Adaptive Lernumgebungen in MOOCs: Gestaltung und Evaluation

Jochen Robes hatte mich in seinem Weiterbildungsblog auf das Projekt aufmerksam gemacht – jetzt habe ich mir die dazu verfügbaren Dokumentationen auf dem Blog der Harvard University (insgesamt vier ausführliche Posts) selbst noch einmal angeschaut…

Angesichts hoher Abbrecher-Quoten in MOOCs stellt sich ja die Frage, wie das Lerndesign in MOOCs so angepasst werden kann, dass Teilnehmende mit unterschiedlichen Voraussetzungen (Wissen, Motivation) erfolgreich teilnehmen können. Vor dem Hintergrund haben die Harvard University und ein Lernplattform-Anbieter (TutorGen) im Rahmen des HarvardsX MOOC zu „Super Earths and Life“ an einer Koppelung der MOOC-Plattform (edX) mit einem ‚Intelligent Tutoring System‘ (SCALE) gearbeitet und die damit erzielten Ergebnisse evaluiert.

Eine Lerner-gerechte Gestaltung von Lernmaterialien erfolgt bislang vor allem über die Berücksichtigung von vorab bekannten Merkmalen der Lernenden: Alter bzw. Stufe im Bildungssystem, Geschlecht, gegebenenfalls auch vorgängig erzielte Ergebnisse in Einstufungstests. Adaptive Lernumgebungen ermöglichen dagegen, die Einführung bzw. Darstellung eines Konzepts, die Abfolge von Aktivitäten und Aufgaben, den Schwierigkeitsgrad von Aktivitäten und Aufgaben sowie unterstützende Hinweise und Feedback in Abhängigkeit von der Interaktion eines Lerners mit der Lernumgebung zu gestalten. Die diesem Ansatz zugrunde liegenden Forschungsaktivitäten sind beispielsweise in Zeitschriften wie „International Journal of Artificial Intelligence in Education“ dokumentiert.

Im Rahmen eines experimentellen Desings (Experimentalgruppe und Kontrollgruppe, 435 Lernende) wurden von beiden Gruppen kompetenzorientierte Eingangs- und Abschluss-Tests bearbeitet. Zudem wurden den Lernenden entweder vordefinierte Aufgaben zugewiesen (Kontrollgruppe) oder aber es wurden 4 von 16 Aufgaben auf der Basis eines adaptiven Lernsystems zugewiesen (Experimentalgruppe). Das dabei eingesetzte ‚Intelligent Tutoring System‘ (TutorGen SCALE) unterscheidet sich von anderen Systemen (z.B. Knewton, ALEKS, area9, etc. – vgl. diesen Blogbeitrag) vor allem dadurch, dass auf ein Zusammenspiel von Algorithmen UND menschlichen Kuratoren gesetzt wird.

Der Kurs startete am 19. Oktober 2016. Die in den Blogbeiträgen dargestellten Ergebnisse basieren auf den bis Anfang Januar 2017 gewonnenen Daten. Die vorläufigen Ergebnisse sind folgende:

  • die Experimentalgruppe (mit adaptiver Lernumgebung) erzielt einen höheren Zuwachs an Wissen;
  • bei Teilnehmenden mit geringem Vorwissen ist die Quote der Kursabbrecher in der Experimentalgruppe geringer als in der Kontrollgruppe;
  • Teilnehmende in der Experimentalgruppe waren ausdauernder bei der Bearbeitung von Aufgaben (vermutlich, weil die Aufgaben besser auf ihr aktuelles Kompetenzniveau abgestimmt waren);
  • Teilnehmende in der Experimentalgruppe konnten die ihnen zugewiesenen Aufgaben schneller bearbeiten (vermutlich ebenfalls aufgrund der besseren Passung);

Die erzielten Ergebnisse sind ermutigend und zeigen auf, wie MOOCs und MOOC-Plattformen künftig weiterentwickelt werden könnten, um den Teilnehmenden eine bessere Lernerfahrung bzw. mehr Lernerfolg zu ermöglichen.


Referenz:

Designing Adaptive Learning and Assessment in HarvardX: Collaborative Project by Harvard University and TutorGen;
February 1, 2017; by Yigal Rosen, Harvard University and Mary Jean Blink, TutorGen, Inc.
http://vpal.harvard.edu/blog/designing-adaptive-learning-and-assessment-harvardx-collaborative-project-harvard

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