Cognitive Load Theory und der split-attention effect

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Psychologie - Medienpsychologie, Note: 1.3, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: 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 für den Lernenden umso besser ausfallen je näher Text und Bild beieinander sind. In einer aufwendigen Online-Untersuchung zum meteorologischen Phänomen „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 Verknüpfungsmöglichkeiten an, besonders mit dem Faktor der Verbundenheit der Elemente und dem Faktor der gemeinsamen Region. Beide Faktoren werden kombiniert mit der räumlich 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 über den Vorteil des integrierten Darstellungsformats kann in dieser Diplomarbeit nicht bestätigt werden, was gegen die Allgemeingültigkeit des split-attention effect spricht. Unterstützend wird die Hypothese verifiziert, dass die verknüpften Darstellungsformate nicht zu schlechteren Lernergebnissen führen, als das integrierte Darstellungsformat. Zusätzlich wird die Hypothese bekräftigt, dass das konstruierte Material passend und die verwendete Animation ohne beschreibenden Text nicht selbsterklärend ist. Als letztes Ergebnis kann sich die Gruppe mit wenig selbsteingesc