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.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Das Forschungsthema „Metakognition“
- 2.1. John H. Flavell: "Model of Cognitive Monitoring"
- 2.2. Anregung von Metakognition in interaktiven Lernsystemen und das Problem der Operationalisierung
- 3. „The Reflection Assistant” von C. Gama
- 3.1. Theoretische Basis des Reflection Assistant
- 3.2. Einsatz des Reflection Assistant im Problemlöseprozess
- 4. Einsatz des Reflection Assistant in schlecht definierten Domänen
- 4.1. Einsatz in schlecht definierten Domänen
- 4.2. Berücksichtigung motivationaler Aspekte des Problemlösens
- 4.3. Knowledge monitoring und Personenwissen
- 4.4. Die Wichtigkeit metakognitiver Planung
- 4.5. Die Förderung von „Selbstregulation“
- 5. Anregung metakognitiver Aktivitäten in der Lernumgebung Lighthouse
- 5.1. Das Lighthouse-Szenario „Unternehmensfusion“
- 5.2. Die Rolle der Metakognition im Fusions-Szenario
- 6. Schlussbemerkung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht, wie computerunterstützte Lernsysteme metakognitive Prozesse bei Lernenden in komplexen, schlecht definierten Situationen fördern können. Sie analysiert das Modell "The Reflection Assistant" von Gama und dessen Eignung für solche Umgebungen. Die Arbeit beleuchtet auch die Bedeutung von Motivation und Selbstregulation im Problemlöseprozess.
- Förderung metakognitiver Prozesse in interaktiven Lernsystemen
- Analyse des "Reflection Assistant"-Modells von Gama
- Problemlösen in schlecht definierten Domänen
- Motivation und Selbstregulation im Problemlöseprozess
- Anwendung der Erkenntnisse im Lernszenario "LightHouse 1.0"
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik des computergestützten Problemlösens in komplexen, realitätsnahen Szenarien ein. Sie betont die Bedeutung metakognitiver Prozesse für erfolgreiches Problemlösen und den Bedarf an Lernsystemen, die diese Prozesse gezielt fördern. Die Arbeit fokussiert auf die Analyse des "Reflection Assistant" Modells und dessen Anwendung im Lernsystem "LightHouse 1.0". Die Arbeit hebt die Diskrepanz zwischen technologischem Fortschritt und der Berücksichtigung kognitionspsychologischer Erkenntnisse im Design von Lernsystemen hervor.
2. Das Forschungsthema „Metakognition“: Dieses Kapitel beleuchtet den Forschungsstand zum Thema Metakognition. Es werden verschiedene Modelle vorgestellt, darunter Flavells Modell des kognitiven Monitorings, und deren Bedeutung für das Verständnis von Problemlösen und Expertiseerwerb diskutiert. Der Fokus liegt auf der Definition von Metakognition, deren Komponenten und ihrer Rolle in selbstreguliertem Lernen. Der Abschnitt bereitet den Boden für die spätere Analyse des "Reflection Assistant", indem er die theoretischen Grundlagen für die Anregung metakognitiver Prozesse darlegt.
3. „The Reflection Assistant” von C. Gama: Dieses Kapitel beschreibt detailliert das von Gama entwickelte Modell "The Reflection Assistant" zur Anregung metakognitiver Prozesse in interaktiven Lernumgebungen. Es analysiert die theoretischen Grundlagen des Modells und dessen Einsatz im Problemlöseprozess. Der Abschnitt setzt sich kritisch mit dem Modell auseinander und beleuchtet seine Stärken und Schwächen im Kontext des computergestützten Lernens.
4. Einsatz des Reflection Assistant in schlecht definierten Domänen: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Anwendung des "Reflection Assistant" in schlecht definierten Domänen. Es untersucht, wie das Modell die Berücksichtigung motivationaler Aspekte des Problemlösens, das Knowledge Monitoring und die metakognitive Planung unterstützt. Der Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie das Modell die Förderung von Selbstregulation im Problemlöseprozess fördert und welche Herausforderungen sich dabei stellen.
5. Anregung metakognitiver Aktivitäten in der Lernumgebung Lighthouse: Dieses Kapitel beschreibt das Lernszenario "LightHouse 1.0" und die Rolle der Metakognition innerhalb dieses komplexen Szenarios. Es wird analysiert, wie das Lernsystem die Anregung metakognitiver Aktivitäten unterstützt und inwieweit der "Reflection Assistant"-Ansatz in diese Umgebung integriert werden kann. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der theoretischen Überlegungen in einer konkreten Anwendung.
Schlüsselwörter
Metakognition, interaktive Lernsysteme, Problemlösen, schlecht definierte Domänen, Reflection Assistant, Selbstregulation, Knowledge Monitoring, computerbasiertes Lernen, Lernumgebung Lighthouse, kognitive Prozesse.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Metakognition in interaktiven Lernsystemen
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit untersucht, wie computerunterstützte Lernsysteme metakognitive Prozesse bei Lernenden in komplexen, schlecht definierten Situationen fördern können. Der Fokus liegt auf der Analyse des "Reflection Assistant"-Modells von Gama und dessen Eignung für solche Umgebungen, sowie der Bedeutung von Motivation und Selbstregulation im Problemlöseprozess. Die Arbeit wird anhand des Lernszenarios "LightHouse 1.0" veranschaulicht.
Welche Modelle der Metakognition werden behandelt?
Die Arbeit behandelt insbesondere das Modell des kognitiven Monitorings von John H. Flavell und das "Reflection Assistant"-Modell von C. Gama. Flavells Modell liefert die theoretische Grundlage für das Verständnis metakognitiver Prozesse, während der "Reflection Assistant" als praktisches Werkzeug zur Förderung dieser Prozesse in interaktiven Lernsystemen dient.
Was ist der "Reflection Assistant" und wie funktioniert er?
Der "Reflection Assistant" ist ein Modell zur Anregung metakognitiver Prozesse in interaktiven Lernumgebungen. Die Arbeit beschreibt detailliert seine theoretischen Grundlagen und seinen Einsatz im Problemlöseprozess. Es wird analysiert, wie er Motivation, Knowledge Monitoring und metakognitive Planung unterstützt und zur Förderung der Selbstregulation beiträgt.
Wie wird der "Reflection Assistant" in schlecht definierten Domänen eingesetzt?
Die Arbeit untersucht die Anwendung des "Reflection Assistant" in komplexen, schlecht definierten Situationen. Dabei wird besonders auf die Berücksichtigung motivationaler Aspekte, das Knowledge Monitoring und die Wichtigkeit metakognitiver Planung eingegangen. Die Herausforderungen bei der Förderung von Selbstregulation in solchen Umgebungen werden ebenfalls diskutiert.
Welche Rolle spielt die Lernumgebung "LightHouse 1.0"?
Das Lernszenario "LightHouse 1.0" dient als konkrete Anwendung der theoretischen Überlegungen. Die Arbeit analysiert, wie dieses Lernsystem die Anregung metakognitiver Aktivitäten unterstützt und inwieweit der "Reflection Assistant"-Ansatz darin integriert werden kann. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der theoretischen Erkenntnisse in einer praktischen Anwendung.
Welche Schlüsselthemen werden in der Arbeit behandelt?
Die zentralen Themen sind Metakognition, interaktive Lernsysteme, Problemlösen in schlecht definierten Domänen, der "Reflection Assistant", Selbstregulation, Knowledge Monitoring, computerbasiertes Lernen und die Lernumgebung "LightHouse 1.0". Die Arbeit beleuchtet den Zusammenhang zwischen diesen Themen und ihren Einfluss auf erfolgreiches Lernen.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung, Das Forschungsthema „Metakognition“, „The Reflection Assistant” von C. Gama, Einsatz des Reflection Assistant in schlecht definierten Domänen, Anregung metakognitiver Aktivitäten in der Lernumgebung Lighthouse, und Schlussbemerkung. Jedes Kapitel behandelt einen spezifischen Aspekt der Thematik.
Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, die Förderung metakognitiver Prozesse in interaktiven Lernsystemen zu untersuchen, das "Reflection Assistant"-Modell von Gama zu analysieren, Problemlösen in schlecht definierten Domänen zu beleuchten und die Bedeutung von Motivation und Selbstregulation im Problemlöseprozess hervorzuheben. Die Anwendung der Erkenntnisse im Lernszenario "LightHouse 1.0" bildet den praktischen Bezug.
- Arbeit zitieren
- Dirk Friedrichs (Autor:in), 2006, Interaktive Lernsysteme: Anregung metakognitiver Prozesse in unklar definierten Domänen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/59786
