Selbstreguliertes, digitales Lernen - Eine Taxonomie zu den Problemfeldern

dc.contributor.author	Schlimbach, Ricarda
dc.contributor.author	Lillig, Sascha
dc.contributor.author	Khosrawi-Rad, Bijan
dc.contributor.author	Robra-Bissantz, Susanne
dc.date.accessioned	2024-02-26T06:55:00Z
dc.date.available	2024-02-26T06:55:00Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	Dieser Beitrag hat zum Ziel, zunächst literaturbasiert Lernprobleme im Kontext des SRLs (selbstreguliertes Lernen) zu ermitteln und darauf aufbauend in eine Taxonomie zu überführen, welche die Problemfelder dimensioniert. Die Taxonomie soll bei der Konzeption passender Lösungen für die Lernproblemfelder Orientierung geben, indem sie den Fokus auf die zu adressierenden Probleme lenkt, damit (technologiegestützte) Lernhilfen problemorientiert gestaltet werden. Dieser Aspekt fehlt in bestehenden Lern-Taxonomien, welche den Schwerpunkt eher auf die Lernziele und dahinter liegende kognitive Prozesse (Bloom, 1956) oder adaptive Variablen zur Lernerfolgssteigerung (Plass & Pawar, 2020) legen. [Aus: Einleitung]	de
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43681
dc.language.iso	de
dc.pubPlace	Dresden
dc.publisher	TUDpress - Verlag der Wissenschaften
dc.relation.ispartof	Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2022
dc.subject	digitales Lernen
dc.subject	selbstreguliertes lernen
dc.subject	Taxonomie
dc.subject	Transformation
dc.title	Selbstreguliertes, digitales Lernen - Eine Taxonomie zu den Problemfeldern	de
dc.type	Text/Conference Paper

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