Online-Plattform hilft Studierenden beim Lernen
Die Nutzung von Online-Lernplattformen ist an Universitäten alltäglich. Doch oftmals steckt hinter der vielversprechenden Bezeichnung »Lernplattform« nur ein System, in dem Studierenden eingescannte, teilweise handgeschriebene Dokumente zur Verfügung gestellt werden. In dem Projekt SLHw und dem Nachfolgeprojekt SLOW konzipierte und testete das Fraunhofer FOKUS die umfangreiche Online-Lernplattform »Smart Learning«. Digitale Medien, Lernempfehlungen und ein virtueller Chatpartner sollen einen echten Mehrwert schaffen.
Den klassischen Unterricht mit computergestütztem Lernen zu kombinieren, bietet einige Vorteile. Materialien, die auf einer digitalen Plattform angeboten werden, können einen zusätzlichen Informationsinput bieten und so Präsenzveranstaltungen sinnvoll ergänzen. Blended Learning heißt das Konzept. Es ist eine Art der Wissensvermittlung, wie sie sich auch die Handwerkskammer Berlin – der ursprüngliche Initiator des Projekts SLHw »Smart Learning in der handwerklichen Weiterbildung« – für ihre Kurse vorstellte. Wunsch und Ziel war es, Online Medien für Kurse zum Thema Gebäude- und Energieberatung auf einer Plattform übersichtlich zur Verfügung zu stellen. Das Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS sowie die Beuth Hochschule für Technik Berlin und das Institut für Zukunftsstudien und Technologiebewertung nahmen sich der technologischen Umsetzung dieser Aufgabe im Herbst 2014 an.
Inzwischen wurde die Plattform Smart Learning allerdings deutlich erweitert, durch neue Funktionen ergänzt und die Software verbessert. Denn im 2018 gestarteten Nachfolgeprojekt SLOW »Smart Learning für die Online Weiterbildung« sollten die technische Anpassungen und Erweiterungen es ermöglichen, die Konzepte aus SLHw auf die allgemeine Online-Lehre zu übertragen.
»Wir haben während der Projektlaufzeit von SLHw festgestellt, dass es noch weit mehr Möglichkeiten gibt, um adaptives Lernen effektiv einzuführen. Die Lernplattform sollte sich an die Bedürfnisse der Teilnehmer anpassen«, erklärt Dr. Christopher Krauß vom Fraunhofer FOKUS und erläutert die ursprünglichen und neuen Funktionen der Plattform: »Wesentlicher Bestandteil von Smart Learning sind Learning Analytics und Empfehlungssysteme. Beides ist rudimentär bereits in das Projekt SLHw eingeflossen.« Während ersteres die klassische Analyse und Auswertung des Wissenstands und das Aufzeigen der Wissenslücken meint, soll letzteres den Lernenden helfen optimale Ergebnisse zu erzielen und gute Lernstrategien zu entwickeln. Im Empfehlungssystem verweisen dabei verschiedene Kategorien auf Lerninhalte, die der Nutzer nachfolgend behandeln könnte oder sollte. Das Prinzip erinnert an den Empfehlungsservice von Streamingdiensten, teilt sich dabei aber in Kategorien wie z.B. »In diesen Übungen hast du bisher nicht so gut abgeschnitten«, »Dieses Thema wird in der nächsten Lehrveranstaltung relevant sein«, »Diese Themen lernten deine Mitstudierenden«.
Auch den Vergessenseffekt berücksichtig die Software und berechnet diesen auf Basis der ebbinghausschen Kurve, sodass dem Nutzer im Empfehlungssystem mitgeteilt werden kann: »Dieses Thema könntest du schon wieder vergessen haben«. Neben Learning Analytics und den Empfehlungssystemen werden Inhalte aber auch auf personalisierten Lernpfaden angeordnet, die auf mögliche weitere Lernthemen und von den Dozierenden empfohlene Lernschritte verweisen.
Chatbot unterstützt Student*innen und Dozierende
Neu ist der Chatbot. Dieser wurde im Verlauf des Projekts SLOW konzipiert und bietet nicht nur Zugriff auf die schon erwähnten Funktionen, sondern auch auf den Lehrplan des Kurses und auf allgemeine Definitionen von Fachbegriffen und Verfahren. Der Clou: Der Bot kann nicht nur auf der Lernplattform genutzt werden, er ist auch mit standardmäßigen Messengern wie Telegram verbunden. Kommen den Studierenden Fragen in den Sinn, müssen sie sich nicht extra an der Plattform anmelden, sie können ihrem virtuellen Helfer ganz einfach eine Nachricht schicken. Sowohl auf »Was soll ich als nächstes Lernen«, als auch auf »Ich habe vergessen, was der Blower-Door-Test ist, kannst du mir helfen« kann der Chatbot reagieren. Er ermittelt die Lösungen und stellt diese dem Nutzer dann direkt als Empfehlung, Kurztext-Definition oder ähnliches zur Verfügung und erspart so in vielen Fällen, auf die Antwort der Dozierenden warten zu müssen.
Vollkommen ersetzen will und kann die Plattform eine*n Dozierende*n jedoch nicht, das betont auch Krauß. Dennoch ergeben sich zahlreiche Vorteile – sowohl für Student*innen, als auch für die Dozierenden. Dadurch, dass der*die Dozierende den Lernstand der Studierenden besser beobachten kann, kann er seinen Kurs optimieren, anpassen und einzelne Aspekte wiederholen. Ebenso reduziert sich der Aufwand der E-Mail-Kommunikation, da der Chatbot viele Fragen der Studierenden autonom beantworten kann. Vor allem hilft Smart Learning aber den Teilnehmern bei der Selbstkontrolle und der Optimierung des eigenen Zeit- und Selbstmanagements. Wissen wird auf eine sehr anschauliche Art und Weise vermittelt, da die unterschiedlichen Medien abwechslungsreich gestaltet und die zu bewerkstelligen Aufgaben vielseitig sind. 15 verschiedene Aufgabentypen wurden im Projekt Smart Learning aufgenommen. Von Multiple Choice und Lückentext über Zuordnungs- und Freitextaufgaben. Lediglich letztere müssen noch von den Dozierenden korrigiert werden. Nach dem Abschließen der Aufgaben werden die Ergebnisse und die weiteren Anforderungen visualisiert dargestellt. Den Gedanken hinter dieser Art der Plattformkonzeption und das Ziel von Smart Learning erläutert Christopher Krauß: »Wir wollen, dass das Lernen in geschlossenen Kursen möglichst effizient und effektiv ist. Unter Effizienz verstehen wir, dass es den Lernenden möglich ist, schnell an Wissen zu gelangen, Inhalte zu finden und, dass sie wenig Lernzeit investieren müssen, um das Wissen aufzunehmen. Derweil meint effektiv, dass das Wissen möglichst umfassend aufgenommen und lange präsent sein soll, damit es auch in den Prüfungen wieder optimal abgerufen werden kann.«
Gamificationkomponente soll Zugang zum Lernen schaffen
Die Auswertungen der Smart Learning-Übungen zeigten den Forschern deutlich, wie sehr sich vom Lernverhalten auf die Prüfungsnote eines*einer Student*in schließen lässt. Studierende die nahezu alle Aufgaben auf der Plattform lösten, erreichten im Schnitt eine 1,7 im Abschlusstest. Aus diesem Grund haben sich die Forscher am Fraunhofer FOKUS eine Variante überlegt, wie sie Studierende auf der Plattform noch mehr zum Lernen motivieren können. In Zukunft soll eine Art Trophäensystem eingeführt werden. Student*innen werden dann mit Badges in Bronze, Silber oder Gold belohnt, wenn sie sich z.B. zwei Tage hintereinander einloggen und an Aufgaben arbeiten. Ranglisten wird es allerdings nicht geben, damit kein Nutzer demotiviert wird. Außerdem soll die Anonymität trotz Gamification gewahrt bleiben. So entscheiden die Nutzenden auch immer selbst, ob sie Ergebnisse in anonymisierter Form den Dozierenden zur Auswertung zukommen lassen möchten oder nicht.
Studierende sind Spätlerner
Getestet wurden SLHw und SLOW bereits in vier verschiedenen Institutionen und Kursen. Neben dem Kurs des ursprünglichen Auftraggebers, können angehende Informatik-Studierende der Beuth-Hochschule die Plattform studienvorbereitend nutzen. Ein Kurs zu Rechnungswesen und Buchhaltung wurde für das/mit dem Fachinstitut für Informatik und Grafikdesign FiGD entwickelt. Hier unterstützt das Smart Learning-Projekt das Lernen in Vollzeit-Präsenzkursen. Der größte Kurs, der im Zusammenhang mit der Plattform durchgeführt wird, findet regelmäßig an der TU Berlin statt. Fast 400 der bisher knapp 600 Smart Learning-Tester*innen beleg(t)en den entsprechenden Kurs »Advanced Web Technologies«. Die Lehrveranstaltung wird von Mitarbeitenden des Fraunhofer FOKUS durchgeführt. Das Spannende am Kurs: die technologischen Konzepte, die für das Projekt Smart Learning umgesetzt wurden, werden auch als Inhalte im Kurs vermittelt. Studierende sollen demnach selbst umsetzen können, was sie an Funktionen in der Plattform erleben.
Neben der Bereitstellung der kursbasierten Inhalte und der Analyse von Lern- und Prüfungsergebnissen geben die Daten aber auch Aufschluss über die Lerngewohnheiten der Nutzer – und das datenschutzkonform, betont Krauß. So zeigt sich bei der Auswertung der Datensätze nicht nur, wie viele Studierende erst zehn Tage vor Prüfungsbeginn lernen, sondern auch zu welchen Tageszeiten – im Falle von Student*innen gerne mal um 23:00 Uhr. Unterschiedliche Nutzungsverhalten in Verbindung mit den verschiedenen Konzepten der Lernvermittlung zeigen sich auch an der Geräteverwendung. Denn eine weitere Besonderheit von Smart Learning ist, dass es sich bei der Plattform um eine Responsive Web App handelt, die sowohl auf dem Laptop als auch auf mobilen Endgeräten abrufbar ist.
Neue Strategieprojekte
Ein wichtiger Faktor bei der Konzeption war zudem die starke Fokussierung auf Interoperabilität. Alle Funktionen sollten nicht nur für das Smart Learning-Projekt nutzbar sein. Die Idee ist es, einzelne Dienste, wie z.B. das Empfehlungssystem, anzubieten – ganz unabhängig von einer bestimmten Plattform. So ist es möglich, einzelne Dienste neu zu kombinieren und weiterzuverarbeiten. Aktuell arbeitet das Institut mit der Fraunhofer Academy und weiteren Instituten zusammen, um eine Fraunhofer-Instituts-übergreifende Lernplattform auf Basis der neuen Fraunhofer Common Learning Middleware zu schaffen, die die Konzepte des Smart Learning Projekts aufgreift. Auch für die Industrie werden Beratungsleistungen angeboten. Vor allem sind aber nun die Hochschulen gefragt. Auf administrativer und pädagogischer Seite muss geklärt werden, wie Smart Learning flächendeckend eingesetzt werden kann. Ebenso müssen neue Medien und Kursinhalte für weitere Studiengänge erarbeitet werden, so dass auch Studierende anderer Kurse von dem Projekt profitieren können.
Expert*in
Christopher Krauß
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS