Radtke, AnnaOsinski, MeikeScheffel, MarenSerova, KatjaRummel, NikolRöpke, RenéSchroeder, Ulrik2023-08-302023-08-302023978-3-88579-732-6https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42208Lerndatenanalysen eröffnen in digital gestützten Settings weitreichende Möglichkeiten, Lernende individuell zu unterstützen. Eine datenbasierte Lernunterstützung erscheint insbesondere für die Förderung der Kompetenzen zum Selbstregulierten Lernen (SRL) relevant und zielführend. In diesem Bereich weisen Lernende häufig unterschiedliche Unterstützungsbedarfe auf, die es gezielt zu adressieren gilt. Im Rahmen einer Feldstudie erhielten Studierende (N = 77) während ihrer Teilnahme an einem Statistik-Modul, abhängig von der Ausprägung individueller Selbstregulationskompetenzen, eine Lernunterstützung auf metakognitiver oder motivationaler Ebene in Form von Prompts. Diese zielten primär auf die Entwicklung und Anwendung von Regulationsstrategien auf der jeweiligen SRL-Ebene ab und wurden als Selbstreflexionsfragen und Handlungsempfehlungen im Online-Kurs implementiert. Studierende, denen motivationale Prompts dargeboten wurden, verfügten am Ende ihrer Modulteilnahme über stärker ausgeprägte motivationale SRL-Kompetenzen als zum Modulbeginn. Ihre metakognitiven SRL-Kompetenzen blieben unverändert. Studierende, die metakognitive Prompts erhielten, verbesserten ihre metakognitiven SRL-Kompetenzen während der Modul-teilnehme nicht. Somit erwies sich die datenbasierte Unterstützung bezogen auf die SRL-Kompetenzentwicklung teilweise als wirksam.deSelbstreguliertes LernenSRL-KompetenzenLerndatenanalysemotivationale Promptsmetakognitive PromptsText/Conference Paper10.18420/delfi2023-111617-5468