Juli 2019 Themen für Abschlussarbeiten

Aus Kapazitätsgründen können wir zurzeit vor allem Abschlussarbeiten von Studierenden betreuen, die unsere Forschungs- bzw. Anwendungsvertiefungen gewählt haben (Bachelor: Lehren und Lernen), Master (Lernen in Gruppen oder Lernen mit Medien).

1. Abschlussarbeit im Themenkomplex Group Awareness in Social Media und Eye-Tracking

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lisa Ollesch.

Beim computerunterstützen kollaborativen Lernen konnten sich Group Awareness Tools (GA Tools) als hilfreich für Lernende in Bezug auf Lernprozesse und -ergebnisse erweisen (Bodemer, Janssen, & Schnaubert, 2018). Bisherige Forschungsarbeiten haben sich auf die Unterstützung durch kognitive GA-Informationen, wie z. B. die Darstellung von Wissen (Sangin, Molinari, Nüssli, & Dillenbourg, 2011), und behaviorale GA-Informationen, wie z. B. die Darstellung der Partizipationsmenge von Gruppenmitgliedern (Kimmerle & Cress, 2008), konzentriert. Emotionale GA-Informationen, wie z. B. die Darstellung der Freundlichkeit von Gruppenmitgliedern (Phielix, Prins, Kirschner, Erkens, & Jaspers, 2011), wurden bisher weniger stark betrachtet sowie verschiedene GA-Informationen oftmals separat untersucht. Um das Lernen in großen Social Media Learning Communities zu unterstützen, wird in diesem Projekt vermutet, dass die gemeinsame Darbietung verschiedener GA-Informationen mit Vorteilen für das kollaborative Lernen einhergeht. Dennoch ist die Untersuchung von GA-Interaktionseffekten unter Einbezug von Persönlichkeitseigenschaften bisher weitgehend unerforscht.

  •  BA/MA Aufmerksamkeitslenkung in Online-Lernforen durch kognitive, behaviorale und emotionale GA-Informationen

Online-Lernforen können sehr umfangreich sein. Diese Abschlussarbeit soll im Rahmen einer Eye-Tracking-Studie daher untersuchen, inwiefern das Aufmerksamkeitsverhalten von Diskussionsbeiträgen durch verschiedene GA-Visualisierungen gelenkt und so optimiert werden kann. Herauszufinden ist vor allem, welche GA-Informationen zur Auswahl von leserelevanten Beiträgen genutzt werden, wenn diese kombiniert dargestellt werden (z. B. kognitive und emotionale GA-Informationen). Hier soll unter Einbezug verschiedener Persönlichkeitsunterschiede die subjektive Gewichtung von GA-Informationen auf visueller Ebene betrachtet werden und deren Einfluss auf Lernzuwachse sowie das Wohlbefinden in der jeweiligen Online-Lern-Community. Die Arbeit kann mit Anpassungen sowohl als BA oder MA bearbeitet werden.

2. Mehrere Abschlussarbeiten im Themenkomplex Metakognition und Group Awareness

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lenka Schnaubert.

Projekt 1: Unterstützung der metakognitiven Selbstregulation mit Metacomprehensionratings in individuellen und Gruppensettings

Metakognitive Selbstregulation und Unterstützung der Güte der Einschätzung

Empirie und Theorie im Bereich der Metakognitionsforschung geht davon aus, dass Lernende die Einschätzung eigenen Wissens nutzen, um individuelle Lernprozesse sinnvoll zu steuern (z.B. Nelson & Narens, 1990; Thiede et al., 2003). Schnaubert & Bodemer (2017) konnten dabei zeigen, dass die Bereitstellung metakognitiver Sicherheitsangaben die metakognitive Regulation unterstützen kann. Auch hat sich gezeigt, dass die verhaltensleitende Wirkung der Darstellung von metakognitiven Selbsteinschätzungen sich auf Metacomprehensionratings übertragen lässt (Schnaubert, Kowalski, & Bodemer, 2019). Metacomprehension bezeichnet dabei die Einschätzung des eigenen Verständnisses von (i.d.R. textuellem) Material (Dunlosky & Lipko, 2007) und ist damit eng verbunden mit Textverständnis (Wiley, Griffin & Thiede, 2005). Allerdings ist der Erfolg dieser Selbstregulation abhängig von der Güte der Selbsteinschätzung (Dunlosky & Rawson, 2012). Darum soll in diesem Projekt unter anderem untersucht werden, wie solche Ratings bestmöglich zur Unterstützung von selbstregulierten Lernprozessen eingesetzt werden können.

BA / MA: Einfluss von durch Keywording unterstützen Metacomprehensionratings auf selbstregulierte Lernprozesse

Diese Abschlussarbeit soll untersuchen, ob der Erfolg der Darstellung von selbstgesetzten Metacomprehensionratings zur Unterstützung des Lernprozesses erhöht werden kann, wenn die Güte der Einschätzung durch gezielte Maßnahmen gesteigert wird. Hierfür sollen Lernende angehalten werden, vor Einschätzung des Verständnisses zentrale Konzepte gelesener Textabschnitte zu identifizieren und zu definieren (keywording, keyterm-definitions; vgl. Rawson & Dunlosky, 2007; Thiede, Anderson, & Therriault, 2003). Unter diesen Bedingungen soll dann der Einfluss der Bereitstellung von Metacomprehensionratings analog zu bereits durchgeführten Studien untersucht werden. Die Arbeit ist als BA ausgeschrieben, kann aber auch als MA bearbeitet werden, wobei in letzterem Fall zusätzlich verschiedene Variationen der Keyword-Definitions (beispielsweise mit vs. ohne externen Standard) untersucht werden sollen.

BA / MA: Unterstützung der Selbstregulation durch soziale und/oder Expertenstandards

Die Abschlussarbeit soll untersuchen, ob die metakognitive Selbstregulation mit Hilfe von selbstgesetzten Metacomprehensionratings durch die Verfügbarkeit externer Vergleichsstandards unterstützt werden kann. Hierbei sollen Lernende bei der Generierung von Keyterm-Definitions (analog zu Rawson & Dunlosky, 2007) durch Expertendefinitionen bei der Selbsteinschätzung des eigenen Verständnisses unterstützt werden. Dabei soll auch überprüft werden, ob die Darstellung von Keyterm-Definitions von Mitstudierenden einen positiven Einfluss auf Metacomprehensionratings und die Selbstregulation haben kann. Die Arbeit kann als BA oder MA bearbeitet werden, wobei für eine MA weitere Variationen (beispielsweise eine gezieltere Auswahl oder Variation der Anzahl der Peer-Definitionen) einbezogen werden sollen.

Vergleichende Darstellung von Keyword-Definitions zur Unterstützung von Gruppenlernen

Rawson & Dunlosky (2007) konnten zeigen, dass eine akkurate Selbsteinschätzung durch die zur Verfügung Stellung eines externen Vergleichsstandards unterstützt werden kann, beispielsweise beim Lernen von Schlüsselbegriffen. Dennoch reicht dieser oft nicht aus, um alle selbstbezogenen Fehlkonzepte aufzulösen. Mitstudierende können dabei ebenfalls geeignet sein, individuelle Lernprozesse zu unterstützen (Schnaubert & Bodemer, 2016). Beispielsweise kann ein Vergleich unterschiedlicher Annahmen von Studierenden (Konflikt) auf Fehlkonzepte aufmerksam machen und eine gemeinsame Konfliktlösung initiieren (vgl. Weinberger & Fischer, 2006), welche wiederum zu einer tieferen Elaboration der Lerninhalte und Korrektur von Fehlkonzepten führen kann (z.B. Bell, Grossen, & Perret-Clermont, 1985). Um davon zu profitieren, müssen Lernende zunächst unterschiedliche Annahmen identifizieren. Group Awareness Tools sind geeignet, die Identifikation solcher Konflikte zu unterstützen (vgl. Bodemer, Janssen, & Schnaubert, 2018). Group Awareness bezeichnet die saliente Wahrnehmung relevanter Informationen über die eigene Lerngruppe oder einzelne Lernpartner (Bodemer & Dehler, 2011). Studien haben gezeigt, dass die Bereitstellung solcher Informationen die gemeinsame Lernprozesssteuerung positiv beeinflussen kann, wobei Lernende Informationen über sich selbst (Schnaubert & Bodemer, 2017) und Lernpartner (Schnaubert & Bodemer, 2016, 2019) nutzen.

BA / MA: Erfassung und Aufbereitung von Keyword-Definitions zur einfachen Vergleichbarkeit in Group Awareness Tools

Um konfliktäre Annahmen von Lernenden besser identifizieren zu können, stellen Group Awareness Tools entsprechende Informationen oft in leicht vergleichbarer Weise dar. Allerdings nutzen viele dieser Tools vorgefertigte Antwortformate, um kognitive Informationen wie Annahmen zu erfassen, da so leicht eine vergleichende Darstellung der Informationen genutzt werden kann (z.B. Bodemer, 2011; Schnaubert & Bodemer, 2018, 2019). Darum soll es in dem Projekt weiterhin darum gehen, Lernende bei der gemeinsamen Prüfungsvorbereitung auf Grundlage textuellen Materials zu unterstützen, indem Möglichkeiten entwickelt werden, Keyterm-Definitions leicht vergleichbar zu erfassen und aufzubereiten und sie gemeinsam Lernenden zur Verfügung zu stellen. Dabei soll untersucht werden, ob diese Präsentation der Informationen in Form eines Group Awareness Tools einen Mehrwert zu einer unstrukturierten Zurverfügungstellung bzw. zu keiner Information bietet. Diese Arbeit ist als MA angedacht. Teile davon können aber auch als BA bearbeitet werden.

Projekt 2: Guidance-Funktionen von Group Awareness Tools: die Rolle unterschiedlicher Datenverarbeitungsschritte (Awareness Tools under scrutiny: the impact of different forms of assessment, transformation and visualisation of awareness information on guidance)

Allgemeines zum Projekt:

Group Awareness Tools unterstützen Lernende bei der gemeinsamen Strukturierung von Lernprozessen (vgl. Bodemer, Janssen, & Schnaubert, 2018). Dabei sammeln diese Tools relevante Informationen über Lernende, transformieren diese und stellen sie der Lerngruppe zur Verfügung (Buder & Bodemer, 2008). Bei der Entwicklung solcher Tools müssen verschiedene Entscheidungen zu jedem dieser Verarbeitungsschritte getroffen werden, die jeweils Einfluss auf die Wirkung der Tools nehmen können (Buder, 2011). Dennoch fehlt eine systematische Untersuchung des Einflusses dieser Entscheidungen auf die intendierte Wirkung der Tools auf den Lernprozess. Darum soll es in dem Projekt darum gehen, wichtige Entscheidungen zu identifizieren und die Wirkung verschiedener Datensammlungs-, Datenverarbeitungs- und Datenpräsentationsmöglichkeiten empirisch zu vergleichen, um in einem spezifischen Kontext, Handlungsempfehlungen für die Praxis abzuleiten. 

BA / MA: Untersuchung verschiedener Varianter der Datenerfassung, Datentransformation und Datendarstellung in Awareness Tools und ihr Einfluss auf Lernentscheidungen

Studien haben gezeigt, dass die handlungsleitende Funktion solcher Tools sich auf individuelle Lernende übertragen lässt (z.B. Schnaubert & Bodemer, 2016, 2017). Da die genauen Wirkmechanismen und insbesondere die Bezüge zu o.g. Datenverarbeitungsschritten jedoch weitestgehend unklar sind, soll in den hier ausgeschriebenen Arbeiten untersucht werden, inwiefern die Art der Datenerfassung (beispielsweise Feingranularität von metakognitiven Selbsteinschätzungen: kontinuierlich, diskret mehrstufig, binär), die Art der Datentransformation (beispielsweise ob Transformationsstandards transparent sind oder nicht) und die Art der Datenvisualisierung (beispielsweise ob explizite, implizite oder keine Bewertungsstandards angegeben werden; ob die Kodierung farblich oder räumlich stattfindet oder ob Highlights gesetzt werden) einen Einfluss auf die Informationsnutzung zur Selbstregulation haben. Hierbei soll vorerst ein Fokus auf die Lenkungsfunktion metakognitiver Selbstinformationen untersucht werden, wobei eine Ausdehnung auf Informationen über andere Lernende (soziale Informationen) und kollaborative Lernsettings (gemeinsames Lernen) in weiteren Schritten angedacht ist. Arbeiten in diesem Bereich sind als BA oder MA durchführbar, wobei für eine BA entsprechend weniger komplexe Variationen und individuelle Kontexte betrachtet, wobei eine MA beispielsweise Erfassungs- und Transformationsvarianten gleichzeitig variieren könnte. Die Entscheidung bzgl. der konkreten Variationen wird gemeinsam mit den Kandidaten bzw. Kandidatinnen getroffen und ist abhängig von den spezifischen Interessen.

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lenka Schnaubert.

3. Lernen durch Produzieren von Videos: Der Einfluss von Kameraperspektiven (in Kooperation mit dem Deutschen Institut für Erwachsenenbildung, Bonn)

Aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Videos in Lehr-Lern-Kontexten gewinnt die Erforschung videobasierten Lernens zunehmend an Relevanz. Dabei bezieht sich die bisherige Forschung mehrheitlich auf die Rezeption von Videos, während Aspekte der Videoproduktion als Lernerfahrung vernachlässigt werden. In der vorliegenden Abschlussarbeit soll daher untersucht werden, inwiefern auch die Produktion von Lehr-Lern-Video den Wissenserwerb optimiert. Dabei wird der Fokus der Arbeit auf die Auswahl geeigneter Kameraperspektiven gelegt.

Ansprechpartner sind Melanie Erkens und Dr. Martin Merkt, merkt@die-bonn.de, Deutsches Institut für Erwachsenenbildung, Bonn.