Gestaltungsempfehlungen

Transkript

1 Gestaltungsempfehlungen Prof. Dr. Günter Daniel Rey 1

2 Überblick Auswahl der Empfehlungen Gestaltungseffekte Empirische Überprüfung Variablenarten Versuchspläne Beispiel eines Experimentes Statistische und praktische Signifikanz 2

3 Gestaltungsempfehlungen (Mayer, 2008; Rey, 2009) Auswahl der Empfehlungen Theoretische Fundierung Empirische Bewährung Praktische Relevanz Empfehlungen für Texte Bilder Animationen Computersimulationen Problemlöseaufgaben 3

4 Gestaltungseffekte Personalisierungseffekt Signalisierungseffekt Redundanzeffekt Seductive detail Effekt Split-Attention Effekt Modalitätseffekt Elementinteraktivitätseffekt Zeitlicher Kontiguitätseffekt Segmentierungseffekt Leserichtungseffekt Effekt ausgearbeiteter Lösungsbeispiele Effekt der abschwächenden Unterstützung Effekt der Zielfreiheit Variabilitätseffekt Expertise-Umkehr-Effekt Vorübungseffekt Imaginationseffekt 4

5 Empirische Überprüfung Empirische Überprüfung von Gestaltungsempfehlungen und deren Erklärungsansätzen Experimentelle vs. nicht-experimentelle Studien Experimentelles Design Unabhängige Variable (UV) Abhängige Variable (AV) Variablenarten Unabhängige Variablen Abhängige Variablen Drittvariablen 5

6 Unabhängige Variablen bzw. (Bedingungs-)Faktoren (z. B. Rey, 2012) Prädiktion: Mit Hilfe der unabhängigen Variablen sollen die abhängigen Variablen vorhergesagt werden Manipulation: Unabhängige Variablen werden durch den Versuchsleiter gezielt verändert Randomisierung: Probanden werden den einzelnen Versuchsbedingungen zufällig zugewiesen Beispiele Medikamentenexperiment mit Placebo-Bedingung (Kontrollgruppe, KG) und Medikamenten-Bedingung (Experimentalgruppe, EG) Lernexperiment mit einem ungegliederten Lerntext (KG) und einem gegliederten Lerntext (EG) 6

7 Abhängige Variablen (z. B. Rey, 2009; 2012) Variablen, deren Werte mit Hilfe der unabhängigen Variablen vorhergesagt werden sollen Univariat vs. multivariat Lernleistungen Behalten Transfer Weitere Variablen Kognitive Belastung Benutzerfreundlichkeit Lernzeit Motivation 7

8 Drittvariablen (Rey, 2012) Oberbegriff für alle Variablen, die weder unabhängige noch abhängige Variablen sind Lernleistung Moderatorvariable Personen mit hoher Expertise Personen mit niedriger Expertise Mediatorvariable Unterstützung Wahrgenommene Schwierigkeit Unterstützung Lernleistung Quelle: Rey (2012) 8

9 Versuchsplan (Reiß & Sarris, 2012) Ein standardisiertes Untersuchungsschema, dessen Logik im Rahmen des allgemeinen Forschungsprozesses eine Verbindung zwischen der Hypothese, dem Versuchsaufbau, der Versuchsdurchführung sowie der statistischen Auswertung herstellt. Dabei steht das Untersuchungsanliegen zumeist im Zusammenhang [ ] mit Fragen nach den Ursache- Wirkungs-Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. (Reiß & Sarris, 2012, S. 77) 9

10 Beispiele für Versuchspläne (vgl. z. B. Rey, 2012) Einfaktorieller, zweifachgestufter univariater Zufallsversuchsplan (ohne Messwiederholung) 2 x 2 faktorieller, univariater Zufallsversuchsplan (ohne Messwiederholung) 2 x 2 x 2 faktorieller, multivariater Zufallsversuchsplan mit vollständiger Messwiederholung 4 x 3 faktorieller, univariater Zufallsversuchsplan mit Messwiederholung auf dem zweiten Faktor 10

11 Beispiel eines Experimentes zum Split-Attention Effekt (Florax & Ploetzner, 2010) Beispiel: Untersuchung des Split-Attention Effektes und seiner Ursachen bei der Darstellung der Prozesse an einer Synapse Quelle: Florax & Ploetzner (2010) 11

12 Exkurs: Split-Attention Effekt (z. B. Sweller & Chandler, 1994) Problem: Trennung von aufeinander bezogenen Informationsquellen (z. B. Text und Bild) erfordert mentale Vereinigung und beeinträchtigt so die Lernleistungen Lösung: Mehrere Informationsquellen integrieren, z. B. durch Beschriftungen in unmittelbarer Nähe zu relevanten Bildelementen Quelle: Angelehnt an Renkl (2004) 12

13 Beispiel eines Experimentes zum Split-Attention Effekt (Florax & Ploetzner, 2010) 2 x 2 faktorielles Design + KG UV 1 : Textsegmentierung (ohne vs. mit) UV 2 : Bildbeschriftung (ohne vs. mit) Textsegmentierung Ohne Mit Quelle: Florax und Ploetzner (2010) O h n e M i t B i l d b e s c h r i f t u n g 13

14 Beispiel eines Experimentes zum Split-Attention Effekt (Florax & Ploetzner, 2010) Zufallsversuchsplan: Die 165 Versuchspersonen (N = 165) im Alter zwischen 19 und 31 Jahren (Mittelwert M = 21.9; Standardabweichung bzw. standard deviation SD = 2.3) wurden den fünf Versuchsbedingungen randomisiert zugewiesen Pro Versuchsbedingung 33 Studierende Abhängige Variablen Behalten: 16 Multiple-Choice-Fragen Verständnis: 7 Multiple-Choice-Fragen Drittvariablen Arbeitsgedächtniskapazität Räumliches Vorstellungsvermögen 14

15 Beispiel eines Experimentes zum Split-Attention Effekt (Florax & Ploetzner, 2010) Deskriptivstatistische Ergebnisse: Mittelwerte und nach oben abgetragene Standardabweichungen für Behalten und Verständnis Inferenzstatistische Ergebnisse: Haupteffekte (HE) und Wechselwirkungen (WW) der beiden UVs + partielles Eta² als (deskriptivstatistische) Effektgröße HE für UV 1 : p <.01; η p ² =.05 HE für UV 2 und WW: p >.05 HE für UV 1 : p >.05 HE für UV 2 und WW: p >.05 15

16 Statistische Signifikanz (z. B. Bortz & Schuster, 2010) Wahrscheinlichkeit, dass das gefundene Ergebnis oder extremere Ergebnisse bei Gültigkeit der Nullhypothese eintreten Nullhypothese vs. Alternativhypothese Beispiel: Wahrscheinlichkeit, dass die Auswirkungen eines Medikaments durch einen Placeboeffekt zustande gekommen sind, ist sehr gering Konventionen für die Entscheidungsfindung auf Basis der berechneten Wahrscheinlichkeit (p-wert) Nicht signifikant Signifikant Sehr signifikant Hoch signifikant p-wert > 5% 5% 1% 0.1% 16

17 Praktische Bedeutsamkeit (z. B. Cohen, 1988) Bezieht sich auf die Angabe einer Effektgröße (oft auch Effektstärke genannt) Beispiel: Medikament reduziert selbst starke Kopfschmerzen vollständig Konventionen für Effektgrößen (Cohen, 1988) Effektgröße Kleiner Effekt Mittlerer Effekt Großer Effekt d η p ² r

18 Zusammenfassung Diverse theoretisch fundierte, empirisch bewährte und praktisch relevante Empfehlungen zur Gestaltung von Texten, Bildern, Animationen, Computersimulationen und Problemlöseaufgaben Empirische Überprüfung mittels experimenteller und nichtexperimenteller Studien Unabhängige und abhängige Variablen sowie Drittvariablen als Variablenarten Verwendung von experimentellen Versuchsplänen zur Aufdeckung von Kausalzusammenhängen Statistische und praktische Signifikanz als notwendige Bestandteile der Ergebnisdarstellung 18

19 Prüfungsliteratur Rey, G. D. (2009). E-Learning. Theorien, Gestaltungsempfehlungen und Forschung. Bern: Huber. Gestaltung (S ) Rey, G. D. (2012). Methoden der Entwicklungspsychologie. Datenerhebung und Datenauswertung. Norderstedt bei Hamburg: BoD. Variablenarten (S ) Hypothesenüberprüfung (S ) Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer. Hypothesentesten (S ) Florax, M., & Ploetzner, R. (2010). What contributes to the splitattention effect? The role of text segmentation, picture labelling, and spatial proximity. Learning and Instruction, 20,

20 Weiterführende Literatur Rey, G. D. (2009). E-Learning. Theorien, Gestaltungsempfehlungen und Forschung. Bern: Huber. Versuchsplan und Variablen (S ) Reiß, S., & Sarris, V. (2012). Experimentelle Psychologie: Von der Theorie zur Praxis. München: Pearson Studium. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2. ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum. Richardson, J. T. E. (2011). Eta squared and partial eta squared as measures of effect size in educational research. Educational Research Review, 6,