Self-Regulated Learning, Learner Characteristics and Relations to Webtool Usage in Higher Education

Pfost, Maximilian; Kuntner, Peter; Goppert, Simone A.; Hübner, Vanessa

doi:10.1177/14757257221122267

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“…Hierbei ist zum Beispiel auch der Einsatz eines Webtools zur Förderung des strategischen beziehungsweise selbstregulierten Lernens der Studierenden denkbar (z. B Pfost et al, 2020;Pfost et al, 2022)…”

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“…Als herausfordernd dabei ist es jedoch anzusehen, dass die Studierenden zunächst einmal auch ihren eigenen Förderbedarf erkennen müssen, um aufgrund der eigenen Einsichtsfähigkeit die jeweilige Trainingsmaßnahme zu besuchen (vgl. Nutzercharakteristik,Pfost et al, 2022). Insbesondere die Ergebnisse zur verzerrten Selbsteinschätzung der Studierenden (vgl.…”

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“…z. B. die Nutzung eines unterstützenden Webtools durch Studierende;Pfost et al, 2022). Damit ist letztlich festzustellen, dass ein Hochschulstudium eben auch immer Anstrengungsbereitschaft und Engagement seitens der Studierenden erfordert, damit diese ihr selbstgewähltes Ziel, das Hochschulstudium, erfolgreich absolvieren und abschließen können.…”

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Strategisches Lernen in der Studieneingangsphase, eine Herausforderung für Studierende? : Eine Untersuchung im Fachbereich der Erziehungswissenschaften

Goppert

2023

Schriften Aus Der Fakultät Humanwissenschaften Der Otto-Friedrich-Universität Bamberg

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Der Übergang von der Schule in die Hochschule stellt für einige Studierende eine Herausforderung aufgrund der neuen, an sie gestellten Anforderungen der Lernumwelt Hochschule dar (z. B. mehr Freiheiten in der Ausgestaltung des eigenen Lernens). Für die Bewältigung ebendieser Herausforderungen in der Studieneingangsphase kann das selbstregulierte Lernen als bedeutsam angesehen werden. Für das selbstregulierte Lernen sind dabei die Kompetenzbereiche der Kognition, der Metakognition und der Motivation kennzeichnend. Da davon ausgegangen werden kann, dass während des schulischen Unterrichts durch die Lehrkräfte das selbstregulierte Lernen bei den Schülerinnen und Schülern gefördert wird, sollten die Studierenden mit entsprechenden Kompetenzen in das Hochschulstudium eintreten. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher, das selbstregulierte Lernen (unter anderem Lernstrategienutzung, metakognitives Wissen, metakognitive Überwachung, Zeitinvestment, Studienengagement), die motivationale Einstellung (Selbstwirksamkeit, Optimismus) sowie den demographischen Hintergrund (Alter, Geschlecht, Vorleistung) der Studierenden aus den Erziehungswissenschaften in der Studieneingangsphase zu untersuchen. Der Schwerpunkt richtet sich dabei auf das strategische Lernverhalten. Die erste Forschungsfragestellung beschäftigt sich mit dem Einfluss der verschiedenen erfassten Merkmale (unter anderem Lernstrategienutzung, Metakognition) auf die akademische Leistung sowie mit möglichen Wechselwirkungen zwischen einzelnen Merkmalen. Die zweite Forschungsfragestellung befasst sich mit dem „Unskilled-but-unaware-Effekt“ (Kruger & Dunning, 1999) für den es kennzeichnend ist, dass sich Studierende mit einer schwächer ausgeprägten (akademischen) Leistung in ihrer eigenen Leistung überschätzen. Die dritte Forschungsfragestellung gibt Auskunft über das Vorliegen von Lernprofilen unter den Studierenden, die durch eine Clusteranalyse gewonnen wurden. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit legen unter anderem nahe, dass für die akademische Leistung der Studierenden, bei gemeinsamer Betrachtung mit anderen Merkmalen, deren Vorleistung im Sinne der Abiturnote als auch deren Nutzunghäufigkeit von Oberflächenstrategien prädiktiv sind. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass die Studierenden über das Semester hinweg nicht an ihrem gefassten Plan zum Zeitinvestment (Beginn der Prüfungsvorbereitung) und Studienengagement (Anwesenheit in der Lehrveranstaltung) festhalten. Ferner konnten Geschlechterunterschiede (Weibliche/ Männliche Studierende) hinsichtlich der Lernstrategienutzung (Oberflächenstrategien, ressourcenbezogenen Strategien), dem metakognitiven Wissen und der Selbstwirksamkeit festgestellt werden. Auch der Unskilled-but-unaware-Effekt konnte bei den Studierenden aus den Erziehungswissenschaften gefunden werden. Mit Hilfe der Clusteranalyse wurden darüber hinaus vier unterschiedliche Lernprofile unter den Studierenden ausfindig gemacht. Unter Rückbezug auf den theoretischen und empirischen Hintergrund der vorliegenden Arbeit werden die gewonnenen Ergebnisse im Rahmen der Diskussion interpretiert sowie diskutiert. Dabei wird deutlich, dass einige Studierende aus den Erziehungswissenschaften von gezielten Fördermaßnahmen (zum Beispiel Lernstrategietraining, Training zum Zeit- und Selbstmanagement) in der Studieneingangsphase des Hochschulstudiums profitieren könnten.

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Strategisches Lernen in der Studieneingangsphase, eine Herausforderung für Studierende? : Eine Untersuchung im Fachbereich der Erziehungswissenschaften

Goppert

2023

Schriften Aus Der Fakultät Humanwissenschaften Der Otto-Friedrich-Universität Bamberg

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Towards the development of complex thinking in university students: Mixed methods with ideathon and artificial intelligence

Castillo-Martínez,

Argüelles-Cruz,

Piñal-Ramírez

et al. 2023

Computers and Education: Artificial Intelligence

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An Adaptive Learning Path Optimization Model for Advanced English Learners

Xiao

2024

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

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The advent of the big data era has triggered a major change in teaching methods, and personalized learning based on adaptive learning platforms with big data analysis technology has become a new paradigm of education technology. Firstly, the basic information characteristics of learners are described, and the learner characteristic model is constructed with cognitive level, learning style, learning emotion, and learning ability. At the same time, the framework construction of the learning path method is completed based on the knowledge map. On this basis, the adaptive learning path system improved based on a genetic algorithm was used to characterize the higher-order English learners, and then the clustering algorithm was used to analyze the characteristics of the higher-order English learners by clustering analysis. Eight clustering variables were selected to divide the learners into four categories. The first category of the “excellent learners” scored very high in the eight elements, indicating that the learners had a very high score in the adaptive learning path. The first category, “excellent learners”, scored high on all eight elements, indicating that the learners have strong learning abilities in the adaptive learning path. In order to verify the effect of the learning path on students’ academic performance, a pre-and post-test was conducted, and the difference in the mean values reflected that the learning path system has a significant effect on the improvement of performance. The learners’ perception of the system’s usefulness and ease of use resulted in F-values of 9.539 and 5.856, respectively, and the Sig. The values are 0.005 and 0.016, which are less than 0.05, and there is a significant difference. It indicates that the optimized adaptive learning path is highly recommended for use among higher-order English learners.

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Self-Regulated Learning, Learner Characteristics and Relations to Webtool Usage in Higher Education

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Strategisches Lernen in der Studieneingangsphase, eine Herausforderung für Studierende? : Eine Untersuchung im Fachbereich der Erziehungswissenschaften

Strategisches Lernen in der Studieneingangsphase, eine Herausforderung für Studierende? : Eine Untersuchung im Fachbereich der Erziehungswissenschaften

Towards the development of complex thinking in university students: Mixed methods with ideathon and artificial intelligence

An Adaptive Learning Path Optimization Model for Advanced English Learners

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