Capital4Health | Health.eduPLUS

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Kooperation: Prof. Dr. Ralf Sygusch (Universität Erlangen)(Teilprojektleiter);  Prof. Dr. Susanne Tittlbach (Universität Bayreuth)

 

Einbindung: Capital4Health (https://www.capital4health.de/en/) ist ein Forschungsverbund, der aus sieben Teilprojekten mit nationalen und internationalen Partnern besteht. Gesamtziel ist die Erforschung und Entwicklung von Handlungsmöglichkeiten für aktive Lebensstile bei unterschiedlichen Settings (Kindergarten, Schule, Betrieb und Gemeinde) durch Verbesserung der individuellen Kompetenzen sowie der organisatorischen Strukturen.

 

Finanzierung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (Förderkennzeichen 01EL1421C)

 

Projektlaufzeit: Oktober 2018 – März 2021

 

Zielsetzung: Entwicklung, Implementation und Evaluation sowie Bereitstellung konkreter Unterrichtsbausteine zum Thema sportbezogene Gesundheitskompetenz (Schwerpunkt „Bewegungszeit“) in Sportunterricht und Lehrerbildung.

 

Kurzbeschreibung: Ein besonderes Gewicht wird in diesem Forschungsprojekt auf die Thematik Bewegungszeit in Verbindung mit kompetenzorientierter Aufgabenkultur gelegt. Als Trigger zur Weiterentwicklung, Umsetzung und Verbreitung des Themas sportbezogene Gesundheitskompetenz dient die Bereitstellung und Verbreitung abgestimmter Good-practie Beispiele. Aus Sicht aller Projetkbeteiligten erscheint es zentral, dass diese (a) anschlussfähig sind an die Fachdiskussion und den bayerischen LehrplanPLUS, (b) von den beteiligten Akteuren mitentwickelt werden und (c) Lehrenden in allen Settings in Form konkreter Praxisbeispiele zur Anbahnung sportbezogener Gesundheitskompetenz zur Verfügung stehen. Im Zuge der Scaling-up Maßnahmen wird der Schultyp Grundschule in Health.eduPLUS neu aufgenommen.

 

Datenerhebung:  Dokumentenanalyse LehrplanPLUS, Fragebogen zur Erfassung sportbezogener Gesundheitskompetenz bei Schülerinnen und Schülern, videogestützte Unterrichtsbeobachtung im Sportunterricht, problemzentrierte Stimulated-Recall-Interviews mit Sportlehrkräften

 

Datenauswertung: Qualitative Inhaltsanalyse (MAXQDA) bzw. deskriptive und inferenzstatistische Datenauswertung

© Universität Augsburg

Förderung

Bundesministerium für Bildung und Forschung (Förderkennzeichen 01EL1421C)

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