Thillmann, Hubertina:
Selbstreguliertes Lernen durch Experimentieren : von der Erfassung zur Förderung
Duisburg, Essen, 2007
2007Dissertation
ErziehungswissenschaftenSoziologie, SozialwissenschaftenFakultät für Bildungswissenschaften » Institut für Psychologie » Lehr-Lernpsychologie
Titel:
Selbstreguliertes Lernen durch Experimentieren : von der Erfassung zur Förderung
Autor*in:
Thillmann, Hubertina
Akademische Betreuung:
Leutner, DetlevUDE
GND
122012275
LSF ID
10558
ORCID
0000-0001-5308-9094ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
Erscheinungsort:
Duisburg, Essen
Erscheinungsjahr:
2007
Umfang:
212 S. : graph. Darst.
DuEPublico 1 ID
Signatur der UB:
Notiz:
Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2007

Abstract:

Der Ausgangspunkt dieser Arbeit lag im geringen Lernerfolg, der durch das Schülerexperiment erzielt wird (Hofstein & Lunetta, 1982; Hucke & Fischer, 2002). Durch die Konzeptionierung des Schülerexperiments als eine spezielle Form des selbstregulierten Lernens (SRL), nämlich SRL durch Experimentieren, wurden in einem ersten Schritt die Anforderungen dieser Lernform theoretisch hergeleitet. Nach Wirth und Leutner (2006) ist diese Lernform durch die Notwendigkeit zur Regulation innerhalb und zwischen zwei Zielsetzungen gekennzeichnet, nämlich dem Identifizieren neuer Informationen und dem Integrieren neuen Wissens (Wirth, 2004). Während das Identifizieren Gegenstand der Forschung zum Inquiry Learning ist (Klahr & Dunbar, 1988; De Jong & van Joolingen, 1998), ist das Integrieren Gegenstand der Modelle des SRL (Boekaerts, 1999; Schreiber, 1998; Winne & Hadwin, 1998). Durch die Zusammenführung dieser zwei Forschungsrichtungen konnte die Regulation zwischen diesen Zielsetzungen als regulative Anforderung auf der „Makroebene“ und die Regulation innerhalb der jeweiligen Zielsetzung als regulative Anforderung auf der „Mikroebene“ beschrieben werden, die sich aus dem Zusammenspiel zwischen dem Strategiewissen und der Strategienutzung ergibt. Vor diesem theoretischen Hintergrund erfolgte die Erfassung der lernrelevanten Komponenten und Prozesse des SRL durch Experimentieren. Dazu wurden auf der Basis der computerbasierten Lernumgebung Auftrieb in Flüssigkeiten verhaltensbasierte Maße für die Nutzung von Strategien des Identifizierens und des Integrierens entwickelt. Zudem wurde ein Test zur Erfassung des Strategiewissens im Bereich Experimentieren entwickelt. Während die Struktur des Tests analog zur Struktur bestehender Tests zum Strategiewissen im Bereich Lesen (Schlagmüller & Schneider, 2007) und im Bereich Mathematik (Ramm et al., 2006) angelegt wurde, orientiert sich der Inhalt des Tests an den beiden Zielsetzungen des SRL durch Experimentieren, dem strategischen Identifizieren und Integrieren. Anhand dieser Instrumente war es nun möglich, die theoretischen Annahmen über die Anforderungen empirisch zu überprüfen. In einer korrelativen Studie zeigte sich, dass SchülerInnen der Sekundarstufe I über strategisches Wissen zum Experimentieren verfügen, dieses aber nur selten spontan nutzen. Darüber hinaus zeigte sich, dass es von der aktuellen Motivation der SchülerInnen abhängt, ob sie ihr vorhandenes Strategiewissen in der Lernsituation nutzen. In einer experimentellen Studie wurde schließlich eine theoretisch hergeleitete adäquate Förderung des SRL durch Experimentieren evaluiert. Hierzu wurden metakognitive Prompts als geeignete Maßnahme erachtet, die selbständige metakognitive Regulation des Lernens zu fördern (Bannert, 2003; Lin & Lehman, 1999). Vor dem Hintergrund des zuvor erfassten optimalen Verlaufs der Lernprozessregulation konnte bestätigt werden, dass eine zeitliche Anpassung der Darbietung metakognitiver Prompts zum Identifizieren und zum Integrieren gemäß dem optimalen Verlauf der Lernprozessregulation einen positiven Effekt auf den Lernerfolg hat. Zudem zeigte sich, dass die Darbietung metakognitiver Prompts während des Lernprozesses einen positiven Effekt auf die Nutzung der Strategie zum Identifizieren, nicht jedoch der Strategie zum Integrieren hatte. Zusammenfassend konnte in dieser Arbeit gezeigt werden, dass eine theoretische Herleitung der zentralen Anforderungen einer Lernform und eine darauf aufbauende Erfassung der Kenntnisse und Fähigkeiten der Lernenden die Entwicklung einer adäquaten und effektiven Fördermaßnahme ermöglicht. Referenzen Bannert, M. (2003). Effekte metakognitiver Lernhilfen auf den Wissenserwerb in vernetzten Lernumgebungen. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 17, 13-25. Boekaerts, M. (1999). Self-regulated learning: Where are we today. International Journal of Educational Research, 31, 445-457. De Jong, T. & van Joolingen, W.R. (1998). Scientific discovery learning with computer simulations of conceptual domains. Review of Educational Research, 68, 179-201. Hofstein, A. & Lunetta, V.M. (1982). The role of the laboratory in science teaching: Neglected aspects of research. Review of Educational Research, 52, 201-217. Hucke, L. & Fischer, H.E. (2002). The link of theory and practice in traditional and in computer-based university laboratory experiments. In D. Psillos & H. Niedderer (Eds.), Teaching and learning in the science laboratory - A look on the European project "Labwork in Science Education". Dordrecht: Kluwe Academic Press. Klahr, D. & Dunbar, K. (1988). Dual space search during scientific reasoning. Cognitive Science, 12, 1-48. Lin, X. & Lehman, J.D. (1999). Supporting learning of variable control in a computer-based biology environment: Effects of prompting college students to reflect on their own thinking. Journal of Research in Science Teaching, 36, 837-858. Ramm, G., Prenzel, M., Baumert, J., Blum, W., Lehmann, R., Leutner, D., Neubrand, M., Pekrun, R., Rolff, H.G., Rost, J. & Schiefele, U. (2006) (Hrsg.). PISA 2003: Dokumentation der Erhebungsinstrumente. Münster: Waxmann. Schlagmüller, M. & Schneider, W. (2007). Würzburger Lesestrategie-Wissenstest für die Klassen 7-12 (WLST 7-12). In M. Hasselhorn, H. Marx & W. Schneider (Hrsg.) Deutsche Schultests. Göttingen: Hogrefe. Schreiber, B. (1998). Selbstreguliertes Lernen. Münster: Waxmann. Winne, P.H. & Hadwin, A.F. (1998). Studying as self-regulated learning. In D.J. Hacker, J. Dunlosky & A.C. Graesser (Eds.), Metacognition in education theory and practice (pp. 277-304). Mahwah, NJ: Erlbaum. Wirth, J. (2004). Selbstregulation von Lernprozessen. Münster: Waxmann. Wirth, J. & Leutner, D. (2006). Selbstregulation beim Lernen in interaktiven Lernumgebungen. In F. Mandl & H.F. Friedrich (Hrsg.), Handbuch Lernstrategien. (S. 172-184). Göttingen: Hogrefe. Starting point of this work was the low learning outcome resulting from students’ experimentation (Hofstein & Lunetta, 1982; Hucke & Fischer, 2002). By conceptualizing students’ experimentation as a specific kind of self-regulated learning (SRL), namely SRL by experimentation, it was possible to theoretically derive the requirements of this kind of learning. According to Wirth and Leutner (2006) SRL by experimentation is characterized by the necessity to regulate within and between two aims, namely generating new information and integrating new knowledge (Wirth, 2004). While research on inquiry learning (Klahr & Dunbar, 1988; De Jong & van Joolingen, 1998) focuses on generating new information, models of SRL (Boekaerts, 1999; Schreiber, 1998; Winne & Hadwin, 1998) focus on integrating new knowledge. By combining these two theoretical approaches it was possible to describe the regulation between these two aims as the regulative requirement on the „macro-level“ and the regulation within each aim as the regulative requirement on the „micro-level“, the latter resulting from an interplay between strategy knowledge and strategy use. Based on this theoretical background the relevant components and processes of SRL by experimentation were assessed. Within the computer-based learning environment “buoyancy in fluids” behavior-based measures were developed in order to assess the use of strategies for generating and integrating. Additionally, a strategy knowledge test about strategies for experimentation was developed in order to assess the knowledge about strategies for generating and integrating. While the test structure is analogous to existing strategy knowledge tests in the field of reading (Schlagmüller & Schneider, 2007) and mathematics (Ramm et al., 2006), the content of this test is directed at strategic generating and integrating. With these instruments it was possible to test the theoretical assumptions about requirements of SRL by experimentation empirically. A correlation study revealed that students from grades eight to ten have strategy knowledge, but rarely use it spontaneously. Additionally results show that it depends on students’ current motivation, if they make use of their strategy knowledge during learning. Finally, in an experimental study a theoretical based adequate support method for SRL by experimentation was evaluated. Metacognitive prompts were regarded as an adequate means to foster autonomous metacognitive regulation of the learning process (Bannert, 2003; Lin & Lehman, 1999). Results showed that presenting prompts to generate and prompts to integrate according to a theoretically derived and empirically confirmed optimal course of learning regulation had a positive effect on learning outcome. Results also revealed that presenting metacognitive prompts during the learning process instead of before has a positive effect on using a strategy for generating, but not for integrating. In sum this work shows that theoretically deriving the central requirements of a specific kind of learning and empirically assessing learners’ competencies based upon this model can facilitate the development of adequate and effective support. References Bannert, M. (2003). Effekte metakognitiver Lernhilfen auf den Wissenserwerb in vernetzten Lernumgebungen. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 17, 13-25. Boekaerts, M. (1999). Self-regulated learning: Where are we today. International Journal of Educational Research, 31, 445-457. De Jong, T. & van Joolingen, W.R. (1998). Scientific discovery learning with computer simulations of conceptual domains. Review of Educational Research, 68, 179-201. Hofstein, A. & Lunetta, V.M. (1982). The role of the laboratory in science teaching: Neglected aspects of research. Review of Educational Research, 52, 201-217. Hucke, L. & Fischer, H.E. (2002). The link of theory and practice in traditional and in computer-based university laboratory experiments. In D. Psillos & H. Niedderer (Eds.), Teaching and learning in the science laboratory - A look on the European project "Labwork in Science Education". Dordrecht: Kluwe Academic Press. Klahr, D. & Dunbar, K. (1988). Dual space search during scientific reasoning. Cognitive Science, 12, 1-48. Lin, X. & Lehman, J.D. (1999). Supporting learning of variable control in a computer-based biology environment: Effects of prompting college students to reflect on their own thinking. Journal of Research in Science Teaching, 36, 837-858. Ramm, G., Prenzel, M., Baumert, J., Blum, W., Lehmann, R., Leutner, D., Neubrand, M., Pekrun, R., Rolff, H.G., Rost, J. & Schiefele, U. (2006) (Hrsg.). PISA 2003: Dokumentation der Erhebungsinstrumente. Münster: Waxmann. Schlagmüller, M. & Schneider, W. (2007). Würzburger Lesestrategie-Wissenstest für die Klassen 7-12 (WLST 7-12). In M. Hasselhorn, H. Marx & W. Schneider (Hrsg.) Deutsche Schultests. Göttingen: Hogrefe. Schreiber, B. (1998). Selbstreguliertes Lernen. Münster: Waxmann. Winne, P.H. & Hadwin, A.F. (1998). Studying as self-regulated learning. In D.J. Hacker, J. Dunlosky & A.C. Graesser (Eds.), Metacognition in education theory and practice (pp. 277-304). Mahwah, NJ: Erlbaum. Wirth, J. (2004). Selbstregulation von Lernprozessen. Münster: Waxmann. Wirth, J. & Leutner, D. (2006). Selbstregulation beim Lernen in interaktiven Lernumgebungen. In F. Mandl & H.F. Friedrich (Hrsg.), Handbuch Lernstrategien