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Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz28.01.2002.

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Präsentation zum Thema: "Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz28.01.2002."—  Präsentation transkript:

1 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz

2 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz Überblick Computer und Lernen Leistungsmotivation Motivation und kognitive Strukturen Fragestellungen und Hypothesen Methode Ergebnisse und Diskussion

3 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz I) Stand der Forschung 1. Computer und Lernen CAL... Computer Assisted Learning Befunde aus der CAL Forschung nach Krendl & Lieberman (1988): Intensivere Nutzung der zur Verfügung gestellten Lernzeit (Daiute 1985) Positive Effekte auf Menge und Güte des Lernoutputs (Cohen & Riel 1986) Beschleunigte Entwicklung mathematischer Skills (Henderson et al 1986) Höheres Interesse am Themengebiet (Ybarrondo 1985) Grundsätzlich positive Effekte in motivationalen Bereichen

4 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz I) Stand der Forschung 1. Computer und Lernen ITS(s) = Intelligent Tutoring System(s) Del Soldato & Du Boulay (1995): Adaptivität bezüglich motivationalen Komponenten Domain based planning + motivational planning  Effekte des motivational planners wurden nicht empirisch überprüft  Der Erhebung und Modifizierung des Motivationszustandes liegt kein fundiertes psychologisches Motivationsmodell zugrunde.

5 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz I) Stand der Forschung 2. Leistungsmotivation Handlungsresultate in Leistungssituationen Beurteilung nach einem Tüchtigkeitsmaßstab Erfolg (Stolz)Misserfolg (Scham) Hoffnung auf ErfolgFurcht vor Misserfolg A n t i z i p a t i o n Das Modell von Atkinson (1957)

6 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz I) Stand der Forschung 2. Leistungsmotivation Das Modell von Atkinson (1957) T = M x P x I T s = M s x P s x I s T f = M f x P f x I f T r = T s + T f T r = (M s - M f ) x (P s - P s 2 ) Verhaltensvorhersagen in vier Typen leistungsbezogenen Verhaltens: Aufgabenwahl (Atkinson & Litwin, 1960) +/- Anspruchsniveau- Zielsetzung (Heckhausen, 1963 bzw. Schmalt, 1976) + Ausdauer und Persistenz (Feather, 1961, 1962, 1963) +/(-) Leistungseffizienz n.y.s.i.n.y.d. Effekt +/- Grund: möglicherweise Messproblematik

7 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz I) Stand der Forschung 3. Motivation und kognitive Strukturen Untersuchung von Lin, McKeachie und Naveh-Benjamin (1999): Methode der Wissensstrukturerfassung: ordered-tree technique Motivationsvariablen: - Test anxiety - Expectancy for success (nach Atkinson, 1957) Ergebnisse: Test anxiety - amount of organization r =.31 s. Test anxiety - similarity of structuresr = -.27 s. Test anxiety - Leistung i. d. LVr = -.30 s. Expectancy for success - Leistung r =.37 s.  Die Motivationsvariablen wurden mittels Fragebogen erhoben  Zur Analyse von Wissensstrukturen stehen auch andere theoretische Konzepte zur Verfügung

8 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz II) Fragestellung und Hypothesen 1.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz HE vs. FM? H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz. 2.) Unterscheiden sich Personen hinsichtlich der kognitiven Repräsentanz von erworbenem Wissen in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs? H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs.

9 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz III) Methode 1. Design Art des Lernens Motiv Papier & Bleistift RATH Furcht vor Misserfolg Hoffnung auf Erfolg 2x2 faktorielles Design ohne Meßwiederholung UV1: Motiv (HE vs. FM) UV2: Art des Wissenserwerbs (RATH vs. P & B) AV: Verteilung der symmetrischen Distanzen SVn: des Ortes und der Zeit - konstant der Person: Englischkenntnisse Vorwissen Computererfahrung Alter Geschlecht Gruppenversuch mit Vor- und Hauptuntersuchungsphase

10 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz III) Methode 2. Stichprobe Voruntersuchung ( – ): 128 Schülerinnen und Schüler der 11. und 12. Schulstufe Rekrutiert an 3 allgemeinbildenden höheren Schulen in Graz Kontrolle personenbezogener SVn Bildung von Matched Pairs: Matchingvariable: Ausprägung des Motivs HE vs. FM 25 Paare HE, 37 Paare FM - zufällig RATH vs. P&B zugeordnet Hauptuntersuchung ( – ): insgesamt 116 TeilnehmerInnen nach Gleichverteilung in den Zellen verblieben 84 Personen Geschlecht: 50 weiblich, 34 männlich Alter: von 16 bis 19 Jahre; MW=16,57; s=0,73

11 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz III) Methode 3. Material RATH Relational Adaptive Tutoring Hypertext WWW-Environment RATH Relational Adaptive Tutoring Hypertext WWW-Environment Basiert auf der Verknüpfung der Wissensraumtheorie (Doignon & Falmagne) mit einer relationalen Formalisierung von Hypertext Ein ITS Prototyp (Albert & Hockemeyer) mit Lerninhalt „Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie“ (Held, Hockemeyer, Hermann & Albert) Held (1993): zur elementaren Wahrscheinlichkeitstheorie Zum Erlernen des Stoffgebiets sind 10 Wissenserfordernisse gegeben 6 Klassen von Aufgaben wurden auf Basis von 3 Aufgaben- komponenten konstruiert

12 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz III) Methode 3. Material Die 6 Klassen von Aufgaben bei RATH Aufgabenstruktur Struktur der Aufgaben und Lerninhalte

13 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz III) Methode 3. Material Weitere Versuchsmaterialien: Instruktionen Personalblatt Multi Motiv Gitter (Retest Reliabilität ) P & B Version von RATH Vokabelliste (nach Haudum, Leitner & Liberti 2001) Nachbefragungsbogen Versuchsleiterbogen Klausur: 18 Aufgaben - 3 pro Aufgabenklasse nach Held (1993) bzw. Haudum, Leitner & Liberti (2001) 4. Apparatur Computeranlagen mit Internet-Zugang SPSS, Programm „di“

14 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz Papier & Bleistift RATH Furcht vor Misserfolg Paare Papier & Bleistift Klausur und Nach- befragung RATH Hoffnung auf Erfolg Paare Instruktion Untersuchungszeitpunkt t2 III) Methode 5. Ablauf Bildung von matched pairs nach Motiv HE vs. FM Zwischenphase Multi Motiv Gitter Instruktion Personalblatt Einleitung Untersuchungszeitpunkt t1 ca. 30 Minuten MW=66,07; s=22,49ca. 40 Minuten MW=12,67d

15 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 1. Überblick 11 Personen mit dem Pattern Klassifikation der Resultate in der Klausur: - gelöst - nicht gelöst - nicht bearbeitet Kriterium für die Klausur: 2 von 3 Aufgaben gelöst = Klasse gelöst Mittels „di“ wurden anhand der erstellten Patternfiles und des Strukturfiles die Verteilungen der symmetrischen Distanzen errechnet.

16 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 1. Überblick Verteilung der symmetrischen Distanzen über n

17 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 1. Überblick Verteilung der Distanzen in der Potenzmenge

18 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz Art des Lernens Motiv Chi 2 = 42,64 s.s. Chi 2 = 42,64 s.s. Chi 2 = 49,60 s.s. Chi 2 = 49,60 s.s. Papier & Bleistift Chi 2 = 67,98 s.s. Chi 2 = 67,98 s.s. Chi 2 = 58,43 s.s. Chi 2 = 58,43 s.s. RATH Furcht vor Misserfolg Hoffnung auf Erfolg Chi 2 = 126,23 s.s. Chi 2 = 93,78 s.s. Chi 2 = 109,75 s.s. Chi 2 = 107,85 s.s. Chi 2 = 189,65 s.s. IV) Ergebnisse und Diskussion 1. Überblick Chi 2 Anpassungstest: Vergleiche mit der Potenzmenge

19 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 2. Hypothese 1 H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von ihrer individuellen Motivtendenz. Art des Lernens Motiv Papier & Bleistift RATH Furcht vor Misserfolg Hoffnung auf Erfolg Chi 2 (HE vs. FM) = 0 n.s. Chi 2 (FM vs. HE) = 0 n.s

20 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 2. Hypothese 2 H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Wissensstrukturen (Verteilung der symmetrischen Distanzen) in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs. Art des Lernens Motiv Papier & Bleistift RATH Furcht vor Misserfolg Hoffnung auf Erfolg Chi 2 (RATH vs. P&B) = 1,78 n.s. Chi 2 (P&B vs. RATH) = 2,26 n.s

21 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 3. Diskussion Schwächen im Design: - Stichprobe ? - Lerninhalt RATH ? Schwächen im Design: - Stichprobe ? - Lerninhalt RATH ? Theoretische Grundlagen: - Leistungsmotivation ? - CAL Befunde ? Theoretische Grundlagen: - Leistungsmotivation ? - CAL Befunde ? Wahl der AV: - Zusatz-Hypothesen Wahl der AV: - Zusatz-Hypothesen

22 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion 4. Zusatz-Hypothesen H1: Personen unterscheiden sich hinsichtlich der mittleren Anzahl gelöster Aufgaben in Abhängigkeit von der Art des Wissenserwerbs und der individuellen Motivtendenz. MW = 6,23 MW = 10,19 s.s. Beispiel: AK1 AK2 AK3 AK4 AK5 AK6 Summe VP110 Aufgaben gelöstdavon VP210 Aufgaben gelöstdavon Beispiel: AK1 AK2 AK3 AK4 AK5 AK6 Summe VP110 Aufgaben gelöstdavon VP210 Aufgaben gelöstdavon

23 Leistungsmotivation und kognitive Repräsentanz von Wissen bei RATH Abschlussreferat Markus Kertz IV) Ergebnisse und Diskussion HE FM 4. Zusatz-Hypothesen


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