In einem Absatz
Studie 1 hat 39.867 Quizantworten von 2.590 Lernenden ausgewertet. Die letzte Frage eines Kurses wurde etwa so oft verfehlt wie die erste. Wichtiges an den Anfang zu stellen bringt also nichts. Die Lernenden wurden außerdem mit jeder Lektion rund 1,5 % schneller, ohne mehr Fehler zu machen. Die Studie wurde vorab im Open Science Framework registriert und ist als Preprint unter edarxiv.org/9e5jy veröffentlicht.
Studie 1: Lässt die Aufmerksamkeit in einem kurzen Kurs nach?
Wer Kurse gestaltet, hört oft: Das Wichtigste zuerst, denn die Aufmerksamkeit lässt im Verlauf nach. Das klingt vernünftig. Wir haben niemanden gefunden, der diese Regel auf einer echten Lern-App geprüft hat. Also haben wir es getan.
Ein NerdSip-Kurs besteht aus 3 bis 10 kurzen Lektionen zu einem Thema, in fester Reihenfolge, oft über mehrere Tage verteilt. Jede Lektion hat rund 130 Wörter, wird bildschirmweise gezeigt und endet mit einer leichten Frage mit drei Antwortmöglichkeiten. Nur wer richtig antwortet, kommt weiter. Unsere Frage war einfach: Wird die Frage am Ende eines Kurses öfter verfehlt als die am Anfang?
Wir haben Hypothesen und Auswertungsplan aufgeschrieben und öffentlich im Open Science Framework registriert. 33 Minuten später haben wir die Daten gezogen: 39.867 Erstantworten von 2.590 Lernenden aus 994 Kursen mit 5.169 Fragen, eingefroren am 20. Juli 2026.
Was wir gefunden haben
| Frage | Antwort | Wie sicher |
|---|---|---|
| Werden spätere Lektionen öfter verfehlt? | Nein. Die letzte Lektion eines Kurses wird etwa so oft verfehlt wie die erste. Odds Ratio 0,978 pro Position, und das Konfidenzintervall schließt jeden Effekt aus, der groß genug wäre, um Front-Loading zu rechtfertigen. | Präregistriert. Hielt in jeder Prüfung stand. |
| Werden die Leute langsamer oder schneller? | Schneller, um rund 1,5 % pro Lektion, und sie machen dabei nicht mehr Fehler. | Präregistriert. Ein Teil des Tempos ist Durchtippen, und das schreiben wir auch. |
| Steigen die Fehler innerhalb einer langen Sitzung? | Ein wenig, aber nur in sehr langen Sitzungen, nur bei wenigen Dutzend Lernenden und kleiner als der kleinste Effekt, den wir vorab als bedeutsam festgelegt hatten. | Präregistriert. Nachweisbar, aber unter unserer eigenen Schwelle. |
Was wir zu finden glaubten, und nicht fanden
Eine Zeit lang sah es so aus, als hätten längere Kurse mehr Fehler. Der Unterschied war aber schon in der allerersten Lektion da, es baute sich also nichts auf. Und er hing daran, wer den Kurs erzeugt hatte, nicht daran, wie lang er war. Das steht offen im Paper. Es ist kein Befund.
Was diese Studie nicht sagt
Es ist eine App mit bewusst leichten Fragen, und beschrieben werden Lernende, die dranbleiben. Wer nach einer falschen Antwort aufhört, taucht in den späteren Lektionen nicht auf. Wir haben nicht Aufmerksamkeit gemessen, sondern nur, ob eine Frage verfehlt wurde. Alles sind Zusammenhänge, keine Ursachen. Das Paper führt das im Einzelnen aus.
Das Paper lesen
- Preprint auf EdArXiv (Englisch), Open Access, CC-BY 4.0
- PDF, 8 Seiten
- Präregistrierung, registriert am 20. Juli 2026, bevor die Daten gezogen wurden
- Code, Ergebnistabellen und Abbildungsdaten im Open Science Framework
Zitierweise
Sergelius, P., & Hänze, M. (2026). Quiz errors do not rise with lesson position in mobile micro-learning: a preregistered analysis of 39,867 outcomes. EdArXiv Preprint. https://edarxiv.org/9e5jy
Der Preprint wurde bei einer Fachzeitschrift mit Peer-Review eingereicht. Sobald die begutachtete Fassung erscheint, verlinken wir sie hier.
Studie 2: Was Menschen im Feed auswählen
Die zweite Studie betrachtet 253.000 Wischentscheidungen im NerdSip-Feed und fragt, ob sich der Themengeschmack eher nach Land oder nach Person unterscheidet. Sie nutzt eine geteilte Stichprobe: Wir haben eine Hälfte erkundet, aufgeschrieben, was wir erwarten, das unter osf.io/7xp9q registriert und erst dann die andere Hälfte geöffnet. Die Auswertung wird gerade geschrieben.
Wie wir forschen
- Erst registrieren. Hypothesen, Stichprobenregeln und die genaue Auswertung stehen öffentlich fest, bevor wir die Daten anfassen. Alles, was später dazukommt, ist als solches gekennzeichnet.
- Alles veröffentlichen. Ergebnisse, die unsere Vermutungen stützen, und solche, die es nicht tun. Jede Abweichung vom Plan ist nummeriert und begründet aufgelistet.
- Code teilen, nicht Menschen. Auswertungscode, Ergebnistabellen und Abbildungsdaten sind öffentlich. Einzeldaten der Lernenden nicht: Sie sind pseudonyme personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO. Jede veröffentlichte Zahl beruht auf mindestens 10 verschiedenen Lernenden.
- Sagen, wer wir sind. Die Autoren haben NerdSip gegründet. Das ist ein Interessenkonflikt, und die Präregistrierung, der eingefrorene Datensatz und das offene Abweichungsprotokoll sind unsere Antwort darauf.
- Sagen, was die KI getan hat. Auswertungscode, Abbildungen und Entwürfe entstanden mit Hilfe von Claude (Anthropic). Die Autoren haben jede Auswertungsentscheidung geprüft und tragen die Verantwortung für den Inhalt.
Für Journalistinnen und Journalisten
Drei Sätze, die Sie verwenden können, alle durch das Paper gedeckt:
- In 39.867 Quizantworten aus einer Lern-App wurde die letzte Lektion eines Kurses etwa so oft verfehlt wie die erste. Die Annahme, dass die Aufmerksamkeit über einen kurzen Kurs hinweg nachlässt, hielt nicht stand.
- Die Lernenden wurden mit jeder Lektion rund 1,5 % schneller und machten dabei nicht mehr Fehler.
- Die Studie wurde öffentlich registriert, bevor die Daten angefasst wurden, und der Code ist offen.
Fragen, Interviews oder die Tabellen in anderer Form: [email protected]. Dr. Philip Sergelius und Dr. Max Hänze sind die Autoren und die Gründer von NerdSip, Reinbek bei Hamburg.
Passende Artikel auf NerdSip
- Das menschliche Gehirn, Region für Region
- Unnützes Wissen: Fakten, die hängen bleiben
- Allgemeinwissen testen
Häufige Fragen
Ist die Studie begutachtet?
Noch nicht. Es ist ein Preprint: öffentlich und zitierbar, aber noch nicht durch das Peer-Review einer Zeitschrift gegangen. Er ist bei einer Zeitschrift eingereicht. Diese Seite verlinkt die begutachtete Fassung, sobald sie erscheint.
Darf ich die Ergebnisse zitieren oder weiterverwenden?
Ja. Der Preprint steht unter der Lizenz CC-BY 4.0. Sie dürfen ihn kopieren, zitieren und teilen, solange Sie die Autoren nennen.
Habt ihr Nutzerdaten veröffentlicht?
Nein. Lernende wurden schon auf dem Server durch Zufallscodes ersetzt, bevor etwas exportiert wurde, und veröffentlicht werden nur zusammengefasste Zahlen. Jede veröffentlichte Zahl beruht auf mindestens 10 verschiedenen Lernenden. Die Einzeldaten und der Schlüssel zu den Codes werden nicht geteilt.
Warum ein Ergebnis veröffentlichen, das sagt, dass nichts passiert?
Weil die geprüfte Annahme bestimmt, wie Kurse gebaut werden. Ein sorgfältiger, registrierter Test, der keinen Effekt findet, ist genau der Beleg, den es braucht, um eine Regel ohne Grundlage aufzugeben.
Hat eine KI das Paper geschrieben?
Eine KI hat geholfen. Auswertungscode, Abbildungen und Entwürfe entstanden mit Claude von Anthropic. Die Autoren haben jede Auswertungsentscheidung geprüft und freigegeben und tragen die volle Verantwortung. Das steht auch im Paper.