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Based on theories of scientific discovery learning (SDL) and conceptual change, this study explores students' preconceptions in the domain of torques in physics and the development of these conceptions while learning with a computer-based SDL task. As a framework we used a three-space theory of SDL and focused on model space, which is supposed to contain the current conceptualization/model of the learning domain, and on its change through hypothesis testing and experimenting. Three questions were addressed: (1) What are students' preconceptions of torques before learning about this domain? To do this a multiple-choice test for assessing students' models of torques was developed and given to secondary school students (N = 47) who learned about torques using computer simulations. (2) How do students' models of torques develop during SDL? Working with simulations led to replacement of some misconceptions with physically correct conceptions. (3) Are there differential patterns of model development and if so, how do they relate to students’ use of the simulations? By analyzing individual differences in model development, we found that an intensive use of the simulations was associated with the acquisition of correct conceptions. Thus, the three-space theory provided a useful framework for understanding conceptual change in SDL.
The three-space theory of problem solving predicts that the quality of a learner's model and the goal specificity of a task interact on knowledge acquisition. In Experiment 1 participants used a computer simulation of a lever system to learn about torques. They either had to test hypotheses (nonspecific goal), or to produce given values for variables (specific goal). In the good- but not in the poor-model condition they saw torque depicted as an area. Results revealed the predicted interaction. A nonspecific goal only resulted in better learning when a good model of torques was provided. In Experiment 2 participants learned to manipulate the inputs of a system to control its outputs. A nonspecific goal to explore the system helped performance when compared to a specific goal to reach certain values when participants were given a good model, but not when given a poor model that suggested the wrong hypothesis space. Our findings support the three-space theory. They emphasize the importance of understanding for problem solving and stress the need to study underlying processes.
In our cognitive motivational process model (Vollmeyer & Rheinberg, Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 12:11–23, 1998) we assume that initial motivation affects performance via motivation during learning and learning strategies. These variables are also central for self-regulation theories (e.g., M. Boekaerts, European Psychologist, 1:100–122, 1996). In this article we discuss methods with which the model can be tested. Initial motivation with its four factors challenge, probability of success, interest, and anxiety was measured with the Questionnaire on Current Motivation (QCM; Rheinberg, Vollmeyer, & Burns, Diagnostica, 47:57–66, 2001). As an indicator for the functional state we assessed flow with the FKS (Rheinberg, Vollmeyer, & Engeser, Diagnostik von Motivation und Selbstkonzept [Diagnosis of Motivation and Self-Concept], Hogrefe, Göttingen, Germany, 261–279, 2003). We also used different tasks, including a linear system, a hypermedia program, and university-level classes. In general, our methods are valid and with them we found support for our model.
As meta-analyses demonstrate feedback effects on performance, our study examined possible mediators. Based on our cognitive-motivational model [Vollmeyer, R., & Rhemberg, F. (1998). Motivationale Einflusse auf Erwerb und Anwendung von Wissen in einem computersimulierten System [Motivational influences on the acquisition and application of knowledge in a simulated system]. Zeitschrift fur Padagogische Psychologie, 12, 11-23] we examined how feedback changed (1) strategies, and (2) motivation during learning, and by doing so improved (3) final performance. Students (N = 211) learned how a dynamic system works and how to reach given goal states for the system. One group received feedback (i.e., knowledge of performance) the other one did not. We expected learners to improve after they received the first feedback. However, we found that learners expecting feedback used better strategies right from the start. Thus, they acquired more knowledge over fewer trials. Although we had also expected effects of feedback on motivation during learning, we could not support this hypothesis. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved
Ziel des Projekts war die Verbesserung des Verständnisses des Flow-Phänomens. Mit einer Flow-Erhebung unter Alltagsbedingungen(ESM-Studie) und Experimenten mit Computerspielen sollten Auftretensbedingungen und Korrelate von Flow sowie der Einfluss verschiedener Person- und Situationsmerkmale geklärt werden. Die Durchführung des Projektes konnte fast vollständig wie im Projektantrag formuliert realisiert werden. <b>Flow unter Alltagsbedingungen (ESM-Studie)</b> Wie erwartet ließ sich Flow-Erleben unter Alltagsbedingungen mit der Flow-Kurzskala (FKS) ökonomisch und reliabel erfassen. Es zeigte sich, dass Flow während der Arbeitszeit stärker auftritt als in der Freizeit. Trotzdem fühlten sich die Teilnehmer in der Freizeit glücklicher als während der Arbeit (Replikation des „Paradoxons der Arbeit“ mit adäquater Methode). Dabei scheint die Zielausrichtung laufender Aktivitäten eine Schlüsselrolle zu spielen. Sie wirkt sich auf Flow förderlich aus, auf Glück/Zufriedenheit aber eher dämpfend. Da nun Arbeitsaktivitäten häufiger zielgerichtet sind als Freizeitaktivitäten, ließ sich das „Paradoxon der Arbeit“ zu einem erheblichen Teil auf die Zielausrichtung zurückführen. Die Tätigkeiten, die zu den einzelnen Messzeitpunkt von den Untersuchungsteilnehmern angegeben wurden, unterscheiden sich deutlich in dem Ausmaß, in dem bei ihrer Ausübung Flow-Erleben auftritt. Dabei sind hohe Flow-Werte sowohl bei Arbeits-, als auch bei Freizeitaktivitäten möglich. Außerdem unterscheiden sich die angegebenen Tätigkeiten darin, wie sehr Flow in ihrem Vollzug von Glücksgefühlen begleitet ist („Glückspotential“ von Flow bei verschiedenen Aktivitäten). Eine der Bedingungen für Flow-Erleben ist die optimale Beanspruchung. Sie ergibt sich aus der Passung bzw. Balance zwischen Fähigkeit und Anforderung. Flow-Erleben war dann am höchsten, wenn Anforderungen und Fähigkeiten in Balance waren. Allerdings war der Passungseffekt viel zu schwach, als dass man allein über die Passung das Vorliegen von Flow diagnostizieren sollte. Zudem wirkte sich die Passung von Fähigkeit und Anforderung in Kombination mit der Zielausrichtung verschieden stark auf das Flow-Erleben von Erfolgszuversichtlichen vs. misserfolgsängstlichen Teilnehmern aus. Mit Blick auf den Zusammenhang zwischen Personmerkmalen und Flow interessierte uns der Einfluss der Motive auf Flow. In der Gesamtstichprobe wurde Flow während der Arbeit überraschenderweise am ehesten über das Anschlussmotiv des Teilnehmers vorhergesagt. Die Varianzaufklärung ist mit 8,3% aber eher mäßig. Betrachtet man bestimmte Berufsgruppen dieser Stichprobe getrennt, so gilt dieser Befund in verstärktem Maße für die Gruppe der Sekretärinnen/ SachbearbeiterInnen (12 % Varianzaufklärung). In der Berufsgruppe der Professoren/Leitern/Wiss. Mitarbeitern war Flow dagegen sehr deutlich über das Leistungsmotiv der Teilnehmer vorhersagbar (41 % Varianzaufklärung), während das Anschlussmotiv hier keine Rolle spielt. Außerdem suchten wir eine Klärung des Einflusses der motivationalen Kompetenz, also der Übereinstimmung von impliziten Motiven und motivationalen Selbstbildern auf Flow. Flow-Effekte der motivationalen Kompetenz zeigten sich lediglich beim (erfolgszuversichtlichen) Leistungsmotiv – nicht jedoch bei anderen Motiven. Dies gilt insbesondere, wenn sich (a) die Untersuchungsteilnehmer in Leistungssituationen befinden sowie (b) zur Gruppe der Professoren, Leitern und Wissenschaftlern gehören. Glücks- und Zufriedenheitserlebnisse (PANAVA) im Alltag lassen sich über das Anschlussmotiv aber nicht über das Leistungsmotiv einer Person vorhersagen. Das Leistungsmotiv sagt dagegen die Aktivierung (PANAVA) im Alltag vorher allerdings sowohl in positiver (PA) als auch in negativer (NA) Ausprägung. <b>Flow unter experimentellen Bedingungen</b> Mit zwei modifizierten Computerspielen (Roboguard und Pacman) gelang es, das Auftreten von Flow systematisch zu beeinflussen und seine Korrelate und Folgen untersuchbar zu machen. Im Wesentlichen wurde - teils in Replikationen – folgendes gezeigt: Zwischen Flow-Erleben und Anforderung besteht gemäß Csikszentmihalyis ursprünglichem Kanalmodell ein kurvelinearer Zusammenhang. Die angepassten mittleren Anforderungen erzeugen nicht nur die höchsten Flow-Werte, sondern sind bei freier Aufgabenwahl auch am attraktivsten. Am unattraktivsten sind zu geringe Anforderungen. Auf Seiten von Personmerkmalen hat erwartungsgemäß eine „Lernziel-Orientierung“ einen leicht förderlichen Einfluss auf das Flow-Erleben in einem Computerspiel. Überraschenderweise hat aber die „Performanz-Orientierung“ einen noch stärkeren Einfluss. Flowdämpfend scheint sich allenfalls die Subskala „Anerkennungssuche“ auszuwirken. Sie korreliert auch leicht positiv mit Besorgnissen während des Spiels. Das Zeiterleben ist erwartungsgemäß auf den flowförderlichen optimalen Anforderungsstufen verkürzt. Je nach Erfassungsmodalität korreliert dieses Erleben auch mit den FKS-Werten. Erwartungsgemäß korreliert Flow-Erleben (FKS) mit der Leistung bei Pacman auf optimalem Anforderungslevel deutlich positiv. Ein erwarteter Bezugsnorm-Effekt verschiedener Rückmeldungsbedingungen auf Flow-Erleben wurde nicht festgestellt. Allerdings waren die realisierten Rückmeldungen sehr unsensibel gegenüber Leistungsschwankungen, weswegen die resultierenden Rückmeldungen unter individueller Bezugsnorm ungeplantermaßen ein (zu) stabiles Leistungsbild ergaben. Insgesamt hat sich besonders das Computerspiel Pacman für Flow-Experimente bewährt, wenn man die Probanden (a) nicht zu lange auf demselben Schwierigkeitsgrad spielen lässt und (b) eine gewisse Asymmetrie in Rechnung stellt, wonach in bedrohungsfreien Spielsituationen zu schwierige Anforderungen attraktiver und flow-induzierender sind als zu leichte Anforderungen und wenn man schließlich (c) den optimalen mittleren Anforderungsgrad an die individuelle Spielkompetenz anpasst. Diese Befundstruktur wurde mit Pacman inzwischen von einer Bielefelder Arbeitsgruppe im Wesentlichen repliziert (Schiefele, pers. Mitteilung, Oktober 2005). <hr> Die elektronische Version des Abschlussberichtes erscheint ohne den Anhang. Der Anhang ist auf Anforderung bei Prof. Dr. Rheinberg erhältlich: <a href="mailto:rheinberg@uni-potsdam.de">rheinberg@uni-potsdam.de</a>