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Ein grundlegender Anspruch der Lehrkräftebildung besteht in der Vorbereitung zukünftiger Lehrkräfte auf das Unterrichten heterogener Lerngruppen. Dabei gilt die Förderung adaptiver Lehrkompetenz als vielversprechender Ansatz zur Gestaltung inklusiver Lehr-Lern-Settings. Das Projekt ‚Fachdidaktische Qualifizierung Inklusion zukünftiger Lehrkräfte an der Humboldt-Universität zu Berlin‘ (FDQI-HU) hat zu diesem Zweck in einem mehrjährigen zyklischen Vorgehen digitale Lehr-Lern-Bausteine zum Einsatz in der Lehrkräftebildung entwickelt, die fachspezifisch konkretisiert und vielfältig eingesetzt werden können. Dieser Beitrag stellt die Theorie und Umsetzung der Bausteine zur Förderung adaptiver Lehrkompetenz vor und präsentiert auf Basis der empirischen Begleitforschung zentrale Evaluationsergebnisse sowie weiterführende Impulse für eine innovative Hochschullehre und Lehrevaluation.
Schlagwörter: adaptive Lehrkompetenz – Begleitevaluation – Inklusion – Lehr-Lern-Bausteine – Varianzanalyse mit Messwiederholung
Preparing future teachers for teaching heterogeneous learning groups can be seen as one of the fundamental challenges in teacher education. In this context, fostering adaptive teaching competence stands out as a promising approach for inclusive teaching and learning. To do so, the project ’Subject-Specific Didactic Qualification of Future Teachers for Inclusive Settings at the Humboldt-University Berlin’ (FDQI-HU) has developed digital teaching-learning modules for teacher education in a cyclical approach over several years. These modules can be adapted for individual subjects and used in a variety of ways. This article presents the theory and implementation of the modules for fostering adaptive teaching competence and – based on the empirical research on the interventions – presents central results as well as further impulses for innovative university teaching and teaching evaluation.
Keywords: adaptive teaching skills – analysis of variance with repeated measures – inclusion – evaluation – teaching-learning modules
