Experience, expertise, but also self-confidence and attitudes towards computer technology play an important role in how people interact with computers, especially when problems arise (cf. Janneck, Vincent-Höper, & Ehrhardt, 2013). In this regard, attribution theory is a promising approach to explain general types of user behavior. Attribution theory deals with the causal explanations people find for things happening around them, and also with the extent of control people feel they have over external events. Attribution styles have a considerable influence on motivation, behavior, and emotions (Weiner, 1985; Abramson, Seligman, & Teasdale, 1978). While originating in social psychology, attribution theory is also applicable to computer-related experiences. Recent research found distinct computer-related attribution styles (Niels & Janneck, 2015). Moreover, a study has shown that users with more unfavorable (e.g. low sense of control) attribution styles are less motivated in handling computer issues – such as breakdowns or learning to use new features – than users with more favorable attribution styles (Niels & Janneck, 2017). These results raise the question which specific measures are appropriate to specifically support users with less favorable attribution styles with the intention to increase their motivation to master computer applications. [... from the Introduction]

Die Integration von verschiedenen Aufgabentypen zur Wissensvermittlung und -abfrage wird bei der Gestaltung von digitalen Lernanwendungen häufig empfohlen. Vielfältige Aufgabentypen können zu einer erhöhten Motivation im Lernprozess führen. Bislang gibt es jedoch wenig Erkenntnisse darüber, ob einige Aufgabentypen mehr motivieren als andere. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Studie untersucht, inwiefern Ja/Nein-Fragen, Multiple Choice-Aufgaben, Markierungs-, Reihenfolge-, Zuordnungs-, Freitextaufgaben, Kreuzworträtsel und Lückentexte motivieren. Die Ergebnisse zeigen, dass Kreuzworträtsel und Markierungs- sowie Zuordnungsaufgaben am meisten Motivation hervorrufen, während Lückentexte und Freitextaufgaben am wenigsten motivierend wirken. Bei der Gestaltung zukünftiger digitaler Lernanwendungen sollte dies berücksichtigt werden.

Die Technische Mechanik (TM) ist ein Grundlagenfach vieler Ingenieurstudiengänge. Lern- und Verständnisschwierigkeiten in diesem Bereich führen jedoch verstärkt zu schlechten Prüfungsergebnissen und Problemen im weiteren Studienverlauf (Dammann, 2016). Von Studierenden häufig benannte Hürden sind v.a. den richtigen Lösungsansatz zu finden, mangelnde Vorstellungskraft, der hohe Lernaufwand, mathematische Grundlagen, unklare Aufgabenstellung, die Komplexität des Lernstoffs sowie nachträgliches (meist selbstständiges) Aufarbeiten (Seidel, Weidle, Flagmeier, Börner & Vossler, 2019). Game-based Learning (GBL) bietet eine Möglichkeit, Studierende und Lehrende bei der Bewältigung dieser Hürden zu unterstützen. In einem spielerisch gestalteten Lernszenario können Lernprozesse auf Grundlage vorher definierter Lernziele durch narrativ-immersive, adaptive, kompetitive und/oder kooperative Elemente unterstützt werden (Le, Weber & Ebner, 2013). Der Einsatz von GBL kann sich zudem positiv auf affektive, motivationale, kognitive und sozio-kulturelle Faktoren auswirken (Plass, Homer & Kinzer, 2015). Im Kontext des Ingenieurwesens erhofft sich das hier vorgestellte Learn&Play Projekt durch die geeignete Auswahl und Gestaltung von Spielelementen eine Ansprache dieser Faktoren, sodass eine Hinwendung zum Theorie geprägten Lerninhalt und schließlich auch zum Lernen selbst stattfindet. Dabei steht die aktive Auseinandersetzung und praktische Selbsterfahrung mit den Inhalten der TM im Vordergrund, was auch zu einer Verringerung der Komplexität führen soll. [... aus der Einführung]

Verschiedene Spezifika der Immobilienverwaltungsbranche erfordern inhaltlich passgenaue und finanziell tragfähige Lösungen für die Aus- und Weiterbildung. Zum einen ist sie durch eine sehr kleinteilige Struktur mit überwiegend kleinen (bis 999 Verwaltungseinheiten; VE; 50,7 %) und mittelgroßen Unternehmen (bis 2.999 VE; 31 %) geprägt (DDIV, 2018). Zum anderen beschäftigt das Segment auf allen Tätigkeitsebenen (z. B. Makler oder Mitarbeiter von Hausverwaltungen) eine hohe Anzahl von Quereinsteigern ohne einschlägigen Berufsabschluss. Dies führt in Verbindung mit einer starken Mitarbeiterfluktuation und stetigen gesetzlichen Regulierungen bzw. Neuerungen zu einem hohen Aus- und Weiterbildungsbedarf. Vor allem Kleinst- und Kleinunternehmen (KKU) stellt die teils mehrtägige Freistellung von Mitarbeitenden für Weiterbildungsmaßnahmen jedoch vor organisatorische und finanzielle Herausforderungen (Seyda & Werner, 2014; Weiß, 2018). Das Projekt ‚Digitale Bildungsangebote in der der Immobilienwirtschaft mittels Virtual Reality (DOmIcILE-VR)‘ reagiert auf diese Branchenspezifika mit einem innovativen, digitalen Lernangebot. Um eine möglichst arbeitsplatznahe Durchführung der Weiterbildungsmaßnahme zu ermöglichen und dadurch (längere) Ausfallzeiten der Mitarbeitenden zu minimieren, erscheint der Einsatz von portablen Virtual-Reality (VR)-Technologien im Rahmen eines Distance Learning-Szenarios hier zielführend. VR-Technologien spielen in der Immobilienwirtschaft schon jetzt eine wichtige Rolle (Hutzschenreuter & Burger-Ringer, 2018). Sie dienen aber bislang in erster Linie der Vermarktung von Objekten. Vor dem Hintergrund eines prognostizierten Bedeutungszuwachses von VR-Szenarien für die berufliche Aus- und Weiterbildung (mmb Institut, 2019; Schmid, Goertz, & Behrens, 2017) und ihrer weitreichenden Potentiale unternimmt das vorliegende Projekt den Versuch, diese auch in ein Aus- und Weiterbildungsangebot für die Immobilienverwaltung zu integrieren. [... aus Punkt 1]

Durch interne und externe Ereignisse, wie z.B. die aktuelle Covid-19 Pandemie, ergeben sich Veränderungen in fast allen Lebensbereichen. In diesem Zusammenhang müssen Konzepte des Bildungssektors und insbesondere die daraus resultierenden Herausforderungen für die Lernberatung und Lernbegleitung regelmäßig auf den Prüfstand gestellt werden. In diesem Beitrag wird der Frage nachgegangen, wie der Einsatz von online-basierten kollaborativen Werkzeugen zur Unterstützung von Lehr-Lern-Prozessen in Hochschul- und Berufsbildungskontexten gestaltet bzw. weiterentwickelt werden können. [Aus: Einleitung]

Die zukünftige Arbeitswelt wird durch die ständig wachsenden digitalen Informationen und Abläufe verändert. Anerkannte Berufsbilder verändern sich und erhalten neue Anforderungsprofle (vgl. Rettig, 2020). Digitale Technologien und internetbasierte Applikationen werden in fast allen Branchen immer wichtiger, sodass die hierfür nötigen Kompetenzen immer gefragter werden (Kirchherr, Klier, Lehmann-Brauns & Winde, 2018). Das Diskussionspapier des Stifterverbandes zieht daher die Bilanz: „In den kommenden fünf Jahren werden in Deutschland rund 700.000 Personen mehr als heute benötigt, die über technologische Fähigkeiten verfügen“ (Kirchherr et al., 2018). Auch Ehlers (2020) stellt fest, dass „[…] derzeitige Konzepte der Hochschulbildung den drängenden Herausforderungen unserer Gesellschaften keine überzeugenden Zukunftskonzepte entgegenstellen“ und daher auf die erwarteten neuen Entwicklungen abgestimmt werden müssen. In Schleswig-Holstein wird daher aktuell die hochschulübergreifende FutureSkillsPlattform entwickelt (http://futureskills-sh.de/), die digitale Grundkompetenzen vermittelt. In deren Rahmen wurde ein Kompetenzraster entworfen, das einerseits die Lernangebote strukturiert, andererseits den Lernenden Hilfestellungen zur Selbsteinschätzung und bei der Auswahl weiterer Lernangebote bieten soll. [Aus: Einleitung]

Der im März 2020 durch die Coronapandemie ausgelöste Boom des E-Learning hat alle Fachbereiche der Hochschulen erfasst. War E-Learning zuvor ein Werkzeug, welches unter besonderen Umständen zum Einsatz kam, wurde sie nun zur vorherrschenden Lehrform. Dies hatte gravierende Auswirkungen auf den Lehrbetrieb. Lehrende und Lernende mussten im Eiltempo auf bisher unbekannte Produkte wie BigBlueButton ausweichen, Lehrmaterial musste angepasst und neue Technik bei allen Beteiligten beschaft und in Betrieb genommen werden. ... Nachdem sich die alternativen Lehrformate über die Monate etablierten und stabilisierten, zeigten sich allerdings auch mehr und mehr ihre Vorteile. Lehrveranstaltungen konnten zeitlich und räumlich fexibler gelegt oder gar aufgezeichnet werden, die genutzten Werkzeuge boten bisher nicht gekannte fachdidaktische Möglichkeiten, räumliche Distanzen spielten keine Rolle mehr, um nur einige Punkte zu nennen. [Aus: Einleitung]

Vielen Lernenden fällt es schwer, sich zum Lernen zu motivieren. Dies trift sowohl auf Studierende als auch auf Schüler*innen, Berufstätige und Auszubildende zu (Morisano, Hirsh, Peterson, Pihl, & Shore, 2010; Prensky, 2003). Digital Game-based Learning (DGBL) stellt eine Möglichkeit dar, diesem Problem durch die Integration von Spielmechaniken (z.B. Avatare oder Punkte) in digitalen Lernkontexten, entgegenzuwirken (Prensky, 2003). Allerdings sind viele bestehende DGBL Anwendungen unzureichend gestaltet, sodass sie den Lernenden keinen Spaß bereiten und ihr Potenzial nicht entfalten können (Prensky, 2001; Zichermann & Cunningham, 2011). Der Einsatz von Spielmechaniken beim digitalen Lernen besitzt sogar die Gefahr, negativ zu wirken. Dies ist z.B. der Fall, wenn Nutzer*innen sich aufgrund der ungenügenden Gestaltung der Lernanwendungen frustriert fühlen oder die Spielgestaltung als gleichgültig erleben (Toda,Valle,&Isotani,2018). Solche Qualitätsdefzite beeinfussen die Zufriedenheit sowie die Wahrnehmungen (potenzieller) Nutzer*innen bzgl. der Lernerfahrung negativ (Aguirre, Villareal-Freire, Gil, & Collazos, 2017; Wang, Wang, & Shee, 2007; Wallach, Conrad, & Steimle, 2017). Forschungsseitig mangelt es bislang an vergleichenden Studien zu den Wirkungsweisen von Spielmechaniken (Peng, Lin, Pfeifer, & Winn, 2012; Seaborn & Fels, 2015). Vor diesem Hintergrund wird eine Online-Umfrage mit Lernenden zur Analyse der verschiedenen Efekte von Spielmechaniken durchgeführt. [Aus: Einleitung]

One of the crucial dimensions of students’ activities in the university environment is group scientifc activities. Teamwork, or in other words, collaborative activity, will have an appropriate efect on students’ deep learning (Slattery and Cleary, 2017). Also, due to the increase in learning in a virtual environment, especially in situations such as the Covid-19 pandemic, universities prefer a virtual collaborative learning environment (Velinov et al., 2021). Because they can carry out research teamwork, virtual knowledge sharing on remote scientifc projects activities (Schoop et al., 2005; Zhang et al., 2018). When pursuing this type of learning activity internationally, it requires paying attention to diverse dimensions to maintain its efectiveness in learning (Mundel, 2020). [Aus: Einleitung]

An beruflichen Schulen ist die Digitalisierung zunehmend nicht nur Hilfsmittel und Methode innerhalb von Arbeitsaufträgen, sondern auch selbst Lerngegenstand. Dabei reichen die Anforderungen an die Auszubildenden von Medien- und Technikkompetenz, über Reflexionsfähigkeit bis hin zur Nutzung und Handhabung von branchenspezifischen digitalen Werkzeugen, Maschinen oder Online-Anwendungen (Heisler & Meier, 2020). Allerdings fühlen sich zwei Drittel der Auszubildenden von ihren Berufsschulen nur befriedigend oder schlechter auf die digitalen Anforderungen in ihrem Berufsalltag vorbereitet (DGB Bundesvorstand, 2019). Entsprechend muss neben der häufig diskutierten digitalen Ausstattung und der Verankerung von Medienkompetenz im Curriculum auch die didaktische Gestaltung von Arbeitsaufträgen im Unterricht in den Blick genommen werden. Im Projekt DiBBLok1 wurden innerhalb von Fallstudien zu Gelingensbedingungen der Digitalisierung unter anderem Aufgabenanalysen durchgeführt, wozu ein bereits vorhandenes Kategoriensystems zur Analyse weiterentwickelt und zur Auswertung verwendet wurde. Ziel des neuen Analyserasters ist es, Lehrenden konkrete Strukturierungshilfen anzubieten. So sollen sie in die Lage versetzt werden, ihre Aufgaben zu reflektieren und bei der didaktischen Ausgestaltung bei der Konstruktion von neuen Arbeitsaufträgen unterstützt werden.