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Prof. Dr. Günter Daniel Rey

Professur Psychologie digitaler LernmedienInstitut für Medienforschung Philosophische Fakultät

Lehren und Lernen mit Medien II

Kollaboratives Lernen

225. Kollaboratives LernenProf. Dr. Günter Daniel Rey

• Einführung• Aufgabenkomplexität als moderierender Einflussfaktor• Lernervorwissen als moderierender Einflussfaktor• Entwicklungsphasen in virtuellen Lerngruppen• Rollenkonzepte beim kollaborativen Lernen• Kooperatives Lernen und Feedback

Überblick


Kollaboratives Lernen?


• Verschiedene Definitionen zum kollaborativen Lernen• Konstellation, in der Personen gemeinsam in einer Gruppe lernen, die

klein genug ist, um allen Gruppenmitgliedern eine aktive Beteiligung zu ermöglichen

• Häufig kooperatives Lernen und kollaboratives Lernen synonym verwendet, aber auch z.T. voneinander unterschieden • Kooperatives Lernen: Gemeinsames Arbeiten an derselben

Aufgabe, die jedoch aufgeteilt wird• Kollaboratives Lernen: Tatsächliches Zusammenarbeiten

Einführung (z.B. Krause, Stark & Mandl, 2009)


• Bei Aufgaben mit niedriger Elementinteraktivität reichen die individuellen AG-Ressourcen aus

• Kommunikation und Koordination mit der Gruppe wirken sich negativ auf die Lerneffizienz aus

• „Überwindung“ der Einschränkungen des Arbeitsgedächtnisses (AG) durch den Einsatz kollaborativer Lerngruppen Nutzung multipler Arbeitsgedächtnisse (kollektiver AG-Effekt)

• Je höher die Elementinteraktivität, desto effizienter ist daher das Gruppenlernen

Aufgabenkomplexität als moderierender Ein-flussfaktor (Kirschner et al., 2009a+b, 2011)


• N = 70; 46% ♀; Ø 15.4 Jahre (SD = 0.7)

• Lernmaterial zur Vererbungslehre • Einfaktorielles, zweifachgestuftes

Design (individuelle Bedingung vs. Gruppenbedingung mit jeweils drei Personen)

• Kognitive Belastung sowie drei Behaltens- und drei Transferaufgaben als abhängige Variablen

• Moderierender Einfluss der Aufgabenkomplexität auf die Lerneffizienz

Aufgabenkomplexität als moderierender Ein-flussfaktor (Kirschner et al., 2009b)

Quelle: Kirschner, Paas und Kirschner (2009b)

WW: p < .05; ηp² = .25


Rey.participoll.com

Welche Aussagen zur Studie von Kirschner, Paas und Kirschner (2009b) sind zutreffend? A: Die Effektgröße der Wechselwirkung ist relativ

gering. B: Behalten und Transfer werden als Aufgaben

unterschiedlicher Komplexität betrachtet. C: Die Lerneffizienz für die Behaltensleistungen

ist in der Gruppenbedingung besser als in der individuellen Bedingung.

Aufgabenkomplexität als moderierender Einflussfaktor

0A B C


• Expertise-Umkehr-Effekt• Computersimulation als Lernumgebung

Lernervorwissen als moderierender Einfluss-faktor (Nihalani, Mayrath & Robinson, 2011)

Quelle: Nihalani, Mayrath und Robinson (2011)


• Zwei Experimente• Exp. 1: Novizen; N = 65; 60% ♀• Exp. 2: Experten; N = 65; 32% ♀

• Einfaktorielles, dreifachgestuftes Design• Kontrollgruppe (KG)• Individuelles Feedback• Kollaboratives Feedback

• Abhängige Variablen• Transferlernleistung• Einstellung zum kollaborativen Lernen



• Transferlernleistungen

• Keine Effekte bezüglich der Einstellung zum kollaborativen Lernen


Quelle: Nihalani, Mayrath und Robinson (2011)

f = .81*

f = .79*


Rey.participoll.com

Welche Aussagen zu den beiden Studien von Nihalani, Mayrath und Robinson (2011) treffen zu? A: Bei individuellem Feedback erzielen

Novizen signifikant bessere Transferlernleistungen als Experten.

B: Bei kollaborativem Feedback erzielen Experten signifikant bessere Transferlernleistungen als Novizen.

C: Novizen erzielen signifikant bessere Transferlernleistungen bei individuellem Feedback im Vergleich zum kollaborativenFeedback.

Lernervorwissen als moderierender Einflussfaktor

0A B C


• Sieben Entwick-lungsphasen:• Orientierung• Vorbereitung• Erkundung• Arbeit und

Entscheidung• Fortschritts-

überprüfung & Evaluation

• Weiterent-wicklung oder Fertigstellung

• Abschluss

Entwicklungsphasen in virtuellen Lerngruppen (Yoon & Johnson, 2008)

Quelle: Yoon und Johnson (2008)


• Sieben zentrale Affordanzen:• Etablierung einer gemeinsamen Aufgabe• Kommunikation• Teilung von Ressourcen• Engagement in produktiven kollaborativen Lernprozessen• Beteiligung an Ko-Konstruktion• Überwachung und Regulation des kollaborativen Lernens• Entdeckung und Aufbau von Gruppen und Gemeinschaften

Affordanzen beim computerunterstützten kolla-borativen Lernen (Jeong & Hmelo-Silver, 2016)


Rollenkonzepte beim kollaborativen Lernen


• Acht Rollen:• Captain• Pillar• Hanger-on• Lurker• Generator• Over-rider• Ghost• Free-rider

Rollenkonzepte beim kollaborativen Lernen (Strijbos & De Laat, 2010)

Quelle: Strijbos und De Laat (2010)


• Lernumgebung „Koralle“ zum Statistiklernen

Kooperatives Lernen und Feedback (Krause, Stark & Mandl, 2009)

Quelle: Krause (2007)


• N = 137; 77% ♀; Ø 23.8 Jahre (SD = 5.1)• 2 x 2 faktorielles Design

• UV1: Sozialer Kontext (individuell vs. kooperativ)• UV2: Feedback (ohne vs. mit)

• Abhängige Variablen• Leistung in den Lernaufgaben (6 Problemlöseaufgaben)• Leistung im nachfolgenden Test (5 offene Problemaufgaben)• Subjektive Lerneinschätzungen (wahrgenommene Leistung und

wahrgenommene Kompetenz)




HE für UV1: Nicht signifikant

HE für UV1: p < .05; ηp² = .08 HE für UV1: p < .001; ηp² = .09

HE für UV1: p < .05; ηp² = .04


Rey.participoll.com

Welche Aussagen decken sich mit den Ergebnissen aus dem Experiment von Krause, Stark und Mandl (2009)? A: Kooperatives Lernen verbessert die Leistungen

in der Lernaufgabe. B: Kooperatives Lernen verbessert die Leistungen

im Posttest. C: Kooperatives Lernen verbessert die

wahrgenommene Leistung. D: Kooperatives Lernen verbessert die

wahrgenommene Kompetenz.

Kooperatives Lernen und Feedback

0A B C D


Lernspiel zur Wiederholung der letzten Sitzungen

Kahoot.it

https://getkahoot.com/

https://getkahoot.com/

https://kahoot.it/#/

https://kahoot.it/#/


• Kollaboratives Lernen als Konstellation, in der Personen gemeinsam in einer Gruppe lernen, die klein genug ist, um allen Gruppenmitgliedern eine aktive Beteiligung zu ermöglichen

• Gruppenlernen im Vergleich zum individuellen Lernen mit steigender Aufgabenkomplexität effizienter

• Individuelles Feedback im Vergleich zum kollaborativen Feedback für Novizen lerntransferförderlich, für Experten umgekehrt

• Verschiedene Entwicklungsphasen in virtuellen Lerngruppen• Diverse Affordanzen beim computerunterstützten kollaborativen

Lernen• Unterschiedliche Rollen der Gruppenmitglieder beim kollaborativen

Lernen• Untersuchung von kooperativem Lernen und Feedback

Zusammenfassung


• Kirschner, F., Paas, F., & Kirschner, P. A. (2009b). Individual and group-based learning from complex cognitive tasks: Effects on retention and transfer efficiency. Computers in Human Behavior, 25, 306–314.

• Krause, U. M., Stark, R., & Mandl, H. (2009). The effects of cooperative learning and feedback on e-learning in statistics. Learning and Instruction, 19, 158–170.

• Nihalani, P. K., Mayrath, M., & Robinson, D. H. (2011). When feedback harms and collaboration helps in computer simulation environments: An expertise reversal effect. Journal of Educational Psychology, 103, 776–785.

Prüfungsliteratur


• Fu, Q.-K., & Hwang, G.-J. (2018). Trends in mobile technology-supported collaborative learning: A systematic review of journal publications from 2007 to 2016. Computers & Education, 119, 129–143.

• Hämäläinen, R., Oksanen, K., & Häkkinen, P. (2008). Designing and analyzing collaboration in a scripted game for vocational education. Computers in Human Behavior, 24, 2496–2506.

• Janssen, J., Kirschner, F., Erkens, G., Kirschner, P. A., & Paas, F. (2010). Making the black box of collaborative learning transparent: Combiningprocess-oriented and cognitive load approaches. Educational PsychologyReview, 22, 139–154.

• Järvelä, S., Volet, S., & Järvenoja, H. (2010). Research on motivation in collaborative learning: Moving beyond the cognitive–situative divide and combining individual and social processes. Educational Psychologist, 45, 15–27.

Weiterführende Literatur I


• Jeong, H., & Hmelo-Silver, C. E. (2016). Seven affordances of computer-supported collaborative learning: How to support collaborative learning? How can technologies help? Educational Psychologist, 51, 247–265.

• Kirschner, F., Paas, F., & Kirschner, P. A. (2009a). A cognitive load approach to collaborative learning: United brains for complex tasks. Educational Psychology Review, 21, 31–42.

• Kirschner, F., Paas, F., & Kirschner, P. A. (2011). Superiority of collaborative learning with complex tasks: A research note on an alternative affective explanation. Computers in Human Behavior, 27, 53–57.

• Krause, U.-M. (2007). Feedback und kooperatives Lernen. Münster: Waxmann.

• Schoor, C., & Bannert, M. (2011). Motivation in a computer-supported collaborative learning scenario and its impact on learning activities and knowledge acquisition. Learning and Instruction, 21, 560–573.

Weiterführende Literatur II


• Schoor, C., & Bannert, M. (2012). Exploring regulatory processes during a computer-supported collaborative learning task using process mining. Computers in Human Behavior, 28, 1321–1331.

• Strijbos, J.-W., & De Laat, M. F. (2010). Developing the role concept for computer-supported collaborative learning: An explorative synthesis. Computers in Human Behavior, 26, 495–505.

• Yoon, S. W., & Johnson, S. D. (2008). Phases and patterns of group development in virtual learning teams. Educational Technology Research and Development, 56, 595–618.

• Weinberger, A., Stegmann, K., & Fischer, F. (2010). Learning to argue online: Scripted groups surpass individuals (unscripted groups do not). Computers in Human Behavior, 26, 506–515.

Weiterführende Literatur III

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