Universität Duisburg-Essen
Seminararbeit
im Rahmen der Veranstaltung
„Problemlösen und Handeln in interaktiven
computerbasierten Umgebungen“
Angewandte Kommunikations- und Medienwissenschaft

Interaktive Lernsysteme:
Anregung metakognitiver Prozesse in
unklar definierten Domänen

eingereicht von:
Dirk Friedrichs

2006

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis ... 2

1. Einleitung ... 3

2. Das Forschungsthema „Matakognition“ ... 5
2.1. John H. Flavell: “Model of Cognitive Monitoring” ... 6
2.2. Anregung von Metakognition in interaktiven Lernsystemen und das Problem der Operationalisierung ... 8

3. “The Reflection Assistant” Von C. Gama ... 10
3.1. Theoretische Basis des Reflection Assistant  ... 11
3.2. Einsatz des Reflection Assistant im Problemlöseprozess ... 13

4. Einsatz des Reflection Assistant in Schlecht Definierten Domanän ... 16
4.1. Einsatz in schlecht definierten Domänen ... 16
4.2. Berücksichtigung motivationaler Aspekte des Problemlösens ... 18
4.3. Knowledge monitoring und Personenwissen ... 19
4.4. Die Wichtigkeit metakognitiver Planung ... 21
4.5. Die Förderung von „Selbstregulation“ ... 22

5. Anregung Metakognitiver Aktivitäten in der Lernumgebung Lighthouse ... 24
5.1. Das LightHouse-Szenario „Unternehmensfusion“ ... 24
5.2. Die Rolle der Metakognition im Fusions-Szenario ... 25

6. Schlussbemerkung ... 27

Literaturverzeichnis ... 29

„Zugleich damit, dass jemand etwas weiß, weiß er
nämlich eben dadurch, dass er das weiß, und zugleich
weiß er, dass er weiß, was er weiß.“
(Spinoza, 1632-1677)

 

1. Einleitung

Computerszenarios erscheinen als eine geeignete Form, Problemlösen und Handeln von Menschen zu trainieren, da Problemlösefähigkeiten in einem Kontext realistischer Problemlöse-Situationen erlernt werden sollten (vgl. Mayer 1998: 53). Indem sich die Computertechnologie stetig weiterentwickelt, entstehen neue Möglichkeiten, komplexe Szenarien realistisch abzubilden und komplexes Problemlösen auch in „schlecht definierten“ Domänen zu trainieren. Denn alleine die metakognitiven Prozesse, die von Individuen beim Problemlösen eingebracht werden, dürften sich innerhalb und außerhalb einer Laborumgebung unterscheiden (vgl. Davidson/Deuser/Sernberg 1994: 224). Die Gestaltung von computerunterstützten Lernszenarien unterlag jedoch bislang noch häufig den Fortschritten der Computertechnologie und weniger den Untersuchungen menschlichen Lernens und Wissenserwerbs (vgl. Vosniadou 1994: 11). Dabei spielen jedoch Erkenntnisse aus der Kognitionspsychologie eine zentrale Rolle, wenn es um den Erwerb von Expertise, also Handlungswissen, und den Anreiz metakognitiver Aktivitäten mit Hilfe von computerbasierten Trainingstools geht.

Die vorliegende Hausarbeit beschäftigt sich mit der Frage, inwiefern ein computerunterstütztes Lernszenario metakognitive Prozesse beim Lerner evozieren kann. Hierzu ziehe ich eine Arbeit von Claudia Gama heran, die 2004 in ihrer Dissertation an der Universität von Sussex das Modell „The Reflection Assistant“ zur Implementierung in interaktive Lernumgebungen veröffentlicht hat. Ich werde diskutieren, inwiefern sich das von Gama vorgestellte System zur Anregung von metakognitiven Prozessen durch Instruktion mit den Erkenntnissen aus der Metakognitionsforschung deckt, inwiefern es sich für Problemlösen in schlecht definierten Domänen eignet und welche Aspekte bei seinem Einsatz berücksichtigt werden müssen. Orientiert an dem Ansatz von Gama soll diese Arbeit außerdem einen Ausblick geben, warum das Evozieren von metakognitiven Prozessen beimLerner innerhalb eines komplexen Szenarios und einer unklar definierten Domäne der interaktiven Lernumgebung „LightHouse 1.0“ sinnvoll und umsetzbar ist.

2. Das Forschungsthema „Metakognition“

In der Literatur werden viele unterschiedliche Modelle von Metakognition vorgeschlagen. Einige von ihnen sind allgemein gefasst und bieten einen theoretischen Rahmen wie zum Beispiel die ersten Arbeiten von John H. Flavell oder Ann L. Brown zu diesem Forschungsthema. Andere Arbeiten befassen sich näher mit dem Aspekt des Problemlösens und sehen metakognitive Fähigkeiten neben kognitiven und motivationalen Aspekten als den zentralen Baustein für erfolgreiches Problemlösen an. Wiederum andere Modelle widmen sich speziellen Einzelaspekten von Metakognition wie zum Beispiel Tobias & Everson, die das Konstrukt „knowledge monitoring“ in den Vordergrund rücken. Dieses Modell wird in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen, da es die Basis des an späterer Stelle vorgestellten Systems „The Reflection Assistant“ bildet.

Der Begriff „Metakognition“ tauchte erstmals in den Arbeiten des Entwicklungspsychologen John H. Flavell von der Stanford Universität Mitte der 70er Jahre auf (Gama 2004b: 10). So bemerkte 1979 Flavell selbst in seinem für dieses Forschungsthema grundlegenden Aufsatz „Metacognition and Cognitive Monitoring. A New Area of Cognitive-Developmental Inquiry“:

“Investigators have recently concludet that metacognition plays an important
role in […] problem solving, social cognition and various types of self-control
and self-instruction. […] Thus, the nature and development of metacognition
and of cognitive monitoring/regulation is currently emerging as an interesting
and promising new area of investigation.” (Flavell 1979: 906)

Flavells Modell von Metakognition ist noch heute von großer Tragweite, da es definiert, was metakognitives Wissen bedeutet und welche Hauptfaktoren für den Inhalt und die Entwicklung jenes Wissens verantwortlich sind. Auch Weinert & Kluwe beobachteten Mitte der 80er Jahre, dass „in der psychologischen Forschung und Praxis der letzten Jahre […] selbstregulatorischen Aktivitäten zunehmende Bedeutung geschenkt [wird]. Sie spielen in neueren psychologischen und pädagogischen Theorien menschlichen Handelns eine zentrale Rolle.“

[...]