Forschungs- & Publikationsdatenbank

Forschendenverzeichnis

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUV[ W ]Z
Würffel, Nicola (Prof. Dr.)
Fak. 2 - Mediendidaktik
Wacker, Albrecht (Prof. Dr.)
Fak. 1 - Erziehungswissenschaft - Schulpädagogik
Wahl, Eva (Dr. )
Fak. 1 - Erziehungswissenschaft - Schulpädagogik
Wanka, Andrea (Prof. Dr.)
Fak. 1 - Sonderpädagogik - Blinden- und Sehbehindertenpädagogik
Weber, Hartwig (Prof. Dr.)
Fak. 2 - Evang. Theologie/Religionspädagogik
Wellmann, Tom (Jun.-Prof. Dr.)
Fak. 2 - Philosophie/Ethik
Welzel-Breuer, Manuela (Prof. Dr.)
Fak. 3 - Physik
Werner, Birgit (Prof. Dr.)
Fak. 1 - Sonderpädagogik - Pädagogik der Lernförderung
Weselek, Johanna
Fak. 1 - Soziologie
Wieland, Regina (AOR)
Fak. 2 - Deutsch (mit Sprecherziehung)
Wildbrett, Jan
Fak. 1 - Psychologie
Winter, Fabian
Fak. 1 - Sonderpädagogik - Blinden- und Sehbehindertenpädagogik
Witzigmann, Stéfanie (Dr. )
Fak. 2 - Französisch
Wulff, Nadja (Dr.)
HSE - allgemein
Wulff, Peter (Dr.)
Fak. 3 - Physik
OrcID: 0000-0002-5471-7977
Juniorprofessor für Physik und ihre Didaktik
06221 477-255
peter.wulff[at]ph-heidelberg.de
Juniorprofessor für Physik und ihre Didaktik
Pädagogische Hochschule Heidelberg
Im Neuenheimer Feld 561
69120 Heidelberg
Profil
OrcID

Projekte: 
Projekt-ID:1030
abgeschlossen
WasP: Entwicklung einer Webanwendung zur Erfassung und Rückmeldung physikalischer Problemlösefähigkeiten
Development of a web application to record and provide feedback on physical problem-solving skills
Projekt-ID:976
akt. laufend
Young Scientists for Future: MINT-bezogene Selbstwirksamkeit, Interesse und Eigeninitiative von Schülerinnen durch eigene Forschung zum Klimawandel stärken
Young Scientists for Future

Publikationen: 
Wulff, P., Tschingale, P., Steegh, A., Petersen, S., Kubsch, M. & Neumann, K. (2024). Are science competitions meeting their intentions? a case study on affective and cognitive predictors of success in the Physics Olympiad. , Discip Interdscip Sci Educ Res 6, 10, 2024.
Kieser, F., Tschisgale, P., Bai, X., Maus, H., Petersen, S., Stede, M., Neumann, K. & Wulff, P. (2024). David vs. Goliath: comparing conventional machine learning and a large language model for assessing students' concept use in a physics problem. , Front. Artif. Intell. (Section Machine Learning and Artificial Intelligence), 2024(7).
Wulff, P. (2024). Physics language and language use in physics—What do we know and how AI might enhance language-related research and instruction, European Journal of Physics, 2024(45).
Wulff, P. & Kieser, F. (2024). Using Large Language Models to Probe Cognitive Constructs, Augment Data, and Design Instructional Materials, Machine Learning in Educational Sciences (S.293-313). Singapore: Springer.