Jun.-Prof. Dr. Katharina Loibl

Professur für Interdisziplinäre Lehr-Lernforschung

Abteilung Bildungsforschung und Schulpädagogik

Adresse/Raum
KG 5, 209
 
Telefon +49 761 682-392
E-Mail katharina.loibl(at)ph-freiburg.de
Sprechstunde n. V. per E-Mail

Für die Sitzungen vom 23.6. (Fragebogen und Testkonstruktion), 30.6. (Deskriptive Statistik) und 7.7. (Zusammenhänge) stehen im Ilias-Kurs Folien und Video zur Verfügung. Ich informiere hier und über den Ilias-Mailverteiler, wann die Vorlesung wieder synchron stattfinden kann.

  • Instruktionsmodelle und kognitive Lernprozesse
  • Lernen aus Fehlern, problemlösendes Lernen, PS-I
  • Diagnostische Denken und Handeln von Lehrkräften
  • Bayesian Reasoning
  • Seit 8/2017: Juniorprofessorin für Interdisziplinäre Lehr-Lernforschung, Institut für Erziehungswissenschaft, Pädagogische Hochschule Freiburg
  • 6/2015-3/2016: Mutterschutz und Elternzeit
  • 3/2015: Forschungsaufenthalt: Center for Teaching, Learning and Technology (Arbeitsgruppe: Dr. Ido Roll), University of British Columbia, Vancouver, Kanada
  • 4/2014-8/2017: Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für mathematische Bildung Freiburg (Arbeitsgruppe: Prof. Dr. Timo Leuders), Pädagogische Hochschule Freiburg
  • 1/2014-2/2014: Forschungsaufenthalt: London Knowledge Lab (Arbeitsgruppe: Dr. Manolis Mavrikis), Institute of Education, University of London,UK
  • 12/2013: Promotion, Ruhr-Universität Bochum, Titel der Dissertation: Problem-solving prior to instruction. Investigating the underlying mechanisms of Productive Failure and Invention approaches
  • 8/2013-8/2017: JURE Coordinator der EARLI SIG 6: Instructional Design
  • 5/2012: Forschungsaufenthalt: Carl Wieman Science Education Initiative (Arbeitsgruppe: Dr. Ido Roll), University of British Columbia, Vancouver, Kanada
  • 4/2010-10/2015: Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Pädagogische Psychologie (Leitung: Prof. Dr. Nikol Rummel), Institut für Erziehungswissenschaft, Ruhr-Universität Bochum
  • 1/2010-3/2010: Forschungsaufenthalt: Learning Science Lab (Arbeitsgruppe: Prof. Dr. Manu Kapur), National Institute of Education, Singapur
  • 10/2009: Diplom der Psychologie, Institut für Psychologie, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
  • 8/2007-10/2007: Forschungsaufenthalt: Human Computer Interaction Institute (Arbeitsgruppe: Dr. Bruce McLaren), Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA
  • ISLS Early Career Award (International Society of the Learning Sciences) 2020/2021
  • Wilhelm-Hollenberg Dissertationspreis der Gesellschaft der Freunde der Ruhr-Universität Bochum 2014
  • Preis für ausgezeichnete wissenschaftliche Abschlussarbeiten der Ruhr-Universität Bochum 2014
  • Best Student Paper Award (und Nominierung für Best Paper Award) der 10th international conference on computer-supported collaborative learning (CSCL) 2013
  • Nachwuchswissenschaftlerpreis der Fachgruppe für Pädagogische Psychologie der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (PAEPS) 2011

Herausgeberschaft

  • Leuders, T. & Loibl, K. (2021). Beyond subject specificity – student and teacher thinking as sources of specificity in teacher diagnostic judgments. Research in Subject-matter Teaching and Learning (RISTAL), 4 (Editorial pp. 60–70).
  • Loibl, K. & Leuders, T. (2021). Serie: Strategien der Binnendifferenzierung. Pädagogik, 1-4.
  • Loibl, K., Leuders, T., & Dörfler, T. (2020). Kognitive Prozesse bei der Genese diagnostischer Urteile von Lehrkräften. Unterrichtswissenschaft, 48(4).
  • Hanna, G., Macchi, L., Binder, K., Martignon, L., & Loibl, K. (2020). Psychology and mathematics education. Frontiers in psychology.
  • Holzäpfel, L., Loibl, K. & Ufer, S. (Hrsg.) (2015). Fehler – Hindernis und Chance. Mathematik lehren, 191.

Zeitschriftenartikel mit Fachgutachten

  • Mavrikis, M., Rummel, N., Wiedmann, M., Loibl, K., & Holmes, W. (2022). Combining Exploratory Learning with Structured Practice Educational Technologies to Foster Both Conceptual and Procedural Fractions Knowledge.  Educational Technology Research and Development. https://doi.org/10.1007/s11423-022-10104-0(Zusammenfassung)
  • Leuders, T., Loibl, K., Sommerhoff, D., Herppich, S., & Praetorius, A.-K. (2022). Toward an Overarching Framework for Systematizing Research Perspectives on Diagnostic Thinking and Practice. Journal für Mathematik-Didaktik. https://doi.org/10.1007/s13138-022-00199-6
  • Boomgaarden, A., Loibl, K., & Leuders, T. (2022). The trade-off between complexity and accuracy. Preparing for computer-based adaptive instruction on fractions. Interactive Learning Environments, 1-16. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2038636
  • Rieu, A., Leuders, T., & Loibl, K. (2022). Teachers’ diagnostic judgments on tasks as information processing–The role of pedagogical content knowledge for task diagnosis. Teaching and Teacher Education, 111, 103621. https://doi.org/10.1016/j.tate.2021.103621
  • Loibl, K., & Leuders, T. (2021). Modeling Teachers’ Diagnostic Judgments by Bayesian Reasoning and Approximative Heuristics. Research in Subject-matter Teaching and Learning (RISTAL), 4, 88–108. https://doi.org/10.23770/RT1844
  • Leuders, T., Loibl, K., & Dörfler, T. (2020). Diagnostische Urteile von Lehrkräften erklären – Ein Rahmenmodell für kognitive Modellierungen und deren experimentelle Prüfung (Editorial). Unterrichtswissenschaft, 48(4), 493-502. https://doi.org/10.1007/s42010-020-00085-5
  • Leuders, T. & Loibl, K. (2020). Processing probability information in non-numerical settings – teachers’ bayesian and non-bayesian strategies during diagnostic judgment. Frontiers in Psychology, 11, 678. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00678
  • Loibl, K., Leuders, T., & Dörfler, T. (2020). A framework for explaining teachers’ diagnostic judgements by cognitive modeling (DiaCoM). Teaching and Teacher Education, 91, 103059. https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103059
  • Loibl, K., Tillema, M., Rummel, N. van Gog, T. (2020). The effect of contrasting cases during problem solving prior to and after instruction. Instructional Science, 48, 115–136. https://doi.org/10.1007/s11251-020-09504-7
  • Rieu, A., Loibl, K., & Leuders, T. (2020). Förderung diagnostischer Kompetenz von Lehrkräften bei Aufgaben der Bruchrechnung. Herausforderung Lehrer* innenbildung-Zeitschrift zur Konzeption, Gestaltung und Diskussion, 3(1), 492-509. https://doi.org/10.4119/hlz-3167
  • Rieu, A., Loibl, K., Leuders, T., & Herppich, S. (2020). Diagnostisches Urteilen als informationsverarbeitender Prozess – Wie nutzen Lehrkräfte ihr Wissen bei der Identifizierung und Gewichtung von Anforderungen in Aufgaben? Unterrichtswissenschaft, 48(4), 503-529. https://doi.org/10.1007/s42010-020-00071-x
  • Loibl, K. & Leuders, T. (2019). How to make failure productive: Fostering learning from errors through elaboration prompts. Learning and Instruction, 62, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2019.03.002(preprint)
  • Mazziotti, C., Rummel, N., Deiglmayr, A. & Loibl, K. (2019). Probing boundary conditions of productive failure: Does the productive failure effect transfer to young students, and what is the role of collaboration? npj Science of Learning, 4, 1-9. https://doi.org/10.1038/s41539-019-0041-5
  • Loibl, K. & Leuders, T. (2018). Errors during exploration and consolidation – The effectiveness of productive failure as sequentially guided discovery learning. Journal für Mathematik-Didaktik, 39(1), 69-96. https://doi.org/10.1007/s13138-018-0130-7
  • Loibl, K., Roll, I. & Rummel, N. (2017). Towards a theory of when and how problem solving followed by instruction supports learning. Educational Psychology Review, 29(4), 693-715. https://doi.org/10.1007/s10648-016-9379-x
  • Loibl, K. & Rummel, N. (2015). Productive failure as a strategy against the double curse of incompetence. Learning: Reseach and Practice, 1(2), 113-121. https://doi.org/10.1080/23735082.2015.1071231
  • Loibl, K. & Rummel, N. (2014). Knowing what you don't know makes failure productive. Learning and Instruction, 34, 74-85. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2014.08.004
  • Loibl, K. & Rummel, N. (2014). The impact of guidance during problem-solving prior to instruction on students' inventions and learning outcomes. InstructionalScience, 42(3), 305-326. https://doi.org/10.1007/s11251-013-9282-5
  • Westermann, K. & Rummel, N. (2012). Delaying instruction – Evidence from a study in a university relearning setting. Instructional Science, 40(4), 673-689. https://doi.org/10.1007/s11251-012-9207-8

Beiträge in Herausgeberbänden und Tagungsbänden mit Fachgutachten

  • Boomgaarden, A., Loibl, K., & Leuders, T. (2021). Striving for Adaptivity-Enabling Complex Problem-Solving Processes in a Computer-Based Learning Environment. In: Proceedings of the 15th International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2021. International Society of the Learning Sciences.
  • Brand, C., Hartmann, C., Loibl, K., & Rummel, N. (2021). Observing or Generating Solution Attempts in Problem Solving Prior to Instruction: Are the Preparatory Processes Comparable?. In: Proceedings of the 15th International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2021. International Society of the Learning Sciences.
  • Loibl, K., & Leuders, T. (2020). " Take the Middle"-Averaging Prior and Evidence as Effective Heuristic in Bayesian Reasoning. In CogSci.
  • Boomgaarden, A., Loibl, K. & Leuders, T. (2019). Computer-based Problem Solving to Prepare for Adaptive Consolidation. In: K. Lund, G. P. Niccolai, E. Lavoué, C. Hmelo-Silver, G. Gweon & M. Baker (Eds.). A Wide Lens: Combining Embodied, Enactive, Extended, and Embedded Learning in Collaborative Settings, 13th International Conference on Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) 2019, Vol. 2 (pp. 863-864). Lyon, France: ISLS.
  • Loibl, K. & Leuders, L. (2018). Learning from errors. The effect of comparison prompts in instruction after problem solving settings. In: J. Kay & R. Luckin (Eds.). Rethinking Learning in the Digital Age: Making the Learning Sciences Count, 13th International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2018, Vol. 1 (pp. 216-223). London, UK: ISLS.
  • Hartmann, C., Rummel, N. & Loibl, K. (2016). Communication patterns and their role for conceptual knowledge Acquisition from Productive Failure. In C. K. Looi, J. L. Polman, U. Cress, & P. Reimann (Eds.). Transforming Learning, Empowering Learners: The International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2016, Vol. 1 (pp. 530-537). Singapore: ISLS.
  • Rummel, N., Mavrikis, M., Wiedmann, M., Loibl, K., Mazziotti, C., Holmes, W. & Hansen, A. (2016). Combining exploratory learning with structured practice to foster conceptual and procedural fractions knowledge. In C. K. Looi, J. L. Polman, U. Cress, & P. Reimann (Eds.). Transforming Learning, Empowering Learners: The International Conference of the Learning Sciences (ICLS) 2016, Vol. 1 (pp. 58-65). Singapore: ISLS.
  • Deiglmayr, K., Rummel, N. & Loibl, K. (2015). The mediating role of interactive learning activities in CSCL: An Input-Process-Outcome model. In: O. Lindwall, P. Häkkinen, T. Koschman, P. Tchounikine, & S. Ludvigsen (Eds.). Exploring the Material Conditions of Learning: The Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) Conference 2015, Vol. 2 (pp. 518-522). Gothenburg, Sweden: ISLS.
  • Grawemeyer, B., Holmes, W., Gutierrez-Santos, S., Hansen, A., Loibl, K. & Mavrikis, M. (2015). Light-Bulb Moment? Towards adaptive presentation of feedback based on students’ affective state. Proceedings of the 20th ACM Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 2015) (pp. 400-404). New York: ACM.
  • Loibl, K. & Rummel, N. (2015). Discussing student solutions is germane for learning when providing or delaying instruction. In: Y. H. Cho, I. S. Caleon & M. Kapur (Eds.). Authentic problem solving and learning in the 21st century: Perspectives from Singapore and beyond (pp. 229-248). Singapore: Springer.
  • Mazziotti, C., Loibl, K. & Rummel, N. (2015). Collaborative or individual learning within Productive Failure. Does the social form of learning make a difference? In: O. Lindwall, P. Häkkinen, T. Koschman, P. Tchounikine, & S. Ludvigsen (Eds.). Exploring the Material Conditions of Learning: The Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) Conference 2015, Vol. 2 (pp. 570-575). Gothenburg, Sweden: ISLS.
  • Mazziotti, C., Loibl, K. & Rummel, N. (2014). Does collaboration affect learning in a Productive Failure setting? In: J. L. Polman, E. A. Kyza, D. K. O'Neill, I. Tabak, W. R. Penuel, A. S.Jurow, K. O'Connor, T. Lee, & L. D'Amico (Eds.). Learning and becoming in practice: The International Conference of the Learning Sciences (ICLS 2014), Vol. 3 (pp. 1184-1185). Boulder, CO: ISLS.
  • Loibl, K. & Rummel, N. (2013). Delaying Instruction Alone Doesn’t Work: Comparing and Contrasting Student Solutions is Necessary for Learning from Problem-Solving prior to Instruction. In: N. Rummel, M. Kapur, M. Nathan, & S. Puntambekar (Eds.). To see the world and a grain of sand: Learning across levels of space, time an scale - Proceedings of the 10th international conference on computer-supported collaborative learning (CSCL 2013), Vol. 1 (pp. 296-303). Madison: ISLS.
  • Westermann, K. & Rummel, N. (2012). New evidence on productive failure - Building on students’ prior knowledge is key! In: J. van Aalst, K. Thompson, M. J. Jacobson & P. Reimann (Eds.). The future of learning: Proceedings of the 10th international conference of the learning sciences (ICLS 2012), Vol. 2 (pp. 266-270). Sydney, Australia: ISLS.
  • Westermann, K. & Rummel, N. (2011). What type of support is needed when students generate multiple representations in small groups? In: H. Spada, G. Stahl, N. Miyake, & N. Law (Eds.). Connecting computer-supported collaborative learning to policy and practice – CSCL2011 Conference Proceedings, Vol. 3 (pp. 1067-1068). ISLS.

Die hier genannten Themen orientieren sich an meinen Forschungsschwerpunkten. Diese Vorschläge dienen nur der groben Orientierung. Innerhalb dieser Grobthemen gibt es eine Vielzahl möglicher Fragestellungen, z. B. zu bestimmten Unterstützungsformaten oder Kognitionen, zur Replikation bei neuen Lerngegenständen, etc. Die konkrete Fragestellung gilt es im Rahmen eines Exposés herauszuarbeiten. Je nach konkreter Fragestellung sind dabei quantitative (z. B. Interventionsstudien mit Gruppenvergleich oder Fragebogenerhebungen) oder qualitative (z. B. Interviewstudien) Ansätze geeignet.

  • PS-I (Problemlösen vor Instruktion): Lernende generieren Lösungen oder Ideen bzw. explizieren ihre Vorstellungen in einer Problemlöse-/Erkunden-/Explorations-Phasen, die in nachfolgender Instruktion aufgegriffen werden (s. PS-I im zdf)
  • Digitale Tools zur Unterstützung kognitiver Aktivierung bei der Erarbeitung neuer Inhalte (s. Kolleg zu dem Thema)
  • Kooperatives Lernen: Einsatz von Kooperationsskripts
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