Dr. Pascal Klein ist Professor für Physik und ihre Didaktik an der Georg-August-Universität Göttingen. Er nutzt Eye-Tracking als Forschungsmethode, um das Lernen von Physik empirisch zu untersuchen. Seine Schwerpunkte liegen dabei in der Studieneingangsphase Physik, multiplen Repräsentation und digitalen Medien.Dr. Nicole Graulich ist Professorin für Chemiedidaktik am Institut für Didaktik der Chemie der Justus-Liebig-Universität Gießen. Sie forscht zum fachlichen Lernen mit Repräsentationen in der Chemie an der Hochschule und nutzt Eye-Tracking Methoden zur qualitativen Beschreibung von Lernprozessen. Dr. Jochen Kuhn ist Universitätsprofessor und Leiter der Arbeitsgruppe Didaktik der Physik an der TU Kaiserslautern. Seine Forschungsschwerpunkte sind Lernen mit multiplen Repräsentationen in  multimedialen Lernumgebungen in Physik und prozessbasierte Analyseverfahren – wie z.B. Eye-Tracking-Analysen beim Lernen und Problemlösen.Dr. Maike Schindler ist Universitätsprofessorin an der Universität zu Köln. Ihre Forschung hat zwei zentrale Schwerpunkte: Empirisch wird das Mathematiklernen – v.a. bei Kindern und Jugendlichen mit Lernschwierigkeiten und sonderpädagogischen Förderbedarfen – untersucht, methodisch steht die Nutzung und Entwicklung neuer Technologien (z.B. Eye-Tracking) im Kontext von Mathematiklernen im Fokus.

• 1 Gibt es ideale Blickbewegungsmodelle zur Förderung der Lernenden beim Lösen organisch-chemischer Aufgaben?– 2 Eine qualitative Analyse von Blickdaten bei statischen und dynamischen Repräsentationen im naturwissenschaftlichen Erkennnisprozess.- 3 Muster- und Strukturerkennungsprozesse bei potentiell mathematisch begabten Grundschulkindern untersuchen - Das Potenzial von Eye-Tracking und retrospektivem Interview im Vergleich.- 4Eye-Tracking als Methode zur Analyse der Wirkung unterstützender Hinweise in digitalen Lernumgebungen.- 5 Förderung der strukturierten Anzahlerfassung bei Kindern mit Schwierigkeiten im Rechnenlernen: Eine explorative Eye-Tracking Studie zur Evaluation schulischer Förderung in Klasse 5.- 6 Biologie lernen mit Concept Maps: Lässt sich die Expertise im Umgang mit Concept Maps von den Augen ablesen?- 7 Haben Kinder mit Rechenschwierigkeiten auch Schwierigkeiten im Bereich Geometrie? Eine Eye-Tracking Studie zur Identifikation von Dreiecken bei Schüler*innen im inklusiven Kontext.- 8 Blickbewegungen beim graphischen Ableiten – Lassen sich Fehler durch Eye-Tracking-Daten vorhersagen und elaborieren?- 9 Eye-Tracking als Methode hypothesenprüfender Forschung in den Naturwissenschaftsdidaktiken – Neue Einblicke in die Effekte von Demonstrationsexperimenten.- 10 Fachlich vs. instruktional: Welche Aufgabenmerkmale werden bei der Schwierigkeitseinschätzung von Bruchrechenaufgaben identifiziert und evaluiert? Eine Studie mit Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews.- 11 Blickverhalten beim Lernen und Problemlösen mit Graphen: ein Literaturüberblick bis 2020.- 12 Wechsel zwischen Diagramm und Formel im Kontext von Vektorfeldern: Einfluss der Aufgabenkomplexität auf Indikatoren visueller Aufmerksamkeit.- 13 Eye-Tracking Studie zu Textaufgaben in Klasse 5: Bemerken und Interpretieren syntaktischer Strukturen.- 14 Blickbewegungen als Indikator für den Lernerfolg? – Nachvollziehen und Vergleichen beim Lösungsvergleich.- 15 Unterschiede im Leseverhalten von Algorithmen und Programmen.

Dr. Pascal Klein ist Professor für Physik und ihre Didaktik an der Georg-August-Universität Göttingen. Er nutzt Eye-Tracking als Forschungsmethode, um das Lernen von Physik empirisch zu untersuchen. Seine Schwerpunkte liegen dabei in der Studieneingangsphase Physik, multiplen Repräsentation und digitalen Medien.Dr. Nicole Graulich ist Professorin für Chemiedidaktik am Institut für Didaktik der Chemie der Justus-Liebig-Universität Gießen. Sie forscht zum fachlichen Lernen mit Repräsentationen in der Chemie an der Hochschule und nutzt Eye-Tracking Methoden zur qualitativen Beschreibung von Lernprozessen. Dr. Jochen Kuhn ist Universitätsprofessor und Leiter der Arbeitsgruppe Didaktik der Physik an der TU Kaiserslautern. Seine Forschungsschwerpunkte sind Lernen mit multiplen Repräsentationen in  multimedialen Lernumgebungen in Physik und prozessbasierte Analyseverfahren – wie z.B. Eye-Tracking-Analysen beim Lernen und Problemlösen.Dr. Maike Schindler ist Universitätsprofessorin an der Universität zu Köln. Ihre Forschung hat zwei zentrale Schwerpunkte: Empirisch wird das Mathematiklernen – v.a. bei Kindern und Jugendlichen mit Lernschwierigkeiten und sonderpädagogischen Förderbedarfen – untersucht, methodisch steht die Nutzung und Entwicklung neuer Technologien (z.B. Eye-Tracking) im Kontext von Mathematiklernen im Fokus.

• 1 Gibt es ideale Blickbewegungsmodelle zur Förderung der Lernenden beim Lösen organisch-chemischer Aufgaben?– 2 Eine qualitative Analyse von Blickdaten bei statischen und dynamischen Repräsentationen im naturwissenschaftlichen Erkennnisprozess.- 3 Muster- und Strukturerkennungsprozesse bei potentiell mathematisch begabten Grundschulkindern untersuchen - Das Potenzial von Eye-Tracking und retrospektivem Interview im Vergleich.- 4Eye-Tracking als Methode zur Analyse der Wirkung unterstützender Hinweise in digitalen Lernumgebungen.- 5 Förderung der strukturierten Anzahlerfassung bei Kindern mit Schwierigkeiten im Rechnenlernen: Eine explorative Eye-Tracking Studie zur Evaluation schulischer Förderung in Klasse 5.- 6 Biologie lernen mit Concept Maps: Lässt sich die Expertise im Umgang mit Concept Maps von den Augen ablesen?- 7 Haben Kinder mit Rechenschwierigkeiten auch Schwierigkeiten im Bereich Geometrie? Eine Eye-Tracking Studie zur Identifikation von Dreiecken bei Schüler*innen im inklusiven Kontext.- 8 Blickbewegungen beim graphischen Ableiten – Lassen sich Fehler durch Eye-Tracking-Daten vorhersagen und elaborieren?- 9 Eye-Tracking als Methode hypothesenprüfender Forschung in den Naturwissenschaftsdidaktiken – Neue Einblicke in die Effekte von Demonstrationsexperimenten.- 10 Fachlich vs. instruktional: Welche Aufgabenmerkmale werden bei der Schwierigkeitseinschätzung von Bruchrechenaufgaben identifiziert und evaluiert? Eine Studie mit Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews.- 11 Blickverhalten beim Lernen und Problemlösen mit Graphen: ein Literaturüberblick bis 2020.- 12 Wechsel zwischen Diagramm und Formel im Kontext von Vektorfeldern: Einfluss der Aufgabenkomplexität auf Indikatoren visueller Aufmerksamkeit.- 13 Eye-Tracking Studie zu Textaufgaben in Klasse 5: Bemerken und Interpretieren syntaktischer Strukturen.- 14 Blickbewegungen als Indikator für den Lernerfolg? – Nachvollziehen und Vergleichen beim Lösungsvergleich.- 15 Unterschiede im Leseverhalten von Algorithmen und Programmen.

Dr. Pascal Klein ist Professor für Physik und ihre Didaktik an der Georg-August-Universität Göttingen. Er nutzt Eye-Tracking als Forschungsmethode, um das Lernen von Physik empirisch zu untersuchen. Seine Schwerpunkte liegen dabei in der Studieneingangsphase Physik, multiplen Repräsentation und digitalen Medien.Dr. Nicole Graulich ist Professorin für Chemiedidaktik am Institut für Didaktik der Chemie der Justus-Liebig-Universität Gießen. Sie forscht zum fachlichen Lernen mit Repräsentationen in der Chemie an der Hochschule und nutzt Eye-Tracking Methoden zur qualitativen Beschreibung von Lernprozessen. Dr. Jochen Kuhn ist Universitätsprofessor und Leiter der Arbeitsgruppe Didaktik der Physik an der TU Kaiserslautern. Seine Forschungsschwerpunkte sind Lernen mit multiplen Repräsentationen in  multimedialen Lernumgebungen in Physik und prozessbasierte Analyseverfahren – wie z.B. Eye-Tracking-Analysen beim Lernen und Problemlösen.Dr. Maike Schindler ist Universitätsprofessorin an der Universität zu Köln. Ihre Forschung hat zwei zentrale Schwerpunkte: Empirisch wird das Mathematiklernen – v.a. bei Kindern und Jugendlichen mit Lernschwierigkeiten und sonderpädagogischen Förderbedarfen – untersucht, methodisch steht die Nutzung und Entwicklung neuer Technologien (z.B. Eye-Tracking) im Kontext von Mathematiklernen im Fokus.

• 1 Gibt es ideale Blickbewegungsmodelle zur Förderung der Lernenden beim Lösen organisch-chemischer Aufgaben?– 2 Eine qualitative Analyse von Blickdaten bei statischen und dynamischen Repräsentationen im naturwissenschaftlichen Erkennnisprozess.- 3 Muster- und Strukturerkennungsprozesse bei potentiell mathematisch begabten Grundschulkindern untersuchen - Das Potenzial von Eye-Tracking und retrospektivem Interview im Vergleich.- 4Eye-Tracking als Methode zur Analyse der Wirkung unterstützender Hinweise in digitalen Lernumgebungen.- 5 Förderung der strukturierten Anzahlerfassung bei Kindern mit Schwierigkeiten im Rechnenlernen: Eine explorative Eye-Tracking Studie zur Evaluation schulischer Förderung in Klasse 5.- 6 Biologie lernen mit Concept Maps: Lässt sich die Expertise im Umgang mit Concept Maps von den Augen ablesen?- 7 Haben Kinder mit Rechenschwierigkeiten auch Schwierigkeiten im Bereich Geometrie? Eine Eye-Tracking Studie zur Identifikation von Dreiecken bei Schüler*innen im inklusiven Kontext.- 8 Blickbewegungen beim graphischen Ableiten – Lassen sich Fehler durch Eye-Tracking-Daten vorhersagen und elaborieren?- 9 Eye-Tracking als Methode hypothesenprüfender Forschung in den Naturwissenschaftsdidaktiken – Neue Einblicke in die Effekte von Demonstrationsexperimenten.- 10 Fachlich vs. instruktional: Welche Aufgabenmerkmale werden bei der Schwierigkeitseinschätzung von Bruchrechenaufgaben identifiziert und evaluiert? Eine Studie mit Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews.- 11 Blickverhalten beim Lernen und Problemlösen mit Graphen: ein Literaturüberblick bis 2020.- 12 Wechsel zwischen Diagramm und Formel im Kontext von Vektorfeldern: Einfluss der Aufgabenkomplexität auf Indikatoren visueller Aufmerksamkeit.- 13 Eye-Tracking Studie zu Textaufgaben in Klasse 5: Bemerken und Interpretieren syntaktischer Strukturen.- 14 Blickbewegungen als Indikator für den Lernerfolg? – Nachvollziehen und Vergleichen beim Lösungsvergleich.- 15 Unterschiede im Leseverhalten von Algorithmen und Programmen.