Über mich

Dr. rer. nat. Marvin Rost, B.Sc., M.Ed.
https://orcid.org/0000-0002-9580-2035

Ich bin immer neugierig und beschäftige mich gern mit allem, was die Naturwissenschaften zu bieten haben. Mein Faible für Philosophie, Naturwissenschaften und Didaktik drückt sich in ihrer Kombination primär in Gedanken zur Erkenntnistheorie aus. Was können wir wissen? Wie können wir etwas wissen? Wie kann jemand etwas wissen, das vorher noch niemand wusste?


Nach dem Abitur habe ich eine Ausbildung zum Chemielaboranten absolviert und die Fächer Chemie & Philosophie/Ethik auf Lehramt an der Freien Universität Berlin (Bachelor of Science) und der Humboldt-Universität zu Berlin (Master of Education) studiert. Anschließend wurde ich in der Fachdidaktik und Lehr-/Lernforschung Chemie der HU Berlin zum Thema Modelle im Chemieunterricht promoviert. Von Dezember 2020 bis Januar 2025 habe ich als Postdoktorand am Österreichischen Kompetenzzentrum für Didaktik der Chemie an der Universität Wien gearbeitet. In Österreich habe ich außerdem die Induktionsphase für das Unterrichtsfach Chemie absolviert und bin damit als Lehrer staatlich zertifiziert. Seit Februar 2025 bin ich wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Chemiedidaktik an der Technischen Universität München.

In meiner Freizeit beschäftige ich mich hauptsächlich mit Schwimmen, Wandern, Gerätetauchen und der Pflege des Pile of Shame von Büchern, die ich lese und noch lesen will.

Mein Forschungsschwerpunkt liegt auf der prozessorientierten Untersuchung naturwissenschaftlicher Lernumgebungen, d. h. ich möchte verstehen, welche kognitiven und affektiven Prozesse während einer Schulstunde oder eines Universitätsseminars in den Naturwissenschaften ablaufen. Dabei hat das laborpraktische Arbeiten für mich eine besondere Bedeutung. Als Prüfstein der Naturwissenschaften spielt es eine besondere Rolle in schulischen und hochschulischen Curricula, und seine empirische Untersuchung ist durch die händische Komponente (z. B. spezielle Handgriffe für Gerätschaften oder Sicherheitsaspekte) zugleich enorm anspruchsvoll. Um dem zu begegnen, stütze ich mich forschungsmethodisch auf quantitativ-statistische Verfahren wie latente Variablenmodellierungen (z. B. Strukturgleichungsmodelle), longitudinale Mehrebenenmodelle sowie Kausalmodellierungen. Ich kombiniere diese mit modernen Ansätzen aus dem Natural Language Processing und dem Machine Learning. Meine Arbeit soll für ein feiner granulares Verständnis des Lehrens und Lernens der Naturwissenschaften sorgen: Unter welchen Bedingungen benötigen Lernende bestimmte Instruktionen, Unterstützungen oder Freiräume, um optimal auf zukünftige Berufsbilder vorbereitet zu werden und eine naturwissenschaftlich-experimentelle Grundbildung zu erwerben? Mit der Bearbeitung dieser Leitfrage werden beispielsweise Zugänge zu einer stärkeren Individualisierung entsprechender Lernumgebungen geschaffen und Potentiale für die Lehrkräftebildung freigesetzt.