Prof. Dr. Samuel Merk

Samuel Merk wurde zum 01.04.2023 auf die Professur für Empirische Unterrichts- und Schulforschung berufen. Seine Arbeitsschwerpunkte sind:

• Empirische Unterrichts- und Schulentwicklungsforschung
  • Digitalisierung des Schulalltags
    • Digitale Lernverlaufdiagnostik
    • Datenbasierte Unterrichtsentwicklung
    • Technologieakzeptanz
  • Differentielle Angebotsnutzung in heterogenen Lerngruppen
• Lehrerinnen- und Lehrerbildungsforschung 
  • Kommunikation von Evidenz
  • Berufsbezogene Überzeugungen
    • Epistemische Überzeugungen Lehramtsstudierender
    • Überzeugungen zu heterogenen Lerngruppen
• Forschungsmethoden & Statistik
  • Sequential Bayes Factor Designs
  • Open Science, Reproducible Research

• Forschungs- und Nachwuchskolleg Aufgabenqualität im digital gestützten Unterrich (AQUA-d) (MWK)
• Promotionskolleg Wissensmedien (MWK)
• ccPENDL - Campus-Community-Partnerschaften zum Einsatz digitaler Lernverlaufsdiagnostik (Robert Bosch Stiftung)
• DiAs - Digital Assessment (Stiftung Innovation in der Hochschullehre)
• InDiKo-X (Landesprogramm „Lehrerbildung in Baden-Württemberg“)
• SQooL.it - Ein propädeutischer Zugang zur relationalen
  Datenbanksprache SQL (Robert Bosch Stiftung)

• Wurster, S., Bez, S., & Merk, S. (accepted). Does learning how to use data mean being motivated to use it? Effects of a data use intervention on data literacy and motivational beliefs of pre-service teachers. Learning and Instruction

• Heusel, L., Glaesser, J., Kilian, P., Merk, S., & Kelava, A. (2023). Comparing dropout intentions of math students on trainee teacher courses versus bachelor of science courses using intensive longitudinal data. Frontiers in Education, 8. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1205949 

• Schmidt, K., Edelsbrunner, P. A., Rosman, T., Cramer, C., & Merk, S. (2023). When perceived informativity is not enough. How teachers perceive and interpret statistical results of educational research. Teaching and Teacher Education, 130, 104134. https://doi.org/10.1016/j.tate.2023.104134

• Merk, S., Groß Ophoff, J., & Kelava, A. (2023). Rich data, poor information? Teachers’ perceptions of mean differences in graphical feedback from statewide tests. Learning and Instruction, 84, 101717. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2022.101717

• Schmidt, K., Rosman, T., Cramer, C., Besa, K.-S., & Merk, S. (2022). Teachers trust educational science - especially if it confirms their beliefs. Frontiers in Education. 7, Article 976556. https://doi.org/10.3389/feduc.2022.976556
   
• Breznau, N., Rinke, E. M., Wuttke, A., Nguyen, H. H., Adem, M., Adriaans, J., Alvarez-Benjumea, A., Andersen, H. K., Auer, D., Azevedo, F., ..., Merk, S., & others. (2022). Observing many researchers using the same data and hypothesis reveals a hidden universe of uncertainty. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(44), e2203150119.
   
• Schneider, J., Rosman, T., Kelava, A., & Merk, S. (2022). Do Open-Science Badges Increase Trust in Scientists Among Undergraduates, Scientists, and the Public? Psychological Science, 33(9), 1588–1604. https://doi.org/10.1177/09567976221097499

• Kelava, A., Kilian, P., Glaesser, J., Merk, S., & Brandt, H. (2022). Forecasting Intra-individual Changes of Affective States Taking into Account Inter-individual Differences Using Intensive Longitudinal Data from a University Student Dropout Study in Math. Psychometrika, 87(2), 533–558. https://doi.org/10.1007/s11336-022-09858-6