Aktuelle Ausschreibungen zu Abschlussarbeiten

Zur Zeit können wir 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). Im Folgenden finden Sie aktuelle Ausschreibungen zu verschiedenen Bachelor- und Masterarbeiten.

Abschlussarbeiten im Themenkomplex „Metakognitive Selbstregulation beim Lernen mit Multimedia“

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lenka Schnaubert.

Metacomprehension bezeichnet die Überwachung eigener Verstehensprozesse und ist eine Voraussetzung der erfolgreichen Selbstregulation von Lernprozessen (Wiley, Griffin, & Thiede, 2005). Dabei wird vermutet, dass Lernende unter anderem den erforderlichen Verarbeitungsaufwand von Lernmaterial als Indikator für Verstehensprozesse nutzen (Koriat, Ma’ayan, & Nussinson, 2006), was zu einem negativen Zusammenhang zwischen metakognitiven Einschätzungen und Verarbeitungsaufwand führen kann (Baars, van Gog, de Bruin, & Paas, 2019). Die Forschung zu Metacomprehension beschäftigt sich insbesondere mit rein textuellem Lernmaterial, wobei multimedial aufbereitetes Lernmaterial vernachlässigt wird. Multimedial aufbereitetes Lernmaterial zielt darauf ab, individuelle Verstehensprozesse durch die gezielte Verknüpfung von sprachlich und bildhaft repräsentierten Inhalten zu fördern (Mayer, 2001). Je nach Gestaltung des Materials können multimediale Elemente lernförderlichen Verarbeitungsaufwand fördern, aber auch durch unnötige kognitive Belastung Lernprozesse erschweren (Mayer & Moreno, 2003). Unklar ist bisher, inwiefern Lernende hierbei differenzieren, ob die kognitive Belastung Verstehensprozessen zu- oder abträglich ist und damit ist unklar, wie sich die Gestaltung multimedialen Lernmaterials auf Metacomprehension und damit die metakognitive Selbstregulation von Lernprozessen auswirkt.     

Um oben genannte Forschungslücke zu schließen, soll in mehreren Studien untersucht werden, inwiefern eine gezielte Manipulation multimedialer Lernmaterialien Metacomprehensionratings (Höhe und Genauigkeit) beeinflusst und wie sich dies auf die Lernprozesssteuerung auswirkt. Des Weiteren soll dabei der kognitive Verarbeitungsaufwand erfasst werden, um zu untersuchen, inwiefern dieser die Effekte auf metakognitive Einschätzungen vermittelt. Arbeiten in diesem Bereich können als BA oder MA durchgeführt werden und sich auf verschiedene Aspekte multimedialen Lernmaterials beziehen. Die Entscheidung bzgl. der konkreten Ausgestaltung wird gemeinsam mit den Kandidaten bzw. Kandidatinnen getroffen.

Abschlussarbeiten im Themenkomplex „Datenverarbeitung und lernrelevante Funktionen von kognitiven (Group) Awareness Tools“

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lenka Schnaubert.

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 (mehr Informationen zum Gesamtprojekt finden Sie hier: Datenverarbeitung und lernrelevante Funktionen von kognitiven Group Awareness Tools).

Studien haben gezeigt, dass Group Awareness Tools, die wissensbezogene Informationen über die Lernenden bereitstellen, eine handlungsleitende Funktion beim kollaborativen Lernen haben (z.B. Schnaubert & Bodemer, 2018, 2019), welche sich auch 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 mehreren  Abschlussarbeiten (MA und BA) untersucht werden, inwiefern die Art der Datenerfassung (beispielsweise in Form von Testaufgaben, die zur Elaboration relevanter Wissensinhalte anregen, oder in Form von Selbsteinschätzungen, die zur Evaluation des eigenen Wissens anregen), die Art der Datentransformation (beispielsweise ob Daten aggregiert werden oder externe Analyseschemata herangezogen werden) und die Art der Datenvisualisierung (beispielsweise ob die Kodierung farblich oder räumlich stattfindet oder ob zusätzliche Highlights gesetzt werden) einen Einfluss auf lernrelevante Funktionen der Tools haben (beispielsweise die Nutzung der Informationen zur Regulation der Lernprozesse). Hierbei sollen in verschiedenen Studien insbesondere die Lenkungsfunktionen wissensbezogener Selbst-, Fremd- und Gruppeninformationen untersucht werden – jeweils in Abhängigkeit der Datenverarbeitung der Tools. Ein Studienblock beschäftigt sich dabei mit den Effekten der Datenverarbeitung von Selbst- und Fremdinformationen beim individuellen Lernen. Ein weiterer Block untersucht dabei die Effekte der Datenverarbeitung von Gruppeninformationen beim kollaboratives Lernen. Arbeiten in diesem Bereich sind als BA oder MA durchführbar, wobei für eine BA entsprechend weniger komplexe Variationen und individuelle Kontexte betrachtet werden, wobei eine MA beispielsweise Erfassungs- und Transformationsvarianten gleichzeitig variieren könnte bzw. kollaborative Lernprozesse untersucht. Die Entscheidung bzgl. der konkreten Variationen wird gemeinsam mit den Kandidaten bzw. Kandidatinnen getroffen.

Abschlussarbeiten im Themenkomplex „Unterstützung metakognitiver Selbstregulation mit Metacomprehensionratings in individuellen und kollaborativen Lernsettings“

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Lenka Schnaubert.

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.

Dabei soll zum einen untersucht werden, 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.

Weiterhin soll untersucht werden, 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.

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.

 

Abschlussarbeit im Themenkomplex "Augmented Reality zur Unterstützung individuellen und kollaborativen Lernens"

 

Ansprechpartnerin für alle Arbeiten in diesem Themenkomplex ist Jule Krüger.

Augmented Reality (AR) bringt digitale Elemente in die echte Welt und bietet somit spannende Möglichkeiten digitale Informationen und die echte Welt miteinander zu verknüpfen. AR als Darstellungsform wird immer häufiger und in immer mehr Bereichen genutzt. Auch im Lehr-/Lernbereich wird AR eingesetzt und erforscht (z.B. (Akçayır & Akçayır, 2017; Phon, Ali, & Halim, 2014; Radu, 2014; Wu, Lee, Chang, & Liang, 2013). Der Forschungsbereich ist hierbei sehr divers und AR kann in vielen verschiedenen Settings eingesetzt werden. Um eine systematische Grundlage für den Einsatz von AR in unterschiedlichen Lernsettings bieten zu können, ist die AR-Forschung an diesem Lehrstuhl in 3 Bereiche, die drei AR-spezifische Eigenschaften aus Lernendenperspektive darstellen, gegliedert:

  • Kontextualität: dadurch, dass AR-Nutzende die dargestellten virtuellen Elemente (z.B. Objekte, Bilder, Text) immer gleichzeitig mit der realen Welt wahrnehmen, bieten sich neue Möglichkeiten der Verknüpfung von realem Kontext und virtuellem Element als wenn die virtuellen Elemente die reale Welt komplett verdecken (VR) oder eindeutig von ihr getrennt sind (Bildschirme)
  • Interaktivität: dadurch, dass Elemente in der AR die interaktiven Möglichkeiten von virtuellen Elementen (z.B. die Eingabe von neuen Daten um Simulationen zu verändern, direktes Feedback bei Veränderung von Variablen, Steuerung mit Eingabegeräten) mit den interaktiven Möglichkeiten von realen Elementen (z.B. „echtes“ Anfassen, gestenbasierte Interaktion) kombinieren, entstehen neue Möglichkeiten der Interaktion für AR-Nutzende
  • Räumlichkeit: dadurch, dass virtuelle Elemente in AR im Raum dargestellt und verankert werden, können Sie für AR-Nutzende ganz anders räumlich (dreidimensional) erscheinen als Elemente, die auf einem Bildschirm dargestellt werden

In jedem dieser drei Bereiche gibt es unterschiedliche Aspekte von AR, die zur Unterstützung von Lernen genutzt werden können und systematisch untersucht werden müssen. Hierbei können unterschiedliche Forschungsmethoden (u.a. auch Eye-Tracking) und Forschungssettings (z.B. individuell oder kollaborativ) zum Einsatz kommen und sowohl selbsterstellte als auch schon vorhandene AR-Anwendungen genutzt werden.

Hierbei können Sie auf Basis der 3 Eigenschaften gerne eigene Ideen für Ihre Abschlussarbeit einbringen oder auf einer der folgenden Themenbereiche aufbauen:

  1. Kontextualität:
  • Welche Möglichkeiten der Einbindung von Lernmaterial in einen authentischen Kontext gibt es in AR im Vergleich zu einfachen mobilen Geräten (Tablet, Smartphone)? Wie hat die Nutzung dieser Möglichkeiten einen Einfluss auf Lernprozesse und Lernergebnisse?
  • Welchen Einfluss hat die Relevanz/Authentizität des Kontexts für virtuelles Lernmaterial in AR auf die Lernprozesse und -ergebnisse? Welche Rolle spielen unterschiedliche kognitive, motivationaler und/oder emotionaler Variablen dabei?
  • Welchen Einfluss hat der Einsatz von AR zur Darstellung von Group Awareness Informationen auf die Wahrnehmung, Verarbeitung und Nutzung dieser Informationen?
  1. Interaktivität:
  • Welchen Einfluss hat die Interaktion mit Markern, die virtuelle Objekte in AR in der echten Welt verankern, im Gegensatz zur Interaktion mit virtuellen Objekten auf einem Bildschirm (Touch-Eingabe) auf Lernprozesse und -ergebnisse?
  • Wie beeinflusst die gemeinsame Nutzung von AR die Interaktion zwischen Personen?
  1. Räumlichkeit:
  • Wie kann die dreidimensionale Darstellung von virtuellen Nachbildungen von echten dreidimensionalen Objekten zu einem besseren räumlichen Verständnis dieser Objekte führen?
  • Welche Eigenschaften dreidimensionaler Objekte sorgen dafür, dass ihre Darstellung in AR besonders gewinnbringend ist? Spielen z.B. Komplexität, Elementinteraktivität o.ä. eine Rolle?
  • Welche Rolle spielen räumliche Fähigkeiten für das Verständnis von dreidimensionalen AR Objekten?
  • Wie kann die Räumlichkeit von AR zur Unterstützung von kollaborativen Lernszenarien genutzt werden?

Erfahrung mit der Erstellung von virtuellen, dreidimensionalen Objekten und Augmented Reality können von Vorteil sein (zur eigenen Erstellung von Material), sind jedoch nicht erforderlich, da teilweise schon vorhandenes Material verwendet werden kann oder bei der Erstellung von neuem Material unterstützt werden kann.

Abschlussarbeit: "YouTube und Co.: Wie lernen wir am besten mit Videos?"

Ansprechpartnerin für diese Arbeit ist: Melanie Erkens

Aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Videos in Lehr-Lern-Kontexten gewinnt die Erforschung videobasierten Lernens zunehmend an Relevanz. Dabei haben Videos oft den Ruf, dass sie zu einer oberflächlichen Verarbeitung einladen und daher zu einem suboptimalen Wissenserwerb führen. In der vorliegenden Abschlussarbeit soll daher untersucht werden, inwiefern eine aktive Auseinandersetzung mit videobasierten Lerninhalten unterstützt werden kann. Dabei liegt der Fokus auf Interaktionsmöglichkeiten beim Umgang mit Videos. Die Arbeit wird gemeinsam mit Dr. Martin Merkt vom Deutschen Institut für Erwachsenenbildung betreut.

Abschlussarbeit zur Integration von Wiki-Artikelinhalten mit inhaltlichen Kontroversen auf Wiki-Diskussionseiten

Ansprechpartner für diese Arbeit ist: Sven Heimbuch

Dazu geplant wäre zunächst ein Versuchsdesign mit zwei Gruppen. Die Kontrollgruppe sollte ein Standard-Wiki mit Artikel(n) und zugehörigen Talks erhalten. Die Experimentalgruppe soll ein Guidance/Awareness-Tool auf Artikelebene erhalten, dass auf relevante Inhalte entsprechender Talks verweist bzw. integriert. Die Umsetzung muss nicht als vollständig funktionstüchtiges Tool erfolgen, sondern kann auch mit Hilfe von Mockups umgesetzt werden. Mögliche interessierende abhängige Variablen könnten z.B. sein: Lernerfolg, Wiki-Metriken, die Qualität von Beiträgen etc. Die Untersuchung wäre sowohl als Labor– oder auch als quasi-Experiment mit „echten“ Wiki-Teilnehmern vorstellbar.

Abschlussarbeiten im Themenkomplex: "Replizierbarkeit von Unterstützungsmaßnahmen im Wiki-basierten Lernen"

Ansprechpartner für diese Arbeit ist: Sven Heimbuch

Es bestehen mehrere Möglichkeiten zur Replikation vergangeger Studien aus dem Themenkomplex zum Wiki-basierten Lernen. Auf Anfrage erhalten Sie weitere Details zu den möglichen Untersuchungen.

 

Die Themen finden nicht Ihr Interesse?

Wir freuen uns dennoch, sollten Sie Interesse an einer Abschlussarbeit an unserem Lehrstuhl haben. Selbstverständlich können Sie gerne auch eigene Themenwünsche, die mit unseren Forschungsschwerpunkten korrespondieren, einbringen. Sofern Sie auch noch keine konkrete Themenvorstellung haben sollten, helfen Ihnen vielleicht folgende Überlegungen bei der Konkretisierung Ihrer Ideen:

  1. Interessiert Sie einer unserer drei Forschungsschwerpunkte besonders? (Multimediales Lernen, Kognitive Group Awareness und soziale Navigation, Analysemethoden sozialer Interaktionsprozesse) 
  2. Gibt es bestimmte Lernorte, die Sie besonders interessieren? (z.B. Schule, Universität, Bibliothek, Museum, Internet) 
  3. Interessieren Sie sich eher für individuelle oder für soziale Lernprozesse? 
  4. Haben Sie bestimmte Interessen in Bezug auf die Umsetzung Ihrer Abschlussarbeit? (z.B. Programmieranteil, Durchführen eines Experiments, Einsatz einer bestimmten Analysemethode)

Gerne können Sie auch in diesem Fall mit unserem Sekretariat einen Termin für ein Informationsgespräch vereinbaren.