Selbstreguliertes Lernen von Universitätsstudenten mit digitalen Technologien

Mit welchen Technologien regulieren Universitätsstudenten ihr Lernen selbst?

Wie in Abb. 1, es kann festgestellt werden, dass Studenten digitale Technologien in SRL verwenden, aber ihre Verwendung ist begrenzt.

Von allen Technologien erreichten nur drei ein durchschnittliches Nutzungsniveau (2,5 ≤ M ≥ 3,5). Dies waren: Werkzeuge zur Suche nach Informationen im Internet wie Suchmaschinen oder Datenbanken (M = 3.43 SD = .84), Kommunikationstools wie WhatsApp oder Google Talk (M = 3,39 SD = .87) und 2.0 Produktions- und Cloud-Storage-Tools wie Wikis oder Google + (M = 2.61 SD = .75). Diese haben jedoch nicht den gleichen Durchdringungsgrad im Studienalltag der Studierenden. Mehr als 60% der Studenten nutzen die ersten beiden bis zu einem gewissen Grad, obwohl es sich in den meisten Fällen nur um gelegentliche Nutzung handelt (42, 8%, 50, 4%). Weniger als 40% verwenden häufig Produktions- und Cloud-Speichertools. Unsere Ergebnisse stimmen mit denen anderer Forscher überein (Gallardo et al., 2015; Kennedy et al., 2008; Margaryan et al., 2011). Websuchwerkzeuge und Instant Messaging gehören zu den am häufigsten verwendeten Technologien für informelle Lernsituationen oder das akademische Leben an Universitäten.

Bei allen anderen digitalen Technologien ist der Einsatzgrad gering oder sehr gering (M ≤ 2,5). Zu den weniger verwendeten gehören Social Marker und Really Simple Syndication (RSS) Feeds (M = 1.36 SD = .69). Siebzig Prozent der Studenten haben sie noch nie benutzt. Auch Multimedia-Ressourcen (Podcasts und Videos), Management-Tools (Concept-Map-Erstellung und Literaturverwaltung bzw. Plagiatsprüfung) oder Repositorien (Videos, Bilder, Podcasts, Präsentationen oder Lernobjekte) werden nicht zur technischen Unterstützung genutzt. Gleiches gilt für Assessment-Tools, soziale Netzwerke, professionelle Apps und persönliche Organisatoren.Im Einklang mit früheren Studien zeigen unsere Ergebnisse, dass Universitätsstudenten nicht dazu neigen, Technologien zu verwenden, um ihren eigenen Lernprozess zu regulieren, selbst wenn sie regelmäßig digitale Technologien für soziale, persönliche und Freizeitaktivitäten nutzen. Dies erklärt sich zum Teil aus ihrer begrenzten Sichtweise, die Technologien beim Lernen haben. Obwohl die Studierenden wissen, wie man Technologien einsetzt, fehlt es ihnen an Möglichkeiten, sie effizient zu nutzen, um ihren eigenen Lernprozess zu unterstützen (Littlejohn et al., 2010).

Wenn Sie sich auf soziale Netzwerke konzentrieren, haben diese einen geringen Nutzungsgrad. Laut Gosper et al. (2013) nutzen Studenten diese Technologie häufig im Alltag. Sie sind jedoch nicht bereit, es zum Lernen zu verwenden, da es nicht als Werkzeug mit hohem Bildungspotenzial wahrgenommen wird. E-Mail wird bei der Lösung akademischer Probleme als effizienter empfunden (Vroharidou & Efthymiou, 2012); daher wird es häufiger verwendet (Dahlstrom et al., 2013). Soziale Anwendungen wie Facebook werden fast ausschließlich für nicht-akademische Zwecke verwendet (Swanson & Walker, 2015).

Damit Schüler digitale Technologien, die ihr eigenes Lernen begünstigen, weiter übernehmen können, benötigen sie Informationen darüber, wie sie diese nutzen können, auch wenn ihr Grad an digitaler Kompetenz hoch ist (Deepwell & Malik, 2008). Wie von Lai et al. (2012), Unterstützung, Beratung und Motivation von Lehrern wird entscheidend.

Welche Lernstrategien entwickeln Studierende mithilfe von Technologien?

Jeder der resultierenden Faktoren wird hierin beschrieben, wobei der Schwerpunkt auf dem Grad liegt, in dem die Schüler die verschiedenen SRL-Strategien anwenden.

Faktor 1. Informationen teilen. Im ersten Faktor haben wir die Strategien lokalisiert, die zu mehreren der Kategorien gehören, die in den Modellen von Zimmerman und Pintrich berücksichtigt wurden (siehe Tabelle 1). Die Elemente sind durch die Sorge der Schüler um die Verbreitung und Weitergabe der Dokumente gekennzeichnet, die sie für den Unterricht erstellen. Diese Dokumente können unterschiedliche Formate haben, z. B. Präsentationen, Bücher, Blogs oder elektronische Adressen. Bei der Entscheidung, digitale Ressourcen gemeinsam zu nutzen, zeigen die Schüler ein hohes Maß an Selbstregulierung, da sie durch die Ausstrahlung ihrer Arbeit das „Risiko“ eingehen, dass andere ihre Arbeit kritisieren. Dies wird besonders deutlich, wenn Schüler Blogs verwenden, um ihre Meinung zu äußern, und wo jeder einen Kommentar abgeben kann. In diesem Sinne stimmen unsere Ergebnisse mit denen von Baggetun & Wasson (2006) bei der Analyse des Beitrags von Blogs zu SRL überein. Sie wiesen darauf hin, dass die Natur eines offenen, schriftlichen Umfelds die Erkenntnis erzwingt, dass die GESELLSCHAFT nicht auf die individuelle Sphäre beschränkt ist, sondern auch kollektiv erwirbt (kollektive Selbstregulierung).

Der Faktor „Nutzungshäufigkeit“ war sehr gering (M = 1,37 SD = .57) unter den Studierenden: 87,1% der Studierenden hatten noch nie Social Media zum Speichern und Teilen von Informationen verwendet, 86,5% hatten noch nie einen Blog zum Veröffentlichen und 82,1% hatten ihre Arbeit noch nie anderen in einem elektronischen Format zur Wiederverwendung zur Verfügung gestellt (Tabelle 2).

Faktor 2. Aktive Präsenz. Der zweite Faktor hängt mit Strategien zusammen, bei denen die Lernziele durch eine aktive Präsenz im Web angestrebt werden. Das Web ist nicht nur eine umfangreiche Bibliothek, um nach Informationen zu suchen, es ist auch ein Raum für Interaktion, um soziales Lernen zu konstruieren. Soziale Netzwerke sowie Microblogging-Dienste haben sich als neues Kommunikationsmittel erwiesen, das informelles Lernen unterstützt (Ebner et al., 2010; Vivian, 2011). Die Studierenden nutzen diese Ressourcen, um Themen, Prüfungen und Bewertungen zu diskutieren, Informationen, Ideen, Gefühle und Meinungen auszutauschen oder Studienressourcen (Texte, Fotos, Videos) auszutauschen. Solche Ressourcen begünstigen reflektiertes Denken, kollaboratives Lernen, den Empfang von Feedback und Coaching von anderen (Gao et al., 2012; Nosko & Holz, 2011). Ihr Beitrag beschränkt sich nicht nur auf die akademische Entwicklung; Es ist auch nützlich für die persönliche, soziale und berufliche Entwicklung (Wong et al., 2012).

Wie in Tabelle 3 gezeigt, nutzen Universitätsstudenten digitale Technologien sehr wenig, um ihre Präsenz vor anderen zu fördern (M = 2.08 SD = .86). Dennoch wird aus der Reihe der Strategien eine häufiger implementiert als die anderen. Dies ist der Fall, weil 29,9% der Studierenden regelmäßig Updates zu Studieninhalten konsultieren, die über soziale Netzwerke verbreitet werden. Davon tun es 11,3% häufiger.

Faktor 3. Dokumentation und Klassifizierung. Das Suchen und Einordnen von Informationen ist ein wesentlicher Aspekt der universitären Arbeit. Die heutigen Studenten sind immer mehr daran gewöhnt, spezifische Tools zu verwenden, die ihnen helfen, die benötigten Informationen zu finden, zu organisieren und wiederherzustellen. Dies ist nicht der Fall, wenn es darum geht, sich auf diese Tools zu verlassen, um die Quellen in ihrer akademischen Arbeit zu verwalten und korrekt zu verwenden (He et al., 2012). Studenten bevorzugen digitale Dokumente, die online verfügbar sind. Die Studierenden sehen das Internet und insbesondere Suchmaschinen und akademische Datenbanken als Ausgangspunkt für die Suche nach Informationen (Dilek-Kayaoglu, 2014). Sie benötigen jedoch weitere Informationen darüber, wie diese Quellen korrekt zitiert und referenziert werden können (Imler & Hall, 2009). Unsere Ergebnisse beweisen dies, als 40.1% der Studierenden suchen in Datenbanken mit hoher oder sehr hoher Häufigkeit nach Informationen. Mit der gleichen Häufigkeit speichern und klassifizieren jedoch nur 7,2% solche Quellen mithilfe von Zitationsmanagementtools und stellen die Informationen bei der Erstellung von Berichten, Aufsätzen usw. wieder her (Tabelle 4).

Faktor 4. Oberflächliche Verwendung mit eingeschränkter Informationsverarbeitung. Die Studierenden greifen auf Online-Enzyklopädien und Wörterbücher im Gegensatz zu gedruckten Kopien zurück, wenn sie die Definition eines Konzepts nachschlagen müssen (He et al., 2012). Insbesondere greifen sie auf Wikipedia zurück, wenn sie schnell nach einer unbekannten Tatsache oder einem unbekannten Thema oder nach eingehenden Informationen zu einem bestimmten Thema fragen müssen (Lim, 2009). Die unter diesem Faktor betrachteten Strategien helfen dabei, die Informationen zu verstehen, die während des Studiums oder während anderer akademischer Aktivitäten verarbeitet werden. Sie beziehen sich auf die Nutzung von Wikipedia und Online-Wörterbüchern sowie von E-Übersetzern zu rein offensichtlichen Zwecken und für einen geringen Informationsverarbeitungsgrad. Das Ergebnis ist, dass Studenten sehr häufig beides verwenden. Mehr als 50% der Studierenden nutzen häufig Online-Übersetzer und mehr als 60% greifen auf Wikipedia zurück. In diesem Sinne wird der Faktor der einzige, der das höchste Nutzungsniveau erreicht (M = 3,65 SD = .94) (Tabelle 5).

Faktor 5. Erweiterung und vertiefte Informationen. Der fünfte Faktor bringt uns der proaktiven Haltung von Schülern näher, die unzufrieden damit sind, nur mit dem zu lernen, was ihre Lehrer bieten. Im Gegensatz dazu beginnen die Schüler einen reichhaltigeren und unabhängigeren Lernprozess, der durch digitale Technologien (Video, Blogs, Präsentationen usw.) erleichtert wird.). Studenten verwenden gerne aufgezeichnete Klassen, wenn sie Klassen vorbereiten oder während des Studiums (Gorissen et al., 2012). Derzeit verlassen sie sich auch auf die Folien von Lehrern (Parson et al., 2009). Unsere Ergebnisse zeigen, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt 58,1% der Befragten Videos zu den Inhalten ansehen, die sie studieren, und 64,6% Multimedia-Präsentationen überprüfen, die sie selbst gefunden haben. Die Schüler arbeiten direkt an Multimedia-Ressourcen, die nicht unbedingt vom Lehrer bereitgestellt wurden (Tabelle 6).

Faktor 6. Überwachung und Feedback. Im Gegensatz zum vorherigen Faktor umfasst dieser jene Strategien, die das Lernen durch Zuhören verfolgen. Mit Podcasts können die Schüler Meisterkurse mit der Möglichkeit, sie mehr als einmal zu hören, während sie ihre Notizen machen und überprüfen. Folglich führt dies zu guten Lernergebnissen (McKinney et al., 2009; In: Scutter et al., 2010). Die akademischen Erfolgsraten steigen auch, wenn die Schüler ihre eigenen Audioproduktionen erstellen, da sie an der Transformation und Kommunikation oder dem Austausch von Informationen mit anderen beteiligt sind (Heilesen, 2010). Angesichts der enormen Menge an Informationen, die im Internet verfügbar sind, sind solche Präsentationen eine perfekte Ergänzung zu den erhaltenen Informationen (Hew, 2009). Basierend auf dem oben Gesagten besteht der Faktor aus jenen Strategien, die in Zimmermans Modell auf die Überprüfung aufgezeichneter Informationen und das Auswendiglernen reagieren, die sich hauptsächlich von Podcasts ernähren. Von all diesen Strategien wird jedoch nur begrenzt Gebrauch gemacht. Daher haben 84,5% der Studierenden während des Studiums noch nie Podcasts zur Wiedergabe heruntergeladen und 75,8% haben sich selbst nicht zur Selbstuntersuchung aufgenommen (Tabelle 7).

Faktor 7. Persönliches Management. Die in diesem Artikel zusammengefassten Strategien beziehen sich auf das Zeit- und Informationsmanagement der Schüler: die Notwendigkeit, sofortigen Zugang zu den zuletzt veröffentlichten Informationen in Quellen von Interesse zu haben, auf das von Lehrern erstellte Material zu zählen, um ihnen beim Lernen zu helfen, vorgeschlagene akademische Aktivitäten auf die effizienteste und attraktivste Weise zu lösen und die dafür verfügbare Zeit zu verteilen und studieren. Auch hier haben alle in diesem Faktor enthaltenen Strategien einen sehr geringen Nutzen: 73,1% der Studierenden haben nie auf elektronische Quellen syndiziert und 63,7% haben ihre Agenda nie oder kaum mit Managementsoftware organisiert (Tabelle 8).

Faktor 8. Selbsteinschätzung. Selbstevaluation ist ein relevanter Teil des Lernprozesses, da sie dazu anregt, über sein eigenes Lernen nachzudenken (Ibabe und Jauregizar, 2010). Dies ist so weit der Fall, dass es in der letzten Entwicklungsphase als eine der zentralen Strategien angesehen wurde. Zimmerman definierte es als solches und Pintrich betrachtete es als eine der metakognitiven Strategien, genauer gesagt als Follow-up. Selbstbewertung ist die Aktivität, mit der die Schüler ihr eigenes Lernniveau überprüfen, da sie Selbstkorrekturübungen oder digitale Tests online durchführen müssen. Trotz seiner Bedeutung für SRL wird es von Studenten nicht häufig verwendet (M = 1,85 SD = .86): 90,2% der Studenten haben nie oder kaum mit simulierten Online-Prüfungen geübt, und selbst wenn 40,9% irgendwann mit Selbstkorrekturaktivitäten geübt haben, machen 58,4% wenig oder sehr wenig Gebrauch davon (Tabelle 9).

Faktor 9. Kollaboratives Lernen. Die Zusammenarbeit oder einfach die Interaktion mit Klassenkameraden ist das Ziel der Strategien, die im letzten der Faktoren enthalten sind. Sie alle entsprechen einer bestimmten Kategorie derjenigen, die sowohl im Zimmerman-Modell (soziale Unterstützung) als auch im Pintrich-Modell (soziales Ressourcenmanagement) berücksichtigt werden. Obwohl selbstregulierendes Lernen ein individuelles Merkmal ist, ist es nicht mehr fraglich, ob eine Studentengemeinschaft ein angemessenes Umfeld für die Entwicklung von FÄHIGKEITEN bietet (Beishuizen, 2008). Dieser Faktor zeigt, wie bestimmte digitale Technologien das soziale Lernen begünstigen, wie dies bei Cloud-Computing-Technologien der Fall wäre (Denton, 2012). Im Gegensatz zu den übrigen Faktoren sind zwei der enthaltenen Strategien sehr häufig von Nutzen: 74.1% Der Schüler interagieren häufig mit ihren Klassenkameraden außerhalb des Klassenzimmers über Instant Messaging-Apps und 63.4% teilen regelmäßig Material über die Cloud, um gemeinsam zu studieren oder zu arbeiten (Tabelle 10).

Letztendlich liefert die Faktorenanalyse neue Aspekte für die Organisation von SRL-Strategien, wie sie von Zimmerman (1989, 1990) oder Pintrich („Collaborative learning“) 1999a, b). Die identifizierten wurden unter Einbeziehung digitaler Technologien im Namen der Studenten aktualisiert.

Welche Profile konnten unter den Studierenden anhand ihrer Selbstregulierungsstrategien mit Technologie identifiziert werden?

Die Beschreibung der einzelnen Faktoren beweist, dass einige der technologiebasierten Lernstrategien bei Universitätsstudenten häufiger vorkommen als andere. Hierin, Die Beschreibungen der beiden antagonistischen Studentenprofile ergaben Hinweise darauf, dass andalusische Universitätsstudenten technologiebasierte DATING-Strategien nicht auf die gleiche Weise anwenden. Es ist bemerkenswert, dass eine große Anzahl junger Menschen begrenzte Strategien ohne ein hohes Maß an Nutzung umsetzt.

Das erste Profil kennzeichnet Studierende mit einem höheren Grad an selbstregulierendem Lernen und dem Einsatz von Technologien (siehe Abb. 2). Sie repräsentieren 84 Studenten, was 11,86% der Befragten entspricht. Davon sind 65, 5% weiblich und 59, 5% zwischen 21 und 25 Jahre alt, während 17, 9% unter 20 Jahre alt sind. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie bei allen Faktoren die größte mittlere Umsetzungshäufigkeit aufweisen, einschließlich derjenigen mit geringem Nutzungsgrad, wie im Fall des Informationsaustauschs und der Überwachung und des Feedbacks. Sie sind Studenten, die eine Vielzahl von Technologien zur Diskussion nutzen, Hilfe von Gleichaltrigen anfordern, Material austauschen und mit Klassenkameraden zusammenarbeiten, wenn sie lernen oder Klassenarbeiten vorbereiten. Sie sind besser vertraut mit dem Umgang mit Instant Messaging (IM) Apps (M = 4.78 SD = .47) aber sie verzichten nicht auf Videokonferenz-Tools (M = 3.43 SD = 1.31) für die Kommunikation. Sie verwenden häufig Online-Übersetzer, (M = 4.12 SD = .97), Enzyklopädien und Wörterbücher (M = 4,11 SD = 1,00), um Informationen zu verarbeiten, die sie nicht verstehen. Sie werden verwendet, um im Internet nach Multimedia-Ressourcen wie Videos (M = 4.10 SD = 1.05) und Präsentationen (M = 4.02 SD = 1.04) zu suchen, mit denen sie die im Klassenzimmer empfangenen Informationen erweitern und vertiefen können.

Das zweite Profil hingegen bezieht sich auf Studierende mit einem geringeren Einsatz von selbstregulierenden Lernstrategien unter Einbeziehung von Technologien (siehe Abb. 2). Diese Gruppe umfasst 238 Studenten, was 33,62% der Befragten entspricht. Davon sind 62,2% zwischen 21 und 25 Jahre alt. Diese Gruppe von Studenten zeigt ein mittleres Niveau in Bezug auf den Einsatz von Strategien für die oberflächliche Nutzung von Informationen und kollaborativen Lernfaktoren. Die meisten von ihnen nutzen aktiv Instant Messaging-Apps, um mit ihren Klassenkameraden zu kommunizieren (M = 4,27 SD = 1,07). Sie sind häufige Wikipedia-Nutzer (M = 3,41 SD = 1,21).