TY - THES A1 - Akakpo, Martin Gameli T1 - The influence of learner characteristics on interactions to seek and share information in e-learning: A media psychology perspective T1 - Der Einfluss von Lernendenmerkmale auf die Interaktionen zur Suche und zum Austausch von Informationen im E-Learning: Eine medienpsychologische Perspektive N2 - Research on the deployment and use of technology to assist learning has seen a significant rise over the last decades (Aparicio et al., 2017). The focus on course quality, technology, learning outcome and learner satisfaction in e-learning has led to insufficient attention by researchers to individual characteristics of learners (Cidral et al., 2017 ; Hsu et al., 2013). The current work aims to bridge this gap by investigating characteristics identified by previous works and backed by theory as influential individual differences in e-learning. These learner characteristics have been suggested as motivational factors (Edmunds et al., 2012) in decisions by learners to interact and exchange information (Luo et al., 2017). In this work e-learning is defined as interaction dependent information seeking and sharing enabled by technology. This is primarily approached from a media psychology perspective. The role of learner characteristics namely, beliefs about the source of knowledge (Schommer, 1990), learning styles (Felder & Silverman, 1988), need for affect (Maio & Esses, 2001), need for cognition (Cacioppo & Petty, 1982) and power distance (Hofstede, 1980) on interactions to seek and share information in e-learning are investigated. These investigations were shaped by theory and empirical lessons as briefly mentioned in the next paragraphs. Theoretical support for investigations is derived from the technology acceptance model(TAM) by psychologist Davis (1989) and the hyper-personal model by communication scientist Walther (1996). The TAM was used to describe the influence of learner characteristics on decisions to use e-learning systems (Stantchev et al., 2014). The hyper-personal model described why computer-mediated communication thrives in e-learning (Kaye et al., 2016) and how learners interpret messages exchanged online (Hansen et al., 2015). This theoretical framework was followed by empirical reviews which justified the use of interaction and information seeking-sharing as key components of e-learning as well as the selection of learner characteristics. The reviews provided suggestions for the measurement of variables (Kühl et al., 2014) and the investigation design (Dascalau et al., 2015). Investigations were designed and implemented through surveys and quasi experiments which were used for three preliminary studies and two main studies. Samples were selected from Germany and Ghana with same variables tested in both countries. Hypotheses were tested with interaction and information seeking-sharing as dependent variables while beliefs about the source of knowledge, learning styles, need for affect, need for cognition and power distance were independent variables. Firstly, using analyses of variance, the influence of beliefs about the source of knowledge on interaction choices of learners was supported. Secondly, the role of need for cognition on interaction choices of learners was supported by results from a logistic regression. Thirdly, results from multiple linear regressions backed the influence of need for cognition and power distance on information seeking-sharing behaviour of learners. Fourthly, the relationship between need for affect and need for cognition was supported. The findings may have implications for media psychology research, theories used in this work, research on e-learning, measurement of learner characteristics and the design of e-learning platforms. The findings suggest that, the beliefs learners have about the source of knowledge, their need for cognition and their power distance can influence decisions to interact and seek or share information. The outlook from reviews and findings in this work predicts more research on learner characteristics and a corresponding intensity in the use of e-learning by individuals. It is suggested that future studies investigate the relationship between learner autonomy and power distance. Studies on inter-cultural similarities amongst e-learners in different populations are also suggested. N2 - Forschungsbemühungen zur Bereitstellung und die Nutzung von Technologien zur Unterstützung des Lernens nahm in den letzten Jahrzehnten erheblich zu (Aparicio et al., 2017). Der Fokus auf Kursqualität, Technologie, Lernergebnisse und Zufriedenheit der Lernenden im E-Learning führte dazu, dass die Forschenden den individuellen Eigenschaften der Lernenden nicht genügend Aufmerksamkeit schenkten (Cidral et al., 2017; Hsu et al., 2013). Die vorliegende Arbeit ist bestrebt, diese Lücke zu schließen. Sie untersucht Lernendenmerkmale, die in früheren Arbeiten identifiziert und theoretisch als einflussreiche individuelle Unterschiede beim E-Learning unterstrichen wurden. Diese Eigenschaften des Lernenden wurden als Motivationsfaktoren (Edmunds et al., 2012) in Entscheidungen des Lernenden bei Interaktion mit und zum Austausch von Informationen vorgeschlagen (Luo et al., 2017). In der vorliegenden Arbeit wird E-Learning definiert als Informationssuche und -austausch, der durch Technologie ermöglicht wird und auf Interaktionen basiert. Diese Ideen werden vor allem aus medienpsychologischer Sicht angegangen. Die Rolle der Merkmale des Lernenden, nämlich seine jeweiligen Überzeugungen über die Quelle des Wissens (Schommer, 1990), Lernstile (Felder & Silverman, 1988), Bedürfnis nach Zuwendung (Maio & Esses, 2001), Erkenntnisdrang (Cacioppo & Petty, 1982) und Machtdistanz (Hofstede, 1980) werden bzgl. der Interaktionen, die zur Suche und zum Austausch von Informationen dienen, untersucht. Diese Untersuchungen berücksichtigen theoretische Annahmen und empirische Erkenntnisse, die hier kurz skizziert werden. Das ‚Technology Acceptance Model‘ (TAM) des Psychologen Davis (1989) und das ‚Hyper-Personal Model‘ des Kommunikationswissenschaftlers Walther (1996) liegen den durchgeführten Untersuchungen zugrunde. Mit dem TAM wurde der Einfluss der Eigenschaften eines Lernenden auf Entscheidungen zur Verwendung von E-Learning-Systemen erklärt (Stantchev et al., 2014). Das ‚Hyper-Personal Model‘ skizzierte Ursachen, warum computervermittelte Kommunikation im E-Learning gelingt (Kaye et al., 2016) und wie Lernende online ausgetauschte Nachrichten interpretieren (Hansen et al., 2015). Diesem theoretischen Rahmen folgend, werden empirische Arbeiten umrissen, die die Verwendung von Interaktion, zur Suche und zum Austausch von Informationen als Schlüsselkomponenten des E-Learning beschreiben sowie die Auswahl der zu untersuchenden Eigenschaften der Lernenden rechtfertigten. Aus diesen Arbeiten wurden Ideen für die Messung der Variablen (Kühl et al., 2014) und das Untersuchungsdesign (Dascalau et al., 2015) abgeleitet. Umfragen und Quasi-Experimente wurden hierzu durchgeführt. Diese Instrumente wurden für drei Vorstudien und zwei Hauptstudien verwendet. Probanden wurden aus Deutschland und Ghana ausgewählt, wobei in beiden Ländern die gleichen Variablen getestet wurden. Die Hypothesentestung berücksichtigte Interaktion und Informationssuche und -austausch als abhängige Variablen, während die Überzeugungen bzgl. der Quellen des Wissens, Lernstile, Bedürfnis nach Zuwendung, Erkenntnisdrang und Machtdistanz als unabhängige Variablen dienten. Durchgeführte Varianzanalysen (1.) belegen die Annahme, dass Überzeugungen über die Wissensquelle Einfluss auf die Interaktionswahl der Lernenden haben. Zudem konnte ein Effekt (2.) des Erkenntnisdrangs auf die Wahlentscheidung der Lernenden durch die Ergebnisse einer logistischen Regression unterstützt werden. Des Weiteren (3.) unterstützten die Ergebnisse mehrerer linearer Regressionen den Einfluss des Erkenntnisdrangs und der Machtdistanz auf das Verhalten der Lernenden bezüglich Informationssuche und -austausch. Schließlich (4.) wurde die Wechselbeziehung zwischen Bedürfnis nach Zuwendung und Erkenntnisdrang unterstützt. Die Ergebnisse sind relevant für die medienpsychologische Forschung, Theorien, die in dieser Arbeit verwendet werden, die Untersuchung von E-Learning, die Messung der Merkmale der Lernenden, sowie für die Gestaltung von E-Learning-Plattformen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Überzeugungen der Lernenden über die Wissensquelle, ihr Erkenntnisdrang (NfC) und ihre Machtdistanz, die Entscheidungen, wie sie interagieren und Informationen suchen oder sie auszutauschen, beeinflussen können. Schlußfolgerungen aus der erarbeiteten Theorie und Empirie sowie aus dieser Arbeit befürworten eine stärkere Erforschung der Eigenschaften der Lernenden. Es erscheint darüber hinaus ratsam, dass zukünftige Studien den Zusammenhang zwischen der Autonomie der Lernenden und der Machtdistanz untersuchen. Es werden außerdem weitere Studien zu interkulturellen Ähnlichkeiten zwischen E-Learning-Lernenden in verschiedenen Bevölkerungsgruppen vorgeschlagen. KW - e-learning KW - Individualität KW - E-Learning KW - Media Psychology KW - Interactions KW - Information seeking and sharing KW - information sharing KW - learner characteristics Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-185934 ER - TY - THES A1 - Zhai, Xiaomin T1 - Design, Development and Evaluation of a Virtual Classroom and Teaching Contents for Bernoulli Stochastics T1 - Design, Entwicklung und Evaluierung einer virtuellen Lernumgebung und des Lehrstoffs für die Bernoulli Stochastik N2 - This thesis is devoted to Bernoulli Stochastics, which was initiated by Jakob Bernoulli more than 300 years ago by his master piece 'Ars conjectandi', which can be translated as 'Science of Prediction'. Thus, Jakob Bernoulli's Stochastics focus on prediction in contrast to the later emerging disciplines probability theory, statistics and mathematical statistics. Only recently Jakob Bernoulli's focus was taken up von Collani, who developed a unified theory of uncertainty aiming at making reliable and accurate predictions. In this thesis, teaching material as well as a virtual classroom are developed for fostering ideas and techniques initiated by Jakob Bernoulli and elaborated by Elart von Collani. The thesis is part of an extensively construed project called 'Stochastikon' aiming at introducing Bernoulli Stochastics as a unified science of prediction and measurement under uncertainty. This ambitious aim shall be reached by the development of an internet-based comprehensive system offering the science of Bernoulli Stochastics on any level of application. So far it is planned that the 'Stochastikon' system (http://www.stochastikon.com/) will consist of five subsystems. Two of them are developed and introduced in this thesis. The first one is the e-learning programme 'Stochastikon Magister' and the second one 'Stochastikon Graphics' that provides the entire Stochastikon system with graphical illustrations. E-learning is the outcome of merging education and internet techniques. E-learning is characterized by the facts that teaching and learning are independent of place and time and of the availability of specially trained teachers. Knowledge offering as well as knowledge transferring are realized by using modern information technologies. Nowadays more and more e-learning environments are based on the internet as the primary tool for communication and presentation. E-learning presentation tools are for instance text-files, pictures, graphics, audio and videos, which can be networked with each other. There could be no limit as to the access to teaching contents. Moreover, the students can adapt the speed of learning to their individual abilities. E-learning is particularly appropriate for newly arising scientific and technical disciplines, which generally cannot be presented by traditional learning methods sufficiently well, because neither trained teachers nor textbooks are available. The first part of this dissertation introduces the state of the art of e-learning in statistics, since statistics and Bernoulli Stochastics are both based on probability theory and exhibit many similar features. Since Stochastikon Magister is the first e-learning programme for Bernoulli Stochastics, the educational statistics systems is selected for the purpose of comparison and evaluation. This makes sense as both disciplines are an attempt to handle uncertainty and use methods that often can be directly compared. The second part of this dissertation is devoted to Bernoulli Stochastics. This part aims at outlining the content of two courses, which have been developed for the anticipated e-learning programme Stochastikon Magister in order to show the difficulties in teaching, understanding and applying Bernoulli Stochastics. The third part discusses the realization of the e-learning programme Stochastikon Magister, its design and implementation, which aims at offering a systematic learning of principles and techniques developed in Bernoulli Stochastics. The resulting e-learning programme differs from the commonly developed e-learning programmes as it is an attempt to provide a virtual classroom that simulates all the functions of real classroom teaching. This is in general not necessary, since most of the e-learning programmes aim at supporting existing classroom teaching. The forth part presents two empirical evaluations of Stochastikon Magister. The evaluations are performed by means of comparisons between traditional classroom learning in statistics and e-learning of Bernoulli Stochastics. The aim is to assess the usability and learnability of Stochastikon Magister. Finally, the fifth part of this dissertation is added as an appendix. It refers to Stochastikon Graphics, the fifth component of the entire Stochastikon system. Stochastikon Graphics provides the other components with graphical representations of concepts, procedures and results obtained or used in the framework of Bernoulli Stochastics. The primary aim of this thesis is the development of an appropriate software for the anticipated e-learning environment meant for Bernoulli Stochastics, while the preparation of the necessary teaching material constitutes only a secondary aim used for demonstrating the functionality of the e-learning platform and the scientific novelty of Bernoulli Stochastics. To this end, a first version of two teaching courses are developed, implemented and offered on-line in order to collect practical experiences. The two courses, which were developed as part of this projects are submitted as a supplement to this dissertation. For the time being the first experience with the e-learning programme Stochastikon Magister has been made. Students of different faculties of the University of Würzburg, as well as researchers and engineers, who are involved in the Stochastikon project have obtained access to Stochastikon Magister via internet. They have registered for Stochastikon Magister and participated in the course programme. This thesis reports on two assessments of these first experiences and the results will lead to further improvements with respect to content and organization of Stochastikon Magister. N2 - Diese Dissertation ist der Bernoulli Stochastik gewidmet, die von Jakob Bernoulli von mehr als 300 Jahren begonnen wurde und zwar mit seinem Hauptwerk 'Ars conjectandi', was mit 'Wissenschaft der Vorhersagen' übersetzt werden kann. Im Zentrum von Jakob Bernoullis Stochastik stehen Vorhersagen im Gegensatz zu den später entstandenen Disziplinen Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Mathematische Statistik. Vor Kurzem wurde Jakob Bernoullis Vorschlag von Elart von Collani aufgegriffen, der daraus eine einheitliche Theorie der Unsicherheit entwickelte mit dem Ziel zuverlässige und genaue Vorhersagen zu erlauben. In dieser Dissertation wird eine virtuelle Lernumgebung und der entsprechende Lehrstoff für die Ideen und Resultate von Jakob Bernoulli und Elart von Collani entwickelt. Die Dissertation ist Teil des groß angelegten Projekts 'Stochastikon' dessen Ziel es ist, die Bernoulli Stochastik als allgemeine Wissenschaft der Vorhersage und des Messens unter Unsicherheit zu etablieren. Dieses ehrgeizige Ziel soll mit Hilfe eines umfassenden Internet-Systems erreicht werden, das die Bernoulli Stochastik für alle Gebiete der Anwendung zur Verfügung stellt. Zur Zeit besteht das Stochastikon-System (http://www.stochastikon.com/) aus fünf Teilsystemen. Zwei dieser Systeme sind im Rahmen dieser Dissertation entstanden. Das erste ist das E-Learning Programm 'Stochastikon Magister' und das zweite heißt 'Stochastikon Graphics'. Es beliefert das gesamte Stochastikon Systems mit grafischen Darstellungen. E-Learning entsteht durch Anwendung moderner Informationstechnologien auf die Ausbildung. E-Learning zeichnet sich dadurch aus, dass Lehren und Lernen unabhängig von Ort und Zeit und vom Vorhandensein von speziell ausgebildeten Lehrern ist. Das Angebot und Übermittlung von Wissen erfolgt mit Hilfe der modernen Informationstechnologien. Heutzutage basieren immer mehr E-Learning Programme auf dem Internet, das zum wichtigstes Mittel der Wissensvermittlung und Wissensdarstellung geworden ist. Für die Darstellung des Lehrstoffes im Rahmen des E-Learning existieren kaum Grenzen und darüber hinaus können die Studenten die Lerngeschwindigkeit ihren eigenen Bedürfnissen anpassen. E-Learning ist dabei besonders geeignet für neue wissenschaftliche und technische Disziplinen, die mangels Lehrer und Lehrmaterialien nicht mit Hilfe traditioneller Lernmethoden unterrichtet werden können. Im ersten Teil der Dissertation wird der State of the Art im Bereich der E-Learning Porgramme im Fach Statistik dargestellt, da Statistik und Bernoulli Stochastik beide auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basieren und daher viele Ähnlichkeiten aufweisen. Stochastikon Magister ist das erste E-Learning Programm im Rahmen der Bernoulli Stochastik und daher werden zum Vergleich und zur Evaluierung Lehrsysteme aus der Statistik verwendet. Dies ist schon deshalb sinnvoll, weil beide Diszipline sich mit der Unsicherheit beschäftigen und in vielen Fällen die entsprechenden Methoden direkt miteinander verglichen werden können. Der zweite Teil der Dissertation enthält eine kurze Einführung in die Bernoulli Stochastik und zwar anhand von zwei Kursen die im Rahmen der Dissertation entwickelt wurden. Dieser Teil soll die Schwierigkeiten veranschaulichen, die beim Lehren, Verstehen und Anwenden der Bernoulli Stochastik überwunden werden müssen. Im dritten Teil der Dissertation wird die Realisierung des E-Learning Programms Stochastikon Magister diskutiert. Charakteristisch für das E-Learning Programm Stochastikon Magister ist der Versuch ein vollständiges virtuelles Klassenzimmer zu verwirklichen in dem alle Funktionen des traditionellen Schulunterrichts simuliert werden. Dies ist im Allgemeinen nicht notwendig, da das Ziel der meisten E-Learning Programme nur aus der Unterstützung eines traditionellen Lehrprogrammes besteht. Der vierte Teil der Dissertation besteht aus einer empirischen Evaluation des Stochastikon Magisters. Dabei wird eine traditionelle Statistikausbildung mit der Ausbildung in Bernoulli Stochastik auf der Grundlage des E-Learning Programms Stochastikon Magister verglichen. Ziel ist es die Bedienungsfreundlichkeit des Magisters und die Erlernbarkeit der Bernoulli Stochastik nachzuweisen. Der fünfte Teil schließlich besteht aus einem Anhang, der die fünfte Komponente des Stochastik Systems (Stochasticon Graphics) beschreibt. Stochasticon Graphics sorgt dafür, dass alle übrigen Komponenten mit graphischen Abbildungen der Konzepte, Verfahren und Resultate versorgt werden. Das Hauptziel dieser Dissertation ist die Entwicklung geeigneter Software für eine E-Learning-Umgebung für das Fach Bernoulli Stochastik. Die Bereitstellung des entsprechenden Lehrstoff stellt dabei ein sekundäres, aber notwendiges Ziel dar. Notwendig um vor allem die Funktionalität der E-Learning Plattform und die wissenschaftliche Neuheit der Bernoulli Stochastik demonstrieren zu können. Dazu wurden erste Versionen von zwei Kursen entwickelt und on-line angeboten, um Erfahrungen zu sammeln. Die beiden Kurse, die im Rahmen dieser Dissertation entwickelt worden sind, sind als Anhang der Dissertation beigefügt. Zur Zeit werden die ersten Erfahrungen mit dem E-Learning Programm Stochastikon Magister gemacht. Studenten verschiedener Fakultäten der Universität Würzburg aber auch Wissenschaftler und Techniker, die im Rahmen des Stochastikon Projekts mitarbeiten, haben die Kurse belegt und absolviert. Die Ergebnisse dieser ersten Erfahrungen werden in der Dissertation dargestellt und sie werden zu weiteren Verbesserungen des E-Learning Programms führen. KW - Moment KW - Wahrscheinlichkeitsverteilung KW - E-Learning KW - Stochastik KW - Vorhersagetheorie KW - Unsicherheit KW - Zufall KW - Ignoranz KW - Bernoulli Raum KW - Vorhersageverfahren KW - Bernoulli KW - Jakob KW - Uncertainty KW - Randomness KW - Ignorance KW - Bernoulli Space KW - Prediction Procedure Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-56106 ER -