Finden. Versuchen. Verstehen.

Zuerst benennst du, wonach du suchst. Dann probierst du aus, triffst Entscheidungen und beobachtest das Ergebnis. Die Antwort wird dir nicht fertig vorgegeben – du findest sie auf deinem eigenen Weg.

Suchen ist Teil des Lernens

Weniger Klicken. Mehr Nachdenken.

Bei Tausenden von Spielen würde eine Baumstruktur eine Entscheidung nach der anderen erfordern. Hier benennst du, wonach du suchst, erinnerst dich an Zusammenhänge und findest deinen eigenen Weg.

Warum funktioniert das? Sieh dir die Forschung an.

Ist dies Ihr erster Besuch? Öffnen Sie die Erklärung zur Funktionsweise der Seite und zu den zugrunde liegenden Forschungsergebnissen.

Die Architektur dieser Seite* erhebt nicht den Anspruch, dass doit.science „die beste Website“ sei. Sie beruht auf durch Forschung gestützten Prinzipien: adaptivem spielbasiertem Lernen*, einem angemessenen Anforderungsniveau, der Begrenzung unnötiger kognitiver Belastung*, aktivem Lernen*, Simulationen* und langfristiger Nutzererfahrung*.

Warum gibt es keinen Themenbaum?

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Bei 5.000 Spielen würde eine Baumstruktur bedeuten, einen Zweig nach dem anderen auszuwählen. Je mehr Entscheidungen eine Person verarbeiten muss, desto länger dauert die Entscheidungsfindung. Die direkte Suche verkürzt diesen Weg: Geben Sie Ihr eigenes Wort ein und sehen Sie sofort, was damit zusammenhängt (Hick, 1952; Pirolli und Card, 1999).

Wenn Menschen selbst benennen, wonach sie suchen, rufen sie Begriffe ab, anstatt sich passiv durch eine Struktur zu klicken. Die Forschung zeigt, dass das Abrufen von Wissen das Verständnis fördern kann, dass durchdachtes Suchen Teil des Lernens sein kann und dass Menschen sich auch daran erinnern, wo sie Informationen wiederfinden. Die Suche bietet daher sowohl Orientierung als auch Übung – sie ersetzt jedoch nicht das Verständnis (Karpicke und Blunt, 2011; Sparrow, Liu und Wegner, 2011; Rieh et al., 2016).

Warum zuerst ein Spiel wählen?

Ein Spiel bietet eine gemeinsame Umgebung, in der sich unterschiedliche Lerninhalte erkunden lassen. Sobald Sie es öffnen, wählen Sie nur die Jahrgangsstufe, das Fach und das Thema aus, die Sie gerade benötigen. Deshalb müssen Sie nicht in verschiedenen Bereichen der Website nach einer eigenen Version desselben Spiels suchen.

Warum kann ein Spiel für mehrere Jahrgangsstufen eingesetzt werden?

Der Kern des Spiels bleibt derselbe, während sich Inhalte, Fragen, Erklärungen und Schwierigkeitsgrad an die ausgewählte Jahrgangsstufe, das Fach und das Thema anpassen. Ein jüngeres Kind kann ein grundlegendes Phänomen beobachten; ein älteres kann mit einer genaueren Erklärung oder Berechnung arbeiten.

Warum wird das Niveau angepasst?

Ein angemessenes Maß an Herausforderung hilft, eine Aufgabe überschaubar und zugleich anregend zu gestalten. Die Forschung zum adaptiven spielbasierten Lernen* untersucht, wie die Anpassung von Inhalten und Schwierigkeitsgrad mit Lernen und Motivation* zusammenhängt (Chiotaki, Poulopoulos und Karpouzis, 2023; Sampayo-Vargas et al., 2013).

Warum gibt es weniger unnötige Navigation*?

Die Nutzerin oder der Nutzer trifft zunächst eine klare Entscheidung: die Wahl eines Spiels. Weitere Optionen erscheinen erst, wenn sie benötigt werden. Dadurch werden Elemente begrenzt, die für die aktuelle Aufgabe irrelevant sind, und die unnötige kognitive Belastung* wird verringert (Skulmowski und Xu, 2022).

Warum reicht ein erster Eindruck nicht aus?

Eine erste Bewertung und die langfristige Nutzererfahrung* sind nicht dasselbe. Was eine Person beim ersten Kontakt wahrnimmt, kann sich bei wiederholter Nutzung je nach Erfahrung, Bedürfnissen und konkreten Aufgaben verändern (Karapanos et al., 2009; Kujala et al., 2011; Karahanoğlu und Bakırlıoğlu, 2022).

Warum mehrere Spiele und Themen ausprobieren?

Ein Spiel, ein Thema oder eine Ebene kann nicht alles verraten, was die Website bietet. Durch das wiederholte Ausprobieren verschiedener Situationen können Benutzer herausfinden, welche Teile ihr Lernen am besten unterstützen.

Warum zuerst versuchen und die Erklärung danach lesen?

Aktives Lernen* bezieht Schülerinnen und Schüler in Entscheidungen und die Bearbeitung einer Aufgabe ein. Digitale Spiele* und Simulationen* können einen sicheren Raum bieten, um zu experimentieren, Ergebnisse zu beobachten und Folgen zu verstehen. Forschungsübersichten stützen den pädagogischen Einsatz* von aktivem Lernen, digitalen Spielen* und Simulationen*; die Ergebnisse hängen jedoch stets von der konkreten Gestaltung der Aktivität und ihrer Umsetzung ab (Freeman et al., 2014; Clark, Tanner-Smith und Killingsworth, 2016; Rutten, van Joolingen und van der Veen, 2012).

Glossar

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Seitenarchitektur *: Die Anordnung der Abschnitte einer Seite und die Abfolge der Schritte, mit denen sich eine Person durch die Seite bewegt.
Adaptives spielbasiertes Lernen *: Lernen mithilfe eines Spiels, dessen Inhalt oder Schwierigkeitsgrad sich an die ausgewählte Jahrgangsstufe, das Fach und das Thema anpasst.
Kognitive Belastung *: Die Menge an Informationen und Denkarbeit, die eine Person gleichzeitig bewältigen muss. Unnötige Elemente können sie erhöhen und die Konzentration erschweren.
Aktives Lernen *: Lernen, bei dem Schülerinnen und Schüler Entscheidungen treffen, experimentieren, eine Aufgabe lösen und das Ergebnis beobachten, statt nur eine vorgefertigte Erklärung zu erhalten.
Simulation *: Ein vereinfachtes Modell einer realen Situation oder eines Prozesses, mit dem Menschen sicher erkunden können, was nach verschiedenen Entscheidungen passiert.
Langfristige Nutzererfahrung *: Wie eine Person eine Website nach wiederholter Nutzung in verschiedenen Situationen wahrnimmt und nutzt, anstatt nur beim ersten Öffnen.
Motivation *: Die Gründe und der innere Antrieb, die eine Person dazu bringen, eine Aufgabe zu beginnen, fortzusetzen oder abzuschließen.
Navigation *: Schaltflächen, Links und Schritte, mit denen sich ein Benutzer zwischen Teilen einer Website bewegen kann.
Digitales Spiel *: Ein Spiel auf einem Computer, Tablet oder Mobilgerät, bei dem die Nutzerin oder der Nutzer den Ablauf steuert und Rückmeldung zu den eigenen Entscheidungen erhält.
Pädagogischer Einsatz *: Einsatz beim Lehren und Lernen mit dem Ziel, durch eine Aktivität ein konkretes Bildungsziel zu erreichen.

Verwendete Quellen

Chiotaki, D., Poulopoulos, V. and Karpouzis, K. (2023) ‘Adaptive game-based learning in education: a systematic review’, Frontiers in Computer Science, 5, 1062350. https://doi.org/10.3389/fcomp.2023.1062350
Sampayo-Vargas, S., Cope, C.J., He, Z. and Byrne, G.J. (2013) ‘The effectiveness of adaptive difficulty adjustments on students‘ motivation and learning in an educational computer game’, Computers & Education, 69, pp. 452–462. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2013.07.004
Skulmowski, A. and Xu, K.M. (2022) ‘Understanding Cognitive Load in Digital and Online Learning: a New Perspective on Extraneous Cognitive Load’, Educational Psychology Review, 34, pp. 171–196. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09624-7
Freeman, S., Eddy, S.L., McDonough, M., Smith, M.K., Okoroafor, N., Jordt, H. and Wenderoth, M.P. (2014) ‘Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics’, Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), pp. 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111
Clark, D.B., Tanner-Smith, E.E. and Killingsworth, S.S. (2016) ‘Digital Games, Design, and Learning: A Systematic Review and Meta-Analysis’, Review of Educational Research, 86(1), pp. 79–122. https://doi.org/10.3102/0034654315582065
Rutten, N., van Joolingen, W.R. and van der Veen, J.T. (2012) ‘The learning effects of computer simulations in science education’, Computers & Education, 58(1), pp. 136–153. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.07.017
Karapanos, E., Zimmerman, J., Forlizzi, J. and Martens, J.B.O.S. (2009) ‘User experience over time: an initial framework’, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 729–738. https://doi.org/10.1145/1518701.1518814
Kujala, S., Roto, V., Väänänen-Vainio-Mattila, K., Karapanos, E. and Sinnelä, A. (2011) ‘UX Curve: A method for evaluating long-term user experience’, Interacting with Computers, 23(5), pp. 473–483. https://doi.org/10.1016/j.intcom.2011.06.005
Karahanoğlu, A. and Bakırlıoğlu, Y. (2022) ‘Evaluation of the usefulness of path of long-term user experience model in design process’, Behaviour & Information Technology, 41(4), pp. 777–795. https://doi.org/10.1080/0144929X.2020.1836256
Hick, W.E. (1952) ‘On the rate of gain of information’, The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 4(1), pp. 11–26. https://doi.org/10.1080/17470215208416600
Pirolli, P. and Card, S.K. (1999) ‘Information foraging’, Psychological Review, 106(4), pp. 643–675. https://doi.org/10.1037/0033-295X.106.4.643
Karpicke, J.D. and Blunt, J.R. (2011) ‘Retrieval practice produces more learning than elaborative studying with concept mapping’, Science, 331(6018), pp. 772–775. https://doi.org/10.1126/science.1199327
Sparrow, B., Liu, J. and Wegner, D.M. (2011) ‘Google effects on memory: cognitive consequences of having information at our fingertips’, Science, 333(6043), pp. 776–778. https://doi.org/10.1126/science.1207745
Rieh, S.Y., Collins-Thompson, K., Hansen, P. and Lee, H.-J. (2016) ‘Towards searching as a learning process: a review of current perspectives and future directions’, Journal of Information Science, 42(1), pp. 19–34. https://doi.org/10.1177/0165551515615841

Für Kinder

Gib ein, was dich interessiert, finde ein Spiel und erkunde das Thema. Suchen, Ausprobieren und das Erinnern an den Weg gehören zum Lernen.

Für Eltern

Kinder erhalten nicht einfach eine vorgefertigte Route. Sie lernen zu benennen, was sie brauchen, treffen eine Wahl und erklären mit eigenen Worten, was sie entdeckt haben.

Für Lehrkräfte

Eine Suche öffnet Spiele zu verschiedenen Themen ohne eine lange Kette von Klicks. Die Wahl eines Spiels kann der erste Schritt zu einer Frage, einem Experiment und einer Diskussion sein.

Grundschule