Entwicklung und Adaptives Lernen
Seit März 2026 leitet Garvin Brod die Arbeitsgruppe Entwicklung und Adaptives Lernen am IWM. In ihrer Forschung beschäftigt sich die Gruppe mit der Entwicklung von Lernen und Selbstregulation im Kontext digitaler Medien und adaptiver Lernumgebungen. Die Arbeitsgruppe befindest sich derzeit im Aufbau.
Mitarbeitende
Arbeitsgruppenleitung
+49 7071 979-140g.brod@iwm-tuebingen.de
Stellvertretende Arbeitsgruppenleitung
+49 7071 979-341a.schueler@iwm-tuebingen.de
Team-Assistenz
+49 7071 979-338p.ebert@iwm-tuebingen.de
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
+49 7071 979-144l.altamura@iwm-tuebingen.de
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
+49 7071 979-143le.roth@iwm-tuebingen.de
Wissenschaftliche Mitarbeiterin und Juniorgruppenleiterin
+49 7071 979-160m.su@iwm-tuebingen.deAssoziierte Wissenschaftler*innen
Assoziierte*r Wissenschaftler*in
j.breitwieser@iwm-tuebingen.de
Katharina Fleig
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
k.fleig@iwm-tuebingen.de
Dr. Pauline Frick
Assoziierte*r Wissenschaftler*in
p.frick@iwm-tuebingen.deAssoziierte*r Wissenschaftler*in
e.holstein@iwm-tuebingen.deAnn-Kathrin Krause
Assoziierte*r Wissenschaftler*in
a.krause@iwm-tuebingen.deAssoziierte*r Wissenschaftler*in
m.schaaf@iwm-tuebingen.deAssoziierte*r Wissenschaftler*in
s.sukjaitham@iwm-tuebingen.deProjekte
SMARTKIDS: Smartphonenutzung und Entwicklung im Kindes- und Jugendalter
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 03/2026 - offen
Anmeldung zur SMARTKIDS Studie: Hier anmelden
Zum ProjektEffekte von Tracing in Augmented Reality
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 10/2024 - offen
Das Lernen in dreidimensionalen, virtuellen Realitäten (z. B. virtuelle oder augmentierte Realität; VR, AR) gewinnt in Lehr-Lernkontexten wie beispielsweise der Schule zunehmend an Bedeutung. Noch ist jedoch wenig darüber bekannt, wie Lernende in diesen Umgebungen gezielt dabei unterstützt werden können, Lerninhalte effektiv zu verarbeiten. Das Projekt untersucht, ob die bewährte Lernstrategie des „Tracing“ – das Nachfahren von Formen mit dem Finger – auch in dreidimensionalen virtuellen Lernwelten Lernen befördern kann und welche Aspekte des Tracings dabei eine Rolle spielen.
Zum ProjektFuture Innovation Space
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 11/2023 - offen
Der 300 m² große Erlebnis- und Experimentierort am IWM untersucht, wie innovative Technologien und bildungswissenschaftliche Konzepte für digital gestütztes Lehren und Lernen sinnvoll vernetzt werden können. Die Zukunft des Unterrichts wird erlebbar gemacht, neue Technologien praxisnah erprobt und ihre Chancen sowie Herausforderungen frühzeitig reflektiert. So entstehen didaktisch fundierte Anwendungen für den Unterricht der Zukunft. Der Future Innovation Space (FIS) wurde 2023 im Rahmen von „lernen.digital“ eröffnet.
Zum ProjektValidierungs- und Reaktivierungsprozesse beim Lernen mit Texten und Bildern
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 01/2021 - offen
Das Lernen mit Texten und Bildern, sogenanntem Multimediamaterial, spielt in vielen Lernkontexten (z. B. Schule) eine zentrale Rolle. Während die positive Wirkung von Text-Bild-Kombinationen auf den Lernerfolg bereits häufig gezeigt wurde, fanden die zugrundeliegenden kognitiven Prozesse bisher weniger Beachtung. Daher stehen die kognitiven Prozesse beim Lernen mit Text-Bild-Kombinationen im Fokus des Projektes. Ziel ist es, bestehende Theorien weiterzuentwickeln und unterstützende Maßnahmen für Lernende abzuleiten.
Zum ProjektAuswirkungen automatisierten Feedbacks auf metakognitive Regulation und Lernleistung
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 08/2020 - offen
Adaptive Lernsysteme sollen Lernende durch z.B. personalisiertes Feedback unterstützen. In diesem Dissertationsprojekt wird ein Werkzeug entwickelt, das die schriftlichen Antworten der Lernenden auf Basis von Natural Language Processing Methoden automatisch analysiert. Dieses Tool wird dann in eine Lernumgebung implementiert, die automatisches, an die Antworten der Lernenden angepasstes Feedback liefert. Anschließend wird untersucht, welche Auswirkungen dieses Feedback auf die Performanz und die Akzeptanz der Nutzer*innen hat.
Zum ProjektVeränderung von Fehlvorstellungen durch Refutational Text und bildhafte Darstellungen
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 01/2018 - offen
Viele Menschen haben Fehlvorstellungen bezüglich naturwissenschaftlicher Phänomene. Die Forschung zeigt, dass Texte, in denen diese Fehlvorstellungen explizit adressiert werden (Refutational Text), eine Möglichkeit darstellen, Fehlvorstellungen langfristig zu revidieren. In dem vorliegenden Projekt wird untersucht, ob bildhafte Darstellungen (selbstgenerierte Zeichnungen, Bilder, Videos) diesen positiven Effekt noch verstärken können. Die Ergebnisse aus diesem Projekt sind überall dort von Relevanz, wo Fehlvorstellungen eine Rolle spielen (z.B. Schule oder Hochschule).
Zum ProjektReihenfolgeeffekt beim Lesen multipler Texte
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 08/2017 - offen
Recherchiert man im Internet nach Informationen, so stößt man häufig auf verschiedene, oftmals widersprüchliche Erklärungen für ein und dasselbe Phänomen. In diesem Projekt wird untersucht, wie sich das Lesen verschiedener Erklärungen für dasselbe Naturphänomen auf die Erinnerungsleistung auswirkt und inwiefern Reihenfolgeeffekte die Erinnerungsleistung beeinflussen. Die Ergebnisse aus diesem Projekt sind überall dort von Relevanz, wo die Informationssuche eine Rolle spielt, beispielsweise in Schule oder Hochschule.
Zum ProjektTüDiLab: Das Tübingen Digital Teaching Lab
Entwicklung und Adaptives Lernen
Laufzeit 07/2016 - offen
Das Tübingen Digital Teaching Lab (TüDiLab) simuliert ein Klassenzimmer, das mit aktuellen digitalen Medien und Erhebungsinstrumenten ausgestattet ist. Mit dem TüDiLab werden zwei Ziele verfolgt: (1) die praxisorientierte Professionalisierung von Lehrkräften hinsichtlich ihrer Kompetenzen für die Gestaltung medienbasierten Unterrichts im Rahmen der Tübingen School of Education (TüSe) sowie (2) Forschung zur Wirkung von Unterricht unter Berücksichtigung digitaler Medien.
Zum Projekt
Publikationen
Artikel (peer-reviewed)
- Fütterer, T., Gerjets, P., Steinhäuser, R., Fabian, A., Udvardi-Lakos, N., Greene, J. A., Bernacki, M. L., Brod, G., & Trautwein, U. (2026). Why using AI as a learning coach can improve education. Nature Human Behaviour. Advance online publication. https://doi.org/10.1038/s41562-026-02524-2
- Bruckbauer-Schwed, M., Roth, L. H. O., Plöderl, M., Tomasevic, A., Keglevic, M., & Laireiter, A.-R. (2026). Dynamic Exploratory Graph Analysis (dynEGA) of affect and self-harm urge in Non-Suicidal Self-Injury (NSSI): Three illustrative case studies. Psychiatry Research Case Reports, Article 100342. https://doi.org/10.1016/j.psycr.2026.100342
- Lin, W. M., FitzGibbon, L., Theobald, M., Breitwieser, J., Brod, G., Murayama, K., & Sakaki, M. (2026). The dynamic interplay between goal setting, performance, and emotions in self-regulated learning: A computational modeling approach. Journal of Educational Psychology, 118(5), 811-828. https://doi.org/10.1037/edu0001022
- Berweger, B., Breitwieser, J., Kracke, B., Brod, G., & Dietrich, J. (2026). Daily affective-motivational experiences during exam preparation: Feedback loops, stability, and change over time. Journal of Educational Psychology, 118(4), 577-593. https://doi.org/10.1037/edu0000990
- Breitwieser, J., Brod, G., & Malmberg, L.-E. (2026). Testing a three-phase model of the relationship between motivational appraisals, observable engagement, and subjective engagement: Insights from combining mobile learning data and daily diaries. Journal of Educational Psychology, 118(4), 556-576. https://doi.org/10.1037/edu0001009
- Tissot, T. T., & Roth, L. H. O. (2026). Anti-obesity medication use sparks effort-based sanctions and social penalties. Scientific Reports, 16, Article 13033. https://doi.org/10.1038/s41598-026-42166-y
- Bernier, J., Heyer, N., Su, M., Yan, L., Ha, J., Islam, R., Jordan, M., & Nelson, B. (2026). A design-based approach to playful algebra learning with DragonBox Algebra. Digital Experiences in Mathematics Education. https://doi.org/10.1007/s40751-026-00195-2
- Theobald, M., Lin, W. M., Sakaki, M., Murayama, K., & Brod, G. (2026). How (much) do people revise their goals after success and failure? The Triple-A model of goal revision. Educational Psychologist, 61(1), 35-55. https://doi.org/10.1080/00461520.2025.2533232
- Jankowski, J.*, Roth, L. H. O.*, Meindl, D., Clay, G., Mlynski, C., Freiman, O., Nordmann, A., Stenzel, L., & Wagner, V. (2026). What is self-control and how can we measure it? Frontiers for Young Minds, 14, Article 1565481. *shared first authorship. https://doi.org/10.3389/frym.2026.1565481
- Hoch, E., Stürmer, S., Jonkmann, K., & Scheiter, K. (2026). Paper-pencil vs. e-exams: Revisiting the screen inferiority effect during high-stakes testing at university. Learning and Instruction, 101, Article 102226. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2025.102226
- Su, M., Chi, M.T.H., & Nagashima, T. (2026). Applying the PAIR-C Framework to foster deep understanding and address misconceptions in science education. Journal of the Learning Sciences, 35(1), 130-175. https://doi.org/10.1080/10508406.2025.2546471
Forschungsdaten
- Lin, W. M., FitzGibbon, L., Theobald, M., Breitwieser, J., Brod, G., Murayama, K., & Sakaki, M. (2026). The dynamic interplay between goal setting, performance, and emotions in self-regulated learning: A computational modeling approach [Datensatz]. https://supp.apa.org/psycarticles/supplemental/edu0001022/edu0001022_supp.html
- Sukjaitham, S., Brod, G., Breitwieser, J., & Schaaf, M. (2026). Exploring the feasibility of personalized AI feedback to improve children’s planning skills [Datensatz]. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/4W6RZ
Zu den DatenPräregistrierungStudienmaterial
- Frick, P., & Schüler, A. (2026). Validation of illustrated texts: Can pictures raise awareness of inconsistencies? [Datensatz]. https://osf.io/pg67h/
Zu den DatenPräregistrierung 1 | 2 | 3 StudienmaterialCode
- Breitwieser, J., Bittermann, A., Theobald, M., Lauer, T., Schaaf, M., & Brod, G. (2026). Supplementary materials for: Digital prompting in education: A design framework and bibliometric analysis [Datensatz]. https://doi.org/10.23668/psycharchives.21866
Zu den DatenPräregistrierungStudienmaterial
- Breitwieser, J., Bittermann, A., Theobald, M., Lauer, T., Schaaf, M., & Brod, G. (2024). A bibliometric analysis of digital prompting interventions in education [Datensatz]. https://doi.org/10.23668/psycharchives.14126
Sonstige Publikationen
- Breitwieser, J., Bittermann, A., Theobald, M., Lauer, T., Schaaf, M., & Brod, G. (2026). Digital prompting in education: A design framework and bibliometric analysis. Educational Psychology Review, 38(1), 66. https://doi.org/10.1007/s10648-026-10164-1
- Breitwieser, J., Schaaf, M., & Brod, G. (2026). Evidence-based adaptivity decisions for educational interventions. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/jrthz_v1
Zum PreprintDatenStudienmaterial
- Sukjaitham, S., Schaaf, M., Brod, G., & Breitwieser, J. (2026). Adaptivity makes feedback effective: Evidence from AI-generated feedback on children’s plans. PsyArXiv.
Zum PreprintPräregistrierungStudienmaterial
- Lörch, L., & Brod, G. (2026). Intelligent tutoring systems in open-ended, multimodal domains reviewing the evidence from arts, music, and sports. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8797891/v1
- Brod, G. (2026). Agency does not equal choice – conceptualizing agency for learning in the age of AI. Learning and Individual Differences, 125, Article 102841. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2025.102841