Effekte von Zielqualität und Zielspezifität auf selbstreguliert-entdeckendes Lernen durch Experimentieren

Im Zuge der Dissertation wurde zunächst eine computerbasierte Experimentierumgebung mit dem Inhaltsbereich "Auftrieb in Flüssigkeiten" entwickelt und evaluiert. In einer ersten korrelativen Studie konnte diese Experimentierumgebung mit einer Stichprobe von insgesamt N = 436 Probanden der Schuljahrgangsstufen 8-10 zum einen erfolgreich evaluiert werden (z.B. hinsichtlich Lernwirksamkeit und Anregung zur Strategienutzung). Zum anderen konnte mittels Strukturgleichungsanalysen hypothesenkonform gezeigt werden, dass die kognitive Lernstrategie der isolierenden Variablenkontrolle (siehe Chen & Klahr, 1999; Künsting et al., im Druck) auch unter jeweiliger Kontrolle von aktueller Motivation, Intelligenz und metakognitivem Strategiewissen ein bedeutsamer Prädiktor für Lernerfolg ist. Dabei wurde die Strategienutzung mit einem computerbasierten Maß über die Analyse von logfiles gemessen. Zusätzlich wurde in einer simultanen Gruppenanalyse (in SEM) bestätigt, dass das Ausmaß des Vorwissens ein substanzieller Moderator für die zuvor beschriebene Prädiktion ist: Bei Probanden mit hohem Vorwissen fiel die Prädiktion des deklarativ-konzeptuellen Wissenszuwachses (residual vorwissensbereinigt) durch die Strategienutzung bedeutsam stärker aus als bei Probanden mit geringem Vorwissen. Dies zeigte sich wieder unabhängig davon, welche der oben aufgeführten Kontrollvariablen einbezogen wurden. Diese Befunde schließen eine relevante Forschungslücke. Die darauf aufbauende experimentelle Studie verfolgte unter Verwendung der oben genannten Experimentierumgebung mit einer Stichprobe von insgesamt N = 233 Probanden der Schuljahrgangsstufen 8-10 das Ziel, die beiden Faktoren 1. Zielqualität (Lern- vs. Problemlöseziele) und 2. Zielspezifität (spezifische vs. unspezifische Ziele) hinsichtlich ihrer Effekte auf den Wissenszuwachs, den cognitive load und die Strategienutzung zu vergleichen (Die Probanden wurden den insgesamt 4 Bedingungen mit unterschiedlichen Zielvorgaben randomisiert zugewiesen). Die bisherige Forschung weist diesbezüglich Defizite auf: Entweder ist dieser Vergleich gar nicht vorgenommen worden, oder aber es wurde eine Konfundierung der zwei Faktoren zugelassen. Zudem wurde der cognitive load unter der Bedingung externaler Zielvorgaben in der bisherigen Forschung noch nicht empirisch gemessen. Für die experimentelle Studie wurde ausgehend von der korrelativen Studie die (adaptierte) Experimentierumgebung verwendet. Im Ergebnis zeigte eine 2x2-faktorielle ANCOVA mit den oben genannten Faktoren und den Kovariaten Intelligenz, Motivation, Interesse und Lernzielorientierung, dass Lernziele erwartungsgemäß einen signifikant größeren Wissenszuwachs bewirken als Problemlöseziele, was in der bisherigen Forschung noch nicht untersucht wurde. Der Haupteffekt für den Faktor Zielspezifität ist wie erwartet nicht statistisch bedeutsam. Allerdings zeigt ein nach Ronis (1981) angewendetes Verfahren, dass sich die Ausmaße der zwei Haupteffekte nicht substanziell voneinander unterscheiden. Somit ist Zielqualität nicht bedeutsam relevanter für den Wissenszuwachs als Zielspezifität. Als Begründung hierfür kann z.B. gelten, dass die Spezifität innerhalb von Problemlösezielen erwartungsgemäß eine Rolle für den Wissenszuwachs spielte: Unspezifische Problemlöseziele bewirkten signifikant mehr Wissenszuwachs als spezifische Problemlöseziele. Damit konnte der Zielspezifitätseffekt bei Problemlösezielen (z.B. Sweller, 1988, 1994) repliziert werden sowie auf den cognitive load und die Strategienutzung als abhängige Variablen ausgeweitet werden (in allen Fällen zugunsten unspezifischer Problemlöseziele verglichen mit spezifischen Problemlösezielen). Weitere Ergebnisse sind beispielsweise, dass Lern- und Problemlöseziele, wie angenommen, zu einem vergleichbar hohen cognitive load führten. Wie vermutet, spielte die Spezifität nur bei Problemlösezielen eine Rolle für den Wissenszuwachs und die Strategienutzung, nicht aber bei Lernzielen. Die insgesamt 4 unterschiedlichen Arten externaler Zielvorgaben erwiesen sich als relativ robust gegenüber dem Ausmaß der internalen Lernzielorientierung der Personen, welches seinerseits den Wissenszuwachs nur tendenziell positiv beeinflusste.

This phd-thesis deals with the effects of externally set goals on outcome, cognitive load and strategy use during self-regulated-discovery learning by experimenting in sciences. For this purpose, a computer-based experimenting-environment, representing a domain of physics, was developed and evaluated. First in a correlative study with a sample of N = 436 students of grade 8-10 the impact of strategy use in terms of Isolating Variables (IV; cf. CVS: Control of Variables Strategy) on learning outcome was investigated (cf. Chen & Klahr, 1999; Künsting et al., in press). Prior knowledge was considered as a potential moderating variable and intelligence, motivation, and strategy knowledge as control variables were investigated. As expected, an analysis of structural equation models (SEM) did show that strategy use predicted learning outcome significantly, independent from which of the three control variables was included in the prediction model. Again as assumed, a simultaneous group analysis revealed that these predictions were moderated substantially by prior knowledge: Concerning learning outcome, students with a high prior knowledge did profit substantially more from strategy use than those with a low prior knowledge. Second, in an experimental study the main research question deals with the comparison of the factors goal specificity (specific vs. non-specific goals) and goal quality (learning goals vs. problem-solving goals) in a 2x2-design, referring to their relevance for self-regulated-discovery learning by experimenting. By know, the dimension of goal quality has not been investigated by research. Mostly, only problem-solving goals have been set, and, if learning goals have been set, they have been investigated in confoundation with problem-solving goals. Beyond, cognitive load has not been assessed empirically under the conditions of externally set goals, yet. Therefore, a sample of N = 233 students of grade 8-10 (upper secondary school) was devided by random into four different experimental groups: 1. specific problem-solving goals, 2. non-specific problem-solving goals, 3. specific learning goals 4. non-specific learning goals. Each group had to work on the goals in the above described computerbased experimenting-environment. Results. A 2 x 2-ANCOVA with the covariates prior knowledge, intelligence, actual motivation, interest and internal learning-goal orientation confirmed the assumption that goal quality is relevant for self-regulated-discovery learning by experimenting: Learning goals did lead to a significantly higher learning outcome (residual knowledge gain) than problem-solving goals. But, as assumed, specific and non-specific goals caused no significant difference concerning learning outcome. This is a new contribution to the research of goal setting, because earlier studies always drew back the explained variance in learning outcome only to goal specificity. However, the difference between the sizes of the two main-effects of goal specificity and goal quality is not significant (cf. Ronis, 1981). That’s probably due to the expected, and successfully shown result that the goal specificity is not significantly relevant for learning goals, but more so for problem-solving goals (see below). Instead, only the factor goal specificity influenced cognitive load and strategy use, whereas goal quality did not: The conditions of non-specific goals resulted in significantly lower cognitive load and more frequent strategy use. Also, contrast tests of the ANCOVA revealed a replication of the “goal specificity effect” within problem-solving goals (cf. Sweller, 1988, 1999): Specific problem-solving goals fostered learning substantially higher than non-specific problem-solving goals. Additionally, students with non-specific problem-solving goals showed a lower cognitive load and a more frequent strategy use. This study is the first that could show a goal specificity effect not only for learning outcome, but also for the -empirical measured- cognitive load and strategy use within one investigation. As assumed, learning outcome and strategy use was only influenced by goal specificity concerning problem-solving goals, but not regarding learning goals.

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