Computergestützte Verlaufsmessungen in interaktiven Vorlesungen
Nicolai Scheele1, Anja Wessels2, Wolfgang Effelsberg1, Manfred Hofer2, Stefan Fries2
1Lehrstuhl für Praktische Informatik IV
2Lehrstuhl für Erziehungswissenschaft II (Pädagogische Psychologie) scheele@informatik.uni-mannheim.de; wessels@uni-mannheim.de
Abstract: Seit fünf Jahren wird an der Universität Mannheim das Konzept der interaktiven Vorlesung entwickelt: Durch den Einsatz mobiler Handcomputer können in traditionellen Präsenzvorlesungen Interaktionsmöglichkeiten zwischen den Beteiligten realisiert und Rückmeldungen zu verschiedenen kognitiven, motivationalen und sonstigen Aspekten der aktuellen Veranstaltung gegeben werden. Als zusätzlichen Nutzen können die interaktiven Dienste zur Erhebung von zeitnahen Verlaufsdaten verwendet werden. In diesem Paper stellen wir das Szenario der interaktiven Vorlesung sowie die Ergebnisse einer Untersuchung vor, in der studentische kognitive und motivationale Variablen im Rahmen einer solchen Veranstaltung erhoben wurden.
1 Einleitung
Seit etwa 200 Jahren gibt es die in der neuzeitlichen Universität übliche Vorlesung, und genauso lange wurde sie aus didaktischer und lerntheoretischer Perspektive kritisiert [Ap99][Bl98]. Wesentlichstes Manko in Vorlesungen ist die geringe oder gänzlich fehlende Interaktivität zwischen den Beteiligten, verbunden mit fehlenden Feedbackoptionen und daraus resultierenden geringen Anpassungsmöglichkeiten des Unterrichts auf Seiten des Lehrenden.
Die geringen interaktiven Möglichkeiten in Vorlesungen bedingen eine Reihe von Problemen im Hinblick auf kognitive und motivationale Bedingungen des Lernens [Bl98]. So belegen beispielsweise empirische Befunde, dass Lernende in Vorlesungen nur wenig aufmerksam und konzentriert sind [Bl53][SSC+63]. Betrachtet man sich den Verlauf der Aufmerksamkeit und Konzentration im zeitlichen Verlauf innerhalb einer Vorlesungssequenz, so zeigt eine Untersuchung von Lloyd, dass diese Variablen bei allen Beteiligten kontinuierlich und rapide abfallen, wobei der Tiefpunkt schon nach ungefähr 40 Minuten erreicht ist [Ll68].
Das Ziel interaktiver Vorlesungen ist es, die eher rezeptiven Lernbedingungen in Vorlesungen durch die Schaffung von Interaktions- und Feedbackmöglichkeiten zu verbessern. Rückmeldungen haben im Rahmen eines Lernprozesses einen positiven Einfluss sowohl auf kognitive als auch auf motivationale Komponenten des Lernens [HSS85]. Im Hinblick auf den Verlauf einer Vorlesung sollten adäquate Rückmeldungen die Aufmerksamkeit und Konzentration fördern [GH92][Mc76] und einen positiven Einfluss auf motivationale Lernerausprägungen oder das aktuelle Interesse an der Veranstaltung haben [Kr92].
2 Szenario und Dienste der interaktiven Vorlesung
An der Universität Mannheim wurden im Rahmen des DFG-Projekts LectureLab verschiedene WaveLAN-unterstützte Kommunikations- und Lehranwendungen entwickelt, die die Realisierung des neuartigen Lehr-Lern-Szenarios „interaktive Vorlesung“ erlauben. Die Studierenden werden in interaktiven Vorlesungen mit mobilen Computern (i. d. R. PocketPCs) ausgestattet, so dass sich Lehrer und Lerner gegenseitige Rückmeldungen über vorlesungsrelevante Inhalte geben können. Auf diese Weise kann eine bidirektionale Kommunikationssituation entstehen. Die Herstellung von Interaktivität soll Lernvorteile für Studierende bewirken und dem Dozenten eine Anpassung seines Verhaltens an das Wissen und vorlesungsrelevante Beurteilungen der Studierenden ermöglichen.
Bezogen auf Vorlesungen erschienen auf Grundlage instruktionstheoretischer Überlegungen drei Informationsinhalte geeignet, ein gegenseitiges Feedback zu ermöglichen [Gl76][Ro79]:
1. Um Informationen zum aktuellen Wissens- und Verständnisstand zu erhalten, werden in den Ablauf der Vorlesung regelmäßige Wissensabfragen eingewoben (Quiz-Dienst).
2. Informationen zu offenen Fragen erhält der Dozent durch elektronische eingeschobene Fragen von Studierenden während der Vorlesung (Call in-Dienst).
3. Informationen zur aktuellen Einschätzung der Vorlesung durch die Studierenden zu Aspekten wie z. B. der aktuellen Verständlichkeit der Inhalte liefert schließlich der Feedback-Dienst.
Eine genauere Beschreibung des Szenarios, der Serverarchitektur und der einzelnen Dienste ist bei [SWE04] zu finden.
3 Kognitive und motivationale Zustände in interaktiven Vorlesungen
Insgesamt wurden bis heute sechs (quasi-)experimentelle Feldstudien durchgeführt, um die motivationalen und kognitiven Auswirkungen des Szenarios zu untersuchen. Vier dieser Studien fanden mit Studierenden des Fachbereichs Informatik statt und zwei in erziehungswissenschaftlichen Vorlesungen. Die Ergebnisse zeigen zusammenfassend, dass das Szenario von den Studierenden hoch akzeptiert wird und der Einsatz der mobilen Endgeräte eine lernförderliche Wirkung hat [SWE+05]. Im Folgenden wird exemplarisch eine aktuelle Untersuchung vorgestellt, bei der eine erziehungswissenschaftliche interaktive Vorlesung durchgeführt und die interaktiven Dienste Quiz (zwei Mal pro Vorlesung) und Feedback integriert wurden.
Hauptfragestellung der Studie war der Einfluss verschiedener personaler und situationaler Bedingungsfaktoren auf aktuelle Motivationstendenzen und Performanz sowie deren Wirkung auf die Lernleistung (Quizzes) und die Akzeptanz der jeweiligen Vorlesung (vgl. Rahmenmodell zur Lernmotivation [RF98])
Mittels eines speziell dafür entwickelten Dienstes wurden in jeder Vorlesungsstunde zu fünf Zeitpunkten als Aspekte aktueller kognitiver und motivationaler Ausprägungen die momentane Interessantheit und Konzentration sowie die Anstrengung und Anforderung durch die momentane Vorlesung erfasst. Zusätzlich fand am Ende jeder Vorlesung eine Abschlussbefragung statt, bei der zum Beispiel nach der studentischen Zufriedenheit mit der Quizleistung, dem selbst eingeschätzten Lernerfolg oder der Beurteilung der Vorlesung mittels des (adaptierten) Quizdienstes gefragt wurde. Zu Beginn der Veranstaltung wurden zudem als relevante Lernervariablen beispielsweise die aktuelle Motivation (mittels FAM, 2001 nach Rheinberg u.A.) das Studieninteresse (mittels FSI, 1993 nach Schiefele u.A.) oder das thematische Vorwissen erhoben. Insgesamt nahmen an der Untersuchung 68 Studierende per PocketPC teil1. Die folgende Abbildung 1 zeigt die aggregierten Verläufe der erfassten Dimensionen pro Messzeitpunkt über alle neun untersuchten Vorlesungen hinweg.
Wie aus der Abbildung ersichtlich, bewegen sich Interessantheit und Konzentration jeweils um den theoretischen Mittelwert und hängen positiv miteinander zusammen (r = 0,774, p<0,001)2, ebenso wie Anstrengung und Anforderung (r = 0,767, p<0,001), welche beide unterdurchschnittlich ausgeprägt sind. Auch bestehen enge negative korrelative Zusammenhänge zwischen den diesen Variablen-Paaren: je höher Interessantheit bzw. Konzentration, desto niedriger sind Anstrengung bzw. Anforderung ausgeprägt3.
Bei Betrachtung der einzelnen Vorlesungen zeigten sich jedoch Schwankungen in den Verläufen [WHE+05]. Um diesen Unterschieden zwischen den einzelnen Vorlesungen gerecht zu werden, wurden Mehrebeneanalysen mittels des Programms HLM 6 durchgeführt4. Die Ergebnisse5 der Mehrebeneanalysen zeigen zusammenfassend, dass sich die Verläufe der Dimensionen durch personale und situationale Bedingungsfaktoren (z.B. Studieninteresse) sowie Aspekte aktueller Motivation (FAM) vorhersagen lassen:
Die wahrgenommene Interessantheit der jeweiligen Vorlesung ist abhängig vom allgemeinen Vorlesungs- und Studieninteresse und steigt über das Semester von Veranstaltung zu Veranstaltung im Durchschnitt an, vor allem ist eine Zunahme bei
1Geschlecht: 57 weiblich, 11 männlich; Alter: Mittelwert (M) 23,29, Standardabweichung (SD) 3,89;
Semester: M 5,26, SD 1,85; Studienfach: Psychologie (31), Lehramt (22), Wirtschaftspädagogik (6), Erziehungswissenschaft (5), Sozialwissenschaften (4)
2Bestimmung der Korrelationen jeweils durch Pearson's r; a-Fehlerniveau: 5 Prozent (zweiseitig getestet)
3r: Anstrengung/Interessantheit: r = -0,181, p<0,001; Anstrengung/Konzentration: r = -0,266, p<0,05;
Anforderung/Interessantheit: r = -0,124, p<0,001; Anforderung/Konzentration: r = -0,192, p<0,001.
4In den Sozialwissenschaften werden häufig Daten erhoben, die eine Mehrebenenstruktur aufweisen (z.B.
durch mehrmalige Erhebungszeitpunkte). Untersuchungseinheiten aus demselben Aggregat sind in solchen Daten nicht unabhängig voneinander. Das hat Folgen für die Datenanalyseverfahren, da üblicherweise die Unabhängigkeit der Beobachtungen vorausgesetzt wird (z.B. bei regressionsanalytischen Auswertungsverfahren). Der vorliegende Datensatz ist ebenfalls hierarchisch geordnet, es gibt verschiedene Ebenen (z.B. Messzeitpunkte und einzelne Vorlesungen auf Ebene 1 und Personenmerkmale auf Ebene 2).
Durch eine Mehrebeneanalyse kann nun zwischen Effekten innerhalb und zwischen Aggregaten, d.h. innerhalb einer Vorlesung und auch zwischen den Vorlesungen, differenziert werden kann.
5 Auf eine differenzierte Darstellung der verschiedenen Modellierungen der intercepts und slopes auf Ebene 1
Abb.1: Aggregierte Verläufe (0 bis 100%) pro Messzeitpunkt (MZP) über alle Vorlesungen.
Studierenden zu verzeichnen, die eine positive Wertschätzung für das Studium haben.
Bezogen auf die selbst eingeschätzte Konzentration während der Vorlesung zeigt sich eine Abhängigkeit vom allgemeinen Vorlesungsinteresse sowie von der wahrgenommenen allgemeinen Herausforderung durch die Veranstaltung. Auch sinkt die Konzentration im Durchschnitt im Verlauf von 90 Minuten, steigt jedoch über die einzelnen Vorlesungen bis zum Ende des Semesters (welches mit einer Klausur abschließt) an, vor allem bei Teilnehmern mit positiver emotionaler Beziehung zum Fach. Die selbst eingeschätzte Anstrengung während der Vorlesungsstunde hängt sowohl von der Höhe des Vorwissens als auch von Teilnahmemotiven ab: Es strengen sich vor allem die Studierenden an, die einen Scheinerwerb anstreben. Die Anforderung, die die jeweilige Vorlesungsstunde an die Studierenden stellt, hängt schließlich von der Erfolgszuversicht bezogen auf die Vorlesung sowie dem Vorwissen ab: Je geringer das vorherige Wissen, desto höher ist die Anforderung. Insgesamt steigt die Anforderung an die Studierenden ebenso über eine Vorlesungsstunde hinweg an.
Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen den verschiedenen kognitiven und motivationalen Zuständen während der Vorlesung und der Beurteilung und der Lernleistung in den jeweiligen Vorlesungen, zeigt sich, dass die Vorlesungen umso besser beurteilt werden, je interessanter sie ist und je konzentrierter sich die Teilnehmer einschätzen (r = 0,668 bzw. 0,611; p<0,001). Erlebten die Teilnehmer die Veranstaltung als anstrengend, wird diese negativer beurteilt (r = -0,240, p<0,001). Bezogen auf die Quizleistung zeigen sich keine Zusammenhänge mit den erfassten Variablen, jedoch hängt der selbst eingeschätzte Lernerfolg ebenfalls positiv mit der Interessantheit und Konzentration in der Vorlesung zusammen (r = 0,784 bzw. 0,760, p<0,001).
4 Zusammenfassung und Ausblick
Das Szenario der interaktiven Vorlesung erweist sich insgesamt aus technischer Sicht als benutzerfreundliches und leicht umsetzbares Konzept. Auch aus didaktischer Perspektive zeigt sich eine motivations- und lernförderliche Wirkung der Integration der
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1 2 3 4 5
Interessantheit Konzentration Anstrengung Anforderung
Quiz Quiz
Ausprägung (%)
MZP
mobilen Endgeräte in Präsenzvorlesungen. An einigen Lehrstühlen der Universitäten Mannheim, Cottbus, Berlin und Stanford wird daher die Software bereits als fester Bestandteil der Lehre eingesetzt.
Wie die dargestellte Untersuchung zeigt, eignen sich die interaktiven Dienste zudem für dynamische Verlaufsmessungen im Rahmen interaktiver Veranstaltungen. Die Befunde der Analysen zeigen die Abhängigkeit kognitiver und motivationaler Zustände in interaktiven Vorlesungen von Lernermerkmalen wie Interesse, aktuelle Lernmotivation oder Vorwissen. Zusammenfassend bietet die Möglichkeit der elektronischen direkten Verlaufsmessung neue Ansätze, traditionelle rezeptive Lehr-Lernszenarien zu untersuchen und aus den dadurch gewonnenen Erkenntnissen zudem Empfehlungen für eine beiderseitig effizientere Nutzung der Dienste abzuleiten. So stellt sich beispielsweise die Frage nach Art der Anpassung des Dozenten an Feedback der Studierenden. Zukünftige Untersuchungen werden daher nicht nur auf die Studierenden, sondern auch insbesondere auf den Dozierenden ausgerichtet sein.
Literaturverzeichnis
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[Bl53] Bloom, B. S. (1953). Thought-processes in lectures and discussions. Journal of General Education,7, 160-169.
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[Gl76] Glaser, R. (1976). Components of a psychology of instruction: Toward a science of design.
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[Ll68] Lloyd, D. H. (1968). A concept of improvement of learning response in the taught lesson. Visual Education, 23–25.
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[SWE+05] Scheele, N., Wessels, A., Effelsberg, W., Hofer, M. & Fries, S: (2005). Experiences with Interactive Lectures – Considerations from the Perspective of Educational Psychology and Computer Science. In Proceedings of CSCL'05, Taipei, Taiwan, Mai 30th-June 4th, 2005.
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http://www.ew2.uni-mannheim.de/team/upload/aepf_2005.pdf
