Online-Kooperationsskripts zur Bearbeitung von authentischen F?llen (Teilprojekt 2)

Teilprojektbeschreibung

Empirische Befunde zum computerunterstützten kooperativen Lernen zeigen, dass unstrukturierte Zusammenarbeit von Student*innen oft weniger effektiv ist als individuelles Lernen. Deutlich positivere Effekte k?nnen durch computerunterstützte Kooperationsskripts erzielt werden, die in Kleingruppen miteinander kompatible Kooperationsrollen verteilen und die Student*innen durch Prompts dazu anregen, in ihren Rollen genuin interaktive Prozesse zu zeigen. Es wird deshalb ein generisches Plugin entwickelt und mit fachspezifischen Inhalten versehen, mit dessen Hilfe Dozent*innen die M?glichkeit haben, online Gruppen zu bilden, den einzelnen Student*innen unterschiedliche, aber kompatible und mit Blick auf die zu erwerbenden Kompetenzen effektive Rollen zuzuweisen und jeweils passende Lernaktivit?ten zu prompten. Die so entstehenden Kooperationsskripts sollen zur Strukturierung schriftlicher oder videokonferenzbasierter Online-Diskussionen über authentische, disziplinspezifische und im Pr?senzkontext oder online pr?sentierte Fallbeispiele verwendet werden (z.B. Diskussion von Unternehmensentscheidungen in den Wirtschaftswissenschaften, kooperative Bearbeitung von mathematischen Beweisproblemen, kooperative Textanalyse in den Geschichtswissenschaften). Auf diese Weise entsteht eine gro?e Zahl fachspezifischer Lehr-Lernszenarien zur Umsetzung digital unterstützten kooperativen Lernens. Beteiligt sind die Philologisch-Historische, die Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische und die Wirtschaftswissenschaftliche Fakult?t. Im dritten Projektjahr erfolgt ein Transfer in die Kathologisch-Theologische und in die Juristische Fakult?t.

coLearn! - ein Digicampus (Stud.IP)-Plugin zur Strukturierung von Kleingruppenkooperationsphasen in der Lehre

Das Lernen in Kleingruppen bietet hervorragene M?glichkeiten zur F?rderung des studentischen Lernens. Empirische Befunde zum computergestützten kooperativen Lernen zeigen allerdings, dass unstrukturierte Zusammenarbeit von Studierenden oft weniger effektiv ist als individuelles Lernen. Mit coLearn!, einem neuen Digicampus (Stud.IP)-Plugin, k?nnen Kleingruppenkooperationsphasen in Vorlesungen, Seminaren oder ?bungen strukturiert geplant und umgestzt werden. Mit Hilfe von coLearn! k?nnen Lehrpersonen insbesondere (a) Aufgaben anlegen, die von studentischen Kleingruppen bearbeitet werden sollen, (b) den Kooperationsprozess in beliebig viele Phasen unterteilen, (c) zwischen den Lernenden einer Kleingruppe unterschiedliche Rollen verteilen und (d) die Studierenden bei der Ausübung ihrer Rollen in den unterschiedlichen Phasen durch zus?tzliche Hilfestellungen unterstützten. Zudem bietet coLearn! der Lehrperson vielf?ltige M?glichkeiten, den Kooperationsprozess der Gruppen zu überwachen und den Studierenden bei Bedarf weitere Hilfestellungen zu geben.?

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Publikationen

2024

Greisel, M., Spang, L., Fett, K. & Kollar, I. (2024). Problem perception and problem regulation during online collaborative learning: What is important for successful collaboration?. Frontiers in Education. 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1351723
Opio-G?res, M., Kollar, I., & Dorner, B. (2024). Teaching students to perform child welfare assessments with adaptable computer-supported scripts and metacognitive reflection prompts. Journal of Social Work Education, 60(3), 360–375. https://doi.org/10.1080/10437797.2024.2338237
?zbek, T., Greisel, M., Wekerle, C., Gegenfurtner, A., & Kollar, I. (2024). How do different goals affect students' internal collaboration script configurations? Results of an epistemic network analysis study. Frontiers in Psychology, 15, 1410152. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1410152
?zbek, T., Greisel, M., Wekerle, C., & Kollar, I. (2024). Do Different Goals Affect the Configuration of University Students' Internal Collaboration Scripts? Results of an Epistemic Network Analysis Study. In Clarke-Midura, J., Kollar, I., Gu, X., & D'Angelo, C. (Eds.), Proceedings of the 17th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning - CSCL 2024 (pp. 99-106). International Society of the Learning Sciences. https://doi.org/10.22318/cscl2024.633786
Steinherr, V. M., Brehmer, M., St?ckl, R., Reinelt, R. (2024). Design Science Research as a Guide for Innovative Higher Education Teaching: Towards an Application-Oriented Extension of the Proficiency Model. In Mandviwalla, M., S?llner, M., Tuunanen, T. (Hrsg.), Proceedings of the 19th International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology - DESRIST 2024. Trollh?ttan, Sweden: Design Science Research for a Resilient Future. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-61175-9_15
Kollar, I., Greisel, M., ?zbek, T., Spang, L. & Vogel, F. (2024). Computer-supported collaborative learning. In A. Gegenfurtner & I. Kollar (Hrsg.), Designing effective digital learning environments. New York, NY: Routledge.
Kollar, I. & ?zbek, T. (2024). Computergestütztes Lernen in interprofessionellen Kontexten. In U. Walkenhorst & M. Fischer (Hrsg.), Interprofessionelle Bildung für die Gesundheitsversorgung. Berlin: Springer.

2023

Greisel, M., Melzner, N., Dresel, M. & Kollar, I. (2023). How are achievement goals associated with self-, co-, and socially shared regulation in collaborative learning? Educational Psychology, 43(4), 384-402. https://doi.org/10.1080/01443410.2023.2211751
Spang, L., Greisel, M. & Kollar. I. (2023). Perceptions predict problem regulation? The role of homogeneous problem perception for successful regulation in collaborative learning. In P. Blikstein, J. van Aalst, R. Kizito, & K. Brennan (Hrsg.), Proceedings of the 17th International Conference of the Learning Sciences – ICLS 2023 (S. 1282-1285). Montreal: International Society of the Learning Sciences. https://doi.org/10.22318/icls2023.265880

2022

Melzner, N., Dresel, M. & Kollar, I. (2022). Examining the regulation of motivational and comprehension-related problems during collaborative learning. Metacognition and Learning, 17, 813-836. https://doi.org/10.1007/s11409-022-09316-9
Vogel, F., Kollar, I., Fischer, F., Reiss, K. & Ufer, S. (2022). Adaptable scaffolding of mathematical argumentation skills: The role of self-regulation when scaffolded with CSCL scripts and heuristic worked examples. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 17(1), 39-64. https://doi.org/10.1007/s11412-022-09363-z
Kollar, I. &? Greisel, M. (2022). Small group learning. In J. Zumbach, D. A. Bernstein, S. Narciss & G. Marsico (Hrsg.), International Handbook of Psychology Learning and Teaching (S. 1285-1303). Cham: Springer.