Forschung
Laufende Projekte
LENS – Learning with EMMEs in Teacher Simulation

Was ist der Forschungsgegenstand?
Forschungsergebnisse aus der Expertiseforschung zeigen, dass erfahrene Lehrkräfte Unterrichtssituationen anders wahrnehmen und interpretieren als weniger erfahrene Kolleginnen und Kollegen. Eye-Tracking-Studien verdeutlichen, dass sie Informationen schneller verarbeiten, ein breiteres Blickfeld einnehmen und Unterrichtsszenen differenzierter deuten. Im Projekt LENS im Transregio 419 SHARP wird untersucht, wie die professionelle Wahrnehmung von komplexen Unterrichtssituationen durch Expertenmodellierungen gezielt gefördert werden kann. Professionelle Wahrnehmung beschreibt die Fähigkeit, relevante Ereignisse im Unterricht zu identifizieren, zu interpretieren und daraus pädagogische Entscheidungen abzuleiten. Mit Hilfe moderner Eye-Tracking-Technologie werden Expertenbeispiele in Simulationen integriert und Studierende lernen, auf was sie bei der Diagnose wichtiger Lernvoraussetzungen besonders achten müssen. Weiterhin nutzt das Projekt die aktuellen Fortschritte von KI-basierten Forschungsmethoden, um in einer Serie von Studien die Wirksamkeit einer Personalisierung dieser Simulationstrainings empirisch zu erforschen.
Was ist das Besondere an diesem Projekt?
Das Projekt verbindet Eye-Tracking-Forschung mit personalisierten Simulationstrainings, um Lehramtsstudierende beim Aufbau professioneller Wahrnehmung zu unterstützen. In verschiedenen Trainingsbedingungen erhalten Teilnehmende sogenannte Eye Movement Modelling Examples (EMMEs), in denen die Blickbewegungen von Expertinnen und Experten als Modell präsentiert werden. Diese werden mit zusätzlichen personalisierten Lernhilfen, wie adaptivem Feedback oder Reflexionsanleitungen, kombiniert. Durch den Vergleich personalisierter und standardisierter Unterstützungsformen wird untersucht, wie individuelle Lernprozesse optimal gefördert werden können und ob eine Personalisierung der Lernmodelle eine signifikante Verbesserung des Lernerfolgs und der späteren Umsetzung mit sich bringt.
Was wollen wir mit diesem Projekt erreichen?
Ziel von LENS ist es, ein vertieftes Verständnis darüber zu gewinnen, wie Lehrkräfte ihre visuelle Aufmerksamkeit in komplexen Unterrichtssituationen steuern und wie diese Fähigkeit gezielt durch personalisierte Simulationen trainiert werden kann. Die Ergebnisse tragen dazu bei, theoretische Modelle professioneller Wahrnehmung weiterzuentwickeln und personalisierte Trainingsansätze für die Lehrkräftebildung zu gestalten. Langfristig soll das Projekt zeigen, wie technologiegestützte, adaptive Lernumgebungen dazu beitragen können, diagnostische Kompetenzen und Unterrichtsentscheidungen nachhaltig zu verbessern.
Name des Projekts: LENS (SHARP/C01)
Forschergruppe: DFG-Projekt (Transregio TRR 419)
Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 02/2025 - 01/2029
Leitung: Prof. Dr. Tina Seidel
Mitarbeiter/innen: Prof. Dr. Maria Bannert, Alina Kreitmaier, Deisy Montenegro Briceno
E-Mail: lens.paedpsych(at)sot.tum.de
EMMA – Eye Movement Modeling Examples in Advanced Simulations

Was ist der Forschungsgegenstand?
Das Projekt EMMA verbessert die Art und Weise, wie Medizinstudierende zentrale Elemente erfolgreicher Visitenkommunikation erlernen. Ziel ist die Entwicklung und empirische Prüfung personalisierter Simulationen zur Förderung von Advanced Professional Vision (aPV) bei Medizinstudierenden. Dabei werden Eye Movement Modeling Examples (EMMEs) als zentrale unterstützende Werkzeuge effektiv eingesetzt.
Die Kommunikation während der Visite ist ein essenzieller Bestandteil der Patient:innenversorgung. Ärzt:innen müssen die klinische Situation beobachten, um ihre Kommunikation und Entscheidungsfindung entsprechend anzupassen, mit dem Ziel, die Bedürfnisse der Patient:innen zu erfüllen und die Abstimmung im Team sicherzustellen. Frühere Befunde aus der Expertiseforschung zeigen, dass erfahrene Ärzt:innen klinische Situationen effizienter wahrnehmen und interpretieren als Noviz:innen. Eye-Tracking-Studien belegen, dass Expert:innen visuelle Informationen schneller und ganzheitlicher verarbeiten. Mithilfe von EMMEs erhalten Studierende direkte Einblicke in die Praxis von Fachkräften. Diese speziellen Videosimulationen zeigen sowohl den Kommunikationsprozess als auch den Blickverlauf und heben wichtige Hinweise hervor, die während einer Visite zu beachten sind.
Was ist das Besondere an diesem Projekt?
Um die Effektivität der simulationsbasierten Lernumgebung zu maximieren, ist das Forschungsdesign in vier miteinander verknüpfte Studien gegliedert. Studie 1 legt die Grundlage, indem sie die Unterschiede zwischen Expert:innen und Noviz:innen in der aPV während der Visitenkommunikation präzise erfasst. Studie 2 untersucht, welche Form der visuellen Unterstützung in EMMEs am effektivsten ist, indem Rohdaten der Blickverläufe mit sogenannten Attention Maps verglichen werden. Studie 3 testet die Wirksamkeit und die optimale Form der Darstellung von personalisiertem Feedback, das durch Large Language Models (LLMs), eine Form künstlicher Intelligenz, generiert wird. Schließlich bewertet Studie 4 den Mehrwert von Knowledge Activation Prompts als Hilfsmittel innerhalb der EMME-Simulation zur Förderung des Lernprozesses.
Was wollen wir mit diesem Projekt erreichen?
Das Hauptziel von EMMA ist die Verbesserung des Lernens und der professionellen Wahrnehmung von Medizinstudierenden im Kontext klinischer Visiten. Die Ergebnisse sollen die Unterschiede zwischen Expert:innen und Noviz:innen klären und die effektivsten Arten von EMMEs für den Lernprozess identifizieren. Darüber hinaus wird ein hochwirksames, personalisiertes Feedbacksystem auf Basis von LLMs entwickelt und validiert sowie der Beitrag von Knowledge Activation Prompts zur Lernerfahrung untersucht. Dies führt zu einer verbesserten Lernumgebung für Medizinstudierende.
Name des Projekts: EMMA (SHARP/C03)
Forschergruppe: DFG Sonderforschungsbereich SHARP (TRR 419)
Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 10/2025 - 06/2029
Leitung: Prof. Dr. Tina Seidel, Prof. Dr. med. Pascal Berberat, Prof. Dr. Martin Gartmeier
Mitarbeiter/innen: Dr. Christian Kosel, Göksu Kahraman, Kathleen Vogt
E-Mail: emma.paedpsych@sot.tum.de
PAVE – Promoting Advanced Professional Vision for Monitoring Student Engagement

Was ist der Forschungsgegenstand?
Unterrichtsgespräche bilden eine weitverbreitete Praktik des Unterrichtens ab. In diesen müssen Lehrkräfte das Unterrichtsgeschehen beobachten, um gegebenenfalls ihr Unterrichtsvorgehen anpassen zu können, sodass alle SchülerInnen einbezogen werden. Bisherige Befunde aus der Expertiseforschung weisen darauf hin, dass erfahrene Lehrkräfte Unterrichtssituationen oft anders wahrnehmen und interpretieren als Novizen. Eye-Tracking-Studien zeigen, dass erfahrene Lehrkräfte eine schnellere Informationsverarbeitung sowie ein breiteres Sichtfeld nutzen und Situationen differenzierter interpretieren. Bisher wurde dies vor allem in routinierten Standardsituationen untersucht, obgleich diese allein nicht den schulischen Alltag abbilden. In PAVE wird der Fokus nun daraufgesetzt, ob sich diese Expertiseunterschiede auch in nicht routinierten bzw. problematischen Unterrichtssituationen zeigen und wie sie sich in der visuellen Wahrnehmung und Interpretation widerspiegeln. Die Datenerhebung erfolgt mithilfe moderner Eye-Tracking-Technologie, die erfasst, wohin Lehrkräfte blicken und wie sie ihre Aufmerksamkeit verteilen.
Was ist das Besondere an diesem Projekt?
Das Forschungsprojekt untersucht die professionelle Unterrichtswahrnehmung von (angehenden) Lehrkräften bei der Beobachtung von Klassendialogen.
Dabei ist das Projekt in zwei Studien gegliedert. In Studie 1 werden Expertiseunterschiede bei der visuellen Verarbeitung von routinierten und nicht-routinierten Situationen untersucht. In Studie 2 wird darauf aufbauend empirisch geprüft, inwiefern die professionelle Unterrichtswahrnehmung durch ein Trainingsprogramm gefördert werden kann. Das Trainingsprogramm besteht dabei aus sogenannten Eye-Movement-Modeling-Examples (EMMEs) mit und ohne verbale Expertenerklärungen (VESEs).
Was wollen wir mit diesem Projekt erreichen?
Ziel von PAVE ist es, ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Lehrkräfte unterschiedliche Unterrichtssituationen wahrnehmen und ob professionelle Wahrnehmungsprozesse auf Basis von Expertenmodellierungen trainiert werden können. Die Ergebnisse prüfen die theoretischen Annahmen zur Unterrichtswahrnehmung und typische Muster in der Aufmerksamkeitssteuerung von Lehrkräften in routinierten und nicht-routinierten Situationen. Darüber hinaus erfolgen Untersuchungen zur Trainierbarkeit der Unterrichtswahrnehmung, um Lehramtsstudierende und erfahrene Lehrkräfte darin zu unterstützen, ihre Aufmerksamkeit im Unterricht gezielter und effektiver zu verteilen.
Name des Projekts: PAVE
Forschergruppe: DFG Projekt (545748309)
Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 04/2025 - 03/2028
Leitung: Prof. Dr. Tina Seidel
Mitarbeiter/innen: Dr. Ricardo Böheim, Dr. Christian Kosel, Jasmin Heinrichs
E-Mail: pave.paedpsych(at)sot.tum.de
Wissenschaftliche Evidenz für die Lehrerbildung

Das Clearing House Unterricht versteht sich als einzigartige Schnittstelle zwischen Bildungsforschung und Bildungspraxis und richtet sich an Lehrerbildner in allen Phasen der Lehrerausbildung. Unser Ziel ist es, aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu effektivem MINT-Unterricht in der Sekundarstufe zusammenzufassen und für die Lehrerbildung zielgruppengerecht aufzubereiten. Damit leistet das Clearing House Unterricht einen wichtigen Beitrag, um die wissenschaftliche Grundlage für die Lehrerbildung und das evidenzbasierte Handeln von Lehrkräften zu verbessern und kontinuierlich auszubauen.
Dabei wird ein besonderer Fokus auf die sogenannten „Future Learning Skills“ gelegt, zu welchen ‚Kommunikation‘, ‚Kollaboration‘, ‚Kreativität‘ und ‚kritisches Denken‘ zählen. Dadurch sollen Lehrkräfte dabei unterstützt werden diese „Skills“ in den Unterricht – auch mit Hilfe von digitalen Medien – zu integrieren und somit die Lernergebnisse der Schülerinnen und Schüler nachhaltig zu verbessern.
Förderung: Wilhelm-Stemmer Stiftung
Laufzeit: 10/2023 - 09/2029
Projekleitung: Prof. Dr. Tina Seidel
Mitarbeiter/innen: Begüm Arvaneh, Meg Farrell, Dr. Maximilian Knogler, Fabian Reinwarth, Sabrina Reith
Website: https://www.clearinghouse.edu.tum.de
E-Mail: clearinghouse.edu(at)sot.tum.de
Social Media: LinkedIn, Instagram, Bluesky, Mastodon
lernen:digital

Was ist der Forschungsgegenstand?
In unserer heutigen Gesellschaft steht das Bildungssystem vor einer Zeitenwende: Einerseits ermöglicht uns der technologische Fortschritt den Einsatz digitaler Medien, um Lehr- und Lernprozesse zu optimieren, und andererseits benötigen zukünftige Gesellschaftsmitglieder digitale Kompetenzen, um in unserer modernen Lebens- und Arbeitswelt Fuß zu fassen. Hierfür gibt die Wissenschaft der Praxis viele Erkenntnisse an die Hand, wie digitale Medien in Schule und Unterricht wirksam eingesetzt werden könnten.
Damit diese wissenschaftlichen Erkenntnisse in der Praxis ankommen, untersucht das Handlungsfeld Forschung (HF), welche Gelingensbedingungen dem Wissenschafts-Praxis-Transfer sowie der Handlungskoordination zwischen Akteursgruppen im Bildungssystem zugrunde liegen. Das übergeordnete Ziel ist dabei die Unterstützung der Orientierung an wissenschaftlichen Erkenntnissen in der digitalisierungsbezogenen Lehrkräftebildung und Schulentwicklung.
Was ist das Besondere an diesem Projekt?
Das Handlungsfeld Forschung untersucht nicht nur den Wissenschafts-Praxis-Transfer, sondern nimmt auch selbst eine aktive Rolle darin ein. So werden zunächst Forschungssynthesen zu digitalisierungsbezogenen Themen erstellt und frei zugänglich veröffentlicht, wobei die Themenauswahl mit Einbezug der Bildungspraxis erfolgt. Hieraus werden Übersichten erstellt, die die relevanten Forschungsergebnisse eines Themas umfassen. In einem nächsten Schritt werden diese Forschungssynthesen ko-konstruktiv mit der Praxis zielgruppen- und bedarfsgerecht aufbereitet. Hierbei entstehen praxisorientierte Kurzdarstellungen sowie Transferprodukte (u. a. Kurzreviews, Podcasts etc.). Gleichzeitig werden aus der Zusammenarbeit mit der Praxis konkrete Kommunikationsformate untersucht und entwickelt. Aus diesen wissenschaftlichen Erkenntnissen und dem Erfahrungswissen werden Fortbildungen und Dialogveranstaltungen mit Lehrkräften und Lehrkräftefortbildner:innen organisiert, um das Wissen einem breiteren Kreis zur Verfügung zu stellen. Darüber hinaus werden innovative digitale Methoden entwickelt, wie automatische Datenauswertungen für die Forschungssynthesen oder Online-Crowdsourcing-Verfahren, um Bedarfe der Lehrkräfte zu ermitteln.
Was wollen wir mit diesem Projekt erreichen?
Die Zielsetzung des Handlungsfeld Forschung (HF) ist stark an die des Kompetenzverbundes lernen:digital gebunden. Allgemein sollen wissenschaftlich fundierte Informationen bereitgestellt werden, um die Praxis bei ihren Frage- und Problemstellungen zu unterstützen. Basierend auf diesen Informationen und den Erkenntnissen aus lernen:digital sollen Formate für die Professionalisierung von Multiplikator:innen der digitalisierungsbezogenen Fort- und Weiterbildung von Lehrkräften entwickelt werden. Der Transferstelle und somit dem HF kommt die zentrale Rolle zu, sicherzustellen, dass die in den Kompetenzzentren generierten Erkenntnisse tatsächlich an die relevanten Akteursgruppen in der Praxis gelangen. Gleichzeitig sollen Netzwerke und Best-Practices erschlossen werden, die den Wissenschafts-Praxis-Transfer fördern und für die Zukunft sichern.
Name des Projekts: Kompetenzverbund lernen:digital
Forschergruppe: lernen:digital Transferstelle, Handlungsfeld Forschung
Förderer: NextGenerationEU, BMBF
Laufzeit: 06/2024 - 06/2026
Leitung: Prof. Dr. Doris Holzberger (TUM), Prof. Dr. Andreas Lachner (Universität Tübingen), Prof. Dr. Tina Seidel (TUM)
Mitarbeiter/innen: Dr. Meg Farrell, Sabrina Reith, Fabian Reinwarth, Dr. Lisa Ziernwald, Georgios Mitsostergios, Linyuan Zhang
Website: https://lernen.digital/transferstelle/forschung/
Abgeschlossene Projekte
Eine Übersicht über alle abgeschlossenen Forschungsprojekte des Lehrstuhls finden Sie auf dem TUMFIS-Portal.