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Archives for Mai 2020

Khan Academy: deutschsprachige Inhalte, Arts&Humanities, Blended Learning

30. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Die von Salman Khan in 2005 initiierte und nach ihm benannte gemeinnützige online Akademie bietet jetzt auch kostenlose Lerninhalte in deutscher Sprache an – u.a. mit Verweis auf CoVid-19 und HomeShooling…

Der Fokus des deutschsprachigen Angebots liegt auf Mathematik. Themen sind u.a. Algebra, Geometrie, Trigonometrie und Statistik. Darüber hinaus gibt es erste Angebote im Bereich Informationstechnik, Naturwissenschaften sowie Wirtschaft und Finanzen. Das englischsprachige Kursangebot ist deutlich breiter. Es finden sich darunter sogar Kurse zur Kunstgeschichte…

Bildquelle: Khan Academy

Aber eigentlich war ich auf der Suche nach anderen Inhalten. Ich hatte nämlich einen Verweis auf einen Kurs vom Clayton Christensen Institute (CCI) zum Thema “Blended Learning” gesehen. In diesem Online-Kurs (“Partner Content” – eine eigene Inhalte-Kategorie bei Khan Academy) werden in jeweils etwa zwei Minuten kurzen Videos die von CCI unterschiedenen Blended Learning Modelle vorgestellt:

  • Flipped Classroom
  • Station Rotation
  • Lab Rotation
  • Flex Model

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Blended Learning, E-Learning / TEL

Sustainable analytics braucht das Zusammenspiel von AI und HI

30. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Für den nachhaltigen Erfolg von ‘student analytics’ an Hochschulen braucht es ein verbessertes Zusammenwirken von künstlicher und menschlicher Intelligenz: “Sustainable Analytics”. Ansonsten, so die Autoren eines Beitrags für EDUCAUSE Review, droht aufgrund überzogener und nicht eingelöster Erwartungen ein weiterer KI-Winter.


Die Autoren des Beitrags in EDUCAUSE Review sind am Center for Student Analytics der Utah State University beheimatet (Amanda Hagman) bzw. bei Civitas Learning (Linda Baer und David Kil) – einem auf Hochschulen fokussierten Analytics-Dienstleister aus Austin, Texas.

Sie beziehen sich in ihrem Beitrag auf ein an der Utah State University entwickeltes “Lifecycle of Sustainable Analytics”-Modell (Mitchell Colver). In diesem Modell werden zwei Phasen miteinander verküpft, bei denen einerseits Daten, Analyseverfahren und KI im Mittelpunkt stehen (“Formal analytics”) und andererseits menschliche Intelligenz und verschiedene Aspekte des Veränderungsmanagements (vgl. die folgende Abbildung).

Sustainable Analytics-Modell: Von der Datensammlung zum Veränderungsmanagement (Bildquelle: Michell Colver, Utah State University / EDUCAUSE)

Die Bedeutung eines solchermassen erweiterten Vorgehensmodells zu Analytics illustrieren die Autoren anhand eines Programms zur Integration von Studienanfängern in das Campus-Leben der Utah State University. Dieses Programm beinhaltete verschiedene akademische und extracurriculare Aktivitäten und die Studierenden konnten geldwerte Vorteile sowie eine Einladung für eine Veranstaltung mit der Hochschulleitung gewinnen. Datenanalysen zum Programm zeigen, dass das Programm zu einer um knapp 3% reduzierten Abbrecherquote unter den teilnehmenden Studienanfängern führte und als erfolgreich eingeschätzt wurde.

Aufgrund von Reorganisationen übernahm eine andere Einheit das Programm, allerdings mit reduzierter Ausstattung. Eine gemeinsame Arbeitsgruppe von Datenanalysten einerseits und Hochschuladministration andererseits entschied, nur die finanziellen Anreize beizubehalten (diese wurden als stärkste Motivatoren eingeschätzt). Die Evaluation des Programms im nachfolgenden Semester zeigte allerdings einen deutlich reduzierten Effekt. Erneut wurde über möglich Erfolgstreiber und Massnahmen diskutiert und es wurde beschlossen, zusätzlich Verlosungen von Essensgutscheinen, Parkbewilligungen und Ähnlichem in das Programm zu integrieren.

Die Ergebnisse dieser neuerlichen Anpassung des Programms stehen zwar noch aus. Aber die Autoren betonen aufgrund der bisherigen Erfahrungen die Bedeutung eines integrativen Vorgehens von KI-basierten Analysen einerseits und bewusstem Veränderungsmanagement (menschliche Intelligenz) andererseits:

The promises of AI—that is, predictive models that create early alerts or evaluative tools to estimate the impact of interventions on student success—are possible only when HI and AI work together.
(…)
making predictions is less important than knowing how to create a portfolio of programs personalized to population segments with specific needs. Predictions can help academic professionals focus on the right students, but knowing how to help them is the key here.
(…)
Quantifying the impact of student initiatives allows the higher education institution to build a portfolio of student services. Drilling down into evaluations of the programs reveals what works and for whom and in which operational settings.

Baer et al.: AI and HI in student success. EDUCAUSE Review 01/2020.

In dem Beitrag für EDUCAUSE Review wird u.a. auch auf ein knapp einstündiges Webinar mit Dr. Michell Colver von der Utah State University zum Thema “The lifecycle of sustainable analytics: from data collection to change management” verwiesen. In diesem Webinar werden sowohl das Sustainable-Analytics-Vorgehensmodell als auch das von dem Anbieter der bei Utah State University eingesetzen Analyseplattform (Civitas Learning) implementierte Analyseverfahren weiter erläutert.

Das verwendete Analyseverfahren nennt sich prediction based propensity score matching, auf deutsch etwa Vorhersage-basierte paarweise Zuordnung auf der Basis von Neigungsscores. Dabei handelt es sich um eine Form des Matching zur Schätzung von Kausaleffekten in Beobachtungsstudien, in denen verschiedene relevante kausale Faktoren nicht kontrolliert werden können.

Schematische Darstellung zu ‘Prediction based propensity score matching’
(Bildquelle Civitas Learning / https://youtu.be/MIAPQwoxv7E)

Im Verlauf der Einführung der Analytics-Plattform von Civitas Learning an der Utah State University wurde auf der Basis dieses Verfahrens u.a. die Wirksamkeit von Coaching / Interventionen durch akademische Studienberater untersucht. Dabei zeigte sich ein Zusammenhang zwischen der Häufigkeit der Nutzung der Analytics-Plattform durch die Studienberater einerseits und der Kontinutität der Einschreibung von Studierenden an der Hochschule andererseits:

Fallbeispiel zu Sustainable Analytics an der Utah State University
(Bildquelle Michell Colver/ https://youtu.be/MIAPQwoxv7E)

Baer, Linda; Hagman, Amanda; Kil, David (2020): Preventing a Winter of Disillusionment. Artificial Intelligence and Human Intelligence in Student Success. In: Educause Review (47-54). Als PDF online verfügbar unter https://er.educause.edu/-/media/files/articles/2020/3/er20_1107.pdf


Nachtrag 30.05.:
Eine Forschungsgruppe an den Universitäten Kassel und St.Gallen beschäftigt sich ebenfalls mit dem Zusammenspiel von AI und HI und spricht diesbezüglich von “Hybrid Intelligence”…

Dellermann / Ebel / Söllner / Leimeister (2019): Hybrid Intelligence. Business Information & Systems Engineering, 61 (5), 637-643.

Filed Under: Beiträge Tagged With: Analytics (Teaching~ / Learning~), Augmentation

Extending XR across campus – 3. Bericht zum EDUCAUSE/HP Projekt

30. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

EDUCAUSE und HP verfolgen seit 2018 ein gemeinsames Projekt: Campus of the future. Das Ziel ist, den Einsatz von aktuellen Lerntechnologien – insbesondere Extended Reality (XR, z.B. Virtual Reality oder Mixed Reality) – für Forschung und Lehre zu erkunden und zu fördern.

Auf die bisherigen Ergebnisberichte hatte ich bereits in einem früheren Blogpost hingewiesen:

  • “Learning in Three Dimensions”
    Fokus: Herausforderungen und Nutzenpotenziale für Hochschulen
  • “XR for Teaching and Learning”
    Fokus: Wirksamkeit von XR-Technologien im Hinblick auf verschiedene Lern- und Entwicklungsziele

Jetzt liegt ein dritter Bericht zu diesem Projekt vor:

  • “Extending XR across Campus”
    Fokus: Faktoren, die die insitutionelle Verankerung von XR-Technologien an Hochschulen beeinflussen
PennImmersive Technology Open House
Bildquelle: Penn Libraries

Zentrale Ergebnisse

Die zentralen Ergebnisse dieses Berichts sind nicht überraschend. Autor Jeffrey Pomerantz (Koordinator für Online-Learning am Simmons College, Boston) stellt die folgenden Punkte heraus:

  • Wie schnell XR-Technologien an Hochschulen Fuss fassen hängt davon ab, wie sie eingeführt werden – durch einzelne Lehrpersonen, die diese in ihre eigenen Lehr- oder Forschungsaktivitäten integrieren, oder durch koordinierte Initiativen von Hochschulleitungen.
  • Für die Verankerung an Hochschulen ist es hilfreich, wenn es ein spezifisch darauf ausgerichtetes (Projekt-)Team und verfügbare personelle Kapazitäten gibt.
  • Software-Lizensierung und Hardware-Management
    Die meisten XR-Software-Lösungen sind auf die Lizensierung von Einzelnutzern ausgerichtet. Hochschulen brauchen für einen nachhaltigen Einsatz auf Institutionen ausgerichtete Lizenzmodelle ebenso wie klare Prozesse im Hinblick auf Buchung und Reinigung / Betreuung der Hardware.
  • Im Hinblick auf die Verankerung von XR-basierten Lernszenarien an Hochschulen lassen sich drei Modelle unterscheiden:
    • Von der Hochschule lancierte Projekte bzw. Initiativen. Beispiele sind u.a.
      • Blended Reality Applied Research Project (Yale University)
      • Campus of the Future XR Research Project (Hamilton College)
      • PennImmersive (Pennsylvania University)
    • Integration in bestehende Service-Einheiten, beispielsweise Bibliotheken oder IT-Services. Am Hamilton College sind sowohl die Bibliotheken als auch IT-Services eingebunden und dieser integrierte Ansatz ist schon in der Vergangenheit als erfolgreich eingeschätzt worden.
    • Graswurzel-Bewegungen wie beispielsweise die Gruppe “VR and Beers” (Syracuse University) oder das “Emerging Technologies Consortium” (Columbia University).

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Digitale Hochschule, Hochschullehre, Lernen in / mit VR, AR, XR

Geschützt: Webinare & Podcasts zu mediengestütztem Lernen

30. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

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Filed Under: Stichworte Tagged With: E-Learning / TEL

Geschützt: E-Learning: Sicherheit, Datenschutz & Nutzungsrechte – Ressourcen

30. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

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Filed Under: Vertiefung Tagged With: E-Learning / TEL

EDUCAUSE Horizon Report 2020

17. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

15 Jahre lang hat das New Media Consortium jährlich einen Report zu aktuellen Entwicklungen im Bereich von Lehr-Lern-Technologien publiziert. In 2019 hat EDUCAUSE das Projekt übernommen. Anfang März ist mit dem Horizon Report 2020 der erste unter der Leitung von EDUCAUSE erstellte Bericht erschienen – mit Anpassungen in der Methodik, der Struktur und der Inhalte.

Eine der auffälligsten Anpassungen ist der Verzicht auf die bisherigen Prognosen (“time to implementation”). Hier hat man eingesehen, dass diese nicht mit ausreichender Genauigkeit und damit nicht wirklich sinnvoll möglich sind. Der Bericht 2020 gliedert sich in die Abschnitte “Trends”, “Emerging Technologies & Practices”, “Scenarios” und “Implications”.

Rahmenbedingungen und Trends

Die 54 Mitglieder des Experten-Panels wurden gefragt, welche übergreifenden Trends in ihren Augen die künftige Entwicklung von Lehren und Lernen beeinflussen werden. Genannt wurden unter anderem die folgenden:

  • soziale Trends
    zunehmende Herausforderungen durch Unsicherheiten und Ängste unter Studierenden, durch Migration und demografische Verschiebungen (insbesondere ältere Studierende) sowie im Hinblick auf das Gewährleisten von Chancengleichheit;
  • technologische Trends
    Künstliche Intelligenz, neue digitale Lernumgebungen, Analytics und Datenschutz / informationelle Selbstbestimmung;
  • ökonomische Trends
    zunehmende Kosten für Bildung und Verschuldung von Studierenden; neue Kompetenzerfordernisse in einer veränderten Arbeitswelt; nachhaltiges Wirtschaften;
  • Trends im tertiären Bildungssektor
    potenziell kleinere Studierenden-Jahrgänge mit hoher Diversität der Studierenden-Population; neue Wege zu Abschlüssen und Zertifikaten (u.a. online micro-degrees); zunehmende Verbreitung von online-Angeboten.

Emerging Technologies and Practices

Die Mitglieder des Experten-Panels wurden um eine Einschätzung gebeten, welche Technologien / Praktiken die grössten Auswirkungen auf Lehren und Lernen im Tertiär-Sektor haben werden. Für die Auswertung und das Ranking wurden folgende Aspekte berücksichtigt:

  • Umfang der erforderlichen finanziellen Investitionen;
  • Bereitschaft der Lehrpersonen, die Technologie zu nutzen;
  • Risiko des Scheiterns;
  • Positive Auswirkungen auf Lernerfolg;
  • Nutzen im Hinblick auf Chancengleichheit.

Für die sechs am höchsten gewerteten Technologien / Praktiken haben die Autoren aus den Antworten jeweils ein Profil erstellt:

Bildquelle: EDUCAUSE / Horizon Report 2020

Im Folgenden meine Notizen zu den Aspekten, die mich besonders interessieren – auch vor dem Hintergrund unserer eigenen Weiterbildungsmodule zu diesen Themen…

Adaptive Lerntechnologien

“Adaptive Courseware” bzw. intelligente tutorielle Systeme sind im tertiären Bildungssektor in den USA schon seit fast 10 Jahren im Einsatz. Und die Lessons Learned sind vergleichbar mit früheren Technologie-Schüben in der Lehre:

technology alone does not produce improved learning outcomes. (…) After some of its initial pilots did not result in the hoped-for degree of student success, [Arizona State University] rethought its approach. ASU came up with what it calls the “adaptive-active approach,” in which adaptive technology is used in coordination with active learning. (…) it was the combination and integration of the technology and active learning engagements that produced the greatest gains in rates of student success.

Horizon Report 2020, S. 14

Intelligente tutorielle Systeme (ITS) sind dabei nicht nur für STEM- bzw. MINT-Fächer geeignet. Die befragten Experten führten gelungene Umsetzungen auch für andere Fächer und Disziplinen an: Volkswirtschaft, Psychologie, Geschichte und Philosophie ebenso wie in der Ausbildung von Lehrpersonen oder der Vermittlung von digitalen Grundkompetenzen.

Der Einsatz von ITS bietet darüber hinaus Möglichkeiten für eine Weiterentwicklung der Rolle der Lehrpersonen – weg von der Rolle als Inhalte-Vermittler und hin zu einer Rolle als Lernbegleiter und Lernberater.

Ein interessantes Fallbeispiel für den Einsatz von ITS ist die Arizona State University. Im Rahmen dieses Vortrags an der EDUCAUSE-ELI-Konferenz 2019 wird u.a. aufgezeigt, wie ASU den Einsatz von ITS gestaltet, wie sich die Prüfungsergebnisse der Studierenden verbessert haben und wie weit sie dort bei der Umsetzung des weltweit ersten Studiengangs sind, bei dem in allen Kursen mit einer adaptiven Lernumgebung gearbeitet wird.

KI-basierte Anwendungen für Hochschulen

Gegenwärtig stehen hier Informationsdienste für Studierende im Vordergrund. Hochschulen wie z.B. Northwestern University, die University of Oklahoma oder Griffith University in Australien haben Chatbots entwickelt, die die (angehenden) Studierenden zu jeder Tages- und Nachtzeit unterstützen – beim Kennenlernen der Hochschule, bei der Arbeit in der Lernplattform, bei der Suche nach Literatur oder bei Fragen zum Leben auf dem Campus. ((Im Horizon Report seltsamerweise nicht erwähnt werden die prämierten Entwicklungen rund um den Chatbot Ada des Bolton College.)) Andere Projekte zielen beispielsweise darauf ab, möglichst früh diejenigen Studierenden zu identifizieren und zu unterstützen, die ein höheres Risiko aufweisen, im Studium nicht erfolgreich zu sein. KI-Komponenten finden sich darüber hinaus in vielen Lösungen, die bereits im Einsatz sind, angefangen von Lösungen für das Erkennen von Plagiaten über adaptive Lernumgebungen bis hin zu Systemen, die automatisch Prüfungsfragen erzeugen. Die University of Oklahoma hat übrigens damit begonnen, eine Datenbank zu Projekten zum Einsatz von KI im tertiären Bildungssektor aufzubauen.

Learning Analytics mit Fokus auf Studierenden-Erfolg

Im Verlauf des letzten Jahrzehnts haben Hochschulen damit begonnen, Auswertungen zu Studienabbruch- und ~abschlussquoten mit detaillierteren Auswertungen zu Aktivitätsniveaus von Studierenden und Lernerfolgen (Learning Analytics) zu ergänzen. Auf der einen Seite werden Lösungen entwickelt, die Administratoren, Lehrpersonen und Studienberatungen in ihrer Arbeit mit Studierenden unterstützen. Beispiele sind Berkeley Online Advising (BOA) oder COMPASS (Comprehensive Analytics for Student Success, University of California, Irvine).

Auf der anderen Seite entstehen Lösungen, die Dashboards und Visualisierungen für Studierende bereitstellen, um sie bei der Gestaltung ihrer eigenen Lernstrategien und Lernaktivitäten zu unterstützen. Ein Beispiel hierfür ist Elements of Success an der University of Iowa. Eine empirische Studie zur Nutzung dieses Dashboards legen nahe, dass Studierende profitieren und bessere Noten erzielen, wenn sie regelmässig das Dashboard nutzen.

Gleichzeitig mit der Entwicklung solcher Lösungen stellen sich viele Fragen rund um die Themen Datensicherheit, Datenschutz und informationelle Selbstbestimmung, die noch lange nicht abschliessend beantwortet sind.

Vom Lerndesign zum Learning Experience Design

Das Arbeitsfeld Instruktions- bzw. Lerndesign hat sich in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt, nicht zuletzt aufgrund von Einflüssen wie Design Thinking, User Experience Design oder agilen Entwicklungsmethoden. An der University of Waterloo (Centre for Extended Learning), beispielsweise, wurde ein Rahmenmodell für ein User Experience Design for Learning erarbeitet, das diese Entwicklungen aufgreift:

Das Honeycomb UXDL-Modell
(Bildquellen: http://cms.cel.uwaterloo.ca/honeycomb/index.aspx ; http://semanticstudios.com/user_experience_design/ ; scil)

Through professional development, communities of practice, and new graduate programs, LDs are becoming experts in new areas. (…) As deeper connections are made between the learning design ecosystem and the overall student experience, LDs (…) will become even stronger agents of change in higher education, leading faculty and administrators closer to inclusive design and student-centered practices. (…) Learning design is (…) a dynamic field that has significant impact on learning and the holistic student experience, whether online or on campus.

Horizon Report 2020, S. 25

Open Educational Resources

(…) the primary drivers for increased adoption of OER are affordability, access, and digital equity. (…) OER may also provide faculty more agency in what learning materials to adopt and use.
Despite the obvious advantages that OER provides, challenges remain. (…) nearly seventy-three percent of students and fifty-six percent of faculty have never heard of OER (…)
Knowing how to locate such resources also remains elusive. Multiple crawlers and consortia are emerging, but knowing where to find the best discipline-specific resources and how to employ them in a course can be daunting. (…) When resources do exist, faculty may need additional time to reuse, revise, remix, and/or redistribute those materials in a format that is consistent with their pedagogy.

Horizon Report 2020, S. 28

XR-Technologien (AR, VR, MR, Haptic)

XR-Technologien werden an Hochschulen zunehmend eingesetzt. Der “Experience Catalogue” des Center for Teaching and Learning with Technology an der PennState University belegt dies eindrücklich mit der dort verfügbaren Sammlung in den Kategrien 360°Video und VR-Apps.

XR-Technologien biten vor allem dort einen Mehrwert, wo es darum geht, Lernen und Trainieren in einer sicheren Umgebung möglich zu machen – beispielsweise in der (zahn-)medizinischen Ausbildung oder in der Notfallmedizin. Hier können XR-Umgebungen bzw. Simulationen einen wichtigen Zwischenschritt bieten zwischen der Vermittlung von Wissen einerseits und der praktischen Arbeit mit echten PatientInnen andererseits. Darüber hinaus bieten XR-Technologien Möglichkeiten, Lernerfahrungen wie etwa Exkursionen auch für Studierende mit physischen Beeinträchtigungen zugänglich zu machen.

Je nach Einsatzszenario können auch trotz der noch hohen Investitionskosten für Hardware mit XR-Training deutliche Kosteneinsparungen realisiert werden – etwa wenn für die veterinärmedizinische Ausbildung weniger Pferde vorgehalten werden müssen, um Röntgenaufnahmen von Tieren zu üben.

Ergebnisse aus ersten Studien und Experimenten legen nahe, dass insbesondere die Kombination von XR-Lernumgebungen mit traditionellen Lernumgebungen zu guten Lernergebnissen führt. So verzichtet beispielsweise die tiermedizinische Ausbildung an der Case Western Reserve University doch nicht ganz auf die traditionelle Arbeit an Tierkadavern für das Training von Sezieren und Dissektionen – auch wenn dies aufgrund der verfügbaren Simulatoren möglich wäre. Den Ausbildern ist wichtig, dass die Studierenden an toten Körpern arbeiten, dass tote Körper entmystifiziert werden, dass die Studierenden anatomische Varianten direkt erleben und dass sie diese für Medinziner wichtige ‘rite de passage’ absolvieren.

Looking ahead, it is clear that equipment costs will decrease while XR capabilities increase. Combined with major advances in wireless and cellular network performance (…) it seems very likely that XR experiences will become more immersive and more powerful over time and that (…) it will be possible to deliver those experiences to both residential and remote learners.

Horizon Report 2020, S. 31

Zukunftsszenarien

Im Anschluss an die Diskussion der sechs am höchsten gewerteten Technologien / Praktiken entwickeln die Autoren vier Zukunfstszenarien für die tertiäre Bildung: Wachstum; Stagnation; Zusammenbruch und Transformation. Dieser werden jeweils auf einer Seite skizziert und sollen Entscheidungsträgern dabei unterstützen, sich auf unterschiedliche Entwicklungen einzustellen. Diese Szenarien wurden allerdings vor der Corona-Pandemie formuliert. Ich denke, für eine Beurteilung dieser Szenarien wir brauchen noch ein mehr Abstand zur aktuellen Sondersituation…


Brown, Malcolm et al. (2020): 2020 EDUCAUSE Horizon Report. Teaching and Learning Edition. EDUCAUSE.

Filed Under: Beiträge Tagged With: adaptive Lernumgebungen, AI / KI, Analytics (Teaching~ / Learning~), Learning Design, Lernen in / mit VR, AR, XR, Lerntechnologien, OER

Visible Learning & Visible Learning plus

17. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

John Hattie, Bildungsforscher an der Universität Melbourn, Australien, unterhält seit mehr als zehn Jahren eine Webseite, auf der er die Ergebnisse seiner Metastudien zu lernförderlichen Faktoren zugänglich macht:

https://visible-learning.org/de/

Dort findet sich u.a. eine Rangliste der Einflussfaktoren. Hierfür lohnt es sich, auf die englische Sprachversion der Seite umzuschalten, weil die dort gezeigten Ergebnisse aktueller sind:

Bildquelle: visible-learning.org

Gemeinsam mit Corwin, einer Firma der SAGE Unternehmensgruppe, betreibt John Hattie auch die Seite

https://www.visiblelearningplus.com/

Dort finden sich weitere Ressourcen, u.a.

  • ein umfangreiches Glossar zu den Einflussfaktoren (22 Seiten, Stand Juli 2019),
  • Fallstudien und Whitepaper,
  • eine filterbare Übersicht zu den ausgewerteten empirischen Studien und
  • eine nach Gestaltungsfeldern strukturierte Übersicht zu den Einflussfaktoren:
Bildquelle: visiblelearningplus.com

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Learning Design, Lehrperson, Lernen / Kompetenzentwicklung, Schule

eLearning Award 2020 – ausgezeichnete Projekte

17. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Der eLearning AWARD 2020 des elearning-journals wurde vergeben. Projekte in 57 Kategorien wurden prämiert. Die Dokumentation bietet eine nützliche Übersicht zu aktuellen Projekten und dem Stand des Arbeitsfeldes.


Zum zehnten Mal verlieh die Jury des eLearning Journal in 2020 den eLearning AWARD. Mit über 200 Projekt-Einreichungen war das Interesse am eLearning AWARD ungebrochen. Am Ende konnten sich in 57 Kategorien aktuelle State of the Art-Projekte durchsetzen. In unserer Kategorie-ܜbersicht finden Sie zu jedem Siegerprojekt eine ausführliche Projektdokumentation, in der die Ausgangssituation, die Projektziele, das Projektergebnis sowie die Innovationen beschrieben werden.

https://www.elearning-journal.com/elearning-award-2020/

Die Auszeichnungen wurden u.a. in den folgenden Kategorien vergeben:

  • 360°Lernwelt
  • Adaptives Lernen
  • Augmented Reality
  • Digitale Rollenspiele
  • eTesting
  • Konzeption (explorative 3D-Lernwelt)
  • Learning Experience Plattform
  • Mobile Learning
  • Onboarding
  • Performance Support
  • etc.

Mehr Informationen über diese Seite: https://www.elearning-journal.com/elearning-award-2020/


Via Jochen Robes / weiterbildungsblog.de

Filed Under: Fundstücke Tagged With: adaptive Lernumgebungen, E-Learning / TEL, Lernen in / mit VR, AR, XR, Lernmedien

Digitale Kompetenzen von Personalentwicklern – Studie 2020, Ergebnisse 2019

2. Mai 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Gemeinsam mit der DGFP führt IWP-HSG / scil seit 2018 jährlich eine Studie zu den digitalen Kompetenzen von Personalentwicklern durch. Aktuell läuft die dritte Befragungsrunde. Und es liegt ein kompakter Ergebnisbericht zur zweiten Runde vor.


Ziel der seit 2018 durchgeführten Studien ist es,

  • die erforderlichen Kompetenzen im Human Resource Management (HRM) vor dem Hintergrund der digitalen Transformation zu erfassen,
  • Aussagen über diesbezügliche Veränderungen zu ermöglichen,
  • die aktuelle Gestaltung der Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine (Augmentation) zu erkunden und
  • zu klären, welche neuen oder erweiterten Rollen sich für Personalentwickler daraus ergeben.

Aktuell interessiert uns insbesondere, ob wir im Hinblick auf das Professionswissen zur fortgeschrittenen Digitalisierung oder zu einen Covid-19-Effekt sehen werden. Wir freuen uns sehr, wenn Sie sich an dieser Studie beteiligen und die Ergebnisse für Ihre eigene Standortbestimmung sowie zum Ableiten von Handlungsfeldern nutzen!

Hier geht es zum Online-Fragebogen…

Die Daten werden anonymisiert erhoben und ausgewertet. Leiten Sie diesen Link gerne auch an interessierte KollegInnen weiter. Nach Abschluss der Auswertung wird der Ergebnisbericht hier für Sie kostenfrei zur Verfügung stehen.


Ein kompakter Ergebnisbericht zu zweiten Durchführung der Studie findet sich in der April-Ausgabe der Zeitschrift “Personalführung” der DGFP. Hier einige zentrale Aussagen daraus:

  • Die befragten Personalentwickler (N= 160) stufen ihr eigenes Wissen über Aspekte der fortgeschrittenen Digitalisierung als eher gering ein.
  • Die Häufigkeit der Nutzung von (fortgeschrittenen) digitalen Systemen in der Personalentwicklung wird ebenfalls eher niedrig eingeschäzt.
  • Die Kompetenzen zur Unterstützung der digitalen Transformation schätzen die befragten Personalentwickler als sehr hoch ein.
  • Auch die Einstellungen gegenüber der fortschreitenden Digitalisierung sind sehr positiv. Angst vor einer Überforderung durch die zunehmende Digitalisierung oder davor, durch intelligente Maschinen überflüssig zu werden, äussert nur ein geringer Teil der Befragten.
  • Im Vergleich zum Vorjahr haben sich bei diesen Ergebnissen kaum Verschiebungen ergeben.
  • Im Hinblick auf die präferierten Augmentationsstrategien (wie sehe ich meine Position vis-a-vis intelligenten Maschinen in meinem Arbeitsfeld?) werden eher Verschiebungen sichtbar. “Step aside” als Entwicklungsstrategie steht nach wie vor im Vordergrund; “Step in”, “Step up” und “Step forward” haben aufgeholt; die Nischenstrategie “Step narrow” findet sich nun mit deutlichem Abstand auf dem letzten Platz.
Seufert-et-al-2020-DigKompPE-Augmentation_2019

Hinweis: Bei den Abbildungen 3 und 4 im Bericht ist der neutrale Bereich der Antworten nicht richtig platziert. Das Ergebnisbild wirkt dadurch negativer bzw. weniger positiv als es tatsächlich der Fall ist. Hier die korrekten Ergebnisdarstellungen:

Filed Under: Beiträge, Publications Tagged With: Digitale Kompetenzen, Digitale Transformation, Learning Professionals

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