Empirische Studien zur Lernpsychologie können helfen, E-Learning ansprechender und wirkungsvoller zu gestalten. Während konstruktivistische, systemische oder konnektionistische Ansätze vor allem die Rahmenbedingungen und Wirkungsmöglichkeiten untersucht, betrachtet die Cognitive Load Theory (CLT) die kognitive Belastung beim Lernen, und mit welchen Mitteln es erleichtert werden kann.

Bei der Gestaltung von E-Learning-Materialien sind viele konzeptuelle und gestalterische Entscheidungen zu treffen: Wie werden Bild und Text angeordnet und in welchem Verhältnis sind diese einzusetzen? Wann sind interaktive Elemente sinnvoll und wie sollten diese aufgebaut sein? Erfahrene E-Learning-Gestalter*innen beantworten diese Fragen meist intuitiv oder mit Hilfe von User Testing-Methoden aus dem UX-Design. In diesem wachsenden Artikel sammele ich konkrete Anregungen aus der Cognitive Load Theory (CBT), die sich bei der Gestaltung von E-Learning-Einheiten anwenden lassen. Dabei werden bevorzugt solche Prinzipen gesammelt, die sich auf empirische Studien stützen.

Einführungen

Aktueller Stand

  • John Sweller & Jeroen J. G. van Merriënboer & Fred Paas (2019): Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later. In: Educational Psychology Review (2019) 31:261–292. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5
  • John Sweller (2019): Cognitive load theory and educational technology. In: Educational Technology Research and Development. https://doi.org/10.1007/s11423-019-09701-3 

Mit der DOI lassen sich die Aufsätze mit dem Bibliothekskonto abrufen, zum Beispiel mit der Staatsbibliothek Berlin oder der Fernleihe der nächstgelegenen Bibliothek. Da die Verhandlungen zwischen dem DEAL-PRojekt und den Wissenschaftsverlagen seit 2018 stocken, behelfen sich nicht wenige Forschende bereits mit einem Abruf der Artikel bei einem der zahlreichen Scihub-Klone (mehr zu der Geschichte von Scihub bei Wikipedia).

CLT mit Fokus auf besondere Themen

Kollaboratives Lernen

Kent, C., & Cukurova, M. (2020). Investigating Collaboration as a Process with Theory-driven Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 7(1), 59–71. https://doi.org/10.18608/jla.2020.71.5 (CC-BY-NC-ND)

(Der Artikel ist noch work in progress, Anmerlungen und weitere Literaturhinweise gerne in diesem Hackmd-Dokument ergänzen )