Chair: Hanna Dumont
Die Idee einer Individualisierung des Lehrangebots bzw. einesindividualisierten Lernens hat in der Pädagogischen Psychologie eine lange Tradition. Schon zu Beginn des 20. Jahrhunderts wurde die Berücksichtigung der individuellen Lernvoraussetzungen der einzelnen Schülerinnen und Schüler– als Reaktion auf die Entwicklung psychometrischer Tests zur Erfassung von interindividuellen Unterschieden(Washburne, 1925) – propagiert. Im Zuge der Forschung zu sogenannten Aptitude-Treatment-Interaktionen (Cronbach & Snow, 1977) entfachte die Forderung nach und die Forschung zu adaptiven Instruktionen und Lerngelegenheiten in den 1970er Jahren erneut. Trotz dieser langen Tradition, liegen bis heute jedoch vergleichsweise wenig empirisch gesicherte Befunde dazu vor, wie individualisiertes Lernen und adaptives Unterrichten in Schule und Hochschule umgesetzt werden kann und unter welchen Bedingungen es wirksam ist. In jüngerer Zeit ist das Thema in Reaktion auf die zunehmende Heterogenität von Lerngruppen wieder verstärkt in den Fokus der Aufmerksamkeit gerückt. Nicht zuletzt dank digitaler Technologien, die sowohl für die Umsetzung als auch für die empirische Untersuchung von individualisiertem Lernen neue Perspektiven bieten, entstehen in der Pädagogischen Psychologie zur Zeit eine Reihe von Arbeiten zu dieser Thematik. Im Rahmen des Symposiums werden vier dieser Arbeiten, die sich größtenteils noch in ihren Anfängen befinden, vorgestellt. Der erste Beitrag widmet sich der Frage, wie individualisiertes Lernen im Rahmen des regulärenUnterrichts umgesetzt werden kann und stellt ein tablet-basiertes Instrument zur Messung des Grads der Adaptivitätim Unterricht vor. Der zweite Beitrag stellt einen Ansatz zur Erforschung des Potentials digitaler Medien zur individualisierten Unterstützung des Lernens im Unterricht vor und skizziert ein geplantes Forschungsprojekt. Der dritte Beitrag geht auf der Basis von zwei empirischen Studien der Frage nach, welche kognitiven Voraussetzungen auf Seiten der Lernenden für eine erfolgreiche Nutzung GenerativerLernstrategien notwendig sind. Der vierte Beitrag beleuchtet die Möglichkeiten der Digitalisierung für individualisiertes Lernen an der Hochschule und präsentiert die Ergebnisse einer Pilotstudie zu Digitalen Differenzierungsmatrizen.
Individualisiertes Lernen im adaptiven Unterricht
Hanna Dumont
Der Fokus des vorliegenden Beitrags liegt auf der Frage, wie individualisiertes Lernen im Rahmen des regulären Unterrichts, das heißt im Gruppen- und Klassenkontext, aussehen und umgesetzt werden kann. Dazu wird eine Konzeption von adaptivem Unterricht im Sinne einer tiefgreifenden Gesamtunterrichtsstrategie, die sämtliche Unterrichtsaktivitäten einschließt und die Tiefenstrukturen des Unterrichts adressiert, vorgestellt.
Adaptiver Unterricht bezeichnet einen Unterricht, in dem das Unterrichtsangebot – gleichermaßen bestehend aus Phasen des selbstgesteuerten, instruktionsbasierten und kooperativen Lernens – kontinuierlich an die individuellen Lernvoraussetzungen der einzelnen Schülerinnen und Schüler angepasst wird (Corno, 2008). Zu diesen individuellen Lernvoraussetzungen zählen neben den kognitiven Grundfähigkeiten sowie dem Vorwissen der Schülerinnen und Schüler auch emotionale, motivationale und volitionale Merkmale. Zudem werden die Schülerinnen und Schüler im adaptiven Unterricht im Laufe der Zeit zunehmend dazu befähigt werden, ihre eigenen Kompetenzen einschätzen und ihren eigenen Lernprozess zu steuern (Van de Pol, Volman & Beishuizen, 2010), wobei für jeden Einzelnen die richtige Balance zwischen Steuerung durch die Lehrkraft und Selbststeuerung gefunden werden muss (De Corte, 2010). Damit die Lehrkräfte wissen, wie viel Unterstützung sie wann bereitstellen müssen bzw. wann sie den einzelnen Schülerinnen und Schülern die Verantwortung übergeben, ist eine kontinuierliche, informelle Evaluation des Lernfortschritts erforderlich (Randi & Corno, 2005).
Obwohl das Konzept des adaptiven Unterrichts eine lange Tradition in der Pädagogischen Psychologie hat (Cronbach, 1967, Glaser, 1972), gibt es bislang kaum empirische Erkenntnisse über die Gelingensbedingungen und die Wirksamkeit von adaptivem Unterricht. Ein Grund dafür mag sein, dass die Analyse eines Unterrichts, in dem verschiedene Unterrichtsaktivitäten zur gleichen Zeit stattfinden und sich die Schülerinnen und Schüler mit unterschiedlichen Unterrichtsgegenständen beschäftigen, extrem komplex ist. Vor dem Hintergrund dieser Überlegungen stellt der Beitrag abschließend die Ergebnisse der Pilotierung eines tablet-basiertes Instruments zur Messung des Grads der Adaptivitätim Unterricht vor, bei dem Schülerinnen und Schüler über den Verlauf einer Woche nach jeder Unterrichtsstunde zu ihrer Unterrichtswahrnehmung befragt werden.
Individualisiertes Lernen durch individualisierte digitale Lernunterstützung im Unterricht
Sarah Hofer
Um eine heterogene Gruppe von Lernenden zu erreichen, sollte effizienter Unterricht verschiedene Formen der Unterstützung anbieten, die an die Voraussetzungen der einzelnen Schülerinnen und Schüler angepasst sind. Individualisierte Maßnahmen in den Unterricht zu integrieren stellt jedoch hohe Anforderungen an Lehrkräfte und wird folglich eher selten umgesetzt. Digitale Medien bieten Möglichkeiten der Lernunterstützung, die das Repertoire der Lehrkraft erweitern können, jedoch bislang nicht systematisch mit Blick auf individuelle Unterschiede empirisch untersucht wurden. In diesem Beitrag soll ein Ansatz zur Erforschung des Potentials digitaler Medien zur individualisierten Unterstützung des Lernens vorgestellt werden (Individualisierte Digitale Lernunterstützung).
Der IDL-Ansatz basiert auf einer umfassenden Betrachtung individueller Lernvoraussetzungen, digitaler Unterstützungsmethoden sowie deren Interaktion. Als empirisch-fundierte Einflussgrößen auf das Lernen im Schulkontext sollen hier neben dem – in Studien üblicherweise erhobenen – inhaltspezifischen Vorwissen auch exekutive Funktionen, Selbstregulation, Denkfähigkeit, Beherrschung der Unterrichtssprache und affektive Personenmerkmale berücksichtigt werden. Individualisierte Rückmeldungen, adaptive Aufgaben sowie eine gezielte Aufmerksamkeitssteuerung bei der Verarbeitung von Lernmaterialen werden als evidenzbasierte digitale Unterstützungsmethoden aufgeführt. Als weitere Methoden, die auf vergleichsweise neuen Möglichkeiten digitaler Ressourcen basieren, sollen automatische Worterkennung während des Schreibens sowie die Einbindung eines Wörterbuchs untersucht werden. Annahmen zur Interaktion zwischen den dargestellten Lernvoraussetzungen und den fünf vorgeschlagenen digitalen Unterstützungsmethoden werden theoretisch abgeleitet.
Der IDL-Ansatz schlägt zur empirischen Überprüfung der Annahmen und damit zur Beantwortung der Frage, welche Lernende von welchen digitalen Unterstützungsangeboten profitieren, ein experimentelles Kontroll-Gruppen-Design vor. Der Einsatz von Klassifikationsverfahren zur Identifikation von Subgruppen mit spezifischen Lernvoraussetzungen kann die Komplexität der Analyse reduzieren.
Im letzten Teil des Beitrages soll die Umsetzung des IDL-Ansatzes im Rahmen eines Forschungsprojektes im Mathematikunterricht dargestellt werden.
Individualisiertes Lernen bei Kindern: Kognitive Voraussetzungen für den Einsatz generativer Lernstrategien
Garvin Brod
Individualisiertes Lernen kann als systematische Anpassung instruktionaler Strategien an relevante individuelle Lernvoraussetzungen von Lernenden verstanden werden. Eine Gruppe instruktionaler Strategien, deren Einsatz als besonders vielversprechend gilt, sind sogenannte Generative Lernstrategien. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass die Lernenden eigenständig neues Wissen mit bereits vorhandenem Wissen verknüpfen müssen, was hohe Anforderungen an die Lernenden stellt (Fiorella & Mayer, 2016). Eine bisher wenig beleuchtete Frage lautet, welche kognitiven Voraussetzungen auf Seiten der Lernenden für eine erfolgreiche Nutzung Generativer Lernstrategien notwendig sind. Es werden zwei Studien präsentiert, in denen der Effekt Generativer Lernstrategien auf Überzeugungsveränderung und den Erwerb von Faktenwissen untersucht wurde. Auf Seiten der kognitiven Voraussetzungen wurden Exekutive Funktionen sowie Schlussfolgerndes Denken erfasst. In beiden Studien wurde die Effektivität des Generierens von Vorhersagen mit einer anderen Generativen Lernstrategie (Erklärungen respektive Beispiele generieren) sowie zwischen Grundschulkindern und Studierenden verglichen. Die Altersgruppe der Kinder (8–11 Jahre) wurde gewählt, da in dieser individuelle Unterschiede in den kognitiven Voraussetzungen maximal sind (Chatham, Frank, & Munakata, 2009; Richland, Morrison, & Holyoak, 2006). Das Generieren von Vorhersagen erwies sich in vorangegangenen Studien als einfache und effektive Strategie zur Erhöhung des Lernerfolgs (Brod, Hasselhorn, & Bunge, 2018). Die hohe Effektivität von Vorhersagen generieren zeigte sich auch in den aktuellen Studien, wobei der Vorteil gegenüber den beiden anderen Lernstrategien je nach Studie und Altersgruppe unterschiedlich groß war. Diese Differenzen ließ sich bei den Kindern auf individuelle Unterschiede in Exekutiven Funktionen und Schlussfolgerndem Denken zurückführen. Die Befunde legen nahe, dass insbesondere im Kindes- und Jugendalter kognitive Lernvoraussetzungen in hohem Maße variabel sind, was eine direkte Auswirkung auf die Effektivität verschiedener Generativer Lernstrategien hat. Daraus folgt, dass die Auswahl geeigneter instruktionaler Strategien in Abhängigkeit von der aktuellen Ausprägung der relevanten Lernvoraussetzungen der Lernenden geschehen sollte.
Individualisiertes Lernen an der Hochschule mit digitalen Lernangeboten
Julia Dietrich
Hochschullehre ist in vielen Fächern von einer großen Zahl von Studierenden geprägt, die die Berücksichtigung individueller Lernvoraussetzungen bisher in geringem Umfang zulässt. Aus lernpsychologischer Sicht ist dabei die Heterogenität bezüglich der Leistungen und des Vorwissens, aber auch hinsichtlich weiterer lernrelevanter, insbesondere motivationaler, Merkmale wie Interessen und Fähigkeitsüberzeugungen von Bedeutung (Eckert, Seifried & Spinath, 2015). Homogene Lernangebote können solch einer motivationalen Heterogenität nur begrenzt begegnen. Aus pädagogisch-psychologischer Sicht gilt es, Grundbedürfnisse für selbstbestimmtes Lernen wie Autonomie und Kompetenzerleben stärker anzusprechen (Ryan & Deci, 2009).
Die Heterogenität der Studierenden wird in der aktuell institutionalisierten „One-size-fits-all“-Lehre kaum berücksichtigt, während gleichzeitig ein Mangel an evidenzorientierten Konzepten für die Hochschule zu konstatieren ist (Wild & Esdar, 2014). In der Gestaltung von Lernangeboten stellt Binnendifferenzierung eine Möglichkeit dar, die unterschiedlichen Voraussetzungen der Lernenden zu berücksichtigen, indem für Studierende mit unterschiedlichen Lernvoraussetzungen unterschiedliche Lernumgebungen geschaffen werden (Greiner & Kracke, 2018). In großen Kohorten wird dieses Ziel durch den Einsatz digitaler Formate erst möglich.
Der vorliegende Beitrag beleuchtet die Möglichkeiten der Digitalisierung für individualisiertes Lernen und heterogenitätsorientiertes Lehren an der Hochschule. Konkret werden theoretische Grundlagen und Design eines Lernmanagementsystem-basierten Tools, der Digitalen Differenzierungsmatrix, vorgestellt. Mit dem Einsatz digitaler Differenzierungsmatrizen werden zwei Ziele verfolgt: Erstens sollen Digitale Differenzierungsmatrizen ein Lernangebot schaffen, das Studierenden die individuelle Inhaltsvertiefung und eine individuelle Lerndiagnostik ermöglicht. Zweitens sollen Digitale Differenzierungsmatrizen ein Angebot schaffen, mit dem Lehrende adaptiv unterrichten können. Für das Lehramtsstudium ergibt sich als zusätzliches Ziel, den Studierenden Möglichkeiten aufzuzeigen, wie sie digitale Tools nutzen können, um selbst heterogenitätsorientierten Schulunterricht zu gestalten.
Der Beitrag berichtet darüber hinaus Ergebnisse einer Pilotstudie, in der 107 Studierende einer Vorlesung über ihre situationale Motivation während des Lernens mit der Differenzierungsmatrix Auskunft gaben.