Digitalchemlab
© Clint Patterson
Digitalchemlab

Individualisiertes und digitales Lernen im Schülerlabor Chemie

Digitale Medien können auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um die Motivation von Schüler:innen zu steigern und ihre Lernerfahrungen und -ergebnisse zu verbessern. In diesem Projekt untersuchen wir digital-unterstütztes Lernen im Schülerlabor, bei dem Schulklassen die Universität besuchen und dort Laborexperimente durchführen, die über den schulischen Unterricht hinausgehen.

Wir untersuchen, inwieweit ein Labortag, bei dem Schüler:innen unterschiedlich komplexe Experimente und Aufgaben passend zu ihrem Wissensstand und nach Interesse auswählen können (= Binnendifferenzierung), Vorteile für den  Lernerfolg, die Motivation und das emotionale Erleben während des Lernens hat. Dafür haben wir Wissensstand, Motivation und Lernemotionen der Schüler:innen vor, während und nach dem Schülerlabortag gemessen und zudem aufgezeichnet, welche Experimente und Aufgaben sie bei ihrem Lernweg auswählen. In einem Kontrollgruppendesign lernten die teilnehmenden Schulklassen auf verschiedene Weisen zum selben Thema: mit und ohne digitale Unterstützung, und mit und ohne Binnendifferenzierung.

Die Ergebnisse tragen nicht nur dazu bei zu verstehen, wie individualisiertes und digitales Lernen im Fach Chemie so ausgestaltet werden kann, dass es einen Mehrwert für das Lernen bietet. Sie beleuchten auch, welche Schüler:innen welche Lernwege auswählen und welche Schüler:innen auf welche Weise vom Labortag profitieren.

Kooperationspartner: Nicolai ter Horst (Jena), Prof. Dr. Timm Wilke (Oldenburg)

Laufzeit: seit 2022

 

Publikationen

Ter Horst, N., Dietrich, J., & Wilke, T. (2024). Digitalchemlab – digital and complexity-differentiated learning modules in an out of school student laboratory. Journal of Chemical Education, 101, 1810–1821. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c01228

Ter Horst, N., Dietrich, J., & Wilke, T. (2024). Digital-differenzierende Lernmodule im Schülerlaborkontext: Eine Pilotstudie. Tagungsband DiCE 2023. https://doi.org/10.22032/dbt.59413