gms | German Medical Science

14. Workshop der gmds-Arbeitsgruppe "Computerunterstützte Lehr- und Lernsysteme in der Medizin (CBT)" und des GMA-Ausschusses "Neue Medien"

Institut für Didaktik & Bildungsforschung im Gesundheitswesen (IDBG),
Private Universität Witten/Herdecke

16.04. - 17.04.2010, Witten

Lernmotivation und Lerneffektivität in einem spielbasierten Quizsystem – Ergebnisse einer Vorstudie

Meeting Abstract

Suche in Medline nach

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Gesellschaft für Medizinische Ausbildung. 14. Workshop der gmds-Arbeitsgruppe "Computerunterstützte Lehr- und Lernsysteme in der Medizin (CBT)" und des GMA-Ausschusses "Neue Medien". Witten, 16.-17.04.2010. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2010. Doc10cbt05

DOI: 10.3205/10cbt05, URN: urn:nbn:de:0183-10cbt051

Veröffentlicht: 13. April 2010

© 2010 Krammer et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Das Erlernen von Faktenwissen wird in modernen E-Learning-Szenarien durch den Einsatz von Quizsystemen unterstützt. Als besonders beliebt bei Lernern zeigen sich spielbasierte Komponenten. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, inwieweit die Lernmotivation und die Lerneffektivität durch den extrinsischen Anreiz einer solchen spielhaften Verpackung der Lerninhalte tatsächlich gesteigert werden können.

Untersucht wird die Hypothese, dass die Einbettung eines Quizsystems in ein Spielszenario zu höherer Lernmotivation und verbessertem Lerneffekt führt. Dabei werden als Indikatoren für eine erhöhte Motivation längere Sitzungsdauern, umfangreichere Fragenbeantwortung und intensivere Bearbeitung z.B. durch Nutzung eines erläuternden Kommentars betrachtet. Eine gesteigerte Lernleistung wird definiert durch eine größere Rate richtig beantworteter Fragen bzw. durch kürzere Lernzyklen (Anzahl der Antwortversuche bis zur richtigen Antwort).

Die Hypothese wird an der Spielumgebung „Wer wird Chefarzt?“ untersucht, die an das bekannte Fernsehspiel „Wer wird Millionär?“ des Fernsehsenders RTL angelehnt ist. Der besondere Reiz des Lernspiels liegt in der Bearbeitung von Fragen mit wachsendem Schwierigkeitsgrad, die in einem begrenzten Zeitfenster beantwortet werden müssen. Ziel ist das Erreichen des 15-ten Ranges, unterstützt von der Möglichkeit, drei Joker einzusetzen. Bei einer falschen Antwort muss wieder beim ersten Rang begonnen werden.

Der spielbasierte Ansatz wird mit einem linearen Modus verglichen. In diesem werden die gleichen Fragen in einem fortlaufenden schwierigkeitsgemischten Modus präsentiert, ohne dass bei einer falschen Antwort ein Rückfall erfolgt. Der Lerner kann frei zwischen beiden Modi wählen.

Gemessen werden für beide Modi Parameter wie Sitzungsintensität (Dauer, Bearbeitungsumfang), Modusvorlieben, Antwortzeiten oder der Lernprozess im Zusammenhang der Beantwortung einer Frage (z.B. Wie oft wird eine Frage falsch beantwortet, bis sie gewusst ist? Wie sicher wird eine Frage beantwortet? Werden Fragen auch wieder verlernt?).

Seit November 2009 läuft die Untersuchung im Sinne einer Vorstudie auf der Basis eines Kurses im Fach Humangenetik. Dieser beinhaltet ca. 250 Fragen und wird vorlesungsbegleitend im Medizinstudium an der Uni Ulm eingesetzt. Erste Ergebnisse werden auf dem Workshop vorgestellt.


Literatur

1.
Krammer S, Bernauer J, Adam S, Luu Duc H, Spellerberg B, Pietzcker T. Wer wird Chefarzt? Spielbasiertes Lernen in der Medizin. Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi). 2007;3:110-2. Available from: http://www.bvmi.de/media/mdi/id/2007/mdi_2007_3_532.pdf Externer Link
2.
Prensky M. Game based learning. Paragon House Publ; 2005.
3.
Reinmann G. Blended Learning in der Lehrerbildung: Grundlagen für die Konzeption innovativer Lernumgebungen. Pabst; 2005.
4.
Romero C, Ventura S, editors. Data Mining in E-Learning. WitPress; 2006.