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Einsatz digitaler Medien im Unterricht Bengs, Daniel; Winter, Marc; Mendzheritskaya, Julia; Mordel, Julia; Horz, Holger; Wolter, Ilka; […] Verschiedenartige Dokumente | 2025 46111 Endnote: Autor*innen: Bengs, Daniel; Winter, Marc; Mendzheritskaya, Julia; Mordel, Julia; Horz, Holger; Wolter, Ilka; Onofrei, Monica; Hahnel, Carolin; Artelt, Cordula; Drachsler, Hendrik; Goldhammer, Frank
Titel: Einsatz digitaler Medien im Unterricht
Erscheinungsvermerk: Frankfurt am Main: Univ., 2025 (Einsatz digitaler Medien im Unterricht)
URL: https://moodle-connect.s.studiumdigitale.uni-frankfurt.de/moodle/course/view.php?id=40
Dokumenttyp: Arbeitspapiere; dokumentarische und Diskussionsbeiträge; Handreichung für die Praxis
Sprache: Deutsch
Abstract: Die Verwendung digitaler Medien im schulischen Kontext ist längst nicht mehr neu. Gleichzeitig gibt es immer wieder Unterrichtsaspekte, die noch nicht in vollem Umfang vom Einsatz digitaler Medien profitieren. Dabei ist bekannt, dass durch die Anwendung von digitalen Medien Schülerinnen und Schüler in ihren individuellen Lernprozessen unterstützt und motiviert werden können. Um dieses Potential völlig auszuschöpfen, müssen sie im Unterricht passend sowie zielgerichtet eingesetzt werden. Der Kurs stellt verschiedene Perspektiven zur Rolle digitaler Medien im Unterricht sowie aktuelle Erkenntnisse zu Potenzialen der Digitalisierung im schulischen Kontext vor mit dem Ziel, angehenden Lehrkräften das Handwerkszeug für einen reflektierten und kompetenten Umgang mit digitalen Medien im Unterricht zu vermitteln.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

On-your marks, ready? Exploring the user experience of a VR application for runners with […] Cardenas Hernandez, Fernando Pedro; Schneider, Jan; Di Mitri, Daniele; Drachsler, Hendrik Sammelbandbeitrag | Aus: Boulay, Benedict du; Di Mascio, Tania; Tovar, Edmundo; Meinel, Christoph (Hrsg.): Proceedings of the 17th International Conference on Computer Supported Education (CSEDU 2025), April 1-3, 2025, in Porto, Portugal | Setúbal: SciTePress | 2025 46357 Endnote: Autor*innen: Cardenas Hernandez, Fernando Pedro; Schneider, Jan; Di Mitri, Daniele; Drachsler, Hendrik
Titel: On-your marks, ready? Exploring the user experience of a VR application for runners with cognitive-behavioral influences
Aus: Boulay, Benedict du; Di Mascio, Tania; Tovar, Edmundo; Meinel, Christoph (Hrsg.): Proceedings of the 17th International Conference on Computer Supported Education (CSEDU 2025), April 1-3, 2025, in Porto, Portugal, Setúbal: SciTePress, 2025 , S. 331-341
DOI: 10.5220/0013271300003932
URL: https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0013271300003932
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Abstract: Athletes need to train both physical and mental abilities to enhance performance. While technologies such as sensors and actuators have mainly focused on physical training, few solutions support mental training. Virtual reality (VR) technology and cognitive behavioral therapy (CBT) open new possibilities for developing applications targeting this type of training for athletes. We conducted a formative study to investigate the user experience of integrating CBT techniques into VR technology, focusing on two essential mental factors of running: strategy and motivation. To address these factors, we developed a CBT-influenced VR application. We tested the user experience of our VR application with 25 runners. The results revealed that runners had a positive and valuable experience with the VR application and its associated CBT elements. The perceived importance of race strategy was a key predictor of user experience assessments. This study suggests that VR solutions influenced by CBT are a plausible approach to developing suitable mental training tools in sports.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

TBA at BEA 2025 shared task. Transfer-learning from DARE-TIES merged models for the pedagogical […] Gombert, Sebastian; Zehner, Fabian; Drachsler, Hendrik Sammelbandbeitrag | Aus: Kochmar, Ekaterina; Alhafni, Bashar; Bexte, Marie; Burstein, Jill; Horbach, Andrea; Laarmann-Quante, Ronja; Tack, Anaïs; Yaneva, Victoria; Yuan, Zheng (Hrsg.): The 20th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2025): Proceedings of the workshop, Juli 31 - August 1, 2025, Vienna, Austria | Kerrville; TX: Association for Computational Linguistics | 2025 46677 Endnote: Autor*innen: Gombert, Sebastian; Zehner, Fabian; Drachsler, Hendrik
Titel: TBA at BEA 2025 shared task. Transfer-learning from DARE-TIES merged models for the pedagogical ability assessment of LLM-powered math tutors
Aus: Kochmar, Ekaterina; Alhafni, Bashar; Bexte, Marie; Burstein, Jill; Horbach, Andrea; Laarmann-Quante, Ronja; Tack, Anaïs; Yaneva, Victoria; Yuan, Zheng (Hrsg.): The 20th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2025): Proceedings of the workshop, Juli 31 - August 1, 2025, Vienna, Austria, Kerrville; TX: Association for Computational Linguistics, 2025 , S. 1173-1179
DOI: 10.18653/v1/2025.bea-1.92
URL: https://aclanthology.org/2025.bea-1.92/
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Abstract: This paper presents our contribution to the BEA 2025 Shared Task on Pedagogical Ability Assessment of AI-Powered Tutors. The objective of this shared task was to assess the quality of conversational feedback provided by LLM-based math tutors to students regarding four facets: whether the tutors 1) identified mistakes, 2) identified the mistake's location, 3) provided guidance, and whether they 4) provided actionable feedback. To leverage information across all four labels, we approached the problem with FLAN-T5 models, which we fit for this task using a multi-step pipeline involving regular fine-tuning as well as model merging using the DARE-TIES algorithm. We can demonstrate that our pipeline is beneficial to overall model performance compared to regular fine-tuning. With results on the test set ranging from 52.1 to 68.6 in F1 scores and 62.2% to 87.4% in accuracy, our best models placed 11th of 44 teams in Track 1, 8th of 31 teams in Track 2, 11th of 35 teams in Track 3, and 9th of 30 teams in Track 4. Notably, the classifiers' recall was relatively poor for underrepresented classes, indicating even greater potential for the employed methodology. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

Enhancing user onboarding in virtual reality educational applications. Evaluating the effectiveness […] Sabah, Sam; Tillman, Alexander; Schneider, Jan; Drachsler, Hendrik Sammelbandbeitrag | Aus: Boulay, Benedict du; Di Mascio, Tania; Tovar, Edmundo; Meinel, Christoph (Hrsg.): Proceedings of the 17th International Conference on Computer Supported Education (CSEDU 2025), April 1-3, 2025, Porto, Portugal | Setúbal: SciTePress | 2025 46356 Endnote: Autor*innen: Sabah, Sam; Tillman, Alexander; Schneider, Jan; Drachsler, Hendrik
Titel: Enhancing user onboarding in virtual reality educational applications. Evaluating the effectiveness of pre-training user onboarding method
Aus: Boulay, Benedict du; Di Mascio, Tania; Tovar, Edmundo; Meinel, Christoph (Hrsg.): Proceedings of the 17th International Conference on Computer Supported Education (CSEDU 2025), April 1-3, 2025, Porto, Portugal, Setúbal: SciTePress, 2025 , S. 364-371
DOI: 10.5220/0013278100003932
URL: https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0013278100003932
Dokumenttyp: Beiträge in Sammelbänden; Tagungsband/Konferenzbeitrag/Proceedings
Sprache: Englisch
Abstract: Virtual Reality (VR) offers immersive and engaging educational experiences, but students often face challenges when first interacting with these environments, making effective onboarding essential. This study evaluates the effectiveness of pre-training as a method for onboarding users in VR educational applications. We conducted a user evaluation survey with 36 participants, primarily university students, to assess their experiences with pre-training. The results indicate that while pre-training improves users' ability to navigate and moderately enhances overall satisfaction, it is less effective in building user confidence. Participants showed a strong preference for interactive tutorials over static pre-training slides, suggesting that more engaging and interactive methods may better support user onboarding. These findings highlight the need for more dynamic onboarding approaches to improve user experience and learning outcomes in VR educational tools.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

DiFA - Digitales Formatives Assessment (Evaluationsstudie) Feld- und Methodenbericht Bengs, Daniel; Biedermann, Daniel; Ciordas-Hertel, George; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; […] Forschungsdaten/Instrumente | GESIS | 2025 46108 Endnote: Autor*innen: Bengs, Daniel; Biedermann, Daniel; Ciordas-Hertel, George; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; Mendzheritskaya, Julia; Onofrei, Monica; Winter, Marc; Wolter, Ilka; Artelt, Cordula; Drachsler, Hendrik; Horz, Holger; Goldhammer, Frank
Titel: DiFA - Digitales Formatives Assessment (Evaluationsstudie) Feld- und Methodenbericht
Erscheinungsvermerk: Mannheim: GESIS, 2025
DOI: 10.4232/1.14466
URL: https://search.gesis.org/research_data/ZA8918
Dokumenttyp: Forschungsdaten; Instrumente; Dokumentarische Aufbereitung (inkl. Skalenhandb.)
Sprache: Deutsch
Abstract: Im Rahmen des Projekts Digitales Formatives Assessment (DiFA) wurde ein Online-Kurs entwickelt, der ein tracedatenbasiertes, individualisiertes Feedback zum Lernverhalten im Kurs beinhaltete. Der Kurs richtete sich an Lehramtsstudierende. Er thematisierte den Einsatz digitaler Medien im Unterricht und bestand aus fünf Lerneinheiten, die im Lauf eines Semesters bearbeitet wurden. Lernangebote innerhalb der Lerneinheiten umfassten multimediale Materialien (Texte, Videos) und Aktivitäten (Erstellung von Concept-Maps, Forendiskussion, Tests zur Selbstkontrolle). Während der Kursbearbeitung wurden detaillierte Logs der Interaktionen der Lernenden mit dem Kurs und den enthaltenen Lernaktivitäten aufgezeichnet, so dass neben Produktdaten auch feingranulare Logdaten zur Verfügung stehen, durch die Aufschlüsse auf das Nutzungsverhalten und Bearbeitungsprozesse möglich sind. Das Projekt umfasste zwei empirische Phasen: Während der Pilotstudie gaben die Teilnehmer Selbstauskünfte zu selbstreguliertem Lernen und Lernengagement und absolvierten einen Test zur Bewertung der Leistung bei der Verarbeitung multipler Dokumente. Zu den genannten Variablen wurde kein Feedback gegeben. Die standardisierten Messungen wurden als Zustandsmessungen (selbstreguliertes Lernen und Lernengagement) nach jeder der fünf Lerneinheiten des Kurses bzw. als Merkmalsmessungen (multiple Dokumentenverarbeitung) am Ende des Kurses durchgeführt. Eine Reihe von standardisierten Instrumenten wurde eingesetzt, um die interessierenden Kovariaten und Outcomes zu erfassen (soziodemografische Variablen, Selbstwirksamkeit im Unterricht, Selbsteinschätzungen zur Technologiekompetenz, multimediales Multitasking, Selbstwirksamkeiten, Persönlichkeitsmerkmale, Domänenwissen). Ziel der Pilotphase war es, die Daten für die in der Evaluationsstudie verwendeten tracedatenbasierten Verhaltensindikatoren und auf ihnen aufbauende Feedbackmodelle zu gewinnen. Die Pilotstudie beinhaltete kein experimentelles Design und keine Messung der Kovariate und Outcomes zum Prä-Zeitpunkt. In der zweiten empirischen Phase (Evaluationsstudie) wurde das Feedbacksystem in einem experimentellen Studiendesign evaluiert. Das Design umfasste einen Faktor (Feedback) und zwei Stufen (Experimentalgruppe: personalisiertes Feedback, Kontrollgruppe: nicht-personalisiertes Feedback) bei einfacher Randomisierung. Das Feedback wurde mittels eines Learning Analytics Dashboards am Ende jeder Lerneinheit angeboten und umfasste textuelle und grafische Rückmeldungen zum Lernverhalten in der zurückliegenden Lerneinheit sowie Vorschläge zur Verhaltensadaptation in der nachfolgenden Lerneinheit und wurde flankiert von Möglichkeiten zur Bewertung der Nützlichkeit und Verständlichkeit des Feedbacks und zum Verfassen von Selbstreflexionstexten. Sowohl vor Beginn der Bearbeitung der Lerneinheit (Prä-Zeitpunkt) als auch nach Abschluss der fünf Lerneinheiten erfolgte eine Messung von Outcome-Variablen, so dass eine Veränderungsmessung erfolgen kann. In der Version 1.0.0 stehen nur die Forschungsdaten der DiFA Evaluationsstudie (Befragungsdaten und Scores) ohne Log-Daten zur Nachnutzung zur Verfügung.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

DiFA - Digitales Formatives Assessment (Evaluationsstudie) Bengs, Daniel; Biedermann, Daniel; Ciordas-Hertel, George; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; […] Forschungsdaten/Instrumente | GESIS | 2025 46107 Endnote: Autor*innen: Bengs, Daniel; Biedermann, Daniel; Ciordas-Hertel, George; Eichmann, Beate; Hahnel, Carolin; Mendzheritskaya, Julia; Onofrei, Monica; Winter, Marc; Wolter, Ilka; Drachsler, Hendrik; Horz, Holger; Goldhammer, Frank
Titel: DiFA - Digitales Formatives Assessment (Evaluationsstudie)
Erscheinungsvermerk: Mannheim: GESIS, 2025
DOI: 10.4232/1.14466
URL: https://search.gesis.org/research_data/ZA8918
Dokumenttyp: Forschungsdaten; Instrumente; Datenkollektion/Dataset
Sprache: Deutsch
Abstract: Im Rahmen des Projekts Digitales Formatives Assessment (DiFA) wurde ein Online-Kurs entwickelt, der ein tracedatenbasiertes, individualisiertes Feedback zum Lernverhalten im Kurs beinhaltete. Der Kurs richtete sich an Lehramtsstudierende. Er thematisierte den Einsatz digitaler Medien im Unterricht und bestand aus fünf Lerneinheiten, die im Lauf eines Semesters bearbeitet wurden. Lernangebote innerhalb der Lerneinheiten umfassten multimediale Materialien (Texte, Videos) und Aktivitäten (Erstellung von Concept-Maps, Forendiskussion, Tests zur Selbstkontrolle). Während der Kursbearbeitung wurden detaillierte Logs der Interaktionen der Lernenden mit dem Kurs und den enthaltenen Lernaktivitäten aufgezeichnet, so dass neben Produktdaten auch feingranulare Logdaten zur Verfügung stehen, durch die Aufschlüsse auf das Nutzungsverhalten und Bearbeitungsprozesse möglich sind. Das Projekt umfasste zwei empirische Phasen: Während der Pilotstudie gaben die Teilnehmer Selbstauskünfte zu selbstreguliertem Lernen und Lernengagement und absolvierten einen Test zur Bewertung der Leistung bei der Verarbeitung multipler Dokumente. Zu den genannten Variablen wurde kein Feedback gegeben. Die standardisierten Messungen wurden als Zustandsmessungen (selbstreguliertes Lernen und Lernengagement) nach jeder der fünf Lerneinheiten des Kurses bzw. als Merkmalsmessungen (multiple Dokumentenverarbeitung) am Ende des Kurses durchgeführt. Eine Reihe von standardisierten Instrumenten wurde eingesetzt, um die interessierenden Kovariaten und Outcomes zu erfassen (soziodemografische Variablen, Selbstwirksamkeit im Unterricht, Selbsteinschätzungen zur Technologiekompetenz, multimediales Multitasking, Selbstwirksamkeiten, Persönlichkeitsmerkmale, Domänenwissen). Ziel der Pilotphase war es, die Daten für die in der Evaluationsstudie verwendeten tracedatenbasierten Verhaltensindikatoren und auf ihnen aufbauende Feedbackmodelle zu gewinnen. Die Pilotstudie beinhaltete kein experimentelles Design und keine Messung der Kovariate und Outcomes zum Prä-Zeitpunkt. In der zweiten empirischen Phase (Evaluationsstudie) wurde das Feedbacksystem in einem experimentellen Studiendesign evaluiert. Das Design umfasste einen Faktor (Feedback) und zwei Stufen (Experimentalgruppe: personalisiertes Feedback, Kontrollgruppe: nicht-personalisiertes Feedback) bei einfacher Randomisierung. Das Feedback wurde mittels eines Learning Analytics Dashboards am Ende jeder Lerneinheit angeboten und umfasste textuelle und grafische Rückmeldungen zum Lernverhalten in der zurückliegenden Lerneinheit sowie Vorschläge zur Verhaltensadaptation in der nachfolgenden Lerneinheit und wurde flankiert von Möglichkeiten zur Bewertung der Nützlichkeit und Verständlichkeit des Feedbacks und zum Verfassen von Selbstreflexionstexten. Sowohl vor Beginn der Bearbeitung der Lerneinheit (Prä-Zeitpunkt) als auch nach Abschluss der fünf Lerneinheiten erfolgte eine Messung von Outcome-Variablen, so dass eine Veränderungsmessung erfolgen kann. In der Version 1.0.0 stehen nur die Forschungsdaten der DiFA Evaluationsstudie (Befragungsdaten und Scores) ohne Log-Daten zur Nachnutzung zur Verfügung.
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

Pedagogical framework for hybrid intelligent feedback Banihashem, Seyyed Kazem; Noroozi, Omid; Khosravi, Hassan; Schunn, Christian D.; Drachsler, Hendrik Zeitschriftenbeitrag | In: Innovations in Education and Teaching International | 2025 46395 Endnote: Autor*innen: Banihashem, Seyyed Kazem; Noroozi, Omid; Khosravi, Hassan; Schunn, Christian D.; Drachsler, Hendrik
Titel: Pedagogical framework for hybrid intelligent feedback
In: Innovations in Education and Teaching International, (2025) , S. online first
DOI: 10.1080/14703297.2025.2499174
URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14703297.2025.2499174
Dokumenttyp: Zeitschriftenbeiträge; Zeitschriftenbeiträge
Sprache: Englisch
Abstract: Generative AI (GenAI) has gained attention as a new feedback source in education because it can generate human-like text. However, its use in feedback lacks a strong pedagogical framework, which is necessary for effective implementation. This paper addresses this gap. It outlines human-centered feedback challenges, and then explores human and artificial cognition differences, highlighting the need for hybrid intelligence. Next, it positions GenAI feedback within feedback theory and proposes a definition for GenAI feedback. The paper conceptualizes the role of GenAI feedback as either an independent source or as part of a collaborative process with humans referred to as "Hybrid Intelligent Feedback". Building on this conceptualization, it discusses the approaches and principles of hybrid intelligent feedback and then proposes a pedagogical framework that outlines the implementation steps for hybrid intelligent feedback. The paper concludes by describing the pedagogical framework and outlining recommendations for future research on hybrid intelligent feedback. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung

Memorizing plans with an app. Large individual differences in the effectiveness of retrieval-based […] Biedermann, Daniel; Breitwieser, Jasmin; Nobbe, Lea; Drachsler, Hendrik; Brod, Garvin Zeitschriftenbeitrag | In: Learning and Individual Differences | 2025 46083 Endnote: Autor*innen: Biedermann, Daniel; Breitwieser, Jasmin; Nobbe, Lea; Drachsler, Hendrik; Brod, Garvin
Titel: Memorizing plans with an app. Large individual differences in the effectiveness of retrieval-based and generative learning activities in a naturalistic context
In: Learning and Individual Differences, 118 (2025) , S. 102641
DOI: 10.1016/j.lindif.2025.102641
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1041608025000172
Dokumenttyp: Zeitschriftenbeiträge; Zeitschriftenbeiträge
Sprache: Englisch
Abstract (english): What are effective learning activities in mobile, real-world contexts? We compared three learning activities in a planning app for children. The activities differed in their intended cognitive engagement according to the ICAP framework: a passive reading activity, an active retrieval activity, and a generative activity. Children (N = 106, 9-14 years) used the app to memorize one plan per day for 27 days. Unexpectedly, neither the retrieval activity nor the generative activity was associated with better overall recall than the passive activity. However, time spent on these activities and reported positive attitudes toward them moderated their effectiveness. Motivational and developmental factors predicted time spent on the retrieval and generative activities, and time on task in turn predicted their effectiveness. These findings suggest that the effectiveness of learning activities in real-world contexts depends on the ability and willingness of learners to engage with them repeatedly over time.
DIPF-Abteilung: Bildung und Entwicklung; Informationszentrum Bildung

From reflection to action. A controlled field study on how learners interpret and respond to […] Giorgashvili, Tornike; Jivet, Ioana; Artelt, Cordula; Biedermann, Daniel; Bengs, Daniel; […] Zeitschriftenbeitrag | In: Journal of Computer Assisted Learning | 2025 46433 Endnote: Autor*innen: Giorgashvili, Tornike; Jivet, Ioana; Artelt, Cordula; Biedermann, Daniel; Bengs, Daniel; Goldhammer, Frank; Hahnel, Carolin; Mendzheritskaya, Julia; Mordel, Julia; Onofrei, Monica; Winter, Marc; Wolter, Ilka; Horz, Holger; Drachsler, Hendrik
Titel: From reflection to action. A controlled field study on how learners interpret and respond to feedback in learning analytics dashboards
In: Journal of Computer Assisted Learning, 41 (2025) 4, S. e70073
DOI: 10.1111/jcal.70073
URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jcal.70073
Dokumenttyp: Zeitschriftenbeiträge; Zeitschriftenbeiträge
Sprache: Englisch
Abstract: Background: Learning analytics dashboards (LAD) have been developed as feedback tools to help students self‐regulate their learning (SRL) by using the large amounts of data generated by online learning platforms. Despite extensive research on LAD design, there remains a gap in understanding how learners make sense of information visualised on LADs and how they self‐reflect using these tools. Objectives: We address this gap through an experimental study where a LAD delivered personalised SRL feedback based on interactions and progress to a treatment group, and minimal feedback based on the average scores of the lecture to a control group. Methods: After receiving feedback, students were asked to write down how they planned to adjust their study habits. These reflection texts are the target of this study. Three human coders analysed 1251 self‐reflection texts from 417 students at three different times, using a coding system that categorised learning strategies, metacognitive strategies and learning materials. Results and Conclusions: Our results show that learners who received personalised feedback intend to focus on different aspects of their learning in comparison to the learners who received minimal feedback and that the content of the LAD influences how students formulate their self‐reflection texts. Furthermore, the extent to which students incorporated suggested behavioural changes into their reflections was predicted by state measures like perceived helpfulness of the feedback. Our findings outline areas where support is needed to improve learners' sense‐making of feedback on LADs and self‐reflection. (DIPF/Orig.)
Abstract: Hintergrund: Learning Analytics Dashboards (LAD) wurden als Feedback-Tools entwickelt, um Lernende bei der Selbstregulierung ihres Lernens (SRL) zu unterstützen, indem sie die von Online-Lernplattformen generierten großen Datenmengen nutzen. Trotz umfangreicher Forschungsarbeiten zur Gestaltung von LADs gibt es nach wie vor eine Lücke im Verständnis der Art und Weise, wie Lernende die auf LADs visualisierten Informationen nutzen und wie sie mit Hilfe dieser Tools selbstreflektieren. Zielsetzung: Wir schließen diese Lücke durch eine experimentelle Studie, in der ein LAD einer Behandlungsgruppe personalisiertes SRL-Feedback auf der Grundlage von Interaktionen und Fortschritten und einer Kontrollgruppe minimales Feedback auf der Grundlage der Durchschnittsnoten der Vorlesung lieferte. Methoden: Nach Erhalt des Feedbacks wurden die Studierenden gebeten, aufzuschreiben, wie sie ihre Lerngewohnheiten anpassen wollten. Diese Reflexionstexte sind das Ziel dieser Studie. Drei menschliche Codierer analysierten 1251 Selbstreflexionstexte von 417 Studierenden zu drei verschiedenen Zeitpunkten und verwendeten dabei ein Codierungssystem, das Lernstrategien, metakognitive Strategien und Lernmaterialien kategorisierte. Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Unsere Ergebnisse zeigen, dass Lernende, die personalisiertes Feedback erhalten haben, beabsichtigen, sich auf andere Aspekte ihres Lernens zu konzentrieren als Lernende, die nur minimales Feedback erhalten haben, und dass der Inhalt des LAD einen Einfluss darauf hat, wie Studierende ihre Selbstreflexionstexte formulieren. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung; Lehr und Lernqualität in Bildungseinrichtungen

Self-regulated learning in the digitally enhanced science classroom. Toward an early warning system Kubsch, Marcus; Strauß, Sebastian; Grimm, Adrian; Gombert, Sebastian; Drachsler, Hendrik; […] Zeitschriftenbeitrag | In: Educational Psychology Review | 2025 46352 Endnote: Autor*innen: Kubsch, Marcus; Strauß, Sebastian; Grimm, Adrian; Gombert, Sebastian; Drachsler, Hendrik; Neumann, Knut; Rummel, Nikol
Titel: Self-regulated learning in the digitally enhanced science classroom. Toward an early warning system
In: Educational Psychology Review, 37 (2025) 2, S. Article #34
DOI: 10.1007/s10648-025-10011-9
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10648-025-10011-9
Dokumenttyp: Zeitschriftenbeiträge; Zeitschriftenbeiträge
Sprache: Englisch
Abstract (english): Recent research underscores the importance of inquiry learning for effective science education. Inquiry learning involves self-regulated learning (SRL), for example when students conduct investigations. Teachers face challenges in orchestrating and tracking student learning in such instruction; making it hard to adequately support students. Using AI methods such as machine learning (ML), the data that is generated when students interact in technology-enhanced classrooms can be used to track their learning and subsequently to inform teachers so that they can better support student learning. This study implemented digital workbooks in an inquiry-based physics unit, collecting cognitive, metacognitive, and affective data from 214 students. Using ML methods, an early warning system was developed to predict students' learning outcomes. Explainable ML methods were used to unpack these predictions and analyses were conducted for potential biases. Results indicate that an integration of cognitive, metacognitive, and affective data can predict students' productivity with an accuracy ranging from 60 to 100% as the unit progresses. Initially, affective and metacognitive variables dominate predictions, with cognitive variables becoming more significant later. Using only affective and metacognitive data, predictive accuracies ranged from 60 to 80% throughout. Bias was found to be highly dependent on the ML methods being used. The study highlights the potential of digital student workbooks to support SRL in inquiry-based science education, guiding future research and development to enhance instructional feedback and teacher insights into student engagement. Further, the study sheds new light on the data needed and the methodological challenges when using ML methods to investigate SRL processes in classrooms. (DIPF/Orig.)
DIPF-Abteilung: Informationszentrum Bildung