Z Erziehungswiss (2017) (Suppl 1) 20:93–113 DOI 10.1007/s11618-017-0728-4

Optimierung einer videobasierten Lerngelegenheit im Problem Based Learning Format durch Cognitive Tools. Eine Interventionsstudie mit Lehramtsstudierenden Irina Rosa Kumschick · Valentina Piwowar · Diemut Ophardt · Victoria Barth · Katharina Krysmanski · Felicitas Thiel

Online publiziert: 7. Februar 2017 © Springer Fachmedien Wiesbaden 2017

Zusammenfassung Die vorliegende Studie untersucht, inwiefern ein video- und problembasiertes Lernarrangement zum Klassenmanagement durch Cognitive Tools optimiert werden kann. Es wird angenommen, dass problembasiertes Lernen (PBL), das durch direkte Instruktionen ergänzt wird, zu einem größeren Wissenszuwachs im Bereich Klassenmanagement führt als klassisches PBL. Um diese Forschungsfrage zu überprüfen, wurden 237 Lehramtsstudierende zwei Lernarrangements zugeordnet: Dem klassischen PBL, in dem die zentralen theoretischen Konzepte und empirischen Befunde zum wirksamen Umgang mit Störungen selbstständig in Gruppen erarbeitet wurden (n = 113) oder dem instruierten problembasierten Lernen (IPBL), in dem die Studierenden in den ersten beiden Seminarsitzungen eine umfassende theoretische Instruktion erhielten (n = 124). Es zeigten sich folgende Befunde: (1) Eine Selbsteinschätzung ergab zum zweiten Messzeitpunkt bedeutsam höhere Werte auf der Selbstwirksamkeitsskala in den Bereichen Instruktion, Motivation Dr. I. R. Kumschick () · Dr. V. Piwowar · Dr. V. Barth · K. Krysmanski · Prof. Dr. F. Thiel FU Berlin, Habelschwerdter Allee 45, AB Schulpädagogik/ Schulentwicklungsforschung, 14195 Berlin, Deutschland E-Mail: [email protected] Dr. V. Piwowar E-Mail: [email protected] Dr. V. Barth E-Mail: [email protected] K. Krysmanski E-Mail: [email protected] Prof. Dr. F. Thiel E-Mail: [email protected] Dr. D. Ophardt TU Berlin, Marchstr. 23, 10587 Berlin, Deutschland E-Mail: [email protected]

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und Klassenmanagement. Der höchste Anstieg zeigte sich im Klassenmanagement. (2) Die Überprüfung durch ein objektives Leistungsmaß offenbarte, dass die Studierenden der I-PBL Gruppe mehr klassenmanagementbezogenes Wissen aufweisen als Studierende der PBL Gruppe (Multiple-Choice Wissenstest). (3) Hinsichtlich der motivationalen Prozesse gaben Studierende der PBL Gruppe eine stärkere Identifikation an als Studierende der I-PBL Gruppe. Schlüsselwörter Cognitive Tools · Direkte Instruktion · Lernarrangement · Problembasiertes Lernen · Videobasierte Fallarbeit

Optimizing a video-based learning environment in a problem based learning format using cognitive tools: An intervention study with preservice teachers Abstract The following study aims to explore whether a video- and problem-based learning (PBL) environment can be improved using cognitive tools. Our hypothesis is that direct instructions in a PBL setting enhance pre-service teachers’ learning outcomes in classroom management. To answer this research question, we implemented a pre-post-design within which we assigned 237 master students to two learning environments: Classic problem-based learning (PBL), where students acquired central theoretical concepts and empirical findings on dealing with disruptions in groups (n = 113) or instructed problem-based learning (I-PBL), where students received extensive theoretical instructions (n = 124) during the first two seminar sessions. In the framework of a longitudinal self-report assessment we found that (1) teacher self-efficacy in the subscales “student engagement”, “instruction” and “classroom management competencies” increased in students of both groups. The highest increase was found in classroom management competencies. (2) In the evaluation with an objective measure students participating in the I-PBL group showed greater knowledge than students in the PBL group (multiple-choice test), and (3) regarding motivational processes students in the PBL group reported a higher degree of identification than students in the I-PBL group. Keywords Cognitive tools · Direct instruction · Learning arrangement · Problembased learning · Video-based case work

1 Einleitung Problembasierte oder fallbasierte Lernarrangements werden aktuell in der Lehrkräfteaus- und -weiterbildung vor allem im Zusammenhang mit der Bearbeitung von Unterrichtsvideos eingesetzt. Ziel ist die Ausbildung bzw. Weiterentwicklung von handlungsnahen Kompetenzen (Boud und Feletti 1997). Im Zentrum steht dabei häufig das Konzept der professionellen Wahrnehmung (Santagata und Angelici 2010; Santagata und Guarino 2011; Sherin und van Es 2005). Der klassische Ansatz des PBL geht allerdings davon aus, dass durch problembasiertes Lernen nicht nur handlungsnahe Kompetenzen sowie die intrinsische bzw.

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identifizierte Motivation und Zufriedenheit (Doppelt 2003; Eder et al. 2011; Moore et al. 1994) gefördert werden können, sondern auch deklaratives Wissen nachhaltiger angeeignet wird. Denn Lernerinnen und Lerner setzen sich aktiv mit handlungsrelevanten Problemen auseinander (Bruner 1966; Cognition und Technology Group at Vanderbilt 1998; Hmelo-Silver 2004). Der Erwerb des für die Problembearbeitung notwendigen Wissens erfolgt dabei selbstgesteuert, unterstützt durch ein Kooperationsskript, das das Vorgehen beim kooperativen Bearbeiten des Problems strukturiert (Schmidt 1983, S. 13). Ausgehend von dem zu bearbeitenden Problem werden Lernaufgaben formuliert, die den anschließenden Prozess der Aneignung von Konzepten problemorientiert fokussieren (Hung 2009). Kernmerkmal des PBL ist das Prinzip der „minimal guidance“ (Kirschner et al. 2006), mit dem sich die Vertreterinnen und Vertreter des problembasierten Lernens von instruktionsbasierten Lernarrangements deutlich abgrenzen. Der Auffassung, dass das klassische PBL ein instruktionalen Ansätzen überlegenes Lernformat sowohl hinsichtlich des Erwerbs von prozeduralem als auch hinsichtlich des Erwerbs von deklarativem Wissen ist, ist in jüngster Zeit von Vertretern und Vertreterinnen der Cognitive Load Theorie entschieden widersprochen worden. Sie argumentieren auf der Grundlage von Befunden der Gedächtnispsychologie, dass offene problembasierte Lernumgebungen den möglichen Lernertrag im Vergleich zu stärker instruierten Lernumgebungen reduzieren. Denn die Kapazitäten des Arbeitsgedächtnisses werden durch den selbstregulierten Erwerb von Wissen, der in die Bearbeitung der Probleme eingebettet ist, überlastet (Kirschner et al. 2006; Müller und Eberle 2009; Scheid 2013). Dies gilt in besonderer Weise für problembasierte Lernsettings, die Videovignetten nutzen, weil visuell-auditive Repräsentation durch eine hohe Komplexität und Verdichtung von Informationen gekennzeichnet sind (vgl. auch Kleinknecht und Schneider 2013). Durch die starke Fokussierung auf handlungsnahe Kompetenzen, wie professionelle Wahrnehmung im Zusammenhang mit der Entwicklung videobasierter Lerngelegenheiten, ist die Frage des Stellenwerts deklarativen Wissens für effektives Handeln in komplexen Situationen bzw. für die Bearbeitung komplexer Probleme in den Hintergrund gerückt. Dabei sprechen zahlreiche Befunde dafür, dass deklaratives Wissen eine Voraussetzung für den Erwerb von Kompetenzen der Problemlösung darstellt (Dochy et al. 2003; Kirschner et al. 2006; Wijnia et al. 2014). Die in diesem Beitrag vorgestellte Studie beschäftigt sich deshalb mit der Frage, ob der Erwerb deklarativen Wissens im Bereich des Klassenmanagements im Rahmen einer problembasierten Lerngelegenheit, in der Unterrichtsvideos bearbeitet werden, durch den Einbau von Elementen instruierten Lernens gefördert werden kann. Dabei gehen wir mit den Vertretern der Cognitive Load Theorie davon aus, dass deklarativem Wissen für die Bearbeitung von Problemen ein zentraler Stellenwert zukommt. Wir nehmen an, dass der Lerngewinn eines „klassisch“-problembasierten Lernsettings (Wissenserwerb ohne Anleitung) durch eine vorangegangene direkte Instruktion, in der zentrale Cognitive Tools (z. B. Begriffe, Konzepte und Modelle der Störungsprävention und -intervention im Unterricht) eingeführt werden, bedeutsam gesteigert werden kann. Um diese Frage zu klären, soll eine instruierte PBL Gruppe mit einer „klassischen“ PBL Gruppe verglichen werden.

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Darüber hinaus kann durch dieses Untersuchungsdesign überprüft werden, ob sich differenzielle Wirkungen hinsichtlich der Motivation und Selbstwirksamkeitserwartungen bei den Studierenden in den beiden Lernarrangements ergeben.

2 Theoretischer Hintergrund 2.1 Videofall- und problembasiertes Lernen

Im Bereich der Lehrerbildung wurde der Ansatz des problembasierten oder fallbasierten Lernens vor allem im Rahmen der Arbeit mit Videofällen eingesetzt (Gold et al. 2013; Santagata und Guarino 2011; Seidel und Stürmer 2014; Sherin und van Es 2005; Zhang et al. 2011). Das klassische, problembasierte Lernen (PBL) ist ein didaktischer Ansatz, der auf einem einschlägigen Problemszenario (z. B. Unterrichtsvideo) aufbaut, welches in einem selbststrukturierten Gruppenprozess bearbeitet und (selbst-entdeckend) gelöst wird (Hmelo-Silver 2004). Da das Problemszenario eine hohe kontextuelle Validität im Hinblick auf den gewünschten Lerninhalt (z. B. Unterrichtsstörungen) aufweist (Hung 2009), können bei den Studierenden alltagsnahe kognitive Lernprozesse aktiviert werden (Klauer und Leutner 2011). Zudem ist der problembasierte lerntheoretische Ansatz in ein kooperatives, tutoriell gestütztes Setting eingebettet und wird nach dem Prinzip der minimalen Hilfe angeleitet (Aebli 1983). Klassisches PBL sieht ein Kooperationsskript vor, in dem in einem Kleingruppensetting sequenziell sieben Phasen des Problemlösungsprozesses durchlaufen werden: „(1) Clarify terms and concepts not readily comprehensible. (2) Define the problem. (3) Analyse the problem. (4) Draw a systematic inventory of the explanations inferred from step 3. (5) Formulate learning objectives. (6) Collect additional information outside the group. (7) Synthesize and test the newly acquired information“ (Schmidt 1983, S. 13). Die Tutoren und Tutorinnen haben die Funktion, die sieben Schritte durch entsprechende Fragen und Diskussionen gruppenbasiert indirekt zu steuern. Die Eignung von PBL als Methode in der universitären Ausbildung von Lehramtsstudierenden ist äußerst plausibel, denn die Erfahrung von selbstgesteuertem, aktivem Problemlösen konstituiert eine substantielle Lerngelegenheit zum Aufbau nicht nur von Handlungswissen, sondern auch von praxisrelevantem deklarativem Wissen und kognitiven Strategien für künftiges Unterrichtshandeln (Hmelo-Silver 2004). Zusammengefasst bauen Lehramtsstudierende durch PBL relevantes pädagogisches Wissen auf (Strobel und Van Barneveld 2009). Sie erwerben durch PBLArrangements stärker transferierbares Wissen (Seidel et al. 2013) und geben beim Vergleich von PBL mit traditionellen Veranstaltungen eine höhere Zufriedenheit an (Eder et al. 2011). Als zentrales Kriterium kann die im Gegensatz zu weniger anwendungsorientierten Lernmethoden (z. B. Vorlesung, Reproduktionsaufgaben) höhere ökologische Validität hervorgehoben werden (Glasgow et al. 2003). Dennoch existieren mehrere Befunde, die sowohl die Grenzen von PBL als auch die Grenzen von Videofällen aufzeigen. Fallbasierte Videovignetten sind visuellauditive Repräsentationen, gekennzeichnet durch eine hohe Komplexität und Informationsreichtum, die die Gefahr eines Cognitive Loads (Überlastung) des Ar-

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beitsgedächtnisses (Scheid 2013) in sich bergen. Ein Cognitive Load bedeutet, dass die Aufnahmekapazität des Arbeitsgedächtnisses begrenzt ist. Wenn die kognitive Grenze erreicht ist, können relevante Informationen nicht mehr aufgenommen und verarbeitet werden, d. h. das Arbeitsgedächtnis ist überlastet. Während Experten und Expertinnen durch ihr umfangreiches Erfahrungswissen und kognitive Routinen über einen nahezu automatischen Zugriff auf eingeübte Schemata verfügen, liegt der Wahrnehmungsfokus von Novizen und Novizinnen zunächst auf Oberflächenmerkmalen. Sie fixieren ausschließlich die auffälligen Aspekte (z. B. massive Unterrichtsstörung) des dargebotenen Stimulus und sind nicht fähig, ihre Aufmerksamkeit gleichmäßig zu verteilen. Aufgrund fehlender Schemata im Langzeitgedächtnis können problemorientierte Lernumgebungen von Novizen und Novizinnen nicht optimal genutzt werden, was einer Überlastung des Arbeitsgedächtnisses geschuldet ist (Alfieri et al. 2011). Ein Cognitive (Over)Load durch videobasierte Fallarbeit konnte auch durch Syring und Kollegen (2015) bestätigt werden. Sie führten in einer Studie parallel stattfindende Seminare mit einem systematischen Medienvergleich durch und konnten nachweisen, dass die kognitive Belastung durch das Lernmedium Video höher ist, als wenn die Studierenden mit „reinen“ Textfällen konfrontiert wurden. Ähnliche Befunde zeigen sich in der PBL-Forschung. So weisen Müller und Eberle (2009) negative Effekte betreffend dem Erwerb von Fachwissen für PBL im Vergleich zu traditionellen Lernmethoden nach. Eine Metaanalyse zu problembasiertem Lernen im Medizinstudium zeigte, dass hinsichtlich des Erwerbs von Fachwissen das problembasierte Lernen der traditionellen Instruktion unterlegen ist (Dochy et al. 2003). Vergleichbare Befunde berichten Leutner und Schrettenbrunner (1989) für die Untersuchung eines computerbasierten PBL Formats im Geographieunterricht. Dochy und Kollegen (2003) kommen zum Schluss, dass das Know-howLevel der Studierenden ein entscheidender Moderator für den Lerngewinn innerhalb eines PBL-Settings darstellt und dass Instruktionen und direkte Anweisungen insbesondere für Studierende im ersten und zweiten Studienjahr wirksamer sind als selbstentdeckendes PBL. Die genannten Befunde sprechen für die essentielle Bedeutung von Vorwissen hinsichtlich der Nutzung von problembasierten Lernumgebungen und weisen darauf hin, dass der Prozess des Wissenserwerbs durch gezielte Lenkung sowie durch eine direkte Vermittlung fehlenden aber notwendigen deklarativen Wissens optimiert werden kann (Sherin und van Es 2005). In der Lehrerbildung bauen viele Programme im Unterschied zu klassischen PBL Formaten Strukturierungs- und Unterstützungshilfen ein, wie etwa „Prompts“ (Goeze et al. 2013) oder die in das „Video Analysis Support Tool“ (Sherin und van Es 2005) und den „Lesson Analysis Framework“-Ansatz (Santagata und Guarino 2011) implementierten Aufgaben und Fragen, durch die die Arbeit mit videobasierten Unterrichtsfällen vorstrukturiert wird. In unterschiedlichen Studien wurde gezeigt, dass insbesondere Novizen und Novizinnen von den Strukturierungshilfen profitieren (Dochy et al. 2003; Gaudin und Chaliès 2015; Preckel 2004; Song 2008; Sungur und Tekkaya 2006; Zottmann et al. 2013). Sowohl die Befunde aus der PBLForschung als auch die Befunde aus der videobasierten Lernforschung deuten darauf hin, dass Lehramtsstudierende für die Nutzung einer problem- und videofallbasierten Lernumgebung deklaratives Wissen benötigen.

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2.2 Problembasiertes Lernen und Motivation

Verschiedene Studien konnten zeigen, dass der Lernkontext, der durch ein Lernarrangement gegeben ist, entscheidend mit intrinsischer bzw. extrinsischer Motivation zusammenhängt. Beispielsweise zeigen Studierende, die komplexe offene Aufgabenstellungen selbstbestimmt lösen und dabei instrumentelle Unterstützung durch Dozenten und Dozentinnen in Form von Fragen, Klären, Korrigieren und Modellieren erhalten, ein intrinsisches Motivationsverhalten (Perry et al. 2002). Ferner konnten Syring und Kollegen (2015) positive Zusammenhänge zwischen video- bzw. problembasiertem Lernen und der Motivation belegen. Empirische Befunde haben mehrfach gezeigt, dass eine problembasierte Lernumgebung die Motivation stärker fördert als die direkte Instruktion (Martin et al. 2008; Pedersen 2003; Sungur und Tekkaya 2006) und dass ein PBL-Arrangement positiv mit autonomer Motivierung und mit intrinsischer Lernmotivation zusammenhängt (Martin et al. 2008; Pedersen 2003; Preckel 2004; Song 2008; Sungur und Tekkaya 2006). Hinsichtlich einer gesteigerten intrinsischen Lernmotivation im Rahmen von PBL werden häufig die Aspekte der Zusammenarbeit und Autonomie betont. PBL erfordert ein hohes Maß an Verantwortung für den Lernerfolg und Selbstmotivation und fördert deshalb in besonderem Maß die drei durch die Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan (2000) postulierten genuinen Grundbedürfnisse: Soziale Eingebundenheit, Autonomie- und Kompetenzerleben. Deci und Ryan (2000) beschreiben Motivation nicht als dichotomes Gegensatzpaar (intrinsisch vs. extrinsisch), sondern als dimensional-kontinuierliches Konstrukt. Dabei nimmt der Grad der Motivation in Abhängigkeit des Grades der Selbstorganisation (Autonomie) zu und bewegt sich von einer stark identifizierten Motivation zu einer rein intrinsischen Motivation (beide: internaler Locus of Control). Hingegen zeigen Studierende mit externalen Kontrollüberzeugungen, d. h. wenn die Motivation durch äußere Faktoren beeinflusst wird, eher sozial erwünschtes Verhalten im Sinne einer introjizierten Lernmotivation oder gar rein extrinsisches Motivationsverhalten. Die Annahme einer gesteigerten Lern- und Arbeitsmotivation innerhalb eines problembasierten Lernarrangements konnte durch mehrere Studien belegt werden (Doppelt 2003; Moore et al. 1994). Hinsichtlich einer gesteigerten Lern- und Leistungsmotivation konnte beispielsweise Doppelt (2003) nachweisen, dass Studierende in einem PBL-Setting eine längere Aufmerksamkeitsspanne aufbrachten und freiwillig mehr Zeit für die Problemlösung einsetzten. Ferner konnte im Hinblick auf die identifizierte Lernmotivation gezeigt werden, dass PBL bei den Studierenden zu einer stärkeren Identifikation (Involvement) und Autonomie führte (jeweils eine SD höher) als die direkte Instruktion (Moore et al. 1994). 2.3 Trainings zur Störungsprävention und -intervention im Unterricht

Störungsprävention und -intervention sind Teilaspekte des Klassenmanagements. Dieser Bereich der Lehrexpertise wird von Novizen und Novizinnen als eine besondere Herausforderung betrachtet (Jones 2006). Es ist davon auszugehen, dass sich gerade im Bereich des Klassenmanagements fallbasierte Lernformate mit Videovignetten nicht nur für die Förderung von Kompetenzen der Professionellen Wahrneh-

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mung (Gold et al. 2013; Overbaugh 1996; Piwowar 2013), sondern auch für den Erwerb von handlungsrelevantem deklarativen Wissen eignen. Beim Klassenmanagement geht es um dynamische Interaktions- und Steuerungsprozesse, d. h. es ist immer das Risiko einer reziproken Störungskausalität (Emmer und Gerwels 2006) gegeben (Störungen und dysfunktionale Intervention können sich wechselseitig verstärken), so dass bei der Störungsintervention simultan mehrere Aspekte beachtet werden müssen. Hierbei spielt die nonverbale Kommunikation eine große Rolle (Ophardt und Thiel 2013). Viele dieser Aspekte wie z. B. die sich in einer Situation schrittweise entfaltende reziproke Störungskausalität müssen erst sichtbar gemacht werden, damit sie der Reflexion und damit dem Wissenserwerb zugänglich sind. Außerdem ist kompetentes Klassenmanagement für viele Novizen und Novizinnen eher Ausdruck von besonderen Persönlichkeitsmerkmalen („natürlicher Autorität“) als einer spezifischen Wissensbasis (Weinstein 1998). Es ist davon auszugehen, dass der Wissenserwerb unter diesen Voraussetzungen besser gelingt, wenn Studierenden die Nützlichkeit von Theorien und Konzepten zur Erklärung und Bearbeitung von Störungssituationen und -interventionen an der Bearbeitung eines Videofalls erfahren. Das Training zur Störungsprävention und -intervention im Unterricht wurde aus diesem Grund als problembasierte Fallarbeit mit Videovignetten konzipiert. Hierbei galt es, die zentralen Voraussetzungen eines lernwirksamen Designs von PBLLernarrangements (Duch et al. 2001; Hung 2009) umzusetzen, so insbesondere die genaue Eingrenzung des angezielten „core domain knowledge“ (Hung 2009, S. 125) sowie deren Korrespondenz mit dem Problemszenario. Die angezielte Wissensbasis umfasste zentrale Konzepte und Befunde zur Prävention von Störungen durch Regelimplementation, Steuerung der Aufmerksamkeit und des Verhaltens von Schülerinnen und Schülern (vgl. Ophardt und Thiel 2013). Des Weiteren wurden Störungsinterventionen, vor dem Hintergrund einer Analyse der individuellen Ursachen für Störverhalten, fokussiert (Brophy 2003; Emmer und Gerwels 2006; Ophardt und Thiel 2013). Um zu gewährleisten, dass die angezielte Wissensbasis mit dem Problemhorizont des Videofalls korrespondiert, d. h. „whether the key knowledge involved in solving the problem matches the intended content knowledge“ (Hung 2009, S. 125), wurden in einem aufwändigen Verfahren staged videos – also mit Schauspielern produzierte Videos – entwickelt und validiert (Piwowar et al. in Vorbereitung). Die etwa 10-minütigen Videos zeigen massive Störungssituationen und eine dysfunktionale Intervention der Lehrperson. Die Problembearbeitung besteht darin, dass die Studierenden die störungskritischen Merkmale im Verhalten von Schülerinnen und Schülern sowie der Lehrperson identifizieren und alternative Interventionsstrategien entwickeln. Die entwickelten Problemlösungen (Interventionsstrategien) wurden zum Schluss mit einem staged-video verglichen, das eine funktionale Störungsintervention in derselben Ausgangsituation darstellt. Die Studierenden sollten ihre eigenen Strategien vor dem Hintergrund der im zweiten staged-video gezeigten funktionalen Intervention beurteilen. Um die oben beschriebenen, theoretisch und empirisch identifizierten Nachteile problembasierten Lernens beim Wissenserwerb zu minimieren, wurde das klassische Lernarrangement angepasst. Bevor Studierende die Videofälle bearbeiteten, wurden sie systematisch mit den wichtigsten Kernkonzepten und Theorien zu Un-

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terrichtsstörungen und Klassenmanagement vertraut gemacht. Diese Kernkonzepte und Theorien werden in Anlehnung an Leinhardt (1993) als Cognitive Tools „for interpreting acitivity, social dynamics, or reasoning processes“ (Leinhardt 1993, S. 45) betrachtet. Der Begriff „Cognitive Tools“ impliziert einerseits einen Aspekt der Mikrosequenzierung des Lernprozesses, indem den Studierenden bereits vor der Problembearbeitung „Werkzeuge“ vermittelt werden, die auf die anschließende Anwendung im Problemlöseprozess passgenau abgestimmt sind. Zum anderen repräsentieren die Cognitive Tools ein ausgewähltes Set zentraler Kernbegriffe und Modelle, das die grundlegenden Koordinaten für die Schematabildung darstellt, die im Zuge der Problemelaboration initiiert wird (Brophy 2003; Klauer und Leutner 2011). Ein Beispiel ist der Begriff der „Etablierung eines Handlungsvektors“ (Doyle 2006), der – im Unterschied zu allgemeineren Begriffen wie „Störungsprävention“ – die Differenzierung von proaktiven Strategien zur Steuerung des Unterrichtsflusses ermöglicht (Ophardt und Thiel 2013, S. 47–50). Das Lernformat bezeichnen wir als Instruiertes Problembasiertes Lernen (I-PBL). Gleichzeitig arbeitete die Kontrollgruppe im Format des „klassischen“ Problembasierten Lernens, d. h., der Wissenserwerb wird durch eine nicht vorbereitete Analyse des Videofalls initiiert, indem die Studierenden eigenständig anhand eines Readers die für die Problembearbeitung erforderlichen Konzepte erarbeiten. Die Wissensbasis („core domain knowledge“) der Reader-Texte und der Cognitive Tools stimmen jedoch überein (s. oben). Das bedeutet, beide Gruppen hatten Zugang zur angezielten Wissensbasis. Ziel des Trainings war neben der Förderung der professionellen Wahrnehmung die Förderung von handlungsrelevantem, deklarativem Wissen zum Klassenmanagement, insbesondere zur Störungsprävention und -intervention. Beispielsweise, dass Studierende erkennen und einschätzen können, unter welchen Bedingungen, welche Interventionsstrategie wahrscheinlich zum Erfolg führt oder wann es besser ist, nicht zu intervenieren, um Störungsverhalten nicht zu verstärken. Gegenstand des vorliegenden Beitrags sind Effekte des Formats des Instruierten Problembasierten Lernens auf den Erwerb von handlungsrelevantem, deklarativem Wissen im Vergleich mit einem Format „klassischen“ Problembasierten Lernens zu untersuchen. Die Effekte des Trainings im Hinblick auf die professionelle Wahrnehmung werden in einer Folgestudie überprüft. 2.4 Hypothesen

Das Training zum Aufbau von störungspräventivem und -intervenierendem Wissen bei Lehramtsstudierenden fand unter einer systematisch variierten Zweifach-Bedingung eines PBL-Lernarrangements statt. In der Experimental-Bedingung wurden die Studierenden mithilfe einer direkten Instruktion angeleitet (Konzepte, Begriffe, Handlungsstrategien), während sich die Studierenden der Kontroll-Bedingung wichtige Cognitive Tools mit Hilfe eines Readers selbst (ohne Vorstrukturierung) erarbeiteten. Im Hinblick auf die zwei unterschiedlichen Lernarrangements (instruierte vs. nicht-instruierte PBL-Gruppe: I-PBL vs. PBL) wurde angenommen, dass Studierende beider Gruppen vom Training profitieren. Das bedeutet, dass Studierende, wenn sie vor und nach dem Training zu ihrer Lehrerselbstwirksamkeit befragt werden, zum zweiten Messzeitpunkt einen deutlich höheren Wert angeben. Es wird

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erwartet, dass sie angeben, sich in verschiedenen Bereichen der Lehrerselbstwirksamkeit, die den Umgang mit Störungen betreffen (z. B. Motivierung von Schülern, Instruktionen und Klassenmanagement), zu verbessern. Die Hypothese ist, dass der höchste Lerngewinn im Bereich Klassenmanagement berichtet wird. Gleichzeitig wird angenommen, dass Studierende der I-PBL Gruppe bei einem objektiven Multiple-Choice Wissenstest zum Themenbereich Klassenmanagement einen bedeutsam höheren Testscore erreichen im Vergleich zu Studierenden der PBL Gruppe (Dochy et al. 2003). Zudem wird eine Unterschiedshypothese bezüglich der Lernmotivation aufgestellt: Aufgrund der vorangegangen theoretischen Ausführungen wird angenommen, dass Studierende, die in einem „klassischen“ PBL-Setting lernen, mehr Autonomie erleben und deshalb eine stärker identifizierte Lernmotivation angeben als Studierende der I-PBL Gruppe (Doppelt 2003; Moore et al. 1994).

3 Methode 3.1 Untersuchungsdesign und Stichprobe

Die differenzielle Wirksamkeit eines mehrfach angebotenen Trainings zum Aufbau von störungspräventivem und -intervenierendem Wissen im Unterricht wurde anhand eines quasi-experimentellen Designs mit Prä-Post-Messungen überprüft. Die Datenerhebung fand im Frühjahr 2014 im Abstand von fünf Wochen im Rahmen eines Seminars zum Thema Klassenmanagement an der Freien Universität Berlin statt. 237 Lehramtsstudierende im Master wurden zwei unterschiedlichen (Treatment-) Bedingungen zugewiesen: Instruiertes PBL (n I-PBL = 124) versus klassisches PBL (n PBL = 113). Die beiden Gruppen unterschieden sich nicht signifikant voneinander hinsichtlich Alter (M = 26,34 Jahre, SD = 4,06), Geschlecht (59 % weiblich) und Anwesenheit (87 % an mindestens 3 von 4 Sitzungen anwesend). Die Studierenden beider Gruppenbedingungen wurden gebeten, vor und nach dem Training, ihre Lehrerselbstwirksamkeit betreffend Klassenmanagement, Instruktion und Motivierung einzuschätzen. Darüber hinaus wurden in der Posterhebung ein Wissenstest zum Klassenmanagement (Multiple-Choice-Format) und eine Skala zur identifizierten Lernmotivation eingesetzt. 67 % der Versuchsgruppen- Teilnehmer und Teilnehmerinnen haben sowohl an der Prä- als auch an der Posttestung teilgenommen, während 14 % nur an der Prä- und 19 % nur bei der Posterhebung anwesend waren. 3.2 Intervention

Intervention. In Abb. 1 wird das Interventionsdesign dargestellt. Das Seminar wurde von drei Dozierenden durchgeführt und fand auf der Grundlage einheitlicher Folien, eines Kooperationsskriptes und extra hergestellten staged videos (Piwowar et al. in Vorbereitung) statt. Die Studierenden beider Gruppen bearbeiteten zunächst einen dysfunktionalen Videofall, in dem die durch die Lehrkraft angewendete Intervention die Unterrichtsstörung nicht minimieren konnte (vgl. Problem Case, De Leng et al. 2007). Anschließend wurde in beiden Lernarrangements ein Videofall mit einer

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Abb. 1 Das Interventionsdesign ist eine systematisch variierte Zweifach-Bedingung eines PBL-Lernarrangements, deren Effekte miteinander verglichen werden. Das Training zum Aufbau von Kompetenzen der Störungsprävention und -intervention fand mit und ohne Instruktionen statt

gelungenen Störungsintervention präsentiert. In der vierten Seminarsitzung – unter Einbezug beider Videofälle – wurden die Studierenden aufgefordert, systematisch zu vergleichen und ihre Strategie zu beurteilen. Wie in Abb. 1 zu sehen ist, umfasste das Training fünf Sitzungen (Dauer: jeweils 90 min), von denen sich nur die ersten beiden konzeptionell unterschieden. In den ersten beiden Sitzungen erhielt die I-PBL-Gruppe als Vorstrukturierung eine ausführliche direkte Instruktion, in der die Cognitive Tools eingeführt und durch Beispiele erläutert wurden, während die „klassische“ PBL-Gruppe sofort mit dem dysfunktionalen Videofall als Eingangsstimulus konfrontiert wurde und sich daraufhin theoretisches Lösungswissen kooperativ (mit Hilfe eines Readers) erarbeitete. Die dritte Sitzung (problembasierte Bearbeitung des dysfunktionalen Videofalls) und vierte Sitzung (Kontrastierung des dysfunktionalen mit einem funktionalen Handlungsverlauf) verlief für beide Gruppenbedingungen gleich. Die problembasierte Bearbeitung der Videofälle (Sitzung 3 und 4) wurde im Verlauf der Seminarsitzung durch ein gefilmtes Interview mit dem/der störenden Schüler(in) ergänzt, in dem diese/r ihr/sein Verhalten kommentierte, um gezielt die mentale Übernahme der Schülerperspektive zu unterstützen. Die fünfte Sitzung wurde für die Posterhebung genutzt, während die erste Sitzung mit der Präerhebung startete. In beiden Gruppenbedingungen wurde auf diese Weise auf der Grundlage der Theorie (instruiert oder selbsterarbeitet) die professionelle Wahrnehmung gefördert und einschlägiges Wissen über Störungen im Klassenmanagement aufgebaut. 3.3 Messinstrumente

Um zu überprüfen, ob die Studierenden nach dem Training eine höhere Selbstwirksamkeit in Bezug auf die Bearbeitung von Unterrichtsstörungen angeben, wurde eine Skala zur Erfassung der Lehrerselbstwirksamkeit (mit den drei Subskalen Klassenmanagement, Motivation und Instruktion) eingesetzt. Zudem wurde in der Posterhebung ein objektiver Multiple Choice Test zum Klassenmanagement und eine Skala zur identifizierten Lernmotivation eingesetzt. Die Instrumente werden im Folgenden beschrieben.

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Erfassung der Lehrerselbstwirksamkeit – LSWK. Als Maß der Lehrerselbstwirksamkeit haben die Lehramtsstudierenden auf einer 9-stufigen Antwortskala (von 1 [gar nicht] bis 9 [vollkommen]) eingeschätzt, wie überzeugt sie gegenwärtig sind, die täglichen Aufgaben von Lehrer und Lehrerinnen hinsichtlich „Klassenmanagement“ (KM), „Schüleraktivierung“ (SA) und „Instruktion“ (IS) erfolgreich durchzuführen. Die Skala enthält 12 Aussagen (Repräsentation der Subskalen durch je vier Items) und ist eine deutsche Adaption der Teacher Efficacy-Scale von Tschannen-Moran und Hoy (2001). Die Validierung der im Englischen zugrunde gelegten Drei-Faktorenstruktur konnte mithilfe einer deutschen Stichprobe von N = 851 Lehramtsstudierenden nachgewiesen werden: χ2 = 554,75; df = 365; CFI = 0,963; RMSEA = 0,043 (Pfitzner-Eden et al. 2014). Der einleitende Satz für die Skala ist „Wie überzeugt sind Sie davon, dass Sie ...“ gefolgt von z. B. „eine alternative Erklärung oder ein anderes Beispiel finden können, wenn die Schüler und Schülerinnen etwas nicht verstehen?“ (IS), bzw. „störendes Verhalten im Unterricht kontrollieren können?“ (KM) oder „Schüler und Schülerinnen, die wenig Interesse am Unterricht haben, motivieren können?“ (SA). Diese Skala wurde sowohl vor als auch nach dem Training eingesetzt. Es wurde angenommen, dass die Studierenden sich in allen Subskalen verbessern. Der höchste Anstieg wurde jedoch in der Subskala Klassenmanagement erwartet. In der vorliegenden Studie variierte die Reliabilität in der Prä- und Posttestung zwischen α = 0,75 und 0,82 (IS), α = 0,89 und 0,93 (KM) und α = 0,74 und 0,89 (SA). Multiple Choice Test zum Klassenmanagement – MCT KM. Der MCT KM wurde neu konstruiert und umfasst 20 Items in Form von Fragen zu Faktenwissen und zu zentralen Prinzipien von Klassenmanagement. Zu jeder Frage wurden jeweils 6 Antwortoptionen präsentiert. Das Item wurde als korrekt bewertet, wenn die Studierenden die richtige Antwort erkennen. In diesem Falle erhalten sie einen Punkt. Insgesamt konnten innerhalb dieses Tests 20 Punkte vergeben werden. Ein typisches MCT KM Item war z. B. Welches Lehrerverhalten wirkt sich bei kleineren Unterrichtsstörungen positiv auf den Unterrichtsfluss aus? ● ● ● ● ● ●

Die/Den störenden Schüler(in) aufrufen und Gesagtes wiederholen lassen, Fehlverhalten deutlich für alle ansprechen, Sofort konsequent bestrafen, Gesten einsetzen und Blickkontakt suchen, Entschieden auf Regeln verweisen, Eine feste Position hinter dem Lehrerpult einnehmen.

Im Mittel wurden M = 58,9 % der Items korrekt gelöst (Variation der Itemschwierigkeiten zwischen 30,5 und 91,1 % korrekter Lösungen). Der Test wurde in der Posterhebung eingesetzt, um die Unterschiedshypothese zwischen den beiden Gruppenbedingungen zu überprüfen (α = 0,60). Im Weiteren haben die Studierenden die Frage beantwortet, ob sie bereits vor dem Training zur Störungsprävention und zu intervenierendem Wissen Seminare zum Themenbereich Klassenmanagement besucht haben (Ja = 1, Nein = 0). Skala Lernmotivation. Um die Lernmotivation der Studierenden während des Programmes zu erfassen, wurden im Posttest 13 Items des Sinusfragebogens (Seidel

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et al. 2006) eingesetzt. Bei der Beantwortung der Fragen sollten sich die Studierenden auf die Sitzungen des Programmes beziehen und in einem vierstufigen Rating angeben, wie gut jede Aussage auf sie zutrifft (1 [trifft nicht zu], 2 [trifft eher nicht zu], 3 [trifft eher zu], 4 [trifft zu]). Der Fragebogen erfasste vier verschiedene Lernmotivationen: 1. Die externale Lernmotivation (z. B. „In den Sitzungen hatte ich keine Lust, mich mit den Lerninhalten auseinander zu setzen“). 2. Die introjizierte Lernmotivation (z. B. „In den Sitzungen habe ich mich angestrengt, weil ich gern alles richtig machen will“). 3. Die identifizierte Lernmotivation (z. B. „In den Sitzungen war mir der Unterricht wichtig, weil er auch für den beruflichen Alltag sinnvoll ist“). 4. Die intrinsische Lernmotivation (z. B. „In den Sitzungen bekam ich Lust, mich weiter mit diesem Thema zu beschäftigen“). In der vorliegenden Studie wurde gemäß der Fragestellung nur die Subskala „identifizierte Lernmotivation“ (α = 0,83) eingesetzt. 3.4 Analysen

Zur statistischen Überprüfung, inwieweit das Training zum Aufbau von störungspräventivem und -intervenierendem Wissen im Unterricht differenzielle Effekte hinsichtlich der Veränderung in der Lehrerselbstwirksamkeit (LSWK) zwischen der I-PBL und der PBL-Gruppenbedingung ergab, wurde ein latentes Change-Modell mit dem Computerprogramm Mplus 6.1 gerechnet. Als unabhängige Variable wurde die Gruppenbedingung ins Modell eingegeben. Die einbezogenen abhängigen Variablen waren bei der LSWK die drei Subdimensionen: Klassenmanagement, Schüleraktivierung, Instruktion. Für jede messwiederholte Subskala wurde ein Differenzwert (Postmessung minus Prämessung) definiert und ins Modell eingegeben. Durch diese Analyse konnte für jede Kriteriumsvariable ein Ausgangswert (Intercept) und ein Changewert (Slope) für die Veränderung über die Zeit sowie für die Interaktion von Zeit und Gruppe der „Slope“ geschätzt werden. Die fehlenden Werte wurden durch die Verwendung des in Mplus implementierten Full-Information-MaximumLikelihood-Schätzers mitberücksichtigt. Zudem wurden die Residualkorrelationen zwischen Ausgangs- und Veränderungskennwerten berechnet. Um latente Analysen durchzuführen, wurden die Eigenschaften des LSWK betreffend der Faktorenstruktur durch CFA-Analysen für beide Messzeitpunkte überprüft. Anschließend wurden in einem Step-up Vorgehen verschiedene Messinvarianzstufen (ausgehend von weniger restriktiven zu sukzessive restriktiveren Modellen) spezifiziert: konfigurale Messinvarianz (identische Faktorenstruktur über beide Messzeitpunkte), schwache Messinvarianz (identische Faktorenstruktur und Faktorladungen über beide Messzeitpunkte) und starke Messinvarianz (identische Faktorenstruktur, Faktorladungen und Intercepts über beide Messzeitpunkte). Die Messinvarianzmodelle (stärkere vs. schwächere) wurden anschließend mit dem χ2-Differenzentest miteinander verglichen (Satorra und Bentler 2001). Als Kriterium für die Modellgüte wurden die von Schermelleh-Engel et al. (2003) vorgeschlagenen Fit-Statistiken verwendet: CFI ≥ 0,95, TLI ≥ 0,95, RMSEA Ä 0,05, SRMR Ä 0,05.

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Die dreidimensionale Faktorenstruktur des LSWK mit den Subskalen Klassenmanagement, Schüleraktivierung und Instruktionsfähigkeit konnte für beide Messzeitpunkte bestätigt werden (Erster Messzeitpunkt T1: χ2 = 14,328, df = 6, CFI = 0,987, TLI = 1,012; RMSEA = 0; SRMR = 0,018, und zweiter Messzeitpunkt T2: χ2 = 2,991; df = 6; CFI = 1,000; TLI = 0,954; RMSEA = 0,045; SRMR = 0,010). Zudem zeigte sich für den LSWK eine starke Messinvarianz über die Zeit: χ2 = 48,397; df = 39; CFI = 0,995; TLI = 0,991; RMSEA = 0,032; SRMR = 0,046. Der Vergleich mit dem Modell der schwachen Messinvarianz durch den χ2-Differenzentest ergab keine bedeutsame Verschlechterung des Modellfits für die starke Messinvarianz: χ2 (3) = 0,506, p = 0,918. Damit waren die Voraussetzungen gegeben. Der Nachweis des objektiven Wissenserwerbs in Klassenmanagement wurde durch eine ANOVA mit dem Zwischensubjektfaktor Gruppe überprüft. Als Kriteriumsvariable ging der ermittelte Testscore aus dem Multiple-Choice Wissenstest zum Klassenmanagement (MCT KM) in die Analysen ein. Da es sich um einen objektiven Wissenstest handelte, wurde das Vorwissen zum Klassenmanagement als Faktor ins Modell (mit-)aufgenommen (mittels einer dichotomen Variable erfasst: „Haben Sie bereits andere Seminare zum Thema Klassenmanagement besucht“, die die Studierenden mit Ja oder Nein beantworteten). Zur Überprüfung der identifizierten Motivation wurde eine ANOVA mit dem Zwischensubjektfaktor Gruppe gerechnet.

4 Ergebnisse In Tab. 1 sind die Regressionsgewichte und die Reliabilitäten für die Subskalen Klassenmanagement, Schüleraktivierung und Instruktion für den Ausgangswert (Intercept) und den Changewert (Slope) dargestellt. Bei der Betrachtung der Ausgangswerte für den Faktor Zeit wird deutlich, dass sich die beiden Gruppen I-PBL und PBL vor dem Training in den abhängigen Variablen nicht unterscheiden bzw. vergleichbar sind. Hingegen zeigt sich für jede der drei Facetten der Lehrerselbstwirksamkeit ein substanzieller Zuwachs für den Changewert. Die unstandardisierten BetakoefTab. 1 Ausgangswert und Change sowie Cronbachs α für die längsschnittlich erhobene Skala LSWK LSWK

Ausgangswert η B SE

β

Change η2- η1 B SE

β

Cronbachs α T1 T2

IS Zeit

6,41

0,07

7,41

0,32***

0,06

0,46

0,77

0,79

KM Zeit SA Zeit

5,46 5,95

0,11 0,09

3,65 40,96

0,74*** 0,52***

0,09 0,09

0,66 0,51

0,92 0,80

0,92 0,84

IS Zeit x Gruppe KM Zeit x Gruppe

–

–

–

–0,13

0,08

0,13

–

–

–

–

–

–0,14

0,07

0,10

–

–

SA Zeit x Gruppe

–

–

–

–0,12

0,07

–0,01

–

–

N = 237, LSWK = Lehrerselbstwirksamkeit mit folgenden Subskalen: IS = Instruktion, SA = Schüleraktivierung und KM = Klassenmanagement

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I. R. Kumschick et al.

Tab. 2 Latente Residualkorrelation zwischen den Ausgangs- und den Veränderungskennwerten (Change) des LSWK Ausgangswert IS T1 CM T1

SE T1

Change IS2-IS1

CM2-CM1

SE2-SE1

IS2-IS1 KM2-KM1

–0,44 –0,09

–0,28 –0,50

–0,31 –0,24

1 0,42

– 1

– –

SA2-SA1

–0,00

–0,18

–0,49

0,47

0,65

1

Change LSWK

N = 237, LSWK = Lehrerselbstwirksamkeit mit folgenden Subskalen: IS = Instruktion, SA = Schüleraktivierung und KM = Klassenmanagement

fizienten variieren von B = 0,32 bis 0,74 (jeweils p < 0,001). Das standardisierte β kann in Anlehnung an Cohen’s d als Effektstärke interpretiert werden. Es wird deutlich, dass die Studierenden den größten Anstieg im Bereich Klassenmanagement angegeben (β_KM = 0,66, p < 0,001), was in Anbetracht des Seminarthemas erwartungskonform und sinnvoll ist. Ein Interaktionseffekt zwischen Gruppe und dem Change in der Lehrerselbstwirksamkeit konnte in keiner Facette nachgewiesen werden (β_GxIS = 0,13, p < 0,12; β_GxKM = 0,10, p = 0,22; β_GxSA = –0,01, p = 0,93). Das bedeutet über Selbsteinschätzungsmaße geben die Teilnehmer(innen) beider Gruppenbedingungen an, sich vergleichbar durch das Training gesteigert zu haben. In Tab. 2 sind die latenten Residualkorrelationen (nachdem der Changewert auf die Gruppe kontrolliert wurde) dargestellt. Die Analyse der Korrelation der Residuen zeigt ein kohärentes Muster: In jeder Subskala der Lehrerselbstwirksamkeit (LSWK) zeigt sich ein negativer Zusammenhang zwischen dem Ausgangswert und dem Veränderungskennwert (Change). Das bedeutet, dass Personen mit weniger Vorwissen sich stärker verbessert haben. Der engste Zusammenhang im LSWK ist in der Subskala Klassenmanagement zu finden (rKM = –0,50, p = 0,001). Darüber hinaus zeigen die positiven Korrelationen zwischen den Changewerten der Subfacetten der Lehrerselbstwirksamkeit, dass Personen, die sich in einer Subdimension der Lehrerselbstwirksamkeit verbessert haben, sich auch in den anderen Subdimensionen verbessern. Der Zusammenhang ist am stärksten zwischen den Changewerten Schüleraktivierung und Klassenmanagement (rSA_KM = 0,65, p = 0,001). In Tab. 3 sind die Ergebnisse zu den differenziellen Gruppeneffekten hinsichtlich des objektiv erfassten Wissens zu Klassenmanagement und identifizierter Motivation dargestellt. Die Hypothese, dass Studierende der I-PBL Gruppe einen größeren Wissenszuwachs im Klassenmanagement als Studierende der PBL Gruppe erreichen, wurde durch einen objektiven Multiple-Choice Wissenstest überprüft und konnte bestätigt werden. Die Berechnung einer 2 × 2 ANOVA mit den Zwischensubjektfaktoren Gruppe und Vorwissen im Klassenmanagement zeigte einen mittleren Effekt zwischen den Gruppen (F (1,158) = 13,155, p < 0,001; η = 0,08). Gemäß der deskriptiven Statistiken fiel der Gruppenunterschied zugunsten der I-PBL mit M = 13,32 (SD = 2,81) aus. Der Testscore erwies sich als bedeutsam höher als der erreichte Mittelwert der Studierenden in der PBL- Gruppe (M = 11,75, SD = 2,99). Zudem zeigte sich ein signifikanter Einfluss des Vorwissens in Klassenmanagement

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Tab. 3 2 × 2 ANOVA für den MCT KM mit den Zwischensubjektfaktoren Gruppe und Vorwissen im Klassenmanagement sowie ANOVA für die identifizierte Motivation α

I-PBL M

SD

PBL M

SD

ANOVA F

p

η

Gruppe Vorwissen KM

0,60 –

13,32 0,35

2,81 0,48

11,75 0,26

2,99 0,44

13,155 6,729

0,000 0,010

0,08 0,04

Gruppe x Vorwissen KM Identifizierte Motivation

–

–

–

–

–

0,939

0,334

0,01

Gruppe

0,83

9,50

2,11

10,20

1,77

6,178

0,014

0,03

MCT KM

MCT KM Multiple-Choice Wissenstest Klassenmanagement, df MCT KM: F1, 158; df Identifizierte Motivation: F1, 203; Vorwissen in Klassenmanagement I-PBL: JA = 34,7 % vs. PBL JA = 25,8 %

(F (1,157) = 6,729, p = 0,010; η = 0,04). Es zeigte sich keine bedeutsame Interaktion zwischen Gruppe und Vorwissen (F (1,157) = 0,939, p = 0,33; η = 0,01). Die Hypothese zur Motivation konnte ebenfalls bestätigt werden (Tab. 3). Es zeigte sich ein kleiner signifikanter differenzieller Effekt (F(1, 203) = 6,178, p = 0,014; η = 0,03) hinsichtlich der identifizierten Motivation. Die Studierenden der klassischen PBL-Gruppe gaben eine bedeutsam höhere identifizierte Motivation während der Durchführung des Trainings an (M = 10,2; SD = 1,8) als Studierende der I-PBLGruppe (M = 9,5; SD = 2,11).

5 Diskussion Das Ziel der vorliegenden Studie war die Beantwortung der Frage, ob sich ein videobasiertes Lernarrangement im Format des Problembasierten Lernens durch Cognitive Tools optimieren lässt. Überprüft wurden die Variablen a) deklaratives, handlungsrelevantes Wissen zum Klassenmanagement, b) Lehrerselbstwirksamkeit und c) Motivation. Handlungsnahe Kompetenzen wie professionelle Wahrnehmung wurden in dieser Studie nicht betrachtet. Die Ergebnisse sprechen für die Nützlichkeit und Effektivität von Cognitive Tools, die als theoretische Konzepte sorgfältig eingeführt wurden. Unsere Studie weist darauf hin, dass Studierende von Instruktionen – im Sinne der Einführung und sorgfältigen Erläuterung der wesentlichen Konzepte und Begriffe (Cognitive Tools) – profitieren. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Studierende im Instruierten Problembasierten Lernformat handlungsrelevantes, deklaratives Wissen zum Klassenmanagement besser aneignen als Studierende in einer nicht- angeleiteten Vergleichsgruppe. Unsere Befunde stehen im Einklang mit neueren Studien zu videobasierter Fallarbeit in der Lehrerbildung. Dass eine Unterstützung der Lernenden im Rahmen problembasierten Lernens hilfreich ist, konnte bereits durch mehrere Studien nachgewiesen werden (Dochy et al. 2003; Goeze et al. 2013). Beispielsweise konnten Goeze und Kollegen (2013) in ihrer Interventionsstudie eine höhere Lernwirkung durch strukturiertes (im Vergleich zu nicht-strukturiertem) Vorgehen belegen. Im Unterschied zu unserer Studie erfolgte die Instruktion in diesem Untersuchungsdesign compu-

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terbasiert (in die Lernumgebung integrierte Hyperlinks, die als Button angeklickt werden konnten). Interessanterweise ergibt sich ein differenzieller Befund zwischen subjektiven Selbsteinschätzungsmaßen und dem Wissenstest. Im Selbstbericht hinsichtlich Lehrerselbstwirksamkeit geben die Studierenden beider Gruppenbedingungen an, dass sie sich durch das Training bedeutsam gesteigert haben. Ein Gruppenunterschied konnte nicht entdeckt werden. Es zeigt sich jedoch ein bedeutsamer Unterschied (mittlerer Effekt), wenn ein Leistungstest zum deklarativen Wissen im Klassenmanagement eingesetzt wird. Erst mithilfe dieses Maßes kann nachgewiesen werden, dass Studierende der I-PBL Gruppe mehr Wissen als Studierende der PBL Gruppe aufweisen. Dies verweist darauf, dass es im Rahmen von Selbstberichten durch soziale Erwünschtheit, eine gefühlsmäßige Selbstüberschätzung (feeling of knowing) bzw. einen Regressionseffekt zu einem artifiziellen Anstieg kommen kann (Tent und Stelzl 1993). Nichtsdestotrotz kann auch mithilfe des differenziellen, objektiven Leistungsbefundes nicht hinreichend geklärt werden, welche Bedingungen für den Unterschied ursächlich sind. Womöglich gelang es den Studierenden der PBL-Gruppe in der vorgegebenen Zeit nicht, sich differenziert in den Reader einzuarbeiten und zusätzliche Literatur zu recherchieren. Eine kausale Interpretation ist mit dem vorliegenden Untersuchungsdesign nicht möglich: Es fehlt eine reine Kontrollgruppe (die kein Training erhält) sowie die Messwiederholung des Wissenstests. Für den Multiple Choice Wissenstest bedeutet dies, dass wir keinen Anstieg sondern nur einen Unterschied zwischen den beiden Gruppenbedingungen zum zweiten Messzeitpunkt belegen können. Um Erinnerungseffekte zu vermeiden, wurde der Wissenstest nur in der Posterhebung eingesetzt. Um einen Anstieg nachzuweisen, müsste eine Parallelversion des MCT zum Klassenmanagement konzipiert werden. Zudem bedarf es für den MCT weiterer Validierungsstudien (z. B. Überprüfung durch größere Stichprobe, Top- down und Bottom-up Validierung durch die Befragung von Studierenden und Lehrkräften). Aufgrund der Durchführung im Rahmen der Lehrerbildung der FU Berlin hat das Studiendesign eine hohe ökologische Validität (quasi-experimentelles Design), welches mit einer gut kontrollierten internen Validität einhergeht (Glasgow et al. 2003). Auch wenn sich ein mittlerer differenzieller Effekt gezeigt hat, ist davon auszugehen, dass die Studierenden beider Gruppenbedingungen durch die Visualisierung von Problem Cases (De Leng et al. 2007) sowie der Kontrastierung von dysfunktionalen und funktionalen Videofällen ihr handlungsrelevantes, deklaratives Wissen zum Umgang mit störenden Schülern aufbauen bzw. vertiefen und erweitern konnten. Die visuelle Konkretisierung und filmische Inszenierung des Problems fungiert dabei als Anker des Wissenserwerbs. Es wird für die Studierenden erfahrbar, dass Wissen als Werkzeug für die Problembearbeitung eingesetzt werden kann. Außerdem gehen wir davon aus, dass dieses Wissen durch die Verknüpfung mit der bearbeiteten Episode leichter abrufbar und transferierbar ist. Die Ergebnisse zur Entwicklung der Selbstwirksamkeitserwartungen legen nahe, dass die Lerneffekte sich nicht auf die Dimension des Klassenmanagements beschränken. So weisen die Residualkorrelationen darauf hin, dass Personen, die sich in einer Subdimension der Lehrerselbstwirksamkeit verbessern (z. B. Klassen-

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management), sich gleichzeitig auch in den anderen Subdimensionen (Schüleraktivierungs- und Instruktionskompetenzen) steigern. Zudem berichten generell die Personen einen höheren Anstieg, die zum ersten Messzeitpunkt eine niedrigere Lehrerselbstwirksamkeit angaben. Die Ergebnisse zum objektiven Wissenstest weisen darauf hin, dass es sinnvoll ist, in (quasi-experimentellen) Untersuchungsdesigns die jeweilige Vorerfahrung in der angezielten Wissensdomäne in den Berechnungen mit zu modellieren. Obwohl in der I PBL-Gruppe etwas weniger Personen als in der PBL-Gruppe angeben, noch nie ein Seminar zu Klassenmanagement besucht zu haben, könnte es sein, dass direkte Instruktionen zu einer Homogenisierung der Kleingruppen beigetragen haben. Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass Studierende mit weniger Vorwissen in problembasierten Lernarrangements als Trittbrettfahrer fungieren (Salomon und Globerson 1989), während Vorwissensstärkere eine dominantere Funktion übernehmen (Dembo und McAuliffe 1987). Die kognitive Vorstrukturierung könnte heterogenen Gruppenvoraussetzungen entgegenwirken. Womöglich bahnen Instruktionen für Lernende mit weniger Vorwissen einen Weg zu einem höheren Abstraktionsniveau, so dass sie sich in einer problembasierten Lernumgebung besser einbringen können (Fragen formulieren, Hypothesen aufstellen etc.) als Studierende in der PBLGruppe, die keine Hilfsmittel zum Aufbau mentaler Modelle in der angezielten Wissensdomäne erhielten (Krause und Stark 2006; Mayer 1979). Ob diese Hypothese zutrifft, sollte in künftigen Studien untersucht werden. Darüber hinaus hat sich ein signifikanter Unterschied hinsichtlich der Identifizierten Motivation nach der Durchführung des Trainings gezeigt. Die Studierenden der PBL-Gruppe waren bedeutsam involvierter während der Arbeit mit den Videos, da sie bei der Problemlösung auf sich selbst und die ressourcengestützte kooperative Arbeit in der Gruppe gestellt waren. Dies steht im Einklang mit den berichteten Befunden zu motivationalen Effekten problembasierten Lernens. Beispielsweise wies Albanese (2000) nach, dass Studierende in einem PBL-Setting positivere Gefühle erleben, ein größeres konzeptuelles Verständnis erwerben und längerfristig bessere akademische Leistungen zeigen. Die fehlende Follow-up-Messung kann in diesem Zusammenhang als Limitation gewertet werden, da der Nachweis differenzieller Langzeit-Effekte hinsichtlich des erworbenen Wissens in der vorliegenden Untersuchung nicht möglich ist. Es wäre eine interessante explorative Fragestellung, welche der beiden Gruppenbedingungen einen höheren Nutzen über die Zeit aus dem Seminar zieht. Dieser Aspekt kann unter zwei Gesichtspunkten diskutiert werden. Bei einer „rein“ intrinsischen Motivation ist davon auszugehen, dass die Personen des PBL sich stärker über die Zeit steigern, da sie über das Seminar hinaus stark am Themengebiet interessiert sind, ihr Wissen dauernd mit neuen Informationen anreichern und sich selbstständig weiterbilden (Seidel 2003). Unsere Ergebnisse verweisen eher darauf, dass motivationale Mechanismen während des Trainings ausschlaggebend sind. Wir gehen davon aus, dass Studierende während des Seminars infolge Selbststeuerung und Kontrolle ihrer Lern- und Arbeitsaktivitäten (internaler Locus of Control) eine höhere Involviertheit und Identifizierung mit dem Lerngegenstand haben. Dies führt zu einer längeren Aufmerksamkeitsdauer, was wiederum mit einem gesteigerten Energieaufwand hinsichtlich der Problemlösung verbunden ist (Moore et al. 1994). Dadurch ist die

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Konsolidierung des erworbenen Wissens nachhaltiger und bleibt länger abrufbar. Es könnte daher sein, dass sich der Unterschied im MCT KM womöglich über die Zeit ausgleicht. Welche Langzeiteffekte sich zeigen (gegebenfalls auch welchen Einfluss die Motivation auf das Lernergebnis hat), ist eine höchst spannende Forschungsfrage, die in weiteren Studien im Rahmen von Follow-up Messungen untersucht werden sollte. Die vorliegende Studie beschränkte sich auf die Fragen der Förderung des Erwerbs von handlungsrelevantem, deklarativem Wissen sowie der Motivation und Selbstwirksamkeit. Wie Studierende störungsanfälligen Unterricht wahrnehmen und wie Wahrnehmungs- und Analysekompetenz miteinander zusammenhängen wurde nicht untersucht. Diese Fragen sind Gegenstand einer Folgestudie (Barth, 2016). Erste Analysen dieser Studie zeigen, dass die Fähigkeit kritische Stellen im Unterricht wahrzunehmen bedeutsam mit dem deklarativen Wissen zusammenhängt. Zudem stellen deklaratives Wissen, Wahrnehmungskompetenz und unterrichtspraktische (Vor-)Erfahrungen bedeutsame Voraussetzungen für die Beurteilung von Unterricht dar (Barth, 2016).

6 Fazit Mit der vorliegenden Studie konnte gezeigt werden, dass die Ausgestaltung des Lernarrangements einen entscheidenden Einfluss auf den deklarativen Wissenserwerb zum Klassenmanagement hat. Während Studien zu videobasierten Lerngelegenheiten bislang vor allem differenzielle Effekte unterschiedlicher Medien (z. B. Video vs. Text) überprüft haben, wird hier, im Anschluss an die Forschung zum Cognitive Load (Scheid 2013; Syring et al. 2015) die Gestaltung des Lernarrangements ins Zentrum gestellt. Die Befunde können als wichtiger Beitrag zur Erforschung der differenziellen Effektivität unterschiedlicher Lernarrangements gewertet werden. Die Ergebnisse legen nahe, dass Instruktionen – im Sinne der Einführung und Erläuterung der zentralen, themenbezogenen Cognitive Tools – den Lerngewinn im Rahmen einer problem- und videobasierten Fallarbeit bedeutsam unterstützen. Literatur Aebli, H. (1983). Zwölf Grundformen des Lehrens: eine allgemeine Didaktik auf psychologischer Grundlage. Klett-Cotta. Albanese, M. (2000). Problem-based learning: Why curricula are likely to show little effect on knowledge and clinical skills. Medical Education, 34(9), 729–738. Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J., & Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103(1), 1. Barth, V. (2016). Professionelle Wahrnehmung und Verarbeitung von Unterrichtsstörungen. Eine explorative Studie zur videobasierten Fallanalyse mit Lehramtsstudierenden. Springer. Boud, D., & Feletti, G. (1997). Changing problem-based learning: introduction to the second edition. In D. Boud & G. Feletti (Hrsg.), The challenge of problem-based learning (S. 1–14). London: Taylor & Francis. Brophy, J. (2003). Teaching problem students. New York: Guilford Press. Bruner, J. S. (1966). Toward a theory of instruction. Bd. 59. Cambridge: Harvard University Press.

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