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Themen für Masterarbeiten (ab WS 2016/17)

 

Thema 1: Verführerische Details beim Lernen

 

    Jeder kennt das aus dem Studium. Fun-facts, Anekdoten oder Comics werden in Vorlesungen oder Seminaren erzählt und gezeigt, um die Vermittlung von trockenem Lernstoff weniger trocken erscheinen zu lassen. In solchen aufgelockerten Stunden hat man eher den Eindruck, dass man etwas gelernt hat, weil die Bereitschaft zur aktiven Beteiligung größer war. Die laborexperimentelle Forschung zeigt jedoch, dass solche „verführerischen“ Details nicht förderlich, sondern sogar hinderlich für den Lernerfolg sind, weil sie von den eigentlichen Lerninhalten ablenken. Inwiefern diese Befunde übertragbar auf das Lernen im Studium sind oder doch auf die artifizielle Situation der Untersuchung im Labor zurückgehen, wäre Thema der Masterarbeit. Hierzu soll überprüft werden, wie lernhinderliche Effekte verführerischer Details im Labor vermieden bzw. sogar umgekehrt werden könnten. 

    Ansprechpartner: Dr. Alexander Eitel

    LiteraturHarp, S. F., & Mayer, R. E. (1998). How seductive details do their damage: A theory of cognitive interest in science learning. Journal of Educational Psychology, 90, 414-434.

 

Thema 2:Text-Bild Integration

 

    Lernmaterial enthält neben einem Text meist auch andere Darstellungsarten wie Bilder, Diagramme, Gleichungen etc. Die Verwendung verschiedener Darstellungsarten soll den Lernprozess unterstützen. Jedoch scheitern Lernende oft dabei, Informationen aus verschiedenen Darstellungen adäquat zu integrieren und weisen entsprechend schlechtere Lernergebnisse auf. Die Integration, und damit indirekt die Lernergebnisse, konnte bisher z.B. über verbale Hinweise oder farbliches Hervorheben der relevanten Merkmale in Text und Bild gefördert werden. Diese Maßnahmen unterstützten Text-Bild Integration jedoch vorwiegend auf einer visuell-oberflächlichen Ebene. Eine Masterarbeit könnte prüfen, inwiefern Integration auf einer inhaltlich-konzeptuellen Ebene unterstützt werden kann und inwiefern dies am hilfreichsten für den Lernerfolg ist. 

    Ansprechpartner: Dr. Alexander Eitel

 

Thema 3: Wissensintegration in der Lehrerbildung

 

    „Entweder man kann Mathe – oder eben nicht!“ – lautet eine verbreitete Annahme. Wie geht man als Lehrkraft damit um, wenn die eigenen Schüler/innen diese Überzeugung haben? Das im Lehramtsstudium erworbene fachdidaktische Wissen könnte helfen, die Ursachen der dysfunktionalen Überzeugung zu erkennen. Allgemeines pädagogisch-psychologisches Wissen könnte Ideen für Interventionsmöglichkeiten liefern. Ideal wäre, das Wissen aus beiden Bereichen kombiniert anzuwenden. Dies wird jedoch dadurch erschwert, dass fachdidaktisches und pädagogisch-psychologisches Wissen im Lehramtsstudium meist separat vermittelt und somit in verschiedenen „Schubladen“ abgespeichert werden. In einer Masterarbeit könnte (experimentell) untersucht werden, wie die Verknüpfung von fachdidaktischem und pädagogisch-psychologischem Wissen gefördert werden kann. Eine Idee wäre, die Lernenden vorab mit einer spezifischen Instruktion zur Wissensintegration anzuregen. Der Lerninhalt soll sich auf das Wissen über dysfunktionale Schülerüberzeugungen im Bereich Mathematik beziehen.

    Angedachte Untersuchung: computerbasierte experimentelle Studie mit Lehramtsstudierenden

    Besonderes:

    - kein "beliebiger" Lerninhalt, sondern ein praxisrelevantes Thema, das im Studium bislang zu wenig Beachtung findet

    - die geplante Studie ist in ein Promotionsprojekt des "Freiburger Advanced Center of Education" eingebettet, dessen Ziel es ist, Ideen für die Konzeption des neuen Master-Lehramtsstudienganges zu entwickeln

    - bei "positivem" Verlauf  Publikation in internationaler Fachzeitschrift

    AnsprechpartnerinM.Sc. Helene Rieche

 

Thema 4: Wie kann man den Testing-Effekt am besten nutzen, um richtig zu lernen?

 

Um was geht es?

    Der Testing Effekt oder auch Abruftrainingseffekt ist ein faszinierender Lerneffekt. Allein durch das Abrufen aus dem Gedächtnis bleibt unser Wissen länger abrufbar. Dies gilt nicht nur für das abgerufene Wissen, sondern sogar für Inhaltsbereiche, die vorher nicht getestet wurden. Die zentrale Anforderung ist dabei, sich selbst oder anderen Fragen zu stellen, die möglichst fordernd aber immer noch lösbar sind. Wie können diese beiden Anforderungen optimal ausgenutzt werden? Mögliche Masterarbeiten könnten sich mit unterschiedlichen Varianten beschäftigen diese Herausforderung anzugehen. 

    Konstruierender Abruf oder anspruchsvoller Abruf - wie können Prompts das Lernen mit Tests bestmöglich fördern?

    Ein Ansatzpunkt ist die Verbindung von bekannten, erfolgreichen Lernprozessen mit Abrufprozessen. Studien in der Abteilung konnten zeigen, dass beispielsweise Abrufreize, die durch lernprozessanregende Leitfragen (Prompts) ergänzt wurden, sehr erfolgreich zum Lernen beitragen und das bei gleicher kognitiver Anstrengung. Dabei scheinen Prompts besonders das Verständnis zu verbessern. Warum ist das so? Zeigt sich dieser Effekt auch bei Kontrolle von Lernzeiteffekten? Welche anderen Verbindungen könnten den Lernerfolg verbessern? Eine mögliche Masterarbeit könnte diesen Effekt, der als konstruierender Abruf bezeichnet wird, genauer unter die Lupe nehmen.

    Angedachte Untersuchung:

    - Laborexperiment mit Psychologiestudierenden

    - Vergleich verschiedener Promptalternativen mit einer Kontrollgruppe

    Anbindung an Forschungsprojekte bzw. Forschungsbereiche der Abteilung: 

    - zahlreiche Arbeiten zu lernprozessanregende Leitfragen (Prompts)

    - Spezifische Vorarbeiten mit Elaborationsprompts & anderen Testing-Varianten

    Besonderes: aktuelleste Befundlage mit bisher unveröffentlichten Ergebnissen; bei positivem Verlauf Publikation in internationaler Fachzeitschrift

     AnsprechpartnerM.Sc. Tino Endres

    LiteraturNückles, M., Hübner, S., & Renkl, A. (2012). Fostering self-regulated learning by journal writing: How should instructional support be designed to promote high-quality learning? In J. R. Kirby & M. J. Lawson (Eds.), Enhancing the quality of learning. Dispositions, instruction, and learning processes (pp. 178-200). New York, NY: Cambridge University Press.

    Roediger, H. L., Putnam, A. L., & Smith, M. A. (2011). Ten benefits of testing and their applications to educational practice. In J. Mester, & B. Ross (Eds.), The psychology of learning and motivation: Cognition in education (pp. 1-36). Oxford: Elsevier.

 

Thema 5: Individualisierung durch adaptives S p a c e d Testing

 

Wann und wie oft muss man sich testen, um optimal zu lernen?

    Die mentale Anstrengung ist einer der entschiedensten Faktoren beim Abruftraining. Gleichzeitig ist sie sehr individuell und für jeden einzelnen Lerner anders. Steigern wir die Schwierigkeit von Fragen ist es eventuell für manche Lerner nicht mehr möglich erfolgreich Abzurufen und sie können nicht von den Fragen profitieren. Optimal wäre es also angepasst an die Eigenschaften jedes einzelnen Lerners Testfragen anzupassen. Doch wie ist das möglich? In einer online Lernumgebung wollen wir Vorwissen nutzen, um den optimalen zeitliche Abstand zwischen wiederholten Tests zu ermitteln. Dieser zeitliche Abstand soll die Schwierigkeit des Abrufes so regulieren, dass jeder Lerner den Inhalt abrufen kann ohne unterfordert zu sein. Welche Auswirkungen hat das gewählte Intervall auf das Gelernte? Sind an das Vorwissen angepasste Testfragen besser geeignet, um das Lernen zu fördern? Eine Masterarbeit könnte hier im Bereich des online Testing untersuchen, in wie weit diese technische Unterstützung das Lernen fördern kann.

    Angedachte Untersuchung:

    - Online-Experiment

    - Adaptive vs. nicht-adaptive Lernbedingung

    Anbindung an Forschungsprojekte bzw. Forschungsbereiche der Abteilung: 

    - Mitarbeit in einem aktuellen Lehrprojekt

    - Lernmaterialien und spezielle Fragetypen sind vorhanden

    Besonderes: Aktuelles Thema Online-Learning & Adaptivität; Mitarbeit in einem aktuellen universitätsweitem Lehrprojekt

    AnsprechpartnerM.Sc. Tino Endres

    LiteraturShute, V. J. & Zapata-Rivera, D. (2008). Adaptive technologies. In J. M. Spector, D. Merrill, J. van Merrienboër & M. Driscoll (Hrsg.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology (3. Aufl.) (277-294). New York, NY: Lawrence-Erlbaum Associates, Taylor & Francis Group.

    Roediger, H. L., Putnam, A. L., & Smith, M. A. (2011). Ten benefits of testing and their applications to educational practice. In J. Mester, & B. Ross (Eds.), The psychology of learning and motivation: Cognition in education (pp. 1-36). Oxford: Elsevier.

 

Thema 6: Unterstützung des Lernens in adaptiven multimedialen Lernumgebungen

 

    Um was geht es?

    Adaptive computergestützte Lernumgebungen ermöglichen die Anpassung eines „intelligenten“ Systems an die individuellen Bedürfnisse von Lernenden. Hierfür müssen im Verlauf der Bearbeitung der Lernumgebung Informationen über den Lernstand einer Person gesammelt werden, um möglichst direkt im Lernverlauf Wissenslücken aufdecken und Interventionen zu deren Behebung einleiten zu können. In der geplanten Masterarbeit sollen unterschiedliche Varianten dieser Interventionen untersucht werden. In Voruntersuchungen zeigte sich, dass Instruktionale Erklärungen geeignet sind um sehr konkrete Wissenslücken zu schließen, während Selbsterklärungs-Prompts einen positiven Effekt auf das tiefergehende Verständnis der Lernenden hatte. Um den Effekt der Selbsterklärungs-Prompts weiter zu steigern und im besten Fall auch auf spezifische Wissenslücken ausweiten zu können, sollen diese in der geplanten Untersuchung durch ein Pre-Training sowie Feedback und eine Revisions-Option erweitert und erneut in ihrer Funktion als Lernhilfen untersucht werden.

    Angedachte Untersuchung:

    -  Laborexperiment mit Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen

    -  Between-Subject-Design

    - Vergleich unterschiedlicher Maßnahmen zur Behebung von Wissenslücken in adaptiven computer-basierten Lernumgebungen

    Besonderes: Durch die Anbindung an ein bald endendes Projekt sollte die Bearbeitung des Themas frühzeitig begonnen werden; bei "positivem" Verlauf Publikation in internationaler Fachzeitschrift

    AnsprechpartnerinM.A. Jasmin Leber

    Literatur: Shute, V. J., & Zapata-Rivera, D. (2008). Adaptive technologies. In J. M. Spector, D. Merrill, J. van Merrienboër & M. Driscoll (Hrsg.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology (3. Aufl.) (277-294). New York, NY: Lawrence-Erlbaum Associates, Taylor & Francis Group.

 

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