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Our mind has the function of representing the physical and social world we are in, so that we can efficiently interact with it. This results in a constant and dynamic interaction between mind and world that produces a balance when representations are at the same time accurate with respect to what the world is communicating to our organism, but also compatible with how our mind works.
A paradigmatic case of this interaction is offered by perception, which is the mental function that represents contingent aspects of the world built from what is captured by our senses. Indeed, the dominant philosophical view in cognitive science is that our perceptual states are representations of the world and not direct access to that world. These representational perceptual states therefor include the aspects of the world they represent and that initiate the perception by stimulating our sensory organs.
Perceptual representations are built using information from the sensory system, i.e., bottom-up information, but are also integrated with information previously acquired, i.e., top-down information, so that perception interacts with memory through language and other mental functions. Such organization is believed to reflect a general mechanism of our mind/brain, which is to acquire and use information to make efficient predictions about the future, continuously updating older information with present information.
This predictive processing works because the world is not random, but shows a regular structure from which reliable expectations can be built. One way that our minds make these predictions is by adapting to the structure of the world in an implicit, automatic and unconscious way, a process that has been called Implicit Statistical Learning (ISL). ISL is a learning process that does not require awareness and happens in an incidental and spontaneous way, with mere exposure to statistical regularities of the world. It is what happens when we learn a language during early childhood, and that allows us to be implicitly sensitive to the phonological structure of speech, or to associate speech patterns with objects and events to learn word meaning.
A specific case of ISL is the learning of spatial configuration in the visual world, which we apply to abstract arrays of items, but most importantly, also to more ecological settings such as the visual scenes we are immersed in during our everyday life. The knowledge we acquire about the structure of visual scenes has been called “Scene Grammar”, because it informs about presence and position of objects in a similar way to what linguistic grammar tells us about the presence and position of words. So, we implicitly acquire the semantics of scenes, learning which objects are consistent with a certain scene, as well as the syntax of scenes, learning where objects are positioned in a consistent way within a certain scene.
More recent developments have proposed that scene grammar knowledge might be organized based on a hierarchical system: objects are arranged in the scene, which offers the more general context, but within a scene we can identify different spatial and functional clusters of objects, called “phrases”, that offer a second level of context; within every phrase, then, objects have different status, with usually one object (“anchor object”) offering strong prediction of where and which are the other objects within the phrase (“local objects”). However, these further aspects of the organization of objects In scenes remain poorly understood.
Another problem relates to the way we measure the structure of scenes to compare the organization of the visual world with the organization in the mind. Typically, to decide if an object appears or not in a certain scene, and whether or not it appears in a certain position within a scene, researchers based their decision on intuition and common-sense, maybe validating those decisions with independent raters. But it has been shown that often these decisions can be limited and more complex information about objects’ arrangement in scenes can be lost.
A potential solution to this problem might be using large set of real-world images, that have annotations and segmentations of objects, to measures statistics about how objects are arranged in the environment. This idea exploits the nowadays larger availability of this kind of datasets due to increasing developments of computer vision algorithms, and also parallels with the established usage of large text corpora in language research.
The goals of the current investigation were to extract object statistics from this image datasets and test if they reliably predict behavioural responses during object processing, as well as to use these statistics to investigate more complex aspects of scene grammar, such as its hierarchical organization, to see if this organization is reflected in the organization of objects in our mind.
Nowadays, teachers are facing a more and more digitized world, as digital tools are being used by their students on a daily basis. This requires digital competencies in order to react in a professional manner to individual and societal challenges and to teach the students a purposeful use of those tools. Regarding the subject (e.g., STEM), this purpose includes specific content aspects, like data processing, or modeling and simulations of complex scientific phenomena. Yet, both pre-service and experienced teachers often consider their digital teaching competencies insufficient and wish for guidance in this field. Especially regarding immersive tools like augmented reality (AR), they do not have a lot of experience, although their willingness to use those modern tools in their lessons is high. The digital tool AR can target another problem in science lessons: students and teachers often have difficulties with understanding and creating scientific models. However, these are a main part of the scientific way of acquiring knowledge and are therefore embedded in curricula. With AR, virtual visualizations of model aspects can be superimposed on real experimental backgrounds in real time. It can help link models and experiments, which usually are not part of the same lesson and are perceived differently by students. Within the project diMEx (digital competencies in modeling and experimenting), a continuing professional development (CPD) for physics teachers was planned and conducted. Secondary school physics educators were guided in using AR in their lessons and their digital and modeling competencies for a purposeful use of AR experiments were promoted. To measure those competencies, various instruments with mixed methods were developed and evaluated. Among others, the teachers’ digital competencies have been assessed by four experts with an evaluation matrix based on the TPACK model. Technological, technical and design aspects as well as the didactical use of an AR experiment were assessed. The teachers generally demonstrate a high level of competency, especially in the first-mentioned aspects, and have successfully implemented their learnings from the CPD in the (re)design of their AR experiments.
Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung eines interaktionalen Simulationsmodells zum späteren Einsatz in der VR-Simulation Clasivir 2.0 (Classroom Simulator in Virtual Reality), welche in der Lehrkräftebildung eingesetzt werden soll. Das Clasivir-Simulationsmodell wurde im Rahmen eines Prototyps implementiert und zwei anderen Simulationsmodellen in einem Fragebogen entgegengestellt. Ein Simulationsmodell beschreibt im Kontext einer digitalen Schulunterrichtssimulation, wie sich SuS in der Simulation verhalten.
Die drei Simulationsmodelle wurden über zwei unterschiedliche Typen von Video-Visualisierungen, genannt Mockup-Videos, dargestellt: Zum einen über eine 2D-Darstellung aus Vogelperspektive, zum anderen über eine 3D-Darstellung, in welcher 3D-Modelle von SuS animiert wurden. Bei dem realen Simulationsmodell handelt es sich um eine Übertragung einer authentischen Videoaufzeichnung von Unterricht einer hessischen Realschule in 2D/3D-Visualisierungen. Im randomisierten Simulationsmodell führen SuS ihre Verhalten zufällig aus. Alle Modelle basieren auf zweisekündigen Intervallen. Im Falle des realen Simulationsmodells wurde dies durch Analyse aller beobachtbaren einundzwanzig SuS gewonnen, im Falle des Clasivir-Simulationsmodells wurden die Vorhersagen des Simulationsmodells übertragen. Das Simulationsmodell von Clasivir basiert auf behavior trees, stellt eine Art von künstlicher Intelligenz dar und modelliert das SuS-Verhalten größtenteils in Abhängigkeit von Lehrkrafthandlungen. Die Entwicklung des interaktionalen Simulationsmodells von Clasivir ist eine Kernkomponente dieser Arbeit. Das Simulationsmodell basiert auf empirischen Ergebnissen aus den Bereichen der Psychometrie, der pädagogischen Psychologie, der Pädagogik und Ergebnissen der Simulations-/KI-Forschung. Ziel war die Entwicklung eines Modells, das nicht nur auf normativen Vorhersagen basiert, sondern empirisch und theoretisch valide ist. Nur wenige Simulationsmodelle in Unterrichtssimulationen werden mit dieser Art von Transparenz beschrieben, was eines der Alleinstellungsmerkmale dieser Arbeit ist. Es wurden Anstrengungen unternommen die vorliegenden empirischen Ergebnisse in einen kausalen Zusammenhang zu bringen, der mathematisch modelliert wurde. Im Zentrum steht die Konzentration von SuS, welche Ein uss auf Stör-, Melde- und Antwortverhalten hat. Diese Variable wird durch andere situative und personenbezogene Variablen (im Sinne von traits) ergänzt. Wo keine direkten empirischen Ergebnisse vorlagen wurde versucht plausibles Verhalten anhand der Übertragung von Konzeptionsmodellen zu gewinnen.
Da die bisherige Verwendung der angrenzenden Begriffe rund um die Simulationsentwicklung bislang sehr inkonsistent war, wurde es notwendig diese Termini zu definieren. Hervorzuheben ist die Entwicklung einer Taxonomie digitaler Unterrichtssimulationen, die so bislang nicht existierte. Anhand dieser Taxonomie und der erarbeiteten Fachtermini wurden Simulationen in der Lehrkräftebildung auf ihre Modellierung des Simulationsmodells hin untersucht. Die Untersuchung der Simulationen simSchool und VCS war, da sie einen verwandten Ansatz zu Clasvir verfolgen, besonders ergiebig.
Nach der Generierung der Mockup-Videos wurden N=105 Studierende, N=102 davon Lehramtsstudierende, aufgefordert, in einem Online-Fragebogen zwei der Simulationsmodelle miteinander zu vergleichen. Lehramtsstudierende wurden ausgewählt, da sie die Zielgruppe der Simulation sind. Welche Modelle die Partizipantinnen verglichen, war abhängig von der Gruppe der sie zugeteilt wurden. Hierbei wurde neben den Simulationsmodellen auch die visuelle Darstellung variiert. Insbesondere wurden die Partizipantinnen darum gebeten, den Fidelitätsgrad des Simulationsmodells, also den Maßstab, wie realistisch die Partizipantinnen das Verhalten der SuS in der Simulation fanden, zu bewerten. Inferenzstatistisch bestätigte sich, dass Partizipantinnen keinen Unterschied zwischen dem realen Simulationsmodell und dem Clasivir-Simulationsmodell erkennen konnten (t=1.463, df=178.9, p=.1452), aber das randomisierte Simulationsmodell mit einer moderaten Effektstärke von d=.634 als signifikant schlechter einschätzten (t=-2.5231, df=33.581, p=.008271). Die Art der Darbietung (2D oder 3D) hatte keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die wahrgenommene Schwierigkeit der Bewertung (z=1.2426, p=.107). Damit kann festgestellt werden, dass eine komplexe und zeitintensive 3D-Visualisierung eines Simulationsmodells bei noch nicht vorliegender Simulation nicht erforderlich ist. Das Clasivir-Simulationsmodell wird als realistisch wahrgenommen. Es kann damit empfohlen werden, es in der VR-Simulation zu verwenden.
Im Ausblick werden bereits während des Schreibens der Arbeit gemachte Entwicklungen beschrieben und Konzepte zum weiteren Einsatz der Ergebnisse entwickelt. Es wird darauf verwiesen, dass eine erste Version eines VR-Simulators entwickelt wurde (Clasivir 1.0), der jedoch rein deterministisch funktioniert und noch nicht das in dieser Arbeit entwickelte Simulationsmodell inkludiert.
Die vorliegende Dissertation befasst sich mit Flow-Zuständen beim Lesen fiktiver Texte. Das 1975 von Mihaly Csikszentmihalyi vorgestellte Konzept des Flow bezieht sich auf das völlige Aufgehen in einer optimal herausfordernden Tätigkeit, das mit Absorption, Verarbeitungsflüssigkeit und intrinsische Freude einhergeht. Bislang wurde Flow zumeist im Kontext motorischer und leistungsorientierter Aktivitäten empirisch untersucht und in erster Linie theoretisch mit Lesefreude in Verbindung gebracht. Ziel der drei Studien, die diese Dissertation umfasst, war es daher einerseits, Flow beim Lesen erstmals anhand größerer Leser-Stichproben und mithilfe von psychometrischen Gütekriterien genügenden Messinstrumenten nachzuweisen. Andererseits sollte Flow im Rahmen eines Modells für positives Leseerleben mit anderen in der Leseforschung diskutierten Konzepten in Verbindung gebracht und im Hinblick auf potenzielle psychophysiologische Korrelate untersucht werden.
In der ersten Studie wurde eine in der allgemeinen Flow-Forschung verbreitete Kurz-Skala an den Lesekontext adaptiert und anhand einer 229 Leser umfassenden Stichprobe psychometrisch getestet. Hierzu wurden die Teilnehmer im Rahmen einer Online-Studie gebeten, nach 20-minütigem Lesen in einem selbstgewählten Roman Fragebögen zu ihrem Leseerleben auszufüllen. Zufriedenstellende Reliabilitätskoeffizienten, positive Korrelationen mit konvergenten Maßen, die faktoranalytische Unterscheidbarkeit zu diskriminanten Maßen und die erwartete Assoziation mit einem Flow-Kriterium bestätigten die Güte der Flow-Skala. Eine Explorative Faktorenanalyse ergab jedoch, dass fast alle Items auf dem Faktor Absorption luden. Zudem ließ die zweifakorielle Skalenstruktur keine abschließende Aussage zur Legitimierung eines globalen Flow-Scores zu. Daher wurde in der zweiten Studie auf Basis der ersten Skala und der aus der Theorie bekannten Flow-Komponenten ein umfassenderer lesespezifischer Flow-Fragebogen entwickelt. Dessen Reliabilität und Validität konnte anhand einer Online-Studie mit 373 Teilnehmern, in deren Rahmen ein Kapitel aus Homers Odyssee gelesen wurde, bestätigt werden. Neben Hinweisen zur konvergenten und diskriminanten Konstrukt- und zur Kriteriumsvalidität stützten die Ergebnisse einer Konfirmatorischen Faktorenanalyse eine theoretisch angemessene Skalenstruktur, mit den einzelnen Komponenten, mit Absorption, Verarbeitungsflüssigkeit und intrinsischer Freude als Subdimensionen und mit Flow als übergeordnetem Faktor. Mittels eines Strukturgleichungsmodells konnte zudem demonstriert werden, dass der auf Basis dieses Fragebogens gemessene Flow eine zentrale Rolle beim Leseerleben einnehmen kann. So wurde Flow als Mediator für andere, ebenfalls erhobene Erlebnisformen beim Lesen wie etwa Identifikation oder Spannung bestätigt. Von diesen Konzepten klärte Flow den größten Anteil an Varianz in Lesefreude und Textverständnis auf, die als Outcomes von positivem Leseerleben modelliert wurden. Da Flow gegenüber anderen Konzepten der Leseforschung den Vorteil hat, die Ableitung experimenteller Paradigmen und psychophysiologischer Hypothesen zu ermöglichen, wurden in der dritten Studie über die Manipulation des stilistischen Herausforderungsgrades eines weiteren Odyssee-Kapitels unterschiedliche Lese-Bedingungen hergestellt und kardiovaskuläre Daten gemessen. Es zeigten sich zwar keine signifikanten Gruppenunterschiede im Flow-Erleben, jedoch Interaktionen zwischen der Lesebedingung und kardiovaskulären Indikatoren bei der Vorhersage von Flow. So scheinen parasympathische Dominanz und ein entsprechender innerer Entspannungszustand, indiziert durch eine geringe Herzrate und hohe Herzratenvariabilität, Flow beim Lesen zu begünstigen, wenn der Text stilistisch anspruchsvoll ist. Es fanden sich hingegen keine Hinweise dafür, dass Flow-Erleben die Herzaktivität von Lesern verändert oder sich durch sie objektiv erfassen lässt.
Insgesamt sprechen die Ergebnisse dieses Forschungsprojektes somit für das Auf-treten von Flow beim Lesen sowie für dessen zentrale Rolle bei positiven Leseerlebnissen. Außerdem zeigen sie das Potenzial des Flow-Konzeptes für die Leseforschung auf, insbesondere hinsichtlich psychophysiologischer Experimentalstudien.