Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
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Zur Überprüfung der Frage, inwieweit die Wahl von Modulreihenfolgen einen Erklärungsgehalt auf den Studienerfolg haben wurden Studienverläufe von Absolventinnen und Absolventen analysiert. Würden sich aus der Reihenfolge bei der Wahl von Modulen signifikante Erkenntnisse ermitteln lassen, dann könnten diese in einem digitalen Studienassistenten berücksichtigt werden. Konkret wurden mittels ökonometrischer Instrumente beispielsweise analysiert ob es erfolgreicher für eine Abschlussnote oder die Studiendauer ist früh im Studium spezifische Kernfächer (als notwendige Grundlage) oder Wahlmodule (als Motivation) zu belegen?“, „Ziel ist es, durch Aufdeckung erfolgreicher Strategien, Studierenden Vorschläge zur effizienten und effektiven Studienplanung an die Hand zu geben, um den erfolgreichen Studienverlauf zu unterstützen. Als weiteres Ziel sollen die Daten auch zur Optimierung der des Studiums von organisationaler Seite aus genutzt werden, um das Design des Studiengangs zu überdenken und
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