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Instruktionale Texte und Lernvideos – Konzeption und Evaluation zweier multimedialer Lernformate

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Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik

Zusammenfassung

Bei der Konzeption von digitalen Lernmedien sind von Seiten der Entwickler viele Entscheidungen hinsichtlich der Präsentation von Lerninhalten zu treffen, was zum einen die mediale Darstellung und zum anderen die didaktische Aufbereitung der fachlichen Inhalte betrifft. Im vorliegenden Text werden zwei digitale Lernmedien auf der Basis von Einschätzungen von Studierenden wirtschaftswissenschaftlicher und technischer Studiengänge an den Hochschulstandorten Offenburg und Pforzheim analysiert. Die Konzepte der beiden Hochschulen unterscheiden sich deutlich voneinander. Während in Offenburg Lernvideos mit Audiokommentar Verwendung finden, wird in Pforzheim mit statischen instruktionalen Texten und obligatorischen Single-Choice-Übungsaufgaben in einer Moodle-Lernumgebung gearbeitet. Aus Sicht des Aufforderungscharakters, also der Motivation, sich mit den entsprechenden Materialien zu beschäftigen, werden sowohl die instruktionalen Texte als auch die Lernvideos von den Studierenden geschätzt. Es zeigt sich weiterhin, dass Studierende die Lernvideos mit einer gewissen Präferenz lieber allein als zu zweit bearbeiten, während die Bearbeitung der statischen Texte differenzierter betrachtet werden muss. Fokussierende Fragen bewerten nahezu alle Studierenden als lernförderlich für ihren Lernprozess. Allerdings finden sich Hinweise darauf, dass fokussierende Fragen von leistungsschwächeren im Vergleich zu leistungsstärkeren Studierenden als weniger hilfreich angesehen werden. Ebenso lässt sich die Hypothese aufstellen, dass manche Studierende sowohl auf die Unterstützung eines Lernpartners/einer Lernpartnerin als auch auf lernförderliche Fragen verzichten möchten, um ihren Lernprozess möglichst autonom organisieren zu können.

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Notes

  1. 1.

    Davon abzugrenzen sind beispielsweise Simulationen, die sich durch einen hohen Grad von Beeinflussungsmöglichkeiten auszeichnen, während eine Animation eine vorher festgelegte Bewegung zeigt.

  2. 2.

    Interactive – Constructive – Active – Passive.

  3. 3.

    Das Lehrvideo-Konzept kann im YouTube-Kanal „Kurzes Tutorium Statistik“ frei zugänglich eingesehen werden. Die obige Darstellung folgt der ausführlichen Darstellung in Bärtl (2021).

  4. 4.

    Es handelt sich bei den Videos um keine mit einer Videokamera eingefangenen Bilder.

  5. 5.

    Das Konzept stammt von Ralph Hofrichter und wurde in einer Moodle-Lernumgebung realisiert. Die obige Darstellung folgt der ausführlichen Darstellung in Hofrichter (2021).

Literatur

  • Austin, J. L., & Howson, A. G. (1979). Language and mathematical education. Educational Studies in Mathematics, 10(2), 161–197.

    Article  Google Scholar 

  • Barron, B. (2003). When smart groups fail. Journal of the Learning Sciences, 12(3), 307–359.

    Article  Google Scholar 

  • Bärtl, M. (2021). Kurzes Tutorium Statistik – Statistik-Videos auf YouTube. In A. Salle, S. Schumacher, & M. Hattermann (Hrsg.), Mathematiklernen mit digitalen Medien – Das Projekt mamdim. Berlin: Springer Spektrum.

    Google Scholar 

  • Bausch, I., Biehler, R., Bruder, R., Fischer, P., Hochmuth, R., Koepf, W., & Wassong, T. (2014). VEMINT – Interaktives Lernmaterial für mathematische Vor- und Brückenkurse. In I. Bausch, R. Biehler, R. Bruder, P. Fischer, R. Hochmuth, W. Koepf, S. Schreiber, & T. Wassong (Hrsg.), Mathematische Vor- und Brückenkurse: Konzepte, Probleme und Perspektiven (S. 261–276). Wiesbaden: Springer Spektrum.

    Chapter  MATH  Google Scholar 

  • Berthold, K., & Renkl, A. (2009). Instructional aids to support a conceptual understanding of multiple representations. Journal of Educational Psychology, 101(1), 70–87.

    Article  Google Scholar 

  • Biehler, R., Fischer, P., Hochmuth, R., & Wassong, T. (2014). Eine Vergleichsstudie zum Einsatz von Math-Bridge und VEMINT an den Universitäten Kassel und Paderborn. In I. Bausch, R. Biehler, R. Bruder, P. Fischer, R. Hochmuth, W. Koepf, S. Schreiber, & T. Wassong (Hrsg.), Mathematische Vor- und Brückenkurse: Konzepte, Probleme und Perspektiven (S. 103–122). Wiesbaden: Springer Spektrum.

    Chapter  Google Scholar 

  • Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-explanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13(2), 145–182.

    Article  Google Scholar 

  • Chi, M. T. H., de Leeuw, N., Chiu, M.-H., & Lavancher, C. (1994). Eliciting self-explanations improves understanding. Cognitive Science, 18(3), 439–477.

    Google Scholar 

  • Chi, M. T. H., & Wylie, R. (2014). The ICAP framework: Linking cognitive engagement to active learning outcomes. Educational Psychologist, 49(4), 219–243.

    Article  Google Scholar 

  • Colberg, C., Biehler, R., Hochmuth, R., Schaper, N., Liebendörfer, M., & Schürmann, M. (2016). Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. Beiträge zum Mathematikunterricht 2016 (S. 213–216). Heidelberg: WTM-Verlag.

    Google Scholar 

  • de Guzmán, M., Hodgson, R., Robert, A. & Villani, V. (1998). Difficulties in the passage from secondary to tertiary education. In G. Fischer & U. Rehmann (Hrsg.), Invited lectures proceedings of the international congress of mathematicians Berlin (Bd. 3, S. 747–762). Bielefeld: Deutsche Mathematiker-Vereinigung.

    Google Scholar 

  • de Koning, B. B., Tabbers, H. K., Rikers, R. M. J. P., & Paas, F. (2011). Improved effectiveness of cueing by self-explanations when learning from a complex animation. Applied Cognitive Psychology, 25(2), 183–194.

    Article  Google Scholar 

  • Dillenbourg, P., Baker, M., Blaye, A., & O’Malley, C. (1996). The evolution of research on collaborative learning. In E. Spada & P. Reiman (Hrsg.), Learning in humans and machine: Towards an interdisciplinary learning science (S. 189–211). Oxford: Elsevier.

    Google Scholar 

  • Fischer, P. R. (2014). Mathematische Vorkurse im Blended-Learning-Format. Konstruktion, Implementation und wissenschaftliche Evaluation. In R. Biehler (Hrsg.) Studien zur Hochschuldidaktik und zum Lehren und Lernen mit digitalen Medien in der Mathematik und in der Statistik. Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Fleischmann, Y., & Kempen, L. (2019). Die online Lernmaterialien von studiVEMINT: Einsatzszenarien im Blended Learning Format in mathematischen Vorkursen. In M. Klinger, A. Schüler-Meyer, & L. Wessel (Hrsg.), Tagungsband zum Hanse-Kolloquium 2018 – Schriften zur Hochschuldidaktik Mathematik. Münster: WTM-Verlag.

    Google Scholar 

  • Göbbels, M., Hintze, A., Priebe, J., Landenfeld, K., & Stuhlmann, A. S. (2016). A blended learning scenario for mathematical preparation courses – Video based learning and matching in-class lectures, In Proceedings of the 18th SEFI (European Society for Engineering Education) (S. 93–98). Brüssel: European Society for Engineering Education (SEFI). https://sefi.htw-aalen.de/Seminars/Gothenburg2016/Proceedings_SEFIMWG2016.pdf, Zugegriffen: 17. Jan. 2020.

  • Gueudet, G. (2008). Investigating the secondary–tertiary transition. Educational Studies in Mathematics, 67(3), 237–254.

    Article  Google Scholar 

  • Harp, S. F., & Mayer, R. E. (1998). How seductive details do their damage: A theory of cognitive interest in science learning. Journal of Educational Psychology, 90(3), 414–434.

    Article  Google Scholar 

  • Hattermann, M., Heinrich, D., Salle, A., & Schumacher, S. (2018). Instrument to Analyse Dyads’ Communication at Tertiary-level. In E. Bergqvist, M. Österholm, C. Granberg, & L. Sumpter (Hrsg.), Proceedings of the 42th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education (Bd. 3, S. 27–34). Umea: PME.

    Google Scholar 

  • Hattermann, M., Heinrich, D, Salle, A., & Schumacher, S. (2021). Umgang von Studierenden mit Lage- und Streumaßen: Quantitative Leistungsdaten und individuelle Fehlermuster. In A. Salle, S. Schumacher, & M. Hattermann (Hrsg.): Mathematiklernen mit digitalen Medien - Das Projekt mamdim. Berlin: Springer Spektrum.

    Google Scholar 

  • Hausmann, R. G. M., van de Sande, B., & VanLehn, K. (2008). Shall we explain? Augmenting learning from intelligent tutoring systems and peer collaboration. In B. P. Woolf (Hrsg.) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Bd. 5091 LNCS, S. 636–645). Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Hillmayr, D., Reinhold, F., Ziernwald, L., & Reiss, K. (2017). Digitale Medien im mathematisch-naturwissenschaftlichen Unterricht der Sekundarstufe: Einsatzmöglichkeiten, Umsetzung und Wirksamkeit. Münster: Waxmann.

    Google Scholar 

  • Höfler, T. N., & Leutner, D. (2007). Instructional animation versus static pictures: A meta-analysis. Learning and Instruction, 17(6), 722–738.

    Article  Google Scholar 

  • Hofrichter, R. (2021) Mathematiklernen mit digitalen Medien am Beispiel von moodle-Lernmodulen. In A. Salle, S. Schumacher, & M. Hattermann (Hrsg.), Mathematiklernen mit digitalen Medien - Das Projekt mamdim. Berlin: Springer Spektrum.

    Google Scholar 

  • Kempen, L., & Wassong, T. (2017). VEMINT mobile with Apps: Der gezielte Einsatz von mobilen Endgeräten in einem Mathematik-Vorkurs unter Verwendung der multimedialen VEMINT-Materialien. In R. A.-K. Kordts-Freudinger, D. Al-Kabbani, & N. Schaper (Hrsg.), Hochschuldidaktik im Dialog: Beiträge der Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd) 2015 (S. 13–38). Bielefeld: Bertelsmann.

    Google Scholar 

  • Krause, U.-M., Stark, R., & Mandl, H. (2003). Förderung des computerbasierten Wissenserwerbs im Bereich empirischer Forschungsmethoden durch kooperatives Lernen und eine Feedbackmaßnahme. Forschungsbericht Nr. 160. München: LMU. https://doi.org/10.5282/ubm/epub.278

  • Krause, U.-M., Stark, R., & Mandl, H. (2004). Förderung des computerbasierten Wissenserwerbs durch kooperatives Lernen und eine Feedbackmaßnahme. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 18(2), 125–136.

    Article  Google Scholar 

  • Lang, J. W., & Fries, S. (2006). A revised 10-item version of the achievement motives scale. European Journal of Psychological Assessment, 22(3), 216–224.

    Article  Google Scholar 

  • Lavy, I. (2006). A case study of different types of arguments emerging from exploration in an interactive computerized environment. Journal of Mathematical Behavior, 25(2), 153–169.

    Article  Google Scholar 

  • Lou, Y., Abrami, P. C., & d’Apollonia, S. (2001). Small group and individual learning with technology: A meta-analysis. Review of Educational Research, 71(3), 449–521.

    Article  Google Scholar 

  • Lowe, K. L., & Schnotz, W. (2014). Animation principles in multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 515–546). Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • Mayer, R. E. (2014a). The Cambridge handbook of multimedia learning. Cambridge: Cambridge University Press.

    Book  Google Scholar 

  • Mayer, R. E. (2014b). Principles based on social cues in multimedia learning: Personalization, voice, image, and embodiment. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 345–368). Cambridge: Cambridge University Press.

    Chapter  Google Scholar 

  • Mayer, R. E. (2014c). Cognitive theory of multimedia leraning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 43–71). Cambridge: Cambridge University Press.

    Chapter  Google Scholar 

  • Mayer, R. E., & Chandler, P. (2001). When learning is just a click away: Does simple user interaction foster deeper understanding of multimedia messages? Journal of Educational Psychology, 93(2), 390–397.

    Article  Google Scholar 

  • Mayer, R. E., Fennell, S., Farmer, L., & Campbell, J. (2004). A personalization effect in multimedia learning: Students learn better when words are in conversational style rather than formal style. Journal of Educational Psychology, 96(2), 389–395.

    Article  Google Scholar 

  • Mayer, R. E., & Pilegard, C. (2014). Principles for managing essential processing in multimedia learning: Segmenting, pretraining, and modality principles. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 316–344). Cambridge: Cambridge University Press.

    Chapter  Google Scholar 

  • Moos, D. C., & Bonde, C. (2016). Flipping the classroom. Embedding self-regulated learning prompts in videos. Technology, Knowledge and Learning, 21(2), 225–242.

    Article  Google Scholar 

  • Neuman, Y., & Schwarz, B. (1998). Is self-explanation while solving problems helpful? The case of analogical problem-solving. British Journal of Educational Psychology, 68(1), 15–24.

    Article  Google Scholar 

  • Paas, F., van Gog, T., & Sweller, J. (2010). Cognitive load theory: New conceptualizations, specifications, and integrated research perspectives. Educational Psychology Review, 22(2), 115–121.

    Article  Google Scholar 

  • Paivio, A. (1986). Mental representations: A dual coding approach. New York: Oxford University Press.

    Google Scholar 

  • Pinkernell, G., & Schacht, F. (Hrsg.). (2018). Digitales Lernen im Mathematikunterricht: Arbeitskreis Mathematikunterricht und digitale Werkzeuge in der GDM in der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik - Herbsttagung vom 22. bis 24. September 2017 an der Pädagogischen Hochschule Heidelberg. Hildesheim: Franzbecker.

    Google Scholar 

  • Rach, S., & Heinze, A. (2013). Welche Studierenden sind im ersten Semester erfolgreich? Zur Rolle von Selbsterklärungen beim Mathematiklernen in der Studieneingangsphase. Journal für Mathematik-Didaktik, 34(1), 121–147.

    Article  Google Scholar 

  • Ramm, G., Adamsen, C., & Neubrand, M. (Hrsg.). (2006). PISA 2003. Dokumentation der Erhebungsinstrumente. Münster: Waxmann.

    Google Scholar 

  • Renkl, A. (1997). Learning from worked-out examples: A study on individual differences. Cognitive Science, 21(1), 1–29.

    Article  Google Scholar 

  • Renkl, A. (2005). The worked-out examples principle in multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 229–245). Cambridge: Cambridge University Press.

    Chapter  Google Scholar 

  • Renkl, A., Schworm, S., & Hilbert, T. S. (2004). Lernen aus Lösungsbeispielen: Eine effektive, aber kaum genutzte Möglichkeit, Unterricht zu gestalten. In M. Prenzel & J. Doll (Hrsg.), Bildungsqualität von Schule (S. 77–92). Münster: Waxmann.

    Google Scholar 

  • Rheinberg, F., Vollmeyer, R., & Burns, B. D. (2001). FAM: Ein Fragebogen zur Erfassung aktueller Motivation in Lern- und Leistungssituationen. Diagnostica, 47(2), 57–66.

    Article  Google Scholar 

  • Salle, A. (2014). Arbeitsverhalten und Argumentationsprozesse beim Lernen mit interaktiven animierten Lösungsbeispielen. Dissertation, Springer Spektrum, Wiesbaden.

    Google Scholar 

  • Salle, A., Schumacher, S., & Hattermann, M. (Hrsg.). (2021). Mathematiklernen mit digitalen Medien - Das Projekt mamdim. Berlin: Springer Spektrum.

    Google Scholar 

  • Scheiter, K., Gerjets, P., & Catrambone, R. (2006). Making the abstract concrete: Visualizing mathematical solution procedures. Computers in Human Behavior, 22(1), 9–25.

    Article  Google Scholar 

  • Scheiter, K., Gerjets, P., & Schuh, J. (2010). The acquisition of problem-solving skills in mathematics: How animations can aid understanding of structural problem features and solution procedures. Instructional Science, 38(5), 487–502.

    Article  Google Scholar 

  • Schmidt-Weigand, F. (2006). Dynamic visualizations in multimedia learning: The Influence of verbal explanations on visual attention, cognitive load and learning outcome. Dissertation, Justus-Liebig-Universität, Gießen.

    Google Scholar 

  • Schräder-Naef, R. (1992). Besser Lernen lernen. Weinheim: Beltz.

    Google Scholar 

  • Schumacher, S. (2017). Lehrerprofessionswissen im Kontext beschreibender Statistik. Entwicklung und Aufbau eines Testinstrumentes BeST Teacher mit ausgewählten Analysen. Dissertation, Springer Spektrum, Berlin.

    Google Scholar 

  • Schwanzer, A. D., Trautwein, U., Lüdtke, O., & Sydow, H. (2005). Entwicklung eines Instruments zur Erfassung des Selbstkonzepts junger Erwachsener. Diagnostica, 51(4), 183–194.

    Article  Google Scholar 

  • Slavin, R. E. (2000). Cooperative learning. Theory, research, and practice (Aufl. 2). Boston: Allyn and Bacon.

    Google Scholar 

  • Stark, R., & Krause, U.-M. (2009). Effects of reflection prompts on learning outcomes and learning behaviour in statistics education. Learning Environments Research, 12(3), 209–223.

    Article  Google Scholar 

  • Stark, R., Tyroller, M., Krause, U.-M., & Mandl, H. (2008). Effekte einer metakognitiven Promptingmaßnahme beim situierten, beispielbasierten Lernen im Bereich Korrelationsrechnung. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 22(1), 59–71.

    Article  Google Scholar 

  • Steinbring, H. (2015). Mathematical interaction shaped by communication, epistemological constraints and enactivism. ZDM, 47(2), 281–293.

    Article  Google Scholar 

  • Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257–285.

    Article  Google Scholar 

  • Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty and instructional design. Learning and Instruction, 4(4), 295–312.

    Article  Google Scholar 

  • Thillmann, H., Künsting, J., Wirth, J., & Leutner, D. (2009). Is it merely a question of ’what’ to prompt or also ’when’ to prompt? Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 23(2), 105–115.

    Article  Google Scholar 

  • Tindall-Ford, S., Chandler, P., & Sweller, J. (1997). When two sensory modes are better than one. Journal of Experimental Psychology: Applied, 3(4), 257–287.

    Google Scholar 

  • Tversky, B., Morrison, J. B., & Betrancourt, M. (2002). Animation: Can it facilitate? International Journal of Human–Computer Studies, 57(4), 247–262.

    Article  Google Scholar 

  • Wong, R. M. F., Lawson, M. J., & Keeves, J. (2002). The effects of self-explanation training on students’ problem solving in high-school mathematics. Learning and Instruction, 12(2), 233–262.

    Article  Google Scholar 

  • Wylie, R., & Chi, M. T. H. (2014). The self-explanation principle in multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 413–432). Cambridge: Cambridge University Press.

    Chapter  Google Scholar 

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Danksagung

Das Projekt mamdim wurde unter der Fördernummer 01PB14011 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanziert und hatte eine Laufzeit vom 1. Januar 2015 bis 30. April 2018.

Author information

Authors and Affiliations

  1. Technische Universität Braunschweig, Fakultät für Geistes- und Erziehungswissenschaft, Institut für Didaktik der Mathematik und Elementarmathematik, Braunschweig, Deutschland

    Mathias Hattermann

  2. Universität Osnabrück, Institut für Mathematik, Osnabrück, Deutschland

    Alexander Salle

  3. Hochschule Offenburg, Fakultät für Betriebswirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen, Gengenbach, Deutschland

    Mathias Bärtl

  4. Hochschule Pforzheim, Fakultät für Technik, Pforzheim, Deutschland

    Ralph Hofrichter

Authors
  1. Mathias Hattermann
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  2. Alexander Salle
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  3. Mathias Bärtl
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  4. Ralph Hofrichter
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Corresponding author

Correspondence to Mathias Hattermann .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Institut für Mathematik, Universität Paderborn, Paderborn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland

    Rolf Biehler

  2. Institut für Mathematik, Universität Kassel, Kassel, Hessen, Deutschland

    Andreas Eichler

  3. Didaktik der Mathematik und Physik, Leibniz Universität Hannover, Hannover, Niedersachsen, Deutschland

    Reinhard Hochmuth

  4. Institut für Algebra und Geometrie, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Sachsen-Anhalt, Deutschland

    Stefanie Rach

  5. Institut für Humanwissenschaften, Universität Paderborn, Paderborn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland

    Niclas Schaper

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Hattermann, M., Salle, A., Bärtl, M., Hofrichter, R. (2021). Instruktionale Texte und Lernvideos – Konzeption und Evaluation zweier multimedialer Lernformate. In: Biehler, R., Eichler, A., Hochmuth, R., Rach, S., Schaper, N. (eds) Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62854-6_17

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