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Entwicklung und Untersuchung einer Schulungseinheit für Lehrende zum Thema "Lernen mit Lösungsbeispielen"

Entwicklung und Untersuchung einer Schulungseinheit für Lehrende zum Thema "Lernen mit Lösungsbeispielen"
以“通过解决示例学习”为主题的教师培训单元的开发和调查
批准号:
5250222
负责人:
Professor Dr. Alexander Renkl
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Priority Programmes
财政年份:
2000
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
1999-12-31 至 2006-12-31

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项目成果

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Studien zum anfänglichen Fertigkeitserwerb in Bereichen, in denen esgilt, Lösungsalgorithmen zu verstehen und darauf aufbauend anzuwenden (z.B. Mathematik, Physik), weisen Lernen aus Lösungsbeispielen (Problemstellung + Lösungsschritte + Lösung) als sehr effektiv aus. Zudem wurde erforscht, wie Lösungsbeispiele günstig zu gestalten und wie Selbsterklärungsaktivität und instruktionale Erklärungen sinnvoll zu kombinieren sind. Zwei weiterführende Fragen sind: (1) Wie kann Lehrern Wissen um das Lehren mit Lösungsbeispielen vermittelt werden? (2) Ist die gleiche Art der Kombination von Selbsterklärungen und instruktionalen Erklärungen sinnvoll, wenn durch Beispiele aus "nicht-algorithmischen" Inhaltsgebieten gelernt wird, bei denen keine Lösungsschritte, sondern nur Problemstellungen und die Lösungen selbst angegeben werden können (gelöste Beispielprobleme)? Um diesen Fragen nachzugehen, wird ein Experiment durchgeführt, bei dem Lehramtsstudierende in einer computer-basierten Lernumgebung anhand von gelösten Beispielproblemen lernen, wie Lösungsbeispiele lernförderlich zu gestalten sind (Frage 1). Untersucht wird dabei der Einfluß eines Promptings von Selbsterklärungen und eines Bereitstellens instruktionaler Erklärungen beim Lernen aus gelösten Beispielproblemen (Frage 2).
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会议论文
Student Teachers' Acquisition of Knowledge about Tutoring from Studying Video Examples: The Effects of Instructional Multimedia Design
  • 批准号:
    393875851
  • 项目类别:
    Research Grants
  • 资助金额:
    $0.0万
  • 财政年份:
    2018
  • 负责人:
    Professor Dr. Alexander Renkl
  • 依托单位:
Eine instruktionale Theorie beispielbasierten Lernens
Learning from worked-out examples: Fostering the integration of multiple representations
Learning from incorrectly worked-out examples
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