Förderung des Lernprozesses und Lernerfolgs durch selbst konstruierte metakognitive Prompts
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Zahlreiche Untersuchungen zum selbstregulierten Lernen mit digitalen Medien decken auf, dass viele Lernende nur unzureichend strategisch und zielorientiert vorgehen. Daher hatte dieses Forschungsprojekt zum Ziel, Lernende pädagogisch-psychologisch fundierte Unterstützung anzubieten, um ihr Lernen mit digitalen Medien maßgeblich zu verbessern. Anknüpfend an eigene Vorarbeiten wurden dabei die lernförderlichen Effekte einer neuartigen metakognitiven Fördermaßnahme, nämlich selbstgestaltete metakognitive Prompts erforscht. Es wurde erwartet, dass durch den Einbezug der Lernenden bei der Gestaltung ihrer metakognitiven Prompts die Akzeptanz der Lernhilfe verbessert wird, was wiederum die Ausführung metakognitiver Lernaktivitäten erhöhen und den Lernerfolg steigern soll. Hierzu wurden vier aufeinander aufbauende experimentellen Untersuchungen (U1-U4) realisiert, denen ein einheitliches between-subjects-Versuchsdesign zugrunde lag. In der jeweiligen 1. Sitzung wurden relevante Lernermerkmale erfasst. Eine Woche danach lernten die jeweils zufällig zugeordneten Studierende der EGs mit selbst gestalteten (U1, U2) oder selbst konstruierten (U3, U4) Prompts das Thema operante Lerntheorien. In U2 und U4 lernten in einer weiteren EG die Lernende mit fest vorgegebenen Prompts. In jedem Experiment gab es zudem eine Kontrollgruppe, deren Lernenden nicht unterstützt wurden. Unmittelbar nach der 40-min. Lernzeit wurde Lernerfolg, die aktuelle Motivation, Autonomieerleben, Aufgabenschwierigkeit und Kognitive Belastung erfasst. Drei Wochen später lernten alle Lernende in der follow-up-Sitzung eine neues, aber hinsichtlich Umfang und Schwierigkeit vergleichbares Thema (Grundlagen der Motivationspsychologie) in derselben hypermedialen Lernumgebung ohne Prompts. Wie bereits in den Vorgängerstudien konnte die generelle Wirksamkeit der metakognitiven Prompts auf den Lernerfolg in U1 & U3 in kontrollierten Einzelsitzungen nachgewiesen werden. Bislang unerforscht konnten dabei auch Langzeiteffekte aufgezeigt werden. D.h., die lernförderlichen Effekte waren in einer nicht instruierten Follow-up-Sitzung noch 3 Wochen später gut nachweisbar. Im Vergleich zu den in Vorgängerstudien ließen sich die lernförderlichen Effekte durch die Selbstgestaltung allerdings nicht maßgeblich steigern. Die beiden unter weniger kontrollierbaren Gruppensitzungen durchgeführten Untersuchungen U2 & U4 zeigten zwar nicht die erwarteten Haupteffekte, jedoch bisher unerforschte ATI-Effekte: Demnach profitierten in unseren Untersuchungen vor allem Studierende mit niedrigeren kognitiven Lernvoraussetzungen (in U2 & U4: Verbale Intelligenz und in U2: Lesekompetenz). In allen Untersuchungen bewirkten die experimentellen Variationen keine bedeutsamen Unterschiede bei den motivationalen Variablen und Einschätzungen der Lernenden in Bezug auf Autonomieerleben, Aufgabenschwierigkeit und kognitiver Belastung. Die deutlichen Langzeiteffekte aus U1 & U3 konnten in U2 & U4 nicht repliziert werden, was aber auch auf das Ausbleiben der jeweiligen Haupteffekte in der Lernsitzung und den weniger kontrollierten Gruppenbedingungen zurückgeführt werden kann. Ebenso konnten in U2 & U4 die erwarteten Unterschiede zwischen konventionellen, festen Prompts und selbst gestalteten Prompts nicht aufgedeckt werden. Auch diese Befunde zeigen, dass die angebotenen Möglichkeiten zur (Mit-) Gestaltung der eigenen Lernhilfe den Lernerfolg nicht maßgeblich erhöhten. Die auf Videoprotokollen basierenden Analysen zur Qualität des Umgangs der jeweiligen Lernhilfe zeigen für die beiden Untersuchungen U1 & U3, dass ein großer Teil der Lernenden die Prompts nicht optimal nutzte. Ein adäquater Umgang mit den Prompts stellte sich aber als bedeutsam für den Lernerfolg heraus. Dies wurde auch in den Prozessanalysen der kodierten lauten Denkprotokollen anhand von Data Mining Techniken aufgezeigt. Zusammengenommen zeigt das Projekt, dass metakognitive Prompts unter kontrollierten Bedingungen (U1, U3) lernwirksam sind und sogar lernförderliche Langzeiteffekte bewirken. Jedoch erzielte die realisierte Art der Selbstgestaltung keine besseren Lernleistungen als herkömmliche fixe Prompts (U2, U4 und Vorgängerstudien). Künftige Forschung muss folglich klären, wie eine adäquatere Beachtung der metakognitiven Prompts seitens der Lernenden erfolgen kann. Um das Problem einer ausgeprägten „illusion of knowing“ zu umgehen, welches vermutlich mit dem verwendeten Lernsetting einherging, wird für weitere Forschungen die systematische Leistungsrückmeldung durch Feedback während des Lernens empfohlen. Zudem sollte ein verstärkt problemorientierter Lernansatz, bei dem die korrekte Bearbeitung der Lernaufgabe sowie ihre Lösung nicht sofort ersichtlich ist, realisiert werden, um das Potential selbst generierter Lernhilfen mit deutlich größeren Effektstärken in künftigen Forschungsarbeiten aufzuzeigen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2014). Process mining techniques for analysing patterns and strategies in students' self-regulated learning. Metacognition and Learning, 9(2), 161-185
Bannert, M., Reimann, P., & Sonnenberg, C.
(Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/s11409-013-9107-6) - (2015). Discovering the Effects of Metacognitive Prompts on the Sequential Structure of SRL-Processes Using Process Mining Techniques. Journal of Learning Analytics, 2(1), 72-100
Sonnenberg, C., & Bannert, M.
(Siehe online unter https://doi.org/10.18608/jla.2015.21.5) - (2015). MESH – Ein Verfahren zur Erfassung metakognitiver Strategien beim Lernen mit Hypermedien [Metacognitive Strategy Inventory for Learning with Hypermedia]. TUM School of Education, Technische Universität München
Bannert, M., Pieger, E., & Sonnenberg, C.
- (2015). Short- and long-term effects of students’ self-directed metacognitive prompts on navigation behavior and learning performance. Computers in Human Behavior, 52, 293-306
Bannert, M., Sonnenberg, C., Mengelkamp, C., & Pieger, E.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.05.038) - (2016). Evaluating the impact of instructional support using data mining and process mining: A micro-level analysis of the effectiveness of metacognitive prompts. Journal of Educational Data Mining, 8(2), 51-83
Sonnenberg, C., & Bannert, M.
- (2017). Relevance of Learning Analytics to Measure and Support Students’ Learning in Adaptive Educational Technologies. Proceedings of the seventh international Learning Analytics and Knowledge Conference. Vancouver BC, Canada. March 13- 17, 2017. ACM New York
Bannert, M., Molenaar, I., Azevedo, R. Järvelä, S. & Gašević, D.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1145/3027385.3029463) - (2018). Differential effects of students' self-directed metacognitive prompts. Computers in Human Behaviour, 86,165-173
Pieger, E., & Bannert, M.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.04.022) - (2018). Using Process Mining to Examine the Sustainability of Instructional Support: How Stable Are the Effects of Metacognitive Prompting on Self-Regulatory Behavior? Computers in Human Behavior
Sonnenberg, C., & Bannert, M.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.06.003)
