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Rahmenmodell zur Vorhersage von Lernerfolg mit digitalen Medien

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Mit dem in diesem Vortrag vorgestellten Rahmenmodell wird ein erster Lösungsvorschlag präsentiert, der Konzepte und Modelle zum Lernen mit digitalen Medien systematisiert und damit versucht, theoretisches Wissen einfacher für die Praxis zugänglich zu machen. Berücksichtigt werden sollen zum einen medienspezifische Aspekte, zum anderen aber auch grundlegende Erkenntnisse zum Lernen Erwachsener. Das ist eine Voraussetzung um den Einsatz digitaler Medien in der Hochschule fundiert zu planen und zu bewerten.

Das Rahmenmodell beschreibt unter den Stichworten lernbezogene Medieneigenschaften und Virtualisierungsgrad digitale Medien und deren Einsatz als Kontextfaktoren, die neben dem didaktischen Design von den Lehrpersonen beeinflusst werden können. Das trägt dazu bei, unterschiedliche Formen des
Einsatzes digitaler Medien genauer zu definieren. Digitale Medien können lernrelevante Prozesse anregen, steuern und überwachen. Sie sind aber keine unabhängigen Variablen, deren direkte Wirkung auf die abhängige Variable Lernerfolg beobachtet werden kann. Im Kern des Modells steht die Wirkung von (digitaler) Lehre auf den Lernerfolg.

Hier werden einerseits Mediatoren genannt, die als lernrelevante Prozesse lernbezogene Wirkung erklären, anderseits werden Moderatoren (Voraussetzungen der Lehrenden, Voraussetzungen der Lernenden, organisationale Rahmenbedingungen) aufgeführt, die den Prozess ebenfalls beeinflussen. Die lernrelevanten Prozesse können durch eine entsprechende Gestaltung des Settings direkt beeinflusst bzw. gefördert werden. Die Moderatoren sind zunächst unabhängig vom gewählten Setting, müssen aber bei der Konzeption ebenfalls berücksichtigt werden.

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Rahmenmodell zur Vorhersage von Lernerfolg mit digitalen Medien

  1. 1. RAHMENMODELL ZUR VORHERSAGE VON LERNERFOLG MIT DIGITALEN MEDIEN Johannes Moskaliuk, Elke Kümmel, Gabriele Irle Fachtagung #LearnMap 11. Oktober 2018
  2. 2. PROJEKT „DIGITAL LEARNING MAP 2020“ Literaturstudie & Fachtagung Datenbank mit Praxisbeispielen Benchmarking- Tool & Barcamp • Empirische Forschungsergebnisse in Gesamtmodell integrieren • für die Praxis aufbereiten • Forschungsbedarf identifizieren • Kartographierung von Projekten • Vernetzung von Akteuren • Erfahrungsaustausch fördern • weitere Förderbedarfe identifizieren • Vergleich von Projekten & Wettbewerbsanalyse bzgl. Wirkungsgrad als Grundlage für strategische Entscheidungen RAHMENMODELL #LEARNMAP
  3. 3. WELCHE WIRKUNG HABEN DIGITALE MEDIEN AUF LERNEN UND LEHREN? RAHMENMODELL #LEARNMAP Bernard et al., 2004 232 Studien zum Vergleich von Distance Education und Präsenzlehre: Effektgrößen für AVn zu Leistung, Einstellung und Dropout-Raten gehen gegen null. Antwort aus Meta-Studien 870 Ergebnisse zu Lernerfolg und 181 Ergebnisse zu Einstellung: Positive Effekt für den Einsatz digitaler Medien, Effektgrößen sind aber klein. Insbesondere bei Blended Learning eine bessere Leistung im Vergleich zur virtuellen Lehre oder zur reinen Präsenzlehre. cognitive support tools Moderator: Schmid et al., 2014 Bernard et al., 2014
  4. 4. WELCHE GRÜNDE GIBT ES FÜR DIE DIVERSITÄT DER ERGEBNISSE? RAHMENMODELL #LEARNMAP „Digitalisierung“ ist keine echte UV.  Es kommt auf den konkreten Einsatz an. Störvariablen und Moderatoren  z.B. Neu = Gut Versuchsleitereffekte  Motivierte Lehrende nutzen innovative Lehr-Lernsettings. Methodische Schwächen der Studien  keine Kontrollgruppen, kleine Stichproben Nutzung digitaler Medien ist gesellschaftliche Realität.  Wirksamkeit steht nicht (mehr) im Fokus.
  5. 5. ZWEI ZENTRALE FRAGEN RAHMENMODELL #LEARNMAP Welche Rolle genau spielen digitale Medien im Lehr-/Lernprozess? Affordanz eines Mediums Deskriptives Modell Prozessmodell Wie beeinflusst Lehre (mit digitalen Medien) den Lernerfolg? Mediatoren und Moderatoren Ziel des Modells  „Didaktischen“ Blick auf digitale Medien konkretisieren.  Theoretisches Wissen für die Praxis aufbereiten.  Datenbank für Praxisbeispiele strukturieren.
  6. 6. PROZESSMODELL VS. DESKRIPTIVES MODELL RAHMENMODELL #LEARNMAP Lehre Voraussetzungen der Lernenden Lernziel / Lerninhalt Lernerfolg Voraussetzungen der Lehrenden Rahmenbedingungen Lernrelevante Prozesse • kognitiv • sozial • motivational lernbezogene Medieneigenschaften Didaktisches Design Virtualisierungsgrad
  7. 7. LERNBEZOGENE MEDIENEIGENSCHAFTEN • Interaktivität: Digitale Lernumgebung fordert Studierende auf, mit einem technischen System oder dem digitalem Lernmaterial zu interagieren. • Synchronizität: Digitale Lernumgebung ermöglicht synchrone Lern- und Kommunikationsprozesse zwischen Lernenden und Lehrenden. • Adaptivität: Digitale Lernumgebung passt sich, ohne Einwirkung von Lehrenden oder Lernenden, an die Lernenden an. Das System sammelt und beobachtet, wertet gesammelte Informationen aus und gibt ggf. Rückmeldung. • Selbststeuerung: Digitale Lernumgebung ermöglicht den Studierenden selbstgesteuertes Lernen in dem sie zum Beispiel Ihre Lernziele festlegen oder eigenständig Lerninhalte auswählen. RAHMENMODELL #LEARNMAP
  8. 8. VIRTUALISIERUNGSGRAD RAHMENMODELL #LEARNMAP Anreicherung Integration Virtualisierung Lernmaterial offline off-/online online zeitunabhängig nein teilweise ja/nein ortsunabhängig nein teilweise ja Flexibilität der Instruktion hoch mittel niedrig Individualisierung der Instruktion niedrig mittel hoch didaktische Anforderungen Anforderungen an Lehrende steigende Anforderungen sehr hohe Anforderungen notwendige Medien- und und Informations- kompetenz niedrig mittel hoch
  9. 9. DESKRIPTIVES MODELL • Dieser Teil des Modells ist deskriptiv nicht normativ. • Konkrete Gestaltung (Virtualisierungsgrad und gewählte Medien) hängt vom Lernziel und vom Lerninhalt ab. • Ziel ist eine „technologie-unabhängige“ Beschreibung des Lehr-/Lernsettings und damit eine Übertragbarkeit auf andere Technologien. RAHMENMODELL #LEARNMAP Praxis-Beispiel aus der Digital Learning Map
  10. 10. PROZESSMODELL RAHMENMODELL #LEARNMAP Lehre Voraussetzungen der Lernenden Lernziel / Lerninhalt Lernerfolg Voraussetzungen der Lehrenden Rahmenbedingungen Lernrelevante Prozesse • kognitiv • sozial • motivational lernbezogene Medieneigenschaften Didaktisches Design Virtualisierungsgrad
  11. 11. BEISPIEL: KOGNITIVE PROZESSE RAHMENMODELL #LEARNMAP eine vertiefte Auseinandersetzung mit dem Lernmaterial (z.B. durch Re-Strukturieren, Manipulieren, Zusammenfassen) Technologie Lernerfolg ermöglicht und fördert steigert Bernard et al., 2014
  12. 12. VISION: MODELL ALS „CONTENT-MAP“ ZUR SUCHE VON FORSCHUNGSERGEBNISSEN RAHMENMODELL #LEARNMAP Pai, H. H., Sears, D. A., & Maeda, Y. (2015). Effects of small-group learning on transfer: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 27(1), 79-102. „ […] positive support for the hypothesis that small-group learning can increase students’ transfer performance (average effect size of 0.30).“
  13. 13. VISION: MODELL ALS „CONTENT-MAP“ ZUR SUCHE VON FORSCHUNGSERGEBNISSEN RAHMENMODELL #LEARNMAP Susman, E. B. (1998). Cooperative learning: A review of factors that increase the effectiveness of cooperative computer-based instruction. Journal of Educational Computing Research, 18(4), 303-322. „This review suggests that cooperative computer-based Instruction increases achievement and group interaction over individual computer-based Instruction, when researchers include cooperative learning training, and use a tutorial, as opposed to a drill and practice.“
  14. 14. HERAUSFORDERUNGEN • Balance halten zwischen Über-Komplexität und Simplifizierung. • Theoretische Prägung von Forschenden beeinflusst Wahl von UVn und AVn. • Empirische Fundierung des Modells möglich und notwendig? • Lassen sich “analoge“ Ergebnisse auf Lernen mit digitalen Medien übertragen? • Hat das Modell einen Mehrwert für die Praxis (Lehre bzw. Konzeption von Lehre)? RAHMENMODELL #LEARNMAP

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