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Zeitschrift für Grundschulforschung

, Volume 11, Issue 2, pp 365–381 | Cite as

Analoges Enkodieren und die Fähigkeit zum Transfer im naturwissenschaftlichen Sachunterricht

  • Katrin Lohrmann
  • Jana Groß Ophoff
  • Andreas Hartinger
Offener Beitrag
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Zusammenfassung

Forschungsbefunde zeigen, dass der Vergleich multipler Konkretionen, orientiert am Ansatz des Analogen Enkodierens, den Wissenserwerb positiv unterstützt. Offen ist, inwieweit dies auch für die Fähigkeit zum Transfer des erworbenen Wissens gültig ist und inwieweit die Ausgestaltung der im Unterricht verwendeten Konkretionen (bezogen auf ihre oberflächliche Ähnlichkeit) von Bedeutung ist. Zur Beantwortung dieser Frage wurden im Rahmen einer quasi-experimentellen Unterrichtsstudie 367 Schülerinnen und Schüler der 3. Jahrgangsstufe in ihrer Fähigkeit zum nahen Transfer untersucht. Die Analyse latenter Regressionsmodelle zeigt, dass sich die untersuchten Merkmale (Versuchsgruppen, Intelligenz, prozedurales bzw. konzeptuelles Wissen) unterschiedlich auf die Fähigkeit zum Transfer auswirken. Mögliche Gründe für die Ergebnisse sowie Konsequenzen für den Sachunterricht der Grundschule werden diskutiert.

Schlüsselwörter

Transfer Exemplarisches Lernen Sachunterricht Naturwissenschaftliches Lernen Lehr-Lernforschung 

Analogical encoding and transfer ability in science education in primary school

Abstract

According to the state of research, comparing multiple concrete cases aligned with the approach of Analogical Encoding can support learning. But it is still open, whether this applies to the ability to transfer acquired knowledge, too, and to what extent the design of the concrete cases (with regard to superficial similarity) used in instruction has an impact thereon. To answer this question, the ability of near transfer of 367 third-graders was investigated in a quasi-experimental study. The results of latent regression analysis indicate that the examined predictors (experimental group, intelligence, procedural vs. conceptual knowledge) have different effects on transfer ability. In conclusion, possible reasons and consequences for science education in primary school are discussed.

Keywords

Transfer Exemplary Learning Science Learning Teaching and Learning Research 

Notes

Danksagung

Die Autorinnen und der Autor danken Dr. Veronika Kainz (geb. Schwelle) für die engagierte und professionelle Mitarbeit im Projekt sowie Dr. Alexander Robitzsch vom Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik in Kiel für die methodische Beratung im Rahmen dieser Publikation. Der Dank gilt ferner Christoph Kranich für die Genehmigung zum Abdruck des Fotos (Abb. 2).

Förderung

Der Beitrag beruht auf Erkenntnissen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft mit dem Aktenkennzeichen LO 1706/1-1 geförderten Projekts.

Literatur

  1. Adams, R. J. (2002). Scaling PISA cognitive data. In R. J. Adams & M. L. Wu (Hrsg.), PISA 2000 technical report (S. 99–108). Paris: OECD.Google Scholar
  2. Adams, R. J., Wilson, M., & Wang, W.-C. (1997). The multidimensional random coefficients multinomial logit model. Applied Psychological Measurement, 21(1), 1–23.CrossRefGoogle Scholar
  3. Alfieri, L., Nokes-Malach, T. J., & Schunn, C. D. (2013). Learning through case comparisons: A meta-analytic review. Educational Psychologist, 48(2), 87–113.CrossRefGoogle Scholar
  4. Barnett, S. M., & Ceci, S. J. (2002). When and where do we apply what we learn? A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128, 612–637.CrossRefGoogle Scholar
  5. Blanchette, I., & Dunbar, K. (2001). Analogy use in naturalistic settings: the influence of audience, emotion and goals. Memory and Cognition, 29(5), 730–735.CrossRefGoogle Scholar
  6. BLK (Bund-Länder-Kommission), & Prenzel, M., et al. (2004). Sinus – Transfer GS. Weiterentwicklung des mathematischen und naturwissenschaftlichen Unterrichts an Grundschulen. Heft 112. Kiel: IPN.Google Scholar
  7. Bohrmann, M., & Möller, K. (2017). Welcher Magnet ist stärker? In H. Giest, A. Hartinger & S. Tänzer (Hrsg.), Vielperspektivität im Sachunterricht (S. 91–99). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  8. Chen, Z., & Daehler, M. W. (1989). Positive and negative transfer in analogical problem solving by 6‑year-old children. Cognitive Development, 4, 327–344.CrossRefGoogle Scholar
  9. Chi, M. T. H., & VanLehn, K. A. (2012). Seeing deep structure from the interactions of surface features. Educational Psychologist, 47, 177–188.CrossRefGoogle Scholar
  10. Chi, M., Feltovich, P., & Glaser, R. (1981). Categorization and representation of physics problems by experts and novices. Cognitive Science, 5(2), 121–152.CrossRefGoogle Scholar
  11. Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-explanation: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13, 145–182.CrossRefGoogle Scholar
  12. Fong, G. T., & Nisbett, R. E. (1991). Immediate and delayed transfer of training effects in statistical reasoning. Journal of Experimental Psychology: General, 120(1), 34–45.CrossRefGoogle Scholar
  13. Fong, G. T., Krantz, D. H., & Nisbett, R. E. (1986). The effects of statistical training on thinking about everyday problems. Cognitive Psychology, 18, 253–292.CrossRefGoogle Scholar
  14. Gentner, D. (1989). The mechanisms of analogical learning. In S. Vosniadou & A. Ortony (Hrsg.), Similarity and analogical reasoning (S. 199–241). New York: Cambridge University Press.CrossRefGoogle Scholar
  15. Gentner, D., & Kurtz, K. J. (2006). Relations, objects, and the composition of analogies. Cognitive Science, 30, 609–624.CrossRefGoogle Scholar
  16. Gentner, D., & Markman, A. B. (1994). Structural alignment in comparison: No difference without similarity. American Psychological Society, 5(3), 152–158.Google Scholar
  17. Gentner, D., Loewenstein, J., & Thompson, L. (2003). Learning and transfer: A general role for analogical encoding. Journal of Educational Psychology, 95(2), 393–408.CrossRefGoogle Scholar
  18. Gerjets, P., Scheiter, K., & Schuh, J. (2008). Information comparisons in example-based hypermedia environments: supporting learners with processing prompts and an interactive comparison tool. Educational Technology Research and Development, 56, 73–92.CrossRefGoogle Scholar
  19. Gick, M. L., & Holyoak, K. J. (1980). Analogical problem solving. Cognitive Psychology, 12, 306–355.CrossRefGoogle Scholar
  20. Gick, M. L., & Holyoak, K. J. (1983). Schema induction and analogical transfer. Cognitive Psychology, 15, 1–38.CrossRefGoogle Scholar
  21. Grygier, P., Jonen, A., Kircher, E., Sodian, B., & Thoermer, C. (2008). „Wissenschaftsverständnis“ und Erwerb von naturwissenschaftlichem Wissen und Experimentierfähigkeit in der Grundschule. In H. Giest & J. Wiesemann (Hrsg.), Kind und Wissenschaft (S. 69–81). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  22. Hummel, J. E., & Holyoak, K. J. (1997). Distributed representations of structure: A theory of analogical access and mapping. Psychological Review, 104, 427–466.CrossRefGoogle Scholar
  23. Hummel, J. E., & Holyoak, K. J. (2003). A symbolic-connectionist theory of relational inference and generalization. Psychological Review, 110, 220–263.CrossRefGoogle Scholar
  24. Kiefer, T., Robitzsch, A., & Wu, M. L. (2016). Test Analysis Modules (TAM) (Version 1.995-0 (2016-05-31)). http://www.edmeasurementsurveys.com/TAM/Tutorials/. Zugegriffen: 20. Februar 2018.Google Scholar
  25. Klafki, W. (1962). Didaktische Analyse als Kern der Unterrichtsvorbereitung. In H. Roth & A. Blumenthal (Hrsg.), Grundlegende Aufsätze aus der Zeitschrift Die Deutsche Schule (S. 5–34). Hannover: Schroedel.Google Scholar
  26. Klafki, W. (1985). Neue Studien zur Bildungstheorie und Didaktik. Weinheim: Beltz.Google Scholar
  27. Klauer, K. J. (2011). Transfer des Lernens. Warum wir oft mehr lernen als gelernt wird. Stuttgart: Kohlhammer.Google Scholar
  28. Kline, R. B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford.Google Scholar
  29. Köhnlein, W. (2015). Aufgaben und Ziele des Sachunterrichts. In J. Kahlert, M. Fölling-Albers, M. Götz, A. Hartinger, S. Miller & S. Wittkowske (Hrsg.), Handbuch Didaktik des Sachunterrichts (S. 88–97). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  30. Kotovsky, L., & Gentner, D. (1996). Comparison and categorization in the development of relational similarity. Child Development, 67, 2797–2822.CrossRefGoogle Scholar
  31. Kupper, L. L., Karon, J. M., Kleinbaum, D. G., Morgenstern, H., & Lewis, D. K. (1981). Matching in epidemiologic studies: Validity and efficiency considerations. Biometrics, 37(2), 271–291.CrossRefGoogle Scholar
  32. Lipowsky, F. (2015). Unterricht. In E. Wild & J. Möller (Hrsg.), Pädagogische Psychologie (S. 69–105). Heidelberg: Springer.Google Scholar
  33. Loewenstein, J., Thompson, L., & Gentner, D. (2003). Analogical learning in negotiation teams: Comparing cases promotes learning and transfer. Academy of Management Learning and Education, 2, 119–127.CrossRefGoogle Scholar
  34. Lohrmann, K. (2014). Kontextualisierung und Dekontextualisierung im Unterricht der Grundschule. In W. Einsiedler, M. Götz, A. Hartinger, F. Heinzel, J. Kahlert & U. Sandfuchs (Hrsg.), Handbuch Grundschulpädagogik und Grundschuldidaktik (S. 414–418). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  35. Lohrmann, K. (2015). Instruktionsorientierter Sachunterricht. In J. Kahlert, M. Fölling-Albers, M. Götz, A. Hartinger, S. Miller & S. Wittkowske (Hrsg.), Handbuch Didaktik des Sachunterrichts (S. 408–413). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  36. Lohrmann, K., Hartinger, A., & Schwelle, V. (2013). Exemplarisches Lehren und Lernen durch das Arbeiten mit Beispielen – theoretische Bezüge zwischen Allgemeiner Didaktik, Fachdidaktik und Lehr-Lernforschung. Zeitschrift für Grundschulforschung, 1(6), 158–171.Google Scholar
  37. Lohrmann, K., Hartinger, A., Schwelle, V., & Hartig, J. (2014). Die Bedeutung der (Un‑)Ähnlichkeit von Beispielen für den Aufbau von konzeptuellem Wissen. Zeitschrift für Grundschulforschung, 7(2), 60–73.Google Scholar
  38. Mähler, C., & Stern, E. (2018). Transfer. In D.-H. Rost, J. R. Sparfeldt & S. R. Buch (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie (S. 842–852). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  39. Münzer, S., & Brünken, R. (2018). Aptitude-Treatment-Interaktion. In D.-H. Rost, J. R. Sparfeldt & S. R. Buch (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie (S. 14–20). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  40. Novick, L. (1988). Analogical transfer, problem similarity, and expertise. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 14(3), 510–520.Google Scholar
  41. Prenzel, M., Geiser, H., Langeheine, R., & Lobemeier, K. (2003). Das naturwissenschaftliche Verständnis am Ende der Grundschule. In W. Bos, E.-M. Lankes, M. Prenzel, K. Schwippert, G. Walther & R. Valentin (Hrsg.), Erste Ergebnisse aus IGLU. Schülerleistungen am Ende der vierten Jahrgangsstufe im internationalen Vergleich (S. 143–187). Münster: Waxmann.Google Scholar
  42. Richland, L. E., & McDonough, I. M. (2010). Learning by analogy: discriminating between potential analogs. Contemporary Educational Psychology, 35, 28–43.CrossRefGoogle Scholar
  43. Rittle-Johnson, B., & Star, J. R. (2009). Compared with what? The effects of different comparisons on conceptual knowledge and procedural flexibility for equation solving. Journal of Educational Psychology, 101(3), 529–544.CrossRefGoogle Scholar
  44. Rost, J. (2004). Lehrbuch Testtheorie/Testkonstruktion. Bern: Huber.Google Scholar
  45. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Test of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research – Online, 8(2), 23–74. Verfügbar unter: http://www.dgps.de/fachgruppen/methoden/mpr-online/issue20/art2/mpr130_13.pdf. Zugegriffen: 20. Februar 2018.Google Scholar
  46. Schwelle, V. (2016). Lernen mit (un-)ähnlichen Beispielen. Zur Bedeutung der Oberflächenstruktur von Beispielen im naturwissenschaftlichen Sachunterricht. Münster: Waxmann.Google Scholar
  47. Spreckelsen, K. (1995). Analogieübungen als erste Schritte von Schülern auf dem Wege der Physik. Naturwissenschaften im Unterricht Physik, 6(27), 30–32.Google Scholar
  48. Spreckelsen, K. (2004). Phänomenkreise als Entwicklungskerne für das Verstehen-Lernen. In W. Köhnlein & R. Lauterbach (Hrsg.), Verstehen und begründetes Handeln (S. 133–144). Bad Heilbrunn: Klinkhardt.Google Scholar
  49. Steffensky, M., Kleickmann, T., Kasper, D., & Köller, O. (2016). Naturwissenschaftliche Kompetenzen im internationalen Vergleich: Testkonzeption und Ergebnisse. In H. Wendt, W. Bos, C. Selter, O. Köller, K. Schwippert & D. Kasper (Hrsg.), TIMSS 2015 Mathematische und naturwissenschaftliche Kompetenzen von Grundschulkindern in Deutschland im internationalen Vergleich (S. 133–184). Münster: Waxmann.Google Scholar
  50. Vosniadou, S. (1989). Analogical reasoning as a mechanism in knowledge acquisition: A developmental perspective. In S. Vosniadou & A. Ortony (Hrsg.), Similarity and analogical reasoning (S. 413–437). Cambrigde: University Press.CrossRefGoogle Scholar
  51. Weinert, F. E. (1998). Neue Unterrichtskonzepte zwischen gesellschaftlichen Notwendigkeiten, pädagogischen Visionen und psychologischen Möglichkeiten. In Bayerisches Staatsministerium für Unterricht, Kultus, Wissenschaft & Kunst (Hrsg.), Wissen und Werte für die Welt von morgen (S. 101–125). Donauwörth: Auer.Google Scholar
  52. Weiß, R. H. (2006). CFT 20-R. Grundintelligenztest. Skala 2. Revision. Göttingen: Hogrefe.Google Scholar
  53. Wirtz, M., & Caspar, F. (2002). Beurteilerübereinstimmung und Beurteilerreliabilität. Göttingen: Hogrefe.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  • Katrin Lohrmann
    • 1
  • Jana Groß Ophoff
    • 1
  • Andreas Hartinger
    • 2
  1. 1.Institut für ErziehungswissenschaftPädagogische Hochschule FreiburgFreiburgDeutschland
  2. 2.Lehrstuhl für Grundschulpädagogik und -didaktikUniversität AugsburgAugsburgDeutschland

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