Untersuchung der Auswirkungen des 4C‑Unterrichtsmodells auf Kreativität und Lernen der Studierenden in der Robotikbildung: eine Aktionsforschungsstudie

Warum Unterricht mit Robotern wichtig ist

Da die Probleme von heute – von sauberer Energie bis zu alternden Gesellschaften – immer komplexer werden, stehen Universitäten unter Druck, Studierende darin zu unterstützen, kreativ über mehrere Disziplinen hinweg zu denken. Diese Studie untersucht, wie der Einsatz pädagogischer Roboter genau dies fördern kann. Die Autor:innen entwickelten einen neuen Unterrichtsansatz, das 4C‑Modell, um Hochschulstudierende von bloßem Befolgen von Anleitungen mit einem Roboter‑Bausatz hin zu eigenständigen Erfindungen intelligenter Maschinen zu führen. Über drei Jahre testeten und verfeinerten sie dieses Modell in einem universitären Robotik‑Kurs, um zu prüfen, ob es wirklich Kreativität, Teamarbeit und praktische Gestaltungsfähigkeiten steigert, ohne die Studierenden zu überfordern.

Eine neue Art, mit Robotern zu lernen

Das 4C‑Modell gliedert das Robotiklernen in vier wiederkehrende Schritte: Arbeiten mit Clustern ähnlicher Projekte, Herausarbeiten zentraler Ideen, Verbinden dieser Ideen und schließlich Umwandeln in etwas Neues. In der ersten Phase beginnen die Studierenden mit drei Varianten eines einfachen „Langweiligen Kastens“, der den Deckel auf schräge Weise öffnet und schließt. Im Stil des Reverse‑Engineerings zerlegen, reparieren und verbessern sie diese Kästen leicht. Das gibt ihnen praxisnahe Übung mit Hardware, Sensoren und Code – jedoch innerhalb sicherer, klar begrenzter Rahmen, die Frustration begrenzen und die geistige Belastung überschaubar halten.

Ideen finden, die in den Projekten stecken

Sobald die Studierenden mehrere Kästen wieder aufgebaut haben, wechseln sie in reflektierendere Phasen. Sie werden angeleitet, Gemeinsamkeiten der Projekte zu erkennen und die zugrunde liegenden Ideen zu benennen – etwa Rückkopplungsschleifen, Zufallsprinzipien und wie Hebel und Winkel die Bewegung beeinflussen. Sie diskutieren, wie diese Konzepte die Bereiche Naturwissenschaften, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik durchdringen. Dann erstellen sie Concept‑Maps, die diese Ideen miteinander verknüpfen. Dieser Schritt soll Studierende über das Denken „Dieses Kabel kommt hierhin“ hinausführen und ein tieferes Verständnis dafür schaffen, wie Systeme sich verhalten, damit sie das Gelernte später auf neue Situationen übertragen können.

Vom Kopieren von Kästen zum Erfinden von Maschinen

In der abschließenden Phase werden die Studierenden aufgefordert, ein völlig neues, robotikbasiertes Gerät zu entwerfen und zu bauen, das sich deutlich von den ursprünglichen Kästen unterscheidet – zum Beispiel ein intelligenter Mülleimer, der Abfälle sortiert, oder eine automatische Spielmaschine. Hier verschiebt sich der Unterricht zu einem offeneren Projektstil. Die Studierenden müssen zusätzliche Sensoren auswählen, planen, wie das Gerät auf seine Umgebung reagieren soll, und sowohl Struktur als auch Code debuggen. Lehrkräfte geben weiterhin Feedback und Struktur vor, doch die Verantwortung für Entscheidungen liegt nun überwiegend bei den Studierenden. Die Forschenden sehen diesen Sprung – von ähnlichen, angeleiteten Aufgaben zu sehr unterschiedlichen, selbstbestimmten Projekten – als Kern der Kreativität: frühere Erfahrungen nutzen, um unbekannte Herausforderungen zu bewältigen.

Was im Unterricht geschah

Die Autor:innen führten diesen 4C‑Zyklus zwischen 2021 und 2023 dreimal mit Gruppen von Studienanfänger:innen der Bildungstechnologie durch. Sie maßen Veränderungen in Kreativität, Verständnis interdisziplinärer Ideen, Qualität des Ingenieursdesigns, Teamarbeit und wie geistig anstrengend die Arbeit empfunden wurde. Anfangs waren Zuwächse in Kreativität und Gestaltungsfähigkeiten eher moderat. Das veranlasste das Team, die Bildung von Partner:innen, die Aufteilung und Rotation von Rollen sowie die Bewertung kreativer Ergebnisse anzupassen. Mit jeder Verfeinerungsrunde verbesserten sich die Resultate. Bei der dritten Durchführung zeigten die Studierenden deutliche Fortschritte im kreativen Denken, im Verständnis zentraler Konzepte, in Designfähigkeiten und in der Zusammenarbeit – obwohl die Aufgaben, besonders beim abschließenden offenen Projekt, weiterhin geistig herausfordernd blieben.

Was das für zukünftiges Lernen bedeutet

Für eine allgemeine Leserschaft lautet die Quintessenz: Studierenden einfach Roboter‑Bausätze in die Hand zu drücken und zu sagen „Seid kreativ“ reicht nicht aus. Die Studie legt nahe, dass Kreativität dann wächst, wenn Unterricht sorgfältig Struktur und Freiheit ausbalanciert: Zuerst erhalten Studierende ähnliche Probleme, um Vertrauen und gemeinsame Sprache aufzubauen; dann werden zugrunde liegende Ideen extrahiert und verbunden; erst danach sollen sie etwas Neues erfinden. Das 4C‑Modell bietet Lehrkräften eine praktikable Roadmap, wenn Robotikkurse nicht nur technische Fertigkeiten, sondern die Art von interdisziplinärer, teamorientierter Kreativität fördern sollen, die reale Probleme erfordern. Die Autor:innen zeigen jedoch auch, dass solch anspruchsvolles Lernen geistig belastend bleibt; mehr Zeit und Unterstützung sind nötig, wenn Studierende ihr Denken erweitern sollen, ohne überfordert zu werden.

Zitation: Liu, X., Zhong, B. Investigating the effects of 4C teaching model on creativity and student learning in robotics education: an action research study. Humanit Soc Sci Commun 13, 564 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06870-4

Schlüsselwörter: Robotikbildung, kreatives Denken, STEM‑Unterricht, Ingenieursgestaltung, interdisziplinäres Lernen