Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien

Diese Studie belegt das große Potenzial digitaler Medien bei der Implementierung wirksamen personalisierten Lernens. Der Erfolg einer solchen Implementierung ist bislang allerdings nicht hinreichend belegt. Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien ist ein vielversprechendes Unterfangen. Auch sind einige außergewöhnliche digitale Lernwerkzeuge entwickelt worden, die darauf abzielen, Leistungslücken zu schließen oder den Schülerinnen und Schülern die Autonomie über ihren Lernprozess zu übertragen. Die Befunde lassen jedoch ebenso keinen Zweifel daran, dass personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kein Wundermittel darstellt. Wir hoffen, dass dieser Bericht einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Unterrichtsqualität in Deutschland und anderswo leisten kann.

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Motivation

Dem Bildungssystem in Deutschland, aber auch in anderen Staaten gelingt es bislang nicht, allen Lernenden die gleichen Bildungschancen zu bieten. Oft wird daher gefordert, Lernen zu personalisieren, also Lernende individuell zu fördern.

In der Praxis stellt dieser Ansatz aber große Anforderungen sowohl an die Schüler*innen als auch an die Lehrkräfte. Offen ist, ob digitale Medien hier helfen können. Tatsächlich ist personalisiertes Lernen mit digitalen Medien in Deutschland noch wenig verbreitet. Wir haben daher Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler beauftragt, aktuelle internationale Erkenntnisse zu diesem Thema zusammenzustellen.

Der vorliegende Report zeigt auf, dass digitale Medien ein großes Potenzial bergen, wenn es darum geht, personalisiertes Lernen effektiv umzusetzen. Allerdings steht die Prüfung noch aus, ob dies auch in der Praxis gelingt. Selbst in Ländern, die zu den Vorreitern gehören, gibt es kaum belastbare Evaluationsstudien.

Wir hoffen, dass dieser Bericht einen wertvollen Beitrag zur Weiterentwicklung der Qualität von Unterricht in Deutschland und anderswo leisten kann. Wir sind überzeugt: Qualitativ hochwertiger Unterricht ist auch in einer digitalen Welt weiterhin von großer Bedeutung, damit alle Lernenden die gleichen Chancen haben, in dieser Welt zu bestehen.

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien ist ein vielversprechendes Unterfangen. Auch sind einige außergewöhnliche digitale Lernwerkzeuge entwickelt worden, die darauf abzielen, Leistungslücken zu schließen oder den Schülerinnen und Schülern die Autonomie über ihren Lernprozess zu übertragen. Die Befunde lassen jedoch ebenso keinen Zweifel daran, dass personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kein Wundermittel darstellt.

Um die nötigen Reformen durchzuführen, sind Zeit und Mühe erforderlich, außerdem Ressourcen und ein Kulturwandel. Nur so lassen sich die vielfältigen Versprechungen personalisierten Lernens mit digitalen Medien nach bestem Wissen und Gewissen einlösen. Unsere einfache Empfehlung lautet, sich nicht von spannenden Technologien verführen zu lassen – insbesondere dann nicht, wenn deren Wirksamkeit kaum belegt ist – und stets das Lernen in den Mittelpunkt zu stellen.

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Befunde

Die wichtige Frage, ob digitale Medien dazu beitragen können, schulisches Lernen zu personalisieren, bleibt weiterhin offen. Zwar legen zahlreiche vielversprechende Befunde dies nahe. Doch wenn wir Pädagog*innen ebenso wie die Politik in die Lage versetzen wollen, über Möglichkeiten des Einsatzes digitaler Medien zur Personalisierung schulischen Lernens fundiert zu entscheiden, dann sollten wir diese – allzu oft unkritisch positiven – Aussagen nicht einfach für bare Münze nehmen.

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kann Möglichkeiten sozialen Lernens beschneiden. Gleichzeitig besteht die große Gefahr, dass Algorithmen bestehende Stereotype reproduzieren.

Mit diesem Leitfaden möchten wir Ihre Entscheidungsfindung unterstützen. Dazu stellen wir Ihnen einen anschaulichen Analyserahmen zur Bewertung personalisierter digitaler Lernwerkzeuge zur Verfügung, ergänzt durch einige empirisch fundierte Leitlinien. Diese sollen es Pädog*innen ebenso wie der Politik ermöglichen, jede Form personalisierten Lernens mit digitalen Medien, auf die sie stoßen, zu evaluieren.

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Über dieses Projekt

Dieser Bericht und die Website wurden von der Robert Bosch Stiftung in Auftrag gegeben.

Die Robert Bosch Stiftung GmbH  gehört zu den großen unternehmensverbundenen Stiftungen Europas. In ihrer gemeinnützigen Arbeit greift sie gesellschaftliche Themen frühzeitig auf und erarbeitet exemplarische Lösungen. Die Robert Bosch Stiftung ist auf den Gebieten Gesundheit, Wissenschaft, Gesellschaft, Bildung und Völkerverständigung tätig. Seit ihrer Gründung im Jahr 1964 hat die Robert Bosch Stiftung mehr als 1,4 Milliarden Euro für ihre gemeinnützige Arbeit ausgegeben.

Der vorliegende Bericht wurde von Dr. Wayne Holmes und Dr. Stamatina Anastopoulou (Institute of Educational Technology, The Open University, UK), sowie von Dr. Heike Schaumburg (Institut für Erziehungswissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin), und Dr. Manolis Mavrikis (UCL Knowledge Lab, UCL, UK) verfasst.

Dr. Wayne Holmes Dr. Wayne Holmes ist Lecturer (Assistant Professor) of Learning Sciences and Innovation. Er wurde an der Universität Oxford in Erziehungswissenschaften promoviert. Dr. Holmes leitet derzeit mehrere Forschungsprojekte im Bereich Lernen und Innovation.

Dr. Stamatina Anastopoulou ist Lecturer (Assistant Professor) in Evaluation of Technology-enhanced Learning at Scale. Sie erhielt kürzlich den renommierten Marie-Sklodowska-Curie-Preis für die Erforschung personalisierten, forschenden Lernens in Museen.

Dr. Heike Schaumburg lehrt und forscht am Institut für Erziehungswissenschaften der Humboldt-Universität zu Berlin. Sie war Leiterin eines Forschungsprojekts zum Einfluss digitaler Medien auf den Unterricht in Laptopklassen. In weiteren Projekten untersuchte sie die Bedingungen der Integration digitaler Medien in der Schule und ihrer Lernwirksamkeit.

Dr. Manolis Mavrikis ist Associate Professor in Learning Technologies. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Entwicklung evidenzbasierter intelligenter Technologien, die den Lernenden direktes Feedback geben, und der Einsatz von Lernanalytik, um ein Bewusstsein und Verständnis für die mit dem Lernen verbundenen Prozesse zu entwickeln.

Die Autorinnen und Autoren danken Professor Nikol Rummel, Dr. Mutlu Cukurova, Dr. Junaid Mubeen, Dr. Liz FitzGerald, Dr. Mutlu Cukurova, Professor Neil Heffernan, Professor Denise Whitelock und Professor Eileen Scanlon für ihre maßgebliche Unterstützung.

Grafik-Copyright: Pen Mendonça, www.penmendonca.com

Diese Website wurde von Dr. Manolis Mavrikis, einem Forscher am University College London (UCL), und Dr. Wayne Holmes, einem Forscher an der Open University (OU), gemeinsam mit Technology Research and Experimentation Ltd erstellt, die an der Konzeption, Implementierung und Wartung beteiligt war. Die Website basiert auf der Studie "Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien. Ein roter Faden" und wurde von der Robert Bosch Stiftung GmbH (RBSG) gefördert. Die Website und ihre Materialien geben nicht die Ansichten von RBSG, UCL, OU oder TREX wieder.

Gewährleistung

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In keinem Fall sind die Ersteller der Website oder RBSG oder UCL oder OU haftbar für Verluste oder Schäden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf indirekte oder Folgeschäden, oder Verluste oder Schäden, die sich aus Daten- oder Gewinnverlusten ergeben, die sich aus oder im Zusammenhang mit der Nutzung dieser Website ergeben.

Datenschutzerklärung

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Dimensionen personalisierten Lernens mit digitalen Medien

Personalisiertes Lernen ist ein vielschichtiger Begriff, der je nach Kontext Verschiedenes bedeuten kann – etwa eigenständiges Lernen oder die Betonung individueller Kompetenzen. Von Bedeutung ist insbesondere auch, wer die Entscheidungen trifft – Politik, Lehrkräfte oder Schüler*innen.
Eine Möglichkeit, der Vielschichtigkeit personalisierten Lernens auf den Grund zu gehen, besteht in der Betrachtung seiner verschiedenen Dimensionen. Personalisierung kann sich auf das Wie, das Was, das Wann, das Wer und das Wo beziehen.

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Understanding Technology-enhanced Personalised Learning

Why?

Die Personalisierung der Lernziele. Sie reicht von der Vorbereitung auf Prüfungen bis zu Maßnahmen, die den Schülerinnen und Schülern fundierte Entscheidungen ermöglichen sollen. Die Lernziele werden meist aber von staatlicher Seite festgelegt.





How?

Die Personalisierung des Lernansatzes. Sie reicht von der Einbeziehung gemeinsamen Lernens im Klassenverband, über Angebote für ein schülergesteuertes Lernen bis zur Unterstützung der Lernenden bei der eigenständigen Steuerung ihrer Lernprozesse.





What? (content)

Die Personalisierung der Lerninhalte. Sie reicht von Unterrichtsfächern wie beispielsweise Mathematik, wo sich Aufgaben und Lösungen klar definieren lassen, bis zu Lerninhalten, die sich auf Lebenskompetenzen beziehen und weniger genau definiert sind.





What? (pathways)

Die Personalisierung der Lernpfade. Sie reicht von einheitlichen Lernpfaden für die gesamte Klasse bis zu persönlichen Lernpfaden, die besondere Schwierigkeiten oder Erfolge der einzelnen Schüler*innen berücksichtigen.





When?

Die Personalisierung des Lerntempos. Sie reicht von einem einheitlichen Lerntempo für die gesamte Klasse bis zu individuell bestimmten Lerntempi für jede*n Schüler*in (auf der Grundlage der jeweiligen kognitiven Stärken und Schwächen sowie der jeweiligen Lernziele).





Who?

Die Personalisierung der Sozialform. Sie reicht von der Arbeit mit der gesamten Klasse, über Kleingruppen bis hin zu einzelnen Schüler*innen.





Where?

Die Personalisierung des Lernkontexts. Lernen kann innerhalb des Klassenzimmers oder außerhalb davon, klassenübergreifend oder auch außerhalb der Schule stattfinden.

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Herausforderungen bei der Umsetzung

  1. Die Umsetzung muss als Teil eines die gesamte Schule umfassenden Entwicklungsprozesses begriffen werden, der Weiterbildungen umfasst und der genügend Zeit für die Gewöhnung an neue Unterrichtspraktiken vorsieht.
  2. Ungeachtet der gegenteiligen Vision können bestehende Ungleichheiten verstärkt statt abgemildert werden.
  3. Die Notwendigkeit, Onlinesicherheit zu gewährleisten, und das Ziel, den Lernenden eine eigenständige Steuerung ihres Lernprozesses zu ermöglichen, können einander im Weg stehen.
  4. Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kann auf Kosten einer umfassenden Unterstützung für sämtliche Schüler*innen einer Klasse gehen und Möglichkeiten sozialen Lernens beschneiden.
  5. Bei der Einführung personalisierten Lernens mit digitalen Medien können die Anforderungen an die Infrastruktur eine große Herausforderung darstellen – zum Beispiel wenn die Technik ihren Dienst aufgibt, wie es nur allzu oft vorkommt.
  6. Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kann die Erhebung riesiger Mengen persönlicher Daten der Lernenden erfordern und dadurch deren Privatsphäre beeinträchtigen.
  7. Algorithmen können bestehende Stereotype reproduzieren.
  8. Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien bietet keine Antworten auf die Frage, warum etwas Bestimmtes gelernt werden soll.
  9. Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien sagt auch zu der Frage, wie etwas gelernt werden soll, nichts aus. Viele dieser Medien folgen einem didaktischen oder instruktionalen Lernansatz, der in konventionellen Klassenzimmern oft gemieden wird.

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Fragen an personalisierte digitale Medien

+ Fragen zur Technologie

  • Wie trägt diese konkrete Technologie dazu bei, dass ich meine Lehrplanziele erreiche, und inwiefern orientiert sie sich an den Vorgaben und Beurteilungskriterien des Lehrplans?
  • Wie unterstützt diese Technologie die Schüler*innen bei der Entfaltung ihres Potenzials?
  • Wie funktioniert die Technologie, in einfachen Worten ausgedrückt: Was leisten seine Algorithmen, welche Daten nutzt das Programm und wie verwendet es die fraglichen Daten?

+ Fragen zur Integration

  • Wie verträgt sich diese konkrete Technologie mit der bestehenden Infrastruktur, zum Beispiel mit der Internetbandbreite oder dem vorhandenen Bestand an Computern? Wo wären Anpassungen oder Ersatzanschaffungen erforderlich?
  • Wie loggt man sich in das System ein? Wie verwaltet es beispielsweise die Passwörter der Schüler*innen oder andere sichere Log-in-Mechanismen?
  • Wer wäre für die Beantwortung laufender Nachfragen seitens der Lehrkräfte und die Behebung von Störungen verantwortlich?
  • Welcher Aufwand entstünde? Welche Anschaffungskosten, welcher eigene Zeitaufwand, welcher Zeitaufwand aufseiten der Schüler*innen, welche technische Betreuung usw.?

+ Fragen zur fachlichen Entwicklung

  • Wie viel Zeit sollte für die fachliche Weiterbildung eingeplant werden? Ist dieser Faktor in Anschaffungskosten bereits berücksichtigt?
  • Welche Unterstützung darf ich bei Unterrichtsplanung erwarten, damit ich die Technologie bestmöglich nutzen kann?
  • Wie kann ich die Nutzung der Technologie durch die Schülerinnen und Schüler überwachen – nicht nur die Nutzungsdauer, sondern auch ihre Erfolge und Irrtümer –, ohne ihre Handlungsautonomie zu beschränken?

+ Fragen zur Abdeckung der Dimensionen personalisierten Lernens durch das digitale Lernwerkzeug

  • Wie personalisiert das Programm im Hinblick auf den Lernansatz – die Wie-Dimension?
  • Wie personalisiert das Programm im Hinblick auf die Lerninhalte – die Was-Dimension?
  • Wie personalisiert das Programm im Hinblick auf Lerngruppen – die Wer-Dimension?
  • Wie personalisiert das Programm im Hinblick auf den Lernkontext – die Wo-Dimension?
  • Bleiben Sie sich stets der Tatsache bewusst, dass die Personalisierung der Warum-Dimension, das heißt der Lernziele, in den Verantwortungsbereich der Politik fällt.

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Empfehlungen für Forschung und Praxis

Die meisten für Innovationsprojekte bewilligten Forschungsmittel kommen der Entwicklung neuer Technologien zugute; qualifizierte Evaluierungen werden deutlich seltener gefördert. Die meisten Evaluierungen beruhen auf kleinen Gruppen von Lernenden und dienen der Antwort auf die Frage, wie brauchbar ein Programm erscheint und wie es von diesen bewertet wird. Vernachlässigt wird hingegen die Frage, ob es auch bei einem Einsatz in größerem Maßstab effektiv und nachhaltig wäre.

  • In der Forschung und Entwicklung sollte man erwägen, dem Prinzip des sogenannten Design-based Research zu folgen, um wirksame, theoretisch fundierte Bildungssoftwareprodukte zu entwickeln.
  • Lehrkräfte, Schüler*innen sowie Eltern sollten in den Forschungs- und Entwicklungsprozess unmittelbar eingebunden werden.
  • Der Forschungs- und Entwicklungsprozess sollte sowohl laufende formative als auch summative Evaluationen in größerem Maßstab umfassen. Dabei sollten qualitative ebenso wie quantitative Bewertungsmethoden zum Einsatz kommen.

Empfehlungen für Politik, Stiftungen und Nichtregierungsorganisationen

  • Staatliche Entscheidungsinstanzen und Philanthrop*innen sollten erwägen, diejenigen digitalen Werkzeuge für personalisiertes Lernen, die ihre Wirksamkeit unter realen Bedingungen – wenn auch nur in kleinem Maßstab – unter Beweis gestellt haben, längerfristig zu finanzieren und ihnen einen Absatzmarkt zu garantieren.
  • Politik und Geldgeber sollten erwägen,in die Kapazitätsentwicklung – einschließlich der Fortbildung von Lehrkräften – zu investieren, um sicherzustellen, dass die Forschung zu personalisiertem Lernen mit digitalen Medien sowohl nachhaltig als auch kumulativ ist: Gefördert werden sollten Projekte, die auf existierende Technologien aufbauen, ebenso wie intelligente Evaluierungen unter realen Bedingungen in einem größeren Maßstab.
  • Über den gesamten Verlauf eines Forschungsprojekts hinweg sollte eine Vielzahl von Interessengruppen einbezogen werden.

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