Wirksamkeit von Augmented Reality (AR) zur Förderung des Stoff-Teilchen-Konzept-Verständnisses in der Lehrerbildung und -fortbildung
- Förderung: TUM Eigenmittel/ BMBF DigitUS
- Projektlaufzeit: seit April 20218
- Wiss. Mitarbeiterin: Melanie Ripsam
Fachsprache wird in eine makroskopische, submikroskopische und repräsentative Ebene geteilt. Letztere umfasst Texte, Bilder und Symbole. Novizen haben oft Schwierigkeiten, Symbole als Veranschaulichung von realen Phänomenen zu begreifen. Ferner wird der Teilchenbegriff inkonsistent genutzt oder mit der makroskopischen Ebene vermischt. Der Lehrkraft kommt entsprechend eine Vorbildfunktion zu, bei der inhaltlichen Vermittlung des Stoff-Teilchenkonzepts, der chemischen Fachsprache und Repräsentationen korrekt anzuwenden. Digitale Medien können einerseits bei Verwendung selbstgesteuerter Lernumgebungen lernwirksam sein und andererseits nützen, wenn Prozesse, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind, gemeinsam mit dem realen Phänomen sichtbar gemacht werden.
Bei Augmented Reality (AR) befindet man sich in einer realen Umgebung, die zugleich Realität erweiternde Elemente enthält und eine Interaktion mit diesen AR-Objekten ermöglicht. Durch diese Anordnung kann ein Split-Attention-Effekt vermieden werden, was sich positiv auf die kognitive Verarbeitung der unterschiedlichen Repräsentationen auswirken sollte. Daher stellt sich die Frage, ob AR-Lernumgebungen im chemischen Kontext einen positiven Einfluss auf das Stoff-Teilchen-Konzeptverständnis und die korrekte Verwendung von Fachsprache haben können.
Für das Promotionsprojekt wird eine AR-Lernumgebung zum Thema Redox-Reaktionen konzipiert, die die chemischen Prozesse eines Realexperiments mit virtuellen Einblendungen darstellt. In einem zweifaktoriellen Design nehmen Chemielehrkräfte (N=40) an Pre- und Posttest teil. Zwischen den beiden Messzeitpunkten arbeitet die Experimentalgruppe (N=20) mit der AR-Lernumgebung und die Kontrollgruppe (N=20) mit einem inhaltsgleichen Video. Testaufgaben, die mit lautem Denken zu beiden Messzeitpunkten elaboriert werden, operationalisieren das Stoff-Teilchen-Konzeptverständnis. Bei der Bearbeitung der Lernumgebungen werden ferner Blickbewegungen mit mobilem Eye-Tracking aufgezeichnet, um die Wirkung von AR auf die Fachsprache anhand der Repräsentationswechsel zusätzlich analysieren zu können. Einstellungen und Selbstwirksamkeit beim Umgang mit digitalen Medien sowie Usability und Akzeptanz digitaler Lernumgebungen am Beispiel AR werden als mögliche Einflussfaktoren kontrolliert. Die Auswertung der Blickaufzeichnungen, Einstellungen und Selbstwirksamkeit sowie der Usability und Akzeptanz erfolgt mit Hilfe statistischer Datenanalyse in SPSS. Die Protokolle des lauten Denkens werden mit Hilfe eines deduktiven Kategoriensystems sowie anschließender qualitativer Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet und mit den Eye-Tracking-Daten kombiniert.
Ausgewählte Publikationen
Ripsam, M; Witzke, S. & Nerdel, C. (2021). Augmentierte Kristalle - Visualisierung von Strukturen auf Teilchenebene mithilfe von 3D-Modellen. In Meßinger-Koppelt, J. & Maxton-Küchenmeister, J. (Hrsg.): Naturwissenschaften Digital: Toolbox für den Unterricht. Erweiterte & aktualisierte Auflage Aufl. Hamburg: Joachim Herz Stiftung Verlag, Band 2, S. 16-19.
Begleitende Fortbildungen & Workshops
Ripsam, M. & Witzke, S. (21.06.2021). Augmentierte 3D-Kristallmodelle für den Chemieunterricht. Vortrag. Onlinefortbildung für Lehrerinnen und Lehrer. Naturwissenschaften digital, Joachim Herz Stiftung, Melanie Ripsam, Stefan Witzke und Claudia Nerdel.
Einen tiefergehenden Einblick in die aktuelle Version der AR-Lernumgebung erhalten Sie durch Scannen des QR Codes.