Adaptive Rückmeldungen im intelligenten Tutorensystem LARGO

Das intelligente Tutorensystem LARGO für die Rechtswissenschaften soll Jurastudenten helfen, Argumentationsstrategien zu lernen. Im verwendeten Ansatz werden Gerichtsprotokolle als Lernmaterialien verwendet: Studenten annotieren diese und erstellen graphische Repräsentationen des Argumentationsverlaufs. Das System kann dabei zur Reflexion über die von Anwälten vorgebrachten Argumente anregen und Lernende auf mögliche Schwächen in ihrer Analyse des Disputs hinweisen. Zur Erkennung von Schwächen verwendet das System Graphgrammatiken und kollaborative Filtermechanismen. Dieser Artikel stellt dar, wie in LARGO auf Basis der Bestimmung eines „Benutzungskontextes“ die Rückmeldungen im System benutzungsadaptiv gestaltet werden. Weiterhin diskutieren wir auf Basis der Ergebnisse einer kontrollierten Studie mit dem System, welche mit Jurastudierenden an der University of Pittsburgh stattfand, in wie weit der automatisch bestimmte Benutzungskontext zur Vorhersage von Lernerfolgen bei Studenten verwendbar ist.

E-Learning praktisch erlebbar machen

Dieser Projektbericht beschreibt eine Lehrveranstaltung, die den Studierenden in der Theorie genau das vermittelte, was sie direkt in der Praxis erfahren konnten: E-Learning. Die enge Koppelung von Wissensvermittlung und praktischer Umsetzung setzte auf ein ungewöhnliches Modell der Lernzeitorganisation. Von den Lernenden wie vom Lehrenden verlangte das Blended-Learning-Seminar die Bereitschaft, das übliche Selbstverständnis in Lehr-Lern-Kontexten an Hochschulen zu überdenken. Dieser Bericht stellt die inhaltliche und strukturelle Ausgangssituation dar, beschreibt die Organisation der Veranstaltung sowie die eingesetzten Methoden und Mittel und reflektiert die Lernerfolge.

E-Learning-Webseite als facettenreiches Werkzeug in Forschung und Lehre

Im Rahmen des blended learning kann eine E-Learning-Webseite als Begleitmaterial einer Lehrveranstaltung eingesetzt werden oder Studierende zur aktiven Teilnahme an der Erstellung der Webseiteninhalte anregen. Darüber hinaus eignet sich eine solche Webseite als Plattform zur E-Learning-Forschung. Auch empirische Studien können dort eingebettet werden. Eine weitere wissenschaftliche Anwendung bietet die Analyse des Nutzerverhaltens, mit der sich aktuelle Forschungsergebnisse zum Lernen mit Hypermedien überprüfen lassen. Wir beschreiben eine solche, vielseitig einsetzbare Webseite, die eine Verknüpfung von universitärer Lehre und Forschung ermöglicht und als Anregung für ähnliche Projekte dienen kann. Erste Erfahrungen werden dabei berichtet und ausgewählte Empfehlungen für Dozierende und Forscher abgeleitet.

Bildungsdienstleistung eLearning

Die Möglichkeit, Lernen mit Hilfe digitaler Medien zu unterstützen, wird von der einschlägigen Forschungsliteratur mehrheitlich propagiert. Doch die Technik allein bringt nicht automatisch einen pädagogischen Mehrwert mit sich. Um Handlungsempfehlungen zum technologiebasierten Lehren und Lernen zu erstellen, fehlten bislang empirische Untersuchungen und Darstellungen der vielfältiger werdenden Praxis des didaktischen Handelns mit elektronischen Medien. Horst Rippien rekonstruiert mit leitfadengestützten Interviews sechs Fälle von Weiterbildungs-Organisationen und deren unterschiedliche Leistungen zur Anregung und Unterstützung des Lernens Erwachsener in technologisch gestützten Lehr-Lern-Settings. Der Ansatz der „Dienstleistung Weiterbildung“ betont die Rolle der Kooperation mit Auftraggebern und Lernenden, vergleicht die empirisch vorfindlichen flexiblen Organisationsprofile miteinander und führt sie zu einem wirkungsvollen eLearning zusammen.

Mobile Learning – Begriff, Modelle, Forschung

Der vorliegende Übersichtsartikel betrachtet Mobile Learning aus einer pädagogisch-psychologischen und didaktischen Perspektive. Mobile Learning (M-Learning), das seit Mitte der 1990er in unterschiedlichsten Kontexten Einzug in den Bildungssektor hielt, ist ein dynamisches und interdisziplinäres Feld. Dynamisch, weil M-Learning durch die rasche Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie, wie kaum ein anderes Forschungsfeld, einem derart großen Wandel unterworfen ist. Interdisziplinär, weil durch das Zusammentreffen von mobiler Technik und Lernen auch unterschiedliche Fachdisziplinen betroffen sind. Die verschiedenen Sichtweisen und auch die Komplexität des Feldes haben dazu geführt, dass bis heute keine einheitliche Definition des Begriffs besteht. Ziel dieses Übersichtsartikels ist es, den aktuellen Forschungsstand aus didaktischer und pädagogisch-psychologischer Sicht aufzuzeigen. Dazu werden zunächst wichtige Komponenten des M-Learning-Begriffs herausgearbeitet und daran anschließend didaktisch bedeutsame theoretische Ansätze und Modelle vorgestellt sowie kritisch betrachtet. Basierend auf dieser theoretischen Ausgangslage wird dann ein Rahmen gezeichnet, der verdeutlichen soll, wo empirische Forschung aus didaktischer und pädagogisch-psychologischer Sicht ansetzen kann. Entsprechende empirische Studien werden ebenfalls vorgestellt, um einen Eindruck des aktuellen empirischen Forschungsstandes zu geben. Dies alles soll als Ausgangspunkt für den zukünftigen Forschungsbedarf dienen.

Learning Two-Person Interaction Models for Responsive Synthetic Humanoids

Imitation learning is a promising approach for generating life-like behaviors of virtual humans and humanoid robots. So far, however, imitation learning has been mostly restricted to single agent settings where observed motions are adapted to new environment conditions but not to the dynamic behavior of interaction partners. In this paper, we introduce a new imitation learning approach that is based on the simultaneous motion capture of two human interaction partners. From the observed interactions, low-dimensional motion models are extracted and a mapping between these motion models is learned. This interaction model allows the real-time generation of agent behaviors that are responsive to the body movements of an interaction partner. The interaction model can be applied both to the animation of virtual characters as well as to the behavior generation for humanoid robots.

Mathe-Üben in Studium und Abitur

Fehlende Grundkenntnisse in der Mathematik zählen zu den größten Hindernissen für einen erfolgreichen Start in ein Hochschulstudium. Studienanfänger in einem MINT-Studium bringen inzwischen deutlich unterschiedliche Vorrausetzungen mit: „Mathe-Angst“ gilt als typisches Phänomen und der Übergang in ein selbstbestimmtes Lernverhalten stellt eine große Herausforderung dar. Diese Fall-Studie beschreibt, wie mit Hilfe einer Mathe-App bereits zu Beginn des Studiums aktives Lernen unterstützt und selbstbestimmtes Lernen eingeübt werden kann. Das neue Kurskonzept mit App-Unterstützung stößt an der Hochschule Offenburg auf breite Akzeptanz. Der mobile BYOD-Ansatz ermöglicht Lern-Szenarien, die über PC- bzw.- Laptop-gebundene eLearning-Lösungen nicht realisierbar sind. Der Inhalt des MassMatics-Vorbereitungskurs orientiert sich am Mindestanforderungskatalog des cosh-Arbeitskreises für den Übergang Schule-Hochschule. In der Zwischenzeit wurde der App-gestützte Kurs mit seinen über 500 Aufgaben von mehr als 1000 Studierenden besucht.

Mobile Games for Learning

Today, pupils at the age of 15 have spent their entire life surrounded by and interacting with diverse forms of computers. It is a routine part of their day-to-day life and by now computer-literacy is common at very early age. Over the past five years, technology for teens has become predominantly mobile and ubiquitous within every aspect of their lives. To them, being online is an implicitness. In Germany, 88% of youth aged between 12-19 years own a smartphone and about 20% use the Internet via tablets. Meanwhile, more and more young learners bring their devices into the classroom and pupils increasingly demand for innovative and motivating learning scenarios that strongly respond to their habits of using media. With this development, a shift of paradigm is slowly under way with regard to the use of mobile technology in education. By now, a large body of literature exists, that reports concepts, use-cases and practical studies for effectively using technology in education. Within this field, a steadily growing body of research has developed that especially examines the use of digital games as instructional strategy. The core concern of this thesis is the design of mobile games for learning. The conditions and requirements that are vital in order to make mobile games suitable and effective for learning environments are investigated. The base for exploration is the pattern approach as an established form of templates that provide solutions for recurrent problems. Building on this acknowledged form of exchanging and re-using knowledge, patterns for game design are used to classify the many gameplay rules and mechanisms in existence. This research draws upon pattern descriptions to analyze learning game concepts and to abstract possible relationships between gameplay patterns and learning outcomes. The linkages that surface are the starting bases for a series of game design concepts and their implementations are subsequently evaluated with regard to learning outcomes. The findings and resulting knowledge from this research is made accessible by way of implications and recommendations for future design decisions.

Social-Software-Portfolios im Einsatz

Die Dissertationsschrift widmet sich der Erforschung des Online-Lernens mittels Weblogs unter Anwendung der E-Portfolio Methode als einer seit mehreren Jahren verstärkt aufkommenden Lern- und Präsentationsform im Bildungskontext. Über mehrere Lehrveranstaltungen des Studiengangs "Angewandte Medien- und Kommunikationswissenschaft" an der Technischen Universität Ilmenau hinweg wurden drei Fallstudien gebildet. Innerhalb dieser wurde das Führen von eigenen E-Portfolio Blogs durch Studierende über einen Zeitraum von etwa drei Jahren evaluiert. Als Evaluationsziel wurde anhand spezifischer Fragestellungen ermittelt, wie das damit einhergehende selbstgesteuert-konnektive Lernen zu entsprechendem Erfolg führen kann. Hierbei wurde insbesondere die Teildimension Medienkompetenz im Spannungsfeld von Lernaktivität, Wissenserwerb und Informations-/Wissensmanagement betrachtet sowie weitere intervenierende Variablen, wie zum Beispiel Aufwand oder Akzeptanz, berücksichtigt. Inhaltlich wurden zunächst begriffliche Grundlagen dargestellt, die Nutzung von E-Portfolios in Theorie und Praxis beschrieben, Medienkompetenz-Ansätze detailliert aufgezeigt sowie in den Kontext von E-Portfolios gebracht und schließlich eine umfangreiche Analyse des Forschungsstandes aufbereitet. Diese gingen mit Erkenntnissen aus einer qualitativen Vorstudie in Form von fünf leitfadengestützten Experteninterviews einher. Die darauf aufbauende Hauptstudie widmete sich anschließend der Erhebung und Auswertung quantitativer Daten anhand von Online-Befragungen mit den Studierenden zu fünf Zeitpunkten aus intra- und interindividueller Perspektive. Als markanteste empirische Erkenntnis der Arbeit kann festgehalten werden, dass es durch das selbstgesteuert-konnektive Lernen mit E-Portfolio Blogs zu einer nachhaltigen Förderung der Medienkompetenz kommt, die sich auch in signifikanten Zusammenhängen mit den anderen Teildimensionen und intervenierenden Variablen widerspiegelt. Darüber hinaus bieten sich aber auch Potenziale für eine steigende Lernaktivität, einen ansteigenden Wissenserwerb und ein verbessertes Informations-/Wissensmanagement, die es aber noch weiterführend zu erforschen gilt. Demgegenüber können allerdings der entstehende und kontinuierlich hohe Aufwand sowie die erforderliche (Eigen-) Motivation als entscheidende Herausforderungen dieser Lernmethode identifiziert werden.

Bewegungsklassifikation mithilfe mobiler Sensoren

In diesem Beitrag wird eine neue Methode zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses vorgestellt, mit der u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können. Diese Methode basiert auf einer sensorgestützten Bewegungsklassifikation, wie sie bspw. im Sport oder in der Medizin Anwendung findet. Dabei werden mobile Sensoren genutzt, die fortlaufend Messwerte wie z. B. die Beschleunigung oder die Drehgeschwindigkeit des Kommissionierers aufzeichnen. Auf Basis dieser Daten können Informationen über die ausgeführten Bewegungen und insbesondere über die durchlaufenen Bewegungszustände gewonnen werden. Dieser Ansatz wird im vorliegenden Beitrag auf die Kommissionierung übertragen. Dazu werden zunächst Klassen relevanter Bewegungen identifiziert und anschließend mit Verfahren aus dem maschinellen Lernen verarbeitet. Die Klassifikation erfolgt nach dem Prinzip des überwachten Lernens. Dabei werden durchschnittliche Erkennungsraten von bis zu 78,94 Prozent erzielt.