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When playing violent video games, aggressive actions are performed against the background of an originally neutral environment, and associations are formed between cues related to violence and contextual features. This experiment examined the hypothesis that neutral contextual features of a virtual environment become associated with aggressive meaning and acquire the function of primes for aggressive cognitions. Seventy-six participants were assigned to one of two violent video game conditions that varied in context (ship vs. city environment) or a control condition. Afterwards, they completed a Lexical Decision Task to measure the accessibility of aggressive cognitions in which they were primed either with ship-related or city-related words. As predicted, participants who had played the violent game in the ship environment had shorter reaction times for aggressive words following the ship primes than the city primes, whereas participants in the city condition responded faster to the aggressive words following the city primes compared to the ship primes. No parallel effect was observed for the non-aggressive targets. The findings indicate that the associations between violent and neutral cognitions learned during violent game play facilitate the accessibility of aggressive cognitions.
Forschende Lernwerkstatt
(2013)
Deutsche Universitäten erweitern ihre E-Learning-Angebote als Service für die Studierenden und Lehrenden. Diese sind je nach Fakultät unterschiedlich ausgeprägt. Dieser Artikel zeigt, wie durch technische Erweiterung der Infrastruktur, einer Anpassung der Organisationsstruktur und einer gezielten Inhaltsentwicklung eine durchgängige und personalisierbare Lehr- und Lernumgebung (Personal Learning Environment, PLE) geschaffen und damit die Akzeptanz bei den Lehrenden und Studierenden für E-Learning erhöht werden kann. Aus der vorausgehenden, systematischen Anforderungsanalyse können Kennzahlen für die Qualitätssicherung von E-Learning-Angeboten abgeleitet werden.
Bei der hier vorgestellten Anwendung handelt es sich um den Prototypen einer webbasierten Applikation zur Analyse von Nutzungsdaten der AnwenderInnen von eLearning-Angeboten. Die Applikation wurde dabei explizit für unterschiedliche Zielgruppen wie eLearning-AnbieterInnen, Lehrende und WissenschaftlerInnen entworfen. Die Anwendung kann Daten verschiedener Lernplattformen auswerten und nutzt hierbei Methoden des Educational Data Mining. Sie unterstützt dabei sowohl klassische Plattformen mit personalisiertem Zugang sowie offene Plattformen, deren Angebote ohne Registrierung zugänglich sind.
Im Hochschulalltag begegnen sich Dozenten und Studenten als zwei Gruppen mit entgegengesetzten Rollen, z.B. als Lehrende und Lernende, als Forscher und studentische Hilfskräfte. Die Berührungspunkte beider Gruppen eröffnen neue Chancen im Student Life Cycle für zielgerichtete Kooperationen – von der Studierende für Entscheidungsprozesse im Fortgang ihres Studiums und Dozenten für die Gewinnung von Masterstudenten und Doktoranden profitieren können. Kein E-Learning im klassischen Sinn, aber eine praktische Anwendung von Empfehlungstechniken auf Basis eines Campus Management Systems werden Posterbeitrag und Live-Demo vorstellen, mit der zur Zeit verschiedene Zielrichtungen für die Empfehlung von Wahlmodulen und eine kohorten-basierte Informationsaufbereitung im Curricula Support experimentell untersucht werden.