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Titel
Automatisierte Hilfe für das Lernen aus Lösungsbeispielen
Autoren
OriginalveröffentlichungUnterrichtswissenschaft 29 (2001) 1, S. 64-81 ZDB
Dokument  (1.493 KB)
Lizenz des Dokumentes Deutsches Urheberrecht
Schlagwörter (Deutsch)
Teildisziplin
DokumentartAufsatz (Zeitschrift)
ISSN0340-4099; 03404099
SpracheDeutsch
Erscheinungsjahr
BegutachtungsstatusPeer-Review
Abstract (Deutsch):Beispiele spielen eine wichtige Rolle beim Wissenserwerb. Geht es um komplexe Aufgabenstellungen, so nutzen Lerner insbesondere Musterlösungen als Vorlage für eigenes Problemlösen, beispielsweise in Mathematik oder Physik. Allerdings gibt es große interindividuelle Unterschiede in der Fähigkeit, solche Lösungsbeispiele fruchtbar einzusetzen. Es wird diskutiert, welche Konsequenzen dies für die Gestaltung von Lehrmaterial hat und wie eine automatisierte Unterstützung der Nutzung von Beispielen aussehen kann. Das computergestützte Lehrsystem CACHET ("Case-Based Chess Endgame Tutor") demonstriert einen dynamischen Ansatz zum Lernen aus Beispielen (Fällen). Wesentliche Elemente des Ansatzes sind die Erzeugung von Beispielen, die an die Lehrsituation angepasst sind, und die Erinnerung an frühere relevante Situationen. Im Gegensatz zu anderen fallbasierten Lehrsystemen wird bei CACHET besonderes Augenmerk auf die Verarbeitung der Fälle beim Lerner gerichtet. Durch geeignete Interventionen, die durch kognitionswissenschaftliche Analysen gewonnen wurden, wird der Lerner zu solchen Aktivitäten angehalten, die dem Wissenserwerb förderlich sind. Dies erfordert eine besonders sorgfältige Evaluation: Anstatt nur nach Abschluss der Implementierung die Effektivität des Systems als Ganzes zu belegen, ist bei CACHET die Validierung Teil des Entwicklungsprozesses und umfasst empirische Studien vor, während und nach der Realisierung des Lehrsystems. (ZPID)
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Prüfsummen
Eintrag erfolgte am16.04.2013
QuellenangabeSchult, Thomas J.; Reimann, Peter: Automatisierte Hilfe für das Lernen aus Lösungsbeispielen - In: Unterrichtswissenschaft 29 (2001) 1, S. 64-81 - URN: urn:nbn:de:0111-opus-76788 - DOI: 10.25656/01:7678
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