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Projekt

Effektivität dynamischer und statischer Visualisierungen beim Lernen von Bewegungsmustern: Der Einfluss des Präsentationsformates und des Realismusgrades

Arbeitsgruppe Multimodale Interaktion

Laufzeit

Oktober 2007 - April 2012

Förderung

Wettbewerbsfonds der Leibniz-Gemeinschaft im Rahmen des Pakts für Forschung und Innovation (2007-2009), Haushaltsmittel IWM

Projektbeschreibung

Das Forschungsvorhaben basierte auf der Grundidee, dass ein erfolgreicher Wissenserwerb verschiedener - durch ihre Dynamik ausgezeichneten - Bewegungsabläufe mit Hilfe von Visualisierungen unterstützt werden kann. Eine zentrale Frage beim Einsatz von Visualisierungen zur Wissensvermittlung ist, wie diese externalen Repräsentationen gestaltet und präsentiert werden müssen, um das Lernen effektiv zu unterstützen.
Mit der Domäne „Klassifikation unterschiedlicher Fischbewegungen“ (Teilbereich der Biodiversität) wurde ein besonders geeigneter Inhaltsbereich für die Untersuchung des instruktionalen Potenzials dynamischer - im Vergleich zu statischen - Visualisierungen zum Verständnis naturwissenschaftlicher Zusammenhänge herausgegriffen.

Die Untersuchungen des Projekts befassten sich mit den Vor- und Nachteilen dynamischer gegenüber statischen Visualisierungen. Dabei wurde insbesondere das Präsentationsformat der Visualisierungen im Hinblick auf ihre zeitliche und räumliche Anordnung (Sequenzialität, Layout) untersucht und mit Hilfe von Bewegungsindikatoren versucht, bestimmte Visualisierungsformate zu optimieren. In einer weiteren Studie wurde der Frage nachgegangen, wie viele realistische Details in der Visualisierung dargestellt sein sollen (Realismusgrad), um den Wissenserwerb zu fördern. Darüber hinaus wurden die Prozesse bei der Verarbeitung von Visualisierungen (Eyetracking), die Rolle des visuell-räumlichen Vorstellungsvermögens (als individuelles Lernermerkmal) sowie die kognitive Belastung während des Lernens untersucht.

Als Fazit lässt sich festhalten, dass es zu gleichwertigen Prozessen beim Lernen mit Visualisierungen kommen kann. Dies wird daraus gefolgert, dass unterschiedliche Visualisierungen zu ähnlich guten Lernergebnissen und damit wahrscheinlich zu einer ähnlichen Auslastung der kognitiven Ressourcen der Lerner führten. Die Prozesse, die sich eignen, um den Erwerb dynamischer mentaler Modelle zu unterstützen, sind zum einen das direkte Ablesen dynamischer Informationen aus dynamischen Visualisierungen, die weniger komplex sind und in denen Transienz keine große Rolle spielt. Zum anderen ist hier die mentale Animation zu nennen, die entweder auf Basis von Vergleichen multipler Bilder, wenn diese räumlich im Einklang mit den Eigenschaften der Domäne angeordnet sind, oder durch das Nachvollziehen der Bewegung anhand bewegungsanzeigender Pfeile stattfindet. Diese beiden Prozesse sind kognitiv herausfordernd und funktionieren nur unter optimalen Bedingungen, das heißt sie funktionieren nicht, wenn (a) die Zustände transient sind und (b) wenn Affordanzen für mehrere miteinander konkurrierende Strategien geboten werden.

Das Dissertationsprojekt war eingebettet in das Projekt "Ressourcenadaptiver Einsatz dynamischer Visualisierungen zur Unterstützung des Verständnisses für naturwissenschaftliche Zusammenhänge".

Publikationen

  • Imhof, B., Scheiter, K., Edelmann, J., & Gerjets, P. (2013). Learning about locomotion patterns: Effective use of multiple pictures and motion-indicating arrows. Computers & Education, 65, 45-55.
  • Imhof, B., Scheiter, K., Edelmann, J., & Gerjets, P. (2012). How temporal and spatial aspects of presenting visualizations affect learning about locomotion patterns. Learning and Instruction, 22, 193-205.
  • Imhof, B., Scheiter, K., & Gerjets, P. (2011). Learning about locomotion patterns from visualizations: Effects of presentation format and realism. Computers & Education, 57, 1961-1970.
  • Gerjets, P., Imhof, B., Kühl, T., Pfeiffer, V., Scheiter, K., & Gemballa, S. (2010). Using static and dynamic visualizations to support the comprehension of complex dynamic phenomena in the natural sciences. In L. Verschaffel, E. de Corte, T. de Jong, & J. Elen (Eds.), Use of external representations in reasoning and problem solving: Analysis and improvement (pp. 153-168). London: Routledge.