MULTIDIVERSE-CSCL

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Effekte multiattributionaler Diversität in Computer-Supported Collaborative Learning erklären und gestalten

MULTIDIVERSE-CSCL ist ein CATALPA-Projekt.

Kollaboration in virtuellen Lerngruppen fördert die soziale Eingebundenheit und den Lernerfolg in Distance Education. Diversität der Studierenden kann jedoch auch dazu führen, dass die Lerngruppen weniger gut zusammenarbeiten. Das Projekt untersucht den Einfluss von Stereotypen auf die Zusammenarbeit und entwickelt technologische Unterstützungsmaßnahmen für die virtuellen Lerngruppen.

Projektziele und Forschungsfragen

Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) beschreibt die virtuelle Zusammenarbeit von Lerngruppen in Distance Education. CSCL kann die soziale Eingebundenheit und den Lernerfolg der Studierenden fördern, birgt jedoch auch Herausforderungen für heterogene Lerngruppen. Wenn die Lerngruppenmitglieder heterogene soziodemografische Hintergründe und unterschiedliches Vorwissen mitbringen, so kommunizieren sie weniger gut miteinander und zeigen letztendlich eine schlechtere Gruppenleistung.

Das Projekt „Effekte multiattributionaler Diversität in Computer-Supported Collaborative Learning erklären und gestalten“ (MULTIDIVERSE-CSCL) untersucht die sozialpsychologischen Wirkmechanismen, die durch Stereotypisierungsprozesse in virtuellen Lerngruppen die optimale Kollaboration einschränken. Zudem erproben wir, wie durch ein verstärktes Wir-Gefühl in der Lerngruppe der Einfluss von Stereotypen verringert werden kann. Wir entwickeln außerdem ein Student Dashboard, dass die Studierenden dabei unterstützt, ihre Kollaboration zu intensivieren und die Gruppenleistung zu verbessern.

  • PD Dr. Laura Froehlich

    Prof. Dr. Stefan Stürmer

  • Das Projekt wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft.

  • 01.01.2024 – 31.12.2026

  • B.Sc. Dipl.-Päd. Jennifer Hochstein

    M.Sc. Martin Schulze

    Kerstin Irmer

  • Prof. Dr. Jörg Haake

    Dr. Niels Seidel

  • 2024

    Buchbeiträge

    • Voltmer, J.-B., Froehlich, L., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2024). Group cohesion and performance in Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL): Using assessment analytics to understand the effects of multi-attributional diversity. In M. Sahin & D. Ifenthaler (Hrsg.), Assessment Analytics in Education – Designs, Methods and Solutions. Springer Cham.
 

Diversity Adapted CSCL in Higher Distance Education (DivAdapt) (abgelaufen/Vorgängerprojekt)

mehr Infos

Das Projekt ist Teil des Forschungszentrums CATALPA „Center of Advanced Technology Assisted Learning and Predictive Analytics“ der FernUniversität in Hagen.

Die Bildung in der aktuellen Hochschullandschaft ist von einer zunehmenden Diversität der Studierenden sowie einem gleichzeitigen Voranschreiten von technischen Neuentwicklungen und Digitalisierungsprozessen geprägt. Computerbasierte virtuelle Lehr-Lernarrangements und Distance Education Angebote gewinnen immer mehr an Bedeutung.

Daraus ergibt sich die Frage, welche Rolle verschiedene Diversitätsaspekte der Lernenden in diesem Zusammenhang spielen und wie man die Besonderheiten der Studierenden bei der Gestaltung von Distance Education Programmen bestmöglich einbeziehen kann. Bisherige didaktische Ansätze berücksichtigen die steigende multisoziale Diversität der Lernenden in der digitalen Hochschullehre jedoch nur unzureichend.

In dem Projekt „DivAdapt“ soll daher der Fokus auf die Untersuchung von Diversitätseffekten auf verschiedenen Ebenen in der digitalen Hochschulbildung gelegt werden. Unter anderem untersuchen wir welche verschiedenen Motive der Studienfachwahl zugrunde liegen, welche Erwartungen Studierende an die Onlinelehre haben, welche Rolle soziodemografische Variablen hierbei spielen, oder inwiefern Diversitätsaspekte bei der Gestaltung von computergestütztem kollaborativem Lernen (CSCL) beachtet werden sollten.

Laborexperimente, virtuelle Feldstudien und Onlinebefragungen sollen hierzu tiefere Erkenntnisse liefern. Die Ergebnisse dieses Vorhabens sollen schließlich einen Beitrag zur Erklärung und Gestaltung von Diversitätseffekten in Higher Distance Education leisten.

Zentrale Forschungsthemen im Überblick

  • Multisoziale Diversität von Studierenden in der Fernlehre
  • Studienfachwahlmotive
  • E-Learning Überzeugungen
  • Soziale Interaktionen in virtuellen Lernumgebungen
  • Computergestütztes kollaboratives Lernen (CSCL)

Wissenschaftliche Projektmitarbeiterinnen

Publikationen

  • 2024

    Zeitschriftenartikel

    Raimann, J., Reich-Stiebert, N., Voltmer, J.-B., & Stürmer, S. (in press). Male Students in Female-Dominated Study Programs: Perceived Diversity Climate in Gender-Mixed Computer-Supported Collaborative Learning. Psychology Learning & Teaching, 14757257241246599. https://doi.org/10.1177/14757257241246599

    Buchbeiträge

  • Voltmer, J.-B., Froehlich, L., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2024). Group cohesion and performance in Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL): Using assessment analytics to understand the effects of multi-attributional diversity. In M. Sahin & D. Ifenthaler (Hrsg.), Assessment Analytics in Education – Designs, Methods and Solutions. Springer Cham.

  • 2023

    Zeitschriftenartikel

    Reich-Stiebert, N., Froehlich, L., & Voltmer, J.-B. (2023). Gendered Mental Labor: A Systematic Literature Review on the Cognitive Dimension of Unpaid Work Within the Household and Childcare. Sex Roles. https://doi.org/10.1007/s11199-023-01362-0

  • 2022

    Zeitschriftenartikel

    Voltmer, J.-B., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2022). The role of multi-attributional student diversity in computer-supported collaborative learning. The Internet and Higher Education, 55, 100868. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2022.100868

    Konferenzbeiträge

    Voltmer, J.-B., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2022). Effects of multi-attributional student diversity in CSCL. Proceedings of the 15th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning - CSCL, 555–556.

  • 2021

    Konferenzbeiträge

    Schumacher, C., Reich-Stiebert, N., Kuzilek, J., Burchart, M., Raimann, J., Voltmer, J.-B., & Stürmer, S. (2021, April). Group perceptions vs. group reality: Exploring the fit of self-report and log file data in the process of collaboration. Companion proceedings of Conference on Learning Analytics and Knowledge 2021, Virtual Conference, 15-04-2021.
Sandra Kirschbaum | 08.07.2024