Fragebogenskala)
language(s)German
AvailabilityDie Skalendokumentation ist frei verfügbar (Originalfragebögen befinden sich nicht im Bestand). Eine Verwendung der Instrumente, ganz oder in Teilen setzt die Achtung des Urheberrechts voraus. Urheber und Quelle sind entsprechend zu zitieren. Es gelten die allgemeinen Nutzungsbedingungen des Anbieters.
Archiving research data centreResearch Data Centre for Education (FDZ Bildung)
CopyrightFehrmann, Raphael
Publication date2025-07-02
Publications of this surveyFehrmann, R. (2024). Professionelle digitale Kompetenz bei Lehramtsstudierenden fördern! Wie kann Computational Thinking durch den Einsatz von Bildungsrobotik in der Hochschullehre vermittelt werden? Wissenschaftliche Schriften der Universität Münster VI, Band 26. Ahrensburg: tredition. doi: 10.17879/37908713757. https://doi.org/10.17879/37908713757.
Fehrmann, R. (2024). Educational robotics in higher education for promoting pre-service primary school teachers. A study on expanding computational thinking. In Fonkam, Mathias; Vajjhala, Narasimha (Eds.), Revolutionizing Curricula Through Computational Thinking, Logic, and Problem Solving (pp. 17–39). Hershey PA: IGI Global. doi: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1974-1.ch002.
Fehrmann, R.; Stebner, F., & Zeinz, H. (2023). Lehren und Lernen durch, über und mithilfe von Algorithmen zugunsten einer zukunftsorientierten Unterrichtsgestaltung – Eine empirische Untersuchung zu Kompetenzeinschätzungen von Lehramtsstudierenden mit Fokus auf das Computational Thinking. In Fischer, C.; Fischer-Ontrup, C.; Käpnick, F.; Neuber, N.; Reintjes, C. (Hrsg.), Potenziale erkennen – Talente entwickeln – Bildung nachhaltig gestalten. Beiträge aus der Begabungsforschung (S. 85–99). Münster: Waxmann. doi: https://doi.org/10.31244/9783830996675