Digitale Lernumgebung

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Ziel dieser Lerneinheit ist es, eine generische IT-Infrastruktur für digitale Lernumgebungen zu erarbeiten, die für Ihre Fachdisziplin oder Inhaltsbereich relevant sind:

Version[Bearbeiten]

  • alpha-Version - Brainstorming von möglichen Teilaspekten, die im Lernmodul behandelt werden könnten - einige Kernfragen gesammelt

Zielgruppe[Bearbeiten]

  • Lehrende, die sich mit der Konzeption von Digitalen Lernumgebungen befassen möchten
  • Forschende, die mit digitalen Lernumgebungen Lernprozesse analysieren möchten.

Lernerdaten[Bearbeiten]

Wie sollen Daten über den Lernprozess erhoben werden und wie sieht eine generische informatische Umsetzung aus?

Fachdidaktische Ebene[Bearbeiten]

  • Welche Lernerdaten geben aus fachdidaktischer Sicht Einblicke in der Lernerfolg, Probleme mit der Aufgabenstellung, Nutzung von angebotenen Hilfen, ...?
  • Welche Lernendaten können innerhalb der Lernumgebung digital erhoben werden?
  • Welche Erhebungsinstrument sind aus Sicht eine experimentellen Designs notwendig, damit die digitale Lernumgebung auch als Forschungsinstrument zu Lernprozessen eingesetzt werden können?
  • Welche Begleitforschung ist mit klassischen Methoden (z.B. qualitative Forschung / Interviews) notwendig, um Vor- und Nachteile der digitalen Lernumgebung zu erheben? Werden diese Methoden zukünftig auch über KI-Methoden realisierbar sein?

Technische Ebene[Bearbeiten]

Ein generischer Ansatz auf technischer Ebene wäre z.B. serverseitig RESTful API, die das Datenmanagement für Lernerdaten, Aufgabendaten und Hilfen übernimmt. Lernobjekte werden z.B. als JSON-Objekte gespeichert und ausgetauscht. Das eigentliche Rendering der Lernumgebung erfolgt auf dem Client mit einem HTML5-Ansatz. Im Prinzip geht es hier um die Definition eines "Open Data Kit" für Lernumgebungen https://www.opendatakit.org/

Digitale Kontextergaenzung von außerschulischen Lernorten[Bearbeiten]

Eine digitale Kontextergaenzung kann in außerschulischen Lernorten betrachten (e.g. VR, Aframe, AR.js, ...) Im Prinzip Mixare (https://www.mixare.org) mit Lernelementen im Kamerabild. Mixare wird allerdings nicht mehr gepflegt und ein Refactoring in HTML5-Application in einem entsprechenden Framework waere dabei sinnvoll.

Außerschulische Lernorte: https://en.wikiversity.org/wiki/Real_World_Lab

Libraries wie TrackingJS https://trackingjs.com/ - waere fuer mich auch von der Seite der informatischen Umsetzung des Particle Tracking als auch von der räumlichen Geometrie aus interessant. Aber da ist hier ja erst einmal generische Elemente von Lernumgebungen geht, waeren solche fachspezifisch nicht so relevant. Vielmehr wuerde es hier darum gehen mit Gesten mit digitalen Lernumgebungen zu interagieren bzw. nicht-digitale und digitale Elemente eine Lernumgebung in Beziehung zu setzen, ggf. bei raeumlicher Kontextergaenzung bietet sich auch GeoJSON als Format an.

Adaptive Hilfesysteme[Bearbeiten]

Adaptive Hilfesysteme z.B. unter Verwendung von Methoden aus der schwachen KI dienen der Lernerdatenanalyse, um die Digitale Lernumgebung an die Anforderungen und Lernvoraussetzungen der Nutzer anzupassen. In einem generischen Ansatz betrachtet man also die Komponenten einer digitalen Lernumgebungen, die adaptive Umsetzung von Feedback, Hilfen und Aufgabenauswahl notwendig machen. Aspekte aus dem bekannten Bereichen der Intelligenten Tutoriellen Systeme (ITS) werden dabei in einer Art Plugin-Konzept (z.B. R-Statistiksoftware) auf dem Server umgesetzt. Die Statistiksoftware R dient in diesem Kontext dazu, existieren Methoden für die Steuerung der Digitalen Lernumgebung zu verwenden.Durch einen solchen Ansatz kann man große Teile der Implementation (z.B. vom Clustering, Assoziativen Netzen, ...) durch die Nutzung existierender statistischer Analysen von den aggregierten und anonymierten Lernerdaten ersparen.

Clientseitige/serverseitige Lernerprofile:[Bearbeiten]

Im Zuge der Datenschutzdiskussion ist auch clientseitige Speicherung von Lernerprofilen zu betrachten, wobei das clientseitige Lernerprofil die Adaption an die Lernvoraussetzungen der Lerner vornimmt, aber keine Nutzerdaten auf den Servern gesammelt, aggregiert und ausgewertet werden. Bei Forschungsprojekten mit einer digitalen Lernumgebung muss man dann natuerlich auch die Lernerdaten verschluesselt und erst dann an eine RestfulAPI als Backend übertragen. Im Kern geht es in diesem Punkt um eine Entscheidung für die clientseitige bzw. serverseitige Speicherung von Lernerdaten und eine Abstraktion auf generische Softwarekomponenten für digitale Lernumgebungen, die ggf. mit Virtualisierung als Backend für Schulen zur Verfügung gestellt werden.

Aufgaben[Bearbeiten]

  • Suchen Sie nach existierenden OpenSource-Softwarepaketen, die Sie für Ihre Digitale Lernumgebung einsetzen möchten!
  • Versuchen Sie zunächst auf fachdidaktischer Ebene festzulegen, ob und welche Lernerdaten über den Lernprozess erhoben werden sollen und analysen Sie, ob die existierende Software diese Möglichkeit bietet!

Siehe auch[Bearbeiten]