SeLC 2015 - Keynote Wampfler

Öffentlichkeitsarbeit von Schulenund Social Media

Philippe Wampfler

Brunnen, 9. April 2015

phwa.ch/brunnen Generation Y beim Lernen begleiten

Keynote SeLC Philippe Wampfler - phwa.ch/selc

http://phwa.ch/brunnen

http://phwa.ch/selc

Ablauf

Teil 1Mediennutzung der Generation Y

Axiom Jugendliche nutzen Medien nicht wie

Erwachsene das a) denken

b) möchten

1.Resultat, nicht Prozess

Bild: Samkit Shah

Praxisbezug

2.Jugend- vs. Generationenverhalten

74 5.3 Internet = Facebook?

Facebook vs. WhatsApp – der Reiz des Neuen?

Ob WhatsApp Facebook zukünftig den Rang ablaufen wird, kann hier nicht beantwortet werden.Fest steht allerdings, dass WhatsApp anders gelagerte Kommunikationsbedürfnisse der jungen Menschen erfüllt. WhatsApp dient vor allem der (tages)aktuellen und direkten Kommunikation undwird dementsprechend häufiger als Facebook für Verabredungen, Gespräche über private Nachrichtenund das Versenden von Fotos genutzt. Aktivitäten, die häufiger bei Facebook als bei WhatsApp statt-finden, sind demgegenüber eher ungerichtet – d. h. sie wenden sich nicht ausschließlich an einen bestimmten Empfänger – und deutlicher asynchron, d. h. es erfolgt keine direkte zeitliche Reaktionauf einen Kommunikationsimpuls.

80

90Prozent

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09 11 13 15 17 19 10 12 14 16 18 20 21 22 23 24 Jahre

Basis: 1.500 Fälle; 9- bis 24-Jährige

„Wie häufig nutzt Du die folgenden Online-Angebote?“

WhatsApp, täglich

Grafik 42

Gesamt24-Jährigrige

Ges WeiblichWei MännlichMän

Altersspezifische Nutzung von WhatsApp

715.3 Internet = Facebook?

WhatsApp wird zum wichtigen Kommunikationskanal online

Neben Facebook hat sich in kürzester Zeit auch der Messaging-Dienst WhatsApp zum täglichenBegleiter und wichtigen Kommunikationsmittel entwickelt41 – vor allem für die Jugendlichen ab 14 Jahren. Die App dient dem synchronen Austausch von Nachrichten, Ton- und (Bewegt-)Bildmate-rial oder auch Links zwischen Personen, die ihre Kontakte gegenseitig im Telefonbuch abgespeichertund die App ebenfalls installiert haben, bzw. auch innerhalb von Gruppen. Auch mit WhatsApp befindensich die Nutzer dauerhaft in Chat-Konversationen. Weil dieser Kommunikationskanal ständig aufEmpfang ist, haben viele Jugendliche und junge Erwachsene, wie weiter oben erläutert, den Eindruck,ständig online zu sein. Die quantitative Befragung zeigt, dass der Messaging-Dienst nach Facebookund Google mittlerweile die drittwichtigste Internet-Anwendung für Jugendliche ab 14 Jahren gewordenist: Mehr als ein Drittel der Jugendlichen und jungen Erwachsenen hat das Gefühl, dass WhatsAppunentbehrlich für die alltägliche Kommunikation geworden ist.

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Basis: 1.500 Fälle; 9- bis 24-Jährige

„Wie häufig nutzt Du die folgenden Online-Angebote?“

Facebook, täglich

Grafik 39

Gesamt24-Jährigrige

Ges WeiblichWei MännlichMän

Facebook: Altersspezifische Nutzung

41 WhatsApp Inc. wurde 2009 in Santa Clara, Kalifornien von Diana Chub gegründet und ist seit 2010 auch in Deutschlandverfügbar. Erstmals im Juni 2013 veröffentlichte das Unternehmen aktuelle Nutzerzahlen im Wall Street Journal, wonachWhatsApp 250 Mio. Nutzer weltweit haben soll. Im August wurden zudem 20 Mio. Nutzer in Deutschland gegenüber demUS-Blog „AllThingsD“ bestätigt: http://allthingsd.com/20130806/the-quiet-mobile-giant-with-300m-active-users-whatsapp-adds-voice/

3.Aufmerksamkeitsökonomie

90-9-1-Regel

Quelle: alike.ch

http://alike.ch

4.Youtube-Medienwelt

5.Selfies verstehen

6.»digital natives«digital sozialisiert

Bild: bandt.com.au

http://bandt.com.au

digitaler Dualismus

problematisches Verhalten

problematische Mediennutzung

Die Angst, etwas zu verpassen FOMO

GrundbedürfnisseAutonomieKompetenz

Geliebt-Werden

7.private von schulischer Kommunikation trennen

Filtersouveränität

8.traditionelle vs. neue

Konzentration

X-probe was presented, and participants had to refer to the cuethey maintained in the face of distractors (AX and BX trials):HMMs were 84 ms slower than LMMs to respond to AX trials,t (28) ! "3.27, P # 0.003, and 119 ms slower to respond to BXtrials, t (28) ! "3.25, P # 0.003, yielding a significant LMM/HMM status*presence of distractors interaction, F (1, 28) !5.21, P # 0.03. These data replicate the results from the filtertask, again demonstrating that HMMs are less selective inallowing information into working memory, and are thereforemore affected by distractors. As target trials comprised 70% of all trials in the standard

version of the AX-CPT, the task was also indicative of theparticipants’ ability to withhold prepotent responses, i.e., theirability to withhold a target response on the relatively rare BX orAY trials, each of which constituted only 10% of trials. The lackof significant differences between the groups, reinforced by theabsence of a group difference on the Stop-Signal task (15), t(37) ! "0.15, P $ 0.88, suggests that the two groups do not differin their level of response control.

Filtering Irrelevant Representations in Memory: Two- and Three-BackTasks. In the two- and three-back tasks (16), which examine themonitoring and updating of multiple representations in workingmemory, HMMs showed a significantly greater decrease inperformance (d%) from the two- to the three-back task;task*HMM/LMM status interaction, F (1, 28) ! 4.25, P # 0.05.Interestingly, although both groups showed similar decreases inhit-rates (the number of targets correctly identified) from thetwo-back to the three-back task, F (1, 28) ! 0.14, P $ 0.72 (Fig.3A), HMMs showed a greater increase in their false alarm rate(the number of nontargets incorrectly marked as targets), F (1,28) ! 5.02, P # 0.03 (Fig. 3B). This effect was driven by targetletters that had previously appeared during the task, but wereoutside the range participants were instructed to hold in mem-ory. Specifically, in the three-back task, HMMs were more likelyto false alarm to letters that had more previous appearances, F(1, 13) ! 6.31, P # 0.03. This indicates that the HMMs were more

Fig. 1. The filter task. (A) A sample trial with a 2-target, 6-distractor array.(B) HMM and LMM filter task performance as a function of the number ofdistractors (two targets). Error bars, SEM.

Fig. 2. AX-CPT mean response times in the no-distractors and the distractorsconditions (note that the overall decrease in response times from the nodistractors to the distractors condition is due to greater predictability of probeonset as a result of the rhythmic nature of the distractors; the key data pointis the difference in the distractors condition between LMMs and HMMs). Errorbars, SEM.

Fig. 3. Two- and three-back task results. (A) Hit rates. (B) False alarm rates.Error bars, SEM.

15584 ! www.pnas.org"cgi"doi"10.1073"pnas.0903620106 Ophir et al.

Multitasking

X-probe was presented, and participants had to refer to the cuethey maintained in the face of distractors (AX and BX trials):HMMs were 84 ms slower than LMMs to respond to AX trials,t (28) ! "3.27, P # 0.003, and 119 ms slower to respond to BXtrials, t (28) ! "3.25, P # 0.003, yielding a significant LMM/HMM status*presence of distractors interaction, F (1, 28) !5.21, P # 0.03. These data replicate the results from the filtertask, again demonstrating that HMMs are less selective inallowing information into working memory, and are thereforemore affected by distractors. As target trials comprised 70% of all trials in the standard

version of the AX-CPT, the task was also indicative of theparticipants’ ability to withhold prepotent responses, i.e., theirability to withhold a target response on the relatively rare BX orAY trials, each of which constituted only 10% of trials. The lackof significant differences between the groups, reinforced by theabsence of a group difference on the Stop-Signal task (15), t(37) ! "0.15, P $ 0.88, suggests that the two groups do not differin their level of response control.

Filtering Irrelevant Representations in Memory: Two- and Three-BackTasks. In the two- and three-back tasks (16), which examine themonitoring and updating of multiple representations in workingmemory, HMMs showed a significantly greater decrease inperformance (d%) from the two- to the three-back task;task*HMM/LMM status interaction, F (1, 28) ! 4.25, P # 0.05.Interestingly, although both groups showed similar decreases inhit-rates (the number of targets correctly identified) from thetwo-back to the three-back task, F (1, 28) ! 0.14, P $ 0.72 (Fig.3A), HMMs showed a greater increase in their false alarm rate(the number of nontargets incorrectly marked as targets), F (1,28) ! 5.02, P # 0.03 (Fig. 3B). This effect was driven by targetletters that had previously appeared during the task, but wereoutside the range participants were instructed to hold in mem-ory. Specifically, in the three-back task, HMMs were more likelyto false alarm to letters that had more previous appearances, F(1, 13) ! 6.31, P # 0.03. This indicates that the HMMs were more

Fig. 1. The filter task. (A) A sample trial with a 2-target, 6-distractor array.(B) HMM and LMM filter task performance as a function of the number ofdistractors (two targets). Error bars, SEM.

Fig. 2. AX-CPT mean response times in the no-distractors and the distractorsconditions (note that the overall decrease in response times from the nodistractors to the distractors condition is due to greater predictability of probeonset as a result of the rhythmic nature of the distractors; the key data pointis the difference in the distractors condition between LMMs and HMMs). Errorbars, SEM.

Fig. 3. Two- and three-back task results. (A) Hit rates. (B) False alarm rates.Error bars, SEM.

15584 ! www.pnas.org"cgi"doi"10.1073"pnas.0903620106 Ophir et al.

phwa.ch/ophir

Ambient Awareness

9.Transparenz

Bild: Dima Marwov

10.Die Generation Y gibt

es nicht.

26 4.1 Die neuen Netzgenerationen – U25 im Vergleich zur Gesamtbevölkerung

Diese verschiedenen stilistischen Ausprägungen, Zugangsweisen zum Internet und Kommunika-tionskulturen lassen sich verdichtet in Form von Internet-Milieus beschreiben, die sich entlang ihrerEinstellungen, Wertvorstellungen und Verhaltensweisen im Umgang mit dem Internet unterscheiden.Die folgende Grafik gibt einen Überblick der im Rahmen der vorliegenden Studie erarbeiteten „DIVSIU25-Internet-Milieu-Landschaft“ in Deutschland.26 Die digitalen Lebenswelten der Jugendlichen undjungen Erwachsenen bewegen sich entlang der beiden Hauptachsen „formales Bildungsniveau“ (vertikal) und „normative Grundorientierung“ (horizontal). Je höher eine Gruppe in dieser Grafik angesiedelt ist, desto höher ist das formale Bildungsniveau; je weiter nach rechts sie sich erstreckt,desto moderner im soziokulturellen Sinn ist ihre Grundorientierung.27

Im Vergleich der DIVSI Internet-Milieus der Gesamtbevölkerung mit denen der 14- bis 24-Jährigenfallen die beschriebenen Unterschiede deutlich ins Auge. Die digitalen Lebenswelten der Jugendlichenund jungen Erwachsenen entsprechen zwar denen der Gesamtbevölkerung nicht eins zu eins – damitließe sich den generationellen Unterschieden nicht gerecht werden –, die farblich gekennzeichnetenÄquivalenzen erlauben jedoch eine basale Vergleichbarkeit. Die Internet-affineren, in der Grafik in

DIVSI U25-Internet-Milieus – 14- bis 24-Jährige

nied

rig

Sicherheit & Orientierungtraditionell

Normative Grundorientierung

Bild

ung

Haben & Zeigen Sein & Verändernmodern

Machen & Erleben Grenzen überwinden & Sampelnpostmodern

mitt

elho

ch

Verant-wortungs-bedachte

8%

Vorsichtige7%

Verun-sicherte

3%

Souveräne26%Pragmatische

28%

Skeptiker10%

Unbekümmerte18%

Grafik 08_Streifen

26 Die DIVSI U25-Internet-Milieus gelten für die Altersgruppe der 14- bis 24-Jährigen. Wie weiter oben erläutert, ist es nichtmöglich, Milieu- und Lebensweltunterschiede für die unter 14-Jährigen zu beschreiben, da hier die Lebenswelt in der Regeldurch das Elternhaus vorgegeben ist.

27 Deutsches Institut für Vertrauen und Sicherheit im Internet 2012: DIVSI Milieu-Studie zu Vertrauen und Sicherheit im Internet.Kurzfassung. S. 14 f.

Quelle: DIVSI, 2014Milieus, 14-24 D