Forschungsprojekte

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Drittmittelprojekte

News in groups (Marie-Curie-Individual-Fellowship: 09/2021 - 08/2024)

Im Rahmen des dreijährigen, durch die EU geförderten Projektes „News evaluation in groups“ soll untersucht werden, welche neurokognitiven Mechanismen dem interaktiven Prozess der Verarbeitung von Nachrichten zu Grunde liegen könnten. Weiterhin versuchen wir zu verstehen welche Faktoren zur Nachrichtenverbreitung und dem Teilen in Gruppen beitragen und wie Feedback aus der Gruppe heraus wirkt. Dazu werden Erkenntnisse und Methoden aus der pädagogischen Psychologie, Medienwissenschaft und Neurowissenschaft kombiniert und insbesondere neurowissenschaftliche, bildgebende Verfahren zur Untersuchung der Forschungsfragen eingesetzt sowie der Einsatz von group awareness tools untersucht. Das soziale Leben von menschlichen Gemeinschaften ist in Gruppen organisiert und auch unser Gehirn entwickelt sich im sozialen Kontext: Wir können nicht nur die Gedanken, Emotionen, Meinungen und Werte Anderer verstehen, wir möchten auch von Anderen verstanden, anerkannt und respektiert werden. Folglich beeinflussen die Meinungen anderer unsere Gedanken, Bewertungen und Überzeugungen. Dies gilt insbesondere für den Informationsaustausch: Wir nutzen eine komplexe Kommunikation, um wichtige Informationen auszutauschen, und Entwicklung, Innovation und Wohlbefinden in unserer Gruppe zu fördern. Soziale und neurokognitive Mechanismen wie die Neugier, das Bewusstsein für potenzielle Gefahren oder das Bedürfnis nach Zugehörigkeit sind daher Ansatzpunkte, die zur Verbreitung von wahren und auch falschen Informationen, genutzt werden können. Insbesondere digitale, soziale Medien bieten direkt Werkzeuge für die soziale Interaktion, wie z.B. das Teilen und „Liken“ von Nachrichten. Solche Merkmale scheinen das soziale Verhalten im wirklichen Leben zu imitieren und können Gehirnbereiche, assoziiert mit Belohnung, Mentalisierung und selbstreferenzieller Kognition aktivieren. In diesem Forschungsprojekt möchten wir uns daher konkret mit vier Forschungsfragen beschäftigen: 1) welche Faktoren tragen zur Bewertung und Weitergabe von Nachrichten bei 2) welche Gruppendynamiken beeinflussen die Bewertung und Weitergabe von Nachrichten hat 3) welche neurokognitiven Korrelate bestehen bei Prozessen des Nachrichtenaustauschs und dem sozialen Einfluss einer Gruppe 4) und welche Maßnahmen könnte eine Gruppe ergreifen, um die Verbreitung falscher Informationen einzuschränken.

Humanzentrierte KI in der chemischen Industrie (hKI-Chemie) (BMBF: 06/2021 - 06/2025)

Im BMBF-Verbundprojekt “Humanzentrierte KI in der chemischen Industrie” wird eine Entwicklungsmethode und darin zu verwendende Bausteine zur Konstruktion von humanzentrierten KIs entwickelt, um komplexe logistische Prozesse in der chemischen Industrie zu unterstützen. Dabei soll insbesondere auch untersucht werden, wie KI Menschen unterstützen kann, fundierte und optimierte Entscheidungen zu treffen unter Erhaltung von „Human Agency“ als zentrale EU-Anforderung an die Entwicklung von KI-Systemen. In einem Teilprojekt unterstützt der Lehrstuhl für „Psychologische Forschungsmethoden – Medienbasierte Wissenskonstruktion“ dabei die Entwicklung von humanzentrierten KI-Methoden und die Einführung der KI-Anwendungen in den beteiligten Unternehmen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Gestaltung und empirischen Untersuchung der Mensch-KI-Schnittstelle. Dabei werden zentrale psychologische Anforderungen an selbsterklärende KI-Verfahren und Mensch-KI-Interaktion berücksichtigt, beispielsweise in Bezug auf Nachvollziehbarkeit, Agency und Akzeptanz.

Projektwebseite: www.humanzentrierte-ki.de

Publikationen:

Harbarth, L., Gößwein, E., Bodemer, D., & Schnaubert, L. (2024). (Over)Trusting AI Recommendations: How System and Person Variables Affect Dimensions of Complacency, International Journal of Human–Computer Interaction. Advance online publication. DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2301250

Harbarth, L., Bodemer, D., & Schnaubert, L. (2023). Elaborateness of explanations to understand AI recommendations. In Blikstein, P., Van Aalst, J., Kizito, R., & Brennan, K. (Eds.), Proceedings of the 17th International Conference of the Learning Sciences - ICLS 2023 (pp. 1827-1828). International Society of the Learning Sciences. https://repository.isls.org//handle/1/10040

Präsentationen:

Harbarth, L., Weisenberger, C., Bodemer, D., & Schnaubert, L. (2023, August). Designing for human-AI collaboration: the effects of elaborateness and adaptability of explanations. Paper presented at the 20th biennial Conference of the European Association of Research on Learning and Instruction (EARLI), 22. - 26.08.2023, Thessaloniki, Greece.

Harbarth, L., Bodemer, D., & Schnaubert, L. (2023, June). Elaborateness of Explanations to Understand AI Recommendations. Poster presented at the ISLS Annual Meeting, 10. - 15.06.2023, Montréal, Canada.

Soziale Eingebundenheit und die Nutzung sozialer Ressourcen in der Studieneingangsphase (DFG: 01/2018 - 03/2022)

In diesem Projekt wird die Rolle sozialer Variablen für den Studienerfolg in der Studieneingangsphase betrachtet. Dabei sollen Wirkweisen der sozialen Eingebundenheit sowohl in emotional-motivationaler Hinsicht als auch wissensbezogen identifiziert werden, um ein vollständigeres Modell zur Vorhersage von Studienerfolg zu erhalten und Unterstützungsmaßnahmen ableiten zu können. In einer ersten Studie wird untersucht, inwieweit soziale Variablen sich vermittelt über die emotional-motivationale und die wissensbezogene Nutzung sozialer Ressourcen auf den Studienerfolg in den Fächern Chemie und Bauingenieurwesen auswirken. Neben der sozialen Eingebundenheit werden dabei auch sozio-emotionale bzw. sozio-motivationale Personenvariablen wie das Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit und sozio-kognitive Variablen wie das Wissen über die soziale Gruppe (Group Awareness) betrachtet. In einer zweiten Studie wird die soziale Eingebundenheit bezogen auf konkrete Mitstudierende im Studiengang Chemie netzwerkanalytisch betrachtet und ermöglicht so die Identifikation konkreter Zusammenhänge zwischen dem individuellen Netzwerk und Personenvariablen insbesondere mit Blick auf die Ko-Evolution emotional-motivationaler Variablen. Der Zusammenhang zwischen sozialer Eingebundenheit und Group Awareness wird hier in Bezug auf konkrete Mitstudierende betrachtet. In einer dritten Studie wird experimentell untersucht, ob die in eine Lernplattform eingebettete Unterstützung der Group Awareness im Studiengang Chemie die wissensbezogene Nutzung sozialer Ressourcen fördert, indem sie die Identifikation geeigneter Ansprechpartner für akademische Schwierigkeiten erleichtert. Eine solche Unterstützung könnte insbesondere einem Group Awareness-Defizit in der Studieneingangsphase entgegenwirken, das durch einen Mangel an sozialer Eingebundenheit (Interaktionserfahrung) zustande kommt. In allen drei Studien werden auch mögliche Geschlechterunterschiede berücksichtigt. Damit werden im Projekt einerseits Zusammenhänge und Wirkmechanismen bedeutsamer sozialer Variablen mit dem Studienerfolg untersucht, die bestehende Forschungserkenntnisse und das Rahmenmodell der Forschergruppe ALSTER wesentlich ergänzen; andererseits werden Grundlagen dafür geschaffen, Schwierigkeiten durch den Mangel an sozialer Eingebundenheit in der Studieneingangsphase praktisch zu begegnen und damit potenziell den Studienerfolg zu erhöhen.

Nutzerzentrierte Soziale Medien (DFG: 10/2015 - 03/2022)

Die Emergenz sozialer Medien repräsentiert einen bedeutenden Schritt in der Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien, mit beträchtlichen Auswirkungen auf Individuen, Wirtschaft und Gesellschaft. Soziale Medien stellen komplexe soziotechnische Systeme mit sehr großen Nutzergruppen dar, sowohl in öffentlichen als auch in organisatorischen Kontexten. Sie sind durch Eigenschaften wie nutzergenerierte Inhalte, soziale Interaktion und Awareness sowie emergente Funktionalität gekennzeichnet. Während soziale Medien weit verbreitet sind und ihre Nutzung stetig zunimmt, gibt es nur wenige Forschungsergebnisse bezüglich der Analyse und des Verständnisses der Charakteristika und Determinanten des Benutzerverhaltens in solchen Systemen. Dies gilt für das Verhalten auf der individuellen wie auch der kollektiven Ebene sowie in Bezug auf das benutzerorientierte Software-Design sozialer Medien, insbesondere mit dem Ziel, die Nutzer dabei zu unterstützen, sich die Systeme für ihre Zwecke anzueignen, sie zu kontrollieren und an ihre Bedürfnisse anzupassen.

Es gibt einen zunehmenden Bedarf in Wissenschaft und Wirtschaft für wissenschaftlich ausgebildete Experten, die sowohl die nutzerorientierten als auch die technischen Aspekte sozialer Medien beherrschen.

Das bewilligte Graduiertenkolleg adressiert diesen Bedarf, indem es eine herausragende interdisziplinäre Forschungs- und Qualifikationsumgebung bereitstellt, in einer Universitätsabteilung, in der sowohl Informatik- als auch Psychologie-Professuren vertreten sind. Es handelt sich um ein Forschungs- und Qualifikationsprogramm, das sich primär an Studierende mit Vorbildung in Informatik und/oder Psychologie richtet; ihnen sollen Wissen und Methoden aus beiden Bereichen vermittelt werden, die notwendig sind, um qualitativ hochwertige Forschung und Entwicklung im Bereich sozialer Medien zu betreiben. Das Programm umfasst modulare Qualifikationskomponenten in Kombination mit interdisziplinären Arbeitsgruppen sowie die Betreuung und das Mentoring durch interne und externe Wissenschaftler aus beiden Wissenschaftsdisziplinen. Das Graduiertenkolleg wird zusätzlich unterstützt durch interne Ressourcen und assoziierte Wissenschaftler. Ferner profitiert es von dem starken Engagement unserer Universität in den Bereichen Internationalisierung und Diversitäts-Management.

Weitere Informationen zum bewilligten Graduiertenkolleg finden Sie hier.

Ambient Teacher-Learner Awareness Solution to support student-centred online teaching (ATLAS) (BMBF: 01/2021 - 04/2021)

  • Gefördert im Rahmen einer DAAD-Anschlussförderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) zur Digitalisierung
  • Antragstellerinnen: Dr. Lenka Schnaubert; Jule Krüger, M.Sc.
  • Förderzeitraum: 01/2021 - 04/2021
  • Mitarbeiter(innen): Tabea Küther, M.Sc.; Osman Tasdelen, B.Sc.; Melina Baßfeld, B.Sc.; Jana Hupe, B.Sc.

Durch die Covid-19 Pandemie mussten Universitäten sehr kurzfristig auf digitale Lehre umstellen und Lehrende wurden vor die Herausforderung gestellt, ihre Vorlesungen spontan auf digitalen Plattformen umzusetzen. Um Lernen im Rahmen von Vorlesungen sinnvoll zu unterstützen, ist es wichtig, dass Lehrende ihre Erklärungen an die Bedürfnisse der Studierenden anpassen. Dafür benötigen sie jedoch Informationen über das aktuelle Verständnis der Studierenden, welche in digitalen Lehrveranstaltungen durch die eingeschränkten Kommunikationskanäle nur eingeschränkt verfügbar sind. Somit ist es nötig, Lehrende darin zu unterstützen, ihre Vorlesung live an die Bedürfnisse der Studierenden anzupassen.

Hierzu wurde im Rahmen des DigiEduHack ein erstes Tool-Konzept entwickelt, das in diesem interdisziplinären Projekt psychologisch und informatisch weiterentwickelt werden soll. Bei “ATLAS: Ambient Teacher-Learner Awareness Solution” handelt es sich um ein Tool, das Lehrenden während der digitalen Vorlesung wissensbezogene Awareness-Informationen über Studierende zur Verfügung stellt, um sie dabei zu unterstützen, ihre Vorlesung studierendenzentriert zu gestalten. Das Konzept wurde in Anlehnung an Group Awareness-Tools entwickelt, welche im Bereich des computerunterstützten kollaborativen Lernens eingesetzt werden, um Lernenden relevante Informationen über Gruppenmitglieder zur Verfügung zu stellen. Die Verarbeitung dieser Informationen erfolgt dabei in drei Schritten: Datenerfassung, -verarbeitung und -präsentation. Die gezielte Gestaltung dieser Schritte ist dabei zentral für die Wirkung der Tools im Lehr-Lern-Kontext. Darum wird im Projekt untersucht: a) wie verständnisbezogene Informationen von Studierenden erfasst werden können, ohne Studierende kognitiv zusätzlich zu belasten, b) wie diese Informationen serverseitig gezielt verarbeitet und sinnvoll zusammengefasst werden können, und c) wie diese zusammengefassten Informationen dann den Lehrenden präsentiert werden können, ohne die Lehrenden kognitiv zusätzlich zu belasten und eine möglichst intuitive Anpassung der Lehrprozesse an Bedürfnisse der Studierenden zu ermöglichen. Für die Umsetzung auf Lehrendenseite wurde darum ein Ambient Design gewählt.

Weiterführende Links:

Hackathon Einreichung: https://digieduhack.com/en/solutions/awareness-tool-to-support-teachers-during-digital-lectures

Projektwebseite: www.atlas-tool.eu

OSF: https://osf.io/p9z8t/

Acknowledgements:

Im Rahmen des Hackathons waren neben den Antragstellerinnen folgende Personen an der Konzeptausarbeitung beteiligt: Joana Böhm, Jana Hupe, Simon Maas, Maribell Steiner, Suzana Vezjak, Jana Weniger, Yannick Wuttke, Elif Yilmaz

Publikationen:

Krüger, J. M., Tasdelen, O., Küther, T. & Schnaubert, L. (2021). ATLAS – Ambient Teacher-Learner Awareness Solution: Ein ambient Design zur niederschwelligen Bereitstellung wissensbezogener Studierenden-Informationen in der digitalen Lehre [An ambient design for providing knowledge-related student information in digital teaching]. In A. Kienle, A. Harrer, J. M. Haake, & A. Lingnau (Eds.), DELFI 2021 – Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien, Lecture Notes in Informatics (pp. 127-132). Bonn, Germany: Gesellschaft für Informatik e.V. https://dblp.org/rec/conf/delfi/KrugerTKS21

Krüger, J. M., Vogel, F., & Schnaubert, L. (2020). Synchronous online lectures in emergency remote teaching: the role of immersion, social scripts and group awareness. In H. J. So, M. M. Rodrigo, J. Mason, & A. Mitrovic (Eds.), Proceedings of the 28th International Conference on Computers in Education, Volume 2 (pp. 29-37). Asia-Pacific Society for Computers in Education. https://apsce.net/upfile/icce2020/ICCE2020-Proceedings-Vol2-FinalUpdated.pdf

Präsentationen:

Schnaubert, L., & Krüger, J. M. (2021, September). Unterstützung von Teacher-Student Awareness in der digitalen Vorlesung [Supporting Teacher-Student Awareness in digital lectures]. In L. Schnaubert (Organiser). Awareness Tools beim digitalen Lehren und Lernen. Symposium conducted at the conference of the Educational Psychology section of the German Psychological Society (PaePsy), 14.09. – 16.09.2021, Heidelberg, Germany (virtual).

Krüger, J. M., Tasdelen, O., Küther, T., & Schnaubert, L. (2021, September). ATLAS – Ambient Teacher-Learner Awareness Solution: Ein ambient Design zur niederschwelligen Bereitstellung wissensbezogener Studierenden-Informationen in der digitalen Lehre [An ambient design for providing knowledge-related student information in digital teaching]. Paper presented at DELFI 2021 – Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien. 15. – 16.09.2021, Dortmund, Germany (virtual).

Schnaubert, L. (2021, Juli). Awareness tools to support learning and instruction in higher education. Invited talk at the “Pedagogical Innovation in Computer Science“ seminar (Department of Computer Science) of the Durham University, 06.07.2021, Durham, UK (virtual).

Schnaubert, L. (2021, Juni). Cognitive awareness in digital and social learning environments. Invited talk at the research colloquium of the Innovative Computing Group (Department of Computer Science) of the Durham University, 24.06.2021, Durham, UK (virtual).

Entwicklung und Evaluation einer Peer-Unterstützungs-Applikation („uniMatchUp!“) (BMBF: 9/2020 - 12/2020)

Ausgangspunkt für das Vorhaben „MatchUp!” ist die Corona-bedingte Ausnahmesituation, die viele Studierende vor neue Herausforderungen stellt. Mitstudierende sind oftmals die präferierte Ressource für Unterstützung, der fehlende persönliche Kontakt erschwert es jedoch vor allem Studienanfänger*innen, sich mit geeigneten Mitstudierenden zur Hilfe- und Lerngruppensuche zu vernetzen. Im Rahmen des bundesweiten Hackathon „Wir hacken das digitale Sommersemester” (#Semesterhack) ist ein Konzept für die Peer Support-Applikation (App) „MatchUp!” entwickelt worden, die Studierenden beim selbstregulierten, aber sozial eingebundenen Lernen unterstützen soll. Support-Devices, die das Finden und die Kommunikation von Mitstudierenden auf Basis der Darstellung kognitiver, behavioraler und emotionaler Group Awareness-Informationen über potentielle Lernpartner*innen unterstützen gibt es noch nicht – diese Lücke soll „MatchUp!” schließen. Das Konzept soll im Projektvorhaben umgesetzt und systematisch begleitend evaluiert werden.

Zu den wissenschaftlichen Zielen dieses Projekts gehört es, den Einsatz der genannten Group Awareness-Informationen in der Praxis im Rahmen einer Feldstudie zu untersuchen. So soll sowohl das Konzept Group Awareness selbst als auch der Effekt auf studiumsbezogene Variablen transparenter werden. Die technische Herausforderung besteht darin, eine intuitiv nutzbare mobile und webfähige Anwendung zu entwickeln, die eine solche Untersuchung ermöglicht. Durch das vorliegende Konzept wird eine Möglichkeit geschaffen, Studierende bei der Umstellung auf die digitale Lernsituation in Universitäten zu unterstützen. Darüber hinaus wird die Anwendung von Group Awareness-Informationen im universitären Kontext untersucht, in dem es bislang nur wenige interdisziplinäre Anwendungen gibt. Die App soll so gestaltet werden, dass sie mit nur geringem Einarbeitungsaufwand in die universitären Strukturen der Universität Duisburg-Essen, aber auch anderer Universitäten integriert werden kann.

Publikation:

Ollesch, L., & Bodemer, D. (2021, October). Entwicklung und Evaluation der Peer Support- Applikation uniMatchUp! [Development and evaluation of the peer support application uniMatchUp!]. Invited talk at the workshop „Innovative Tools in der Hochschulbildung“ of the Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) and the Paluno-Institut, 12.10.2021, Duisburg, Germany (virtual).

Ollesch, L., Kohlmann, J., Steiner, M., & Bodemer, D. (2021). Development and evaluation of the peer support web application “uniMatchUp!”. In A. Kienle, A. Harrer, J. M. Haake, & A. Lingnau (Eds.), DELFI 2021 – Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien, Lecture Notes in Informatics (pp. 49-60). Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V. https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/37047

Weiterführende Links:

Link zum Youtube-Video: https://www.youtube.com/watch?v=MmQrrAWDIow

Link zum Eintrag auf der BMBF-Seite: https://www.wihoforschung.de/de/matchup-3488.php

Link zum Eintrag im Förderportal: https://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/SucheAction.do?actionMode=view&fkz=16DHBQP036

Link zur Hackathon-Projektseite: https://semesterhack.incom.org/project/63

Digital gestützte Kompetenzentwicklung im Unternehmenskontext (Evonik Industries AG: 01/2018 - 12/2020)

  • Gefördert von Evonik Industries AG
  • Gemeinsame Antragstellung mit Prof. Dr. Heinz Ulrich Hoppe
  • Förderzeitraum: 01/2018 - 12/2020
  • Mitarbeiter(innen): Melanie Erkens, M.Sc.; Carolin Hensel; Lars Tennstädt, B.Sc.; Kirsten Wullenkord

Kompetenzentwicklung im Unternehmen zeichnet sich dadurch aus, dass Auszubildende nicht nur theoretische Fachkenntnisse erlangen, sondern auch beruflich handlungsfähig sind. Solch eine Entwicklung kann durch Lernsysteme verbessert werden, die die Selbstorganisation von Lernprozessen und die Kommunikation mit Lernpartnern ermöglichen. Im Zuge der Digitalisierung eröffnen sich dabei viele technische Möglichkeiten, die auf die individuelle Gestaltung des Wissensaufbaus und einen gegenseitigen Erfahrungsaustausch abzielen. Damit steigt in Wissenschaft und Wirtschaft jedoch auch der Bedarf, solche Unterstützungsmöglichkeiten nicht nur mediendidaktisch zu gestalten, sondern auch das Verhalten ihrer Nutzer zu analysieren. 

Das von Evonik geförderte Projekt adressiert diesen Bedarf durch die Entwicklung und Erprobung von modernen Konzepten der digital gestützten Kompetenzentwicklung im Unternehmenskontext. In einem Teilprojekt sichert der Lehrstuhl für „Psychologische Forschungsmethoden – Medienbasierte Wissenskonstruktion“ dabei die Qualität ablaufender Lernprozesse, indem bewährte mediendidaktische Gestaltungsprinzipien für dynamische Lernmaterialen und soziale Szenarien auf die Berufsausbildung übertragen, an diesen Kontext angepasst und hinsichtlich ihrer Wirksamkeit überprüft werden. Anhand von Interviews und experimentellen Feldstudien werden die einzubettenden Maßnahmen hierzu am Beispiel der chemie-orientierten Berufsausbildung bewertet und evaluiert. Über die Erlangung grundlegender Kenntnisse hinaus dienen die Studienergebnisse zudem der Entwicklung eines Prototyps, der während des Projektverlaufs sukzessive in die Anwendung überführt wird.

Datenverarbeitung und lernrelevante Funktionen von kognitiven Group Awareness Tools (Graduate Center Plus: 06/2019 - 12/2021)

  • Gefördert durch das UDE Nachwuchsförderprogramm (Programm zur Förderung des exzellenten wissenschaftlichen Nachwuchses)
  • Antragstellerin: Dr. Lenka Schnaubert
  • Förderzeitraum: 06/2019 - 12/2021
  • Mitarbeiterinnen: Lydia Harbarth, M.Sc.; Sonja Glantz

Computerunterstütztes kollaboratives Lernen kann die individuelle Kompetenzentwicklung fördern und erfährt darum zunehmend Aufmerksamkeit bei der Gestaltung von Bildungsprozessen. Allerdings stellt es auch besondere Anforderungen an Lernende. Darum werden zur Unterstützung gemeinsamer Lernprozesse häufig computerbasierte Tools eingesetzt, beispielsweise kognitive Group Awareness Tools (cGATs). Diese unterstützen gemeinsame Lernprozesse, indem sie gezielt wissensbezogene Informationen über die Lerngruppe sammeln, transformieren und sie den Lernenden zur Verfügung stellen. Jeder dieser drei Datenverarbeitungsschritte erfordert Entscheidungen, die Einfluss auf die Funktionen des cGATs nehmen können. Daher ist es kaum verwunderlich, dass viele sehr unterschiedliche cGATs existieren und große Unterschiede in ihrer Wirkung zu finden sind. Trotz dieser Vielfalt blieb eine gezielte Untersuchung der Verarbeitungsschritte und ihr Bezug zu Tool-Funktionen bisher jedoch aus und es bleibt unklar, wie die Tool-interne Informationsverarbeitung spezifische Funktionen bestmöglich unterstützen kann. In einem Projekt soll darum untersucht werden, inwiefern unterschiedliche Verarbeitungsschritte unterschiedliche Funktionen von cGATs unterstützen, um konkrete Gestaltungsempfehlungen abzuleiten. Jedoch ist der Bereich bisher unzureichend strukturiert, was eine systematische Untersuchung erschwert.
Mit Hilfe der UDE-Anschubfinanzierung wird darum eine solche Systematisierung in Form eines Analysegrids realisiert. Hierzu werden zunächst die einzelnen Verarbeitungsschritte gezielt betrachtet, Kernentscheidungen identifiziert und dann systematisch mit zentralen Funktionen von cGATs in Verbindung gebracht. Das so entwickelte Analysegrid wird weiterhin genutzt, um in einem ersten empirischen Experiment den Effekt der als relevant identifizierten Varianten der Verarbeitungsschritte auf die theoretisch verknüpften Funktionen zu prüfen. Diese Arbeit soll dabei die Grundlage für eine spätere weitreichendere Untersuchung der Zusammenhänge bilden und eine konkrete Hypothesenableitung ermöglichen. Weiterhin soll die systematische Zusammenführung von Tool-Verarbeitungsschritten und Funktionen die theoretische Group Awareness Forschung bereichern.

Publikationen:

Schnaubert, L., Harbarth, L., & Bodemer, D. (2020). A psychological perspective on data processing in cognitive Group Awareness Tools. In M. Gresalfi & I. S. Horn (Eds.), The Interdisciplinarity of the Learning Sciences, 14th International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2020, Volume 2 (pp. 951-958). Nashville, TN: International Society of the Learning Sciences. https://repository.isls.org/handle/1/6839

Schnaubert, L., Heimbuch, S., Erkens, M., & Bodemer, D. (2019). Cognitive group awareness tools: versatile devices to guide learners towards discrepancies. In M. Chang, H.-J. So, L.-H. Wong, F.-Y. Yu, & J. L. Shih (Eds.), Proceedings of the 27th International Conference on Computers in Education (pp. 158–164). Taiwan: Asia-Pacific Society for Computers in Education.

Unterstützung kooperativen multimedialen Lernens: Wirkmechanismen der Darstellung wissensbezogener Informationen über Lernpartner (DFG: 11/2011 - 04/2015)

  • Gefördert von der DFG (BO 2511/5-1)
  • Förderzeitraum: 11/2011 - 04/2015
  • Mitarbeiter(innen): Dipl.-Psych. Alexander Scholvien; Katharina Beeck, B.Sc.; Jeannine Heisters, B.Sc.; Maike Kappelhoff, M.Sc; Martin Neuwirth, B.Sc.

Das kooperative Besprechen und Bearbeiten multimedialer Lernmaterialien birgt vielfältiges Potenzial, ist aber auch mit unterschiedlichen kognitiven Anforderungen verbunden, die an die Lernpartner gestellt werden. Diese Anforderungen beziehen sich sowohl auf das Material als auch auf die Kooperationssituation. So müssen Lernende Texte, Formeln und Bilder mental integrieren, Manipula­tionen planen und interpretieren, Lern- und Kommunikationsinhalt verknüpfen, eine gemeinsame Wissensbasis mit den Lernpartnern herstellen und den Kooperationsablauf strukturieren. Um Lernende bei der Bewältigung dieser vielfältigen Anforderungen zu unterstützen, wurden Maßnahmen zur Förderung individueller multimedialer Lernprozesse mit sog. Group Awareness Tools verknüpft, die wissensbezogene Informationen über Lernpartner darstellen. Sowohl für kooperatives Lernen mit multiplen externen Repräsentationen als auch für kooperatives Lernen mit dynamisch-interaktiven Visualisierungen liegen vielversprechende Ergebnisse für diese kombinierten Unterstützungs­maßnahmen vor. Es fehlen jedoch bislang empirische Erkenntnisse zu den Group Awareness-Komponenten, die den gefundenen Effekten zugrunde liegen. Im Projekt sollen daher die potenziellen Wirkmechanismen identifiziert, systematisch voneinander getrennt und experimentell hinsichtlich ihres Einflusses auf Kommunikations- und Lernprozesse überprüft werden.

Blended Library (MWK-BW: 10/2011 - 09/2014)

  • Gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg (MWK-BW)
  • Gemeinsame Antragstellung mit Prof. Dr. Dr. Friedrich W. Hesse und Dr. Uwe Oestermeier (Institut für Wissensmedien, Tübingen)
  • Förderzeitraum: 10/2011 - 09/2014
  • Mitarbeiter: Michael Schubert, M.Sc.; Maike Kappelhoff, M.Sc.; Christian Peters, M.Sc.

In diesem Projekt werden gemeinsam mit der Universität Konstanz und der Universitätsbibliothek Tübingen Konzeptionen für die Unterstützung von Recherche- Kooperations-, und Lernprozessen innerhalb einer physischen "Bibliothek der Zukunft" entwickelt. In dieser sollen interaktive Endgeräte und innovative Visualisierungen dazu eingesetzt werden, physische und elektronische Angebote sowie Präsenz- und virtuelle Nutzungen zu integrieren und damit Medienbrüche weitgehend aufzulösen. Die Konzeptionen werden zunächst im Sinne von Best-Practice Beispielen in sog. "Living  Labs" in den Universitätsbibliotheken Konstanz und Tübingen implementiert. Das psychologische Teilprojekt beteiligt sich an den inhaltlichen Konzeptionen und begleitet die technologischen Entwicklungen. Schwerpunkte des Teilprojekts liegen zum einen in der Analyse von Nutzerbedürfnissen hinsichtlich bestehender Angebote und hinsichtlich neuer Entwicklungen, zum anderen in der Konzeption und experimentellen Überprüfung kooperations- und lernförderlicher Unterstützungsmaßnahmen, die mithilfe interaktiver Technologien (z.B. auf einem Multitouchtisch) in diesem Zukunftsszenario angeboten werden können.

Kollaborative Elaboration multimedialer Informationsangebote im Museum (BMBF: 05/2011 - 04/2014)

  • Gefördert vom BMBF im Rahmen des SAW-Verbundprojekts „Intuitive und personalisierte Besu­cherinformation im Museum mit interaktiven Displays: Kontextualisiert – Multimedial – Kollaborativ (EyeVisit)“
  • Gemeinsame Antragstellung mit Prof. Dr. Katharina Scheiter (Institut für Wissensmedien, Tübingen)
  • Förderzeitraum: 05/2011 - 04/2014
  • Kooperationspartner: Prof. Dr. Peter Gerjets und Prof. Dr. Stephan Schwan (Institut für Wissensmedien); Dr. Jörg Edelmann (Fachbereich Informatik, Universität Tübingen); Dr. Sven Nommensen (Herzog Anton Ulrich-Museum, Braunschweig)
  • Mitarbeiterin: Laure Phillipon, M.A.

Dieses Projekt geht der Frage nach, wie Museumsbesucher auf der Basis neuer Technologien dabei unterstützt werden können, Ausstellungsstücke motiviert, selbstreguliert und verständnisförderlich zu betrachten und zu diskutieren. Dazu sollen im Herzog Anton Ulrich-Museum in Braunschweig mobile Endgeräte eingesetzt werden, mit denen die Besucher "Fundstücke" aus der Ausstellung in elektronischer Form sammeln und auf einem Multitouch-Tisch betrachten bzw. interaktiv verändern können. Das Projekt untersucht dabei insbesondere, wie implizite und explizite Hinweise auf konzeptuelle Gemeinsamkeiten und Unterschiede der gesammelten Ausstellungsobjekte kooperative Elaborationsprozesse anregen können. Bereits vorliegende Erkenntnisse werden im Projektverlauf auf der Basis von experimentellen Studien und Interaktionsanalysen in Labor und Feld so erweitert, dass konkrete Empfehlungen für die kollaborations- und elaborationsförderliche Einbettung interaktiver Technologien in historische Ausstellungen formuliert werden können.

Soziale Navigation beim Lernen in sozialen Netzwerken (MWK-BW & BMBF:  01/2010 - 12/2012)

  • Gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg (MWK-BW) und vom BMBF im Rahmen des WissenschaftsCampus Tübingen (Cluster: Eine Infrastruktur zur Analyse sozialer Netzwerke)
  • Gemeinsame Antragstellung mit Dr. Jürgen Buder (Institut für Wissensmedien, Tübingen)
  • Förderzeitraum: 01/2010 - 12/2012
  • Mitarbeiter(innen): Anja Rudat, M.A.; Dr. Christina Schwind; Tim Höfling; Susanne Stoll
  • Kooperationspartner: Prof. Dr. Torsten Grust; George Giogidze, M.Sc. (Fachbereich Informatik, Universität Tübingen)

In diesem Projekt wird das Ziel verfolgt, Prinzipien sozialer Navigation in Online-Diskussionsforen zu realisieren. Diskussionen in großen Online-Foren können sehr umfangreich sein, so dass es einzelnen Personen kaum möglich ist, ganze Diskussionsstränge zu lesen. Ein Lösungsansatz stellen Prinzipien sozialer Navigation dar, bei denen das Navigationsverhalten von Einzelnen durch aggregierte Spuren einer ganzen Gruppe beeinflusst wird. Konkret bedeutet dies, dass die Navigation in Foren erleichtert werden kann, wenn Funktionen bereit stehen, die eine Bewertung von Beiträgen in Form von Ratings ermöglichen. Filtermechanismen und Visualisierungen geben dann Lesern und Autoren Orientierung darüber, welche Beiträge einer Diskussion z.B. besonders qualitativ hochwertig oder kontrovers sind. Schwerpunkte des Projekts sind (1) die Analyse von Kommunikations- und Interaktionsdaten aus realen Online-Foren mithilfe einer deklarativen, datenbankgestützten Anfragesprache zur Exploration großer Datenmengen (Kooperation mit Prof. Dr. Torsten Grust; Informatik, Universität Tübingen), (2) die experimentelle Untersuchung des Einflusses sozialer Navigationswerkzeuge auf Rezeptions- und Partizipationsprozesse in Online-Foren und (3) die Implementation von sozialen Navigationstools in bestehende Online-Foren.

Promotions- und Boardmittelprojekte

Aktuelle Projekte

Transferfähigkeit beim Lernen mit Augmented Reality (Julia Flottmann)

Grundlegendes Ziel beim Lernen in der Schule, Universität oder anderen beruflichen Weiterbildungseinrichtungen ist es, Gelerntes in den (Berufs-)Alltag zu transferieren und anzuwenden. Der Begriff Transfer bezieht sich auf die Fähigkeit, erworbenes Wissen oder Fähigkeiten in neuen, oft unterschiedlichen Kontexten anzuwenden. Diese Fähigkeit ist essenziell, um Wissen praktisch nutzbar zu machen und nicht nur in theoretischen, isolierten Situationen zu behalten. Situiertes Lernen kann wesentlich zur Förderung von Transferleistung beitragen. Durch das Lernen in authentischen, realitätsnahen Situationen wird vermieden, dass Wissen träge wird – also nicht auf neue, ungewohnte Situationen übertragen werden kann.

Augmented Reality (AR) bietet als immersive Technologie vielversprechende Möglichkeiten, Transfer zu fördern, da mithilfe dessen situierte Lernumgebungen geschaffen werden können. AR erweitert die physische Welt durch digitale Informationen und ermöglicht es Lernenden, in reale Situationen/Kontexte einzutauchen, zu üben und zu lernen. Zum Beispiel können Medizinstudierende durch AR-Anwendungen komplexe Operationen in einer simulierten, aber realitätsnahen Umgebung üben. Diese Art des Lernens hilft nicht nur, Wissen zu erwerben, sondern auch, es in einer Weise zu verankern, dass es in der Praxis abgerufen und angewendet werden kann.

In diesem Promotionsprojekt soll untersucht werden, unter welchen Bedingungen Transfer stattfinden kann, welche kognitiven Strukturen und Prozesse der Lernenden von zentraler Bedeutung sind und welche Rolle AR bei der Transferfähigkeit spielen kann. Dabei wird eine Kooperation mit dem Uniklinikum Essen angestrebt, in der eine AR-Anwendung im Präparierkurs im Zuge der makroskopischen Anatomie eingesetzt werden soll, um das Erlernen der Topografie des menschlichen Körpers zu unterstützen.

Narrative Gestaltung zur Unterstützung individuellen Lernens in interaktiven Augmented Reality Game-based Learning Umgebungen (Kevin Palzer)

Das Lernen mit interaktiven und neuen Technologien trägt zu Kreativität und Interaktion im Lernprozess bei und beeinflusst die Lernerfahrung, indem es den Lernenden ermöglicht, sich persönlich und immersiv mit dem Lerngegenstand auseinanderzusetzen. In der bisherigen Forschung konnten bereits positive Effekte von Augmented Reality (AR) sowie Game-Based Learning (GBL) auf das Interesse, die Motivation, das Engagement und den Wissenserwerb nachgewiesen werden, wobei die Kombination beider Bereiche bisher wenig Beachtung fand.

Entscheidend für den Einsatz von AR und Spielen im Bildungskontext ist die Gestaltung und die Kontextualisierung der Lernumgebung. Hierbei spielt bei AR insbesondere die Einbettung virtueller Informationen in die physische Umgebung eine zentrale Rolle. In GBL stellt das Narrativ ein zentrales Gestaltungselement dar. Es kann hier als Hintergrundgeschichte verstanden werden, die die Lernumgebung durch die Einbettung von Szenarien und Kontexten strukturiert und eine kohärente Verbindung verschiedener Spielelemente schafft. Dies führt zu intensiven Lernerfahrungen, die die Motivation steigern und die Spielende immer wieder zum Spiel zurückkehren lassen. Narrative in Spielen ermöglichen es, durch authentisch vermitteltes Lernmaterial, interaktive und kontextbezogene Lernumgebungen die Lernsituation und den Lerninhalt in eine Weise zu verknüpfen, die als sinnvoll und persönlich wertvoll empfunden wird. Narrativzentrierte Lernumgebungen können die Spieler durch fesselnde Charaktere, die sie als immersiv und real erleben, an andere Orte und in andere Zeiten versetzen. Sie können die Spielenden in eine aktive Rolle versetzen, in der sie handeln, Schlussfolgerungen ziehen und Emotionen erleben können, die das aktive Lernen fördern. Durch neue Möglichkeiten der Interaktion mit virtuellem 3D-Material, das in die physische Umgebung eingebettet ist, bietet ARGBL authentische Lernumgebungen, die in der Lage sind, abstrakte und komplexe Inhalte zu vermitteln und unsichtbare Informationen sichtbar zu machen. Auf diese Weise bietet ARGBL reichhaltige Lernerfahrungen, die in Kombination das Lernen effektiver zu fördern als einzeln.

Dieses Dissertationsprojekt beschäftigt sich mit der Frage, wie AR-Spiele im Bildungsbereich hinsichtlich ihrer narrativen und kontextuellen Zusammensetzung gestaltet werden sollten, um interaktives Lernen in verschiedenen Bereichen zu unterstützen.

 

Soziale Netzwerkanalyse und maschinelles Lernen zur Charakterisierung von Nutzenden und deren Aktivitäten in vernetzten Communities (Simon Krukowski)

Wir interagieren täglich mit anderen Personen oder Entitäten, sei es beim Gespräch mit Mitstudierenden oder bei der Auswahl von Lerneinheiten in Content-Management Systemen wie Moodle. Solche Interaktionen können wir untersuchen, indem wir sie als Beziehungen zwischen Akteur:innen und Entitäten in einem Netzwerk modellieren, in welchem Knoten (Akteur:innen) über Kanten miteinander verbunden sind. Diese Idee steht im Zentrum der sozialen Netzwerkanalyse (SNA), durch welche wir Phänomene zeigen, und Erkenntnisse gewinnen können, die ohne eine solche Aggregation auf Netzwerkebene kaum oder nur schwer erkennbar wären. Hierbei führt der stetig wachsende Anteil an Online-Kommunikationen (bspw. in Online-Foren, Sozialen Netzwerkseiten) auch zu einem immer größer werdenden Datenschatz, der in Kombination mit maschinengestützten Analyseverfahren (bspw. Large Language Models (LLMs)) eine beispiellose Analyse und Aggregation von Interaktionen zwischen Nutzenden erlaubt, etwa um automatisierte Interventionen oder das Moderieren von Communities zu ermöglichen bzw. erleichtern.

Im Zentrum dieses Projekts steht eine solche Analyse von Interaktionen auf Netzwerkebene. Spezifisch wird dabei untersucht, inwiefern Nutzende in verschiedenen Settings auf Basis von deren Verhalten charakterisiert werden können, und wie zwischen verschiedenen Rollen unterschieden werden kann. Durch Aggregation der Daten über einen längeren Zeitraum können dann Entwicklungen und Veränderungen im Verhalten nachgewiesen werden. Dabei kann differenziert werden zwischen topologischen Informationen (bspw. Anzahl der Verbindungen), quantitativen Informationen (bspw. Eigenschaften der Akteure, Likes etc.) und qualitativen Informationen (bspw. Profilbeschreibungen, Inhalte der Kommentare). Durch Verwendung von state-of-the-art Verfahren wie Graph Embeddings können diese Informationen kombiniert werden, um domänenspezifische Fragestellungen zu beantworten. So können etwa die Interaktionen von verschiedenen Nutzendengruppen auf Twitter untersucht werden, um die Dynamik zu verstehen und Handlungsempfehlungen für effizientere Wissenschaftskommunikation abzuleiten. Ein weiterer Untersuchungsgegenstand ist die Analyse des Verhaltens von Freiwilligen in Citizen Science Foren und deren Entwicklung im zeitlichen Verlauf, durch die Rückschlüsse auf domänenspezifischen Wissenszuwachs oder den Erwerb wissenschaftlicher Fähigkeiten gezogen werden kann. Durch die Kombination verschiedener state-of-the-art Techniken und deren Anwendung auf bisher wenig erforschte Gebiete wie bspw. informelle Lernsettings wie Citizen Science, leistet dieses Projekt einen besonderen Beitrag zum Verständnis von Nutzendeninteraktionen und deren automatisierter Auswertung. 

 

Quellengedächtnis und Partner Modeling in verschiedenen kollaborativen Lernkontexten: Analysen mittels multinomialer Verarbeitungsbaummodelle (Oktay Ülker)

Kollaboratives Lernen bestimmt zunehmend den Lernalltag. In verschiedenen Lernszenarien (z. B. Auswahl von Lernpartner*innen, gemeinsame Prüfungsvorbereitung oder nachträgliche Hilfesuche) unterstützen sogenannte Group Awareness Tools Lernende, indem das Wissen von (potenziellen) Lernpartner*innen darstellt wird. Solche Verknüpfungen können auch bei Interaktionen aufgeschnappt werden: Es könnte jemandem auffallen, dass bestimmte Mitstudierende in der Vorlesung besonders gut Fragen beantworten können. Bei der gemeinsamen Klausurvorbereitung könnte aber auch Auffallen, dass andere Mitstudierende eher Schwierigkeiten mit bestimmten Themen haben. Solche Verknüpfungen müssen manchmal im Langzeitgedächtnis gespeichert und im Nachhinein abgerufen werden (Partner Modeling). Dies kann beispielsweise bei der Suche nach geeigneten Lernpartner*innen für die gemeinsame Prüfungsvorbereitung relevant sein: Man muss überlegen, ob bestimmte Kommiliton*innen gut als Lernpartner*innen geeignet sind. Man könnte auch erneut mit den gleichen Kommiliton*innen lernen und sich dabei folgende Fragen stellen: „Wie war das nochmal, kennt sich mein*e Lernpartner*in gut mit dem Lernthema aus, sodass ich Fragen dazu stellen kann? Oder kennt sich die Person nicht so gut aus, sodass ich Fragen beantworten muss?“. In anderen Kontexten könnte man sich auch zunächst an eine bestimmte Information erinnern und muss dann eventuell rekonstruieren, wer die Information präsentiert hat (Quellengedächtnis): „Irgendjemand hat beim Lernen letztens gesagt, dass Dinosaurier aufgrund langanhaltender Vulkanausbrüche ausgestorben sind. Aber wer hat das nochmal gesagt? Wen kann ich also fragen, um mehr Informationen darüber zu erhalten? Und war das eine Person, die sich mit dem Thema gut oder schlecht auskennt: Ist die Information also glaubwürdig?“.

Vor allem die kognitiven Konstrukte Quellengedächtnis und Partner Modeling sollen in verschiedenen sozialen Lernkontexten (z. B. Auswahl von Lernpartner*innen oder kollaborativer Wissensaustausch) untersucht und im Rahmen des Promotionsprojekts integriert betrachtet werden. Paradigmen und Analysemethoden werden aus verschiedenen Forschungsbereichen (z. B. Werbepsychologie, evolutionäre Psychologie, mathematische Psychologie) auf den Lernkontext übertragen. Vor allem durch die Anwendung von multinomialen Verarbeitungsbaummodellen sollen Gedächtnisprozesse bereinigt von konfundierenden Rateprozesse untersucht werden. Solche mathematischen Modelle werden in der Forschung genutzt, um das Quellengedächtnis zu untersuchen und werden hier erstmals auch auf Partner Modeling Prozesse übertragen.

Es soll untersucht werden, wie gut Verknüpfungen zwischen Personen und Informationen je nach (Lern-)Kontext im Langzeitgedächtnis gespeichert werden und wie gut sie bei unterschiedlichen Abrufperspektiven (Personenzentriert: Partner Modeling vs. Informationszentriert: Quellengedächtnis) erinnert werden. Somit können die Erkenntnisse des Promotionsprojekts Aufschluss darüber geben, welche Gedächtnisprozesse besonders schwach sind (z. B. Erinnerung an Experten als Quellen oder an niedrige Wissensstände von bestimmten Lernpartner*innen) und wobei Lernende Unterstützung benötigen, um so soziale Lernprozesse und somit den Wissenserwerb zu optimieren.

Vergangene Projekte

Kognitive Belastung und metakognitive Verständnisüberwachung beim multimedialen Lernen (Schnaubert, Baars, Schneider)

Kooperationsprojekt: Dr. Lenka Schnaubert (Universität Duisburg-Essen), Dr. Martine Baars (Erasmus Universiteit Rotterdam, NL), Dr. Sascha Schneider (Technische Universität Chemnitz)

Da Selbstregulationsprozesse ein zentraler Bestandteil individueller Lernprozesse insbesondere in schwach strukturierten Lernumgebungen sind und die Integration multimedialer Lernmaterialien in Bildungsprozessen eine zunehmend größere Rolle spielt, soll in diesem Projekt in Kooperation mit Dr. Martine Baars (Erasmus Universiteit Rotterdam) und Dr. Sascha Schneider (TU Chemnitz) der Zusammenhang zwischen der Gestaltung digitaler Instruktionsmaterialien, mentaler Belastung und Anstrengung, sowie metakognitiver Überwachung und Steuerung von Lernprozessen untersucht werden. Ziel ist es dabei herauszufinden, wie Lernende kognitive Verarbeitungsprozesse und die damit verbundene Belastung als Indikatoren für metakognitive Überwachungsprozesse und damit zur Steuerung des Lernverhaltens nutzen. Dabei soll insbesondere untersucht werden, ob Lernende bei der Bildung metakognitiver Einschätzungen zwischen lernförderlichen und weniger lernförderlichen Arten mentaler Belastung differenzieren. In ersten Studien sollen hierbei gezielt Erkenntnisse über Gestaltungsprinzipien multimedialen Lernmaterials genutzt werden, um die kognitive Belastung zu manipulieren und zu untersuchen, inwiefern sich dies auf die Höhe und Genauigkeit von Metacomprehension, also die Überwachung und Beurteilung eigener Verstehensprozesse, auswirkt. Neben grundlegenden Erkenntnissen über die Bildung von Metacomprehension soll hierbei auch herausgefunden werden, unter welchen Umständen möglichst akkurate Überwachungsprozesse erfolgen. Solche Erkenntnisse können beispielsweise genutzt werden, um multimediale Lernmaterialien nicht nur an kognitive, sondern auch gezielt an metakognitive Anforderungen anzupassen. Weitere Studien sollen darauf aufbauend metakognitive Steuerungsprozesse miteinbeziehen sowie die Übertragbarkeit auf weitere metakognitive Überwachungsmaße (z.B. Judgments of Learning) prüfen.

Lernpartnermodellierung und Grounding-Prozesse beim kollaborativen Lernen (Lydia Harbarth)

Computerunterstützung bietet im Bereich kollaborativen Lernens viele Möglichkeiten, stellt Lernende jedoch auch vor verschiedene Herausforderungen. Eine Schwierigkeit besteht darin, dass Lernende nicht immer effektiv bei der Zusammenarbeit vorgehen. Tools können Lernende bei Interaktionsprozessen und zielorientiertem Vorgehen während der Kollaboration unterstützen. In diversen CSCL-Kontexten haben sich sowohl implizite Unterstützungsmaßnahmen (z.B. Group Awareness Tools) als auch explizite Unterstützungsmaßnahmen (z.B. Kollaborationsskripte) als hilfreich erwiesen. Kollaborationsskripte bieten Lernenden direkte Instruktionen, indem sie die Verteilung von Aufgaben oder Rollen, aber auch die Reihenfolge von Aktivitäten vorgeben, und unterstützen Lernende so bei Kommunikations- und Koordinationsprozessen. Durch Visualisierung wissensbezogener Informationen über den Lernpartner (z.B. aufgabenbezogenes Wissen, Meinungen, Annahmen) regen kognitive Group Awareness Tools implizit Verhaltensweisen an und unterstützen Lernende, indem sie Grounding-Prozesse und Lernpartnermodellierung erleichtern.

Die durch Group Awareness Tools dargestellten Informationen über den Lernpartner können als Basis für Grounding-Prozesse im Zuge der Kollaboration dienen. Durch die Darstellung von Partnerinformationen können Lernende Lernpartnermodelle voneinander entwickeln, also eine mentale Repräsentation über Wissen, Meinungen oder Annahmen des Lernpartners. Diese Informationen erleichtern Interaktionsprozesse, die zum Aufbau eines gemeinsamen Verständnisses (Common Ground) dienen. Beispielsweise können durch Vergleich der dargestellten Partnerinformationen Unterschiede im Wissensstand oder bezüglich Meinungen identifiziert werden und als Ausgangspunkt für Diskussion und Austausch dienen. Für spezifische Lernsituationen haben sich Group Awareness Tools im kurzfristigen Rahmen als hilfreich erwiesen, Langzeiteffekte sind allerdings noch unklar. In diesem Zuge stellen sich im Rahmen des Projekts folgende Fragen: 1. Gibt es eine „Kompetenz“ zu Lernpartnermodellierung und Grounding? 2. Wenn ja, wie kann diese durch explizite und implizite Unterstützungsmaßnahmen gefördert werden?

Zusammenspiel verschiedener Group Awareness-Informationen beim kollaborativen Lernen in Social Media (unter Einbezug von Eye-Tracking) (Lisa Ollesch)

  • Laufzeit: 10/2018 – 09/2021
  • Lisa Ollesch

Dieses Projekt untersucht den Einsatz von Group Awareness Tools in Social Media. Group Awareness Tools konnten sich bereits in verschiedenen Kontexten als hilfreich für Lernprozesse und -ergebnisse erweisen. Bisherige Forschungen haben sich vor allem auf die Unterstützung kognitiver (z. B. Wissensvisualisierung) und behavioraler Group Awareness Informationen (z. B. Partizipationsvisualisierung) konzentriert, wobei emotionale Probleme (z. B. mangelnde Freundlichkeit der Gruppenmitglieder) weitgehend ignoriert und unterschiedliche Group Awareness-Informationen oftmals separat untersucht wurden. Um große Social Media-Gruppen zu unterstützen, kann die Integration verschiedener Group Awareness-Informationen Vorteile bringen, da diese Gruppen mit verschiedenen Challenges konfrontiert sind. Im Rahmen theoretischer Recherchen und empirischer Studien sollen die Interaktionseffekte von Group Awareness-Informationen untersucht werden. Eye-Tracking soll in diesen Studien verwendet werden, um zu ermitteln, ob mehr und spezifische Fixierungen auf bestimmte Interaktionen und Ergebnisse in der jeweiligen Lernumgebung zurückzuführen sind. Darüber hinaus wird untersucht, wie sich Pupillen- und Aufmerksamkeitsparameter unterscheiden, wenn ein hoher mentaler Aufwand berichtet wird. Obwohl es bereits einige vielversprechende separate Erkenntnisse zu verschiedenen Group Awareness Tools gibt, ist der besondere Beitrag dieses Projekts, dass Erkenntnisse aus der kognitiven, behavioralen und emotionalen Group Awareness Tool-Forschung kombiniert und systematisch betrachtet werden, was bisher noch nicht geschehen ist. Wichtig ist in diesem Kontext auch der Einbezug verschiedenster Persönlichkeitsvariablen, um ein Konzept für einen adaptiven Group Awareness Support aufzustellen.

Augmented Reality zur Unterstützung Individuellen und Kollaborativen Lernens – Eine Psychologische Perspektive auf eine Technologische Entwicklung (Jule Krüger)

  • Laufzeit: 02/2018 – 12/2022
  • Jule Krüger

Augmented Reality (AR) ist eine vielversprechende Technologie, deren Einsatz in unterschiedlichen, sowohl individuellen als auch kollaborativen, Lernsettings erforscht wird. Viele Forschungsarbeiten im Bereich „AR in Education“ behandeln jedoch die allgemeine Usability und den Wissenszuwachs bei der Nutzung von AR im Vergleich zu eher traditionellem Unterricht. Um eine systematisiertere Forschung zu den spezifischen Wirkmechanismen von AR im Lernkontext zu gewährleisten, basiert die Forschung in diesem Promotionsprojekt auf einer Definition von AR, die drei Eigenschaften im Besonderen hervorhebt:

1. 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).

2. 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.

3. 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.

Diese drei Eigenschaften von AR, ihre Möglichkeiten zur Unterstützung von Lernen, ihre Vorteile für Lernprozesse und -ergebnisse und ihr Zusammenspiel werden im Rahmen dieses Promotionsprojekts mithilfe von Studien sowohl in individuellen als auch in kollaborativen Lernsettings untersucht.

Einfluss von Group Awareness auf akademische Hilfesuche innerhalb von interaktiven Lernumgebungen (Christian Schlusche)

  • Laufzeit: 02/2018 – 01/2021
  • Christian Schlusche

Akademisches Hilfesuchverhalten ist eine Lernstrategie, die den Lernprozess sinnvoll befördern kann. Leider wird diese von Studierenden, insbesondere in der Eingangsphase ihres Studiums nur unzureichend angewendet. Wahrgenommene soziale Kosten und fehlendes Wissen über ihre Mitstudierenden könnten Erstsemesterstudierende hemmen Hilfe zu suchen, wenn sie gebraucht wird. Informationen über Mitstudierende innerhalb von digitalen Lernplattformen könnten diese es Studierenden in der Eingangsphase ihres Studiums erleichtern geeignete Ansprechpartner zu finden und emotionale Hemmnisse zu reduzieren.

Das nachfolgend beschriebene Promotionsprojekt versucht Erkenntnisse aus der Literatur zu akademischer Hilfesuche (HS) mit Ergebnissen aus der Group Awareness (GA) Forschung zusammen zu bringen und diese in die Entwicklung und Evaluation einer interaktiven Lernumgebung einfließen zu lassen. Die Forschung im Bereich akademischer Hilfesuche untersucht welche Eigenschaften von Hilfegebenden erfolgreiches Hilfesuchverhalten begünstigt. Passend dazu wird in der Group Awareness Forschung untersucht, wie Visualisierungen über Lernpartner die Lernprozesse innerhalb von interaktiven Lernumgebungen lenken können (etwa die Strukturierung der Auswahl von Ansprechpartnern). Die Untersuchung der Schnittmenge beider Perspektiven kann den Bedarf nach spezifischen Informationen während der Hilfesuche offenlegen und durch Bereitstellung der Informationen diesen Prozess effektiver gestalten. Die für den Hilfesuch-Prozess als relevant identifizierten Informationen sollen innerhalb einer neu-entwickelten Lernplattform für Studierende dargestellt werden. Die Bedienung soll so intuitiv sein, dass Studierende die Plattform regelmäßig zu ihrer Klausurvorbereitung heranziehen können. Durch die Erfassung von Daten während Studierende tatsächliche Hilfesuch-Episoden durchlaufen, wird es möglich sein motivationale Faktoren (z.B. wahrgenommene soziale Kosten), genauso wie Prozessvariablen (z.B. Beurteilung von einzelnen Hilfesuch-Episoden; Veränderung des Verhaltens im zeitlichen Verlauf) zu erfassen.

Steuerung des Wissensaustauschs beim kollaborativen Lernen: Mechanismen und Potenziale von Text Mining (Melanie Erkens)

  • Laufzeit: 04/2015 – 05/2019
  • Melanie Erkens

Die Digitalisierung der (Hoch-)Schulen stellt Lehrende vor die Aufgabe, nicht nur Lerninhalte, sondern auch soziale Interaktionen in digitalen Lernumgebungen neu zu gestalten. Neben den Herausforderungen, die damit einhergehen, eröffnen sich durch die Digitalisierung jedoch auch Chancen, Aufwand zu minimieren. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von Text Mining zur automatisierten Erfassung kognitiver Informationen aus Hausaufgaben, Wiki-Texten oder anderen digitalen Artefakten Lernender. Solche Informationen können genutzt werden, um die Zusammenstellung von Gruppen (Group Formation) mit optimalen Konstellationen von Lernenden zu automatisieren. Eine Rückmeldung kognitiver Informationen an die Lernpartner kann zudem deren Kenntnisstand übereinander verbessern (kognitive Group Awareness), wodurch Austauschprozesse so gelenkt werden können, dass sie zu einem besseren Kollaborationsergebnis führen.

Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Promotionsprojekt das Potenzial von Text-Mining-Methoden bei der Erfassung, Transformation und Bereitstellung kognitiver Informationen identifiziert und empirisch untersucht. Ein Teilergebnis des Projekts ist der Entwurf eines Text-Mining-basierten Tools, das die Gruppierung Lernender und die Lenkung des sozialen Wissensaustauschs von Lernpartnern automatisiert. Ein weiteres Teilergebnis ist die Differenzierung von Wirkmechanismen unterschiedlicher, bereitgestellter Informationstypen, woraus sich neue Gestaltungsempfehlungen für die Verbesserung von Group Awareness Tools ableiten lassen.

Publikationen:

Erkens, M. & Bodemer, D. (2019). Improving collaborative learning: Guiding knowledge exchange through the provision of information about learning partners and learning contents. Computers & Education, 128, 452–472. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.10.009

Erkens, M, Schneitzer, M. K., & Bodemer, D. (2018). The difference that counts: Guiding knowledge exchange by visualizing levels of co-learners’ knowledge. In J. Kay & Rosemary Luckin (Eds.), Rethinking Learning in the Digital Age: Making the Learning Sciences Count 13th International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2018 (Vol. 3). London, United Kingdom: International Society of the Learning Sciences.

Erkens, M., & Bodemer, D. (2017). Effects of text mining based grouping and representing on collaborative learning. Proceedings of the 17th Biennal Conference of the European Association for Research on Learning and Instruction (EARLI), 29.08. – 02.09.2017, Tampere, Finland. https://earli.org/sites/default/files/2017-09/EARLI2017_book_of_abstracts1309.pdf

Erkens, M., & Bodemer, D. (2017). Which visualization guides learners best? Impact of available partner- and content-related information on collaborative learning. Proceedings of the 12th International Conference on Computer Supported Collaborative Learning, 18. – 22.06.2017, Philadelphia, USA. https://cscl17.files.wordpress.com/2017/06/finalvol1cscl2017.pdf

Erkens, M., Bodemer, D., & Hoppe, H. U. (2016). Improving collaborative learning in the classroom: Text mining based grouping and representing. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 11(4), 387–415.

Bereitstellung kognitiver und metakognitiver Awareness-Informationen zur Unterstützung individueller und kollaborativer Regulationsprozesse (Lenka Schnaubert)

Selbstreguliertes Lernen und (computerunterstütztes) kollaboratives Lernen sind zentrale Felder pädagogisch-psychologischer Forschung. Beiden ist gemein, dass sie untersuchen, wie Lernende relevante Lernentscheidungen treffen. Forschung zur metakognitiven Selbstregulation beschäftigt sich damit, wie Lernende ihre eigenen Kognitionen beim Lernen überwachen und steuern. In der kollaborativen Lernforschung wird zusätzlich angenommen, dass Lernende Informationen über Kognitionen ihrer Lernpartner zur Lernprozesssteuerung benötigen. Wissensbezogene Group Awareness-Tools werden hierbei eingesetzt, um entsprechende Informationen zu erfassen, zu transformieren und den Lernenden zur Verfügung zu stellen, mit dem Ziel, implizite Handlungsempfehlungen zu geben. Diese Dissertation zielt auf eine Integration beider Forschungsbereiche ab, indem (a) Awareness‑Mechanismen zur Unterstützung der metakognitiven Selbstregulation auf individuelle Lernsettings übertragen werden und (b) ein Metakognitions‑Framework genutzt wird, um wissensbezogene Group Awareness‑Informationen systematisch zu differenzieren und deren Effekte auf Regulationsprozesse und Lernergebnisse zu untersuchen. Hierzu wurden vier empirische Studien durchgeführt. Die ersten beiden Studien beschäftigen sich mit individuellen Lernszenarien und untersuchten den Einfluss metakognitiver Selbst‑Informationen (Studie 1) sowie kognitiver und metakognitiver Partnerinformationen (Studie 2) auf Regulationsprozesse und Lernergebnisse. Die folgenden zwei Studien beschäftigen sich mit kollaborativen Lernszenarien und untersuchten den Einfluss kognitiver und metakognitiver Group Awareness‑Informationen auf Regulationsprozesse und Lernergebnisse (Studie 3) mit einem zusätzlichen Fokus auf die dyadische Datenstruktur (Studie 4). Die Studienergebnisse zeigen übereinstimmend, dass Regulationsprozesse durch die Bereitstellung kognitiver und metakognitiver Awareness‑Informationen in individuellen wie kollaborativen Lernszenarien unterstützt werden können. Ferner scheinen Lernende alle verfügbaren kognitiven und metakognitiven Selbst‑, Partner- und Gruppeninformationen in ihre Lernentscheidungen einzubeziehen. Dabei wird zwar die Sicherheit in eigenes Wissen beeinflusst, jedoch nicht der Wissenszuwachs. Allerdings scheinen insbesondere metakognitive Awareness‑Informationen die dyadische Datenstruktur zu beeinflussen. Die hier durchgeführte Forschung liefert wichtige Erkenntnisse für Forschung und Praxis und zeigt, wie Metakognitions- und Group Awareness‑Forschung sich gegenseitig ergänzen können, um individuelle wie kollaborative Lernprozesse zu untersuchen und zu unterstützen.

Publikationen:

Schnaubert, L., & Bodemer, D. (2019). Providing different types of group awareness information to guide collaborative learning. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 14(1), 7–51. https://doi.org/10.1007/s11412-018-9293-y

Schnaubert, L., & Bodemer, D. (2018). What interdependence can tell us about collaborative learning: a statistical and psychological perspective. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 13(1), 1–18. https://doi.org/10.1186/s41039-018-0084-x

Schnaubert, L., & Bodemer, D. (2017). Prompting and visualising monitoring outcomes: guiding self-regulatory processes with confidence judgments. Learning and Instruction, 49, 251–262. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.03.004

Schnaubert, L., & Bodemer, D. (2016). How socio-cognitive information affects individual study decisions. In C.-K. Looi, J. Polman, U. Cress, & P. Reimann (Eds.), Transforming Learning, Empowering Learners: The International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2016 (pp. 274–281). Singapore, SG: International Society of the Learning Sciences. https://repository.isls.org/handle/1/126

Netzwerk-Visualisierungen als Group Awareness Tools für computerunterstütztes kollaboratives Lernen in Sozialen Medien (Marielle Dado)

Computerunterstütztes kollaboratives Lernen (CSCL) bietet Lernenden vielfältige Möglichkeiten, sich untereinander auszutauschen und mit verschiedenen technologischen, didaktischen und wissensbezogenen Artefakten (z.B. Webanwendungen oder Lernressourcen) zu interagieren, um gemeinsam ein Lernziel zu erreichen. Social-Media-Plattformen, insbesondere Social-Networking-Sites (SNS), unterstützen solche Interaktionen, indem sie Funktionen für die Kommunikation und das Teilen von Ressourcen bereitstellen. Dennoch fehlen ihnen Funktionen, die lernförderliche CSCL-Diskussionen hervorrufen, beispielsweise die Bereitstellung kontextueller Hinweise, die den Lernenden helfen, mehr über ihre Mitschüler zu erfahren. Hierbei können Group Awareness Tools Abhilfe schaffen, die wichtige soziale und / oder kognitive Informationen über Gruppenmitglieder (z.B. Aktivitäten oder Wissensstände) visualisieren und damit eine Basis für die gemeinsame Planung und Durchführung von Interaktionen schaffen. Die vier Studien in dieser Arbeit tragen zur Erforschung solcher Group Awareness Tools bei, indem sie die Nützlichkeit besagter Tools beim computerunterstützen kollaborativen Lernen in sozialen Medien untersuchen. Insbesondere wurde untersucht, wie Netzwerk-Visualisierungen, die Beziehungen zwischen Akteuren in sozialen Netzwerken repräsentieren, für Group Awareness Tools adaptiert werden können, um Zusammenhänge zwischen Lernenden und Artefakten in CSCL-Umgebungen zu verdeutlichen. Netzwerk-Visualisierungen werden in der sozialen Netzwerkanalyse (SNA) genutzt, um strukturelle Zusammenhänge zu erfassen und darzustellen. Obwohl sie eine vielversprechende Methode ist, ist die SNA im Bereich CSCL weniger etabliert als im artverwandten Bereich Learning Analytics, der SNA zur Analyse lernbezogener Daten und zur Umsetzung lernförderlicher Anwendungen nutzt. In den Studien 1 und 2 werden Literaturrezensionen von CSCL-Studien vorgestellt, in denen SNA als Methode eingesetzt wird, um wichtige Akteure und deren Beziehungen im Kontext von CSCL aufzudecken. Hierbei zeigt sich eine Beschränkung der analysierten Studien darauf, dass CSCL allein als direkte Interaktion (d.h. Kommunikation) zwischen Lernenden verstanden wird. Damit berücksichtigen diese Studien keine Wechselwirkungen zwischen Lernenden und den Artefakten in ihrer Umgebung. Zudem hat sich herausgestellt, dass Aussagen, die Lernende in CSCL-Umgebungen miteinander austauschen, ein bedeutsames, wissensbezogenes Artefakt sind. Diese Ergebnisse wurden genutzt, um Group Awareness Tools zu designen, die Wissensartefakte (d.h. Begriffe aus Aussagen von Lernenden) als kognitive Informationen in einem Netzwerkgraph visualisieren. In den Studien 3 und 4 wurden diese Tools anhand von Feldstudien evaluiert, um das kollaborative Argumentieren auf SNS zu unterstützen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Werkzeuge zwar dazu führten, dass Lernende Argumente mit anderen austauschten, die nicht ihre Freunde sind, und Kenntnisse verschiedener Perspektiven ausbildeten, dies aber nicht unbedingt zu einer Einnahme verschiedener Perspektiven führten. Die vernetzte Anordnung von Informationen über die Gruppe betonte zudem Ähnlichkeiten bezüglich kognitiver Informationen. Dieses Ergebnis unterscheidet sich von den Ergebnissen zu anderen Group Awareness Tools, die auf eine Hervorhebung von Unähnlichkeiten abzielen, die von Lernenden zur Verringerung ihrer Ungleichheiten diskutiert werden können. Zukünftige CSCL-Studien, die SNA verwenden, sollten daher Lerner-Artefakt-Interaktionen untersuchen, um Zusammenhänge von Interaktionen, die über die direkte Kommunikation hinausgehen, besser zu ergründen. Zusätzlich sollten zukünftige Studien Group Awareness Tools mit Argumentationsskripten kombinieren, die den Lernenden helfen, die Vorzüge von Diskussion über abweichende kognitive Informationen.

Unterstützende Lenkungsmethoden für Wiki-basiertes Lernen und Wissenskonstruktion (Sven Heimbuch)

Aufbauend auf bestehenden Theorien und gegenwärtiger Forschung zum Wissensaufbau mit Wikis wurden Effekte ergänzender Strukturierungsmaßnahmen im Speziellen für wiki-basiertes Lernen untersucht. Insgesamt wurden im Rahmen dieses Promotionsprojekts fünf empirische Studien durchgeführt. In der ersten Studie wurden die Auswirkungen von visuellen Hervorhebungen kontroverser Argumentationen für Wiki-Diskussionen untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass zusätzliche Hervorhebungen für kontroverse Diskussionen sich direkt auf das individuelle Selektions- und Leseverhalten sowie indirekt und in geringerem Maße auf die Lernergebnisse und die Qualität von Wiki-Beiträgen auswirken. In Studie 2 wurde untersucht, ob Visualisierungen von Autorenwissen und Beurteilungen durch die Wiki-Community implizit die Wahrnehmung die Leser von kontroversen Diskussionen in Wikis beeinflussen. Die Ergebnisse zeigten, dass Leser von Wiki-Diskussionen der Argumentation eines vermeintlichen Experten folgen, wenn die Autorenexpertise visualisiert wird. In den Studien 3 und 4 wurden die Effekte zweier unterschiedlicher Kollaborationsskript-Ansätze untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass das eigens entwickelte Skript vorteilhafter ist in Bezug auf Perspektivübernahme und Integration widersprüchlicher Belege, sowie für den individuellen Lernerfolg und die Qualität kollaborativ bearbeiteter Artikel. In Studie 5 wurden die Hervorhebungen aus Studie 1 und das Kollaborationsskript aus den vorigen beiden Studien im Zusammenspiel mit dem kognitiven Geschlossenheitsbedürfnis untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass Personen mit einem hohen Bedürfnis nach kognitiver Geschlossenheit in Bezug auf den Lernerfolg mehr von den Hervorhebungen als implizite Lenkung profitieren, während Personen mit einem niedrigen Bedürfnis mehr von dem Kollaborationsskript als explizite Lenkung profitieren. Diese Studienreihe erweitert die empirische Basis der Forschung zu wiki-basierter Wissenskonstruktion und Lernprozessen um Untersuchungen zu ergänzenden unterschiedlichen Strukturierungsmaßnahmen und die Berücksichtigung individueller Unterschiede.

Publikationen:

Heimbuch, S. & Bodemer, D. (in press). Effects of the Need for Cognitive Closure and guidance on contribution quality in wiki-based learning. In Proceedings of the 13th International Conference on Computer Supported Collaborative Learning (CSCL 2019). Lyon: The International Society of the Learning Sciences.

Heimbuch, S., Ollesch, L. & Bodemer, D. (2018). Comparing effects of two collaboration scripts on learning activities for wiki-based environments. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 13(3), 331-357. doi.org/10.1007/s11412-018-9283-0

Heimbuch S. & Bodemer D. (2018). Interaction of guidance types and the Need for Cognitive Closure in wiki-based learning. PeerJ, 6:e5541. doi.org/10.7717/peerj.5541

Heimbuch, S., & Bodemer, D. (2017). Controversy awareness on evidence-led discussions as guidance for students in wiki-based learning. The Internet and Higher Education, 33, 1–14. doi.org/10.1016/j.iheduc.2016.12.001

Heimbuch, S. & Bodemer, D. (2016). Effects of Implicit Guidance on Contribution Quality in a Wiki-based learning environment. In Transforming Learning, Empowering Learners: The 12th International Conference of the Learning Sciences (ICLS 2016) (Volume 2), 906–909. Singapore: The International Society of the Learning Sciences.