Prof. Dr. Peter Edelsbrunner

Kurzlebenslauf:

Mein Hintergrund ist in Psychologie (2012, Universität Graz) und ich erwarb meinen Dr Sc ETH der Lehr- und Lernforschung in 2017 an der ETH Zürich, wo ich für mehr als zehn Jahre in der Lehrer:innenbildung tätig war.

Meine methodische Forschung beschäftigt sich mit Fragen der angewandten Statistik mit hoher Relevanz für Forschende: Wie können wir Evidenz für die Abwesenheit von Effekten untersuchen, wann ist es angebracht, Faktorenanalyse oder Summenscores zu verwenden und wie können wir modellieren, wie Interventionseffekte von Eigenschaften der Teilnehmer:innen abhängen?

Methodische Forschungsbereiche und -interessen: Mischverteilungsmodellierung (latente Klassen-, Profil- und Transitionsanalyse), Bayesianische Statistik, Strukturgleichungsmodellierung, Mehrebenenmodellierung, additive Modelle, kausale Inferenz, statistische Meta-Theorie.

Meine angewandte Forschung beschäftigt sich mit der Entwicklung, pädagogischen Unterstützung und statistischen Modellierung des wissenschaftlichen Denken über die Lebensspanne: Wie lernen Kinder über verlässliche Wissenserwerbsprozesse, was denken Jugendliche über Wissen und Wissenschaft und wie nehmen Erwachsene wissenschaftliche Information wahr, interpretieren diese und bauen wissenschaftliches Wissen auf?

Zentrale Bereiche der angewandten Forschung: Epistemische Überzeugungen und Kognition, Wissenskonstruktion und -entwicklung, pädagogische Diagnostik, Lerntransfer und -dynamiken.

Ich bin Mitglied des LMU Open Science Center, wo ich mich insbesondere mit der Didaktik von Open Science und Forschungsmethoden beschäftige.

Ausführlicher Lebenslauf (PDF) (PDF, 382 KB)

Kontaktieren Sie mich bei Interesse gerne unter peter.edelsbrunner@psy.lmu.de.

Mehr Informationen und mögliche Themen für Abschlussarbeiten (PDF) (PDF, 151 KB)

• Edelsbrunner, P. A., Simonsmeier, B. A., & Schneider, M. (2025). The Cronbach’s Alpha of Domain-Specific Knowledge Tests Before and After Learning: A Meta-Analysis of Published Studies. Educational Psychology Review, 37(1), Article 4. Link pdf data/scripts
• Edelsbrunner, P. A., & Thurn, C. (2024). Improving the Utility of Non-Significant Results for Education: A Review and Recommendations. Educational Research Review, 42, Article 100590. Advance online publication. Link pdf data/scripts
• Edelsbrunner, P. A.*, Flaig, M.*, & Schneider, M. (2023). A Simulation Study on Latent Transition Analysis for Examining Profiles and Trajectories in Education: Recommendations for Fit Statistics. Journal of Research on Educational Effectiveness, 16(2), 350-275. Materials and preprint available from https://psyarxiv.com/bqc94/ Link *Authors contributed equally pdf data/scripts
• Edelsbrunner, P. A. (2022). A Model and its Fit Lie in The Eye of the Beholder: Long Live the Sum Score. Frontiers in Psychology, 13. Link
• Tetzlaff, L. * Edelsbrunner, P. A.*, Schmitterer, A., Hartmann, U., & Brod, G. (2023). Modeling interactions between multivariate learner characteristics and interventions: A person-centered approach. Educational Psychology Review, 35(4), Article 112. Link *Authors contributed equally pdf data/scripts
• Schiefer, J.*, Edelsbrunner, P. A.*, Bernholt, A., Kampa, N., & Nehring, A. (2022). Profiles of epistemic beliefs in science: An integration of evidence from multiple studies. Educational Psychology Review, 34, 1545-1575. Link *Authors contributed equally. pdf/materials