Prof. Dr. Peter Edelsbrunner

• ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9102-1090
• Google Scholar : https://scholar.google.com/citations?user=KUVfOLMAAAAJ
• ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Peter-Edelsbrunner-2
• Open Science Framework: https://osf.io/2agrk/

Curriculum Vitae

• Vollständiger CV
• Kurzlebenslauf:

Mein Hintergrund ist in Psychologie (2012, Universität Graz) und ich erwarb meinen Dr Sc ETH der Lehr- und Lernforschung in 2017 an der ETH Zürich.
Meine methodische Forschung beschäftigt sich mit Fragen der angewandten Statistik mit hoher Relevanz für Forschende: Wie können wir Evidenz für die Abwesenheit von Effekten untersuchen, wann ist es angebracht, Faktorenanalyse oder Summenscores zu verwenden und wie können wir modellieren, wie Interventionseffekte von Eigenschaften der Teilnehmer:innen abhängen?
Methodische Forschungsbereiche und -interessen: Mischverteilungsmodellierung (latente Klassen-, Profil- und Transitionsanalyse), Bayesianische Statistik, Strukturgleichungsmodellierung, Mehrebenenmodellierung, additive Modelle, kausale Inferenz, statistische Meta-Theorie.
Meine angewandte Forschung beschäftigt sich mit der Entwicklung, pädagogischen Unterstützung und statistischen Modellierung des wissenschaftlichen Denkens über die Lebensspanne: Wie lernen Kinder über verlässliche Wissenserwerbsprozesse, was denken Jugendliche über Wissen und Wissenschaft und wie nehmen Erwachsene wissenschaftliche Information wahr und interpretieren diese?
Zentrale Bereiche der angewandten Forschung: Epistemische Überzeugungen und Kognition, Wissenskonstruktion und -entwicklung, pädagogische Diagnostik, Lerntransfer und -dynamiken.

Themen für Abschlussarbeiten:

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Kontaktieren Sie mich bei Interesse gerne unter peter.edelsbrunner@psy.lmu.de

Ausgewählte Publikationen:

• Edelsbrunner, P. A., Simonsmeier, B. A., & Schneider, M. (2025). The Cronbach’s Alpha of Domain-Specific Knowledge Tests Before and After Learning: A Meta-Analysis of Published Studies. Educational Psychology Review, 37(1), Article 4. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09982-y
• Edelsbrunner, P. A., & Thurn, C. (2024). Improving the Utility of Non-Significant Results for Education: A Review and Recommendations. Educational Research Review, 42, Article 100590. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2023.100590
• Edelsbrunner, P. A.*, Flaig, M.*, & Schneider, M. (2023). A Simulation Study on Latent Transition Analysis for Examining Profiles and Trajectories in Education: Recommendations for Fit Statistics. Journal of Research on Educational Effectiveness, 16(2), 350-275. Materials and preprint available from https://psyarxiv.com/bqc94/ https://doi.org/10.1080/19345747.2022.2118197 *Authors contributed equally pdf data/scripts
• Edelsbrunner, P. A. (2022). A Model and its Fit Lie in The Eye of the Beholder: Long Live the Sum Score. Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.986767
• Tetzlaff, L. * Edelsbrunner, P. A.*, Schmitterer, A., Hartmann, U., & Brod, G. (2023). Modeling interactions between multivariate learner characteristics and interventions: A person-centered approach. Educational Psychology Review, 35(4), Article 112. https://doi.org/10.1007/s10648-023-09830-5 #mce_temp_url#*Authors contributed equally
• Schiefer, J.*, Edelsbrunner, P. A.*, Bernholt, A., Kampa, N., & Nehring, A. (2022). Profiles of epistemic beliefs in science: An integration of evidence from multiple studies. Educational Psychology Review, 34, 1545-1575. https://doi.org/10.1007/s10648-022-09661-w *Authors contributed equally.