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«Abhandlung zur Erlangung der Doktorwürde der Philosophischen Fakultät der Universität Zürich vorgelegt von Jürg Aeppli von Weisslingen (ZH) ...»

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In der Literatur gibt es verschiedene Versuche, Lernstil-Typen zu definieren und voneinander zu unterscheiden. Wild (2000) versteht unter dem Begriff „Lernstil“ (und kognitiver Stil) relativ stabile kognitive und affektive Verhaltensweisen, die widerspiegeln, wie Lernende ihre Lernumwelt wahrnehmen und wie sie auf diese reagieren (vgl. Matthews, 1991; Sternberg, 1994).

Da nach diesem Verständnis die intentionale Lernsteuerung durch die Lernenden nahezu ohne Bedeutung ist, „da unterschiedliche Formen der Informationsverarbeitung als relativ festgelegte und von kontextuellen Bedingungen eher unabhängige Verhaltensstile einer Person gesehen werden, die letztlich aus Persönlichkeitsmerkmalen oder der mentalen ‚Hardware’ resultieren“ (Wild, 2000), unterscheidet sich ein solches Verständnis von Lernstil-Typen von demjenigen, von dem nachfolgend ausgegangen wird. Der Lernstil wird nicht als stabile und unveränderliche Trait-Variable verstanden, sondern es wird davon ausgegangen, dass der Lernstil grundsätzlich auch von der Lernsituation und dem Lerninhalt beeinflusst werden kann.

Lernstil-Typen können mit clusteranalytischen Verfahren bestimmt werden.

Untersuchungen, in denen solche Clusteranalysen verwendet wurden, um Lernstil-Typen mit unterschiedlichen Motivations- und Kognitionsprofilen zu erstellen, und in denen Beziehungen zu weiteren lernrelevanten Prozess- und Produktvariablen untersucht wurden, sind jedoch relativ selten (Cress & Friedrich, 2000). Clusteranalytische Studien wurden beispielsweise von Cress (1999), Konrad (1996), Pintrich und Garcia (1993) und Sageder (1994) vorgelegt. Auf diese wird im Folgenden kurz eingegangen.

Cress (1999) hat auf der Grundlage von fünf Lernstrategieskalen (Elaboration, Wiederholung, Organisation, Metakognition und Zeitmanagement) und den Variablen Anstrengung, subjektive Lernkompetenz und Erfolgserwartung eine Clusteranalyse durchgeführt. Diese erbrachte eine Vier-Cluster-Lösung mit den von ihr wie folgt benannten Clustern: „Tiefenverarbeiter“, „Minmax-Lerner“, „Wiederholer“ und „Minimal-Lerner“. Die „Tiefenverarbeiter“ weisen bis auf die Skala Wiederholung in allen Lernstrategieskalen sehr hohe Werte auf, wobei der höchste Wert bei Elaboration erreicht wird. Ebenfalls hohe Ausprägungen weist dieser Lernstil-Typ in Erfolgserwartung und subjektive Lernkompetenz auf.

Mit „Minmax-Lerner“ bezeichnete Cress (1999) eine Personengruppe, die unterdurchschnittlich wenig kognitive und metakognitive Strategien verwendet, sich durchschnittlich anstrengt, aber über eine hohe subjektive Lernkompetenz verfügt.

Bei den übrigen zwei Clustern handelt es sich um analoge Skalenprofile, die nur in der Ausprägung einen Unterschied aufweisen und sich in den Skalenmittelwerten um jeweils bis zu einer Standardabweichung voneinander unterscheiden. Da die eine Gruppe sehr hohe Werte in der Lernstrategie Wiederholung aufwies, wurde sie mit „Wiederholer“ bezeichnet. Die vierte als „Minimal-Lerner“ bezeichnete Gruppe verwendete Lernstrategien am seltensten von allen Personengruppen. Wegen mangelhaftem Strategiegebrauch und der geringen Erfolgserwartung und subjektiven Lernkompetenz wurden sie mit „Minimal-Lerner“ bezeichnet. Cress konnte zeigen, dass sich die Lerntypen noch in einer Reihe weiterer Merkmale signifikant unterscheiden (z.B.

hinsichtlich Bildungsabschluss, Erfahrung mit Fernunterricht, Vorwissen, persönliche Herausforderung, Überforderung, Lernleistung, Erfolgszuversicht, Motivation, das Studium fortzuführen, intrinsische und extrinsische Motivation).

Sageder (1994) ermittelte bei Studienanfängern in einer ersten Clusteranalyse Gruppen mit ähnlichen Lernmotivations- und Attributionsstrukturen und in einer zweiten Clusteranalyse Gruppen mit ähnlichen Lernmethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Studierenden jeweils zu sieben Clustern mit ähnlichen Lernmethoden bzw. Motivstrukturen zusammenfassen lassen. Nach Sageder weisen 42.3% der Studierenden günstige, 15.8% der Studierenden ungünstige Lernmethoden auf. Analog zeigt sich bei der zweiten Clusteranalyse bezüglich Lernmotivation und Attribution, dass 31.1% der Studierenden über sehr günstige, 24.6% über relativ ungünstige Tendenzen verfügen. Recht ungünstige motivationale und lernmethodische Lernvoraussetzungen weisen 13.5% der Studierenden auf.

Pintrich und Garcia (1993) führten bei Studierenden mit sieben Lernstrategievariablen (Wiederholung, Organisation, Elaboration, Metakognition, Kritisches Denken, Ressourcen-Management, Anstrengungsregulation) und fünf Motivationsvariablen (intrinsische Zielorientierung, Wertschätzung der Lernaufgabe, lernbezogene Kontrollüberzeugung, lernbezogene Selbstwirksamkeit, Prüfungsangst) mit dem „Motivated Strategies for Learning Questionnaire“ (MSLQ) zwei Befragungen durch, einmal zu Beginn und einmal zu Ende des Semesters. Nach Durchführung einer Clusteranalyse erhielten sie jeweils eine Fünf-ClusterLösung und konnten zeigen, dass positive motivationale Ausprägungen (intrinsische Motivation, ausgeprägte Selbstwirksamkeitsüberzeugungen, hohe Wertschätzung von Lernaufgaben) positiv mit dem Einsatz von Lernstrategien und der Selbstregulation beim Lernen korrelieren. Die Cluster-Analysen führten dabei weitgehend zu Profilen, die sich nur in der Ausprägung des Mittelwertes unterscheiden, sonst aber weitgehend parallele Profilverläufe aufweisen.





Konrad (1996) untersuchte, ob variable personen- und situationsbezogene Konstellationen zum Empfinden von Selbststeuerung beitragen können. In seine Clusteranalyse flossen demographische Merkmale, Merkmale der Lernumwelt, Dozentenverhalten, Lerneffizienz, motivationale Orientierungen und kognitive und verhaltensbezogene Aspekte der Selbststeuerung ein. Seine Befunde legen eine VierCluster-Lösung nahe. Die Cluster 3 und 4 schätzten die erlebte Selbststeuerung am höchsten ein. Diese beiden Personengruppen mit den höchsten Werten in erlebter Selbststeuerung unterschieden sich von den Clustern 1 und 2 statistisch überzufällig durch höhere intrinsische Motivation, im Ausmass der erlebten Unterstützung durch den Dozenten, in der Effizienz des Lernens sowie in der Nutzung von Lernstrategien.

2.5 Selbstgesteuertes webbasiertes Lernen

Das webbasierte Lernen bietet den Lernenden im Vergleich zu herkömmlichen Lernarrangements (Präsenzveranstaltungen) in höherem Masse Möglichkeiten zur Selbststeuerung. In diesem Kapitel sollen die in der Literatur häufig erwähnten Aspekte und Vorteile webbasierten Lernens im Hinblick auf Selbststeuerung kritisch hinterfragt werden. Als erstes soll geklärt werden, welche Komponenten eines webbasierten Lernarrangements hinsichtlich Selbststeuerung relevant sind. Als zweites werden vier mediendidaktische Ansätze, denen unterschiedliche Lehr-Lernauffassungen zugrunde liegen, kurz vorgestellt und die Eignung dieser Ansätze für das selbstgesteuerte Lernen diskutiert.

Wie schon zuvor in Kapitel 2.1 erwähnt, können Lernarrangements bezüglich sieben Komponenten charakterisiert werden (bmb+f, 1998), aufgrund derer sich verschiedene Formen selbstgesteuerten Lernens differenzieren und strukturieren lassen. Das Ausmass der Selbststeuerung des Lernens lässt sich dabei zwischen den beiden Polen Selbststeuerung und Fremdsteuerung einschätzen. Dieses Modell lässt sich auch auf webbasierte Lernarrangements anwenden. Aus Abbildung 4 ist ersichtlich, wie ein beliebiges webbasiertes Lernarrangement hinsichtlich dieser Komponenten beurteilt werden kann, wobei die Kreise andeuten, welches Ausmass die Selbststeuerung bezüglich einer einzelnen Komponente beim webbasierten Lernen prinzipiell annehmen kann.

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Abbildung 4: Ausmass der Selbststeuerung eines beliebigen webbasierten Lernarrangements bezüglich sieben Komponenten Nur bezüglich zwei Komponenten wird beim webbasierten Lernen mehr Selbststeuerung ermöglicht: Bezüglich zeitlicher und räumlicher Flexibilität weisen webbasierte Lernarrangements für Lernende im Normalfall mehr Entscheidungsfreiheiten auf als herkömmliche Lernarrangements, da üblicherweise Zeit und Ort des Lernens vom Lerner selber bestimmt werden kann. Bei den übrigen Komponenten sind in webbasierten Lernarrangements alle möglichen Ausprägungen zwischen den Polen Fremd- und Selbststeuerung

denkbar. Zwei Extrem-Beispiele mögen diese verdeutlichen:

Lernen nahe am Pol „Selbststeuerung“. In einem solchen webbasierten Lern arrangement wählt der Lerner den Lerninhalt und das Lernziel selber aus, weil er sich für den Lerninhalt interessiert und er sein Wissen vertiefen will. Der Lernfortschritt wird eigenverantwortlich beurteilt. Damit ist das Lernen weitgehend selbstgesteuert.

Lernen nahe am Pol „Fremdsteuerung“. Ein vorgegebener Lernstoff ist ▫ hierarchisch strukturiert und in kleine, lineare Präsentationseinheiten aufgeteilt, deren Schwierigkeitsgrad entsprechend dem Lernfortschritt steigt.

Am Ende einer Lerneinheit wird das Lernergebnis anhand eines Testes beurteilt. Dadurch bietet ein solches webbasiertes Lernarrangement nur wenig Selbststeuerungsmöglichkeiten.

Setork (2002) erwähnt noch andere Komponenten, die beim multimedialen Lernen (dies schliesst auch webbasiertes Lernen ein) mehr Selbststeuerung ermöglichen. Diese in Tabelle 2 aufgeführten Komponenten überlappen sich teilweise mit den oben genannten Komponenten.

Tabelle 2: Selbstgesteuertes Lernen bei multimedialen ( bzw. webbasierten) Lernarrangements (nach Setork, 2002)

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Gerade die Selbstbestimmung des Lerntempos könnte sich für das selbstgesteuerte Lernen bzw. den Lernerfolg als wesentlich erweisen. Untersuchungen bei Psychologie-Studierenden (Hirsig, Rothenfluh, Aeppli & Miller,

2001) ergaben, dass beim Lerntempo zwischen den Studierenden grosse Unterschiede bestehen. Von den Autoren webbasierter Lerneinheiten wurde für die Bearbeitung der Lerneinheiten durch Studierende beispielsweise mit einem Aufwand von zwei Stunden gerechnet. Auswertungen ergaben, dass das Lerntempo der Studierenden individuell sehr schwankte, nämlich von einer bis dreieinhalb Stunden Bearbeitungszeit.

Das selbstgesteuerte Lernen in webbasierten Lernarrangements kann nicht nur in Bezug auf die erwähnten Komponenten beurteilt werden, sondern auch bezüglich des mediendidaktischen Ansatzes, der dem Lernarrangement zugrunde liegt. Vier Ansätze, denen unterschiedliche Lehr-Lernauffassungen zugrunde liegen, haben die mediendidaktische Diskussion in der Vergangenheit entscheidend geprägt: (1) Der Behaviorismus, (2) der Kognitivismus, (3) der Konstruktivismus und (4) eine gemässigt konstruktivistische Auffassung. Diese Ansätze ermöglichen selbstgesteuertes Lernen in unterschiedlichem Masse. In Tabelle 3 sind diese Ansätze überblickartig aus dem Blickwinkel des Lehr-Lernprozesses und der Haltung des Lehrenden bzw.

Lernenden aufgeführt (nach Klöckner, 2002).

Nachfolgend werden diese vier Ansätze kurz charakterisiert und ihre Eignung

für das selbstgesteuerte Lernen diskutiert:

(1) Behavioristische Ansätze. Die Anwendung von Konzepten des Behaviorismus auf Medien wird als Programmierte Instruktion (auch Programmierter Unterricht) bezeichnet. Dabei wird den Lernenden ein bestimmter, in kleine Einheiten zerlegter Inhalt vorgelegt, auf den die Lernenden reagieren müssen, z.B. durch Beantworten einer Frage oder durch das Lösen einer Aufgabe (ReinmannRothmeier & Mandl, 1999). Unmittelbar danach erhalten die Lernenden eine Rückmeldung darüber, ob ihre Reaktion (bzw. Antwort oder Lösung) richtig ist und erhalten damit eine positive Verstärkung.

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Bei einem solchen programmierten Unterricht bzw. einem solchen Drill-andPractice-Programm reduziert sich das selbstgesteuerte Lernen auf wenige Aspekte. So können Lernende bei einem derartigen webbasierten Lernarrangement allenfalls über Zeitpunkt, Ort, Lerntempo und Lernintensität verfügen. Auch wenn solche Programme für bestimmte Aufgabenbereiche geeignet sind, zur Förderung des selbstgesteuerten Lernens sind sie nicht geeignet.

(2) Kognitive Ansätze. Kognitive Ansätze gehen davon aus, dass menschliche Wahrnehmung als aktive Konstruktionsleistung der Person zu werten ist. Die Wahrnehmung ist somit kein passiver Prozess der Informationsaufnahme und



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