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Rekonstruktion von Wissensdomänen

Rekonstruktion von Wissensdomänen

Der Erfolg von e-Learning liegt neben vielen anderen Aspekten wesentlich auch in der Aufbereitung des zu erwerbenden Wissens begründet. Dies ist keine triviale Aufgabe, die mit Worten wie „Ein Spezialist aus dem Gebiet weiß schon, was die Inhalte des Gebietes ausmacht und wie sie dargestellt werden können“ abgetan werden kann.

Tatsächlich bedeutet die Aufbereitung einer Wissensdomäne als Content einer e-Learning-Anwendung, dass das verfügbare Wissen rekonstruiert werden muss. Es kann nicht einfach aus einem oder mehreren Lehrbüchern zusammengestellt und in das zukünftige System übernommen werden. Dieses Vorgehen würde das Lernen quasi nur 1:1 vom Buch auf den Rechner als Lesegerät übertragen. Es würde den Anforderungen der Lerner nicht gerecht und nutzte die Möglichkeit von e-Learning-Anwendungen nicht im Mindesten aus.

Konkret muss die Wissensdomäne – bildlich gesprochen – in ein Netz aus Inhaltsobjekten zerlegt werden. Diese Inhaltsobjekte können je nach ihrer „Granularität“ auf verschiedenen Ebenen untereinander angeordnet werden. Jede Ebene repräsentiert die gesamte Wissensdomäne bestehend aus „Inhaltsobjekten“ und deren fachlichen Beziehungen untereinander mit einem bestimmten Detaillierungsgrad. Sofern ein Inhaltsobjekt weiter detailliert werden kann, geschieht dies stufenweise auf tiefer liegenden Ebenen.

Der Vorteil dieser Sicht besteht darin, dass sie dem Lerner die Möglichkeit bietet, ein auf einer entsprechenden Rekonstruktion basierendes e-Learning-System entsprechend seinen Kompetenzen zu nutzen: Er wählt einen Einstiegspunkt in das System. Sofern er die dortigen Inhalte erfolgreich bearbeiten kann, kann er im Lernen voranschreiten und sich dem Folgethema zuwenden. Stößt der Lerner jedoch irgendwann auf diesem Weg auf Schwierigkeiten und kann Fragen (Aufgaben) nicht mehr mit dem erforderlichen Erfolg bearbeiten, kann er vom System durch die netzartige Wissensdomäne auf tieferliegende Ebenen geleitet und so zu Elementarkompetenzen geführt werden, über die er für die Bearbeitung der ursprünglichen Aufgaben verfügen muss. Diese kann er nun erwerben und dann über die Netzstruktur zur ursprünglichen Aufgabe zurückgeführt werden.

Beispielsweise kann das Lösen von Gleichungen Schwierigkeiten mit sich bringen, die in der Bruchrechnung liegen. Durch den Zusammenhang der Gleichungsaufgabe mit der Bruchrechnung im Wissensnetz kann der Lerner „durch das Netz“ zur Bruchrechnung geführt werden, dort die erforderlichen Kompetenzen erwerben und anschließend zum Lösen von Gleichungen zurückkehren.

Für diese Rekonstruktion des Wissen bieten sich „von Hause aus“ strukturierte Wissensbereiche wie die Mathematik und Physik oder Chemie sicher eher an als Themengebiete wie Erdkunde oder Sozialkunde. Erfahrungen etwa aus der Mathematik oder Physik lassen sich aber bestimmt auf die weniger strukturierten Wissensdomänen übertragen.

Diskussion

2 Kommentare für “Rekonstruktion von Wissensdomänen”

  1. Schön dass jemand dem Problem des Lernens Aufmerksamkeit schenkt. Das ist selten in der E-Learning Diskussion. Aber wird es wirklich einmal thematisiert, wird es sofort wieder verkompliziert. Es fängt schon damit an, dass der Leser sich Gedanken darüber machen muss, was eine „Wissensdomäne“ denn nun ist – immerhin ist der Begriff in der Didaktik nicht besonders verbreitet. Hätte es nicht gereicht, einfach von Wissen zu reden? Und dann die unverständlichen Vorbehalte gegen Lehrbücher und zu lernende Texte. Mir scheint, alle die meinen, das Lernen von Texten sei irgendwie kein geeignetes Mittel in der Didaktik, haben sich nie auf eine Statistik Klausur, eine BGB-Klausur oder auf den Führerschein vorbereiten müssen. Sonst wüssten sie, dass das Lernen aus Texten seit dem frühen Mittelalter die einzig erfolgreiche Art ist, sich Fachwissen anzueignen. Und zwar aus Büchern, denn Bücher sind das einzige Medium mit denen man unabhängig von Ort und Zeit lernen kann, man kann sie in der U-Bahn lesen oder im Strandbad und zwar unabhängig vom Strom- und Internetanschluss. Hat man allerdings einen Text im Internet vor sich liegen und stößt auf eine Schwierigkeit und kann Fragen und Antworten nicht beantworten, dann hieße es Eulen nach Athen tragen, würde man Lernenden erst erklären wollen, wie man sich über Google, Wikipedia, wer-weiss-was.de, facebook oder sonstige Internetseiten schnell Hilfe holen kann. Dazu braucht man kein System, das einen durch verschiedene Schwierigkeitsebenen bewegt.
    Gruß

    Posted by Heinz | Juli 23, 2009, 21:34
  2. Ich hatte beim Verfassen des Beitrags zwei wesentliche Gedanken vor meinem geístigen Auge, die mich u. a. zur Wahl des Begriffes “Wissensdomäne” geführt haben.

    Zunächst mal zur Wissensdomäne: Für mich stellt Wissen so etwas wie eine Landkarte mit Orten dar, die durch Straßen untereinander verbunden sind. Um dies kurz und knapp zu bezeichnen, habe ich den Begriff “Wissensdomäne” verwendet. Je nachdem, in welchem Maßstab die Landkarte gezeichnet ist, sieht man eher die groben oder eher die feinen Wissensbausteine und deren Beziehungen zueinander. Mein Bild geht sogar so weit, dass ich die Landkarten mit verschiedenen Maßstäben quasi übereinander liegend sehe (für Mathematiker: ich habe so ein bisschen das Bild einer Riemannschen Fläche vor meinem geistigen Auge; für Informatiker: da erinnere ich an die grafischen Hilfsmittel zur strukturierten Analyse bzw. zum strukturierten Design).

    Und nun der zweite Aspekt: Ich habe weniger an das Lernen von Sachverhalten an sich gedacht als vielmehr an das Üben durch Bearbeiten von Aufgaben. Im ersten Fall ist ein Buch in der Tat immer noch (und hoffentlich auch noch sehr lange - ich bin ein Büchernarr!) ein ganz wichtiges und tolles Instrument. Im zweiten Fall kann man natürlich auch zu Büchern greifen. Hier könnte aber durchaus geeignete Unterstützung durch ein e-Learning-System greifen, das dem Übenden passende Übungsaufgaben bereitstellt, wobei sich “passend” aus der Interessenlage des Übenden und seinen fachlichen Kompetenzen ergibt. Sollten letztere an einer bestimmten Stelle nicht so ausgeprägt sein wie erforderlich (ich denke da an die Binomischen Formeln als Beispiel), könnte ein auf Wissensdomänen basierendes System quasi zwischendurch auf entsprechende Übungsaufgaben verweisen, so dass der Übende anschließend mit den Binomischen Formeln vertraut ist und zur eigentlichen Aufgabe zurückkehren kann.

    Posted by Bertil Haack | Juli 24, 2009, 20:14

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