Erfahrene Lehrende und Learning Designers kennen das Phänomen: Wenn Lernende vor einer Lösung eine eigene Einschätzung abgeben dürfen – auch wenn diese falsch ist –, erhöht sich die spätere Erinnerungsleistung signifikant. Dieses Phänomen wird als Prediction Effect bezeichnet. Der Effekt beschreibt die lernförderliche Wirkung von Vorhersagen, besonders in Situationen, in denen die eigentliche Information noch nicht bekannt ist. Im Kontext digitaler Didaktik ist dieses Prinzip hochrelevant, denn es erlaubt die Gestaltung aktiver, kognitiv fordernder Lernprozesse. In diesem Beitrag analysieren wir, warum der Prediction Effect das Lernen verbessert, welche neurokognitiven Mechanismen dabei eine Rolle spielen und wie sich der Prediction Effekt im E-Learning didaktisch klug umsetzen lässt.

Was ist der Prediction Effect?

Unter dem Begriff Prediction Effect versteht man die gesteigerte Lernleistung, die entsteht, wenn Lernende vor der Präsentation neuer Inhalte eine Vermutung abgeben müssen. Diese aktive Vorwegnahme fördert die Aufmerksamkeit, aktiviert Vorwissen und erzeugt ein lernförderliches Maß an kognitiver Spannung. Dabei ist besonders bemerkenswert: Auch falsche Vorhersagen können das Behalten fördern – unter der Voraussetzung, dass unmittelbar Feedback folgt¹. Der Effekt unterscheidet sich von verwandten Konzepten wie dem Generation Effect oder dem Testing Effect, da die Wissensproduktion nicht voraussetzt, dass eine korrekte Antwort gegeben werden kann. Es geht vielmehr um die aktivierende Funktion der kognitiven Vorwegnahme.

Neuropsychologische Grundlagen

Aktuelle Erkenntnisse aus der Neuropsychologie zeigen, dass Vorhersagen und insbesondere Prediction Errors – also Abweichungen zwischen Erwartung und Realität – zentrale Lernmechanismen stimulieren. Solche Fehler signalisieren dem Gehirn, dass bestehende mentale Modelle unzureichend sind, was Anpassungen und intensiveres Kodieren notwendig macht. Studien weisen darauf hin, dass dabei insbesondere der Hippocampus und dopaminerge Systeme beteiligt sind². Diese Systeme unterstützen die Integration neuer Informationen und fördern die Konsolidierung im Langzeitgedächtnis. Neuroimaging-Studien belegen zudem, dass unerwartete Information besonders intensiv verarbeitet wird, was zu einem besseren Erinnern führt³.

Der Prediction Effect in der Lernpsychologie

In der Lernpsychologie wird der Prediction Effect als weiterer Nachweis für die Wirksamkeit aktiver Lernformate betrachtet. Er lässt sich leicht mit Konzepten wie Desirable Difficulties kombinieren. Das Machen von Vorhersagen erzeugt eine Form der gewünschten kognitiven Belastung, die sowohl zur tieferen Verarbeitung als auch zur besseren Metakognition beiträgt. Zahlreiche experimentelle Studien zeigen, dass Lernende, die regelmäßig Vorhersagen treffen, nicht nur mehr behalten, sondern auch ein besseres Gefühl für ihr eigenes Wissen entwickeln – sie lernen also was sie wissen und was sie nicht wissen⁴. Das macht den Effekt besonders interessant für formative Assessments und adaptive Lernsysteme.

Falsche Vorhersagen sind nützlich – unter Bedingungen

Entgegen dem verbreiteten Eindruck, dass Fehler Lernprozesse stören, sehen wir, dass inkorrekte Vorhersagen sogar vorteilhaft sein können – sofern sie direkt durch korrektive Informationen gefolgt werden. Diese Kombination aus kognitiver Inkongruenz und sofortigem Feedback erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die korrekte Information erinnert wird⁵. Entscheidend ist hierbei das zeitnahe und informative Feedback. Lernsysteme, die Vorhersagen einfordern, müssen daher Feedback didaktisch präzise gestalten, um Irrtümer produktiv zu machen.

Didaktische Anwendung des Prediction Effects im E-Learning

Die Umsetzung des Prediction Effect Lernen in digitale Settings ermöglicht eine Vielzahl innovativer Designs. In E-Learning-Modulen können etwa zwischen kurzen Mikroinhalten gezielte Vorhersage-Aufgaben eingefügt werden. Auch in größeren, Web Based Trainings (WBTs) können Multiple-Choice-Fragen vor der Informationspräsentation sinnvoll eingesetzt werden. Wichtig ist bei der Vorhersage-Interaktionen die Integration von unmittelbarem Feedback. Außerdem kann elaborative Instruktion genutzt werden: Lernende beantworten „Warum denkst du das?“-Fragen, um tieferliegendes Verstehen zu fördern. Prediction Activities eignen sich zudem hervorragend für blended Lernformate, insbesondere in der Phase vor der Präsenzsitzung (Flipped Classroom).

Best Practices für Learning Designers

Damit der Prediction Effect seine volle Wirkung entfalten kann, sollten drei didaktische Prinzipien beachtet werden:

• Frühzeitige Aktivierung: Fragen Sie nach einer Vorhersage vor der Informationsvermittlung.
• Direktes Feedback: Geben Sie unmittelbare Rückmeldung mit Begründung.
• Wiederholung und Transfer: Bauen Sie Folgefragen ein, um Wissen zu festigen und auf neue Kontexte zu übertragen.

Darüber hinaus sollte das Design niedrigschwellig einsteigen, um Überforderung zu vermeiden. Beginnen Sie mit leicht vorhersagbaren Szenarien und steigern Sie schrittweise die Komplexität. Auch humorvolle oder alltagsnahe Beispiele helfen, initiale Hürden zu senken.

Zukunftsperspektiven: Vorhersagen als Kern adaptiven Lernens

Vorhersage-basierte Lernmechanismen sind besonders relevant für personalisierte und adaptive Lernsysteme. Systeme, die Vorhersagegenauigkeit als Maß für Wissenstiefe verwenden, können differenzierte Lernpfade bereitstellen. Auch im Bereich Künstlicher Intelligenz entstehen Modelle, die Predictive Learning operationalisieren. Eine besonders vielversprechende Kombination ergibt sich mit der Schema-Theorie: Bestehende mentale Strukturen erleichtern nicht nur das Erkennen neuer Muster, sondern verbessern auch die Qualität von Vorhersagen.

Fazit: Der Prediction Effect als didaktisches Tool

Der Prediction Effect Lernen offenbart sich als wirkungsvolles Instrument für instruktionspsychologisch fundierte Lernszenarien. Vorhersagen aktivieren, fokussieren und fördern die langfristige Speicherung neuer Inhalte – besonders dann, wenn Fehler als Teil des Lernprozesses anerkannt und mit präzisem Feedback aufgelöst werden. Für Learning Designers bedeutet das: Interaktive, vorhersagebasierte Formate sind nicht nur kognitiv wirksam, sondern auch motivationstheoretisch sinnstiftend. Sie fördern Selbstwirksamkeit, Neugier und tiefes, problembasiertes Lernen.

Bei breed.design greifen unsere Learning Experts auf Erkenntnisse wie den Prediction Effect im E-Learning zurück, um digitale Lernformate zu entwickeln, die nachweislich Lernprozesse verbessern. Durch gezielte Vorhersage-Elemente, direktes Feedback und kontextsensitives Design fördern wir kognitive Aktivierung und nachhaltigen Wissenserwerb.

Fußnoten

1. Yan, V. X., Yu, R. A., Garcia, M. A., & Bjork, R. A. (2014). Why does guessing incorrectly enhance, rather than impair, retention?. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 40(1), 1–15. Quelle ↩︎
2. Kim, G., Lewis-Peacock, J. A., Norman, K. A., & Turk-Browne, N. B. (2021). Mnemonic prediction errors promote detailed memories. PNAS. Quelle ↩︎
3. Zacks, J. M., Kurby, C. A., Eisenberg, M. L., & Haroutunian, N. (2021). Prediction error and memory across the lifespan. Current Directions in Psychological Science, 30(6), 518–525. Quelle ↩︎
4. Metcalfe, J., & Finn, B. (2011). People’s hypercorrection of high-confidence errors: Did they know it all along?. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 37(2), 437–448. Quelle ↩︎
5. Kornell, N., Hays, M. J., & Bjork, R. A. (2009). Unsuccessful retrieval attempts enhance subsequent learning. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 35(3), 989–998. Quelle ↩︎