Power, Prescription, and Postpositivism: Considerations for collecting and representing neurodiversity demographic information in physics education research
Dieser Beitrag kritisiert die Abhängigkeit von präskriptiven Diagnosemethoden zur Erhebung von Daten zur Neurodiversität in der Physikdidaktik und plädiert stattdessen für einen teilnehmerzentrierten Rahmen, der die Selbstidentifikation priorisiert, um die Authentizität, Vertrauenswürdigkeit und Zugänglichkeit der Daten zu verbessern.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Gruppenfoto einer vielfältigen Menschenmenge zu machen. Damit das Foto nützlich ist, müssen Sie wissen, wer darauf zu sehen ist. Sind sie Künstler, Ingenieure oder Köche? Sind sie groß, klein oder irgendwo dazwischen?
Dieser Artikel handelt davon, wie Forscher im Bereich der Physikdidaktik (Menschen, die untersuchen, wie Studierende Physik lernen) derzeit dieses „Gruppenfoto" von Studierenden mit neurodivergenten Gehirnen (Menschen, deren Gehirne anders funktionieren, wie etwa solche mit ADHS, Autismus, Dyslexie oder bipolarer Störung) aufnehmen.
Die Autoren argumentieren, dass Forscher derzeit das Foto so aufnehmen, dass die Gesichter verschwimmen und alle in dieselbe generische Schublade gezwängt werden. Sie schlagen einen neuen Weg vor, das Bild so aufzunehmen, dass es tatsächlich die einzigartigen Details jedes Einzelnen zeigt.
Hier ist die Aufschlüsselung ihrer Argumentation unter Verwendung einfacher Analogien:
1. Das Problem: Der „präskriptive" versus der „deskriptive" Ansatz
Der Artikel verwendet eine clevere Analogie aus der Sprache, um das Problem zu erklären: Präskriptivismus versus Deskriptivismus.
- Der alte Weg (Präskriptivismus): Stellen Sie sich einen Lehrer vor, der einem Schüler sagt: „Sie müssen so sprechen, weil dies die richtige Art ist." In der Forschung ist dies der Fall, wenn ein Wissenschaftler sagt: „Sie müssen das Feld für 'Lernstörung' ankreuzen, wenn Sie eine offizielle medizinische Diagnose haben."
- Das Problem: Dies ist wie das Zwängen aller in einen einzigen, riesigen Eimer mit dem Etikett „Behindert". Es ignoriert die Tatsache, dass eine Person Dyslexie haben könnte, eine andere ADHS und eine dritte beides. Es geht zudem davon aus, dass Sie nicht in den Eimer gehören, wenn Sie keinen ärztlichen Attest haben. Dies zwingt Menschen, in eine Schublade zu passen, die möglicherweise nicht wirklich zu ihnen passt.
- Der neue Weg (Deskriptivismus): Stellen Sie sich einen Lehrer vor, der fragt: „Wie beschreiben Sie Ihre eigene Stimme?" In der Forschung bedeutet dies, Studierende zu fragen: „Wie identifizieren Sie sich?" und ihnen zu erlauben, ihre eigenen Worte zu verwenden.
- Der Vorteil: Dies ist wie das Erlauben, dass Menschen ihre eigenen Outfits beschreiben. Der eine könnte sagen: „Ich bin ein Maler mit Brille", und ein anderer könnte sagen: „Ich bin ein Programmierer, der einen Rollstuhl benutzt." Es erfasst die chaotische, echte menschliche Realität anstelle einer sauberen, falschen Kategorie.
2. Die Falle des „Gap Gazing" (Lücken-Starrens)
Die Autoren untersuchten 47 verschiedene Studien über neurodivergente Studierende in MINT-Fächern (Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen, Mathematik). Sie stellten fest, dass viele Forscher etwas namens „Gap Gazing" betrieben.
- Die Analogie: Stellen Sie sich vor, Sie schauen in einen Wald und zählen nur die Bäume, die „krank" im Vergleich zu „gesund" sind, ohne jemals die Bäume zu fragen, wie sie sich fühlen.
- Die Realität: Viele Studien fassten alle einfach in eine große, vage Kategorie wie „Lernstörung" oder „Neurodivergenz" zusammen, ohne zu fragen, welche spezifischen Unterschiede die Studierenden hatten.
- Warum dies schlecht ist: Wenn Sie alle in einen großen Haufen mischen, verlieren Sie die spezifischen Details. Sie können nicht feststellen, ob eine Lehrmethode für jemanden mit Dyslexie funktioniert, wenn Sie diese Person mit jemandem mit ADHS vermischt haben. Es ist wie der Versuch, einen Motor zu reparieren, indem man alle Autos so behandelt, als wären sie dasselbe Modell.
3. Das Machtgefälle: Wer hält den Stift?
Der Artikel argumentiert, dass Forscher, wenn sie Menschen in vorgefertigte Kategorien zwängen, den Stift halten und entscheiden, wer wer sein darf.
- Die Metapher: Es ist wie eine Kostümparty, bei der der Gastgeber jedem eine Maske aushändigt und sagt: „Tragen Sie diese Maske; sie ist die einzige echte."
- Das Ergebnis: Dies beraubt Menschen ihrer Macht, ihre eigene Geschichte zu erzählen. Es geht davon aus, dass der Forscher besser weiß als der Studierende, was deren Identität ist. Die Autoren sagen, dies sei unfair und wissenschaftlich schwach, da es eine gefälschte Version der Realität erzeugt.
4. Die Lösung: Der „NEURO-ID"-Ansatz
Die Autoren schlagen einen neuen Satz von Richtlinien namens NEURO-ID vor. Betrachten Sie dies als einen „Bottom-Up"-Ansatz.
- Wie es funktioniert: Anstatt mit einer Liste medizinischer Diagnosen zu beginnen (Top-Down), beginnen Forscher mit der eigenen Geschichte des Studierenden.
- Schritt 1: Bitten Sie den Studierenden, sich in eigenen Worten zu beschreiben.
- Schritt 2: Gruppieren Sie diese Geschichten nachdem Sie sie gehört haben.
- Schritt 3: Wenn Sie eine große Kategorie benötigen (wie „Neurodivergenz"), stellen Sie sicher, dass Sie auch die kleineren, spezifischen Details darunter auflisten (wie „Autismus", „ADHS", „Bipolar").
- Das Ziel: Eine Karte zu erstellen, die detailliert genug ist, um für andere Wissenschaftler nützlich zu sein, aber flexibel genug, um ehrlich darüber zu sein, wer die Menschen tatsächlich sind.
5. Warum dies wichtig ist
Die Autoren sagen, dass dies richtig zu machen nicht nur eine Frage der Freundlichkeit ist; es geht um Genauigkeit.
- Wenn wir die Methode des „Großen Eimers" verwenden, könnten wir übersehen, dass eine bestimmte Lehrstrategie einer Art von Studierenden hilft, aber eine andere verwirrt.
- Durch die Verwendung der „deskriptiven" Methode können wir das Gesamtbild sehen. Wir können die Vielfalt der Geister in der Physik feiern, anstatt zu versuchen, sie alle gleich aussehen zu lassen.
Zusammenfassung
Kurz gesagt sagt dieser Artikel Physikforschern: Hören Sie auf, Studierende in starre, medizinische Schubladen zu zwängen. Fragen Sie stattdessen, wie sie sich selbst sehen, hören Sie ihren Antworten zu und bauen Sie Ihre Datenkategorien auf Basis ihrer Realität auf, nicht Ihrer Annahmen. Dies macht die Forschung ehrlicher, nützlicher und respektvoller gegenüber den untersuchten Personen.
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