Digitale Bildung

Die Juniorprofessur Digitale Bildung befasst sich mit der empirischen and theoretischen Erforschung der kognitiven Gestaltung des digitalen Lehrens und Lernens sowie den ethischen Rahmenbedingungen der Digitalisierung.

Wir untersuchen aus einer kognitionswissenschaftlichen Perspektive das Lehren und Lernen im Kontext der Digitalisierung sowie die daraus resultierenden ethischen Implikationen. Hierbei verwendet die Arbeitsgruppe primär experimentelle kognitionspsychologische Methoden.

Forschung

Künstliche Intelligenzen (KIs) haben sich in den letzten Jahren zu wichtigen Alltagsbegleitern entwickelt, die auch im Bereich der Bildung aktuell enorme Umwälzungen bewirken. Generative KIs können nur durch einfache Sprachanweisungen (Prompts) anspruchsvolle Aufgaben wie die Erstellung von Texten, Grafiken oder Videos erledigen. Hierdurch ergeben sich vielfältige Implikationen, wie z. B. Placebo-Effekte, bei denen sich KI-Nutzende bloß durch die Verwendung einer KI für fähiger bei der Aufgabenlösung halten. Gleichzeitig können sich durch die Auslagerung von Aufgaben problematische Auswirkungen ergeben. In diesem Forschungsschwerpunkt entstehen theoretische Analysen der ethischen und psychologischen Implikationen sowie empirische Forschungsvorhaben.

Aktuelle Publikationen:
Engel-Hermann, P., & Skulmowski, A. (2024). Appealing, but misleading: a warning against a naive AI realism. AI and Ethics. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00587-3
Skulmowski, A. (2024). AI‑related threats to information sovereignty and challenges for research ethics. Educational Psychology Review, 36, 101. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09939-1
Skulmowski, A. (2024). Placebo or assistant? Generative AI between externalization and anthropomorphization. Educational Psychology Review, 36, 58. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09894-x
Skulmowski, A. (2023). The cognitive architecture of digital externalization. Educational Psychology Review, 35, 101. https://doi.org/10.1007/s10648-023-09818-1

Digitale Formen der Bildung erzeugen zumeist eine eigene Form der kognitive Belastung. Interaktive Lernumgebungen und Lernspiele erfordern z. B., dass Lernende die Bedienung und andere Informationen erlernen, die nicht unmittelbar mit dem Lernthema zu tun haben. Nach gängigen theoretischen Modellen sollte dies zu einer Beeinträchtigung des Lernens führen, jedoch belegt eine Vielzahl an Studien, dass diese zusätzliche kognitive Belastung durch digitale Umgebungen insgesamt nicht schadet. Aus den Befunden lässt sich ableiten, dass der Einsatz mehrerer Arten kognitiver Belastung dann zu rechtfertigen ist, wenn er eine hohe Passung zu einem bestimmten Lernziel aufweist. Um z. B. einen komplexen Ablauf digital zu Erlernen, muss die kognitive Belastung in Kauf genommen werden, die mit dem Erlernen der Steuerung der digitalen Umgebung zu tun hat. Diese Passung zwischen kognitiver Belastung, lernförderlichen Prozessen und Lernzielen wird im Model des Cognitive Load Alignment empirisch und theoretisch untersucht.

Aktuelle Publikationen:
Skulmowski, A. (2024). Learning by doing or doing without learning? The potentials and challenges of activity-based learning. Educational Psychology Review, 36, 28. https://doi.org/10.1007/s10648-024-09869-y
Skulmowski, A. (2023). Guidelines for choosing cognitive load measures in perceptually rich environments. Mind, Brain, and Education, 17, 20–28. https://doi.org/10.1111/mbe.12342
Skulmowski, A., & Xu, K. M. (2022). Understanding cognitive load in digital and online learning: A new perspective on extraneous cognitive load. Educational Psychology Review, 34, 171–196. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09624-7

Beteiligte Promovierende:
Theresa Dechamps, M.Sc. (Stipendiatin Wissensmedien)

Durch die immer häufigere Verwendung von dreidimensionalen Lernumgebungen, Virtual Reality und Augmented Reality stellt sich die Frage, welchen Einfluss der visuelle Realismus auf Lernprozesse hat. Während ein höherer Detailgrad nicht immer lernförderlich sein muss, sondern auch überfordern kann, belegen Forschungsergebnisse, dass eine Vereinfachung ebenfalls nicht für jedes Lernziel den optimalen Realismusgrad darstellt. In diesem Forschungsschwerpunkt wird empirisch untersucht, wie realistische Visualisierungen kognitiv verarbeitet werden und welche Konsequenzen daraus für die visuelle Gestaltung zu ziehen sind. Hierbei werden sowohl die Gestaltung statischer Visualisierungen als auch das Design von Augmented-Reality-Umgebungen erforscht. Dies geschieht sowohl mit grundlagenorientierten Methoden als auch in anwendungsnahen Kontexten.

Aktuelle Publikationen:
Skulmowski, A. (2024). Are realistic details important for learning with visualizations or can depth cues provide sufficient guidance?. Cognitive Processing, 25, 351–361. https://doi.org/10.1007/s10339-024-01183-3
Skulmowski, A. (2023). Shape distinctness and segmentation benefit learning from realistic visualizations, while dimensionality and perspective play a minor role. Computers & Education: X Reality, 2, 100015. https://doi.org/10.1016/j.cexr.2023.100015
Skulmowski, A., Nebel, S., Remmele, M., & Rey, G. D. (2022). Is a preference for realism really naive after all? A cognitive model of learning with realistic visualizations. Educational Psychology Review, 34, 649–675. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09638-1

Beteiligte Mitarbeitende und Promovierende:
Patricia Engel-Hermann, M. A. (AQUA-d)
Marcel Alexander Niesik, M.Sc. (Stipendiat Wissensmedien)