1. Multimediales und selbstreguliertes Lernen

Projekte in dieser Forschungslinie gehen der Frage nach, wie das selbstbestimmte Verstehen komplexer Inhalte (z.B. von Konzepten der Statistik) unterstützt werden kann. Drei Bestimmungsstücke grenzen die Forschungslinie von traditionellen Forschungsarbeiten in diesem Bereich ab:

• die besondere Berücksichtigung interagierender individueller und kooperativer Lernprozesse,
• die Entwicklung und Analyse von Unterstützungsmaßnahmen auf der Basis neuartiger Technologien und
• der Anwendungsbezug auf formale und informelle Bildungsszenarien (z.B. Schule, Hochschule, Museum, Bibliothek und Internet).

2. Kognitive Group Awareness und soziale Navigation

Im Fokus der zweiten Forschungslinie stehen die verhaltensändernden Wirkungen der Bereitstellung von sozial-kognitiven Informationen. Dazu zählen beispielsweise Informationen über Wissen und Meinungen von Kommunikationspartnern.

Im Gegensatz zu traditionellen Forschungsarbeiten in diesem Bereich, die den Fokus auf die Defizite netzbasierter Zusammenarbeit legen, wird hier gezielt nach spezifischen Potenzialen computerbasierter Austauschbedingungen gesucht.

Die Erfassung, Transformation und Visualisierung von Wissen und Meinungen soll (z.B. durch Bewusstmachung von Wissensunterschieden und Meinungskontroversen) die effiziente, strukturierte und vertiefte Suche, Verarbeitung und Kommunikation von Inhalten fördern.

3. Analysemethoden sozialer Interaktionsprozesse

In dieser Forschungslinie wird nach innovativen Möglichkeiten der Verknüpfung psychologischer Forschungsmethoden mit Methoden der Informatik gesucht, um Aussagen über Strukturen, Zusammenhänge und Unterschiede sozialer Interaktionsprozesse treffen zu können.

Diese Forschungsfragen beinhalten verschiedene interdisziplinäre Herausforderungen, z.B.:

• die großen und dynamischen Datenmengen, die im Rahmen von Web 2.0-Anwendungen anfallen, einer systematischen und zwischen verschiedenen Interaktionsszenarien vergleichenden statistischen Analyse zugänglich zu machen und
• Analysen so zu automatisieren, dass sie für die nutzerspezifische Anpassung dargestellter Informationen (z.B. in Empfehlungssystemen) genutzt werden können