Martin Gameli Akakpo

• 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 inResearch 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.…
• 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 früherenForschungsbemühungen 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.…