Von XR-Anwendungen zu wirksamen immersiven Lernumgebungen – Layered Scaffolding und adaptive Lernunterstützung 10. November 2026 | 17:15 Uhr - 18:45 Uhr

Immersive Technologien wirken nicht allein aufgrund ihrer technologischen Faktoren auf Lernen. Ihre Potenziale entfalten sich über psychologische Affordanzen wie Präsenz und Handlungsfähigkeit sowie über kognitiv-affektive Prozesse wie Motivation, Selbstwirksamkeit, kognitive Belastung oder Selbstregulation. Diese Prozesse werden jedoch nicht nur durch die XR-Anwendung selbst geprägt, sondern auch durch deren didaktische Einbettung und die Gestaltung der Lernunterstützung. Der Vortrag geht daher der Frage nach, wie aus einzelnen XR-Anwendungen wirksame immersive Lernumgebungen entstehen. Diese werden als didaktisch orchestrierte Lernarrangements verstanden, in denen vorbereitende, immersive, praktische und reflexive Phasen unterschiedliche Funktionen übernehmen. Auf Grundlage von Erkenntnissen zu kognitiver Belastung, multimedialem Lernen und Scaffolding wird betrachtet, wie Lernende innerhalb und zwischen diesen Phasen unterstützt werden können.

Im Mittelpunkt steht das Prinzip des mehrschichtigen Scaffoldings: Unterstützungsmaßnahmen werden nicht als isolierte Funktionen, sondern als aufeinander bezogene räumliche, prozessbezogene, kognitive und reflexive Gestaltungselemente verstanden. Sie können über den Lernprozess hinweg aufgebaut, angepasst und schrittweise zurückgenommen werden. Darauf aufbauend wird diskutiert, wie Lernunterstützung stärker an Situationen und individuelle Bedarfe angepasst werden kann. Prozess- und Interaktionsdaten, Blickbewegungserfassung sowie psychophysiologische Marker können Hinweise auf kognitiv-affektive Zustände liefern, müssen jedoch multimodal und kontextbezogen interpretiert werden. Anhand von Beispielen aus naturwissenschaftlich-technischen und beruflichen Lernkontexten werden Potenziale und Grenzen didaktisch eingebetteter und adaptiv unterstützter immersiver Lernumgebungen aufgezeigt.

Referent*in

Prof. Dr. Oliver Bodensiek

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