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Eine instruktionale Theorie beispielbasierten Lernens

Eine instruktionale Theorie beispielbasierten Lernens
基于实例的学习的教学理论
批准号:
68237108
负责人:
Professor Dr. Alexander Renkl
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2008
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2007-12-31 至 2008-12-31

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项目成果

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Lernen aus Lösungsbeispielen (beispielbasiertes Lernen) ist eine der am besten empirisch fundierten Methoden zur Förderung des anfänglichen Erwerbs kognitiver Fertigkeiten. Zudem zeigen zahlreiche Befunde, wie man beispielbasiertes Lernen optimieren kann. Traditioneller Weise wurden dabei Lerndomänen mit algorithmischen Lösungen (z.B. aus der Mathematik) betrachtet. In den letzten Jahren wurde jedoch gezeigt, dass beispielbasiertes Lernen auch in weniger wohl-strukturierten Bereichen mit Erfolg eingesetzt werden kann (z.B. Kooperieren oder Argumentieren lernen). Während die empirische Befundlage zum beispielbasierten Lernen sehr gut ist, steht eine entsprechende Theorie noch aus. Es gibt zwar Theorien, die deutliche Bezüge zum beispielbasierten Lernen aufweisen (z.B. Cognitive Load Theory, Modell des analogen Enkodierens). Allerdings sind diese – je nach Theorie – zu unspezifisch bzw. zu umfassend und damit zu grob auflösend oder aber zu lokal sind, als dass sie einen umfassenden theoretischen Rahmen für das beispielbasierte Lernen bilden könnten. Der Antragsteller hat bereits einige konzeptuelle (theorieorientierte) Arbeiten zum beispielbasierten Lernen publiziert, die sich jeweils mit spezifischen Aspekten befassen. Ziel ist es nun, darauf aufbauend eine integrierte und kohärente Theorie zu formulieren.
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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:
Learning from worked-out examples: Fostering the integration of multiple representations
Learning from incorrectly worked-out examples
Fading worked-out solution steps helps learning by fostering self-explanations
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