35 research outputs found

    Cognitive Psychological Expansions Of The Split-Attention Effect

    Get PDF
    The split-attention effect is in the area of multimedia learning an often examined and researched effect postulating higher learning success when corresponding sources are in spatial proximity. This article shows that it is possible by using new principles of grouping to have at least equal learning results with multimedia sources far away. To prove this it has been conducted an online survey and the data of almost 900 subjects have been analyzed regarding to their retention and transfer performance

    Cognitive Load Theory und der split-attention effect: Ein empirischer Test kognitionspsychologischer Erweiterungen

    Full text link
    Mit der Cognitive Load Theory und der Cognitive Theory of Multimedia Learning existieren zwei Theorien zum Lernen mit multimedialen Inhalten. Aus beiden Theorien sind viele Effekte entstanden, wobei der split-attention effect sicherlich einer der bekanntesten ist. Dieser Effekt postuliert, dass die Lernergebnisse fĂŒr den Lernenden umso besser ausfallen je nĂ€her Text und Bild beieinander sind. In einer aufwendigen Online-Untersuchung zum meteorologischen PhĂ€nomen „Die Entstehung von Blitzen“ wird experimentell der Frage nachgegangen, ob es nicht auch andere Möglichkeiten zur Verbesserung des Lernerfolgs gibt, ohne Text und Bild nahe beieinander zu platzieren. Mit den neueren Faktoren der Wahrnehmungsorganisation bieten sich an dieser Stelle erstmalig VerknĂŒpfungsmöglichkeiten an, besonders mit dem Faktor der Verbundenheit der Elemente und dem Faktor der gemeinsamen Region. Beide Faktoren werden kombiniert mit der rĂ€umlich nahen (integriertes Darstellungsformat) oder fernen (separiertes Darstellungsformat) Darstellung von Text und Bild, um so mit alternativen Möglichkeiten den Lernerfolg zu erhöhen. Zu diesem Zweck werden die Daten von 869 Versuchspersonen zur Beantwortung dieser Fragestellung, in Bezug auf die Lern- und Transferleistung, ausgewertet. Die Hypothese ĂŒber den Vorteil des integrierten Darstellungsformats kann in dieser Diplomarbeit nicht bestĂ€tigt werden, was gegen die AllgemeingĂŒltigkeit des splitattention effect spricht. UnterstĂŒtzend wird die Hypothese verifiziert, dass die verknĂŒpften Darstellungsformate nicht zu schlechteren Lernergebnissen fĂŒhren, als das integrierte Darstellungsformat. ZusĂ€tzlich wird die Hypothese bekrĂ€ftigt, dass das konstruierte Material passend und die verwendete Animation ohne beschreibenden Text nicht selbsterklĂ€rend ist. Als letztes Ergebnis kann sich die Gruppe mit wenig selbsteingeschĂ€tztem Vorwissen nicht signifikant vom Rest der Stichprobe unterscheiden, was aber notwendig gewesen wĂ€re zur BestĂ€tigung der Hypothese, dass Novizen mehr kreative Lösungen generieren. Der negative Aspekt des split-attention effect kann damit auch mit anderen Mitteln umgangen werden, als mit der bisher favorisierten Herangehensweise der hohen rĂ€umlichen NĂ€he von Text und Bild. Der Einfluss und Nutzen der neueren Faktoren der Wahrnehmungsorganisation sollte in weiteren Studien zur Cognitive Load Theory untersucht werden

    “When You Use Social Media You Are Not Working”: Barriers for the Use of Metrics in Social Sciences

    Get PDF
    The Social Sciences have long been struggling with quantitative forms of research assessment—insufficient coverage in prominent citation indices and overall lower citation counts than in STM subject areas have led to a widespread weariness regarding bibliometric evaluations among social scientists. Fueled by the rise of the social web, new hope is often placed on alternative metrics that measure the attention scholarly publications receive online, in particular on social media. But almost a decade after the coining of the term altmetrics for this new group of indicators, the uptake of the concept in the Social Sciences still seems to be low. Just like with traditional bibliometric indicators, one central problem hindering the applicability of altmetrics for the Social Sciences is the low coverage of social science publications on the respective data sources—which in the case of altmetrics are the various social media platforms on which interactions with scientific outputs can be measured. Another reason is that social scientists have strong opinions about the usefulness of metrics for research evaluation which may hinder broad acceptance of altmetrics too. We conducted qualitative interviews and online surveys with researchers to identify the concerns which inhibit the use of social media and the utilization of metrics for research evaluation in the Social Sciences. By analyzing the response data from the interviews in conjunction with the response data from the surveys, we identify the key concerns that inhibit social scientists from (1) applying social media for professional purposes and (2) making use of the wide array of metrics available. Our findings show that aspects of time consumption, privacy, dealing with information overload, and prevalent styles of communication are predominant concerns inhibiting Social Science researchers from using social media platforms for their work. Regarding indicators for research impact we identify a widespread lack of knowledge about existing metrics, their methodologies and meanings as a major hindrance for their uptake through social scientists. The results have implications for future developments of scholarly online tools and show that researchers could benefit considerably from additional formal training regarding the correct application and interpretation of metrics

    Analyse wissenschaftlicher Konferenz-Tweets mittels Codebook und der Software Tweet Classifier

    Get PDF
    Mit seiner fokussierten Funktionsweise hat der Mikrobloggingdienst Twitter im Laufe des vergangenen Jahrzehnts eine beachtliche PrĂ€senz als Kommunikationsmedium in diversen Bereichen des Lebens erreicht. Eine besondere Weise, auf die sich die gestiegene Sichtbarkeit Twitters in der tĂ€glichen Kommunikation hĂ€ufig manifestiert, ist die gezielte Verwendung von Hashtags. So nutzen Unternehmen Hashtags um die auf Twitter stattfindenden Diskussionen ĂŒber ihre Produkte zu bĂŒndeln, wĂ€hrend Organisatoren von Großveranstaltungen und Fernsehsendungen durch Bekanntgabe ihrer eigenen, offiziellen Hashtags Zuschauer dazu ermutigen, den Dienst parallel zum eigentlichen Event als Diskussionsplattform zu nutzen. [... aus der Einleitung

    Welche Gamification motiviert?: Ein Experiment zu Abzeichen, Feedback, Fortschrittsanzeige und Story

    Get PDF
    Gamification soll durch Spielelemente die Motivation in spielfremden Kontexten erhöhen, an Untersuchungen zur Wirkung einzelner Spielelemente mangelt es jedoch. Die vorliegende Studie leistet einen Beitrag dazu diese LĂŒcke zu schließen. In einem Experiment mit 505 Teilnehmern konnte gezeigt werden, dass die Spielelemente Abzeichen, Feedback, Fortschrittsanzeige und Story einzeln und kombiniert angewendet zu signifikanten Motivationssteigerungen fĂŒhren, sich aber im Motivationspotenzial unterscheiden

    “When You Use Social Media You Are Not Working”: Barriers for the Use of Metrics in Social Sciences

    Get PDF
    The Social Sciences have long been struggling with quantitative forms of research assessment—insufficient coverage in prominent citation indices and overall lower citation counts than in STM subject areas have led to a widespread weariness regarding bibliometric evaluations among social scientists. Fueled by the rise of the social web, new hope is often placed on alternative metrics that measure the attention scholarly publications receive online, in particular on social media. But almost a decade after the coining of the term altmetrics for this new group of indicators, the uptake of the concept in the Social Sciences still seems to be low. Just like with traditional bibliometric indicators, one central problem hindering the applicability of altmetrics for the Social Sciences is the low coverage of social science publications on the respective data sources—which in the case of altmetrics are the various social media platforms on which interactions with scientific outputs can be measured. Another reason is that social scientists have strong opinions about the usefulness of metrics for research evaluation which may hinder broad acceptance of altmetrics too. We conducted qualitative interviews and online surveys with researchers to identify the concerns which inhibit the use of social media and the utilization of metrics for research evaluation in the Social Sciences. By analyzing the response data from the interviews in conjunction with the response data from the surveys, we identify the key concerns that inhibit social scientists from (1) applying social media for professional purposes and (2) making use of the wide array of metrics available. Our findings show that aspects of time consumption, privacy, dealing with information overload, and prevalent styles of communication are predominant concerns inhibiting Social Science researchers from using social media platforms for their work

    Participation, Feedback & Incentives in a Competitive Forecasting Community

    Get PDF
    Macro-economic forecasts are used extensively in industry and government even though the historical accuracy and reliability is questionable. Over the last couple of years prediction markets as a community forecasting method have gained interest. An arising question is how to design incentive schemes and feedback mechanisms to motivate participants to contribute to such an information exchange. We design a prediction market for economic derivatives that aggregates macro-economic information. We show that the level of participation is mainly driven by a weekly newsletter which acts as a reminder. In public goods projects participation feedback has been found to increase participants\u27 contributions. We find that the induced competitiveness of market environments seem to superpose classical feedback mechanisms. We show that forecast errors fall over the prediction horizon. The market generated forecasts compare well to the Bloomberg-survey forecasts, the industry standard. Additionally we can predict community forecast error by using an implicit market measure
    corecore