Lehrkonzepte

Cognitive Load – warum Lernen manchmal mühsam ist

9. März 2023

Warum ist Lernen oftmals so anstrengend? Und warum fällt es manchmal leichter, manchmal schwerer? Die Cognitive Load Theory erklärt, warum Lernen eine echte Herausforderung sein kann.

Eigentlich ist Lernen im wahrsten Sinne des Wortes kinderleicht. Wir müssen nicht lernen, wie man lernt, denn der Lernprozess folgt evolutionär festgelegten Prinzipien. Sweller, van Merriënboer und Paas (2019) beschreiben fünf angeborene Prozesse (biologically primary processes), nach denen wir Wissen erwerben:

  • Information store principle
  • Randomness as Genesis Principle
  • Environmental Organising and Linking Principle
  • Borrowing and Reorganising Principle
  • Narrow limits of change principle

Sie bestimmen die Art und Weise, wie wir Wissen speichern, generieren und verarbeiten.

Wissen speichern, generieren und verarbeiten

Lernen bedeutet eine Veränderung des Wissensstandes der Lernenden. Je umfangreicher dieses Wissen und je besser es organisiert ist, desto besser sind wir in der Lage, Aufgaben und Problemstellungen zu lösen. Damit Wissen dauerhaft, möglichst ein Leben lang, zur Verfügung steht, benötigen wir einen leistungsfähigen Speicher: das Langzeitgedächtnis (Information store principle). Die Speicherkapazität des Langzeitgedächtnisses ist unvorstellbar groß. Falls es überhaupt irgendeine natürliche Grenze gibt, ist diese jedenfalls unbekannt. 

Wie aber kommt diese große Menge an Wissen in das Langzeitgedächtnis?

Einerseits sind wir Menschen in der Lage, Wissen selbst und aktiv zu generieren, indem wir versuchen, Probleme zu lösen. Wir überlegen uns mögliche Lösungsansätze und testen sie auf Effektivität und Plausibilität (The Randomness as Genesis Principle). Wenn diese Ideen nicht zur Problemlösung taugen, verwerfen wir sie wieder. Falls sich dieses neu generierte Wissen aber als hilfreich zur Lösung bestimmter Probleme erweist, speichern wir es im Langzeitgedächtnis. In späteren, ähnlichen Handlungssituationen triggern Hinweisreize den Abruf dieses Wissens (The Environmental Organising and Linking Principle). Somit können wir auf das Wissen zur Lösung verwandter Probleme zurückgreifen. 

Diese Form der Wissensgenerierung ist im universitären Kontext wichtig, wenn es – wie im Forschungsbereich – (noch) kein gesichertes Wissen zur Problemlösung gibt. Aber auch verschiedene didaktische Ansätze wie entdeckendes oder problembasiertes Lernen nutzen diese forschungsnahe Vorgehensweise zum Wissenserwerb von Studierenden. Problematisch dabei ist, dass diese Ansätze sehr zeitaufwändig und oftmals wenig effektiv sind, da diese Vorgehensweisen auch den Aufbau fehlerhafter Konzeptionen (misconceptions) begünstigen können (Kirschner, Sweller & Clark, 2006). Für Studierende in unteren Semestern mit geringem Vorwissen sind daher diese Ansätze in der Regel wenig zielführend.

Wissen verarbeiten

Nur einen geringen Teil unseres Wissens aber generieren wir selbst. Den überwiegenden Anteil übernehmen wir von anderen Menschen: Wir hören, was andere sagen, lesen, was andere geschrieben haben oder imitieren, was andere tun (The Borrowing and Reorganising Principle). Diese neuen Informationen verarbeiten wir zunächst in unserem Arbeitsgedächtnis, es dient dabei wie ein Notizblock. Nur, was im Arbeitsgedächtnis ist, wird von uns bewusst wahrgenommen und kann bewusst verarbeitet werden. Leider ist das Arbeitsgedächtnis ein sehr kleiner Notizblock. Seine Kapazität ist stark begrenzt, wenn es darum geht, neuartige Informationen zu verarbeiten (Narrow limits of change principle).

Arbeitsgedächtnis als Flaschenhals

Frühe Arbeiten von Miller (1956) legen nahe, dass wir ungefähr 7 +/- 2 Informationen gleichzeitig im Arbeitsgedächtnis behalten können. Neuere Erkenntnisse zeigen, dass diese Anzahl noch kleiner ist. Es gibt gute Evidenz dafür, dass wir in der Regel 3, maximal 5 neue Informationseinheiten gleichzeitig im Arbeitsgedächtnis verarbeiten können (Cowan, 2010). Scheinen uns diese Informationen im Arbeitsgedächtnis wichtig und machen für uns Sinn, werden diese in bestehenden Strukturen im Langzeitgedächtnis gespeichert. Was nicht gespeichert wird, geht nach ca. 20 Sekunden verloren und ist dann nicht mehr verfügbar. Es bleibt also eine sehr kurze Zeitspanne, um beim Lernen neue Informationen zu verarbeiten.

Cognitive Load

Mit der Menge an Informationen, die im Arbeitsgedächtnis verarbeitet werden müssen, steigt auch die mentale Anstrengung. Ursachen und Folgen dieser kognitiven Belastung beschreibt die Cognitive Load Theory (Sweller, van Merriënboer & Paas, 1998; 2019). Je höher der cognitive load, desto anstrengender wird das Lernen empfunden. Sweller, van Merriënboer und Paas (2019) unterscheiden verschiedene Arten von cognitive load 1

(1) Die intrinsische Belastung (intrinsic load) entsteht durch den Lerngegenstand selbst. (2) Externe und irrelevante Belastung (extraneous load) entsteht durch die Art und Weise, wie Informationen präsentiert werden. 

Intrinsic Load

Wie hoch die intrinsische Belastung beim Lernen ist, hängt von zwei Faktoren ab: der Komplexität des Lerngegenstandes und dem Vorwissen der Lernenden.
Je mehr Elemente beim Lernen gleichzeitig verarbeitet werden müssen und je stärker die einzelnen Elemente voneinander abhängig sind (element interactivity), desto höher die Belastung. 

Wenig belastend ist z.B. die Aufgabe, Vokabeln auswendig zu lernen. Ein Wort ist eine Informationseinheit und kann unabhängig von anderen Vokabeln gelernt werden (Abbildung 1a). Schwieriger hingegen kann es sein, z.B. eine mathematische Gleichung mit vielen Variablen zu lösen. Dabei sind nicht nur deutlich mehr Einzelelemente zu berücksichtigen, die einzelnen Elemente stehen auch in starker Abhängigkeit zueinander (Abbildung 1b).

1a. Beispiel für Aufgabe mit niedriger Komplexität
1b. Beispiel für Aufgabe mit hoher Komplexität

Was dabei als einzelne Informationseinheit wahrgenommen wird, ist abhängig vom Vorwissen der Lernenden und daher objektiv schwer zu bestimmen. Stellen Sie sich vor, Sie sollen sich eine 12-stellige Zahlenkombination merken, z.B. 0 3 1 0 1 9 9 0 2 4 1 2. Wenn Sie diese Zahlenkombination nicht laufend im Gedächtnis wiederholen, werden Sie sich nach kürzester Zeit nicht mehr daran erinnern können.

Wenn Sie aber wissen, dass 03 10 1990 der Tag der deutschen Einheit ist und 24 12 Weihnachten, dann können Sie die Zahlen in Sinneinheiten gruppieren. Aufgrund Ihres Vorwissens können Sie die 12 einzelnen Informationen in zwei Informationspakete bündeln (chunking). Damit werden kognitive Kapazitäten für die Verarbeitung weiterer Informationen frei (Thalmann, Souza & Oberauer, 2019)

Dieser Mechanismus erklärt auch, warum Expert:innen Informationen aus ihrem Fachgebiet deutlich besser verarbeiten können als Noviz:innen. Expert:innen erkennen semantisch bedeutsame Muster, die sie verdichten und mit einem Label versehen. Diese chunks können eine Vielzahl an Einzelinformationen enthalten. Die Begrenzung des Arbeitsspeichers wird damit von ca. vier Informationseinheiten auf vier chunks erweitert.

Als Lehrende:r können Sie nur geringfügig beeinflussen, wie hoch die intrinsische Belastung Ihrer Studierenden ist. Sequenzierung von Aufgaben, Anpassung des Lernstoffs an das Niveau der Studierenden oder regelmäßige Pausen können das Lernen auch bei hoher intrinsischer Belastung erleichtern.

Extraneous Load

Nicht nur die Komplexität des Lerngegenstandes selbst, auch die Art und Weise, wie der Lerngegenstand präsentiert wird, hat Einfluss darauf, wie stark das Arbeitsgedächtnis belastet wird. 

Eine Reihe an sich gut gemeinter Lernarrangements erhöhen den extraneous load und lenken damit vom Lernen ab: Viele gleichzeitig präsentierte Informationen, Störungen, unnötige Wiederholungen oder umständliche Instruktionen erschweren das Lernen sogar, statt es zu unterstützen. 

Da extraneous load im Gegensatz zum intrinsic load gut durch die Lehrenden kontrolliert werden kann, haben sich unzählige Studien damit beschäftigt, wie extreanous load vermieden oder wenigstens verringert werden kann. In den Beiträgen zu Foliengestaltung oder Lernen aus Lösungsbeispielen wurden auf lehrblick.de bereits einige Aspekte aufgezeigt. Weitere Ansätze zur instruktionalen Gestaltung, basierend auf der cognitive load theory, sind Gegenstand des zweiten Teils dieses Beitrags.


Literatur

Cowan, N. (2010). The Magical Mystery Four: How Is Working Memory Capacity Limited, and Why? Current Directions in Psychological Science, 19(1), 51–57. https://doi.org/10.1177/0963721409359277

Kirschner, P. A., Sweller, J., & 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(2), 75–86. https://doi.org/10.1207/s15326985ep4102_1

Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63(2), 81–97. https://doi.org/10.1037/h0043158

Sweller, J., van Merriënboer, J.J.G. & Paas, F.G.W.C. Cognitive Architecture and Instructional Design. Educational Psychology Review 10, 251–296 (1998). https://doi.org/10.1023/A:1022193728205

Sweller, J., van Merriënboer, J.J.G. & Paas, F. (2019). Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later. Educational Psychology Review 31, 261–292 (2019). https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5

Thalmann, M., Souza, A. S., & Oberauer, K. (2019). How does chunking help working memory? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 45(1), 37–55. https://doi.org/10.1037/xlm0000578


Vorschlag zur Zitation des Blogbeitrags: Hawelka, B. (2023, 9. März). Cognitive Load – warum Lernen manchmal mühsam ist. Lehrblick – ZHW Uni Regensburg. https://doi.org/10.5283/ZHW.20230309.DE

 1In früheren Arbeiten (Sweller, van Merriënboer & Paas, 1998) wurde mit der lernbezogenen Belastung (germane load) noch eine dritte Kategorie benannt. Da diese nicht unabhängig von intrinsic und extraneous load ist, wird in neueren Arbeiten auf diese Kategorie verzichtet.

Unsere Autoren stellen sich vor:

Birgit Hawelka
birgit.hawelka@ur.de | + posts

Dr. Birgit Hawelka ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsdidaktik an der Universität Regensburg. In Forschung und Lehre beschäftigt sie sich schwerpunktmäßig mit den Themenfeldern Lehrqualität und Evaluation. Ansonsten verfolgt sie neugierig alle Entwicklungen und Erkenntnisse rund um das Thema Hochschullehre.

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1 Comment

  • Reply Effektivere Fachtexte durch effiziente kognitive Belastung - wissendenken 10. Februar 2024 at 17:19

    […] (2023) Cognitive Load Theory Hawelka, B. (2023) Cognitive Load – warum Lernen manchmal mühsam ist. Lehrblick – ZHW Uni […]

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