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 Themen
Die Arbeit untersucht, inwiefern computerunterstützte Lernumgebungen metakognitive Prozesse beim Lernenden evozieren können. Zentral ist dabei die Analyse des Modells „The Reflection Assistant“ von Claudia Gama und dessen Eignung für das Problemlösen in unklar definierten Domänen sowie die praktische Anwendung in der Lernumgebung „LightHouse“.
- Grundlagen der Metakognitionsforschung (Modelle von Flavell und Tobias & Everson)
- Funktionsweise und Architektur des „Reflection Assistant“
- Herausforderungen metakognitiver Instruktionen in schlecht definierten Problemlöseumgebungen
- Die Rolle von Motivation und Selbstregulation im Lernprozess
- Transfermöglichkeiten auf das Szenario „Unternehmensfusion“ in der Lernplattform LightHouse
Auszug aus dem Buch
3. “The Reflection Assistant” von C. Gama
Der Reflection Assistant ist ein computergestütztes System zur Instruktion von Metakognition in interaktiven Lernumgebungen. Das System ist nicht für einen isolierten Einsatz konzipiert, sondern wird in bereits bestehende Umgebungen wie beispielsweise Web-based Trainings (WBT) oder allgemein Computer-based Trainings (CBT) integriert. Es agiert darin als eine Art Assistent während des Lernprozesses und schlägt dem Lerner reflexive Aktivitäten vor der Lösung eines Problems und im Anschluss daran vor. Diese Instruktionen werden dem Lerner zum Beispiel in Form von grafischen Darstellungen dargeboten, die beispielsweise eine Beurteilung der Leistung bei vorherigen Aufgaben zeigt. Diese Darstellungen werden mit metakognitiven Hinweisen für den Lerner kombiniert.
Das Modell geht davon aus, dass die bloße Konzentration auf metakognitive Fähigkeiten deren Entwicklung auslösen kann. Demnach soll das Tool den Lernern die Wichtigkeit von Metakognition für den Lernerfolg bewusst machen (vgl. Gama 2004: 670). Gama verweist auf Untersuchungen, die belegen, dass Lerner mit metakognitiven Fähigkeiten strategischer vorgehen und bessere Lernergebnisse erzielen als Probanden ohne metakognitives Bewusstsein. Die höhere Leistung wird damit erklärt, dass ein metakognitives Bewusstsein den Lerner dazu befähigt, seinen Lernvorgang zu planen, einzuteilen und seinen Lernerfolg zu kontrollieren (vgl. Gama 2000: 668-669).
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Die Einleitung stellt die Relevanz von Computerszenarien für das Training komplexer Problemlösefähigkeiten dar und definiert das Ziel der Arbeit, das Modell „The Reflection Assistant“ auf seine Eignung zur Anregung metakognitiver Prozesse zu prüfen.
2. DAS FORSCHUNGSTHEMA „METAKOGNITION“: Dieses Kapitel erläutert grundlegende theoretische Konzepte der Metakognition, insbesondere das Modell von John H. Flavell, und diskutiert das Problem der Operationalisierung metakognitiver Prozesse in der Forschung.
3. “THE REFLECTION ASSISTANT” VON C. GAMA: Hier wird das System „Reflection Assistant“ vorgestellt, das als computergestützter Assistent während Lernprozessen reflexive Aktivitäten anregt, basierend auf dem Modell von Tobias & Everson.
4. EINSATZ DES REFLECTION ASSISTANT IN SCHLECHT DEFINIERTEN DOMÄNEN: Das Kapitel kritisiert die Anwendbarkeit des Modells in unklar definierten Domänen und beleuchtet Aspekte wie Motivation, Personenwissen und die Bedeutung der metakognitiven Planung.
5. ANREGUNG METAKOGNITIVER AKTIVITÄTEN IN DER LERNUMGEBUNG LIGHTHOUSE: Es werden Vorüberlegungen angestellt, wie der „Reflection Assistant“ in ein spezifisches Lernszenario („Unternehmensfusion“) innerhalb der Plattform „LightHouse“ integriert werden könnte.
6. SCHLUSSBEMERKUNG: Die Schlussbemerkung resümiert, dass das Modell des Reflection Assistant trotz seines Ursprungs in mathematischen Umgebungen Potenzial für komplexere Szenarien bietet, und schlägt weiterführende Untersuchungen zur praktischen Wirksamkeit vor.
Schlüsselwörter
Metakognition, Reflection Assistant, Problemlösen, interaktive Lernumgebungen, Knowledge Monitoring, Wissenskontrolle, Selbstregulation, E-Learning, kognitive Strategien, LightHouse, schlecht definierte Domänen, Instruktionsdesign, Problemlöseprozess, computerbasiertes Training, Selbstreflexion
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Seminararbeit grundlegend?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie interaktive computerbasierte Lernsysteme dazu genutzt werden können, metakognitive Fähigkeiten bei Lernenden anzuregen, um komplexe Problemlösekompetenzen zu fördern.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Arbeit deckt die theoretischen Grundlagen der Metakognition, das spezifische Software-Modell „Reflection Assistant“ sowie die Herausforderungen des Problemlösens in komplexen, schlecht definierten Domänen ab.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel besteht darin, das Modell des „Reflection Assistant“ kritisch zu würdigen und zu untersuchen, inwieweit es sich für den Einsatz in realitätsnahen Szenarien, wie dem Training von Kommunikationsmanagern in einer Unternehmensfusion, eignet.
Welche wissenschaftliche Methode wird zur Analyse verwendet?
Der Autor führt eine theoretische Literaturanalyse durch, in der er psychologische Modelle der Metakognition (u.a. Flavell, Tobias & Everson) auf das technische Designkonzept von Claudia Gama bezieht und dessen Übertragbarkeit auf komplexe Lernszenarien bewertet.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine detaillierte technische und pädagogische Beschreibung des Reflection Assistant sowie eine kritische Auseinandersetzung mit der Anwendbarkeit dieses Tools in schlecht definierten Domänen unter Berücksichtigung motivationaler Faktoren.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Metakognition, Knowledge Monitoring, Selbstregulation und interaktive Lernumgebungen wie LightHouse.
Wie unterscheidet sich das Lösen schlecht definierter Probleme von mathematischen Aufgaben?
Im Gegensatz zu klar definierten mathematischen Problemen fehlt in schlecht definierten Domänen ein eindeutiger Zielzustand; der Problemlöser muss hier mit unüberschaubaren Situationen, Zeitdruck und emotionalen Belastungen umgehen, was den Einsatz von Metakognition noch wichtiger macht.
Welche Schwachstelle des Reflection Assistant identifiziert der Autor in Bezug auf Emotionen?
Der Autor weist darauf hin, dass Gamas Modell den emotionalen Aspekt der Selbstreflexion vernachlässigt – Reflexion über eigene Fehler kann mühsam sein und das Selbstwertgefühl des Lernenden negativ beeinflussen, was den Lernprozess stören kann.
Warum spielt das „Knowledge Monitoring“ bei „Einsichtsproblemen“ eine besondere Rolle?
Der Autor stellt fest, dass bei „Einsichtsproblemen“ das „Knowledge Monitoring“ nur einen begrenzten Einfluss hat, da solche Aufgaben oft durch plötzliche, intuitive Erkenntnisse gelöst werden und nicht allein durch systematisches Abrufen von Vorwissen.
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- Dirk Friedrichs (Author), 2006, Interaktive Lernsysteme: Anregung metakognitiver Prozesse in unklar definierten Domänen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/59786
