Erfassung des Einsatzes kognitiver und metakognitiver Lernstrategien durch Fragebogen- und Logfile-Daten in einer multimedialen Lernumgebung*

 

Abstract

Zur Erfassung von Lernstrategien wurden in der Forschung bisher meist Selbstberichtsverfahren wie Fragebogen, Interviews oder Lerntagebücher eingesetzt (Krapp, 1993). Diese werden aus unterschiedlichen Gründen kritisiert (z.B. Baumert, 1993): So werden u.a. eine geringe Korrespondenz von Selbstberichten mit tatsächlich eingesetzten Strategien sowie häufig keine oder nur schwache Zusammenhänge zwischen dem durch Selbstberichte erfassten Lernstrategieeinsatz und dem Lernerfolg berichtet (z.B. Souvignier & Gold, 2004). Mithilfe von computerbasiert erhobenen Hintergrunddaten, wie beispielsweise Logfile-Daten, können der Lernprozess und der Lernstrategieeinsatz verhaltensnäher untersucht werden (z.B. Hadwin et al., 2007). Nach Wild und Schiefele (1994) können kognitive (Organisations-, Elaborations- und Wiederholungsstrategien) und metakognitive Lernstrategien (Planungs-, Monitoring- und Regulationsstrategien) unterschieden werden. Es wurde zudem gezeigt, dass Prompts den Einsatz von Strategien beim Lernen gezielt unterstützen können (z.B. Bannert & Reimann, 2012).

In der vorliegenden Studie wurde untersucht, inwiefern eine verhaltensnahe Erfassung der eingesetzten Lernstrategien durch Logfile-Daten mit dem Selbstbericht der Studierenden (Fragebogen) korrespondiert. Des Weiteren wurde der Zusammenhang zwischen Lernstrategieeinsatz (Selbstbericht und Logfile-Daten) und Lernerfolg geprüft. Zusätzlich wurde die Sensitivität beider Erfassungsmethoden für den Lernstrategieeinsatz (Selbstbericht und Logfile-Daten) hinsichtlich der Effekte von Lernstrategie-Prompts (mit vs. ohne) auf den Einsatz von Lernstrategien und den Lernerfolg betrachtet.

In einem einfaktoriellen experimentellen Untersuchungsdesign bearbeiteten N=91 Studierende aus Studiengängen der Fachrichtung Chemie (58.2% weiblich, Alter: M=19.57, SD=2.09) ein multimediales Lernprogramm (Text + Bild, 13 Lernseiten) zu einem Thema aus dem Fachbereich der Physikalischen Chemie. Der Faktor Prompts wurde experimentell variiert (Experimentalgruppe mit Lernstrategie-Prompts, Kontrollgruppe ohne Lernstrategie-Prompts). Aus den während der Bearbeitung des Lernprogramms erhobenen Logfile-Daten (Startzeit, Zeitstempel für Klicks auf die Navigationsbuttons „Weiter“ und „Zurück“) wurden verschiedene Indikatoren für die kognitiven (Organisieren, Elaborieren, Wiederholen) und metakognitiven Lernstrategien (Planen, Monitoring, Regulieren) gebildet, die den Strategieeinsatz beim Lernen abbilden. Bei der kognitiven Lernstrategie Organisieren wurde beispielsweise die Häufigkeit des Besuchs einer Übersichtsseite im Lernprogramm, die als Strukturierungshilfe im Lernprozess diente, als Logfile-Indikator ausgewählt. Der Indikator für die metakognitive Planungsstrategie beinhaltete die Anzahl der Vorwärtsseiten (mit Dauer < 20s) bis zum ersten Erreichen der letzten Seite. Die Beschränkung mittels Cutoff-Wert sollte das planende Vorgehen vom Einsatz anderer Strategien abgrenzen. Für das Selbstberichtsverfahren wurde ein Fragebogen mit den sechs Skalen Organisieren, Elaborieren, Wiederholen, Planen, Monitoring, und Regulieren (in Anlehnung an den MSLQ; Pintrich et al., 1993) eingesetzt. Zur Erfassung des Lernerfolgs wurde im Anschluss an das Lernprogramm ein Lernerfolgstest mit 17 geschlossenen, halboffenen und offenen Aufgaben durchgeführt (α=.72). Als Kontrollvariablen wurden vor der Lernphase der Fragebogen zur Lernstrategieerfassung und ein Vorwissenstest mit fünf Items im geschlossenen und halboffenen Antwortformat (α=.64) eingesetzt.

Es zeigten sich keine signifikanten Gruppenunterschiede in den Kontrollvariablen. Korrelationsanalysen zeigten positive Zusammenhänge zwischen dem mithilfe des Selbstberichts erfassten Lernstrategieeinsatz und den Logfile-Indikatoren für die kognitive Lernstrategie Organisieren, r=.20, p=.026, und die metakognitiven Lernstrategien Planen, r=.21, p=.024, und Regulieren, r=.35, p < .001. In Bezug auf den Lernerfolg konnten keine signifikanten Zusammenhänge mit dem Lernstrategieeinsatz nach dem Selbstbericht der Studierenden festgestellt werden; im Gegensatz dazu zeigte sich für die Logfile-Indikatoren zur kognitiven Lernstrategie Wiederholen, r=.36, p < .001, und zur metakognitiven Lernstrategie Regulieren, r=.18, p=.040, jeweils ein positiver Zusammenhang mit dem Lernerfolg. Es zeigten sich keine Effekte der Prompts auf den Lernerfolg, t(89)=0.09, p=.93, und den selbstberichteten Lernstrategieeinsatz, ps > .05; bei den Logfile-Daten ließen sich hingegen mittlere und große Effekte feststellen: Die Teilnehmenden der Experimentalgruppe wendeten vermehrt Organisations-, t(89)=-4.66, p < .001, d=0.88, Wiederholungs-, t(89)= 3.87, p < .001, d=0.78, und Regulationsstrategien, t(89)=-3.39, p=.001, d=0.76, in der Lernphase an.

Diese Ergebnisse heben die Vorteile einer verhaltensnahen Erfassung des Lernstrategieeinsatzes mithilfe der Logfile-Daten-Analyse hervor, zeigen aber auch, dass nicht alle der ausgewählten Logfile-Indikatoren für die Erfassung der ausgewählten Strategie geeignet waren. Die kognitiven Lernstrategien Elaborieren sowie Wiederholen und die metakognitive Lernstrategie Monitoring ließen sich nur schlecht durch Logfile-Indikatoren erfassen. Für weitere Forschung zeigt sich also das Potential der Logfile-Daten-Analyse zur Untersuchung von Lernprozessen; dennoch sollten weitere Untersuchungen angestellt werden, um die Methode zu validieren und der zum Teil geringen Korrespondenz von Logfile-Daten und Selbstbericht nachzugehen.

 

*_{Dieser Beitrag wurde im Rahmen des digitalen Jahres der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (digiGEBF21) eingereicht und ist bis zum 31.12.2022 an dieser Stelle verfügbar. Alle Rechte liegen bei den Verfasser*innen.}