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Learning with digital media has become a substantial part of formal and informal educational processes and is gaining more and more importance. Technological progress has brought overwhelming opportunities for learners, but challenges them at the same time. Learners have to regulate their learning process to a much greater extent than in traditional learning situations in which teachers support them through external regulation. This means that learners must plan their learning process themselves, apply appropriate learning strategies, monitor, control and evaluate it. These requirements are taken into account in various models of self-regulated learning (SRL). Although the roots of research on SRL go back to the 1980s, the measurement and adequate support of SRL in technology-enhanced learning environments is still not solved in a satisfactory way. An important obstacle are the data sources used to operationalize SRL processes. In order to support SRL in adaptive learning systems and to validate theoretical models, instruments are needed which meet the classical quality criteria and also fulfil additional requirements. Suitable data channels must be measurable "online", i.e., they must be available in real time during learning for analyses or the individual adaptation of interventions. Researchers no longer only have an interest in the final results of questionnaires or tasks, but also need to examine process data from interactions between learners and learning environments in order to advance the development of theories and interventions. In addition, data sources should not be obtrusive so that the learning process is not interrupted or disturbed. Measurements of physiological data, for example, require learners to wear measuring devices. Moreover, measurements should not be reactive. This means that other variables such as learning outcomes should not be influenced by the measurement. Different data sources that are already used to study and support SRL processes, such as protocols on thinking aloud, screen recording, eye tracking, log files, video observations or physiological sensors, meet these criteria to varying degrees. One data channel that has received little attention in research on educational psychology, but is non-obtrusive, non-reactive, objective and available online, is the detailed, timely high-resolution data on observable interactions of learners in online learning environments. This data channel is introduced in this thesis as "peripheral data". It records both the content of learning environments as context, and related actions of learners triggered by mouse and keyboard, as well as the reactions of learning environments, such as structural or content changes. Although the above criteria for the use of the data are met, it is unclear whether this data can be interpreted reliably and validly with regard to relevant variables and behavior.
Therefore, the aim of this dissertation is to examine this data channel from the perspective of SRL and thus further close the existing research gap. One development project and four research projects were carried out and documented in this thesis.
Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung eines fallbasierten Online-Trainingssystems auf der Basis des d3web.Train zur Eingliederung in die Lehre im Fach Rheumatologie sowie dessen Evaluation. Der Trainer wurde als Pflichtkomponente sukzessive in die Lehre eingeführt und dessen Einsatz in drei Stufen evaluiert. Ziel der Integration war eine Verbesserung der studentischen Ausbildung. Das Programm d3web.Train ist ein Werkzeug zur Erstellung, Darstellung und Vermittlung von medizinischem Wissen. Um dem klinischen Alltag und einer möglichst realitätsnahen Lehre gerecht zu werden, wurden Trainingsfälle nach dem Prinzip des Problem-orientierten-Lernens (POL) auf der Basis echter anonymisierter Patientengeschichten entwickelt und darin die wichtigsten Diagnosen des rheumatologischen Formenkreises abgebildet. Bei der (durch entsprechende Tools unterstützten) Erstellung der Fälle aus ausführlichen Fallberichten auf der Basis von Arztbriefen und der Falldokumentation in den Krankenhausakten sollte sowohl der Aufwand für die Dozenten im Verhältnis zum Nutzen für die Studenten untersucht werden. Im Lernmodus präsentiert der Trainer den Fall nach der im Klinikalltag typischen diagnostischen Vorgehensweise anhand von Text- und Multimediamaterial, wozu die Studenten Fragen beantworten und Verdachtsdiagnosen eingeben müssen. Das Programm reagiert mit entsprechendem Feedback sowie der Präsentation von Hintergrundwissen und begleitet den Lernenden auf diese Weise durch den Fall bis am Ende eine definitive Diagnose gestellt werden muss. Zum Fallabschluss wird durch das System der komplette Fall erläutert, alle Fragen richtig beantwortet und eine Zusammenfassung geliefert. Insgesamt sind die Fälle eher kurz gehalten, um die Studenten zu motivieren eine größere Anzahl an Fällen zu lösen und deshalb durch mehr Wiederholungen eine Verfestigung des Wissens zu erreichen. Die 62 an dem Kurs teilnehmenden Studenten erhielten zu Beginn des Kurses eine Einführung in das System. Der Zugriff erfolgte von extern über eigene oder Universitätscomputer. Die Trainingsfälle wurden parallel zu den Themen der Vorlesung freigeschaltet. Am Ende des Kurses erfolgte eine Wissensüberprüfung anhand einer Multiple-Choice-Abschlussklausur, welche an die Trainingskasuistiken angelehnt war. Zwingende Vorbedingung für die Zulassung zur Klausur waren 20 richtig gelöste (Score im Fall ≥ 60%) Kasuistiken. Diese Klausurvoraussetzung wurde von allen 60 Kursteilnehmern erreicht. Gesamthaft wurden knapp 3000 Fallbearbeitungen durch das System gezählt, durchschnittlich wurden pro Teilnehmer im Trainingsmodus 47 Fälle gelöst. Die gemittelte Note pro Fall lag bei rund 2,34. Die Klausur zum erfolgreichen Abschluss des Kurses enthielt 4 Kasuistiken und zusätzlich 10 Multiple-Choice-Fragen zum Gegenstandskatalog der Vorlesung. Alle zugelassenen Studenten bestanden die Klausur. Die zu Beginn erhobenen Daten zeigen initial generell eine hohe Akzeptanz des Systems, der Fälle und der Lehrmethode sowie aus Gesprächen mit den Teilnehmern heraus während der Einführungsveranstaltung eine gewissen Neugierde gegenüber des neuen Kursdesigns. Aber es gab auch ablehnende und zweifelnde Haltungen. Im Speziellen zeigten die vor dem Kurs erhobenen Umfragewerte eine große Erwartungshaltung von seitens der Studenten gegenüber dem Lern- und Trainingssystem als Ergänzung der Lehre. Am Ende des Kurses wurden die gleichen Fragen noch einmal gestellt: Es zeigte sich dabei, dass die initial schon recht hohen Erwartungen an das System erfüllt und sogar übertroffen werden konnten. Insbesondere „Zweifler“, die dem Programm zuerst ablehnend gegenüberstanden, konnten „überzeugt“ werden. Eine weiteres Kernelement des Kurses und der Evaluation war der Erwerb praktischen Wissens. Zu Semesterbeginn waren die meisten Studenten davon überzeugt, dass die neue Lehrmethode das für den erfolgreichen Abschluss des Kurses geforderte praktische Wissen gut vermitteln könne. Bei der Schlussumfrage nahm die Zahl derjenigen Studenten, die in diesen Lern- und Trainingssystemen ein geeignetes Werkzeug für den Wissenserwerb sehen, zu. Auch hier zeigen die Daten, dass es zum Ende hin weniger ablehnende Haltungen gab. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass nach Kursabschluss unter den Studenten eine hohe Akzeptanz des Systems, der Fälle und der Lehrmethode herrscht und diese im Kursverlauf noch gesteigert werden konnte. Die Ergebnisse der Abschlussklausur unterstreichen die Nützlichkeit des Einsatzes und den Wissenserwerb durch die Teilnehmer. Es zeigte sich auch, dass die technische Ausstattung und Computerkompetenz der Studenten zum Zeitpunkt der Kursdurchführung ein Niveau erreicht hat, auf dem fall- und webbasierte Trainingssysteme mit eher geringem Aufwand in die medizinischen Curricula integriert werden können. Von Dozentenseite her zeigten sich die größten Vorteile des Systems durch eine relativ einfach und schnell zu erstellende Fallbasis anhand bestehender echter Patienten-geschichten. Einmal erstellte Kasuistiken sind mit geringem Aufwand aktualisier- und veränderbar.
Im Physikunterricht wurde lange Zeit die Bedeutung quantitativer Zusammenhänge für das Physiklernen überbewertet, qualitative Zusammenhänge spielten dagegen eine eher untergeordnete Rolle. Dies führte dazu, dass das Wissen der Schüler zumeist oberflächlich blieb und nicht auf neue Situationen angewendet werden konnte. TIMSS und Pisa offenbarten diese Schwierigkeiten. In den Abschlussberichten wurde kritisiert, dass die Schüler kaum in der Lage seien, Lernstoff zu transferieren oder problemlösend zu denken. Um physikalische Abläufe deuten und entsprechende Probleme lösen zu können, ist qualitativ-konzeptuelles Wissen nötig. Dieses kann, wie Forschungsergebnisse belegen, am besten durch die konstruktivistisch motivierte Gestaltung von Lernsituationen sowie durch die Integration externer Repräsentationen von Versuchsaussagen in den Schulunterricht erreicht werden. Eine konkrete Umsetzung dieser Bedingungen stellt der Einsatz rechnergestützter Experimente dar, der heutzutage ohne allzu großen technischen Aufwand realisiert werden kann. Diese Experimente erleichtern es dem Lernenden, durch den direkten Umgang mit realen Abläufen, physikalische Konzepte zu erschließen und somit qualitative Zusammenhänge zu verstehen. Während man lange Zeit von einer grundsätzlichen Lernwirksamkeit animierter Lernumgebungen ausging, zeigen dagegen neuere Untersuchungen eher Gegenteiliges auf. Schüler müssen offensichtlich erst lernen, wie mit multicodierten Repräsentationen zu arbeiten ist. Die vorliegende Arbeit will einen Beitrag dazu leisten, herauszufinden, wie lernwirksam sogenannte dynamisch-ikonische Repräsentationen (DIR) sind, die physikalische Größen vor dem Hintergrund konkreter Versuchsabläufe visualisieren. Dazu bearbeiteten im Rahmen einer DFG-Studie insgesamt 110 Schüler jeweils 16 Projekte, in denen mechanische Konzepte (Ort, Geschwindigkeit, Beschleunigung und Kraft) aufgegriffen wurden. Es zeigte sich, dass die Probanden mit den eingesetzten DIR nicht erfolgreicher lernen konnten als vergleichbare Schüler, die die gleichen Lerninhalte ohne die Unterstützung der DIR erarbeiteten. Im Gegenteil: Schüler mit einem geringen visuellen Vorstellungsvermögen schnitten aufgrund der Darbietung einer zusätzlichen Codierung schlechter ab als ihre Mitschüler. Andererseits belegen Untersuchungen von Blaschke, dass solche Repräsentationen in der Erarbeitungsphase einer neu entwickelten Unterrichtskonzeption auch und gerade von schwächeren Schülern konstruktiv zum Wissenserwerb genutzt werden konnten. Es scheint also, dass die Lerner zunächst Hilfe beim Umgang mit neuartigen Repräsentationsformen benötigen, bevor sie diese für den weiteren Aufbau adäquater physikalischer Modelle nutzen können. Eine experimentelle Untersuchung mit Schülern der 10. Jahrgangsstufe bestätigte diese Vermutung. Hier lernten 24 Probanden in zwei Gruppen die mechanischen Konzepte zu Ort, Geschwindigkeit und Beschleunigung kennen, bevor sie im Unterricht behandelt wurden. Während die Teilnehmer der ersten Gruppe nur die Simulationen von Bewegungsabläufen und die zugehörigen Liniendiagramme sahen, wurden für die zweite Gruppe unterstützend DIR eingesetzt, die den Zusammenhang von Bewegungsablauf und Liniendiagramm veranschaulichen sollten. In beiden Gruppen war es den Probanden möglich, Fragen zu stellen und Hilfe von einem Tutor zu erhalten. Die Ergebnisse zeigten auf, dass es den Schülern durch diese Maßnahme ermöglicht wurde, die DIR erfolgreich zum Wissenserwerb einzusetzen und signifikant besser abzuschneiden als die Teilnehmer in der Kontrollgruppe. In einer weiteren Untersuchung wurde abschließend der Frage nachgegangen, ob DIR unter Anleitung eines Tutors eventuell bereits in der Unterstufe sinnvoll eingesetzt werden können. Ausgangspunkt dieser Überlegung war die Tatsache, dass mit der Einführung des neuen bayerischen G8-Lehrplans wesentliche Inhalte, die Bestandteil der vorherigen Untersuchungen waren, aus dem Physikunterricht der 11. Jgst. in die 7. Jahrgangsstufe verlegt wurden. So bot es sich an, mit den Inhalten auch die DIR in der Unterstufe einzusetzen. Die Untersuchungen einer quasiexperimentellen Feldstudie in zwei siebten Klassen belegten, dass die betrachteten Repräsentationen beim Aufbau entsprechender Konzepte keinesfalls hinderlich, sondern sogar förderlich sein dürften. Denn die Schülergruppe, die mit Hilfe der DIR lernte, schnitt im direkten hypothesenprüfenden Vergleich mit der Kontrollklasse deutlich besser ab. Ein Kurztest, der die Nachhaltigkeit des Gelernten nach etwa einem Jahr überprüfen sollte, zeigte zudem auf, dass die Schüler der DIR-Gruppe die Konzepte, die unter Zuhilfenahme der DIR erarbeitet wurden, im Vergleich zu Schülern der Kontrollklasse und zu Schülern aus 11. Klassen insgesamt überraschend gut verstanden und behalten hatten.
Diagnostic Case Based Training Systems (D-CBT) provide learners with a means to learn and exercise knowledge in a realistic context. In medical education, D-CBT Systems present virtual patients to the learners who are asked to examine, diagnose and state therapies for these patients. Due a number of conflicting and changing requirements, e.g. time for learning, authoring effort, several systems were developed so far. These systems range from simple, easy-to-use presentation systems to highly complex knowledge based systems supporting explorative learning. This thesis presents an approach and tools to create D-CBT systems from existing sources (documents, e.g. dismissal records) using existing tools (word processors): Authors annotate and extend the documents to model the knowledge. A scalable knowledge representation is able to capture the content on multiple levels, from simple to highly structured knowledge. Thus, authoring of D-CBT systems requires less prerequisites and pre-knowledge and is faster than approaches using specialized authoring environments. Also, authors can iteratively add and structure more knowledge to adapt training cases to their learners needs. The theses also discusses the application of the same approach to other domains, especially to knowledge acquisition for the Semantic Web.