Visible Learning

Ein Workshop des Bonner Zentrums für Hochschullehre (BZH)

Seitdem die bahnbrechende Studie „Visible Learning" (eine Synthese von Metastudien) des australischen Bildungsforschers John Hattie in der deutschen Übersetzung erschienen ist, wird viel über die Ergebnisse und deren Übertragbarkeit berichtet und diskutiert. Das liegt einerseits an der empirischen Gewichtigkeit der Studie mit ihren über 800 Metaanalysen und andererseits an ihrer Brisanz. Jetzt hat Hattie mit "Visible
Learning - The Sequel" noch einmal nachgelegt und weitere 1.300 Metastudien mit einbezogen.

Online-Workshop

Donnerstag, 20. Juni 2024
9:00 - 12:30 Uhr

Workshopleitung

 Dr. Dirk Jahn

Sprache

Deutsch

Ort

Online

Zielgruppe

Lehrende (Promovierende und Postdocs)

Track(s)

Research

Zertifikat

4 Arbeitseinheiten (AE) für das Zertifikat Doctorate plus oder Careers plus

Eine Wissenschaftlerin und ein Wissenschaftler arbeiten hinter einer Glasfassade und mischen Chemikalien mit Großgeräten.
© colourbox

Beschreibung

Hattie identifiziert in seinem Opus magnum, in dem er mehr als 2.100 Meta-Analysen aus der empirischen Bildungsforschung berücksichtigt, die auf über 50.000 Einzelstudien und geschätzte 400 Millionen Lernende zurückgreifen, 350 Faktoren, die sich unterschiedlich stark auf den kognitiven Lernerfolg auswirken. Wichtigste Kennzahl dabei ist die so genannte Effektstärke, die vereinfacht gesprochen darüber Auskunft gibt, wie sich die jeweils untersuchte Intervention bzw. das untersuchte Merkmal im Vergleich zu anderen Einflussfaktoren auf die Lernleistung auswirkt.
Hattie gliedert und ranked diese Einflüsse auf einer Skala von sehr positiven bis zu negativen Effekten für das Lernen und den kognitiven Lernerfolg. Dabei zeigt er, dass viele der angestellten Anstrengungen zur Verbesserung der Lehr-/Lernbedingungen keine große Bedeutung im Hinblick auf die Förderung der Lernleistungen beigemessen werden können. Kleinere Gruppen, bessere Ausstattung, etliche digitale Medien oder problemorientiertes Lernen tragen beispielsweise nur wenig zum Lernerfolg bei im Vergleich zu den maßgebenden Einflussfaktoren. Dazu zählt unter anderem das pädagogische Wirken jeder einzelnen Lehrperson – das wird jedoch allzu oft in Debatten und Reformen übersehen. 

"Kenne deinen Einfluss!" ist der zentrale Imperativ des Visible Learning. Lernen gelingt dann, wenn Lehrende ihren Lehre aus der Warte der Lernenden sehen und daran ausrichten und Lernende zudem dazu befähigt werden, ihre eigenen wirksamen Dozent*innen zu werden. Dafür brauchen Lehrende neben bestimmten Mindframes vor allem die Fähigkeiten des evaluativen, kritischen Denkens über und in ihrer Praxis, um etwa herauszufinden, wie Lernprozesse gerade laufen, und abschätzen zu können, welcher Schritt als nächstes die lernförderlichste Wirkung erzielen könnte und wie dieser stimmig in den Prozess eingebettet werden sollte. 

In dem Workshop werden wir den methodischen Aufbau von Hatties Synthese der Metastudien beleuchten und kritisch reflektieren. Zudem werden wir uns mit den wichtigsten empirischen Ergebnissen für den Hochschulbereich bzw. Schulbereich auseinandersetzen und Hatties Theorie des Visible Learning diskutieren. Insbesondere beleuchten wir dabei die Themen Feedback und Klarheit in der Lehre. Die Teilnehmer*innen arbeiten dann an ihren Lehrkonzepten, wie sie die zentralen Ergebnisse und Imperative aus Visible Learning in ihren Lehrveranstaltungen umsetzen können.

Inhalte

Die Teilnehmer*innen können nach dem Workshop

  • Aufbau und Systematik der Studie "Visible Learning" (Hattie) erklären.
  • zentrale Befunde aus der Studie beschreiben (z.B. Top 10-Faktoren, die am stärksten auf kognitives Lernen
    wirken).
  • die Theorie des Visible Learning in eigenen Worten beschreiben.
  • Kritik an Metaanalysen und an Visible Learning üben.
  • pragmatische Gestaltungsprinzipien für die wirksame Gestaltung der eigenen Lehre ableiten und anwenden
    (z.B. zu Feedback und Klarheit in der Lehre).

Kontakt

Bonner Zentrum für Hochschullehre (BZH)

Adresse

Poppelsdorfer Allee 15
53115 Bonn

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