Psychologie des multimedialen Lernens

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Dies ist eine alte Version dieser Seite, zuletzt bearbeitet am 14. Juli 2016 um 15:00 Uhr durch 143.93.17.21 (Diskussion). Sie kann sich erheblich von der aktuellen Version unterscheiden.
Zur Navigation springen Zur Suche springen

Unter Multimedia-Lernen (Multimedia Learning) wird im Allgemeinen die Darstellung von Lernmaterialien anhand von Bild und Text verstanden. Es existiert jedoch keine allgemein gültige Definition. Die Grundannahme hierbei ist, dass Menschen nachhaltiger und besser von Wörtern und Bildern lernen als nur von Wörtern allein. Es wird davon ausgegangen, dass multimediale Informationen die in Hinsicht auf die Funktionsweise des menschlichen Gehirns aufgearbeitet worden sind, viel eher zu sinnvollem Lernen führen als diejenigen bei denen dies nicht der Fall ist.[1]

Gedächtnispsychologische Grundlagen

In diesem Zusammenhang wurden mehrere theoretische Modelle entwickelt um das multimediale Lernen zu erklären. Sie stützten sich dabei auf Prozesse und Strukturen menschlicher Kognition. Allen Theorien gemein ist die Annahme, dass das menschliche Gehirn neue Informationen nur im begrenzten Umfang verarbeiten kann. Infolgedessen kommt dem menschlichen Gedächtnis eine zentrale Rolle zu. Hierbei wird zwischen Langzeit- und Arbeitsgedächtnis unterschieden.

Das Langzeitgedächtnis

Lernen wird im Allgemeinen definiert als Verankerung von Wissen im Langzeitgedächtnis. Das Langzeitgedächtnis ist in der Lage große Informationsmengen über einen sehr langen Zeitraum abzuspeichern. Informationen werden hier in Form von Schemata abgelegt. Schemata sind kognitive Konstrukte die mehrere kleinere Informationseinheiten zu einzelnen großen zusammenfassen. Sie repräsentieren Zusammenhänge zwischen vorhandenen Wissen und helfen dabei neues Wissen zu ordnen und zu organisieren.

Das Arbeitsgedächtnis

Das Arbeitsgedächtnis ist dem Langzeitgedächtnis vorgeschaltet. Das heißt, dass neue Informationen zuerst hier verarbeitet werden. Jedoch ist die Aufnahmekapazität des Arbeitsgedächtnisses, hinsichtlich der Dauer und der Menge, stark begrenzt. Miller[2] konnte nachweisen dass der Mensch ca. 7 (+/- 2) Informationseinheiten gleichzeitig verarbeiten kann. Jedoch können nur 2-4 Elementen miteinander kombiniert oder gegeneinander abgewogen werden.[3][4] (. Außerdem verschwinden diese Informationen nach ca. 20 Sekunden wenn sie nicht erneuert werden[5]. Es ist jedoch möglich die Erinnerungsleistung zu verbessern in dem man Informationen zu „Chunks“ zusammenfasst. Diese „Chunks“ werden dann als einzelne Einheiten behandelt.

Beziehungen zwischen Arbeits- und Langzeitgedächtnis

Die Einschränkungen des Arbeitsgedächtnisses gelten jedoch nur für neue Informationen. Wissen das bereits als Schemata im Langzeitgedächtnis vorliegt und vom Arbeitsgedächtnis abgerufen wird, unterliegt dort diesen Beschränkungen nicht. Verstehen tritt nun ein, sobald die neuen Informationen im Arbeitsgedächtnis organisiert und anschließend als Schema im Langzeitgedächtnis abgelegt werden konnten. Hierfür müssen alle relevanten Elemente der Information parallel im Arbeitsgedächtnis verarbeitet werden[6]. Dies bedeutet, dass große Informationsmengen in kleinere Wissenseinheiten aufgeteilt werden müssen damit sie im Arbeitsgedächtnis organisiert werden können. Das neue Wissen wird dann mit Hilfe von Schemata, die ins Arbeitsgedächtnis abgerufen wurden, mit dem alten Wissen aus dem Langzeitgedächtnis kombiniert. Dadurch entstehen immer größere und komplexere Schemata.

Cognitive Load Theory

Die Cognitive Load Theory (CLT) bietet vor allem eine differenzierte Betrachtung der kognitiven Belastung. Sie geht von einer begrenzten Aufnahmekapazität des Arbeitsgedächtnisses aus und dass der Erwerb von Wissen insbesondere mit der Konstruktion von neuen bzw. der Verknüpfung von alten Schemata zusammenhängt. Hierfür sollte sich die kognitive Belastung in Grenzen halten und das Arbeitsgedächtnis nicht überlastet werden. Die Theorie beschreibt dabei drei Arten kognitiver Belastung.

Intrinsic Cognitive Load

Die intrinsische Belastung ist abhängig vom Lerninhalt selbst. Also seinem Schwierigkeitsgrad und seiner Komplexität als auch vom Umfang des Lernmaterials. Die Schwierigkeit der Lerninhalte hängt mit der Interaktivität der einzelnen Lernelemente zusammen[7]. Die Element-Interaktivität wird dagegen vom Verhältnis der zu erlernenden Komponenten untereinander bestimmt. Sie ist hoch, wenn das Verständnis eines Elementes, stark an das Verständnis anderer Elemente gebunden ist. So dass mehrere dieser Elemente parallel im Arbeitsgedächtnis verarbeitet werden müssen. Zugleich ist die intrinsische kognitive Belastung auch vom Vorwissen des Lernenden abhängig. Besitzt dieser ein hohes Maß an bereichsspezifischem Vorwissen, so fällt seine intrinsische Belastung geringer aus.

Extraneous Cognitive Load

Die extrinsische Belastung wird von der Art der Darbietung verursacht. Enthält das Lernmaterial irrelevante Informationen und bietet keine unterstützende Struktur zur Bildung von Schemata, hat dies eine hohe kognitive Belastung zur Folge. Ziel sollte es sein die extrinsische Belastung so gering wie möglich zu halten. In diesem Zusammenhang werden 5 Effekte genannt die Einfluss auf diese Belastung haben können.

Worked Example Effect

Lernenden fällt es leichter bestimmte Sachverhalte anhand von ausgearbeiteten Lösungswegen zu verstehen als dass sie sich den Weg selber erarbeiten müssen. Dadurch wird das Arbeitsgedächtnis nicht zusätzlich durch den Lösungsprozess belastet so dass ein schnelleres und zielgerichtetes Lernen stattfindet[8][9].

Split Attention Effect

Der „Split Attention Effect“ tritt auf, wenn verschiedenartige visuelle Informationen, die gleichzeitig bearbeitet werden müssen, räumlich oder zeitlich getrennt voneinander präsentiert werden. Das Gehirn muss in diesem Fall die unterschiedlichen Quellen selbst zusammenführen und wird dadurch zusätzlich belastet[10].

Modality Effect

Der Mensch besitzt zwei Hauptkanäle zur Wahrnehmung von Informationen. Diese können über den auditiven oder den visuellen Kanal in das Arbeitsgedächtnis transportiert werden. Wird nur einer dieser Kanäle für den Informationstransport in Anspruch genommen, kann es zu einer kognitiven Überbelastung dieses Kanals kommen. Bei der Darbietung vieler verschiedener Informationen sollten daher nach Möglichkeit beide Kanäle genutzt werden. Vor allem bei Erläuterungen zu Grafiken und Bildern bietet es sich daher an den visuellen Kanal mittels eines Audiokommentars zu entlasten[11].

Redundancy Effect

Der Redundancy Effect tritt auf, sobald ein und dieselbe Information sowohl über den auditiven als auch visuellen Kanal transportiert wird. Geht man davon aus, dass dabei beide Informationsquellen exakt denselben Informationsgehalt für den Lernenden enthalten bedeutet dies, dass eine der Quellen überflüssig ist und dadurch die kognitive Belastung unnötigerweise erhöht wird.[12]

Expertise Reversal Effect

Je mehr Vorwissen ein Lernender auf einem bestimmten Gebiet besitzt, umso seltener benötigt er zusätzliche Erläuterungen zu bestimmten Sachverhalten. Werden ihm diese trotzdem präsentiert, erhöhen diese redundanten Informationen seine kognitive Belastung zusätzlich. Er wird dadurch in seinem Lernfortschritt behindert.[13]

Germane Cognitive Load

Die germane cognitive load, auch lernbezogene Belastung genannt, entsteht bei der Konstruktion von Schemata. Sie ist genauso wie die extrinsische Belastung vom Lernmaterial abhängig. Jedoch erhöht diese Art der Belastung den Lernerfolg. Ihre Zunahme ist daher durchaus erwünscht.

Schlussfolgerungen

Alle drei Belastungen verhalten sich additiv[14] und können zusammengenommen das Arbeitsgedächtnis überlasten. Die Gestaltung von Lehrmaterialien müsste daher stets unter Beachtung der maximalen Arbeitsgedächtniskapazität erfolgen. Nach Möglichkeit sollte dabei die extrinsische Belastung so weit wie möglich vermieden werden, während die intrinsische nicht verändert werden kann. Die lernbezogenen Belastung müsste daraufhin an der Gesamtbelastung ausgerichtet werden.

Cognitive Theory of Multimedia Learning

Die „Cognitive Theory of Multimedia Learning“ (CTML) von Mayer[15] versucht ähnlich wie die CLT die Mechanismen der menschliche Informationsverarbeitung zu erklären. Hierfür werden fünf kognitive Prozesse identifiziert, die beim multimedialen Lernen eine zentrale Rolle spielen. Die Theorie baut dabei auf früheren theoretischen Konzepten der kognitiven Wahrnehmung auf.

Model of Cognitive Theory of Multimedia Learning (Mayer, 2005)

Drei Grundannahmen

Dual-Channel Assumption

Ausgehend von den Arbeiten zur dualen Kodierungstheorie von Paivio[16] und Baddeley[17] wird angenommen, dass der Mensch zwei getrennte Kanäle zur Informationsaufnahme besitzt. Jedoch gibt es bei der Konzeptualisierung der beiden Kanäle entscheidende Unterschiede zwischen den Theorien von Paivio und Baddeley. So werden Informationen bei Baddeley je nach Art der sensorischen Wahrnehmung verarbeitet. Also je nachdem ob sie über das Ohr oder das Auge registriert worden sind. Bei Paivio dagegen ist die Verarbeitung vom Modus der Präsentation abhängig. Dieser bezieht sich auf die Art der Lernmaterialien. Demzufolge sind Texte, unabhängig davon ob geschrieben oder gesprochen, immer verbaler, Bilder oder Musik ohne Gesang visueller Natur. Mayer verzichtet auf eine Entscheidung zu Gunsten einer dieser Theorien. Stattdessen kombiniert er beide Modelle derart, dass Informationen bei Ihm zwar nach der Art ihrer sensorischen Wahrnehmung in den entsprechenden Kanal gelangen, jedoch im Arbeitsgedächtnis den Kanal wechseln können. Folglich wird gesprochener Text im visuellen Kanal wahrgenommen, aber im auditiven Kanal verarbeitet.

Limited Capacity Assumption

Entsprechend der CLT wird auch hier angenommen, dass jeder Kanal nur eine beschränkte Menge an Informationen gleichzeitig verarbeiten kann. Daher sind Entscheidungen erforderlich, die bestimmen welche Informationen aktuell bearbeitet, und welche zunächst ignoriert werden sollen. Hierbei kommen metakognitive Strategien zum Einsatz, die für die Zuordnung, Überwachung und Koordination der begrenzten Ressourcen notwendig sind.

Active Processing Assumption

Es wird davon ausgegangen, dass Lernen dann eintritt, sobald der Mensch bewusst kognitive Prozesse einsetzt um sich ein mentales Model der wahrgenommenen Informationen zu erarbeiten. Wissen muss also strukturiert werden. In diesem Zusammenhang werden fünf verschieden Wissensstrukturen genannt.

  • Process structures – Repräsentiert als Kausalketten mit Erklärungen eines Systems nach dem Ursache-Wirkungs-Prinzip.
  • Comparison structures – Repräsentiert als Matrizen zum Vergleich von zwei oder mehr Elementen anhand von mehreren Dimensionen
  • Generalization Structures – Repräsentiert als Baumdiagram mit einem Kerngedanken, ergänzt durch mehrere untergeordnete Details
  • Enumeration Structures – Repräsentiert als Liste bestehend aus einer Ansammlung von Elementen
  • Classification Struktures – Repräsentiert als hierarchisches Klassifizierungssystem mit Gruppen und Untergruppen

Um das Verständnis zu erleichtern sollten Lehrmaterialien eine kohärente Struktur aufweisen und zum Aufbau dieser Strukturen anleiten.

Drei Gedächtnisspeicher beim multimedialen Lernen

Die CTML unterscheidet drei Arten von Gedächtnisspeicher. Die obige Abbildung illustriert das Zusammenspiel dieser Speicher bei der multimedialen Informationsverarbeitung.

Sensory Memory

Text- und Bildinformationen, die über die Augen und Ohren aufgenommen werden, gelangen zunächst in das sensorische Gedächtnis. Die erfassten Informationen werden hier als exaktes Abbild der Wirklichkeit für einen sehr kurzen Zeitraum festgehalten. Gesprochene Wörter werden von den Ohren wahrgenommen, geschrieben Wörter werden dagegen genauso wie Bilder von den Augen erfasst.

Working Memory

Der Lernende muss nun aus der riesigen Menge an Informationen die für ihn relevanten aussuchen. Anschließend gelangen sie in den Arbeitsspeicher. In der erwähnten Abbildung repräsentiert die linke Seite die rohen, unverarbeiteten Informationen, die rechte das bereits konstruierte Wissen. Bevor Informationen durch kognitive Organisationsprozesse als verbale oder piktoriale Modelle auf der rechten Seite vorliegen, können sie zuvor auf der linken Seite, falls notwendig, den Kanal wechseln.

Long-Term Memory

Das Langzeitgedächtnis kann große Mengen von Informationen über einen sehr langen Zeitraum speichern. Jedoch können diese erst im Arbeitsgedächtnis aktiv und bewusst reflektiert werden.

Fünf Kognitive Prozesse

Mayer identifiziert fünf kognitive Prozesse, die beim multimedialen Lernen stattfinden können. Dabei beziehen sich die Prozesse viel eher auf einzelne Abschnitte, als auf die multimediale Information als Ganzes. Außerdem treten sie meist nicht in linearer Folge auf. Stattdessen koordiniert der Lernende die Abfolge je nach Bedarf.

  • Selecting Relevant Words – Der Lernende filtert die für Ihn relevante Wörter und erstellt von ihnen eine erste auditive Repräsentation. Dabei gilt dies für gesprochenen genauso wie geschriebenen Text.
  • Selecting Relevant Images – Der Lernende lenkt seine Aufmerksamkeit auf bestimmte Teile eines Bildes oder einer Animation und erstellt eine visuelle Repräsentation in seinem Arbeitsgedächtnis.
  • Organizing Selected Words – Nachdem eine auditive Repräsentation der Wörter erstellt worden ist, können sie anschließend zu einem kohärenten verbalen Modell miteinander verknüpft werden. Da auch dieser Prozess den Beschränkungen des Arbeitsgedächtnisses unterliegt, können nur einfache Strukturen erstellt werden.
  • Organizing Selected Images – Entsprechend der Auswahl der Wörter im auditiven Kanal wird auch hier aus der visuellen Repräsentation ein piktoriales Modell im visuellen Kanal erstellt.
  • Integrating Word-Based and Image-Based Representations – Beim wohl anspruchsvollsten Prozess erstellt der Lernende Verbindungen zwischen den verbalen und piktorialen Modellen sowie seinem Vorwissen aus dem Langzeitgedächtnis.

Fünf Repräsentationsformen

Während dieser kognitiven Prozesse können Wörter und Bilder fünf verschiedene Repräsentationsformen annehmen.

  • Words and pictures – Entsprechen der multimedialen Information, so wie sie dem Lernenden präsentiert wird, selbst.
  • Accoustic and iconic representations – Entsprechen realen Abbildern der Information im sensorischen Gedächtnis. Sie verblassen sehr schnell, sofern der Lernende seine Aufmerksamkeit nicht darauf richtet.
  • Sound and images – Entstehen wenn der Lernende einige wenige Elemente aus den Informationen herausfiltert. Sie sind die Grundbestandteile der Wissenskonstruktion.
  • Verbal and pictorial models – Entstehen durch die Organisation und Integration der relevanten Informationsbestandteile zu einem zusammengehenden mentalen Model.
  • Prior knowledge – Das Vorwissen aus dem Langzeitgedächtnis, auch als Schema bezeichnet[18], stellt die letzte Präsentationsform dar. Es hilft dem Lernenden bei den Organisations- und Integrationsprozessen innerhalb des Arbeitsgedächtnisses.

10 Grundregeln für multimediales Instruktionsdesign

Mayer und seine Kollegen konnten aus den Ergebnissen Ihrer 20 jährigen Forschung 10 Prinzipien zum Design multimedialer Lehrmaterialien formulieren[19]. Dabei fassen Sie diese Prinzipien in 3 verschiedenen Kategorien zusammen.

Reducing Extraneous Processing

  • Coherence principleReduktion von irrelevantem Informationen

Belanglose Informationen, die vielleicht interessant, aber nicht für den Lernprozess relevant sind, erhöhen die kognitive Belastung und reduzieren dadurch den Lernerfolg.

  • Signaling principleHervorheben von wichtigen Informationen

Die Aufmerksamkeit des Lernenden kann durch Hervorheben von besonders wichtigen Elementen gezielt gelenkt werden, wodurch die Verarbeitung von irrelevanten Information verringert wird.

  • Redundancy principleVermeidung von Untertiteln zum Audiokommentar bei Animationen

On-Screen Text, der dieselbe Information enthält wie der Audiokommentar selbst, zwingt den Lernenden dazu die beiden verbalen Informationen mental zusammenzuführen und gleichzeitig den Blick abwechselnd auf die Untertiteln und die Animation zu richten.

  • Spatial Contiguity principlePlatzieren von gedruckten Wörter neben der dazugehörigen Grafik

Werden Grafiken und ihre Erläuterungen nicht direkt nebeneinander platziert, erzeugt dies eine zusätzliche kognitive Belastung, da der Lernende die räumliche Distanz durch ständige Blickwechsel überbrücken muss.

  • Temporal contiguity principleZeitgleiche Präsentation von zusammengehörigen Audiokommentaren und Animationen

Um zusammenhängende Wörter und Bilder mental miteinander verknüpfen zu können, müssen diese sich zur selben Zeit im Arbeitsgedächtnis befinden. Eine simultane Präsentation erleichtert somit das Lernen.

Managing Essential Processing

  • Segmenting principleAufteilen von Animationen in kleinere Segmente

Animationen zu komplizierten Sachverhalten, die aus vielen, voneinander abhängigen, Elementen bestehen sollten nicht als Ganzes präsentiert werden. Stattdessen ist es hilfreich kleinere Kapitel zu erstellen, die der Lernende nacheinander, seinem Lerntempo entsprechend, abspielen kann.

  • Pretraining principleVorangehende Schulung zu Namen, Lage und Charakteristika von Schlüsselkomponenten

Eine vorangehende Schulung soll die Steuerung kognitiver Prozesse während einer Präsentation erleichtern. Dadurch dass der Lernende mit den einzelnen Komponenten vor der eigentlichen Präsentation vertraut gemacht wird, kann er währenddessen sich auf das Bilden von Zusammenhängen konzentrieren.

  • Modality principlePräsentation von Wörtern als gesprochener und nicht als geschriebener Text

Erläuterungen zu Grafiken sollten eher durch einen Audiokommentar statt durch gesprochenen Text präsentiert werden. Die Verwendung des verbalen Kanals ermöglicht es eine Überlastung des visuellen Kanals zu vermeiden.

Fostering generative Processing

  • Multimedia principlePräsentation von Wörtern und Bildern ist besser als nur von Wörtern allein

Menschen lernen besser wenn Erläuterungen als Kombination von Wort und Bild stattfinden, statt in reiner Textform. Multimediale Lehrmaterialien ermöglichen dem Lernenden verbale und piktoriale Repräsentationen miteinander zu verknüpfen.

  • Personalization principle – Gestaltung von Texten im Gesprächsstil statt im formalen Stil

Wenn Lernende das Gefühl haben, dass sie in einem Gespräche verwickelt sind, unternehmen sie mehr Anstrengungen dem Gesagten zu folgen.

Literatur

  • Baddeley, A. D. (1992). Working Memory. Science, 255, 556−559.
  • Brünken, R., Plass, J. L. und Leutner, D. (2004). Assessment of cognitive load in multimedia learning with dual-task methodology: Auditory load and modality effects. Instructional Science, 32, 115-132.
  • Kalyuga, S., Ayres, P., Chandler, P., & Sweller, J. (2003). The expertise reversal effect. Educational Psychologist, 38(1), 32−32.
  • Kirschner, P. A., Sweller, J. und Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41, 75-86.
  • Mayer, R. E. (2005). Cognitive Theory of Multimedia Learning. In R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge handbook of multimedia learning (pp. 31–48). New York, NY US: Cambridge University Press.
  • Mayer, R. E. (2008). Applying the science of learning: Evidence-based principles for the design of multimedia instruction. American Psychologist, 63(8), 760-769.
  • Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plusor minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63, 81−97.
  • Niegemann, H.M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Zobel, A. und Hupfer, M. (2008). Kompendium Multimediales Lernen. Berlin, Heidelberg: Springer. ISBN 978-3-540-37225-7
  • Paivio, A. (1986). Mental representations: A dual coding-approach. New York: Oxford University Press.
  • Renkl, A. (2002). Worked-out examples: instructional explanations support learning by self-explanations. Learning and Instruction, 12(5), 529−556.
  • Renkl, A. (2005). The Worked-Out Examples Principle in Multimedia Learning. In R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning(pp. 229−245). Cambridge: Cambridge University Press.
  • Sweller, J. (1999). Instructional design in technical areas. Camberwell, Vic: ACER Press.
  • Sweller, J. (2004). Instructional design consequences of an analogy between evolution by natural selection and human cognitive architecture. Instructional Science, 32, 9–31.
  • Sweller, J. (2005). Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning (S. 19–30). Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  • Sweller, J., & Chandler, P. (1991). Evidence for cognitive load theory. Cognition and Instruction, 8(4), 351−362.
  • Sweller, J., Chandler, P., Tierney, P., & Cooper, M. (1990). Cognitive load as a factor in the structuring of technical material. Journal of Experimental Psychology: General, 119, 176−192.
  • Tinsdall-Ford, S., Chandler, P., & Sweller, J. (1997). When two sensory modes ar better than one. Journal of Experimental Psychologie: Applied, 3, 257−287.

Weblinks

Einzelnachweise

  1. Mayer, R. E. (2005). Cognitive Theory of Multimedia Learning. In R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge handbook of multimedia learning (pp. 31–48). New York, NY US: Cambridge University Press.
  2. Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plusor minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63, 81−97.
  3. Sweller, J. (2004). Instructional design consequences of an analogy between evolution by natural selection and human cognitive architecture. Instructional Science, 32, 9–31.
  4. Sweller, J. (2005). Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning (S. 19-30). Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  5. Kirschner, P. A., Sweller, J. und Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41, 75-86.
  6. Sweller, J. (2005). Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning (S. 19-30). Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  7. Brünken, R., Plass, J. L. und Leutner, D. (2004). Assessment of cognitive load in multimedia learning with dual-task methodology: Auditory load and modality effects. Instructional Science, 32, 115-132.
  8. Renkl, A. (2002). Worked-out examples: instructional explanations support learning by self-explanations. Learning and Instruction, 12(5), 529−556.
  9. Renkl, A. (2005). The Worked-Out Examples Principle in Multimedia Learning. In R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning(pp. 229−245). Cambridge: Cambridge University Press.
  10. Sweller, J., Chandler, P., Tierney, P., & Cooper, M. (1990). Cognitive load as a factor in the structuring of technical material. Journal of Experimental Psychology: General, 119, 176−192.
  11. Tinsdall-Ford, S., Chandler, P., & Sweller, J. (1997). When two sensory modes ar better than one. Journal of Experimental Psychologie: Applied, 3, 257−287.
  12. Sweller, J., & Chandler, P. (1991). Evidence for cognitive load theory. Cognition and Instruction, 8(4), 351−362.
  13. Kalyuga, S., Ayres, P., Chandler, P., & Sweller, J. (2003). The expertise reversal effect. Educational Psychologist, 38(1), 32−32.
  14. Sweller, J. (2005). Implications of cognitive load theory for multimedia learning. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge Handbook of Multimedia Learning (S. 19-30). Cambridge, MA: Cambridge University Press.
  15. Mayer, R. E. (2005). Cognitive Theory of Multimedia Learning. In R. E. Mayer (Ed.), The Cambridge handbook of multimedia learning (pp. 31–48). New York, NY US: Cambridge University Press.
  16. Paivio, A. (1986). Mental representations: A dual coding-approach. New York: Oxford University Press.
  17. Baddeley, A. D. (1992). Working Memory. Science, 255, 556−559.
  18. Sweller, J. (1999). Instructional design in technical areas. Camberwell, Vic: ACER Press.
  19. Mayer, R. E. (2008). Applying the science of learning: Evidence-based principles for the design of multimedia instruction. American Psychologist, 63(8), 760-769.