Forschungs- & Publikationsdatenbank

  

Forscherverzeichnis

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Prof. Dr. Würffel, Nicola

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Fak. 2 - Mediendidaktik
Prof. Dr. Wacker, Albrecht

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Fak. 1 - Erziehungswissenschaft - Schulpädagogik
Dr. Wahl, Eva

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Fak. 1 - Erziehungswissenschaft - Schulpädagogik
OrcID: 0000-0003-4912-2140
Prof. Dr. Wanka, Andrea

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Fak. 1 - Sonderpädagogik - Blinden- und Sehbehindertenpädagogik
Prof. Dr. Weber, Hartwig

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Fak. 2 - Evang. Theologie/Religionspädagogik
Jun.-Prof. Dr. Wellmann, Tom

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Fak. 2 - Philosophie/Ethik
OrcID: 0000-0002-2873-2276
Prof. Dr. Welzel-Breuer, Manuela

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Fak. 3 - Physik
Prof. Dr. Werner, Birgit

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Fak. 1 - Sonderpädagogik - Pädagogik der Lernförderung
Weselek, Johanna

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Fak. 1 - Soziologie
AOR Wieland, Regina

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Fak. 2 - Deutsch (mit Sprecherziehung)
Wildbrett, Jan

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Fak. 1 - Psychologie
Winter, Fabian

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Fak. 1 - Sonderpädagogik - Blinden- und Sehbehindertenpädagogik
Dr. Witzigmann, Stéfanie

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Fak. 2 - Französisch
Dr. Wulff, Nadja

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HSE - allgemein
Dr. Wulff, PeterFak. 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:976  

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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.
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.