Die Cognitive Load Theory

bestimm-ten Operators der aktuelle Problemzustand dem Zielzustand angenähert hat, muss ein großer Teil des Problemraums mental repräsentiert werden. Die Aufgabe kann so viel-leicht erfolgreich bearbeitet werden, doch lässt die mentale Beanspruchung kaum Res-sourcen übrig, um effektivere Lösungsansätze zu entwickeln. Verfolgt ein Lehrender aber genau dieses Ziel, so ist allein die Bearbeitung von Problemen keine angemessene In-struktionsmethode.

Eine alternative Vorgehensweise entdeckten Cooper und Sweller (1987), indem sie Personen mit geringen Vorkenntnissen ausgearbeitete Beispielaufgaben vorlegten. Ohne dencognitive load der mit der eigenständigen Problembearbeitung verbunden ist, verfü-gen selbst Anfänger dann über verfü-genüverfü-gend kognitive Ressourcen, um effektive problems-pezifische Schemata und Operatoren zu entwickeln. So lernten Novizen durch die Bear-beitung vonworked out examplesmehr, als wenn sie eigenständig Probleme lösten.

Neben dem positiven Auswirkung des Einsatzes von Beispielaufgaben führen Sweller und Chandler (1991) noch weitere Möglichkeiten an, die unnötige Erhöhung descognitive loadsbeim Wissenserwerb zu vermeiden. So konnten Ward und Sweller (1990) beobach-ten, dass auch der Gestaltung des Lernmaterials eine große Bedeutung zukommt. Sind Lernende auf Informationen aus mehreren Quellen angewiesen, um bestimmte Inhal-te vollständig zu versInhal-tehen, dann müssen diese Quellen mental inInhal-tegriert werden. Eine solche Integration ist aber mit cognitive load verbunden, da die Aufmerksamkeit geteilt werden muss. Die beiden Autoren nennen das densplit-attention-effect, dessen Auswir-kungen sich aber vermindern lassen, indem die Informationsquellen räumlich in größt-möglicher Nähe dargeboten werden. Beispielsweise sollten die Erläuterungen bzw. die Legende eines Diagrammes direkt in die Abbildung integriert werden und nicht erst auf einer Seite später zu lesen sein.

Im Zusammenhang mit demsplit-attention-effect konnten Sweller und Chandler (1991) ein weiteres Phänomen identifizieren, das gut in den Rahmen derCognitive Load Theory passt. So führt die Integration zweier separater Informationsquellen, wenn sie inhaltlich redundant sind, tendenziell eher zu einer geringeren Lernleistung. Die Autoren erklären diesenredundancy-effect mit der Annahme, dass die Verarbeitung redundanter Informa-tionen mentale Ressourcen bindet, die nicht mehr für den Aufbau von Wissensstrukturen genutzt werden können. Folgerichtig führte eine Beseitigung der Redundanzen zur Ver-besserung der Lernergebnisse, wie Chandler und Sweller (1991) in einer experimentellen Studie belegen konnten.

Mit den verschiedenen Effekten, die Sweller und Chandler (1991) im Rahmen ihrer em-pirischen Arbeiten spezifizierten, entwickelte sich auch ihre Theorie konzeptionell weiter.

War zu Beginn noch jede mentale Belastung generell alscognitive load bezeichnet wor-den, nahmen die Autoren mit der Zeit eine Differenzierung vor. Neben dem extraneous load, der als Folge des Instruktionsdesigns entsteht identifizieren Sweller und Chand-ler (1994) noch eine weitere Quelle der mentalen Beanspruchung. Dem liegt die einfa-che Überlegung zugrunde, dass Problemstellungen, Aufgaben oder auch Lernmateriali-en hinsichtlich ihrer Schwierigkeit variierLernmateriali-en könnLernmateriali-en. So beansprucht die Auseinanderset-zung mit einem schwierigen Text die begrenzte Kapazität des kognitiven Systems weitaus

mehr, als dies ein leichter Text tun würde.

Unabhängig von der Instruktionsform verursacht damit jeder Inhalt, wenn er das Objekt eines Lernprozesses wird, allein aufgrund seiner Beschaffenheit eine mentale Belastung.

Sweller und Chandler (1994) bezeichnen diese inhaltsimmanente Form der mentalen Be-anspruchung als intrinsic load. Seine Höhe wird durch die Interaktivität der Elemente bestimmt (element interactivity), die gleichzeitig im Arbeitsgedächtnis gehalten werden müssen. Beispielsweise ist das Lernen von Vokabellisten mit geringemintrinsic load ver-bunden, da die element interactivity nahezu Null ist. In der Regel kann die Bedeutung jedes einzelnen Wortes separat erlernt werden, ohne dass Relationen zu vor- oder nach-geordneten Worten in der Liste zu berücksichtigen sind. Liest man hingegen einen voll-ständigen Satz, dann sind die einzelnen Worte aber keine unabhängigen Elemente mehr.

Hier müssen die syntaktischen Relationen (z.B. Subjekt-Prädikat-Objekt) zwischen den Worten berücksichtigt werden. Das macht es wiederum notwendig, mehrere Informations-elemente gleichzeitig im Arbeitgedächtnis zu halten, die darüber hinaus noch miteinander interagieren. Der damit verbundeneintrinsic load ist also vergleichsweise hoch.

Viele Menschen haben beim Lesen aber keineswegs den Eindruck, dass sie gerade eine Tätigkeit ausüben, die mit einer hohen mentalen Belastung verbunden ist. Dies liegt vor allem daran, dass die element interactivity nicht allein von den Charakteristika der Aufgabe abhängt. Die Eigenschaften des Lernenden sind mindestens ebenso wichtig, da vorhandene Fertigkeiten und Vorwissen letztendlich (mit-)bestimmen, wie viele interagie-rende Elemente gleichzeitig repräsentiert werden müssen. So können vier interagieinteragie-rende Elemente im Arbeitgedächtnis eines Anfängers inhaltlich dem einen Element im Arbeits-gedächtnis eines Experten entsprechen. Der einzige Unterschied besteht darin, dass das Wissen des Experten einfach besser strukturiert ist. Jede Schätzung desintrinsic loads einer bestimmten Aufgabe kann also immer nur unter Berücksichtigung der Lernermerk-male erfolgen. Da eine solche Einschätzung im Einzelfall aufwendige Analysen und Dia-gnosen nach sich ziehen würde, ist dies oft nur sehr eingeschränkt möglich.

Aus diesem Grund ist es einfacher, grob darauf zu achten, dass die inhaltliche Komple-xität den Voraussetzungen des Lernenden zumindest einigermaßen entspricht. Praktisch wurde derintrinsic load als mehr oder weniger stabil angesehen, auch wenn dieser über Aufgaben und Personenmerkmale variierte. Die Bemühungen der meisten Forscher kon-zentrierten sich vor allem auf die Reduktion desextraneous load, da hier die besten Mög-lichkeiten gesehen wurden, um hilfreiche Instruktionsstrategien zu entwickeln (vgl. Mayer

& Moreno, 2003). Eine ähnliche Absicht hatten vielleicht auch Paas und van Merriën-boer (1994), als sie den Zusammenhang zwischen der Variabilität von Beispielaufgaben und Lernerfolg untersuchten. Dabei zeigte sich, dass Versuchsteilnehmer, die viele ver-schiedeneworked-out-examples zum Wissenserwerb nutzen konnten, auch bessere Er-gebnisse erzielten. Erstaunlich war aber, dass die Variabilität der Beispielaufgaben den cognitive load während der Lernphase zwar erhöhte, aber gleichzeitig der Transferleis-tung der Probanden zugute kam. Eine mentale BelasTransferleis-tung beim Lernen muss demnach nicht zwangsläufig negative Konsequenzen für den Wissenserwerb haben. Um diese Be-funde in die Theorie zu integrieren, führten Sweller, van Merriënboer und Paas (1998)

eine positive Form descognitive loadsein, den sogenanntengermane load.

Alsgermane load kann demnach jede mentale Belastung angesehen werden, die in-folge des Aufbaus oder der Modifikation kognitiver Schemata entsteht. Sie tritt immer dann auf, wenn ein Teil der Kapazitäten des Arbeitsgedächtnises dazu genutzt wird, um im Sinne der Definition aus Kapitel 2.1 zu lernen. Als praktische Konsequenz aus der Einführung desgermane load, ergibt sich, dass bei der Gestaltung von Lernumgebungen und -materialien vor allem zwei Formen der mentalen Beanspruchung berücksichtigt wer-den müssen. Während derextraneous load nach wie vor minimiert werden soll, begüns-tigt eine Erhöhung des germane load die Effektivität der Wissensvermittlung. Dabei gilt grundsätzlich das Prinzip der Additivität zwischen den unterschiedlichen Load-Formen (Sweller, 2005). So ergibt die Summe aus intrinsic, extraneous und germane load die mentale Gesamtbelastung, der eine Person beim Lernen ausgesetzt ist. Sind beispiels-weiseintrinsicundextraneuous load so hoch, dass sie die Kapazität des Arbeitsgedächt-nisses übersteigen, bleiben keine Ressourcen für den Aufbau kognitiver Schemata und es wird nichts bzw. kaum etwas gelernt.

Obwohl es unzweifelhaft ist, dass die Cognitive Load Theory einen wichtigen Beitrag zur Erforschung von Lern- und Instruktionsprozessen leistet, gibt es auch einige Kritik-punkte. Ein zentrales Problem betrifft die Frage, wie sich die mentale Belastung überhaupt messen und damit nachweisen lässt. Gerade in den frühen Studien wurde derCognitive Load zunächst indirekt durch die Manipulation der Versuchsbedingungen erfasst. Mit dem wachsenden praktischen Anspruch der Theorie entstand aber das Bedürfnis, die mentale Belastung auch außerhalb eines streng kontrollierten experimentellen Kontextes zu be-stimmen. Vor diesem Hintergrund entwickelten Paas, van Merriënboer und Adam (1994) eine Skala zur Selbsteinschätzung, auf der Lernende retrospektiv den wahrgenomme-nenloadberichten. Dieses Verfahren ist einfach und lässt sich ohne großen Aufwand an-wenden, was für die ökologische Validität dieser Methode spricht. Ein solches Vorgehen unterliegt aber grundsätzlich der Problematik allerRatingskalenund den damit einherge-henden Urteilsfehlern subjektiver Einschätzungen (Bortz & Döring, 1995). Daher gibt es zusätzliche Bemühungen,objektivereMessverfahren zu entwickeln (vgl. Brünken, Stein-bacher, Plass & Leutner, 2002), um die zentrale Konzeption der Theorie auf eine breitere empirische Basis zu stellen. Allerdings existiert bislang noch keine Methode, welche die einzelnenload-Formen getrennt erfassen kann (J. van Merriënboer, Schuurman, Crook

& Paas, 2002; Schnotz & Kürschner, 2007). Die meisten Ergebnisse, die im Zusammen-hang mitCognitive Load-Ansätzen berichtet werden, beziehen sich also auf eine in der RegelerlebteGesamtbelastung.

Ein weiterer Kritikpunkt betrifft die stark vereinfachte Annahme, dass eine Reduktion der mentalen Belastung zwangsläufig zu besserem Lernen führt. Schnotz und Rasch (2005, 2008) beobachteten, dass Versuchsteilnehmer mit geringem Vorwissen von den Hilfestellungen, die eine Animation bot, nicht profitieren konnten. Nach Meinung der Auto-ren war in diesem Fall jedoch eine zu niedrige, und nicht eine zu hohe mentale Beanspru-chung für die schlechten Resultate verantwortlich. Der Wissenserwerb mit einer animier-ten Simulation verlangte den Lernenden einfach zu wenig ab. Anstatt die dargestellanimier-ten

Prozesse mental nachzuvollziehen, verfolgten die Lernenden die Geschehnisse auf dem Bildschirm, ohne sich selbst dabei anzustrengen. Derintrinsic load der Animationsbedin-gung war für Vesuchsteilnehmer, die über wenig Vorwissen verfügten, offensichtlich zu niedrig.

Das Beispiel zeigt, dass die Annahme eines stabilen intinsic loads für die optimale Gestaltung von Lernumgebungen und -materialien nur wenig zuträglich ist. In diesem Zusammenhang sehen auch J. J. G. van Merriënboer und Sweller (2005) es als über-aus wichtig an, Lernanforderungen und Personenmerkmale flexibel aufeinander abzu-stimmen. Das kann allerdings nur gelingen, wenn zuverlässige Methoden und Verfahren vorhanden sind, die sowohl die Voraussetzungen der Lernenden, als auch denintrinsic loaderfassen können. Und genau hier sehen die Autoren einen Schwerpunkt zukünftiger Forschungsarbeiten im Rahmen derCognitive Load Theory. Auf der Grundlage zuverläs-siger Messungen wäre es dann auch möglich,adaptive Lernumgebungen zu entwickeln, die sich an die wachsende Expertise einer Person anpassen.

Ein weiterer Kritikpunkt, der häufig in Bezug auf dieCognitive Load Theory geäußert wird, betrifft die Vernachlässigung motivationaler Aspekte beim Lernen. So sehen J. J. G.

van Merriënboer und Sweller (2005) auch auf diesem Feld noch einigen Forschungsbe-darf, selbst wenn es erste Ansätze gibt, diese Lücke zu füllen (vgl. Paas, Tuovinen &

Darabi, 2005). Dennoch betonen Schnotz, Fries und Horz (2009), dass der Zusammen-hang zwischen der erlebten Beanspruchung und der Motivation der Lernenden innerhalb der theoretischen Konzeption bislang zu wenig berücksichtigt wurde. Grundsätzlich kann nicht ausgeschlossen werden, dass motivierte Personen über höhere Ressourcen verfü-gen oder eine niedrigere Belastung empfinden. Eine Anstrengung wird nicht als solche wahrgenommen, wenn man die damit verbundenen Tätigkeit gerne ausübt.

Wie dem auch sei, zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Cognitive Load Theory trotz einiger konzeptioneller Schwächen einen überaus wichtigen Beitrag zur Lehr-Lern-Forschung leistet. Neben den Fortschritten bei der Entwicklung fortschrittlicher Lernumgebungen bietet sie einen theoretischen Rahmen, um neue Lernmedien und -angebote, die im Zuge der rasanten technischen Entwicklung entstanden sind, kritisch zu evaluieren. Eine weitere Stärke des Ansatzes besteht zudem darin, dass sie sich stän-dig weiterentwickelt und neue Gedanken integriert. Dazu zählt auch, dass Sweller und Sweller (2006) die vornehmlich kognitiv-psychologische Theorie in einen größeren Ge-samtzusammenhang stellen und die menschlichen Informationsverarbeitung aus einer evolutionsbiologischen Perspektive betrachten.

Es ist wahrscheinlich nicht übertrieben, wenn man behauptet, dass Menschen seit meh-reren tausend Jahren versuchen, Wissen jenseits der gesprochenen Sprache zu kommu-nizieren. Von der Höhlenmalerei, über ägyptische Hieroglyphen bis hin zur Mathematik, wurden und werden dabei Formate verwendet, die auf den ersten Blick nicht unterschied-licher sein könnten. Dennoch beruhen letztlich alle Arten der externen Wissensreprä-sentation auf zwei basalen Formatprinzipien (Schnotz, 2005), was sich an einer exem-plarischen Gegenüberstellung von Texten und Bilder veranschaulichen lässt. Während schriftliche Texte als typische Vertreter derdeskriptivenRepräsentationsformate anzuse-hen sind, haben Bilder in der Regel einen eherdekpitionalenCharakter.

Der entscheidende Unterschied zwischenDeskriptionundDepiktionliegt vor allem dar-in begründet, dass sie auf unterschiedlichen Zeichensystemen beruhen. So setzen sich Texte aus Symbolen zusammen, wohingegen Bilder vornehmlich aus sogenanntenIcons¹ bestehen (Peirce, 1906; Schnotz, 2002) . Die Symbole eines Textes haben dabei eine ar-biträre Struktur, die das Ergebnis kulturspezifischer Entwicklungen ist und den damit ver-bundenen Konventionen unterliegt. Oder mit anderen Worten, die Beziehung zwischen einem Symbol und seiner Bedeutung ist grundsätzlich beliebig, wenn man die Konven-tionen außer Acht lässt. Besonders deutlich zeigt sich dieser arbiträre Charakter, wenn man Worte aus verschiedenen Sprachen vergleicht. Sowohl das polnischepies, als auch das englischedoghaben im Deutschen die BedeutungHund. Beiden Worte haben nicht einen Buchstaben gemeinsam und repräsentieren dennoch das selbe Konzept.

Dagegen erschließt sich die Bedeutung einesIconsaus den strukturellen Übereinstim-mungen mit dem Objekt, das es repräsentiert.Ähnlichkeit, wie sie in der Regel zwischen einem Gegenstand und dessen Photographie besteht, ist ein Ausdruck dieser Überein-stimmung. Darüber hinaus gibt es strukturelle Gemeinsamkeiten zwischen einem Objekt und seinerdepictivenRepräsentation, die über eineäußerlicheÄhnlichkeit hinausgehen.

Beispielsweise lässt sich der mathematische Ausdruckx²+2x+4in einem Schaubild als Kurve darstellen, die mit der Formel äußerlich rein gar nichts gemeinsam hat. Dennoch sind beide Repräsentationen durch ihre Übereinstimmung auf abstrakter Ebene eindeutig miteinander verknüpft.

Dieser grundlegende Unterschied zwischen deskriptiven und depiktiven Formaten hat natürlich Konsequenzen, wenn es darum geht, bestimmte Informationen zum Zweck der Wissenskommunikation aufzubereiten. So sind Sprache und Schrift sehr mächtige Reprä-sentationsinstrument (Schnotz, 2002), die neben Verallgemeinerungen auch abstrakte, also nicht wahrnehmbare Inhalte darstellen können. Die Vermittlung einesrelativ

einfa-1An dieser Stelle wird auf eine Übersetzung aus dem Englischen verzichtet, da der BegriffIkoneim Deut-schen religiös behaftet ist

chen Begriffes wie Freiheit allein auf der Grundlage von Bildern ist dagegen um einiges umständlicher, wenn auf den Gebrauch konventioneller Symbole (z.B. zerbrochene Ket-ten) verzichtet werden soll. Allerdings ist es ein besonderes Merkmal graphischer Dar-stellungen, dass sie spezifische Inhalte in einer Gesamtheit und Detailfülle enthalten kön-nen, die kein Text zu beschreiben vermag. Form, Farben und die Orientierung im Raum sind Informationen, die sich selbst bei überichtlichen Bildern, schriftlich nur unzureichend erfassen lassen. Aus diesem Grund ist es in vielen Fällen angebracht, beide Repräsenta-tionsformate zur Wissenvermittlung zu nutzen, da sich deren Vorzüge durchaus ergänzen können. Bevor jedoch von der integrierten Verarbeitung von Text- und Bildinformationen die Rede sein wird, geht es im folgenden Kapitel zunächst um das Verstehen von Texten.

Da im Rahmen der empirischen Untersuchungen alle sprachliche Informationen schriftlich dargeboten wurden, beziehen sich die Ausführungen vor allem auf dasLeseverstehen.