Di.ge.LL (Phase 2)

Wie gelingt es, flexibel anwendbares Wissen im naturwissenschaftlichen Lernen aufzubauen? Eine vielversprechende Strategie liegt in der Verbindung von Scientific Discovery Learning mit dialogorientierter Unterstützung (Jungbluth et al., 2023), die im Rahmen einer zweiphasigen Intervention umgesetzt wird. Im Projekt entwickeln wir eine digitale, comicbasierte Lernumgebung, die genau diesen Ansatz verfolgt. In Phase 1 erwerben Schüler:innen der 5. und 6. Klasse deklarativ-konzeptuelles Wissen zu Dichte und Schwimmverhalten (Künsting et al., 2008), zunächst kontextgebunden, was dem Phänomen des trägen Wissens entspricht (Mandl, Gruber & Renkl, 1994). In Phase 2 wird dieses Wissen zu flexiblem Anwendungswissen (Anderson et al., 2001) weiterentwickelt. Dazu werden Selbsterklärungsprompts eingesetzt, die in den Comicverlauf integriert sind.

Diese Prompts variieren zwischen offenen und assistierenden Formaten (vgl. Berthold et al., 2006). Beide Gruppen erhalten inhaltlich den gleichen Selbsterklärungsprompt – aber in der assistierenden Bedingung wird zusätzlich eine Unterstützung angeboten, zum Beispiel in Form eines Lückentextes.

Studien legen nahe, dass assistierende Prompts konzeptuelles Wissen besonders fördern (Berthold et al., 2006). Wir erwarten jedoch ein Aptitude-Treatment-Interaction-Effekt (ATI; Yeh, 2012): Schüler:innen mit geringem Vorwissen profitieren stärker von assistierenden, solche mit höherem Vorwissen von offenen Prompts.

Basierend auf den zuvor dargelegten Überlegungen zu den differentiellen Auswirkungen der Selbsterklärungsprompts wird ein experimentelles 2×2-Design entwickelt. Dieses umfasst die Faktoren „Selbsterklärungsprompts“ – offen im Vergleich zu assistierend – und „deklarativ-konzeptuelles Wissen“ – hoch versus niedrig.

Das Teilprojekt untersucht, wie sich unterschiedliche instruktionale Unterstützungsstrategien auf die Förderung systemischen Denkens bei Schüler*innen der 9. und 10. Klasse im Kontext des Klimawandels auswirken. Die Förderung systemischen Denkens ist eine zentrale Anforderung der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), um komplexe globale Herausforderungen wie den Klimawandel erfolgreich bewältigen zu können (UNESCO, 2017). Systemisches Denken ermöglicht es Lernenden, komplexe Systeme zu erkennen, deren Dynamiken zu verstehen und zukunftsorientierte Handlungsstrategien zu entwickeln (Rieß & Mischo, 2010). Empirische Studien zeigen, dass besonders die Kombination aus qualitativen und quantitativen Systemmodellen – wie Wirkungsgraphen und Computersimulationen – einen positiven Effekt auf die Entwicklung systemischer Kompetenzen hat (Brockmüller & Siegmund, 2020; Rieß, 2013). Allerdings sind die zugrundeliegenden Lernmechanismen bislang nur unzureichend erforscht. Darüber hinaus zeigt bisherige Forschung, dass nach einer problemorientierten und selbstgesteuerten Unterrichtsphase mit Systemmodellen hohe Leistungsvarianz bei den Lernenden vorliegt (Frey et al., 2025). Es liegt daher nahe, dass die Lernenden innerhalb eines mehrphasigen Instruktionsdesigns (Loibl et al. , 2024) instruktional unterstützt werden müssen. Hierbei kann unterschieden werden zwischen konzeptuellen Unterstützungsangeboten, die Lernende durch gezielte Leitfragen anregen, zentrale Zusammenhänge zu identifizieren und inhaltlich zu durchdenken und strategischen Unterstützungsangeboten, die konkrete Hinweise zum Umgang mit Simulationen bereitstellen und damit die Anwendung geeigneter Problemlösestrategien fördern. In einem experimentellen 2×2-Design, das eine digitale Klimasimulation (En-ROADS) mit der Erstellung und Überarbeitung von digitalen Wirkungsgraphen kombiniert, sollen daher die Wirkungen verschiedener instruktionaler Unterstützungsangebote untersucht werden. Es wird erwartet, dass durch den Einsatz insturktionaler Unterstützungsangebote die kognitive Aktivität gesteigert, nicht lernwirksame kognitive Belastung reduziert und die Qualität der Wirkungsgraphen erhöht wird.

Der kompetente Umgang mit Daten und die Fähigkeit datengeleitete Entscheidungen zu treffen, ist wesentliches Lernziel von Mathematik- bzw. Statistikunterricht im 21. Jahrhundert (OECD, 2023). Dem Boxplot kommt dabei speziell im Unterricht der Mittelstufe eine besondere Bedeutung zu: Er integriert zahlreiche deskriptive Parameter wie den Median aber auch Variabilitätsmaße wie die Spannweite und den Interquartilsabstand in eine gemeinsame Darstellungsform. Damit ist er aber gleichzeitig auch ein komplexer und ein anspruchsvoller Lerngegenstand (Bakker et al., 2004, Edwards et al., 2017). Insbesondere bei der Interpretation der Boxfläche zeigen Lernende regelmäßig einen systematischen Fehler, wenn sie von einem proportionalen Zusammenhang von Fläche und repräsentiertem Stichprobenanteil ausgehen, wie sie ihn aus vielen bereits bekannten statistischen Repräsentationen wie etwa Balken- oder Kreisdiagrammen kennen (Lem et al., 2013, Abt et al., 2025). Traditioneller Unterricht und Schulbücher fokussieren häufig vor allem auf prozedurales Wissen – beispielsweise wie der Boxplot erstellt wird – und weniger auf den Erwerb konzeptuellen Wissens und den notwendigen Konzeptwechsel (Vosniadou & Skopeliti, 2013) bezüglich der Bedeutung der Boxfläche. Wir untersuchen daher, wie in einer digitalen Lernumgebung dieser konzeptuelle Wissenserwerb unterstützt werden kann und mögliche systematische Fehler durch gezielte Refutation der zugrundeliegenden Fehlvorstellungen adressiert werden können. Hierzu führen wir Interventionsstudien durch, bei denen wir beispielsweise überprüfen, welchen Nutzen adaptives Feedback während der Lernphase hat oder ob dynamische im Vergleich zu statischen Refutationen lernwirksamer sind. Dabei besteht das Ziel des Forschungsprojekt darin, Lehrkräften eine empirisch validierte, digitale Lernumgebung zur Verfügung zu stellen, die im Statistikunterricht beim Unterrichten des Boxplots verwendet werden kann.

Die Preisbildung auf Wettbewerbsmärkten ist ein zentrales Konzept der ökonomischen Bildung (Retzmann et al., 2010). Lernende haben jedoch häufig Schwierigkeiten, die Interaktion von Individuen auf Märkten mit der in der Ökonomie gängigen Darstellung der Preisbildung im Preis-Mengen-Diagramm zu verknüpfen bzw. die Preisbildung als eine systemische Interaktion zu begreifen (Franke, 2024). Klassenzimmerexperimente wie bspw. das Apfelmarktexperiment können helfen, solche Lernhürden zu überwinden, wenn eine instruktionale Phase folgt, in der die konkreten Erfahrungen der Lernenden gezielt in das abstrakte Wissen über die Preisbildung überführt werden (Weyland, 2016; Loibl et al., 2024).

In Interventionsstudien wird ein dreiphasiger Ansatz mit zunehmender Abstraktion (cf. Concreteness Fading: Fyfe et al., 2014; Fyfe and Nathan, 2019) untersucht. Das Forschungsinteresse liegt insbesondere darauf, durch welche instruktionalen Methoden in einem digital angereicherten Unterrichtssetting wirksame Lernprozesse initiiert werden können. Es wird davon ausgegangen, dass die Wirksamkeit der Instruktion durch das Vorwissen der Lernenden moderiert wird.

Schülerinnen und Schüler greifen beim Größenvergleich von Brüchen oft vorschnell auf eine komponentenweise Vergleichsstrategie zurück, d. h. sie vergleichen lediglich Zähler oder Nenner miteinander, wie sie es von den natürlichen Zahlen kennen (Meert et al. 2010). Um diesem Natural Number Bias (Ni & Zhou 2005) im Bereich der Größenvorstellung durch die Initiierung eines Konzeptwechsels (Vosniadou & Verschaffel 2004) entgegenzuwirken, bedarf es entsprechender instruktionaler Methoden, die die Wahrscheinlichkeit einer Aktivierung von natürlichen Zahlvorstellungen in relationalen Situationen reduzieren und stattdessen eine Aktivierung passender Anteilsvorstellungen fokussieren.

Als instruktionale Unterstützung zur Anregung eines solchen Konzeptwechselprozesses haben sich Refutationen bewährt, bei denen Fehler explizit als falsch gekennzeichnet und durch korrekte Konzepte oder Vorgehensweisen ersetzt werden (Kendeou et al. 2024). Dabei ist noch nicht hinreichend geklärt, ob beim Erwerb des Bruchkonzepts ein solches Lernen aus Fehlern durch den Aufbau von Negativem Wissen (Oser & Spychiger 2005) tatsächlich zu höheren Lernergebnissen führt als eine Instruktion, die nicht auf Fehler eingeht, sondern systematisch korrektes konzeptuelles Wissen aufbaut („fraction magnitude“, Siegler et al. 2011).

Dieses Projekt verfolgt das Ziel tiefergehendes Wissen über eine effektive Adressierung des Natural Number Bias im Bereich der Größenvorstellung zu gewinnen. Im Mittelpunkt steht die Fragestellung, ob der Aufbau konzeptuellen Wissens oder eine Fehler Refutation sich als wirksamer gegen ein Festsetzen des Natural Number Bias erweist und ob die Wirksamkeit auch vom Vorwissen der Schülerinnen und Schüler abhängt.

In einem experimentellen Prä-Post-Design kommen zwei unterschiedliche digitale Instruktionstools zum Einsatz: Ein Refutationstool visualisiert typische Schülerfehler mithilfe diskretisierter Streifen und zeigt auf, warum ein komponentenweiser Bruchvergleich unzureichend ist, womit ein Lernen aus Fehlern initiiert wird. Ein Integrationstool hebt den Größenaspekt von Brüchen durch eine kontinuierliche Darstellung hervor und bezieht dabei vorhandene informelle Anteilsvorstellungen wie die Vorstellung von einem Halben mit ein.

In diesem Teilprojekt werden digitale Lerntagebücher als Lernmethode zur Nachbereitung einer Lerneinheit (z. B. nach einem Lernvideo) eingesetzt. Das Schreiben von Lerntagebüchern kann durch Wirkmechanismen wie das sogenannte Cognitive Offloading und das Genre-Free-Principle die Aktivierung von kognitiven und metakognitiven Lernstrategien sowie den Lernerfolg und das Interesse am Lerninhalt fördern (Nückles et al., 2020). Das Projekt untersucht, inwieweit sich die Strategienutzung beim Schreiben von Lerntagebucheinträgen zusätzlich durch individuelles Feedback fördern lässt. Erste Befunde deuten darauf hin, dass sich Feedback insbesondere auf das Ausmaß und die Qualität von Elaborationsstrategien auswirken kann (Nückles et al., 2005; Nückles, T., 2019; Roelle et al., 2011). Darüber hinaus untersuchen wir, ob und wie generative KI-Sprachmodelle (z. B. ChatGPT) bei der Feedbackerstellung eingesetzt werden können. Im Rahmen dieses Teilprojektes werden die Lerntagebücher aktuell im Fach Pädagogische Psychologie bei Oberstufenschüler*innen untersucht.

Das Teilprojekt bedient sich einer kognitiv aktivierenden, digitalen Lernumgebung, um die Grundkompetenz des Figurenverstehens als Teilkompetenz literarischer Lern- und Verstehensprozesse von Primarstufenschüler*innen zu fördern (vgl. Boelmann / König 2021; Spinner 2006). Vor dem Hintergrund zunehmend heterogener Lerngruppen in der Primarstufe setzt die Lernumgebung an den individuellen Vorwissensbeständen der Schüler*innen an und begleitet die Lernenden im Lernprozess adaptiv. In einem qualitativen Forschungsdesign soll überprüft werden, inwiefern differente Lernumgebungen zu unterschiedlichen Lernzuwächsen, in Abhängigkeit individueller Vorwissensbestände der Primarstufenschüler*innen, führen.

Konkret erschließen sich die Schüler*innen eine erste rezeptionsbasierte Figurenanalyse der Hauptfigur des literarischen Gegenstandes „Das Monster vom blauen Planeten“ (vgl. Funke / Scholz 2015). Lernende mit elementaren Analysen erkennen Äußerlichkeiten und Handlungen von Figuren, während Lernende mit höheren Vorwissensbeständen Kausalitäten zwischen Beweggründen für Verhalten und Handlungen (Handlungsmotivation) oder übergeordnete, aus textnahen Einzelinformationen (explizit/implizit) synthetisierte Eigenschaften benennen. Die primarstufenspezifische Adaption des BOLIVE-Modells (vgl. Boelmann / König 2021) bietet den diagnostischen Rahmen zur Einordnung der individuellen Kompetenzstände der Schülerinnen und Schüler. Von den individuellen Figurenanalysen ausgehend, arbeiten die Schüler*innen an differenten und digital dargebotenen adaptiven Lernumgebungen, mit Hilfe derer kognitive Prozesse angeregt werden sollen, um die Figurenanalysen weiterzuentwickeln, zu verfeinern oder Fehlkonzepte zu revidieren und neue Schemata zu konstruieren. Zur Konzeption der Lernumgebungen werden verschiedene Varianten von Lösungsbeispielen und Selbsterklärungsaufforderungen herangezogen, (vgl. Renkl et al. 2006; Renkl et al. 2004; Renkl / Reiss 2002; Schnotz 2001), um die unterschiedlichen Vorwissensbestände zu bedienen und Kompetenzzuwächse in Abhängigkeit von spezifischem Vorwissen und dargebotener Instruktion zu ermöglichen (vgl. Cronbach 1957).