Einleitung

Gamification in der Bildung beinhaltet die Verwendung von Spielelementen und -merkmalen wie Punkten, Ranglisten, Fantasiefiguren oder geheimnisvollen Themen zur Förderung des Lernens und der Beteiligung der Lernenden im Unterricht (Landers, 2014). Ähnlich wie beim spielbasierten Lernen, bei dem mehrere Spielfunktionen vollständig in ein eigenständiges Lernspiel integriert werden (siehe Kurzreview 3 zu DGBL von Wouters et al., 2013), werden bei Gamification ein oder mehrere Spielelemente flexibler in Nicht-Spielkontexte wie Lernaufgaben oder Schülerprojekte eingebunden.

Dieser Aspekt erleichtert die Gestaltung und Entwicklung im Vergleich zu einem kompletten Spiel. Darüber hinaus deuten frühere Untersuchungen darauf hin, dass Gamification im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen zu einem verbesserten Lernerfolg führt (siehe z. B. Kurzreview 30 zu Gamification von Bai et al., 2020). Es ist jedoch noch unklar, wie sich Gamification auf verschiedene Arten von Lernergebnissen auswirkt und welche Kombinationen von Gamification-Elementen das Lernpotenzial maximieren. Ebenso ist unklar, ob Gamification in verschiedenen Fachbereichen, Lernphasen oder bei unterschiedlicher Anwendungsdauer ähnliche Vorteile bietet.

Worum geht es in dieser Studie?

Die Metaanalyse von Dai und Kollegen (2025) untersucht die Auswirkungen von Gamification im Vergleich zu traditionellem Lernen auf die kognitiven (z.B. Wissen, Wissenstransfer), kompetenzbezogenen (z.B. technische Fähigkeiten) und affektiven Ergebnisse (z.B. Einstellungen, Überzeugungen) von Lernenden. Dabei wird genauer betrachtet, welche die effektivsten Kombinationen von Spielelementen für das Lernen sind und ob sich die Auswirkungen von Gamifizierung je nach Fachbereich, Lernphase oder Implementierungsdauer unterscheiden.

Dafür analysieren die AutorInnen 37 (quasi-)experimentellen Studien, die zwischen 2013 und 2023 veröffentlicht wurden und insgesamt 182 Effektgrößen berichteten. Die eingeschlossenen Studien mussten die Ergebnisse der Lernenden zwischen einer Kontrollgruppe ohne und einer Interventionsgruppe mit Gamification-Elementen vergleichen, wobei ein oder mehrere Spielelemente in die Intervention integriert wurden.

Die Spielelemente in jeder der Studien wurden gemäß dem Modell von Garris und Kollegen (2002) in Gamification-Kategorien unterteilt:

Die Studien wurden dann in vier Gruppen eingeteilt, je nach Kombination der eingesetzten Gamification-Elemente:

• Nur Regeln/Ziele (4 Studien)
• Regeln/Ziele + Herausforderung (18 Studien)
• Regeln/Ziele + Herausforderung + Fantasie (10 Studien)
• Regeln/Ziele + Herausforderung + Geheimnis (5 Studien)

Für jede Studie wurden außerdem die Bildungsstufe (K-12 oder höhere Bildung), das Fachgebiet (Mathematik, Ingenieurwesen, Kunst und Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften oder andere) und die Dauer des Einsatzes von Gamification (von „innerhalb eines Tages“ bis „innerhalb eines Jahres“) notiert.

Was findet diese Studie heraus

Die Ergebnisse zeigten, dass Gamification insgesamt einen signifikanten positiven Effekt auf die Lernergebnisse hatte (d= 0.57) im Gegensatz zu ähnlichen Lernaufgaben ohne Gamification. Die Effekte auf kognitive Ergebnisse (d = 0.61) waren etwas größer als auf kompetenzbasierte Ergebnisse (d = 0.55) und affektive Ergebnisse (d = 0.44).

Besonders deutlich wurden die Unterschiede bei den eingesetzten Spielelementen: Interventionen, die ausschließlich auf „Regeln/Ziele“ setzten, zeigten keine Wirkung. Wurden zusätzlich „Herausforderungs“-Elemente integriert, stieg der Effekt signifikant an (d = 0.49). Die besten Ergebnisse erzielten Kombinationen aus drei verschiedenen Kategorien: „Regeln/Zielen“, „Herausforderung“ und „Fantasie“ (d = 0.50) bzw. „Geheimnis“ (d = 0.52). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Kombination von Gamification-Elementen aus verschiedenen/mehreren Kategorien die Lernergebnisse deutlich verbessert hat, im Vergleich zum alleinigen Einsatz von Elementen der Kategorie „Regeln/Ziele“.

Mit Hilfe einer Moderationsanalyse stellten die AutorInnen fest, dass sich die Gamification-Effekte je nach Fachgebiet und Dauer des Gamification-Einsatzes unterschieden, jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen den Bildungsstufen aufwiesen. In Bezug auf das Fachgebiet hatte Gamification zwar in allen Fächern einen positiven Effekt, jedoch waren die Effekte in den MINT-Fächern (Mathematik: d = 0.58, Ingenieurwissenschaften: d = 0.50) signifikant höher. Die Dauer des Einsatzes zeigte signifikante positive Effekte für alle Zeitspannen mit Ausnahme von „innerhalb einer Woche“. Die größten Effekte wurden für „innerhalb eines Tages“ (d = 0.63) und „innerhalb eines Jahres“ (d = 0.61) und geringere Effekte für „innerhalb eines halben Jahres“ (d = 0.39) gefunden. 

Weitere Details und Einzelbefunde sind der Gesamtübersicht zu entnehmen.

Studienbeispiel

Die Studie von Hsiao und Kollegen (2023) untersuchte den Einsatz von Gamification-Elementen zur Förderung der Lernergebnisse in einem Programmierkurs für die 10. Klasse in Taiwan. Dabei entwickelten 132 SchülerInnen in einem 12-wöchigen MINT-Projekt mit Hilfe praktischer Aktivitäten (z.B. Programmierung, physikalische Sensoren) ein „Smart House”. Ziel der Studie war es, die Auswirkungen verschiedener Lernstrategien für das Projekt zu vergleichen, indem die SchülerInnen in drei Gruppen eingeteilt wurden:

Die Kontrollgruppe arbeitete mit Hilfe einer 6-stufigen Problemlöseaktivität nach der traditionellen Lernmethode der Softwareentwicklung an dem Projekt. Dazu gehörten Phasen wie Problemdefinition, Entwicklung und Testen des Endprodukts. 

Die erste Experimentalgruppe führte das Projekt mit der 6E-Methode (ein ingenieurwissenschaftlichen Lernansatz mit sechs Phasen) durch. Zu der Projektkonzeption und -entwicklung dieser Strategie gehörten beispielsweise Erkundung, Konstruktion und Bewertung, jedoch ohne Gamification. 

Die zweite Experimentalgruppe arbeitete ebenfalls mit der 6E-Methode, jedoch wurden jeder Phase Gamification-Elemente hinzugefügt: Zu Beginn übernahmen die SchülerInnen fiktive Rollen als Bauunternehmerteams („Fantasie“). In den nächsten Phasen konnten die Teams gegeneinander antreten, indem sie Punkte für Quizze, Herausforderungen und soziales Verhalten (bspw. das Helfen anderer) sammelten („Regeln/Ziele“, „Herausforderung“). Und zuletzt konnten die Teams eine Rangliste der Teamleistungen einsehen („Herausforderung“).

Hsiao und Kollegen (2023) verglichen die drei Gruppen hinsichtlich kognitiver, kompetenzbezogener und affektiver Lernergebnisse. Sie stellten fest, dass die zweite experimentelle Gruppe, die das Projekt mit der 6E-Methode in Kombination mit Gamification durchführte, bei allen Ergebnissen die beste Leistung erzielte: Sie zeigte höhere kognitive Lerngewinne und bessere praktische Leistungen im Projekt gegenüber der Kontrollgruppe und im Vergleich zur ersten Experimentalgruppe. Diese Studie zeigt, dass eine gezielte Kombination aus Gamification zusammen mit der 6E-Lernmethode den SchülerInnen helfen kann, über die traditionellen Problemlösungsaktivitäten hinauszugehen und den MINT-Unterricht unterstützen kann. 

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Für Gamification wurde ein signifikanter Gesamteffekt von Cohen‘s d = 0.57 gefunden. Ein Effekt dieser Stärke bedeutet, dass circa 70% der Lernenden, die mit Gamification-Elementen lernten, eine höhere Lernleistung erbrachten als der Durchschnitt der Lernenden, die ohne solche Elemente lernten. Dieser Effekt repliziert frühere Ergebnisse (g = 0.50) aus der Gamification-Metaanalyse von Bai und Kollegen (2020) (siehe KR 30), was auf einen recht stabilen Effekt für Gamification hindeutet. Dai und Kollegen unterscheiden darüber hinaus zwischen kognitiven, kompetenzbasierten und affektiven Ergebnissen, wobei die kognitiven Effekte am größten waren (d = 0.61).

Von den verschiedenen Kombinationsmöglichkeiten der Gamification-Elemente zeigte das Zusammenspiel von drei Kategorien die größten Effekte („Regeln/Ziele“ + „Herausforderung“ + „Geheimnis“ oder „Fantasie“). Allerdings zeigte bereits die Kombination aus zwei Kategorien, nämlich „Regeln/Ziele“ + „Herausforderung“, ähnliche Effekte, während die alleinige Umsetzung von „Regeln/Zielen“ keinen Vorteil erkennen ließ. Dies legt nahe, dass Lehrkräfte mindestens die beiden Kategorien „Regeln/Ziele“ + „Herausforderung“ umsetzen sollten, um die Vorteile der Gamification nutzen zu können.

Erfahren Sie mehr über die Einschätzung von Effektstärken in unserem Handout.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

In der Metaanalyse wurden drei abhängige Variablen berichtet: kognitive, kompetenzbasierte und affektive Lernergebnisse. In der Moderatoranalyse wurden zusätzlich Gamification-Effekte für verschiedene Fächer, Bildungsstufen und Interventionsdauer untersucht: 

Dabei zeigte sich, dass die Effekte je nach Fach variierten und in den MINT-Fächern (Mathematik und Ingenieurwesen) größer waren. In Bezug auf die Bildungsstufe unterschied die Metaanalyse zwischen den Auswirkungen auf SchülerInnen der Klassenstufen K-12 und Studierende im Hochschulbereich und stellte für beide Gruppen ähnliche Auswirkungen fest. Die AutorInnen unterschieden jedoch nicht weiter zwischen Grundschul- und SekundarschülerInnen, sodass keine Schlussfolgerungen zu diesen Gruppen gezogen werden können.

Die Interventionsdauer wurde in fünf Bereiche unterteilt: innerhalb eines Tages, innerhalb einer Woche, innerhalb eines Monats, innerhalb eines halben Jahres und innerhalb eines Jahres. Die Moderatoranalyse zeigt, dass die Auswirkungen der Gamification am größten sind, wenn sie einen Tag lang (d = 0.63) oder ein Jahr lang (d = 0.61) umgesetzt wird. Dai und Kollegen vermuten, dass die kurzfristigen Effekte auf den Neuigkeitseffekt zurückzuführen sein könnten, während längere Einsatzdauern möglicherweise tieferes Lernen fördern.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

In Bezug auf die Verallgemeinerbarkeit zeigt die Metaanalyse positive Effekte von Gamification für mehrere Lernergebnisse, über verschiedene Fachbereiche hinweg und während der gesamten Schul- und Universitätslaufbahn.

Die Auswirkungen von Gamification im Gegensatz zu keinen Elementen waren bei allen drei Lernergebnissen positiv. Darüber hinaus ergab die Metaanalyse ähnliche Auswirkungen für die K-12- und die Hochschulbildung, was darauf hindeutet, dass Gamification in allen Lernphasen positive Ergebnisse fördern kann. Obwohl Gamification in den MINT-Fächern größere Auswirkungen zeigte, stellten die Autoren positive Auswirkungen für alle Fächer fest, was für ihre Verallgemeinerbarkeit spricht. In Bezug auf die Kombinationen von Gamification-Kategorien ergab die Metaanalyse signifikante positive Effekte für alle Kombinationen von zwei oder mehr Kategorien. Dies deutet auf die Verallgemeinerbarkeit der Wirksamkeit hin, wenn Gamification über die Umsetzung von „Regeln/Zielen“ hinausgeht. 

Diese Metaanalyse untersuchte jedoch nicht die Auswirkungen unterschiedlicher Arten der Messung von Lernergebnissen oder kultureller Einflüsse. Bai und Kollegen (KR 30) fanden keine Auswirkungen methodischer Faktoren, stellten jedoch fest, dass Gamification in Studien aus Asien deutlich größere Effekte hatte.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Diese Metaanalyse ist wissenschaftlich bedeutsam, da sie ähnliche Ergebnisse aus früheren Studien repliziert und darüber hinaus einen theoretisch fundierten Ansatz zur Analyse von Kombinationen von Gamification-Kategorien verfolgt. Sie bestätigt nicht nur den von Bai und Kollegen (2020) (KR 30) berichteten Haupteffekt der Gamification, sondern unterscheidet zudem zwischen kognitiven, kompetenzbezogenen und affektiven Lernergebnissen. Diese Ergebnisse spiegeln ähnliche metaanalytische Befunde wider, die darauf hindeuten, dass Gamification den größten Einfluss auf kognitive Ergebnisse und weniger auf affektive Ergebnisse hat (z. B. Sailer & Homner, 2019).

Besonders hervorzuheben ist die theoretisch fundierte Kategorisierung der eingesetzten Gamification-Elemente: Anhand des Modells von Garris et al. (2002) werden die Elemente nach ihrer Funktion geordnet. Zudem werden die verschiedenen Kombinationsmöglichkeiten genauer betrachtet. Dieser Ansatz liefert Impulse für die Weiterentwicklung theoretischer Modelle.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Darstellung des methodischen Vorgehens entspricht nur zum Teil den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z. B. APA Meta-Analysis Reporting Standards). Die Transparenz der Berichterstattung zur Datenextraktion und statistischen Analyse wird nur teilweise detailliert dargestellt. Beispielsweise werden die Merkmale der Kontrollbedingung nicht explizit dokumentiert. Darüber hinaus fehlen in der Studie Informationen zu den statistischen Verfahren für die Moderationsanalyse.

Weitere Informationen zur Beurteilung des methodischen Vorgehens finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Insgesamt liefert die Metaanalyse von Dai und Kollegen (2025) weitere Hinweise für die positiven Auswirkungen von Gamification, insbesondere auf kognitive Lernergebnisse.

Die AutorInnen stellten fest, dass Gamification vor allem dann wirksam ist, wenn verschiedene Gamification-Elemente sinnvoll kombiniert werden. Elemente der Kategorie „Regeln/Ziele”, wie Punkte, Abzeichen und Fortschrittsbalken, können den SchülerInnen zwar Feedback geben, reichen aber möglicherweise nicht aus, um tieferes Lernen zu fördern. Wird zusätzlich der Schwierigkeitsgrad gesteigert oder ein Wettbewerbselement hinzugefügt („Herausforderungen”), kann das kognitive Engagement steigen. Eine Metaanalyse von Sailer und Homner (2019) zeigte beispielweise die größten Effekte für Gamification mit kollaborativen Wettbewerb (z.B. Teams gegen Teams). Darüber hinaus kann das Hinzufügen fantasievoller Rollenspiele oder überraschender Handlungselemente („Fantasie“, „Geheimnis“) emotionale Beteiligung oder Neugier fördern. 

Die Studie zeigte zudem, dass Gamification besonders für stark strukturierte Bereiche wie Mathematik und Ingenieurwesen von Vorteil zu sein scheint. Dabei war der Einsatz sowohl bei SchülerInnen als auch bei Studierenden hilfreich – allerdings sollten die Elemente an das kognitive Niveau der Lernenden angepasst sein. 

Interessant ist auch: Die Wirksamkeit kann sich im Laufe der Zeit verändern. Die AutorInnen vermuten, dass die Auswirkungen zunächst mit einer starken (kurzlebigen) extrinsichen Motivation beginnen, die jedoch bald nachlässt. Wenn Gamification aber über einen Zeitraum von einem Jahr eingesetzt wird, fördert ein allmähliches, tieferes Lernen vermutlich eine nachhaltigere intrinsische Motivation, was wiederum zu größeren Auswirkungen von Gamification führt.

Referenzen und Links

Downloads

Einleitung

Selbstreguliertes Lernen (SRL) ist ein Kernbereich vieler aktueller Bildungsstandards und Schulcurricula. Es spielt eine zentrale Rolle für den Lernerfolg, da es den Lernenden ermöglicht, ihren Lernprozess aktiv zu steuern und anzupassen. Ein wichtiger Bestandteil dieses Prozesses ist das Monitoring, das während der Lernhandlung stattfindet und sowohl die kognitive als auch die metakognitive Überwachung des Lernens umfasst. Der positive Effekt von Selbst-Monitoring auf den Lernerfolg konnte bereits in einigen Metaanalysen festgestellt werden (Guzman et al., 2017; Yan et al., 2021).

In den letzten Jahren wurden zahlreiche Interventionen entwickelt, um das Monitoring durch den Einsatz von Tools wie Lerntagebücher, Rubriken (z. B. Bewertungsskalen) oder Portfolios zu fördern. Diese Tools sollen die Selbstregulation und die Leistung der Lernenden verbessern. Trotz ihres weit verbreiteten Einsatzes gibt es bisher jedoch wenig eindeutige empirische Belege dafür, welche Tools am effektivsten sind und unter welchen Bedingungen sie den größten Nutzen bringen. Die Metaanalyse geht genau diesen Fragen nach und untersucht, wie verschiedene Tools das Monitoring und die damit verbundenen Lernprozesse beeinflussen.

Worum geht es in dieser Studie?

Die Metaanalyse von Dignath et al. (2023) untersuchte die Wirksamkeit von Tools, die das Monitoring von Lerninhalten und -prozessen unterstützen. Ziel der Studie war es zu klären, wie sich diese Tools auf den Lernerfolg, die Selbstregulation und die Motivation der Lernenden auswirken und welche Faktoren (z.B. Feedback, Art des Monitoring) die Wirksamkeit dieser Interventionen moderieren. Es wurden nur Studien berücksichtigt, die ein Prä-Post-Design mit einer Kontrollgruppe verwendeten, so dass die Hauptergebnisse der Analyse auf dem Vergleich der Lernergebnisse zwischen Lernenden, die mit Monitoring-Tools arbeiteten, und Lernenden basieren, die keine Intervention erhielten.

Die Analyse umfasste 32 Interventionsstudien mit 3.492 Teilnehmenden zwischen 9 und 26 Jahren, die den Einsatz von Monitoring-Tools in verschiedenen Bildungsbereichen untersuchten. Zudem wurden Moderatoranalysen durchgeführt, um zu ermitteln, welche Faktoren wie Feedback und Art des Monitorings die Effektstärken beeinflussten. Hierfür wurden fünf zentrale Merkmale der Implementierung von Monitoring-Tools identifiziert, die deren Wirksamkeit beeinflussen können: 

1. Art des Monitorings. Es wurden drei Arten von Monitoring unterschieden:
   • Kognitives Monitoring bezieht sich auf die Überwachung der Lerninhalte. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Überprüfung, ob die Lernenden den Lerninhalt verstanden haben und ob sie die richtigen Lösungen oder Antworten gefunden haben (z.B. Quiz, Test). 
   • Metakognitives Monitoring zielt darauf ab, die Lernenden zur Reflexion über ihre Lernprozesse und -strategien anzuregen. Die Lernenden sollen nicht nur wissen, was sie lernen, sondern auch wie sie lernen und ob ihre Lernmethoden effektiv sind (z.B. Lerntagebuch).
2. Indirekte Stimulation im Monitoring erfolgt, indem die Lernenden ermutigt werden, Artefakte ihrer Arbeit zu sammeln und für die Reflexion zu nutzen (z.B. in Portfolios). Anstatt den Lernprozess direkt zu überwachen, wird den Lernenden die Möglichkeit gegeben, Beweise für ihre Arbeit zu sammeln, die später für die Selbstbewertung und Reflexion verwendet werden können.
3. Fokus des Tools. Es wurde untersucht, ob der Schwerpunkt des Tools auf dem (1) Lerninhalt (kognitiv), dem (2) Lernprozesse (metakognitiv) oder (3) beidem liegt. Der Lerninhalt bezieht sich auf die Themen oder Konzepte, die gelernt werden (z.B. durch Tests), während das Lernverhalten die Art und Weise betrifft, wie die Lernenden ihre Aufgaben überwachen (z.B. Lerntagebuch). 
4. Feedback durch Lehrkräfte. Hier wurde berücksichtigt, ob die Lernenden von der Lehrkraft ein Feedback zu ihren Monitoring-Ergebnissen erhalten haben.
5. Dauer der Intervention. Die Länge der Zeit, in der die Monitoring-Tools eingesetzt wurden, wobei darauf geachtet wurde, dass das Tool mindestens dreimal eingesetzt wurde.
6. Alter der Teilnehmenden. Die Altersspanne der Lernenden befand sich vom Grundschul- bis zum Erwachsenenalter.

Diese Merkmale werden als wesentliche Moderatoren für den Erfolg von Monitoring-Tools angesehen und liefern wichtige Hinweise für deren zielgerichteten Einsatz. 

Was findet diese Studie heraus?

Über alle Studien hinweg ergibt sich in dieser Metaanalyse von Dignath et al. (2023) ein Gesamteffekt von d = 0.27 (Konfidenzintervall d = 0.12 bis d = 0.42). Die Ergebnisse zeigten zudem, dass Monitoring-Tools den größten Einfluss auf den Lernerfolg (d = 0.42) hatten. Dies bestätigte auch den „Reaktivitätseffekt“ nach Zimmerman (2002), welcher aussagt, dass Lernende, die ihr eigenes Lernen überwachen und reflektieren, in der Regel bessere Lernergebnisse erzielen. Der Einfluss auf die Selbstregulation (d = 0.19) und die Motivation (d = 0.17) war dagegen geringer.  

Darüber hinaus weisen die Ergebnisse darauf hin, dass der Fokus des Tools einen entscheidenden Einfluss auf die Wirksamkeit hat: Tools, die sowohl den Lerninhalt als auch das Lernverhalten überwachten, führten zu größeren positiven Effekten. Metakognitive Monitoring-Tools, die den Lernenden nicht nur dabei helfen, ihr Lernen zu überwachen, sondern sie auch dazu anregen, über ihre Lernstrategien nachzudenken, erzielten die besten Ergebnisse. Diese metakognitive Reflexion ermöglichte es den Lernenden, ihre Lernprozesse anzupassen und Fehler frühzeitig zu erkennen. Das führte zu einer nachhaltigen Verbesserung des Lernerfolgs.

Weitere Faktoren, die die Wirksamkeit beeinflussten, waren die Dauer der Intervention und das Feedback, das die Lernenden von ihren Lehrkräften erhielten. Es wurde festgestellt, dass kürzere Interventionen signifikant größere positive Auswirkungen auf den Lernerfolg hatten. Das Feedback der Lehrkräfte, insbesondere wenn es regelmäßig und gezielt auf die Ergebnisse des Monitorings einging, erreichte keine statistische Signifikanz, zeigte aber einen positiven Trend. Es half den Lernenden, ihre Lernstrategien zu verbessern und den Lernprozess anzupassen. Schließlich ergab die Analyse keine signifikanten Alterseffekte, was darauf hindeutet, dass die Wirksamkeit der Tools über verschiedene Altersgruppen hinweg relativ konstant ist. Die Ergebnisse verdeutlichen die Heterogenität der Befunde. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer genaueren Betrachtung der Moderatorvariablen, die den Erfolg des Einsatzes von Monitoring-Tools beeinflussen. 

Weitere Details und Einzelbefunde sind der Gesamtübersicht zu entnehmen.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Nach der Klassifizierung von Cohen (1988) kam die Metaanalyse zu einem signifikant positiven Gesamteffekt von Monitoring-Tools im Unterricht (d = 0.27). Diese Effektstärke bedeutet, dass etwa 61% der SchülerInnen, die Monitoring-Tools im Unterricht eingesetzt haben, höhere Lernleistungen zeigten als der Durchschnitt der SchülerInnen in den Vergleichsgruppen. Am stärksten zeigte sich der Effekt beim Lernerfolg (d = 0.42). Im Vergleich dazu fielen die Effekte auf das selbstregulierte Lernen (d = 0.19) und die Motivation (d = 0.17) geringer aus.

Die in der Metaanalyse gefundenen Effektstärken zeigen Ähnlichkeiten mit den Effektstärken in früheren Metaanalysen (Guzman et al., 2017; Yan et al., 2021). Dies stützt die Belastbarkeit der Befunde.

Erfahren Sie mehr über die Einschätzung von Effektstärken in unserem Handout.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die Metaanalyse differenziert in drei verschiedene Lerndimensionen: Lernerfolg, Selbstreguliertes Lernen und Motivation. Die Effekte wurden zudem in Abhängigkeit folgender Moderatoren berichtet: (a) Art des Monitorings, (b) Fokus des Tools, (c) Feedback durch die Lehrkraft, (d) Dauer der Intervention und (e) Alter der Teilnehmenden. Der Effekt der Moderatoren wurde dabei sowohl getrennt für die drei Lernleistungen – Lernerfolg, selbstreguliertes Lernen und Motivation – als auch auf die gesamte Lernleistung dargestellt.

Neben dem Alter hätte die Berücksichtigung der Klassenstufen eine zusätzliche Differenzierung ermöglichen können. Auch eine Differenzierung der Fachbereiche wurde in der Metaanalyse nicht vorgenommen. Demnach kann nicht dargestellt werden, ob der Einsatz von Monitoring-Tools beispielsweise im Mathematikunterricht zu unterschiedlichen Lernleistungen führt als im Sprachenunterricht.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

Der insgesamt positive Effekt der Metaanalyse zeigt, dass der Einsatz von Monitoring-Tools das Lernen im Allgemeinen fördert. Die AutorInnen der Metaanalyse gelangten darüber hinaus zu dem Ergebnis, dass es eine erhebliche Heterogenität zwischen den Studien aufgrund unterschiedlicher Studienmerkmalen besteht. Um diese Unterschiede genauer zu erfassen und die Gründe für die beobachtete Heterogenität zu entschlüsseln, wurden Moderator-Analysen durchgeführt.

Es wurde festgestellt, dass die Effekte in Abhängigkeit von der Art des Monitorings, dem Fokus des Tools auf Lerninhalte und Lernverhalten, sowie der Dauer der Intervention variierten. Dem gegenüber zeigten sich die gefundenen Effekte einheitlich in Bezug auf das Alter der Teilnehmenden. Auch für externes Feedback durch die Lehrkraft fanden sich keine signifikanten Unterschiede.

Es ist jedoch zu beachten, dass andere Aspekte des Lernkontexts (z. B. Klassenstufe, Fachbereiche) sowie unterschiedliche methodische Merkmale (z. B. Stichprobengröße, Studiendesign) nicht als Moderatoren berücksichtigt wurden. In Anbetracht dessen kann keine Aussage über die Generalisierbarkeit dieser Aspekte getroffen werden.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Die Metaanalyse liefert die erste quantitative Zusammenfassung der Wirksamkeitsforschung über den Einsatz von Monitoring-Tools im Unterricht auf die Lernergebnisse. Die AutorInnen leisten somit einen wertvollen Beitrag zum Verständnis von Tools zur Förderung des Monitorings in der Schul- und Hochschulbildung. Dabei stellen sie dar, wie diese Tools am effektivsten eingesetzt werden können, um den Lernerfolg, das selbstregulierte Lernen und die Motivation zu fördern.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Offenlegung und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht in hohem Maße den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Meta-Analysis Reporting Standards).

Die Gesamtpunktzahl der Qualitätsbewertung der Metaanalyse ist sehr hoch einzuordnen. Dies lässt den Schluss zu, dass die Suche nach relevanten Studien, die Selektion der Studien, die Erfassung relevanter Elemente und Variablen sowie das Kodierungsschema transparent dargestellt wurden. Die statistischen Analysen wurden ausführlich beschrieben und durchgeführt. Es ist jedoch anzumerken, dass die Suche nach relevanten Studien ausschließlich auf Datenbanken beschränkt wurde. Folglich könnten mögliche relevante Studien nicht berücksichtigt worden sein. Zusätzliche Suchstrategien, wie die Recherche in den Inhaltsverzeichnissen relevanter Fachzeitschriften, könnten die Ergebnisse erweitern und präzisieren.

Weitere Informationen zur Beurteilung des methodischen Vorgehens finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Die Metaanalyse von Dignath et al. (2023) zeigt, dass Monitoring-Tools, die sowohl den Lerninhalt als auch das Lernverhalten überwachen, signifikant positive Effekte auf den Lernerfolg haben. Interventionen, die metakognitive Reflexion anregen, sind besonders effektiv, da sie den Lernenden helfen, ihre Lernstrategien aktiv zu steuern und anzupassen (siehe Beispielstudie). Diese Erkenntnisse liefern wertvolle Hinweise für die Praxis, insbesondere im Kontext des MINT-Unterrichts, in dem selbstreguliertes Lernen eine Schlüsselkompetenz für den Lernerfolg darstellen kann.

Zu den praktischen Implikationen der Metaanalyse gehört die Empfehlung, metakognitive Monitoring-Tools gezielt im Unterricht einzusetzen, insbesondere solche, die es den Lernenden ermöglichen, ihr Lernen aktiv zu reflektieren und zu steuern. Lehrkräfte sollten den Lernenden regelmäßig Feedback zu ihren Monitoring-Ergebnissen geben und ihnen die Möglichkeit bieten, ihre Lernprozesse zu überprüfen und zu verbessern. Darüber hinaus zeigt die Metaanalyse, dass kürzere Interventionen in der Regel effektiver sind, was darauf hindeutet, dass gezielte, aber kurze Phasen des Monitorings mit klarer und regelmäßiger Rückmeldung besonders geeignet sind, den Lernerfolg zu fördern. Außerdem wurde festgestellt, dass die Wirksamkeit der Monitoring-Tools über verschiedene Altersgruppen hinweg relativ konstant bleibt. Dies unterstreicht ihre Vielseitigkeit für den Einsatz in unterschiedlichen Jahrgangsstufen und Bildungsbereichen.

Studienbeispiel

Die Studie von Schmitz und Perels (2011) zielte auf die Verbesserung des Mathematiklernens und der Selbstregulation im Allgemeinen. Um das tägliche selbstregulierte Verhalten während der Mathematikhausaufgaben zu unterstützen, verwendeten die AutorInnen standardisierte Lerntagebücher als Monitoring-Tool (Fokus des Tools auf Lernprozesse).

Die Studie wurde mit 195 SchülerInnen der 8. Klasse aus drei verschiedenen Gymnasien durchgeführt. In der Experimentalgruppe nahmen 95 SchülerInnen über einen Zeitraum von 49 Tagen (insgesamt 7 Wochen) an der Tagebuchintervention teil, während die Kontrollgruppe lediglich an den Prä- und Posttests teilnahm. Prä- und Posttest bestanden jeweils aus einem Fragebogen zur Selbstregulation und einem Mathematiktest. Die SchülerInnen der Experimentalgruppe füllten täglich vor und nach den Hausaufgaben ihr Lerntagebuch aus. Dieses bestand aus einem allgemeinen Teil zur Selbstregulation, der täglich ausgefüllt wurde (z.B. „Warum lernst du heute nicht?“), und einem mathematikbezogenen Teil, der nur an Tagen mit Mathematikhausaufgaben ausgefüllt wurde (z.B. „Wie gehst du heute exakt vor?“).

Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass sich die Selbstregulation und die Mathematikleistung der SchülerInnen in der Experimentalgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe signifikant verbesserten. Dies deutet darauf hin, dass der Einsatz von Lerntagebüchern während der Mathematikhausaufgaben einen positiven Einfluss auf das Lernen und die Selbstregulation haben kann.

Referenzen und Links

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Einleitung

Im MINT-Unterricht, vor allem in den Naturwissenschaften, lernen SchülerInnen häufig mit Texten, zum Beispiel in Schulbüchern und auf Arbeitsblättern. Nach van den Broek (2010) sind diese Texte fachsprachlich oft anspruchsvoll und für SchülerInnen nur schwer zu verstehen, auch weil sie im Alltag nur selten mit dieser Art von Fachsprache in Berührung kommen. Für MINT-Lehrkräfte kann es herausfordernd sein, diese Schwierigkeiten zu erkennen und die Texte so anzupassen, dass SchülerInnen optimal damit lernen können.

In der Forschung wurden bereits verschiedene Ansätze untersucht, wie MINT-Texte sprachlich so angepasst werden können, dass sie die Wissensvermittlung erleichtern. Diese Ansätze reichen von Veränderungen auf der lokalen Wortebene – beispielsweise, indem komplizierte Fachbegriffe oder Fremdwörter vermieden werden – bis hin zu Veränderungen auf der globalen Ebene von Sätzen oder des gesamten Textes. Dazu gehören zum Beispiel Zwischenüberschriften und Zusammenfassungen. Allerdings unterscheiden sich die Ergebnisse in diesem Forschungsfeld teilweise sehr stark je nach Eigenschaften der Lernenden und Art der Texte. Beispielsweise wird in manchen Studien gezeigt, dass leistungsschwächere SchülerInnen stärker von sprachlichen Vereinfachungen profitieren. Es ist für Lehrkräfte daher nur schwer zu schlussfolgern, welche sprachliche Veränderungen von Lerntexten für ihre eigene Klasse wirkungsvoll sein könnten. Die hier zugrundeliegende Metaanalyse untersucht deshalb, welche Veränderungen und Merkmale des Lernkontexts den Lerneffekt über alle Studien hinweg positiv beeinflussen.

Worum geht es in dieser Studie?

Die Metaanalyse von Strohmaier et al. (2023) fasst Studien zusammen, in denen MINT-Texte sprachlich verändert wurden, um zu untersuchen, wie diese Veränderungen den Lernerfolg beeinflussen. Die Autoren berücksichtigten nur experimentelle Studien, bei denen eine Kontrollgruppe mit einem Originaltext und mindestens eine Experimentalgruppe mit einem veränderten Text lernte. Anschließend absolvierten beide Gruppen den gleichen Test, um den Lernerfolg zu erfassen.

Um herauszufinden, welche sprachlichen Veränderungen lernwirksam sind, wurden drei Kategorien von sprachlichen Veränderungen unterschieden und in lokale und globale Elemente unterteilt: 

(1) Verringerung der sprachlichen Komplexität:

• Lokal: Reduktion der Komplexität auf Wortebene (z.B. Verwenden einfacherer Wörter, Vermeiden von Fachbegriffen)
• Global: Reduktion der strukturellen Komplexität (z.B. durch kürzere, weniger komplexe Sätze; 

(2) Erhöhung der Kohäsion:

• Lokal: klarere Verbindungen zwischen Wörtern und Sätzen (z.B. überlappende Substantive statt Pronomen und Synonymen, zusätzliche verbindende Phrasen)
• Global: Verbesserung der Textkontinuität (z.B. Veränderte Reihenfolge von Inhalten)

(3) Erhöhung von sprachlicher Klarheit und Tiefe:

• Lokal: Hinzufügen von Wörtern und verbindenden Ausführungen (z.B. durch Wiederholen von Begriffen und Verknüpfen mit Vorwissen)
• Global: Hinzufügen von inhaltlichen Ausarbeitungen (z.B. Überschriften, Zusammenfassungen, Personalisierung). 

Außerdem untersuchten die Autoren, für welche Lernenden sprachliche Veränderungen besonders wirkungsvoll waren. Dafür wurden unter anderem die Moderatoren Vorwissen, Unterrichtsfach, Textlänge, Alter der TeilnehmerInnen und Anforderungsniveau des Tests untersucht.Die Datengrundlage dieser Metaanalyse umfasst 45 Einzelstudien mit insgesamt 6.477 Lernenden von der Grundschule bis zur Hochschule. Die meisten Studien verwendeten Texte aus dem Physik- und Biologieunterricht.

Was findet diese Studie heraus?

Die Metaanalyse ermittelte einen insgesamt signifikanten positiven Effekt von sprachlichen Veränderungen von g = 0.15. Bei der Analyse der drei Subkategorien zeigte nur noch die Kategorie Erhöhung von sprachlicher Klarheit und Tiefe einen signifikanten positiven Einfluss auf das Lernen mit MINT-Texten. Auf lokaler Ebene ist es daher besonders effektiv (g = 0.20), Inhalte zu wiederholen und zu erklären (z. B. Schlussfolgerungen zu erläutern, Beziehungen und Handlungen zu verdeutlichen). Auf der globalen Ebene des gesamten Textes führten strukturierte Überschriften und Zusammenfassungen (z. B. Vorschauen, Advance Organizer) zu einem verbesserten Lernergebnis (g = 0.15). Darüber hinaus war die stärkere Personalisierung des Textes durch die Verwendung von Personal- und Possessivpronomen (z. B. „Du siehst“ statt „man sieht“; „dein Garten“ statt „ein Garten“) besonders wirksam (g = 0.52). 

Die weiterführenden Analysen zeigen, dass sprachliche Vereinfachungen tatsächlich vor allem für Lernende mit geringerem fachlichem Vorwissen hilfreich sind (g = 0.35). Dieser Moderationseffekt war so deutlich, dass dagegen für Lernende mit hohem fachlichem Vorwissen durchschnittlich überhaupt kein Effekt mehr zu erkennen war. Längere Texte erzielen dabei größere Effekte (g = 0.17). Das Unterrichtsfach, das Alter der Lernenden und das Anforderungsniveau der Tests beeinflussten die Wirksamkeit sprachlicher Veränderungen nicht; die Ergebnisse bleiben über diese Faktoren hinweg stabil.

Weitere Details und Einzelbefunde sind der Gesamtübersicht zu entnehmen.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

In dieser Metaanalyse wird die mittlere Effektstärke von g = 0.15 gemäß gängiger Klassifikationen (z. B. Cohen, 1988) als kleiner Effekt angesehen. So würde ein/e SchülerIn, die einen sprachlich vereinfachten MINT-Text erhält, mit einer Wahrscheinlichkeit von 54% bessere Leistungen erzielen als mit dem ursprünglichen Text. Deutlich wird aber auch, dass sich die Effektstärken zwischen den Studien und verschiedenen Personengruppen teilweise sehr stark unterscheiden. Insbesondere war der mittlere Effekt für Personen mit geringem fachlichem Vorwissen mit g = 0.35 substanziell größer, hier lag die Wahrscheinlichkeit, dass ein veränderter Text zu mehr Lernerfolg führt, bei etwa 60%. 

Andere Metaanalysen, die im Kontext von Lernen aus Texten andere, nicht-sprachliche Textmerkmale untersuchen, berichten teilweise deutlich größere Effekte, wie beispielsweise die Bereitstellung von Feedback (g = 0.35; Swart et al., 2019) oder die Einbeziehung von Grafiken (g = 0.39; Guo et al., 2020). Diese Metaanalyse trägt mit dem Fokus auf rein sprachliche Vereinfachungen zum Forschungsfeld bei.

Erfahren Sie mehr über die Einschätzung von Effektstärken in unserem Handout.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die Metaanalyse beinhaltet eine umfangreiche Untersuchung von Moderatorvariablen mittels Metaregression und unterscheidet Effekte nach acht verschiedenen Typen von sprachlichen Veränderungen. Darüber hinaus differenziert sie Effekte auf den Lernerfolg für verschiedene Kontexte (z.B. Fachgebiet, Textlänge, Studienort), Studienteilnehmer (z. B. Altersgruppe, Vorwissen) und Studienmethodik (z. B. Erfolgsmessung). Die Ergebnisse zeigen, wie stark die einzelnen Merkmale den Lernerfolg beeinflussen.Die Metaanalyse beschränkt sich auf Texte aus MINT-Fächern: Physik, Biologie, Informatik und andere. Die Autoren berichten Ergebnisse differenziert über verschiedene Altersgruppen hinweg. In den Leistungstexts wurden verschiedene Anforderungsniveaus – Reproduktion, Anwendung, und Transfer – unterschieden. Mögliche motivationale Effekte wurden nicht berücksichtigt.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

Obwohl die Auswirkungen des Lernens aus MINT-Texten mit sprachlichen Veränderungen gering sind, lassen sich die Ergebnisse für verschiedene Lernkontexte verallgemeinern. Die Moderatoranalyse ergab keine wesentlichen Unterschiede, was verschiedene Altersgruppen, MINT-Fächer, Lernbewertungen oder Standorte (Labor vs. Feld) betrifft. Im Hinblick auf die Art der Textmodifikation, Textlänge, Vorwissen und ihre Kombination lassen sich die Ergebnisse jedoch nicht verallgemeinern.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Wirksamkeit sprachlicher Veränderungen in MINT-Texten von spezifischen Bedingungen abhängt. Insbesondere für Lernende mit geringem Vorwissen sind sprachliche Veränderungen im Allgemeinen hilfreich, für viele Lernende spielen aber sprachliche Veränderungen keine Rolle. 

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Die vorliegende Metaanalyse ist aufgrund ihres klärenden und methodischen Beitrags für das Feld bedeutsam. In der Forschung wurden bereits verschiedene sprachliche Veränderungen in MINT-Texten untersucht, die Ergebnisse waren jedoch uneinheitlich oder widersprüchlich. Die Interpretation und Verallgemeinerbarkeit dieser Ergebnisse sind in den Einzelstudien besonders problematisch, da eine große Anzahl unterschiedlicher Ansätze unter der einzelnen Kategorie sprachliche Veränderungen verstanden werden. Darüber hinaus stammten diese Studien aus vielfältigen Forschungsbereichen, etwa aus den Fachdidaktiken, der Linguistik oder der Lernpsychologie, die teils sehr unterschiedliche Schwerpunkte setzen. Die Metaanalyse erzielt hier eine gewisse Vergleichbarkeit und hilft dabei zu verstehen, welche spezifische sprachliche Veränderungen über alle Studien hinweg für etwaige Lerneffekte verantwortlich sind.

Die Methode der Meta-Regression, die von Strohmaier et al. (2023) verwendet wird, erlaubt es, mehrere Studien mit unterschiedlichen sprachlichen Veränderungen in einer gemeinsamen Analyse zu untersuchen. Das statistische Verfahren ermittelt dabei isolierte Effekte aller sprachlichen Veränderungen. Dadurch können die Autoren bestehende Forschung so zusammenzufassen, dass sich allgemeine Aussagen ableiten lassen, die über verschiedene Forschungsdisziplinen hinweg einheitlich interpretiert werden können. 

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Offenlegung und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht überwiegend den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Meta-Analysis Reporting Standards).

Das systematische Vorgehen der Metaanalyse bei der Suche nach relevanten Studien, die Auswahl, Kodierung und statistische Analyse werden weitgehend transparent berichtet. Besonders hervorzuheben ist die Vielzahl untersuchter relevanter Moderatoren und die Verwendung eines differenzierten Metaregressionsmodells, welches die Über- oder Unterschätzung der Effekte verhindert. 

Weitere Informationen zur methodischen Beurteilung finden Sie in unserem Rating Sheet ^[1]. 

^[1]Die methodische Beurteilung der Metaanalyse wurde ausschließlich von Autoren des CHU durchgeführt, um die Objektivität der Bewertung zu gewährleisten.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Die Arbeit mit Texten gehört in den MINT-Fächern zum Unterrichtsalltag. Die Frage, ob durch eine sprachliche Veränderung solcher Texte ein höherer Lernerfolg erreicht werden kann, ist daher für die Unterrichtspraxis hochrelevant. Aus der Metaanalyse lassen sich folgende Schlussfolgerungen für die Praxis ableiten:

Insgesamt zeigt die Metaanalyse, dass sprachliche Veränderungen einen eher geringen Gesamteffekt haben. Somit müssen bereits vorhandene Texte aus Schulbüchern, die bereits ein angemessenes Sprachniveau haben, in der Regel nicht aufwendig überarbeitet werden. 

Wenn sprachliche Veränderungen aber Wirkung zeigen, hängt das oft mit dem Lerninhalt zusammen. Dieser sollte von Lehrkräften daher immer beachtet werden. Zusätzliche Erklärungen zu schwierigen Konzepten oder eine klare Gliederung durch Überschriften können beispielsweise das Verständnis der SchülerInnen fördern. Auch eine Kombination solcher Veränderung mit weiteren Methoden, wie zum Beispiel die SchülerInnen selbst eine Gliederung erstellen zu lassen, kann wirksam sein. Die Texte lediglich oberflächlich zu bearbeiten, zum Beispiel durch kürzere Wörter oder Sätze, erscheint jedoch den Ergebnissen der Metaanalyse zufolge als weniger sinnvoll. Zuletzt zeigt die Metaanalyse klar auf, dass gerade SchülerInnen mit geringerem fachlichem Vorwissen von sprachlichen Veränderungen profitieren können. Das ist eine wichtige Erkenntnis, denn sie zeigt, dass anspruchsvolle Texte die Leistungsunterschiede in der Klasse vergrößern können. Wenn Lehrkräfte sich jedoch gezielt auf die Erhöhung sprachliche Klarheit und Tiefe in ihren Texten konzentrieren, profitieren davon alle SchülerInnen – besonders in leistungsheterogenen Gruppen. 

Studienbeispiel

In der Studie von Boscolo und Mason (2003) wurde die Wirksamkeit eines Textes über den Treibhauseffekt mit unterschiedlichen sprachlichen Veränderungen mit einem Originaltext verglichen. Dafür wurde der Lernerfolg von 167 SchülerInnen der 10. und 11. Klasse einer italienischen Schule untersucht. In einer Version erhöhte die lokale Kohäsion des Texts durch Wortwiederholungen und explizite Verknüpfungen einzelner Sätze, eine andere Version schärfte zusätzlich die globale Klarheit und Tiefe durch die Verwendung von Überschriften und Kurzzusammenfassungen. Die Lernenden wurden nach fachlichen Vorwissen und Interesse eingeteilt und lernten mit jeweils einem der Texte. Der Lernerfolg wurde mit Aufgaben zu Reproduktion, Anwendung und Transfer getestet.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Gruppe mit erhöhter globaler Klarheit und Tiefe im Text in einer Mehrzahl der Aufgaben den höchsten Lernerfolg erreichte, während lokale Kohäsion nur vereinzelt zu höherem Lernerfolg führte. Lernende mit weniger fachlichem Vorwissen profitierten tendenziell mehr von sprachlichen Veränderungen, aber der Effekt war in dieser Studie statistisch nicht signifikant. 

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Einleitung

Großangelegte Studien wie PISA zeigen immer wieder geschlechtsspezifische Unterschiede in motivational-affektiven Merkmalen: Mädchen zeigen tendenziell mehr Interesse und positivere Einstellungen für bzw. gegenüber sprachlich-künstlerischen Fächern, Jungen mehr für bzw. gegenüber naturwissenschaftlich-mathematischen Fächern[*]. Motivational-affektive Merkmale beeinflussen, welche Ziele SchülerInnen als wünschenswert erachten, welche Handlungen sie initiieren und bei welchen Handlungen sie Ausdauer zeigen. Dementsprechend hängen diese Merkmale auch eng mit der (schulischen) Leistung von SchülerInnen, ihren späteren Bildungsentscheidungen (z.B. Aufnahme eines naturwissenschaftlichen Studiums) und ihrer Berufswahl zusammen. Geschlechtsspezifische Unterschiede in motivational-affektiven Merkmalen können damit bestehende Bildungsungleichheiten verstärken.

Um allen SchülerInnen unabhängig ihres Geschlechts gleiche Bildungschancen zu eröffnen, sind in den letzten Jahren zahlreiche schulbasierte Interventionen entwickelt worden, die motivational-affektive Merkmale von allen SchülerInnen fördern sollen. Diese schulbasierten Interventionen adressieren die Veränderung von motivational-affektiven Merkmalen und Geschlechterstereotypen dabei entweder direkt (z.B. durch ein spezifisches Selbstwirksamkeitstraining oder explizite Reflexion von Geschlechterstereotypen) oder indirekt (z.B. durch den Einsatz von spielbasierten oder kooperativen Lernformen). Bislang ist aber nicht klar, ob solche Interventionen die motivational-affektiven Merkmale von Mädchen und Jungen gleichermaßen fördern können. Hier setzt die Metaanalyse von Lesperance und KollegInnen an. Die AutorInnen werten systematisch aus, ob und wie bestehende schulbasierte Interventionen motivational-affektive Merkmale bei Mädchen und Jungen insbesondere in den jeweils stereotyp benachteiligten Fächern fördern können.

[*] Da die der Metaanalyse zugrundeliegenden Daten ein binäres Geschlechterverhältnis abbilden, unterscheiden wir in diesem Kurzreview nur zwischen Mädchen und Jungen.

Worum geht es in dieser Studie?

Lesperance und KollegInnen analysieren in ihrer Metaanalyse, ob schulbasierte Interventionen die motivational-affektiven Merkmale von Mädchen und Jungen gleichermaßen fördern können. Die Datenbasis bilden insgesamt 20 Einzelstudien, die zwischen 1981 und 2019 in internationalen wissenschaftlichen Zeitschriften und Dissertationen publiziert wurden. Grundlage der 20 Einzelstudien sind Daten von 3458 SchülerInnen der Primar- und Sekundarstufe. Die AutorInnen berücksichtigten in ihrer Metaanalyse nur Studien, die ein (quasi)experimentelles Forschungsdesign sowie einen Prä- und Posttest aufwiesen.

Im Rahmen von Moderatoranalysen untersuchen die AutorInnen zudem, ob weitere Einflussfaktoren des Kontexts oder der Intervention die geschlechtsspezifischen Effekte der schulbasierten Interventionen beeinflussen. Sie werten beispielsweise aus, ob das Schulfach, in dem die Intervention durchgeführt wurde (Kontextmerkmal) oder die Interventionsstrategie (Interventionsmerkmal) einen Einfluss auf den Effekt haben. Die in den Moderatoranalysen untersuchten Variablen finden Sie in der untenstehenden Tabelle.

Was findet diese Studie heraus?

Die Ergebnisse der Metaanalyse zeigen, dass Mädchen und Jungen, die an schulbasierten Interventionen teilgenommen hatten, höhere Werte in ihren motivational-affektive Merkmalen aufwiesen als Vergleichsgruppen ohne Intervention. Mädchen (g = 0.49; Konfidenzintervall g = 0.27 bis g = 0.71) profitieren – deskriptiv betrachtet – stärker von den Interventionen als Jungen (g = 0.28; Konfidenzintervall g = 0.01 bis g = 0.55). Dieser Unterschied war allerdings statistisch nicht signifikant.

Bei den Moderatoranalysen zeigen sich für die Interventionsstrategie und die Ausrichtung der Intervention signifikante Unterschiede zugunsten der Mädchen. Mädchen erzielten bei direkter Förderung signifikant größere Effekte (g = 0.53) als Jungen (g = 0.19). Mädchen berichteten außerdem signifikant größere Zuwächse in ihren motivational-affektiven Merkmalen bei geschlechtsspezifisch ausgerichteten Interventionen (g = 0.63) im Vergleich zu nicht geschlechtsspezifisch ausgerichteten Interventionen (g = 0.20).

Die weiteren Moderatoranalysen ergaben keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich des Effekts schulbasierter Interventionen. So profitierten Mädchen und Jungen gleichermaßen von schulbasierten Interventionen – unabhängig davon, ob diese im naturwissenschaftlichen oder mathematischen Unterricht durchgeführt wurden. Auch die Schulstufe, die Dauer der Intervention und die Art des motivational-affektiven Merkmals beeinflussten die positiven Effekte der Interventionen nicht.

Weitere Details und Einzelbefunde sind der Gesamtübersicht zu entnehmen.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Die durchschnittliche Effektstärke liegt in dieser Metaanalyse für Mädchen bei g = 0.49 und für Jungen bei g = 0.28. Diese Effektstärke bedeutet, dass etwa 70 % der Mädchen bzw. 61 % der Jungen, die an einer schulbasierten Intervention teilgenommen hatten, höhere Ausprägungen in ihren motivational-affektiven Merkmalen aufwiesen als der Durchschnitt der SchülerInnen aus den Kontrollgruppen (ohne Intervention). Diese Effekte sind über alle untersuchten Kontextmerkmale (Schulstufe und Schulfach) und die untersuchten motivational-affektiven Merkmale hinweg stabil. Es zeigte sich jedoch, dass durch eine direkte (g = 0.53) und geschlechtsspezifische Förderung (g = 0.63) der Effekt für Mädchen signifikant vergrößert werden kann.

Zur Substanz der Effekte trägt zudem bei, dass die AutorInnen bei der Auswahl der Einzelstudien strikte Qualitätskriterien genutzt (u.a. Standardkriterien des What Works Clearinghouse) und so nur Studien mit zuverlässigen Forschungsdesigns und zuverlässigen Messverfahren berücksichtigt haben. Es finden sich keine Anzeichen für Publikationsverzerrungen, sog. publication bias (also eine überdurchschnittliche Anzahl positiver Ergebnisse), in der Metaanalyse, was die Substanz weiter unterstützt.

Erfahren Sie mehr über die Einschätzung von Effektstärken in unserem Handout.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die Effektstärken werden differenziert für MINT-Schulfächer (Mathematik, Naturwissenschaften), Schulstufen (Primarstufe, Sekundarstufe I und II) sowie verschiedene Arten von motivational-affektiven Merkmalen berichtet. Die Unterschiede in diesen drei Bereichen sind jedoch nicht statistisch signifikant. Dieser Befund spricht dafür, dass sich schulbasierte Interventionen zur Förderung motivational-affektiver Merkmale bei Mädchen und Jungen innerhalb dieser Bereiche ähnlich positiv auswirken.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

Der statistisch signifikante positive Gesamteffekt (jeweils für Mädchen und Jungen) spricht dafür, dass schulbasierte Interventionen motivational-affektive Merkmale auf vielfältige Art und Weisen fördern können. Grundsätzlich kann von hoher Generalisierbarkeit ausgegangen werden, da die gefundenen positiven Effekte unabhängig von Schulfächern, Schulstufen, Interventionsdauern und den spezifischen motivational-affektiven Merkmalen sind.

Allerdings kann angenommen werden, dass Anzahl und Größe der eingehenden Studien die Ergebnisse der Moderatoranalysen entscheidend beeinflussen. Bei der vorliegenden, limitierten Studienlage konnten Lesperance und KollegInnen bestimmte, womöglich relevante, Moderatoren nicht berücksichtigen. Eine umfangreichere Studienlage, die beispielsweise auch geschlechtsspezifische Unterschiede in stereotyp weiblichen Fächern berücksichtigt, könnte differenziertere Befunde zur Effektivität schulbasierter Interventionen ermöglichen.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Die vorliegende Metaanalyse ist wissenschaftlich bedeutsam, da sie die bereits bekannte Forschungsthematik zu Interventionen rund um motivational-affektive Merkmale um eine wichtige, geschlechtsspezifische Perspektive ergänzt. Sie bietet einen umfassenden Blick auf verschiedene Gestaltungsmöglichkeiten von schulbasierten Interventionen, die sich für die Förderung motivational-affektiver Merkmale von Mädchen und Jungen als wirksam gezeigt haben.

Aus wissenschaftlicher Sicht ist zudem bedeutsam, dass diese Metaanalyse als Registered Report veröffentlicht wurde. Die AutorInnen haben die Metaanalyse präregistriert sowie alle Materialien auf dem Open Science Framework zugänglich gemacht, was die Nachvollziehbarkeit des Prozesses, die Replizierbarkeit der Ergebnisse und damit die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit der Befunde deutlich erhöht.

Nicht zuletzt zeigt die Metaanalyse auch Forschungsdesiderate bestehender Forschung auf: Nur wenige Studien zu schulbasierten Interventionen berichten explizit geschlechtsspezifische Effekte. Bislang gibt es außerdem kaum Studien, die die Effekte schulbasierter Interventionen für Jungen in stereotyp benachteiligten Fächern wie Schreiben und Lesen untersuchen.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die methodische Verlässlichkeit wird auf Grundlage eines Ratingsystems (basierend auf u.a. Meta-Analysis Reporting Standards der APA) eingeordnet. Die Transparenz und Begründung des methodischen Vorgehens entsprechen größtenteils den Kriterien dieses Ratingsystems. Das Vorgehen bei der Suche nach relevanten Studien, bei der Studienauswahl, der Kodierung und der statistischen Analyse sind weitgehend offengelegt und nachvollziehbar beschrieben. Eine detailliertere Beurteilung ist im Begleitmaterial verfügbar (Rating Sheet).

Fazit für die Unterrichtspraxis

Motivational-affektive Merkmale lassen sich durch schulbasierte Interventionen fördern – bei Mädchen und Jungen gleichermaßen. Es lohnt sich also Zeit dafür in schulbasierten Workshop-Reihen oder Projektwochen einzuräumen, um Stereotypisierung in verschiedenen Fächern zu adressieren. Die förderlichen Strategien der Interventionen können auch direkt im (eigenen) Unterricht eingesetzt werden: So lohnt es sich beispielsweise, die SchülerInnen gezielt nach Vorbildern suchen zu lassen, die dem jeweiligen Geschlechterstereotyp widersprechen. Gerade beim Umgang mit Fehlern oder Misserfolgen, lassen sich durch die Unterstützung eines „Growth Mindset“ (z. B. durch die Formulierung „das kann ich noch nicht“) motivational-affektive Merkmale fördern. Schließlich ist es auch gewinnbringend, SchülerInnen immer wieder über die persönliche Bedeutung eines Themas nachdenken und miteinander diskutieren zu lassen. Die Wege zur Förderung motivational-affektiver Merkmale sind also vielfältig.

Die Befunde der aktuellen Metaanalyse zeigen darüber hinaus, dass in naturwissenschaftlich-mathematischen Fächern Mädchen – das stereotyp benachteiligte Geschlecht – vor allem dann profitieren, wenn gezielt geschlechtsspezifische Maßnahmen ergriffen und motivational-affektive Merkmale direkt gefördert werden. Es kann davon ausgegangen werden, dass vor allem SchülerInnen mit niedrigen Startwerten (z. B. wenig Interesse für bestimmte Fächer), also z.B. das jeweils stereotyp benachteiligte Geschlecht, von Maßnahmen profitieren. Inwiefern das so auch auf Fächer zutrifft, in denen Jungen stereotyp benachteiligt sind (z. B. beim Lesen und Schreiben) wird künftige Forschung beantworten.

Studienbeispiel

Falco und Summers (2019) untersuchten in einem Experiment, ob eine schulbasierte Intervention in Form einer Karriereberatung die Selbstwirksamkeitserwartung von Mädchen im Hinblick auf ihre Berufswahlkompetenzen und ihre MINT-Kompetenzen steigern kann. Dafür teilten sie eine Gruppe von 88 Schülerinnen einer amerikanischen High-School im Alter von 14 bis 16 Jahren zufällig entweder einer Interventionsgruppe oder einer Kontrollgruppe ohne Intervention zu. Die 44 Schülerinnen der Interventionsgruppen nahmen in den folgenden 9 Wochen einmal pro Woche an einem 50-minütigen Gruppenworkshop teil. Die Themen und didaktischen Methoden der Gruppenworkshops variierten dabei von Woche zu Woche. So gab es u. a. Reflexionsübungen zu Wert und Nutzen verschiedener Bildungs- oder Berufsziele in MINT-Bereichen, Aufklärung über MINT-Berufe und -Berufswege sowie Übungen zum persönlichen „Growth Mindset“. Vor dem Hintergrund der untersuchten Interventionsmerkmale der vorliegenden Metaanalyse steht diese Intervention beispielhaft für eine geschlechtsspezifische Ausrichtung (auf Mädchen) und eine direkte Interventionsstrategie.

Um die Wirksamkeit der Karriereberatung zu bestimmen, bearbeiteten alle 88 Mädchen vor und nach der Intervention einen Fragebogen zu ihrer Selbstwirksamkeitserwartung. Die Ergebnisse zeigten, dass Mädchen der Interventionsgruppe nach der Intervention (Posttest) höhere Selbstwirksamkeitserwartung aufwiesen als zu Beginn (Prätest). Die Selbstwirksamkeitserwartung der Kontrollgruppe hatte sich nicht verändert. Darüber hinaus zeigten die Mädchen der Interventionsgruppe nach der Intervention eine signifikant höhere Selbstwirksamkeitserwartung im Hinblick auf ihre Berufswahl und ihre MINT-Kompetenzen als die Mädchen der Kontrollgruppe.

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Zahlt es sich für die Schulleistungen in Mathematik und Naturwissenschaften aus, wenn die sozialen und emotionalen Fähigkeiten von SchülerInnen in der Schule gezielt gefördert werden? Mit dieser Fragestellung beschäftigt sich die Metaanalyse „Effective universal school-based social and emotional learning programs for improving academic achievement: A systematic review and meta-analysis of 50 years of research“ von Corcoran, Cheung, Kim & Xie aus dem Jahr 2018. Dieses Kurzreview beschreibt theoretische und konzeptuelle Hintergründe von Programmen, die soziales und emotionales Lernen fördern und zeigt, zu welchen empirischen Befunden die Metaanalyse kommt.

Einleitung

Der Auftrag, soziale und emotionale Fähigkeiten von SchülerInnen in der Schule zu fördern, ist in Bildungsplänen zumeist im Rahmen des Querschnittbildungsziels „Persönlichkeitsentwicklung“ verankert. Die vorliegende Metaanalyse nimmt einen anderen Blickwinkel ein und analysiert, ob sich die schulische Leistung von SchülerInnen verbessert, wenn soziale und emotionale Fähigkeiten gezielt gefördert werden.

Im englischsprachigen Raum wurden seit einigen Jahren groß angelegte Förderrichtlinien und -projekte zur Unterstützung der sozialen und emotionalen Entwicklung von SchülerInnen entwickelt und aufwändig evaluiert. Diesen Förderprogrammen liegt die Annahme zugrunde, dass sich SchülerInnen mit besser entwickelten sozialen und emotionalen Fähigkeiten in der Schule stärker engagieren, unter anderem weniger verhaltensauffällig werden und nicht zuletzt auch quer durch den Fächerkanon bessere Leistungen erbringen.

Die soziale und emotionale Entwicklung der SchülerInnen in der Schule umfasst zwei Aspekte (Zur ausführlichen Darstellung der Kernkompetenzen siehe Zusatzmaterial: „Soziales und Emotionales Lernen: Definition und Kernkompetenzen„):

1. Individuelle Fähigkeiten der Resilienz und emotionalen Selbststeuerung, wie Selbstbewusstheit, Selbstmanagement und verantwortungsbewusstes Entscheiden und
2. Soziale Fähigkeiten, die auf das Verhalten und die Beteiligung in sozialen Gruppen abzielen: Soziales Bewusstsein, Beziehungs- und Teamfähigkeit sowie verantwortungsbewusstes Entscheiden.

Die vorliegende Metaanalyse trägt die empirischen Befunde aus qualitativ hochwertigen Evaluationsstudien zu Förderprogrammen für soziales und emotionales Lernen erstmals umfassend zusammen.

Worum geht es in dieser Studie?

Dass und wie sich die Förderung von sozialen und emotionalen Fähigkeiten positiv auf Schulleistungen auswirken soll, ist zunächst erklärungsbedürftig. Die Autoren der Metaanalyse beschreiben zwei hypothetische Mechanismen, die diesen Zusammenhang – möglicherweise auch im Zusammenspiel – erklären können:

• Individuelle Dynamik. Die Förderprogramme adressieren bei den SchülerInnen vor allem individuell soziale und emotionale – teilweise durch altersbedingte Wachstums- und Entwicklungsschritte bedingte – Bedürfnisse. Diese werden ernst genommen und im besten Fall befriedigt. Dadurch steigt die Motivation und die Leistungen verbessern sich.
• Soziale Dynamik. Durch die Förderung sozialer und emotionaler Fähigkeiten entsteht vor allem ein verändertes Schul- und Unterrichtsklima, beispielsweise durch einen veränderten Umgang der beteiligten Personen miteinander, das sich positiv auf die Lernprozesse auswirkt. Verbesserte Leistungen sind unter anderem die Folge.

Inwiefern die Programme tatsächlich derartige individuelle oder unterrichtsklimatische Verbesserungen bewirken, untersucht die Metaanalyse nicht. Stattdessen ist die Wirkung der sozialen und emotionalen Förderprogramme auf die Schulleistungen in den Fächern Mathematik, Naturwissenschaften und Lesen Gegenstand der Untersuchung.

Bei der Auswahl geeigneter Evaluationsstudien, die solche Förderprogramme begleitet haben, gehen die AutorInnen streng kriterienbasiert und qualitätsorientiert vor: Soziale und emotionale Förderprogramme mussten unter anderem über einen Zeitraum von mindestens 12 Wochen an Schulen umgesetzt werden; Vorab-Leistungsunterschiede mussten experimentell und statistisch kontrolliert und Schulleistungen mit standardisierten Leistungstests erfasst werden.

Mit Hilfe dieser Kriterien identifizierten die AutorInnen 40 experimentelle und quasi-experimentelle Evaluationsstudien. An den Studien waren insgesamt 61.360 SchülerInnen in Mathematik, 16.380 in Naturwissenschaften und 57.755 im Lesen von der Vorschule bis zum Abitur beteiligt. Neben dem Einfluss der sozialen und emotionalen Förderprogramme auf die Schulleistungen untersucht die Metaanalyse in sogenannten Moderatoranalysen auch, welche Rolle dabei unterschiedliche Gestaltungsmerkmale der Förderprogramme oder methodische Faktoren – wie das Forschungsdesign – spielen (siehe Tabelle 1).

Was findet diese Studie heraus?

Corcoran und KollegInnen berichten insgesamt kleine bis mittlere positive Gesamteffekte der sozialen und emotionalen Förderprogramme auf die Schulleistungen. Auf Grundlage von 33 Studien in Mathematik ermitteln sie einen mittelgroßen positiven Effekt von ES = 0.26. In den Naturwissenschaften erfüllten lediglich fünf Studien die Einschlusskriterien. Auf dieser Basis errechnen die AutorInnen einen kleinen positiven Effekt von ES = 0.19. Die einzelnen Programme unterscheiden sich in ihrer Wirksamkeit deutlich: Die Spanne der berichteten Effektstärken aus den verschiedenen Evaluationsstudien reicht von -0.19 bis +1.32. Moderatoranalysen konnten die AutorInnen aufgrund der geringen Studienzahl in Naturwissenschaften nur für Mathematik durchführen. Bei diesen identifizierten sie keine systematischen Unterschiede, die mit dem Alter, dem soziooökonomischen Status der SchülerInnen oder der Programmintensität zusammenhängen. Bemerkenswert ist der Befund, dass Programme mit einer Intensität von weniger als 15 Minuten pro Tag (bzw. 75 Minuten pro Woche) Effekte von ES = 0.32 im Mittel erzielen. Die Befunde aller Moderatoranalysen für das Fach Mathematik sind in Tabelle 1 zusammengetragen.

Tabelle 1. Übersicht über die Moderatoren und die einzelnen Stufen im Fach Mathematik.

Anmerkungen zur Tabelle:
(n.s.) = kein signifikanter Unterschied zwischen den Stufen eines Moderators, d.h. die Effekte unterscheiden sich beispielsweise in Bezug auf das Alter nicht statistisch signifikant zwischen Primarstufe, Sekundarstufe oder gemischt (auch wenn die Werte z.T. deutlich variieren).

* = statistisch signifikanter Unterschied für die spezifische Moderatorstufe, d.h. beispielsweise, dass für die Altersgruppe Sekundarstufe mit 95% iger Wahrscheinlichkeit davon ausgegangen werden kann, dass ein positiver Effekt der implementierten Programme vorliegt.

(k.A.) = Die Metaanalyse macht keine Angaben zu Effektstärken, Konfidenzintervallen oder Signifikanztests.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Die durchschnittlichen Effektstärken liegen nach der üblichen Einteilung nach Cohen (1988) im kleinen (Naturwissenschaften) bis mittleren (Mathematik) Bereich. Auch für Lesen wurde ein mittelgroßer Effekt (ES = 0.25; Grundlage: 35 Studien) berichtet. Effekte in dieser Größenordnung bedeuten, dass ca. 56 % der SchülerInnen mit Förderung sozialer und emotionaler Fähigkeiten bessere Schulleistungen erbrachten als der Durchschnitt der SchülerInnen ohne gezielte Förderung. Diese Befunde sind durchaus beachtlich, wenn man bedenkt, dass sie auf der Grundlage von qualitativ hochwertigen Studien zustande gekommen sind, die unter Realbedingungen im schulischen Alltag durchgeführt wurden und ausschließlich standardisierte Leistungstests verwendeten. Vor allem ist beachtlich, dass sich positive Effekte der Programme zur Förderung sozialer und emotionaler Fähigkeiten auf die Schulleistungen in verschiedenen Fächern nachweisen lassen, obwohl Leistungsförderung nicht das direkte Ziel der Programme ist.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Dieser Abschnitt stellt dar, inwiefern die Ergebnisse innerhalb der MINT-Schulfächer, Sekundarstufe und in Bezug auf die Erfolgskriterien differenziert berichtet werden. Die Metaanalyse differenziert zwischen Mathematik und Naturwissenschaften und berichtet einen Wert für die gesamte Sekundarstufe. Als Erfolgskriterium wird ausschließlich Leistung untersucht, da nur Ergebnisse standardisierter Leistungstests berichtet werden. Effekte auf soziale und emotionale Fähigkeiten werden hingegen nicht analysiert, obwohl dies für die Klärung der hypothetischen Wirkmechanismen durchaus interessant wäre. 

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

In der Metaanalyse wurden für die Bereiche Alter, sozioökonomischer Status und Intensität der Programme Moderationsanalysen durchgeführt – ohne signifikante Befunde. Das heißt, der Gesamteffekt für das jeweilige Fach (Mathematik, Naturwissenschaften, Lesen) liefert eine belastbare Orientierungsgröße. Auch von verschiedenen Forschungsdesigns, Studiengrößen und Publikationszeiträumen sind die jeweiligen Gesamteffekte nicht signifikant beeinflusst. Einschränkend muss erwähnt werden, dass die Anzahl der berücksichtigten Effektstärken in den meisten Fällen klein ist: Es ist zu erwarten, dass der Einfluss bestimmter Moderatoren bei einer größeren Anzahl von Primärstudien ein signifikantes Niveau erreicht, da manche Werte knapp an der Grenze zur Signifikanz liegen.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Aus wissenschaftlicher Sicht ist die Metaanalyse bedeutsam: Sie aktualisiert und erweitert die Befunde eines älteren Reviews (Durlak et al., 2011), sie liefert einen umfassenden Überblick über das Feld der Forschung zu sozialen und emotionalen Förderprogrammen, indem sie auch (Evaluations-)Studien, die nicht in Zeitschriften mit Peer-Review-Verfahren zur Qualitätssicherung publiziert sind, berücksichtigt, aber dennoch durch strenge Auswahlkriterien eine hohe methodische Qualität sicherstellt.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Transparenz und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht vorbildlich den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Meta-Analysis Reporting Standards). Die Schritte bei der Suche, Auswahl und statistischen Analyse erfüllen die Ansprüche beinahe vollständig. Weitere Informationen zur methodischen Beurteilung finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Die Ergebnisse der Metaanalyse zeigen, dass die gezielte Förderung der sozialen und emotionalen Fähigkeiten von SchülerInnen positive Auswirkungen auf deren schulische Leistungen hat. Die gezielte Förderung kann bereits im Vorschulalter erfolgreich eingeführt werden. Auch in der Sekundarstufe können Förderprogramme zur Unterstützung der sozialen und emotionalen Entwicklung zu besseren Leistungen beitragen: Lehrkräfte und Schulen können dem wachsenden Bedürfnis von SchülerInnen nach mehr Autonomie und Eigenverantwortung – beispielsweise für den eigenen Lernprozess – begegnen, indem sie diese sozialen und emotionalen Fähigkeiten im Unterricht oder in einem größeren schulischen Rahmen gezielt adressieren.

Die Metaanalyse zeigt eine große Bandbreite an möglichen Ansatzpunkten für gezielte Förderprogramme auf: Sie reicht von der Weiterbildung der Lehrkräfte (siehe Studienbeispiel) bis hin zur regelmäßigen und gemeinsamen Achtsamkeitspraxis für SchülerInnen und Lehrkräfte. Die Förderprogramme sind umfassend dokumentiert und alle Befunde sind unter schulischen Alltagsbedingungen, in methodisch sehr anspruchsvollen Evaluationsstudien über längere Zeiträume zustande gekommen. Dies könnte Ansporn sein, auch im deutschsprachigen Raum vermehrt über die Entwicklung und Einführung sozialer und emotionaler Förderprogramme nachzudenken. Damit könnte nicht »nur« ein Beitrag zur Förderung der Schulleistung entstehen, sondern auch das Wohlbefinden und die produktive Zusammenarbeit der (schulischen) Gemeinschaft stärken.

Studienbeispiel

Die Studie von Allen und KollegInnen (2011) liefert ein anschauliches Beispiel, wie sich ein Förderprogramm zur Stärkung der sozialen und emotionalen Entwicklung von SchülerInnen auf die Qualität der Interaktion zwischen Lehrkräften und SchülerInnen auswirkt – und in der Folge auch auf den schulischen Erfolg der SchülerInnen. An der großangelegten experimentellen Studie waren insgesamt 78 Lehrkräfte und 2.237 SchülerInnen der Sekundarstufe beteiligt. Im Programm „my teaching partner“ erhielten die Lehrkräfte in der Experimentalbedingung ein ausführliches Training zu Methoden der Lehrer-Schüler-Interaktion, die zur Gestaltung eines positiven emotionalen Klimas beitragen sollen. Das Training legt ein besonderes Augenmerk darauf, dass Lehrkräfte eine Sensibilität für die entwicklungsbedingten Bedürfnisse von Jugendlichen – z.B. das Streben nach Autonomie – entwickeln und diesen Bedürfnissen im Unterricht Raum geben. Sie sollen den SchülerInnen eine aktive Rolle bei der Gestaltung ihres Lernprozesses einräumen und ihnen einen Sinn für die Relevanz des Lernstoffs für ihr eigenes Leben vermitteln. Das Training soll Lehrkräfte befähigen, diese Ansätze in konkrete Lehrer-Schüler-Interaktionen zu übersetzen. Dazu erhielten die Lehrkräfte in regelmäßigen Abständen über ein Schuljahr verteilt Feedback zur Qualität ihrer Lehrer-Schüler-Interaktionen – auf Grundlage von Videos ihres Unterrichts. In den Schulklassen der Kontrollbedingung erhielten die Lehrkräfte weder das Training noch individuelles Feedback. Die Analysen zeigen, dass sich die Schülerleistungen durch das Förderprogramm in verschiedenen Schulfächern verbesserten. Diese Verbesserung war auf die höhere Qualität der Lehrer-Schüler-Interaktionen und das damit einhergehende bessere soziale und emotionale Lernklima zurückzuführen. Interessanterweise wurde der positive Effekt erst im Schuljahr nach dem Training – mit derselben Lehrkraft, aber neuen SchülerInnen – empirisch festgestellt. Das zeigt, dass sich die Wirkung solcher Trainings erst längerfristig entfaltet. Die komplexen Fähigkeiten müssen erst trainiert und mithilfe von regelmäßigem Feedback kontinuierlich eingeübt werden.

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Kurzreview als Podcast

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SchülerInnen müssen beim Lernen häufig eine Fülle an Informationen verarbeiten und die relevantesten herausfiltern. Lehrpersonen können ihre SchülerInnen dabei entscheidend unterstützen – mit Arbeitsmaterialien, in denen wichtige Informationen hervorgehoben sind. Wie sich das Hervorheben von Informationen in Lernmaterialien auf Lernerfolg, Motivation und die kognitive Verarbeitungskapazität von SchülerInnen auswirkt und inwiefern weitere Faktoren wie Vorwissen oder das Fach dabei eine Rolle spielen, untersucht die Metaanalyse „A meta-analysis of how signaling affects learning with media“ von Schneider, Beege, Nebel & Rey (2018).

Einleitung

Gerade im MINT-Unterricht vermitteln Lehrpersonen ihren SchülerInnen häufig Wissen über komplexe Modelle und Abläufe. SchülerInnen stehen dabei vor der Herausforderung, aus einer Fülle an verbalen und visuellen Informationen die relevantesten auszuwählen und so zu strukturieren, dass sie diese besser behalten und abrufen können. Dies ist insbesondere beim Lernen mit digitalen Medien der Fall, da digitale Arbeitsmaterialien oft komplexer gestaltet sind als klassisches Arbeitsmaterialien wie Arbeitsblätter.

Wie können Lehrpersonen Lernmaterialien gestalten oder auswählen, die SchülerInnen dabei bestmöglich unterstützen? Eine Reihe an Befunden zeigt, dass SchülerInnen besser lernen, wenn Lernmaterialien relevante Informationen oder die organisatorische Struktur der Lerninhalte hervorheben, da dadurch die kognitive Belastung für die Lernenden geringer ist (cognitive load theory). Dieses Prinzip, bei dem die Aufmerksamkeit der Lernenden auf die relevante Information gelenkt wird, wird im Englischen Signaling genannt (dt. Hervorheben, Beispiel siehe Grafik 1).

Grafik 1. Beispiel für farbige Hervorhebungen in einer Lernumgebung.

Allerdings sind Hervorhebungen nicht in jedem Fall hilfreich. Manche Hervorhebungen lenken Lernende eher ab. Weil SchülerInnen dann stärker kognitiv belastet werden, verringert sich auch der Lernerfolg. Die vorliegende Metaanalyse synthetisiert die Ergebnisse bisheriger Studien und untersucht auf dieser Datenbasis, wie sich Hervorhebungen in Lernmaterialien auswirken – z.B. auf den Lernerfolg, die Motivation oder die kognitive Belastung. Sie berücksichtigt dabei eine Vielzahl an Faktoren und Rahmenbedingungen, die einen Einfluss haben könnten – z.B. das Unterrichtsfach oder die Art der Hervorhebungen.

Worum geht es in dieser Studie?

Die Metaanalyse untersucht einerseits, ob Hervorhebungen in Lernmaterialien den Lernerfolg in Bezug auf die Wiedergabe von Wissen (139 experimentelle Vergleiche) und den Transfer von Wissen (70 experimentelle Vergleiche) steigern. Außerdem wurde untersucht, wie diese Hervorhebungen sich auf die kognitive Belastung, die Motivation, die Lernzeit und auf Blickbewegungen von SchülerInnen beim Lernen auswirken. Bei der Untersuchung dieser Forschungsfragen berücksichtigen die AutorInnen eine Reihe an Moderatorvariablen wie Alter oder Vorwissen, die einen Einfluss auf die Wirkung von Hervorhebungen haben könnten (vgl. Tabelle 1).

Die AutorInnen schließen Primärstudien in die Metaanalyse ein, die im Zeitraum von 1970-2016 auf Englisch oder Deutsch in Zeitschriften mit Begutachtungsverfahren, als Abschlussarbeiten, Konferenzbeiträge oder Onlinepublikationen veröffentlicht wurden. Grundlage der Metaanalyse sind insgesamt 103 Studien mit 12.201 TeilnehmerInnen. Ca. 14 % von ihnen stammen aus der Sekundarstufe. Die Mehrzahl der Studien wurde unter streng kontrollierten Bedingungen im Labor durchgeführt, einige Studien aber auch im Schulkontext.

Was findet diese Studie heraus?

Zusammengenommen zeigen die Befunde, dass sich Hervorhebungen in Lernmaterialien positiv auf die Wiedergabe (g = 0.53, mittlerer Effekt) und den Transfer von Wissen auswirken (g = 0.33, kleiner Effekt). Zudem reduzieren sie die kognitive Belastung (g = 0.25, kleiner Effekt), erhöhen die Motivation (g = 0.13, kleiner Effekt) und verlängern die Lernzeit (g = 0.30, kleiner Effekt). Darüber hinaus zeigen die Analysen der Blickbewegungen, dass Lernende Hervorhebungen in Arbeitsmaterialien tatsächlich länger betrachten als die entsprechenden Passagen ohne Hervorhebungen (g = 0.39).

Die einzelnen Moderatoranalysen zeigen, dass Hervorhebungen in Texten für die Wiedergabe von Wissen besonders effektiv sind. Bei Abbildungen ist der Effekt ebenfalls positiv, aber kleiner. In Bezug auf den Wissenstransfer beeinflusst die Art der Hervorhebung in Abbildungen den Effekt: Während sich farbliche Hervorhebungen positiv auswirken, sind Wegweiser, Beschriftungen, Scheinwerfer und grafische Hervorhebungen nicht wirksam. Blinken beeinträchtigt den Wissenstransfer sogar. Hervorhebungen sind in allen Fächern außer Mathematik effektiv. Für alle weiteren Moderatoren berichten die AutorInnen keine signifikanten Befunde. Die einzelnen Effektstärken sind in Tabelle 1 dargestellt.

* signifikanter Effekt

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Die durchschnittlichen Effektstärken liegen nach der üblichen Einteilung nach Cohen (1988) im mittleren Bereich für die Wiedergabe von Wissen (g = 0.53) und im kleinen Bereich für den Transfer von Wissen (g = 0.33). Die Größe dieser Effekte bedeuten, dass ca. 70 % der SchülerInnen, die mit Lernmaterialien mit Hervorhebungen gearbeitet haben, Lerninhalte besser wiedergeben und 62 % die Lerninhalte besser auf andere Aufgaben anwenden können als der Durchschnitt der Kontrollgruppe. Die Metaanalyse berücksichtigt nur Primärstudien, die unter stark kontrollierten Versuchsbedingungen durchgeführt wurden. Sie beruht auf einer großen Zahl an Studien – und es finden sich fast durchgängig positive Effekte, die im Einzelnen noch deutlich größer ausfallen können (vgl. Tabelle 1). Diese drei Punkte sprechen für die positive Wirkung von Hervorhebungen in Lernmaterialien und die Belastbarkeit der durchgeführten Analysen.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die AutorInnen schlüsseln ihre Ergebnisse sehr differenziert nach unterschiedlichen Fächern, Altersstufen und mehreren Erfolgskriterien (z.B. Lernerfolg, Motivation und kognitive Belastung) auf. Hervorhebungen in Arbeitsmaterialien sind hilfreich für Lernende aller Altersstufen – von SchülerInnen der Grundschule bis hin zu Erwachsenen. Im Bereich Wissenstransfer zeigen sich zwischen den (Schul-)Fächern keine Unterschiede. Für die Wiedergabe von Wissen haben Hervorhebungen in Arbeitsmaterialien sehr unterschiedliche Effekte je nach Fach: am Größten sind sie in Psychologie, Geographie und Erziehungswissenschaften, in den Fächern Physik und Biologie etwas kleiner. Die Tatsache, dass der Effekt in Mathematik nicht signifikant ist, führen die AutorInnen darauf zurück, dass in diesem Fach nur wenige Inhalte in Textform dargestellt werden und die Inhalte sehr abstrakt sind. 

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

Die AutorInnen testen zahlreiche Moderatorvariablen (vgl. Tabelle 1), um zu sehen, inwiefern der Gesamteffekt für unterschiedliche Bedingungen generalisierbar ist. Die Gesamteffekte bieten größtenteils eine gute Orientierung. Für einige wenige Bereiche – z.B. das Unterrichtsfach – unterscheiden sich die Befunde bedeutsam und die spezifischen Werte für die einzelnen Moderatorstufen sind dementsprechend aussagekräftiger als der Gesamteffekt. Die Moderatoranalysen beruhen allerdings größtenteils auf kleinen Stichproben – und nicht alle Studien untersuchen alle Moderatoren. Die einzelne Moderatoranalyse wird dadurch unpräziser und muss mit Vorbehalt interpretiert werden.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Im Vergleich zu spezifischeren Arbeiten (Höffler & Leunter, 2007; Richter et al., 2016) liefert diese Metaanalyse ein umfassendes Bild zur Wirksamkeit von Hervorhebungen. Gleichzeitig illustriert sie, wie sich der Fokus der Forschung über die Zeit verändert hat: Während Effekte auf den Transfer von Wissen vor 2000 kaum untersucht wurden, stand dieser Aspekt nach 2000 im Fokus der Forschung. Wissenschaftlich interessant ist auch, dass die Befunde von Schneider und Kollegen im Gegensatz zu den Befunden von Richter und KollegInnen nicht belegen, dass Lernende mit weniger Vorwissen besonders von Hervorhebungen profitieren. Damit liefern sie Evidenz gegen die Expertise-Umkehr-Hypothese, die davon ausgeht, dass Lernende mit geringem Vorwissen mehr von instruktionalen Hilfen in Lernmaterialien profitieren.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Offenlegung und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht nahezu exemplarisch den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Meta-Analysis Reporting Standards). Die einzelnen Schritte des Erstellungsprozesses der Metaanalyse (Suche, Studienauswahl, Kodierung und statistische Analyse) sind sehr transparent und nachvollziehbar beschrieben und daher als methodisch verlässlich einzuordnen. Eine detaillierte Beurteilung finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Durch Arbeitsmaterialien, in denen lernrelevante Informationen hervorgehoben sind, können Lehrpersonen ihre SchülerInnen effektiv beim Lernen unterstützen und deren Motivation steigern. SchülerInnen befassen sich länger, zielgerichteter und mit größerem Erfolg mit entsprechend gestalteten Arbeitsmaterialien. Für diese Schlussfolgerung liefert die Metaanalyse ein solides Fundament. Hervorhebungen in Arbeitsmaterialien sind für Lernende aller Altersgruppen unabhängig vom Vorwissen sinnvoll – sowohl in Bezug auf die Wiedergabe als auch auf den Transfer von Wissen.

Prinzipiell können Lehrpersonen fast alle Arten von Hervorhebungen einsetzen, um SchülerInnen in ihrem Lernprozess zu unterstützen. Am wirksamsten sind Hinweise in Texten, die permanent bestehen bleiben (z. B. eine fett gedruckte Überschrift in einem Text im Vergleich zu einem Hinweispfeil auf einer Folie, die weiter geklickt wird). Nur sehr wenige Hervorhebungen, wie z. B. blinkende Hinweise auf Powerpointfolien, haben keine oder kontraproduktive Auswirkungen auf das Lernen.

Studienbeispiel

Die Primärstudie von Reisslein, Johnson & Reisslein (2015) zeigt deutlich, dass schon kleine Veränderungen in einer digitalen Lernumgebung – in diesem Fall farbige Hervorhebungen – eine signifikant positive Auswirkung auf den Lernerfolg haben können. Die AutorInnen ließen 74 SchülerInnen im Alter von 14 bis 15 Jahren eine E-Learning-Umgebung zu elektrischen Schaltungen und Parallelschaltungen bearbeiten und unterteilten sie dabei nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen: In der Kontrollgruppe war die Schrift in der Lernumgebung komplett schwarz-weiß gehalten, in der Experimentalgruppe waren wichtige Ausdrücke oder physikalische Zeichen/Einheiten farbig markiert (Spannung blau, Strom rot und Widerstand schwarz, vgl. Grafik 1).

Nach einem Vorwissenstest bearbeiteten die SchülerInnen die Lerneinheit, die aus Abbildungen und einem begleitenden, gesprochenen Erklärtext bestand. Während die SchülerInnen den Erklärtext anhörten, wurden die einzelnen Elemente der Abbildung (vgl. Grafik 1) nach und nach eingeblendet. Anschließend folgte eine Übungseinheit, in der die SchülerInnen ihr Wissen anwenden und ihre Lösungen jeweils in das Programm eingeben konnten. Sie erhielten direkt Rückmeldung zu ihren Antworten. Abgesehen von den farblichen Unterschieden waren die Lernumgebung und der komplette Versuchsablauf für alle Schülerinnen genau gleich.

Der abschließende Test, in dem die SchülerInnen ihr Wissen auf vergleichbare Aufgabestellungen anwenden mussten, wurde für alle SchülerInnen auf Papier und in schwarz-weiß durchgeführt. Die Experimentalgruppe, die mit den farbigen Hervorhebungen gearbeitet hatte, schnitt sowohl beim Lösen der Praxisaufgaben als auch im anschließenden Test besser ab. SchülerInnen dieser Gruppe waren zudem motivierter. Im Gegensatz dazu berichtete die Kontrollgruppe, die ausschließlich mit schwarz-weißer Schrift gearbeitet hatte, eine größere kognitive Belastung und sie brauchte länger zur Bearbeitung der Aufgaben.

Referenzen und Links

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Eines der wichtigsten Ziele des MINT-Unterrichts ist es, wissenschaftliche Kompetenzen zu fördern und eine Grundlage dafür zu schaffen, dass SchülerInnen an der Wissensgesellschaft teilhaben, mündige Entscheidungen treffen und lebenslang lernen können. Welche wissenschaftlichen Kompetenzen im MINT-Unterricht gefördert werden können und was die Wirksamkeit von Unterricht beeinflusst, untersucht die Metaanalyse „Fostering scientific reasoning in education – meta-analytic evidence from intervention studies“ von Engelmann, Neuhaus & Fischer (2016).

Einleitung

Die Fähigkeit, wissenschaftlich denken und handeln sowie wissenschaftliche Befunde einordnen zu können, ist nicht (mehr) nur für WissenschaftlerInnen von Bedeutung. Vielmehr ist es für eine aktive Teilhabe an der Wissensgesellschaft sowie die ständige Präsenz von wissenschaftlicher Evidenz in den Medien zentral, Wissenschaft von Täuschung oder scheinbaren Fakten unterscheiden zu können. Dazu ist es hilfreich, selbst zu einem gewissen Grad wie Wissenschaftler denken und argumentieren zu können.

Allerdings erweisen sich wissenschaftliche Kompetenzen als ein komplexes Phänomen, wenn es darum geht, sie theoretisch definieren und mögliche Interventionen empirisch untersuchen zu wollen. Während die Metaanalyse von Schwichow und Kollegen (2016) mit der Variablenkontrollstrategie eine ganz spezifische Form wissenschaftlichen Denkens untersucht, (siehe Kurzreview 16), fasst die vorliegende Metaanalyse wissenschaftliche Kompetenzen in einem allgemeineren Sinne: Sie klärt, wie wissenschaftliche Kompetenzen – verstanden als

• Wissenschaftliches Forschen,
• Wissenschaftliches Argumentieren und
• Verstehen von Wissenschaft

im Unterricht gefördert werden können und wovon eine erfolgreiche Förderung abhängt.

Worum geht es in dieser Studie?

Die Metaanalyse untersucht, in welchem Ausmaß Interventionen wissenschaftliche Kompetenzen von SchülerInnen fördern und inwiefern bestimmte Einflussfaktoren, sogenannte Moderatoren, die Effektivität der Interventionen beeinflussen. Neben Alter und Unterrichtsfach untersuchen die AutorInnen, inwiefern sich die Effektivität der Interventionen im Hinblick auf Wissenschaftliches Forschen, Wissenschaftliches Argumentieren und Verstehen von Wissenschaft unterscheidet.

Diese Aspekte definieren sie wie folgt:

1. Wissenschaftliches Forschen.
   Dazu gehört für die AutorInnen einerseits wissenschaftliches Denken, z.B. anhand der Variablenkontrollstrategie, und andererseits Forschendes Lernen, d.h. Forschungsfragen zu entwickeln, Probleme und Hypothesen zu formulieren, Untersuchungen zu planen und Daten zu erheben, auszuwerten und zu interpretieren.
2. Wissenschaftliches Argumentieren.
   Darunter verstehen die AutorInnen die Fähigkeit, eine Argumentation auf wissenschaftlichen Befunden aufbauen zu können.
3. Verstehen von Wissenschaft.
   Dazu zählt für die AutorInnen, Annahmen, Konzepte, Werte und Grenzen von Wissenschaft zu verstehen.

Zudem untersuchen die AutorInnen, wie sich verschiedene Arten von Lernaktivitäten auf den Erwerb wissenschaftlicher Kompetenzen auswirken. Die Lernaktivitäten klassifizieren sie dafür – basierend auf der ICAP-Hypothese von Chi (2009) und Chi & Wylie (2014) – als interaktiv (I), konstruktiv (C), aktiv (A) oder passiv (P)*. Daraus wollen sie Rückschlüsse ziehen, welche Art von Lernaktivitäten für die Förderung von wissenschaftlichen Kompetenzen besonders geeignet ist.

In die Metaanalyse gehen 30 Interventionen mit experimentellem oder quasi-experimentellem Untersuchungsdesign ein. Die Primärstudien wurden im Zeitraum von 1988-2016 in deutsch- oder englischsprachigen wissenschaftlichen Zeitschriften mit Begutachtungsverfahren veröffentlicht. Insgesamt nahmen an den Studien 3.711 SchülerInnen der Primar- und Sekundarstufe (83 %) in den Fächern Physik (50 %), Biologie (20 %), Chemie (13 %) und weiteren, nicht spezifizierten Fächern (17 %) teil.

* Genauere Informationen zur ICAP-Hypothese finden Sie im Ergebnisteil.

Was findet diese Studie heraus?

Wissenschaftliche Kompetenzen können durch Interventionen gefördert werden. Engelmann und KollegInnen errechnen einen mittelgroßen Effekt (g = 0.71). Die sogenannten Moderatoranalysen zeigen, dass sich Interventionen auf wissenschaftliches Forschen, wissenschaftliches Argumentieren und das Verstehen von Wissenschaft gleichermaßen positiv auswirken – ohne signifikante Unterschiede (vgl. Tabelle 1).

Tabelle 1. Effekte von Interventionen auf wissenschaftliche Kompetenzen.

Weitere Moderatoranalysen ergeben in Bezug auf die Lernaktivitäten, dass keine der untersuchten Interventionen ausschließlich auf passive oder aktive Lernaktivitäten zurückgreift. 62 % der Interventionen bestehen überwiegend aus konstruktiven Lernaktivitäten, das heißt, SchülerInnen werden selbst kreativ; 38 % bauen in erster Linie auf interaktive Lernaktivitäten. Das bedeutet, SchülerInnen sind für die Lösung der Aufgaben auf die Zusammenarbeit mit anderen angewiesen. Die theoretische Annahme von Chi und Wylie (2014), nach der interaktive Lernaktivitäten effektiver sein müssten als konstruktive, bestätigt die Metaanalyse nicht. (vgl. Tabelle 2).

Tabelle 2. Effekte unterschiedlicher Lernaktiväten auf die Förderung von wissenschaftlichen Kompetenzen.

(* Weitere Ergebnisse zu den stärker methodisch orientierten Befunden finden Sie in im Abschnitt „Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie“.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Die durchschnittliche Effektstärke liegt nach der üblichen Einteilung nach Cohen (1988) im mittleren Bereich (g = 0.71). Die Größe des Effekts bedeutet, dass ca. 76 % der SchülerInnen, die an Interventionen teilgenommen haben, höhere wissenschaftliche Kompetenzen aufweisen als der Durchschnitt der Kontrollgruppe. Der Effekt fällt etwas größer aus als in den Metaanalysen zum wissenschaftlichen Denken (siehe Kurzreview 16) und Forschenden Lernen (siehe Kurzreview 1 und Kurzreview 5).

Einige für die Einordnung der Befunde wesentlichen Aspekte werden in der Metaanalyse allerdings nicht beleuchtet: Informationen zu Kontrollbedingungen, zur Dauer und Intensität der Interventionen und dazu, wie die Lerneffekte im Detail gemessen wurden, fehlen. Aus bisheriger Forschung (Cheung & Slavin, 2016; Slavin & Madden, 2011) ist jedoch bekannt, dass es eine bedeutende Rolle spielen kann, ob standardisierte oder nicht standardisierte Tests verwendet werden. Deshalb ist hier beispielsweise nicht auszuschließen, dass durch den Einsatz von nichtstandardisierten Messverfahren die Interventionsgruppe begünstigt wurde und Effekte damit tendenziell überschätzt sind.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die Differenziertheit der berichteten Effekte wird anhand der Bereiche Schulfächer, Jahrgangsstufen und des Erfolgskriteriums eingeschätzt. Die AutorInnen schlüsseln ihre Ergebnisse nach Unterrichtsfächern und Altersstufen auf. Interventionen fördern in allen Unterrichtsfächern wirksam wissenschaftliche Kompetenzen – am Wirksamsten sind sie in Biologie (g = 1.19), gefolgt von Physik (g = 0.59) und Chemie (g = 0.54). Sonstige Fächer erreichen in einer Sammelkategorie eine Effektstärke von g = 0.65. Interventionen zur Förderung wissenschaftlicher Kompetenzen sind hilfreich für SchülerInnen aller Altersstufen (g = 0.63-0.80). Als Erfolgskriterium wurden die drei beschriebenen Aspekte wissenschaftlicher Kompetenzen untersucht. Als Erfolgskriterium wurden Lernerfolge beim wissenschaftlichen Forschen, wissenschaftlichen Argumentieren und Verstehen von Wissenschaft untersucht. Andere Variablen (z. B. Interesse, Motivation) wurden nicht systematisch erfasst.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

Die AutorInnen testen verschiedene Moderatorvariablen, um zu sehen, inwiefern sie den Gesamteffekt beeinflussen. Es zeigt sich, dass der Gesamteffekt größtenteils eine gute Orientierung bietet: Für unterschiedliche Altersgruppen, die verschiedenen wissenschaftlichen Kompetenzen und für unterschiedliche Lernaktivitäten konnten keine Unterschiede nachgewiesen werden. In Bezug auf das Fach unterscheiden sich die Stärke der Effekte allerdings bedeutsam und die spezifischen Befunde für die einzelnen Moderatorstufen (z.B. Biologie) sind aussagekräftiger als der Gesamteffekt. Darüber hinaus wurden keine weiteren potenziellen Einflussfaktoren getestet.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Die Metaanalyse ist wissenschaftlich bedeutsam. Sie repliziert die Befunde der Metaanalysen von Schwichow und Kollegen (2016) und Ross (1988) und erweitert diese um Erkenntnisse zum wissenschaftlichen Forschen, wissenschaftlichen Argumentieren und Verstehen von Wissenschaft. Darüber hinaus gibt die Metaanalyse keine Hinweise darauf, dass interaktive Zusammenarbeit mit MitschülerInnen individuellem Lernen per se überlegen ist wie von Chi und Wylie (2014) angenommen. Vielmehr scheint es auf das Wie der Gestaltung der jeweiligen Lernaktivitäten anzukommen(vgl. dazu auch Kurzreview 15).

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Transparenz und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht überwiegend den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Metaanalysis Reporting Standards). Insbesondere die Suche und die Analyse erfüllen alle Ansprüche. Weitere Informationen zur Beurteilung des methodischen Vorgehens finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Die Metaanalyse zeigt, dass Lehrkräfte große Handlungsspielräume haben, um wissenschaftliche Kompetenzen von SchülerInnen aller Altersstufen im MINT-Unterricht zu stärken. Lehrpersonen können beim wissenschaftlichen Forschen, wissenschaftlichen Argumentieren und das Verstehen von Wissenschaft ansetzen und dabei sowohl konstruktive als auch interaktive Lernformen einsetzen.

Beim wissenschaftlichen Argumentieren ist es beispielsweise hilfreich, Komplexität dadurch zu reduzieren, dass Lehrpersonen ihren SchülerInnen eine Auswahl möglicher Aussagen und dazu passender Satzbausteine und -strukturen vorgeben (vgl. Studienbeispiel). Wie wissenschaftliches Forschen erfolgreich gefördert werden kann, zeigt das Kurzreview 16: »Wie fördert man wissenschaftliches Denken im Unterricht?«.

Dafür, dass diese Befunde auch für die deutschsprachige Unterrichtspraxis relevant sind, spricht, dass die Mehrzahl der Studien im Schulkontext durchgeführt wurden und auch deutsche Primärstudien in die Untersuchung eingeflossen sind.

Studienbeispiel

In ihrer experimentellen Studie im Klassenzimmer zeigen Chen und She (2012), dass sich die SchülerInnen durch die eingesetzte Online-Lernumgebung im wissenschaftlichen Argumentieren sowohl qualitativ als auch quantitativ deutlich verbesserten. 150 AchtklässlerInnen wurden für 25 Unterrichtsstunden in zwei verschiedene Gruppen (Experimental- vs. Kontrollgruppe) unterteilt, die beide an den gleichen regulären Lehrplanthemen – beispielsweise an der Reaktion von Magnesium mit Trockeneis – im Klassenzimmer und im Labor arbeiteten.

Die 74 SchülerInnen der Experimentalgruppe arbeiteten dabei jeweils in Gruppen von sechs SchülerInnen mit einer Online-Lernumgebung, die sie in zwei Schritten zum wissenschaftlichen Argumentieren anleitete: Im ersten Schritt wurden fünf unterschiedliche Arten von Aussagen eingeführt, zwischen denen die SchülerInnen dann für ihre eigene Argumentation wählen konnten: Beschreibung, Erklärung, theoretische Herleitung, Untermauerung und Gegenbeweis. Die zweite Ebene bot für jede der Aussagearten zwei bis drei Satzbausteine, die die SchülerInnen auswählen und mit ihren eigenen Inhalten füllen konnten, etwa: „Der Grund aus dem ich glaube, dass …, ist, dass …“.

Die SchülerInnen der Experimentalgruppe lernten deutlich besser wissenschaftlich zu argumentieren. Das zeigte sich in einem standardisierten Argumentationstest und in der höheren Qualität ihrer Argumente. Hochwertige Argumente brachten sie zudem häufiger ein als die SchülerInnen der Kontrollgruppe.

Referenzen und Links

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Wissenschaftliches Denken zu fördern ist eine zentrale Aufgabe für den schulischen MINT-Unterricht. SchülerInnen entwickeln diese Kompetenz nicht von selbst, sondern nur durch gezielte Anleitung und Übung. Eine der wichtigsten Methoden wissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung ist die sogenannte Variablenkontrollstrategie (VKS). Ob und wie das Verständnis dieser Strategie im Unterricht gefördert werden kann, haben zahlreiche Studien untersucht. Die Metaanalyse „Teaching the control-of-variables strategy: A meta-analysis“ von Schwichow, Crocker, Zimmerman, Höffler und Härtig (2016) analysiert die Befunde aus 72 Studien und trägt wichtige Erkenntnisse über effektive Fördermaßnahmen der Variablenkontrollstrategie im Unterricht zusammen.

Einleitung

Wissenschaftliches Denken ist eine Kernkompetenz für die MINT-Fächer und ein zentraler Bestandteil aktueller Bildungsstandards. Die Fähigkeit, wissenschaftlich denken zu können, unterstützt SchülerInnen dabei, ein breites Spektrum von Problemen sowohl in wissenschaftlichen als auch in alltäglichen Kontexten zu bearbeiten und zu lösen.

Ein fundamentales Anliegen wissenschaftlichen Denkens ist es, gültige Erklärungen – beispielsweise in Form von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen – für verschiedenste Phänomene zu finden sowie stichhaltig begründen und belegen zu können. Dafür müssen geeignete Bedingungen erkannt oder gezielt hergestellt werden, die möglichst eindeutige Schlussfolgerungen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zulassen. Das heißt, dass in einem Experiment oder einer Serie von Experimenten möglichst alle potenziellen Erklärungen nacheinander ausgeschlossen werden, bis nur noch nachweislich kausale Erklärungen für ein Phänomen in Frage kommen (siehe Beispiel). Dieses experimentelle Vorgehen ist als Strategie der Variablenkontrolle oder Variablenkontrollstrategie (VKS) bekannt.

Die Variablenkontrollstrategie spielt eine zentrale Rolle in Forschung und Wissenschaft und steht im Zusammenhang mit der stärkeren Betonung von wissenschaftlichem Denken und Arbeiten in Bildungsstandards und Lehrplänen als Unterrichtsziel im Fokus. Dabei geht es nicht nur darum, dass SchülerInnen kausale Nachweise mithilfe von Experimenten selbst erzeugen können, sondern auch darum, dass sie durch das Verständnis zugrundliegender wissenschaftlicher Strategien lernen, angebotene Erklärungen auf wissenschaftliche Weise zu hinterfragen und zu argumentieren.

Die Frage, ob und wie die Variablenkontrollstrategie effektiv gefördert werden kann, ist seit Jahrzehnten Gegenstand zahlreicher Studien. Die vorliegende Metaanalyse fasst diesen Forschungstand zusammen und liefert wichtige Anhaltpunkte, wie Unterricht in diesem Zusammenhang optimal gestaltet werden kann.

Die Variablenkontrollstrategie: Beispiel

Um herauszufinden, welche Rolle die Bewässerung für das Wachstum von Pflanzen spielt, werden in entsprechenden Experimenten identische Bedingungen für zwei Pflanzen geschaffen: Gleiche Pflanzen, gleiches Licht, gleiche Erde, gleicher Dünger, etc. Nur die zugegebene Wassermenge variiert. Das heißt, alle möglichen und bekannten Variablen bis auf die Wassermenge werden kontrolliert. Wächst nun die eine Pflanze mehr oder weniger als die andere, ist dies eindeutig mit der unterschiedlichen Wasserzugabe zu erklären. Dadurch lässt sich die Annahme, dass die Bewässerung einen Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat, experimentell untermauern.

Worum geht es in dieser Studie?

Zur Förderung der Variablenkontrollstrategie erschien bereits 1988 eine erste Metaanalyse (Ross, 1988). In der Zwischenzeit ist eine Vielzahl neuer Studien erschienen, auf die Schwichow und KollegInnen nun zugreifen können. Die Menge an verfügbaren Studien und die weiterentwickelten metaanalytischen Verfahren erlauben es ihnen, detailliert zu ergründen, unter welchen Bedingungen wissenschaftliches Denken bzw. die Variablenkontrollstrategie besonders effektiv gefördert werden kann. Dazu erfassen und untersuchen sie eine Vielzahl von Einflussfaktoren, sogenannten Moderatoren: Ein erster Fragenblock beschäftigt sich mit bestimmten Eigenschaften der SchülerInnen – z.B. Alter –, ein zweiter mit Gestaltungsmerkmalen des Unterrichts (siehe Tabelle 1) und ein dritter untersucht, wie die Art der Testung das Ergebnis beeinflusst.

Für ihre Analysen können Schwichow und KollegInnen auf insgesamt 226 Effektstärken aus 72 Einzelstudien mit experimentellem oder quasi-experimentellem Design zurückgreifen. Sie wurden im Zeitraum von 1972 bis 2012 veröffentlicht. Acht der Studien wurden in Deutschland durchgeführt, der Rest überwiegend in den USA oder weiteren europäischen, asiatischen und amerikanischen Ländern. Insgesamt nahmen an den Studien 5.355 SchülerInnen teil.

Was findet diese Studie heraus?

Wissenschaftliches Denken kann durch Unterricht gefördert werden: Schwichow und KollegInnen replizieren den Befund von Ross (1988) und ermitteln einen mittleren Effekt von g = 0.61 (mittelgroßer Effekt). Aus den Moderatoranalysen zu den Gestaltungsmerkmalen des Unterrichts ergeben sich einige interessante Erkenntnisse (vgl. auch Tabelle 1):

Unterrichtsfokus. Die Analyse zeigt, dass es für den Lernerfolg keinen entscheidenden Unterschied macht, ob sich der Unterricht ausschließlich auf die Vermittlung der Variablenkontrollstrategie konzentriert oder die Lehrkraft gleichzeitig auch noch andere Ziele verfolgt, wie die Vermittlung von Faktenwissen.

Art der Vermittlung. Hier gibt es eine lange Diskussion, ob die Vermittlung eines expliziten Merksatzes zur Variablenkontrollstrategie (langfristig) zu besseren Lernerfolgen führt als wenn Schülerinnen und Schüler die VKS beim Experimentieren selber „entdecken“. So ein Merksatz könnte beispielsweise lauten: „Variiere immer nur eine Variable zu einem Zeitpunkt.“ Aus der entsprechenden Moderatoranalyse lässt sich keine klare Präferenz ableiten: Es gibt also auch gute Möglichkeiten, Variablenkontrollstrategie zu unterrichten, ohne einen expliziten Merksatz zu formulieren.

Übungsgelegenheiten. Der bisherige Stand der Forschung legt die Vermutung nahe, dass Übungsgelegenheiten, bei denen die SchülerInnen selbst aktiv experimentieren können, positive Effekte auf die Aneignung der Variablenkontrollstrategie haben. Die Moderatoranalyse jedoch zeigt, dass es keine bedeutende Rolle spielt, ob es derartige Gelegenheiten gibt. Die AutorInnen erklären diesen Befund damit, dass Variablenkontrollstrategie in erster Linie eine kognitive Strategie ist: Die Beschäftigung mit der konkreten Durchführung von Experimenten – real oder in Computersimulationen – lenkt möglicherweise eher von den wesentlichen Merkmalen der Gestaltung des Experiments und der experimentellen Strategie ab, oder erbringt zumindest keinen Mehrwert. Das könnte auch erklären, warum es keine Rolle spielt, ob SchülerInnen Feedback (schriftlich oder mündlich) auf die Durchführung ihrer Experimente bekommen.*

Tabelle 1. Untersuchte Gestaltungsmerkmale des Unterrichts.

Demonstrationen. Demonstrationen von korrekt durchgeführten Experimenten bieten hingegen den Vorteil, dass SchülerInnen sich – im Gegensatz zum eigenständigen Durchführen von Experimenten, bei denen sie sich um viele technische und handwerkliche Aspekte kümmern müssen – komplett auf das Verständnis der zentralen (Design-)Merkmale des Experiments und der experimentellen Strategie konzentrieren können. Die Moderatoranalyse zeigt, dass dieses Element tatsächlich einen entscheidenden Unterschied macht.

Kognitiver Konflikt. Insbesondere in Kombination mit Demonstrationen wirkt sich das Erzeugen von kognitiven Konflikten positiv auf den Lernerfolg aus. Ein kognitiver Konflikt findet dann statt, wenn das Ergebnis eines Experiments nicht mit den Erwartungen der SchülerInnen übereinstimmt. Er lässt sich zum Beispiel dadurch erzeugen, dass Forschende demonstriert werden, die sich nicht an die Variablenkontrollstrategie halten und in ihren Experimenten uneindeutige und/oder erwartungswidrige Ergebnisse erhalten. Entsprechend umgesetzt können kognitive Konflikte die Effektivität des Lernens steigern: Der kognitive Konflikt muss dabei von der Lehrkraft verdeutlicht werden, indem sie die Erwartungen der SchülerInnen vor der Demonstration zunächst abfragt. Wenn die SchülerInnen anschließend angeleitet werden, sich mit Erklärungen für das unerwartete Ergebnis und den eigenen – unter Umständen fehlerhaften – Überzeugungen auseinanderzusetzen, wird dadurch ein weitergehendes Verständnis von Zusammenhängen möglich. (Siehe auch Studienbeispiel & Fazit für die Unterrichtspraxis.)

Unterrichtskontext. Eine bislang nicht explizit überprüfte Annahme ist, dass SchülerInnen sich für außerschulische Kontexte stärker begeistern können und die Variablenkontrollstrategie in solchen Kontexten entsprechend besser lernen. Die Analyse zum Unterrichtskontext konnte diese Vermutung jedoch nicht bestätigen: SchülerInnen lernen die Variablenkontrollstrategie in schulischen wie auch außerschulischen Kontexten ähnlich erfolgreich.

* Ergänzender Befund: In einer experimentellen Studie untersuchten die AutorInnen die Wirkung von aktiv durchgeführten Experimenten beim Erlernen der VKS im Vergleich zu Arbeitsblättern. Die Ergebnisse zeigen, dass sich aktiv durchgeführte Experimente positiv auf die Durchführung von realen Experimenten auswirken während sich Arbeitsblätter positiv auf das Bewerten schriftlich dargestellter Experimente auswirken. Dieser Effekt trat nur auf, wenn die Inhalte der Übungs- und Testmaterialen gleich waren. Bei Transferaufgaben mit anderen Inhalten unterschieden sich die SchülerInnen beider Gruppen nicht (Schwichow et al., 2016).

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?

Die durchschnittliche Effektstärke liegt nach der üblichen Einteilung nach Cohen (1988) im mittleren Bereich (g = 0.61). Dieser Effekt zeigt sich als sehr stabil gegenüber Variablen, die in anderen Metaanalysen häufig einflussreich sind (z.B. Alter oder methodische Faktoren) und wurde auf der Basis valider Primärstudiendesigns gewonnen. Teilweise wurden die SchülerInnen in den Kontrollgruppen zum selben Thema, aber ohne Fokus auf die Variablenkontrollstrategie unterrichtet. Damit handelt es sich um äußerst faire und strenge Vergleichsbedingungen. Es zeigt sich ferner, dass durch den Einsatz von kognitivem Konflikt der Effekt sogar zu einem großen Effekt (g = 0.80;) ausgebaut werden kann. Dieser große Effekt bedeutet, dass knapp 80 % der SchülerInnen in der Experimentalgruppe höhere Leistungen beim wissenschaftlichen Denken aufweisen als der Durchschnitt der Kontrollgruppe.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?

Die Differenziertheit der berichteten Effekte wird anhand der Bereiche Schulfächer, Jahrgangsstufen und des Erfolgskriteriums eingeschätzt. Spezifische Schulfächer wurden in dieser Metaanalyse nicht untersucht, da wissenschaftliches Denken über die Fächergrenzen hinweg betrachtet wird. Die Ergebnisse werden für verschiedene Altersgruppen differenziert berichtet; allerdings zeigen sich hier keine Unterschiede. Als Erfolgskriterium wurden ausschließlich Leistungen beim wissenschaftlichen Denken mit Fokus auf die Variablenkontrolle untersucht. 

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?

In der Metaanalyse wurden zahlreiche Moderatoren überprüft; bei vielen zeigten sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den untersuchten (Unterrichts-) Varianten. Insofern ist der berichtete durchschnittliche Effekt des Unterrichtens der Variablenkontrollstrategie für einige Moderatoren verallgemeinerbar. Dazu gehören das Alter der SchülerInnen, die Durchführung der Studie im Schulunterricht (vs. im Labor), die Art der Publikation sowie eine Vielzahl von Parametern der Testung (z.B. Anzahl der veränderbaren Variablen, Hervorhebung der einflussreichsten Variablen, Urheber der Tests, Zeitspanne zwischen Unterricht und Testung).

Erwähnenswert ist darüber hinaus, dass es keine Rolle zu spielen scheint, ob die Leistungstests mit anderen Inhalten durchgeführt werden als im Unterricht. Wenn SchülerInnen die Variablenkontrollstrategie in einer spezifischen Unterrichtssituation erlernen, können sie ihr Wissen auch auf vergleichbare Experimente mit anderen Inhalten übertragen.

Das Testformat, also die technische Umsetzung der Testung, erweist sich als signifikante Einflussgröße. Die Gültigkeit des Gesamteffekts ist in dieser Hinsicht nicht uneingeschränkt verallgemeinerbar.

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?

Die Metaanalyse ist aus zwei Gründen als sehr bedeutsam einzustufen: Erstens repliziert und erweitert sie den bisherigen Stand der Forschung und trägt damit zur Aktualisierung der Befundlage bei. Zweitens erreicht sie durch die Fokussierung auf die Variablenkontrollstrategie eine eindrucksvolle Spezifität und Konkretheit. Die Art und Weise, wie die detaillierten Moderatoranalysen zur Aufklärung der aufgefundenen Unterschiede in den berichteten Effekten durchgeführt werden, hat exemplarischen Charakter. Durch die theoretisch sowie empirisch gut begründete Wahl der Moderatoren trägt die Metaanalyse substanziell dazu bei, die Theorie zur Instruktion der Variablenkontrollstrategie weiterzuentwickeln.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?

Die Transparenz und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht vorbildlich den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Metaanalysis Reporting Standards). Die Schritte bei der Suche, Auswahl und Analyse erfüllen alle Ansprüche. Weitere Informationen zur Beurteilung des methodischen Vorgehens finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

Die Befunde von Schwichow und KollegInnen haben eine hohe Relevanz für den Unterrichtsalltag: In allen eingehenden Befunden wurden schulrelevante Inhalte vermittelt, alle beschriebenen Maßnahmen für eine höhere Effektivität des Unterrichts sind ohne großen Aufwand umsetzbar. Die Metaanalyse beinhaltet auch einige Studien mit zahlreichen Effektstärken aus Deutschland. Insgesamt erweisen sich die berichteten Effekte als sehr stabil. Die Fokussierung der Metaanalyse auf die Variablenkontrollstrategie ermöglicht das Herausarbeiten von Details. Auf dieser Grundlage können konkrete Hinweise für mögliche Entscheidungsoptionen bei der Planung und Gestaltung von Unterricht abgeleitet werden.

An erster Stelle zeigt die Metaanalyse, dass viele hypothetisch einflussreiche Parameter beim Unterrichten der Variablenkontrollstrategie keine so bedeutsame Rolle spielen wie angenommen. Die AutorInnen identifizieren jedoch zwei entscheidende Stellschrauben für das effektive Unterrichten von wissenschaftlichem Denken:

• Demonstrationen sollten unbedingt zum Unterrichtsstandard gehören.
• Kognitive Konflikte können die Effektivität des Unterrichts deutlich steigern.

Insbesondere in der Kombination dieser beiden Maßnahmen sehen die AutorInnen ein großes Potenzial – z.B. indem SchülerInnen dazu angeleitet werden, sich mit den in der Demonstration fehlerhaft gestalteten Experimenten auseinanderzusetzen. Wenn SchülerInnen sich auf die Anlage von Experimenten und damit auf die experimentelle Strategie konzentrieren können, ohne von technischen Details der Durchführung abgelenkt zu werden, scheint darin ein Schlüssel zur effektiven Aneignung der Variablenkontrollstrategie und damit einer Kernkomponente des wissenschaftlichen Denkens zu liegen.

Studienbeispiel

In ihrer experimentellen Feldstudie ermitteln Strand-Cary und Klahr (2008) einen besonders großen Effekt von Demonstrationen in Kombination mit dabei erzeugten kognitiven Konflikten auf das Wissenschaftliche Denken. Die 72 neun- bis zwölfjährigen SchülerInnen experimentierten in zwei verschiedenen Gruppen (Experimental- vs. Kontrollgruppe) mit jeweils zwei Holzrampen und Bällen. Dabei sollten sie herausfinden, ob eine bestimmte Eigenschaft der Rampe (Variablen: Steilheit, Länge, Oberfläche der Rampe) beeinflusst, wie weit der Ball rollt – also ob es einen kausalen Zusammenhang gibt.

In der Kontrollgruppe konnten die SchülerInnen selbstständig Experimente mit den Rampen durchführen. In der Experimentalgruppe wurden die SchülerInnen explizit angeleitet, mit der Variablenkontrollstrategie zu arbeiten: Sie führten zunächst ein eigenes Experiment durch, dann wurde ihnen eine Im Sinne der Variablenkontrollstrategie fehlerhafte und eine korrekte Version des Experiments vorgeführt (Demonstration), wobei die SchülerInnen klären sollten, warum im fehlerhaften Experiment ihre Erwartungen nicht erfüllt wurden (kognitiver Konflikt). In der Experimentalgruppe lernten wesentlich mehr SchülerInnen die Variablenkontrollstrategie zu beherrschen als in der Kontrollgruppe (Unterschied d = 2.0).

Referenzen und Links

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