Advertisement

Bildungsforschung: Die Perspektive der Forschung zu Lernen und Instruktion

Chapter
Part of the Springer Reference Sozialwissenschaften book series (SRS)

Zusammenfassung

Dieser Beitrag stellt die Perspektive der Forschung zu Lernen und Instruktion dar. Unter Instruktion wird Unterrichten im weitesten Sinne verstanden, etwa inklusive der lernförderlichen Gestaltung von Lernumgebungen. Lernen und Instruktion werden dabei primär aus einer kognitiven, psychologischen Sichtweise betrachtet. Es werden die wichtigsten Arten von Wissen (und Können) dargelegt, vor allem in Hinblick darauf, dass diese die wichtigsten Zieldimensionen, aber auch Voraussetzungen für erfolgreiches Lernen sind. Anschließend wird Lernen in Bezug auf Wissenserwerb betrachtet. Fragen der Instruktion werden auf unterschiedlichen Ebenen (Unterrichtsmodelle vs. einzelne Techniken der Lernförderung) beleuchtet, und es wird die Frage diskutiert, was gute Instruktion ausmacht. Die wichtigsten Forschungsmethoden im Bereich des Lernens und der Instruktion werden skizziert. In einem abschließenden Fazit werden positive Entwicklungen, aber auch aktuelle Herausforderungen des vorliegenden Forschungsfelds vorgestellt.

Schlüsselwörter

Unterricht Wissen Wissenserwerb Fächerübergreifende Kompetenzen Forschungsmethoden 

Literatur

  1. Alexander, P. A. (2013). In praise of (reasoned and reasonable) speculation: A response to Robinson et al.’s moratorium on recommendations for practice. Educational Psychology Review, 25, 303–308.CrossRefGoogle Scholar
  2. Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J., & Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103, 1–18.CrossRefGoogle Scholar
  3. Ambrose, S. A., & Lovett, M. (2014). Prior knowledge is more important than content: Skills and beliefs also impact learning. In V. A. Benassi, C. E. Overson & C. M. Hakala (Hrsg.), Applying science of learning in education: Infusing psychological science into the curriculum. Retrieved from the Society for the Teaching of Psychology. http://teachpsych.org/ebooks/asle2014/index.php. Zugegriffen am 09.06.2015.
  4. Anderson, J. R. (1983). The architecture of cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press.Google Scholar
  5. Ausubel, D. (1968). Educational psychology. A cognitive view. New York: Holt, Rinehart & Winston.Google Scholar
  6. Bauer, J., Prenzel, M., & Renkl, A. (2015). Evidenzbasierten Praxis – Im Lehrerberuf?! Einführung in den Thementeil. Unterrichtswissenschaft, 43, 188–192.Google Scholar
  7. Becker, M., Lüdtke, O., Trautwein, U., Köller, O., & Baumert, J. (2012). The differential effects of school tracking on psychometric intelligence: Do academic-track schools make students smarter? Journal of Educational Psychology, 104, 682–699.CrossRefGoogle Scholar
  8. Bjork, R. A., Dunlosky, J., & Kornell, N. (2013). Self-regulated learning: Beliefs, techniques, and illusions. Annual Review of Psychology, 64, 417–444.CrossRefGoogle Scholar
  9. Blömeke, S., Zlatkin-Troitschanskaia, O., Kuhn, C., & Fege, J. (Hrsg.). (2013). Modeling and measuring competencies in higher education: Tasks and challenges. Rotterdam: Sense Publishers.Google Scholar
  10. Boekaerts, M. (1999). Self-regulated learning: Where we are today. International Journal of Educational Research, 31, 445–457.CrossRefGoogle Scholar
  11. Bromme, R., Prenzel, M., & Jäger, M. (2014). Empirische Bildungsforschung und evidenzbasierte Bildungspolitik Eine Analyse von Anforderungen an die Darstellung, Interpretation und Rezeption empirischer Befunde. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 17, 3–54.CrossRefGoogle Scholar
  12. Cerasoli, C. P., Nicklin, J. M., & Ford, M. T. (2014). Intrinsic motivation and extrinsic incentives jointly predict performance: A 40-year meta-analysis. Psychological Bulletin, 140, 980–1008.CrossRefGoogle Scholar
  13. Chi, M. T. H. (2005). Commonsense conceptions of emergent processes: Why some misconceptions are robust. Journal of the Learning Sciences, 14, 161–199.CrossRefGoogle Scholar
  14. Chi, M. T. H., & VanLehn, K. A. (2012). Seeing deep structure from the interactions of surface features. Educational Psychologist, 47, 177–188.CrossRefGoogle Scholar
  15. Conradi, K., Jang, B. G., & McKenna, M. C. (2014). Motivation terminology in reading research: A conceptual review. Educational Psychology Review, 26, 127–164.CrossRefGoogle Scholar
  16. De Jong, T., & Ferguson-Hessler, M. G. M. (1996). Types and qualities of knowledge. Educational Psychologist, 31, 105–113.CrossRefGoogle Scholar
  17. Dent, A. L., & Koenka, A. C. (2016). The relation between self-regulated learning and academic achievement across childhood and adolescence: A meta-analysis. Educational Psychology Review, 28, 425–474.Google Scholar
  18. Deutsches PISA-Konsortium (Hrsg.). (2001). PISA 2000. Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.Google Scholar
  19. Döhrmann, M., Kaiser, G., & Blömeke, S. (2014). The conceptualisation of mathematics competencies in the International Teacher Education Study TEDS-M. In S. Blömeke, F.-J. Hsieh, G. Kaiser & W. H. Schmidt (Hrsg.), International perspectives on teacher knowledge, beliefs, and opportunities to learn (S. 431–456). Dordrecht: Springer.CrossRefGoogle Scholar
  20. Donker, A. S., de Boer, H., Kostons, D., Dignath van Ewijk, C. C., & van der Werf, M. P. C. (2014). Effectiveness of learning strategy instruction on academic performance: A meta-analysis. Educational Research Review, 11, 1–26.CrossRefGoogle Scholar
  21. Dunning, D. (2011). The Dunning-Kruger effect: On being ignorant of one’s own ignorance. Advances in Experimental Social Psychology, 44, 247–296.CrossRefGoogle Scholar
  22. Ericsson, K. A., Charness, N., Feltovich, P. J., & Hoffman, R. R. (Hrsg.). (2006). The Cambridge handbook of expertise and expert performance. New York: Cambridge University Press.Google Scholar
  23. Fauth, B., Decristan, J., Rieser, S., Klieme, E., & Büttner, G. (2014). Student ratings of teaching quality in primary school: Dimensions and prediction of student outcomes. Learning & Instruction, 29, 1–9.CrossRefGoogle Scholar
  24. Fleischer, J., Koeppen, K., Kenk, M., Klieme, E., & Leutner, D. (2013). Kompetenzmodellierung: Struktur, Konzepte und Forschungszugänge des DFG-Schwerpunktprogramms. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 16, 5–22.CrossRefGoogle Scholar
  25. Frenzel, A. C., Goetz, T., & Pekrun, R. (2015). Emotionen. In E. Wild & J. Möller (Hrsg.), Pädagogische Psychologie (2. Aufl., S. 201–224). Heidelberg: Springer.Google Scholar
  26. Gasevic, D., Mirriahi, N., Long, P. D., & Dawson, S. (2014). Editorial – Inaugural issue of the Journal of Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 1, 1–2.CrossRefGoogle Scholar
  27. Glaser, M., & Schwan, S. (2015). Explaining pictures: How verbal cues influence processing of pictorial learning material. Journal of Educational Psychology, 107, 1006–1018.CrossRefGoogle Scholar
  28. Glogger, I., Schwonke, R., Holzäpfel, L., Nückles, M., & Renkl, A. (2012). Learning strategies assessed by journal writing: Prediction of learning outcomes by quantity, quality, and combinations of learning strategies. Journal of Educational Psychology, 104, 452–468.CrossRefGoogle Scholar
  29. Gold, A., Mokhlesgerami, J., Rühl, K., Schreblowski, S., & Souvignier, E. (2004). Wir werden Textdetektive – Lehrermanual und Arbeitsheft. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht.Google Scholar
  30. Greeno, J. G., Smith, D. R., & Moore, J. L. (1993). Transfer of situated learning. In D. K. Dettermann & R. J. Sternberg (Hrsg.), Transfer on trial: Intelligence, cognition, and instruction (S. 99–167). Norwood: Ablex.Google Scholar
  31. Gurlitt, J., Dummel, S., Schuster, S., & Nückles, M. (2012). Differently structured advance organizers lead to different initial schemata and learning outcomes. Instructional Science, 40, 351–369.CrossRefGoogle Scholar
  32. Harris, K. R. (2013). Disallowing recommendations for practice and policy: A proposal that is both too much and too little. Educational Psychology Review, 25, 309–316.CrossRefGoogle Scholar
  33. Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. Oxon: Routledge.Google Scholar
  34. Hefter, M. H., Berthold, K., Renkl, A., Riess, W., Schmid, S., & Fries, S. (2014). Effects of a training intervention to foster argumentation skills while processing conflicting scientific positions. Instructional Science, 42, 929–947.CrossRefGoogle Scholar
  35. Hefter, M. H., Renkl, A., Riess, W., Schmid, S., Fries, S., & Berthold, K. (2015). Effects of a training intervention to foster precursors of evaluativist epistemological understanding and intellectual values. Learning & Instruction, 39, 11–22.CrossRefGoogle Scholar
  36. Helmke, A. (2010). Unterrichtsqualität und Lehrerprofessionalität. Diagnose, Evaluation, und Verbesserung des Unterrichts (3. Aufl.). Seelze: Kallmeyer.Google Scholar
  37. Hetmanek, A., Wecker, C., Kiesewetter, J., Trempler, K., Fischer, M. R., Gräsel, C., & Fischer, F. (2015). Wozu nutzen Lehrkräfte welche Ressourcen? Unterrichtswissenschaft, 43, 193–208.Google Scholar
  38. Hulleman, C. S., Godes, O., Hendricks, B. L., & Harackiewicz, J. M. (2010). Enhancing interest and performance with a utility value intervention. Journal of Educational Psychology, 102, 880–895.CrossRefGoogle Scholar
  39. Kalyuga, S., & Renkl, A. (2010). Expertise reversal effect and its instructional implications: Introduction to the special issue. Instructional Science, 38, 209–215.CrossRefGoogle Scholar
  40. Kirschner, P. A., Sweller, J., & Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41, 75–86.CrossRefGoogle Scholar
  41. Klauer, K. J., & Leutner, D. (2012). Lernen und Lehren: Einführung in die Instruktionspsychologie. Weinheim: Beltz.Google Scholar
  42. Klein, M., Wagner, K., Klopp, E., & Stark, R. (2015). Förderung anwendbaren bildungswissenschaftlichen Wissens bei Lehramtsstudierenden anhand fehlerbasierten kollaborativen Lernens: Eine Studie zur Replikation und Stabilität bisheriger Befunde und zur Erweiterung der Lernumgebung. Unterrichtswissenschaft, 43, 225–244.Google Scholar
  43. Koedinger, K. R., Corbett, A. C., & Perfetti, C. (2012). The knowledge-learning-instruction (KLI) framework: Bridging the science-practice chasm to enhance robust student learning. Cognitive Science, 36, 757–798.CrossRefGoogle Scholar
  44. Kollar, I., Ufer, S., Reichersdorfer, E., Vogel, F., Fischer, F., & Reiss, K. (2014). Effects of heuristic worked examples and collaboration scripts on the acquisition of mathematical argumentation skills of teacher. Learning & Instruction, 32, 22–36.CrossRefGoogle Scholar
  45. Kuhn, D. (2007). Is direct instruction the answer to the right question? Educational Psychologist, 42, 109–113.CrossRefGoogle Scholar
  46. Kuhn, D. (2010). Teaching and learning science as argument. Science Education, 94, 810–824.CrossRefGoogle Scholar
  47. Kulikowich, J. M., & Sperling, R. A. (2011). Prescriptive statements: Philosophical, theoretical, and methodological considerations: Introduction to the special issue. Educational Psychology Review, 23, 189–195.CrossRefGoogle Scholar
  48. Kunter, M. (2005). Multiple Ziele im Mathematikunterricht. Münster: Waxmann.Google Scholar
  49. Kunter, M., Klusmann, U., Baumert, J., Richter, D., Voss, T., & Hachfeld, A. (2013). Professional competence of teachers: Effects on instructional quality and student development. Journal of Educational Psychology, 105, 805–820.CrossRefGoogle Scholar
  50. Lave, J. (1988). Cognition in practice: Mind, mathematics, and culture in everyday life. Cambridge: Cambridge University Press.CrossRefGoogle Scholar
  51. Leutner, D., Klieme, E., Fleischer, D. P. J., & Kuper, H. (2013). Editorial: Kompetenzmodelle zur Erfassung individueller Lernergebnisse und zur Bilanzierung von Bildungsprozessen. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 16, 1–4.CrossRefGoogle Scholar
  52. Lompscher, J. (2006). Lehrstrategien. In D. H. Rost (Hrsg.), Handwörterbuch Pädagogische Psychologie (3. Aufl., S. 392–400). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  53. Loyens, S. M. M., & Gijbels, D. (2008). Understanding the effects of constructivist learning environments: Introducing a multi-directional approach. Instructional Science, 36, 351–357.CrossRefGoogle Scholar
  54. Mandl, H., & Friedrich, H. F. (2006). Handbuch Lernstrategien. Göttingen: Hogrefe.Google Scholar
  55. Marsh, H. W., & Martin, A. J. (2011). Academic self-concept and academic achievement: Relations and causal ordering. British Journal of Educational Psychology, 81, 59–77.CrossRefGoogle Scholar
  56. Marton, F., & Säljö, R. (1984). Approaches to learning. In F. Marton, D. J. Hounsell & N. J. Entwistle (Hrsg.), The experience of learning (S. 36–55). Edinburgh: Scottish Academic Press.Google Scholar
  57. Matlen, B. J., & Klahr, D. (2013). Sequential effects of high and low instructional guidance on children’s acquisition of experimentation skills: Is it all in the timing? Instructional Science, 41, 621–634.CrossRefGoogle Scholar
  58. Mayer, R. E. (Hrsg.). (2014). Cambridge handbook of multimedia learning (2nd Rev. ed.). Cambridge: Cambridge University Press.Google Scholar
  59. Mayer, R. E., & Alexander, P. A. (Hrsg.). (2011). Handbook of research on learning and instruction. New York: Routledge.Google Scholar
  60. Möller, J. (2008). Lernmotivation. In A. Renkl (Hrsg.), Lehrbuch Pädagogische Psychologie (S. 263–298). Bern: Huber.Google Scholar
  61. Nezlek, J. B., Schröder-Abé, M., & Schütz, A. (2006). Mehrebenenanalysen in der psychologischen Forschung. Psychologische Rundschau, 57, 213–223.CrossRefGoogle Scholar
  62. Nückles, M., Hübner, S., & Renkl, A. (2009). Enhancing self-regulated learning by writing learning protocols. Learning & Instruction, 19, 259–271.CrossRefGoogle Scholar
  63. Ohst, A., Fondu, B. M., Glogger, I., Nückles, M., & Renkl, A. (2014). Preparing learners with partly incorrect intuitive prior knowledge for learning. Frontiers in Psychology, 5, 664.CrossRefGoogle Scholar
  64. Oser, F. K., & Baeriswyl, F. J. (2001). Choreographies of teaching: Bridging instruction to learning. In V. Richardson (Hrsg.), Handbook of research on teaching (S. 1031–1065). Washington, DC: American Educational Research Association.Google Scholar
  65. Palincsar, A. S. (1998). Social-constructivist perspectives on teaching and learning. Annual Review of Psychology, 49, 345–375.CrossRefGoogle Scholar
  66. Pianta, R. C., & Hamre, B. K. (2009). Conceptualization, measurement, and improvement of classroom processes: Standardized observation can leverage capacity. Educational Researcher, 38(2), 109–199.CrossRefGoogle Scholar
  67. Praetorius, A.-K., Pauli, C., Reusser, K., Rakoczy, K., & Klieme, E. (2014). One lesson is all you need? Stability of instructional quality across lessons. Learning & Instruction, 31, 2–12.CrossRefGoogle Scholar
  68. Prenzel, M., Sälzer, C., Klieme, E., & Köller, O. (Hrsg.). (2013). PISA 2012: Fortschritte und Herausforderungen in Deutschland. Münster: Waxmann.Google Scholar
  69. Pressley, M., Borkowski, J. G., & O’Sulliven, J. T. (1984). Memory strategy instruction is made of this: Metamemory and durable strategy use. Educational Psychologist, 19, 94–107.CrossRefGoogle Scholar
  70. Reiss, K., Pekrun, R., Dresler, T., Obersteiner, A., & Fallgatter, A. J. (2011). Brain-Math: Eine neurophysiologische Untersuchung mathematikrelevanter Hirnfunktionen bei Schulkindern: Einflüsse von Alter, Gefühlszustand und Präsentationsformat. In A. Heine & A. M. Jacobs (Hrsg.), Lehr-Lern-Forschung unter neurowissenschaftlicher Perspektive (S. 41–55). Münster: Waxmann.Google Scholar
  71. Renkl, A. (1996). Vorwissen und Schulleistung. In J. Möller & O. Köller (Hrsg.), Emotionen, Kognitionen und Schulleistung (S. 175–190). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  72. Renkl, A. (1999). Jenseits von p <0,05: Ein Plädoyer für Qualitatives. Unterrichtswissenschaft, 27, 310–322.Google Scholar
  73. Renkl, A. (2008). Lernen und Lehren im Kontext der Schule. In A. Renkl (Hrsg.), Lehrbuch Pädagogische Psychologie (S. 109–153). Bern: Huber.Google Scholar
  74. Renkl, A. (2011). Aktives Lernen: Von sinnvollen und weniger sinnvollen theoretischen Perspektiven zu einem schillernden Konstrukt. Unterrichtswissenschaft, 39, 197–212.Google Scholar
  75. Renkl, A. (2012). Modellierung von Kompetenzen oder von interindividuellen Kompetenzunterschieden: Ein unterschätzter Unterschied? Psychologische Rundschau, 63, 50–53.CrossRefGoogle Scholar
  76. Renkl, A. (2013). Why practice recommendations are important in use-inspired basic research and why too much caution is dysfunctional. Educational Psychology Review, 25, 317–324.CrossRefGoogle Scholar
  77. Renkl, A. (2014). Towards an instructionally-oriented theory of example-based learning. Cognitive Science, 38, 1–37.CrossRefGoogle Scholar
  78. Renkl, A. (2015). Different roads lead to Rome: The case of principle-based cognitive skills. Learning: Research & Practice, 1, 79–90.Google Scholar
  79. Renkl, A., & Scheiter, K. (2015). Studying visual displays: How to instructionally support learning. Educational Psychology Review. 19.9.2015.Google Scholar
  80. Robinson, D. H., Levin, J. R., Schraw, G., Patall, E. A., & Hunt, E. A. (2013). On going (way) beyond one’s data: A proposal to restrict recommendations for practice in primary educational research journals. Educational Psychology Review, 25, 291–302.CrossRefGoogle Scholar
  81. Rosenshine, B. V., & Stevens, R. (1986). Teaching functions. In M. C. Wittrock (Hrsg.), Handbook of research on teaching (3. Aufl., S. 376–391). New York: Macmillan.Google Scholar
  82. Rühl, K., & Souvignier, E. (2006). Wir werden Lesedetektive – Lehrermanual & Arbeitsheft. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht.Google Scholar
  83. Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55, 68–78.CrossRefGoogle Scholar
  84. Salden, R., Aleven, V., Schwonke, R., & Renkl, A. (2010). The expertise-reversal effect and worked examples in tutored problem solving. Instructional Science, 38, 289–307.CrossRefGoogle Scholar
  85. Scheiter, K., & Eitel, A. (2015). Signals foster multimedia learning by supporting integration of highlighted text and diagram elements. Learning & Instruction, 36, 11–26.CrossRefGoogle Scholar
  86. Schiefele, U. (1996). Motivation und Lernen mit Texten. Göttingen: Hogrefe.Google Scholar
  87. Schoenfeld, A. (2004). The math wars. Educational Policy, 18, 253–286.CrossRefGoogle Scholar
  88. Schunk, D. H. (2000). Coming to terms with motivation constructs. Contemporary Educational Psychology, 25, 116–119.CrossRefGoogle Scholar
  89. Sinatra, G. M., & Broughton, S. H. (2011). Bridging reading comprehension and conceptual change in science education: The promise of refutation text. Reading Research Quarterly, 46, 374–393.CrossRefGoogle Scholar
  90. Souvignier, E. (2013). Leseförderung mit den Textdetektiven. In C. Fischer, C. Fischer-Ontrup & U. Westphal (Hrsg.), Individuelle Förderung: Lernschwierigkeiten als schulische Herausforderung – Teilleistungsschwierigkeiten – ADS/ADHS – Underachievement. Münster: LIT-Verlag.Google Scholar
  91. Spörer, N., & Brunstein, J. C. (2006). Erfassung selbstregulierten Lernens mit Selbstberichtsverfahren: Ein Überblick zum Stand der Forschung. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 20, 147–160.CrossRefGoogle Scholar
  92. Stark, R., Graf, M., Renkl, A., Gruber, H., & Mandl, H. (1995). Förderung von Handlungskompetenz durch geleitetes Problemlösen und multiple Lernkontexte. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 27, 289–312.Google Scholar
  93. Storbeck, J., & Clore, G. L. (2005). With sadness comes accuracy, with happiness, false memory: Mood and the false memory effect. Psychological Science, 16, 785–791.CrossRefGoogle Scholar
  94. Terhart, E. (Hrsg.). (2014). Die Hattie-Studie in der Diskussion: Probleme sichtbar machen. Seelze: Friedrich.Google Scholar
  95. Ullrich, M., Schnotz, W., Horz, H., McElvany, N., Schroeder, S., & Baumert, J. (2012). Kognitionspsychologische Aspekte der Bild-Text-Integration. Psychologische Rundschau, 63, 11–17.CrossRefGoogle Scholar
  96. Van Gog, T., & Scheiter, K. (2010). Eye tracking as a tool to study and enhance multimedia learning. Learning & Instruction, 20, 95–99.CrossRefGoogle Scholar
  97. Van Merriënboer, J. J. G., & Kirschner, P. (2012). Ten steps to complex learning: A systematic approach to four-component instructional design (2. Aufl.). New York: Routledge.Google Scholar
  98. Veenman, M. V. J., van Hout-Wolters, B. H. A. M., & Afflerbach, P. (2006). Metacognition and learning: Conceptual and methodological considerations. Metacognition and Learning, 1, 3–14.CrossRefGoogle Scholar
  99. Vermunt, J. D. (2005). Relations between student learning patterns and personal and contextual factors and academic performance. Higher Education, 49, 205–234.CrossRefGoogle Scholar
  100. Von Glasersfeld, E. (1989). Cognition, construction of knowledge, and teaching. Synthese, 80, 121–140.CrossRefGoogle Scholar
  101. Vosniadou, S., & Skopeliti, I. (2014). Conceptual change from the framework theory side of the fence. Science & Education, 23, 1427–1445.CrossRefGoogle Scholar
  102. Walker, A., Leary, H., Hmelo-Silver, C. E., & Ertmer, P. A. (Hrsg.). (2015). Essential readings in problem-based learning. West Lafayette: Purdue University Press.Google Scholar
  103. Wecker, C., & Fischer, F. (2014). Where is the evidence? A meta-analysis on the role of argumentation for the acquisition of domain-specific knowledge in computer-supported collaborative learning. Computers & Education, 75, 218–228.CrossRefGoogle Scholar
  104. Wecker, C., Vogel, F., & Hetmanek, A. (2015). Problems of meta-meta-analysis: A re-analysis of Hattie’s findings on problem-based learning. Paper presented at EARLI 2015, Limassol, Cyprus.Google Scholar
  105. Weinert, F. E. (2001). Vergleichende Leistungsmessung in Schulen – eine umstrittene Selbstverständlichkeit. In F. E. Weinert (Hrsg.), Leistungsmessung in Schulen (S. 17–32). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  106. Weinstein, C. E., & Mayer, R. E. (1986). The teaching of learning strategies. In M. C. Wittrock (Hrsg.), Handbook of research on teaching (3. Aufl., S. 315–327). New York: Macmillan.Google Scholar
  107. Wenglein, S., Bauer, J., Heininger, S., & Prenzel, M. (2015). Kompetenz angehender Lehrkräfte zum Argumentieren mit Evidenz: Erhöht ein Training von Heuristiken die Argumentationsqualität? Unterrichtswissenschaft, 43, 209–224.Google Scholar
  108. Wittrock, M. C. (1990). Generative processes of comprehension. Educational Psychologist, 24, 345–376.CrossRefGoogle Scholar
  109. Wittwer, J., & Renkl, A. (2010). How effective are instructional explanations in example-based learning? A meta-analytic review. Educational Psychology Review, 22, 393–409.CrossRefGoogle Scholar
  110. Wouters, P., van Nimwegen, C., van Oostendorp, H., & van der Spek, E. D. (2013). A meta-analysis of the cognitive and motivational effects of serious games. Journal of Educational Psychology, 105, 249–265.CrossRefGoogle Scholar
  111. Zeidner, M. (2014). Anxiety in education. In R. Pekrun & L. Linnenbrink (Hrsg.), International handbook of emotions and education (S. 265–288). New York: Taylor & Francis/Routledge.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Universität FreiburgFreiburgDeutschland

Personalised recommendations