Autorenwerkzeuge für digitale, multimediale und interaktive Lernbausteine im Web 2.0

Die vorliegende Forschungsarbeit siedelt sich im Dreieck der Erziehungswissenschaften, der Informatik und der Schulpraxis an und besitzt somit einen starken interdisziplinären Charakter. Aus Sicht der Erziehungswissenschaften handelt es sich um ein Forschungsprojekt aus den Bereichen E-Learning und Multimedia Learning und der Fragestellung nach geeigneten Informatiksystemen für die Herstellung und den Austausch von digitalen, multimedialen und interaktiven Lernbausteinen. Dazu wurden zunächst methodisch-didaktische Vorteile digitaler Lerninhalte gegenüber klassischen Medien wie Buch und Papier zusammengetragen und mögliche Potentiale im Zusammenhang mit neuen Web 2.0-Technologien aufgezeigt. Darauf aufbauend wurde für existierende Autorenwerkzeuge zur Herstellung digitaler Lernbausteine und bestehende Austauschplattformen analysiert, inwieweit diese bereits Web 2.0-Technologien unterstützen und nutzen. Aus Sicht der Informatik ergab sich aus der Analyse bestehender Systeme ein Anforderungsprofil für ein neues Autorenwerkzeug und eine neue Austauschplattform für digitale Lernbausteine. Das neue System wurde nach dem Ansatz des Design Science Research in einem iterativen Entwicklungsprozess in Form der Webapplikation LearningApps.org realisiert und stetig mit Lehrpersonen aus der Schulpraxis evaluiert. Bei der Entwicklung kamen aktuelle Web-Technologien zur Anwendung. Das Ergebnis der Forschungsarbeit ist ein produktives Informatiksystem, welches bereits von tausenden Nutzern in verschiedenen Ländern sowohl in Schulen als auch in der Wirtschaft eingesetzt wird. In einer empirischen Studie konnte das mit der Systementwicklung angestrebte Ziel, die Herstellung und den Austausch von digitalen Lernbausteinen zu vereinfachen, bestätigt werden. Aus Sicht der Schulpraxis liefert LearningApps.org einen Beitrag zur Methodenvielfalt und zur Nutzung von ICT im Unterricht. Die Ausrichtung des Werkzeugs auf mobile Endgeräte und 1:1-Computing entspricht dem allgemeinen Trend im Bildungswesen. Durch die Verknüpfung des Werkzeugs mit aktuellen Software-Entwicklungen zur Herstellung von digitalen Schulbüchern werden auch Lehrmittelverlage als Zielgruppe angesprochen.

J-Quizmaker

Lehrvideos erfreuen sich dank aktueller Entwicklungen im Bereich der Online-Lehre (Videoplattformen, MOOCs) auf der einen Seite und einer riesigen Auswahl sowie einer einfachen Produktion und Distribution auf der anderen Seite großer Beliebtheit bei der Wissensvermittlung. Trotzdem bringen Videos einen entscheidenden Nachteil mit sich, welcher in der Natur des Datenformats liegt. So sind die Suche nach konkreten Sachverhalten in einem Video sowie die semantische Aufbereitung zur automatisierten Verknüpfung mit weiteren spezifischen Inhalten mit hohem Aufwand verbunden. Daher werden die lernerfolg-orientierte Selektion von Lehrsegmenten und ihr Arrangement zur auf Lernprozesse abgestimmten Steuerung gehemmt. Beim Betrachten des Videos werden unter Umständen bereits bekannte Sachverhalte wiederholt bzw. können nur durch aufwendiges manuelles Spulen übersprungen werden. Selbiges Problem besteht auch bei der gezielten Wiederholung von Videoabschnitten. Als Lösung dieses Problems wird eine Webapplikation vorgestellt, welche die semantische Aufbereitung von Videos hin zu adaptiven Lehrinhalten ermöglicht: mittels Integration von Selbsttestaufgaben mit definierten Folgeaktionen können auf Basis des aktuellen Nutzerwissens Videoabschnitte automatisiert übersprungen oder wiederholt und externe Inhalte verlinkt werden. Der präsentierte Ansatz basiert somit auf einer Erweiterung der behavioristischen Lerntheorie der Verzweigten Lehrprogramme nach Crowder, die auf den Lernverlauf angepasste Sequenzen von Lerneinheiten beinhaltet. Gleichzeitig werden mittels regelmäßig eingeschobener Selbsttestaufgaben Motivation sowie Aufmerksamkeit des Lernenden nach Regeln der Programmierten Unterweisung nach Skinner und Verstärkungstheorie gefördert. Durch explizite Auszeichnung zusammengehöriger Abschnitte in Videos können zusätzlich die enthaltenden Informationen maschinenlesbar gestaltet werden, sodass weitere Möglichkeiten zum Auffinden und Verknüpfen von Lerninhalten geschaffen werden.