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.

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.

Bücherrégal-ité

Als Produkt ist ein umfassender E-Learning-Lehrgang entstanden, der frei genutzt werden kann.

Beschreibung

Auslöser für diese Projektidee war der Blick in das Bücherregal. Obwohl feministische Anliegen bei uns auf offene Ohren stossen, ist die Quote der Autorinnen, die es in unser Regal geschafft haben, erschreckend tief. Unser Projekt befasst sich anhand zweier Werke mit der Frage, weshalb das Missverhältnis der Geschlechter im Bücherregal so gross ist. Da Erzählungen unser Weltverständnis wesentlich beeinflussen, ist die Auseinandersetzung mit verschiedenen Perspektiven zentral, um sich in der Welt angemessen orientieren zu können und Werthaltungen, die nicht männlich dominiert, sondern divers sind, auszubilden.

In einem E-Learning-Lehrgang, mit dem die SuS selbständig arbeiten, stellen wir das Werk Gabriele Reuters «Aus guter Familie» Theodor Fontanes «Effi Briest» gegenüber. Beide genossen Ende des 19. Jahrhunderts grosse Popularität.

Wir gehen der Frage nach, welche Faktoren dazu beitrugen, dass Reuters «Aus guter Familie» in Vergessenheit geraten ist, währenddessen Fontanes «Effi Briest» zu einem Klassiker avancierte. Anhand der konkreten Exempel wird sichtbar gemacht, weshalb wir uns gegenwärtig mit einem männlich dominierten Kanon konfrontiert sehen.

Die SuS befassen sich mit geschlechterspezifischen Rezeptionsgeschichten und -bedingungen. Sie erlangen ein Bewusstsein darüber, wie Literatur von Frauen respektive von Männern unterschiedlich bewertet wurde und wird. Darüber hinaus setzen sich die SuS innerhalb der Werke und anhand der beschriebenen Figuren mit verschiedenen Rollenzuschreibungen kritisch auseinander. Dadurch schärfen sie ihren Blick für diverse gesellschaftliche Perspektiven.

Innovationspotential

Durch den Einsatz eines E-Learning-Tools (voraussichtlich mit articulate (https://articulate.com)) in der Phase der Lektürebesprechung wird der Deutschunterricht didaktisch neuartig gestaltet. Das E-Learning-Tool, das Tonaufnahmen, kurze Texte und informative Filme enthält, ermöglicht ein individuelles und multimediales Lernen. Zudem unterstützt das Tool die SuS darin, individuelle Lernwege zu beschreiten.

Unterschiedliche Lerneinheiten des E-Learning-Tools fördern eine vielschichtige Auseinandersetzung mit Gleichstellungsfragen (vgl. didaktisch-methodisches Konzept). Ferner handeln beide ausgewählten Werke von der psychischen Verfassung einer jungen Frau. Dies bietet Anlass, um über Zusammenhänge zwischen gesellschaftlichen Bedingungen und psychischer Gesundheit nachzudenken (vgl. didaktisch-methodisches Konzept).

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.

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)).

Wirkung

+ Das Bewusstsein für Eigenverantwortung wird gezielt aufgebaut, da die SuS individuell oder in kleinen Gruppen an ihren Missions und Kompetenznachweisen arbeiten. Dadurch wird auch die Selbstwirksamkeit gefördert.
+ SuS werden auf spätere Arbeitsweise vorbereitet (Beruf und Hochschule!). Die Planung der Module und Kompetenznachweise, d.h. die Orientierung in diesem Freiraum, ist zentraler Bestandteil des Konzepts und fördert bereits von Beginn weg metaanalytische Kompetenzen, welche über die Klassenstufen erhöht werden.
+ Mit dem neuen Unterrichtskonzept wird sich die Rolle der Lehrperson verändern und erweitern. Er nimmt vermehrt die Rolle eines Lerncoaches ein. Individuelles Fördern wird ermöglicht, da man direkt sieht, womit die SuS gerade beschäftigt sind. Dadurch entwickelt diese Art von Coaching eine intensivere Beziehung zu den SuS und intensiviert deren Unterstützung. Dies fördert auch die Verbindlichkeit und Eigenverantwortung.
+ Man unterfordert jene nicht, die selbst zurechtkommen und kann Lern- oder Antriebsschwächere gezielt an die Hand nehmen.
+ Das Konzept bezieht neben dem Lerninhalt auch die persönliche Entwicklung der SuS mit ein.
+ Die SuS sehen die Ausbildung in einem grösseren Zusammenhang mit einheitlichen Strukturen (Fächergrenzen verschwinden)
+ Weiter werden sie auf die akademische Selbständigkeit sowie die digitalen Räume in der Arbeitswelt vorbereitet.
+ Das Projekt bedient die Maxime der Benutzerfreundlichkeit für Lehrpersonen. Existierende Lerninhalte können einfach, effizient und ohne grosse Mehrbelastung eingespeist werden.
+ Durch die Lernstruktur wird auch die Möglichkeit von Distance Learning vereinfacht.
+ Das Projekt ist auf eine langfristige und breite Nutzung ausgelegt. Die vom Projektteam vorgeschlagene IT-Struktur gewährt kontinuierliche Ausbaufähigkeit, Agilität und universelle Zugänglichkeit (Opensource).

 

SAMR-Modell

Erläuterung zum SAMR-Modell.

Das Projekt bewegt sich im Bereich der Transformation nach SAMR. Durch den individuell gestalteten Lernprozess, den Fokus auf Fertigkeiten und die Redefinition der Rolle des Lehrpersonals werden neue Wege begangen, welche mit traditionellen Mitteln nur ansatzweise erreicht werden können. Die gemeinsame Zeit im Klassenraum wird neu definiert und für Praxis, Individualbetreuung und Problemlösung genutzt.

 

 

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.

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.)

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.

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.

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.

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. 

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.

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.

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".

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.

Produkt

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

Projektvorstellung im Video-Call vom 17.03.2021

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.

Produkt

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

Projektvorstellung in einem Video-Call im Januar 2023

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.

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.

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.

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.

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.

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. 

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.

Produkt

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

 

Im beruflichen Alltag sind Videos omnipräsent, Vermehrt fliesst die Kompetenz, Videos zu produzieren in die Bildungspläne von verschiedenen Berufen ein, z.B. Kaufmännische Grundbildung oder Mediamatiker. Auch auf Social-Media-Plattformen, die Jugendliche nutzen, sind Videos fester Bestandteil der Medienkultur. In der Bildung dagegen ist die Inhaltsproduktion bei Lernmedien und Lernprodukten nach wie vor durch Texte, Fotografien, Grafiken und Skizzen geprägt. Damit besteht eine grosse Diskrepanz zwischen der Medienkultur der Jugendlichen und der Bildung.

Früher stand bei der Verarbeitung von Bildungsinhalten das Zusammenfassen von Lehrbüchern mittels Texten und Skizzen im Mittelpunkt. Die wichtigsten Stichworte wurden auf einer Lernkarteikarte notiert. Dadurch überblickte man den Stoff nochmals in seiner ganzen Breite und fokussierte sich anschliessend auf die wichtigsten Aspekte. Heute sollte man nicht bei der manuellen Textproduktion stehenbleiben. Viele Lehrmittel liegen elektronisch vor. Lernende dokumentieren mit ihren Smartphones ihre Lernaktivitäten. Diese Materialien fliessen in die KI-unterstützte Produktion von kürzeren Videosequenzen für Lernzwecke ein. Diese bilden eine ideale Ergänzung zu den Stichworten auf der Karteikarte und können ebenfalls unterwegs mit dem Smartphone genutzt werden.

Das Innovationspotenzial, gemäss heutigem Stand dessen, was KI-Systeme leisten könnten, lässt sich vermutlich gar nicht erfassen. Praktisch alle bildungsrelevanten Themen liegen in elektronischer Form vor. Das beginnt bei den BIVOS, Bildungsplänen, Lehrplänen, Lehrmitteln, Unterrichtsunterlagen, Produktdokumentationen, Bedienungsanleitungen, elektronischen Notizen, Fotos und Videos von Lernenden. Mit den heute verfügbaren KI-Tools lassen sich diese individuell weiterverarbeiten. Die Vielfalt an Tools, die in der Videoproduktion zum Einsatz kommen, ist sehr vielfältig und umfangreich:

•        Verschiedene Tools fassen längere Videobeiträge zusammen. Der Lernende kann, nachdem er einen längeren Sachbeitrag zu einem Arbeitsvorfall angeschaut hat, diesen als Gedankenstütze zusammenfassen lassen.

•        Einige Tools können eingesetzt werden, um Drehbücher zu schreiben. Mit einfachen Prompts wie: „Schreibe mir ein Drehbuch für einen kurzen Lehrfilm zum Thema Durchführung von Kundengesprächen. Es kommen folgende Akteure vor: Lehrperson, Kundin und Kunde sowie Lernende. Erstelle die Dialoge und Kameraeinstellungen.“

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.