Kitabı oku: «Digitales Lehren und Lernen»

2 Interaktivität und Adaptivität

Interaktivität und Adaptivität sind zwei zentrale Eigenschaften, die digitale Medien im Vergleich zu analogen Medien für Lehr- und Lernzwecke interessant machen. Mit Interaktivität ist dabei das Potenzial gemeint, mit dem eine Software oder eine App auf Eingaben von Lernenden reagieren kann. Adaptivität beschreibt den Grad der Anpassung digitaler Medien an die Nutzenden.

2.1 Interaktivität

Die Interaktion zwischen Lehrenden und Lernenden gilt als zentrales lernförderliches Element: Durch Informationsvermittlung und Rückmeldung entsteht ein Lernprozess, der dialogisch sowohl die Lernenden als auch die Lehrenden informiert und motiviert. Diese Art der Interaktion ist nicht allein auf die Präsenzlehre beschränkt, sondern kann auf beliebige Kommunikationsweisen erfolgen, also auch computervermittelt in Online-Kursen oder durch soziale Medien. Die Analyse von Hattie (2008, 2012) zeigt für den schulischen Bereich, dass gerade die Rückmeldung von Lehrenden an Lernende zu den zehn einflussreichsten Faktoren für erfolgreiches (schulisches) Lernen gehört (mit einer durchschnittlichen Effektstärke von d = 0,79).

Im Bereich digitaler Medien bezeichnet die Interaktivität das Potenzial bzw. die Möglichkeit, mit dem Medium selbst in Interaktion zu treten. Nutzende machen demnach eine Eingabe (via Tastatur, Gestensteuerung, Berührung, Sprache etc.; vgl. Karpov & Yusupov, 2018), auf die das jeweilige Medium reagiert. Im Bereich der Lernmedien übernehmen je nach Gestaltung der Lernumgebung die Medien selbst die Lehrfunktion (z. B. durch Lernsoftware). Interaktivität lässt sich hier allgemein als Eigenschaft des Mediums verstehen, die Nutzenden Eingriffs- und Steuermöglichkeiten eröffnet. Aufbauend auf dieser grundlegenden Definition findet sich mittlerweile eine Vielzahl von Beschreibungen und Kategorien, in denen Interaktivität in unterschiedlichen Szenarien beschrieben und klassifiziert wird. Viele solcher Ansätze kommen dabei aus dem Bereich der Human-Computer-Interaction-Forschung (HCI; vgl. Dahm, 2006). In der Tat sind das Design von Software oder Apps, insbesondere das des Interfaces, und die Gestaltung möglicher Interaktionen untrennbar miteinander verbunden (Strzebkowski & Kleeberg, 2002): Ein interaktives Geschehen ermöglicht erst die Gestaltung verschiedener Manipulationsmöglichkeiten durch Nutzende (im spezifischen Fall: durch Lernende) auf Interfaceebene. Durch den Wechsel zwischen den (Re-)Aktionen seitens der Lernenden und den (Re-)Aktionen seitens des Programms entsteht letztlich das, was als Interaktivität zu verstehen ist. Digitale Lernmedien enthalten eine Vielzahl möglicher Aktivitäten, die Lernende ausführen können. Strzebkowski und Kleeberg (2002) unterteilen diese Aktivitäten in sechs Bereiche:

1. Lernumgebungs-Aktivitäten: Hierzu zählt u. a. die Wahl einer Lernstrategie, wie etwa das Sammeln von Informationen, das Speichern oder Öffnen von Dateien oder das Aufrufen der Hilfefunktion. Diese Aktivitäten stehen auf einer übergeordneten Ebene, die sich durch die nachfolgenden Aktivitäts-Dimensionen weiter eingrenzen lässt.

2. Navigations- und Dialogfunktionen: In diesen Bereich fallen alle Aktionen, mit denen sich Lernende innerhalb einer Lernumgebung bewegen, so etwa das Einschlagen bestimmter Lernpfade, das Stöbern nach Informationen innerhalb eines Informationsarchivs, das Abrufen kontextspezifischer Hilfen etc.

3. Aktivitäten bei der Informationspräsentation: Zu dieser Kategorie zählt z. B. die Wahl einer bevorzugten Präsentationsform, wie Text, Bild, Audio, Video, oder die Wahl der Variablen einer Präsentation, wie Lautstärke und Geschwindigkeit.

4. Aktivitäten, mit denen die präsentierten Inhalte bearbeitet werden können: Dies umfasst etwa das Markieren bestimmter Stellen durch Lesezeichen, den Export von Informationen oder das Markieren von Stellen in audiovisuellen Präsentationsformaten.

5. Die Bearbeitung der Datenbasis eines Lernprogramms: Darunter fällt das Verändern, Hinzufügen oder Löschen von Informationen bzw. von deren Verknüpfungen.

6. Aktivitäten der Anwendung und des Transfers von Gelerntem: Als eine weitere Ebene betrachten Strzebkowski und Kleeberg (2002) außerdem solche Aktivitäten, bei denen beispielsweise das Wissen überprüft werden kann, etwa durch das Ergänzen von Informationen oder das Bedienen von Simulationen.

Insgesamt zeigen diese Ebenen und die dabei exemplarisch geschilderten Beispiele ein breites Spektrum dessen, was innerhalb digitaler Lernmedien an Interaktivität ermöglicht werden kann. Allerdings sind diese Dimensionen noch weitgehend an technischen Kriterien orientiert, welche eher indirekt denn tatsächlich in direkter, didaktisch geplanter Form Einfluss auf den Aufbau von Wissensstrukturen nehmen. Entsprechend vage sind die Auswirkungen der geschilderten Aktivitäten hinsichtlich der Gestaltung digitaler Lernumgebungen.

Einen eher praktisch orientierten Zugang zur Beschreibung von Interaktivität bzw. des Ausmaßes der Interaktion von Lernenden und Medium wählt Haak (2002). Auf der »untersten Ebene« steht die implizite Interaktion (»covert interaction«) von Lernenden mit einem Instruktionsmedium, die sich als passive Rezeption der Lerninhalte durch Lernende charakterisieren lässt. In aller Regel erfolgt diese in einer durch AutorInnen festgelegten Reihenfolgen (etwa Seite für Seite beim Lesen eines Buches oder beim Betrachten einer Präsentation). Eine stufenweise Erweiterung ergibt sich durch zunehmende Entscheidungs- und Navigationsfreiheiten, die Lernenden zur Verfügung stehen (vgl. auch Hannafin & Peck, 1988):

• Der lernendengesteuerte Zugriff auf Informationen und deren Sequenz: Dazu gehören die freie Informationsauswahl sowie das Blättern, Suchen und Zugreifen bezüglich der gewünschten Informationen.

• Die interaktive Zugriffsform, basierend auf einfachen Rückmeldemechanismen: Hierzu zählt die Verfügbarkeit einer verzweigten Navigation, bei der verschiedene Navigationsmöglichkeiten zur Auswahl stehen, die zu unterschiedlichen Informationen führen. Darüber hinaus sind in dieser Rubrik Multiple-Choice-Fragen anzusiedeln, deren Beantwortung ein Feedback des Lernprogramms an Lernende nach sich zieht.

• Die direkte Manipulation von Informationen: Diese umfasst das Markieren bestimmter Abschnitte, Passagen, oder den Vermerk von Zusatzinformationen.

• Der Austausch mit einem Lernprogramm unter Einbezug einer automatisierten inhaltlichen Auswertung der Eingaben Lernender: Letztere erfolgt in der Regel durch die Repräsentation einer Wissensbasis in einem Lernprogramm und den kontinuierlichen Vergleich mit der individuellen Wissensstruktur der Lernenden. Dadurch wird ein sokratischer Dialog ermöglicht, bei dem ein Intelligentes Tutorielles System (ITS) beispielsweise Fehleranalysen durchführen kann und gezielt Hinweise zur Förderung bzw. Überwindung von Misskonzeptionen gibt.

• Der freie, ungebundene Dialog mit anderen Lernenden oder Lehrenden: Dieser erfolgt gewöhnlich durch die Nutzung computervermittelter Kommunikation (z. B. über soziale Netzwerke oder Lernplattformen).

Diese Grundformen stellen keine exklusiven Kategorien dar, sondern können vielmehr in Lernumgebungen miteinander kombiniert werden.

Auch hinsichtlich der technischen Gestaltung von Interaktion gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten: Diese reichen von einfachen, »klassischen« Eingabemöglichkeiten mittels Tastatur und Maus über tangible Oberflächen (z. B. bei Smartphones und Tablets), Sprachsteuerung (z. B. bei Apples »Siri« oder Amazons »Alexa«) und Gebärdenerkennung (z. B. »Xbox Kinect«) bis hin zu anderen Zugängen wie Tonhöhen- bzw. -längenerkennung (z. B. bei »UltraStar«), Elektroenzephalogramm-Steuerung etc. (vgl. z. B. Evans & Rick, 2014; Karpov & Yusupov, 2018).

Zusammenfassend zeigt sich, dass es durchaus unterschiedliche Zugänge und Möglichkeiten zur Gestaltung von Interaktivität gibt. Interaktivität umfasst verschiedene Dimensionen instruktioneller Software. Diese erstrecken sich von technischen bis hin zu didaktischen Interaktionen, wobei beide untrennbar miteinander verbunden sind. Auf die Frage nach einer Definition für didaktische Interaktivität bleibt festzuhalten: Es sind die verschiedensten Möglichkeiten der gegenseitigen Beeinflussung zwischen digitalen Lernmedien und den Lernenden mit ihren individuellen Merkmalen gemeint, die in einem steten Wechselspiel stehen und die u. a. Wissenserwerbsprozesse optimieren sollen.

Die Wahl des Interaktivitätsgrads, also jener Freiheitsgrade, die Lernenden zur Verfügung stehen, hängt stark vom gewählten didaktischen Ansatz und damit auch von der Zielgruppe und den Zielvorstellungen bei der Gestaltung ab. Um eine Lehr-Lern-Optimierung zu erreichen, bedarf es letztlich einer Abwägung der Vor- und Nachteile eines interaktiven Programmdesigns. In welchem Verhältnis Interaktivität und Lernprozesse zueinander stehen oder stehen sollten, ist eine weitere grundlegende Frage, die im folgenden Abschnitt thematisiert wird.

2.2 Interaktivität und Lernen

Interaktivität unterstützt in erster Linie eine grundsätzlich aktive Lernform. Je größer das Potenzial an interaktiven Handlungen innerhalb einer Lernumgebung ist, desto mehr können und müssen Lernende tun, um an Informationen zu gelangen bzw. in einer Lernumgebung voranzukommen. Ein grundlegender Vorteil der Interaktivität liegt primär in der Individualisierung des Lernens, also in der Anpassung digitaler Medien an die Bedürfnisse, Wünsche und Vorstellungen Lernender. Das Konzept von Interaktivität geht somit über eine grundlegende technische Definition hinaus. Ziel der Gestaltung interaktiver Lernumgebungen ist es im übergeordneten Sinne, Lernende interaktive Erfahrungen machen zu lassen, indem sie ihr Lerngeschehen aktiv beeinflussen und verfolgen können (vgl. Rieber, 1996). Interaktivität ermöglicht somit einen Zugang zu Informationen, der auch in der Tradition eines pädagogisch-psychologischen Konstruktivismus steht. Demzufolge ist Lernen ein aktiver Prozess, bei dem die Lernenden neue Ideen oder Konzepte auf Basis ihres (Vor-)Wissens konstruieren. Die Lernenden wählen Informationen aus und führen diese in ihre Wissensstruktur über, konstruieren Hypothesen und treffen Entscheidungen auf Basis ihrer eigenen kognitiven Strukturen (vgl. Bruner, 1990). Jonassen (2000) folgend lernt eine Person nicht mehr von einem Computer bzw. von digitalen Medien, sondern vielmehr mit der betreffenden Technologie. Lernende rücken damit ins Zentrum des Lerngeschehens. Digitale Lernmedien stehen Lernenden einerseits zur Unterstützung, Anregung und Hilfestellung bei der Exploration und Konstruktion von Wissen, andererseits auch zum Aufbau von Tiefenverständnis zur Seite.

Hannon und Atkins (2002) schlagen ein übergreifendes Modell vor, das die Interaktivität in Form von Wirkungen auf die Lernenden beschreibt. Dazu werden drei Wirkungsbereiche postuliert:

1. Interaktivität fördert die Involvierung Lernender in den Lernprozess: Die Technologie greift die Aktionen von Lernenden auf, wertet sie aus und zeigt auf Basis dieser Auswertung responsives Verhalten. Diese Rückmeldung eröffnet Lernenden wiederum das Potenzial zur Durchführung weiterer Aktionen usw.

2. Interaktivität fördert den Verständnisaufbau und gibt dem Lerngeschehen Bedeutung: Durch interaktives Handeln wird eine Verbindung zwischen realer Welt und Lernsituation geschaffen. Diese Authentizität begünstigt den Aufbau eines Erfahrungsschatzes, welcher auf Alltagssituationen angewandt werden kann und dadurch Verständnis vermittelt. Wissen erhält somit eine Bedeutung.

3. Interaktivität vermittelt den Lernenden ein Gefühl von Kontrolle: Lernende sind aktiv, und durch das aktive Handeln wird zugleich auch die Relevanz eigener Aktionen bewusst. Dies führt im günstigsten Falle zu Gefühlen der Eigenverantwortung und Befriedigung.

Diese drei Bedingungen bilden den Rahmen eines lernzentrierten Modells der Interaktivität. Lernen erfolgt dabei in aktiver und authentischer Form ( Abb. 2.1). Diesem Modell zufolge müssen alle drei Bedingungen erfüllt sein, damit Lernende Interaktivität erleben können.

Abb. 2.1: Interaktivität in einem lernzentrierten Modell

Moreno und Mayer (2007) definieren Interaktivität je nach deren Funktion. So unterscheiden sie zwischen der Dialogfunktion (Lernende bekommen Fragen oder Antworten und Feedback), der Kontrollfunktion (Kontrolle über den zeitlichen Verlauf, z. B. bei Videos), der Manipulationsfunktion (Kontrolle über die Präsentation spezifischer Inhalte), der Suchfunktion und der Navigationsfunktion (die Frage betreffend, welche Informationen in welcher Reihenfolge zur Verfügung stehen sollen).

Allerdings bleibt in den skizzierten Modellen weiterhin offen, welche psychologischen Wirkmechanismen im Detail durch interaktive Lernumgebungen in Gang gesetzt werden können. Ein Ansatz, der in diesem Zusammenhang übergreifender ist, wird von Domagk, Schwartz und Plass (2010) vorgeschlagen. Die Definition von Interaktivität bezieht sich hier auf Feedbackschleifen zwischen:

• der Lernumgebung selbst

• dem Verhalten der Lernenden

• den kognitiven und metakognitiven Aktivitäten

• der Motivation

• der Emotion

• den Lernendeneigenschaften

• dem Lernergebnis (mentales Modell)

Alle diese Komponenten stehen in Wechselwirkung miteinander und werden durch das Verhalten, also die Eingabe von Lernenden initiiert und in weiterer Folge beeinflusst. Der Vorteil dieses Modells liegt darin, dass hier weniger der technische Aspekt im Vordergrund steht, sondern vielmehr die Wechselwirkung psychologischer Variablen mit Merkmalen der Lernumgebung beleuchtet wird (vgl. auch Lajoie, 2014).

Der primär selbstgesteuerte Zugriff auf digitale Lernmedien, bei denen ein System interaktiv mit Lernenden agiert bzw. reagiert, wird auch als Lernendenkontrolle verstanden. In diesem Sinne entscheiden Lernende hier, welche Informationen sie wie und an welcher Stelle abrufen. Scheiter (2014) spricht auch von Learner Control Principle und setzt dabei die Lernendenkontrolle mit jener des Lernens mit Hypermedien gleich. Dies ist eigentlich nicht zulässig, da Lernendenkontrolle auch in anderen Formen der Gestaltung digitaler Lernmedien zentral ist (z. B. in Simulationen). Dennoch spielen Hypermedien eine Rolle, da hier zumeist ein interaktives Nutzungsvorhalten vorliegt.

Als Hypermedien bezeichnet man digitale Informationsangebote, die nicht nur in einfachen linearen Sequenzen abgerufen werden können (wie im Falle eines Buches etwa Seite für Seite), sondern die mittels Hyperlinks oder Links auch einen nicht-linearen Informationsabruf ermöglichen, je nachdem wie die entsprechenden Informationen gestaltet wurden. Das Online-Informationsportal Wikipedia ist ein Beispiel für ein solches Hypermedium. Zwar kann ein Eintrag dort auch linear (hier in der Regel von oben nach unten) rezipiert werden, allerdings bietet sich durch zahlreiche Links zumeist auch die Möglichkeit, innerhalb eines Beitrags zu springen oder zu anderen Beiträgen zu wechseln.

Im Zuge des pädagogischen Konstruktivismus ( Kap. 1.4) wurden Hypermedien mit Bezug auf die Cognitive Flexibility Theory (Jacobson & Spiro, 1995; Spiro & Jehng, 1990, 1992) als Mittel der Wahl favorisiert. Die Cognitive Flexibility Theory besagt im Kern, dass lineare Informationsmedien Inhalte ggf. zu vereinfacht darstellen und der Komplexität der Realität bisweilen nicht angemessen sind. Durch Hypermedien wird ein nicht-linearer Zugriff ermöglicht, mit dem man Inhalte unter multiplen Perspektiven immer wieder aus einer neuen Sichtweise heraus betrachten kann. Hieraus soll eine gewisse kognitive Flexibilität resultieren und Übervereinfachungen vermieden werden. In verschiedenen Evaluationsstudien konnte jedoch kein nennenswerter Vorteil dieses Ansatzes gefunden werden (z. B. Jacobson, Maouri, Mishra & Kolar, 1996; Lowrey & Kim, 2009; vgl. auch Scheiter, 2014). Auch die Verwendung von Hypermedien als Lernumgebungen ohne direkten Bezug zur Cognitive Flexibility Theory zeigt, dass diese Form des Lernens im Vergleich zu stärker angeleiteten Lernformen eher schlechtere Lernergebnisse bewirkt, wenn Lernende in einem Bereich über wenig Vorwissen und/oder über niedrige Kompetenzen im Bereich des selbstregulierten Lernens verfügen (vgl. Chen, Fan & Macredie, 2006; Chen & Rada, 1996).

Wie bereits am Beispiel der Hypermedien deutlich wird, ist eine pauschale Bewertung des Einflusses unterschiedlicher Interaktivitätsgrade auf Lernprozesse unmöglich (vgl. auch Bos, 2009). Vielmehr nehmen zahlreiche Faktoren, wie das Vorwissen der Lernenden, deren bevorzugter Lernstil oder der Lerngegenstand bzw. die Eignung desselben zur interaktiven Betrachtung, Einfluss auf Wissenserwerbsprozesse. Die Interaktivität unterstützt primär Lernumgebungen in pädagogisch-konstruktivistischer Tradition, bei denen die Exploration von Informationen wie auch deren Bewertung und Synthese eine essenzielle Rolle spielen (vgl. Wise & Pepple, 2008). Darüber hinaus ist Interaktivität in computerbasierten Lernumgebungen dann unabdingbar, wenn authentisches Lernen gewährleistet werden soll, und wenn sich die Authentizität beispielsweise auf das Abbilden von Vorgängen der realen Welt bezieht, in welcher ohnehin mit der Umwelt interagiert werden muss (z. B. bei Simulationen).

Beim Design interaktiver Lernumgebungen muss also zwischen zwingenden, sachlogischen Gründen und dem optionalen Einsatz einer alternativen Gestaltung differenziert werden. Bei Letzterem muss aus Sicht von Lehrenden geklärt werden, welchen (kognitiven) Mehrwert ein größeres Maß an möglichen Interaktionen für den Lernprozess liefert. Dies ist im Wesentlichen davon abhängig, welche Interaktionsform zur Auswahl steht. So repräsentiert ein Test mit Multiple-Choice-Fragen, der zusätzlich zu einem Informationsangebot zur Verfügung gestellt wird, einen Zuwachs an Interaktivität. Eine automatische Auswertung der Antworten Lernender ermöglicht hier die Analyse von Fehlern oder Wissenslücken und bietet darauf aufbauend die Möglichkeit zu remedialem Lernen (»Nachhilfe«). Des Weiteren können optionale Hyperlinks Lernenden in digitalen Informationsangeboten die Möglichkeit zur Elaboration bieten. Umgekehrt kann es sinnvoll sein, die Interaktivität zu begrenzen: Beim Lernen mit Simulationen müssen nicht alle Interaktionsmöglichkeiten der »realen« Welt zur Verfügung stehen, insbesondere dann nicht, wenn Lernende mit wenig Vorwissen in einen Themenbereich eingeführt werden sollen. Bei entsprechender Indikation führt hier ein weniger komplexes Lernangebot schneller zum gewünschten Lernerfolg, da zu viele Interaktionsangebote Lernende überfordern könnten (der Cognitive Load Theory zufolge kann durch zu viele Handlungsalternativen das Arbeitsgedächtnis zusätzlich zur eigentlichen Informationsverarbeitung belastet werden; die Ressourcen für den eigentlichen Lernprozess werden dadurch eingeschränkt; vgl. Paas & Sweller, 2014; Wise & Pepple, 2008; vgl. auch Kap. 3).

Interaktivität kann je nach Ausprägung und Zielgruppe sowie didaktischem Ansatz positive wie negative Auswirkungen haben, bzw. zwingend notwendig oder auch nur aufgesetzt sein. Eine Simulation ohne Interaktivität ist keine Simulation, sondern allenfalls ein Video oder eine Animation. Bei E-Books mit linearem Handlungsstrang können zusätzliche interaktive Elemente ggf. eher ablenkend denn hilfreich sein. Entsprechend komplex ist auch die Befundlage. Daher können die im Folgenden geschilderten Befunde zu den Auswirkungen unterschiedlicher Interaktivitätsgrade nur exemplarisch sein und sich auf spezifische Bereiche beschränken.

In einer Studie von Zumbach und Schwarz (2014; vgl. auch Zumbach & Moser, 2016) wurde untersucht, inwieweit sich unterschiedliche Ausmaße an Interaktivität beim Lernen mit auditiven versus textuellen Lernumgebungen auswirken. Konkret wurde hier ein lose strukturierter Text (vergleichbar mit einem Lexikon mit wenigen Einträgen) mit einem hochstrukturierten linearen Text (einem Märchen von Hans Christian Andersen) verglichen. Die Texte wurden einerseits als linearer Bildschirmtext mit geringer Interaktivität, andererseits als hypermediale Lernumgebung mit hohem Interaktivitätsausmaß präsentiert. Als zusätzliche Bedingung wurden die Texte in rein auditiver Form sowohl als lineares Audiobook als auch als hypermediales Audio (sog. Hyperaudio) präsentiert. Die Ergebnisse zeigen, dass gerade bei einem Text mit primär linearem Handlungsstrang ein hohes Maß an Interaktivität zu schlechteren Lernleistungen führt, während dies im Falle lose strukturierten Inhaltsmaterials keine signifikanten Unterschiede macht. Die rein auditive Präsentation führte zu allgemein leicht schlechteren Lernleistungen, bewirkte aber gerade in einem hoch-interaktiven, auditiven Präsentationsformat von primär linearem Inhalt die schlechtesten Lernergebnisse.

In einer Studie von Wenga, Otangaa, Wengb und Coxa (2018) wurden die Auswirkungen eines interaktiven E-Books im Vergleich zu einem nicht-interaktiven E-Book untersucht. Bei der interaktiven Variante wurden den Lernenden zusätzliche Navigationsmöglichkeiten sowie Quiz und andere zusätzliche Optionen zur Verfügung gestellt. Dabei zeigte sich, dass die interaktive Variante des E-Books zu objektiv schlechteren Lernergebnissen führte als die statische Variante. Die Lernenden in der interaktiven E-Book-Variante überschätzten ihren subjektiven Lernerfolg in diesem Kontext.

Auch außerhalb des Bereichs, in dem Interaktivität mit dem Ausmaß an Navigationsmöglichkeiten in Informationsangeboten gleichgesetzt ist, finden sich Beispiele, in denen Interaktivität positive wie negative Auswirkungen auf das Lernen mit digitalen Medien haben kann. So stellt die Nutzung manipulierbarer Animationen einen Einsatzbereich interaktiver Anwendungen dar. Der Mehrwert interaktiver Animationen oder Simulationen liegt zumeist darin, dass durch das Handlungspotenzial Lernender eine aktive und konstruktive Auseinandersetzung mit den zugrunde liegenden Inhalten erreicht wird (vgl. Bodemer, Plötzner, Feuerlein & Spada, 2004). So ist es zumeist ein wesentliches didaktisches Ziel von Simulationen, Lernenden durch aktives Eingreifen, Manipulieren und Ändern verschiedener Größen das jeweilige Modell verständlich zu machen. Lernende können sich das hinter der Simulation stehende Modell erschließen, indem sie Variablen des Systems verändern, die Systemreaktionen systematisch beobachten und lernendengenerierte Hypothesen testen. Allerdings wird dieses Handlungspotenzial von Lernenden nicht immer ausgeschöpft: Findet keine aktive Auseinandersetzung mit einer derartigen interaktiven Lernanwendung statt, so droht eine oberflächliche Verarbeitung, bei der kein klares Ziel verfolgt wird und das systematische Testen von Hypothesen ausbleibt (de Jong & van Joolingen, 1998).

Einen Vergleich verschiedener Arten der Nutzung von Simulationen, bei dem der das Lernen unterstützende Mehrwert eines interaktiven Handlungspotenzials gezeigt werden konnte, geben Bodemer et al. (2004). Die AutorInnen untersuchten in einem zweifaktoriellen Experiment, wie sich das interaktive versus nicht-interaktive Bearbeiten von Animationen einerseits, und das primär selbstgesteuerte Lernen gegenüber angeleitetem explorativen Lernen andererseits auf Wissenserwerbsprozesse auswirken (der Lerngegenstand umfasste das Verstehen der Funktionsweise einer einfaktoriellen Varianzanalyse). Es wurde verglichen, wie sich das aktive Zuordnen von Beschreibungen und algebraischen Sachverhalten via »drag & drop« zu Teilen der Animation gegenüber rein rezeptiven Bedingungen ohne Zuordnungsaufgabe auswirkt. Es zeigte sich im Wissensnachtest ein signifikanter Vorteil der interaktiven Aufgabe, bei der sich die Lernenden bei Bedarf auch entsprechendes Feedback zu ihrer Performanz durch das System geben lassen konnten. Hinsichtlich des zweiten untersuchten Faktors – freies versus angeleitetes Explorieren mit einer interaktiven, dynamischen Simulation zur Varianzanalyse – fanden die AutorInnen einen minimalen Vorteil des angeleiteten Explorierens: ProbandInnen mit der Möglichkeit zur freien Exploration konnten mit dem Programm selbstgesteuert lernen, indem sie beispielsweise Varianzanalysen anhand selbst erstellter Daten generierten, oder die Fehlerwerte anhand eines Schiebereglers modifizierten. In der zweiten Bedingung wurden den Lernenden vier Datensätze vorgegeben, anhand derer sie sich die wesentlichen Zusammenhänge der unterschiedlichen Algorithmen einer Varianzanalyse erschließen sollten. Zudem wurden die ProbandInnen aufgefordert, Hypothesen zu formulieren und zu testen, indem sie anhand eines Schiebereglers die Datensätze analysierten sowie die resultierenden Graphiken miteinander verglichen. Dadurch sollte die Aufmerksamkeit der Lernenden jeweils nur auf einen relevanten Aspekt pro Zeitpunkt gelenkt werden. Es zeigte sich, dass das konzeptuelle Verständnis in der zweiten Bedingung durch die eingeschränkte Interaktivität im Vergleich zur freien Exploration signifikant gesteigert werden konnte.

In der Studie von Homer und Plass (2014) wurden zwei Varianten einer Simulation aus dem Bereich Chemie miteinander verglichen. In einer explorativen Variante mussten sich die Lernenden primär selbstgesteuert mit den Inhalten der interaktiven Simulation auseinandersetzen, während die Lernenden in einer angeleiteten Version systematische Anleitungen zum Arbeiten mit der Simulation in Form von Lösungsbeispielen erhielten. Die Ergebnisse zeigten, dass Lernende mit einem höheren Maß an selbstregulativen Kompetenzen eher von der explorativen Simulation profitierten, während jene Lernenden mit eher geringen Selbstregulationskompetenzen tendenziell von der angeleiteten Version profitierten.

In die Metaanalyse von Yang und Shen (2018) wurden 63 Studien zur Analyse der Effekte von Interaktivität einbezogen. Die Studie kommt dabei zu dem Ergebnis, dass sich Interaktivität durchaus positiv auf emotionale und motivationale Variablen wie etwa Spaß oder positive Einstellungen auswirkt. Allerdings zeigen sich keine positiven Effekte im Bereich kognitiver Ergebnisse, sofern diese objektiv erfasst werden. Subjektiv überschätzen Lernende ihren Lernerfolg in interaktiven Lernumgebungen eher.

Ein Beispiel für eine »traditionelle« Lernumgebung, welche durch ein geringes Maß an Interaktion bzw. Interaktivität gekennzeichnet ist, ist die klassische Vorlesung an Universitäten. Eine Möglichkeit zur Erhöhung der Interaktivität sind sog. Classroom-Response-Systeme (auch Audience-Response-Systeme, oder auch sog. Clicker), bei denen Lernende u. a. mithilfe mobiler Geräte auf vorgegebene Fragen reagieren, Feedback geben und Feedback erhalten können.

In einer Studie von Blasco-Arcas, Buil, Hernández-Ortega und Sese (2006) wurde untersucht, wie sich Clicker auf die Lernleistung auswirken. Die AutorInnen konnten zeigen, dass Response-Systeme zu einer erhöhten Zusammenarbeit unter Studierenden und zu einem höheren Engagement bei diesen führen, wenn sie die Interaktion mit Lehrenden und Mitlernenden steigern. Dies wiederum schlägt sich in besseren Lernleistungen nieder. In der Metanalyse von Hunsu, Adesope und Bayly (2016) konnten die VerfasserInnen zeigen, dass der Einsatz von Audience-Response-Systemen sich positiv auf den Lernerfolg auswirkt, wenngleich auch nur mit geringer Effektstärke. Deutlich größere Vorteile bringen diese Systeme in nicht-kognitiven Bereichen mit sich. So wird beispielsweise das Selbstwirksamkeitsempfinden der Studierenden deutlich gesteigert, ebenso die Beteiligung und das Engagement in den Lehrveranstaltungen, die Besuchshäufigkeit derselben sowie die wahrgenommene Qualität der Lehrveranstaltungen, in denen Clicker zum Einsatz kommen.

Zusammenfassend zeigen diese Befunde, dass ein hohes Maß an Interaktivität sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf verschiedene Aspekte des Lernens haben kann. Bezieht sich die Interaktivität – etwa bei Hypermedien – auf die Navigationsfreiheit, dann deuten die Befunde darauf hin, dass ein hohes Vorwissen sowie ein hohes Maß an Selbstregulation notwendig sind, damit keine Nachteile resultieren. Im Bereich der Förderung von Motivation scheint Interaktivität vorteilhaft zu sein, weil Lernende etwa ein gesteigertes Autonomieerleben empfinden (ein wesentlicher Motor der Motivationsförderung im Rahmen der Self-Determination Theory; vgl. Ryan & Deci, 2017). Dies wird allerdings durch die Analyse von Moos und Marroquin (2010) relativiert: Die AutorInnen finden nur in einem Bruchteil der von ihnen analysierten Studien tatsächlich positive Auswirkungen von Interaktivität auf Interesse, extrinsische und intrinsische Motivation, Selbstwirksamkeit und Zielorientierung. Interaktivität kann somit einen aktiven und explorativen Lernprozess unterstützen und fördern. Gleichzeitig kann sie aber auch zu einer Überforderung führen (i. S. eines Cognitive Load; d. h. durch ein »Zuviel« an Interaktivität können Ressourcen des Arbeitsgedächtnisses okkupiert werden, die folglich nicht mehr zur eigentlichen Informationsverarbeitung zur Verfügung stehen; vgl. Scheiter, 2014). Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn Lernende über nur unzureichende Kompetenzen selbstregulierten Lernens verfügen.

Um diese Lücke zu schließen, bzw. um Lernende beim selbstgesteuerten Lernen mit digitalen Medien zu unterstützen, haben sich mittlerweile eine Vielzahl an Unterstützungsmaßnahmen etabliert, welche als Scaffolding (»Gerüst«) bezeichnet werden (vgl. Belland, 2014). Solche Scaffolding-Methoden können unterschiedliche Ziele verfolgen. Ein solches Ziel ist etwa die Förderung kognitiver Verarbeitungsprozesse.

In einer Studie von Demetriadis, Papadopoulos, Stamelos und Fischer (2008) wurden bei einem Online-Lernangebot an verschiedenen Stellen Aufgaben zur vertieften Auseinandersetzung mit den präsentierten Inhalten gegeben (ein sog. Prompting – Lernende bekommen eine Anleitung bzw. Hinweise, also Prompts, zu einer lernförderlichen Aktivität). Die Lernergebnisse fielen für die Prompting-Maßnahmen deutlich besser aus als für die Bedingung ohne diese Unterstützung. Allerdings können solche Maßnahmen auch über das Ziel hinausgehen.

In der Studie von Zydney (2010) wurden unterschiedliche Prompts gegeben (einer zur inhaltlichen Organisation der vorgegebenen Informationen, einer zur kognitiven Elaboration der präsentierten Inhalte, und eine Kombination dieser beiden Prompts). Die Ergebnisse zeigten hier, dass eine Kombination beider Unterstützungen eher negative Auswirkungen hatte und dass nur die Organisationsunterstützung deutlich positive Auswirkungen auf den Lernerfolg hatte. Offenbar waren die Lernenden durch die Kombination der unterschiedlichen Unterstützungsformen eher überfordert.

Neben kognitiven Unterstützungsmaßnahmen gibt es auch diverse Ansätze zur Förderung metakognitiver Strategien und Kompetenzen. Mit Metakognitionen sind dabei gedankliche Prozesse gemeint, die das eigene Denken überwachen bzw. regulieren (vgl. Nett & Götz, 2019).

Die Förderung metakognitiver, selbstregulativer Kompetenzen beim Lernen mit Hypermedien wurde etwa von Bannert, Hildebrand und Mengelkamp (2009) untersucht. Hier zeigt sich, dass sich die wiederkehrende Aufforderung zur Reflexion und zur Planung des eigenen Vorgehens beim Lernen signifikant positiv auf den Lernerfolg auswirkt. Ähnliche Befunde zeigen auch Moos und Azevedo (2008) im Bereich des hypermedialen Lernens.

Auch andere interaktive Lernangebote können durch kognitive und metakognitive Unterstützungshilfen in Form von Prompting optimiert werden.

So zeigt die Studie von Moser, Zumbach und Deibl (2017), dass metakognitive Prompts auch beim Lernen mit Simulationen die Lernleistung steigern, sofern diese durch Lernende auch entsprechend genutzt werden. In der Studie von Zumbach, Rammerstorfer und Deibl (2020) wurde metakognitives Prompting bei einem digitalen Planspiel unterstützend integriert. Auch hier zeigten sich in Bezug auf den Lernerfolg deutliche Vorteile verglichen mit einem Planspiel ohne eine solche Unterstützung.

Der Einsatz solcher Hilfen in interaktiven Lernumgebungen kann auch gezielt an die Bedürfnisse von Lernenden angepasst werden (vgl. Azevedo, Cromley, Winters, Moos & Greene, 2005). In diesem Fall liegt dann über die Interaktivität hinaus noch das Merkmal der Adaptivität vor.

2.3 Adaptivität

Neben der Interaktivität ist insbesondere die Adaptivität ein wesentliches Merkmal, welches das Lernen mit digitalen Medien gegenüber traditionellen Lernmedien auszeichnet (vgl. van Merriënboer & Kester, 2014). Mit dem Begriff der Adaptivität ist dabei die Anpassung eines Systems (d. h. etwa einer multimedialen Lernumgebung) an bestimmte Merkmale oder Bedürfnisse von BenutzerInnen gemeint. Da hier kein einfaches Reagieren stattfindet, sondern tatsächlich eine Anpassung zwischen Software und Lernenden erfolgt, geht dies über die Interaktivität hinaus. Die Anpassung der didaktischen Strategie und damit der Lernumgebung an Lernende hat verschiedene Vorteile. Bereits Glaser (1977) nennt drei wesentliche Aspekte:

• Erstens bietet eine adaptive Instruktion den Lernenden einerseits verschiedene Alternativen des Lernens, andererseits auch unterschiedlich wählbare Lernziele an.

• Zweitens werden durch die Anpassung die Fertigkeiten Lernender aufgegriffen und weiterentwickelt. An diese Kompetenzen und Stärken, aber auch Schwächen kann bestmöglich angeknüpft werden.

• Drittens wird hier versucht, die Fähigkeiten einer Person hervorzuheben und entsprechende Lerngelegenheiten zu bieten, damit eine optimale Weiterentwicklung gewährleistet werden kann.

Leutner (2002; vgl. auch Lucke & Specht, 2012) unterscheidet dabei zwei wesentliche Arten der Anpassung: 1. Die Makro-Adaption oder Adaptierbarkeit, und 2. die Mikro-Adaption oder Adaptivität im eigentlichen Sinne. Makro-Adaption beschreibt dabei die Möglichkeit Lernender, das Erscheinungsbild einer Software oder App auf die eigenen Bedürfnisse anzupassen. Das kann sowohl die Form (z. B. das Ein- bzw. Ausblenden von Menüs) als auch die Inhalte betreffen (z. B. die Auswahl bestimmter Themen). Die Mikro-Adaption wird hingegen nicht direkt von Personen selbst vorgenommen, sondern erfolgt durch Algorithmen in einem System, die auf vordefinierte Aktionen und Reaktionen von Benutzenden reagieren. Ein System sammelt bzw. erfasst hierbei die Daten Lernender und passt sich an diese Daten bzw. dieses Verhalten an. Beide Arten von Adaptivität findet man häufig in Computerspielen wieder: Man kann meist zu Beginn einen Schwierigkeitsgrad auswählen (Makro-Adaption); während des Spielverlaufs kann sich ein System an die Fertigkeiten von Spielenden anpassen (Mikro-Adaption).

Van Merriënboer und Kester (2014) sehen bei der didaktischen Gestaltung Vorteile in der Sequenz von einer Mikro-Adaption hin zu einer Makro-Adaption. Ihrer Argumentation folgend kann es sinnvoll sein, zunächst Lerninhalte an die Lernenden anzupassen und zu individualisieren (Individualization Principle). Dies betrifft hier primär kognitive Parameter, d. h., dass etwa Lernaufgaben an die Lernenden auf Basis deren (vorherigen) Verhaltens angepasst werden. Werden Aufgaben komplett gelöst, werden schwerere oder neue Aufgaben präsentiert. Werden Aufgaben nicht gelöst, so werden Inhalte wiederholt, Unterstützung angeboten bzw. einfachere Aufgaben präsentiert. Bei fortgeschrittenen Lernenden kann dann eine Kombination aus Mikro- und Makro-Adaption erfolgen (Second-order-scaffolding Principle), indem Lernende sich selbst für Inhalte oder Schwierigkeitsgrade entscheiden und diese auswählen können. Dabei kann zunächst noch Unterstützung im Sinne der Mikro-Adaption erfolgen, diese kann aber nach und nach mit zunehmender Expertise der Lernenden ausgeblendet werden.

Auch wenn Adaptivität zumeist im Bereich des Wissenserwerbs, also hinsichtlich kognitiver Parameter, umgesetzt und untersucht wird, können Lernumgebungen prinzipiell hinsichtlich aller messbaren psychologischen Eigenschaften adaptiert werden. So finden sich Ansätze zur Anpassung an Lernstile (Wu, 2020; zur grundsätzlichen Kritik an Lernstilen siehe auch De Bruyckere, Kirschner & Hulshof, 2015; Moser & Zumbach, 2018), an metakognitive Lernstrategien, an Emotionen (Azevedo & Chauncey Strain, 2011), oder an die Motivation und andere Eigenschaften von Lernenden (Vandewaetere, Cornillie, Clarebout & Desmet, 2013; Vandewaetere, Vandercruysse & Clarebout, 2012). In neueren Ansätzen zur Gestaltung solcher adaptiven Systeme kommt immer mehr künstliche Intelligenz zur Verwendung (Vandewaetere & Clarebout, 2014). Die direkt sichtbare Gestaltung adaptiver Lernumgebungen erfolgt zumeist in zwei Arten von digitalen Lernumgebungen, welche im folgenden Abschnitt näher beschrieben werden. Dabei handelt es sich um Intelligente Tutorielle Systeme und adaptive Hypermedien.

2.4 Adaptivität und Intelligente Tutorielle Systeme bzw. adaptive Hypermedien

Eine besondere Form adaptiver Lernumgebungen sind Intelligente Tutorielle Systeme (ITS), bei denen die Adaptation auf Basis der Programmierung einer Künstlichen Intelligenz (KI) beruht. Kennzeichnend für Intelligente Tutorielle Systeme ist, dass dem zu vermittelnden Bereich und der pädagogischen Strategie hier eine explizite symbolische Repräsentation des Wissensstandes Lernender zugrunde liegt (vgl. Bradáč & Kostolányová, 2016). Das System eines ITS besteht somit aus einem Wissensmodell, welches den zu vermittelnden Themenbereich beherbergt (»domain model«), dem Modell des oder der Lernenden (»student model«; dieses wird sukzessive anhand der Daten Lernender aufgebaut und aktualisiert und enthält bspw. den vermuteten Wissensstand) sowie einem Modell über die pädagogisch-didaktische Wissensvermittlung (»tutor model«; Dermeval, Paiva, Bittencourt, Vassileva & Borges, 2018; Vandewaetere & Clarebout, 2014).

• Das Wissensmodell bzw. die Wissensbasis in ITS besteht aus einem umfangreichen Fundus an Materialien zu einem Wissensgebiet und ist in der Regel als ExpertInnensystem aufgebaut. Sie enthält deklaratives und prozedurales Wissen, repräsentiert als semantische Netze und zugehörige Regeln. Als weitere Komponente in der Wissensbasis ist zusätzlich häufig die Speicherung heuristischen Wissens notwendig – Voraussetzung für die Vermittlung von Problemlöseprozessen bzw. deren Anwendung. Man unterscheidet zwischen dem Black-Box-Modell und dem Glass-Box-Modell, wobei gerade bei letzterem die Modellierung der Wissensbasis als ExpertInnensystem erfolgt und hierbei auch der Anspruch, das Problemlöseverhalten von ExpertInnen abzubilden, erhoben wird (vgl. Dermeval et al., 2018; Kulik & Fletcher, 2016).

• Das Lernendenmodell beinhaltet den Teil, der zur Analyse eines Lernvorganges benötigt wird. Hierbei besteht die schwierige Aufgabe darin, die Tätigkeiten und den Lernerfolg von NutzerInnen zu analysieren und entsprechend zu reagieren. Mögliche Aktivitäten können hier sein: die Korrektur einer von den Lernenden falsch ausgeführten Prozedur; die elaborative Vorgehensweise, um das vorhandene Wissen Lernender weiter auszubauen; das Wechseln der Lernstrategie; das Diagnostizieren der Vorstellungen der Lernenden; das Simulieren möglicher zukünftiger Schritte der Lernenden und die Evaluation des Lernprozesses von NutzerInnen.

• Das Pädagogische Modell oder Tutormodell als weitere Komponente soll das Vorgehen einer »Lehrkraft« simulieren. Hierzu zählen das Wissen und die Vorgaben für die Präsentation des Lerninhalts, Entscheidungsprozesse bzgl. pädagogischer Interventionen und die Generierung adäquater Instruktionen.

Diese letzte hier aufzuführende Komponente betrifft also das »Verhalten« eines ITS gegenüber den Lernenden. Eine häufig verwendete Methode ist der »sokratische Dialog«. Hier werden Lernende immer wieder dazu aufgefordert, neue Probleme zu lösen, bzw. über diese und die bereits gelösten Probleme zu reflektieren. Eine andere Möglichkeit ist der optionale Aufruf einer Hilfe, bei der das Programm als »Coach« eingreift, wenn Lernende etwa eine Aufgabe nicht lösen können. Es gibt Systeme, die ständig in das Geschehen eingreifen und die Lernenden dazu auffordern, bestimmte Aktionen durchzuführen, um dann auf Abweichungen vom ExpertInnenmodell schließen zu können (Learning by Doing). Und wiederum andere Programme bleiben stets im Hintergrund und geben nur ab und zu hilfreiche Tipps (Learning while Doing). In manchen Arbeiten (z. B. bei Dermeval et al., 2018) wird zusätzlich noch das Interface-Modell als weitere Komponente aufgeführt. Hierbei handelt es sich um die Modellierung dessen, was Nutzende tatsächlich zu sehen bekommen, bzw. wie sie mit dem Programm interagieren können.

Das Grundprinzip von ITS ist dabei im Wesentlichen die kontinuierliche Erfassung von Lerndaten (Data Mining; vgl. Vandewaetere & Clarebout, 2014), deren automatisierte Auswertung und darauf aufbauend auch die Anpassung des Systems an die Eigenschaften der Lernenden zum bestmöglichen Erreichen der Lernziele bzw. zur Unterstützung in den erfassten Bereichen.

Es gab und gibt verschiedene Umsetzungen von ITS (eine Metaanalyse mit verschiedenen Systemen findet sich bei Kulik & Fletcher, 2016). Folgende Beispiele zeigen unter anderem aktuellere Implementierungen aus unterschiedlichen Bereichen.