Beschreibung

Spätestens seit den alten Griechen ist das individuelle Lehrgespräch (LG) die Paradedisziplin des Lehrens. Das untermauert auch die Forschung immer wieder. Das LG holt das Gegenüber bei seinen Bedürfnissen und seinem Vorwissen ab, führt es in seinem Tempo durch den Stoff. Es lässt das Gegenüber seine Lücken klären und den Lernpfad mit Fragen mitgestalten. Die Aufmerksamkeit und Begeisterung der Lehrperson (LP) gibt dem Inhalt Wichtigkeit, aber auch dem Gegenüber, und steckt an.

In den grossen Klassen, die wir unterrichten, ist es schwierig, die grossen Stärken des LG zu entfalten. Noch schwieriger wird es über Video-Chat, wo die Kommunikation leidet. Und dem individuellen Lernen zu Hause fehlt der soziale Charakter weitgehend. Derweil ist die Individualisierung im Klassenzimmer schwierig.

Wir wollen zeigen, dass ein Chat-Bot ein gutes Lehrgespräch führen und dabei erst noch auf die Lernenden einzeln eingehen kann – zu Hause wie auch im Klassenzimmer. So wird unser BlenderBot zum idealen Unterstützer im Blended Learning. Dabei nimmt er folgende Rollen ein:

• TeacherBot: Als digitaler Lehrer ermöglicht er individualisiertes soziales Lernen im LG,

• GuideBot: Als Leiter führt er die Lernenden zu Hause und im Klassenzimmer individuell durch die verschiedenen Lernmodule, nicht nur indem er ihre Reihenfolge aufzeigt, sondern sie gleich in den grösseren Zusammenhang stellt,

• InfoBot: Als Auskunft verhilft er den Lernenden leicht und rasch zu Informationen.

Nach diesem Pilotversuch möchten wir unsere Lehrerkolleg:innen und die Schuladministration technisch und didaktisch so schulen, dass sie selbstständig ChatBots erstellen, anwenden und optimieren können. Wir möchten damit unsere Schule für das digitale Lernen der Zukunft vorbereiten, wo ChatBots eine zentrale Rolle spielen werden, und so auch das Bewusstsein schärfen, welche neuen Räume sich uns dabei für den klassisch analogen Unterricht auftun.

Innovationspotenzial

Die erste Innovation ist, dass wir mit dem BlenderBot viele Stärken des sozialen Lernens nach Hause bringen. Auch wenn die Lernenden wissen, dass sie «nur» mit einem programmierten Chat-Bot interagieren, so zeigt diese Interaktion doch sozialen Charakter, v. a. wenn der Dialog natürlich und nahe an den Bedürfnissen der Lernenden programmiert ist. Ganz besonders profitieren Lernende, die Mühe mit dem selbstständigen Lernen haben, denn der Chat-Bot fokussiert, unterhält, fragt, aktiviert und animiert, scherzt, gibt ein Feedback und lindert sogar ein allfälliges Einsamkeitsgefühl. Darüber hinaus vermittelt er auch soziale Interaktionen innerhalb der Klasse, z. B. einen Meinungsaustausch in einem Forum oder eine Lösungsbesprechung über OneNote. Er vermittelt zudem den Dialog mit der LP, indem er testet und Fragen sowie Anregungen aufnimmt.

Die zweite Innovation ist, dass wir mit dem BlenderBot die Stärken des individualisierten Lernens viel breiter umsetzen – gerade auch im Klassenzimmer. Jede:r Lernende kann in ihrem bzw. seinem Lerntempo vorwärtsgehen. Schnelllerner sparen Zeit gegenüber dem Präsenzunterricht, Langsam-Lerner sparen ebenfalls Zeit, weil sie nicht abgehängt werden. Geschickt programmiert, berücksichtigt der BlenderBot das Vorwissen der Lernenden und geht auf ihre Bedürfnisse und Interessen ein. Er zeigt interessante Quellen, erzählt, fragt, erklärt, fragt nach, gibt Aufträge, sammelt sie ein, überprüft den Lernerfolg, fasst zusammen und nimmt am Schluss jedes Moduls noch offene Fragen auf. Die LP kann den Lernprozess jedes bzw. jeder einzelnen Lernenden mitverfolgen und die Fragen individuell beantworten. So kann die LP die Lernenden noch besser individualisiert führen, auch in der Klasse. Auf diesen Erfahrungen aufbauend kann sie den BlenderBot anschliessend optimieren.

Die dritte Innovation ist, dass wir mit dem BlenderBot einen oder mehrere rote Fäden durch den Mediensalat legen können. Denn multimediales Lernen droht am eigenen Erfolg zu scheitern. Es gibt so viele informative Videos, interessante Artikel, aktuelle Daten, coole Simulationen, spielerische Übungen, digitale Arbeitsflächen etc. Die Lernenden laufen Gefahr, den Überblick zu verlieren. Die Herausforderung ist also, die Perlen herauszupicken und auf dem roten Faden zu einer Perlenkette zu verbinden. Lernplattformen oder Skripte führen nur mangelhaft von einem Medium zum anderen. Unser BlenderBot beherrscht blendend die eleganten Überleitungen von Medium zu Medium. Er kann zeigen, wie sie sich im Lernpfad einordnen, ihre Relevanz aufzeigen, Rückmeldungen einholen usw. Dabei kann er leicht auch je nach Profil auf unterschiedliche rote Fäden durch die Materialien führen.

Die vierte Innovation ist, dass wir mit dem BlenderBot die gängigen Fragen sofort beantworten und auf die zentralen Informationsquellen, Übungen, Zusammenarbeitsplattformen etc. verweisen. Damit ersetzt er die LP als erste Ansprechperson für häufig gestellte Fragen und entlastet sie so. Das gibt ihr mehr Zeit für Begleitung der Lernenden in schwierigeren Angelegenheiten.

Didaktisch-methodisches Konzept

Gespräche haben normalerweise sehr viele Freiheitsgrade, was für das Programmieren von Chat-Bots eine grosse Herausforderung ist. In der Rolle als TeacherBot allerdings folgt unser BlenderBot einer didaktischen Struktur (z. B. induktiver/deduktiver Ansatz). Zwischen den Modulen vermittelt er als InfoBot zwischen den Modulen nach einer organisatorischen Struktur (z. B. aufzeigen, welche Module an das Vorwissen der Lernenden anknüpfen und wie sie zusammenhängen). Bei der Information folgt er als InfoBot einer thematischen Struktur. Damit sind in allen Rollen die Freiheitsgrade stark reduziert, was sie programmierbar macht. Ja es ist gerade diese Orientierung an einer didaktischen, organisatorischen bzw. thematischen Struktur, die für die Lehrtätigkeit und das Lernen ganz zentral ist. Die Herausforderung ist also, die Flexibilität des Chat-Bots so zu nutzen, dass die Benützer:innen bei ihren Bedürfnissen und ihrem Vorwissen abgeholt werden.

Das ist genau die Aufgabe unseres GuideBots. Er überprüft Lehrgang, Vorwissen und Bedürfnisse und schlägt dann dem bzw. der Lernenden einen Lernpfad durch die verschiedenen Lernmodule vor. Als Alternative schlägt er vor jedem Modul eine Abkürzung vor: eine sternförmige Struktur, wir nennen sie «La Place de l'Étoile», von der aus die Lernenden nach eigenem Bedarf auf jedes Modul und jede Zusammenfassung und Übung zugreifen können. Vor jedem Modul leitet unser GuideBot vom Vorwissen auf das Modul über, ordnet es inhaltlich ein. Am Ende des Moduls bietet er den Lernenden eine Zusammenfassung mit Lernzielen und Übungen und wieder die Abkürzung zur Place de l'Étoile an.

Auf den vom GuideBot erhobenen Daten über Lehrgang, Vorwissen und Bedürfnisse baut der Teacher-Bot dann innerhalb des einzelnen Moduls sein Lehrgespräch auf. Dabei führt er mit geeigneten Medien in einer für das Thema geeigneten didaktischen Struktur durch den Stoff. Um wirklich ein Lehrgespräch zu programmieren, muss der TeacherBot immer wieder das Verständnis der bzw. des Lernenden überprüfen, Fragen und Rückmeldungen aufnehmen, Vertiefungsmöglichkeiten anbieten etc. Dabei sollten auch unbedingt Elemente natürlicher Unterhaltung eingebaut werden: spontane Phrasen wie «Ich habe mir gerade überlegt…», humoristische oder neckische Bemerkungen, persönliche Bekenntnisse oder Nach-fragen nach der Meinung der Lernenden. Das hält das Gespräch natürlich, entspannt und macht es auch auf einer emotionalen Ebene interessant, was den Lernerfolg erhöht.

In der Rolle des InfoBots bewährt sich eine Baumstruktur für das Auffinden von Informationen. Er verweist auch auf La Place de l'Étoile.

Für Themen und didaktische Methoden mit vielen Freiheitsgraden, für das Lernen in den höchsten beiden Taxonomiestufen und für richtiges soziales Lernen sind Chat-Bots momentan nur beschränkt geeignet. Da hat der klassische Präsenzunterricht seine Stärke. Diese kann er dank der Unterstützung durch BlenderBot auch verstärkt ausspielen.

Beschreibung

Künstliche Intelligenz (KI) erschüttert die Schulen. Mit der Lancierung von ChatGPT im November 2022 finden sich nun alle Lehrpersonen (LP) mit der Herausforderung konfrontiert, dass KI inhaltlich wie auch sprachlich hochqualitative Texte verfasst. Sie hat aber auch das Potenzial, das Lernen grundlegend neu zu gestalten. Genau dieses Potenzial wollen wir hier mit unserem Projekt möglichst bald schon für alle Lernenden gleichermassen nutzbar machen und zugleich die Betreuung der Berufsmaturitätsarbeit (BMA) rationalisieren. Sie ist für die Lernenden extrem aufwändig: Sie müssen ganz viele Methoden-und prozedurale Kompetenzen neu erwerben und aufeinander abgestimmt zugleich auf fünf Leistungsebenen (vgl. eingefärbte Zeilen in Grafik nebenan) einsetzen und sich damit zudem noch inhaltlich tief in ein neues Thema einarbeiten! Auch für die LP ist die BMA sehr aufwändig, denn sie müssen diese Kompetenzen vermitteln und die Betreuung der Lernenden ist hochindividualisiert, was auch deren Rationalisierung bisher enorm erschwerte. Nun, mit ChatGPT, können wir dies aber plötzlich erreichen, es gibt u. E. sogar keinen besseren schulischen Einsatzort für ChatGPT als in der BMA!
So möchten wir zur Unterstützung beider Seiten einen dritten Partner einbringen, indem wir einen Chat-Bot programmieren: unseren BMA Coach Bot (BCB). Er begleitet die Lernenden zeit- sowie ortsunabhängig fortschrittsangepasst im methodischen und prozeduralen Kompetenzaufbau durch den BMA-Prozess. Er unterstützt gleichermassen alle Lernenden in der Anwendung von ChatGPT, um die individuellen Inhalte selbstständig zu erarbeiten und konkrete Probleme zu lösen.
Wie das aussehen könnte, können Sie in unserem BCB-Pilotversuch und Illustrationsbeispiel unter diesem Link ausprobieren: https://landbot.pro/v3/H-2228596-7718GYV4LYO2RKWB/index.html

Unser BCB stellt sich hier ganz kurz vor und macht dann sofort die Triage auf die verschiedenen didaktischen Coaching-Rollen. Wir haben auch schon ein einfaches Teaching-Modul programmiert. Wenn Sie «Sue, führe mich bitte (weiter) durch den ganzen BMA-Erstellungsprozess.» und «Gib mir eine Einführung in die BMA.» wählen, dann bekommen Sie eine Einleitung und Motivation für die BMA. Unser BCB kann leicht später auf die gymnasiale Matura und die VA adaptiert werden.

Innovationspotential

Die zwei technologischen Innovationen: Erstmals setzen wir KI in der individualisierten Betreuung von Lernenden ein, wodurch wir eine niederschwelligere und zeitnähere Begleitung erreichen. Zudem rationalisieren wir einen bis anhin sehr aufwändigen Prozess, die BMA-Betreuung, massiv und gewinnen dadurch viel Zeit auf Seite der LP. So kann sie ihrerseits die Lernenden besser und individueller begleiten.

Die pädagogische Innovation: Dort im Unterricht, wo ChatGPT das grösste Einsatzpotenzial hat, im Schreiben der grossen BMA, wollen wir allen Lernenden gleichermassen ermöglichen, diese Unterstützung möglichst fruchtbar zu machen, ihnen zugleich aber auch die legalen Grenzen aufzeigen.

Die didaktischen Innovationen: Bisher wurden die Methoden meist LP-zentriert im Klassenunterricht vermittelt –also für alle gleichzeitig, gleich schnell auf demselben Niveau. Mit dem BCB können wir die Lehre nicht nur im Tempo und Niveau den Lernenden anpassen, sondern v. a. auch im Zeitpunkt, denn schon kurz nach Start der BMA unterscheiden sich die Lernenden massiv in ihrem Prozessfortschritt. Derweil ist die Vermittlung der Methoden für die LP sehr repetitiv und lässt sich gut und gerne automatisieren.

Mit Hilfe von ChatGPT können wir auch auf die individuellen Fragestellungen und Probleme der Lernenden eingehen. Damit erreichen wir hier mit einem Chat-Bot erstmals die obersten drei Taxonomiestufen.

Die Orientierung im für die Lernenden neuen Prozess der BMA-Erstellung ist eine Riesenherausforderung. Unser BCB erfragt den Fortschritt, nimmt die Lernenden an die Hand, führt jede:n persönlich durch den Prozess und erklärt diesen bei Bedarf. Er überprüft checklistenartig, ob etwas vergessen gegangen ist. Das ermöglicht eine viel engere Begleitung als durch die LP, auch ausserhalb der Schule.

Die fachliche Innovation: Mit dieser engeren und bedarfsorientierten Zusatzbetreuung durch den BCB arbeiten die Lernenden effizienter und effektiver, wodurch sie wertvolle Lernzeit sparen und die BMA fachlich auf ein höheres Niveau bringen, als wenn eine LP eine ganze Klasse alleine betreut.

Didaktisch-methodisches Konzept

Aus unseren vielseitigen Erfahrungen mit Chat-Bot-Projekten wissen wir, dass wir das Lehrgespräch mit Chat-Bots v. a. bei der Stofferarbeitung in den unteren drei Taxonomiestufen nach Anderson und Krathwohl (erinnern, verstehen, anwenden) sehr gut nachbauen können, da sie wenige Freiheitsgrade aufweisen. Gerade die Instruktion der für die BMA notwendigen Methoden (z. B. Quellensuche, Informations-, Arbeits-und Textstrukturierung, Zeitplanung, Zitieren, Referenzieren, Bibliografieren, Arbeitsjournal führen, Reflexion schreiben etc.) erfüllt diese Kriterien und kann daher gut von einem klassisch programmierten Chat-Bot vermittelt angeleitet werden (s. grünes Feld in Grafik unten).
Derweil waren die oberen drei Taxonomiestufen (analysieren, evaluieren, kreieren) bis anhin nur schwierig zu programmieren, da diese sich durch hohe inhaltliche Freiheitsgrade auszeichnen und wir diese in der Programmierung der Chat-Bots kaum alle berücksichtigen konnten. Im BMA-Erstellungsprozess betrifft das bspw. die individuelle Themenfindung, deren Zuspitzung auf eine Fragestellung bzw. Hypothese, die Anwendung der genannten Methoden auf das konkrete Thema, die Feedbacks auf verfasste Inhalte, auf Auswertungen, Schreibstil und Grammatik usw. (s. goldenes Feld in Grafik unten). Alles Aufgaben, die bisher die betreuende LP begleitete, was aber praktisch schwer zu stemmen war.

Um den BCB so zu programmieren, dass er die Lernenden bei ihren Bedürfnissen abholt und gemäss kantonalem Lehrplan für die Berufsmaturität (LP-BM) anleitet, möchten wir neben diesem auch alte BMA-Bewertungen sichten und Lehrerkolleg:innen befragen, um häufige Problemzonen zu eruieren und diese in die Planung mitaufnehmen. In den BCB werden wir Frage- und Feedbackmöglichkeiten einbauen, damit einerseits die Lernenden die betreuende LP jederzeit beiziehen können, aber auch damit wir als Entwickler unseren BCB stets weiter auf ihre Bedürfnisse hin anpassen können.

Damit der BCB die Lernenden auch auf das von uns angestrebte hohe Niveau bringt, müssen wir ihm unterschiedliche didaktische Rollen geben, welche sich auf die typischen Coaching-Rollen abstützen:

• Als TeacherBot vermittelt er im Lehrgespräch sowohl die für die BMA notwendigen Methoden als auch das Verständnis für deren Einsatz im BMA-Erstellungsprozess und den Prozess selber. Er leitet deren Anwendung an wie auch diejenige von ChatGPT für die BMA zur Erreichung der obersten Taxonomiestufen.
• Als GuideBot führt er die Lernenden zu Hause und im Klassenzimmer individuell durch die vielen Lern- und Arbeitsschritte, nicht nur indem er ihre Reihenfolge aufzeigt, sondern sie gleich in den grösseren Zusammenhang stellt und anhand von Muster-BMAs illustriert. (ohne ChatGPT)
• Als InfoBot gibt er Auskunft nach Bedarf und verhilft so den Lernenden leicht, rasch und direkt zu gewünschten Informationen, ohne dem TeacherBot durch das ganze Modul folgen zu müssen. ChatGPT beantwortet offene Fragen, auch da, wo sie über die vermittelten Inhalte hinausgehen.
• Als PlannerBot hilft er beim Aufstellen eine Projektplanung und bei deren Einhaltung. ChatGPT beurteilt diese kritisch und gibt Tipps.
• Als ChecklistBot fragt er die Lernenden ab, ob alle Kriterien optimal erfüllt sind. (ohne ChatGPT)
• Als GrowthBot begleitet er die Lernenden in der Reflexion und Dokumentation ihrer Lernfortschritte. Hier kann ChatGPT erstaunlich gut wertschätzende Feedbacks auf die Reflexion geben und weitere Entwicklungsschritte vorschlagen.
• Als Q-Bot holt er bei seinen Anwendern regelmässig Feedbacks ein (ohne ChatGPT). So finden wir Fehler, fehlende Optionen und Inspiration zu seiner Weiterentwicklung.

Beschreibung

Stärker als bei den Scan-Projekten «Der Laserscan – Räume digital abbilden» und «Photogrammetrie mit Drohnen» geht es in diesem Projekt darum reale Objekte zu scannen und digital sichtbar zu machen, diese als Anschauungsmaterial im Unterricht zur Verfügung zu stellen, aber auch zu zeigen, wie sich die Relevanz der Erstellung und Verwendung von digitalen 3D-Objekten im Wirtschaftskreislauf stark verändert hat.

Anschauungsmaterial den Lernenden zur Verfügung zu stellen beziehungsweise den Lernenden die Werkzeuge und Instrumente ihres Berufes sichtbar zu machen, ist eine traditionelle Methode des Berufskunde-Unterrichts. Im Rahmen der digitalen Transformation entstehen und entwickeln sich immer mehr Technologien, die das Erfassen und Vorführen von Anschauungsmaterial vereinfachen. Eine dieser Technologien ist das Scannen. Eine Technik, die im 2D-Bereich schon seit Jahren intensiv eingesetzt wird, besitzt im 3D-Bereich im Berufsalltag sowie im Unterricht noch nicht die gleiche Bedeutung. Das hier noch zum Teil verborgene Potential soll dieses Projekt sichtbar machen. Dabei sind sowohl didaktische Vorteile durch die 3D-Visualisierung erkennbar wie auch Kostenvorteile gegenüber der kontinuierlichen Beschaffung von neuen Anschaungsmodellen – beziehungsweise die Möglichkeit Anschauungsmodelle in Dimensionen zu generieren, welche im Schulzimmer nicht mal Platz finden würden.

Fabian Rüeger als Kontaktperson dieser Projektgruppe, arbeitet bei der Müller Technologie AG, welche in der Entwicklung und Produktion von Spezialfahrzeugen tätig ist. Um mit der kontinuierlichen Digitalisierung Schritt zu halten, betreut er die Evaluation für eine mögliche Beschaffung eines 3D-Scan-Gerätes, zur vereinfachten Bestandesaufnahme von Fahrzeugen und Maschinen, an welchen Änderungen eingebracht werden sollen.

Es geht in diesem Projekt darum, mittels 3D-Objekten Funktionen und Systeme besser aufzeigen zu können, um so der Komplexität des berufskundlichen Unterrichtes gerecht zu werden. Das Ziel ist, dass die Lehrpersonen in der Fachgruppe «Landmaschinen-/Baumaschinenmechaniker:innen» ein 3D-Archiv einrichten, das direkt für den Unterricht genutzt werden kann. Dieses Archiv wird auch anderen Fachgruppen und Schulen zugänglich gemacht. Dieses Archiv soll kollaborativ seitens der Lehrpersonen, aber auch der Lernenden gefüllt werden.

Dieses Ziel wird in mehreren Etappen erreicht, zu Beginn wird ein Wunschinventar von 3D-Objekten erstellt, mit dem das bestehende Anschauungsmaterial ersetzt oder ergänzt werden soll. Als zweiter Schritt wird auf Sharepoint ein Space eingerichtet. SharePoint Spaces ist eine webbasierte Plattform, über die Nutzer:innen mit Hilfe von 2D-und 3D-Webparts relativ einfach Mixed-Reality-Inhalte erstellen und teilen können. In einem dritten Schritt werden mit dem LIDAR-Scanner des iPad Pro (Polycam-App), aber auch mit dem Leica-BLK 360 Scanner der BBW Objekte gescannt. Die Stärken der beiden Geräten werden innerhalb des Projektes evaluiert und die Anwendung dementsprechend geplant. Bei Bedarf werden die gescannten Objekte mit Hilfe des 3D-CAD-Programms «Inventor» bearbeitet, beschriftet, mit Schlagworten versehen und in das Archiv gestellt. Als letzter Schritt wird die Thematik der Passgenauigkeit der 3D-Technologie im Produktionsprozess einer Ware im Rahmen der Allgemeinbildung in den Themenbereichen «Wirtschaft» und «Technologie» mit Hilfe eines digitalen Onlinekurses fachübergreifend behandelt. In diesem Onlinekurs wird auch das 3D-Archiv integriert.

Innovationspotential

• Eine im Entwicklungs-/Forschungsbereich bereits angewandte Technologie wird integriert in die Berufsbildung
• Die traditionellen Materialarchive werden durch digitale Materialien ergänzt beziehungsweise ersetzt und für die Wissensaneignung auf verschieden Arten visualisiert und in den Lernprozess integriert
• SharePoint Spaces wird gewinnbringend für den Unterricht eingesetzt
• Das Erreichen von Passgenauigkeit von Werkelementen wird gelehrt
• Komponenten von High-Tech-Systemen werden im Bildungskontext vernetzt angewandt, so die Scanner-Hardware von Leica und Apple, Scanner-Technologie wie LIDAR und Photogrammetrie und 3D-CAD-Programme wie Inventor oder AutoCAD.
• Die Photogrammetrie-Technologie wird gewinnbringend für den Unterricht eingesetzt

Beschreibung

Der Erwerb von Kompetenzen und Handlungsbefähigungen durch selbstorganisierte Lernmodule (SOL) hat in der Volks- und Berufsschule bereits das digitale Zeitalter erreicht. Dabei wurden und werden im Kanton Zürich mit dem Lehrplan 21 kommunal und schulspezifisch einheitliche Strukturen aufgebaut (z.B. Stellwerktest alle Fächer, LMVZ, n47e8). Durch die unterschiedlichen Lehrpläne der Schulen an den Gymnasien fehlt ein analoger, auf verschiedene Fächer und Gymnasien übertragbarer Ansatz.

Um den Praxisbezug zu maximieren und Transferwissen sicherzustellen, werden die Lerninhalte handlich und modulartig als “Mission” integriert. Die Missions beinhalten eine thematische und theoretische Begleitung und führen die SuS Schritt für Schritt zu einem bewertbaren Leistungsnachweis. Lehrpersonen begleiten diesen Lernprozess als Coach und abschliessend als Examinator:in des Endprodukts oder der Lernkontrolle.

Unser Schulentwicklungskonzept beabsichtigt die Aufsetzung dieser kompetenzorientierten, digitalen Lernstruktur, welche schulintern mit fach- und lehrplanspezifischen Inhalten gefüllt und angewendet werden kann. Die technische Umsetzung mit Transfermöglichkeit auf andere Fächer und Schulen versteht sich als Bestandteil der Förderung dieses Projekts.

Um die Frontend-Erfahrung zu optimieren, wird die Missionsstruktur anhand konkreter SOL-Beispiele aus der Geografie aufgebaut und direkt implementiert (Kartografie (1) und Vulkanismus (2)).

Didaktisch-methodisches Konzept

Im Gegensatz zum “konventionellen” Unterricht bestehen die geplanten Missions aus Lern- und Planungsinhalten, um eine konkrete Situation oder Herausforderung meistern zu können (Förderung von Kenntnissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten). Die Situationen sind so aufgebaut, dass sie die Grobziele und Lerninhalte des entsprechenden Lehrplans berücksichtigen. In dieser Weise erhoffen wir uns, die Entwicklung von einem traditionell eher theorie- zu einem kompetenzorientierten Lernsystem voranzutreiben.

Die Missions werden mit Workshops, Lerninhalten und Aufträgen gefüllt. Der Lernpfad für die SuS soll folgendermassen aufgebaut werden.

Beschreibung

Der Unterricht, die Lehrbücher und Lernmaterialien der konstruktiven Geometrie in der Ebene sind methodisch und didaktisch stark von der Umsetzung der Konstruktionen mittels Zirkel und Lineal geprägt. Das ist einerseits historisch bedingt als notwendige Vorbildung für die in diversen Berufen angewendete Darstellende Geometrie, andererseits aber auch fachdidaktisch, da sich die euklidische Axiomatik (resp. die hilbertsche moderne Fassung) perfekt mit diesen beiden Werkzeugen modellieren lässt.

Für die Untersuchung von Gesetzmässigkeiten im Klassenverband, zur Illustration von Beweisführung wie auch für Musterlösungen setzen wir Lehrpersonen jedoch häufig auf dynamische Software (GeoGebra), die hier wesentliche Mehrwerte liefert. Aus einer konstruktivistischen Perspektive erscheint es uns sinnvoll und überfällig, die Schülerinnen und Schüler auf diesem Werkzeug ebenfalls zu schulen, damit sie selbst zu Entdecker:innen der Geometrie werden können. Umgekehrt scheint uns die Fertigkeit, Konstruktionen formal korrekt und präzise mittels Zirkel und Lineal umzusetzen, aufgrund der geänderten technologischen Voraussetzungen ausserhalb des Geometrieunterrichtes nicht mehr relevant.

Aufgrund dieser Überlegungen wollen wir die Lehrplaninhalte der konstruktiven euklidischen Geometrie in der Ebene nicht mehr auf einem Papier mit Zirkel und Lineal modellieren und ausbilden, sondern in einer beliebig grossen (hypothetischen) Ebene mit klar definierten Konstrukten und Aktionen. Ein solches Modell wie auch die entsprechenden Werkzeuge liefert die Software GeoGebra.

Um den potenziellen Mehrwert auch abschöpfen zu können, reicht es nicht, nur das Instrument zu ersetzen. Es müssen didaktische Anpassungen formuliert und methodisch neue Umsetzungen entwickelt werden, Übungsmaterial angepasst oder erweitert und Instruktionen umformuliert werden.

Gleichzeitig muss dem Wegfallen der motorischen Handlung Rechnung getragen werden, da sie auf kognitionspsychologischer Ebene den Lernprozess unterstützt und von Schülerinnen und Schülern als kreativer und motivierender Prozess erlebt wird. Hier gilt es, zweckdienliche motorische Ersatzhandlungen zu entwickeln. Indem wir den zeichnerischen Skizzen einen wesentlich prominenteren Platz in der Geometrie einräumen, hoffen wir, dies sinnvoll abdecken zu können.

Innovationspotential

Das Projekt unterstützt Schülerinnen und Schüler bei ihren Lernerfahrungen mit digitalen Medien und begleitet ihre ersten Anwendungen mit einer mathematisch-geometrischen Software. Es trägt damit mediendidaktisch zur Digitalisierung des Unterrichts und zur medienpädagogischen Ausbildung der Schülerinnen und Schüler bei.

Unterrichtsentwicklung

Mathematische Software wird im gymnasialen Mathematikunterricht grösstenteils als operatives Hilfsmittel (wie Taschenrechner, Graphenzeichner oder Gleichungslöser) oder zur Schulung des Werkzeugs an sich (beispielsweise Tabellenkalkulationen oder Statistiksoftware) eingesetzt.

Wir vermuten jedoch ein grosses didaktisches Potential im Einsatz digitaler Werkzeuge, sobald die Schülerinnen und Schüler mathematische Fragestellungen dank digitaler Hilfsmittel explorativ untersuchen können.

Unser Projekt zielt in diese Richtung und leistet so Pionierarbeit für die Weiter- oder Neuentwicklung von digitalen didaktischen Konzepten in anderen mathematischen Themenfeldern.

Didaktisch-methodisches Konzept

Das Projekt findet in der Unterstufe des Langgymnasiums statt. Um die Vergleichbarkeit der Inhalte während der Probezeit gewährleisten zu können, setzen wir erst nach der Probezeit im Semester 1.2 ein. Geometrische Grundkonstruktionen und wesentliche Symmetriekonstruktionen werden somit weiterhin mit Zirkel und Lineal umgesetzt.

Inhaltlich erfüllen wir die Grobziele und Inhalte des Lehrplans des Realgymnasiums Rämibühl für die 1. und 2. Klasse, allerdings unter Ersetzung zweier Grobziele:

- aus «ebene Figuren mit Zirkel und Lineal konstruieren» wird neu «ebene Figuren mit definierten Methoden konstruieren» und

- aus «Konstruktionswerkzeuge gewandt einsetzen und exakt arbeiten» wird neu «Geometriesoftware gewandt einsetzen»

Im didaktischen Aufbau und den untersuchten Objekten orientieren wir uns stark an den gängigen Lehrmitteln (Geometrie 1 DMK), um bei Wechseln und Übertritten ein übertragbares Vokabular und einen vergleichbaren geometrischen Erfahrungsschatz gewährleisten zu können. Änderungen, Erweiterungen oder Streichungen von Aufgabenbereichen werden auch mit Bezug auf obiges Lehrmittel dokumentiert.

Ziel dieses ersten Blocks “Grundkonstruktionen” ist neben den geometrisch-inhaltlichen Zielen auch das Entwickeln einer Arbeitsroutine an der Software. Methodisch erfordert die Erarbeitung der Konzepte dynamischer Geometriesoftware für Schülerinnen und Schüler wie auch die Entwicklung einer Routine im Handling von GeoGebra viel Zeit. Ebenso dürften auf den verschiedenen Geräten einige technische Hürden zu meistern und viel individuelle Betreuung zu leisten sein. Beides spricht für einen stark auf Selbstlernmechanismen und Schüler:innenaktivitäten ausgerichteten Unterricht. Um ein hohes Mass dieser Unterrichtsform bieten zu können, fokussieren wir im ersten Block stark auf Methoden wie Selbstlernaufgaben, skriptbasiertes Lernen oder Unterstützung durch Lernvideos.

Im zweiten Teil “spezielle Linien und Punkte im Dreieck” wird die Software zum Hilfsmittel "abgestuft”, die Übungen und Aufträge nutzen die neuen Möglichkeiten, fokussieren aber nicht mehr das Medium oder das Kennenlernen spezifischer Tools. Die klassische Nutzung der Software zur Lösung und Illustration geometrischer Probleme steht hier im Mittelpunkt.

In einem möglichen dritten Teil steht die kreative Nutzung im Zentrum. Die Software soll auch ohne explizite Anweisung genutzt werden. Wir können uns hier offene Aufgabenstellungen, Beweisdiskussionen oder kleine Projektarbeiten vorstellen.

Produkt

Es gibt zwei Onlinekurse: Zu Swissdox und zur E-Thek. Interessierte Lehrpersonen können auf diese Kurse zugreifen, indem sie an die Projektleitenden eine E-Mail senden oder den ganzen Kurs per LTI1.3 in ihr LMS einbinden (auch dazu bitte vorher Kontakt aufnehmen mit den Projektleitenden).

Zur E-Thek und zu Swissdox haben die Projektleitenden zudem je ein kollaboratives Dokument entworfen. (Die Dokumente können bei Interesse auch hier heruntergeladen werden, allerdings wird die Nutzung in den Onlinedokumenten empfohlen; bei techn. Problemen wird ein anderer Browser empfohlen.)

Beschreibung

Beschreibung

Beschreibung

In der zweijährigen Grundbildung (EBA) ist die Heterogenität sehr gross. Der Bedarf an individueller Betreuung ebenfalls. Die Lernenden lassen sich schnell ablenken. Schnell entsteht Unruhe. Die zweijährige Grundbildung ist notwendigerweise auf individuelle Betreuung angewiesen.

Damit alle Lernende die unterschiedlichen Hürden für ein erfolgreiches Lernen überwinden können, ist die Lehrperson vor allem als Coach gefragt. Dafür braucht sie Zeit und die nötigen Ressourcen für individuelle Betreuungsmöglichkeiten. In den traditionellen Unterrichtssettings ist das kaum möglich. Mit digitalen Orientierungs- und Kontrollinstrumenten soll das geändert werden. Solche Instrumente sind in Learning Management Systemen (LMS) wie OpenOlat integriert, sie sind aber auch in Teams vorhanden. Aber genutzt werden sie nur selten. Die digitalen Orientierungs- und Kontrollinstrumente ermöglichen, dass

• die Lernenden sich stärker auf den Lerninhalt konzentrieren können,
• sie selbstständig lernen können,
• sie eine gute Übersicht über ihren Lernstand erhalten
• die individuelle Betreuung durch die Lehrperson in einem grösseren zeitlichen Umfang den Lernenden zur Verfügung steht.

Didaktisch-methodisches Konzept

• Förderung Selbstkompetenz
• Visualisierung von Lernprozessen
• Lehrperson als Coach

Wirkung

Die Lernenden orientierten sich in ihrem Lernprozess anhand von Aufgaben-Checklisten, welche in OpenOlat in monatlichen Settings abgelegt wurden.

Sie erhielten in OpenOlat automatische Feedbacks bezüglich Lernstandort und Lernergebnis.

Die Lehrperson hatte mehr Zeit für eine individuelle persönliche Betreuung.

In regelmässigen Abständen erhielten die Lernenden eine Übersicht von ihren Gesamtleistungen mit Hilfe automatischer Rückmeldungsformulare.

Reflexion der Lehrpersonen

Regelmässige Rückmeldungen, ob direkt per System oder per Lehrperson, sind sehr wichtig. Die Orientierung über ihren Lernstand ermöglicht den Lernenden fokussiert und konzentriert zu arbeiten.

Die Zurücknahme der Lehrperson in ihrer Rolle der Wissensvermittlung und der direkten Unterrichtsgestaltung ist gewöhnungsbedürftig.

Die Einforderung einer starken aktiven Beteiligung durch die Lernenden während des Unterrichts erzeugt auch Widerstand.

Die Übersicht von den unterschiedlichen Lernwegen und Lernständen der Lernenden zu behalten, ist herausfordernd.

Beschreibung

In vielen Berufen befinden sich Schulabgänger aus Gymnasien, sowie aus der Sek A oder B in den gleichen Klassen. Die Lernenden auf einem geeigneten intellektuellen Niveau anzusprechen ist nicht einfach. Unterforderung und Überforderung sind die Folge. KI-basierende intelligente tutorielle System (ITS) können einen Beitrag zur Lösung dieses Problems liefern. Es handelt sich um computerbasierte Systeme, die individuelle Anleitung und personalisiertes Feedback für Lernende bieten.

Bisher war die Entwicklung eines ITS eine grosse Herausforderung, weil das Bereitstellen verschiedener Lernpfade und Schwierigkeitsgrade sowie die zeitnahe und detaillierte Analyse des Verhaltens eines Lernenden im Verlauf des Lernprozesses enorm aufwändig war. Hauptgrund dafür war die «statische» Planung, die sämtliche Möglichkeiten voraussehen musste. 

Nebst profunder Grundlagenarbeit zur Umsetzung bzw. Erstellung eines KI-basierenden ITS wird ein erster, praktisch einsetzbarer Prototyp  erstellt, der die Funktionsfähigkeit demonstriert. Es wird aufgezeigt, wie eine breitere Anwendbarkeit erreicht werden könnte.

Bei erfolgreichem Abschluss soll in einem Folgeprojekt die Generalisierung der gewonnenen Konzepte erarbeitet und umgesetzt werden, mit dem Ziel, ITSs für Lernsequenzen in zahlreichen Fächern bzw. Berufen einsetzen zu können. Die notwendigen Anpassungen eines solchen Systems an die spezifischen Bedürfnisse einer Lehrperson sollen so einfach sein, dass sie von dieser selbst vorgenommen werden können.

Die Kombination des Konzepts eines ITS mit Mitteln der KI bietet die Chance, dem Ideal von individualisiertem Unterricht bzw. Lernen im Sinne der Binnendifferenzierung ein grosses Stück näher zu kommen. Die Heterogenität der Lernenden wird zur Chance statt wie so oft zum Hindernis. Wenn jede/r der Lernenden einem eigenen Lernpfad folgt, werden der gezielte Austausch über das Gelernte und die gemachten Erfahrungen ungemein wichtig. Eine Lehrperson kann mit der gewonnenen Zeit ihren Fokus genau auf diesen Punkt richten und somit ihren Aufwand in «Quality Time» für die Lernenden umsetzen.

Der dynamische Charakter von Large Language Models (LLMs) bietet die Chance, den in herkömmlichen ITSs stark limitierenden Aspekt des Vorhersehens aller möglichen Verästelungen des Systems zu überwinden. Neu soll sich der Lernpfad jedes/er Lernenden aufgrund seiner/ihrer Lernfortschritte laufend automatisch anpassen. Möglich wird dies aufgrund von unverzüglichem Feedback zu den Leistungen jedes/er Lernenden, was wiederum das Verständnis verbessert und den Lernprozess beschleunigt.

Es besteht die Aussicht, mit Hilfe von KI die Erstellung von ITSs enorm zu vereinfachen und sie damit zum ersten Mal in breiterem Umfang einsetzbar zu machen. Damit wird ein Beitrag zur vieldiskutierten Individualisierung des Unterrichts bzw. des Lernens geleistet.

Didaktisch-methodisches Konzept

Der Lernprozess läuft für Lernende folgendermassen ab:

1.        Einstufung und Profilerstellung: Zu Beginn werden Wissensstand und Lernstil jede/er Lernen-den bewertet, um ein individuelles Lernerprofil zu erstellen.

2.        Personalisierter Lernpfad: Basierend auf dem Profil erstellt das ITS einen personalisierten Lern-pfad mit spezifischen Inhalten und Übungen.

3.        Interaktives Lernen: Der Lernende arbeitet durch die bereitgestellten Materialien, Übungen und Aktivitäten, oft mit multimedialer Unterstützung.

4.        Kontinuierliches Feedback: Das System gibt sofortiges Feedback zu Antworten und Aktivitäten, ermöglicht die Reflexion und fördert das selbstgesteuerte Lernen.

5.        Anpassung und Fortschritt: Der Lernpfad passt sich kontinuierlich an den Fortschritt und die Bedürfnisse des Lernenden an, wobei neue Herausforderungen und Inhalte integriert werden.

6.        Bewertung und Reflexion: Regelmässige Bewertungen messen den Fortschritt und helfen den Lernenden, ihren Lernerfolg zu reflektieren.

•        Adaptive Lernpfade personalisieren den Lernprozess basierend auf dem individuellen Fortschritt und den Bedürfnissen des Lernenden; so wird Unter- und Überforderung vermieden .

•        Interaktives Lernen: Einsatz von interaktiven Elementen wie Quizzes, Simulationen und Spielen fördert das Engagement und das Verständnis.

•        Problemorientiertes Lernen: Die Konfrontation der Lernenden mit realen oder hypothetischen Problemen fördert das kritische Denken und die Problemlösungsfähigkeiten.

•        Feedback und Reflexion: Bereitstellung von sofortigem, personalisiertem Feedback und Reflexionsmöglichkeiten über das eigene Lernen.

Beschreibung

In der Zeit der Digitalisierung verändert sich unser Leben, und die Art, wie wir die täglichen Herausforderungen meistern, rasant. Unsere digitalen Lerneinheiten orientieren sich an brandaktuellen Geschehnissen wie z.B. Kryptowährungen, online Versicherungen abschliessen, Online- Steuererklärung, Web-Shopping, Datenschutz usw. Unsere Vision des Lernens der Zukunft soll direkt mit vielen verbreiteten ABU-Lehrmitteln und mit dem Rahmenlehrplan verknüpft werden können.

Die Heterogenität stellt für Lehrpersonen eine grosse Herausforderung dar, und es ist schwierig, in unserem Berufsalltag stets das niveaugerechte Feedback bereit zu haben. Daher werden die Lerneinheiten in sogenannten Lernpfaden (Mission) aufbereitet.

Im Zuge der Mission werden den Lernenden Feedbacks aufgrund deren Antworten erteilt. Die Tests sind digital und werden automatisch korrigiert. Auch die Weiterleitungen zu den entsprechenden Aufgaben erledigt das System selbst. Die Lehrpersonen werden durch diese Automatismen entlastet, und können sich mehr Zeit dafür nehmen, individuell auf gewisse Lernende einzugehen. Lernende können so einfach und schnell entsprechend ihrem Niveau gefördert werden.

Didaktisch-methodischesKonzept

Dieses Projekt lässt sich anhand des TPACK-Modells erläutern. Es berücksichtigt alle 3 Kreise von Technik, Pädagogik sowie Content/Knowledge und erreicht eine Schnittmenge von all diesen Bereichen. Das gelingt einerseits durch die Anwendung von digitalen Hilfsmitteln wie Moodle sowie andererseits durch die technischen Lernthemen an und für sich (Technologie), die ausserdem explizit integrierend angewandten Lerninhalt eng verknüpft sind (Content/Knowledge). Didaktisch-pädagogisch begleitet wird das Ganze von (digital unterstütztem) «action learning».

Beschreibung

Auslöser für die Projekteingabe war ein Studierender der Weiterbildung Projektleiter Farbe (PLF). Er berichtete, wie seine Firma bei der Erledigung von Malerarbeiten und in der Kommunikation mit Architekten offenbar ganz selbstverständlich 3D-Kameras verwendet, Räume digitalisiert/virtualisiert und damit die Kunden/Architekten in die Arbeitsprozesse einbinden kann. Andere Studierende hatten von solchen Prozessen keine Ahnung.  
Diese Lücke soll geschlossen werden und das Projekt die Schule in die Lage versetzen, sich laufend mit aktuellen, sich mit der Digitalisierung aufdrängenden Themen zu befassen. 
Bei allen fünf nachfolgend skizzierten Themen, die von der Arbeitsgruppe evaluiert, beurteilt und mit Kursangeboten in das Schulhaus gebracht werden, geht es vordergründig darum, wie sich diese Techniken einordnen und gewinnbringend für Lehrende und Lernende nutzen lassen (didaktische Konzepte müssen von der Gruppe entwickelt und Hilfestellungen dazu angeboten werden). 

1. 360-Grad-Video 

Räume zu digitalisieren und sich online über virtuelle Räume auszutauschen, ist die erste ganz konkrete Aufgabe, die von der Projektgruppe bereits angegangen wurde. Mit einer 360-Grad-Kamera und in Verbindung mit einer entsprechenden Plattform werden die grundlegenden Funktionen in die Weiterbildungsbereiche gebracht, Räume digitalisiert und die Vorteile, aber auch die Grenzen der Technik ausgelotet. 

2. Virtuelle Realität (VR) 

VR-Brillen wie die Quest-Modelle von Meta oder die neue Spatial-Computing-Brille Apple Vision haben das Potenzial, die virtuelle Realität massentauglich zu machen. Die Gruppe erkundet die technischen Möglichkeiten und den möglichen Einfluss der virtuellen Zusammenarbeit im Beruf und auf die Arbeitswelt. Für das Projekt stehen VR-Brillen (Oculus Quest / Go) zu Verfügung. In Probelektionen mit Lernenden verschiedener Berufe sollen erste Unterrichtsideen und die generelle Anwendung von VR erprobt und evaluiert werden. Aus diesen Erfahrungen soll anschliessend ein VR-Workshop mit interessierten Lehrpersonen durchgeführt werden. Dabei sollen Brücken zu AR und 360-Grad-Videos geschlagen werden. 

 3. Erweiterte Realität (AR) 

Evaluiert wird, wie sich die in vor allem den Berufen Polydesign 3D, Werbetechnik, Gestalterischer Vorkurs hergestellte (Lern)Produkte/Werkstücke auf diese Art präsentieren lassen und/oder inwieweit AR bei der Unterrichtsgestaltung Sinn macht.

4. Künstliche Intelligenz (AI bzw. KI) 

Die Gruppe prüft und stellt Wege vor, wie Lehrende den Lernenden bei der Herstellung von z.B. Lernprodukten mit Werkzeugen wie Lensa/Midjourney/Dall-E/Photoshop/Illustrator (Bildgeneration und -manipulation) helfen und wie Lernende die aktuellen LLM (grosse Sprachmodelle) wie ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft) oder Gemini (Google) einsetzen können. 

5. Digitale Vermögenswerte schützen (NFT) 

Neben vielen Vorteilen habe digitale Grafiken, Bilder, Videos etc. den Nachteil, dass sie einfach kopiert und verteilt werden können. Die Gruppe befasst sich mit der NFT-Technologie und unterstützt alle Berufe, die aus unterschiedlichen Gründen ihre digitalen Assets schützen müssen. Dieses Thema wird jedoch nur oberflächlich behandelt, weil sich derzeit abzeichnet, dass das Thema an Bedeutung verliert

Innovationspotential

Das Projekt soll die Schule in den oben erwähnten Bereichen weiterbringen. Durch die Umsetzung dieser Disziplinen erhält die SfGZ einen weiteren digitalen Schub und stärkt damit indirekt auch die Wettbewerbsfähigkeit der Betriebe, die ihre Lernenden/Mitarbeitenden hier ausbilden lassen. 

Didaktisch-methodisches Konzept

• Gesamtprojekt:

Die Projektgruppe hat das Gesamtprojekt mit seinen fünf Disziplinen am Konvent der SfGZ im Januar 2024 bereits vorgestellt. Sie bildet sich selbst in den Themen weiter und unterstützt die Fachbereiche bei der Umsetzung.  

• Weiterbildungsangebot:

Die Projektgruppe hat ein Weiterbildungsangebot erarbeitet, das in der ersten Phase von der Projektgruppe durchgeführt wird und wo später auch externe Partnerfirmen eingebunden werden können. 

• Kurse/Kursmodule:

Kern des Weiterbildungsangebots sind Kursmodule. Die Kurse werden von der Projektgruppe entwickelt, angeboten/ausgeschrieben und durchgeführt. Ein interdisziplinärer Umgang mit den Themen ist wünschenswert und sinnvoll. Ziel ist, das Kursangebot niederschwellig zu gestalten und möglichst viele Lehrpersonen zu motivieren, zu möglichst vielen Themen eine Mikrofortbildung (Schnupperkurs) zu besuchen.  

• Kommunikation:

In einem Teams-Kanal «Neue Dimensionen» werden alle Informationen hinterlegt und die Lehrpersonen über die Weiterbildungsangebote informiert. Zusätzlich wird das Kursangebot im schulinternen Newsletter der SfGZ ausgeschrieben. 

Praktische Umsetzung

• Initialstart (praktische Umsetzung):

Im Fachbereich Malerei wurde das Thema 360-Grad-Video bereits bei einem Lehrgang in den Unterricht integriert. Am Konvent im Januar 2024 stellte die Projektgruppe das Gesamtprojekt vor. 

• Kleinprojekte:

Die Themen VR und AR sind berufsübergreifende Themen. In den Mikrofortbildungen/Kursen werden die Themen demonstriert und die Möglichkeiten dokumentiert. Gleichzeitig soll für die in Frage kommenden Berufe der SfGZ die Integration der jeweiligen Themen in den Unterricht besprochen und Kleinprojekte ausgearbeitet werden, bei welchen die Projektgruppe Unterstützung bietet. 

Beschreibung

Der Übergang von der Sekundarstufe I zur Sekundarstufe II – in diesem Fall die BMS – ist nicht einfach. Ein grosses neues Schulhaus, Unterricht an unterschiedlichen Standorten, viele neue Gesichter und die zunehmende Selbstverantwortung und -organisation. All dies muss neben der grossen Menge an Unterrichtsstoff bewältigt werden. Zahlreiche Lernende hatten eine mehrjährige Pause nach ihrer Berufsausbildung und steigen nun in die BM2 ein. Dies zum Teil prüfungsfrei, denn das neue Reglement sieht vor, dass eine EFZ-Abschlussnote von mindestens 5 den Zugang zur BM2 gewährleistet. Somit fällt der Prüfungsdruck erst einmal weg und somit auch das Lernen, Repetieren und Stoff-Einteilen vor dem Schuleintritt.

Mithilfe von Lern- und Arbeitsstrategien lässt sich nicht nur dieser Übergang, sondern auch die gesamte BMS-Schulzeit und ein daran anknüpfendes Studium erfolgreicher bewältigen. Und genau da liegt unser Fokus, das Kernstück unseres Projektes: Das nachhaltige Vermitteln von Lern- und Arbeitsstrategien, die unsere Lernenden und Studierenden während und nach ihrer BMS-Zeit – also z.B. an der Fachhochschule oder Universität - nutzen können. Die Studierfähigkeit wird erhöht und damit auch der zukünftige Studienerfolg. Somit ist die Vermittlung von Lernstrategien auch ein wertvolles Instrument zur Bildungsgerechtigkeit.

Das Projekt LifeLongLearning startete bereits im Schuljahr 2022/2023 und ist auf zwei Jahre ausgelegt. Diese Projektskizze bzw. -eingabe beinhaltet daher zusätzlich den aktuellen Projektstand.

Innovationspotenzial

Bisher wurden an der BBW ausgewählte Lernstrategien als «grosses Ganzes» vor allem zu Beginn des Schuljahres im Rahmen einer Einführungsveranstaltung zu Lern- und Arbeitstechniken (LAT) vermittelt. Die Lernenden hatten daraus resultierend einen Überblick über die Thematik und konnten Strategien ausprobieren, die ihnen ihres Ermessens nach fehlen. Die Hauptinnovationen des Projekts LifeLongLearning bestehen einerseits in der Systematisierung und andererseits in der Individualisierung der Lernkompetenzförderung als schulweites Thema.

Ausgehend von einer systematischen Erfassung des Nutzungsverhaltens bezüglich verschiedener Lern- und Arbeitsstrategien auf Ebene des einzelnen Lernenden, der Klasse und der Gesamtschule sollen gezielte Angebote zur Lernstrategieförderung auf allen drei Ebenen erarbeitet und weiterentwickelt werden. Mit Blick auf das Ziel der Individualisierung und Systematisierung bietet eine Erfassung der individuellen Lernstrategie-Nutzung die Möglichkeit zur Sensibilisierung, Früherkennung und folglich gezielten Beratung und Begleitung von Lernenden. Die Lernenden werden mit Eintritt in die BMS motiviert, sich mit ihrem eigenen Lernverhalten auseinanderzusetzen und dieses zu reflektieren. Ressourcen und Entwicklungspotentiale werden sichtbar, die im Anschluss für die Planung, Gestaltung und Unterstützung des Lernprozesses genutzt werden können. Auf Ebene der Schule können die gewonnen Daten wiederum in anonymisierter Form für die bedarfsgerechte Gestaltung von Unterstützungsangeboten genutzt werden.

Eine Systematisierung erfolgt nicht nur auf der Ebene der Erfassung der Lernstrategie-Nutzung von Lernenden. So geht es zweitens nicht mehr nur um eine punktuelle theoretische Vermittlung von Wissen zu ausgewählten Lernstrategien. Das Projekt umfasst verschiedene Teilprojekte zur nachhaltigen und systematischen Förderung von lernstrategischen Kompetenzen bei Lernenden und Lehrpersonen innerhalb der Schule. Dabei wird das Projekt vernetzt gestaltet, verschiedene Disziplinen arbeiten zusammen. Der Lead liegt in der Fachschaft Sozialwissenschaften, ausgewiesene Psychologen und Soziologinnen arbeiten die theoretischen Grundlagen auf, Lehrpersonen aller Disziplinen helfen bei der Implementierung in den Schulalltag.

Systematisierung bedeutet drittens, dass wir uns bei der Lernstrategie-Förderung im Hinblick auf die vermittelten Inhalte, die verwendeten Methoden und das Vorgehen an theoretisch fundierten und empirisch als wirksam erwiesenen Quellen orientieren. Diagnostik und Förderangebote orientieren sich an einem gemeinsamen theoretischen Rahmenmodell von Martin und Nicolaisen (2015). Eine weitere Innovation bildet die Verknüpfung von Face-to-Face und digitalen Elementen, die Abwechslung von Hol- und Bring-Angeboten und das zeitlich und örtlich unabhängige Zurverfügungstellen von Inhalten. Dabei werden die Angebote, Ressourcen, etc. in einem zentralen Ressourcenpool im schulinternen LMS OLAT gebündelt und Lernenden sowie Lehrenden zugänglich gemacht. Als weiteres Innovationspotenzial ist schliesslich die Option zu nennen, dass LifeLongLearning als Koffer-Projekt auch für andere Schulen verwendet werden kann. Erfahrungen an der BMS BBW können im nächsten Schuljahr noch eingebracht werden und damit kann das Projekt weiterentwickelt und verbessert werden. Ab Schuljahr 2024/25 könnte LifeLongLearning intra- und interkantonal genutzt werden.

Didaktisch-methodisches Konzept

Zur Vermittlung von Lernstrategien gibt es eine Vielzahl an Fachliteratur. Wegweisend ist nach wie vor der von Friedrich/Mandl (1992) präsentierte Ansatz, wo zunächst zwischen indirekter und direkter Förderung unterschieden wird. Indirekte Förderung über Situationsgestaltung gehört zum didaktischen Repertoire einer jeden Lehrperson, besonderes Interesse kommt in unserem Rahmen der direkten Förderung zu, wo «Prinzipien des effektiven Lernens und Denkens explizit genannt und vermittelt [werden], und […] Gelegenheit gegeben [wird], diese Prinzipien an speziell hierfür ausgewählten Aufgaben zu üben» (Friedrich/Mandl 1992, S. 29). In Anlehnung an vorangehende Arbeiten präsentieren die Autoren folgendes 4-Schritte-Modell (vgl. ebd., S. 31ff.), welches uns als «theoretischer Überbau» für die Förderung von Lernstrategien dient:

1. Schritt: Sensibilisierung für die Relevanz optimaler Strategien

Für die «Aufrechterhaltung von Strategien über die Trainingsphase hinaus» (ebd.) sei es gemäss Friedrich/Mandl (1992) unabdingbar, die Lernenden von deren Nutzen zu überzeugen. Die Autoren schlagen hierfür Selbstreflexion, die Präsentation und Demonstration von verschiedenen Modellen und Strategien und deren Vergleich vor.

Umsetzung im Projekt LifeLongLearning: Mit einer erweiterten Einführungsveranstaltung zum Thema Lernstrategien in den ersten Schulwochen wird dem Thema von Beginn weg Gewicht verliehen. Jeder und jede neu eintretende BM-Lernende nimmt obligatorisch an der vom LLL-Team geplanten und durchgeführten Veranstaltung teil. In diesem Rahmen werden die Lernenden zur Relevanz von Lernstrategien für den Lernerfolg an der BMS und später im Studium sensibilisiert. Dies erfolgt über die Vermittlung von Fakten und Forschungsergebnissen zum «Erfolgsfaktor» Lernstrategien. Die Lernen-den werden zudem gebeten, Ihre individuellen Lernstrategie-Profile (Spiderwebs) an die Veranstaltung mitzubringen und werden darüber aufgeklärt wie diese interpretiert werden können. Schliesslich vermittelt die Einführungsveranstaltung Wissen über den Lernprozess (Wie funktioniert unser Gedächtnissystem? / Was geschieht im Gehirn beim Lernen?) und regt dazu an Lernwissen über sich selber aufzubauen (Wie lerne ich persönlich und weshalb?).

Evaluation und Learning: Der interaktive Charakter der Veranstaltung, in der auch Lernende zu Ihren Erfahrungen mit Lernstrategien zu Wort kommen und Fragen stellen können, soll beibehalten werden. Für die Zukunft soll zudem geprüft werden, ob auch ehemalige BMS-Lernende bzw. Studierende an der Einführungsveranstaltung einbezogen und zum Nutzen von Lernstrategien zu Wort kommen. Ebenfalls sollen auch alle Lehrpersonen die Veranstaltung besuchen, um auch im Lehrkörper für das Thema weiter zu sensibilisieren.

2. Schritt: Erwerb von deklarativem Wissen über die jeweilige Strategie

Lernende müssen sodann das deklarative Wissen über Lernstrategien erwerben. Umsetzung im Projekt LifeLongLearning: Im Rahmen der Einführungsveranstaltung wird den Teil-nehmenden entlang der vier Lernstrategie-Kategorien (kognitive, metakognitive, Stütz- und Motivations-strategien) aus dem LSN-Fragebogen Wissen zu ausgewählten Strategien und Techniken vermittelt. Diese müssen jedoch zwingend im Unterricht noch einmal repetiert und vertieft werden. An einer Schilf-Tagung haben wir deswegen die Fachschaften darum gebeten, die von uns präsentierten Strategien auf ihr Fach hin zu reflektieren und nach Möglichkeiten der Umsetzung zu suchen.

Beschreibung

Mit dem für Moodle und Ilias verfügbaren Fragetyp STACK (the System for Teaching and Assessment using a Computer algebra Kernel, https://stack-assessment.org/) können die beiden Unterrichtsphasen Üben und Prüfen im Mathematikunterricht entscheidend optimiert werden. Die Eingaben der Lernenden werden laufend mit dem Open-Source CAS Maxima analysiert, wodurch sowohl die Lernenden als auch die Lehrenden beim Üben und beim Prüfen aktiv unterstützt werden.

Innovationspotential

In den Übungsphasen lösen die Lernenden bisher Aufgaben vollständig durch. Anschliessend wird kontrolliert, ob die Lösung korrekt ist. Falls nicht, dann beginnt eine zeitraubende Suche nach dem bzw. den Fehler(n). Mit dem Fragetyp STACK kann bei Termumformungen und Gleichungen für jede einzeln Umformung übersichtlich angezeigt werden, ob diese korrekt war oder nicht. Allfällige Fehler können direkt analysiert werden, anstatt dass mit dem falschen Zwischenresultat weitergerechnet wird. Für die Lerngebiete Funktionen, Geometrie und Datenanalyse können mit dem Plugin JSXGraph graphische STACK-Aufgaben erstellt werden. Einzelne Teile der Aufgaben können per Zufallsgenerator variiert werden, wodurch für jede Aufgabe zahlreiche Varianten existieren. Die Lernenden können die Übungen dadurch immer wieder absolvieren, ohne identische Aufgaben lösen zu müssen. Für alle Aufgaben kann eine Musterlösung und für typische Fehler ein spezifisches Feedback generiert werden. Durch die Erfassung aller Versuche der Lernenden besitzt die Lehrperson jederzeit den Überblick, welche Aufgaben erfolgreich oder erfolglos gelöst wurden, welche konkreten Fehler wiederholt auftreten und welche Lernenden Unterstützung benötigen.

Bei Prüfungen kann ein Grossteil der Korrektur ohne qualitative Abstriche automatisiert werden. Durch die Unterstützung des CAS, das im Hintergrund «mitdenkt», kann der Lösungsweg bei der Bewertung berücksichtigt werden und die Korrektur ist völlig konsistent. Das Resultat der Prüfung kann abschliessend für jede Aufgabe und sogar über Klassen und Jahrgänge hinweg verglichen werden, was Vorteile für die Prüfungsbesprechung und die Weiterentwicklung der Unterrichtsmaterialien bietet.

Didaktisch-methodisches Konzept

Das Projekt ergänzt den digitalen Unterricht. Für die Übungsphasen muss nicht mehr auf ein Buch oder ein Skript ausgewichen werden. Stattdessen werden eigene Übungen in Moodle verlinkt oder via LTI eingebunden. Verwaltet werden die Übungen in der integrierten Aufgabendatenbank von Moodle. Dadurch sind die Aufgaben für alle Lehrpersonen derselben Schule zugänglich und lassen sich für die Lehrpersonen anderer Schulen exportieren. Die Aufgaben können anschliessend in jedes Moodle oder Ilias importiert werden.

Die Prüfungen finden ebenfalls in Moodle statt. Da jede Aufgabe in zahlreichen unterschiedlichen Varianten vorliegt, kann grundsätzlich jede Aufgabe der Übungsphase auch in der Prüfung verwendet werden. Dazu deaktiviert die Lehrperson einzig die automatischen Rückmeldungen an die Lernenden. Die Lehrperson kann zudem entscheiden, ob alle Lernenden jeweils dieselbe Variante der Aufgaben lösen müssen oder nicht. Mit dem Safe Exam Browser der ETH Zürich kann die Verwendung unerlaubter Hilfsmittel unterbunden werden. Einige oder sogar alle Aufgaben werden automatisch bewertet. Weil die zeitaufwändige Korrektur teilweise oder ganz entfällt, können Lehrpersonen bei Bedarf mehr und/oder ausführlichere Prüfungen und Nachprüfungen anbieten als bisher, ohne sich dabei zeitlich zu überlasten.

Beschreibung

Das Collaboratory ist visionär, da Lernende zusammen mit Lehrpersonen in grösserem Umfang Lehrmaterial entwickeln und nutzen.Vor allem die Interdisziplinarität steht im Fokus, da es von Schulen, aber auch von Einzelpersonen genutzt werden kann. Dieser Open Space ist eine Erweiterung für die didaktischen Möglichkeiten im Unterricht. Das Collaboratory hat immer geöffnet, es fragt nicht nach der Eintrittskarte und kommt ohne Aufsichtspersonal aus. Das Collaboratory hat immenses Potential, geht es um Teilhabe, Mitgestalten und Experimentieren. Das Collaboratory steht für selbstbestimmte Digitalisierung als Gegenentwurf zu den sozialen Netzwerken im Plattformkapitalismus.
Deswegen entstand das Collaboratory unabhängig von algorithmisch gesteuerten Feeds und Channels, damit die Beteiligten unmittelbar zusammenarbeiten und kommunizieren können, ohne nebenbei Daten zu produzieren, die später kommerziell ausgewertet werden. Denn im Unterschied zum Teilen, Liken und Kommentieren steht Kollaborieren für kollektive Zusammenarbeit. Durch den Open Space kann man ohne Joystick-Geschick, Shortcut-Wissen oder Coding-Kenntnisse navigieren.
Wenn der Medienwissenschaftler Felix Stalder für die digitalen Kulturen drei zentrale Formen ausmachen konnte –algorithmicity, referentiality, communality –, dann liegt im Collaboratory der Fokus auf dem Gemeinschaftlichen, dem Sozialen, den Commons.
Hier sitzen die Objekte von Anfang an auf der gut sichtbaren, typischen Gitterstruktur, die den virtuellen Raum organisiert. Der Raum ist nach Gebieten unterteilt. Es ist eine offene Fläche mit einigem Platz für zukünftige Projekte.
Im Collaboratory können alle landen, die einen Internetzugang haben. Es kann nun umgekehrt behauptet werden, das Collaboratory stehe für den Versuch, die Offenheit kollaborativer Vermittlungsformate in eine digitale Umgebung zu übertragen. Das Collaboratory ist ein modulares System, das weiterentwickelt werden kann, ausbaufähig bleibt, ohne einheitliche Form. Wie der Medientheoretiker und -aktivist Geert Lovink nach der Kulturtheoretikerin Lauren Berlant schreibt: "Commons are only beginnings".

Innovationspotential

Das Innovationspotenzial liegt darin, dass es bisher noch nichts Vergleichbares gibt. Unseres Wissens nach gibt es noch keine 3D-Sammlung für Strassentransportfachleute für den Unterricht. Vielleicht könnte man dies in einem Folgeprojekt auf andere Berufsschulen/-gruppen (Automechatroniker:innen, Auto-Fachleute) erweitern und Kooperationspartner:innen aus der Privatwirtschaft anwerben (beispielsweise AMAG). Dadurch, dass die Hardware nicht mehr in den Unterricht gebracht werden muss, kann viel Lagerplatz, Zeit und Wartung gespart werden. Die Objekte allein oder mit der Klasse zu entdecken, eröffnet neue Möglichkeiten. Die Anschaffungskosten fallen komplett weg.

Didaktisch-methodisches Konzept

Die Lernenden und Lehrpersonen erstellen gemeinsam digitalisiertes Anschauungsmaterial und nutzen dieses. Dadurch wird zusätzlich Kollaboration/Kommunikation geschult
Die Lehrpersonen sollen bei der Unterrichtsgestaltung über eine umfassende Teilebibliothek verfügen, welche nach unserem Konzept systematisch in Räumen abgelegt ist.
Dies ermöglicht ganz neue didaktische und methodische Möglichkeiten. Diese werden in der Anleitung zur Nutzung von Collaboratory aufgezeigt.

Beschreibung

Das grosse Thema «Erde als Himmelskörper» vermittelt den SuS Entdeckungsmöglichkeiten und Wissen zur Gliederung der Erde, Weltbilder, Grösse und Gestalt der Erde, Geografische Koordinaten, Bewegung der Erde, Jahreszeiten, Zeitmessung und zur Veränderung/Zukunft der Erde.

Im Projekt «Mission to Earth» sind die SuS mit zwei Freund:innen von einem fernen Planeten (Polaris) auf der Erde gestrandet. Die SuS müssen wieder auf ihren Heimatplaneten fliegen, da sie auf der Erde nicht lange überleben können. Dazu brauchen sie genügend Treibstoff. Dieser Treibstoff gilt es nun in verschiedenen Aufgabenbereichen zu sammeln. Wenn Lerneinheiten und Lernziele erreicht wurden, gibt es Treibstoff und der Reise zum Heimatplaneten steht nichts mehr im Wege.

Alle Lerneinheiten sind modular auf OneNote. Nach jeder Einheit ist eine Lernzielübung zu absolvieren. Diese gibt je nach Abschluss unterschiedlich viel Treibstoff. Der gesammelte Treibstoff ist in einer Grafik ersichtlich. Nach den obligatorischen Einheiten sollte genügen Treibstoff für die Heimreise vorhanden sein. Sehr schnelle und gute SuS können mit zusätzlichem Treibstoff noch andere Planeten erkunden.

Bis anhin gibt es in der Sek II im Fach Geografie kaum voll digitalisierte auf BYOD und auf Immersion ausgelegte Lerneinheiten. Mit der zunehmenden Verbreitung von BYOD bringen wir mit diesem Projekt eine perfekte Lösung für Lehrpersonen auf der Sek II Stufe ein, welche relativ einfach auch von nicht versieren Lehrpersonen in diesem Bereich eingesetzt werden kann. Schulbücher (analog und digital) nutzen diese Möglichkeiten bis anhin nicht und sind immer noch sehr klassisch im Thema Erde als Himmelskörper unterwegs.

«Mission to Earth» ist eine einmalige Lerneinheit vollkommen in OneNote entwickelt auf BYOD und auf Immersion ausgelegt. Es behandelt das Thema Erde als Himmelskörper mit einem Gamification Ansatz und motiviert so die SuS neues Wissen forschend zu entdecken. Die SuS werden durch verschieden Levels geführt und mit Abfragen ihres aktuellen Lernstand mit Lernzielkontrollen motiviert und sie wissen jederzeit welche Aufgaben noch zu entdecken und zu erforschen sind.  Es werden einmalige Verbindung diverser überfachlicher Kompetenzen (Selbstgesteuertes Lernen, Anpassung an die Lerngeschwindigkeit und Lernstand) und Medien (Erklärfilme, Onlineübungen, Test, Modelle, Karten,...) gefördert.

Didaktisch-methodisches Konzept

Die Lernenden arbeiten so oft wie möglich selbstständig. Sie arbeiten meist ein Kleingruppen bzw. In Partnerarbeit.

Die Lehrperson fungiert als Coach und kann in individuellen Gesprächen gezielt Hilfestellungen leisten und fördern.

Forschend entdeckendes Lernen:
Vertiefte Auseinandersetzung mit Modellen (z.B. Tellurium). Dabei steht nicht nur die Bedienung des Modells, sondern auf die Beobachtung sowie die Dokumentation der eigenen Beobachtung im Zentrum.

Produkt

Zugang auf die schulübergreifende Sammlung (Einloggen mit Microsoft-Konto)

Projektvorstellung im Video-Call vom 17.03.2021

Beschreibung

Das Projekt «Moderne Prüfungen auf stromkompass.ch» ist ein Kooperationsprojekt der drei oben genannten Berufsfachschulen des Kantons Zürich welche Elektroberufe ausbilden. Sie erarbeiten kooperativ und schulübergreifend digitale Lerninhalte und Prüfungen, die auf der bereits etablierte Lernplattform «stromkompass.ch» geteilt werden. Des Weiteren können die Lerninhalte auf beliebige Moodle-Instanzen anderer Schulen geladen werden.

Die Lerninhalte werden im Sinne des „blended learnings“ aufbereitet und jeweils für alle Niveaustufen der Ausbildung skaliert. Sie sind handlungsorientiert und praxisrelevant aufbereitet sowie auf dem neusten technischen Stand.

Didaktisch-methodisches Konzept

Anhand von «Action Learning», die sich Nahe an der Realität und der ganzheitlichen Handlung orientieren und inhaltlich so aufbereitet werden, dass sie im Sinne der Digitalisierung gegenüber den herkömmlichen Lernsituationen einen Mehrwert generieren.

«Action Learning bedeutet erfahrungsbasiertes Lernen und geht davon aus, dass erst die unmittelbare, praktische Auseinandersetzung mit einem Lerngegenstand einem Individuum effektives, sinnstiftendes Lernen ermöglicht. Lernen setzt in diesem Modell eine konkrete Erfahrung mit Echtcharakter ausserhalb artifizieller Lernumgebungen voraus. Erfahrungsbasierte Lehr-/Lernarrangements sind eine Form situierten Lernens, bei welcher der Lernende als Akteur im Mittelpunkt steht.

Produkt

Interessierten steht hier der Projektbericht (PDF, 270KB) zum Download zur Verfügung.

Projektvorstellung in einem Video-Call im Januar 2023

Beschreibung

Unsere Beschreibung von Anforderungen an ein extern zu entwickelndes Import-Tool beschäftigt sich insbesondere mit folgenden Aspekten:
a. Spezifikation einer schulübergreifenden Moodle-Fragensammlung (Moodle Question Bank)
b. Berücksichtigung von Copyright- und Datenschutzaspekten
c. ein für möglichst viele Lehrpersonen einfach nutzbares Import-Tool zwecks Fragen-Import in die schulübergreifende Moodle-Fragensammlung (Moodle Question Bank)

Ausserdem sollen Erfahrungen mit dem Betrieb dieser Moodle-Question-Bank gesammelt und dokumentiert werden:
a. mit Teilen und kollaborativem Nutzen von Fragen aus einer solchen Moodle-Fragensammlung (Moodle Question Bank), innerhalb einer Schule und schulübergreifend
b. mit formativen (z.B. Wörterabfragen, Übungstests) und summativen Test- und Prüfungsszenarien im Unterricht
c. mit Testszenarien mit bzw. ohne den Safe Exam Browser (SEB)

Innovationspotential

Digitale Kollaboration zwischen Lehrpersonen über Fach- und Schulgrenzen hinaus. Einsatzszenarien für die mit Moodle 4.1 verfügbaren erweiterten Möglichkeiten der Fragetypen und der auf Kollaboration ausgelegten Fragensammlung (Question Bank). Unser zu entwickelndes Import-Tool wird quelloffen sein und damit weitere Innovationen des weltweit genutzten LMS «Moodle» für die Nutzer:innen verfügbar halten. Damit kann die gesamte u.a. von der ETHZ für Moodle generierte Innovation genutzt werden (u.a. die Fragetypen <Freihandzeichnen>, <MTF>, <Kprim>, <Gapfill>). Mit unserem Projekt verfolgen wir generell, Lehrpersonen der Sek-II Stufe in der Umsetzung von digitalen Prüfungen mit einem bereits etablierten LMS (Moodle) zu unterstützen.

Didaktisch-methodisches Konzept

Das Projekt ermöglicht der einzelnen Lehrperson einerseits, auf bequeme Art und Weise Fragen für Moodle-Tests zu generieren und andererseits, auf eine mit anderen Lehrpersonen geteilte moodleseitige Datenbank zuzugreifen, welche ab Moodleversion 4.0 eine hohe Funktionalität für die Zusammenarbeit mitbringt. Mit Blick auf die Herausforderungen des digitalen Testens und Prüfens, was u.a. schnellere Verbreitung von bereits benutzten Aufgaben mit sich bringt, ist die Verfügbarkeit einer umfangreichen Sammlung von Aufgaben für jede Lehrperson ein wichtiger Aspekt, um valable Prüfungen erstellen zu können. Die Möglichkeiten des Digitalen Prüfens mit Moodle sind mannigfaltig und ermöglichen eine gezielte Umsetzung von Konzepten wie «Testing for Learning». Ein konkretes Projekt in diese Richtung «Zufallsübungen Physik» basiert auf zwei Aufgabentypen von Moodle. Die Verwendung des Learning Management Systems (LMS) Moodle bündelt die Aktivtäten von Lehrpersonen. Über einen längeren Zeitraum betrachtet, zahlt sich das Einarbeiten in das LMS Moodle vielfach aus, weil die Funktionaltäten aufbauend sind und sich die LPs nicht fortlaufend in neue Tools einarbeiten müssen. Mit Moodle stehen viele methodische Möglichkeiten zur Verfügung, welche in unterschiedlichsten didaktischen Rahmen genutzt werden können. Das LMS Moodle bietet für naturwissenschaftliche Fachrichtungen eine sehr hohe Funktionalität, welche u.a. für mathematische oder physikalische Aufgabenstellungen genutzt werden können. Mit der gezielten Verwendung von Moodle für Tests, formative wie auch summative, ergibt sich für SuS und LPs eine einheitliche Arbeitsumgebung.Der Einsatz von Moodle als LMS wird mit dem vorgelegten Projekt deshalb gefördert, weil die Hürde zur Anwendung als Testumgebung für die einzelne Lehrperson wesentlich gesenkt wird.

Produkt
 
Das Projekt wurde im Rahmen eines DLH-Impulsworkshops im Juni 2024 der Community vorgestellt. Die Essenz kann hier nachgelesen werden inkl. Link zur Videoaufzeichnung.

Als Produkt liegen eine Fragesammlung (XML, 3MB) und die Moodle-Sicherungsdatei des Kurses (mbz-Datei, 2MB) vor.

Beschreibung

Produkt
 
Christian Hirt hat am 10.04.2024 einen Impulsworkshop zu seinem Innovationsfondsprojekt "Multiverse - der vierte Lernort" gehalten. Die dort geschilderten Erkenntnisse aus dem Projekt wurden hier als "Essenz" (PDF, 150KB) von Anita Schuler zusammengefasst.

Beschreibung

Beschreibung

In unserem Learning Management System (LMS) erarbeiten die Lernenden die Lerninhalte in sogenannten “Missions”. Jede Mission deckt ein Kapitel ab, im Allgemeinbildenden Unterricht etwa “Altersvorsorge”, “Mitbestimmung im Staat” oder “Wohnen und Zusammenleben”. Jede Mission besteht wiederum aus verschiedenen Pfadpunkten, die einzeln oder in Partnerarbeit bearbeitet werden. Die Pfadpunkte beinhalten in der Regel einen Auftrag: Ein Mindmap, eine Zusammenfassung, eine Skizze, einen Text in einer bestimmten Textsorte, eine Übung (Lückentext, Zuordnungsauftrag), eine Präsentation oder einen Link auf ein Arbeitsblatt oder eine Webseite (z.B. LearningApps).

Die Lernenden bearbeiten diese Pfadpunkte selbständig und eigenverantwortlich.

Für uns Lehrpersonen ist es nicht ganz einfach, die Übersicht darüber zu behalten, welche*r Lernende wo steht. Wir müssen diese Informationen zeitraubend zusammensuchen im LMS, um sie mit den Lernenden zu besprechen. Auch ist es aufwändig festzustellen, wie gut die Aufträge gelöst werden konnten. So ist es schwierig, einzelne Lernende gezielt zu coachen und Fehlkonzepte zu entdecken. Es ist aber auch immer wieder so, dass gute Arbeiten zu wenig gewürdigt werden.

Eine zusätzliche Herausforderung stellen KI-Sprachmodelle dar, die Lernenden erlauben, Texte zu verfassen. Damit unsere offenen und projektartigen Kompetenznachweise glaubwürdig durchführbar sind, braucht es bspw. mehr mündliche Überprüfungen.

Bei einer Lehrpersonenfortbildungsveranstaltung haben wir eine Methode und ein Tool (IKARIS) kennengelernt, welches selbstverantwortetes Lernen begleitet/unterstützt und mündliche Überprüfungen der erworbenen Kompetenzen ermöglicht. Das Instrument möchten wir für unsere Schule adaptieren und weiterentwickeln. Wir nennen das Projekt “Plan your Learning”. Beibehalten wollen wir, dass die Lernenden die Missions selbständig bearbeiten. Wir wollen ihnen aber dabei helfen, dies zu organisieren und den Überblick zu behalten.

Dazu wollen wir ein Tool zur Verfügung stellen, welches ausgewählte Aufträge eines Semesters abbildet.

Die Innovation ist, …

… dass wir weiterhin einen offenen, projektartigen Unterricht praktizieren können und die Lernenden KI-Anwendungen verwenden dürfen. … dass wir auf geschlossene, schriftliche Prüfungen weitgehend verzichten können und trotzdem den Kompetenzerwerb nachverfolgen und beurteilen können.

… dass die Lernenden und die Lehrenden mehr Übersicht, Struktur und Orientierung über den Lernstand und den Lernprozess erhalten. … dass die Verantwortung für das selbstgesteuerte Lernen auf genuine Art und Weise auf die Lernenden übergeht und diese ihr Lernen planen können und

… dass die Lehrperson eine wirksame Lernbegleitung bieten kann.

Die Innovation von IKARIS hat uns überzeugt: Im Lauf eines Semesters bearbeiten die Lernenden die Pfadpunkte mehrerer Missions. Wenn sie einen Auftrag abgeschlossen haben, wird dieser von der LP “abgenommen”: Sie lässt einen Inhalt präsentieren, korrigiert einen Text, lässt sich eine Berechnung zeigen oder eine grafische Darstellung erklären.  Anschliessend markiert die Lehrperson den Auftrag als abgeschlossen, sofern der Inhalt den Anforderungen entspricht.

Am Ende des Semesters ergeben die bearbeiteten Pfadpunkte schliesslich zusammen zwei Noten für den allgemeinbildenden Unterricht. So werten wir die Arbeit der Lernenden auf und geben strukturiertes Feedback. Durch die Übersicht kann die LP ausserdem schnell reagieren, wenn ein*e Lernende Hilfe braucht. Nachfolgende Abbildung zeigt eine IKARIS aus dem Physik Unterricht. Wir möchten das System auf den ABU-Unterricht und den Unterricht an unserer BFS adaptieren.

Aufbauend auf dieser Vorarbeit möchten wir mit ”Plan Your Learning” an unserer Schule einen weiteren Schritt im selbstverantwortlichen Lernen im digitalen Zeitalter machen. Wir erarbeiten schrittweise Aufträge zu unseren Lerninhalten, gewichten diese und entwickeln Bewertungskriterien, die für unsere Schule sinnvoll sind. Dabei haben wir die Handlungskompetenzorientierung im Blick: Lernziele wie die Anwendung von Wissen auf einen Sachverhalt müssen angemessen abgebildet sein.

Beschreibung

Soweit wir das beobachten können, nutzt die grosse Mehrheit der Lernenden auf SekII-Stufe KI, insbesondere ChatGPT, selbständig, währenddem KI nicht von vielen LP im Unterricht eingesetzt wird.

Einige LP sagen, sie hätten mit dem Einsatz von KI sogar Mehraufwand, z.B. beim (Vor-)Korrigieren von Texten der Lernenden durch KI, weil sie dann doch alle von KI produzierten Kommentare überprüfen müssten, insbesondere bezüglich ‘Halluzinationen’. Ausserdem bezweifeln viele, ob sich der beträchtliche Initialaufwand lohne, weil es gewisse KI-Tools vielleicht nach kurzer Zeit gar nicht mehr gebe. Unser Projekt hat das Potential, eben solchen Initialaufwand durch die Erfahrungen, die wir weitergeben, beträchtlich zu senken. Zudem steht beim Sprachtraining die genaue Faktenlage nicht immer im Vordergrund. Die Tools produzieren jedoch korrekte und vielfältige Sprache und können Regeln erklären oder Fehler verbessern (mit Erklärung), was die LP potenziell entlastet.

Was Hattie in seinen Studien gezeigt hat (und in seiner kürzlich erschienenen Publikation «The Sequel» erneut unterstreicht), kann mit Hilfe von KI-Tools nun effektiv umgesetzt werden: viel Feedback, möglichst unmittelbar und mit Hinweisen «where to go next». KI kann beim Einüben von grammatikalischen Strukturen, Hörverständnis, Sprechen, Schreiben, sowie der Vertiefung in (literarische) Texte genau dies tun – auf individueller Basis – und dadurch Vertrauen aufbauen in die eigenen Sprach- und Interpretationsfähigkeiten. Dies antizipiert und erleichtert eine spätere Interaktion mit einem menschlichen Gegenüber, z.B. bei der Diskussion eines Ausschnitts aus einem literarischen Text im Klassen-

Plenum oder gar an der mündlichen Maturaprüfung. Ausserdem können die Lernenden lange Zeit selbstständig arbeiten und jeweils entscheiden, wieviel mehr sie noch üben müssen oder wollen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Wir führen die Lernenden auf möglichst allen 4 bzw. 6 Jahrgansstufen des Gymnasiums ein in den stufengerechten Umgang mit KI-Tools und regen an, das Potential dieser Instrumente für ihr Lernen auszuloten. Nach einer Einführungsphase gibt es genug Zeit, um während der Lektionen, begleitet, Erfahrungen mit KI zu machen, und dabei schnell viel zu lernen und auch viel Spass zu haben. Nebst Sprechen, Lesen und Hören wird es auch einen Fokus auf Schreibprozesse geben. Unter Einbezug des Konzepts der Eigenverantwortung im Lernprozess und mit klaren Regeln zur Deklaration der Herkunft und Produktion von Inhalten wird auch projektartiges Arbeiten zu zweit oder in kleinen Gruppen auf der Sek II-Stufe möglich sein. Wir dokumentieren dann, was gut funktioniert hat, damit andere Lehrpersonen deutlich weniger Aufwand bei der Vor- und Nachbereitung haben, wenn sie Ähnliches versuchen wollen.

Didaktisch-methodisches Konzept

Einführung in die Handhabung der zu benutzenden KI-Tools. Abstecken des Ranges von möglichen Lernzielen in der aktuellen Phase des Unterrichts. Bestimmen, wie diese Ziele überprüft werden, und wann sie als erreicht gelten und wieviel Zeit insgesamt für eine Phase zur Verfügung steht.

Dann in Eigenverantwortung individuell, zu zweit oder in kleinen Gruppen arbeiten. Support durch die Lehrperson

bezüglich Sprachlichem, Inhaltlichem, Technischem, bei Kleingruppen auch bezüglich Zusammenarbeit – wo gefragt oder notwendig.

Beschreibung

Im Rahmen bestehender DLH-Projekte wie z.B. «Mathematik smart üben und prüfen» werden gegenwärtig STACK-Fragen für LMS wie z.B. Moodle erstellt. Die resultierenden Fragen weisen Vorzüge gegenüber dem klassischen Üben mit Papier auf, da die Lernenden u.a. Zeile für Zeile Feedback erhalten, immer Zugriff auf Musterlösungen haben und sich stets neue Aufgaben generieren lassen können. Das vorgelegte Projekt «Smart Mathematics» ergänzt und vervollständigt das Üben und Prüfen mit STACK um drei weitere Bestandteile. Durch dieses Projekt soll die Bewertung von STACK-Aufgaben ebenso detailliert möglich sein wie von Hand, auf Fehler sollen die Lernenden ein konkretes Feedback inkl. Verlinkung zu Lehrmaterialen erhalten und die Fragen sollen zweisprachig vorliegen. 

Innovationspotential

In diesem Projekt werden massgeschneiderte Prädikatfunktionen für die Sek II erstellt. Mit diesen Prädikatfunktionen werden mathematische Ausdrücke auf Eigenschaften überprüft, die in der Sek II relevant sind (z.B. «alle Nenner sind faktorisiert» oder «alle Brüche sind gleichnamig»). In der Folge werden die Lehrpersonen der Sek II auch bei digitalen Tests den Lösungsweg mit überschaubarem Aufwand in die Bewertung einbeziehen können.

Ferner wird in diesem Projekt ein Algorithmus geschrieben, der den Lernenden bei falschen Umformungen möglichst genau den Ort und die Art des Fehlers angibt. Wird ein bestimmter Fehler erkannt, dann wird die betreffende Stelle markiert und die Lehrperson kann das einschlägige Kapitel respektive Lehrmaterial direkt verlinken.

Zudem werden die Fragen, die gegenwärtig im DLH-Projekt «Mathematik smart üben und prüfen» erstellt werden, um eine zweite Sprache ergänzt. Die Fragen liegen dann auf Deutsch und Englisch vor. Die Fragen können somit zusätzlich in bilingualen Klassen (bili) eingesetzt werden. Interessierte Lernende von nicht-bili-Klassen können sich im Mathematikunterricht sprachlich weiterbilden, indem sie die Aufgaben in einer Fremdsprache lösen. Lernende mit Migrationshintergrund kann ermöglicht werden, die Fragen in einer vertrauteren Sprache zu lösen. Die Lehrperson kann dabei festlegen, ob eine bestimmte Sprache vorgegeben ist oder nicht. 

Didaktisch-methodisches Konzept

Mit den Prädikatfunktionen die im Projekt «Smart Mathematics» entwickelt werden, werden erfolgreiche Umformungen (z.B. «Alle Nenner sind faktorisiert» oder «alle Nenner sind gleichnamig») erkannt und in die Bewertung einbezogen. Die Lernenden sind somit bereits in der Übungsphase orientiert, welche Bewertung im anstehenden Test zu erwarten ist. Typische fehlerhafte Eingaben (z.B. wurde der Mittelterm einer Binomischen Formel vergessen) werden mit dem Algorithmus zur Fehlererkennung erkannt. Liegt ein bekannter Fehler vor, dann wird der einschlägige Abschnitt in den Lernmaterialien (z.B. in OneNote) direkt verlinkt. Die Lernenden erhalten also zielgerichtete Hilfe zur Selbsthilfe.

In den Übungsphasen des Mathematikunterrichts nutzen die Lernenden STACK-Fragen in Moodle. Die Lernenden können dabei auswählen, ob sie die Frage auf Deutsch oder auf Englisch lösen möchten. Sie können sich dadurch im Mathematikunterricht sprachlich weiterbilden oder eine Mathematikaufgabe lösen, ohne an sprachlichen Hürden zu scheitern.

Da STACK-Fragen i.d.R. randomisiert sind, können für die Tests dieselben Fragen verwendet werden wie in den Übungsphasen. Die Prüfungsfragen und die zugehörige Bewertung unterscheiden sich nicht von den Fragen und der Bewertung in den Übungsphasen. Die Korrektur verläuft für alle Lernenden völlig konsistent. Die Lehrperson benötigt viel weniger Zeit für die Korrektur und verfügt deshalb über mehr Zeit für die Betreuung der Lernenden. 

Da die Bewertung in den Übungs- und Prüfungsphasen nach identischen Kriterien erfolgt, erhalten die Lernenden mehr Kontrolle über ihren Lernerfolg. Durch das konkrete Feedback bei fehlerhaften Umformungen inkl. Verlinkung werden die Übungs- und Theoriephasen besser verknüpft und die Lernenden erhalten mehr Hilfe zur Selbsthilfe. Die Lehrpersonen ihrerseits erhalten durch die automatisierte Korrektur mehr Zeit für die Betreuung der Lernenden.

Beschreibung

Die Teilnehmenden werden in einem moderierten Lernprozess befähigt, mit digitalen Werkzeugen eigene Lerninhalte zu produzieren, die im Unterricht zur Wissensvermittlung eingesetzt werden können. Sie konzipieren und produzieren Screencasts, Video-und Audio-Beiträge, um ein ausgewähltes Lernziel zu erreichen. Dabei wirkt der Co-Creation-Ansatz auf folgenden Ebenen:

• Spezifisches Wissen zu einem Thema wird vertieft erarbeitet
• Digitale Kompetenzen von Lernenden und Lehrpersonen werden gleichzeitig aufgebaut
• Neue Lerninhalte für den Unterricht werden konzipiert und produziert
• Die Zusammenarbeit wird gefördert und Ressourcen werden effizient genutzt
• Inhalte werden laufend erneuert

Innovationspotential

Das Media Lab wird zum interdisziplinären Lernraum. Durch das Prinzip der Co-Creation werden Lernende und Lehrpersonen gleichermassen in den Lernprozess eingebunden. Lernende und Lehrpersonen werden zu Produzent:innen. In der Zusammenarbeit werden ihre überfachlichen Kompetenzen in den individuellen Disziplinen gestärkt.
Das Media Lab wird zum eigenen Lernformat. Der agile Lernprozess wird vom Projekt-Team «Media Lab» aktiv entwickelt, begleitet, in ein eigenes Lernformat überführt und mit Unterrichtsmaterialien für andere Lehrpersonen dokumentiert. Das Lernformat dient als Blaupause, um eigene Lernprodukte zu reproduzieren und kann in der Berufskunde, wie auch in der Allgemeinbildung eingesetzt werden.
Das Media Lab wird zum Veranstaltungsort. In monatlichen Meetups tauschen sich Lehrpersonen und Interessierte zu digitalen Lerninhalten aus. Erfahrungen und Erfolgsrezepte werden an Impulsvorträgen präsentiert und anschliessend diskutiert. Die Veranstaltung wird jeweils hybrid durchgeführt, um die Teilnahme einem möglichst grossen Kreis zu ermöglichen.

Didaktisch-methodisches Konzept

Die Medienwerkstatt ist nach dem Prinzip der Co-Creation aufgebaut. Es setzt auf eine strukturierte Zusammenarbeit und fördert den aktiven Austausch zwischen Lernenden und Lehrpersonen. Es werden gemeinsam Lernprodukte erstellt, die nach dem didaktischen Konzept des Constructive Alignments auf die Lernziele und Inhalte ausgerichtet sind. Der Lernprozess und damit der Wissenserwerb, die Vertiefung und der Transfer leiten sich davon ab.
Der Lernprozess wird in Lernsprints organisiert und auf einem Sprint-Board für die agile Zusammenarbeit visualisiert. Damit der Werkstattunterricht gelingt, wird er während der Pilot-Phase eng vom Projekt-Team begleitet. Es werden Workshops für Lernende und Lehrpersonen angeboten, in denen Konzepte, Methoden und Fertigkeiten der Medienproduktion vermittelt werden. Die Workshops sind in den Unterricht eingebettet und können von den Teilnehmer:innen individuell in ihrem Tempo belegt werden. Lehrpersonen, die mehrmals teilnehmen, können sich bei Bedarf für die Leitung der Workshops qualifizieren.

Produkt

In diesem inhaltsreichen Video fasst Katarina Gromova die Ergebnisse ihres Projekts zusammen, welches sie mit Bruno Cappelli durchgeführt hat:

 

Beschreibung

Produkt
 
Das Projekt ist abgeschlossen und die erstellten Moodle-Module wurden auf das Kantons-Moodle hochgeladen. Der Zugang ist über eine Selbsteinschreibung mit der Rolle "Trainer" möglich, so dass die Kurse selbständig weiterverwendet werden können.

Beschreibung