Authors:	Müller, Adrienne Mara Aimée
Title:	How to form groups? Optimizing group formation of university students
Online publication date:	4-Apr-2024
Year of first publication:	2024
Language:	english
Abstract:	Zusammenfassung Kollaboratives Lernen in Gruppen gilt als äußerst effektive Methode zur Verbesserung der Lernergebnisse und zur Entwicklung wertvoller sozialer Kompetenzen. Gleichwohl birgt die Gruppenbildung einen komplexen Prozess in sich, der sich erheblich auf den Lernerfolg der betreffenden Gruppen auswirken kann. Folglich ist es wichtig zu verstehen, wie Lernende sinnvoll zusammengesetzt werden sollten. Die Relevanz der vorliegenden Forschungsarbeit ergibt sich aus dem Spannungs-verhältnis, dass Gruppenarbeit einerseits als Form und Ziel der universitären Lehre verstanden wird, andererseits aber in der Umsetzung häufig scheitert, ohne auf die dafür relevanten Faktoren Einfluss nehmen zu können. Lernende unterscheiden sich in verschiedenen Aspekten, die die Qualität und Quantität der Interaktionen untereinander beeinflussen. Die vorliegende Dissertation untersucht mit Hilfe algorithmischer Gruppenbildung mögliche relevante Kriterien für eine effektive Gruppenbildung im Rahmen von vier experimentellen Studien in Online-Gruppenarbeit (Studie 1 & 2) und Präsenz-Gruppenarbeit (Studie 3 & 4). Studie 1 untersuchte experimentell die Ergebnisse von Gruppenbildung anhand der Varianz der Persönlichkeitsmerkmale Extraversion und Gewissenhaftigkeit realisiert in einem vierwöchigen Online-Kurs für angehende Studierende. Die Hypothese war, dass es von Vorteil für die Ergebnisse ist, wenn die Online-Gruppen hinsichtlich der Varianz der Extraversion heterogen und hinsichtlich der Varianz der Gewissenhaftigkeit homogen gebildet werden. Studie 2 ähnelte in der Methodik der Studie 1, hier variierte jedoch ein Gruppenbildungs-kriterium, sodass basierend auf der Varianz der Extraversion und des Vorwissens Online-Gruppen experimentell gebildet und untersucht wurden. Zusammenfassend liefern Studie 1 und Studie 2 Hinweise darauf, dass Lernerfolg in Online-Gruppenarbeit eher vom Kursdesign als von individuellen Unterschieden abhängt. Gleichzeitig ist es für die Studierenden oft schwierig, ihr lernen online in Gruppen zu organisieren, was in solchen Kontexten zu erheblichen Abbruchquoten führen kann. In den Studien 3 und 4 wurden die Rahmenbedingungen verändert und die Strategien der Gruppen-bildung in Präsenzveranstaltungen untersucht. In Studie 3 wurde untersucht, ob die Heterogenität oder Homogenität der Persönlichkeits-eigenschaft Extraversion, wie sie unter den Gruppenmitgliedern verteilt ist, Auswirkungen auf Ergebnisse wie Zeitaufwand, Zufriedenheit und Leistung hat. Überraschenderweise berichteten Gruppen mit einer homogenen Verteilung der Extraversion über ein höheres Maß an Zufriedenheit verglichen mit heterogenen Gruppen. Studie 4 - methodisch Studie 3 folgend - erweitert die Aussagekraft der Ergebnisse, indem sie unterschiedliche Standorte in verschiedenen Bildungseinrichtungen für die weitere Erforschung nutzt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass eine homogene Verteilung von Extraversion der Gruppenmitglieder signifikant den Erfolg der Gruppenarbeiten erklärt. Zusammenfassend tragen die vorgestellten Studien zu einem besseren Verständnis bei, wie algorithmische Gruppenbildung anhand individueller Prädiktoren in verschiedenen Bereichen erfolgreich implementiert und evaluiert werden kann. Implikationen für Forschung und praktische Anwendungen werden aus den Ergebnissen der vier Studien abgeleitet.  Abstract Collaborative learning through group work is considered a highly effective method for improving learning outcomes and developing valuable social skills. However, group formation is a complex process that can significantly impact the success of collaborative learning. For this reason, it is important to understand, how learners can be effectively grouped together, to ensure successful learning outcomes. The relevance of the present research arises from the tension that group work is, on the one hand, understood as a form and goal of university teaching, and, on the other hand, often fails in its execution without being able to control the relevant factors. Learners differ in various aspects, that influence the quality and quantity of interactions between them. This dissertation utilizes algorithmic group formation to examine the potentially relevant criteria for effective group formation in four experimental Studies, exploring online group work (Studies 1 & 2) and face-to-face group work (Studies 3 & 4). Study 1 examines group formation in a four-week online course for prospective students. The group formation was experimentally carried out based on the variance of the personality traits extraversion and conscientiousness. It was hypothesized that it is advantageous regarding the results to have group variances heterogeneous in extraversion and homogeneous in conscientiousness. Study 2 was similar in the methodology of study 1, with variation of one of the grouping criteria. Based on the variance of the personality trait extraversion and prior knowledge, online groups were formed here to experimentally test which form of group formation leads to the best results. Taken together, study 1 and study 2 provide evidence that successful learning in the online setting is associated with course design and individual differences, among other factors. Simultaneously, students often encounter challenges in organizing their online learning in groups and are prone to experiencing significant dropout rates in such settings. Therefore, study 3 and study 4 explored the effectiveness of group formation strategies in face-to-face groupwork settings to enhance students' groupwork experiences. Study 3 examines whether the heterogeneity or homogeneity of the personality-trait extraversion, as distributed among group members, affects outcomes such as time spent, satisfaction, and performance. Surprisingly, groups with a homogeneous distribution of extraversion reported higher levels of satisfaction than groups with a heterogeneous distribution. The results of study 4 replicated and extended those of study 3 by investigating the effects of grouping from different perspectives in several student institutions. The results indicated that a homogeneous distribution of extraversion among group members significantly contributed to the success of group work. The presented studies contribute to a better understanding of how algorithmic group formation and individual predictors can be utilized to promote successful group learning in several domains. Implications for research and practical applications can be derived from the research findings of the four studies.
DDC:	150 Psychologie 150 Psychology
Institution:	Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Department:	FB 02 Sozialwiss., Medien u. Sport
Place:	Mainz
ROR:	https://ror.org/023b0x485
DOI:	http://doi.org/10.25358/openscience-10242
URN:	urn:nbn:de:hebis:77-openscience-cc59aaad-892a-4edb-8193-f1d1acdc07e59
Version:	Original work
Publication type:	Dissertation
License:	CC BY
Information on rights of use:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Extent:	X, 242 Seiten ; Illustrationen, Diagramme
Appears in collections:	JGU-Publikationen