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HomeFundstückePersonalisiertes Lernen mit digitalen Medien

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien

23. Oktober 2018

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien ist in Deutschland noch wenig verbreitet. Die Robert-Bosch-Stiftung hat daher eine Autorengruppe beauftragt, aktuelle Erkenntnisse zu diesem Thema zusammenzustellen. Das Ergebnis ist ein Bericht im Umfang von ca. 120 Seiten.
Die AutorInnen sind institutionell an der Open University UK, der Humboldt-Universität Berlin und dem University College London verortet. Sie hatten aber den Auftrag, in ihrem Bericht explizit an die Diskussion im deutschsprachigen Raum anzuschliessen. Sie leisten dies, indem sie eine von Bönsch (2016) zusammengestellte Themenlandkarte als Bezugspunkt heranziehen:
 

Themenlandkarte zur Binnendifferenzierung von Lernsettings / Personalisierung (Quelle: Bönsch 2016, S. 14)

 
Die AutorInnen zerlegen in ihrem Bericht zunächst den vielschichtigen Begriff “personalisiertes Lernen” in verschiedene Dimensionen:
 
Dimensionen personalisierten Lernens (Bildquelle: Holmes et al. 2018)

 
Der Bericht beinhaltet auch Übersichten zu Werkzeugen (für den Kontext Schule), mit denen personalisiertes Lernen umgesetzt werden kann. Von den insgesamt 30 gesichteten Werkzeugen werrden 20 genauer daraufhin betrachtet, welche der oben angeführten Personalisierungsdimensionen sie unterstützen. Diese 20 Werkzeuge (darunter u.a. IBM Watson und Bettermarks) werden dann jeweils auf einer Seite beschrieben.
Um Lehrpersonen dabei zu unterstützen, ausgehend von den verfügbaren digitalen Werkzeugen zu einem Lehr-Lernkonzept zu gelangen, liefern die Autoren auch einen Analyserahmen, der Aspekte wie Wissensgebiet, Altersstufe, Kosten oder Wirkung umfasst.
Die Autorinnen ziehen schliesslich folgendes Fazit:

Wie unser Bericht zeigt, ist personalisiertes Lernen mit digitalen Medien zweifellos ein vielversprechender Ansatz, den zu verfolgen sich lohnen dürfte. Auch gibt es mittlerweile eine Reihe außergewöhnlicher digitaler Lernwerkzeuge. Die Befunde verdeutlichen jedoch ebenso, dass personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kein Wundermittel darstellt. Für die erfolgreiche Umsetzung formulieren wir deshalb die folgenden Leitlinien für die Einführung personalisierten Lernens mit digitalen Medien:

  • Das Lernen in den Mittelpunkt stellen. Ausgangspunkt personalisierten Lernens sind immer die Schüler*innen, nicht die Technik.
  • Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien als Teil eines Blended-Learning-Ansatzes einführen. Auch bei personalisiertem Lernen können digitale Medien die Unterstützung und Rückmeldung durch die Lehrkräfte ebenso wenig ersetzen wie die Interaktion und den
    Austausch mit Mitschüler*innen.
  • Günstige Rahmenbedingungen für personalisiertes Lernen mit digitalen Medien herstellen (Ausstattung von Schulen mit technischen Infrastrukturen inklusive Support, Fortbildungskonzepte, Unterstützung von Kooperationen im Kollegium, Rückhalt der Schulleitung,
    genügend Zeit). Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kann nur erfolgreich implementiert werden, wenn die Bereitschaft besteht, Schule grundsätzlich zu verändern.
  • Für die nötige Flexibilität sorgen, die personalisiertes Lernen mit digitalen Medien erfordert. Hierzu zählen beispielsweise ein flexibler Umgang mit dem Lehrplan oder mit Bewertungs- und Beurteilungsformen und -maßstäben.
  • Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten.
  • Programme und die ihnen zugrunde liegenden Algorithmen kritisch hinterfragen.

 


Referenzen
Holmes, Wayne; Anastopoulou, Stamatina; Schaumburg, Heike; Mavrikis, Manolis (2018): Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien. Ein roter Faden. Robert Bosch Stiftung. Online verfügbar unter https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/te-personalised-learning/de/Studie_Personalisiertes_Lernen.pdf.
Bönsch, M. (2016). Heterogenität verlangt Differenzierung. In: Zeitschrift für Bildungsverwaltung, 32 (1), S. 11–20.

christoph-meier

Geschrieben von
Christoph Meier

Veröffentlicht in
Fundstücke

Verschlagwortet
adaptive Lernumgebungen, Lernmedien, Personalisiertes Lernen

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