Category: Lehr- und Lernforschung mit Video
Erst war es nur ein Matchmaking Workshop, um Partner der drei Universitäten Universität Hamburg, Macquarie University in Sydney und Fudan University in Shanghai für gemeinsame Forschungsprojekte zusammenzubringen. Mein Team in Hamburg war da irgendwie im Vorteil, weil ich ja schon lange mit Matt Bower an der MQ zusammenarbeite. Dass wir für unsere Aktivitäten jetzt aber auch Xuanjing Huang gewinnen konnten, hat uns selbst überrascht und umso mehr gefreut. Jetzt, nach dem ersten Workshop zum Austausch gemeinsamer Ideen, dem Präsentieren der Methoden und Techniken und der Entwicklung eines Projektplans sind die Ziele noch etwas ambitionierter geworden.
Das Ziel unserer Zusammenarbeit wird es sein, Verfahren zur automatischen Erkennung und Analyse von Merkmalen des Lehrens und Lernens im Klassenraum, vielleicht auch von Unterrichtsqualität zu entwickeln. Dabei passen die jeweiligen Erfahrungen der Partner sehr gut zusammen. Das Hamburg-Team bringt viele Jahre der Erfahrung mit Videoanalyse von Unterricht und der Entwicklung von Kodierschemata ein. Die Kolleginnen an der Fudan University haben bereits laufende Projekte im Bereich der automatischen Analyse von Unterrichtsmerkmalen und das Team an der Macquarie University ist auf Verfahren des technologieunterstützten Lehrens und Lernens spezialisiert.
Bleibt die Frage, wie schnell wir nun in der Lage sind, gemeinsame Forschungsanträge auf den Weg zu bringen. Da liegt schon auch noch etwas Arbeit vor uns.
Wovon es abhängt, wie effektiv sich Schülerinnen und Schüler in offenen Phasen des Unterrichts mit dem Lerngegenstand auseinandersetzen. Zu dieser Frage haben wir dieses Jahr auf der European Conference for Educational Research (ECER) in Budapest neue Forschungsarbeit unseres Teams vorgestellt. Die Ergebnisse: Natürlich lässt sich Effektivität zu einem guten Anteil über die Motivation des Schülers oder der Schülerin erklären. Überraschend ist aber der starke Einfluss, den der Lernpartner oder die Lernpartnerin hat. Auch von diesem hängt es ab, wieviel man lernt. Zudem wird effektives Lernen dadurch beeinflusst, wie ähnlich sich die Motivationen der Lernpartner sind. Dabei gilt: Je ähnlicher Schüler und Schülerinnen motiviert sind, desto besser lernen Sie gemeinsam.
Symposiumsteilnehmerinnen und -teilnehmer bei der ECER 2015 in Budapest
Foliensatz der Konferenz
Weiter Vorträge zum kooperativen Lernen in dem Symposium
Siemon, J., Boom, K.-D., & Scholkmann, A. (2015). Multimodale Video-und Audioauswertungen (MuVA). Manuskript präsentiert auf der 3. Frankfurter Tagung zu Videoanalysen in der Unterrichts- und Bildungsforschung, Frankfurt am Main.
Download (pdf): Siemon, Boom & Scholkmann 2015_Multimodale Video-und Audioauswertungen MuVA
Knigge, M., Siemon, J., & Scholkmann, A. (2014, September). Die Erfassung der Qualität sozialer Interaktionen zwischen Schülerinnen und Schülern im Klassenraum am Beispiel von Dyaden beim simulationsbasierten Lernen. Gehalten auf der AEPF, Hamburg.
Download (pdf): Knigge_Siemon_Scholkmann_AEPF_2014_09_09a_MK
Unser Kodiermanual für Videoanalyse von Lernzeit (time on task) ist fertig und mehrfach erprobt. Das Manual steht frei zum download zur Verfügung.
Download – Deutsch (pdf): Siemon et al. 2015_Kodiermanual Lernzeitnutzung v2
Download – Englisch (pdf): Siemon et al. 2015_Coding Manual Time on Task v2
Zitierhinweis:
Deutsch:
Siemon, J., Scholkmann, A., Boom, K.-D., & Knigge, M. (2016, Juni 27). Kodiermanual Lernzeitnutzung (Time on Task). Zur Analyse von Schülerverhalten anhand von Videodaten.
Englisch:
Siemon, J., Scholkmann, A., Boom, K. D. & Knigge, M. (2016). Time on Task Coding Scheme for Student Learning Behaviour in Videos. Universität Hamburg: Institute for Business and Vocational Education (to be requested through the authors).