Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus...

Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat

Markus Kertz 28.01.2002



ÜberblickÜberblick

Computer und LernenComputer und Lernen LeistungsmotivationLeistungsmotivation

Motivation und kognitive StrukturenMotivation und kognitive Strukturen

Fragestellungen und HypothesenFragestellungen und Hypothesen

MethodeMethode

Ergebnisse und Diskussion

Ergebnisse und Diskussion



I) Stand der ForschungI) Stand der Forschung

1. Computer und Lernen1. Computer und Lernen

CAL ... Computer Assisted Learning

Befunde aus der CAL Forschung nach Krendl & Lieberman (1988):

• Intensivere Nutzung der zur Verfügung gestellten Lernzeit (Daiute 1985)• Positive Effekte auf Menge und Güte des Lernoutputs (Cohen & Riel 1986) • Beschleunigte Entwicklung mathematischer Skills (Henderson et al 1986)• Höheres Interesse am Themengebiet (Ybarrondo 1985)

Grundsätzlich positive Effekte in motivationalen Bereichen




1. Computer und Lernen1. Computer und Lernen

ITS(s) = Intelligent Tutoring System(s)

Del Soldato & Du Boulay (1995):

Adaptivität bezüglich motivationalen Komponenten

Domain based planning + motivational planning

Effekte des motivational planners wurden nicht empirisch überprüft

Der Erhebung und Modifizierung des Motivationszustandes liegt kein fundiertes psychologisches Motivationsmodell zugrunde.




2. Leistungsmotivation2. Leistungsmotivation

Handlungsresultate inLeistungssituationen

Beurteilung nach einemTüchtigkeitsmaßstab

Erfolg (Stolz) Misserfolg (Scham)

Hoffnung auf Erfolg Furcht vor Misserfolg

A n t i z i p a t i o n

Das Modell von Atkinson (1957)




2. Leistungsmotivation2. Leistungsmotivation Das Modell von Atkinson (1957)

T = M x P x ITs = Ms x Ps x Is

Tf = Mf x Pf x If

Tr = Ts + TfTr = Ts + Tf

Tr = (Ms - Mf) x (Ps - Ps2) Tr = (Ms - Mf) x (Ps - Ps2)

Verhaltensvorhersagen in vier Typen leistungsbezogenen Verhaltens:

• Aufgabenwahl (Atkinson & Litwin, 1960) +/-• Anspruchsniveau- Zielsetzung (Heckhausen, 1963 bzw. Schmalt, 1976)+• Ausdauer und Persistenz (Feather, 1961, 1962, 1963) +/(-)• Leistungseffizienz n.y.s.i.n.y.d. Effekt +/-

Grund: möglicherweise Messproblematik




3. Motivation und kognitive Strukturen3. Motivation und kognitive Strukturen

Untersuchung von Lin, McKeachie und Naveh-Benjamin (1999):

• Methode der Wissensstrukturerfassung: ordered-tree technique• Motivationsvariablen: - Test anxiety

- Expectancy for success (nach Atkinson, 1957)• Ergebnisse:

Test anxiety - amount of organization r = .31 s.Test anxiety - similarity of structures r = -.27 s.Test anxiety - Leistung i. d. LV r = -.30 s.Expectancy for success - Leistung r = .37 s.

Die Motivationsvariablen wurden mittels Fragebogen erhoben

Zur Analyse von Wissensstrukturen stehen auch andere theoretische Konzepte zur Verfügung



II) Fragestellung und HypothesenII) Fragestellung und Hypothesen

1.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz HE vs. FM?

1.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz HE vs. FM?

H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz.

2.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs?

2.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs?

H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs.



III) MethodeIII) Methode

1. Design1. Design

Art d

es L

ern

en

sA

rt de

s Le

rne

ns

MotivMotiv

Papier &

Bleistift

Papier &

Bleistift

RATHRATH

Furcht vor MisserfolgFurcht vor Misserfolg

Hoffnung auf Erfolg

Hoffnung auf Erfolg

• 2x2 faktorielles Design ohne Meßwiederholung• UV1: Motiv (HE vs. FM)• UV2: Art des Wissenserwerbs (RATH vs. P & B)• AV: Verteilung der symmetrischen Distanzen

• SVn: des Ortes und der Zeit - konstantder Person:

• Englischkenntnisse• Vorwissen• Computererfahrung• Alter• Geschlecht

• Gruppenversuch mit Vor- und Hauptuntersuchungsphase




2. Stichprobe2. Stichprobe

Voruntersuchung (30.11. – 5.12.2001): • 128 Schülerinnen und Schüler der 11. und 12. Schulstufe • Rekrutiert an 3 allgemeinbildenden höheren Schulen in Graz• Kontrolle personenbezogener SVn

Bildung von Matched Pairs:• Matchingvariable: Ausprägung des Motivs HE vs. FM• 25 Paare HE, 37 Paare FM - zufällig RATH vs. P&B zugeordnet

Hauptuntersuchung (10.12. – 20.12.2001):• insgesamt 116 TeilnehmerInnen• nach Gleichverteilung in den Zellen verblieben 84 Personen• Geschlecht: 50 weiblich, 34 männlich• Alter: von 16 bis 19 Jahre; MW=16,57; s=0,73




3. Material3. MaterialRATH

Relational Adaptive Tutoring Hypertext WWW-EnvironmentRATH

Relational Adaptive Tutoring Hypertext WWW-Environment

Basiert auf der Verknüpfung der Wissensraumtheorie (Doignon & Falmagne) mit einer relationalen Formalisierung von Hypertext

Basiert auf der Verknüpfung der Wissensraumtheorie (Doignon & Falmagne) mit einer relationalen Formalisierung von Hypertext

Ein ITS Prototyp (Albert & Hockemeyer) mit Lerninhalt „Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie“ (Held, Hockemeyer, Hermann & Albert)Ein ITS Prototyp (Albert & Hockemeyer) mit Lerninhalt „Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie“ (Held, Hockemeyer, Hermann & Albert)

Held (1993): zur elementaren Wahrscheinlichkeitstheorie

• Zum Erlernen des Stoffgebiets sind 10 Wissenserfordernisse gegeben• 6 Klassen von Aufgaben wurden auf Basis von 3 Aufgaben- komponenten konstruiert




3. Material3. Material

Die 6 Klassen von Aufgaben bei RATH

Aufgabenstruktur

Struktur der Aufgaben und Lerninhalte




3. Material3. Material

Weitere Versuchsmaterialien:

• Instruktionen • Personalblatt• Multi Motiv Gitter (Retest Reliabilität .77 - .92)• P & B Version von RATH• Vokabelliste (nach Haudum, Leitner & Liberti 2001)• Nachbefragungsbogen• Versuchsleiterbogen• Klausur: 18 Aufgaben - 3 pro Aufgabenklasse

nach Held (1993) bzw. Haudum, Leitner & Liberti (2001)

4. Apparatur4. Apparatur

• Computeranlagen mit Internet-Zugang• SPSS, Programm „di“



Papier & Bleistift

RATHFurcht vor

Misserfolg

Paare

Papier & Bleistift Klausur und Nach-

befragung

RATHHoffnung auf

Erfolg

Paare

• Instruktion

Untersuchungszeitpunkt t2


5. Ablauf5. Ablauf

Bildung von matched pairs nach

Motiv HE vs. FM

Zwischenphase

Multi Motiv Gitter

• Instruktion

• PersonalblattEinleitung

Untersuchungszeitpunkt t1

ca. 30 Minuten

MW=66,07; s=22,49ca. 40 Minuten

MW=12,67d



IV) Ergebnisse und DiskussionIV) Ergebnisse und Diskussion

1. Überblick1. Überblick

Descriptive Statistics

84 ,00 18,00 8,3095 5,0324

84 ,00 16,00 4,1429 4,2600

84 ,00 6,00 4,1310 1,4377

84 ,00 6,00 2,7976 1,8418

84

Anzahl der gelösten

Aufgaben

Anzahl der nicht

bearbeiteten Aufgaben

Anzahl gelöster Examples


Aufgabenklassen

Valid N (listwise)

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

11 Personen mit demPattern 000000

• Klassifikation der Resultate in der Klausur:- gelöst- nicht gelöst- nicht bearbeitet

• Kriterium für die Klausur: 2 von 3 Aufgaben gelöst = Klasse gelöst

• Mittels „di“ wurden anhand der erstellten Patternfiles und des Strukturfiles die Verteilungen der symmetrischen Distanzen errechnet.





Verteilung der symmetrischen Distanzen über n


84 ,00 2,00 ,2738 ,4747

84

Distanzen n=84

Valid N (listwise)


Distanzen n=84

62 73,8

21 25,0

1 1,2

84 100,0

,00

1,00

2,00

Total

Valid

Frequency Percent





Verteilung der Distanzen in der Potenzmenge

Distanzen Potenzmenge

10 15,6

29 45,3

22 34,4

3 4,7

64 100,0

,00

1,00

2,00

3,00

Total

Valid

Frequency Percent


64 ,00 3,00 1,2813 ,7862

64

Distanzen Potenzmenge

Valid N (listwise)




Art d

es L

ern

en

sA

rt de

s Le

rne

ns

MotivMotiv

Chi2 = 42,64

s.s.

Chi2 = 42,64

s.s.Chi2 = 49,60

s.s.

Chi2 = 49,60

s.s.

Papier &

Bleistift

Papier &

Bleistift

Chi2 = 67,98

s.s.

Chi2 = 67,98

s.s.Chi2 = 58,43

s.s.

Chi2 = 58,43

s.s.RATHRATH


Hoffnung auf Erfolg

Hoffnung auf Erfolg

Chi2 = 126,23

s.s.

Chi2 = 93,78

s.s.

Chi2 = 109,75

s.s.Chi2 = 107,85

s.s.Chi2 = 189,65

s.s.



Chi2 Anpassungstest: Vergleiche mit der Potenzmenge




2. Hypothese 12. Hypothese 1 H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen)

in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz.

Art d

es L

erne

ns

Art d

es L

erne

ns

MotivMotiv

0 14

1 6

2 1

3 0

0 14

1 6

2 1

3 0

0 15

1 6

2 0

3 0

0 15

1 6

2 0

3 0

Papier & Bleistift

Papier & Bleistift

0 17

1 4

2 0

3 0

0 17

1 4

2 0

3 0

0 16

1 5

2 0

3 0

0 16

1 5

2 0

3 0

RATHRATH


Hoffnung auf Erfolg

Hoffnung auf Erfolg

Chi2(HE vs. FM) = 0n.s.

Chi2(FM vs. HE) = 0n.s.

0 31

1 11

2 0

3 0

0 31

1 10

2 1

3 0




2. Hypothese 22. Hypothese 2 H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs.

Art d

es L

erne

ns

Art d

es L

erne

ns

MotivMotiv

0 14

1 6

2 1

3 0

0 14

1 6

2 1

3 0

0 15

1 6

2 0

3 0

0 15

1 6

2 0

3 0

Papier & Bleistift

Papier & Bleistift

0 17

1 4

2 0

3 0

0 17

1 4

2 0

3 0

0 16

1 5

2 0

3 0

0 16

1 5

2 0

3 0

RATHRATH


Hoffnung auf Erfolg

Hoffnung auf Erfolg

Chi2(RATH vs. P&B) = 1,78n.s.

Chi2(P&B vs. RATH) = 2,26n.s.

0 33

1 9

2 0

3 0

0 29

1 12

2 1

3 0




3. Diskussion3. Diskussion

• Schwächen im Design:- Stichprobe ?- Lerninhalt RATH ?

• Schwächen im Design:- Stichprobe ?- Lerninhalt RATH ?

• Theoretische Grundlagen:- Leistungsmotivation ?- CAL Befunde ?

• Theoretische Grundlagen:- Leistungsmotivation ?- CAL Befunde ?

• Wahl der AV:- Zusatz-Hypothesen

• Wahl der AV:- Zusatz-Hypothesen




4. Zusatz-Hypothesen4. Zusatz-Hypothesen H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich der mittleren Anzahl gelöster Aufgaben in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs und der individuellen Motivtendenz.

Leistungsmotiv

Hoffnung auf ErfolgFurcht vor Mißerfolg

Mitt

lere

An

zah

l ge

löst

er

Au

fga

be

n18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Art des Lernens

Lernen mit RATH

Lernen mit P&B

Dependent Variable: Summe der gelösten Aufgaben

204,810a 3 68,270 2,879 ,041

5800,048 1 5800,048 244,580 ,000

,762 1 ,762 ,032 ,858

183,048 1 183,048 7,719 ,007

21,000 1 21,000 ,886 ,350

1897,143 80 23,714

7902,000 84

2101,952 83

Source

Corrected Model

Intercept

Leistungsmotiv

Art desLernensLM * Art desLernens

Error

Total

Corrected Total

Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.

R Squared = ,097 (Adjusted R Squared = ,064)a.

Leistungsmotiv

Hoffnung auf ErfolgFurcht vor Mißerfolg

Mitt

lere

An

zah

l ge

löst

er

Au

fga

be

n18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Art des Lernens

Lernen mit RATH

Lernen mit P&B

MW = 6,23

MW = 10,19

s.s.

Beispiel: AK1 AK2 AK3 AK4 AK5 AK6 SummeVP1 10 Aufgaben gelöst davon 2 2 2 2 2 0 5 VP2 10 Aufgaben gelöst davon 3 3 3 1 0 0 3

Beispiel: AK1 AK2 AK3 AK4 AK5 AK6 SummeVP1 10 Aufgaben gelöst davon 2 2 2 2 2 0 5 VP2 10 Aufgaben gelöst davon 3 3 3 1 0 0 3




Test Statistics a

575,000 550,500

1478,000 1453,500

-2,782 -3,020

,005 ,003

Mann-Whitney U

Wilcoxon W

Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Anzahl dergelösten

Aufgabenklassen

Anzahl der nichtbearbeiteten

Aufgaben

Grouping Variable: Gruppe RATH vs P&Ba.

Ranks

42 35,19

42 49,81

84

42 50,39

42 34,61

84

Gruppe RATH vs P&B

Lernen mit RATH

Lernen mit P&B

Total

Lernen mit RATH

Lernen mit P&B

Total


Aufgabenklassen

Anzahl der nicht

bearbeiteten Aufgaben

N Mean Rank

HEHE

FMFM

4. Zusatz-Hypothesen4. Zusatz-Hypothesen

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