Ist das systematische Nachdenken über die eigene Lehre schon Wissenschaft? Bieten Laborstudien zum Lernen mit Medien einen echten Mehrwert für die pädagogische Praxis? Diese Fragen mögen besonders plakativ formuliert sein, doch die Herangehensweisen von anwendungsbezogener und grundlegender Forschung im E-Learning waren schon immer verschieden. Während die eine Seite E-Learning dort, „wo es passiert” untersucht, wählt die andere Seite bewusst die Künstlichkeit der Laborsituation zum besseren Verstehen von Lernprozessen. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, doch müssen sie sich gegenseitig ausschließen? Oder sind die Herausforderungen, vor denen E-Learning-Forschung steht, sogar so komplex, dass wir auf unterschiedliche Perspektiven und eine interdisziplinäre Herangehensweise angewiesen sind? In der Auftaktveranstaltung zum Themenspecial „E-Learning-Forschung” wurde auf e-teaching.org diskutiert, welche Fragestellungen bei der Erforschung von E-Learning-Angeboten von interdisziplinärer Bedeutung sind und welche methodischen Zugänge die Bildungsforschung bereithält, um diese gemeinsam zu beantworten. Referentinnen des Online-Events waren Prof. Dr. Gabi Reinmann und Prof. Dr. Ulrike Cress.

1. Methoden der e-learning Forschung
Experimenteller Ansatz
Prof. Dr. Ulrike Cress
Leibniz-Institut für Wissensmedien

2. Forschungsfragen
• Wie können innovative Lernsettings realisiert werden? -
Bsp: MOOC
• Wie lernen Studierende in MOOCs?
• Wann und warum brechen Studierende den MOOC ab?
• Welche Wirkung haben Mentoren in MOOCs?
 Design-based Research
 Tradition der Aktionsforschung
 Wissenschaftler als „Designer“. Wissen geht in das Design
ein.

3. Beantwortet wird
• Machbarkeit
• Identifikation von Schwächen, Stärken
• Optimierung / formative Evaluation
• Anpassung an die Rahmenbedingungen
(Lernenden/Lehrenden/etc.)
Blick von oben, Blick auf das Ganze
Schwerpunkt: Realisierung
• Deskription
• Einzelfall

4. Offen bleibt
• Repräsentativität der Ergebnisse: Selbstselektion
• Konfundierungen
•Bsp: brechen schwache Lerner (mit wenig Vorwissen)
eher ab? – Es haben sich aber für den MOOC nur die
Lerner angemeldet, die sehr hohes Interesse haben. Das
hohe Interesse kompensiert eventuell das schwache
Vorwissen
• Unklarheit, welche Prozesse wirken? - kognitive,
motivationale, emotionale etc.
• Kausalitäten: Was verursacht was? Welcher Prozess ist für
ein beobachtetes Ergebnis verantwortlich?

5. Experimentelles Vorgehen
UV
AV
Verursachung/Wirkung

6. Experimentelles Vorgehen
Bedingung A
MOOC
Bedingung B
Präsenzlehre
Randomisierung: Zufallszuweisung der Personen auf die Bedingungen
Personen in A und B unterscheiden sich in nichts anderem als in dem
Unterschied zwischen A und B (UV).
deshalb können beobachtete Unterschiede in der AV auf UV attribuiert
werden.
Leistung
UV
AV

7. Zusammenhänge auf theoretischer Ebene
(Konstruktebene)
Interesse
LeistungMOOC
Umsetzung im Experiment
(Operationalisierung)
Interessenswert
LeistungstestMOOC X
Reliabilität:
Genauigkeit
der Messung
Validität: Was
wird
gemessen?

8. Standardisierung
Standardisierung
Genauigkeit der Messung
Allgemeine Prinzipien
künstliche Bedingung
ökologische Validität??

9. Hypothesentestung
• Nullhypothese: beobachtete Unterschiede in AV sind
zufallsbedingt
Bedingung A
MOOC
Bedingung B
Präsenzlehre
Leistung =
UV
AVLeistung

10. Warum brauchen wir experimentelle
Forschung?
• hypothesenprüfend: eigene Überzeugungen prüfen
• Falsifikationsprinzip: Nullhypothese verwerfen
• Bsp: Effekt von Brainstorming;
• Bsp: Kollaboration
• Vergleich mit Medizin: Evidenzbasierung, Nutzung strenger
Kontrollgruppen (Wirkung muss größer sein als Plazebo)
• Effektgrößen messen
• hohe Objektivität, Replizierbarkeit

11. Probleme
• experimentelle Forschung ist immer sehr feingranular
• u.U. geringe ökologische Validität

12. Warum brauchen wir Design-based
Forschung?
• Innovation
• relevant in früher Umsetzungsphase, z.B. Forschung zur
Inklusion