Konferenzpaper

Autorenliste: Langner, Axel; Graulich, Nicole

Jahr der Veröffentlichung: 2023

DOI Link: https://doi.org/10.22032/dbt.59419

Konferenz: DiCE-Tagung 2023 - Digitalisation in Chemistry Education

Abstract: 

Da in der Chemie makroskopische Phänomene häufig mit abstrakten Konzepten auf submikroskopischer Ebene erklärt werden, müssen Lernende auf mentale Modelle zurückgreifen, um sich chemische Sachverhalte zu erschließen. Lehrkräfte können digitale multimediale Lernmaterialien nutzen, um Lernende dabei zu unterstützen adäquate mentale Modelle zu konstruieren – jedoch nur, wenn aus dem stetig wachsenden Angebot lernförderliches Lernmaterial ausgewählt wird. Die Kompetenz digitales lernförderliches Lernmaterial zu bewerten und auszuwählen spielt somit für den Unterricht eine wesentliche Rolle. Erkenntnisse aus der Cognitive Theory of Multimedia Learning können Lehrkräfte hierbei unterstützen. Die formulierten Gestaltungsprinzipien können als einfacher und nützlicher Leitfaden zur kriteriengeleiteten Abschätzung der Lernförderlichkeit von Lernmaterial genutzt werden.

Harvard-Zitierstil: Langner, A. and Graulich, N. (2023) Lernförderlichkeit multimedialer Inhalte kriteriengeleitet abschätzen, DiCE-Tagung 2023 - Digitalisation in Chemistry Education, Online, 23. - 24.03.2023. https://doi.org/10.22032/dbt.59419

APA-Zitierstil: Langner, A., & Graulich, N. (2023, 23. - 24.03.2023). Lernförderlichkeit multimedialer Inhalte kriteriengeleitet abschätzen. DiCE-Tagung 2023 - Digitalisation in Chemistry Education, Online. https://doi.org/10.22032/dbt.59419