Investigating distributed practice as a strategy for school students learning mathematics
| dc.date.accessioned | 2019-01-29T08:51:51Z | |
| dc.date.available | 2019-01-29T08:51:51Z | |
| dc.date.issued | 2018-09 | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-20190126116 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/11040 | |
| dc.description.sponsorship | Entstanden im Rahmen des LOEWE Forschungsschwerpunkts "Wünschenswerte Erschwernisse beim Lernen" (Teilprojekt 4, 2015-2018) | ger |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights | Namensnennung-Nicht-kommerziell 3.0 Deutschland | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/de/ | * |
| dc.subject | Spacing effect | eng |
| dc.subject | Desirable difficulties | eng |
| dc.subject | Distributed practice | eng |
| dc.subject | Verteiltes Lernen | ger |
| dc.subject.ddc | 150 | |
| dc.title | Investigating distributed practice as a strategy for school students learning mathematics | eng |
| dc.type | Dissertation | |
| dcterms.abstract | Spacing or distributed practice is a prominent learning strategy that is related to the so-called desirable difficulties. With distributed practice, a given learning duration is interrupted by at least one break of variable length. In contrast, with massed practice the same total time is spent learning, but without interruption. There is a rich body of empirical evidence proving the positive effect of distributed practice on the retention of verbal material. Beyond rote memory, however, the empirical grounds regarding the effect of distributed practice are sparse. In the present dissertation, this research gap was addressed and the effect of distributed practice on the mathematical performance of school students investigated. In the introductory sections (Chapter I) distinctive features of mathematical learning and practice are exposed and the few available studies on distributed practice with mathematical material are reviewed, especially considering their contribution to research on distributed practice that goes beyond rote memory. In the frame of the first study (Chapter II), two experiments were conducted in order to investigate whether distributed practice generally improves performance of school students learning mathematics. Students from Grade 3 (N = 95) and Grade 7 (N = 118) received an introduction to a mathematical topic, derived from the regular curriculum. Afterwards, they practiced the respective topics with three practice sets, either massed in one session or distributed on three consecutive days. Bayesian analyses of the performance in two follow-up tests, one and six weeks after the last practice set, revealed evidence for a positive effect of distributed practice as compared to massed practice in Grade 7. In Grade 3, evidence for a positive effect of distributed practice was supported by the data only in the test one week after the last practice set. In the frame of the second study (Chapter III) a similar experiment was conducted, again in Grade 7 (N = 81). This time, strong evidence for a positive effect of distributed practice was revealed only six weeks after the last practice set. Exploratory analyses indicated that especially students in the medium performance range benefitted from distributed practice. Within the third study (Chapter IV), one experiment in high school math courses was conducted (N = 88) with the aim to investigate whether distributed practice proves a successful learning strategy in a more self-regulated context, too. In this study, only the lecture sessions took place in school and the practice and test sets were worked online at home. Only 44 students finished the study, which hampered the analysis of the effect of distributed practice. Exploratory analyses were conducted to investigate the individual characteristics of those students who completed the exercises in the context of their self-regulated learning. The results indicated that only a small group of specific learners is capable of successfully realizing distributed practice within their individual learning time. Taken together, the results suggest that distributed practice can improve the mathematical performance of school students (Studies 1 and 2). Exploratory results indicated a particularly strong effect for students in a medium performance range (Study 2). Additionally, distributed practice should be implemented in the classroom or at least be guided externally, because students seem to fail when they are supposed to realize the distributed practice schedule individually at home (Study 3). | eng |
| dcterms.abstract | Das verteilte Lernen ist eine bewährte Lernstrategie, die auf den sogenannten wünschenswerten Erschwernissen beruht. Beim verteilten Lernen wird eine gegebene Lernzeit durch mindestens eine Pause variabler Länge unterbrochen. Im Gegensatz dazu wird beim massierten Lernen die gleiche Gesamtzeit ununterbrochen gelernt. Der positive Effekt des verteilten Lernens auf das Behalten verbaler Inhalte konnte in zahlreichen Studien nachgewiesen werden. Verhältnismäßig selten wurde das verteilte Lernen allerdings mit komplexeren Materialien untersucht. In der vorliegenden Dissertation wurde diese Forschungslücke aufgegriffen und der Effekt des verteilten Lernens auf die mathematische Leistung von SchülerInnen untersucht. In den einleitenden Abschnitten (Kapitel I) werden Besonderheiten des mathematischen Lernens und Übens aufgezeigt und die wenigen verfügbaren Studien zum verteilten (Mathematik-)Üben zusammengefasst. Im Fokus steht dabei insbesondere deren Beitrag zur Forschung zum verteilten Üben, die über das reine Auswendiglernen hinausgeht. Im Rahmen der ersten Studie (Kapitel II) wurden zwei Experimente durchgeführt, um zu untersuchen, ob das verteilte Üben die Mathematikleistung von SchülerInnen generell verbessert. SchülerInnen der Jahrgänge 3 (N = 95) und 7 (N = 118) erhielten eine Einführung in ein mathematisches Thema aus dem regulären Lehrplan. Anschließend übten sie die jeweiligen Themen mit drei Übungssätzen, entweder massiert in einer Sitzung oder verteilt an drei aufeinander folgenden Tagen. Bayesianische Analysen der Leistung in zwei Folgetests ein und sechs Wochen nach dem letzten Übungssatz lieferten Hinweise auf einen positiven Effekt des verteilten Übens im Vergleich zum massierten Üben in Jahrgang 7. In der dritten Klasse wurde ein positiver Effekt des verteilten Übens nur für den Test eine Woche nach dem letzten Übungssatz durch die Daten gestützt. In der zweiten Studie (Kapitel III) wurde ein ähnliches Experiment erneut in Jahrgang 7 durchgeführt (N = 81). Hier wurden allerdings nur sechs Wochen nach dem letzten Übungssatz starke Hinweise auf einen positiven Effekt des verteilten Übens gefunden. Explorative Analysen zeigten, dass vor allem SchülerInnen im mittleren Leistungsbereich vom verteilten Üben zu profitieren scheinen. In der dritten Studie (Kapitel IV) wurde untersucht, ob sich das verteilte Üben auch in einem stärker selbstregulierten Kontext als erfolgreiche Lernstrategie erweist. In dem in Mathematikkursen der gymnasialen Oberstufe durchgeführten Experiment (N = 88) fanden nur die Unterrichtsstunden in der Schule statt, die Übungs- und Testaufgaben wurden zu Hause online bearbeitet. Nur 44 SchülerInnen beendeten die Studie, was die Auswertung des Effekts des verteilten Übens erschwerte. In explorativen Analysen wurden die individuellen Eigenschaften der SchülerInnen untersucht, die die Übungen abgeschlossen haben. Die Ergebnisse zeigten, dass nur eine kleine Gruppe von Lernenden mit spezifischen Eigenschaften in der Lage zu sein scheint, das verteilte Üben innerhalb der individuellen Lernzeit erfolgreich umzusetzen. Zusammengefasst deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das verteilte Üben die mathematische Leistung von SchülerInnen verbessern kann (Studien 1 und 2). Explorative Ergebnisse wiesen auf einen besonders starken Effekt für SchülerInnen im mittleren Leistungsbereich hin (Studie 2). Darüber hinaus sollte das verteilte Üben im Unterricht implementiert oder zumindest extern angeleitet werden, da die meisten SchülerInnen daran zu scheitern scheinen, das verteilte Üben alleine zu Hause umzusetzen (Studie 3). | ger |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Barzagar Nazari, Katharina | |
| dcterms.dateAccepted | 2018-12-21 | |
| dcterms.extent | 124, V Seiten | |
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Humanwissenschaften, Institut für Psychologie, Fachgebiet Entwicklungspsychologie | ger |
| dc.contributor.referee | Ebersbach, Mirjam (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Borromeo Ferri, Rita (Prof. Dr.) | |
| dc.subject.swd | Lernen | ger |
| dc.subject.swd | Lernpause | ger |
| dc.subject.swd | Mathematik | ger |
| dc.subject.swd | Lernerfolg | ger |
| dc.type.version | publishedVersion |
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