Überlegungen zur Anwendbarkeit der Cognitive Load Theory auf die Gestaltung polizeilicher Einsatztrainings: Braucht es eine kognitive Wende im Polizeitraining?

Stefan Schade () and Markus M. Thielgen ()
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Stefan Schade: Hochschule der Polizei Rheinland-Pfalz
Markus M. Thielgen: Hochschule der Polizei Rheinland-Pfalz

A chapter in Handbuch polizeiliches Einsatztraining, 2022, pp 627-652 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Als eine empirisch gut untersuchte Theorie aus der Pädagogischen Psychologie liefert die Cognitive Load Theory (CLT) auf der Grundlage der kognitiven Architektur des Lernenden didaktische Empfehlungen für die Gestaltung von Lernmaterialien und -umgebungen („instructional design“). Für die Entwicklung von Expertise sind hierbei insbesondere das kapazitätsbegrenzte Arbeitsgedächtnis und das Langzeitgedächtnis mit unbegrenzter Speicherkapazität zu berücksichtigen. Lernen besteht demnach darin, Wissen als Schemata im Langzeitgedächtnis anzulegen, um in der Folge den automatisierten Abruf gespeicherter Inhalte sowie deren Übersetzung in entsprechende Handlungsabläufe in einer gegebenen Situation zu ermöglichen. Wird das Arbeitsgedächtnis des Lernenden beim Lernen allerdings überlastet, kann der Lernprozess behindert werden. Im Polizeitraining sollen jene Handlungen, wie zum Beispiel das Schießen mit der Pistole oder die Anwendung einer Kampftechnik zur Selbstverteidigung, so gelernt werden, dass die kognitive Überlastung der Trainierenden beim Lernen vermieden wird und dass im realen Polizeieinsatz unter Stress und Lebensgefahr möglichst noch hinreichend funktional gehandelt werden kann. Angesichts dessen scheinen gerade Schema-Konstruktion und Automatisierung zentrale Prozesse des Lernens im Polizeitraining zu sein. Im vorliegenden Beitrag soll vor dem Hintergrund der kognitionspsychologischen Grundlagen der Gedächtnispsychologie die CLT in ihren Grundzügen dargestellt werden, um hiermit der Frage nachzugehen, inwiefern polizeiliches Einsatztraining von der Anwendung der CLT und dem darauf aufbauenden 4C/ID-Modell für Trainingsprogramme profitieren kann.

Date: 2022
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DOI: 10.1007/978-3-658-34158-9_34

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