Ob geopolitische Konflikte wie der russische Angriff auf die Ukraine, Chancen und Gefahren künstlicher Intelligenz, Klimakrise oder die zunehmende Bedrohung demokratischer Strukturen – die Zahl globaler und gesellschaftlicher Herausforderungen nimmt kontinuierlich zu.

Diese Entwicklungen sind vielschichtig und verlangen tiefgreifende Veränderungen in gesellschaftlichen Denk- und Handlungsweisen. Auch die Schule ist Teil dieses Prozesses. Insbesondere das Fach Natur-Mensch-Gesellschaft (NMG) im Zyklus 1 und 2, mit dem übergreifenden Ziel den Schülerinnen und Schülern die Auseinandersetzung mit der Welt zu ermöglichen (Lehrplan21), ist besonders gefordert. Der Unterricht in NMG verfolgt das Ziel, Lernende mit vielschichtigen Fragestellungen zu konfrontieren, die nicht aus einer einzigen Perspektive verstanden werden können. Statt Inhalte zu vereinfachen, geht es darum, den Kindern anspruchsvolle Denkprozesse zuzumuten und sie an komplexe Zusammenhänge heranzuführen (Hartinger & Giest 2022). In der fachdidaktischen Literatur wird immer wieder betont, dass ein sachunterrichtliches Lernen besonders dann gelingt, wenn Probleme als Ausgangspunkt genutzt werden, wenn Zeit für tiefes Nachdenken vorgesehen ist und wenn Wissen nicht isoliert, sondern verknüpft betrachtet wird. Solche Vorgehensweisen gelten als zentrale Voraussetzungen, um die Komplexität realer Situationen erfahrbar zu machen (Beinbrech 2022; Trevisan & Helbling 2025).

Insbesondere die Mystery-Methode stellt dafür ein potenziell wertvolles didaktisches Instrument für den NMG-Unterricht dar. Mit Mysteries können Lernende durch das Lösen einer «rätselhaften» Leitfrage oder Problemstellung ein Sachverhalt oder Phänomen zu einem sachkundlichen Unterrichtsgegenstand erforschen.

Dazu werden Informationskarten bearbeitet und miteinander in Beziehung gesetzt. Inhaltliche Zusammenhänge und Verbindungen werden aufgedeckt und ein Wirkungsgefüge erstellt und damit "schlussfolgerndes vernetztes Denken" gefördert (éducation21, 2014). Das Vorgehen ähnelt der Struktur-Lege-Technik oder der Concept Map (Wahl, 2013, 2020; Güthler 2021). Mysteries erfüllen Kriterien problemorientierten Unterrichts, indem lebensweltbezogene Probleme den Ausgangspunkt bilden und Lernende eigenständig arbeiten (Beinbrech, 2022).

Mysteries fördern unter anderem kritisches Denken, Neugier und Motivation, Leseverständnis, Teamarbeit und Interdisziplinarität (éducation21, 2025). Da Mysteries der Komplexität eines Themas gerecht werden können und auch überfachliche Kompetenzen fördern, eignen sie sich insbesondere für Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE)-Themen und tragen zur Entwicklung einer eigenen Meinungs- und Wertebildung bei (ebd.).

Im Referat werden Erfahrungen beim Einsatz von Mysteries auf der Primarstufe (vor allem in der 4. bis 6. Klasse) sowie in der Aus- und Weiterbildung von Lehrkräften (Primarstufe) präsentiert. Besonders interessiert die Autoren, ob Mysteries für die Vermittlung komplexer Sachverhalte erfolgversprechend sind und welche Schwierigkeiten und Herausforderungen bei deren praktischer Umsetzung bestehen.

Literatur:

Beinbrech, C. (2022). Problemorientierter Sachunterricht. In J. Kahlert, M. Fölling-Albers, M. Götz, A. Hartinger, S. Miller & S. Wittkowske (Hrsg.), Handbuch Didaktik des Sachunterrichts (utb-studi-ebook, Bd. 8621, 3. Auflage, S. 417–422). Bad Heilbrunn: Verlag Julius Klinkhardt.

éducation21 (2014). Leitfaden Mystery. Download unter https://catalogue.education21.ch/de/mystery-leitfaden (Access: 1.10.24)

éducation21 (2025). Leitfaden zur Umsetzung eines Mysterys im Unterricht. Download unter https://www.education21.ch/de/lernmedien/leitfaden-zur-umsetzung-eines-mysterys-im-unterricht (Access: 10.12.25)

Güthler, A. (2021). einfach komplex! Systemisch denken lernen für eine nachhaltige Welt. Aachen: ökotopia.

Hartinger, A., Giest, H. (2022). Perspektivrahmen Sachunterricht. In J. Kahlert, M. Fölling-Albers, M. Götz, A. Hartinger, S. Miller & S. Wittkowske (Hrsg.), Handbuch Didaktik des Sachunterrichts (utb-studi-ebook, Bd. 8621, 3. Auflage, S. 277-282). Bad Heilbrunn: Verlag Julius Klinkhardt.

Trevisan, P., Helbling, D. (Hrsg.) (2025). Nachdenken und vernetzen in Natur, Mensch, Gesellschaft. Studienbuch für den kompetenzorientierten Unterricht im 1. und 2. Zyklus. Bern: hep verlag.

Wahl, D. (2013). Lernumgebungen erfolgreich gestalten – Vom trägen Wissen zum kompetenten Handeln. Bad Heilbrunn: Verlag Julius Klinkhardt.

Der Beitrag adressiert die Frage, wie Lehreremotionen, Unterrichtsqualität und Learning Outcomes (Lernfreude und fachliche Leistung) im Fach Mathematik der 8. Schulstufe zusammenhängen. Aufbauend auf dem Control-Value-Framework zu Schüleremotionen (z.B. Pekrun, 2006) und dem Conceptual Model of Teacher Emotions (z.B. Frenzel et al., 2021) wird ein evidenzbasierter Beitrag zur Diskussion um Qualitätsentwicklung, Emotionsdynamiken und deren Relevanz für Lernen geleistet. Beide theoretischen Modelle betonen die Domänen- bzw. Klassenspezifik von Emotionen, die wir explizit für den Mathematikunterricht der 8. Schulstufe berücksichtigen. Zugleich rücken sie die Rolle (wahrgenommener) Unterrichtsqualität für die Ausbildung von Kontroll- und Wertappraisals in den Mittelpunkt; entsprechend verorten wir unsere Analysen in den drei Basisdimensionen Klarheit, Klassenführung und Lernunterstützung.

Fragestellung und Hypothesen: Wir prüfen (a) Zusammenhänge zwischen von Lehrkräften berichteten Emotionen (Freude, Ärger, Angst) und von Schüler/innen wahrgenommener Unterrichtsqualität (Klarheit, Klassenführung, Unterstützung der Selbstbestimmung), (b) direkte und indirekte Effekte auf die Schüleremotion „Freude an Mathematik“ sowie die fachliche Leistung in Mathematik. Konkret testen wir: H1 (Lehrerfreude positiv; Ärger/Angst negativ mit Unterrichtsqualität), H2 (direkter Transmissionseffekt von Lehrerfreude auf Schülerfreude), H3 (höhere Klarheit und Unterstützung bzw. niedrigere Störungsrate begünstigen Schülerfreude), H4 (Unterrichtsqualität fördert Leistung), H5 (Schülerfreude positiv mit Leistung), H6 (partielle Mediation der Effekte der Lehreremotionen über Unterrichtsqualität).

Stichprobe und Design: Grundlage ist die österreichische TIMSS-2023-Stichprobe (Klasse 8; n = 4.012 Schüler/innen; 151 Schulen; 308 Klassen) mit zweistufig geschichteter Stichprobenziehung (Wiesinger & Wallner-Paschon, 2024). TIMSS 2023 wurde computerbasiert mit adaptivem Testdesign durchgeführt; Kontextdaten wurden über Online-Fragebögen bei Schüler/innen und Lehrkräften erhoben (von Davier et al., 2024).

Messinstrumente: Lehreremotionen wurden mit den Teacher Emotions Scales (vier Items je Skala; Freude, Ärger, Angst) auf Klassenebene erfasst (Frenzel et al., 2016). Unterrichtsqualität aus Schülersicht umfasste Klarheit der Instruktion (4 Items), fehlende Disziplin (4) sowie Unterstützung der Selbstbestimmung (3) (von Davier et al., 2024; Rakoczy, Buff, & Lipowsky, 2013). Schülerfreude in Mathematik wurde mit vier Items gemessen. (Reliabilitäten: α = .73–.93; ω = .80–.94).

Analytisches Vorgehen: Multilevel-SEM (Mplus 8.14) mit Schüler/innen auf Ebene 1 und Lehrer/innen auf Ebene 2. Lehreremotionen wurden auf Ebene 2 modelliert; schülerberichtete Konstrukte doppelt latent (Within/Between) spezifiziert. Ein bifaktorielles Modell trennte eine generelle Unterrichtsqualitätskomponente von spezifischen Dimensionen (Klarheit, Disziplin, Unterstützung), um Messfehler und Multikollinearität zu reduzieren (Reise, 2012). Schätzungen erfolgten mit MLR unter Berücksichtigung von Clusterung, Gewichten und FIML für Missingness; Leistungswerte (plausible Werte) wurden als multiple Imputationen gemäß Rubin-Regeln behandelt (Muthén & Muthén, 1998–2017). Auf Ebene 1/2 wurden Hintergrundmerkmale kontrolliert (Geschlecht, Migration, Bücher im Haushalt, Bildung der Eltern; sowie Schultyp und Klassenmittel der L1-Kovariaten auf Ebene 2). Indirekte Effekte wurden mittels Bayes CI auf "Signifikanz" geprüft.

Ergebnisse: Deskriptiv berichteten Lehrkräfte hohe Freude und niedrige Angst/Ärger; Schüler/innen erlebten vergleichsweise klare Instruktion und Unterstützung, mittlere bis niedrige Störungen, und lagen leistungsmäßig leicht über dem TIMSS-Mittel. Das bifaktorielle Mehrebenen-Strukturgleichungsmodell zeigte sehr gute Passung; es erklärte 31 % (Schülerfreude) und 32 % (Leistung) der Within-Varianz sowie 89 % (Schülerfreude) und 76 % (Leistung) der Between-Varianz (u. a. aufgrund der Kovariaten). Entgegen H2 fand sich kein signifikanter direkter Transmissionseffekt der Lehrerfreude auf die Schülerfreude. Dagegen bestätigten sich die angenommenen Pfade von Lehreremotionen zu Unterrichtsqualität (H1) sowie von Unterrichtsqualität zu Schülerfreude und Leistung (H3–H4). Obwohl die direkten Pfade in ihrer squenz statistsich signifikant waren, konnten keine hinweise auf indirekte Effekte der Lehreremotionionen über Unterrichtsqualität auf die Outcomes beobachtet werden (H6).

Diskussion: Die Befunde unterstreichen die Relevanz von Unterrichtsqualität als zentralem Mechanismus im Zusammenhang von Lehreremotionen und Schüleroutcomes—bei gleichzeitig ausbleibendem direkten Transmissionseffekt in diesem großskaligen, repräsentativen Setting. Für Forschung und Praxis der Qualitätsentwicklung bedeutet dies, positive Lehreremotionen systematisch als Ressource für klare, unterstützende und störungsarme Lernumgebungen zu stärken, um Freude am Fach und Leistung zu fördern—im Sinne einer evidenzbasierten Weiterentwicklung von Unterricht und Schule (vgl. Lazarides & Buchholz, 2019; Hascher et al., 2024).

Theoretischer Hintergrund

Die zunehmende Heterogenität von Schüler:innen gilt als zentrale Herausforderung für den Unterricht (Enchikova et al., 2024; OECD, 2023). Intelligente tutorielle Systeme (ITS) bieten einen vielversprechenden Ansatz, dieser Heterogenität zu begegnen, da sie Lernprozesse individuell anpassen, unmittelbares Feedback geben und so Lernzuwächse fördern können (Keuning & van Geel, 2021; Clément et al., 2024; Di Pietro & Distefano, 2019). Meta-Analysen belegten bereits die Wirksamkeit von ITS gegenüber nicht-adaptiven Lernformen (Hillmayr et al., 2020; Kulik & Fletcher, 2016; Ma et al., 2014; Steenbergen-Hu & Cooper, 2013; VanLehn, 2011). Bisherige Forschung konzentrierte sich jedoch überwiegend auf ältere Lernende mit ausgeprägteren Selbstregulationsfähigkeiten. Ob vergleichbare Effekte auch bei jüngeren Schüler:innen nachweisbar sind, bleibt unklar. Zudem wurden adaptive ITS häufig mit traditionellem Unterricht verglichen, was potenzielle Störvariablen durch unterschiedliche Lernumgebungen mit sich bringt. Strengere Forschungsdesigns erfordern daher Vergleiche zwischen adaptiven und nicht-adaptiven ITS-Versionen innerhalb derselben digitalen Lernumgebung.

Fragestellung

In einem Feldexperiment mit Zweitklässler:innen wurde untersucht, ob ein adaptives ITS im Mathematikunterricht zu besseren Lernergebnissen führt als eine nicht-adaptive Version derselben Lernumgebung. Präregistriert wurde die Hypothese, dass die adaptive Variante zu signifikant höhere Lernzuwächse im Posttest führt.

Methode

An der Studie nahmen insgesamt N = 139 Schüler:innen der zweiten Klassenstufe teil (M_Alter = 7.64 Jahre, SD_Alter = 0.57; 60.43 % weiblich). Die Stichprobe erreichte die anhand einer Poweranalyse mit mittleren Effekt geplante Zielgröße von 130 Lernenden. Die Datenerhebung erfolgte im Rahmen eines einfaktoriellen Prä-Posttest-Designs mit zwei Bedingungen: Im Anschluss an den Prätest wurden die Lernenden randomisiert der adaptiven oder der nicht-adaptiven Version des ITS zugewiesen und übten 30 Minuten Additions- und Subtraktionsaufgaben im 100 Bereich mit und ohne Übergang. Anschließend beantworteten sie den Posttest.

Der Prä- und Posttest umfasste jeweils 5 Rechenaufgaben (Addition und Subtraktion mit und ohne Übergang im 100 Bereich). Pro Aufgaben konnten 3 Punkte erreicht werden, sodass insgesamt 15 Punkte erzielt werden konnten. Die Reliabilität der Tests war gut (ω_Prätest = .88; ω_Posttest = .87).

Ergebnisse und ihre Bedeutung

Um die Hypothese zu beantworten wurde eine lineare Regression mit den Posttestwerten als abhängige, der Bedingung als unabhängige und Vorwissen als Kontrollvariable durchgeführt. Während das Vorwissen einen starken Prädiktor darstellte (β = 0.71, p < .001, moderater Effekt), zeigte sich kein signifikanter Effekt der Bedingung (β = -0.06, p = .602). Damit erbrachte die adaptive Version des ITS keine Vorteile gegenüber der nicht-adaptiven Version.

In einem zweiten Schritt untersuchten wir explorativ die Prozessdaten, die während des Übens mit dem ITS entstanden. Profilanalysen ergaben drei unterschiedliche Profile der Lernenden:

• Profil 1 (n = 49): Schüler:innen lösten in der Zeit viele Aufgaben richtig und benötigten dabei kaum Hilfestellungen innerhalb des Systems.
• Profil 2 (n = 51): Schüler:innen lösten in der Zeit weniger Aufgaben, gaben häufiger falsche Antworten an und benötigten mehr Hilfestellungen des Systems.
• Profil 3 (n = 45): Schüler:innen lösten in der Zeit wenige Aufgaben, machten dabei häufig Fehler und benötigten viele Hilfestellungen des Systems.

Eine explorative Moderationsanalyse mit den Profilen und Vorwissen als Moderatoren zeigte eine signifikante Dreifachinteraktion (F(2, 107) = 3.32, p < .040, moderater Effekt): Leistungsstarke Schüler:innen (Profil 1) profitierten in beiden Bedingungen, wobei sie etwas bessere Lernergebnisse mit dem nicht-adaptiven System erzielten. Für die leistungsschwächeren Schüler:innen (Profil 2 & 3) zeigte sich hingegen, dass Schüler:innen mit geringem Vorwissen schlechter mit dem adaptiven System abschnitten; erst mit zunehmendem Vorwissen zeigte sich hier der Vorteil des adaptiven Systems gegenüber dem nicht-adaptiven System.
Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass adaptive Lernsysteme nicht generell erfolgreich sind, sondern nur dann Wirksamkeit zeigen, wenn sie das Vorwissen und das Lernverhalten der Schüler:innen berücksichtigen.