Basiert das Lernen mit Jurafuchs auf Erkenntnissen der Lernforschung?

Das Lernen mit Jurafuchs basiert auf Prinzipen und Erkenntnissen der Lernforschung. Den Ausgangspunkt bildet folgende wissenschaftliche Erkenntnis: Der Einsatz von digitalisierten Lernmitteln ist effektiv und wirkt sich nachhaltig positiv auf den Lernerfolg aus:

Der Einsatz von digitalisierten Lernmitteln im Hochschulbereich steigert im Vergleich zu herkömmlichen Lernmitteln maßgeblich das Engagement, die Beteiligung, die Motivation und die Bindung von Student:innen.^[1]
Die akademischen Leistungen von Student:innen profitieren vom Einsatz von digitalisierten Lernmitteln.^[2]
Digital unterstützte „blended learning“ Lehr-Lernformate, bei denen digitalisierte Lernmittel klassische Lehr-Lernformate wie Vorlesungen kohärent ergänzen, führend im Vergleich zu klassischen Lehr-Lernformaten wie reiner Präsenzlehre zu einem deutlich höheren Lernerfolg der Lernenden.^[3]

Dies gilt gerade auch für den Einsatz von Lern-Apps in der Hochschulbildung:

Werden Lern-Apps zur Vor- und Nachbereitung von Lehr-Einheiten eingesetzt, kommen Student:innen besser vorbereitet in die Lehrveranstaltungen als Student:innen, die nur analoge Lernmittel wie Lehrbücher verwenden.^[4]
Für die Medizin-App AMBOSS haben Wissenschaftler:innen nachgewiesen, dass ein positiver Zusammenhang zwischen der Nutzung der App und der Examensnote besteht.^[5]
Für die Sprachlern-App Babbel haben mehrere Studien die Wirksamkeit sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene belegt: 15 Stunden Lernen mit Babbel hat etwa den Effekt eines Hochschulsemesters Spanisch. In einer anderen Studie wiesen 96% der Teilnehmenden nach 10 Stunden Lernen mit Babbel bessere Testergebnisse in Grammatik und Wortschatz auf, 73% konnten besser sprechen.^[6] Der Babbel Mit-Gründer und CTO Thomas Holl ist übrigens an Jurafuchs beteiligt und hat uns von Anfang an dabei unterstützt, eine moderne effektive Lern-App auf Grundlage lernpsychologischer Erkenntnisse aufzubauen und weiterzuentwickeln.

Doch warum schneiden digitalisierte Lernmittel und Lern-Apps in wissenschaftlichen Studien besser ab als herkömmliche Lernmittel?

Digitalisierte Lernmittel verbessern Lernleistungen und Motivation der Student:innen durch den gezielten Einsatz automatischer Feedbacksysteme^[7] und Gamification.^[8]
Digitalisierte Lernmittel können durch aktives Lernen kognitive Fähigkeiten aktivieren^[9] und mit Wiederholungsmechanismen das Langzeitgedächtnis stimulieren.^[10]
Die Bereitstellung multimedialer Lerninhalte kann im Vergleich zu herkömmlichen monomedialen Lernmitteln dazu beitragen, dass Student:innen Lerninhalte tiefer verarbeiten und höhere Lernleistungen erzielen.^[11]

Genau auf diesen Prinzipien und Lernmechanismen basiert die Lernmethode der Jurafuchs-App:

aktives Lernen durch abwechslungsreiche interaktive Aufgaben und automatisierte Feedback-Systeme, die Bestandteil der Lernerfahrung sind,
nachhaltiges Lernen durch effektive Wiederholung und Aktivierung von Abruffähigkeiten (u.a. durch einprägsame Fall-Illustrationen),
differenziertes Lernen durch kleine, aufeinander aufbauende Lerneinheiten (sog. Microlearning), und
tägliches Lernen über lange Zeiträume durch digitale Motivatoren (Gamification).

^[1] Hannon, in: Online Learning, 21 (2017), S. 201 ff.; El-Sabagh, in: Int J Educ Technol High Educ 18 (2021), S. 53 ff.; Amer/Mur/Amer/Ilyas, in: Journal of Hand Surgery 42 (2017), S. 389.e1 ff.

^[2] Grosser et al., in: Anatomical Sciences Education 12 (2018), S. 478 ff.; Bientzle et al., in: JMIR Med Educ 2019;5(2), e13529.

^[3] Means et al., in: Teachers College Record 115 (2013), 1 (35 f.); Bernard et al., in: Journal of Computing in Higher Education 26 (2014), 87 ff.

^[4] Hannon, in: Online Learning, 21 (2017), S. 201 ff.; Bientzle et al., in: JMIR Med Educ 2019;5(2), e13529.

^[5] Bientzle et al., in: JMIR Med Educ 2019;5(2), e13529, die einen positiven Zusammenhang der Nutzung der medizinischen Lern-App AMBOSS und der Examensnote nachweisen.

^[6] Mehr zum Ganzen m.w.N: https://de.babbel.com/wissenschaftliche-studien.

^[7] Lachner et al., in: Computers in Human Behavior 72 (2017), 459 ff.

^[8] Woo, in: Journal of Educational Technology & Society 17 (2014), S. 291 ff.; Pechenkina et al., in: Int J Educ Technol High Educ 14 (2017), S. 31 ff.; differenziert Domínguez et al., in: Computer & Education 63 (2013), S. 380 ff.

^[9] Lachner/Scheiter/Stürmer, in: Cramer/König/Rothland/Blömeke, Handbuch Lehrerinnen- und Lehrerbildung, S. 67 (68, 70 f.).

^[10] Statt vieler Kelley/Whatson, in: Frontiers in Human Neuroscience 7 (2013), 1 ff.

^[11] Lachner/Scheiter/Stürmer, in: Cramer/König/Rothland/Blömeke, Handbuch Lehrerinnen- und Lehrerbildung, S. 67 (69).