Forschungs- & Publikationsdatenbank

Profil

Aktuelle Kontaktdaten
ProfilbildDr. Wulff, Peter
Juniorprofessor für Physik und ihre Didaktik; Fak. 3 - Physik
Icon fuer AdresseAnschrift:
Juniorprofessor für Physik und ihre Didaktik
Pädagogische Hochschule Heidelberg
Im Neuenheimer Feld 561
69120 Heidelberg

Icon Mail peter.wulff[at]ph-heidelberg.de
Icon Homepage https://www.ph-heidelberg.de/physik/team/professorinnen/jun-prof-dr-peter-wulff/
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Projekte
Fak. 3 • Physik
Projekt-ID:1030
abgeschlossen
10.01.23 bis 09.03.25 • 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 aufrufen
Projekt-ID:976
abgeschlossen
01.11.22 bis 01.10.25 • Young Scientists for Future: MINT-bezogene Selbstwirksamkeit, Interesse und Eigeninitiative von Schülerinnen durch eigene Forschung zum Klimawandel stärken
Young Scientists for Future
Projekt aufrufen


Publikationen
20242023202220212020201920182017

4KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte Rückmeldung

Wulff, P., Mientus, L., Nowak, A. & Borowski, A. (2023). 4KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte Rückmeldung, PSI-Potsdam. Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019 – 2023) (S.103-116). Postdam: Universitätsverlag Potsdam.
Sammelband
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Algorithmen als Dozierende? Akzeptanz von KI-basierten Lernangeboten in der Physik-Lehrkräftebildung

Mientus, L., Wulff, P., Nowak, A. & Borowski, A. (2023). Algorithmen als Dozierende? Akzeptanz von KI-basierten Lernangeboten in der Physik-Lehrkräftebildung, PSI-Potsdam. Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019 – 2023) (S.117-129). Postdam: Universitätsverlag Potsdam.
Sammelband
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Emotionen beim Reflektieren in der Lehrkräftebildung

Kubsch, M., Sorge, S. & Wulff, P. (2023). Emotionen beim Reflektieren in der Lehrkräftebildung, Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär. Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung (S.261-270) (Band 4). Potsdam: Universitätsverlag Potsdam.
Sammelband
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Machine Learning in Science Education – Realized potentials, expected developments, and fundamental challenges

Wulff, P. (2023). Machine Learning in Science Education – Realized potentials, expected developments, and fundamental challenges, Lernen, Lehren und Forschen in einer digital geprägten Welt - GDPC Tagungsband 2023 (S.19-34). Aachen: Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik.
Sammelband
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Unterrichtsanalyse und Reflexion. Ableitung eines Workshopangebots für die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung

Mientus, L., Nowak, A., Wulff, P. & Borowski, A. (2023). Unterrichtsanalyse und Reflexion. Ableitung eines Workshopangebots für die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung, Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär. Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung (S.445-445) (Band 4). Postdam: Universitätsverlag Potsdam.
Sammelband
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Educational data augmentation in physics education research using ChatGPT

Kieser, F., Wulff, P., Kuhn, J. & Küchemann, S. (2023). Educational data augmentation in physics education research using ChatGPT, Phys. Rev. Phys. Educ. Res., 020150, 2023(19), 1-13.
Artikel
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Enhancing writing analytics in science education research with machine learning and natural language processing—Formative assessment of science and non-science preservice teachers’ written reflections

Wulff, P., Westphal, A., Mientus, L., Nowak, A. & Borowski, A. (2023). Enhancing writing analytics in science education research with machine learning and natural language processing—Formative assessment of science and non-science preservice teachers’ written reflections, Frontiers in Education, 2023(7).
Artikel
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Exploring new depths: Applying machine learning for the analysis of student argumentation in chemistry.

Martin, P. P., Wulff, P. & Graulich, N. (2023). Exploring new depths: Applying machine learning for the analysis of student argumentation in chemistry. , Journal of Research in Science Teaching, 1-36. https://doi.org/10.1002/tea.21903, 2023, 1-36.
Artikel
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Integrating artificial intelligence-based methods into qualitative research in physics education research: A case for computational grounded theory

Tschisgale, P., Wulff, P. & Kubsch, M. (2023). Integrating artificial intelligence-based methods into qualitative research in physics education research: A case for computational grounded theory, Phys. Rev. Phys. Educ. Res., 2023(19), 1-24.
Artikel
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Network analysis of terms in the natural sciences insights from Wikipedia through natural language processing and network analysis

Wulff, P. (2023). Network analysis of terms in the natural sciences insights from Wikipedia through natural language processing and network analysis, Education and Information Technologies, 2023.
Artikel
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