Concept maps. Prof. Dr. Günter Daniel Rey. Professur E-Learning und Neue Medien 30. Concept maps

Transkript

1 Concept maps Prof. Dr. Günter Daniel Rey 1

2 Überblick Einführung Metaanalyse zu concept maps Statische vs. animierte concept maps Concept maps und dynamische Farbcodierungen Concept maps und Lernervorwissen 2

3 Beispiel einer concept map zum Thema Bullying (Nesbit & Adesope, 2006) x Quelle: Nesbit und Adesope (2006) 3

4 Einführung (Nesbit & Adesope, 2006) Concept map als Diagramm, das Konzepte in einer Anordnung von Knoten und Kanten darstellt Die beschrifteten Knoten repräsentieren in der graphischen Organisationsdarstellung Konzepte, während die Kanten die Beziehungen zwischen diesen Konzepten kennzeichnen Kanten können beschriftet oder unbeschriftet, gerichtet oder ungerichtet sein Concept maps häufig als Kommunikationshilfe in Vorlesungen, für Lernmaterialien und beim kollaborativen Lernen eingesetzt 4

5 Video zu concept maps 5

6 Metaanalyse zu concept maps (Nesbit & Adesope, 2006) Metaanalyse zu concept maps mit 5818 Probanden aus 55 Studien mit 67 Einzeleffekten In 25 Studien (27 Einzeleffekte) erstellten oder modifizierten die Probanden concept maps, in 30 Studien (40 Einzeleffekte) wurde mit (vorhandenen) concept maps gelernt Probanden in den Kontrollgruppen nahmen an Gruppendiskussionen teil, besuchten Vorlesungen oder lernten mit Skizzen, Listen oder Textpassagen Zentrales Ergebnis: Haupteffekt mit g = 0.60 (p <.05) bestätigt die Lernförderlichkeit von concept maps Einfluss von concept maps auf die Lernleistungen durch zahlreiche Variablen moderiert 6

7 Metaanalyse zu concept maps (Nesbit & Adesope, 2006) Moderatoreffekte für die Erstellung von concept maps Umgebung Fach Bildungsniveau Studiendauer N k Effektgröße Vierte bis achte Klasse * Neunte bis zwölfte Klasse * Tertiärbereich * Vollständig in der Lehrveranstaltung * Nicht vollständig in der Lehrveranstaltung * Naturwissenschaften * Allgemeinwissenschaften, Biologie und Statistik * Jura, Geistes- und Sozialwissenschaften * Weniger als fünf Wochen * Mehr als fünf Wochen * 7

8 Metaanalyse zu concept maps (Nesbit & Adesope, 2006) Moderatoreffekte für das Lernen mit concept maps Bildungsniveau Umgebung Fach Art der concept map N k Effektgröße Vierte bis achte Klasse * Tertiärbereich * Labor * Lehrveranstaltung * Naturwissenschaften Allgemeinwissenschaften, Biologie und Statistik * Jura, Geistes- und Sozialwissenschaften * Statisch * Animiert * Mit Hyperlinks

9 Statische vs. animierte concept maps (Adesope & Nesbit, 2013) Lernmaterial zur Organisations- und Funktionsweise des menschlichen Nervensystems Quelle: Adesope und Nesbit (2013) 9

10 Statische vs. animierte concept maps (Adesope & Nesbit, 2013) N = 140; 56% ; Ø 23.6 Jahre (SD = 7.0) 2 x 2 faktorielles Design UV 1 : Repräsentation (concept map vs. Text) UV 2 : Animation (animiert vs. statisch) Abhängige Variablen Behalten (Aufsatz schreiben) Transfer (Zwei offene Fragen) Wissen (30 MC-Fragen) Beispiel aus den animierten Versuchsbedingungen Quelle: Adesope und Nesbit (2013) 10

11 Statische vs. animierte concept maps (Adesope & Nesbit, 2013) HE für UV 1 : p <.001; η p ² =.20 HE für UV 1 : p <.001; η p ² =.24 HE für UV 1 : p <.01; η p ² =.06 11

12 Concept maps und dynamische Farbcodierungen (Hagemans, van der Meij & de Jong, 2013) Simulationsbasierte Lernumgebung zur Kinematik Quelle: Hagemans, van der Meij und de Jong (2013) 12

13 Concept maps und dynamische Farbcodierungen (Hagemans, van der Meij & de Jong, 2013, Exp. 1) N = 61; 52% ; Ø 15.1 Jahre (SD = 0.5) Einfaktorielles, dreifachgestuftes Design Lernumgebung mit concept map (CM) Lernumgebung mit dynamischen Farbcodierungen in der concept map (CM+) KG ohne concept map (Control) CM CM+ Quellen: Hagemans, van der Meij und de Jong (2013, Exp. 1) 13

14 Concept maps und dynamische Farbcodierungen (Hagemans, van der Meij & de Jong, 2013, Exp. 1) Abhängige Variablen Wissen (Konzeptuelles Wissen, strukturelles Wissen und prozedurales Wissen) Prozessinformationen (Aufgabenbeendigung, Fehler während der Lernphase und Umgang mit Fehlern) Quelle: Hagemans, van der Meij und de Jong (2013, Exp. 1) 14

15 Concept maps und dynamische Farbcodierungen (Hagemans, van der Meij & de Jong, 2013, Exp. 1) Prozessinformationen (Aufgabenbeendigung, Fehler während der Lernphase und Umgang mit Fehlern) Quellen: Hagemans, van der Meij und de Jong (2013, Exp. 1) 15

16 Concept maps und Lernervorwissen (Amadieu, van Gog, Paas, Tricot & Mariné, 2009) N = 24; 63% ; Ø 32.3 Jahre (SD = 8.1) Lernmaterial: HIV-Ansteckung 2 x 2 faktorielles Design UV 1 : Concept map Struktur (hierarchisch (a) vs. Netzwerk (b)) UV 2 : Lernervorwissen (niedrig vs. hoch) Abhängige Variablen Lernleistungen Kognitive Belastung Desorientierung Lern- und Testzeiten Quelle: Amadieu (2009) 16

17 Concept maps und Lernervorwissen (Amadieu, van Gog, Paas, Tricot & Mariné, 2009) 17

18 Zusammenfassung Concept map als Diagramm, das Konzepte in einer Anordnung von Knoten und Kanten darstellt Ergebnisse der Metaanalyse stützen die Lernförderlichkeit von concept maps Einfluss von concept maps auf die Lernleistungen nach der Metaanalyse durch zahlreiche Variablen moderiert Animierte concept maps nicht zwingend lernförderlicher als statische concept maps Enthaltene dynamische Farbcodierungen in concept maps teilweise lernförderlich Lernervorwissen moderiert den Einfluss der Struktur der concept map auf die Lernleistung 18

19 Prüfungsliteratur Nesbit, J. C., & Adesope, O. O. (2006). Learning with concept and knowledge maps: A meta-analysis. Review of Educational Research, 76, Adesope, O. O., & Nesbit, J. C. (2013). Animated and static concept maps enhance learning from spoken narration. Learning and Instruction, 27, Hagemans, M. G., van der Meij, H., & de Jong, T. (2013). The effects of a concept map-based support tool on simulation-based inquiry learning. Journal of Educational Psychology, 105, Amadieu, F., van Gog, T., Paas, F., Tricot, A., & Mariné, C. (2009). Effects of prior knowledge and concept-map structure on disorientation, cognitive load, and learning. Learning and Instruction, 19,

20 Weiterführende Literatur I Derbentseva, N., Safayeni, F., & Canas, A. J. (2007). Concept maps: Experiments on dynamic thinking. Journal of Research in Science Teaching, 44, Engelmann, T., & Hesse, F. W. (2011). Fostering sharing of unshared knowledge by having access to the collaborators meta-knowledge structures. Computers in Human Behavior, 27, Gijlers, H., & de Jong, T. (2012). Using concept maps to facilitate collaborative simulation-based inquiry learning. Journal of the Learning Sciences, 22, Hilbert, T. S., & Renkl, A. (2009). Learning how to use a computer-based concept-mapping tool: Self-explaining examples helps. Computers in Human Behavior, 25, Gurlitt, J., & Renkl, A. (2010). Prior knowledge activation: how different concept mapping tasks lead to substantial differences in cognitive processes, learning outcomes, and perceived selfefficacy. Instructional Science, 38,

21 Weiterführende Literatur II Ifenthaler, D. (2010). Relational, structural, and semantic analysis of graphical representations and concept maps. Educational Technology Research & Development, 58, Price, C. B. (2008). Unreal PowerPoint(TM): Immersing PowerPoint presentations in a virtual computer game engine world. Computers in Human Behavior, 24, Spector, J. M. (2008). Cognition and learning in the digital age: Promising research and practice. Computers in Human Behavior, 24, Stoyanov, S., & Kirschner, P. (2004). Expert concept mapping method for defining the characteristics of adaptive E-Learning: ALFANET project case. Educational Technology Research and Development, 52, Tzeng, J.-Y. (2009). The impact of general and specific performance and self-efficacy on learning with computer-based concept mapping. Computers in Human Behavior, 25, Van Gog, T., Kester, L., Nievelstein, F., Giesbers, B., & Paas, F. (2009). Uncovering cognitive processes: Different techniques that can contribute to cognitive load research and instruction. Computers in Human Behavior, 25,