Student Research Poster Award bei Gender & STEM Conference 2026
27. Juli 2026
Das prämierte Poster trägt den Titel „The Female Fish in the Big Male Pond: Student and Achievement Compositions' Impact on Mathematics Self-Efficacy and STEM Career Aspirations". Die auf PISA-Daten basierende Studie zeigt, dass die Geschlechter- und Leistungskomposition an Schulen einen bedeutsamen Einfluss auf die Entwicklung von Schüler:innen hat: Ein höherer Jungenanteil geht mit einer geringeren mathematikbezogenen Selbstwirksamkeit von Mädchen einher, und eine leistungsstärkere Lerngruppe steht mit niedrigeren MINT-Berufsaspirationen in Zusammenhang.
Profile des moralischen Selbstkonzepts und normativer Einstellungen
21. Juli.2026
In dieser Studie wurden die Entwicklung der normativen Einstellungen und des moralischen Selbstkonzepts (MSC) von jungen Kindern über einen Zeitraum von einem Jahr sowie deren Zusammenhänge mit dem Teilverhalten untersucht. Fünfhundert Kinder in Deutschland (im Durchschnitt ca. 5 Jahre alt zum Zeitpunkt T1, überwiegend weiß, 51 % Mädchen) wurden an drei Messzeitpunkten untersucht. Anhand von Latenten Profil- und Transitionsanalysen wurden sieben unterschiedliche Profile von normativen Einstellungen—MSC identifiziert: 1) niedrig–moderat, 2) moderat–außergewöhnlich niedrig, 3) hoch–moderat, 4) moderat–niedrig, 5) moderat–hoch, 6) moderat—moderat und 7) moderat—außergewöhnlich hoch. Nur das niedrig—moderat Profil wurde an allen drei Messzeitpunkten festgestellt. Das MSC stieg im Laufe der Zeit an, während die normativen Einstellungen stabil blieben oder abnahmen. Kinder, die sich von „hoch–moderat“ (T1) über „moderat–niedrig“ (T2) zu „moderat–moderat“ (T3) entwickelten, zeigten bei T3 ein größeres Maß an Teilverhalten als diejenigen, die auf dem Niveau „niedrig–moderat“ blieben. Es wurden geschlechtsspezifische und sozioökonomische Unterschiede festgestellt, was die Rolle individueller und familiärer Merkmale für die moralische Entwicklung unterstreicht. Insgesamt ließ sich kein einheitliches Muster zwischen den Profilen und dem Teilverhalten feststellen, was die Komplexität der moralischen Entwicklung und des prosozialen Verhaltens in der frühen Kindheit verdeutlicht.
Schiele, T., Valcárcel Jiménez, M., Camligüney, Ö., & Niklas, F. (accepted, July 2026). From Norms to Action: Exploring Latent Profile Transitions of Moral Self-Concept and Normative Stances in Young Children’s Sharing Behavior. Child Development
PDF: Latente Profile (normative Einstellungen—moralisches Selbstkonzept) über alle drei Messzeitpunkte (PDF, 103 KB)
Profile der Home Literacy Environment und Sprachkompetenzen von Kindern
Profile der Home Literacy Environment
Anmerkung. fHLE = formelle home literacy environment. Profil 1 = „sehr niedrige HLE“ (n = 20, 4,1 %); Profil 2 = „durchschnittliche HLE“ (n = 230, 47,4 %); Profil 3 = „wenige Bücher – überdurchschnittliche formelle HLE“ (n = 84, 17,3 %); Profil 4 = „hohe HLE – durchschnittliche formelle HLE“ (n = 96, 19,8 %); Profil 5 = „durchschnittliche HLE – sehr häufiges elterliches Vorlesen“ (n = 55, 11,3 %). Die fünf Indikatoren sind von links nach rechts wie folgt dargestellt: Vorlesen (erster/linker Balken), Interesse des Kindes (zweiter Balken), Zugang zu Büchern (dritter Balken), fHLE (vierter Balken) und elterliches Lesen (fünfter/rechter Balken). Positive Werte zeigen eine überdurchschnittliche Häufigkeit des Indikators. Negative Werte zeigen eine unterdurchschnittliche Häufigkeit des Indikators.
20. Juli 2026
Die häusliche sprachliche Lernumwelt (Home Literacy Environment, HLE) spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung sprachlicher Vorläuferkompetenzen bei Kindern. Dennoch gibt es bislang nur wenige längsschnittliche personenzentrierte Studien, die untersuchen, wie Kombinationen verschiedener HLE-Merkmale die Sprachentwicklung in heterogenen Stichproben und unterschiedlichen Bildungskontexten – insbesondere in Deutschland – vorhersagen. In einer Stichprobe von N = 500 Vorschulkindern in Deutschland (MAlter = 60,97 Monate; SDAlter = 4,61; 51 % Mädchen; 38 % mit Migrationshintergrund) konnten fünf Profile identifiziert werden, die sich hinsichtlich fünf HLE-Indikatoren unterschieden: Vorlesehäufigkeit, Interesse des Kindes am Lesen, Zugang zu Büchern, formale HLE sowie Leseverhalten der Eltern. Die in der Stichprobe gefundenen Profile waren: (1) sehr geringe HLE, (2) durchschnittliche HLE, (3) wenige Bücher – überdurchschnittliche formale HLE, (4) hohe HLE – durchschnittliche formale HLE und (5) durchschnittliche HLE – sehr häufiges elterliches Leseverhalten. Kind- und Familienmerkmale erwiesen sich als signifikante Prädiktoren für die Zugehörigkeit zu den HLE-Profilen. So war beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dem Profil 1 (sehr geringe HLE) anzugehören, bei Jungen, Kindern mit Migrationshintergrund, Kindern aus Familien mit niedrigem sozioökonomischem Status sowie bei Kindern, deren Eltern eine weniger positive Einstellung zum Lesen aufwiesen, erhöht. Die Profilzugehörigkeit stand teilweise mit den Wortschatz-, phonologischen Bewusstheits- und Buchstabenkenntnisleistungen der Kinder in Zusammenhang, die zu drei Messzeitpunkten vom Vorschulalter bis zum Beginn der ersten Klasse erhoben wurden. Beispielsweise verfügten Kinder des Profils „sehr geringe HLE“ zum ersten Messzeitpunkt (T1) über den geringsten Wortschatz im Vergleich zu den Kindern der übrigen Profile. Dagegen zeigten sich keine signifikanten Zusammenhänge zwischen den HLE-Profilen und der phonologischen Bewusstheit oder den Buchstabenkenntnissen. Ein Vergleich mit einem variablenzentrierten Modell verdeutlichte den zusätzlichen Erkenntnisgewinn einer Analyse spezifischer Muster über verschiedene HLE-Indikatoren hinweg. Insbesondere trägt ein personenzentrierter Ansatz dazu bei, die Frage zu beantworten, für welche Kinder und unter welchen Bedingungen pädagogische Interventionen oder häusliche Förderprogramme besonders wirksam sein können.
Valcárcel Jiménez, M., Edelsbrunner, P., Schiele, T., Camligüney, Ö., & Niklas, F. (accepted, June 2026). Unveiling Patterns: Understanding the Relations Between Profiles of the Home Literacy Environment, Family Background Characteristics, and Preschool Children’s Literacy Development. Journal of Educational Psychology.
Launch der neuen SHARP Website
Am 11. Juni 2026 ist die neue SHARP-Webseite online gegangen. Sie bietet Einblicke in den Transregio-Sonderforschungsbereich zu personalisiertem Lernen und Lehren mit Simulationen in der Hochschulbildung und stellt die Ziele, Projektbereiche und beteiligten wissenschaftlichen Einrichtungen des Verbunds vor.
Künftig dient die Website als zentrale Anlaufstelle für Informationen und Veranstaltungen rund um SHARP. Direct Link
Neuer Open-Access-Artikel im BJEP zu Lernen mit Lösungsbeispielen
01.06.2026
Wir freuen uns, die Veröffentlichung unseres neuen Artikels im British Journal of Educational Psychology bekanntzugeben. Der Beitrag ist Open Access verfügbar.
Der Beitrag entwickelt ein Drei-Komponenten-Modell des Lernens, das instruktionale Unterstützungsmaßnahmen, Lernaktivitäten und individuelle Lernvoraussetzungen integriert. Dabei wird argumentiert, dass alle drei Komponenten Lernergebnisse beeinflussen und in wechselseitiger Beziehung zueinanderstehen und daher gemeinsam betrachtet werden sollten.
Empirisch untersucht wird dies am Beispiel von Lösungsbeispielen. Dabei wird die Qualität von Selbst-Erklärungen als jene Lernaktivität konzeptualisiert, über die instruktionale Unterstützung das Lernen beeinflussen kann. Die Ergebnisse weisen auf einen indirekten Effekt von Lösungsbeispielen über die Qualität der Selbst-Erklärungen hin – allerdings nur für bestimmte Lernende und somit in Abhängigkeit von kognitiven Lernvoraussetzungen.
Wir diskutieren Implikationen für Instruktionsdesign, Lerntheorien sowie die Forschung zu individuellen Unterschieden.
Zudem handelt es sich bei der Studie um eine Replikationsstudie, die zu einer kumulativeren Evidenzbasis in der Pädagogischen Psychologie beitragen soll. Daten und Materialien der Studie sind öffentlich auf OSF zugänglich.
Der SHARP Laborverbund wurde gegründet
18.02.2026
Der SHARP Laborverbund wurde gegründet. Es verknüpft bestehende Labore und Infrastrukturen der LMU München, der Technischen Universität München (TUM) und des LMU Klinikums, um Forschung, Lehre und Transfer in simulationsbasierten Bildungssettings gemeinsam voranzubringen. Der Verbund bündelt Expertise und Ressourcen, ermöglicht einen koordinierten Zugang zu Geräten und Lernumgebungen und fördert den Austausch zu Methoden, Daten und gemeinsamen Standards – etwa in den Bereichen Eye-Tracking, VR/XR, Video- und Unterrichtsaufzeichnungen sowie weiteren digitalen Lern- und Trainingsszenarien.
Der DFG-Sonderforschungsbereich SHARP (TRR419) wurde bewilligt
01.07.2025
Der Lehrstuhl für Empirische Pädagogik und Pädagogische Psychologie freut sich, dass die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) den neuen Sonderforschungsbereich SHARP (TRR 419) ab 01.10.2025 fördert. Mehrere Lehrstuhlmitglieder sind als Projektleitende beteiligt.
Durch personalisiertes, simulationsbasiertes Lernen können Studierende besser auf die komplexen Anforderungen der Praxis vorbereitet werden. „Wir erforschen die Bedingungen und Mechanismen des Erwerbs komplexer Fähigkeiten mit KI-unterstützten Simulationen“, erklärt Prof. Dr. Frank Fischer (LMU), Sprecher des SFB. „Das Wissen, das wir in SHARP erarbeiten, hat Potenzial für Innovationen in der Hochschullehre und eine evidenzorientierte Praxis“ betont stellvertretende Sprecherin Prof. Dr. Tina Seidel (TUM).
SHARP ist der erste Sonderforschungsbereich in der Bildungsforschung und will wichtige Grundlagen für Innovationen in der Hochschulbildung erarbeiten. Der SFB vereint die Fachrichtungen Medizin, Biologie, Chemie, Informatik, Mathematik, Physik, Erziehungswissenschaft und Psychologie. Neben LMU und TUM sind die Universität Augsburg sowie das Leibniz-Rechenzentrum beteiligt. Mehr Informationen finden Sie hier.
Vortragsreihe zu methodischen Innovationen in den Lernwissenschaften
26.11.2024
Mitorganisation einer Online-Vortragsreihe zusammen mit dem "Lab of Learning Sciences" der Peking Universität.
Im Rahmen des ChAN-Kooperationsprojekts 2024 mit der Peking University präsentierten wir am 23. Oktober 2024 eine Online Distinguished China-Germany Lecture Series zu den Lernwissenschaften mit dem Titel „Methodological Advancements“. Vier renommierte Wissenschaftler:innen aus China und Deutschland im Bereich der Lernwissenschaften – Dr. Lu Zhang, Prof. Dr. Matthias Stadler, Dr. Yu Liu und Dr. Olga Chernikova – hielten Vorträge zu Themen wie Bildungsspiele, generative KI in der Medizin- und Lehrerausbildung sowie KI-gestützte systematische Literaturanalysen.
Die Vortragsreihe wurde von den ChAN-Projektleitern kommentiert und zusammengefasst: Prof. Frank Fischer, Direktor des Munich Center of the Learning Sciences, und Prof. Junjie Shang, Exekutivdirektor des Lab of Learning Sciences an der Peking University. Fast 100 Teilnehmer:innen nahmen an dieser Vortragsreihe teil.
Learning4Kids: Mit Lern-Apps Bildungschancen verbessern
LMU-Psychologe Frank Niklas hat untersucht, wie Kinder noch vor ihrer Schulzeit spielerisch ihre mathematischen und schriftsprachlichen Kompetenzen trainieren können.
2:20 | 13.01.2025