Skip to main content
Log in

Förderung von Konzeptverständnis und Repräsentationskompetenz durch Tablet-PC-gestützte Videoanalyse

Empirische Untersuchung der Lernwirksamkeit eines digitalen Lernwerkzeugs im Mechanikunterricht der Sekundarstufe 2

  • Original Paper
  • Published:
Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

In diesem Artikel werden die Ergebnisse einer Studie zur Untersuchung der Lernwirksamkeit des Einsatzes der Tablet-PC-gestützten Videoanalyse von Bewegungen im Themenbereich Mechanik des Physikunterrichts der Sekundarstufe 2 vorgestellt. Nach der Darstellung des Forschungsbedarfs im Bereich digital gestützter Lehr-Lernprozesse wird der aktuelle Forschungsstand analysiert und Möglichkeiten der Messmethode Videoanalyse zur Gestaltung von innovativen Lehr-Lernprozessen im Themenfeld Mechanik aufgezeigt. Die Cognitive Load Theory (CLT) und die Kognitive Theorie multimedialen Lernens (CTML) liefern den theoretischen Rahmen zur Ableitung von Hypothesen, deren Gültigkeit in einer quasi-experimentellen Feldstudie im Prä-Posttest-Design mit Kontroll- und Interventionsgruppen empirisch untersucht wurde. Die Studie inkludiert zwei essenzielle Themengebiete der Mechanik, die „Gleichförmige Bewegung“ (\(\textit{N}=109\) matched samples) und die „Beschleunigte Bewegung“ (\(\textit{N}=70\) matched samples). Die Ergebnisse belegen eine signifikant höhere Lernleistung bezogen auf das physikalische Konzeptverständnis durch den Einsatz der Tablet-PC-gestützten Videoanalyse im Vergleich zu traditionellem Unterricht in beiden Themengebieten, wobei der größere Effekt beim kognitiv anspruchsvolleren Thema „Beschleunigte Bewegung“ vorliegt (\(\textit{p}<10^{-3}\), Effektstärke \(\textit{d}=0,92\)).

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5

Notes

  1. Für diese Arbeit wurde die Applikation „Viana“ verwendet. Eine ausführliche Beschreibung der Applikation ist bei Becker et al. (2018a) zu finden. Die Applikation ist kostenlos für iOS unter https://goo.gl/4RWv8g erhältlich.

  2. Für diese Arbeit wurde die Applikation „Graphical Analysis“ von Vernier verwendet. Die Applikation ist kostenlos erhältlich unter https://bit.ly/2JkEml1 (für iOS und Android).

  3. Eine fehlende Angabe zum Geschlecht.

  4. Eine fehlende Angabe zum Geschlecht.

  5. vgl. Bortz und Schuster (2010), S. 130 ff.

  6. Möglicher Wertebereich von 1: geringe Belastung bis 6: hohe Belastung.

  7. Die Einordnung der Effektstärke und die Festlegung des \(\beta\)-Fehler-Niveaus folgt Cohen (1988), S. 56, 285–288.

Literatur

  • Becker, S., Klein, P., & Kuhn, J. (2016). Video analysis on tablet computers to investigate effects of air resistance. The Physics Teacher, 54(7), 440–441.

    Google Scholar 

  • Becker, S., Klein, P., Kuhn, J., & Wilhelm, T. (2018a). Viana analysiert Bewegungen. Physik in unserer Zeit, 49(1), 46–47.

    Google Scholar 

  • Becker, S., Thees, M., & Kuhn, J. (2018b). The dynamics of the magnetic linear accelerator examined by video motion analysis. The Physics Teacher, 56(7), 484–485.

    Google Scholar 

  • Beichner, R. (1994). Testing student interpretation of kinematics graphs. American Journal of Physics, 62(8), 750–762.

    Google Scholar 

  • Beichner, R. J. (1998). The impact of video motion analysis on kinematics graph interpretation skills. American Journal of Physics, 64, 1272–1277.

    Google Scholar 

  • BMBF (2016). Strategie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung „Bildungsoffensive für die digitale Wissensgesellschaft“. https://www.bmbf.de/files/Bildungsoffensive_fuer_die_digitale_Wissensgesellschaft.pdf

    Google Scholar 

  • Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer Berlin Heidelberg: Springer-Lehrbuch.

    Google Scholar 

  • Boyd, A., & Rubin, A. (1996). Interactive video: a bridge between motion and math. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 1(1), 57–93.

    Google Scholar 

  • Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2011). E‑learning and the science of instruction (3. Aufl.). San Francisco: Proven Guidelines for Consumers and Designers of Multimedia Learning.

    Google Scholar 

  • Clark, R. E., & Sugrue, B. M. (1988). Research on instructional media, 1978–1988. Educational Media and Technology Yearbook, 14, 19–36.

    Google Scholar 

  • De Cock, M. (2012). Representation use and strategy choice in physics problem solving. Physical Review Special Topics – Physics Education Research, 8(2), 10–15.

    Google Scholar 

  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences second edition (2. Aufl.). Hillsdale, N.J.: Lawrence Erlbaum.

    Google Scholar 

  • Ding, L., & Beichner, R. (2009). Approaches to data analysis of multiple-choice questions. Physical Review Special Topics – Physics Education Research, 5(2), 20103.

    Google Scholar 

  • Hake, R. R. (1998). Interactive-engagement versus traditional methods: a six-thousand-student survey of mechanics test data for introductory physics courses. American Journal of Physics, 66(1), 64–74.

    Google Scholar 

  • Hart, S. (2007). Nasa-task load index (nasa tlx). Human Factors and Ergonomic Society, 52, 904–908.

    Google Scholar 

  • Hart, S., & Staveland, L. (1988). Development of nasa-tlx (task load index): results of empirical and theoretical research. Human Mental Workload, 52, 139–183.

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

  • Hochberg, K., Kuhn, J., & Müller, A. (2018). Using smartphones as experimental tools—effects on interest, curiosity, and learning in physics education. Journal of Science Education and Technology, 27(5), 385–403. https://doi.org/10.1007/s10956-018-9731-7

    Article  Google Scholar 

  • Hockicko, P., Trpišová, B., & Ondruš, J. (2014). Correcting students’ misconceptions about automobile braking distances and video analysis using interactive program tracker. Journal of Science Education and Technology, 23(6), 763–776.

    Google Scholar 

  • Hubber, P., Tytler, R., & Haslam, F. (2010). Teaching and learning about force with a representational focus: pedagogy and teacher change. Research in Science Education, 40(1), 5–28.

    Google Scholar 

  • Jackman, H. (1999). Improving conceptual understanding of physics with technology. Research experience for undergraduates

    Google Scholar 

  • Kanim, S. E., & Subero, K. (2010). Introductory labs on the vector nature of force and acceleration. American Journal of Physics, 78(5), 461–466.

    Google Scholar 

  • Klein, P., Gröber, S., Kuhn, J., & Müller, A. (2013). Video analysis of projectile motion using tablet computers as experimental tools. Physics Education, 49(1), 37–40.

    Google Scholar 

  • Klein, P., Gröber, S., Kuhn, J., & Müller, A. (2014). Mobile Videoanalyse mit Tablets am Beispiel des freien Falls mit Luftreibung. Praxis der Naturwissenschaften – Physik in der Schule, 63(5), 33–35.

    Google Scholar 

  • Klein, P., Kuhn, J., & Müller, A. (2018). Förderung von Repräsentationskompetenz und Experimentbezug in den vorlesungsbegleitenden Übungen zur Experimentalphysik. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 24(1), 17–34. https://doi.org/10.1007/s40573-018-0070-2

    Article  Google Scholar 

  • Klein, P., Müller, A., & Kuhn, J. (2017). Assessment of representational competence in kinematics. Physical Review Physics Education Research, 13(1), 10132.

    Google Scholar 

  • KMK (2016). Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“. https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/PresseUndAktuelles/2018/Digitalstrategie_2017_mit_Weiterbildung.pdf

    Google Scholar 

  • Kohl, P. B., Rosengrant, D., & Finkelstein, N. D. (2007). Strongly and weakly directed approaches to teaching multiple representation use in physics. Physical Review Special Topics – Physics Education Research, 3(1), 481–410.

    Google Scholar 

  • Krendl, K. A., & Broihier, M. (1992). Student responses to computers: a longitudinal study. Journal of Educational Computing Research, 8(2), 215–227.

    Google Scholar 

  • Krüger, D., Parchmann, I., & Schecker, H. (2013). Methoden in der naturwissenschafts- didaktischen Forschung. Berlin Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Kuhn, J., & Vogt, P. (2015).  Smartphone & Co. in Physics Education: Effects of Learning with New Media Experimental Tools in Acoustics. In W. Schnotz, A. Kauertz, H. Ludwig, A. Müller & J. Pretsch (Eds.), Multidisciplinary Research on Teaching and Learning (pp. 253-269). Basingstoke, UK: Palgrave Macmillan.

    Google Scholar 

  • Kulik, C. L. C., & Kulik, J. (1991). Effectivenessof computer-based instruction. An Updated Analysis, 7, 75–94.

    Google Scholar 

  • Leppink, J., Paas, F., van der Vleuten, C. P. M., van Gog, T., & van Merriënboer, J. J. G. (2013). Development of an instrument for measuring different types of cognitive load. Behav Res Methods, 45(4), 1058–1072.

    Google Scholar 

  • Lichtenberger, A., Wagner, C., Hofer, S. I., Stern, E., & Vaterlaus, A. (2017). Validation and structural analysis of the kinematics concept test. Physical Review Physics Education Research, 13(1), 10115.

    Google Scholar 

  • Magis, D., & Facon, B. (2011). Angoff’s delta method revisited: improving DIF detection under small samples. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 65(2), 302–321.

    Google Scholar 

  • Mayer, R. (1999). Multimedia aids to problem-solving transfer. International Journal of Educational Research, 31, 611–624.

    Google Scholar 

  • Mayer, R. (2003). The promise of multimedia learning: using the same instructional design methods across different media. Learning and Instruction, 13, 125–139.

    Google Scholar 

  • Mayer, R. (2005). Cognitive theory of multimedia learning. Bd. 31. Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • Mayer, R., & Moreno, R. (2003). Nine ways to reduce cognitive load in multimedia learning. Educational psychologist, 38, 43–52.

    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.

    Google Scholar 

  • Mayer, R. E., & Pilegard, C. (2014). Cambridge handbooks in psychology (S. 316–344). Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • van Merriënboer, J. J. G., & Sweller, J. (2005). Cognitive load theory and complex learning: recent developments and future directions. Educational Psychology Review, 17(2), 147–177.

    Google Scholar 

  • Moreno, R., & Mayer, R. E. (1999). Cognitive principles of multimedia learning: the role of modality and contiguity. Journal of Educational Psychology, 91, 358–368.

    Google Scholar 

  • Noyes, J., & Garland, K. (2006). Explaining students’attitudes toward books and computers. Computers in Human Behavior, 22(3), 351–363.

    Google Scholar 

  • Paas, F., Renkl, A., & Sweller, J. (2003). Cognitive load theory and instructional design. Recent developments, 38(1), 1–4.

    Google Scholar 

  • Pappas, J., Koleza, E., Rizos, J., & Skordoulis, C. (2002). Using interactive digital video and motion analysis to bridge abstract mathematical notions with concrete everyday experience. Second International Conference on the Teaching of Mathematics, Hersonissos. (S. 1–9).

    Google Scholar 

  • Pundak, D., & Rozner, S. (2007). Empowering engineering college staff to adopt active learning methods. Journal of Science Education and Technology, 17(2), 152–163.

    Google Scholar 

  • Rittle-Johnson, B., Siegler, R. S., & Alibali, M. W. (2001). Developing conceptual understanding and procedural skill in mathematics: an iterative process. Journal of Educational Psychology, 93(2), 346–362.

    Google Scholar 

  • Rodrigues, S., Pearce, J., & Livett, M. (2010). Using video analysis or data loggers during practical work in first year physics. Educational Studies, 27(1), 31–43.

    Google Scholar 

  • Rosengrant, D., Van Heuvelen, A., & Etkina, E. (2009). Do students use and understand free-body diagrams? Physical Review Special Topics – Physics Education Research, 5(1), 81–13.

    Google Scholar 

  • Sung, Y. T., Chang, K. E., & Liu, T. C. (2016). The effects of integrating mobile devices with teaching and learning on students’ learning performance: a meta-analysis and research synthesis. Computers & Education, 94, 252–275.

    Google Scholar 

  • Sutopo, W. B. (2014). Impact of a representational approach on students’ reasoning and conceptual understanding in learning mechanics. International Journal of Science and Mathematics Education, 12, 741–765.

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

  • Sweller, J., & Chandler, P. (1994). Why some material is difficult to learn. Cogntition and Instruction, 12(3), 185–233.

    Google Scholar 

  • Thees, M., Becker, S., Rexigel, E., Cullman, N., & Kuhn, J. (2018). Coupled pendulums on a clothesline. The Physics Teacher, 56(6), 404–405.

    Google Scholar 

  • Vosniadou, S. (2007). Conceptual change and education. Human Development, 50(1), 47–54.

    Google Scholar 

  • Wee, L. K., Chew, C., Goh, G. H., Tan, S., & Lee, T. L. (2012). Using tracker as a pedagogical tool for understanding projectile motion. Physics Education, 47(4), 448–455.

    Google Scholar 

  • Wee, L. K., Tan, K. K., Leong, T. K., & Tan, C. (2015). Using tracker to understand ‘toss up’ and free fall motion: a case study. Physics Education, 50(4), 436–442. https://doi.org/10.1088/0031-9120/50/4/436

    Article  Google Scholar 

  • Zollman, D., & Escalada, L. (1996). Applications of interactive digital video in a physics classroom. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 5(1), 73–97.

    Google Scholar 

Download references

Danksagung

Unser Dank gilt allen beteiligten Lehrkräften sowie Schülerinnen und Schülern, deren Bereitschaft zur Mitwirkung die Durchführung der Studie erst ermöglicht hat.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Sebastian Becker.

Anhang

Anhang

Übersicht Leistungstest-Items

 

Tab. 7 Leistungstest Gleichförmige Bewegung

 

Tab. 8 Leistungstest Beschleunigte Bewegung

Übersicht von der Leistungsanalyse ausgeschlossener Items

 

Tab. 9 Ausgeschlossene Items Gleichförmige Bewegung

 

Tab. 10 Ausgeschlossene Items Beschleunigte Bewegung

Items zur Beurteilung des Lehrkraftverhaltens

 

Abb. 6
figure 6

Items zur Einschätzung des Lehrkraftverhaltens in der Experimentierphase (oben) und der Übungsphase (unten)

Items zur Beurteilung der empfundenen kognitiven Belastung

 

Abb. 7
figure 7

Items zur Einschätzung der empfundenen kognitiven Belastung in der Experimentierphase (oben) und der Übungsphase (unten)

Items zur Beurteilung der empfundenen Belastung durch Medium und Lern-Applikationen

 

Abb. 8
figure 8

Items zur Einschätzung der empfundenen Belastung durch Medium und Lern-Applikationen in der Experimentierphase (oben) und der Übungsphase (unten)

Übersicht Resultate Kovarianzanalyse

 

Tab. 11 Kovarianzanalyse der Leistungsdaten

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Becker, S., Klein, P., Gößling, A. et al. Förderung von Konzeptverständnis und Repräsentationskompetenz durch Tablet-PC-gestützte Videoanalyse. ZfDN 25, 1–24 (2019). https://doi.org/10.1007/s40573-019-00089-4

Download citation

  • Received:

  • Accepted:

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s40573-019-00089-4

Schlüsselwörter

Navigation