deposit_hagen
Publikationsserver der Universitätsbibliothek
Kultur- und Sozialwissen- schaften
Dissertation
Julia Kerstin Liebscher
Mobile Learning und Kreativität?
Eine empirische Studie über die
Berücksichtigung von Kreativität im
didaktischen Design für Mobile
Learning in der Hochschule
Mobile Learning und Kreativität?
Eine empirische Studie über die Berücksichtigung von Kreativität im didaktischen Design für Mobile Learning in der Hochschule
Von der Fakultät für Kultur- und Sozialwissenschaften der FernUniversität in Hagen zur Erlangung des akademischen Grades
Doktorin der Philosophie (Dr. phil.)
genehmigte Dissertation von Dipl.-Päd. Julia Kerstin Liebscher
aus Castrop-Rauxel
Erstgutachterin: Prof. Dr. Claudia de Witt, FernUniversität in Hagen Zweitgutachterin: Prof. Dr. Isa Jahnke, University of Missouri
Tag der mündlichen Prüfung: 24.10.2017
Danksagung
An dieser Stelle möchte ich die Gelegenheit nutzen, mich bei all jenen Personen zu bedanken, die mich über die Jahre bei der Erstellung meiner Arbeit begleitet haben.
Ein besonders großer Dank gilt meiner ‚Doktormutter‘ Prof. Dr. Isa Jahnke, die trotz unter- schiedlicher Zeitzonen eine stete Ansprechpartnerin zur Reflexion gewesen ist und mich mit ihrer Begeisterung am Thema immer wieder aufs Neue angesteckt hat. Ihre Zuversicht, ihre Offenheit, Neues auszuprobieren, und die vielen lösungsorientierten Diskussionen mit ihr ha- ben letztendlich zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen.
Für die unkomplizierte Art der Zusammenarbeit, die Neugier auf das Thema und die kurzfris- tige Übernahme des Erstgutachtens bedanke ich mich außerdem bei Frau Prof. Dr. de Witt.
Bei Prof. Dr. Peter Kauder bedanke ich mich für den gewinnbringenden Austausch zu jeder Zeit, für all die kritischen Fragen und Diskussionen sowie eine stets offene Tür!
Ich möchte auch meiner Familie danken, die jederzeit ein offenes Ohr für mich hatte.
Ein sehr großer Dank gilt auch meinem besten Freund Julian, der mich immer zurück ins nor- male Leben geholt hat und mir gezeigt hat, dass es ein Leben nach der Dissertation gibt!
Danke!
Meinem Ehemann Tobias danke ich, dass er stets Verständnis dafür hatte, abends und am Wochenende auf mich verzichten zu müssen, dass er mir Beistand in stressigen und nerven- raubenden Phasen leistete und mir insbesondere nach der Geburt unseres Sohnes Tim den Rücken freigehalten hat!
Ihm und meinem Sohn widme ich diese Arbeit.
1
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis ... 4
Tabellenverzeichnis ... 5
1. Einleitung ... 6
2. Mobile Learning ... 12
2.1 Mobile Learning – ein schillerndes Konzept ... 12
2.2 Mobile Learning in der Hochschule ... 14
2.2.1 Gruppe 1: Untersuchungsfokus Studierende (n=86) ... 18
2.2.2 Gruppe 2: Untersuchungsfokus Lehrpersonen (n=14) ... 33
2.2.3 Gruppe 3: Untersuchungsfokus Studierende und Lehrpersonen (n=18) ... 36
2.2.4 Gruppe 4: Meta-Studien: Studien zu Nutzung und Wahrnehmung von Mobile Learning (n=6) ... 38
2.2.5 Zusammenfassung zum Forschungsstand von Mobile Learning mit Bezug zu Kreativität ... 39
3. Kreativität ... 43
3.1 Kreativität – ein vielseitiger Begriff ... 43
3.1.1 Kreativität und Innovation ... 45
3.1.2 Kreativitätsbedingungen – wer oder was ist kreativ? ... 46
3.2. Kreativität in der Hochschule ... 48
4. Didaktisches Design ... 56
4.1 Didaktik und Lernen ... 56
4.2 Der Begriff ‚Didaktisches Design‘ ... 57
4.3 Didaktische Designelemente ... 58
4.4 Didaktische Designs für Mobile Learning ... 62
5. Fazit zum Stand der Forschung und Herleitung der Fragestellung ... 66
5.1 Zusammenfassung der Erkenntnisse zu Mobile Learning in der Hochschule ... 66
5.2 Zusammenfassung der Erkenntnisse zu Kreativität in der Hochschule ... 66
5.3 Zusammenfassung der Erkenntnisse zu didaktischen Designs (mit Mobile Learning) 66 5.4 Fazit aus den bisherigen Erkenntnissen zu Mobile Learning, Kreativität und ‚Didaktisches Design‘ und die zentrale Fragestellung ... 67
5.5 Zusammenfassung zentraler Definitionen dieser Arbeit ... 68
6. Empirische Forschungsmethodik ... 70
6.1 Qualitativ-explorativer Ansatz ... 70
6.2 Forschungsfeld ‚Didaktische Designs für Lehren und Lernen‘ und Fallauswahl... 70
2
6.2.1 Merkmale der Lehrpersonen ... 72
6.2.2 Merkmale der Lehrveranstaltungen ... 74
6.3 Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung ... 75
6.3.1 Interviews als qualitative Forschungsmethode ... 76
6.3.2 Interviewleitfaden – Aufbau, Begründung und Pretest ... 77
6.3.3 Datenauswertung – Qualitative Inhaltsanalyse der Interviewtranskripte ... 83
7. Ergebnisdarstellung und Erkenntnisse ... 88
7.1 Kurzbeschreibungen der Lehrveranstaltungen ... 88
7.1.1 Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Lehrveranstaltungen ...102
7.1.2 Erste Erkenntnisse zu didaktischen Designs für Mobile Learning ...105
7.2 Darstellung und Beschreibung des Kategoriensystems ...105
7.3. Auswertung der Kategorien ...111
7.3.1 Kategorie 1: Lehrziele ...111
7.3.2. Kategorie 2: Lehraktivitäten ...116
7.3.2.1 Lehrveranstaltungsrahmen...117
7.3.2.2 Lehrpersonen unterstützen Lernprozesse der Studierenden ...117
7.3.2.3 Zusammenfassung der Kategorie Lehraktivitäten ...119
7.3.3 Kategorie 3: Lernaktivitäten ...119
7.3.4 Kategorie 4: Technologien ...126
7.3.4.1 Rahmenangaben zum Einsatz ...126
7.3.4.2 Lehrpersonen entwickeln Anwendungsszenarien für Mobile Learning ...127
7.3.4.3 Zusammenfassung der Kategorie Technologien ...129
7.3.5 Kategorie 5: Feedback, Feedforward und Betreuung ...129
7.3.6 Kategorie 6: Soziale Beziehungen ...132
7.3.6.1 Interaktionen ...133
7.3.6.2 Rollen von Studierenden ...133
7.3.6.3 Rollen von Lehrpersonen ...134
7.3.6.4 Zusammenfassung der Kategorie Soziale Beziehungen ...135
7.3.7 Kategorie 7: Prüfung ...135
7.3.8 Kategorie 8: Evaluation der Lehrveranstaltung ...137
7.3.9 Kategorie 9: Kreativität ...139
7.3.9.1 Explizite Äußerungen der Lehrpersonen zu Kreativität ...139
7.3.9.2 Impliziter Bezug zu Kreativität ...142
7.3.9.3 Zusammenfassung der Kategorie Kreativität ...157
7.3.10 Kategorie 10: Kontext zu Mobile Learning ...159
7.3.10.1 Gründe und Motivationsauslöser für Mobile Learning ...159
7.3.10.2 Einstellung der Lehrpersonen zu Mobile Learning ...160
7.3.10.3 Probleme mit Mobile Learning und der Umgang damit ...161
7.3.10.4 Beurteilung von Mobile Learning durch Lehrpersonen ...161
7.3.10.5 Fortführung von Mobile Learning ...162
7.3.10.6 Zusammenfassung der Kategorie Kontext zu Mobile Learning ...163
8. Diskussion der Ergebnisse/Beantwortung der Fragestellung ...164
8.1 Elemente für ein didaktisches Design für Mobile Learning ...164
8.1.1 Lehrziele ...164
8.1.2 Lehraktivitäten ...166
3
8.1.3 Lernaktivitäten ...167
8.1.4 Technologien ...169
8.1.5 Feedback, Feedforward und Betreuung ...170
8.1.6 Soziale Beziehungen ...172
8.1.7 Prüfung ...173
8.1.8 Kreativität als weiteres Designelement? ...174
8.1.9 Zusammenführung der sieben Designelemente mit Kreativität ...178
8.2 Drei Designtypen von Mobile Learning ...180
8.2.1 Kreativitätsförderung in den drei Designtypen ...182
8.3 Implikationen für Lehrveranstaltungen mit Mobile Learning ...186
9. Reichweite der Studie/Methodische Grenzen ...192
10. Fazit und Ausblick ...194
Literaturverzeichnis ...198
Anhang ...226
4
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Kapitelaufbau dieser Arbeit ... 9
Abb. 2: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP1 ... 89
Abb. 3: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP2 ... 90
Abb. 4: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP3 ... 90
Abb. 5: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP4 ... 91
Abb. 6: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP5 ... 92
Abb. 7: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP6 ... 92
Abb. 8: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP7 ... 93
Abb. 9: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP8 ... 93
Abb. 10: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP9 ... 94
Abb. 11: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP10 ... 95
Abb. 12: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP11 ... 95
Abb. 13: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP12 ... 96
Abb. 14: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP13 ... 96
Abb. 15: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP14 ... 97
Abb. 16: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP15 ... 98
Abb. 17: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP16-1 ... 98
Abb. 18: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP16-2 ... 99
Abb. 19: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP17 ... 99
Abb. 20: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP18-1 ...100
Abb. 21: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP18-2 ...100
Abb. 22: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP19 ...101
Abb. 23: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP20-1 ...101
Abb. 24: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP20-2 ...102
Abb. 25: Grafik zur Lehrveranstaltung von IP20-3 ...102
5
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Journals für die Literaturrecherche (eigene Darstellung) ... 15
Tab. 2: Tagungsbände von Konferenzen für die Literaturrecherche (eigene Darstellung) .... 15
Tab. 3: Sammelbände für die Literaturrecherche (eigene Darstellung) ... 16
Tab. 4: Verteilung der Studien auf Kontinente/Länder (eigene Darstellung) ... 16
Tab. 5: Jahr der Veröffentlichungen der Studien (eigene Darstellung) ... 17
Tab. 6: Zuordnung der Studien zu den Gruppen 1 bis 4 (eigene Erhebung) ... 18
Tab. 7: Zuordnung der Studien in der Untersuchungsgruppe 1: Studierende (n=86 Studien) (eigene Erhebung) ... 32
Tab. 8: Sechs Facetten der Kreativitätsförderung in der Hochschullehre nach Haertel und Jahnke (2011) (eigene Darstellung) ... 50
Tab. 9: Erweitertes Modell der Kreativitätsförderung in Anlehnung an Haertel und Jahnke (2011) (eigene Darstellung) ... 52
Tab. 10: Konzepte für Lehren und Lernen mit jeweiligen Designelementen (eigene Darstellung) ... 60
Tab. 11: Konzepte für Lehren und Lernen mit Mobile Learning (eigene Darstellung) ... 63
Tab. 12: Merkmale der Lehrpersonen (eigene Erhebung) ... 73
Tab. 13: Merkmale der Lehrveranstaltungen (eigene Erhebung) ... 74
Tab. 14: Transkriptionsregeln (eigene Darstellung) ... 83
Tab. 15: Beispiel für das Sammeln von kodierten Textstellen innerhalb der Kategorie 1: Lehrziele (eigene Erhebung) ... 86
Tab. 16: Bezeichnung der Lehrveranstaltungen nach Interviewpersonen (eigene Erhebung) ... 88
Tab. 17: Szenarien für Mobile Learning der Lehrveranstaltungen (eigene Erhebung) ...103
Tab. 18: Darstellung der sechs Zielkomplexe (eigene Erhebung) ...111
Tab. 19: Zuordnung der Lehraktivitäten (eigene Erhebung) (sortiert nach meist vorkommend) ...116
Tab. 20: Zuordnung Cluster – Lernaktivität – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...125
Tab. 21: Übersicht Lehrziele – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...165
Tab. 22: Übersicht Lehraktivitäten – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...166
Tab. 23: Übersicht Lernaktivitäten – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...168
Tab. 24: Übersicht Technologien – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...170
Tab. 25: Übersicht Feedback – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...171
Tab. 26: Übersicht Soziale Beziehungen – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) .172 Tab. 27: Übersicht Prüfung – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...173
Tab. 28: Übersicht implizite Kreativitätsförderung – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...176
Tab. 29: Kurzfassung: Übersicht Designelemente – Bezug zu Mobile Learning (eigene Erhebung) ...178
Tab. 30: Bezug zu Kreativität in den drei Designtypen (eigene Erhebung) ...183
Tab. 31: Kurzfassung: Bezug zu Kreativität in den drei Designtypen (eigene Erhebung) ....185
Tab. 32: Anwendung der Designfragen auf die Lehrveranstaltung von IP16-2 (eigene Erhebung) ...189
Tab. 33: Kreativitätsfördernde Elemente der drei Designtypen (eigene Erhebung) ...195
6
1. Einleitung
"The challenge for educators and designers, however, is one of understanding and exploring how best we might use these resources [mobile technologies, J.L.]
to support learning. That we need to do this is clear –
how much sense does it make to continue to exclude from schools, powerful technologies that are seen as a normal part of everyday life?” (Naismith, Lonsdale, Vavoula, & Sharples, 2004, S. 1)
Mobile Endgeräte (z.B. Smartphones oder Tablets) sind längst zu Alltagsgegenständen ge- worden. 44 Millionen Menschen in Deutschland nutzen Smartphones (bitkom.org, 2015). Sie fotografieren unterwegs, posten Erlebnisse in soziale Netzwerke wie Facebook1 oder googeln2 Antworten auf Fragen schnell im Internet. Schlagworte wie „mobile age“ (Sharples, 2006, S.
2), „digital revolution“ (Floridi, 2007, S. 179), „homo mobilis“ (Stoller-Schai, 2010, S. 1) oder
„homo interneticus“ (Jahnke et al., 2012, S. 147) unterstreichen die Omnipräsenz von Wissen und Informationen in einer digitalen Gesellschaft. Eine solche digitale Gesellschaft stellt auch die Hochschulen vor neue Herausforderungen.
Mobile Endgeräte sind nicht nur Teil des Alltags, sondern haben auch ihren Weg in die Hoch- schulen gefunden (Jahnke, Norqvist, & Olsson, 2014): Studierende bringen ihre mobilen End- geräte in Vorlesungen und Seminare mit (Hu, 2015). Das noch vor einigen Jahren vorherr- schende Bild von Studierenden, die an Computern ausschließlich in eigens eingerichteten PC- Pools arbeiten, hat sich gewandelt (Henderson & Yeow, 2012). Die Grenzen der zuvor klar voneinander getrennten Lernräume verschwimmen und werden durch die mobilen Technolo- gien erweitert und entgrenzt: „co-located settings“3 entstehen (Jahnke, Norqvist, & Olsson, 2013, S. 1). Studierende können zu jeder Zeit von jedem Ort über ihre mobilen Endgeräte auf Informationen und Wissen zugreifen – auch während der Lehrveranstaltungen. Sie können beispielsweise im Internet nachlesen, wenn sie etwas näher interessiert, was sie in einer Lehr- veranstaltung gehört haben.
Technologien, insbesondere mobile Technologien, verändern, was und wie gelernt wird (Churchill, King, & Fox, 2013; Mundie & Hooper, 2014; Spikol, Bergström, Eliasson, Nouri, Olofsson, & Lindberg, 2012). Über mobiles Internet können Studierende selbst entscheiden, welche Informationsquellen sie wann und wo nutzen wollen, z.B. eine Suchmaschine zu be- dienen, in einem Forum zu einem bestimmten Thema etwas nachzulesen, selbst eine Frage in einem Forum zu stellen oder in einem Videoportal eine Vorlesung einer anderen Hochschule anzuschauen.
Mobile Technologien bringen für die Hochschulen aber auch neue Anforderungen an die Ge- staltung von Lehren und Lernen mit sich.
Erstens besteht für Lehrpersonen die Herausforderung darin, zu erschließen, wie mobile Tech- nologien genutzt werden können, um Lehren und Lernen zu unterstützen (Naismith et al., 2004).
1 Facebook wird an dieser Stelle beispielhaft für soziale Netzwerke genannt. Laut der Hessischen Niedersächsi- schen Allgemeinen ist Facebook das beliebteste soziale Netzwerk in Deutschland (hna.de, 2015).
2 Googeln kann als Synonym für Recherchen im Internet verwendet werden (duden.de).
3 Dies meint, dass digitale Technologien Teil des Seminar- oder Vorlesungsraums werden.
7 Zweitens wird die bisherige Lehr- und Lernpraxis auf den Prüfstand gestellt. Während Hoch- schulen früher der Ort waren, an dem Informationen und Wissen aufbereitet, gelehrt und ge- lernt wurden, ist dieses „learning through textbooks“ durch die allgegenwärtig zur Verfügung stehenden und abrufbaren Informationen nicht mehr der alleinige Weg (Jahnke et al., 2012, S.
148). Auch verringert sich der Bedarf an Vorratslernen (Frohberg, 2008; Mundie & Hooper, 2014). Stattdessen ist erforderlich, dass Hochschullehre Studierende auf die Anforderungen einer sich immer weiter verändernden und immer komplexer werdenden Gesellschaft vorbe- reitet. In einer solchen Gesellschaft müssen Lösungen für Probleme und Antworten auf Fragen gefunden werden, die noch nicht bekannt sind – ein Wandel von „answers are known by tea- chers“ zu „learning when the answer is not known“ (Fischer 2013, S. 26, 31), im Folgenden als offene Lehr- und Lernkonzepte bezeichnet. An den Hochschulen sind jedoch derzeit noch die tradierten didaktischen Designs vorherrschend (Sharples, 2006): Lehre zur Vermittlung von Informationen und Wissen. Veränderungen, insbesondere in Hinblick auf Studierendenzent- rierung, sind notwendig (Churchill et al., 2013).
Ein Wandel zu offenen Lehr- und Lernkonzepten erfordert somit andere didaktische Designs für Lehren und Lernen an Hochschulen, um Studierende beim Lernen, neue Probleme zu lö- sen, zu unterstützen. Hierfür ist unter anderem auch Kreativität notwendig (Johnson, Adams Becker, Estrada, & Freeman, 2015) – ein „learning to be creative“ (Jahnke et al., 2012, S. 151).
Den Hochschulen wird dabei die Verantwortung zugeschrieben, Lernräume zu schaffen, in denen studentische Kreativität gefördert werden kann (Johnson et al., 2015). Dies verändert auch die Rollen der Lehrpersonen (Mor, Craft, & Hernandez-Leo, 2013). Sind Lehrpersonen früher diejenigen gewesen, die Wissen aufgearbeitet und bereitgestellt haben, sind sie nun diejenigen, die die entsprechenden Lernräume gestalten – sie werden dadurch zu „designers for learning“ (Mor & Craft, 2012, S. 85). Für ein kreativitätsförderliches Design ist ein neues Verständnis von Lernen mit mobilen Endgeräten notwendig (Jahnke et al., 2012).
Obwohl es aktuell nur wenige Untersuchungen gibt, die beide Aspekte a) Mobile Learning und b) Kreativität zusammen betrachten (Buchem, Jahnke, & Pachler, 2013), ist erkennbar, dass Mobile Learning zur Unterstützung von Kreativitätsprozessen eine wichtige Rolle spielen kann.
Dies zeigen beispielsweise Veröffentlichungen, die sich damit auseinandersetzen, inwiefern Lernen mit mobilen Endgeräten kreatives Lernen fördern kann (Buchem et al., 2013). For- schende untersuchen unter anderem die Frage, wie Mobile Learning gestaltet werden kann, um Kreativität zu fördern (Buchem et al., 2013). Daraus lässt sich schlussfolgern, dass mobile Technologien nicht per se kreativitätsförderlich sind, sondern ein entsprechendes kreativitäts- förderliches didaktisches Design notwendig ist (Jahnke, 2013). Da die Bedeutung von Kreati- vität und offenen Lehr- und Lernkonzepten in den nächsten Jahren ansteigen wird (Buchem et al., 2013), besteht Bedarf an weiteren Untersuchungen zu Kreativität und Lernen mit mobi- len Endgeräten – kurz: Kreativität und Mobile Learning.
Diese Dissertation möchte einen Beitrag leisten zu untersuchen, inwiefern Kreativität von Lehr- personen an Hochschulen in Deutschland aktuell in didaktischen Designs für Mobile Learning in der Praxis berücksichtigt wird. Die zentrale Fragestellung dieser Arbeit lautet deshalb:
Inwiefern wird Kreativität im didaktischen Design für Mobile Learning von Lehrpersonen an Hochschulen berücksichtigt?
Ziel dieser Dissertation ist es, die gegenwärtigen didaktischen Designs für Mobile Learning von Lehrpersonen in der Praxis sichtbar zu machen und zu zeigen, welche Elemente diesen didaktischen Designs zugrunde liegen, sowie zu untersuchen, ob und wie Kreativität im didak- tischen Design von den Lehrpersonen berücksichtigt wird.
8 In einem ersten Schritt erfolgt hierzu eine theoretische Betrachtung der drei zentralen Kon- zepte dieser Arbeit: Mobile Learning, Kreativität sowie ‚Didaktisches Design‘, die mit der Her- leitung der Fragestellung, die in dieser Arbeit untersucht wird, abschließt. Die Fragestellung wird durch die Auswertung qualitativer Interviews mit Lehrpersonen beantwortet, die Lehren und Lernen mit mobilen Endgeräten gestaltet und umgesetzt haben. Die Ergebnisse der Aus- wertung werden dargestellt als
a) verdichtende Beschreibungen von didaktischen Designs für Lehren und Lernen mit mobilen Endgeräten,
b) daraus abgeleitete Elemente von didaktischen Designs für Mobile Learning,
c) Implikationen für Lehrveranstaltungen mit Mobile Learning, anhand derer Lehrperso- nen beim Design für Mobile Learning für ihre Lehre unterstützt werden können, d) Darstellung, inwiefern Kreativität für ein didaktisches Design für Mobile Learning in der
Lehrpraxis berücksichtigt wird,
e) drei Designtypen für eine Kreativitätsunterstützung durch Mobile Learning und f) weiterführende Fragestellungen für die Erforschung von Mobile Learning und Kreati-
vität.
Abbildung 1 zeigt den Aufbau dieser Arbeit.
9 Abb. 1: Kapitelaufbau dieser Arbeit
Im Folgenden wird ein Überblick über die einzelnen Kapitel dieser Arbeit gegeben (s. hierzu Abb. 1):
Kapitel 2 – Mobile Learning
Im zweiten Kapitel erfolgt eine theoretische Annäherung an Mobile Learning. Neben einer ein- leitenden Begriffsklärung von Mobile Learning werden relevante wissenschaftliche Erkennt- nisse aus internationalen Studien an Hochschulen dargestellt. Abschließend wird die For- schungslücke für diese Arbeit erörtert.
Kapitel 10 –Fazit und Ausblick
Fazit der Untersuchung Ausblick auf weitere Forschungen
Kapitel 9 –Reichweite der Studie/Methodische Grenzen
Diskussion der Methodik und Reichweite der Daten
Kapitel 8 –Diskussion der Ergebnisse/Beantwortung der Fragestellung
Designelemente Drei Designtypen Implikationen für
Lehrveranstaltungen
Kapitel 7 –Ergebnisdarstellung und Erkenntnisse
Kurzbeschreibung der Lehrveranstaltungen Darstellung und Beschreibung des Kategoriensystems
Kapitel 6 –Empirische Forschungsmethodik
Qualitativ-explorativer Forschungsansatz Interview als qualitative Forschungsmethode
Kapitel 5 –Vorläufiges Fazit und Herleitung der Fragestellung
Darstellung und Begründung der Fragestellung
Kapitel 2–4 Theoretische Annäherung an didaktische Designs für Mobile Learning
Kapitel 2: Mobile Learning Kapitel 3: Kreativität Kapitel 4: Didaktisches Design
10 Kapitel 3 – Kreativität
Zu Beginn des dritten Kapitels wird der Begriff Kreativität erläutert sowie eine Definition von Kreativität im Kontext Hochschule formuliert. Anschließend werden Ansätze zur Kreativitäts- förderung in der Hochschule dargestellt. Anhand dieser Ansätze werden Indikatoren gebildet, die im Rahmen der Auswertung genutzt werden, um die erhobenen Daten auf Kreativitätsför- derung hin zu untersuchen.
Kapitel 4 – Didaktisches Design
Im vierten Kapitel wird geklärt, welcher Auffassung von Lernen in dieser Arbeit gefolgt wird, was unter dem Begriff ‚Didaktisches Design‘ zu verstehen ist und welche Elemente ein didak- tisches Design für Lehren und Lernen (mit Mobile Learning) umfassen kann. Daran anschlie- ßend wird der Bezug von Kreativität als ein mögliches Element von didaktischen Designs für Mobile Learning hergestellt.
Kapitel 5 – Fazit zum Stand der Forschung und Herleitung der Fragestellung
Im fünften Kapitel werden die Erkenntnisse aus dem Stand der Forschung (s. 2 bis 4) zusam- mengefasst und der Forschungsbedarf gezeigt. Davon ausgehend wird folgende Fragestel- lung hergeleitet und in dieser Arbeit untersucht:
Inwiefern wird Kreativität im didaktischen Design für Mobile Learning von Lehrpersonen an Hochschulen berücksichtigt?
Die Fragestellung wird dargestellt und begründet.
Kapitel 6 – Empirische Forschungsmethodik
Im sechsten Kapitel wird der qualitativ-explorative Forschungsansatz behandelt, unter Nut- zung dessen die Fragestellung dieser Arbeit beantwortet wird. Das Kapitel beinhaltet die Be- schreibung des Forschungsgegenstandes, die Fallauswahl sowie den Prozess der Datener- hebung, -aufbereitung und -auswertung. Die Wahl fällt auf das Interview als qualitative For- schungsmethode, das mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2014) ausgewer- tet wird.
Kapitel 7 – Ergebnisdarstellung und Erkenntnisse
Das siebte Kapitel enthält die Ergebnisdarstellung. Die untersuchten Lehrveranstaltungen und die ihnen zugrundeliegenden didaktischen Designs für Lehren und Lernen mit Mobile Learning werden beschrieben und auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede hin untersucht. Hieraus wer- den erste Erkenntnisse zu didaktischen Designs für Mobile Learning formuliert. Im Anschluss wird das entwickelte Kategoriensystem dargestellt und begründet.
Kapitel 8 – Diskussion der Ergebnisse/Beantwortung der Fragestellung
Im achten Kapitel werden die Ergebnisse dieser Arbeit diskutiert und die zentrale Fragestel- lung mit Rückgriff auf die Ergebnisdarstellung (s. 7) beantwortet. Hierzu werden aus den ent- wickelten Kategorien sieben Designelemente für Mobile Learning hergeleitet. Es wird heraus- gestellt, inwiefern Kreativität in den didaktischen Designs für Lehren und Lernen mit Mobile Learning von den Lehrpersonen berücksichtigt wird und inwiefern Mobile Learning studenti- sche Kreativität unterstützen kann. Hierzu werden drei Designtypen für eine Kreativitätsunter- stützung durch Mobile Learning hergeleitet und Implikationen für Lehrveranstaltungen mit Mo- bile Learning dargelegt.
11 Kapitel 9 – Reichweite der Studie/Methodische Grenzen
Das neunte Kapitel beinhaltet eine Diskussion der angewandten Methodik sowie Anmerkun- gen zur Reichweite der Daten und Erkenntnisse.
Kapitel 10 – Fazit und Ausblick
Das zehnte Kapitel schließt diese Arbeit mit einem Fazit der Untersuchung sowie einem Aus- blick auf weitere Fragestellungen.
12
2. Mobile Learning
Lehren und Lernen an Hochschulen verändert sich stetig. Eine nicht unwesentliche Rolle dabei spielen Informations- und Kommunikationstechnologien, die Lehr- und Lernprozesse unter- stützen können.
Während zu den Anfängen des technologiegestützten Lehrens und Lernens z.B. Lernpro- gramme wie Computer-Based-Trainings und später Web-Based-Trainings (WBT) zum Einsatz gekommen sind, sind es derzeit vielfach Konzepte des E-Learning und Blended Learning, die an Hochschulen etabliert Lehren und Lernen unterstützen. Einen Überblick zum Lehren und Lernen mit Medien bieten zum Beispiel Kerres (2013) oder Ebner und Schön (2013). Mobile Learning stellt ein weiteres, viel diskutiertes Konzept des technologiegestützten Lehrens und Lernens dar.
In diesem Kapitel wird zunächst geklärt, was unter Mobile Learning verstanden werden kann und welche Definition von Mobile Learning dieser Arbeit zugrunde liegt (s. 2.1). Anschließend wird der Stand der Forschung zu Mobile Learning an Hochschulen dargestellt (s. 2.2).
2.1 Mobile Learning – ein schillerndes Konzept
Mobile Learning (auch als M-Learning, mobiles Lernen4 bezeichnet) hat national und interna- tional den Weg in Bildungs- und Forschungsprozesse gefunden. Das Interesse am Lehren und Lernen mit mobilen Endgeräten spiegelt sich in zahlreichen5 Veröffentlichungen und Konfe- renzen wider, wie z.B. dem ‚Mobile Learning Day‘ in Hagen6, der ‚International Conference on Mobile, Hybrid, and On-line Learning‘ (kurz: eL&mL7) oder der ‚International Conference on Mobile and Contextual Learning‘ (kurz: mLearn8).
Über einen Zeitverlauf von mittlerweile mehr als 15 Jahren (Pachler, Bachmair, Cook, & Kress, 2010) hat sich Mobile Learning als ein Feld mit einer Vielzahl an Konzepten, ohne einheitliches wissenschaftliches Verständnis herausgebildet (Laouris & Eteokleous, 2005; Jahnke et al., 2012; Traxler, 2007; Bartelsen, 2011; Krauss-Hoffmann, Kuszpa, & Sieland-Bortz, 2007; Ryu
& Parsons, 2009; Pachler et al., 2010). Mobile Learning steht für spontanes, privates, situier- tes, verbundenes, informelles Lernen (Laouris & Eteokleous, 2005; Laurillard, 2009; Ally, 2009), zu jeder Zeit und von jedem Ort aus (Kuszpa & Scherm, 2005; Ally, 2009).
Trotz einer fehlenden einheitlichen Definition hat es Zeiträume gegeben, in denen Betrach- tungsweisen von Mobile Learning vorherrschend gewesen sind (Pachler et al., 2010; Mwanza- Simwami, 2009; Traxler, 2009a; Woodill, 2010). Diese haben sich insbesondere zu den An- fängen von Mobile Learning durch eine Technologiezentrierung ausgezeichnet (Traxler, 2009b): Mobile Learning ist als Lernen mit mobilen Endgeräten verstanden worden (Keegan, 2005; Kukulska-Hulme, Traxler, & Pettit, 2007; Gafni, 2009; Pieri & Diamantini, 2009; Traxler, 2005). Kritiker empfinden diese Auffassung mittlerweile als zu unpräzise, da sich Technologien
4 Im Folgenden wird in dieser Arbeit der englische Begriff ‚Mobile Learning‘ anstelle der Übersetzung ‚mobiles Lernen‘ verwendet, da er weiterverbreitet und somit bekannter ist. Dies lässt sich zum Beispiel von den Google- Suchergebnissen zu den Suchen ‚Mobile Learning‘ (ungefähr 1.700.000 Ergebnisse) und ‚Mobiles Lernen‘ (unge- fähr 115.000 Ergebnisse) ableiten. Die Suchen sind am 19.12.2015 durchgeführt worden. Nach Bartelsen (2011) ist der Begriff ‚M-Learning‘ international verbreiteter als ‚Mobile Learning‘; ‚Mobile Learning‘ sei jedoch im deutsch- sprachigen Raum verbreiteter.
5 Eine Titelsuche mit dem Schlagwort ‚Mobile Learning‘ in ‚Google Scholar‘ (https://scholar.google.de) ergibt unge- fähr 3,5 Millionen Ergebnisse (Suche vom 26.07.2016).
6 http://mlearning.fernuni-hagen.de/mobile-learning-day/ (abgerufen am 05.01.2016)
7 http://www.iaria.org/conferences2016/eLmL16.html (abgerufen am 21.12.2015)
8 http://www.mlearn.org/ (abgerufen am 21.12.2015)
13 ständig weiterentwickeln (Traxler, 2009b) und vertreten technologieunabhängige Definitionen von Mobile Learning (Traxler, 20079, 2009b; Bartelsen, 2011; Laouris & Eteokleous, 2005).
Bartelsen (2011) schlägt vor, in Definitionsansätzen zu berücksichtigen, wie mobile Endgeräte für Lehren und Lernen eingesetzt werden können, und Laouris und Eteokleous (2005) vertre- ten die Ansicht, dass der Fokus zu den Lernenden, die mit ihrer Lernumgebung mobil sind, gewechselt werden solle. Traxler (2007, 2009b) ist der Ansicht, dass Definitionen umfassen sollten, wie sich Mobile Learning von anderen technologiegestützten Lernformen unterschei- det (wie z.B. vom E-Learning). Er sieht einen Unterschied von Mobile Learning zu E-Learning darin, dass Mobile Learning den Lernkontext berücksichtigt und Lernen ermöglicht, wann und wo die Lernenden dies möchten. Auch Kukulska-Hulme et al. (2007) betrachten es als wichtig, die Kontexte der Lernenden in die Lernaktivitäten für Mobile Learning einzubeziehen. Während Traxler (2007) oder Sharples (2009) Mobile Learning nicht als eine Variante von E-Learning ansehen, betrachten z.B. Kadirire (2009) und Gafni (2009) Mobile Learning als eine Form oder Erweiterung von E-Learning. Für Guy (2009) und Kukulska-Hulme et al. (2007) wiederum ist Mobile Learning ein neues Konzept, das jedoch vertraute Verbindungen zu anderen Formen von technologiegestütztem Lernen und Lehren aufweist.
Im weiteren zeitlichen Verlauf ist das Verständnis von Forschenden zu Mobile Learning viel- fältiger geworden. Mobile Learning wird auch als Wahrnehmung und Nutzung (alltäglicher) Lebenswelten als Lernräume in immer wieder neuen und sich verändernden Kontexten be- trachtet (Pachler et al., 2010), als soziale Konstruktion von Lernräumen (Jahnke et al., 2012) oder auch als Teil einer neuen mobilen Konzeption von Gesellschaft (Traxler, 2007).
Insgesamt zeigt sich: “[…] depending on who is asking, and what the context is, different peo- ple mean different things when they use the term mobile learning“ (Laouris & Eteokleous, 2005, S.1).
Einigkeit scheint in der wissenschaftlichen Betrachtung zumindest darin zu bestehen, dass Mobile Learning in irgendeiner Form mit mobilen Endgeräten zusammenhängt (Laouris & Ete- okleous, 2005). Während in den ersten Jahren der Erprobung mobiler Technologien für Lehr- und Lernzwecke z.B. Notebooks, PDAs (Personal Digital Assistant) oder Handys zum Einsatz gekommen sind, werden seit Anfang der 2000er Jahre häufig Smartphones oder Tablets wie das iPad (das 2010 auf den Markt kam) für mobiles Lernen genutzt. Die stete Neu- und Wei- terentwicklung mobiler Endgeräte führt zu immer weiteren Überlegungen, wie diese für Lehr- und Lernzwecke adaptiert werden können. Hierbei ist jedoch zu berücksichtigen, dass mobile Technologien (zumindest zurzeit) in erster Linie nicht für Bildungszwecke entwickelt werden und dies somit einen „parasitic“ Nutzen darstellt (Traxler, 2009a, S. 16). Insbesondere Tech- nologien wie Tablets haben dazu geführt, dass zuvor als schlecht eingestufte Aspekte (z.B.
kleine Bildschirme und umständliche Eingabefunktionen) (Kuszpa & Scherm, 2005) in der Handhabung mobiler Endgeräte verbessert werden konnten: Tablets haben größere Bild- schirme als beispielsweise Smartphones, auf denen Texte leichter gelesen oder verfasst wer- den können. Auch fahren Smartphones oder Tablets im Vergleich zu Notebooks schneller hoch und bieten ebenso viele Zusatzfunktionen wie z.B. Internetzugang, E-Mail-Programme, Foto- und Videoaufnahmen oder zahlreiche Applikationen. Aber nicht nur die verbesserten Technologien, sondern auch die Verbreitung von mobilem Internet führt zu einem Abbau der Hürden für Mobile Learning. Ebenso hat sich die Ausstattung der Studierenden verbessert.
9 Während beispielsweise Traxler im Jahr 2005 noch eine technologiezentrierte Definition von Mobile Learning vertritt und Mobile Learning als „any educational provision where the sole or dominant technologies are handheld or palmtop devices“ definiert (Traxler, 2005, S. 262), spricht er sich bereits 2007 für eine technologieunabhängige Definition von Mobile Learning aus (Traxler, 2007).
14 Viele Studierende verfügen über eigene mobile Endgeräte10. Insbesondere Smartphones, die viele Menschen immer bei sich haben, sind ein persönlicher Gegenstand geworden (Jahnke et al., 2012; Kukulska-Hulme et al., 2007): Die Eigentümerinnen und Eigentümer können nicht nur entscheiden, welche Applikationen sie auf ihrem Smartphone installieren möchten, son- dern auch, wie sie sich mit ihrem Umfeld vernetzen und austauschen wollen.
In dieser Arbeit wird Mobile Learning als Lehren und von Lehrpersonen initiiertes Lernen mit mobilen Endgeräten in formalen Lehr- und Lernkontexten (in diesem Fall in der Hochschule) sowohl innerhalb als auch außerhalb der formalen Lernorte (z.B. Lehrveranstaltungsräume) verstanden. Da in dieser Arbeit von Lehrpersonen in der Hochschule gestaltetes Mobile Lear- ning untersucht wird, handelt es sich für diesen Untersuchungskontext (auch) dann um Mobile Learning, wenn
die Lehrpersonen der Ansicht sind, dass sie Mobile Learning gestaltet haben,
mobile Technologien (z.B. Tablets, Smartphones) eingesetzt werden,
eine theoretische Betrachtung von Mobile Learning stattfindet oder
erste Ideen zu Mobile Learning zu Lehren und Lernen vorhanden sind.
Entscheidend ist, dass Mobile Learning von den Lehrpersonen initiiert wird. Im Rahmen dieser Dissertation wird nicht untersucht, inwiefern Studierende ihre Lernprozesse ohne Initiierung und Gestaltung durch Lehrpersonen mit mobilen Endgeräten unterstützen.
2.2 Mobile Learning in der Hochschule
Weltweit liegt eine Vielzahl11 an Studien zu Mobile Learning in Lehr- und Lernkontexten vor. In Schulen, Hochschulen oder Arbeitskontexten führen Forschende in allen Kontinenten Erhe- bungen durch, um zu untersuchen, inwiefern Mobile Learning Lehren und Lernen erweitern kann.
Der Forschungsstand dieser Arbeit setzt sich aus Studien und Meta-Studien12 zu Mobile Lear- ning in der Hochschule zusammen. Aufgrund der zahlreichen weltweiten Studien zu Mobile Learning wird aus forschungsökonomischen Gründen eine Eingrenzung vorgenommen. Da Forschungsgegenstand dieser Arbeit Mobile Learning in Hochschulen aus Deutschland ist, wird ein Schwerpunkt der Literaturrecherche auf Studien aus Ländern gesetzt, deren Hoch- schulausbildung mit der in Deutschland vergleichbar ist. Aufgrund des Bologna-Prozesses, der zum Ziel hat, einen europäischen Hochschulraum mit vergleichbarer Hochschulausbildung zu schaffen, werden deshalb zu einem Großteil Studien zu Mobile Learning aus Europa in den Stand der Forschung erfasst. Der Zeitraum der Studien wird hierbei auf die Jahre 200313 bis Juli 2016 festgelegt.
Für eine internationale Übersicht werden auch Studien aus Australien, Asien, Afrika, Nord- und Südamerika (vor allem aus den USA) berücksichtigt, allerdings nur Studien aus den Jahren 2014 bis Juli 2016. Ausnahmen bilden hierbei sowohl Meta-Studien als auch Studien, welche
10Almutairy, Davies, & Dimitriadi, 2015; Eybers & Giannakopoulos, 2015; Barry, Murphy, & Drew, 2015; Murphy, Farley, Lane, Hafeez-Baig, & Carter, 2014; Woodcock, Middleton, & Nortcliffe, 2012; Chen, Seilhamer, Bennett, &
Bauer, 2014; Simonova, 2016; Rapetti, Picco, & Vannini, 2011; Kukulska-Hulme et al., 2011; Farley et al., 2015;
Parajuli, 2016.
11 Eine Suche mit den Schlagworten ‚Mobile Learning Case Study Education‘ in ‚Google Scholar‘
(https://scholar.google.de) ergibt ungefähr 2,1 Millionen Ergebnisse (Suche vom 31.07.2016).
12 Mit Meta-Studien sind Studien gemeint, die bereits durchgeführte Studien zusammenfassen und beispielsweise deren Ergebnisse oder methodischen Vorgehensweisen miteinander vergleichen.
13 In 2003 ist der Begriff Web 2.0 aufgekommen (Sixt, 2014), der mobiles Lernen in der heutigen Form möglich macht und prägt.
15 die Perspektive von Lehrpersonen in den Blick nehmen. Obwohl sich im englischsprachigen Raum14 bereits im Jahr 2000 erste Veröffentlichungen zu Mobile Learning finden lassen (z.B.
Sharples, 2000), werden die Studien für diesen Stand der Forschung weltweit erst für die Jahre 2003 bis Juli 2016 aufgenommen.
Für die Literaturrecherche werden insbesondere Journals zu technologiegestützten Lehr- und Lernformen, aber auch Tagungsbände von Konferenzen sowie Sammelbände zu Mobile Lear- ning nach Veröffentlichungen durchsucht, die auf mögliche Studien zu Mobile Learning in der Hochschule hinweisen15. Die Auswahl der Journals erfolgt über das SCImago Journal &
Country Rank. Die 100 nach dem SCImago Journal Rank Indikator16 im Jahr 2015 (SCImago, 2015) am höchsten bewerteten Journals aus dem Bereich ‚Education‘ werden nach Journals mit Bezug zu technologiegestützten Lehr- und Lernformen durchsucht. Technisch-orientierte Journals, wie beispielsweise die vom ‚Institute of Electrical and Electronics Engineers‘ (IEEE) oder von der ‚Association for Computing Machinery‘ (ACM) publizierten Journals, werden nicht in die Auswahl einbezogen. Diese beinhalten eher informatikspezifische Themen, die in der Regel wenig Bezug zu pädagogischen Designs aufweisen. Des Weiteren werden, unabhängig vom Ranking, Journals berücksichtigt, die vom Titel her eine Verbindung zu Mobile Learning aufweisen oder deutschsprachig sind.
Die Tabellen 1 bis 3 zeigen, welche Journals (Tabelle 1), welche Tagungsbände welcher Kon- ferenzen (Tabelle 2) und welche Sammelbände (Tabelle 3) in die Literaturrecherche einbezo- gen werden:
Tab. 1: Journals für die Literaturrecherche (eigene Darstellung) Journals
The Internet and Higher Education Computers and Education
Journal of Computer Assisted Learning
International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning Educational Technology Research and Development
British Journal of Educational Technology Learning, Media and Technology
Australasian Journal of Educational Technology Educational Technology and Society
Research in Learning Technology
Educational Technology Research and Development International Journal of Mobile and Blended Learning International Journal of Interactive Mobile Technologies Zeitschrift Medienpädagogik
Zeitschrift Medienwelten Hamburger elearning Magazin
Tab. 2: Tagungsbände von Konferenzen für die Literaturrecherche (eigene Darstellung) Tagungsbände von Konferenzen
Conference on Mobile and Contextual Learning (mLearn)
Tagung der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft (GMW)
14 Die ersten deutschsprachigen Publikationen zu Mobile Learning stammen aus dem Jahr 2003 (Krauss-Hoffmann et al., 2007).
15 Hierbei sind Suchwörter verwendet worden wie beispielsweise ‚Mobile Learning‘, ‚M-Learning‘, ‚mobiles Lernen‘,
‚Tablets‘, ‚Smartphones‘, ‚higher education‘, ‚case study‘.
16 Der SCImago Journal Rank Indikator misst den Einfluss und das Prestige eines Journals. Die genaue Zusam- mensetzung des Indikators kann unter http://www.scimagojr.com/SCImagoJournalRank.pdf (abgerufen am 16.02.2017) nachgelesen werden.
16 e-Learning Fachtagung Informatik der Fachgruppe E-Learning der Gesellschaft für Informa- tik e.V. (DeLFI)
International Conference on Mobile Learning
European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL)
International Conference on Interactive Mobile Communication, Technologies and Learning (IMCL)
International Conference on Mobile, Hybrid, and On-line Learning (eLmL) Tab. 3: Sammelbände für die Literaturrecherche (eigene Darstellung)
Sammelbände
Ryu & Parsons (2009) Innovative Mobile Learning: Techniques and Technol- gies
Lu (2012) Learning with mobile technologies, handheld devices, and smart phones: innovative methods
de Witt & Sieber (2013) Potenziale, Einsatzszenarien und Perspektiven des Ler- nens mit mobilen Endgeräten
Sampson, Isaias, Ifenthaler, &
Spector (2013)
Ubiquitous and mobile learning in the digital age Berge & Muilenburg (2013) Handbook of Mobile Learning
McConatha, Penny, Schugar, &
Bolton (2014)
Mobile Pedagogy and Perspectives on Teaching and Learning
Miller & Doering (2014) The New Landscape of Mobile Learning: Redesigning Education in an App-Based World
Zhang (2015) Handbook of Mobile Teaching and Learning Traxler & Kukulska-Hulme
(2016)
Mobile learning: the next generation
Die Studien, die in den Stand der Forschung fließen, werden anhand ihrer Referenzlisten nach weiteren möglichen Studien durchsucht. Die so gefundenen Studien werden dokumentiert, in kurzen Abstracts zusammengefasst und mit möglichen Kategorien für Cluster versehen. An- hang 1 zeigt das Gesamtkorpus17 aller Studien für den Stand der Forschung dieser Arbeit. Das Gesamtkorpus umfasst 118 Studien und sechs Meta-Studien (mit Stern markiert) an Hoch- schulen unterschiedlicher Länder. Tabelle 4 zeigt die Verteilung der Studien auf die jeweiligen Kontinente beziehungsweise Länder.
Tab. 4: Verteilung der Studien auf Kontinente/Länder (eigene Darstellung)
Kontinent/Land Anzahl der Studien (ohne Meta-Studien)
Europa 66 (Deutschland: 22)
Asien 27
Afrika 8
Amerika 9 (USA: 7)
Australien 9
Neuseeland 5
Gesamt 12418
Im Zeitraum 2003 bis Juli 2016 haben 66 Studien Mobile Learning an europäischen Hochschu- len untersucht; davon 22 an deutschen Hochschulen. Im Vergleich zu asiatischen Ländern (mit
17 Trotz des systematischen Vorgehens kann es sein, dass Studien übersehen und dementsprechend nicht in die- sen Stand der Forschung einbezogen werden. Durch das systematische Vorgehen ist jedoch davon auszugehen, dass wesentliche Studien zu Mobile Learning in Hochschulen berücksichtigt werden.
18 Da sechs Studien gleichzeitig in zwei oder auch drei Ländern stattgefunden haben (Kukulska-Hulme et al., 2011;
Reychav, Dunaway, & Kobayashi, 2015; Eteokleous & Ktoridou, 2009; Arpaci, 2015; Zawacki-Richter, Brown, &
Delport, 2009; Zhang, 2015), ist die Gesamtzahl der Länder 124 und nicht 118, wie das Gesamtkorpus der Studien (die Meta-Studien sind nicht nach Ländern aufgelistet, da Meta-Studien Studien aus vielen Ländern beinhalten).
17 27 Studien, lediglich aus den Jahren 2014 bis Juli 2016) zeigt sich, dass Mobile Learning an europäischen Hochschulen und insbesondere an deutschen Hochschulen in der Anzahl gerin- ger erforscht ist (von 118 Studien erfolgen 66 in Europa und davon 22 an deutschen Hoch- schulen). Tabelle 5 zeigt die Verteilung der Studien und Meta-Studien auf die Jahre der Ver- öffentlichung.
Tab. 5: Jahr der Veröffentlichungen der Studien (eigene Darstellung) Jahr Anzahl an (Meta-)
Studien
2016 (bis Juli)*19 9
2015* 36
2014* 26
2013 10
2012 13
2011* 10
2010 4
2009* 9
2008 1
2007 1
2006* 2
2005 2
2004 –
2003 1
Gesamt 124
Mit 36 Studien ist das Jahr 2015 mit der höchsten Anzahl vertreten, die Jahre 2003 bis 2008 sowie 2010 und 2011 mit insgesamt 21 Studien am geringsten.
Bei einer ersten Sicht des Gesamtkorpus zeigt sich, dass sich die Studien in vier Gruppen teilen lassen:
1. Studien, in denen ausschließlich die Sicht der Studierenden untersucht wird; Gruppe 1: Untersuchungsfokus Studierende: Studien zu Lernaktivitäten, Experimentiersituati- onen, freier Verfügung mobiler Endgeräte, Selbststeuerung und Einstellung zu Mobile Learning.
2. Studien, in denen ausschließlich die Perspektive der Lehrpersonen betrachtet wird;
Gruppe 2: Untersuchungsfokus Lehrpersonen: Studien zu Erfahrungen, Wahrneh- mung, Einsatzszenarien und persönlicher Weiterentwicklung.
3. Studien, in denen gleichzeitig sowohl Studierende als auch Lehrpersonen in den Blick genommen werden; Gruppe 3: Untersuchungsfokus Studierende und Lehrpersonen:
Studien zu Erfahrungen, Einstellung und Nutzung mobiler Endgeräte.
4. Meta-Studien, in denen mehrere Studien zu Mobile Learning betrachtet werden;
Gruppe 4: Meta-Studien: Studien zu Nutzung und Wahrnehmung von Mobile Learning.
Tabelle 6 zeigt die Verteilung der Studien auf die vier Gruppen.
19 Mit Stern markiert bedeutet, dass im entsprechenden Jahrgang eine oder mehrere Meta-Studie(n) vorliegt/vor- liegen.
18 Tab. 6: Zuordnung der Studien zu den Gruppen 1 bis 4 (eigene Erhebung)
Gruppen 1 bis 4 Anzahl an (Meta-) Stu-
dien
Gruppe 1: Untersuchungsfokus Studierende 86
Gruppe 2: Untersuchungsfokus Lehrperso- nen
14 Gruppe 3: Untersuchungsfokus Studierende
und Lehrpersonen
18
Gruppe 4: Meta-Studien 6
Gesamt 124
Diese Zuordnung zeigt, dass im Vergleich zu Studien, die Studierende fokussieren, Studien mit alleinigem Untersuchungsfokus auf Lehrpersonen in geringerer Anzahl vorliegen (86 im Vergleich zu 14 Studien). Dies ist insofern interessant, da Lehrpersonen eine entscheidende Rolle spielen, ob mobile Technologien in Lehr- und Lernsettings zum Einsatz kommen (Ertmer, 2005). Es zeigt sich, dass weiterer Forschungsbedarf bei der Untersuchungsgruppe der Lehr- personen besteht.
Für die weitere Untersuchung des Forschungsstandes bezüglich der Gruppen 1 bis 3 wird betrachtet, welches Ziel die Untersuchungen haben, inwiefern ein praktischer Einsatz mobiler Endgeräte erfolgt und untersucht wird, wie innerhalb der Studien methodisch vorgegangen wird und zu welchen Erkenntnissen die Forschenden gekommen sind. Die Meta-Studien wer- den anschließend als vierte Gruppe in einem gesonderten Kapitel dargestellt.
2.2.1 Gruppe 1: Untersuchungsfokus Studierende (n=86)
Wie Tabelle 6 gezeigt hat, stehen häufig Studierende im Untersuchungsfokus der Studien zu Mobile Learning in der Hochschule. Vielfach (in 53 Studien) wird das Lernen mit mobilen End- geräten im Rahmen der von Lehrpersonen oder Forschenden initiierten Einsatzszenarien un- tersucht, z.B. wenn Studierende für lehrveranstaltungsbezogene Lernaktivitäten mobile End- geräte nutzen. Seltener (in 33 Studien) wird Mobile Learning ohne entsprechendes Einsatz- szenario untersucht, zum Beispiel indem Studierende zu ihrem Besitz mobiler Endgeräte be- fragt werden oder selbstgesteuert mobile Endgeräte für ihr Lernen nutzen und von ihren Er- fahrungen berichten.
Zur besseren Übersicht werden zuerst die Studien mit zugrundeliegenden Einsatzszenarien dargestellt. Diese werden clusterweise beschrieben:
Cluster A umfasst Studien, in denen die Studierenden für lehrveranstaltungsbezogene Lernaktivitäten mobile Endgeräte nutzen (kurz: Lernaktivitäten).
Cluster B beinhaltet Studien, in denen die Studierenden während einer Experimentier- situation mobile Endgeräte nutzen (kurz: Experimentiersituation).
Cluster C setzt sich aus Studien zusammen, in denen die Studierenden mobile Endge- räte im Rahmen einer Lehrveranstaltung zur freien Verfügung erhalten (kurz: Freie Ver- fügung).
Anschließend werden die Studien ohne entsprechendes Szenario dargestellt. Dies erfolgt ebenfalls clusterweise:
Cluster D umfasst Studien, in denen selbstgesteuertes Mobile Learning von Studieren- den untersucht wird (kurz: Selbststeuerung).
19
Cluster E beinhaltet Studien, in denen Studierende zu ihrer Einstellung zu Mobile Lear- ning befragt werden (kurz: Einstellung).
Cluster A: Lernaktivitäten (n=4020)
Die Studien dieses Clusters unterscheiden sich zunächst hinsichtlich der Lernorte für Mobile Learning. Je nach Lehrveranstaltung nutzen die Studierenden ihre mobilen Endgeräte aus- schließlich während21 oder ausschließlich außerhalb22 der Lehrveranstaltungsräume. In eini- gen Studien arbeiten die Studierenden sowohl innerhalb als auch außerhalb der Lehrveran- staltungsräume mit ihren mobilen Endgeräten23.
Während der Lehrveranstaltungen stimmen die Studierenden über ihre mobilen Endgeräte zu Fragen und Aufgaben ab24, betrachten und bearbeiten Inhalte auf ihren Endgeräten (Morris et al., 2016; Mileva, 2011; Pfeiffer et al., 2009) oder recherchieren und werten Informationen aus (Nursey-Bray, 2015; Oberer, 2013; May & Ossenberg, 2015). Als Aktivitäten außerhalb der Lehrveranstaltungen erhalten und senden die Studierenden über ihre mobilen Endgeräte in- haltsbezogene Nachrichten (Arani, 2016; Hayes et al., 2013; Jones, Edwards, & Reid, 2009), greifen auf mobile Lernumgebungen zu und bearbeiten dort Aufgaben25 oder dokumentieren Beobachtungen (Schmitz, 2012; Cook et al., 2008; Rensing et al., 2012).
Die Studien unterscheiden sich auch hinsichtlich ihrer Forschungsinteressen. Untersucht wird vielfach (in 36 Studien), welchen Effekt Mobile Learning auf das Lernen der Studierenden hat, beispielsweise auf ihre Lernergebnisse26, ihre Motivation27, ihre Kreativität28 oder auch auf die von den Studierenden empfundene Nützlichkeit von Mobile Learning für ihr Lernen29. Seltener
20 Arani, 2016; Asplund, 2014; Cavus & Uzunboylu, 2009; Davie & Hilber, 2015; Garcia-Cabot, de-Marcos, & Gar- cia-Lopez, 2015; Glahn, Gruber, & Tarakovski, 2015; Gruber, Rauwald-Josephs, Heinze, & Schumacher, 2014;
Habel & Stubbs, 2014; Han & Shin, 2016; Hayes, Weibelzahl, & Hall, 2013; Helmerich, Hörnlein, Ifland, & Puppe, 2012; Hwang, Wu, Huang, & Kuo, 2012; Jones, Edwards, & Reid, 2009; Martín & Carro, 2009; Meishar-Tal & Gross, 2014; Mileva, 2011; Morris, Lambe, Ciccone, & Swinnerton, 2016; Nursey-Bray, 2015; Nitsche & Eymann, 2014;
Schmitz, 2012; Stav, Nielsen, Hansen-Nygård, & Thorseth, 2010; Stowell, 2015; Taylor, Dearnley, Laxton, Nko- sana-Nyawata, & Rinomhota, 2011; Weber & Becker, 2013; Zukov & Decker, 2012; Amhag, 2015; Sazalli, Wegerif,
& Kleine-Staarman, 2014; Gourova, Dulev, Petrova-Antonova, & Bontchev, 2014; Cook, Pachler & Bradley, 2008;
Rensing, Tittel, Schäfer, & Burgaß, 2012; Joo, Lim, & Lim, 2014; Fernández-Morales & Mayorga-Toledano, 2010;
Lee et al., 2016; Wilkinson & Barter, 2016; Pfeiffer, Gemballa, Jarodzka, Scheiter, & Gerjets, 2009; Oberer, 2013;
May & Ossenberg, 2015; Wegener, Bitzer, Oeste, & Leimeister, 2011; Botha-Ravyse, Blignaut, & Booth, 2015;
Chang, Chien, Yu, Lin, & Chen, 2016.
21 Habel & Stubbs, 2014; Stowell, 2015; Morris et al., 2016; Mileva, 2011; Nursey-Bray, 2015; Weber & Becker, 2013; Stav et al., 2010; Nitsche & Eymann, 2014; Cavus & Uzunboylu, 2009; Hwang et al., 2012.
22 Arani 2016, Garcia-Cabot et al., 2015; Han & Shin, 2016; Hayes et al., 2013; Asplund 2014; Martín & Carro, 2009; Jones et al., 2009; Meishar-Tal & Gross, 2014; Schmitz, 2012; Davie & Hilber, 2015; Taylor et al., 2011;
Nursey-Bray, 2015; Glahn et al., 2015; Gruber et al., 2014; Zukov & Decker, 2012; Helmerich et al., 2012; Amhag, 2015; Sazalli et al., 2014; Gourova et al., 2014; Cook et al., 2008; Rensing et al., 2012; Joo et al., 2014; Fernández- Morales & Mayorga-Toledano, 2010; Lee et al., 2016.
23 Wilkinson & Barter, 2016; Pfeiffer et al., 2009; Oberer, 2013; May & Ossenberg, 2015; Wegener et al., 2013;
Botha-Ravyse et al., 2015; Chang et al., 2016.
24 Habel & Stubbs, 2014; Stowell, 2015; Weber & Becker, 2013; Stav et al., 2010; Nitsche & Eymann, 2014; Wege- ner et al., 2013; Botha-Ravyse et al., 2015.
25 Garcia-Cabot et al., 2015; Han & Shin, 2016; Asplund, 2014; Martín & Carro, 2009; Meishar-Tal & Gross, 2014;
Davie & Hilber, 2015; Taylor et al., 2011; Nursey-Bray, 2015; Glahn et al., 2015; Gruber et al., 2014; Zukov &
Decker, 2012; Helmerich et al., 2012; Amhag, 2015; Sazalli et al., 2014; Gourova et al., 2014; Joo et al., 2014;
Fernández-Morales & Mayorga-Toledano, 2010.
26 Arani, 2016; Garcia-Cabot et al., 2015; Wilkinson & Barter, 2016; Han & Shin, 2016; Stowell, 2015; Pfeiffer et al., 2009; Oberer, 2013; Morris et al., 2016; Mileva, 2011; Davie & Hilber, 2015.
27 Arani, 2016; Habel & Stubbs, 2014; Wilkinson & Barter, 2016; Hayes et al., 2013; Asplund, 2014; Martín & Carro, 2009; Jones et al., 2009; Glahn et al., 2015.
28 Hwang et al., 2012; Chang et al., 2016; Cavus & Uzunboylu, 2009; Lee et al., 2014.
29 Meishar-Tal & Gross, 2014; Schmitz, 2012; Davie & Hilber, 2015; Taylor et al., 2011; Nursey-Bray, 2015; Glahn et al., 2015; Weber & Becker; 2013; Gruber et al., 2014; Zukov & Decker, 2012; Amhag, 2015; Sazalli et al., 2014;
Gourova et al., 2014; Botha-Ravyse et al., 2015; Stav et al., 2010; Nitsche & Eymann, 2014; Fernández-Morales &
Mayorga-Toledano, 2010; May & Ossenberg, 2015; Cook et al., 2008.
20 (in sechs Studien) wird untersucht, inwiefern die Studierenden Lernaktivitäten mit mobilen Endgeräten auf freiwilliger Basis überhaupt nutzen (Glahn et al., 2015; Weber & Becker, 2013;
Helmerich et al., 2012; Rensing et al., 2012; Nitsche & Eymann, 2014; Joo et al., 2014).
Die Forschungsinteressen lauten:
Effekt von Mobile Learning auf studentische Lernergebnisse (n=10)
Effekt von Mobile Learning auf die Motivation der Studierenden (n=8)
Effekt von Mobile Learning auf die Kreativität der Studierenden (n=4)
Nützlichkeit von Mobile Learning für das Lernen (n=18)
Methodisch werden vermehrt Fragebogenerhebungen durchgeführt (in 34 Studien). Teilweise (in 15 Studien) finden zusätzlich noch weitere Verfahren statt wie Interviews, Beobachtungen oder die Auswertung studentischer Daten (z.B. Login-Daten oder Lernergebnisse). Seltener (in fünf Studien) resultieren Daten ausschließlich aus mit den Studierenden geführten Inter- views oder aus von den Studierenden verfassten Reflexionen sowie den studentischen Lern- ergebnissen. In einer Studie finden Interviews und Beobachtungen statt.
Die Ergebnisse der Studien zu den Forschungsinteressen werden im Folgenden dargestellt.
Forschungsinteresse: Effekt von Mobile Learning auf studentische Lernergebnisse (n=10) Positive Effekte von Mobile Learning auf die Lernergebnisse der Studierenden stellen Arani (2016), Wilkinson und Barter (2016), Han und Shin (2016), Pfeiffer et al. (2009), Oberer (2013) und Morris et al. (2016) fest.
Anhand eines Vergleichs der Lernergebnisse mehrerer Kohorten einer Lehrveranstaltung mit und ohne Einsatz mobiler Endgeräte kommen Morris et al. (2016) zu dem Ergebnis, dass sich die Leistung der Studierenden in der Prüfung durch Mobile Learning statistisch signifikant er- höht hat. Auch Han und Shin (2016) bemerken anhand eines solchen Kohortenvergleichs eine Verbesserung der studentischen Lernergebnisse, jedoch im Vergleich nicht statistisch signifi- kant. Ebenso stellt Oberer (2013) bessere Prüfungsergebnisse bei den Studierenden fest, die mobile Lernmodule nutzen. In ihrer Studie wird untersucht, inwiefern kreative Lernelemente in Form von mobilen Modulen und Lego-Lernmodulen die Leistung von Studierenden erhöhen können. Jedoch treten die besseren Lernergebnisse hauptsächlich bei den Studierenden auf, die auch sonst gute Leistungen erbringen, sowie teilweise bei Studierenden mit durchschnitt- licher Leistung. Studierende mit geringen Leistungen profitieren in der Studie von Oberer (2013) nicht durch Mobile Learning, sondern erzielen sogar im Vergleich schlechtere Ergeb- nisse. Oberer (2013) vermutet, dass der Mobile-Learning-Ansatz aufgrund seines innovativen und kreativen Charakters teilweise zu Widerständen bei den Studierenden führen kann.
Während diese Studien den Effekt von Mobile Learning auf die Lernergebnisse der Studieren- den kohortenübergreifend untersuchen, erheben Arani (2016) und Wilkinson und Barter (2016) den Effekt anhand von Vergleichsgruppen innerhalb einer Lehrveranstaltung (Gruppen, in de- nen Studierende mobile Endgeräte nutzen im Vergleich zu Gruppen, in denen Studierende keine mobilen Endgeräte nutzen). Sie stellen bessere Lernergebnisse bei den Studierenden fest, die mobile Endgeräte verwenden.
Pfeiffer et al. (2009) untersuchen anhand eines Vorher-Nachher-Tests den Effekt von Mobile Learning auf die Lernleistungen der Studierenden. Sie überprüfen den Wissensstand der Stu- dierenden vor dem Einsatz mobiler Endgeräte sowie den Wissensstand nach der Lernaktivität:
Sie stellen dabei einen signifikanten Wissenszuwachs fest.
Im Gegensatz zu den vorherigen Studien machen Garcia-Cabot et al. (2015), Mileva (2011), Davie und Hilber (2015) und Stowell (2015) gegenteilige Erfahrungen: Garcia-Cabot et al.
21 (2015) stellen anhand von Vergleichsgruppen fest, dass die Studierenden, die mobile Endge- räte nutzen, nur in einem Prüfungsteil besser sind. Sie schlussfolgern deshalb, dass Mobile Learning das Potenzial haben kann, Lernleistungen zu verbessern, dies jedoch in der Studie nicht festgestellt werden kann. Ebenso stellen auch Mileva (2011) und Davie und Hilber (2015) keine besseren Leistungen der Studierenden mit Mobile Learning im Vergleich zu den Studie- renden ohne Nutzung mobiler Endgeräte fest. Auch Stowell (2015) bemerkt nur teilweise einen Effekt von Mobile Learning auf die studentischen Leistungen. Er untersucht in zwei Vorlesun- gen, inwiefern sich die Anzahl an richtigen, falschen oder fehlenden Antworten durch die Stu- dierenden unterscheiden, je nachdem, ob die Studierenden ein mobiles Endgerät oder einen Clicker zur Abstimmung nutzen. In einer der zwei Vorlesungen stellt er einen signifikanten Unterschied zwischen den Clickern und den mobilen Endgeräten fest. Studierende, die die Clicker nutzen, geben häufiger richtige Antworten als Studierende, die mobile Endgeräte ver- wenden. In der anderen Vorlesung zeigen sich jedoch keine Unterschiede. Trotzdem schluss- folgert Stowell (2015), dass mobile Endgeräte als Gerät zum Abstimmen in Vorlesungen we- niger zuverlässig sind als Clicker.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass die Studien zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen, inwiefern Mobile Learning studentische Lernergebnisse verbessert oder nicht. Während Pfeif- fer et al. (2009), Morris et al. (2016), Arani (2016) und Wilkinson und Barter (2016) deutliche Verbesserungen der Leistungen durch Mobile Learning feststellen, sind es in den Studien von Stowell (2015), Garcia-Cabot et al. (2015) nur teilweise positive Veränderungen. In den Stu- dien von Han und Shin (2016), Oberer (2013), Mileva (2011) und Davie und Hilber (2015) führt Mobile Learning zu keinen Veränderungen der Lernergebnisse. In der Studie von Oberer (2013) führt Mobile Learning sogar zu einer Verschlechterung. Die unterschiedlichen Resultate sind vermutlich auf die unterschiedlichen Lehr- und Lerndesigns zurückzuführen. Hier sind weitere Studien notwendig. Fraglich ist somit, inwiefern tatsächlich Rückschlüsse vom Einsatz mobiler Endgeräte auf den Lernerfolg der Studierenden gezogen werden können oder ob an- dere Variablen (beispielsweise die zur Prüfungsvorbereitung aufgewendete Zeit) zu einem hö- heren Lernerfolg führen.
Forschungsinteresse: Effekt von Mobile Learning auf die Motivation der Studierenden (n=8) Zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen auch die Studien, in denen der Effekt von Mobile Learning auf die Motivation der Studierenden untersucht wird.
Während Habel und Stubbs (2014), Wilkinson und Barter (2016), Arani (2016) und Jones et al. (2009) einen Anstieg der Beteiligung durch Mobile Learning bei einem Großteil ihrer Stu- dierenden feststellen (mehr als 75% der Studierenden), ist es bei Hayes et al. (2013), Glahn et al. (2015) und Martín und Carro (2009) nur jeweils etwas mehr als die Hälfte der Studieren- den, die der Ansicht sind, dass Mobile Learning sie motiviert, sich mehr zu beteiligen. In der Studie von Martín und Carro (2009) sind sogar 5% der Studierenden der Ansicht, dass Mobile Learning nicht motivierend für sie ist, während die restlichen Studierenden keine Veränderun- gen in ihrer Motivation erkennen. Auch Asplund (2014) kommt zu dem Ergebnis, dass der Einsatz mobiler Endgeräte nicht unbedingt zu einem Anstieg der studentischen Motivation führt. Studierende, die unterschiedlichen Lernprofilen zugeordnet werden konnten, haben keine Unterschiede in ihrer Motivation, mobile Tests durchzuführen, gezeigt.
Die Ergebnisse der Studien zeigen somit, dass Mobile Learning für einen Teil der Studieren- den motivierend sein kann, sich beispielsweise mehr zu beteiligen, aber Mobile Learning nicht sozusagen automatisch bei jedem Studierenden zu einer höheren Motivation führt.
22 Forschungsinteresse: Effekt von Mobile Learning auf die Kreativität der Studierenden (n=4) In einer geringen Anzahl an Studien wird untersucht, inwiefern Mobile Learning einen Effekt auf die Kreativität der Studierenden hat.
Hwang et al. (2012) untersuchen anhand von Vergleichsgruppen, inwiefern ein Mobile-Learn- ing-Ansatz Studierende in ihrer Kreativität fördern kann. Hierfür wird eine Gruppe Studierender mit mobilen Endgeräten ausgestattet, auf denen eine Mindmapping-App hinterlegt ist. Die Stu- dierenden verfassen einen Geschäftsplan und erstellen hierzu auf ihrem mobilen Endgerät eine Mindmap. Ergebnis ist, dass der mobile Ansatz die Studierenden signifikant in ihrer Kre- ativität fördert und die Studierenden hierin einen Mehrwert sehen.
Auch Chang et al. (2016) untersuchen anhand von Vergleichsgruppen den Effekt von Mobile Learning auf die kreativen Leistungen der Studierenden. Die Studierenden entwickeln Fahr- zeuge (Design und Produkt), die sowohl auf Land als auch auf Wasser fahren können. Die Mobile-Learning-Gruppe führt hierzu Diskussionen online oder nutzt Applikationen, um krea- tive Ideen festzuhalten oder Grafiken zu erstellen. Im Vergleich mit der Gruppe Studierender, die die mobilen Endgeräte nicht nutzen, beeinflusst der Mobile-Learning-Ansatz die kreative Leistung der Studierenden signifikant. Die kollaborative Arbeit, zu jeder Zeit an jedem Ort, führt aus Sicht von Chang et al. (2016) zu kreativeren (neuen und nützlichen) Ergebnissen.
Auch Lee et al. (2016) stellen fest, dass Kooperation unter den Studierenden zu kreativeren Lösungen und kritischem Denken führen und Mobile Learning hierbei unterstützen kann. In ihrer Studie wird ein Mobile-Learning-Game eingesetzt, in dem die Studierenden die Rolle von Unternehmensberatern innehaben. Auch Cavus und Uzunboylu (2009) untersuchen den Ef- fekt von Mobile Learning auf die Fähigkeit zum kritischen Denken von Studierenden. Hierzu führen die Forscher einen Vorher-Nachher-Test durch, um die Kreativität der Studierenden vor und nach der Nutzung mobiler Endgeräte zu messen. Cavus und Uzunboylu (2009) stellen hierbei fest, dass die Kreativität der Studierenden signifikant verbessert wird. Allerdings bleibt in der Studie unklar, was die Studierenden mit den mobilen Endgeräten gemacht haben (bei- spielsweise, ob sie eine Aufgabe bekommen haben), wie sie die Kreativität der Studierenden gemessen haben und inwiefern Mobile Learning zu einem Anstieg an Kreativität bei den Stu- dierenden geführt hat. Vermutet werden kann, dass Cavus und Uzunboylu (2009) kritisches Denken der Kreativität zugeordnet haben.
Forschungsinteresse: Nützlichkeit von Mobile Learning für das Lernen (n=18)
Neben den Effekten von Mobile Learning auf die Lernergebnisse, die Motivation und die Kre- ativität der Studierenden ist ein weiteres Untersuchungsinteresse die von den Studierenden empfundene Nützlichkeit von Mobile Learning für ihr Lernen.
In entsprechenden Studien nennen die Studierenden sowohl positive als auch negative Erfah- rungen mit Mobile Learning. Dabei liegen Studien vor, in denen die Studierenden ausschließ- lich von positiven Erfahrungen berichten30, aber auch Studien, in denen die Studierenden un- terschiedliche Erfahrungen gemacht haben31, sowie eine Studie, in der die Studierenden aus- schließlich von negativen Erfahrungen berichten (Nursey-Bray, 2015).
Die Studierenden bewerten an Mobile Learning positiv,
dass sie mobile Endgeräte zeitlich und örtlich flexibel für ihr Lernen nutzen können32,
30 Stav et al., 2014; Botha-Ravyse et al., 2015; Fernández-Morales & Mayorga-Toledano, 2010; Gourava et al., 2014; Amhag, 2015; Weber & Becker, 2013; Davie & Hilber, 2015; Taylor et al. 2011.
31 Meishar-Tal & Gross, 2014; Nitsche & Eymann, 2014; Sazalli et al., 2014; Zukov & Decker, 2012; Gruber et al., 2014; Glahn et al., 2015; May & Ossenberg, 2015; Cook et al., 2008.
32 Fernández-Morales & Mayorga-Toledano, 2010; Gruber et al., 2014; Schmitz, 2012; Davie & Hilber, 2015; Zukov
& Decker, 2012; Botha-Ravyse et al., 2015; Gourova et al., 2014; May & Ossenberg, 2015; Cook et al., 2008.
