Erfassung von selbstregulierten Lernprozessen durch quantitative Selbstberichte
Seit Jahrzehnten steht die Forschung vor der besonderen Herausforderung, selbstregulierte Lernprozesse empirisch abzubilden. Im vorliegenden Beitrag werden quantitative Selbstberichtsmethoden zur Erfassung des selbstregulierten Lernens (SRL) und deren Einsatz in der Forschung erörtert. Zur praktischen Einordnung wird ein integrativer methodischer Ansatz aus dem DigikoS-Projekt vorgestellt. Hierbei wird aufgezeigt, wie selbstregulierte Lernprozesse durch die sinnvolle Kombination geeigneter Erhebungsmethoden handlungsnah untersucht werden können.
Boychev, Albena, Duale Hochschule Baden-Württemberg, albena.boychev@dhbw-karlsruhe.de
Radeva, Anastasia, Duale Hochschule Baden-Württemberg, anastasia.radeva@dhbw-karlsruhe.de
Di Taranto, Annachiara, Duale Hochschule Baden-Württemberg, annachiara.ditaranto@dhbw-karlsruhe.de
Radeva, Anastasia, Duale Hochschule Baden-Württemberg, anastasia.radeva@dhbw-karlsruhe.de
Di Taranto, Annachiara, Duale Hochschule Baden-Württemberg, annachiara.ditaranto@dhbw-karlsruhe.de
Beiträge
Open Access
Open Access
Open Access
Forschung hat viele Gesichter
Auch dein eigenes – über den Wert autoethnografischer Forschung im Feld der Hochschullehre
Open Access
Open Access
Was kennzeichnet gutes digitales Feedback?
Eine empirische Studie zu den Gelingensbedingungen digitaler Feedbackprozesse in der Hochschullehre aus Studierendenperspektive
Open Access
Was können wir aus den Daten eines Mathematik-Onlinetests über die Nutzenden lernen?
Learning Analytics im Projekt MINTFIT Hamburg
Open Access
weitere Infos
Boychev, Albena, Radeva, Anastasia & Di Taranto, Annachiara (2023). Erfassung von selbstregulierten Lernprozessen durch quantitative Selbstberichte. In Katharina Hombach & Heike Rundnagel (Hrsg.), Kompetenzen im digitalen Lehr- und Lernraum an Hochschulen (S. 95-102). Bielefeld: wbv Publikation. https://doi.org/10.3278/I73989w095
Bibliografische Angaben
- Reihe: Blickpunkt Hochschuldidaktik
- Band: 140
- Auflage: 1
- Erscheinungsdatum: 27.07.2023
- Umfang: 8 Seiten
- Artikelnr: I73989w095
- ISBN (Print): 9783763973972
- ISBN E-Book (PDF): 9783763973989
- DOI (E-Book-Teilbeitrag): 10.3278/I73989w095
- Imprint: wbv Publikation
- Sprache: Deutsch
- Lizenzhinweis: