Multiple Repräsentationen
Die Arbeitsgruppe Multiple Repräsentationen erforscht kognitive Prozesse, die beim Lernen mit kombinierten Symbolsystemen, insbesondere mit Text-Bild-Kombinationen, eine Rolle spielen. Im Fokus steht dabei die Frage, welche Prozesse stattfinden, und wie Lernende durch instruktionale Maßnahmen unterstützt werden können.
Digitale Medien werden zunehmend in formellen Lehr- und Lernkontexten wie Schule und Hochschule eingesetzt. Die Darstellung zu erlernender Sachverhalte innerhalb dieser Medien erfolgt durch Kombinationen unterschiedlicher Repräsentationsformate wie Texte, Bilder, Animationen oder Simulationen. Mit der Erforschung dieser multi-repräsentationalen Lernumgebungen beschäftigt sich die Arbeitsgruppe.
Fokus der Arbeitsgruppe
Multiple Repräsentationen können aus verschiedenen Gründen lernförderlich sein. Ihre Wirksamkeit hängt jedoch maßgeblich von den kognitiven Verarbeitungsprozessen ab, die während des Lernens stattfinden. So müssen Lernende etwa zentrale Informationen aus Text und Bild im Gedächtnis mental abbilden und sinnvoll miteinander verknüpfen.
Ein zentrales Ziel der Arbeitsgruppe besteht daher in der empirisch fundierten Beschreibung dieser kognitiven Prozesse beim Lernen mit multiplen Repräsentationen.
Da Lernende häufig Schwierigkeiten bei der Umsetzung dieser Prozesse haben, verfolgt die Arbeitsgruppe ein weiteres Ziel: die Entwicklung gezielter Unterstützungsmaßnahmen. Diese basieren zum einen auf der Erweiterung klassischer Lehr-Lern-Szenarien durch zusätzliche multirepräsentationale Medien – etwa durch virtuelle Realitäten. Zum anderen werden spezifische Potenziale digitaler Medien genutzt, um individuelle Unterstützungsangebote zu gestalten, beispielsweise in Form adaptiven Feedbacks auf Basis von Prozessdaten.
In der Arbeitsgruppe ist zudem das Tübingen Digital Teaching Lab (TüDiLab) angesiedelt - ein Kooperationsprojekt der Universität Tübingen und des Leibniz-Instituts für Wissensmedien. Das TüDiLab simuliert ein Klassenzimmer, das mit aktuellen digitalen Medien und Erhebungsinstrumenten ausgestattet ist.
Mit dem TüDiLab werden zwei Ziele verfolgt:
- die praxisnahe Professionalisierung angehender Lehrkräfte hinsichtlich ihrer Kompetenzen für die Gestaltung medienbasierten Unterrichts sowie
- Forschung zur Wirksamkeit von Unterricht unter Einbezug digitaler Medien.
Die Lehrveranstaltungen im TüDiLab werden von der Tübingen School of Education bzw. dem Tübingen Center for Digital Education (TüCeDE) angeboten.
Mitarbeitende
Prof. Dr. Ulrike Cress
Arbeitsgruppenleitung
+49 7071 979-209u.cress@iwm-tuebingen.de
PD Dr. Anne Schüler
Stellvertretende Arbeitsgruppenleitung
+49 7071 979-341a.schueler@iwm-tuebingen.de
Petra Ebert
Team-Assistenz
+49 7071 979-338p.ebert@iwm-tuebingen.de
Katharina Fleig
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
+49 7071 979-333k.fleig@iwm-tuebingen.de
Assoziierte Wissenschaftler*innen
Dr. Pauline Frick
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
p.frick@iwm-tuebingen.de
Dr. Emely Hoch
Assoziierte*r Wissenschaftler*in
e.hoch@iwm-tuebingen.deProjekte
Effekte von Tracing in Augmented Reality
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 10/2024 - offen
Das Lernen in dreidimensionalen, virtuellen, z. B. virtuelle oder augmentierte Realitäten (VR, AR) gewinnt in Lehr-Lernkontexten wie beispielsweise der Schule zunehmend an Bedeutung. Noch ist jedoch wenig darüber bekannt, wie Lernende in diesen Umgebungen gezielt dabei unterstützt werden können, Lerninhalte effektiv zu verarbeiten. Das Projekt untersucht, ob die bewährte Lernstrategie des „Tracing“ – das Nachfahren von Formen mit dem Finger – auch in dreidimensionalen virtuellen Lernwelten Lernen befördern kann und welche Aspekte des Tracings dabei eine Rolle spielen. Empirische Studien konnten zeigen, dass die Verarbeitung und das Behalten von Lerninhalten durch Tracing gefördert werden können. Allerdings wurde diese Strategie bisher hauptsächlich in zweidimensionalen Lernkontexten eingesetzt. Es ist bislang unklar, ob und wie sie in dreidimensionalen, virtuellen Umgebungen wirkt. Die erste Studie dieses Projekts verfolgt dabei zwei zentrale Ziele: Erstens soll geprüft werden, ob der positive Effekt des Tracings vom zweidimensionalen auf den dreidimensionalen, virtuellen Raum übertragbar ist. Zu diesem Zweck werden Lernende, die auf einem Tablet lernen, mit Lernenden verglichen, die in einer AR-Umgebung lernen. Beide Gruppen werden weiter in Untergruppen aufgeteilt, die entweder mit oder ohne Tracing arbeiten – das heißt, sie fahren visuelle Elemente der Bewegungen des Lernmaterials (z. B. Kräftepfeile von Fischbewegungen) entweder aktiv nach oder nicht. Zweitens soll untersucht werden, ob haptisches Feedback eine notwendige Voraussetzung für den positiven Tracing-Effekt darstellt. Innerhalb der Tracing-Bedingung wird daher systematisch sowohl in der Tablet- als auch in der AR-Bedingung variiert, ob die Lernenden „in der Luft“ nachfahren oder ob sie zusätzlich haptische Rückmeldungen erhalten. Die erwarteten Ergebnisse sollen neue Erkenntnisse darüber liefern, wie Tracing das Lernen in dreidimensionalen, virtuellen Realitäten fördern kann. Darüber hinaus sollen sie Hinweise darauf geben, wie AR-basierte Lernumgebungen künftig gestaltet werden können, um Lernprozesse optimal zu unterstützen.
Zum ProjektValidierungs- und Reaktivierungsprozesse beim Lernen mit Texten und Bildern
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 01/2021 - offen
Das Lernen mit Texten und Bildern, sogenanntem Multimediamaterial, spielt in vielen Lernkontexten (z. B. Schule) eine zentrale Rolle. Während die positive Wirkung von Text-Bild-Kombinationen auf den Lernerfolg bereits häufig gezeigt wurde, fanden die zugrundeliegenden kognitiven Prozesse bisher weniger Beachtung. Daher stehen die kognitiven Prozesse beim Lernen mit Text-Bild-Kombinationen im Fokus des Projektes. Ziel ist es, bestehende Theorien weiterzuentwickeln und unterstützende Maßnahmen für Lernende abzuleiten.
Zum ProjektDie Auswirkungen KI-gestützten Feedbacks im Kontext adaptiver Lernsysteme
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 08/2020 - offen
Adaptive Lernsysteme sollen Lernende durch z.B. personalisiertes Feedback unterstützen. In diesem Dissertationsprojekt wird ein Werkzeug entwickelt, das die schriftlichen Antworten der Lernenden auf Basis von Natural Language Processing Methoden automatisch analysiert. Dieses Tool wird dann in eine Lernumgebung implementiert, die automatisches, an die Antworten der Lernenden angepasstes Feedback liefert. Anschließend wird untersucht, welche Auswirkungen dieses Feedback auf die Performanz und die Akzeptanz der Nutzer*innen hat.
Zum ProjektVeränderung von Fehlvorstellungen durch Refutational Text und bildhafte Darstellungen
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 01/2018 - offen
Viele Menschen haben Fehlvorstellungen bezüglich naturwissenschaftlicher Phänomene. Die Forschung zeigt, dass Texte, in denen diese Fehlvorstellungen explizit adressiert werden (Refutational Text), eine Möglichkeit darstellen, Fehlvorstellungen langfristig zu revidieren. In dem vorliegenden Projekt wird untersucht, ob bildhafte Darstellungen (selbstgenerierte Zeichnungen, Bilder, Videos) diesen positiven Effekt noch verstärken können. Die Ergebnisse aus diesem Projekt sind überall dort von Relevanz, wo Fehlvorstellungen eine Rolle spielen (z.B. Schule oder Hochschule).
Zum ProjektReihenfolgeeffekt beim Lesen multipler Texte
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 08/2017 - offen
Recherchiert man im Internet nach Informationen, so stößt man häufig auf verschiedene, oftmals widersprüchliche Erklärungen für ein und dasselbe Phänomen. In diesem Projekt wird untersucht, wie sich das Lesen verschiedener Erklärungen für dasselbe Naturphänomen auf die Erinnerungsleistung auswirkt und inwiefern Reihenfolgeeffekte die Erinnerungsleistung beeinflussen. Die Ergebnisse aus diesem Projekt sind überall dort von Relevanz, wo die Informationssuche eine Rolle spielt, beispielsweise in Schule oder Hochschule.
Zum ProjektTüDiLab: Das Tübingen Digital Teaching Lab
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 07/2016 - offen
Das Tübingen Digital Teaching Lab (TüDiLab) simuliert ein Klassenzimmer, das mit aktuellen digitalen Medien und Erhebungsinstrumenten ausgestattet ist. Mit dem TüDiLab werden zwei Ziele verfolgt: (1) die praxisorientierte Professionalisierung von Lehrkräften hinsichtlich ihrer Kompetenzen für die Gestaltung medienbasierten Unterrichts im Rahmen der Tübingen School of Education (TüSe) sowie (2) Forschung zur Wirkung von Unterricht unter Berücksichtigung digitaler Medien.
Zum ProjektÜberwachung und Kontrolle beim Lernen und Problemlösen
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 12/2019 - 06/2025
In diesem Projekt werden metakognitive Prozesse beim Lernen und Problemlösen untersucht. Lernende müssen ihren Lernprozess ständig regulieren, das heißt, sie müssen ihre kognitiven Ressourcen überwachen und kontrollieren, wie sie diese einsetzen, um die (Lern-)Aufgabe zu erfüllen. Die adäquate Regulation kognitiver Ressourcen spielt beim Lernen eine zentrale Rolle, weswegen die Ergebnisse aus diesem Projekt beispielsweise im Schul- oder Hochschulkontext von Relevanz sind.
Zum ProjektReaktivierungsprozesse beim Lesen illustrierter Texte
Multiple Repräsentationen
Laufzeit 01/2021 - 12/2024
Informationen werden häufig in Form von illustrierten Texten vermittelt. Während es viele Modelle zu den beim Lesen stattfindenden kognitiven Prozessen gibt, gibt es noch wenig Forschung dazu, wie sich Bilder auf diese Prozesse auswirken. Durch ein besseres Verständnis der ablaufenden kognitiven Prozesse beim Lesen illustrierte Texte ist es möglich, bestehende Theorien zu erweitern. Dieses Wissen ist überall dort relevant, wo Lernen mittels illustrierter Texte stattfindet wie beispielsweise (Hoch)schulen.
Zum ProjektMultimedia representations in item response options
Multiple Repräsentationen
Laufzeit
Research on multimedia testing showed beneficial effects of (adding) pictures in test items. This research, how-ever, mainly focused on the item stem. Effects of multimedia in the response options has scarcely been exam-ined. Using a concept inventory on ray optics, we will examine the effect of presentation formats in item re-sponse options. Eye movement data will provide insight into underlying mechanisms of such effects.
Zum Projekt
Publikationen
Artikel (peer-reviewed) | Bücher und Buchbeiträge | Tagungsbände und Themenspecial | Forschungsdaten | Software | Sonstige Publikationen
Artikel (peer-reviewed)
- Hoch, E., Stürmer, S., Jonkmann, K., & Scheiter, K. (in press). Paper-pencil vs. e-exams: Revisiting the screen inferiority effect during highstakes testing at university. Learning and Instruction, Article 102226. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2025.102226
- Schüler, A., & Frick, P. (2025). Unveiling passive cross-modal reactivation and validation processes in the processing of multimedia material. Learning and Instruction(97), Article 102117. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2025.102117
Open AccessPräregistrierung 1 | 2 DatenStudienmaterialCode
- Ronconi, A., Mason, L., Manzione, L., & Schüler, A. (2025). Effects of digital reading with on-screen distractions: An eye-tracking study. Journal of Computer Assisted Learning, 41(1), Article e13106. https://doi.org/10.1111/jcal.13106
- Odontides, L., Scheiter, K., Shiozawa, T., Fischer, M. R., Kugelmann, D., & Berndt, M. (2024). Influence of learning strategies and motivation on anatomy test performance of undergraduate medical students. Annals of Anatomy - Anatomischer Anzeiger, 256, Article 152320. https://doi.org/10.1016/j.aanat.2024.152320
- Hoch, E., Scheiter, K., & Sassenberg, K. (2024). Promotion focus, but not prevention focus of teachers and students matters when shifting towards technology-based instruction in schools. Scientific Reports, 14, Article 22030. https://doi.org/10.1038/s41598-024-73463-z
- Schüler, A., & Frick, P. (2024). Do passive cross-modal validation processes occur when processing multimedia materials? Learning and Instruction, 93, Article 101956. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101956
Open AccessPräregistrierung 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 DatenStudienmaterialCode
- Frick, P., Kendeou, P., & Schüler, A. (2025). Knowledge revision processes during reading: How pictures influence the activation of outdated information. Memory & Cognition, 53, 547-567. https://doi.org/10.3758/s13421-024-01586-9
Open AccessPräregistrierung 1 | 2 | 3 | 4 DatenStudienmaterialCode
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- Styn, A., Scheiter, K., Fischer, M. R., Shiozawa, T., Behrmann, F., Steffan, A., Kugelmann, D., & Berndt, M. (2023). Effects of tablet‐based drawing and paper‐based methods on medical students' learning of gross anatomy. Anatomical Sciences Education, 16(2), 266-279. https://doi.org/10.1002/ase.2237
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- Richter, T., Berger, R., Ebersbach, M., Eitel, A., Endres, T., Ferri, R. B., Hänze, M., Lachner, A., Leutner, D., Lipowsky, F., Nemeth, L., Renkl, A., Roelle, J., Rummer, R., Scheiter, K., Schweppe, J., Aufschnaiter, C. v., & Vorholzer, A. (2022). How to promote lasting learning in schools. Theoretical approaches and an agenda for research. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 54(4), 135-141. https://doi.org/10.1026/0049-8637/a000258
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- Jacob, L., Lachner, A., & Scheiter, K. (2021). Does increasing social presence enhance the effectiveness of writing explanations? PLOS ONE, 16(4), Article e0250406. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250406
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- Emhardt, S. N., Wermeskerken, M., Scheiter, K., & Van Gog, T. (2020). Inferring task performance and confidence from displays of eye movements. Applied Cognitive Psychology, 34(6), 1430-1443. https://doi.org/10.1002/acp.3721
- Kollmer, J., Schleinschok, K., Scheiter, K., & Eitel, A. (2020). Is drawing after learning effective for metacognitive monitoring only when supported by spatial scaffolds? Instructional Science, 48(5), 569-589. https://doi.org/10.1007/s11251-020-09521-6
- Lachner, A., Backfisch, I., Hoogerheide, V., Van Gog, T., & Renkl, A. (2020). Timing matters! Explaining between study phases enhances students’ learning. Journal of Educational Psychology, 112(4), 841-853. https://doi.org/10.1037/edu0000396
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Bücher und Buchbeiträge
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- Scheiter, K. & Gogolin, I. (Eds.). (2023). Bildung für eine digitale Zukunft (Edition ZfE, 15). Springer VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-658-37895-0
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