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![Real-Time Collaborative Learning
Rolf Wilhelm
brix@mail.uni-paderborn.de
Abstract: In der universit¨ ren Lehre werden aktuelle M¨ glichkeiten synchroner Mo-
a o
delle des Web 2.0 zur Kollaboration bisher kaum genutzt. Sofern Dienste existie-
ren, die auf aktuellen Technologien basieren, sind diese nur durch einen engen Kreis
oder Angeh¨ rige der Universit¨ t nutzbar. Diese Arbeit stellt eine L¨ sung vor, die ver-
o a o
schiedene Dienste zur kollaborativen Arbeit in einer Mashup-Anwendung vereint, um
Dienste miteinander kombinieren zu k¨ nnen. Reduzierung von Medienbr¨ chen und
o u
die Ausrichtung auf kollaborative Arbeit sind Leitkriterien der Umsetzung. Lauff¨ hig
a
ist die Anwendung in einem Browser. Man begibt sich aber nicht auf eine Webseite,
sondern auf eine Plattform, die gemeinsames Lernen und Arbeiten unterst¨ tzt. Wel-
u
che Dienste eingebunden werden und wie dies bereits zum Teil in einem Prototypen
umgesetzt wurde, ist Teil der Arbeit.
1 Einleitung
Die vorliegende Arbeit gibt einen Einblick in die M¨ glichkeiten des Web 2.0 und wie ver-
o
schiedene Dienste zum Lernen eingesetzt werden k¨ nnen. Lernen findet zunehmend mit
o
Hilfe des Computers statt. Materialien wie B¨ cher und Aufzeichnungen k¨ nnten z. B. mit
u o
entsprechender Ausr¨ stung digital auf einem Computer genutzt und bearbeitet werden.
u
Soziale Netzwerke geben die M¨ glichkeit, sich auszutauschen, in Kontakt zu bleiben und
o
sogar zu lernen.1 Innerhalb des letzten Jahrzehnts hat das Internet eine Flut an webbasier-
ten Diensten hervorgebracht. Als Internetnutzer sucht man sich Dienste f¨ r Email, Fotos
u
und mehr zusammen und nutzt diese meist unabh¨ ngig voneinander. Auch zum Lernen
a
k¨ nnen soziale Netzwerke und diverse Dienste genutzt werden. Wie soziale Netzwerke
o
und andere Dienste miteinander in einer Anwendung kombiniert werden k¨ nnen, darauf
o
gibt diese Arbeit eine Antwort.
Lernen in der Gruppe. In einer Gruppe lernt es sich besser als allein. Außerdem ist der
Kontakt zu anderen und der andauernde Austausch f¨ rs Lernen unerl¨ sslich. Die folgen-
u a
den Effekte, in [TD03] zus¨ tzlich durch ihren psychologischen Hintergrund unterstrichen,
a
resultieren aus der Gruppenarbeit:
• Steigerung der Motivation durch soziale Unterst¨ tzung und Verpflichtung
u
• Steigerung der Kreativit¨ t
a
• Steigerung der Qualit¨ t der Ergebnisse
a
• Lernen von Teamarbeit
1 [Pet10]
5](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-5-320.jpg)
![¨
• Uberpr¨ fung des eigenen Wissens
u
• Aufdecken von Missverst¨ ndnissen
a
Diese Arbeit besch¨ ftigt sich mit einer Antwort auf die Frage, wie man die Gruppenarbeit
a
mit Hilfe aktueller Technologien unterst¨ tzen kann. Ausgegangen wird hier in erster Linie
u
davon, dass Gruppenmitglieder nicht am selben Ort sind, wenn ein Treffen stattfindet. Ein
positives Fazit in dieser Richtung kann schon jetzt aus einer Metastudie gezogen werden:
Sch¨ ler von Kursen, die zum Teil oder komplett online und am Computer gehalten wur-
u
den, lernten im Durchschnitt besser als Sch¨ ler in Kursen, die nur face-to-face Unterricht
u
hatten [MTMB09]. Auch wenn es in den Studien nicht speziell um Gruppenarbeit ging,
so zeigt dies doch auf, dass E-Learning durchaus eine positive Auswirkung aufs Lernen
haben kann. Hier wird nun der Fokus auf kollaboratives Lernen geschoben. Im folgenden
Abschnitt wird auf weitere Grundlagen der Gruppenarbeit und Technologien eingegangen,
bevor der Prototyp vorgestellt wird.
2 Grundlagen
Arbeitsbereiche. B¨ cher, Aufzeichnungen und ein Computer definieren den pers¨ nlichen
u o
Arbeitsbereich eines jeden. Dieser pers¨ nliche Arbeitsbereich wird mit einem Treffen
o
a a ¨
h¨ ufig zum Arbeitsbereich der gesamten Gruppe. Er dient der Verst¨ ndigung uber den
Lernstoff und gew¨ hrt jedem den Zugriff darauf. Wird sich nicht am selben Ort, sondern
a
online getroffen, fehlt ein gemeinsamer Arbeitsbereich in dieser Form meist. Ein solcher
¨
Arbeitsbereich geht uber einen gemeinsamen Informationsraum nach [TSMB95] deutlich
hinaus. W¨ hrend mit einem gemeinsamen Informationsraum im Wesentlichen der lesende
a
gemeinsame Zugriff auf ein Informationsobjekt gemeint ist, beinhaltet der gemeinsame
Arbeitsbereich auch kooperative Medienfunktionen ([Ham01]), die durch ihre Einschreib-
technologien beschr¨ nkt werden.
a
Online. Gruppen, die sich nicht an einem Ort in der ”realen”Welt treffen, k¨ nnen oder
o
wollen, haben heute die Wahl das Internet zu nutzen. Asynchronen Austausch erm¨ glicht
o
¨
bspw. ein Forum. Synchron kann sich z. B. uber Voice/Videochats ausgetauscht werden.
W¨ hrend f¨ r die bloße Kommunikation in ihrer Grundform gesorgt ist, fehlt ein gemein-
a u
samer Arbeitsbereich. Der pers¨ nliche Arbeitsbereich jedes Einzelnen ist f¨ r die anderen
o u
nicht direkt sichtbar und somit m¨ ssen Aufzeichnungen erneut verbalisiert oder verschrift-
u
licht werden, um auf eine gemeinsame Wissensbasis zu gelangen. Hier gibt es weitere Un-
terst¨ tzungsm¨ glichkeiten, die z. B. von Groupware- und Videoconferencing-Systemen
u o
genutzt werden, indem sie einen gemeinsamen Arbeitsbereich in Form von gemeinsamen
Dokumenten oder einem Whiteboard bereitstellen.
Synchron. Ein Problem asynchroner Kommunikation besteht darin, dass eine R¨ ckmel-
u
dung immer verz¨ gert erfolgt, und somit bspw. die Motivation nachlassen kann. Der syn-
o
chrone Austausch der Teilnehmer unterst¨ tzt dagegen die folgenden Szenarien [Fin06]:
u
• Direkter Kontakt zu Wissensexperten2 und anderen Teilnehmern
2 Definition hier: Eine Person, die durch genauere Auseinandersetzung im Rahmen einer Aufgabe Wissen
erworben hat, welches die anderen Teilnehmer (noch) nicht haben.
6](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-6-320.jpg)
![• Gleichzeitiger Austausch zwischen verschieden Teilnehmern
• F¨ higkeiten, Kenntnisse und analytisches Denken werden direkt ben¨ tigt
a o
• Einbeziehung von Experten3
¨
Technik nutzen. Seit uber 15 Jahren gibt es verschiedene computergest¨ tzte Hilfsmit-
u
tel wie ein Shared Whiteboard oder Videoconferencing Systeme. Lange Zeit musste f¨ r u
solche Funktionalit¨ ten eine extra Anwendung genutzt werden, die nur diesem Zweck
a
diente. Die Technik und die Bedingungen haben sich seitdem verbessert. In vielen mobilen
Endger¨ ten befindet sich inzwischen Kamera und Mikrofon und die Ger¨ te bieten ausrei-
a a
chend Rechenkapazit¨ t um einen Videochat oder ein Shared Whiteboard zu nutzen. Hinzu
a
kommt, dass seit mehreren Jahren praktikable Umsetzungen dieser Technologien im In-
ternet zur Verf¨ gung stehen. Als Webanwendung k¨ nnen diese Dienste in einem Browser
u o
ausgef¨ hrt werden. Durch derzeitige Technologien ist es einfacher denn je, eine synchrone
u
¨
Arbeitsumgebung zu nutzen und in einer Gruppe uber Distanzen hinweg zu arbeiten und
zu lernen. Im einfachsten Fall muss lediglich die Adresse im Browser angegeben werden
und schon kann es losgehen. Eine Installation ist nicht mehr notwendig.4
Computer Supported Collaborative Learning. Computerunterst¨ tztes kollaboratives Ler-
u
¨
nen uber Distanzen hinweg ist kein neues Thema, doch durch neue Technologien sind
inzwischen weitere Szenarien realisierbar. Ausgangspunkt ist hier das Web 2.0 mit einer
F¨ lle an verschiedenen Diensten. Im Sinne, das Rad nicht neu zu erfinden, gibt es die
u
M¨ glichkeit, vorhandene Dienste zu nutzen und neu zu kombinieren.
o
Mashup. Ein Mashup definiert sich im Wesentlichen durch die Kombination von zwei
oder mehr eigenst¨ ndigen Diensten oder Datenquellen, die in einer Anwendung integriert
a
werden. Dabei werden Schnittstellen genutzt, die von anderen Diensten zur Verf¨ gung
u
gestellt werden. In [PSB+ 09] ist ein Mashup definiert, als eine Plattform die eine Kom-
bination einer Vielzahl von Softwarekomponenten5 erm¨ glicht. In dem Paper liegt der
o
Fokus auf der Personal Learning Environment (PLE).6 In dieser Arbeit wird eine Mashup-
¨
Anwendung vorgestellt, welche uber Funktionen von Web Conferencing und PLE hinaus-
gehen soll. Durch die Einbindung verschiedener Dienste soll sowohl das Selbststudium,
als auch Gruppenarbeit erm¨ glicht werden. Vertrauen wird geschaffen durch entsprechen-
o
¨
de Rechteverwaltung. Daten werden weitestgehend uber externe Dienste persistiert, was
die Arbeit auch außerhalb der Umgebung gestattet und weitere Teilnehmer einl¨ dt am Ge-
a
schehen teilzuhaben, ohne die Mashup-Anwendung zu nutzen.
Social Software erm¨ glicht menschliche Kommunikation und Kollaboration. Durch
o
Mitwirkung von Teilhabenden wird im weitesten Sinne einen Mehrwert geschaffen.[B06]¨
Der Einsatz von Social Software soll als Katalysator dienen und Motivation und Engage-
ment der Teilhabenden unterst¨ tzen. Die Verbindung zwischen Social Software und der
u
¨
Lernumgebung muss fließend ineinander ubergehen, damit nicht das Gef¨ hl entsteht, dass
u
¨ ¨
3 Uber das Internet ist es zum einen m¨ glich einen Experten an einem anderen Ort zu einzubeziehen. Uber die
o
synchrone Kommunikation kann zum anderen auf Missverst¨ ndnisse oder Verst¨ ndnisprobleme direkt eingegan-
a a
gen werden, was bei asynchronem Austausch l¨ nger dauern w¨ rde.
a u
4 Voraussetzung f¨ r einige Szenarien ist eine schnelle Anbindung ans Internet. Sowohl die Bandbreite als auch
u
die Latenz der Verbindung ist hier von Bedeutung.
5 auch Widgets, Plugins, Gadgets oder Tools genannt
6 Bei [PSB+ 09] werden 6 Dimensionen mit 24 Funktionen definiert, woraufhin die Funktionen auf ihre
Verf¨ gbarkeit hin auf sechs verschiedene Dienste angewendet werden.
u
7](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-7-320.jpg)
![es sich um verschiedene Medien oder Plattformen handelt (Medienbr¨ che).7 Da Social
u
Software inzwischen den Alltag eines Studenten durchdringt, kann hierauf beim Lernen
effizient zur¨ ckgegriffen werden. Die Pr¨ sentation [Pet10] von Jim Pettiward von der Lon-
u a
don Metropolitan University zeigt Engagement bei Lernenden durch Nutzung von Face-
book auf. Auf der Grundlage, dass Lernende viel Zeit auf Facebook verbringen, wurden f¨ r
u
¨
Kurse Facebook Seiten angelegt, uber die eine Integration in die pers¨ nlichen Seiten der
o
Lernenden m¨ glich ist. Hier wird ausschließlich Facebook genutzt, was Vor- und Nach-
o
teile hat. Facebook ist einer der wenigen Plattformen, auf denen etwas derartiges Nutzen
bringen kann, denn eine Online Community funktioniert nur richtig, wenn sie eine kriti-
sche Masse von Mitgliedern ubersteigt.8 Die Mashup-Anwendung kann wiederum auch
¨
als Social Software angesehen werden. Palm´ r ([PSB+ 09]) spricht von einer h¨ heren Ge-
e o
¨
wichtung der Integration von RSS Feeds und anderen Diensten uber Schnittstellen in den
letzten Jahren, die eine Verkn¨ pfung zwischen der PLE und Social Software herstellt.
u
Ziel. In der Lehre oder einer Lernsituation sollten Dienste9 entsprechend den Anforderun-
gen, die sich durch die Aufgabenstellung definieren, verf¨ gbar sein. Die Implementierung
u
m¨ glichst vieler Features ist hier nicht gleichzusetzen mit einer h¨ heren Effizienz oder
o o
Engagement. Eine problemorientierte Auswahl von Tools in einer Anwendung erm¨ glicht o
eine Steigerung der Motivation und f¨ rdert die Effizienz bei den Teilhabenden. Der Imple-
o
mentierung einer vollst¨ ndigen Mashup-Anwendung m¨ sste die Analyse verschiedener
a u
Lern- und Lehrszenarien durchgef¨ hrt werden, um zu bestimmen, welche Tools sinnvoll
u
sind. Weiterf¨ hrende Informationen zu Engagement und Motivation f¨ r Videoconferen-
u u
cing findet sich in [Smy05] und f¨ r Shared Whiteboards in [Bee02]. Empirische Ergebnis-
u
se zu bestimmten Technologien w¨ ren w¨ nschenswert, sind aber auf diesem Feld kaum
a u
zu finden. Schlussfolgerungen auf den Einsatz im Mashup sind allerdings nicht unbedingt
zu ziehen, da verschiedene Kombinationen sich auch verschiedenen auswirken k¨ nnen. o
Durch die Kombination von Videoconferencing und Shared Whiteboard entsteht ein Mehr-
wert, der bei alleiniger Betrachtung der Dienste nicht vorhanden ist. Da die Auswahl der
Tools zur Laufzeit erfolgt, ist hier die Gefahr von Featuritis10 nicht unbedingt vorhanden.
Es sollen zwar eine hohe Anzahl von Diensten eingebunden werden k¨ nnen, doch zum
o
¨
Einsatz kommen in einem Szenario nur ausgew¨ hlte Dienste. Ahnlich der derzeitigen Ent-
a
wicklung des Vertriebs von Anwendungen f¨ r Handys oder der Verwendung von Gadgets
u
in Google Wave, k¨ nnen auch f¨ r die Mashup-Anwendungen Gadgets entstehen, die ge-
o u
nutzt (oder entwickelt) werden, wenn sie ben¨ tigt werden.
o
7 Dasselbe gilt f¨ r jeden anderen Dienst, der in dem Mashup integriert wird. Aufgrund der h¨ heren un-
u o
abh¨ ngigen Nutzung von Social Software auch außerhalb der Mashup-Anwendung wird es hier als besonders
a
wichtig anerkannt.
¨
8 [B06] und A community needs a critical mass of members for it to work.“[Min09]
9 Dienste k¨ ”
onnen im weiteren Sinne Tools, Widgets, Gadgets, Plugins oder von anderer Form sein. Gemeint
ist jede Form der Bereitstellung einer unterst¨ tzenden Funktion.
u
10 Definition: Die Vielzahl von attraktiven Tools, die kumulativ dem grundlegenden Zweck der Software wi-
¨
dersprechen. a proliferation of individually attractive features that cumulatively.”[SB03]
8](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-8-320.jpg)
![3 Chancen derzeitiger Technologien
Klassen von CSCW Anwendungen. Es existieren zahlreiche Anwendungen, welche sich
klassifizieren lassen als Web Conferencing (WC), Personal Learning Environments (PLE),
Virtual Learning Environments (VLE) oder Groupware (GW). Alle erm¨ glichen in ge-
o
wissem Maße synchrone Kollaboration. Die Tabelle 1 zeigt auf, in welchen Bereichen
Anwendungen der vorgestellten Klassen ihren Fokus haben und wo Funktionen weniger
vorhanden sind11 . Der Fokus liegt bei der Auswahl der Funktionen auf der synchronen
Zusammenarbeit. Unter anderem zeigt die Tabelle auf, dass Web Conferencing Systeme
bereits einen Großteil grundlegender, synchroner Kommunikationsfunktionen umsetzen.
F¨ r Tabelle 1 wurde je ein Vertreter f¨ r eine Systemklasse herangezogen, um ein Bild der
u u
Unterst¨ tzungsfunktionen im Gesamt¨ berblick zu erhalten. Die Wahl der Vertreter f¨ r je
u u u
eine Systemklasse sieht folgendermaßen aus:
• Web Conferencing: Adobe Acrobat Connect12
• Personal Learning Environment: PLEF Personal Learning Environment Framework13
• Groupware: Novell GroupWise14
• Virtual Learning Environment: Blackboard15
Web 2.0. Beispieldienste werden in Tabelle 1 in der zweiten Spalte aufgef¨ hrt, dass f¨ r je-
u u
de Funktion ein Dienst im Internet gefunden werden kann. Die Dienste sind meist auf
eine bestimmte Funktion spezialisiert, wodurch die Funktionen ausgereift und in sich
vollst¨ ndig erscheinen. Vertreter der Systemklassen haben mit ihren Funktionen im Ver-
a
gleich zu den Beispieldiensten meist weniger zu bieten.
VLE. Eine Befragung zeigt, dass VLEs bisher kaum f¨ r synchrone Lernsituationen ge-
u
eignet sind ([Kea07]).18 Die Befragung hat lediglich ergeben, dass Chatfunktionen zur
synchronen Kommunikation kaum genutzt worden sind und wenn diese genutzt wurden,
so war das Empfinden, dass diese schnell un¨ bersichtlich und unstrukturiert werden. Als
u
potenziell vorteilhaft wurden von den Befragten Chatr¨ ume und Whiteboards genannt.
a
¨
Unterstutzungsfunktionen. Bafoutsou ([BM02]) untersuchte 2002 verschiedene Syste-
me auf ihre Unterst¨ tzungsfunktionen und ordnete diese Klassen von Systemen zu. Diese
u
Systemklassen wurden ihren Unterst¨ tzungsfunktionen entsprechend in das Diagramm in
u
Abbildung 1 eingeordnet. Eine Darstellung wie in Abbildung 1 w¨ rde hier im Großen und
u
Ganzen nur einer Aufz¨ hlung von Funktionen entsprechen, weshalb wir nachfolgend eine
a
weitere Darstellung nutzen.
11 Daten der Tabelle beruhen nicht auf einer wissenschaftlichen Erhebung, noch erheben sie den Anspruch der
Vollst¨ ndigkeit. 1: Nicht oder kaum vorhanden, 2: In Ans¨ tzen vorhanden, 3: Funktion vorhanden.
a a
12 http://www.adobe.com/products/acrobatconnect
13 http://eiche.informatik.rwth-aachen.de:3333/PLEF/index.jsp
14 http://www.novell.com/de-de/products/groupwise/
15 http://www.blackboard.com
18 Unter den untersuchten VLEs sind Moodle, Blackboard und WebCT.
9](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-9-320.jpg)
![Realisierte Funktion Beispieldienste Grad der Umsetzung
WC PLE GW VLE
Shared Whiteboard Dabbleboard 3 1 1 3
Videoconferencing TokBox, ooVoo 3 1 1 1
Voicechat TinyChat, Tolkr 3 1 1 1
Textchat / IM Meebo 3 2 3 3
Shared Editor Etherpad 3 1 1 1
Screen Sharing LiveLook16 3 1 1 1
RSS Feeds FeedBurner 1 3 3 3
Microblogging Twitter, Buzz 1 1 1 1
Social Bookmarking Delicious, Digg, Diigo 1 1 1 2
Website Annotation Diigo, Reframe It, Sidewiki 1 1 1 1
Document Sharing Dropbox 2 1 1 2
Kalender Google Calendar 1 1 3 3
Pr¨ sentation
a Slideshare 2 217 1 1
Umfrage/Poll Doodle 3 1 2 3
Tabelle 1: Web 2.0 Dienste, Anbieter und Auspr¨ gung
a
In [PGF07] werden bei einem Projekt zur F¨ rderung von kollaborativer Arbeit Tools
o
verschiedenen Unterst¨ tzungsfunktionen zugeordnet. Mit Communication, Collaboration
u
und Coordination handelt es sich im Wesentlichen um das 3K-Modell nach [TSMB95]
(Abbildung 2), welches Systemklassen und Unterst¨ tzungsfunktionen in einem Klassifi-
u
kationsschema in Beziehung zueinander setzt. Neben diesen Klassen wird bei [PGF07]
Awareness extra aufgef¨ hrt und zwischen synchroner und asynchroner Funktion unter-
u
schieden. Eine vergleichbare Abdeckung verschiedener Unterst¨ tzungsfunktionen spielt
u
auch bei der Mashup-Anwendung eine wichtige Rolle. Wir nehmen eine Unterteilung
nach [TSMB95] vor, um zwischen Kommunikations-, Koordinations- und Kooperatios-
unterst¨ tzung zu unterscheiden. Hierzu mehr im Abschnitt 3.2.
u
Warum eine weitere Anwendung? Die Implementierung einer Mashup-Anwendung, die
keiner hier aufgef¨ hrten Systemklasse zugeordnet werden kann, bietet diverse Vorteile:
u
Tabelle 1 zeigt, dass auch bekannte kommerzielle Anbieter nur einen bestimmten Bereich
von Funktionen bedienen. Es werden Funktionen außer Acht gelassen, die f¨ r bestimm-
u
te Anwendungsf¨ lle notwendig sein k¨ nnen. Die Mashup-Anwendung kann zum einen
a o
beliebige Dienste in einer Umgebung integrieren, w¨ hrend der Aufbau der Anwendung
a
flexibel bleibt. Sowohl das Hinzuf¨ gen von Funktionen, als auch die Reduktion auf weni-
u
ge Funktionen stellt kein Problem dar. Zum anderen k¨ nnen Dienste, die bereits ausgereift
o
oder bekannt sind, bereitgestellt werden. So z. B. auch Daten oder Funktionen bestehen-
der Learning Management Systeme (LMS) oder sozialer Netzwerke wie Facebook. Daten
¨
werden uber eine Ober߬ che zentral abgerufen und eingegeben. Persistiert werden die-
a
se Daten weitestgehend innerhalb externer Dienste, was die Arbeit auch außerhalb der
Umgebung gestattet und weiteren Teilnehmern die M¨ glichkeit gibt auch außerhalb der
o
Mashup-Anwendung zu nutzen.
10](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-10-320.jpg)
![Abbildung 1: Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([BM02])
u
Flexibilit¨ t. Die Mashup-Anwendung wird nicht nur f¨ r ein bestimmtes Szenario er-
a u
stellt, da die St¨ rke darin liegt, prinzipiell jeden Dienst oder jede Funktion bereitstellen
a
zu k¨ nnen. Weiterhin muss sich der Nutzer nur um die Zusammenstellung eines Mashups
o
Gedanken machen.19 Da die Anwendung im Browser des Nutzers l¨ uft, sind keine weite-
a
ren Vorkehrungen beim Nutzer notwendig.20
Tor zur kollaborativen Arbeit. So wie die PLE nach [CJWS09] das Tor zum Wissen
f¨ r den Lernenden ist, so l¨ sst sich die hier beschriebene Mashup-Anwendung als ein Tor
u a
zur kollaborativen Arbeit bezeichnen. Eine PLE besteht aus technischer Sicht aus einer
selbst definierten Zusammenstellung von Diensten, Tools und Mitteln, die dem Lernen-
den helfen, sein pers¨ nliches Wissensnetzwerk aufzubauen.21 Auch die ein Mashup in der
o
Mashup-Anwendung besteht aus einer Zusammenstellung von Diensten, Tools und Mit-
teln, nur das hier die Ausrichtung auf kollaborativer Arbeit liegt.
3.1 Mashup Frameworks und Plattformen
Mashup Frameworks. In diversen Ver¨ ffentlichungen22 werden drei verschiedene Tools
o
zur Entwicklung von Mashups vorgestellt. Gerade mal zwei Jahre, bzw. ein Jahr nach
Ver¨ ffentlichung ist nur noch eins vorhanden. Microsoft Popfly wurde aufgrund der wirt-
o
19 Zus¨ tzlich
a werden Profile im Ausblick genannt
20 Untersuchungsergebnisse einer Studie zu Distance Learning von [RL08] haben ergeben, dass die zu nutzen-
de Anwendung auf verschiedenen Betriebssystemen lauff¨ hig und die Installation so einfach wie m¨ glich sein
a o
sollte.
21 From a technical point of view, a PLE can be viewed as a self-defined collection of services, tools, and
devices that help learners build their Personal Knowledge Networks (PKN), [...]”[CJWS09]
22 [YBCD08], [CJWS09] und [AENH09]
11](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-11-320.jpg)
![Abbildung 2: Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([TSMB95])
u
schaftlichen Lage August 2009 eingestellt23 und den Google Mashup Editor gibt es eben-
falls seit August 2009 nicht mehr. Ein großer Teil der gewonnenen Kenntnisse soll aber in
die Google App Engine24 eingeflossen sein. Lediglich Yahooo Pipes25 ist von den erw¨ hnten
a
Tools noch vorhanden. Bei Yahoo Pipes liegt der Schwerpunkt allerdings auf der Ag-
gregation von Daten und es bindet standardm¨ ßig nur eine Reihe bekannter Dienste ein
a
([CJWS09]). Im Fall der entstandenen Mashup-Anwendung ist Yahoo Pipes deshalb we-
niger zu gebrauchen gewesen.
EzWeb. Die offene Enterprise 2.0 Mashup Platform EzWeb ([LSR08], [BnM09]) bie-
tet eine lauff¨ hige Umgebung, die jeder Nutzer nach Belieben konfigurieren kann. Dank
a
Open-Source Lizenz ist es m¨ glich, selber einen solchen Server aufzusetzen und seinen
o
Bed¨ rfnissen anzupassen. Der Fokus liegt hier allerdings eher auf einer individuellen Ar-
u
beitsumgebungen, als auf der kollaborativen Zusammenarbeit. Mit der Entwicklung neuer
Gadgets26 w¨ re aber auch eine Umgebung zu realisieren, die den Anspr¨ chen kollabora-
a u
tiver Zusammenarbeit gen¨ gen k¨ nnte. Abbildung 3 zeigt einen Workspace mit verschie-
u o
denen Gadgets. Um bestimmte Gadgets zu definieren, dienen spezielle Konfigurationsda-
teien, die auch w¨ hrend der Laufzeit eingespielt werden k¨ nnen. Auch Ein- und Ausgabe
a o
kann f¨ r ein Gadget hier¨ ber definiert werden. Damit wird die Verbindung zwischen ver-
u u
schiedenen Gadgets m¨ glich. Diese Verbindung kann vor dem Einsatz vom Nutzer vorge-
o
nommen werden, wie Abbildung 4 zeigt.
Google Wave. Google Wave27 ist eine weitere M¨ glichkeit f¨ r die kollaborative, synchro-
o u
ne Zusammenarbeit. Hier liegt die St¨ rke in einer ad hoc zu erstellenden Umgebung, in der
a
Teilnehmende zusammenarbeiten k¨ nnen. Es werden sogenannte Waves erstellt, die erst
o
einmal mit einem Shared Editor vergleichbar sind, aber Multimediainhalte und Apps ent-
halten k¨ nnen und Echtzeitkommunikation erm¨ glichen. Wie eine Wave sich entwickelt
o o
23 http://www.heise.de/newsticker/meldung/Microsoft-Popfly-streckt-die-Fluegel-6897.html
24 http://code.google.com/intl/de-DE/appengine/
25 http://pipes.yahoo.com/pipes/
26 Gadgets werden hier die Applikationen genannt, die verschiedene Dienste einbinden
27 http://wave.google.com/
12](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-12-320.jpg)
![Abbildung 4: Verbindung von Gadgets auf der EzWeb Plattform
wahl von vornherein stark eingeschr¨ nkt hat.29 Die APIs der Dienste werden dazu genutzt
a
¨
um die Integration in der Mashup-Anwendung zu realisieren. Uber die API erfolgt die
Kommunikation zwischen dem Server, auf dem die Mashup-Anwendung installiert wird
und dem eingebundenen Dienst. Im Prototypen wurden Whiteboard, Videoconferencing
und RSS Feeds eingebunden. Im Folgenden wird auf diese n¨ her eingegangen.
a
3.2.1 Whiteboard – Dabbleboard
Im Abschnitt 2 wurde der gemeinsame Arbeitsbereich bei der Gruppenarbeit genannt.
Ein Teil des (nun virtuellen30 ) Arbeitsbereichs stellt ein Whiteboard dar. Es dient der
impliziten Kommunikation ([TSMB95]), stellt einen Teil kooperativer Medienfunktionen
([Ham01]) bereit und es ist der Systemklasse gemeinsamer Informationsr¨ ume in Abbil-
a
dung 2 zuzuordnen.
Es gibt inzwischen eine große Auswahl an frei zug¨ nglichen Whiteboard Diensten31 . Ein
a
Großteil bietet auch erweiterte Funktionen gegen Bezahlung an. Dabbleboard32 sticht hier
durch das Angebot einer frei zug¨ nglichen API und dem Funktionsumfang hervor.
a
3.2.2 Videoconferencing – TokBox
Die Kommunikationskan¨ le der Teilnehmer werden miteinander verbunden, indem jeder
a
die gesamte Kommunikation mitverfolgen kann. Hier wurde sich aufgrund der Machbar-
keit gleich f¨ r Videoconferencing entschieden. Zuzuordnen ist die Videoconferencing der
u
Systemklasse Kommunikation.
Es standen vier Dienste zur Auswahl die eine API bereitstellen: TokBox33 , PalBee34 ,
29 Andere M¨ glichkeiten, einen Dienst einzubinden existieren, sind allerdings weniger praktikabel und feh-
o
leranf¨ lliger
a
30 Im Vergleich zur kollaborativen Arbeit an einem Tisch.
31 http://www.imaginationcubed.com – http://www.skrbl.com/ – http://www.scribblar.com/ –
http://www.scriblink.com/ – http://www.scriblink.com/ – ...
32 http://www.dabbleboard.com/
33 http://www.tokbox.com
34 http://www.palbee.com
14](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-14-320.jpg)
![Links und Medieninhalte angehangen werden k¨ nnen. Twitter wurde aufgrund der Ein-
o
schr¨ nkung in der L¨ nge der Nachrichten ausgew¨ hlt, denn f¨ r l¨ ngere Inhalte kann z. B.
a a a u a
ein Shared Editor besser genutzt werden bei synchroner Zusammenarbeit. Twitter erlaubt
es durch die Ver¨ ffentlichung von Beitr¨ gen auf einfache Weise weitere Menschen in eine
o a
Diskussion mit einzubeziehen, immer mit der Beschr¨ nkung sich kurz halten zu m¨ ssen
a u
¨
und so auch den Uberblick behalten zu k¨ nnen. Durch die Vergabe von Tags k¨ nnen Bei-
o o
tr¨ ge sortiert und gefiltert werden, was die Einordnung in Themenbereiche oder Sitzungen
a
m¨ glich macht. Schaut man sich an, wie Twitter genutzt wird, so ist eine Zuordnung we-
o
der in eine Systemklasse noch in eine Unterst¨ tzungsfunktion zul¨ ssig. Bisher vorgestellte
u a
Schemata passen hier nicht..
Echtzeit. Auch wenn Twitter nicht unbedingt als Echtzeit-unterst¨ tzend angesehen wird,
u
so zeigt der Trend bei Twitter, das Antworten und Feedback bei Twitter in vielen Kreisen so
schnell erfolgt, dass man dies durchaus unter Echtzeit einordnen kann. In einer synchronen
Lernsituation kommt diese Dynamik f¨ r Teilnehmende im Mashup und außerhalb zum
u
Einsatz. Twitter hat außerdem den Vorteil, dass aufgrund der Verbreitung auf mobilen
Plattformen mehr Menschen direkt erreicht werden k¨ nnen. Ein Computer im eigentlichen
o
Sinne muss nicht benutzt werden.
Social Bookmarking. Um auf einer gemeinsamen Grundlage in der Gruppenarbeiten zu
gelangen sind Verweise auf Literatur und weitere Inhalte von großer Bedeutung. Hierzu
stehen Dienste wie Delicious38 , Digg39 oder LinkedIn40 als bekannte Vertreter von Social
Bookmarking zur Auswahl. Einordnen k¨ nnte man diesen Dienst nach [TSMB95] weniger
o
in eine Systemklasse, sondern zu den Unterst¨ tzungsfunktionen Koordination und Koope-
u
ration.
¨
RSS Feeds. Die Realisierung f¨ r den Prototypen fand in Form von RSS Feeds statt. Uber
u
RSS Feeds werden hier Informationen von den Diensten geholt, gefiltert und aufbereitet
¨
zur Anzeige. Eine vollst¨ ndige Integration der Dienste uber die Anmeldung beim Dienst
a
herzustellen ist Aufgabe f¨ r die Weiterentwicklung. Dann w¨ re es auch m¨ glich, Daten
u a o
im Mashup41 direkt zu ver¨ ffentlichen, um so auch den Medienbruch zu vermeiden, der
o
¨
es n¨ tig macht Daten uber eine andere Anwendung einzustellen. Da RSS Feeds an vielen
o
Stellen im Netz genutzt werden, ist eine Nutzung dieses Moduls auch f¨ r weitere Zwecke
u
m¨ glich.
o
3.2.4 Weitere Dienste
Bisher wurden Dienste in den Prototypen eingebunden die eine erste Nutzung erm¨ glichen
o
und wesentliche Unterst¨ tzungsfunktionen realisieren. Die Anwendung wurde geschaffen
u
weitere Dienste Einbinden zu k¨ nnen. Welche weiteren Dienste f¨ r die Integration denkbar
o u
sind, sollen die folgenden Abs¨ tze nennen.
a
Shared Editing. Urspr¨ nglich war ein Shared Editor schon f¨ r den Prototypen geplant,
u u
weshalb der n¨ chste Schritt w¨ re, diesen zu integrieren. Hier w¨ rde auf eine Open Source
a a u
38 http://delicious.com
39 http://digg.com
40 http://www.linkedin.com
41 und nicht in einer anderen Anwendung
16](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-16-320.jpg)
![Variante des Etherpads42 zur¨ ckgegriffen werden, um diesen direkt auf dem Server der
u
Mashup-Anwendung einzurichten. Bisher scheint es leider so, dass bei diesen Vertretern
keine API vorhanden ist. Der Shared Editor w¨ rde der Systemklasse Workgroup Compu-
u
ting zugeordnet, womit nach Teufel et al. weitere kooperationsunterst¨ tzende Funktionen
u
zur Mashup-Anwendung hinzuk¨ men.
a
Desktop Sharing. Manchmal reicht es einfach zuzuschauen oder jemand anders uber-¨
nimmt die Kontrolle. Einerseits kann Desktop Sharing bedeuten, dass alle Teilnehmer
denselben Desktop sehen k¨ nnen. Andererseits kann es bedeuten, dass ein Teilnehmer
o
¨
die Steuerung eines anderen Teilnehmers ubernimmt, um bspw. nicht alle Instruktionen
verbalisieren zu m¨ ssen. Genutzt werden kann Desktop Sharing somit z. B. zum Support
u
oder zu Pr¨ sentationszwecken. Diese Funktion w¨ rde im Wesentlichen der Kommunikati-
a u
onsunterst¨ tzung zugeordnet.
u
Website Annotation. Eine Erweiterung f¨ r Social Bookmarking. Mit Annotationen auf
u
beliebigen Webseiten k¨ nnen entscheidende Informationen schnell gefunden werden. Hier
o
w¨ re die Einbindung von Diigo43 , The Awesome Highlighter 44 oder Google Sidewiki45
a
eine M¨ glichkeit. Der Informationsaustausch geschieht implizit und eine Zuordnung ist in
o
die Systemklasse der gemeinsamen Informationsr¨ ume m¨ glich.
a o
Mit der erfolgten Auswahl ist die Mashup-Anwendung keiner bestimmen Systemklas-
se in Abbildung 2 mehr zuzuordnen. Wenn eine direkte Zuordnung einzelner Dienste
m¨ glich war, so wurden bisher kommunikations- und kooperatiosunterst¨ tzende Funk-
o u
tionen direkt zugeordnet. Koordinationsunterst¨ ztende Funktionen ließen sich z. B. durch
u
Umfragen46 , gemeinsame Kalender47 und Polling48 realisieren. Die Zuordnung zu Un-
terst¨ tzungsfunktionen sollte nicht als absolut angesehen werden, da die bereits vorgestell-
u
ten Funktionen immer auch einen Teil weiterer Unterst¨ tzungsfunktionen bereitstellen.
u
4 Umsetzung
Fehlende Semantik bei der Suche nach Diensten. Wie in der Arbeit von Benslima-
ne ([BDS08]) hervorgehoben wird, gibt es bei Diensten im Internet bisher Defizite beim
Auffinden, der Nutzung und der Einheitlichkeit. Hauptprobleme werden unter anderem
mit einer fehlenden semantischen Heterogenit¨ t und der damit in Verbindung stehenden
a
Interoperabilit¨ t begr¨ ndet. [CJWS09] versucht dieses Problem mit einer Service Map-
a u
ping Description (SMD) entgegenzuwirken, indem semantische Annotationen an einen
Webservice gebunden werden. In der Praxis werden SMDs bisher nicht eingesetzt. So ist
es auch bei der Umsetzung ein Problem gewesen, dass jeder Dienst der eingebunden wird,
mitunter grundlegend verschieden funktioniert. Auch das Auffinden kompatibler Dienste
42 http://etherpad.com/
43 http://www.diigo.com
44 http://www.awesomehighlighter.com
45 http://www.google.com/sidewiki/
46 Z.B. Doodle oder Google Docs
47 Z.B. Google Calendar
48 Implementierung verh¨ ltnism¨ ßig einfach
a a
17](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-17-320.jpg)
![ist nicht trivial, da man erst nach genauerem Studium der API feststellen kann, wie sie
genutzt wird, was hiermit m¨ glich ist und was nicht.
o
Erweiterung bestehender Systeme. Bestehende Systeme wie ezWeb zu erweitern kam
nicht infrage, da die Einarbeitung in ein System verh¨ ltnism¨ ßig viel Zeit in Anspruch
a a
genommen h¨ tte und der Lerneffekt geringer gewesen w¨ re. Keines der untersuchten Sys-
a a
teme zeigte eine entsprechende Grundlage auf, auf der h¨ tte aufgebaut werden k¨ nnen,
a o
ohne gr¨ ßere Einschr¨ nkungen in Kauf nehmen zu m¨ ssen. Auch wenn es bei einem Pro-
o a u
totypen bleibt, so sollte dieser unbedingt darauf ausgelegt sein, erweiterbar und skalierbar
zu sein.
Nutzung von Mashup Frameworks. Wie in Abschnitt 3.1 bereits erw¨ hnt wurde, gibt es
a
keine große Anzahl solcher Frameworks. Da Yahoo Pipes aus bereits genannten Gr¨ nden
u
nicht geeignet ist, wurde nach weiterer Recherche beschlossen, dass es am praktikabels-
ten ist, von Grund auf eine neue Anwendung zu erstellen. Wie sich anschließend gezeigt
hat, ist dies unter dem zeitlichen Aspekt und auf lange Sicht die richtige Entscheidung
gewesen.
Django. In der Kenntnis, welche Anwendungen bereits mit Hilfe des Django Frame-
works49 erstellt wurden und ohne Programmierkenntnisse in Python wurde Django als
Grundlage f¨ r die Entwicklung gew¨ hlt. Nach l¨ ngerer Einarbeitung stellte sich das Fra-
u a a
mework als die richtige Wahl heraus, denn mit ein bisschen Mehraufwand ist so ein mo-
dularer Mashup-Server entstanden, der im Folgenden im Detail beschrieben wird.
4.1 Architektur
Serverseitig. Entwickelt wurde der Prototyp als serverseitige Mashup-Anwendung. Das
bedeutet, dass die Integration eines Dienstes auf dem Server stattfindet und somit erst eine
Kommunikation zwischen Mashup und Browser stattfindet, bevor ein Dienst genutzt wird
¨
(Punkte 2 und 7 in Abbildung 6). Uber den Server, auf dem die Mashup-Anwendung liegt,
wird dann eine Verbindung zum entsprechenden Service hergestellt (Punkte 4 und 5 in
Abbildung 6).
Aggregierend und Integrierend. Eine Zuordnung zu aggregierenden oder integrieren-
den Mashups ([CJWS09]) kann hier nur in Abh¨ ngigkeit vom Dienst geschehen. So wie
a
die Nutzung von RSS Feeds aggregierend ist, ist die Nutzung des Whiteboards oder des
¨
Videoconferencings integrierend, da eine Einbindung uber APIs geschieht.
MVC & Django. Django ist ein Model-View-Controller (MVC)50 Framework. Dieses De-
sign Pattern legt eine Strukturierung des Programmiercodes derart fest, dass Datenmodell,
Pr¨ sentation und Anwendungslogik getrennt voneinander betrachtet werden k¨ nnen. Das
a o
o a ¨
erm¨ glicht bspw. den Austausch der Pr¨ sentationsschicht, ohne Anderungen am Modell
oder der Anwendungslogik vornehmen zu m¨ ssen.
u
49 Auf Python aufsetzendes Web Framework (http://www.djangoproject.com)
50 http://de.wikipedia.org/wiki/ModelView Controller
18](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-18-320.jpg)
![Abbildung 6: Funktionsweise der Mashup-Anwendung (vgl. [OBB07])
Objekte. Begonnen wurde mit dem Aufbau des Datenmodells. Verschiedene Elemente51
werden durch Objekte in Python gekapselt. Diese Objekte erben von der abstrakten Klas-
se GenericObject grundlegende Attribute, wie Name und Berechtigungen. Die konkreten
Objekte erweitern die Klasse GenericObject in dem Sinne, dass sie f¨ r das Objekt
u
spezifische Member implementieren. Beim Whiteboard muss bspw. ein Schl¨ ssel und ei-
u
ne zus¨ tzliche ID gespeichert werden. Die Implementierung des GenericObject ist in
a
Listing 1 aufgef¨ hrt.
u
1 class GenericObject(models.Model):
2 class Meta:
3 abstract = True
4 ordering = [’-changed_date’]
5
6 name = models.CharField(max_length=100)
7 description = models.TextField()
8 user_created = models.ForeignKey(User, related_name=
"created_%(class)s", verbose_name=’Ersteller’)
9 created_date = models.DateTimeField(’Erstellt’,
auto_now_add=True)
10 changed_date = models.DateTimeField(’Geaendert’,
auto_now=True)
11
12 def __unicode__(self):
13 return str(self.name)
14
51 Ein Element steht f¨ r ein beliebiges Objekt im Mashup. Das kann bspw. ein Whiteboard oder ein RSS Feed
u
sein
19](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-19-320.jpg)
![15 import objectpermissions
16 permissions = [’Lesen’, ’Schreiben’, ’Rechte vergeben’]
17 objectpermissions.register(GenericObject, permissions)
Listing 1: Implementierung von GenericObject in Django
Klassen. Jede Klasse erbt in Django von django.db.model.Model, welche Metho-
den f¨ r die Kommunikation mit der Datenbank im Framework bereitstellt. Jedes Attribut
u
(Zeilen 6-10) repr¨ sentiert ein Datenbankfeld. In den Zeilen 2-3 werden Metadaten fest-
a
gelegt. Zum einen wird festgelegt, dass es sich um eine abstrakte Klasse handelt und zum
anderen wird die Sortierung bei der Ausgabe von Objekten entsprechend dem Attribut
changed date festgelegt.
Vererbung. Durch die Vererbungshierarchie lassen sich weitere Objekte ohne viel Pro-
grammiercode erstellen, da Berechtigungen, Name und Weiteres bereits durch die ab-
strakte Klasse GenericObject implementiert sind. Als Programmierer kann sich so
auf die wesentlichen Eigenschaften eines neuen Objekts konzentriert werden. Tabellen in
der Datenbank werden durch Erstellung neuer Klassen automatisch beim Start des Servers
erstellt. Die Erweiterung von Klassen und somit die Aktualisierung von Tabellen ist nicht
ohne Weiteres m¨ glich.
o
Rechtemanagement. Django bietet eine vorkonfigurierte Nutzerverwaltung die noch durch
ein differenzierteres Rechtemanagement erweitert wurde. Da Django es nur erlaubt Be-
rechtigungen auf Klassenebene zu definieren, wurde ein Modul eingebunden, welches er-
laubt, Rechte f¨ r einzelne Objekte zu erstellen und abzurufen. In den Zeilen 15-17 in Lis-
u
ting 1 wird hierzu das Modul objectpermissions importiert und Berechtigungen mit
entsprechenden Bezeichnungen definiert. Zeile 17 bewirkt, dass in der Datenbank f¨ r jede
u
Klasse zus¨ tzlich eine Berechtigungstabelle erstellt wird, in der f¨ r jeden Nutzer oder jede
a u
Gruppe eine Zeile dazu dient, die Stufe der Berechtigung auf ein Objekt festzulegen. Im
Prototypen k¨ nnen drei verschiedene Berechtigungen eingestellt werden: Lesen, Schreiben
o
und Rechte vergeben. Findet ein Zugriff auf ein Objekt statt, so muss im Programmcode
¨
zuvor auf das entsprechende Recht uberpr¨ ft werden. Im Prototypen geschieht dies uber
u ¨
¨
die implementierte Funktion check permission, die als Ubergabe den angemeldeten
Nutzer, das abzurufende Recht und das Objekt erh¨ lt. Je nachdem, ob das Recht vorhanden
a
u ¨
ist, wird ein Wahrheitswert zur¨ ckgegeben. In Listing 2 geschieht diese Uberpr¨ fung in
u
Zeile 4. Ist das Recht vorhanden, wird in Zeile 6 auf die entsprechende Seite weitergeleitet.
1 @login_required
2 def edit(request, board_id, queryset):
3 board = Board.objects.get(id=board_id)
4 if not check_permission(request.user, 1, board):
5 return permission_denied(request)
6 iframe_url = board.board_url(request.user)
7 return render_response(request, ’dabbleboard/edit.
html’, {’board’: board, ’url’: iframe_url,})
Listing 2: View-Funktion um Whiteboards zu bearbeiten
Pattern und Views. Neben der Implementierung der Klassen werden sogenannte Views
und entsprechende URL-Pattern definiert. Die URL Pattern f¨ r das Whiteboard-Modul
u
20](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-20-320.jpg)
![(a) Nutzerrechte (b) Gruppenrechte
Abbildung 10: Festlegen der Rechte auf ein Whitebord
(a) Videochat (b) Whiteboard
Abbildung 11: Erstellung des Mashups - Auswahl des Whiteboards und des Videochats
diese sinnvoll und flexibel vereint werden. Mit dem Fokus dieser Arbeit auf synchronen
kollaborativer Arbeit wurden in den vorangegangenen Abschnitten entsprechende Vor-
schl¨ ge gemacht, wie diverse Funktionen zum Einsatz kommen und so in ihrer Kombi-
a
nation einen h¨ heren Mehrwert schaffen. Weitere Funktionen folgen im Ausblick.
o
CVE. Die Ausf¨ hrungen von Portugal [PGF07] beziehen sich zwar auf Collaborative Vir-
u
tual Environments (CVE), was nicht unmittelbar auf ein Mashup zu beziehen ist, aber es
lassen sich Analogien ziehen. Das vorgestellte System nutzt zwei Metaphern: hall und
collaboration room56 .57 Die hall-Metapher beschreibt eine virtuelle Umgebung, in der
zwanglos interagiert werden kann. Ein collaboration room dient hingegen dazu, gemein-
sam zu arbeiten und Materialien zu teilen. Hier gibt es unter anderem auch ein White-
board, einen Shared Editor und Videoconferencing. Die Funktionen lassen sich auch in
weiteren Bereichen mit der Mashup-Anwendung vergleichen. Es gibt geschlossene, halb-
offene und offene collaboration rooms, die im weitesten Sinne dem Rechtemanagement
der Mashup-Anwendung entsprechen: Offen: jeder darf den Raum betreten, halb offen:
nur bestimmte Mitglieder d¨ rfen den Raum betreten, geschlossen: bedeutet, dass Nut-
u
zer in dem Raum nicht gest¨ rt werden m¨ chten. Letzteres ist und wird auch nicht in die
o o
Mashup-Anwendung einfließen, da Berechtigungen auf Elemente des Mashups ausreichen
¨
sollten. Die ersten beiden Punkte sind bereits ubertragbar auf das Rechtemanagement, nur
dass die Berechtigungen f¨ r jedes Element definierbar sind. Die Mashup Anwendung hat
u
gegen¨ ber der CVE den Vorteil, dass die Zusammensetzung eines Raums nicht festgelegt
u
ist. Die Elemente sind frei im Mashup kombinierbar, weshalb die Nutzung einer Raum-
Metapher hier eher unpassend und verwirrend w¨ re.
a
Weiterentwicklung bestehender Systeme. Blackboard hat den Trend zu Mashups er-
56 Im folgenden auch Raum genannt
57 Eine vergleichbare Metapher kommt bei [Ham01] zum Einsatz
25](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-25-320.jpg)
![Einsatz von Mashup-Technologien auf den Lernplattformen der Universit¨ ten f¨ rderlich.
a o
Touchscreens. Die derzeitigen Entwicklungen bei Tablet-Computern zeigen, dass wir
vielleicht in naher Zukunft kaum noch eine Tastatur oder eine Maus nutzen werden. Die
Kluft der Trennung von Wahrnehmungs- und Handlungsraum, die auch durch die Nutzung
der Maus entsteht, wird durch ber¨ hrungsempfindliche Bildschirme nahezu aufgehoben.
u
Mit Blick auf diese Entwicklung m¨ ssten weitere Anwendungsszenarien entwickelt wer-
u
den, die speziell den Umgang mit der Technologie unter die Lupe nehmen.
Bildschirmau߬ sung. Youtube hat im Juli 2010 begonnen Videos mit mehr als vierfacher
o
HD-Aufl¨ sung zu unterst¨ tzen.59 Der Trend zu immer gr¨ ßeren Bildschirmen ist seit Jah-
o u o
ren konstant, doch seit Einf¨ hrung von Full HD mit 1920 Pixeln in der Breite gab es keine
u
wesentlichen Schritte mehr. Nicht zuletzt Youtube zeigt auf, dass Monitor und Fernseher in
Zukunft h¨ here Aufl¨ sungen erhalten werden. Entsprechend wird auch die Bildschirmdia-
o o
gonale gr¨ ßer60 . Folglich wird der Lernende der Zukunft nicht unbedingt durch den Platz,
o
den er auf dem Bildschirm hat, beschr¨ nkt sein. Diese Beschr¨ nkung ist derzeit beim De-
a a
sign der Benutzungsober߬ che ein kritischer Faktor, der jederzeit betrachtet werden muss.
a
Bei h¨ heren Aufl¨ sungen und gr¨ ßeren Bildschirmen muss die Benutzungsoberfl¨ che neu
o o o a
¨
uberdacht werden. Gerade bei der Widget-basierten Architektur von Mashups ist eine hohe
Aufl¨ sung gleichzusetzen mit h¨ herer Usability.61
o o
Anonymit¨ t. In [DT01] wird herausgestellt, dass Anonymit¨ t f¨ rderlich f¨ r Lernsitua-
a a o u
tionen sein kann. Positive Auswirkungen k¨ nnen sich bei Wettbewerbssituationen, Pro-
o
bleml¨ sen und Kreativit¨ t und der Zur¨ ckhaltung aufgrund von dummen Fragen“ erge-
o a u
”
ben. Der Prototyp erlaubt solche Szenarien bisher nicht, aber eine Erweiterung hierhin
gehend w¨ re denkbar. Abstriche muss dann allerdings bei Videokonferenzen, Twitter und
a
sonstigen Diensten machen, bei denen sich mit einem zuzuordnenden Namen angemeldet
u a ¨
wird. Das Szenario w¨ rde sich somit g¨ nzlich andern. Alternativ k¨ nnten Module/Widgets
o
entwickelt werden, die Anonymit¨ t gew¨ hrleisten, w¨ hrend der Rest der Anwendung wie
a a a
bisher l¨ uft. Eine Abstimmung ist ein Beispiel f¨ r anonyme Beteiligung.
a u
Gruppenbildung. W¨ hrend in [TD03] noch gesagt wird, dass zus¨ tzliche M¨ glichkeiten
a a o
der virtuellen Gruppenbildung noch nicht ausgesch¨ pft werden, zeigt sich heute anhand
o
Facebook, dass die soziale Vernetzung bei Sch¨ lern und Studenten die Gruppenbildung
u
durchaus unterst¨ tzt ([ESL07]). Hinzu kommt, wie in [TD03] geschrieben wird, dass die
u
¨
Grundgesamtheit sich durch die Aufhebung ortlicher Grenzen vergr¨ ßert. W¨ hrend in der
o a
¨
realen Welt schnell der Uberblick verloren geht, gibt es f¨ r computerunterst¨ tzte Gruppen
u u
Techniken zum Matching passender Lernpartner.
7 Fazit
Die Ausarbeitung hat gezeigt, dass es m¨ glich ist, verschiedene Dienste zur Kollaboration
o
in einer Mashup-Anwendung zu vereinen. Der erste Prototyp wurde erfolgreich getestet
59 YouTube unterst¨ tzt mehr als vierfache HD-Aufl¨ sung: http://newsticker.sueddeutsche.de/list/id/1013682
u o
60 nichtunbedingt im selben Verh¨ ltnis wie die Aufl¨ sung
a o
61 Dasselbe l¨ sst sich bei einem zu kleinen Schreibtisch erkennen.
a
28](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-28-320.jpg)
![Zusammenfassend. Im Großen und Ganzen hat das Seminar selber gezeigt, dass f¨ r die u
Zusammenarbeit verschiedener Universit¨ ten keine Plattform existiert, die Kollaboration
a
unter Einbezug aktueller Technologien erm¨ glicht. Die Arbeit im Seminar war gekenn-
o
zeichnet durch eine F¨ lle an Diensten, die genutzt wurden. Speziell mit dem Ausblick
u
sollte die Ausarbeitung gezeigt haben, dass es m¨ glich ist, eine Plattform zu erstellen, die
o
die Arbeit, wie sie im Seminar stattgefunden hat, effizienter gestaltet.
Abbildungsverzeichnis
1 Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([BM02]) . . . . . . . . . .
u 7
2 Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([TSMB95]) . . . . . . . .
u 8
3 Enterprise 2.0 Mashup Platform EzWeb . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4 Verbindung von Gadgets auf der EzWeb Plattform . . . . . . . . . . . . . 10
5 ¨
Verbindung zwischen Nutzern und Diensten uber Mashup-Server . . . . . 11
6 Funktionsweise der Mashup-Anwendung (vgl. [OBB07]) . . . . . . . . . 15
7 Registrierung zur Mashup-Anwendung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
8 Auflistung aller Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
9 Details eines Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
10 Festlegen der Rechte auf ein Whitebord . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
11 Erstellung des Mashups - Auswahl des Whiteboards und des Videochats . 21
12 Mashup im Vollbild Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Tabellenverzeichnis
1 Web 2.0 Dienste, Anbieter und Auspr¨ gung . . . . . . . . . . . . . . . .
a 6
Listings
1 Implementierung von GenericObject in Django . . . . . . . . . . . . 15
2 View-Funktion um Whiteboards zu bearbeiten . . . . . . . . . . . . . . . 16
3 URL Pattern f¨ r Whiteboards in der Anwendung . . . . . . . . . . . . .
u 17
4 Template zur Bearbeitung eines Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . 18
30](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-30-320.jpg)
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![Um diese Funktionen voll nutzen zu können, muss es nicht nur möglich sein, Daten von
diesen Systemen einzulesen, sondern auch Informationen an sie zu übermitteln. Dies
steht im Gegensatz zu den externen Dienstleistungen. Beispielsweise könnten aktuelle
Nachrichten oder Wetterinformationen eingebunden werden, damit der Studierende
seine personalisierte Startseite mit diesen Informationen individuell gestalten kann.
Auch wenn diese Inhalte keinen direkten Bezug zur Universität haben, würden sie
vermutlich die Akzeptanz der Plattform immens stärken. Daten solcher Dienste sollten
zwar einerseits direkt in das Tool integriert werden können, andererseits soll es
ausdrücklich keine Rückrichtung geben. Selbiges gilt für die Einbindung von externen
Suchmaschinen und Datenbanken zur Literaturrecherche. Da Studierende innerhalb
dieser vielfach mit sensiblen oder urheberrechtlich geschützten Daten agieren, sollte
keine Möglichkeit bestehen, Informationen solcher Art an externe Dienste zu senden.
Die Schnittstellen zu all diesen unterschiedlichen Dienstleistungen und Tools soll in der
Datenaggregationsschicht geschehen. Die Schnittstellen der einzelnen Tools werden
weitestgehend unterschiedlich sein. Daher ist es nötig, diese zunächst in ein einheitliches
Format zu transformieren, damit die geplante Plattform damit operieren kann. Weiterhin
ist auch eine Rücktransformation nötig, wenn Operationen auf diesen Systemen
durchgeführt werden sollen.
Bei der Integration einer solchen Menge von Systemen wird ein Ausfall eines dieser
Teilsysteme nicht zu vermeiden sein. Um diesem Problem entgegenzuwirken und die
Stabilität der Plattform zu garantieren, ist eine umfangreiche Caching Strategie
angebracht. Angelehnt an die Arbeit von Zhang et al (vgl. [Zhang09], S. 6f) könnte ein
entsprechendes Caching – System wie folgt funktionieren:
Die Caching Architektur befindet sich zwischen der Datenaggregationsschicht, über
welche sie die Daten der externen Tools einbindet, und der Applikationslogik, dessen
Anfragen sie zu verarbeiten hat. Der Kern des Caching-Systems ist der Cache Controller,
der sowohl jegliche Zugriffe auf den Cache, als auch die Datenanbindung steuert.
Anfragen aus der Applikationslogik werden zunächst im Client Interpreter bearbeitet und
möglicherweise in verschiedene kleinere Anfragen zerteilt. Entsprechend werden die
Teilanfragen innerhalb dieses Teilmoduls auch wieder zusammengeführt, nachdem sie
bearbeitet wurden und der Applikationslogik übergeben werden sollen. Gelangt eine
Anfrage zum Cache Controller, so spricht dieser den Cache Finder an.
Dieses Teilmodul dient der Herausstellung, ob eine Anfrage gecached wurde, und dazu.,
die Position des Caches zu bestimmen. Dies ist nötig, da ausdrücklich nicht alle
Anfragen gecached werden sollen. Beispielsweise muss eine Prüfungsanmeldung direkt
auf dem entsprechenden Teilsystem der Universitätsverwaltung geschehen
(optimalerweise in Transaktionsform, also unter Einhaltung der ACID Prinzipien).
63](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-63-320.jpg)
![Literaturverzeichnis
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68](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-68-320.jpg)
![Awareness in Learning Networks
Christian Mletzko
letris@uni-paderborn.de
Abstract: Die vorliegende Arbeit besch¨ ftigt sich mit dem Thema Awareness-Unter-
a
st¨ tzung in Learning Networks. Hierzu werden Ergebnisse der bisherigen Forschung
u
aus dem Bereich der CSCW-Systeme betrachtet und mit den Anforderungen f¨ r Awa-
u
reness unterst¨ tzende Systeme f¨ r Lernnetzwerke verglichen. Einer allgemeinen Be-
u u
trachtung wichtiger Aspekte von Awareness-Systemen folgt eine Konzeption eines
Awareness-Dashboards, basierend auf Forschungsergebnissen aus dem Bereich der
context awareness und des kollaborativen Autorenprozesses. Es wird n¨ her auf die
a
Visualisierungsm¨ glichkeiten von Awareness-Informationen, sowie die Architekturen
o
von Awareness-Systemen eingegangen.
1 Einleitung
Bereits 1985 haben Benutzerstudien gezeigt, dass ein Großteil der gesch¨ ftlichen Arbeit
a
und der Arbeit in der akademischen Welt durch Gruppenarbeit geleistet wurde [Bai85]. Es
wurde eine Vielzahl von kollaborativen Systemen entwickelt, um das gemeinschaftliche
Arbeiten zu verbessern. Aktuellere Studien analysieren die Arbeitstechniken von beteilig-
ten Personen und pr¨ zisieren die W¨ nsche und Bed¨ rfnisse von Personen, die kollaborativ
a u u
Aufgaben erledigen. Bei der gleichzeitigen Arbeit an einer Aufgabenstellung ist es wich-
tig, sich der Handlungen anderer beteiligter Personen bewusst zu sein, um nicht Aufgaben
doppelt zu erledigen oder gar in eine andere Richtung zu wirken. Bei der Betrachtung der
¨
akademischen Welt ist es wichtig, dass Personen mit ahnlichen Forschungsschwerpunkten
ein einfacher Informationsaustausch gew¨ hrleistet wird, damit eine Bekanntgabe von f¨ r
a u
andere Personen interessanten Daten und Fakten m¨ glichst unkompliziert ablaufen kann.
o
¨
Ahnliches gilt f¨ r Mitglieder eines Lernnetzwerkes, die sich gemeinsam mit bestimm-
u
ten Themen besch¨ ftigen und optimalerweise zu jedem in Zeitpunkt in Kenntnis dar¨ ber
a u
¨
sind, welche Anderungen oder Neuigkeiten sich ergeben haben. Dies l¨ sst sich unter dem
a
englischen Begriff Awareness zusammenfassen, der im Deutschen mit Bewusstsein oder
¨
Gew¨ rtigkeit ubersetzt werden kann.
a
2 Awareness
Eine der ersten Definitionen des Begriffs Awareness wurde von Dourish und Berlotti in
[DB92] getroffen. Sie lautet: Awareness is an understanding of the activities of others,
”
69](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-69-320.jpg)
![sind und welche T¨ tigkeiten die anwesenden Personen aus¨ ben. Unter dem Begriff sozia-
a u
le Awareness werden Dinge die Menschen im sozialen Kontext wahrnehmen bezeichnet.
¨
Hierzu geh¨ ren Informationen uber die Aufmerksamkeit anderer, Gesten und Mimiken,
o
die den emotionalen Zustand einer Person ausdr¨ cken, sowie Hinweise, die Aufschluss
u
¨
uber das Interesse einer Person an etwas geben. Der Punkt gruppenstrukturelle Awareness
kapselt strukturelle Informationen, wie beispielsweise die Rollen von Personen, Verant-
wortlichkeiten, Status und Positionen von Personen.
Die Forschung von Gutwin und Greenberg zielt darauf hin, die genannten Elemente von
Awareness auch in multimedialen Umgebungen zugreifbar zu machen, denn so schreiben
sie in [GG00], “Awareness ist f¨ rderlich f¨ r Kollaboration, insbesondere f¨ r die Aspekte
o u u
Koordination, Gruppenbildung, Kommunikation, Assistieren und Helfen, Vorausschauen.”
¨
In der Literatur tauchen wiederkehrend bestimmte Elemente auf, uber die Personen in ge-
¨
meinsamen Arbeitsumgebungen versuchen, m¨ glichst den Uberblick zu Halten. Um Awa-
o
reness in multimedialen Arbeitsumgebungen optimal unterst¨ tzen zu k¨ nnen, ist der na-
u o
heliegende Ansatz, eine Awareness-Unterst¨ tzung zun¨ chst f¨ r diese Elemente sicher zu
u a u
stellen. Gutwin und Greenberg fassen diese Elemente unter anderem in [GGR] und [GG00]
derart zusammen, dass eine erste Awareness-Unterst¨ tzung durch die Bereitstellung von
u
Informationen zur Beantwortung der in Tabelle 1 Fragen gemacht werden kann:
Tabelle 1: Awarenessunterst¨ tzung zur Steigerung der Produktivit¨ t.
u a
Kategorie Element Spezifische Fragestellung
Wer Anwesenheit Ist jemand anwesend?
Identit¨ t
a Wer ist anwesend?
Urheberschaft Wer macht was?
Was Aktion Was wird gemacht?
Absicht Was ist das Ziel der Aktion?
Artefakt An welchem Objekt wird gearbeitet?
Wo Ort der Handlung Wo wird gearbeitet?
Sichtfeld Wohin schauen die Personen?
Betrachtungsweise Von welchem Standpunkt aus wird be-
trachtet?
Erreichbarkeit Was k¨ nnen die Personen erreichen?
o
Wann Ereignishistorie Wann ist das Ereignis geschehen?
Wie Aktionshistorie Wie ist die Operation geschehen?
Artefakthistorie Wie hat das Artefakt den Zustand erreicht?
Die Fragestellungen nach dem Wer, Was und Wo umfassen haupts¨ chlich Aspekte, die in
a
Situationen von Echtzeit-Kollaboration zu einem Mehrwert f¨ hren und wurden durch vie-
u
lerlei Forschungsans¨ tze in dem Bereich von CSCW-Systemen untersucht. So unterst¨ tzen
a u
die von Gutwin und Greenberg in [GGR] beschriebenen Radar Views durch eine verklei-
nerte Darstellung eines Teilausschnitts des gemeinsamen Arbeitsumfeldes die Awareness
des Ortes und der Aktion, sowie die Awareness der Identit¨ t und Anwesenheit. Erg¨ nzende
a a
Hinweise auf das Sichtfeld und den Ort der Handlung werden in den Radar Views durch
71](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-71-320.jpg)
![vorgenommen, in der einige im Rahmen dieser Arbeit aufgenommenen potentiellen Nut-
zerw¨ nsche betrachtet werden.
u
3 Awareness-Systeme
Panos Markopoulos erweitert in [Mar09b] die von Dourish und Berlotti in [DB92] gege-
¨
bene Definition von Awareness uber den Kontext des Arbeitsplatzes hinaus, derart, dass
“Awareness ebenso einen Zusammenhang f¨ r das Verst¨ ndnis und das Interpretieren der
u a
eigenen Erfahrungen, Aktionen und sozialen Interaktionen” liefern kann. In seinem Ar-
tikel untersucht Markopoulos, ob es einen wirklichen Bedarf an Systemen gibt, die die
Awareness im sozialen Umfeld steigern.
3.1 Gibt es ein wahres Verlangen nach Awareness-Systemen?
Bis zu einer gewissen Gr¨ ße scheint das aufkommende Verlangen nach Awareness-Syste-
o
men ein Nebenprodukt der technischen Entwicklung zu sein. H¨ here Bandbreiten, Kon-
o
nektivit¨ t und Rechenleistungen erm¨ glichen eine stetige Zunahme der H¨ ufigkeit und
a o a
Menge der Kommunikation zwischen Personen. Im Vergleich zu der direkten Kommuni-
¨
kation uber das Telefon oder Email beispielsweise gehen Awareness-Systeme einen Schritt
weiter in die Richtung der halb- oder vollautomatischen, permanenten Verkn¨ pfung von
u
Individuen oder Gruppen.
Awareness-Informationen k¨ nnen den Menschen sowohl bei der Arbeit, als auch in der
o
Freizeit unterst¨ tzen, wenn, so schreibt Markopoulous:
u
¨
• Die Awareness-Systeme uber die schlichte Informationsbereitstellung hinaus aussa-
gekr¨ ftige Daten im Hinblick auf gemeinsame Aktivit¨ ten oder soziale Beziehungen
a a
kommunizieren.
• Die Benutzer in der Lage sind Awareness-Informationen zu konsumieren, zu erg¨ n-
a
zen und sich zu Nutze zu machen.
Im Hinblick auf die Verbesserung der sozialen Kommunikation setzt der zweite von Mar-
kopoulous aufgef¨ hrte Punkt voraus, dass Personen in der Lage sind, Awareness-Systeme
u
in ihre allt¨ glichen sozialen Interaktionen einzubetten. F¨ r die Akzeptanz des Mehrauf-
a u
wands, der durch die Verwendung eines solchen Systems entsteht, ist es von zentraler
Wichtigkeit, dass der Benutzer einen Sinn aus der Verwendung ableiten kann und einen
emotionalen Nutzen oder Zugewinn durch das System empfindet.
F¨ r die Entwickler eines solchen Systems heißt dies, dass sie sich ausdr¨ cklich im Kla-
u u
ren dar¨ ber sein m¨ ssen, welche Werte sie mit dem System f¨ r die Benutzer bereitstel-
u u u
len m¨ chten. Markopoulous schreibt, dass es f¨ r die Entwickler besonders wichtig sei,
o u
Designvorschl¨ ge genau auf diese Werte hin zu evaluieren, um einen Zugewinn f¨ r den
a u
Benutzer zu sichern. Er bezeichnet dies als “value-centered perspective”, also eine werte-
zentrierte Sichtweise.
73](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-73-320.jpg)
![In der Alltagssituation lassen sich zu bearbeitende Aufgaben nat¨ rlich nicht exakt
u
den einzelnen Kategorien zuordnen. Kollaborative T¨ tigkeiten lassen sich beispiels-
a
weise nur schwer ohne Kommunikation ausf¨ hren und auch die organisatorischen
u
Aspekte bed¨ rfen einer Abstimmung, f¨ r die wiederum die Kommunikation un-
u u
erl¨ sslich ist. Aus dieser Problematik resultiert letztlich die folgende Fragestellung.
a
• Gibt es Kombinationen von Werkzeugen, die sich als besonders hilfreich her-
ausgestellt haben und wenn ja, welche sind es (z.B. Google Docs und Skype)?
Als Antwort auf die Interviewfrage wurden viele verschiedene Kombinationen an-
¨ ¨
gegeben. Einen Uberblick uber die gegebenen Antworten gibt zusammenfassend
Tabelle 3.
Tabelle 3: Im Forschernetzwerk verwendete Werkzeuge.
Werkzeug Kommunikation Kollaboration Forschung Organisation
Email • • •
Google Docs •
Google Talk •
Google Scholar •
Google Forms •
Google Sites • • •
Google Wave • • • •
BSCW • • •
Dropbox •
Mendeley • •
Group Wikis • • • •
FlashMeeting • •
Skype •
MSN •
Doodle •
Gigapedia •
Library •
3.2 Kosten und Nutzen von Awareness-Systemen
Romero et al. berichten in [RMB+ 06] uber ein Forschungsprojekt, in dem das Awareness-
¨
System ASTRA vorgestellt und anschließend f¨ r Untersuchungen in einem inter-famili¨ ren
u a
Umfeld installiert wurde. Auf den Versuchsaufbau soll an dieser Stelle nicht n¨ her einge-
a
gangen werden; es wird lediglich eine Betrachtung der Ergebnisse vorgenommen. Die
Auswertung der Untersuchungen ergab folgenden Nutzenzuwachs durch die Installation
des Awareness-Systems:
76](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-76-320.jpg)
![• Individuen wussten mehr voneinander.
• H¨ here Gew¨ rtigkeit bez¨ glich Aufenthaltsorte, Status und Aktivit¨ ten der anderen
o a u a
Personen.
• Ein h¨ heres Gef¨ hl der Verbundenheit untereinander.
o u
• Verbesserung der geteilten Erfahrungen mit den anderen Beteiligten.
• Steigerung des Verst¨ ndnisses, der Anerkennung und des Mitgef¨ hls untereinander.
a u
• Schaffung einer zusammenh¨ ngenden Gruppe, zu der sich die Individuen hingezo-
a
gen f¨ hlen.
u
Als Kosten oder negativ empfundene Auswirkung durch die Installation des Awareness-
Systems wurden die folgenden Aspekte aufgef¨ hrt:
u
¨
• Das Gef¨ hl, dass den anderen Teilnehmern mehr Informationen uber einen selbst
u
bereitgestellt wurden als gew¨ nscht.
u
• Steigerung des Ausmaßes, in dem den Individuen soziale Verpflichtungen auferlegt
wurden. Am Beispiel der Kommunikation k¨ nnen der Zeitpunkt der Annahme ei-
o
nes Telefonats oder die Erwartungshaltung eines Anrufers im Hinblick auf einen
R¨ ckruf aufgef¨ hrt werden.
u u
• H¨ here Erwartungen hinsichtlich der Teilnahme anderer Personen an der Kommu-
o
nikation und Interaktion untereinander, sowie der Erwiderung eigener Aktionen.
• Zunahme des geistigen und physischen Aufwands, der durch die Benutzung des
Systems entsteht. Hierzu z¨ hlen beispielsweise das Aufsetzen des Systems, die In-
a
betriebnahme, Anmeldung, etc.
Zur Evaluation der Untersuchungsergebnisse wurde der “Affective Benefits and Costs of
Communication” Fragebogen (ABC-Q) entwickelt (vorgestellt in [BIM+ 03]), mit Hilfe
dessen eine Operationalisierung und ein Messinstrument zur Quantifizierung der affek-
tiven Qualit¨ ten von Telekommunikationssystemen im Allgemeinen geschaffen wurde.
a
Durch eine Befragung mit Hilfe des Fragebogens konnte w¨ hrend der Evaluation des
a
ASTRA Awareness-Systems festgestellt werden, dass der Nutzenzuwachs den Kostenzu-
¨
wachs uberwog.
Um die affektiven Qualit¨ ten eines zuk¨ nftig eigens entwickelten Awareness-Systems in
a u
der Evaluationsphase operational auswerten zu k¨ nnen, bietet sich die Verwendung des
o
uberarbeiteten (ABC-Q)-Fragebogens (vorgestellt in [IBM+ 09]) zumindest in Teilen an.
¨
3.3 Beabsichtigte und versehentliche Eingabe von Awareness-Informationen
Bei der Entwicklung eines Awareness-Systems muss zwischen zwei verschiedenen M¨ g-
o
lichkeiten zur Erlangung der Daten unterschieden werden. Daten k¨ nnen explizit vom
o
77](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-77-320.jpg)
![Benutzer eingegeben werden oder sie werden automatisiert von dem System erfasst. Die
explizite Eingabe von Daten (beispielsweise Aktualisierung eines Blogs, Versenden einer
Nachricht, etc.) erm¨ glicht dem Benutzer die Kontrolle der bereitgestellten Daten und eine
o
Anpassung an die Zielgruppe und den jeweiligen Zusammenhang. Im Gegensatz zu auto-
matisierten Mechanismen kann der Benutzer Feinheiten der Sprache nutzen, den Zeitpunkt
der Eingabe der Daten ausw¨ hlen, die Genauigkeit oder Pr¨ zision der Daten bestimmen
a a
und soziale F¨ higkeiten, wie z.B. das Einf¨ hlungsverm¨ gen f¨ r die Zielgruppe mit in die
a u o u
Formulierung einfließen lassen. Heutige intelligente Computersysteme sind noch weit da-
von entfernt, die sozialen Aspekte zwischenmenschlicher Kommunikation in dem Maße
zu erkennen und korrekt zu reproduzieren, wie Menschen dies auf herk¨ mmliche Weise
o
im Umgang miteinander tun.
Ein Nachteil der expliziten Dateneingabe durch den Benutzer gegen¨ ber der computer-
u
gest¨ tzten Erhebung ist, dass der Benutzer eine Aktualisierung der Daten vergessen kann
u
oder sogar versehentliche Fehleingaben t¨ tigt. Ein weiteres Argument f¨ r die automatische
a u
Datenerfassung ist die Skalierbarkeit eines solchen Systems hinsichtlich zeitlicher Aspek-
te oder der verbundenen Schnittstellen, Benutzer, Objekte oder allgemeiner: Artefakte.
Bei der automatisierten Erhebung von Awareness-Daten muss eine Abw¨ gung gemacht
a
werden, die die Bedeutung und Intention der Daten betreffen. Hierzu gilt es sich etwas
n¨ her mit den folgenden drei Punkten zu besch¨ ftigen:
a a
3.3.1 Qualit¨ t der Information
a
Die ver¨ ffentlichten Awareness-Daten k¨ nnen nur dann von den Empf¨ ngern als sinnvolle
o o a
Informationen interpretiert werden, wenn die Daten korrekt und aktuell sind. Wenn es sich
¨
bei dem Artefakt, uber das Awareness-Daten ver¨ ffentlicht wurden, um eine Person han-
o
delt, kann diese Person unter Umst¨ nden das Awareness-System daran hindern, bestimmte
a
Informationen bereitzustellen oder den Zeitpunkt der Bereitstellung zu ver¨ ndern. In die-
a
sem Fall steht die Funktionsweise des Systems den W¨ nschen, Absichten und Priorit¨ ten
u a
des Benutzers entgegen und es bedarf einer Konfliktl¨ sung.
o
Ein anderer wichtiger Aspekt den es zu betrachten gilt ist die Tatsache, dass die durch
das System erhobenen Awareness-Daten fehlerhaft sind und das System einer St¨ rung un-
o
terliegt. Ein Fehlverhalten des umgebenden Systems aus einem der zuvor aufgef¨ hrten
u
Gr¨ nde f¨ hrt zu einer direkten Schm¨ lerung des Zugewinns oder gar zu einer Minderung
u u a
der Akzeptanz durch den Benutzer.
3.3.2 Intention
Eine explizit von einem Benutzer get¨ tigte Eingabe von Awareness-Daten ist “aussage-
a
kr¨ ftig und wird von anderen Benutzern als bedeutungsvoll gewertet” (Markopoulos in
a
[Mar09b]). Nach Romero et al. in [RMB+ 06] wird eine in regelm¨ ßigen Abst¨ nden wie-
a a
derkehrende, automatisierte Aktualisierung von Aktivit¨ ten weniger wertgesch¨ tzt, als ei-
a a
ne pers¨ nlich adressierte und zeitlich gut abgestimmte Nachricht.
o
¨
Beispielsweise kann ein explizit formulierter Hinweis auf die Anderung eines Dokumen-
¨
tes nicht nur die Information der reinen Anderung transportieren, sondern zus¨ tzlich auch
a
78](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-78-320.jpg)
![als Bitte oder Aufforderung interpretiert werden, das betroffene Artefakt anzusehen und
ggf. ein Feedback zu geben.
Die Intention kann durch den Inhalt der Daten, das Versenden zu einem bestimmten Zeit-
punkt oder durch Beachtung eines bestimmten Kontexts, in dem die Daten angezeigt wer-
den, bestimmt werden. Eine solche Anpassung erfordert, wie bereits zuvor erw¨ hnt, sozia-
a
le Kompetenzen und die F¨ higkeit zum Schlussfolgern der Person, die die Daten bereit-
a
stellt und kann zur Zeit noch nicht von Computersystemen vorgenommen werden.
3.3.3 Kontrolle
Benutzer eines Awareness-unterst¨ tzenden Systems k¨ nnten aufgrund der Bereitstellung
u o
vieler detaillierter Daten zu der Ansicht kommen, dass ihre Privatsph¨ re durch das Sys-
a
tem eingeschr¨ nkt wird. Um diesem Eindruck entgegen zu wirken ist es vonn¨ ten, dass
a o
¨
das System flexible und uberzeugende Mechanismen zur Kontrolle der preisgegebenen
Daten bietet. Beispielsweise wird sich ein Benutzer weniger in seiner Privatsph¨ re einge-
a
schr¨ nkt f¨ hlen, wenn ihm die M¨ glichkeit obliegt, seine Verf¨ gbarkeit f¨ r eine direkte
a u o u u
Kommunikation manuell zu signalisieren, als wenn das Awareness-System auf Basis vor-
liegender Sensordaten die Entscheidung f¨ llt, dass der Benutzer direkt erreichbar ist, und
a
somit m¨ glichen sozialen Verpflichtungen unterliegt, wie z.B. die sofortige Antwort auf
o
eine eingehende Nachricht oder die Annahme eines Telefonats.
Tom Gross und Michael Koch beschreiben in [GK07] das Modell der Awareness-Pipeline,
das zur Filterung von Ereignisinformationen dient. Die Awareness-Pipeline erm¨ glicht
o
eine Filterung der Ereignisse zum Schutz der Privatsph¨ re, sowie die Umsetzung von or-
a
ganisatorischen Regularien auf der Seite der Ereignisentstehung und eine Filterung nach
Interessen auf der Seite der Ereignispr¨ sentation. Die Abbildung 2 zeigt eine grafische
a
Darstellung des Modells.
Regularien Interesse
Ereignisentstehung Ereignispräsentation
Schutz der
Privatsphäre
Speicher
Abbildung 2: Awareness-Pipeline
In diesem Modell kann der Benutzer Filterregeln festlegen, durch deren Anwendung die
Sichtbarkeit der zuvor von ihm bestimmten Ereignisse f¨ r bestimmte Personen oder Si-
u
tuationen eingeschr¨ nkt wird. Dem Benutzer wird erm¨ glicht Einfluss auf die uber ihn
a o ¨
bereitgestellten Daten zu nehmen. Auf der Empf¨ ngerseite gibt es f¨ r die Konsumenten
a u
der Awareness-Daten die M¨ glichkeit die pr¨ sentierten Daten nach ihren W¨ nschen und
o a u
Bed¨ rfnissen zu filtern. W¨ re diese Filterung nicht m¨ glich, w¨ rden Konsumenten nicht
u a o u
nur die f¨ r sie relevanten Daten erhalten, sondern h¨ tten die zus¨ tzliche Belastung aus den
u a a
79](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-79-320.jpg)
![eingehenden Daten die f¨ r sie bedeutungsvollen herauszufiltern. Da es in Organisationen
u
oftmals Regularien und Gesetze gibt, die die Erfassung und Weitergabe von Informatio-
nen regeln, sieht das Modell der Awareness-Pipeline eine Abbildung der Regularien vor.
Dieses Element ist Bestandteil der serverseitigen Implementierung.
Gross und Koch weisen darauf hin, dass in der Literatur Erkenntnisse pr¨ sentiert werden,
a
die besagen, dass zum Schutz der Privatsph¨ re eine solche Awareness-Pipeline bidirektio-
a
nal sein sollte und beteiligte Nutzer sowohl Informationsquelle als auch Informationssenke
sein k¨ nnen.
o
Im Fall der Implementierung einer Awareness-Pipeline in ein zuk¨ nftig zu entwickelndes
u
System, k¨ nnte das Konzept der serverseitig gespeicherten Nutzerprofile verwendet, und
o
innerhalb dieser Profile die von dem jeweiligen Nutzer gew¨ nschten Filtereinstellungen
u
hinterlegt werden.
Bei einer Implementierung eines Abonnement- oder Push-Systems (siehe Abbildung 5),
bei dem der Konsument sich mit dem Client bei einem Ereignisserver f¨ r bestimmte
u
Awareness-Daten registriert, ist der Fall genau umgekehrt. Der Konsument bekommt stan-
a ¨
dardm¨ ßig nicht alle Daten ubermittelt, sondern muss sich explizit f¨ r die f¨ r ihn rele-
u u
¨
vanten Daten registrieren. Hierbei andert sich jedoch nichts daran, dass der entsprechende
Mechanismus auf der Serverseite zur Verf¨ gung gestellt werden muss.
u
3.4 Pr¨ zision und Genauigkeit
a
Awareness-Informationen k¨ nnen hinsichtlich ihrer Pr¨ zision und Genauigkeit unterschie-
o a
den werden; Pr¨ zision beschreibt hierbei die Granularit¨ t der bereitgestellten Daten
a a
([Mar09a]). Im Kontext der Change Awareness3 kann die Betrachtung eines hierarchisch
strukturierten Dokuments auf verschiedenen Ebenen erfolgen. Ein Textdokument kann auf
der Ebene einzelner Paragraphen, aber genauso auf der Ebene von Satzstrukturen betrach-
tet werden. Es lassen sich außerdem einzelne W¨ rter oder Buchstaben identifizieren.
o
Wenn ein kollaborativ erstelltes Textdokument von einer Person ge¨ ndert wird, kann die
a
Granularit¨ t der Awareness-Informationen hier¨ ber von Interesse sein. W¨ hrend ein Kor-
a u a
rekturleser des Dokuments besonderes Interesse an einer Ver¨ nderung einzelner Buchsta-
a
ben und Satzzeichen zeigt, wird eine nur am Rande des Autorenprozesses beteiligte Person
eher Interesse an einer Ver¨ nderung der Paragraph- oder Satzstruktur haben und nicht mit
a
Informationen feinerer Granularit¨ t versorgt werden wollen.
a
¨
Khan et al. berichten in [KME07] uber die Evaluation eines Awareness-unterst¨ tzenden
u
Systems aus dem Kontext eines sozialen Umfeldes. In der Studie wurden die Eltern von
¨
Schulkindern mit Awareness-Informationen uber den Aufenthaltsort ihrer Kinder versorgt.
Obwohl aus einem ganz anderen Kontext stammend, decken sich die Erkenntnisse der
Studie mit der Annahme aus dem Beispiel des kollaborativ erstellten Textdokuments, dass
Benutzer eines Awareness-unterst¨ tzenden Systems es bevorzugen die Pr¨ zision der erhal-
u a
tenen Awareness-Informationen variieren zu k¨ nnen, um die bedarfsgerechte Versorgung
o
3 Change Awareness wurde von James Tam in [Tam02] definiert als “die F¨ higkeit einer Person die
a
Ver¨ nderungen, die Kollaborationspartner an einem Gruppenprojekt durchgef¨ hrt haben, nachzuvollziehen.”
a u
80](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-80-320.jpg)
![regulieren zu k¨ nnen.
o
Price et al. beschreiben in [PAN05], dass Benutzer zum Schutz ihrer Privatsph¨ re auch
a
¨
die Genauigkeit der uber sie und ihre T¨ tigkeiten erhobenen Awareness-Daten variieren
a
k¨ nnen wollen. Wie auch schon in Kapitel 3.3.1 angesprochen kann ein Fehlverhalten
o
des Awareness-unterst¨ tzenden Systems ebenfalls Einfluss auf die Genauigkeit aus¨ ben.
u u
Neben Verz¨ gerungen im zeitlichen Ablauf k¨ nnen auch falsch berechnete Daten (z.B.
o o
Rundungsfehler) zu Ungenauigkeiten f¨ hren.
u
4 Konzeption eines Awareness-Dashboards
Viele existierende Systeme, die insbesondere Change Awareness in asynchronen Systemen
unterst¨ tzen, erheben Awareness-Daten beim Einstellen oder Speichern von ver¨ nderten
u a
Artefakten in ein Repository oder Dokumentenmanagement-System (DMS). Sie imple-
mentieren das von Papadopoulou und Norrie in [PN07] als copy-modify-merge-Paradigma
bezeichnete Muster, bei dem ein Benutzer eine lokale Kopie eines Dokuments erstellt,
auf dieser Kopie arbeitet und sie anschließend mit der im Repository liegenden Version
u ¨
zusammenf¨ hrt und auf diese Weise seine Anderungen hinzuf¨ gt. Diese Art der Bestim-
u
mung von Awareness-Daten kann dazu f¨ hren, dass mehrere Benutzer zeitgleich an den
u
selben Teilen eines Dokumentes arbeiten, ohne von den Aktionen der jeweils anderen
Beteiligten in Kenntnis zu sein. Diese von Ignat et al. als blind modifications bezeich-
¨ ¨
neten Anderungen (in [IMSm+ 07]) k¨ nnen aus zeitgleich vorgenommenen Anderungen,
o
die noch nicht committet wurden (der Begriff commit wird im Folgenden f¨ r das Einstel-
u
len einer aktuellen Version eines Artefakts in ein Versionierungssystem verwendet), oder
¨
aber aus bereits committeten Anderungen, die noch nicht in die lokale Kopie der Benutzer
integriert wurden, hervorgehen. Dies f¨ hrt oftmals zu redundanter Arbeit und einem Mehr-
u
aufwand, der durch die Beseitigung von Versionskonflikten entsteht. Andere Ans¨ tze zur
a
¨
Bestimmung von Awareness-Informationen senden Anderungen in Echtzeit an die betei-
ligten Benutzer und verletzen damit Benutzerw¨ nsche wie z.B. die M¨ glichkeit ungest¨ rt
u o o
und ohne Unterbrechung arbeiten zu k¨ nnen.
o
In [IMSm+ 07] beschreiben Ignat et al. das Konzept der ghost operations, deren Ansatz es
¨
ist, die lokalen, uncommitteten Anderungen an einem hierarchisch strukturiertem Artefakt
zwar in Echtzeit, aber mit der M¨ glichkeit einer Filterung der Daten durch den Benut-
o
zer, bereitzustellen. In dem Modell werden die empfangenen ghost operations nicht in den
aktuellen Dokumentstatus integriert, sondern zur Annotation des Dokuments genutzt.
Basierend auf den ghost operations und den von Papadopoulou et al. in [PION06] pr¨ sen-
a
tierten edit profiles, wird in [PON08] ein Awareness-Mechanismus beschrieben, der den
folgenden Anforderungen gerecht wird:
• Bereitstellung von Echtzeit-Awareness-Informationen und damit Vermeidung von
blind modifications.
• R¨ cksichtnahme auf die Privatsph¨ re von Benutzern durch die M¨ glichkeit zur Re-
u a o
gulierung des Umfangs der erhobenen Awareness-Daten.
81](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-81-320.jpg)
![Levels
Document Doc.History History for operations at
Document
paragraph level.
History for operations on
Paragraph Pa1 Pa1History Pa2 Pa2History
sentences in paragraph Pa2.
Sentence ... Se2.1 Se2.1History Se2.2 Se2.2History Se2.3 Se2.3History
... ...
Word W2.2.1 W2.2.1History W2.2.2 W2.2.2History W2.2.3 W2.2.3History
... ...
C2.2.2.1 C2.2.2.2 C2.2.2.3 C2.2.2.4 C2.2.2.5 C2.2.2.6 C2.2.2.7 C2.2.2.8 C2.2.2.9
Character
"A" "w" "a" "r" "e" "n" "e" "s" "s"
Abbildung 3: Hierarchische Repr¨ sentation eines Textdokuments.
a
• position bezeichnet einen Positionsvektor, in dem der Pfad von der Wurzel des
Dokuments zu dem Knoten, auf den die Operation angewendet wird, spezifiert ist,
• content repr¨ sentiert den Inhalt der Operation,
a
• length ist ein Vektor, der die Anzahl an Einheiten, die durch die Operationen insert
und delete ver¨ ndert werden, f¨ r jeden Level des Dokuments beinhaltet,
a u
• user ist der Benutzer, der die Operation ausgef¨ hrt hat.
u
Der Vektor position spezifiziert die Indizes entlang derer der Pfad im Baum zu der Stel-
le f¨ hrt, an der die Operation angewendet wird. Ein Positionsvektor [2, 3, 4] w¨ rde f¨ r
u u u
die Operation insert in dem in Abbildung 3 dargestellten Beispiel dazu f¨ hren, dass der
u
einzuf¨ gende Inhalt in Paragraph zwei im dritten Satz nach dem dritten Wort eingef¨ gt
u u
wird. Der Vektor length einer Einf¨ geoperation eines Satzes mit dem Inhalt “Das Thema
u
ist Awareness in Learning Networks.” w¨ re [0, 1, 7, 44], da keine Einheit des Paragraphen-
a
levels, eine Einheit des Satzlevels, sieben Einheiten des Wortlevels und 44 Einheiten des
Buchstaben- oder Zeichenlevels hinzugef¨ gt werden w¨ rden.
u u
Die Verwendung des strukturierten Dokumentmodells erm¨ glicht eine Abfrage der Werte
o
einzelner Dokumentknoten, unabh¨ ngig von der Position und der Ebene des Knoten. Nach
a
einer Auswertung der auf das Dokument angewendeten Operationen k¨ nnen die Effekte
o
¨
der Anderungen f¨ r unterschiedliche Dokumentebenen oder Dokumentteile bestimmt und
u
visualisiert werden. Bei der Verwendung von edit profiles k¨ nnen einem Benutzer bei-
o
83](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-83-320.jpg)
![¨
spielsweise nur die Anderungen an einem Dokument auf der Paragraphenebene gezeigt
werden, ohne n¨ her ins Detail gehen zu m¨ ssen.
a u
Bei der Anwendung einer Operation auf ein Dokument wird zun¨ chst der Dokumentkno-
a
ten gefunden, auf den die Operation angewendet werden soll. Der Effekt der Operation
wird auf den Knoten und seine Vorg¨ nger im Baum angewendet und gespeichert. Das Er-
a
gebnis der Berechnung wird als von Ignat et al. als opValue bezeichnet. F¨ r ein Ergebnis
u
der Berechnung werde entsprechend dem syntaktischen Dokumentlevel verschiedene Me-
triken bereitgestellt. Das Einf¨ gen eines Satzes in einen Paragraphknoten hat als opValue-
u
Wert eine 1, wenn die ausgew¨ hlte Metrik die Satzebene ist, einen opValue-Wert entspre-
a
chend der Anzahl W¨ rter, die in dem Satz vorkommen, wenn die Metrik die Wortebene
o
ist. Auf diese Art und Weise kann der beschriebene Awareness-Mechanismus Awareness-
Daten verschiedener Granularit¨ t entsprechend den Anforderungen der Benutzer bereit-
a
stellen.
4.2 Schutz der Privatsph¨ re
a
Um die Privatsph¨ re der Benutzer sch¨ tzen zu k¨ nnen, m¨ ssen die entweder von dem Be-
a u o u
nutzer oder dem System erzeugten Operationen gefiltert werden k¨ nnen. Gefilterte Opera-
o
tionen werden als ghost operations beschrieben und sind wie folgt definiert:
g(Operation) =< f ilter(type), f ilter(parameter)∗ >.
Eine ghost operation ist damit eine Operation, die man nach Anwendung der filter-Funktion
auf die Operation erh¨ lt. In dem vorliegenden Beispiel ist die ghost operation also:
a
g(op) =< f ilter(type), f ilter(level), f ilter(position), f ilter(content),
f ilter(length), f ilter(user) >.
Die filter-Funktion ist wie folgt definiert:
insert, wenn op eine Einf¨ geoperation ist
u
und type nicht maskiert ist
delete, wenn op eine L¨ schoperation ist
o
• f ilter(type) =
und type nicht maskiert ist
edit,
wenn op eine Editieroperation ist
und type nicht maskiert ist
level, wenn der Level von op unmaskiert ist
• f ilter(level) =
null, wenn der Level von op maskiert ist
• f ilter(position = [V0 , V1 , ..., Vn ]) = [V0 , V1 , ..., Vi ] mit 0 ≤ i ≤ n
content, wenn der Inhalt von op
nicht maskiert ist.
• f ilter(content) =
null,
wenn der Inhalt von op
maskiert ist
84](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-84-320.jpg)
![
length, wenn die L¨ nge von op
a
nicht maskiert ist.
• f ilter(length) =
null,
wenn die L¨ nge von op
a
maskiert ist
user, wenn die Benutzeridentit¨ t von op
a
nicht maskiert ist.
• f ilter(user) =
null, wenn die Benutzerindentit¨ t von op
a
maskiert ist
Die Angaben zu der Position der Originaloperation k¨ nnen gefiltert werden, indem Anga-
o
ben zu den h¨ her liegenden Granularit¨ tsebenen als der des aktuellen Knotens i gemacht
o a
werden und die feingranulareren Angaben maskiert werden.
Durch die Flexibilit¨ t der Erzeugung von ghost operations k¨ nnen benutzer- und aufgaben-
a o
spezifische Anforderungen an den Level der zu erhaltenden Privatsph¨ re gestellt werden.
a
Die Zahl der verschiedenen anwendbaren Filterm¨ glichkeiten ist festgelegt durch die ma-
o
ximale Anzahl an Kombinationen selbiger. Im folgenden Abschnitt werden exemplarisch
f¨ nf sinnvolle Kombinationen vorgestellt, um die M¨ glichkeiten anhand einiger prakti-
u o
scher Beispiele zu verdeutlichen.
Keine Privatsph¨ re Wenn keine Anforderungen hinsichtlich des Erhalts der Privatsph¨ re
a a
bestehen, bedarf es keiner Maskierung von erhobenen Daten und alle opValues des Doku-
ments werden berechnet und alle von den opValues betroffenen Knoten werden aktuali-
siert.
¨
Maskierung der Benutzeridentit¨ t und/oder der Anderungstyp Im Fall eines kolla-
a
¨
borativen Szenarios, in dem Benutzer ihre Anderungen vor dem Commit anonym halten
wollen, oder Benutzer ihre Kollegen dar¨ ber informieren wollen, dass das gemeinsam be-
u
¨
arbeitete Artefakt gerade ver¨ ndert wird, ohne allerdings die Art der Anderung genauer zu
a
o a ¨
spezifizieren, k¨ nnen die Benutzeridentit¨ t oder das Anderungstyp oder beides maskiert
werden. Bei dieser Maskierung bleibt die exakte Angabe an welcher Stelle das Dokument
¨ ¨
bearbeitet wird erhalten, ebenso wie die Informationen uber den Umfang der Anderungen.
Benutzer, die eine derartige Awareness-Information erhalten, k¨ nnen den betroffenen Ab-
o
schnitt des Dokuments ignorieren und es werden die bereits erw¨ hnten blind modifications
a
vermieden. In dem konkreten Fallbeispiel kann es des weiteren Sinn machen, den Inhalt
¨
der Anderung ebenfalls zu verbergen. Eine ghost operation die die beschriebene Maskie-
rung umsetzt, s¨ he wie folgt aus:
a
gOp1 =< edit, 2, [2, 3, 4], null, [0, 0, 1, 4], null >.
¨
Maskierung von neu hinzugefugten Inhalten F¨ r den Fall dass neu hinzugef¨ gter In-
u u
halt zu einem Dokument den Kollegen nicht sofort zur Verf¨ gung stehen soll, kann eine
u
¨ ¨
Benachrichtigung nur uber die Position der Anderung und den Umfang selbiger wie folgt
maskiert werden:
85](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-85-320.jpg)
![gOp2 =< insert, 2, [2, 3, 4], null, [0, 0, 1, 4], null >.
¨
Maskierung einer Anderung und ihres Effekts In einer Situation, in der ein Benut-
zer beabsichtigt, Ver¨ nderungen an einem bestimmten Paragraphen durchzuf¨ hren, sich
a u
aber noch nicht exakt im Klaren dar¨ ber ist, was er schreiben m¨ chte, werden h¨ ufig viele
u o a
¨ ¨
Anderungen produziert und ein Großteil der Anderungen wird zu einem sp¨ teren Zeit-
a
punkt wieder verworfen. In diesem Fall macht es Sinn die Inhalte der Ver¨ nderung und
a
¨
ihre L¨ nge zu maskieren, die Kollegen aber uber die Stelle, an der in dem Dokument
a
¨
Anderungen vorgenommen werden, zu informieren. Eine solche ghost operation ist von
der Form:
gOp3 =< edit, 2, [2, 3, 4], null, null, null >.
¨
Maskierung einer Anderung, ihres Effekts und von Teilen der Position Ein typisches
Anwendungsszenario f¨ r diese Art der Maskierung ist der Fall, in dem ein Korrekturleser
u
eines kollaborativ erstellten Dokuments einen bestimmtem Abschnitt bearbeitet. Um Kon-
¨
flikte mit den Anderungen von gleichzeitig an dem Dokument arbeitenden Autoren zu
vermeiden, m¨ chte der Korrekturleser seinen Kollegen mitteilen, an welchem Abschnitt
o
innerhalb des Dokuments er gerade arbeitet. Dabei sollen keine detaillierten Informatio-
a o ¨
nen hinsichtlich der bearbeiteten S¨ tze oder einzelner W¨ rter ubermittelt werden. Erreicht
werden kann dies durch die Maskierung der Positionsattribute oder des Levelattributs,
wobei bei letzterem Vorgehen eine Bestimmung der Vollst¨ ndigkeit der Positionsangaben
a
unm¨ glich ist, und die Position ebenfalls als maskiert betrachtet werden kann. Etwas all-
o
gemeiner formuliert entspricht eine Maskierung der Positionsangaben lediglich der Bereit-
stellung der Information, dass ein Benutzer an dem Dokument Ver¨ nderungen vornimmt.
a
Beispiele solcher ghost operations sind:
gOp4 =< edit, null, [2], null, null, null >,
gOp5 =< edit, 2, null, null, null, null >,
gOp6 =< edit, null, null, null, null, user1 >.
4.3 Visualisierung der Awareness-Informationen
Anhand eines digitalen Mockups zu einer m¨ glichen Visualisierungskomponente f¨ r
o u
Awareness-Informationen (siehe Abbildung 4) k¨ nnen die Auswirkungen der ghost ope-
o
rations anschaulich erl¨ utert werden.
a
In unserem Beispiel sind vier Personen am Bearbeitungsprozess eines vier Paragraphen
umfassenden Dokuments beteiligt. Die Person Christian Mletzko hat im zweiten Paragraph
¨
(der Titel des Kapitels stellt einen eigenen Paragraphen dar) Anderungen vorgenommen.
¨
Diese Anderungen werden repr¨ sentiert durch vier ghost operations gOp1, ..., gOp4, die
a
den W¨ rtern “die”, “einzelne”, “Abschnitte” und “enthalten.” entsprechen. Die ghost ope-
o
ration zum Einf¨ gen des ersten Wortes sieht hierbei wie folgt aus:
u
86](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-86-320.jpg)
![C r t n Ä d rn e
hi i s n eu g n
sa
G a uai t e e tpe h n e Mo el
rn lrä d s ns rc e d n d l
t s
Wofa g Ä d rn e
l n s n eu g n
g
S te i eh ld sP rga h n
äz nn ra e aa rp e
n b
Ä d rn e v nA o y u
n eu g n o n n mo s
A oy os
nnm u
Abbildung 4: Darstellung von ghost operations in einem Awareness-Dashboard.
gOp1 =< insert, 2, [2, 1, 6], “die”, [0, 0, 1, 3], ChristianM letzko >.
Wolfgang Reinhardt hat im zweiten Paragraphen, im vierten Satz die ghost operations
gOp5, ..., gOp8 durch das Hinzuf¨ gen der W¨ rter “Granularit¨ t”, “des”, “entsprechenden”
u o a
und “Modells” erzeugt. Die ghost operation f¨ r Hinzuf¨ gen des Wortes “Granularit¨ t” an
u u a
f¨ nfter Position des Satzes entspricht:
u
gOp5 =< insert, 2, [2, 4, 5], “Granularit¨ t”, [0, 0, 1, 12], W olf gangReinhardt >.
a
Der length-Vektor dr¨ ckt hierbei aus, dass es sich um das Hinzuf¨ gen eines Wortes, beste-
u u
hend aus 12 Buchstaben handelt.
Da der Benutzer Christian Mletzko seine im dritten Paragraphen vorgenommenen Ande- ¨
¨ ¨
rungen noch einmal uberpr¨ fen m¨ chte, hat er sich entschieden die Anderungen maskiert
u o
¨
zu ubermittelt. Das Hinzuf¨ gen eines Satzes erzeugt in diesem Fall die ghost operation
u
gOp9, die wie folgt aussieht:
gOp9 =< insert, 1, [3, 2], null, [0, 1, 14, 116], ChristianM letzko >.
Der level besagt, dass es sich um das Hinzuf¨ gen auf der Satzebene handelt. Der Vektor
u
position gibt an, dass der Satz im dritten Paragraph als zweiter Satz hinzugef¨ gt werden
u
¨
soll. Der Inhalt der Anderung bleibt den Benutzerw¨ nschen entsprechend maskiert und
u
¨
der Vektor length gibt Aufschluss dar¨ ber, welche Auswirkungen die Anderungen auf das
u
Dokument haben. Es handelt sich um einen Satz mit 14 W¨ rtern, die aus 116 Buchstaben
o
und Satzzeichen bestehen.
Die Person Nina Heinze hat gerade begonnen an dem Dokument zu arbeiten. Da sie die
anderen Personen lediglich wissen lassen m¨ chte, dass sie mit ihrer Arbeit begonnen hat,
o
87](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-87-320.jpg)
![generiert sie die ghost operation gOp10:
gOp10 =< edit, null, null, null, null, N inaHeinze >.
Eine weitere Person, die zu dem Zeitpunkt noch unbekannt bleiben m¨ chte, hat eine
o
¨
Anderung des Dokuments in Paragraph vier vorgenommen. Sie hat im zweiten Satz des
Paragraphen die letzten vier W¨ rter bearbeitet und damit die vier ghost operations
o
gOp11, ..., gOp14 generiert. die ghost operation gOp11 ist von der folgenden Form:
gOp11 =< edit, 2, [4, 2, 11], “S¨ tzen”, [0, 0, 1, 6], null >.
a
Abbildung 4 stellt die in [PION06] pr¨ sentierten edit profiles mit den zuvor erzeugten
a
ghost operations dar. Die Sicht auf das Dokument entspricht hierbei der einer weite-
ren Person, die gerade das Dokument ge¨ ffnet hat. Die Person hat die Darstellung der
o
¨
Anderungen (Changes) und die des Profil-Schaubildes (auf der linken Seite) selektiert.
¨
Ebenso hat die Person angegeben, dass sie uber hinzugef¨ gte (Insertions), gel¨ schte (De-
u o
letions) und ge¨ nderte Elemente (Edits) informiert werden m¨ chte. Die Auswahl besagt
a o
¨
weiterhin, dass Anderungen auf der Paragraphen-Ebene angezeigt werden sollen und dass
die Metrik f¨ r Ver¨ nderungen die der Buchstaben- oder Satzzeichen-Ebene (Character) ist.
u a
Die Ansicht des Profil-Schaubildes auf der linken Seite erm¨ glicht dem Benutzer einen
o
¨ ¨ ¨
z¨ gigen Uberblick uber den Umfang der vorgenommenen Anderungen und anhand der
u
verwendeten Farbcodierung kann er mit Hilfe der Legende in der linken unteren Bild-
¨
schirmecke eine Zuordnung der Anderungen zu den Personen vornehmen.
Um das Konzept der ghost operations in einem Lernnetzwerk oder einer Research-Com-
munity verwenden zu k¨ nnen, muss eine Netzwerkarchitektur zur Daten¨ bermittlung ge-
o u
schaffen werden. Hierzu wird im folgenden Kapitel eine Einf¨ hrung in die grundlegende
u
Architektur von Awareness unterst¨ tzenden Systemen gegeben und der konzeptuelle Auf-
u
bau von derartigen Systemen beschrieben.
4.4 Architekturbeschreibung
Nach Gross und Koch in [GK07] besteht die Mehrzahl an Awareness unterst¨ tzenden An-
u
wendungen aus Sensoren, einem zentralen Ereignisserver und Indikatoren, die auf der
Clientseite die Awareness-Informationen pr¨ sentieren. Dieser Aufbau ist schematisch in
a
Abbildung 5 dargestellt. Die Awareness-Daten werden von Sensoren erfasst und von ei-
ner oder mehreren Anwendungen aufbereitet. Die Aktionen der Benutzer l¨ sen Ereignisse
o
aus, die zu einem oder mehreren Ereignisservern geschickt werden. Ein Ereignisserver hat
die Aufgabe die Ereignisinformationen den Indikatoranwendungen auf Client-Seite zur
Verf¨ gung zu stellen, damit diese die Ereignisse den Benutzern pr¨ sentieren k¨ nnen. Die
u a o
Bereitstellung der Awareness-Daten kann auf zwei Arten erfolgen:
• Push-Prinzip: Der Ereignisserver bietet einen Abonnementdienst an, bei dem sich
die Indikatoranwendung auf der Clientseite anmelden kann. Wenn ein neues Ereig-
nis eintritt, werden alle Abonnenten vom Server benachrichtigt.
88](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-88-320.jpg)
![Indikatoren
Clients
Ereignis
Sensoren
Ereignis
Ereignisserver
Ereignisdatenbank
Abbildung 5: Awareness-Informationsverarbeitung
• Pull-Prinzip: Die Indikatoranwendungen fragen in festen Zeitintervallen bei dem
Ereignisserver nach, ob neue Ereignisse registriert wurden. Diese werden dann vom
¨
Server an die Indikatoranwendungen ubermittelt.
Der Ereignisserver ist oftmals neben der Verteilung auch f¨ r die Datenhaltung und Ver-
u
waltung der eingegangenen Ereignisinformationen zust¨ ndig. In einigen F¨ llen werden
a a
in der durch den Ereignisserver beschriebenen Komponente die erhaltenen Informationen
zus¨ tzlich aggregiert und angereichert. Es k¨ nnen Ereignisse von verschiedenen Sensoren
a o
zu semantisch wertvolleren Informationen verkn¨ pft werden.
u
Eine Darstellung der Ereignisse geschieht auf den Clients durch die Indikatoranwendun-
gen. Die Pr¨ sentation der Ereignisse kann hierbei auf verschiedene Weisen geschehen. Es
a
k¨ nnen modale Dialoge oder alternative Kommunikationskan¨ le verwendet werden. Eben-
o a
so k¨ nnen die eingehenden Ereignisse in einer Anwendung verarbeitet werden, die ne-
o
ben der Darstellung dieser Ereignisse weitere Funktionalit¨ ten beinhaltet; ein Awareness-
a
Dashboard w¨ re ein Beispiel f¨ r eine solche Anwendung. Hierzu m¨ ssen die entsprechen-
a u u
den Schnittstellen bei der Anwendungsentwicklung festgelegt und implementiert werden.
Baldauf, Dustar und Rosenberg betrachten in [BDR07] verschiedene Awareness-Systeme,
deren Fokus auf context awareness liegt, und vergleichen sie hinsichtlich ihrer Archi-
tekturen, der verwendeten Kontextmodelle, der Art der Weiterverarbeitung von Kontext-
informationen und ihrer Aggregation, sowie weiterer systemspezifischer Merkmale. An
dieser Stelle sei erg¨ nzend erw¨ hnt, dass die Forschung in den Bereichen der Awareness-
a a
Unterst¨ tzung f¨ r CSCW-Systeme und der Context Awareness deutlich weiter voran ge-
u u
schritten ist, als in dem Bereich der Awareness-Unterst¨ tzung von Learning Networks.
u
Aus diesem Grund ist der von mir zun¨ chst verfolgte Ansatz die Betrachtung von bereits
a
¨ ¨
existierenden, ahnlichen Systemen, um zu uberpr¨ fen, ob sich diese Systeme auch f¨ r die
u u
Verwendung in Learning Networks eignen und um auf die Erfahrungen der Forscher und
Entwickler aus anderen Bereichen zugreifen zu k¨ nnen.
o
89](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-89-320.jpg)
![Systeme zu Awareness in Learning Networks herausgestellt. Es wurden Untersuchungen
zu Awareness-Systemen im Allgemeinen pr¨ sentiert, die sich unter anderem mit Frage-
a
stellungen hinsichtlich des Bedarfs von Awareness-Systemen, sowie Kosten- und Nutzen-
aspekten von solchen Systemen besch¨ ftigen. Hierzu wurden einige Einsch¨ tzungen von
a a
potentiellen, zuk¨ nftigen Nutzern ausgewertet, mit dem Ergebnis, dass es einen wirklichen
u
Bedarf an Awareness unterst¨ tzenden Systemen in Research Communities gibt. Zur Stei-
u
gerung der Benutzerakzeptanz eines Systems, dass manuell oder automatisiert Daten uber ¨
die Nutzer erhebt und ver¨ ffentlicht ist eine Besch¨ ftigung mit Aspekten wie z.B. der Qua-
o a
lit¨ t der erhobenen Daten, Absicht der von Benutzern get¨ tigten Eingaben und Kontrolle
a a
¨
uber das System wichtig. F¨ r zuk¨ nftige Entwicklungen eines Awareness unterst¨ tzenden
u u u
Systems in Learning Networks m¨ ssen umfassendere Interviews mit potentiellen Nutzern
u
solcher Systeme gef¨ hrt werden, um die Bed¨ rfnisse und W¨ nsche ber¨ cksichtigen zu
u u u u
k¨ nnen und somit ein Mehrwert durch die Verwendung des Systems f¨ r den Nutzer ent-
o u
steht.
Basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen aus den Bereichen der context awareness
und des kollaborativen Autorenprozesses, wurde weiterhin ein Konzept f¨ r ein Awareness-
u
Dashboard erstellt. Der Fokus des zu verwendenden Datenmodells lag auf hierarchisch
strukturierten Dokumenten, da sie eine große Klasse von Dokumenten umfassen und in
¨
Learning Networks von besonderer Wichtigkeit sind. Uber die Funktionalit¨ t eines Ver-
a
sionierungssystems hinaus wurde ein Verfahren vorgestellt, in dem mit Hilfe von edit
profiles und ghost operations die Erstellung einer Dokumentenhistorie erm¨ glicht wird.
o
¨
Die an einem Dokument vorgenommenen Anderungen k¨ nnen dabei nicht nur entspre-
o
chend den W¨ nschen von Benutzern gefiltert und in Echtzeit betrachtet werden, sondern
u
erm¨ glichen den Benutzern von asynchronen Kommunikationsmechanismen das Nach-
o
vollziehen der Entwicklung eines Dokuments im Nachhinein. Zuk¨ nftig k¨ nnten die mit
u o
Hilfe des Awareness-Mechanismus erhobenen Daten Zwecken der weiteren Auswertung
dienen. Beispielsweise k¨ nnte eine Auswertung der Dokumenthistorie einen Aufschluss
o
¨ ¨
uber den Umfang der Beteiligung von Benutzern am Erstellungsprozess geben. Uber die
Granularit¨ t und den Umfang wiederum k¨ nnten R¨ ckschl¨ sse auf die Rollen der Benut-
a o u u
zer, wie z.B. Hauptautor, Co-Autor oder Korrekturleser gemacht werden. Derartige Infor-
mationen k¨ nnten Mitgliedern eines Learning Networks zug¨ nglich gemacht werden und,
o a
beispielsweise bei der Suche nach einem Ansprechpartner oder Experten auf dem The-
mengebiet, wertvolle Hilfe leisten.
F¨ r andersartige Dokumente, wie z.B. Audio-, Bild- oder Videodateien, m¨ ssten zuk¨ nftig
u u u
Methoden zur Analyse des Inhalts betrachtet werden, wenn Awareness-Informationen uber¨
¨ ¨
eine Ver¨ nderung dieser Art von Dateien uber die Bestimmung des Anderungsdatums und
a
den beteiligten Nutzer hinaus gehen sollen.
Eine ausf¨ hrliche Evaluation der von Baldauf, Dustar und Rosenberg in [BDR07] betrach-
u
teten, Awareness unterst¨ tzenden Systeme kann in Zukunft Aufschluss dar¨ ber geben, ob
u u
sich eines der vorgestellten Systeme zur Verwendung im Kontext von Learning Networks
oder Research Communities eignet, oder ob eine eigene Konzeption und Entwicklung ei-
ner Softwarearchitektur vonn¨ ten ist.
o
Zur Evaluation eines zuk¨ nftig entwickelten Systems kann unter anderem auf den in Kapi-
u
tel 3.2 verwiesenen ABC-Q Fragebogen zur¨ ckgegriffen werden, der seit Erstellung kon-
u
92](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-92-320.jpg)
![stant weiterentwickelt und angepasst wurde.
pe e tt n S N 0h sb e
rs nai F L 1 a e n
o
e i d2mi a ob
dte n g y
Wofa gR ih rt
l n en ad
g
A rn s S se h sb e
wae e s y tms a e n
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B o sh sb e
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Nn H iz
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pe e tt n S N 0 wi L n h
rs nai F L 1 _ t u c
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h sb e d ltd1 mi a ob
a e n eee 5 n g y
C r t nMltk
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s a ez o
Abbildung 7: Awareness-Dashboard mit Dokumenten¨ bersicht.
u
In Abbildung 7 ist ein weiteres Mockup zu sehen, in dem in die bereis zuvor vorgestellte
Indikatoranwendung weitere Awareness unterst¨ tzende Mechanismen integriert wurden.
u
Im Hauptfenster ist eine Sicht auf eine m¨ gliche Ordnerstruktur abgebildet. Darunter ist
o
eine Tag-Cloud zu den auf Basis einer inhaltlichen Analyse erstellten Schl¨ sselbegriffen
u
zu den in der Ordnerstruktur enthaltenen Dokumenten dargestellt. Auf der linken Seite der
Anwendung ist eine Ausschnitt des Protokoll der j¨ ngsten Ver¨ nderungen innerhalb der
u a
betrachteten Ordnerstruktur visualisiert. Diese Darstellung k¨ nnte Benutzern das Nach-
o
vollziehen von Ver¨ nderungen w¨ hrend deren Abwesenheit erm¨ glichen.
a a o
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6 Anhang
6.1 Fragebogen: Awareness in Research Communities - Questions for TEL Summer
School 2010 Intervies
• How do you interpret the term “awareness” in general?
• What information on the personal level is important for awareness in...
– collaborative tasks (e.g. age, gender, language, etc.)?
– individual tasks?
• How would you differentiate between awareness support in synchronous and asyn-
chronous working environments?
• What do you associate with awareness in research communities?
• Which kind of awareness support may be helpful in research communities with re-
spect to contribution of productivity?
• Which tools and means do you use in your research community for collaborative
work?
• Are there combinations of tools that proved to be particularly useful and if so which
(e.g. Google Docs and Skype)?
97](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-97-320.jpg)
![1 Interaktive Lernressourcen für zukünftige Lernnetzwerke
Das Seminar Future Social Learning Networks beschäftigt sich mit neuen und
innovativen Trends im Bereich des Online-Lernens. Das Ziel des Seminars ist es
einerseits, Konzepte und Prototypen zu verschiedenen Bereichen des sozialen Lernens
zu entwickeln. Andererseits sollen die Studierenden im Umgang mit Online-Tools
routinierter werden, die bei der Kollaboration über das Internet hilfreich sind. Die
Projekte entstanden in Zusammenarbeit der Universitäten Paderborn und Augsburg:
Studierende aus dem Bereich der Medien und Kommunikation aus Augsburg und
Informatikstudenten aus Paderborn arbeiteten gemeinsam ein Konzept aus, das sowohl
pädagogischen als auch informationstechnischen Anforderungen gerecht wird. Eine
Herausforderung stellte hierbei die Distanz der beteiligten Studenten dar, da die
Kollaboration der beiden Universitäten allein über das Internet stattfand.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer interaktiven
Lernressource. Da dieses Thema sehr weitläufig ist, konzentrierten wir uns auf ein
konkretes Anwendungsbeispiel: Wir entwickelten eine PDF-Datei, die mit interaktiven
Fähigkeiten ausgestattet wurde. Dies ermöglicht es, unterrichtsbegleitende Texte mit
interaktiven Elementen anzureichern, um so die Lehre mit ein wenig mehr Leben zu
versehen. Da sich der Kontext des Seminars, in dem wie erwähnt der Umgang mit
interaktiven Online-Tools geschult werden soll, zur Anwendung einer solchen
Lernressource anbot, schnitten wir die Funktionen des PDFs auf das Seminar zu. So
kann zum Abschluss des Seminars die Tauglichkeit der interaktiven Lernressource in der
Praxis erprobt werden. Zuerst folgt eine theoretische Aufarbeitung der pädagogischen
Grundlagen im Bereich des Lernens mit Multimedia und Interaktivität. Im Anschluss
wird zuerst die Konzeption und daraufhin die Entwicklung des Prototypen dokumentiert.
2 Theoretische Basis
2.1 Lernen mit interaktiven Lernressourcen
Bevor genauer auf die Vorzüge von interaktiven Lernressourcen eingegangen werden
kann, muss zuerst geklärt werden, welchen Anspruch ein solches Lernmedium an den
Lernprozess hat. Interaktive Lernressourcen sollten es dem Lernenden ermöglichen,
selbständig zu handeln und aktiv zu werden. In diesem Sinne knüpfen diese
Lehrmaterialien an die humanistische Sichtweise auf das Lernen an: Ein Individuum
strebt nach Selbstverwirklichung und benötigt für diese Zwecke Freiheit beim Finden
neuer Informationen als höchstes Gut [vgl. Har07: 65]. Der Fokus liegt hierbei also vor
allem auf der Subjektivität des Lernenden. Wir haben deshalb ein weitgehend
konstruktivistisches Instruktionsdesign gewählt [vgl. ebd.: 69], das sich vornehmlich
darauf beschränkt, Lernressourcen bereitzustellen – und hierbei keine Pfade vorzugeben.
Daraus folgt, dass interaktive Lernressourcen sich vor allem als Selbstlernmedium
eignen. Aber auch bei Open Distance- oder Blended Learning-Veranstaltungen kann das
100](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-100-320.jpg)
![Potential einer solchen Lernumgebung dem Lernprozess wertvolle Beiträge liefern, da
hier auch über Distanzen soziale Interaktion ermöglicht und gefördert wird.
Die Vorzüge einer solchen Ressource lassen sich detaillierter aufschlüsseln, indem man
einen Blick auf die Facetten computerbasierter Lernmedien wirft. Im Gegensatz zu
Büchern oder Filmen zeichnen sich digitale Lernumgebungen durch Multimedialität und
Interaktivität aus [PR05: 184].
2.2 Multimediales Lernen
2.2.1 Definition
In der Literatur gibt es einige Streitigkeiten darüber, wie Multimedia zu definieren sei.
Weidenmann [We02: 47] spricht sich deshalb für eine genauere Unterteilung des
Begriffs in drei Teilaspekte aus: Multimedialität, Multicodierung und Multimodalität.
Multimodal sind Medien, die parallel mehrere Sinneskanäle des Menschen ansprechen.
Dies wäre beispielsweise gesprochener Text mit Bildern. Multicodal sind hingegen
Medien, die Bild und geschriebenen Text verbinden, denn für die jeweilige Darstellung
werden unterschiedliche Zeichensysteme (Codes) benötigt. Multimediale Medien sind
bei genauerer Differenzierung die Nutzung verschiedener Medien – die aber integriert
und ohne Brüche dargestellt werden. Medien sind hier einfacher zu verstehen als
Plattformen oder Anwendungen. In diesem Sinne ist ein PDF, das auf diverse
Webdienste zugreift, ein multimedialer Lerngegenstand in seiner reinsten Form.
Probleme treten aber nun auf, wenn man eine klare Trennung der Begriffe Multimedia
und Interaktivität vornehmen möchte. Die Einbindung von Videos macht unseren
Prototypen zu einer multimedialen Lernressource, erfordert aber ein Mindestmaß an
Interaktivität, um das Video zu starten oder anzuhalten. Da die Effekte dieser Aspekte
auf das Lernverhalten aber getrennt betrachtet werden sollen, empfiehlt sich in diesem
Fall eine andere Unterteilung des Begriffs. Hierfür sollte man Medien in statische,
zeitabhängige und interaktive Medien unterscheiden [vgl. Har07: 54f.]. Statisch sind
Texte und Bilder, bei denen sich der Nutzer die Zeit frei einteilen kann, während
zeitabhängige Medien sich mit der Zeit verändern, wie beispielweise das Bild eines
Videos oder der Ton einer Aufnahme. Interaktiv sind hingegen Medien, auf deren
Darstellung der Benutzer selbst Einfluss nehmen kann. Dies kann zum Beispiel durch
das Klicken zur Anzeige der nächsten Folie bei Slideshare der Fall sein. Während nun
einige Publikationen Multimedialität als die „parallele Nutzung von statischen,
zeitbasierten und interaktiven Medien“ [ebd.: 55] ansehen, soll zum Zwecke der
Trennschärfe hier Multimedialität nur die parallele Nutzung von statischen und
zeitbasierten Medien innerhalb einer Plattform bezeichnen. Interaktivität wird im
Anschluss als eigenständiger Aspekt betrachtet.
2.2.2 Lernen mit Multimedia
Ansätze zum Multimedialen Lernen beschäftigen sich häufig mit multicodalen
Lernumgebungen, wie sie Text-Bild Kombinationen darstellen. Das Potenzial von
Bildern wird schon seit langer Zeit nicht mehr in Frage gestellt. So wurde in relativ
101](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-101-320.jpg)
![einfachen Versuchen nachgewiesen, dass der Lerneffekt bei Texten mit Bildern eine
Effektstärke von 1.5 gegenüber den Texten ohne Bilder aufweist [vgl. We01: 440].
Desweiteren werden Bilder, gerade wenn sie beiläufig gelernt werden, viel häufiger
erinnert als Substantive [Kl02: 9]. Aber auch bei multimodalen Lernsituationen lassen
sich positive Effekte erkennen. Eine sehr populäre aber wissenschaftlich nicht
nachgewiesene Studie besagt unter anderem, dass Lernende beim Lesen nur zehn
Prozent behalten, während beim Hören, Sehen oder multimodalen Kombinationen viel
höhere Erfolgsquoten verzeichnet werden [Abb. 1, vgl. We02: 48f. & Kl02: 9]. Eine
derartige Aufschlüsselung ist zwar griffig, kann aber nicht ernsthaft als Argument für die
Multimodalität von Lernprozessen angeführt werden.
Abb. 1: Behaltensleistung bei multimodalem Lernen
Richard E. Mayer hat hingegen in vielen seiner Arbeiten Prinzipien herausgearbeitet, die
auch diversen empirischen Untersuchungen standhalten konnten. Reinmann [Re08a: 18]
fasst diese Prinzipien zusammen, unter denen sich einige interessante Erkenntnisse
finden lassen: So werden nach dem Modalitätsprinzip Bilder und Animationen besonders
wirksam durch gesprochenen Text ergänzt, da hier ein weiterer Sinn angesprochen wird.
Dieses Prinzip wird auch sehr hartnäckig von Weidenmann unterstützt, der besonders die
Verwendung von auditiven Medien immer wieder befürwortet [We02: 53]. Außerdem
gilt das zeitliche sowie räumliche Kontiguitätsprinzip, sodass zusammengehörige
Elemente auch zusammen präsentiert werden sollten. Ist aber kein direkter
Zusammenhang gegeben, können zu viele multimediale Zusatzmaterialien vom
Lernprozess ablenken. Das Redundanzprinzip besagt außerdem, dass Text besser
verinnerlicht wird, wenn er nicht gleichzeitig vorgelesen wird. Schließlich sollten auch
Bilder eher komplementär als redundant zum Text gewählt werden, da ansonsten
Multimedialität keinen Mehrwert bietet [vgl. We01: 439]. Mayer relativiert dies jedoch,
da der Lernende aufgrund von „referential connections“ passende komplementäre Bilder
mit dem Text verknüpft und den jeweiligen Lerninhalt so länger verinnerlicht [vgl.
We02: 52].
In komplexen Situationen kann es aber unter Umständen der Fall sein, dass ein einzelnes
Bild nicht ausreicht um den Sachverhalt ausreichend zu verdeutlichen [vgl. We01: 439].
Hierfür sollten dann entweder mehrere Bilder – in interaktiven Lernressourcen zum
102](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-102-320.jpg)
![Beispiel über Bildergalerien – oder Animationen gewählt werden. Gerade bei
dynamischen Sachverhalten sind Animationen dienlich, da so sich so leichter Modelle
im Kopf des Lernenden bilden können. Eine weitere Möglichkeit zur Verdeutlichung
dynamischer Sachverhalte ist selbstverständlich das Video. Jedoch ist bei den
zahlreichen Vorteilen, die das bewegte Bild liefert [vgl. PR05: 196f.], hier nicht alles
Gold, was glänzt: So wird das Medium (im besonderen Sinne das Fernsehen) von den
Nutzern als seichtes Medium empfunden und in Lernsituationen deshalb unterschätzt
[vgl. We02: 56]. Der Betrachter folgt den Bildern zwar, beschäftigt sich aber nicht
eingehender damit. So entsteht das Gefühl, man habe alles verstanden – da man es ja
gesehen hat –, doch kann von richtigem Verstehen nicht immer die Rede sein [vgl.
We01: 443]. Der Hauptgrund für dieses Defizit des Bewegtbilds ist der fehlende
Einbezug des Nutzers, der zu Passivität führt [vgl. We02: 57].
Interaktive Lernressourcen haben jedoch durch die geschickte Einbindung von kurzen
Videos die Möglichkeit, die Nachteile von Videos zu umgehen. Die genauen Aspekte
der Interaktivität, die solche Lerngegenstände betreffen, werden im folgenden Kapitel
aufgegriffen.
2.3 Interaktives Lernen
2.3.1 Definition
Der Begriff Interaktivität benötigt eine genauere Abgrenzung, da er mit der Zeit viele
Bedeutungen erfahren hat. Interaktivität im sozialwissenschaftlichen Sinn bezeichnet die
„gegenseitige Beeinflussung, die wechselseitige Abhängigkeit und das ‚Miteinander-in-
Verbindung-treten‘ zwischen Individuen und sozialen Gebilden“ [Haa02: 128]. Diese
Form des Begriffs soll im Folgenden vor allem als soziale Interaktion verstanden
werden. Wenn auch dies die ursprüngliche Bedeutung von Interaktivität ist, wurde durch
das Aufkommen von Computerprogrammen auch die Mensch-Computer Interaktion zu
einer Facette des Begriffs. Baumgartner definiert Interaktivität aus
informationstechnischer Sicht als die Möglichkeit des Benutzers, selbst in einen Prozess
gestaltend einzugreifen. „Das betrifft sowohl die Gestaltung der Inhalte, ihre
Reihenfolge als auch die Zeitdauer, die mit den einzelnen Phasen des Prozesses
zugebracht wird.“ [BP99: 128] In Bezug zu Medien - die ja technischer Natur sind - ist
meist die letztere Annäherungsweise zutreffender: Ein Programm stellt eine Anfrage, die
vom Benutzer beantwortet wird, woraufhin das Programm auf diesen Befehl reagiert.
Interaktive Lernressourcen sind nun zwar im klassischen Sinne solche interaktiven
Medien, haben aber auch das Potential, menschliche Kommunikation über Computer
(computervermittelte Kommunikation) zu ermöglichen. Da gerade letzteres eine
Herausforderung der Gegenwart ist, werden beide Aspekte dieses Phänomens nun
genauer untersucht.
103](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-103-320.jpg)
![2.3.2 Mensch-Computer Interaktion
a) Individualität
Interaktivität zeichnet sich besonders dadurch aus, dass solche Systeme individuell vom
Nutzer verwendet werden können. Der Lernende ist nicht mehr reiner Rezipient, sondern
tritt als Benutzer aktiv mit dem Medium in Verbindung. Somit können nun die
verschiedenen Phasen des Lernprozesses vom Lernenden selbst bestimmt werden,
wodurch sich die Ressourcen an sein eigenes Tempo sowie seine Bedürfnisse und
Interessen anpasst.
Wie sich in der Abgrenzung zur sozialwissenschaftlichen Sicht bereits zeigte, ist aber
Interaktivität nicht immer gleichermaßen gegeben. So gibt es verschiedene Stufen, mit
deren Implementierung das Lernmedium Schritt für Schritt interaktiver wird [vgl.
Haa02: 128]:
Auswählen: Im einfachsten Fall kann der Benutzer sich einfach nur für eine
von vielen gegebenen Möglichkeiten entscheiden.
True-False Tests: Durch gezielte Abfrage von Informationen durch den
Computer wird der Benutzer an die richtige Stelle navigiert.
Markieren und Aktivieren: Der Nutzer kann beispielsweise Kommentare
hinterlassen oder sich gezielt detaillierter zu Themen informieren.
Freie Eingabe: Eine Anfrage wird mit tutoriellem Feedback seitens des
Computers beantwortet.
Soziale Interaktion: Kommunikation mit Tutoren oder anderen Nutzern wird
durch das System unterstützt (siehe 1.3.3).
Nicht alle dieser Facetten müssen hierbei in jeder Lernressource vorhanden sein.
Deshalb beschränkten wir uns bei unserem Prototyp auch nur auf einige der Funktionen,
um die Benutzer nicht zu überfordern.
Ein sehr eng mit Interaktivität verknüpfter, aber oft eigenständig behandelter Aspekt ist
die Adaptivität – die individuelle Anpassung der Lernressource an den Benutzer durch
automatisierte Algorithmen. Hier bieten sich zahlreiche Möglichkeiten Lernressourcen
lebendiger zu gestalten. Auf eine ausführliche Behandlung der Adaptivität wird aber an
dieser Stelle verzichtet, da es zu weit geführt hätte, derartige Funktionen zusätzlich in
unseren Prototyp zu integrieren.
b) Motivation
Neben dem individuellen Lernen ermöglichen interaktive Lernressourcen vor allem auch
motiviertes Lernen. Dadurch, dass der Lernende interaktive Techniken verwendet, wird
der Benutzer aktiv in das Geschehen eingebunden [vgl. Haa02: 129]. Da durch das
„erleben von Autonomie, sozialer Einbindung und Kompetenz“ [Deci & Ryan nach
He08: 53] die intrinsische Motivation des Lernenden gefördert wird, erweisen sich die
104](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-104-320.jpg)
![aktive Rolle des Benutzers und dessen Auswahlmöglichkeiten als Voraussetzungen für
eine hohe Motivation. Ein interaktive Darstellung von Informationen unterstützt somit
Selbststeuerung und Exploration [vgl. Re08a: 19] – und damit sehr nahe verbunden ist
schließlich das Flow-Erleben [vgl. We02: 58; Re08b: 16]. Eine der wichtigsten
Voraussetzungen für diesen optimalen Zustand im Lernprozess sind unter anderem
ununterbrochene Aktivität und klare Anforderungen und Rückmeldungen. Da diese
Komponenten unvermeidlich mit interaktiven Lernressourcen verbunden sind, entstehen
beste Gegebenheiten für ein Flow-Erleben mit interaktiven Medien. Die Kunst ist hierbei
die wahrgenommenen Fähigkeiten und Anforderungen im Gleichgewicht zu halten.
c) Gefahren
Um dieses empfindliche Gleichgewicht nicht zu stören, muss man einen „information-
overload“ so gut wie möglich vermeiden. Bei interaktiven Darstellungen neigt man
gerne dazu sehr viele Informationen in eine Darstellung oder zumindest nebeneinander
zu stellen. Dies kann den Nutzer aber überfordern und ihn demotivieren [vgl. Sc06]. Um
dies zu vermeiden bieten sich Navigationsstrukturen an, die Schritt für Schritt den
Benutzer an die gewünschten Informationen leiten.
Hier kann es aber schnell passieren, dass sich der Benutzer in der Navigation nicht zu
Recht findet. Für diese Zwecke gibt es heutzutage zahlreiche Forschungen zum Zwecke
der Usability, damit Nutzer sich möglichst intuitiv in den multimedialen Anwendungen
auskennen. Somit sollte besonders der Einstieg in das Lernen mit der Ressource so
wenige Instruktionen wie möglich benötigen [vgl. Kl02: 12]. Ist die Navigation nicht
übersichtlich und die Wahlmöglichkeiten überfordern später den Benutzer, so ist er „lost
in cyberspace“ [vgl. Haa02: 130] und verliert aufgrund dieser Desorientierung seine
Motivation. Ein gewisses Maß an Desorientierung kann aber auch dem Verstehen
förderlich sein. Schließlich wird hier problemorientiertes Denken gefordert und der
Nutzer somit wiederum aktiviert.
Wie bereits unter 2.3.2a erwähnt, als das höchste Maß an Interaktivität die soziale
Interaktion betrachtet und von daher derzeit besonders fokussiert. Die Entwicklungen
des Internets ermöglichen es heute nicht mehr nur mit Computern zu interagieren,
sondern über Computer mit anderen Menschen zu kommunizieren. Somit ist es möglich
webbasiert gemeinsam zu lernen und zu arbeiten. Ein solches kooperatives Lernen bringt
einige Vorteile mit sich, die somit interaktiven Lernressourcen auch zum Teil werden.
2.3.3 Soziale Interaktion
a) Kooperatives Lernen
Beim kooperativen Lernen etablieren sich verteilte Kognitionen [vgl. HGH02: 285]. Das
heißt, dass beim Problemlösen ein sogenannter transaktiver Gedächtnisspeicher entsteht,
der sich aus den Kognitionen der Teilnehmer zusammensetzt – der externe
Gedächtnisspeicher. Somit steht jedem einzelnen in der Gruppe ein um ein Vielfaches
erweiterter Wissensvorrat zur Verfügung, den sich jeder einzelne dadurch selbst
aneignen kann. Dank der kollektiven Informationsverarbeitung lassen sich Probleme im
Diskurs erörtern und dadurch besser lösen [vgl. PR05: 199]. Jedes Mitglied erlangt im
Dialog ein viel intensiveres Verständnis für die Situation, da das Problem von vielen
105](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-105-320.jpg)
![verschiedenen Perspektiven beleuchtet wird. Im Verlauf der Argumentation können sich
daher die Gedanken viel weitreichender entfalten. Im Idealfall lässt sich hoffen, dass sich
durch die Wiederholung solcher Problemlösungen in der Gruppe die Denkweise des
Lernenden auch ohne Anwesenheit von Gruppenmitgliedern bestehen bleibt – er sich
also in andere Perspektiven hineindenkt. Für solche Prozesse bedarf es allerdings der
Bereitschaft jedes Einzelnen und auch längerer Phasen in strukturierten Gruppen, damit
sich Routinen entwickeln können [HGH02: 286].
b) Computerunterstütztes kooperatives Lernen
Die Vorteile von kooperativem Lernen in Onlineumgebungen liegen auf der Hand: Zum
einen ist der Ort flexibel wählbar, sodass auch über große Distanzen Gruppentreffen
zustande kommen können. Zum anderen kann die Zeit frei eingeteilt werden, da auch
asynchrone Kommunikation über die Lernressourcen ermöglicht wird. Außerdem kann
auf alle bereits erwähnten Vorteile der informationstechnischen Interaktivität
zurückgegriffen werden, wodurch die motivierenden Aspekte des kooperativen Lernens
durch die der Interaktivität ergänzt werden. Schließlich fungieren solche webbasierten
Lösungen auch als Wissensmanagement-Systeme: Bei geschickter Gestaltung der
interaktiven Lernressource können beispielweise alle Gruppenteilnehmer auf die
Kommentare der anderen Nutzer zugreifen, sowie Fragen und Antworten zu speziellen
Themen einsehen. Die enorme Bedeutung von sozialer Interaktion in digitalen
Lernumgebungen zeigt sich unter anderem in einer Studie von Sher [Sh09]: Lernenden,
die in diesem Versuch im Kontakt mit anderen Lernenden oder Lehrern standen, konnten
eine signifikante Verbesserung der Lernerfolge und Zufriedenheit nachweisen.
Kooperatives Lernen tritt online derzeit sehr häufig in Communities auf, die aus großen
Datenbanken bestehen und sehr universell einsetzbar sind [vgl. MSRS07]. Diesem
Anspruch mit einem relativ kleinen Prototyp gerecht zu werden ist deshalb nicht ganz
einfach, unsere Bemühungen hierbei werden jedoch im Folgenden erläutert.
3 Konzeptionelle Umsetzung
3.1 Konzept und geplante Verwendung
Auf der Suche nach einem geeigneten Prototyp für eine interaktive Lernressource
entschlossen wir uns recht bald dazu, das Portable Data Format (PDF) mit interaktiven
Funktionen anzureichern. Der Grund hierfür ist, dass PDFs in der Lehre sehr oft benutzt
werden – ob als vorlesungsbegleitende Lektüre oder als schlichtes Speicherformat für
die Verbreitung von Präsentationen. Ein PDF ist jedoch sehr statisch und ist auch nicht
wirklich darauf ausgelegt, sich an den Benutzer anzupassen. Schließlich ist das Format
dafür entwickelt worden, eine einheitliche Darstellung auf jedem Endgerät zu
ermöglichen. Durch die Verwendung in der Lehre ist es aber durchaus von Interesse,
wenn ein solches Format multimediale und interaktive Fähigkeiten besitzt. Deshalb
machten wir es uns zur Aufgabe, dieses Format mit verschiedenen Implementierungen
dynamischer zu gestalten.
106](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-106-320.jpg)
![Als Setting diente uns hier pragmatischer Weise unser eigenes Seminar, da gerade hier
Webanwendungen und –werkzeuge zu den Lerninhalten zählen. Auch da es sinnvoller
ist, Dinge im jeweiligen Kontext zu lernen, um träges Wissen zu vermeiden [PR05: 194;
Har07: 70], bietet sich für dieses Themengebiet eine webbasierte interaktive
Lernressource zu Übungszwecken an. Ebenso wie Petko stellten wir fest, dass „beim
gängigen Verständnis von «interaktiven Lernressourcen» die Potenziale der Kooperation
von Lernenden vernachlässigt“ (PR05: 201) werden. Dies machte für uns die
Implementierung einer Kommentarfunktion zum Hauptaugenmerk, während wir auch
nach anderen Möglichkeiten suchten, die Kommunikation und Kooperation im PDF zu
ermöglichen.
3.2 PDFs und Multimedia
3.2.1 Einbettung von zeitabhängigen Medien
Da ein PDF wie erwähnt statisch ist somit per definitionem nicht multimedial, war es
uns zuerst eine Aufgabe zeitabhängige Medien zu implementieren, die der Benutzer je
nach Bedürfnis abspielen oder manipulieren kann. Im weitesten Sinne zählt hierzu die
Einbindung des Online-Dienstes Slideshare, durch die zumindest durch wechselnde
Bilder navigiert werden kann – ganz im Sinne einer linearen Bildergalerie. So kann der
Benutzer die Präsentationen, die man auf der Plattform Slideshare einsehen kann nach
Belieben hinzuziehen um Hintergrundinformationen zu erhalten.
Eine etwas interaktivere Form dieser Multimedia-Einbindungen ist das verwendete
Tutorial „Insertion Sort Algorithm“: Hier wird ein Audiokommentar mit einer
Animation visualisiert (vgl. Modalitätsprinzip in 2.2.2) und nach jedem Abschnitt kann
der Benutzer entscheiden, ob er alles verstanden hat und den nächsten Abschnitt hören
möchte, oder doch lieber den Abschnitt wiederholen möchte. Das Lerntempo passt sich
dem Lernenden somit individuell an.
3.2.2 Einbettung aktueller Daten
Eine Überlegung, die wir im Verlauf der Konzeption oft diskutierten, ist die Einbettung
von aktuellen Daten gewesen. Die mathematische Suchmaschine Wolfram Alpha bietet
eine Schnittstelle an, die es ermöglicht die Daten zu diversen Themen in ein PDF
einzubetten. So finden sich hier beispielweise aktuelle Aktienkurse oder auch das Wetter
bzw. Klima zu diversen Orten. Für volkswirtschaftliche oder geographische
Lernressourcen können solche Daten durchaus Mehrwert haben. Wird beispielweise die
Entwicklung der VW Aktie im Zuge der geplanten Übernahme durch Porsche behandelt,
ist es durchaus von Interesse, wie sich der Kurs dieser Aktie bis heute entwickelt hat.
Solche Daten sind aber im Bereich der sozialen Lernnetzwerke nicht sinnvoll und
deshalb wurde diese Funktion in unserem Prototyp ignoriert.
3.2.3 Einbeziehung von Geo-Daten
Eine weitere sehr interaktive Möglichkeit, die man bei der Entwicklung nutzen kann, ist
der Standort des Nutzers. Da immer mehr mobile Endgeräte mit GPS von Nutzern
verwendet werden, können Geo-Daten dazu verwendet werden, relevante geographische
107](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-107-320.jpg)
![Informationen im Dokument des Lernenden anzuzeigen. Ein mögliches Szenario hierfür
wäre es, Informationen zu benachbarten Sehenswürdigkeiten anzuzeigen oder
Wetterdaten automatisch zum jeweiligen Standort einzublenden. In unserem Kontext
konnten wir aber keinen tatsächlichen Mehrwert aus solchen Funktionen schöpfen. Noch
dazu hätte sich hier eher das Format einer mobilen Applikation geeignet, da stationäre
Computer in ihrer Mobilität relativ eingeschränkt sind. Durch HTML5 wäre aber eine
exakte Ortung internetfähiger Computer kein Problem mehr, wie Webdienste wie
http://html5demos.com/geo zeigen. Eine weitere Möglichkeit wäre gewesen, Augmented
Reality Szenarien zu verwenden oder einen der vielen anderen aktuelle Trends [vgl.
JLSS10]. Alles in allem lässt sich aber sagen: Im Kontext unseres PDFs und Seminars
waren diese Dinge nicht stimmig umsetzbar.
3.3 Von Multimedia zu Interaktivität: Kooperation im PDF
3.3.1 Asynchrone Kommunikation
Wie in den bisherigen Ausführungen ersichtlich wurde, ist kooperatives Lernen das non-
plus-ultra bei interaktiven Lernressourcen. Im Zuge des Lernprozesses würde es sich
anbieten, wenn der Lehrende bei der netzbasierten Kommunikation eine
Moderatorfunktion einnimmt. Eine Online-Moderation kann dabei helfen die
Kommunikation in eine bestimmte Richtung zu lenken, Koordinationsprobleme
zwischen den Teilnehmer beizulegen und auch die kommunikativen Prozesse
aufrechtzuerhalten [vgl. HGH02: 294]. Der Lehrende würde dabei vier Funktionen
einnehmen: Die Organisations- und Administrationsfunktion, die auf den Umgang mit
der Lernressource abzielt, außerdem die Motivationsfunktion, um die Kommunikation in
Gang zu halten, die Vermittlungsfunktion, um beispielsweise weiterführende Quellen
oder Ansprechpartner mitzuteilen, und schließlich die Expertenfunktion, da der
Lehrende die meiste Erfahrung mit dem Thema vorweisen kann und somit auf
inhaltliche Korrektheit der Beiträge achten kann.
Wir verfolgten einige Ansätze, um mit unserem Prototyp eine solche Kooperation zu
ermöglichen. Zunächst beschäftigten wir uns mit asynchroner Kommunikation, welche
zwar Nachteile mit sich bringt, da die auftretenden Verzögerungen Verständnisprobleme
nach sich ziehen können. Aber asynchrone Kommunikation bietet auch Vorteile, da so
die Nachrichten im Gegensatz zu Gesprochenem permanent sind und auch zeitlich
flexibel, bei ausreichender Überlegung beantwortet werden können [vgl. HGH02: 289].
Für diese Zwecke wollten wir den Onlinedienst Voicethread in unser PDF
implementieren. Voicethread ermöglicht es Präsentationen mit einer Audiospur zu
hinterlegen und Kommentare in schriftlicher oder mündlicher Form zu hinterlassen. Da
Voicethread mit allen Funktionen implementiert werden konnte, ist damit nun auch die
Möglichkeit des Kommentierens innerhalb des PDF gegeben. Dies war ein erster Schritt
in die richtige Richtung.
Unser Plan war es eine unabhängige webbasierte Kommentarfunktion zu entwickeln, die
sich im Idealfall an den Funktionen von Facebook orientiert: Zu jedem Beitrag, jedem
Absatz und jedem Multimediaelement soll er Nutzer die Möglichkeit haben einen
Kommentar zu verfassen. Dieser Kommentar kann Zusatzinformationen enthalten oder
eine Frage zum jeweiligen Thema – die Nutzung ist komplett dem Lernenden
108](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-108-320.jpg)
![überlassen. Auf dieser Weise reichert sich die Lernressource während der Nutzung
immer mehr mit Wissen bzw. Informationen an, sodass sich die Qualität und die
Detailliertheit mit jedem weiteren Kommentar verbessert. Da die Kommentare und
Notizen auf einem Server gespeichert werden sollen, damit jeder darauf zugreifen kann,
sind die Anmerkungen nicht nur für den Urheber von Interesse, sondern können diese
Wortmeldungen auch kollaborativ genutzt werden [vgl. Zu06: 38]. So kann die
interaktive Lernressource letztlich sogar für Zwecke des Wissensmanagement genutzt
werden.
Würde sich eine eigene Kommentarfunktion als zu schwierig bewahrheiten, arbeiteten
wir einen Alternativplan aus: So integrierten wir eine Twitter-Schnittstelle, die es
ermöglicht direkt aus dem Dokument zu twittern. Dies soll den Diskurs um das jeweilige
Thema antreiben, da kein anderes Programm aufgerufen werden muss, um eine Twitter-
Nachricht (Tweet) zu verfassen. Stattdessen kann man direkt im Dokument zur aktiven
Teilnahme aufrufen. Twitter-Nachrichten sind zwar nicht direkt auf einen Absatz im
PDF zurückzuführen, aber durch die Verwendung von sogenannten hash-tags, also der
Verschlagwortung der Nachrichten, kann man dieses Problem umgehen: Man kann ein
bestimmtes Kürzel für den jeweiligen Beitrag verwenden und zu dem jeweiligen Beitrag
nur die Tweets mit diesem hash-tag anzeigen. Da diese Nachrichten öffentlich
zugänglich sind, bringen sie alle Vorteile einer Kommentarfunktion mit sich. Und andere
Teilnehmer können somit auch bei Twitter sehen, wenn das Dokument kommentiert
wurde – und müssen dafür nicht ständig die Lernressource erneut öffnen.
3.3.2 Synchrone Kommunikation
Ließen sich tatsächlich die Funktionen von Facebook in ein PDF integrieren, wäre es
auch möglich eine Chatfunktion zu integrieren. Dies würde über eine Anzeige
geschehen, die zeigt wer gerade online ist und sich das PDF ansieht. Hier ist es den
Lernenden möglich unmittelbares Feedback von anderen Teilnehmern zu erhalten und
schneller Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Die Nachrichten sind hier zwar auch
permanent, aber nur für die beiden Chatpartner – sodass keine anderen Lernenden auf
diesen Diskurs zugreifen können. Eine weitere Schwierigkeit ist, dass Chat zwar als
synchrone Kommunikation angesehen wird, aber durch das Schreiben von kurzen
Meldungen auch Zeitverzögerungen mit sich bringt. Dadurch können auch Probleme
beim Verständnis auftreten. Noch dazu kann kein nonverbales oder paraverbales
Feedback erhalten werden (HGH02: 288f.), wenn beispielsweise der Gesprächspartner
den Mund verzieht, weil er mit einer Aussage nicht übereinstimmt. Eine Chatfunktion ist
somit nicht die ideale Form des kooperativen Lernens, aber dennoch bringt es durch die
Schnelligkeit den Lernenden einige Vorteile.
Hilfreicher sind hingegen Videokonferenzen. Durch ein anderes Projekt des Seminars,
aus dem ein Mash-Up mit Videokonferenz-Möglichkeit hervorging, kam die Idee auf,
dieses Projekt in unseres zu implementieren. Aber nicht nur das projektübergreifende
Arbeiten motivierte uns zu diesem Schritt: Schließlich hat der Lernende hier die
Möglichkeit, auch nonverbales Feedback im Gespräch zu erhalten und noch dazu
keinerlei (gravierende) Verzögerungen zu erfahren. Aber trotz des Feedbacks ist es nicht
möglich über Videokonferenzen direkten Blickkontakt zu wahren, da bei einem Blick
auf den Bildschirm das Gegenüber keinen Blick in die Augen erfährt – da Kamera und
109](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-109-320.jpg)
![Im ersten Schritt im Authentifizierungsprozess (A) wird eine Anfrage von der
CommentInAPDF Anwendung an den Serviceprovider gesendet, die einen Anfragetoken
beantragt. Hier wird geprüft ob die Anwendung bei Twitter registriert ist. Dies geschieht
in dem das oauth-Objekt den Consumer Key und das Consumer Secret (hier verdeckt
angegeben) zugewiesen bekommt.
oauth.consumerKey = "xxx";
oauth.consumerSecret="xxx";
Wird die Anfrage positiv beantwortet (B), so wird der Benutzer auf die URL
weitergeleitet (C), wo er den Zugriff von CommentInAPDF auf seine Daten erlauben
kann.
navigateToURL(new URLRequest(event.url));
Erlaubt der Benutzer den Zugriff, bekommt er eine PIN angezeigt, die er in
CommentInAPDF (D) in das entsprechende Feld eingeben und bestätigen muss. Die
Bestätigung der PIN löst eine Anfrage nach dem Zugangstoken (E) aus.
oauth.requestAccessToken(pincode.text);
Ist die Anfrage positiv beantwortet (F), gilt die Authentifizierung als abgeschlossen.
Jetzt kann CommentInAPDF auf die Twitterdaten vom Benutzer zugreifen und ihm das
Senden von Tweets (G) ermöglichen.
twitter.updateStatus(nachricht);
Für die Anzeige von Tweets stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung. Mit der ersten
können nur Tweets angezeigt werden, die einen festvorgegebenen Hashtag (z.B.
„fsln10“) beinhalten. Dieser wird im Code festgelegt und kann vom Benutzer nicht
geändert werden.
tweetr.search("fsln10", null, 30);
Die zweite Möglichkeit erlaubt es dem Benutzer den Hashtag selbst auszuwählen. Dieser
wird dann aus dem entsprechenden Textfeld ausgelesen und der search-Methode
übergeben.
tweetr.search(tag.text, null, 30);
Die Suchergebnisse werden gesammelt und als Objekte abgelegt.
var statusData:SearchResultData =
event.responseArray[i] as SearchResultData;
Anschließend werden die Objekte ausgelesen und in ein Array gefüllt, das dem
DataGrid übergeben wird, das die Ergebnisse in der Tweet-Liste anzeigt.
114](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-114-320.jpg)
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117](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-117-320.jpg)
![chen einer Menge von Individuen, den sogenannten Akteuren, zwischen denen es Verbin-
dungen geben kann. Ein Akteur kann beispielsweise die Rolle einer Person, einer Gruppe
oder eines computergesteuerten Systems einnehmen. Daraus folgt, dass ein soziales Netz-
werk aus einer heterogenen Gruppe von Akteuren bestehen kann. Stellt man das soziale
Netzwerk grafisch in einem Soziogramm dar, werden Akteure als Knoten und Beziehun-
gen als Kanten modelliert.
Um soziale Netzwerke hinsichtlich Metriken, wie zum Beispiel der Zentralit¨ t, anhand
a
von Zentralit¨ tsmaßen untersuchen zu k¨ nnen, bedient man sich der sozialen Netzwerk-
a o
analyse (Social Network Analysis). Sie hat sich zur wesentlichen Technik der modernen
Soziologie herausgebildet. In der sozialen Netzwerkanalyse werden Metriken verwendet,
¨
um Aussagen uber die Struktureigenschaften des Netzwerkes treffen zu k¨ nnen.
o
Ziel dieser Arbeit ist die Anwendung und Evaluierung von Metriken der sozialen Netz-
werkanalyse auf Artefact-Actor-Networks. Hierf¨ r wird eine Komponente entwickelt, die
u
aus einem bestehenden Artefact-Actor-Network eine Transformation in die Graphenko-
dierungssprache GEXF (Graph Exchange XML Format) [HBJ+ 10] erm¨ glicht. Mit dem
o
Tool Gephi4 werden die transformierten Graphen visualisiert und analysiert. Die GEXF-
Spezifikation erm¨ glicht die Modellierung von komplexen Netzwerkstrukturen. Gegen¨ ber
o u
dem weit verbreitetem Format GraphML5 besteht in GEXF zust¨ tzlich die M¨ glichkeit
a o
zeitliche Intervalle f¨ r Gruppen von Knoten oder sogar auf Knotenebene anzugeben.
u
1.1 Welchen Nutzen bringen Artefact-Actor-Networks?
Wenn in einem Netzwerk nicht mehr f¨ r Personen oder Gruppen, sondern f¨ r Artefakte
u u
wie Blogeintr¨ ge, Videos oder Twitter-Nachrichten (sog. Tweets) stehen, spricht man von
a
Artefaktnetzwerken. Hierbei k¨ nnen die selben Metriken der sozialen Netzwerkanalyse
o
angewendet werden. Artefaktnetzwerke versuchen Aussagen dar¨ ber zu treffen, wie Arte-
u
fakte verlinkt und verwendet werden. Wenn zwei Artefakte miteinander verbunden sind,
scheint eine semantische Beziehung zwischen ihnen zu bestehen. Betrachtet man zum Bei-
spiel zwei Artefakte, ein Textdokument und einen Blog-Eintrag, dann kann es sein, dass im
Blogeintrag auf das Textdokument verlinkt wird. Somit existiert zwischen diesen beiden
Artefakten eine semantische Relation references bzw. isReferencedBy.
Neben den Beziehungen untereinander k¨ nnen Artefakte auch Beziehungen zu Akteu-
o
ren besitzen. Damit k¨ nnen bei der Untersuchung von Artefakt- und Akteurnetzwerken
o
konsolidierte Netzwerke erzeugt werden, um den Kontext f¨ r bestehende Verbindungen
u
zwischen Akteuren herauszufinden. Ein solches konsolidiertes Netzwerk wird als Artefa-
ct-Actor-Network bezeichnet.
¨
In Freundschaftsnetzwerken kann es zum Beispiel semantisch ahnliche Nachrichten als
Artefakte geben. Werden diese Artefakte miteinander verkn¨ pft, dann entstehen automa-
u
tisch Verbindungen zwischen Akteuren, da Nachrichten im Freundschaftsnetzwerk ein-
deutig Personen zugeordnet sind. Im Umkehrschluss heißt dies, dass Beziehungen zwi-
4 http://gephi.org/
5 http://graphml.graphdrawing.org/
120](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-120-320.jpg)
![schen Individuen auf gemeinsames Interesse dieser zur¨ ckzuf¨ hren sind (vgl. [Hol06]).
u u
Werden zum Beispiel f¨ r eine Konferenz Artikel zu einem bestimmten Thema eingereicht,
u
¨
dann haben diese Artefakte einen gemeinsamen Kontext und sind semantisch ahnlich.
Durch die Verkn¨ pfung dieser Artefakte entsteht weiterhin ein Akteurnetzwerk, welches
u
Personen miteinander verkn¨ pft. Diese Personen verfolgen gleiche Interessen, m¨ ssen
u u
aber pers¨ nlich nicht unbedingt in Kontakt getreten sein. Mit hoher Wahrscheinlichkeit
o
ist es f¨ r die Akteure ein erheblicher Mehrwert, wenn solche Netzwerkmuster formalisiert
u
und transparent gemacht werden. Das Artefact-Actor-Network generiert zwei Arten von
Informationen, die in den einzelnen Netzwerken nicht erkennbar gewesen w¨ ren. Es er-
a
geben sich ausgehend von Verbindungen zwischen Akteuren implizite Verbindungen zwi-
schen Artefakten. Viel interessanter sind aber die impliziten Verbindungen zwischen Ak-
¨
teuren, die sich aus den Verbindungen der Artefakte ergeben, da sie Akteure mit ahnlichen
Interessen verkn¨ pfen. Damit besteht zwischen Autoren einer Konferenz nicht unbedingt
u
eine pers¨ nliche Verbindung im Akteurnetzwerk, sehr wohl aber eine implizite Verbin-
o
dung durch die Beziehungen im Artefaktnetzwerk.
1.2 ¨
Welchen Nutzen besitzen Artefact-Actor-Networks fur das FSLN-Seminar?
Zum kollaborativen Erstellen von textuellen Dokumenten k¨ nnen Artefact-Actor-Netwo-
o
rks einen erheblichen Mehrwert liefern. Im Kontext dieses Seminars k¨ nnen f¨ r eine Men-
o u
ge von Papern semantische Beziehungen zwischen diesen hergestellt werden, um bei-
spielsweise die Literatursuche zu vereinfachen. Ein anderes Beispiel ist der Einsatz von
Twitter6 . Werden hier Artefakte oder Akteure miteinander verkn¨ pft so lassen sich the-
u
menspezifische Diskussion clustern. Wie in der Einleitung schon erw¨ hnt k¨ nnen unter-
a o
schiedliche Artefakttypen miteinander verkn¨ pft werden. Betrachtet man nun ein Semi-
u
nar als ein Projekt und f¨ gt neue Projekte zum Artefact-Actor-Network hinzu, so k¨ nnen
u o
zwischen den einzelnen Artefakten der Projekte projekt¨ bergreifende Verbindungen ent-
u
stehen.
isReferencedBy isSupervisorOf
referencing isSupervisedBy
Organization
isUsed
owner isAuthor
modfier
uses
Projectspace A Projectspace B Projectspace C
Abbildung 1: Projekt¨ bergreifender Zugriff
u
6 Microblogging-Dienst bei dem pro Blog die Zeichenanzahl auf 140 Zeichen beschr¨ nkt ist
a
121](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-121-320.jpg)
![In Abbildung 1 ist beispielhaft eine Organisation dargestellt, die drei Projectspaces enth¨ lt.
a
Die unterschiedlichen grafischen Formen spiegeln unterschiedliche Artefakttypen bzw.
Akteure wieder. Jeder Projectspace ist ein in sich abgeschlossenes System. Beziehungen
bestehen zwischen allen Artefakttypen und Akteuren, sowohl projektintern, wie auch pro-
jekt¨ bergreifend. Diese Beziehungen werden in Artefact-Actor-Networks abgebildet.
u
Im Folgenden werden die f¨ r diese Arbeit notwendigen Grundlagen vorgestellt. Beginnend
u
mit einer Einf¨ rhung in soziale Netzwerke, wird das Konzept der Artefact-Actor-Networks
u
vorgestellt.
2 Soziale Netzwerke
Soziale Netzwerke entstehen immer dann, wenn Personen miteinander kommunizieren
oder Daten austauschen. Ein soziales Netzwerk l¨ sst sich in seiner Grundform als ein un-
a
gerichteter Graph darstellen. So werden Personen als Knoten und Beziehungen zwischen
ihnen als Kanten modelliert.
Durch die stetig ansteigende Vernetzung der Gesellschaft sind soziale Netzwerke in der
heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Im privaten, sozialen, gesch¨ ftlichen und univer-
a
sit¨ ren Bereich haben sie einen festen Stellenwert erhalten. Die Social Network Sites Face-
a
book, StudiVZ und XING beweisen dies nicht nur durch kontinuierlich steigende Nutzer-
zahlen, sondern auch durch die intensive Nutzung der Teilnehmer. W¨ hrend zu Beginn
a
lediglich Kontakte ausgetauscht und gekn¨ pft wurden, bieten Social Network Sites heut-
u
zutage die M¨ glichkeit komplett individualisierte Interessengruppen zu bilden. Auch in
o
den wirtschaftlichen Bereich sind Social Network Sites vorgedrungen. So ist es beispiels-
¨
weise uber XING m¨ glich anhand von Benutzerprofilen Mitarbeiter zu akquirieren, oder
o
ein Profil f¨ r m¨ gliche Stellenangebote freizugeben.
u o
Erstmals wurden soziale gesellschaftliche Strukturen zu Beginn des 20. Jahrhunderts un-
tersucht. Damals analysierte Georg Simmel relationale Beziehungen zwischen Individu-
en. Im Jahr 1967 arbeitete Stanly Milgram an einem Experiment, welches heute als Das
”
kleine Welt-Ph¨ nomen“ bekannt ist. In diesem Experiment analysierte er Vernetzungsei-
a
¨
genschaften zwischen Personen und stellte fest, dass jeder mit jedem uber kurze Wege
verbunden ist (vgl. [Hol06], S. 29 ff).
2.1 Definition
Die bekannteste und immer wieder verwendete Definition sozialer Netzwerke geht auf
Mitchell zur¨ ck. Er definiert in [Mit69] ein soziales Netzwerk wie folgt:
u
(...) a specific set of linkages among a defined set of persons with the ad-
”
ditional property that the characteristics of these linkages as a whole may be
used to interpret the social behavior of the persons involved.“
122](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-122-320.jpg)
![Ein soziales Netzwerk besteht also im Wesentlichen aus einer Menge von in Beziehung
stehenden Akteuren. Ein Akteur kann f¨ r eine Person, eine Gruppe oder gar eine ganze
u
Organisation stehen. Auch ein computergesteuertes, automatisiertes System kann als Ak-
teur in einem sozialen Netzwerk fungieren. Wassermann und Faust definieren in [WFI94]
ein soziales Netzwerk als:
A social network consists of a finite set or sets of actors and the relation or
”
relations defined on them.“
Ein soziales Netzwerk kann demzufolge als relationales System aufgefasst werden.
2.2 Modellierung
Graphentheoretisch k¨ nnen soziale Netzwerke als Soziogramme modelliert werden. Dabei
o
werden Akteure durch Knoten und Beziehungen durch Kanten repr¨ sentiert. Soziogramme
a
wurden von Jacob L. Moreno in [Mor34] vorgestellt und werden auch heute noch mit
ihren dazugeh¨ rigen Soziomatrizen zur Analyse von sozialen Netzwerken verwendet. In
o
Abbildung 2(a) ist ein Netzwerk als Soziogramm modelliert. Die zugeh¨ rige Soziomatrix
o
ist in Tabelle 1 dargestellt.
Reflexive Verbindungen werden ausgeschlossen, da sie in sozialen Netzwerken keine Aus-
sagekraft besitzen. Weiterhin gilt, dass die Werte entlang der Diagonalen gespiegelt sind,
da der Graph ungerichtet ist. Zu jedem sozialen Netzwerk k¨ nnen Hilfsnetzwerke, welche
o
¨
uber gerichtete Kanten unidirektionale Beziehungen abbilden, erstellt werden. Die St¨ rke
a
einer Beziehung wird durch Kantengewichte spezifiziert.
2
A B A B A B
5 8 5 1
C D C D C D
(a) Personennetzwerk (b) Soziales Hilfsnetzwerk (c) Soziales Hilfsnetzwerk mit
Kantengewichten
Abbildung 2: Modellierung eines sozialen Netzwerks mit Hilfe von Soziogrammen
Modelliert das Soziogramm ein Freundschaftsnetzwerk, dann entsprechen die Kanten in
Abbildung 2(a) den Freundschaftsbeziehungen im Netzwerk. Die Hilfsnetzwerke aus Ab-
bildung 2(b) und 2(c) werden zur Anwendung von Metriken der sozialen Netzwerkanalyse
genutzt.
123](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-123-320.jpg)
![Tabelle 1: Soziomatrix f¨ r das Beispiel aus Abbildung 2(a)
u
A B C D
A - 1 1 1
B 1 - 1 0
C 1 1 - 0
D 1 0 0 -
3 Artefact-Actor-Networks
Das Konzept der Artefact-Actor-Networks wurde an der Universit¨ t Paderborn unter Lei-
a
tung von Wolfgang Reinhardt [RMV09] entwickelt. Es verbindet Akteur- mit Artefakt-
netzwerken. Ein Artefact-Actor-Network ist ein Netzwerk, das aus Schichten von Ak-
teurnetzwerken und Artefaktnetzwerken besteht. Die in Abschnitt 2 vorgestellten sozialen
Netzwerke entsprechen den Schichten der Akteurnetzwerke. Die Schichten der Artefakt-
netzwerke werden analog zu den Schichten der Akteurnetzwerke aufgespannt. In Abbil-
dung 3(a) sind Artefaktnetzwerke f¨ r Chat, E-Mail und Dokumente dargestellt. Artefakte
u
¨
sind uber Relationen miteinander verkn¨ pft. Eine E-Mail kann zum Beispiel eine Ant-
u
wort auf eine andere E-Mail sein, woraus sich eine Verbindung im Artefaktnetzwerk f¨ ru
E-Mails ergibt. Diese Relationen sind innerhalb der Schichten sichtbar.
Zwischen den einzelnen Artefaktnetzwerken gibt es schicht¨ bergreifende Relationen, wenn
u
zwei Artefakte unterschiedlichen Typs zueinander in Beziehung stehen. Ein Beispiel hierf¨ r
u
ist der Verweis in einem Dokument auf eine E-Mail. Man erh¨ lt ein konsolidiertes Ar-
a
tefaktnetzwerk, das Artefakte mit ihren Relationen schicht¨ bergreifend zusammenf¨ hrt.
u u
Analog erh¨ lt man ein konsolidiertes Akteurnetzwerk, das Akteure mit ihren Relationen
a
schicht¨ bergreifend zusammenf¨ hrt. Ein Artefakt unterh¨ lt Beziehungen zu mindestens
u u a
einem Akteur. Hieraus folgt, dass konsolidierte Akteurnetzwerke mit konsolidierten Arte-
faktnetzwerken (Abbildung 3(b)) verbunden sind. Neben den explizit gesetzten Relationen
sind auch implizite Relationen von Interesse, die durch eine semantische Analyse der Ar-
tefakte identifiziert werden.
3.1 Semantische Relationen
Semantische Relationen sind gerichtete, beschriftete Relationen, die den Beziehungstyp
zwischen Objektpaaren beschreiben. Beispiele hierf¨ r sind kennt oder istBefreundet. In
u
Artefact-Actor-Networks existieren drei grundlegende Klassen semantischer Relationen.
Die Relationsklasse ACT 2 umfasst Verbindungen zwischen Akteuren. Die Klasse ART 2
beschreibt Verbindungen zwischen Artefakten, w¨ hrend die Klasse der AA-Relationen f¨ r
a u
Verbindungen zwischen Akteuren und Artefakten steht.
124](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-124-320.jpg)
![keine expliziten ART 2 -Relation, dann m¨ ssen Artefakte hinsichtlich ihres Kontexts uber
u ¨
eine Metadatenextraktion untersucht werden.
4 Extraktion und Gewichtung von Metadaten
Um Artefakte hinsichtlich ihres Kontextes zu untersuchen, werden Metadaten ben¨ tigt, die
o
den Inhalt des Artefakts beschreiben. Jedes Metadatum wird als Konzept bezeichnet und
besitzt f¨ r ein Artefakt einen Relevanzwert zwischen 0 und 1. Ein Wert von 1 bedeutet,
u
dass das Konzept auf das Artefakt voll zutrifft. Ein Wert von 0 bedeutet, dass das Konzept
gar nicht zutrifft. Konzepte k¨ nnen Schl¨ sselw¨ rter oder benannte Entit¨ ten sein. Benann-
o u o a
te Entit¨ ten sind spezielle Schl¨ sselw¨ rter, die einen Typ besitzen. Abbildung 7 zeigt die
a u o
Konzepte eines Wiki-Artikels zum Thema Microblogging mit Twitter [Twi10].
keyword company
API Twitter
relevance = 0.85 relevance = 1.0
keyword
type:wiki
Tags
Twitter
relevance = 0.25
http://en.wikipedia.org/wiki/Twitter
technology country
SMS United States
relevance = 0.70 relevance = 0.9
Abbildung 7: Konzepte eines Artefakts
Zur Extraktion solcher semantisch angereicherten Metadaten k¨ nnen Projekte wie Open-
o
Calais8 und AlchemyApi9 zum Einsatz kommen. Sie liefern semantisch angereicherte Me-
tadaten in Form von RDF-Daten zu einem Text. Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten
sind in Tabelle 2 aufgef¨ hrt.
u
Beide Dienste liefern f¨ r benannte Entit¨ ten Relevanzen auf dem stetigen Intervall (0, 1].
u a
Bei Schl¨ sselw¨ rtern ist die Relevanzbestimmung weniger genau. Hier enth¨ lt die Rele-
u o a
vanz nur Werte aus der Menge {1, 2 . . . , 5}. Aus der Dokumentation der Dienste geht nicht
hervor, wie diese Granularit¨ t zustande kommt. Um eine genauere Relevanzbestimmung
a
f¨ r Schl¨ sselw¨ rter zu erhalten, wird eine andere Metrik genutzt.
u u o
8 http://www.opencalais.com/
9 http://www.alchemyapi.com/
128](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-128-320.jpg)
![Tabelle 2: Funktionalit¨ t von OpenCalais und AlchemyAPI
a
AlchemyAPI OpenCalais
Spracherkennung ja nein
Sprachen DE, EN, FR EN
Schl¨ sselwortextraktion
u ja ja
Extraktion benannter Entit¨ ten
a ja ja
Relevanzbewertung ja ja
4.1 Termfrequenz - Inverse Dokumentfrequenz
Die T F -IDF (Termfrequenz - inverse Dokumentfrequenz) ist eine Metrik zur Gewich-
tung von Schl¨ sselw¨ rtern im Bereich des Information Retrieval [BYRN99]. Das Gewicht
u o
ist eine statistische Maßzahl, um die Wichtigkeit bzw. Aussagef¨ higkeit eines Terms in
a
einem Dokument in Bezug auf alle Terme im Korpus zu bestimmen. Der Korpus ist hier-
¨
bei die Sammlung aller Terme uber alle Dokumente bzw. Artefakte. Die Berechnung der
T F -IDF wird durch Multiplikation der Termfrequenz und der inversen Dokumentfre-
quenz berechnet. Im Folgenden werden einige Definitionen zur Berechnung der T F -IDF
vorgestellt.
Sei hd (t) die H¨ ufigkeit eines Terms t in einem Dokument d. Sei a(d) die Anzahl aller
a
Terme in einem Dokument d. Die Termfrequenz T Ft,d wird wie folgt berechnet.
hd (t)
T Ft,d = (1)
a(d)
Die Termfrequenz beschreibt die relative H¨ ufigkeit eines Terms in einem Dokument. Sie
a
dient als Indikator, wie repr¨ sentativ ein Term f¨ r den Inhalt eines Dokuments ist (vgl.
a u
[BYRN99] S. 29-30).
Die inverse Dokumentfrequenz wird durch den logarithmierten Quotienten aus der Anzahl
aller Dokumente im Korpus und der Anzahl der Dokumente, in denen ein Term vorkommt,
berechnet. Der Divisor des Quotienten wird als Dokumentfrequenz bezeichnet. Sei D die
Menge aller Dokumente in einem Korpus. Sei DFt die Dokumentfrequenz eines Terms t.
Die inverse Dokumentfrequenz IDFt ist gegeben durch
|D|
IDFt = log (2)
1 + DFt
Die inverse Dokumentfrequenz dient zur Bestimmung der Trennf¨ higkeit eines Terms in
a
einem Korpus. Je trennf¨ higer ein Term ist, desto besser eignet er sich zur Beschreibung
a
eines Dokuments. Der IDF-Wert f¨ r einen Term t sinkt bei steigender Anzahl an Doku-
u
menten, in denen t vorkommt.
129](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-129-320.jpg)
![Mit Hilfe der Termfrequenz und der inversen Dokumentfrequenz wird eine Gewichtung
vorgenommen. Diese Gewichtung gibt die Relevanz f¨ r einen Term t zur Beschreibung
u
eines Dokuments d an. Die Relevanz Relt,d ist gegeben durch
Relt,d = T Ft,d · IDFt (3)
¨
Die Gewichtung uber Relt,d findet im Bereich der automatischen Indexierung von Doku-
¨
menten Einsatz. Uber den von Lucene bereitgestellten Volltextindex ist eine Berechnung
der Relevanz Relt,d einfach m¨ glich. Jedes extrahierte Konzept von Artefakten im Ar-
o
tefact-Actor-Network wird mit Hilfe von Relt,d gewichtet, um eine Vergleichbarkeit von
Artefakten zu erm¨ glichen.
o
5 Vergleichbarkeit von Artefakten
Jedes Artefakt besitzt beliebig viele Konzepte. Artefakte lassen sich vergleichen, indem
man deren Konzepte miteinander vergleicht. Hierzu wird die SemSim-Funktion benutzt.
Hat ein Artefakt keine Konzepte, ist die semantische Vergleichbarkeit zu anderen Arte-
fakten im Netzwerk anhand der Konzepte nicht m¨ glich. Um ein Artefakt ohne Konzepte
o
¨
mit anderen Artefakten vergleichen zu k¨ nnen, eignet sich das Kosinus-Ahnlichkeitsmaß,
o
¨ ber die Volltexte der Artefakte berechnet [FS06].
welches die Text¨ hnlichkeit u
a
¨
F¨ r die Berechnung der semantischen Ahnlichkeit wurde im Rahmen des Artefact-Actor-
u
Network-Projekts die SemSim-Funktion entwickelt. Sie wurde bereits auf der Konferenz
CollaborateCom [Col09] ver¨ ffentlicht [RMV09]. Im Folgenden werden einige Definitio-
o
nen vorgestellt, die zur Berechnung notwendig sind. Sei A ein Artefakt, dann ist CA die
Menge der Konzepte des Artefakts A, deren Relevanz rA (c) gr¨ ßer 0 ist. Seien A und B
o
Artefakte, dann ist CA,B = CA ∩ CB die Menge der gemeinsamen Konzepte.
Sei A ein Artefakt und c ∈ CA ein Konzept des Artefakts, dann ist rA (c) die Relevanz
des Konzepts c bez¨ glich Artefakt A. Die normierte Relevanz des Konzepts c bez¨ glich
u u
Artefakt A wird folgendermaßen berechnet
rA (c)
nA (c) = (4)
i∈CA rA (i)
Damit die Summe der Relevanzen aller Konzepte eines Artefakts genau 1 ergibt, ist ei-
ne Normierung der Relevanzen auf das Intervall [0,1] notwendig. Hierzu setzt man die
¨
einzelne Konzeptrelevanz ins Verh¨ ltnis zur Summe uber alle Konzeptrelevanzen.
a
¨
Zur Berechnung der semantischen Ahnlichkeit zwischen zwei Artefakten A und B wird
¨
uber die Menge der gemeinsamen Konzepte CA,B iteriert. In jedem Iterationsschritt wird
¨
die semantische Ahnlichkeit bez¨ glich des gemeinsamen Konzepts berechnet und aufsum-
u
¨
miert. Die semantische Ahnlichkeit zweier Artefakte ist gegeben durch
SemSimA,B = min nA (c), nB (c) · ConSimA,B (c)2 (5)
c∈CA,B
130](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-130-320.jpg)
![¨
dessen Relevanz gleich 0 ist. Zur Bestimmung der Ahnlichkeit der beiden Artefakte liefert
die SemSim-Funktion folgendes.
SemSimJava,C# ≈ 0.906313987446 (7)
keyword technology
Insel Objektorientiert
0.03 0.9 0.75
type:Wiki type:Wiki
Java C#
http://en.wikipedia.org/wiki/Java_(s... http://en.wikipedia.org/wiki/C_Sharp...
Abbildung 9: Beispiel f¨ r gemeinsame Konzepte
u
Artefakte k¨ nnen hinsichtlich ihres textuellen Inhaltes untersucht und verglichen werden.
o
In den n¨ chsten zwei Abschnitten werden h¨ ufig eingesetzte Metriken der sozialen Netz-
a a
werkanalyse vorgestellt und die Anwendbarkeit auf Artefact-Actor-Networks untersucht
6 Soziale Netzwerkanalyse
¨
Die Analyse eines sozialen Netzwerks soll Aufschluss uber verschiedenste Eigenschaf-
ten, wie zum Beispiel den Zusammenhalt im Netzwerk geben. Der Fokus bei der Analyse
sozialer Netzwerke liegt auf den Relationen zwischen den Akteuren und nicht auf spe-
ziellen Attributen einzelner Akteure. Als Pionier sozialer Netzwerke und Vorreiter der
sozialen Netzwerkanalyse besch¨ ftigte sich Georg Simmel in den 1980er Jahren mit dem
a
¨
gesellschaftlich strukturellen Ubergang von der traditionellen in die moderne Welt. Dieser
¨
Ubergang findet durch die soziale Differenzierung und funktionale Spezialisierung statt
(vgl. [Rau03]). Die heutige soziale Netzwerkanalyse wurde in verschiedenen Arbeiten
durch Barnes, Bott und Mitchell gepr¨ gt und entstand aus der fr¨ hen Soziologie und Gra-
a u
phentheorie. Die wichtigsten Metriken zur Analyse sozialer Netzwerke werden im Folgen-
den vorgestellt.
6.1 Dichte
Die Dichte in einem sozialen Netzwerk beschreibt, wie integriert oder fragmentiert und un-
koordiniert ein Beziehungsgeflecht ist [Wel81]. Je integrierter ein Netzwerk ist, desto mehr
direkte Verbindungen zwischen Paaren von Knoten existieren. Eine Dichte von 1 existiert,
wenn jeder Knoten mit jedem verbunden, also die Modellierung des Soziogramms ein
vollst¨ ndiger Graph ist. Allgemein wird die Dichte berechnet, indem man die Anzahl vor-
a
handener Kanten durch die Anzahl m¨ glicher Kanten dividiert. In einem ungerichteten,
o
132](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-132-320.jpg)
![ph¨ re Oi mit (n − 1) multipliziert. Hieraus l¨ sst sich die Formel zur Berechnung der
a a
Closeness-Zentralit¨ t in gerichtete Netzwerken folgendermaßen herleiten:
a
Oi = |(Akteure, die i erreichen)| (12)
|(Akteure, die i erreichen)|
Oi = (13)
n−1
Oi
C c (ni ) = n d(ni ,nj )
(14)
i=1 Oi
Betweenness-Zentralit¨ t Bei der Betweenness-Zentralit¨ t sind die Knoten am zentrals-
a a
ten, die auf k¨ rzesten Wegen zwischen Knotenpaaren am h¨ ufigsten vorkommen. Ein Kno-
u a
ten, der auf den meisten k¨ rzesten Wegen vorkommt, gilt als am zentralsten und ist als Ver-
u
mittler sehr wichtig. Im sternf¨ rmigen Netzwerk gilt, dass Knoten 1 der zentralste Knoten
o
ist, da er auf allen k¨ rzesten Wegen vorkommt. Auf dem Ring sind alle Knoten gleich
u
zentral, und auf der Kette ist es Knoten 4.
Das von Freemann entwickelte Zentralit¨ tsmaß der Betweenness-Zentralit¨ t [Fre79] be-
a a
zeichnet den Akteur als zentralsten, der auf k¨ rzesten Wegen (Geod¨ sien) zwischen Kno-
u a
tenpaaren vorkommt. Zwischen Knotenpaaren kann es nach Definition von k¨ rzesten We-u
gen mehrere k¨ rzeste Wege geben. Die Formel zur Berechnung der Betweenness-Zentralit¨ t
u a
l¨ sst sich f¨ r ungerichtete Netzwerke wie folgt herleiten. Sei gj,k die Anzahl aller k¨ rzesten
a u u
Pfade zwischen Knotenpaaren nj , nk . Weiter sei gj,k (ni ) die Anzahl der k¨ rzesten Pfa-
u
¨
de zwischen nj und nk , die uber den Knoten ni laufen. Setzt man gj,k (ni ) zu gj,k ins
Verh¨ ltnis, so erh¨ lt man die Wahrscheinlichkeit, dass ni auf k¨ rzesten Wegen zwischen
a a u
nj und nk vorkommt. Und genau dies ist die Betweenness f¨ r einen Knoten ni auf k¨ rzesten
u u
Pfaden zwischen nj und nk :
gj,k (ni )
bj,k (ni ) = (15)
gj,k
F¨ r einen Knoten ni werden alle Betweenness-Werte zu anderen Knoten aufsummiert. F¨ r
u u
ungerichtete Netzwerke berechnet sich die Betweenness-Zentralit¨ t wie folgt:
a
n n
Cb (ni ) = bj,k (ni ), i = j = k (16)
j< k
Um die einzelnen Werte vergleichbar zu machen, muss eine Standardisierung der Between-
ness-Werte vorgenommen werden. Dies geschieht, indem durch den maximal erreichbaren
2
Betweenness-Wert (n −3n+2) f¨ r ni dividiert wird, was der Anzahl an Knotenpaaren, zu
2 u
137](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-137-320.jpg)
![7 Umsetzung zur Transformation von Artefact-Actor-Networks in
GEXF-Graphen
Dieser Abschnitt besch¨ ftigt sich mit der in dieser Seminararbeit implementierten Anwen-
a
dung. Zun¨ chst wird auf die Architektur der Artefact-Actor-Networks eingegangen. An-
a
schließend wird die entwickelte Komponente vorgestellt. Hierbei wird insbesondere auf
das Verfahren zur Generierung der GEXF-Graph eingegangen.
7.1 Architektur
Die Gesamtarchitektur der Artefact-Actor-Networks ist in einem UML-Komponentendiagr-
amm in Abbildung 13 dargestellt. Hierbei wird zwischen den grundlegenden Bl¨ cken
o
Crawling-Block, Datastore-Block, Analysing-Block und Connection-Block unterschieden.
Im Crawling-Block werden zu verarbeitenden Ressourcen wie Tweets beschafft und mit
¨
Hilfe eines Parsers geparst. Die von den Parser extrahierten Daten werden uber Kompo-
nenten des DataStore-Block gespeichert.
Der DataStore ist die Datenhaltung des Artefact-Actor-Networks. Volltexte der verarbei-
teten Artefakte werden nicht im Artefact-Actor-Networks abgelegt, sondern in einem se-
paraten FullTextStore, um das Netzwerk nicht unn¨ tig aufzub¨ hen. Volltexte werden le-
o a
diglich f¨ r die Extraktion von Schl¨ sselw¨ rtern ben¨ tigt. Relevanzen zu Schl¨ sselw¨ rtern
u u o o u o
¨
k¨ nnen uber den RelevanceStore abgefragt werden. Diese Relevanzen entsprechen den
o
T F − IDF -Werten.
Der Analysing-Block ist f¨ r die Extraktion von Schl¨ sselw¨ rtern sowie die Berechnung
u u o
¨
von Ahnlichkeiten zwischen Artefakten zust¨ ndig. Relevanzen f¨ r Schl¨ sselw¨ rter und
a u u o
a ¨
Benannte Entit¨ ten werden uber die T F − IDF gewichtet. Der SemSim-Analyser ist f¨ ru
¨
die Berechnung der semantischen Ahnlichkeit zust¨ dig. Er nutzt die in Abschnitt 5 vor-
a
gestellte SemSim-Funktion. Die Architektur wurde um den Visulisation-Block erweitert.
Dabei nutzt die umgesetzte Komponente GEXFExporter Services des DataStores sowie
¨
des SimilarityStores um Artefact-Actor-Networks ins GEXF-Format zu uberf¨ hren. Al-
u
le Komponenten sind in Java entwickelt und nutzen das Entwicklungsframework OSGi
[WHKL08]. OSGi erlaubt es Komponenten h¨ chst modular zu Entwickeln und Dienste in
o
Form von OSGi-Services bereitzustellen.
7.2 GEXFExporter
Der GEXFExporter ist eine Komponente zur Transformation von Artefact-Actor-Netwo-
rks in GEXF-Graphen. Hierbei kann entweder ein gesamtes Artefact-Actor-Network oder
eine Projektion auf das Artefact-Actor-Network exportiert werden. Des Weiteren kann f¨ r
u
jeden Export ein Kontext definiert werden. Dies kann eine Menge von Relationstypen,
spezielle Relationen oder eine Menge von Schl¨ sselw¨ rtern sein. In Abbildung 14 sind
u o
die USE-Cases des GEXFExporters dargestellt.
140](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-140-320.jpg)
![144
sd: GEXFExporterSemSimFullArtefactActorNetwork
Actor :Object :GEXFExporter :Visualisation-Component dataStoreInst :DataStore similarityStoreInst :SimilarityStore
1) .getSemSimArtefactActorNetwork
2) .getDataStoreInstance
2) dataStoreInst
3) .dataStoreInst.getArtefacts
3) Artefacts[]
4) .dataStoreInst.getActorsOfArtefacts
u
4) Artefact2ActorMap<Resource,Resource>
5) .getSimilarityStoreInstance
5) similarityStoreInst
6) .similarityStoreInst.getSimilaritiesBetweenArtefacts
6) artefact2artefactSimilarityObjectMap<Resource,ArtefactSimilarityObjectMap>
7) .buildGEXFGraph
7)
1) GEXFGraph
Abbildung 15: Sequenzdiagramm f¨ r den Aufruf getSemSimArtefactActorNetwork](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-144-320.jpg)
![8.2 Gephi
Gephi ist eine Open Source Projekt zur Graph- und Netzwerkanalyse. Gephi wurde mit-
hilfe von NetBeans-UI entwickelt und ist als Java-Applikation f¨ r alle ge¨ ngigen Plattfor-
u a
men verf¨ gbar. Zur Visualisierung wird eine 3D Rendering-Engine verwendet um große
u
Datens¨ tze in Echtzeit zu rendern und darzustellen. In der aktuellen Version 0.74 Alpha4
a
ist Gephi bereits sehr m¨ chtig und stellt neben der Visualisierung von GEXF-Graphen
a
zahlreiche Filter-Funktionen, Clustering-Algorithmen und Metriken zur Netzwerkanaly-
se bereit, die im n¨ chsten Abschnitt genutzt werden. In Abbildung 16 ist die GUI von
a
Gephi als Screenshot dargestellt. Hier sind unterschiedliche Typen von Knoten farblich
eingef¨ rbt und durch den Layout-Algorithmus Fruchterman Reingold [FR91] angeordnet.
a
Abbildung 16: Das Tool Gephi
8.3 Testumgebung
Die Testdaten beziehen sich auf Tweets bzgl. des FSLN-Seminars. Die zuvor geplante
zweite Ressource des Social Bookmarking Services Delicious10 konnte nicht mit in die
Analyse aufgenommen werden, da der hierf¨ r notwendige DelciousCrawlerManager und
u
10 http://delicious.com/
146](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-146-320.jpg)
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2009. http://www.collaboratecom.org/docs/CollaborateCom09_
cfp.pdf, 2009.
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placement. Softw. Pract. Exper., 21(11):1129–1164, 1991.
[Fre79] L. C. Freeman. Centrality in social networks: Conceptual clarication. Social Networks,
1:215–239, 1979.
[FS06] Ronen Feldman und James Sanger. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches
in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, Cambridge, MA, USA,
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eingesehen am 2010-06-01, July 2010.
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tions, Jgg. 58 of Nervous and mental disease monograph series. Nervous and Mental
Disease Publ., Washington, 1934.
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des Internets. Tectum Verlag, 2003.
[RMV09] Wolfgang Reinhardt, Matthias Moi und Tobias Varlemann. Artefact-Actor-Networks as
a tie between social networks and artefact networks. In Proceedings of CollaborateCom
2009, 2009.
[Twi10] Twitter Inc. Twitter. http://twitter.com, eingesehen am 2010-06-01, July 2010.
[Wel81] B. Wellmann. Applying network analysis to the study of support. In Social Networks
and Social Support, Seiten 171–200. Gottlieb, 1981.
[WFI94] S. Wasserman, K. Faust und D. Iacobucci. Social Network Analysis. Cambridge Uni-
versity Press, Cambridge (UK), 1994.
[WHKL08] Gerd W¨ therich, Nils Hartmann, Bernd Kolb und Matthias L¨ bken. Die OSGi Service
u u
Platform: Eine Einf¨ hrung mit Eclipse Equinox. dpunkt, Heidelberg, 2008.
u
161](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-161-320.jpg)
![Game-based Learning
Eva Andreeva Sebastian Lauck
86159 Augsburg 33102 Paderborn
eva.andreeva@student.uni-augsburg.de lauck@lwf.uni-paderborn.de
Abstract: Die Medienaffinität der jungen Generation wirkt sich auch auf
das Lernen aus. Zunehmend stellt sich die Frage, wie das traditionelle
Klassenzimmer um andere, elektronische Umgebungen ergänzt werden
kann [vgl. Sc06]. Spielen durch Lernen oder der Begriff Game-based
Learning spielt in dieser Diskussion eine wichtige Rolle und ist aktuelles
Schlagwort im Bereich der Hochschulbildung.
In der vorliegenden Seminararbeit wird ein konkretes Spielkonzept
entwickelt, das darauf abzielt Lernende besser in ihren individuellen
Lernprozessen zu unterstützen. Das Konzept verbindet
Rollenspielelemente mit klassischen Spielstrukturen und soll hiermit
besondere Anreize schaffen sich mit der Materie auseinanderzusetzen.
Insbesondere werden Schwerpunkte auf die Entwicklung eines
Spielcharakters, sowie gezielter Bonuselemente gelegt. Das Spielkonzept
wird durch ein technisches Konzept erweitert. Abschließend werden
Kernelemente – eines parallel zur Seminararbeit erstellten - Prototyps
vorgestellt.
1. Einleitung
Im Rahmen des Seminars „Social Software – Future Visions“ arbeiten Studenten der
Universität Augsburg in Kooperation mit Studenten der Universität Paderborn an
aktuellen Themen im Umfeld des Seminars. Die vorliegende Projektarbeit beschäftigt
sich mit dem Seminarthema „Game-based Learning“. Im Mittelpunkt stehen die
folgenden Fragestellungen: Wie und was lässt sich „spielend lernen“? Wo liegen die
Anreize in spielbasierten Lernansätzen? Welche besondere Qualität bringt das Spielen
mit sich? Warum macht Game-based Learning Sinn? Zielsetzung der Projektarbeit ist
die Entwicklung eines spielbasierten Lernkonzepts für ein Kernthema des
Informatikstudiums. Es soll ein Lernspiel entwickelt werden, welches allgemein nutzbar
sein soll, jedoch konkret die Inhalte der Veranstaltung «Konzepte und Methoden der
Systemsoftware» an der Universität Paderborn widerspiegelt. Die Studierenden sollen
163](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-163-320.jpg)
![über das Lernspiel, bzw. das Belohnungs- und Anreizsystem motiviert werden, sich mit
der Thematik auseinanderzusetzen und vertiefend zu befassen.
Mittels Game-based Learning soll die Eigeninitiative der Studierenden gefördert werden,
da sie sich damit selbstbestimmt, d. h. zeit- und ortsunabhängig, in der eigenen
Geschwindigkeit und mit der für notwendig erachteten Intensität, mit den behandelten
Themen beschäftigen können. Der Spaßfaktor spielt hier eine wichtige Rolle: Die
Benutzer sollen sich mit ihren Aktivitäten identifizieren, aktiv selbst Inhalte gestalten
können und in den medialen Lernprozess gestaltend einbezogen werden.
Selbstbestimmtheit beim Spielen soll die Motivation fördern, daraus soll ein besseres
und vor allem lang andauerndes Verständnis der Materie resultieren [vgl. PSS09].
2. Didaktisches Design
Ein Spiel ist laut Huizinga «eine freiwillige Handlung oder Beschäftigung, die innerhalb
gewisser festgesetzter Grenzen von Zeit und Raum nach freiwillig angenommenen, aber
unbedingt bindenden Regeln verrichtet wird, ihr Ziel in sich selber hat und begleitet wird
von einem Gefühl der Spannung und Freude und einem Bewusstsein des Andersseins als
das gewöhnliche Leben.» [Hu91].
Wenn man diesen Zweck nun um pädagogische Inhalte erweitert, ist man bei den
Lernspielen angelangt, welche themenspezifisches Wissen vermitteln [vgl. Sc06]. Ziel
ist es gleichzeitig, den Spielcharakter – also die Spannung und Freude – zu bewahren,
um die Lernenden gezielt zu motivieren. Während Lernspiele in den vergangenen Jahren
multimedial wenig aufwendig gestaltet waren, so sind heutzutage Anwendungen auf
dem Markt, die das Geschehen in computerbasierte Lernumgebungen einbetten. Dafür
steht der Begriff „Game-based Learning“.
Viele Aspekte machen Game-based Learning für die didaktische Anwendung
interessant: Im Idealfall können die Lernenden einen Flow erleben, also einen Zustand,
in dem sie während der Beschäftigung mit den Inhalten sogar die Zeit vergessen. Sie
können sich völlig darauf konzentrieren und sind hochmotiviert bei der Sache. Diese
intensiven Erfahrungen sind beim Game-based Learning, im Gegensatz zum Lernen in
traditionellen Unterrichtssituationen, sehr häufig anzutreffen und so erhofft man sich
durch den Einsatz von solchen Spielen eine Steigerung der Motivation auch im
Lehrkontext. Grundpfeiler einer solchen Implementation bilden der Spielspaß und die
zeitliche Flexibilität [vgl. Sc06]. Darüber hinaus eröffnen Lernspiele die Möglichkeit,
den Spieler – also den Lernenden – in den Mittelpunkt zu stellen, ihm Wissen nicht nur
abstrakt und dogmatisch von außen zu vermitteln, sondern ihn komplexe
Zusammenhänge selber erleben zu lassen [vgl. GAD02].
Diese Interaktion mit der Spielumgebung verdeutlicht einen weiteren Vorteil gegenüber
herkömmlichen theoretischen Übungen mit Stift und Papier: Der Spieler erfährt
unmittelbar die Auswirkungen seines Handelns, und zwar nicht anhand einer Note als
Bestätigung erfolgreich erbrachter Leistung. Er kann von seiner Umwelt direkt eine
164](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-164-320.jpg)
![Belohnung erhalten, die zudem meistens interessanter als beim klassischen Lernen
ausfällt [vgl. PSS09]. Beim Spielen werden die Nutzer extrinsisch durch
Herausforderungen und Anreize motiviert. Sie können die Inhalte mit einer
Hintergrundgeschichte verknüpfen, sind interaktiv und beeinflussen das Spielgeschehen
aktiv [vgl. Pr03].
Beim Game-based Learning spielen die folgenden didaktischen Kriterien eine wichtige
Rolle: Lerninhalte müssen kontextabhängig präsentiert werden. Ziele müssen von
Anfang an definiert werden, angemessene Herausforderungen und eine erkennbare
Relevanz für den Lernenden müssen im Vordergrund stehen. Zudem müssen die User
aktiv Entscheidungen treffen können und Feedback erhalten. Nur so erscheint Game-
based-Learning für den Lernenden nützlich und man kann den erwünschten Erfolg
erzielen [vgl. We05].
3. Lernförderliche Prinzipien bei Game-based Learning
Aktive Spieler, die selbst etwas bewirken, identifizieren sich mit dem, was sie machen.
Dadurch werden sie motiviert sich den Herausforderungen zu stellen und diese zu
bewältigen, bzw. die gestellten Lernziele zu erreichen. Im Folgenden werden wichtige
didaktische Spielprinzipen vorgestellt und auf deren Wichtigkeit und Bedeutung
eingegangen.
Es gibt einige Grundprinzipien, die für ein gelungenes Spiel notwendig sind. Spiele
beruhen auf klaren, vorstrukturierten Spielprinzipien, die die User zu mehr Interaktion
animieren sollen.
Spieler sollen sich als Produzenten fühlen – nicht als Konsumenten
Spieler sollten die Möglichkeit haben, durch ihre Entscheidungen das Spiel zu
beeinflussen und das Gefühl vermittelt zu bekommen, dass sie als aktive User gewisse
Kontrolle übertragen bekommen. Die Interaktivität steht im Mittelpunkt von
Computerspielen. Sie ermöglicht es den Spielern, das Spiel zu bewirken, Informationen
beliebig auszutauschen und ganz individuell den Spielverlauf zu erleben [vgl. Sc06].
Anpassung an Gewohnheiten und Rücksichtnahme auf den persönlichen Stil
Gute Spiele unterscheiden sich noch dadurch, dass sie es den Spielern ermöglichen, das
Spiel nach eigenen Gewohnheiten zu spielen. Jeder Mensch hat seinen eigenen Stil, bzw.
seine eigene Vorgehensweise. Gewohnheiten führen das Handeln, sie bilden für alle
typischen Situationen funktionierende Verhaltensweisen aus. So gibt es auch
verschiedene Lernstile: Manche der Spieler wollen bei-Spielweise sofort ins Detail
gehen, andere wollen sich erstmal einen ersten Überblick über das Spiel verschaffen.
[vgl. Sc06]
Manipulation ermöglichen
Spieler vertiefen sich mehr in ein Spiel, wenn sie mächtige Werkzeuge zur Verfügung
haben, mit denen sie die Umgebung manipulieren können. Das können zum Beispiel
165](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-165-320.jpg)
![Machtbefugnisse sein, die ihnen im Spiel zustehen. Manipulationen faszinieren die
Spieler, erwecken Neugier und Interesse. Allerdings muss man hier behutsam umgehen
und beachten, dass die Komplexität dabei nicht die Fähigkeiten der Spieler übersteigt.
Ansonsten werden sie unsicher und schnell demotiviert und damit erzeugt sich eine
negative Auswirkung im Spiel [vgl. Sc06].
Positives Feedback geben
Leichte Aufgaben wirken demotivierend. Die Lernenden werden schnell gelangweilt und
fühlen sich unterfordert. Probleme sollen im Gegenteil den Spieler fordern. Aber ebenso
kann auch schnell Unzufriedenheit wegen ständig steigenden Anforderungen beim
Problemlösen auftreten. . Daher sollten die Spieler eine Belohnung anhand positiven
Feedbacks nach erfolgreicher Aufgabenlösung erhalten. Die Mühe der Spieler wird so
ausbezahlt und sie widmen sich dem nächsten Problem mit weitaus größerer Motivation
[vgl.Sc06].
Abgestufte Levels verwenden
Jeder Mensch übt seine Kenntnisse und Fähigkeiten an Aufgabenstellungen und
Problemen. Sind die Aufgaben allerdings zu schwierig, leidet die Motivation darunter
oder man bricht die Bearbeitung sogar komplett ab. Ist man in der Lage, das Problem
erfolgreich zu lösen, wird man sein Geschick zuerst bei ähnlichen Sachverhalten
versuchen, solange bis die benötigten Lösungsstrategien sicher beherrscht werden.
Danach wagt man sich an komplexere Herausforderungen und der Kreislauf des Lernens
beginnt von Neuem. (Lern)Spiele sollten deshalb so aufgebaut sein, dass es Levels mit
steigendem Anspruchsgrad gibt, so dass die Spieler ihr Wissen und ihre Fertigkeiten
treppenartig erweitern. Dabei kommen sie nur weiter, wenn sie das jeweilige Lernziel
der Stufe erreicht haben und die darin vorkommenden Lösungswege auch sicher
anwenden können [vgl. Sc06].
Komplexität begrenzen
Der Vorteil von Spielen in der Lehre besteht darin, dass sie sich sehr gut dazu eignen,
auch komplexe Systeme anschaulich darzustellen und verständlich zu machen. Dafür
muss jedoch das Spiel in seiner Kompliziertheit meistens entsprechend vereinfacht
werden, damit die Inhalte auch noch didaktisch sinnvoll vermittelt werden können. Am
Beispiel der Newtonischen Mechanik würde das etwa konkret bedeuten, dass auf die
Luftreibung auf der Erde verzichtet werden müsste, wenn es darum geht, die Fallgesetze
durch Experimente nachzuweisen. Diese sowie die meisten anderen Naturgesetze sind
nämlich nur unter Idealbedingungen gültig und wären deshalb in Computerspielen, die in
realistischen Umgebungen stattfinden, also beispielsweise auch mit Luftreibung,
überhaupt nicht darstellbar [vgl. Sc06].
Wichtig für den bestmöglichen Lernerfolg ist daher, im Spiel nur eine beschränkte
Anzahl von klar unterscheidbaren Einflussfaktoren zu haben, die untereinander auch nur
auf bestimmte, leicht verständliche Art interagieren [vgl.Sc06]. Als Beispiel dafür
könnte die Umgebung eines Fußballfeldes dienen, in dem es nur wenige handlungsfähige
Akteure gibt, die einander beeinflussen können.
166](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-166-320.jpg)
![Erfahrungen machen lassen
Menschen lernen durch Erfahrungen, wenn sie selbst etwas bewirken besser als durch
Theorie lastige Erklärungen. Auswendig gelernte Definitionen bleiben nur kurz im
Gedächtnis und geraten schnell in Vergessenheit. Im Gegensatz dazu, wenn Menschen
aktiv etwas gestalten, sich mit dem identifizieren, was sie machen, sowie durch eigenes
Bearbeiten von Aufgaben, macht lernen viel mehr Spaß und ist effizient. Im Spiel sollte
das Wissen durch aktives Mitgestalten der Spieler erworben werden. Dadurch lernen
Menschen besser als wenn sie etwas nur vermittelt bekommen [vgl. Sc06].
Einüben und Wiederholen der Aufgaben
Für die Verbesserung des Lerneffekts muss dem Spieler die Möglichkeit offen stehen
Aufgaben einüben und sie wiederholen zu können. Die Schaffung positiver
Anreizsysteme (Belohnungen) steht hier im Mittelpunkt. Als Anreiz können
Erfahrungspunkte und Boni im Spiel dienen. Somit steigt gleichzeitig die Motivation
der Spieler schneller im Spiel voran zu schreiten und besser sein zu wollen als das letzte
Mal. Dafür eignen sich Multiple-Choice-Aufgaben besonders gut. . Die sind schnell zu
wiederholen und können unter gewissem Zeitdruck im Spiel gelöst werden.
Spieler überraschen und herausfordern
Langzeitmotivation ist die wichtigste Komponente für effizientes und nachhaltiges
Lernen. Daher ist es wichtig die Neugier der Spieler anzusprechen und sie stetig mit
Aufgaben, die nicht überfordernd und nicht unterfordernd sind, herauszufordern. Ein
weiteres wichtiges Element ist Wettbewerb im Spiel zu ermöglichen. Sie kann entweder
mit anderen Spielern oder durch eigene Erfolgserfahrung erfolgen [vgl. Ad08].
Die oben aufgezählten didaktischen Vorteile stehen im Mittelpunkt der vorliegenden
Projektarbeit und finden weiterhin Einsatz im Spielkonzept und bei der prototypischen
Umsetzung des Spielansatzes. Durch Game-based Learning wird das Lernen gezielt, und
individuell unterstützt. Durch eine Reihe interessanter Entscheidungen und Handlungen
aufgrund sinnvoller Aufgaben, Adaptivität, Kontrollübertragung, Anreizsystemen,
ständigem Feedback, Sichtbarkeit der Aktivitäten, flexiblem und offenem Lernen [vgl.
Ad 08], verspricht Game-based Learning gegenüber traditionellen Lernplattformen eine
höhere Motivation bei den Lernenden und die Möglichkeit Lerninhalte in einer
interaktiven, regelkontrollierten und kompetitiven Form zu präsentieren [ vgl. Bo09].
167](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-167-320.jpg)
![4. Spiel-Konzept
Neben der Erarbeitung der theoretischen Grundlagen sind die konzeptionelle
Ausarbeitung, sowie die prototypische Implementierung einer Spielumgebung, Ziel der
vorliegenden Arbeit. Die Lernumgebung soll die Vermittlung der Inhalte einer
Veranstaltung des Bachelorstudiengangs Informatik an der Universität Paderborn
unterstützen. Die konkreten Inhalte werden sich auf das Modul KMS (Konzepte und
Methoden der Systemsoftware) beziehen, in welchem „allgemeine Prinzipien, Konzepte
und Techniken, wie sie in komplexen […] Systemen mit Nebenläufigkeit vorzufinden
sind“ [Km10] vermittelt werden. In der Veranstaltung wird in erster Linie explizites
Fakten- und Methodenwissen vermittelt welches sich durch die Bearbeitung von MC
(Multiple-Choice) -Fragen wiederholen lässt. Die Inhalte des Moduls KMS lassen sich
einfacher in „richtig / falsch“ Form ausdrücken, als bspw. die Entwicklung eigener
Algorithmen oder die Führung formaler Beweise, und sind entsprechend gut für das
vorliegende Konzept geeignet.
Motivation der Spieler
Kern des Spielkonzepts ist es eine klassische Lernplattform mit Rollenspielelementen
und Bonussystemen zu erweitern und hierdurch die (Langzeit-)Motivation der
Spielenden zu fördern. Untersuchungen zum Nutzungsverhalten von Rollenspielen
zeigen, dass sowohl bei großen proprietären Spielsystemen [vgl. ST10], wie auch bei
einfachen Browserspielen [vgl. KSO09] eine hohe Bindung zwischen Spieler und Spiel
aufgebaut wird. Die Möglichkeit sich in eine Figur zu versetzen und diese durch
erfolgreiches Erfüllen von Aufgaben sowie durch Interaktion mit Mitspielern zu
verbessern führt zu einem erheblichen crowding-in-Effekt1[vgl. BK99].
Es ist schwer auszusagen, ob diese Motivation in erster Linie durch
- den reizvollen kontextuellen Hintergrund der Spiele (Monsterbekämpfung in
Fantasywelten/ Science-Fiction-Realitäten),
- Gruppen- und Reziprozitätseffekte (gegenseitige Unterstützung),
- oder durch Erfolgserlebnisse (Gegenstände / Verbesserung / Levels) generiert
wird.
Die Vermutung liegt jedoch nahe, dass eben die komplementären positiven Effekte der
einzelnen Elemente zu einer Motivation führen, die sich bis zu Suchtverhalten steigern
kann [vgl. ST10]. Da der akademische Lehrstoff selten Anreize schafft, sich
eigenständig mit der Materie auseinanderzusetzen sollen Erfolgs- und Bonussysteme,
aber auch Gruppen-Effekte genutzt werden um die Spieler für die Wiederholung der
Inhalte zu begeistern.
Rollenspielelemente
Aus dem Bereich der Rollenspiele wird zunächst das Konzept der Charakterbildung
übernommen: Durch das Lösen von Aufgaben erhält der Spieler Erfahrungspunkte, mit
welchen, zu definierten Schwellenwerten, neue Spielinhalte frei geschaltet werden. Dies
1
Crowding-in bezeichnet die positive Verstärkung intrinsischer Motivation durch exogene Effekte
168](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-168-320.jpg)
![5.3 Code für Spielinstanz Multiple-Choice
Die Datenbank arbeitet auf einer dokumentenorientierten Basis. Diese unterscheidet sich
von einer Objektorientierung, da keine direkte Vererbung möglich ist. Um einen
Einblick in die Abfrage, Sortierung und Manipulation der Dokumente, sowie deren
Verknüpfung zu geben wird im Folgenden ein kurzes Skript-Fragment vorgestellt und
erläutert: (Bilden der paarweise verschiedenen Teilmenge vgl. 4.2.3)
Datensätze aus Sammlung holen
Die Dokumente lassen sich über individuell parametrisierbare Suchanfragen in so
genannten Views zusammenfassen, so werden bspw. in der „MC-Fragen“ – View alle
Fragen des Spiels aufgeführt. Weiterhin lassen sich Teilmengen aus dieser
Dokumentensammlung herausfiltern, in Zeile 2 werden nur die Elemente gewählt,
welche zu dem aktuell gewählten Fragensatz (ThisDoc) gehören.
1 varviewFragen = database.getView("MC-Fragen");
2 var dc=viewFragen.getAllDocumentsByKey(ThisDoc.getItemValue("ID"));
Spielinstanz generieren
Die Entwicklung in XPages basiert größtenteils auf JavaScript – die Standardklassen
werden jedoch um Plattformspezifische Elemente erweitert. Bei der Generierung der
Spielinstanz wird zunächst eine zufällige Menge paarweise verschiedener Zahlen aus
dem abgeschlossenen Intervall [0..AnzahlFragenImDatensatz] gebildet (Zeilen 3-11);
dies geschieht mit Standard-JavaScript-Funktionen. Auf die bereits ausgewählten
Dokumente (Zeile 2), lässt sich nicht per Index zugreifen; es besteht nur die Möglichkeit
auf das erste Dokument zu verweisen (Zeile 13) und anschließend durch die Liste der
Dokumente fortzuschreiten (Zeile 16). Daher werden die Zufallszahlen aufsteigend
sortiert (Zeile 12) und die korrespondierenden Dokumente werden bearbeitet (Zeile 18 /
24-416):
3 for (i = 0; i<questions;i++){
4 var a = parseInt((Math.random() * 100)%count);
5 varisIn = false
6 for (j = 0; j<i;j++){
7 if (questID[j]==a) {
8 isIn = true;
9 i--;}}
10 if (!isIn) {
11 questID[i] = a; }}
12 questID.sort(function(a,b){return a-b});
13 dcDoc = dc.getFirstDocument()
14 while (now<questID[questions-1]){
15 while(now<questID[run]){
16 dcDoc = dc.getNextDocument(dcDoc);
17 now++; }
18 …Dokument kopieren…
19 run++;
6
Die Zeilen 24 und 41 werden in Zeile 18 abgearbeitet, die Zeilennummern wurden der Übersicht halber
getrennt
177](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-177-320.jpg)
![Literaturverzeichnis
[Ad08] Adler, F. (2008). Computerspiele als Lernmedium und ihr Einsatz in den
Ingenieurwissenschaften: Erarbeitung eines Analyse- und Entwicklungsmodells
(Dissertation). Augsburg,
[BK99] Baron, J.; Kreps, M. (1999), Employment and Economics, Strategic Human Resources
Frameworks for General Managers, New York 1999, S. 62-94,
[Bo09] Boeker M, Andel P, Seidl M, Schneevoigt T, Dern P, Frankenschmidt A. (2009), Uro-
Island I - Game-based E-Learning in der Urologie. GMS Med Inform Biom Epidemiol.
2009, Zugänglich unter: http://www.egms.de/static/de/journals/mibe/2009-
5/mibe000082.shtml,
[GAD02] Garris, R.; Ahlers, R.; Driskell, J. E. (2002), Games, Motivation and Learning: research
Practice Model. In: Simulation & Gaming, Newbury Park, Sage Publ, 2002,
[Hu91] Huizinga (1999), Johan. Homo Ludens. Vom Ursprung der Kultur im Spiel. Reinbek:
Rowohlt,Enzyklopädie,
[Km10] http://www.cs.uni-paderborn.de/fachgebiete/fachgebiet-rechnernetze/lehre/lehre-
ss10/vl-konzepte-und-methoden-der-systemsoftware.html (Abgerufen am 05.08.2010),
[KSO09] Klimmt, C.; Schmid, H.; Orthmann, J. (2009). Exploring the Enjoyment of Playing
Browser Games; Cyber Psychology& Behavior, April 2009, Vol.12 Issue2, S.231-234,
[Pr03] Prensky, M. (2003). Digital game-based learning. Comput, Entertain,
[PSS09] Pfannstiel, J.; Sänger, V.; Schmidt, C. (2009), Game-based Learning im Bildungskontext
einer Hochschule – ein Praxisbericht, April 2009. In: Zeitschrift für Theorie und Praxis
der Medienbildung. Themenheft Nr. 15/16,
[Sc06] Schwan, S. (2009) http://www.e-teaching.org/didaktik/konzeption/methoden/lernspiele/
game_based_learning/gamebasedlearning.pdf (Abgerufen am 06.08.2010),
[St10] http://www.stern.de/tv/sterntv/3-computerspielsucht-gleiche-symptome-wie-bei-
alkoholsucht-1563485.html (Abgerufen am 05.08.2010),
[We05] Wechselberger, U. (2005), Digital game-based learning - "Lernerfolg" exmachina ludi?
Eine theoriegeleitete Reflexion zum Wissens- und Lerntransfer Lernspielen. Master’s
thesis, Universität Koblenz-Landau.
186](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-186-320.jpg)
![1 Einleitung
1.1 „The medium is the message “
Eine der berühmtesten Thesen Marshall McLuhans, dem 1911 geborenen Geisteswissen-
schaftler, lautet „The medium is the message“1 - das Medium ist die Botschaft – damit
meint er, dass die Botschaft jedes Mediums oder jeder Technik eigentlich „die Verände-
rung an sich“ ist, welche diese für die Menschen mit sich bringt. Dieses Zitat kann auch
passend auf die neuen Technologien und ihren Einfluss auf die universitäre Lehre ange-
wandt werden. Die Veränderung unserer Gesellschaft hin zur Wissensgesellschaft basiert
auf neuen Technologien [HEID] die auch den Anstoß liefern für eine neue Generation von
Studenten, die nie ein Leben ohne einen Computer gekannt haben, die sogenannten „Digi-
tal Natives“2 . Diese Veränderungen machen sich nach und nach auch an den Universitäten
bemerkbar. Aus diesem Grund ist auch John Unsworth, Direktor des Instituts für Informa-
tik in Illinois, der Meinung, dass es für unsere Hochschulen an der Zeit ist, sich neu zu
erfinden. Seiner Meinung nach müsse sich eine Universität der Zukunft als „Informations-
Organisation“3 sehen und von dem lernen, was überall nur noch „Web 2.0“ genannt wird.
Doch wie kann eine Universität 2.0 aussehen? Auf diese Frage soll in der vorliegenden
Seminararbeit eine Antwort gefunden werden. Anhand von Forschungsergebnissen aus
mehreren Jahrzehnten soll gezeigt werden, was Wissenschaftler, wie z.B. der deutsche In-
formationstheoretiker Karl Steinbuch in seinem 1969 veröffentlichtem „Programm 2000“
für die Zukunft der Universitäten prognostizierte. Daran anschließend wird anhand von
Ergebnissen einer Umfrage, die sowohl unter Studenten als auch unter Lehrenden durch-
geführt worden ist, herausgestellt, wie diese sich den universitären Alltag der Zukunft
vorstellen, welche Anforderungen sie an die neuen Technologien stellen und wie das Ler-
nen und Lehren im Bezug auf Informationstechnologien momentan aussieht. Auf diese
Weise entsteht am Ende der Arbeit aus den gewonnenen Erkenntnissen im Vergleich mit
den Zukunftsprognosen der Wissenschaft eine Art „Prototyp“ einer Universität 2.0.
1.2 Universität im Wandel - was sagt die Forschung?
Bei der Suche nach Literatur und Forschungsergebnissen über technologische Zukunftsvi-
sionen, speziell im Hinblick auf die universitäre Lehre, gestaltet es sich äußerst schwierig,
Quellen aus den Jahren vor 1990 zu finden. Zu wenig weit verbreitet war wahrschein-
lich allgemein noch die Computernutzung und auch -ausstattung, als dass man sie schon
tiefgründig im Bezug auf die Lehre untersucht hätte. Dennoch stößt man vereinzelt auf
Wissenschaftler, die beispielsweise schon zu Beginn der 1960er Jahre Aussagen dazu
gemacht haben, wie sich Wissenschaft und Bildung im Zuge der Etablierung von Com-
putern verändern wird. Beispielsweise laut dem Zukunftsforscher und Nobelpreisträger
Dr. Robert Jungk (1967) wird zur „alltäglichen Routine des Wissenschaftlers“ die Benut-
1 MarshallMcLuhan a project of Lehmann U. and Morisse I.
2 Hugger,U., Digitale Jugendkulturen, S. 13
3 Unsworth, J., University 2.0
188](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-188-320.jpg)
![zung einer Konsole gehören, „die nach dem Time-Sharing-Prinzip mit einem Computer,
einem großen Datenspeicher (Informationsbank) und einem Speicher für mathematische
Modelle verbunden ist“ [JUN]. Im Bezug auf Konferenzen von Wissenschaftlern und Mit-
arbeitern hofft Jungk weiter, dass es „mit Hilfe von Computern und elektronischen Sicht-
geräten möglich sein wird, Konferenz-Arbeitsstätten zu schaffen, so daß sich die Rolle des
Teilnehmers aus der eines bloßen Zuhörers in die eines aktiven Mitarbeiters verwandeln
wird.“ [JUN] In dieser Beschreibung Jungks lassen sich eigentlich schon gut die heuti-
gen Tools für Videokonferenzen (z.B. Skype) erkennen. Auch von „e-Learning“, also von
elektronisch unterstütztem Lernen, ist bei Jungk in gewisser Weise schon damals die Rede.
Knapp 30 Jahre vor der eigentlichen Etablierung des Internets, schreibt er, dass zu erwar-
ten ist, dass sobald die benötigten „Hilfsmittel allgemein zugänglich sind und es in vielen
Wohnungen Anschlussstellen an das Computernetz mit Datenspeichern gibt“ [JUN] viele
Menschen die Aneignung von Wissen als eine Art Hobby von zu Hause aus betreiben wer-
den.
Interessant sind auch die Ergebnisse einer Umfrage der RAND-Corporation, ebenfalls
aus den 1960er Jahren, in der Experten-Teams „größere wissenschaftlich-technische Fort-
schritte“ [JUN] nennen sollten, die sie in den nächsten Jahrzehnten erwarten. Die Exper-
ten waren damals zum Beispiel der Meinung, dass eine „direkte elektronische Verbindung
zwischen Gehirn und Computer“ mit Anfang der 1990er Jahre möglich sein wird. Eine
„Möglichkeit des Unterrichts durch direkte Informationszufuhr an das Gehirn“ erwarte-
ten sie laut Umfrage erst gegen Ende der 1990er Jahre. „Zentrale allgemein zugängliche
Datenspeicheranlagen (Informationsbanken)“ erhofften sich die Experten dagegen zum
Beispiel schon mit Beginn der 1970er Jahre.
Anfang der 1970er Jahre wurden Prognosen gestellt, die zeigten, welche Fortschritte die
Lehre mittels „Automatisierung“ [PRG] in Zukunft machen wird. So schreibt Informati-
onstheoretiker Dr. Karl Steinbuch 1970 in seinem Buch „Programm 2000“: „Wenngleich
menschliche Lehrer nicht durch Automaten ersetzt werden können, ist es doch wahrschein-
lich, daß ein großer Teil der Belehrung durch Lehrautomaten übernommen wird. Mit ihrer
Hilfe wird der jugendliche oder erwachsene Schüler in Bild und Ton zu jeder Zeit und an
jedem Ort didaktisch gut vorbereiteten Zugang zu allen Wissensgebieten finden.“ [PRG]
– hier lässt sich wieder das Prinzip des heutigen „e-Learings“ oder auch „Telelernen“ ge-
nannt, gut erkennen. Zudem stellt sich Steinbuch noch vor, dass sich auch der „Lernstil“
dahingehend weiterentwickelt, dass er dem „menschlichen Spieltrieb entgegenkommt“
[PRG]. Ein Jahr zuvor schrieb er ebenfalls schon von „computersimulierten“ Problem-
stellungen zu Übungszwecken und einer „optische[n] Ein- und Ausgabe der Computer„
[IFG]. Im Großen und Ganzen beschreibt Steinbuch hier nichts anderes als die heute prak-
tizierten Lernmethoden „Game Based Learning“ oder „Computer-based Training“.
Zu Beginn der 80er Jahre folgte dann eine Reihe erster empirischer Studien zur Akzep-
tanz der neuen Technologien, insbesondere in der Arbeitswelt. So kam Böltken 1988 zu
dem Ergebnis, „daß nicht-erwerbstätige Computerlaien in den neuen Technologien eine
stärkere Bedrohung sehen, während nach einschlägigen Erfahrungen die Technikakzep-
tanz steigt“ [BÖL]. Allgemein wurden Untersuchungen weniger im Bereich der Lehre
angesetzt. Programme, die heute in „modifizierter und verfeinerter Form auf dem Markt
der Lernsoftware immer noch Bestand haben“ [STAD], wie zum Beispiel Computer Based
Training (CBT) oder auch Computer Assisted Instruction (CAI), entstanden in erster Linie
189](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-189-320.jpg)
![im Bereich der beruflichen Aus- und Weiterbildung.
Mit Beginn der 1990er Jahren merkt man deutlich, dass die Meinungen und Einschätzun-
gen zur technologischen Entwicklung an Universitäten zunehmen. Immer mehr Institutio-
nen beschäftigen sich mit diesem Thema und stellen empirische Forschungen an. So zum
Beispiel auch die 1997 veröffentlichte Studie des „National Committee of Inquiry into
Higher Education“, auch bekannt als „Dearing Report“, die eine Serie wichtiger Berich-
te und Prognosen über die Zukunft der Hochschulbildung in England beinhaltet. Ronald
Dearing sieht das Potential der Kommunikations- und Informationstechnologien in der
Lehre vor allem in einer Verbesserung der Qualität der Lehre und Forschung und in einer
langfristigen Kostenreduzierung. Er empfiehlt aus diesem Grund, dass alle Hochschulein-
richtungen „bis 1999/2000 eine umfassende Kommunikations- und Informationsstrategie
entwickelt haben sollen“ [STEI]. Seiner Meinung nach muss diese „Strategie“ die Informa-
tionsressourcen (Bibliotheken), die Kommunikation von Studenten, Hochschullehrern und
der Verwaltung, die Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien sowie die Entwicklung
effektiver Management-Informationssysteme umfassen. Eine weitere Empfehlung betrifft
die Ausstattung der Studenten mit vernetzten Computern. „Es wird empfohlen, dass bis
zum Jahr 2001 das Verhältnis von öffentlich zugänglichen Computern zu Studenten 1:10
betragen, und daß bis zum Jahr 2005 jeder Student seinen eigenen Laptop haben soll.“
[STEI]
Noch sehr zögerlich, im Verlgeich zu Dearing, schreiben Gottwald und Sprinkart darauf im
Jahr 1998 in ihrem Buch „Multi-Media-Campus – die Zukunft der Bildung“ „[...]andere
Hochschulen entwickeln „virtuelle Universitäten“ an denen man per Video, Fernsehen und
Computer studieren kann. Die Strukturen sind im universitären Bereich bereits vorhanden.
Das Studium könnte sich in naher Zukunft stark auf den PC verlagern“ [MMC]. Weiter
heißt es „Bald wird man sich aussuchen, welche Universität, welche Vorlesung man besu-
chen will. Die Koryphäe in Harvard ist nicht mehr unerreichbar“ [MMC]. Ebenfalls be-
richten sie, dass „durch Computer-Assisted-Teaching (CAT) an der Universität Münster“
die Attraktivität der Vorlesung gesteigert werden soll, mit dem Ziel „universitäre Mas-
senveranstaltungen durch den Einsatz von Multimedia-Software effizienter zu machen“
[MMC].
1997 wurden vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über 400 Bil-
dungsexperten in der „Delphi II-Studie zur Zukunft der Bildung“ [BMBF] zu ihrer Mei-
nung über technologische Entwicklungen im universitären Bereich befragt.
98% der Befragten glaubten zum damaligen Zeitpunkt, dass im geschätzten Zeitfenster
von 2010-2019 virtuelle Universitäten weit verbreitet sein werden. Außerdem glaubten
beinahe so viele, 99%, dass im Zeitraum von 2005-2011 allgemein ein „Fernunterrichssys-
tem“ verwendet werden wird, welches an vielen Orten „die Ausbildung der Bevölkerung
von zu Hause aus ermöglicht“. 91,5 Prozent dachten damals, dass in den Jahren 2009-2016
Systeme für virtuelle Prüfungen entwickelt werden, bei denen die Beurteilung der Leis-
tung über öffentliche Netze durchgeführt werden wird.
Wie zuvor geschildert, laufen die Prognosen der letzten vier Jahrzehnte im Prinzip auf die
gemeinsame Vorstellung, bzw. auf den Wunsch hinaus, dass der Einsatz von Technologi-
en in der Lehre hauptsächlich angenehmeres, effektiveres und ortsunabhängiges Lernen
ermöglichen soll. Was in den 70er und 80er Jahren als Telematik oder Telelearning be-
zeichnet worden ist, war vom Grundgedanken her eigentlich nichts anderes als das, was
190](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-190-320.jpg)
![seit den 90ern „e-Learning“ heißt. Im Grunde ging und geht es hauptsächlich um Mög-
lichkeiten der Kommunikation, Kollaboration und Kooperation. Dies bestätigt sich auch
in Umfragen und Untersuchungen über die universitäre Lehre der Gegenwart.
Nach den Zukunftsvisionen der Forscher aus den vergangenen Jahren, soll daher nun ge-
zeigt werden, was wirklich eingetreten ist und sich durchgesetzt hat. Es soll somit die
Frage beantwortet werden, wie Studierende gegenwärtig Technologien im Lernalltag ein-
setzen. In einer empirischen Untersuchung der Informationskompetenz der Studenten der
Universität Augsburg im Jahr 2008 wurde festgestellt, dass „digitale Technologien einen
festen Bestandteil des Alltags der Studierenden ausmachen“ [HEIN]. Dies zeigt sich unter
anderem daran, dass digitale Medien in Form von E-Mail, Textverarbeitungsprogrammen,
Wikis und Präsentationssoftware zwischen 60 bis 100 Prozent der Befragten häufig ge-
nutzt werden [HEIN]. Ebenfalls festmachen lässt sich dieses Ergebnis anhand einer Studie
an der TU Graz aus dem Jahr 2009. Hier wurden Studierende im ersten Semester nach der
ihnen zur Verfügung stehenden Infrastruktur, nach genutzten Kommunikationswegen und
Web-2.0-Anwendungen befragt. „Markant an dem Ergebnis ist vor allem, dass Mobilte-
lefone zu 100% vorhanden sind“ [EBNE]. Ebenso hat sich herausgestellt, dass 80% der
Studierenden ein Laptop und 80-90 % ein Abspielgerät für mp3-Files besitzen [EBNE].
Hinzu kommt, dass nur noch ca. 3% der befragten Studenten zu Hause keinen Internet-
zugang besitzen. Was nun aber den Universitären Alltag betrifft, so wurde auch herausge-
funden, dass Web 2.0-Applikationen noch nicht gänzlich Einzug gehalten haben. Dienste
wie professionelle „Community-Plattformen wie XING sowie Social Bookmarking und
Microblogging-Tools wie Twitter“ seien laut Ebner bei den Studenten deutlich weniger
bekannt. So kann man also festhalten, dass sich die technische Ausstattung der Studenten
zwar deutlich verbessert hat, dies aber noch nicht auf ein gänzlich verändertes Nutzerver-
halten schließen lässt. Ebner und Schiefner drücken dies so aus: „Die oftmals gepriesene
„Net-Generation“ lässt auf sich warten bzw. spiegelt eher eine technisch besser ausgerüs-
tete wider“ [SCHI].
Wie man am letzten Abschnitt, im Vergleich zu den Vorhergehenden, gut erkennen kann,
wurden die gegenwärtig genutzten Technologien relativ schnell verändert. Dies mag wahr-
scheinlich nicht zuletzt an Entwicklungen wie den Graphical User Interfaces, Mosaic und
dem Web 2.0 liegen. Bevor man sich allerdings die Frage stellt, was sich als nächstes in
diesem Bereich hervortun bzw. etablieren wird, sollte geklärt werden, warum überhaupt
neue Technologien entwickelt werden sollen.
Laut des jährlichen Berichts des Horizon Projects, dem Horizon Report 2010, gibt es vier
„Schlüsseltrends“ [HR10], die uns dazu veranlassen,Technologien weiter zu entwickeln,
welche dann unter anderem auch die universitäre Lehre in den nächsten Jahren beeinflus-
sen werden. Diese sollen daher im Folgenden kurz erläutert werden.
„Das Horizon Project ist ein langfristig angelegtes Projekt zur qualitativen Forschung,
das neu aufkommende Technologien identifizieren und definieren will, die voraussichtlich
großen Einfluss auf Lehre, Lernen, Forschung oder kreativen Ausdruck in Bildungseinrich-
tungen haben werden“ [HR09]. Wie das New Media Consorium (NMC) und die Educau-
se Learning Initiative (ELI) herausgefunden haben, ist beispielsweise ein Anlass für die
Einführung neuer Technologien, dass es die Menschen mittlerweile erwarten, von jedem
beliebigen Standort aus lernen und studieren zu können. Es soll also der „Lerneffekt durch
191](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-191-320.jpg)
![zeitliche und inhaltliche Passgenauigkeit“ [HR10] maximiert werden. Dabei ist es vor al-
lem für Bildungseinrichtungen wie Universitäten wichtig, darauf zu achten, dass ihre Stel-
lung „als goldener Standard für die qualifizierte Ausbildung“ [HR10] nicht durch die Fülle
an Bildungsangeboten und leicht zugänglichen Informationen aus dem Netz untergraben
wird. Ein weiterer Trend, der die Entwicklung neuer Tools vorantreibt, ist, wie auch dieses
Seminar zeigt, die „campusübergreifende Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen“.
Neue Wege der Kommunikation erleichtern diese und ermöglichen es den Studenten, sich
auch „globalen Herausforderungen“ [HR10] zu stellen. Hinzu kommt, dass die derzeit ge-
nutzten Technologien immer stärker „cloud-basiert“ [HR10] sind, unsere Vorstellung von
IT- Support sich immer mehr in Richtung Dezentralisation bewegt und wird „geräteunab-
hängig“ [HR10] jederzeit auf unsere gespeicherten Informationen zugreifen wollen.
1.3 Welche Technologien erwartet die Universität der Zukunft?
Das New Media Consortium hat im letzten Jahr mittels qualitativer Forschungsmethoden
110 aufkommende Technologien, die „zurzeit an Hochschulen noch nicht weit verbrei-
tet sind“ [HR10] ermittelt. Die einzelnen Technologien wurden näher erforscht und un-
ter Fachkundigen diskutiert, bis „das Potenzial der Technologie für Hochschulkontexte“
[HR10] ersichtlich war. Im aktuellen Horizon Report werden daher nur sechs Technolo-
gien näher beschrieben, denen aber große Chancen für die Lehre der Zukunft eingeräumt
werden und die Einsatzmöglichkeiten bieten, die nicht „intuitiv oder offensichtlich sind“
[HR10]. Untergliedert werden diese Technologien in verschiedene Zeiträume, je nachdem,
ab wann die tatsächliche Nutzung der Technik erwartet wird. Da uns diese Unterteilung
für die Sinnvollste erscheint, werden wir diese bei der folgenden, näheren Erläuterung bei-
behalten.
In einem relativ „kurzfristigen Zeithorizont, also innerhalb der nächsten zwölf Monate“
[HR10] sehen die Forscher „Mobile Computing“ und „Open Content“. In Anbetracht der
dafür notwendigen technischen Ausstattung der Studenten (Handy, Laptop), wie oben er-
wähnt, rechnen auch die Autoren mit einer baldigen Integration dieser Techniken in die
alltägliche Lernwelt. Auch die Open Content Bewegung ist keine Neuheit mehr und wird
daher schnell Anwendung in der universitären Lehre finden. Vor bereits 10 Jahren hat
beispielsweise schon das MIT (Massachusetts Institute of Technology) damit begonnen,
seine Kursinhalte kostenlos zur Verfügung zu stellen [HR10]. Auch in Deutschland und
Österreich gibt es mittlerweile einige Universitäten, die diesem Beispiel folgen. Gerade
in Verbindung mit den Lizenzverträgen der gemeinnützigen Gesellschaft Creative Com-
mons, lassen sich auch in der Lehre gute Wege finden, der Öffentlichkeit Nutzungsrechte
beispielsweise für Texte einräumen zu können.
In der zweiten Entwicklungsphase, in einem Zeitraum von „zwei bis drei Jahre[n]“ [HR10],
gehen die Wissenschaftler des Konsortiums davon aus, dass sich ebenfalls bereits existie-
rende Technologien wie „elektronische Bücher“ und „Simple Augmented Reality“ in der
alltäglichen Lernkultur verankert haben werden. Besonders der computergestützten Erwei-
terung der Realitätswahrnehmung rechnen die Autoren hohe Chancen in der Bildung aus.
Allein die Möglichkeit Bilder oder Videos mit computergenerierten Zusatzinformationen
192](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-192-320.jpg)
![werden Automaten zu finden sein, die auf Knopfdruck das gewünschte Buch herausgeben.
Viele stellen sich vor, dass neben der klassischen Bibliothek auch eine zentrale Online-
Bibliothek, wie bereits möglich und an vielen Universitäten eingeführt, existieren wird.
Allerdings mit dem Unterschied zur gegenwärtigen Praxis, dass das gesuchte E-Book dann
auch gleich direkt auf ein tragbares Endgerät herunterladen werden kann. Das Suchsys-
tem wird sich an den Funktionen des Suchsystems des „Social-Commerce-Versandhauses
Amazon“ orientieren. Keine entliehenen Bücher und kein großer Suchaufwand mehr.
Die Online-Bibliothek aus dem Jahr 2030 bietet außerdem eine integrierte Kommunika-
tionsfunktion. Auf Wunsch können Studenten mit anderen Personen Kontakt aufnehmen,
die gerade das gleiche Buch oder die gleichen Suchbegriffe verwenden. Es werden weitere
Bücher zur Verfügung gestellt, die sich mit ähnlichen Thematiken beschäftigen.
Die Bücher können von Autoren „getaggt“und mit Audio- und Videokommentaren verse-
hen werden. Die Leser haben die Möglichkeit Bücher zu bewerten und sie mit Kommen-
taren und Annotationen zu versehen.
Die Online Bibliothek bietet für die Forschenden natürlich auch vereinfachte Funktionen
zur Publikation. So können beispielsweise unveröffentlichte („preprinted“) Forschungser-
gebnissen zur Evaluierung an bestimmte Benutzer (passwortgeschützt) oder der breiten
Öffentlichkeit freigegeben werden [Hurd2020]. Die Autoren der Dokumente bekommen
darauf von Kollegen aus der Forschung und interessierten Lesern der ganzen Welt Feed-
back zu ihren Arbeiten. Werden die Publikationen von der Wissenschaft akzeptiert, steht
einer Aufnahmen ins Repertoire der Online-Bibliothek nichts mehr im Wege.
Bewertung:
• Stärken: Bücher und zusätzliche Informationen können von jedem Ort, jederzeit ab-
gerufen werden, was innovative Möglichkeiten für länderübergreifende Forschung
und Entwicklung schafft. Recherchen werden durch semantische Suchfunktionen
vereinfacht.
• Schwächen: Menschen mit unzureichender technischer Ausstattung werden vom
Zugang abgeschnitten und können auf einen großteil der Informationen icht zugrei-
fen.
• Möglichkeiten: Schnellere und einfachere Publikation.
• Gefahren: Vergrößerung der digitalen Kluft geraten.
3.3 Die neue Art des Lernens
Virtuelle Vorlesungen
Obwohl die im folgenden Abschnitt erläuterten Lern - bzw. Lehrmethoden heute technisch
schon möglich sind, wurden sie trotzdem in die Architektur der Zukunftsuniversität auf-
genommen. Dies liegt daran, dass es sicherlich noch einige Jahre dauern wird, bis es zur
alltäglichen Anwendung dieser Technologien kommen wird. Wie im Abschnitt zum „Uni-
Versum“ bereits beschrieben, wird auch das Lernen der Studierenden eng mit dem dem
206](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-206-320.jpg)
![5 Anhang
5.1 Quellen
• [BMBF]
BMBF (Hrsg.): Delphi II – Umfrage zur Entwicklung von Wissenschaft und Technik
1997/98
http:// www.bibb.de/dokumente/pdf/a21_ leitartikel-2002_ bwp_ 06-1998.pdf
(07.07.2010)
• [BÖL]
Böltken, F.: Einstellungen gegenüber Neuen Techniken: Technikakzeptanz im re-
gionalen Vergleich. ZA-Information 22, 1988, S. 107-113.
• [EBNE]
Ebner, M. & Schiefner M.: Digital native students? – Web 2.0-Nutzung von Studie-
renden. 2009
http://www.e-teaching.org/praxis/erfahrungsberichte/ebner_ schiefner_ web20 (09.07.2010)
• [HEID]
Heidenreich, M., Die Organisationen der Wissensgesellschaft. In Die Organisati-
on der Wissensgesellschaft. (Hubig, C. Hrsg.): Unterwegs zur Wissensgesellschaft:
Grundlagen – Trends – Probleme. Sigma, Berlin, 2000, S. 107-118
http://www.sozialstruktur.uni-oldenburg.de/dokumente/hubig.pdf (22.06.2010)
• [HEIN]
Heinze, N.: Bedarfsanalyse für das Projekt i-literacy: Empirische Untersuchung der
Informationskompetenz der Studierenden der Universität Augsburg. Arbeitsbericht
Nr. 19, 2008
http://www.imb-uni-augsburg.de/files/Arbeitsbericht_ 19.pdf
(09.07.2010)
• [Hurd2020]
Hurd, J.: Transformation of Scientific Communication - A model for 2020. In Jour-
nal of the American Society for Information Science.2000, Ausgabe 14, S. 1279 -
1283
• [HR2009]
Johnson, L., Levine, A., & Smith, R.: The 2009 Horizon Report. Austin, Texas: The
New Media Consortium, 2009
• [HR2010]
Johnson, L., Levine, A., & Smith, R.: The 2010 Horizon Report. Austin, Texas: The
New Media Consortium, 2010
• [IFG]
Steinbuch, K.: Die informierte Gesellschaft, Deutsche Verlags-Anstalt, Stuttgart,
1969, S. 32
213](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-213-320.jpg)
![• [JUN]
Jungk, R.: Technologie der Zukunft, Heidelberger Taschenbücher Band 75, 1967, S.
24
• [MMC]
Gottwald F. & Sprinkart P.: Multi-Media-Campus – die Zukunft der Bildung. Düs-
seldorf, 1998, S. 84-96
• [PRG]
Steinbuch, K.: Programm 2000. Deutsche Verlags-Anstalt, Stuttgart, 1970, S. 58-60
• [SCHI]
Schiefner, M., & Ebner, M.: Has the net-generation Arrived at the University? -
oder der Student von heute, ein Digital Native? In Zauchner S., Baumgartner P.,
& Baschitz E.: Campus 2008. Offener Bildungsraum Hochschule - Freiheiten und
Notwendigkeiten. Waxmann, Münster, 2008, S. 113-124
http://lamp.tu-graz.ac.at/ i203/ebner/publication/08_ gmw.pdf (09.07.2010)
• [STAD]
Stadtfeld, P.: Allgemeine Didaktik und neue Medien: der Einfluss der neuen Medien
auf didaktische Theorie und Praxis. Bad Heilbrunn, 2004, S. 72
• [STEI]
Steinwachs K.:Bibliotheken in der Lerngesellschaft -Der Dearing Report „Higher
education in the learning society“ und seine Bedeutung für Bibliotheken. BIBLIO-
THEKSDIENST Heft 2,1998
http://deposit.ddb.de/ep/netpub/89/96/96/967969689/_ data_ stat/www.dbiberlin.de/dbi_
pub/bd_ art/98_ 02_ 02.htm (07.07.2010)
• Lehmann U. & Morisse I.: Marshall McLuhan a project of the Institute for Culture
and Technology, Toronto
http://www.mcluhan.utoronto.ca/mcluhanprojekt/marshallenglischa.htm (21.06.2010)
• Hugger, U.: Digitale Jugendkulturen, Wiesbaden 2010, S. 13
• Unsworth J.: Univeristy 2.0. In: The Tower and the Cloud – Higher education in the
age of cloud computing. (Katz, R. Hrsg.) S. 227
http://net.educause.edu/ir/library/pdf/PUB7202.pdf (14.05.2010)
• http://www.mediauser.de/wp-content/uploads/universum1.jpg (22.07.2010)
214](https://image.slidesharecdn.com/fsln10seminarband-100816045324-phpapp01/85/FSLN10-finaler-Seminarband-214-320.jpg)
Hochgeladen vonWolfgang Reinhardt
FSLN10 finaler Seminarband
Das Dokument beschreibt ein Seminar über zukünftige soziale Lernnetzwerke an den Universitäten Paderborn und Augsburg, das sich mit der Integration aktueller Technologien des Web 2.0 zur Unterstützung kollaborativen Lernens befasst. Ein Hauptfokus liegt auf der Entwicklung einer Mashup-Anwendung, die verschiedene Dienste kombiniert, um einen gemeinsamen Arbeitsbereich für synchrones Lernen und Arbeiten bereitzustellen. Die Arbeit beleuchtet zudem die Vorteile von gruppenbasiertem Lernen und den Einsatz von sozialen Netzwerken in Bildungsumgebungen.
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- 1. Future Social Learning Networks EinSeminar an den Universitäten Paderborn und Augsburg im Sommersemester 2010 Betreuer: Nina Heinze & Wolfgang Reinhardt
- 3. Contents Real-Time Collaborative Learning Rolf Wilhelm (UPB) brix@mail.upb.de 3 Medienbrüche im Web 2.0 Dennis Horstkemper (UPB) & Marie-Luise Zankl (UA) dhorstkemper@gmail.com, mazankl@gmx.net 33 Awareness in Learning Networks Christian Metzko (UPB) letris@upb.de 69 Interaktive Lernressourcen Felix Meyer (AU) & Alexander Schäfer (UPB) f.meyer1@gmx.de, alexx85@mail.upb.de 99 Soziale Netzwerkanalyse in Artefact-Actor-Networks Matthias Moi (UPB) moisun@upb.de 118 Game-based Learning Eva Andreeva (AU) & Sebastian Lauck (UPB) eva_andreeva@gmx.de, Sebastian.Lauck@lwf.uni-paderborn.de 162 Universität 2.0 Julia Schuhwerk (AU) & Manuel Schmidt (UPB) julia.schuhwerk@googlemail.com, schmidti@upb.de 187 3
- 4.
- 5. Real-Time Collaborative Learning Rolf Wilhelm brix@mail.uni-paderborn.de Abstract: In der universit¨ ren Lehre werden aktuelle M¨ glichkeiten synchroner Mo- a o delle des Web 2.0 zur Kollaboration bisher kaum genutzt. Sofern Dienste existie- ren, die auf aktuellen Technologien basieren, sind diese nur durch einen engen Kreis oder Angeh¨ rige der Universit¨ t nutzbar. Diese Arbeit stellt eine L¨ sung vor, die ver- o a o schiedene Dienste zur kollaborativen Arbeit in einer Mashup-Anwendung vereint, um Dienste miteinander kombinieren zu k¨ nnen. Reduzierung von Medienbr¨ chen und o u die Ausrichtung auf kollaborative Arbeit sind Leitkriterien der Umsetzung. Lauff¨ hig a ist die Anwendung in einem Browser. Man begibt sich aber nicht auf eine Webseite, sondern auf eine Plattform, die gemeinsames Lernen und Arbeiten unterst¨ tzt. Wel- u che Dienste eingebunden werden und wie dies bereits zum Teil in einem Prototypen umgesetzt wurde, ist Teil der Arbeit. 1 Einleitung Die vorliegende Arbeit gibt einen Einblick in die M¨ glichkeiten des Web 2.0 und wie ver- o schiedene Dienste zum Lernen eingesetzt werden k¨ nnen. Lernen findet zunehmend mit o Hilfe des Computers statt. Materialien wie B¨ cher und Aufzeichnungen k¨ nnten z. B. mit u o entsprechender Ausr¨ stung digital auf einem Computer genutzt und bearbeitet werden. u Soziale Netzwerke geben die M¨ glichkeit, sich auszutauschen, in Kontakt zu bleiben und o sogar zu lernen.1 Innerhalb des letzten Jahrzehnts hat das Internet eine Flut an webbasier- ten Diensten hervorgebracht. Als Internetnutzer sucht man sich Dienste f¨ r Email, Fotos u und mehr zusammen und nutzt diese meist unabh¨ ngig voneinander. Auch zum Lernen a k¨ nnen soziale Netzwerke und diverse Dienste genutzt werden. Wie soziale Netzwerke o und andere Dienste miteinander in einer Anwendung kombiniert werden k¨ nnen, darauf o gibt diese Arbeit eine Antwort. Lernen in der Gruppe. In einer Gruppe lernt es sich besser als allein. Außerdem ist der Kontakt zu anderen und der andauernde Austausch f¨ rs Lernen unerl¨ sslich. Die folgen- u a den Effekte, in [TD03] zus¨ tzlich durch ihren psychologischen Hintergrund unterstrichen, a resultieren aus der Gruppenarbeit: • Steigerung der Motivation durch soziale Unterst¨ tzung und Verpflichtung u • Steigerung der Kreativit¨ t a • Steigerung der Qualit¨ t der Ergebnisse a • Lernen von Teamarbeit 1 [Pet10] 5
- 6. ¨ • Uberpr¨ fung des eigenen Wissens u • Aufdecken von Missverst¨ ndnissen a Diese Arbeit besch¨ ftigt sich mit einer Antwort auf die Frage, wie man die Gruppenarbeit a mit Hilfe aktueller Technologien unterst¨ tzen kann. Ausgegangen wird hier in erster Linie u davon, dass Gruppenmitglieder nicht am selben Ort sind, wenn ein Treffen stattfindet. Ein positives Fazit in dieser Richtung kann schon jetzt aus einer Metastudie gezogen werden: Sch¨ ler von Kursen, die zum Teil oder komplett online und am Computer gehalten wur- u den, lernten im Durchschnitt besser als Sch¨ ler in Kursen, die nur face-to-face Unterricht u hatten [MTMB09]. Auch wenn es in den Studien nicht speziell um Gruppenarbeit ging, so zeigt dies doch auf, dass E-Learning durchaus eine positive Auswirkung aufs Lernen haben kann. Hier wird nun der Fokus auf kollaboratives Lernen geschoben. Im folgenden Abschnitt wird auf weitere Grundlagen der Gruppenarbeit und Technologien eingegangen, bevor der Prototyp vorgestellt wird. 2 Grundlagen Arbeitsbereiche. B¨ cher, Aufzeichnungen und ein Computer definieren den pers¨ nlichen u o Arbeitsbereich eines jeden. Dieser pers¨ nliche Arbeitsbereich wird mit einem Treffen o a a ¨ h¨ ufig zum Arbeitsbereich der gesamten Gruppe. Er dient der Verst¨ ndigung uber den Lernstoff und gew¨ hrt jedem den Zugriff darauf. Wird sich nicht am selben Ort, sondern a online getroffen, fehlt ein gemeinsamer Arbeitsbereich in dieser Form meist. Ein solcher ¨ Arbeitsbereich geht uber einen gemeinsamen Informationsraum nach [TSMB95] deutlich hinaus. W¨ hrend mit einem gemeinsamen Informationsraum im Wesentlichen der lesende a gemeinsame Zugriff auf ein Informationsobjekt gemeint ist, beinhaltet der gemeinsame Arbeitsbereich auch kooperative Medienfunktionen ([Ham01]), die durch ihre Einschreib- technologien beschr¨ nkt werden. a Online. Gruppen, die sich nicht an einem Ort in der ”realen”Welt treffen, k¨ nnen oder o wollen, haben heute die Wahl das Internet zu nutzen. Asynchronen Austausch erm¨ glicht o ¨ bspw. ein Forum. Synchron kann sich z. B. uber Voice/Videochats ausgetauscht werden. W¨ hrend f¨ r die bloße Kommunikation in ihrer Grundform gesorgt ist, fehlt ein gemein- a u samer Arbeitsbereich. Der pers¨ nliche Arbeitsbereich jedes Einzelnen ist f¨ r die anderen o u nicht direkt sichtbar und somit m¨ ssen Aufzeichnungen erneut verbalisiert oder verschrift- u licht werden, um auf eine gemeinsame Wissensbasis zu gelangen. Hier gibt es weitere Un- terst¨ tzungsm¨ glichkeiten, die z. B. von Groupware- und Videoconferencing-Systemen u o genutzt werden, indem sie einen gemeinsamen Arbeitsbereich in Form von gemeinsamen Dokumenten oder einem Whiteboard bereitstellen. Synchron. Ein Problem asynchroner Kommunikation besteht darin, dass eine R¨ ckmel- u dung immer verz¨ gert erfolgt, und somit bspw. die Motivation nachlassen kann. Der syn- o chrone Austausch der Teilnehmer unterst¨ tzt dagegen die folgenden Szenarien [Fin06]: u • Direkter Kontakt zu Wissensexperten2 und anderen Teilnehmern 2 Definition hier: Eine Person, die durch genauere Auseinandersetzung im Rahmen einer Aufgabe Wissen erworben hat, welches die anderen Teilnehmer (noch) nicht haben. 6
- 7. • Gleichzeitiger Austauschzwischen verschieden Teilnehmern • F¨ higkeiten, Kenntnisse und analytisches Denken werden direkt ben¨ tigt a o • Einbeziehung von Experten3 ¨ Technik nutzen. Seit uber 15 Jahren gibt es verschiedene computergest¨ tzte Hilfsmit- u tel wie ein Shared Whiteboard oder Videoconferencing Systeme. Lange Zeit musste f¨ r u solche Funktionalit¨ ten eine extra Anwendung genutzt werden, die nur diesem Zweck a diente. Die Technik und die Bedingungen haben sich seitdem verbessert. In vielen mobilen Endger¨ ten befindet sich inzwischen Kamera und Mikrofon und die Ger¨ te bieten ausrei- a a chend Rechenkapazit¨ t um einen Videochat oder ein Shared Whiteboard zu nutzen. Hinzu a kommt, dass seit mehreren Jahren praktikable Umsetzungen dieser Technologien im In- ternet zur Verf¨ gung stehen. Als Webanwendung k¨ nnen diese Dienste in einem Browser u o ausgef¨ hrt werden. Durch derzeitige Technologien ist es einfacher denn je, eine synchrone u ¨ Arbeitsumgebung zu nutzen und in einer Gruppe uber Distanzen hinweg zu arbeiten und zu lernen. Im einfachsten Fall muss lediglich die Adresse im Browser angegeben werden und schon kann es losgehen. Eine Installation ist nicht mehr notwendig.4 Computer Supported Collaborative Learning. Computerunterst¨ tztes kollaboratives Ler- u ¨ nen uber Distanzen hinweg ist kein neues Thema, doch durch neue Technologien sind inzwischen weitere Szenarien realisierbar. Ausgangspunkt ist hier das Web 2.0 mit einer F¨ lle an verschiedenen Diensten. Im Sinne, das Rad nicht neu zu erfinden, gibt es die u M¨ glichkeit, vorhandene Dienste zu nutzen und neu zu kombinieren. o Mashup. Ein Mashup definiert sich im Wesentlichen durch die Kombination von zwei oder mehr eigenst¨ ndigen Diensten oder Datenquellen, die in einer Anwendung integriert a werden. Dabei werden Schnittstellen genutzt, die von anderen Diensten zur Verf¨ gung u gestellt werden. In [PSB+ 09] ist ein Mashup definiert, als eine Plattform die eine Kom- bination einer Vielzahl von Softwarekomponenten5 erm¨ glicht. In dem Paper liegt der o Fokus auf der Personal Learning Environment (PLE).6 In dieser Arbeit wird eine Mashup- ¨ Anwendung vorgestellt, welche uber Funktionen von Web Conferencing und PLE hinaus- gehen soll. Durch die Einbindung verschiedener Dienste soll sowohl das Selbststudium, als auch Gruppenarbeit erm¨ glicht werden. Vertrauen wird geschaffen durch entsprechen- o ¨ de Rechteverwaltung. Daten werden weitestgehend uber externe Dienste persistiert, was die Arbeit auch außerhalb der Umgebung gestattet und weitere Teilnehmer einl¨ dt am Ge- a schehen teilzuhaben, ohne die Mashup-Anwendung zu nutzen. Social Software erm¨ glicht menschliche Kommunikation und Kollaboration. Durch o Mitwirkung von Teilhabenden wird im weitesten Sinne einen Mehrwert geschaffen.[B06]¨ Der Einsatz von Social Software soll als Katalysator dienen und Motivation und Engage- ment der Teilhabenden unterst¨ tzen. Die Verbindung zwischen Social Software und der u ¨ Lernumgebung muss fließend ineinander ubergehen, damit nicht das Gef¨ hl entsteht, dass u ¨ ¨ 3 Uber das Internet ist es zum einen m¨ glich einen Experten an einem anderen Ort zu einzubeziehen. Uber die o synchrone Kommunikation kann zum anderen auf Missverst¨ ndnisse oder Verst¨ ndnisprobleme direkt eingegan- a a gen werden, was bei asynchronem Austausch l¨ nger dauern w¨ rde. a u 4 Voraussetzung f¨ r einige Szenarien ist eine schnelle Anbindung ans Internet. Sowohl die Bandbreite als auch u die Latenz der Verbindung ist hier von Bedeutung. 5 auch Widgets, Plugins, Gadgets oder Tools genannt 6 Bei [PSB+ 09] werden 6 Dimensionen mit 24 Funktionen definiert, woraufhin die Funktionen auf ihre Verf¨ gbarkeit hin auf sechs verschiedene Dienste angewendet werden. u 7
- 8. es sich umverschiedene Medien oder Plattformen handelt (Medienbr¨ che).7 Da Social u Software inzwischen den Alltag eines Studenten durchdringt, kann hierauf beim Lernen effizient zur¨ ckgegriffen werden. Die Pr¨ sentation [Pet10] von Jim Pettiward von der Lon- u a don Metropolitan University zeigt Engagement bei Lernenden durch Nutzung von Face- book auf. Auf der Grundlage, dass Lernende viel Zeit auf Facebook verbringen, wurden f¨ r u ¨ Kurse Facebook Seiten angelegt, uber die eine Integration in die pers¨ nlichen Seiten der o Lernenden m¨ glich ist. Hier wird ausschließlich Facebook genutzt, was Vor- und Nach- o teile hat. Facebook ist einer der wenigen Plattformen, auf denen etwas derartiges Nutzen bringen kann, denn eine Online Community funktioniert nur richtig, wenn sie eine kriti- sche Masse von Mitgliedern ubersteigt.8 Die Mashup-Anwendung kann wiederum auch ¨ als Social Software angesehen werden. Palm´ r ([PSB+ 09]) spricht von einer h¨ heren Ge- e o ¨ wichtung der Integration von RSS Feeds und anderen Diensten uber Schnittstellen in den letzten Jahren, die eine Verkn¨ pfung zwischen der PLE und Social Software herstellt. u Ziel. In der Lehre oder einer Lernsituation sollten Dienste9 entsprechend den Anforderun- gen, die sich durch die Aufgabenstellung definieren, verf¨ gbar sein. Die Implementierung u m¨ glichst vieler Features ist hier nicht gleichzusetzen mit einer h¨ heren Effizienz oder o o Engagement. Eine problemorientierte Auswahl von Tools in einer Anwendung erm¨ glicht o eine Steigerung der Motivation und f¨ rdert die Effizienz bei den Teilhabenden. Der Imple- o mentierung einer vollst¨ ndigen Mashup-Anwendung m¨ sste die Analyse verschiedener a u Lern- und Lehrszenarien durchgef¨ hrt werden, um zu bestimmen, welche Tools sinnvoll u sind. Weiterf¨ hrende Informationen zu Engagement und Motivation f¨ r Videoconferen- u u cing findet sich in [Smy05] und f¨ r Shared Whiteboards in [Bee02]. Empirische Ergebnis- u se zu bestimmten Technologien w¨ ren w¨ nschenswert, sind aber auf diesem Feld kaum a u zu finden. Schlussfolgerungen auf den Einsatz im Mashup sind allerdings nicht unbedingt zu ziehen, da verschiedene Kombinationen sich auch verschiedenen auswirken k¨ nnen. o Durch die Kombination von Videoconferencing und Shared Whiteboard entsteht ein Mehr- wert, der bei alleiniger Betrachtung der Dienste nicht vorhanden ist. Da die Auswahl der Tools zur Laufzeit erfolgt, ist hier die Gefahr von Featuritis10 nicht unbedingt vorhanden. Es sollen zwar eine hohe Anzahl von Diensten eingebunden werden k¨ nnen, doch zum o ¨ Einsatz kommen in einem Szenario nur ausgew¨ hlte Dienste. Ahnlich der derzeitigen Ent- a wicklung des Vertriebs von Anwendungen f¨ r Handys oder der Verwendung von Gadgets u in Google Wave, k¨ nnen auch f¨ r die Mashup-Anwendungen Gadgets entstehen, die ge- o u nutzt (oder entwickelt) werden, wenn sie ben¨ tigt werden. o 7 Dasselbe gilt f¨ r jeden anderen Dienst, der in dem Mashup integriert wird. Aufgrund der h¨ heren un- u o abh¨ ngigen Nutzung von Social Software auch außerhalb der Mashup-Anwendung wird es hier als besonders a wichtig anerkannt. ¨ 8 [B06] und A community needs a critical mass of members for it to work.“[Min09] 9 Dienste k¨ ” onnen im weiteren Sinne Tools, Widgets, Gadgets, Plugins oder von anderer Form sein. Gemeint ist jede Form der Bereitstellung einer unterst¨ tzenden Funktion. u 10 Definition: Die Vielzahl von attraktiven Tools, die kumulativ dem grundlegenden Zweck der Software wi- ¨ dersprechen. a proliferation of individually attractive features that cumulatively.”[SB03] 8
- 9. 3 Chancen derzeitiger Technologien Klassen von CSCW Anwendungen. Es existieren zahlreiche Anwendungen, welche sich klassifizieren lassen als Web Conferencing (WC), Personal Learning Environments (PLE), Virtual Learning Environments (VLE) oder Groupware (GW). Alle erm¨ glichen in ge- o wissem Maße synchrone Kollaboration. Die Tabelle 1 zeigt auf, in welchen Bereichen Anwendungen der vorgestellten Klassen ihren Fokus haben und wo Funktionen weniger vorhanden sind11 . Der Fokus liegt bei der Auswahl der Funktionen auf der synchronen Zusammenarbeit. Unter anderem zeigt die Tabelle auf, dass Web Conferencing Systeme bereits einen Großteil grundlegender, synchroner Kommunikationsfunktionen umsetzen. F¨ r Tabelle 1 wurde je ein Vertreter f¨ r eine Systemklasse herangezogen, um ein Bild der u u Unterst¨ tzungsfunktionen im Gesamt¨ berblick zu erhalten. Die Wahl der Vertreter f¨ r je u u u eine Systemklasse sieht folgendermaßen aus: • Web Conferencing: Adobe Acrobat Connect12 • Personal Learning Environment: PLEF Personal Learning Environment Framework13 • Groupware: Novell GroupWise14 • Virtual Learning Environment: Blackboard15 Web 2.0. Beispieldienste werden in Tabelle 1 in der zweiten Spalte aufgef¨ hrt, dass f¨ r je- u u de Funktion ein Dienst im Internet gefunden werden kann. Die Dienste sind meist auf eine bestimmte Funktion spezialisiert, wodurch die Funktionen ausgereift und in sich vollst¨ ndig erscheinen. Vertreter der Systemklassen haben mit ihren Funktionen im Ver- a gleich zu den Beispieldiensten meist weniger zu bieten. VLE. Eine Befragung zeigt, dass VLEs bisher kaum f¨ r synchrone Lernsituationen ge- u eignet sind ([Kea07]).18 Die Befragung hat lediglich ergeben, dass Chatfunktionen zur synchronen Kommunikation kaum genutzt worden sind und wenn diese genutzt wurden, so war das Empfinden, dass diese schnell un¨ bersichtlich und unstrukturiert werden. Als u potenziell vorteilhaft wurden von den Befragten Chatr¨ ume und Whiteboards genannt. a ¨ Unterstutzungsfunktionen. Bafoutsou ([BM02]) untersuchte 2002 verschiedene Syste- me auf ihre Unterst¨ tzungsfunktionen und ordnete diese Klassen von Systemen zu. Diese u Systemklassen wurden ihren Unterst¨ tzungsfunktionen entsprechend in das Diagramm in u Abbildung 1 eingeordnet. Eine Darstellung wie in Abbildung 1 w¨ rde hier im Großen und u Ganzen nur einer Aufz¨ hlung von Funktionen entsprechen, weshalb wir nachfolgend eine a weitere Darstellung nutzen. 11 Daten der Tabelle beruhen nicht auf einer wissenschaftlichen Erhebung, noch erheben sie den Anspruch der Vollst¨ ndigkeit. 1: Nicht oder kaum vorhanden, 2: In Ans¨ tzen vorhanden, 3: Funktion vorhanden. a a 12 http://www.adobe.com/products/acrobatconnect 13 http://eiche.informatik.rwth-aachen.de:3333/PLEF/index.jsp 14 http://www.novell.com/de-de/products/groupwise/ 15 http://www.blackboard.com 18 Unter den untersuchten VLEs sind Moodle, Blackboard und WebCT. 9
- 10. Realisierte Funktion Beispieldienste Grad der Umsetzung WC PLE GW VLE Shared Whiteboard Dabbleboard 3 1 1 3 Videoconferencing TokBox, ooVoo 3 1 1 1 Voicechat TinyChat, Tolkr 3 1 1 1 Textchat / IM Meebo 3 2 3 3 Shared Editor Etherpad 3 1 1 1 Screen Sharing LiveLook16 3 1 1 1 RSS Feeds FeedBurner 1 3 3 3 Microblogging Twitter, Buzz 1 1 1 1 Social Bookmarking Delicious, Digg, Diigo 1 1 1 2 Website Annotation Diigo, Reframe It, Sidewiki 1 1 1 1 Document Sharing Dropbox 2 1 1 2 Kalender Google Calendar 1 1 3 3 Pr¨ sentation a Slideshare 2 217 1 1 Umfrage/Poll Doodle 3 1 2 3 Tabelle 1: Web 2.0 Dienste, Anbieter und Auspr¨ gung a In [PGF07] werden bei einem Projekt zur F¨ rderung von kollaborativer Arbeit Tools o verschiedenen Unterst¨ tzungsfunktionen zugeordnet. Mit Communication, Collaboration u und Coordination handelt es sich im Wesentlichen um das 3K-Modell nach [TSMB95] (Abbildung 2), welches Systemklassen und Unterst¨ tzungsfunktionen in einem Klassifi- u kationsschema in Beziehung zueinander setzt. Neben diesen Klassen wird bei [PGF07] Awareness extra aufgef¨ hrt und zwischen synchroner und asynchroner Funktion unter- u schieden. Eine vergleichbare Abdeckung verschiedener Unterst¨ tzungsfunktionen spielt u auch bei der Mashup-Anwendung eine wichtige Rolle. Wir nehmen eine Unterteilung nach [TSMB95] vor, um zwischen Kommunikations-, Koordinations- und Kooperatios- unterst¨ tzung zu unterscheiden. Hierzu mehr im Abschnitt 3.2. u Warum eine weitere Anwendung? Die Implementierung einer Mashup-Anwendung, die keiner hier aufgef¨ hrten Systemklasse zugeordnet werden kann, bietet diverse Vorteile: u Tabelle 1 zeigt, dass auch bekannte kommerzielle Anbieter nur einen bestimmten Bereich von Funktionen bedienen. Es werden Funktionen außer Acht gelassen, die f¨ r bestimm- u te Anwendungsf¨ lle notwendig sein k¨ nnen. Die Mashup-Anwendung kann zum einen a o beliebige Dienste in einer Umgebung integrieren, w¨ hrend der Aufbau der Anwendung a flexibel bleibt. Sowohl das Hinzuf¨ gen von Funktionen, als auch die Reduktion auf weni- u ge Funktionen stellt kein Problem dar. Zum anderen k¨ nnen Dienste, die bereits ausgereift o oder bekannt sind, bereitgestellt werden. So z. B. auch Daten oder Funktionen bestehen- der Learning Management Systeme (LMS) oder sozialer Netzwerke wie Facebook. Daten ¨ werden uber eine Oberfl¨ che zentral abgerufen und eingegeben. Persistiert werden die- a se Daten weitestgehend innerhalb externer Dienste, was die Arbeit auch außerhalb der Umgebung gestattet und weiteren Teilnehmern die M¨ glichkeit gibt auch außerhalb der o Mashup-Anwendung zu nutzen. 10
- 11. Abbildung 1: Unterst¨tzungsfunktionen von Systemklassen ([BM02]) u Flexibilit¨ t. Die Mashup-Anwendung wird nicht nur f¨ r ein bestimmtes Szenario er- a u stellt, da die St¨ rke darin liegt, prinzipiell jeden Dienst oder jede Funktion bereitstellen a zu k¨ nnen. Weiterhin muss sich der Nutzer nur um die Zusammenstellung eines Mashups o Gedanken machen.19 Da die Anwendung im Browser des Nutzers l¨ uft, sind keine weite- a ren Vorkehrungen beim Nutzer notwendig.20 Tor zur kollaborativen Arbeit. So wie die PLE nach [CJWS09] das Tor zum Wissen f¨ r den Lernenden ist, so l¨ sst sich die hier beschriebene Mashup-Anwendung als ein Tor u a zur kollaborativen Arbeit bezeichnen. Eine PLE besteht aus technischer Sicht aus einer selbst definierten Zusammenstellung von Diensten, Tools und Mitteln, die dem Lernen- den helfen, sein pers¨ nliches Wissensnetzwerk aufzubauen.21 Auch die ein Mashup in der o Mashup-Anwendung besteht aus einer Zusammenstellung von Diensten, Tools und Mit- teln, nur das hier die Ausrichtung auf kollaborativer Arbeit liegt. 3.1 Mashup Frameworks und Plattformen Mashup Frameworks. In diversen Ver¨ ffentlichungen22 werden drei verschiedene Tools o zur Entwicklung von Mashups vorgestellt. Gerade mal zwei Jahre, bzw. ein Jahr nach Ver¨ ffentlichung ist nur noch eins vorhanden. Microsoft Popfly wurde aufgrund der wirt- o 19 Zus¨ tzlich a werden Profile im Ausblick genannt 20 Untersuchungsergebnisse einer Studie zu Distance Learning von [RL08] haben ergeben, dass die zu nutzen- de Anwendung auf verschiedenen Betriebssystemen lauff¨ hig und die Installation so einfach wie m¨ glich sein a o sollte. 21 From a technical point of view, a PLE can be viewed as a self-defined collection of services, tools, and devices that help learners build their Personal Knowledge Networks (PKN), [...]”[CJWS09] 22 [YBCD08], [CJWS09] und [AENH09] 11
- 12. Abbildung 2: Unterst¨tzungsfunktionen von Systemklassen ([TSMB95]) u schaftlichen Lage August 2009 eingestellt23 und den Google Mashup Editor gibt es eben- falls seit August 2009 nicht mehr. Ein großer Teil der gewonnenen Kenntnisse soll aber in die Google App Engine24 eingeflossen sein. Lediglich Yahooo Pipes25 ist von den erw¨ hnten a Tools noch vorhanden. Bei Yahoo Pipes liegt der Schwerpunkt allerdings auf der Ag- gregation von Daten und es bindet standardm¨ ßig nur eine Reihe bekannter Dienste ein a ([CJWS09]). Im Fall der entstandenen Mashup-Anwendung ist Yahoo Pipes deshalb we- niger zu gebrauchen gewesen. EzWeb. Die offene Enterprise 2.0 Mashup Platform EzWeb ([LSR08], [BnM09]) bie- tet eine lauff¨ hige Umgebung, die jeder Nutzer nach Belieben konfigurieren kann. Dank a Open-Source Lizenz ist es m¨ glich, selber einen solchen Server aufzusetzen und seinen o Bed¨ rfnissen anzupassen. Der Fokus liegt hier allerdings eher auf einer individuellen Ar- u beitsumgebungen, als auf der kollaborativen Zusammenarbeit. Mit der Entwicklung neuer Gadgets26 w¨ re aber auch eine Umgebung zu realisieren, die den Anspr¨ chen kollabora- a u tiver Zusammenarbeit gen¨ gen k¨ nnte. Abbildung 3 zeigt einen Workspace mit verschie- u o denen Gadgets. Um bestimmte Gadgets zu definieren, dienen spezielle Konfigurationsda- teien, die auch w¨ hrend der Laufzeit eingespielt werden k¨ nnen. Auch Ein- und Ausgabe a o kann f¨ r ein Gadget hier¨ ber definiert werden. Damit wird die Verbindung zwischen ver- u u schiedenen Gadgets m¨ glich. Diese Verbindung kann vor dem Einsatz vom Nutzer vorge- o nommen werden, wie Abbildung 4 zeigt. Google Wave. Google Wave27 ist eine weitere M¨ glichkeit f¨ r die kollaborative, synchro- o u ne Zusammenarbeit. Hier liegt die St¨ rke in einer ad hoc zu erstellenden Umgebung, in der a Teilnehmende zusammenarbeiten k¨ nnen. Es werden sogenannte Waves erstellt, die erst o einmal mit einem Shared Editor vergleichbar sind, aber Multimediainhalte und Apps ent- halten k¨ nnen und Echtzeitkommunikation erm¨ glichen. Wie eine Wave sich entwickelt o o 23 http://www.heise.de/newsticker/meldung/Microsoft-Popfly-streckt-die-Fluegel-6897.html 24 http://code.google.com/intl/de-DE/appengine/ 25 http://pipes.yahoo.com/pipes/ 26 Gadgets werden hier die Applikationen genannt, die verschiedene Dienste einbinden 27 http://wave.google.com/ 12
- 13. Abbildung 3: Enterprise2.0 Mashup Platform EzWeb ¨ hat, kann uber Playback nachvollzogen werden, indem hier chronologisch der Verlauf der Entstehung abgespielt werden kann. Zum Ende der Arbeit ver¨ ffentlichte Google die Mel- o dung, dass diese Plattform nicht mehr weiterentwickelt wird.28 3.2 Auswahl der Dienste Das Hauptkriterium f¨ r die Wahl der Dienste ist die Vermeidung von Medienbr¨ chen, u u um den Arbeits- und Lernfluss nicht unn¨ tig zu unterbrechen. Verschiedene Funktionen, o wie sie in Tabelle 1 aufgef¨ hrt sind, wurden gew¨ hlt, um eine Umgebung zu schaffen, u a die Echtzeit-Koordination, -Kollaboration und -Kommunikation zwischen Lernenden ef- ¨ fizienter gestalteten l¨ sst. Abbildung 5 zeigt auf, dass die Dienste alle uber die Mashup- a Anwendung zugegriffen werden. Außerdem werden in der Abbildung verschiedene Nut- ¨ zergruppen dargestellt, die uber eine Person mit einem Handy, einem Computer bis hin zu ¨ einer Gruppe mit einem Beamer geht. Jeder eingebundene Dienst steht uber den Mashup- Server in Verbindung mit jedem Einzelnen. F¨ r den Nutzer stellt sich die Anwendung als u eine dar, die Mashup-Anwendung. Schnittstellen zu Diensten. Um verschiedene Dienste erfolgreich integrieren zu k¨ nnen, o muss auf Schnittstellen des Dienstes zur¨ ckgegriffen werden. Eine solche Schnittstelle u (API) wird leider nur von einer geringen Anzahl von Diensten bereitgestellt, was die Aus- 28 http://googleblog.blogspot.com/2010/08/update-on-google-wave.html (Zugriff 05.08.2010) 13
- 14. Abbildung 4: Verbindungvon Gadgets auf der EzWeb Plattform wahl von vornherein stark eingeschr¨ nkt hat.29 Die APIs der Dienste werden dazu genutzt a ¨ um die Integration in der Mashup-Anwendung zu realisieren. Uber die API erfolgt die Kommunikation zwischen dem Server, auf dem die Mashup-Anwendung installiert wird und dem eingebundenen Dienst. Im Prototypen wurden Whiteboard, Videoconferencing und RSS Feeds eingebunden. Im Folgenden wird auf diese n¨ her eingegangen. a 3.2.1 Whiteboard – Dabbleboard Im Abschnitt 2 wurde der gemeinsame Arbeitsbereich bei der Gruppenarbeit genannt. Ein Teil des (nun virtuellen30 ) Arbeitsbereichs stellt ein Whiteboard dar. Es dient der impliziten Kommunikation ([TSMB95]), stellt einen Teil kooperativer Medienfunktionen ([Ham01]) bereit und es ist der Systemklasse gemeinsamer Informationsr¨ ume in Abbil- a dung 2 zuzuordnen. Es gibt inzwischen eine große Auswahl an frei zug¨ nglichen Whiteboard Diensten31 . Ein a Großteil bietet auch erweiterte Funktionen gegen Bezahlung an. Dabbleboard32 sticht hier durch das Angebot einer frei zug¨ nglichen API und dem Funktionsumfang hervor. a 3.2.2 Videoconferencing – TokBox Die Kommunikationskan¨ le der Teilnehmer werden miteinander verbunden, indem jeder a die gesamte Kommunikation mitverfolgen kann. Hier wurde sich aufgrund der Machbar- keit gleich f¨ r Videoconferencing entschieden. Zuzuordnen ist die Videoconferencing der u Systemklasse Kommunikation. Es standen vier Dienste zur Auswahl die eine API bereitstellen: TokBox33 , PalBee34 , 29 Andere M¨ glichkeiten, einen Dienst einzubinden existieren, sind allerdings weniger praktikabel und feh- o leranf¨ lliger a 30 Im Vergleich zur kollaborativen Arbeit an einem Tisch. 31 http://www.imaginationcubed.com – http://www.skrbl.com/ – http://www.scribblar.com/ – http://www.scriblink.com/ – http://www.scriblink.com/ – ... 32 http://www.dabbleboard.com/ 33 http://www.tokbox.com 34 http://www.palbee.com 14
- 15. ¨ Abbildung 5: Verbindung zwischen Nutzern und Diensten uber Mashup-Server BigBlueButton35 und OpenMeeting36 . Die letzten beiden sind Open Source und erlauben ¨ die Installation der Dienste auf dem eigenen Server. Beide verf¨ gen uber eine API, doch u die Einrichtung stellte sich als langwieriger als geplant heraus. PalBee ist schon bei der Registrierung ausgeschieden, da nie ein Aktivierungscode an mich verschickt wurde. Nicht nur deshalb fiel die Wahl auf TokBox. TokBox bietet eine sehr vollst¨ ndige API und stellt a sogar ein rudiment¨ res Python-Sktipt zur Anbindung zur Verf¨ gung. a u 3.2.3 RSS Feeds – Twitter und Delicious Microblogging sollte in den Prototypen Einzug erhalten und es standen neben weiteren Diensten37 Twitter und Google Buzz als bekanntere Vertreter zur Auswahl. Im Gegensatz zu Twitter erlaubt Google Buzz mehr Inhalt in einem Beitrag und die M¨ glichkeit einer o Konversation zu jedem Beitrag. Feedback ist unmittelbar mit dem Beitrag verbunden. Der ¨ Umgang mit Google Buzz ist ein deutlich anderer als bei Twitter. Ahnlichkeit hat Google ¨ Buzz in dieser Hinsicht eher mit den Statusupdates bei Facebook, wo auf ahnliche Weise 35 http://bigbluebutton.org 36 http://code.google.com/p/openmeetings/ 37 identi.ca (http://identi.ca), bleeper (http://bleeper.de), Jaiku (http://www.jaiku.com) 15
- 16. Links und Medieninhalteangehangen werden k¨ nnen. Twitter wurde aufgrund der Ein- o schr¨ nkung in der L¨ nge der Nachrichten ausgew¨ hlt, denn f¨ r l¨ ngere Inhalte kann z. B. a a a u a ein Shared Editor besser genutzt werden bei synchroner Zusammenarbeit. Twitter erlaubt es durch die Ver¨ ffentlichung von Beitr¨ gen auf einfache Weise weitere Menschen in eine o a Diskussion mit einzubeziehen, immer mit der Beschr¨ nkung sich kurz halten zu m¨ ssen a u ¨ und so auch den Uberblick behalten zu k¨ nnen. Durch die Vergabe von Tags k¨ nnen Bei- o o tr¨ ge sortiert und gefiltert werden, was die Einordnung in Themenbereiche oder Sitzungen a m¨ glich macht. Schaut man sich an, wie Twitter genutzt wird, so ist eine Zuordnung we- o der in eine Systemklasse noch in eine Unterst¨ tzungsfunktion zul¨ ssig. Bisher vorgestellte u a Schemata passen hier nicht.. Echtzeit. Auch wenn Twitter nicht unbedingt als Echtzeit-unterst¨ tzend angesehen wird, u so zeigt der Trend bei Twitter, das Antworten und Feedback bei Twitter in vielen Kreisen so schnell erfolgt, dass man dies durchaus unter Echtzeit einordnen kann. In einer synchronen Lernsituation kommt diese Dynamik f¨ r Teilnehmende im Mashup und außerhalb zum u Einsatz. Twitter hat außerdem den Vorteil, dass aufgrund der Verbreitung auf mobilen Plattformen mehr Menschen direkt erreicht werden k¨ nnen. Ein Computer im eigentlichen o Sinne muss nicht benutzt werden. Social Bookmarking. Um auf einer gemeinsamen Grundlage in der Gruppenarbeiten zu gelangen sind Verweise auf Literatur und weitere Inhalte von großer Bedeutung. Hierzu stehen Dienste wie Delicious38 , Digg39 oder LinkedIn40 als bekannte Vertreter von Social Bookmarking zur Auswahl. Einordnen k¨ nnte man diesen Dienst nach [TSMB95] weniger o in eine Systemklasse, sondern zu den Unterst¨ tzungsfunktionen Koordination und Koope- u ration. ¨ RSS Feeds. Die Realisierung f¨ r den Prototypen fand in Form von RSS Feeds statt. Uber u RSS Feeds werden hier Informationen von den Diensten geholt, gefiltert und aufbereitet ¨ zur Anzeige. Eine vollst¨ ndige Integration der Dienste uber die Anmeldung beim Dienst a herzustellen ist Aufgabe f¨ r die Weiterentwicklung. Dann w¨ re es auch m¨ glich, Daten u a o im Mashup41 direkt zu ver¨ ffentlichen, um so auch den Medienbruch zu vermeiden, der o ¨ es n¨ tig macht Daten uber eine andere Anwendung einzustellen. Da RSS Feeds an vielen o Stellen im Netz genutzt werden, ist eine Nutzung dieses Moduls auch f¨ r weitere Zwecke u m¨ glich. o 3.2.4 Weitere Dienste Bisher wurden Dienste in den Prototypen eingebunden die eine erste Nutzung erm¨ glichen o und wesentliche Unterst¨ tzungsfunktionen realisieren. Die Anwendung wurde geschaffen u weitere Dienste Einbinden zu k¨ nnen. Welche weiteren Dienste f¨ r die Integration denkbar o u sind, sollen die folgenden Abs¨ tze nennen. a Shared Editing. Urspr¨ nglich war ein Shared Editor schon f¨ r den Prototypen geplant, u u weshalb der n¨ chste Schritt w¨ re, diesen zu integrieren. Hier w¨ rde auf eine Open Source a a u 38 http://delicious.com 39 http://digg.com 40 http://www.linkedin.com 41 und nicht in einer anderen Anwendung 16
- 17. Variante des Etherpads42zur¨ ckgegriffen werden, um diesen direkt auf dem Server der u Mashup-Anwendung einzurichten. Bisher scheint es leider so, dass bei diesen Vertretern keine API vorhanden ist. Der Shared Editor w¨ rde der Systemklasse Workgroup Compu- u ting zugeordnet, womit nach Teufel et al. weitere kooperationsunterst¨ tzende Funktionen u zur Mashup-Anwendung hinzuk¨ men. a Desktop Sharing. Manchmal reicht es einfach zuzuschauen oder jemand anders uber-¨ nimmt die Kontrolle. Einerseits kann Desktop Sharing bedeuten, dass alle Teilnehmer denselben Desktop sehen k¨ nnen. Andererseits kann es bedeuten, dass ein Teilnehmer o ¨ die Steuerung eines anderen Teilnehmers ubernimmt, um bspw. nicht alle Instruktionen verbalisieren zu m¨ ssen. Genutzt werden kann Desktop Sharing somit z. B. zum Support u oder zu Pr¨ sentationszwecken. Diese Funktion w¨ rde im Wesentlichen der Kommunikati- a u onsunterst¨ tzung zugeordnet. u Website Annotation. Eine Erweiterung f¨ r Social Bookmarking. Mit Annotationen auf u beliebigen Webseiten k¨ nnen entscheidende Informationen schnell gefunden werden. Hier o w¨ re die Einbindung von Diigo43 , The Awesome Highlighter 44 oder Google Sidewiki45 a eine M¨ glichkeit. Der Informationsaustausch geschieht implizit und eine Zuordnung ist in o die Systemklasse der gemeinsamen Informationsr¨ ume m¨ glich. a o Mit der erfolgten Auswahl ist die Mashup-Anwendung keiner bestimmen Systemklas- se in Abbildung 2 mehr zuzuordnen. Wenn eine direkte Zuordnung einzelner Dienste m¨ glich war, so wurden bisher kommunikations- und kooperatiosunterst¨ tzende Funk- o u tionen direkt zugeordnet. Koordinationsunterst¨ ztende Funktionen ließen sich z. B. durch u Umfragen46 , gemeinsame Kalender47 und Polling48 realisieren. Die Zuordnung zu Un- terst¨ tzungsfunktionen sollte nicht als absolut angesehen werden, da die bereits vorgestell- u ten Funktionen immer auch einen Teil weiterer Unterst¨ tzungsfunktionen bereitstellen. u 4 Umsetzung Fehlende Semantik bei der Suche nach Diensten. Wie in der Arbeit von Benslima- ne ([BDS08]) hervorgehoben wird, gibt es bei Diensten im Internet bisher Defizite beim Auffinden, der Nutzung und der Einheitlichkeit. Hauptprobleme werden unter anderem mit einer fehlenden semantischen Heterogenit¨ t und der damit in Verbindung stehenden a Interoperabilit¨ t begr¨ ndet. [CJWS09] versucht dieses Problem mit einer Service Map- a u ping Description (SMD) entgegenzuwirken, indem semantische Annotationen an einen Webservice gebunden werden. In der Praxis werden SMDs bisher nicht eingesetzt. So ist es auch bei der Umsetzung ein Problem gewesen, dass jeder Dienst der eingebunden wird, mitunter grundlegend verschieden funktioniert. Auch das Auffinden kompatibler Dienste 42 http://etherpad.com/ 43 http://www.diigo.com 44 http://www.awesomehighlighter.com 45 http://www.google.com/sidewiki/ 46 Z.B. Doodle oder Google Docs 47 Z.B. Google Calendar 48 Implementierung verh¨ ltnism¨ ßig einfach a a 17
- 18. ist nicht trivial,da man erst nach genauerem Studium der API feststellen kann, wie sie genutzt wird, was hiermit m¨ glich ist und was nicht. o Erweiterung bestehender Systeme. Bestehende Systeme wie ezWeb zu erweitern kam nicht infrage, da die Einarbeitung in ein System verh¨ ltnism¨ ßig viel Zeit in Anspruch a a genommen h¨ tte und der Lerneffekt geringer gewesen w¨ re. Keines der untersuchten Sys- a a teme zeigte eine entsprechende Grundlage auf, auf der h¨ tte aufgebaut werden k¨ nnen, a o ohne gr¨ ßere Einschr¨ nkungen in Kauf nehmen zu m¨ ssen. Auch wenn es bei einem Pro- o a u totypen bleibt, so sollte dieser unbedingt darauf ausgelegt sein, erweiterbar und skalierbar zu sein. Nutzung von Mashup Frameworks. Wie in Abschnitt 3.1 bereits erw¨ hnt wurde, gibt es a keine große Anzahl solcher Frameworks. Da Yahoo Pipes aus bereits genannten Gr¨ nden u nicht geeignet ist, wurde nach weiterer Recherche beschlossen, dass es am praktikabels- ten ist, von Grund auf eine neue Anwendung zu erstellen. Wie sich anschließend gezeigt hat, ist dies unter dem zeitlichen Aspekt und auf lange Sicht die richtige Entscheidung gewesen. Django. In der Kenntnis, welche Anwendungen bereits mit Hilfe des Django Frame- works49 erstellt wurden und ohne Programmierkenntnisse in Python wurde Django als Grundlage f¨ r die Entwicklung gew¨ hlt. Nach l¨ ngerer Einarbeitung stellte sich das Fra- u a a mework als die richtige Wahl heraus, denn mit ein bisschen Mehraufwand ist so ein mo- dularer Mashup-Server entstanden, der im Folgenden im Detail beschrieben wird. 4.1 Architektur Serverseitig. Entwickelt wurde der Prototyp als serverseitige Mashup-Anwendung. Das bedeutet, dass die Integration eines Dienstes auf dem Server stattfindet und somit erst eine Kommunikation zwischen Mashup und Browser stattfindet, bevor ein Dienst genutzt wird ¨ (Punkte 2 und 7 in Abbildung 6). Uber den Server, auf dem die Mashup-Anwendung liegt, wird dann eine Verbindung zum entsprechenden Service hergestellt (Punkte 4 und 5 in Abbildung 6). Aggregierend und Integrierend. Eine Zuordnung zu aggregierenden oder integrieren- den Mashups ([CJWS09]) kann hier nur in Abh¨ ngigkeit vom Dienst geschehen. So wie a die Nutzung von RSS Feeds aggregierend ist, ist die Nutzung des Whiteboards oder des ¨ Videoconferencings integrierend, da eine Einbindung uber APIs geschieht. MVC & Django. Django ist ein Model-View-Controller (MVC)50 Framework. Dieses De- sign Pattern legt eine Strukturierung des Programmiercodes derart fest, dass Datenmodell, Pr¨ sentation und Anwendungslogik getrennt voneinander betrachtet werden k¨ nnen. Das a o o a ¨ erm¨ glicht bspw. den Austausch der Pr¨ sentationsschicht, ohne Anderungen am Modell oder der Anwendungslogik vornehmen zu m¨ ssen. u 49 Auf Python aufsetzendes Web Framework (http://www.djangoproject.com) 50 http://de.wikipedia.org/wiki/ModelView Controller 18
- 19. Abbildung 6: Funktionsweiseder Mashup-Anwendung (vgl. [OBB07]) Objekte. Begonnen wurde mit dem Aufbau des Datenmodells. Verschiedene Elemente51 werden durch Objekte in Python gekapselt. Diese Objekte erben von der abstrakten Klas- se GenericObject grundlegende Attribute, wie Name und Berechtigungen. Die konkreten Objekte erweitern die Klasse GenericObject in dem Sinne, dass sie f¨ r das Objekt u spezifische Member implementieren. Beim Whiteboard muss bspw. ein Schl¨ ssel und ei- u ne zus¨ tzliche ID gespeichert werden. Die Implementierung des GenericObject ist in a Listing 1 aufgef¨ hrt. u 1 class GenericObject(models.Model): 2 class Meta: 3 abstract = True 4 ordering = [’-changed_date’] 5 6 name = models.CharField(max_length=100) 7 description = models.TextField() 8 user_created = models.ForeignKey(User, related_name= "created_%(class)s", verbose_name=’Ersteller’) 9 created_date = models.DateTimeField(’Erstellt’, auto_now_add=True) 10 changed_date = models.DateTimeField(’Geaendert’, auto_now=True) 11 12 def __unicode__(self): 13 return str(self.name) 14 51 Ein Element steht f¨ r ein beliebiges Objekt im Mashup. Das kann bspw. ein Whiteboard oder ein RSS Feed u sein 19
- 20. 15 import objectpermissions 16 permissions = [’Lesen’, ’Schreiben’, ’Rechte vergeben’] 17 objectpermissions.register(GenericObject, permissions) Listing 1: Implementierung von GenericObject in Django Klassen. Jede Klasse erbt in Django von django.db.model.Model, welche Metho- den f¨ r die Kommunikation mit der Datenbank im Framework bereitstellt. Jedes Attribut u (Zeilen 6-10) repr¨ sentiert ein Datenbankfeld. In den Zeilen 2-3 werden Metadaten fest- a gelegt. Zum einen wird festgelegt, dass es sich um eine abstrakte Klasse handelt und zum anderen wird die Sortierung bei der Ausgabe von Objekten entsprechend dem Attribut changed date festgelegt. Vererbung. Durch die Vererbungshierarchie lassen sich weitere Objekte ohne viel Pro- grammiercode erstellen, da Berechtigungen, Name und Weiteres bereits durch die ab- strakte Klasse GenericObject implementiert sind. Als Programmierer kann sich so auf die wesentlichen Eigenschaften eines neuen Objekts konzentriert werden. Tabellen in der Datenbank werden durch Erstellung neuer Klassen automatisch beim Start des Servers erstellt. Die Erweiterung von Klassen und somit die Aktualisierung von Tabellen ist nicht ohne Weiteres m¨ glich. o Rechtemanagement. Django bietet eine vorkonfigurierte Nutzerverwaltung die noch durch ein differenzierteres Rechtemanagement erweitert wurde. Da Django es nur erlaubt Be- rechtigungen auf Klassenebene zu definieren, wurde ein Modul eingebunden, welches er- laubt, Rechte f¨ r einzelne Objekte zu erstellen und abzurufen. In den Zeilen 15-17 in Lis- u ting 1 wird hierzu das Modul objectpermissions importiert und Berechtigungen mit entsprechenden Bezeichnungen definiert. Zeile 17 bewirkt, dass in der Datenbank f¨ r jede u Klasse zus¨ tzlich eine Berechtigungstabelle erstellt wird, in der f¨ r jeden Nutzer oder jede a u Gruppe eine Zeile dazu dient, die Stufe der Berechtigung auf ein Objekt festzulegen. Im Prototypen k¨ nnen drei verschiedene Berechtigungen eingestellt werden: Lesen, Schreiben o und Rechte vergeben. Findet ein Zugriff auf ein Objekt statt, so muss im Programmcode ¨ zuvor auf das entsprechende Recht uberpr¨ ft werden. Im Prototypen geschieht dies uber u ¨ ¨ die implementierte Funktion check permission, die als Ubergabe den angemeldeten Nutzer, das abzurufende Recht und das Objekt erh¨ lt. Je nachdem, ob das Recht vorhanden a u ¨ ist, wird ein Wahrheitswert zur¨ ckgegeben. In Listing 2 geschieht diese Uberpr¨ fung in u Zeile 4. Ist das Recht vorhanden, wird in Zeile 6 auf die entsprechende Seite weitergeleitet. 1 @login_required 2 def edit(request, board_id, queryset): 3 board = Board.objects.get(id=board_id) 4 if not check_permission(request.user, 1, board): 5 return permission_denied(request) 6 iframe_url = board.board_url(request.user) 7 return render_response(request, ’dabbleboard/edit. html’, {’board’: board, ’url’: iframe_url,}) Listing 2: View-Funktion um Whiteboards zu bearbeiten Pattern und Views. Neben der Implementierung der Klassen werden sogenannte Views und entsprechende URL-Pattern definiert. Die URL Pattern f¨ r das Whiteboard-Modul u 20
- 21. ¨ sind in Listing3 aufgef¨ hrt. Views werden uber Python Funktionen definiert (Listing 2) u und dienen als Callback f¨ r die URL Pattern. In den Funktionen f¨ r die Views wird ein u u ¨ Template angegeben und ggf. werden Variablen ubergeben, die im Template z. B. zu ei- ner Ersetzung eines Platzhalters f¨ hren k¨ nnen. Der Ablauf ist nun folgendermaßen: Der u o Nutzer ruft eine URL auf, die auf das Pattern in Zeile 14 von Listing 3 passt52 . Darauf wird die angegebene View-Funktion dabbleboard.views.edit (Listing 2) aufge- rufen und das Template dabbleboard/edit.html (Listing 4) mit der ubergebenen ¨ Variable chat gerendert. 1 from django.conf.urls.defaults import * 2 from models import Board 3 4 queryset = { 5 ’queryset’: Board.objects.all().order_by("- changed_date"), 6 } 7 8 urlpatterns = patterns(’django.views.generic. list_detail’, 9 url(’ˆ$’, ’object_list’, queryset, name="board"), 10 url(’ˆ(?P<object_id>d+)/$’, ’object_detail’, queryset, name="board"), 11 ) 12 urlpatterns += patterns(’’, 13 url(’ˆlist_user_drawings/$’, ’dabbleboard.views. list_user_drawings’, queryset, name="user_drawings") , 14 url(’ˆ(d+)/edit/$’, ’dabbleboard.views.edit’, queryset, name="edit"), 15 url(’ˆ(d+)/edit/f/$’, ’dabbleboard.views. edit_fullscreen’, queryset, name=" edit_fullscreen_board"), 16 url(’ˆcreate/$’, ’dabbleboard.views.create_drawing’, queryset, name="create_board"), 17 url(’ˆ(?P<instance>d+)/userrights/$’, ’dabbleboard. views.set_rights_user’, queryset, name=" set_rights_user_board"), 18 url(’ˆ(?P<instance>d+)/grouprights/$’, ’dabbleboard. views.set_rights_group’, queryset, name=" set_rights_group_board"), Listing 3: URL Pattern f¨ r Whiteboards in der Anwendung u Jedes Element hat eine eindeutige ID. In Zeilen 10, 14 und 15 von Listing 3 steht das d+ jeweils f¨ r die ID des Whiteboards. Weiterhin werden auf diese Weise auch Mashups u zusammengesetzt, indem die IDs in dem URL-Pattern verarbeitet werden. Das Besondere dabei ist, dass aufgrund dieser Eigenschaft der Nutzer ein erstelltes Mashup oder ein be- liebiges Element als Lesezeichen speichern kann. Außerdem erlaubt das die Weitergabe eines Mashups in Form einer URL.53 52 Z. B. http://www.example.com/123/edit/ 53 Hinweis: ¨ Die Rechte werden nat¨ rlich auch bei der direkten Eingabe der URL uberpr¨ ft. u u 21
- 22. Templates. Templates stellendie Pr¨ sentationsschicht54 in Django dar. Sie k¨ nnen hier- a o archisch aufgebaut werden, was es hier erm¨ glicht hat, den ”Rahmen”des Mashups nur o ein mal f¨ r alle Seiten definieren zu m¨ ssen. Zu ersetzende Teile des Rahmens werden u u durch Platzhalter ersetzt. Diese Platzhalter k¨ nnen dann durch ein Template, welches o ¨ vom ”Rahmen-Template” erbt, gef¨ llt werden. Diese Vererbung ist uber mehrere Stufen u m¨ glich. o 1 {% extends ’base.html’ %} 2 {% block content %} 3 <h2> 4 <small> 5 {{ board.name }} 6 </small> 7 </h2> 8 {% include ’dabbleboard/_edit.html’ %} 9 <a href="{% url edit_fullscreen_board board.id %}">In den Vollbild Modus wechseln</a> 10 {% endblock %} Listing 4: Template zur Bearbeitung eines Whiteboards Das Template in Listing 4 erbt vom Template base.html und ersetzt in base.html den content-Block durch die Zeilen 3-9. In Zeile 8 wird ein weiteres Template inklu- diert, welches einen iframe f¨ r ein Whiteboard enth¨ lt. In Zeile 9 wird ein Link angege- u a ben, der durch die Angabe des Namens edit fullscreen board und der Ubergabe ¨ einer id auf das URL Pattern in Zeile 15 in Listing 3 verweist. Der Link wird auf der Basis des URL Pattern automatisch in eine URL umgewandelt und in Zeile 9 ersetzt. 4.2 Einsatz Im Folgenden wird der aktuelle Stand der Mashup-Anwendung vorgestellt. Hier sei nur darauf hingewiesen, dass der Prototyp bisher nicht auf Bedacht der h¨ chsten Usability o erstellt wurde und Verbesserungen im Ausblick angesprochen werden. Aufbau der Benutzungsoberfl¨ che. In Abbildung 7 sehen wir den Registrierungsdia- a log f¨ r die Anwendung. Mit der Registrierung wird gleichzeitig auch ein Konto55 beim u Whiteboard-Dienst Dabbleboard eingerichtet. Weiterhin zeigt Abbildung 7, wie der Rah- men aufgebaut ist. Jede der folgenden Abbildungen ist im ”Rahmen” der Abbildung 7 zu u ¨ sehen: Men¨ punkte und Uberschrift (oben), RSS Feeds (rechts). Aus Platzgr¨ nden wurde u der ”Rahmen” in den anderen Abbildungen weggelassen. Whiteboards. Zum jetzigen Zeitpunkt kann jeder Nutzer alle Whiteboards in einer Liste anzeigen lassen (Abbildung 8). In dem Moment, wo Details aufgerufen werden wird die ¨ Berechtigung uberpr¨ ft. Ist man nicht angemeldet, so erscheint ein Login-Dialog, der nach u 54 Hier¨ ber kann sich gestritten werden. H¨ ufig wird als Pr¨ sentationsschicht auch der Teil bezeichnet, der f¨ r u a a u den Inhalt verantwortlich ist. Hier w¨ re das die View-Funktion und das URL Pattern. a 55 Eigentlich nur ein Nutzername mit einem Passwort unter dem API-Account von Dabbleboard 22
- 23. Abbildung 7: Registrierungzur Mashup-Anwendung Abbildung 8: Auflistung aller Whiteboards erfolgreichem Login auf die gew¨ nschte Seite weiterleitet. Ist man angemeldet, aber nicht u berechtigt kommt eine entsprechende Meldung. Abbildung 9 zeigt die Detailansicht eines Elements. Hier sehen wir ein Whiteboard-Ele- ment. Analog ist dies beim Videoconferencing zu sehen. Jeder Nutzer kann Kommentare zu Elementen hinterlassen. ¨ Rechte. Die Rechte auf ein Element k¨ nnen uber die Detailansicht (Abbildung 9) aufge- o rufen werden. Wie Abbildung 10 zeigt, k¨ nnen Rechte f¨ r einzelne Nutzer (a), wie auch o u f¨ r Gruppen (b) differenziert festgelegt werden. u Elemente k¨ nnen beliebig erstellt und einzeln genutzt werden. Um ein Mashup zu erstel- o len, werden die Dienste nacheinander ausgew¨ hlt. W¨ hrend dieser Auswahl (Abbildung a a 11) wird nur angezeigt, worauf auch das Schreibrecht besteht. Erst wird der Videochat (a), dann das Whiteboard (b) ausgew¨ hlt. Daraufhin wird zuoberst der Videochat, darunter das a Whiteboard und daneben RSS-Feeds angezeigt. Bildschirmaufl¨ sung. Bisher wurde alles Besprochene im Design aus Abbildung 7 an- o gezeigt. Da man sich nicht auf eine bestimmte Bildschirmaufl¨ sung festlegen m¨ chte, ist o o ¨ es weiterhin uber einen Link direkt m¨ glich in einen Vollbild-Modus zu wechseln. Bis- o her besteht der Unterschied darin, dass hier nicht das Design angezeigt wird, sondern auf 23
- 24. Abbildung 9: Detailseines Whiteboards die AUsnutzung der Bildschirmfl¨ che optimiert wurde. Im Vollbild-Modus werden zwei a Spalten RSS Feeds angezeigt und R¨ nder zu allen Seiten sind minimal gehalten. a 5 Vergleich zu bestehenden Systemen Wie Tabelle 1 bereits gezeigt hat, fehlt es in den vorgestellten Systemklassen an einer ab- gestimmten Funktionsf¨ lle zur kollaborativen Arbeit in Echtzeit f¨ r verschiedene Anwen- u u dungsf¨ lle. Einige Funktionen sind bereits in den Applikationen vorhanden, nur m¨ ssen a u 24
- 25. (a) Nutzerrechte (b) Gruppenrechte Abbildung 10: Festlegen der Rechte auf ein Whitebord (a) Videochat (b) Whiteboard Abbildung 11: Erstellung des Mashups - Auswahl des Whiteboards und des Videochats diese sinnvoll und flexibel vereint werden. Mit dem Fokus dieser Arbeit auf synchronen kollaborativer Arbeit wurden in den vorangegangenen Abschnitten entsprechende Vor- schl¨ ge gemacht, wie diverse Funktionen zum Einsatz kommen und so in ihrer Kombi- a nation einen h¨ heren Mehrwert schaffen. Weitere Funktionen folgen im Ausblick. o CVE. Die Ausf¨ hrungen von Portugal [PGF07] beziehen sich zwar auf Collaborative Vir- u tual Environments (CVE), was nicht unmittelbar auf ein Mashup zu beziehen ist, aber es lassen sich Analogien ziehen. Das vorgestellte System nutzt zwei Metaphern: hall und collaboration room56 .57 Die hall-Metapher beschreibt eine virtuelle Umgebung, in der zwanglos interagiert werden kann. Ein collaboration room dient hingegen dazu, gemein- sam zu arbeiten und Materialien zu teilen. Hier gibt es unter anderem auch ein White- board, einen Shared Editor und Videoconferencing. Die Funktionen lassen sich auch in weiteren Bereichen mit der Mashup-Anwendung vergleichen. Es gibt geschlossene, halb- offene und offene collaboration rooms, die im weitesten Sinne dem Rechtemanagement der Mashup-Anwendung entsprechen: Offen: jeder darf den Raum betreten, halb offen: nur bestimmte Mitglieder d¨ rfen den Raum betreten, geschlossen: bedeutet, dass Nut- u zer in dem Raum nicht gest¨ rt werden m¨ chten. Letzteres ist und wird auch nicht in die o o Mashup-Anwendung einfließen, da Berechtigungen auf Elemente des Mashups ausreichen ¨ sollten. Die ersten beiden Punkte sind bereits ubertragbar auf das Rechtemanagement, nur dass die Berechtigungen f¨ r jedes Element definierbar sind. Die Mashup Anwendung hat u gegen¨ ber der CVE den Vorteil, dass die Zusammensetzung eines Raums nicht festgelegt u ist. Die Elemente sind frei im Mashup kombinierbar, weshalb die Nutzung einer Raum- Metapher hier eher unpassend und verwirrend w¨ re. a Weiterentwicklung bestehender Systeme. Blackboard hat den Trend zu Mashups er- 56 Im folgenden auch Raum genannt 57 Eine vergleichbare Metapher kommt bei [Ham01] zum Einsatz 25
- 26. Abbildung 12: Mashupim Vollbild Modus kannt und gibt Nutzern und Entwicklern nun die Chance Mashups in ihrem LMS zu er- stellen. 6 Ausblick Aufgrund des zeitlichen Umfangs wurden nur wesentliche Funktionen in dem Prototy- pen umgesetzt. Es k¨ nnen weitere Szenarien f¨ r weitere Integrationen von Tools und die o u Zusammenarbeit dieser Tools erstellt werden. Zwei Defizite der Anwendung mit entprechenden L¨ sungsans¨ tzen: o a • Um RSS Feeds aktuell zu halten muss die komplette Seite neu geladen werden. L¨ sung: Einsatz von AJAX. o • Die Anordnung der Elemente ist durch den Programmierer festgelegt. L¨ sung: Elemente wie in iGoogle oder Netvibes in kleine manipulierbare Fenster o integrieren und so das Verschieben und Ver¨ ndern der Elemente erm¨ glichen. a o Rechte. Es lassen sich bei der Einbindung von externen Diensten nicht immer alle Rechte, wie sie in der Mashup-Anwendung definiert sind, umsetzen. So muss das Recht Lesen bei einem Whiteboard dahin gehend beschr¨ nken, dass nur die Details des Whiteboards an- a ¨ gesehen werden k¨ nnen. Ansonsten ist das Schreibrecht dazu da, die Elemente zu offnen o ¨ und somit am Whiteboard Anderungen vorzunehmen oder beim Videochat an einer Un- 26
- 27. ¨ terhaltung teilzunehmen. Hierw¨ re Schreibrecht evtl. in Betreten-Recht oder ahnlich um- a zu¨ ndern. a Single Sign On. Bereits angesprochen wurde die direkte Einbindung von Diensten wie ¨ Twitter oder Delicious. Wenn sich auch uber die Mashup-Anwendung bei diesen Diens- ten angemeldet wird, ist die Ver¨ ffentlichung von Inhalten direkt hier¨ ber m¨ glich. Dies o u o w¨ rde den Wechsel zu einer anderen Anwendung (Medienbruch) verhindern und der Fo- u kus bliebe in diesem Fall bei der Anwendung. Profile. Die Anwendung ist derzeit so ausgelegt, dass dem Nutzer eine sinnvolle Zusam- menstellung eines Mashups an die Hand gelegt wird. Mit Hilfe der Template Engine (Ab- schnitt 4.1) ist eine Definition g¨ ngiger Zusammenstellungen m¨ glich, ebenso wie eine a o Freischaltung oder Verwehrung bestimmter Dienste f¨ r Nutzer und Gruppen. Wie schon u in Abschnitt 2 unter Ziel erw¨ hnt, muss den Anforderungen entsprechend die Auswahl der a eingebunden Dienste geschehen.58 In Beziehung setzen. Eine weitere Richtung in die entwickelt werden k¨ nnte ist die Ver- o bindung zwischen verschiedenen Diensten und den Inhalten. Alle Dienste laufen bisher nebenl¨ ufig in der Anwendung ab. Eine Beziehung zwischen verschiedenen Inhalten her- a zustellen ist m¨ glich, muss aber durch den Nutzer selber aufgrund von Zeitstempeln ge- o zogen werden. Weitergehend sind auch Beziehungen zwischen Inhalten denkbar, die nicht ¨ uber den Zeitpunkt der Erstellung zu ziehen sind, sondern eine direkte Beziehung zwi- schen Inhalten herstellen. Dynamische Gestaltung. Die Zusammensetzung eines Mashups erfolgt derzeit noch sehr statisch. Der Nutzer wird durch eine Wizard-artige Konfiguration geschickt, damit er ein Mashup mit dem richtigen Whiteboard und Videoconference erh¨ lt. Zum einen k¨ nnte a o man vordefinierte Mashups speichern, um diesen Zugang zu erleichtern und zum anderen k¨ nnte die Auswahl der Elemente auf einer Seite runtergebrochen werden. Eine andere o Art der Zusammenstellung w¨ re in einer Art Warenkorb Denkbar. Hat man das richtige a Whiteboard gefunden, so kann an Ort und Stelle sofort eine Auswahl getroffen werden, damit dieses zum n¨ chsten Mashup hinzugef¨ gt wird. F¨ hrt man die Analogie weiter, so a u u stellte der Warenkorb letztlich die Zusammenstellung eines Mashups dar. Integration bestehender LMS. Bei dem Angebot von Lernsystemen scheint es erst mal schwer, eine weitere Anwendung zu platzieren. Dem wird entgegengewirkt, da die Mash- up-Anwendung potenziell alle Systeme integrieren kann. Wenn dies mit Whiteboards, Twitter und Facebook funktioniert, so k¨ nnen auch Daten aus LMS, VLE, PLE oder o anderen Systemen integriert werden. Ein Problem stellt lediglich die Bereitstellung von Schnittstellen dieser Systeme dar. An der Uni Paderborn k¨ nnten bspw. Dokumente oder o Foren des bestehenden LMS direkt integriert werden. Der Mashup-Anwendung wird Zu- griff auf bestehende Systeme gew¨ hrt, so dass Daten innerhalb des Mashups eingestellt a werden aber letztlich im System der Uni landen. So k¨ nnen Daten im Mashup und im o System der Uni gleichermaßen genutzt werden. Integration in bestehende LMS. Abgesehen davon, dass es externe Dienste in einem Uni- internen System schwer haben, w¨ re eine Einbindung von Diensten auch f¨ r den direkten a u 58 Im Zentrum dieser Arbeit stand die Entwicklung der Plattform. Didaktisch sinnvolle Szenarien m¨ ssen bei u der Einbindung weiterer Dienste untersucht werden. 27
- 28. Einsatz von Mashup-Technologienauf den Lernplattformen der Universit¨ ten f¨ rderlich. a o Touchscreens. Die derzeitigen Entwicklungen bei Tablet-Computern zeigen, dass wir vielleicht in naher Zukunft kaum noch eine Tastatur oder eine Maus nutzen werden. Die Kluft der Trennung von Wahrnehmungs- und Handlungsraum, die auch durch die Nutzung der Maus entsteht, wird durch ber¨ hrungsempfindliche Bildschirme nahezu aufgehoben. u Mit Blick auf diese Entwicklung m¨ ssten weitere Anwendungsszenarien entwickelt wer- u den, die speziell den Umgang mit der Technologie unter die Lupe nehmen. Bildschirmaufl¨ sung. Youtube hat im Juli 2010 begonnen Videos mit mehr als vierfacher o HD-Aufl¨ sung zu unterst¨ tzen.59 Der Trend zu immer gr¨ ßeren Bildschirmen ist seit Jah- o u o ren konstant, doch seit Einf¨ hrung von Full HD mit 1920 Pixeln in der Breite gab es keine u wesentlichen Schritte mehr. Nicht zuletzt Youtube zeigt auf, dass Monitor und Fernseher in Zukunft h¨ here Aufl¨ sungen erhalten werden. Entsprechend wird auch die Bildschirmdia- o o gonale gr¨ ßer60 . Folglich wird der Lernende der Zukunft nicht unbedingt durch den Platz, o den er auf dem Bildschirm hat, beschr¨ nkt sein. Diese Beschr¨ nkung ist derzeit beim De- a a sign der Benutzungsoberfl¨ che ein kritischer Faktor, der jederzeit betrachtet werden muss. a Bei h¨ heren Aufl¨ sungen und gr¨ ßeren Bildschirmen muss die Benutzungsoberfl¨ che neu o o o a ¨ uberdacht werden. Gerade bei der Widget-basierten Architektur von Mashups ist eine hohe Aufl¨ sung gleichzusetzen mit h¨ herer Usability.61 o o Anonymit¨ t. In [DT01] wird herausgestellt, dass Anonymit¨ t f¨ rderlich f¨ r Lernsitua- a a o u tionen sein kann. Positive Auswirkungen k¨ nnen sich bei Wettbewerbssituationen, Pro- o bleml¨ sen und Kreativit¨ t und der Zur¨ ckhaltung aufgrund von dummen Fragen“ erge- o a u ” ben. Der Prototyp erlaubt solche Szenarien bisher nicht, aber eine Erweiterung hierhin gehend w¨ re denkbar. Abstriche muss dann allerdings bei Videokonferenzen, Twitter und a sonstigen Diensten machen, bei denen sich mit einem zuzuordnenden Namen angemeldet u a ¨ wird. Das Szenario w¨ rde sich somit g¨ nzlich andern. Alternativ k¨ nnten Module/Widgets o entwickelt werden, die Anonymit¨ t gew¨ hrleisten, w¨ hrend der Rest der Anwendung wie a a a bisher l¨ uft. Eine Abstimmung ist ein Beispiel f¨ r anonyme Beteiligung. a u Gruppenbildung. W¨ hrend in [TD03] noch gesagt wird, dass zus¨ tzliche M¨ glichkeiten a a o der virtuellen Gruppenbildung noch nicht ausgesch¨ pft werden, zeigt sich heute anhand o Facebook, dass die soziale Vernetzung bei Sch¨ lern und Studenten die Gruppenbildung u durchaus unterst¨ tzt ([ESL07]). Hinzu kommt, wie in [TD03] geschrieben wird, dass die u ¨ Grundgesamtheit sich durch die Aufhebung ortlicher Grenzen vergr¨ ßert. W¨ hrend in der o a ¨ realen Welt schnell der Uberblick verloren geht, gibt es f¨ r computerunterst¨ tzte Gruppen u u Techniken zum Matching passender Lernpartner. 7 Fazit Die Ausarbeitung hat gezeigt, dass es m¨ glich ist, verschiedene Dienste zur Kollaboration o in einer Mashup-Anwendung zu vereinen. Der erste Prototyp wurde erfolgreich getestet 59 YouTube unterst¨ tzt mehr als vierfache HD-Aufl¨ sung: http://newsticker.sueddeutsche.de/list/id/1013682 u o 60 nichtunbedingt im selben Verh¨ ltnis wie die Aufl¨ sung a o 61 Dasselbe l¨ sst sich bei einem zu kleinen Schreibtisch erkennen. a 28
- 29. und einer Weiterentwicklungum weitere Dienste steht nichts mehr im Wege. Bisher fehlt eine Studie, die den Nutzen von Kombinationen von Funktionen aufzeigt und somit die Notwendigkeit der Weiterentwicklung der Mashup-Anwendung unterst¨ tzen w¨ rde. Hin- u u zu kommt, dass relativ neue Dienste mit Facebook oder Twitter bisher in der Lehre nicht eingesetzt wird. Notwendigkeit. Die Notwendigkeit f¨ r ein solches System hat sich außerdem w¨ hrend des u a Seminars selber gezeigt. Ein nicht unerheblicher Aufwand wurde betrieben, um Pr¨ senta- a tionen und Diskussionen zwischen zwei entfernten Gruppen zu erm¨ glichen. Die Auftei- o lung zu Monitoren und Beamer sah auf der Seite der Paderborner Uni folgendermaßen aus: • Beamer: Pr¨ sentation62 a • 1. Monitor: Twitter Feed • 2. Monitor: Gruppe und Pr¨ sentation in Augsburg a Eine solche Konstellation ließe sich durch die Mashup-Anwendung auf einem Bildschirm und in einem Browserfenster jeden Nutzers darstellen. Da die Pr¨ sentation nur in Pader- a born direkt auf den Beamer geworfen wurde, war es auch nur hier m¨ glich, diese zu be- o ¨ dienen, da das Screensharing uber Skype die Bedienung nicht zuließ. Im Mashup w¨ re a nun die Bedienung verschiedener Personen, unabh¨ ngig vom Aufenthaltsort m¨ glich. Ei- a o ne Aufgabe der Mashup-Anwendung liegt nun darin, die verschiedenen Elemente auf dem Bildschirm oder Beamer zu verteilen. Hier bestehen zwei M¨ glichkeiten: o • Vergr¨ ßerung der Bildschirmfl¨ che: Ein Beamer mit h¨ herer Aufl¨ sung oder Zu- o a o o sammenschluss (Dual-Head) von zwei Beamern. Damit wird genug Platz geboten, um alle genutzten Widgets in ausreichender Gr¨ ßer darzustellen. o • Aufteilen der Widgets: Mit der Mashup-Anwendung ist es m¨ glich die Widgets o auf verschiedene Computer zu verteilen. Wie in 4.2 bereits erw¨ hnt, kann jedes Ele- a ment auch einzeln genutzt werden. So ließe sich auf einem Beamer die Pr¨ sentation a in Vollbild zeigen, sowohl in Paderborn als auch in Augsburg. Videoconferencing und Twitter-Feed k¨ nnten in einem Mashup auf einem weiteren Beamer gezeigt o werden. W¨ hrend im Seminar eine Videokonferenz nur zwischen den zwei Grup- a pen stattfand, ist in der Mashup-Anwendung auch jeder Einzelne in der Lage, sich bei der Mashup-Anwendung anzumelden. Weiterentwicklung von Systemen. Derzeitige VLEs haben die M¨ glichkeit durch ih- o re Modularit¨ t, Mashup-Technologien aufzugreifen und zu nutzen. Die Frage ist, ob der a Trend erkannt wird und dementsprechende Entwicklungen stattfinden werden. Bei Google Wave k¨ nnen Gadgets unabh¨ ngig voneinander, wie Module, erstellt werden.63 Das zu- o a geh¨ rige Protokoll und große Teile von Google Wave sind Open Source, doch ein großer o Durchbruch, der auch die Entwicklung von Gadgets vorantreiben k¨ nnte, blieb bisher aus. o Aktuell wird das Potenzial, was in Google Wave steckt, noch nicht ausgesch¨ pft. Die Ar- o ¨ chitektur jedenfalls erlaubt ahnliche Szenarien, wie sie mit dem Prototypen vorgestellt wurden. ¨ 62 Uber Skype Screensharing ebenfalls in Augsburg sichtbar 63 Wave Gadgets Tutorial: http://code.google.com/intl/de-DE/apis/wave/extensions/gadgets/guide.html 29
- 30. Zusammenfassend. Im Großenund Ganzen hat das Seminar selber gezeigt, dass f¨ r die u Zusammenarbeit verschiedener Universit¨ ten keine Plattform existiert, die Kollaboration a unter Einbezug aktueller Technologien erm¨ glicht. Die Arbeit im Seminar war gekenn- o zeichnet durch eine F¨ lle an Diensten, die genutzt wurden. Speziell mit dem Ausblick u sollte die Ausarbeitung gezeigt haben, dass es m¨ glich ist, eine Plattform zu erstellen, die o die Arbeit, wie sie im Seminar stattgefunden hat, effizienter gestaltet. Abbildungsverzeichnis 1 Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([BM02]) . . . . . . . . . . u 7 2 Unterst¨ tzungsfunktionen von Systemklassen ([TSMB95]) . . . . . . . . u 8 3 Enterprise 2.0 Mashup Platform EzWeb . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 4 Verbindung von Gadgets auf der EzWeb Plattform . . . . . . . . . . . . . 10 5 ¨ Verbindung zwischen Nutzern und Diensten uber Mashup-Server . . . . . 11 6 Funktionsweise der Mashup-Anwendung (vgl. [OBB07]) . . . . . . . . . 15 7 Registrierung zur Mashup-Anwendung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 8 Auflistung aller Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 9 Details eines Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 10 Festlegen der Rechte auf ein Whitebord . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 11 Erstellung des Mashups - Auswahl des Whiteboards und des Videochats . 21 12 Mashup im Vollbild Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Tabellenverzeichnis 1 Web 2.0 Dienste, Anbieter und Auspr¨ gung . . . . . . . . . . . . . . . . a 6 Listings 1 Implementierung von GenericObject in Django . . . . . . . . . . . . 15 2 View-Funktion um Whiteboards zu bearbeiten . . . . . . . . . . . . . . . 16 3 URL Pattern f¨ r Whiteboards in der Anwendung . . . . . . . . . . . . . u 17 4 Template zur Bearbeitung eines Whiteboards . . . . . . . . . . . . . . . 18 30
- 31. Literatur [AENH09] A. Auinger,M. Ebner, D. Nedbal und A. Holzinger. Mixing Content and Endless Collaboration–MashUps: Towards Future Personal Learning Environments. Universal Access in Human-Computer Interaction. Applications and Services, 5616/2009:14–23, 2009. ¨ [B06] M. B¨ chle. Social software. Informatik-Spektrum, 29(2):121–124, 2006. a [BDS08] D. Benslimane, S. Dustdar und A. Sheth. Services mashups: The new generation of web applications. IEEE Internet Computing, 12(5):13–15, 2008. [Bee02] W. D. Beeland. Student engagement, visual learning and technology: Can interactive whiteboards help. Annual Conference of the Association of Information . . . , 2002. [BM02] G. Bafoutsou und G. Mentzas. Review and functional classification of collaborative systems. International Journal of Information Management, 22(4):281–305, 2002. [BnM09] C. Bre˜ a und A. L. Mart´nez. The Morfeo Project: an Open Source Approach towards n ı Open Innovation. 2009. [CJWS09] M. Chatti, M. Jarke, Z. Wang und M. Specht. SMashup Personal Learning Environ- ments. In M. Palm´ r D. M¨ ller F. Wild, M. Kalz, Hrsg., Proceedings of 2nd Workshop e u Mash-Up Personal Learning Environments (MUPPLE’09). Workshop in conjunction with 4th European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2009), Sei- ten 6–14, 2009. [DT01] J. Desel und D. Tippe. Vorteile von computergest¨ tztem Lernen in Gruppen aus Sicht u der P¨ dagogischen Psychologie. Universit¨ t Eichst¨ tt, 2001. a a a [ESL07] N.B. Ellison, C. Steinfield und C. Lampe. The benefits of Facebook”friends:ßocial capital and college students’ use of online social network sites. Journal of Computer- Mediated Communication, 12(4):1143–1168, 2007. [Fin06] Jonathan Finkelstein. Learning in Real Time: Synchronous Teaching and Learning Online. Jossey-Bass, A John Wiley & Sons Imprint, San Francisco, 1. Auflage, 2006. [Ham01] Thorsten Hampel. Virtuelle Wissensr¨ ume: ein Ansatz f¨ r die kooperative Wissensor- a u ganisation. Dissertation, Uni Paderborn, 2001. [Kea07] K. Kear. Communication aspects of virtual learning environments: perspectives of early adopters. 2007. [LSR08] D. Lizcano, J. Soriano und M. Reyes. EzWeb/FAST: reporting on a successful mashup- based solution for developing and deploying composite applications in the upcoming web of services. Proceedings of the 10th . . . , 2008. [Min09] Shailey (JISC/Unviversity Of Bristol) Minocha. A study of the effective use of social software to support student learning and engagement, 2009. [MTMB09] B. Means, Y. Toyama, R. Murphy und M. Bakia. Evaluation of evidence-based practi- ces in online learning: A meta-analysis and review of online learning studies. Retrieved October, 2009. [OBB07] Ed Ort, Sean Brydon und Mark Basler. Mashup Styles, Part 1: Server-Side Mashups, 2007. 31
- 32. [Pet10] Jim (London Metropolitan University) Pettiward. university 2.0? using social software to enhance learner engagement, 2010. [PGF07] R. C. Portugal, L. A. Guerrero und D. A. Fuller. A Virtual Environment on the Web to Promote Social Interaction and Collaborative Work. 2007. [PSB+ 09] M. Palm´ r, S. Sire, E. Bogdanov, D. Gillet und F. Wild. Mapping Web Personal Lear- e ning Environments. In Proceedings of the second international workshop on Mash-Up Personal Learning Environments (MUPPLE’09), ECTEL, Jgg. 9. Citeseer, 2009. [RL08] S. Reushle und BI Loch. Conducting a trial of web conferencing software: why, how, and perceptions from the coalface. Turkish Online Journal of Distance Education, 9(3):19–28, 2008. [SB03] M. Scardamalia und C. Bereiter. Knowledge building environments: Extending the limits of the possible in education and knowledge work. Sage Publications, Thousand Oaks, CA, 2003. [Smy05] R. Smyth. Broadband videoconferencing as a tool for learner-centred distance learning in higher education. British Journal of Educational Technology, 2005. [TD03] D. Tippe und J. Desel. Potentiale Virtueller Lerngruppen aus Sicht der Psychologie. KI, 17(1):40, 2003. [TSMB95] S. Teufel, C. Sauter, T. M¨ hlherr und K. Bauknecht. Computerunterst¨ tzung f¨ r die u u u Gruppenarbeit. Addison-Wesley, Bonn, 1995. [YBCD08] J. Yu, B. Benatallah, F. Casati und F. Daniel. Understanding mashup development. IEEE Internet Computing, 2008. 32
- 33. Medienbrüche im Web2.0 Betrachtung von Web-Applikationen im Universitären Umfeld Dennis Horstkemper, Marie-Luise Zankl dhorstkemper@gmail.com mazankl@gmx.net Abstract: In der heutigen Zeit lässt sich ein Studium nur unter Nutzung der einschlägigen Möglichkeiten, die das Web 2.0 bietet, absolvieren. Mit Hilfe diverser Tools strukturieren Studierende nun also nicht nur ihren privaten Alltag, sondern organisieren vor allem ihre Arbeit innerhalb des universitären Kontexts. Für Kollaboration und Kommunikation werden zumeist mehrere Tools parallel herangezogen. In der Folge kommt es zu sogenannten Medienbrüchen, was sich nicht selten in einer empfindlichen Störung des Informationsflusses niederschlägt. Um die Effizienz der studentischen Mediennutzung zu steigern, liegt es zunächst nahe, die wichtigsten Gründe für Medienbrüche zu identifizieren und zu fragen, wie solche „Bruchstellen“ gekittet und zukünftig vermieden werden können. Eine Ist-Analyse, exemplarisch durchgeführt an den Universitäten Paderborn und Augsburg, leitet in diesem Zusammenhang den Grundstock an theoretischem Wissen über die Medienbruch-Thematik in praktische Anwendbarkeit über. Ausgehend von den so gewonnenen Erkenntnissen wurde ein Tool entwickelt, das die positiven Aspekte aus der Ist-Analyse weiterträgt und um einige sinnvolle Neuerungen ergänzt. 33
- 34. 1 Einleitung Betritt man heute den Campus einer Universität, fällt spontan vor allem eine Tatsache ins Auge: Im Vergleich zu ein paar Jahren zuvor scheint sich nichts gravierend verändert zu haben. Gelände, Gebäude und das Gewimmel aus Studierenden und Universitätsangestellten stellen zumeist über eine lange Zeit relativ konstante Größen im Umfeld einer solchen Bildungseinrichtung dar. Wie so oft, führt auch in diesem Fall der äußere Schein den Betrachter in die Irre. Denn gerade in den letzten Jahren hat das universitäre Leben in all seinen Facetten grundlegende Änderungen erfahren. Einen marginalen Hinweis auf diese dynamische Entwicklung erhält der aufmerksame Beobachter, wenn er die Studierenden selbst genauer unter die Lupe nimmt. Was früher eine wohl gefüllte Büchertasche war, scheint heute ein tragbarer Computer zu sein. Dieses Gerät kann als Fingerzeig auf die Revolution des universitären Alltags dienen, der mittlerweile vollständig digital organisiert ist. Die gängigen Services einer Universität sind heute vor allem über verschiedene Online-Plattformen verfügbar, die damit den verwaltungstechnischen Dreh- und Angelpunkt der Bildungseinrichtungen bilden. Aus dem Leben eines Studierenden sind diese Plattformen dementsprechend nicht mehr wegzudenken. Neben der eigentlichen Studienbewerbung an einer Universität, muss auch der komplette Studienverlauf über solche Plattformen geplant werden, von denen zumeist mehrere existieren. Übersetzt in die reale Lebenswelt ist die Nutzung der bevorzugt nach Funktionen getrennten Plattformen allerdings häufig mit mehr oder minder schwerwiegenden Problemen verbunden. Im Zuge einer kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung der Plattformen ist an dieser Stelle einzuhaken und diese interessante Dynamik genau zu beleuchten. Bereits nach einem groben Überblick über die Thematik ist festzustellen, dass sich hinter diesen dem ersten Anschein nach trivialen Nutzungshemmnissen ein weit verzweigtes Ursachengeflecht verbirgt. Als Hauptgrund für die Nutzungsprobleme der Plattformen zeichnet sich das altbekannte Phänomen der Medienbrüche verantwortlich. Im vorliegenden Fall beziehen sich diese speziell auf das Web 2.0. Wie der Titel bereits nahelegt, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit eben dieser Thematik. Als Untersuchungsgegenstände werden exemplarisch die Plattformen an den Universitäten Augsburg und Paderborn herangezogen und innerhalb einer Ist-Analyse eingehend hinsichtlich der Anfälligkeit für Medienbrüche inspiziert. Um der Analysearbeit einen praktischen Sinn zu verleihen und die so erhaltenen Ergebnisse sinnvoll einzusetzen, schließt sich nahezu nahtlos eine sogenannte Soll-Analyse an. Das bedeutet, dass aufbauend auf die Erkenntnisse aus der Ist-Analyse ein Idealtypus einer Plattform für die Organisation des Studiums an einer Universität entwickelt wurde, der in der Folge von Ist- und Soll-Analyse beschrieben wird. Ein besonderes Augenmerk lag hierbei auf der tatsächlichen Umsetzbarkeit der konzeptionierten Plattform, die somit die Brücke zwischen gedanklichem Ideal und funktionierender Realität schlagen soll. 34
- 35. 2 Grundlagen Um sicheinen adäquaten Einstieg in das komplexe Thema der Medienbrüche im Web 2.0 zu verschaffen, erweist es sich zunächst als sinnvoll, eine Basis an Grundlagenwissen zu akquirieren. Dieses entfaltet sich im Wesentlichen in eine inhaltliche und eine technische Ebene. Während sich auf ersterer die Begrifflichkeit der Medienbrüche und deren Spezifikation innerhalb der Web 2.0-Dynamik befinden, zeigt die zweite Ebene, welche Techniken in Bezug auf diese Thematik eingesetzt werden können. 2.1 Inhaltliche Grundlagen Wie bereits der Titel des vorliegenden Projektes nahelegt, stellt insgesamt die Thematik der Medienbrüche im Web 2.0 und deren Vermeidung die Grundlage der Arbeit dar. Angesichts der komplexen inhaltlichen Spannweite dieses Themenbereichs erwies es sich in einem ersten Annäherungsversuch deshalb zunächst als sinnvoll, eine einheitliche begriffliche Basis herzustellen. Den Beginn dieser definitorischen Auslotung markierte die Abgrenzung des Terminus des „Medienbruchs“. Hierbei lieferte Prof. Dr.-Ing. Reinhard Keil in seiner Studie „MObiDig- Manipulierbare Objekte in digitalen Systemen“ einen ersten Anhaltspunkt. Allgemein manifestiert ein Medienbruch „den Umstand, dass während eines Prozesses verschiedene Formen von Technologien verwendet werden müssen, um den Prozess abzuschließen“ (Keil, 2006: 52) In diesem Zusammenhang orientiert sich Herr Prof. Keil an einem Definitionsversuch aus dem Online-Mitmach-Lexikon Wikipedia, wo ein Medienbruch folgendermaßen charakterisiert wird: „Unter einem Medienbruch versteht man einen Wechsel des informationstragenden Mediums innerhalb eines Informationsbeschaffungs- oder -verarbeitungsprozesses. Die nach Information suchende (oder Informationen verarbeitende) Person wird hierdurch gezwungen, im Verlauf des Prozesses ihre Such- oder Verarbeitungsstrategie zu wechseln, um dem gerade vorliegenden Medium zu entsprechen. Man geht davon aus, dass ein in der Informationskette liegender Medienbruch dazu führt, dass der Informationsbeschaffungs- oder -verarbeitungsprozess hierdurch erschwert, verlangsamt und unter Umständen auch in seiner Qualität gemindert wird.“ (vgl. Keil: 52) Demzufolge enthält also der Terminus des Medienbruchs nicht nur die Tatsache, dass innerhalb einer Tätigkeit der Mediengebrauch gewissermaßen seine Richtung ändert, sondern er impliziert gleichzeitig die Folgen, die sich aus dieser Situation ergeben können. Diese erweisen sich im Regelfall als negativ und nicht förderlich für ein barrierefreies und zügiges Arbeiten. Exemplarisch wäre dies der Fall, wenn ein Studierender in einer Vorlesung handschriftliche Notizen anfertigt und diese dann zuhause in den Computer eingibt, um die Mitschrift später in der Lernphase ausdrucken oder online mit denen seiner Mitstudierenden vergleichen und möglicherweise ergänzen zu können. 35
- 36. In diesem Zusammenhangkommt es also durch den vorliegenden Bruch in der Mediennutzung zu einer sogenannten „Rekodierung von Information“ (Keil, 2006: 52), die einen arbeitstechnischen Mehraufwand für den Studierenden beinhaltet. Angepasst an den thematischen Schwerpunkt seiner Studie erweitert Herr Prof. Keil seine Grunddefinition des Medienbruchs und sorgt für eine thematische Vertiefung, indem er weitere Dimensionen hinzufügt. Diese gliedern sich im Wesentlichen in die übergeordneten Bereiche Kodierung, Übertragung und Speicherung von Informationen und dienen im Verlauf der Studie als Orientierungsklassifikation von Medienbrüchen (vgl. Keil: 52f.). Aufgrund der nachvollziehbaren Einteilung in verschiedene Arten von Medienbrüchen schien diese Typologisierung auf den ersten Blick das Potenzial zu besitzen, der vorliegenden Arbeit auf inhaltstheoretischer Ebene als Fundament zu dienen. Bei genauerer Betrachtung erwies sich dieses geplante Vorgehen allerdings als fehlerbehaftet. Graduell offenbarten sich die Nachteile des Versuchs, die Keilsche Typologisierung als Klassifikationswerkzeug heranzuziehen. Zum Einen stellte sich heraus, dass diese Einteilung zu stark auf die spezifische Thematik der Studie zugeschnitten worden war, zum Anderen fand sich der zweite zentrale Aspekt der Themenstellung der vorliegenden Arbeit, der Bezug zum Web 2.0, nur relativ marginal wieder. Aus dieser Dynamik heraus entstand die Idee, auch für dieses Projekt eine Typologisierung von Medienbrüchen mit Fokus auf den Web 2.0-Gedanken im Rahmen eines Studiums zu entwickeln. Auch diesem Klassifikationssystem liegt eine Dreiteilung zugrunde. Die erste Dimension bildet die Datenquelle selbst. Ein Medienbruch entstünde hier z.B. bei der Beschaffung von Informationen, die für die Organisation eines Studiums integral sind. Dies wäre gegeben, wenn die Informationen in unterschiedlichen Web-Applikationen zu finden wären. Die zweite Dimension trennt die Tatsache, ob der Medienbruch innerhalb oder außerhalb einer Anwendung verursacht wird, während die dritte Dimension schließlich den Arbeitsfluss selbst in den Fokus rückt. Als maßgebliches Kriterium ist in diesem Zusammenhang die Stärke der Beeinträchtigung des Arbeitsprozesses zu sehen. Entlang des Arbeitsforschritts kristallisierte sich jedoch allmählich eine gewisse Unabhängigkeit von allzu engen und detailverhafteten Begriffseingrenzungs- und Klassifizierungsversuchen heraus. Dies hatte zur Folge, dass die eigenen definitorischen Bestrebungen zwar einen adäquaten Einstieg in die intensive Beschäftigung mit der Themenstellung boten, aber schließlich nicht in allen Einzelheiten ausgeleuchtet und gedanklich weiter ausgearbeitet wurden. 2.2 Technische Grundlagen Nachdem nun die inhaltlichen Grundlagen der vorliegenden Arbeit überblicksartig dargelegt worden sind, sollen auch die technischen Voraussetzungen eingehend beleuchtet werden. 36
- 37. Um Medienbrüche innerhalboder zwischen Web-Applikationen zu reduzieren, stehen heute verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung. In diesem Zusammenhang kann man allgemein zwischen drei großen Bereichen unterscheiden: während der erste Bereich Techniken umfasst, die von verschiedenen Applikationen jeweils individuell eingesetzt werden, vereint der zweite Portal-Technologien auf sich. Mit Mashups und der damit verbundenen Technik beschäftigt sich der dritte der Bereiche. Im weiteren Verlauf dieses Kapitels sollen diese drei Bereiche näher betrachtet werden. Individuelle Techniken Wie bereits erwähnt, bezieht sich der erste der genannten Bereiche auf Web- Applikationen. Diese sind zumeist an einen breiten Kundenkreis gerichtet, der im Regelfall über keine elaborierten technischen Vorkenntnisse verfügt. Dementsprechend ergeben sich hinsichtlich der Usability dieser Angebote hohe Anforderungen, was nicht selten in breit angelegten Modifikationskampagnen mündet. Hierzu ist auch allgemein die Reduktion auftretender Medienbrüche und die Abschwächung der Auswirkungen selbiger zu rechnen. Ein anhaltender Trend ist deshalb zunächst die Vereinheitlichung von Oberflächen- Layouts. Auch wenn keine Richtlinien bestehen, erwartet ein Benutzer innerhalb eines Seitenlayouts bestimmte Seitenelemente häufig an bestimmten Stellen. Platziert man Objekte dementsprechend, so fällt dem Benutzer die Orientierung innerhalb der Website wesentlich leichter. Entfällt der manuelle Suchaufwand, schwindet gleichzeitig der negative Einfluss eines Medienbruchs beim Wechseln zwischen zwei Applikationen. Ein Beispiel hierfür ist die Entscheidung der englischsprachigen Wikipedia im Herbst 2009, das Suchfeld zu verschieben. Befand sich dieses vorher innerhalb der linken Menüzeile, kann es der Nutzer nun rechts in der Kopfzeile finden. Eine weitere Möglichkeit, den Orientierungs- und Navigationsaufwand signifikant einzuschränken, lässt sich im sinnvollen Einsatz von Hyperlinks ausmachen. Dies betrifft insbesondere Deeplinks mit Suchankern. Obwohl dies eine Technologie ist, die seit der Geburtsstunde des Webs existiert, ist sie tendenziell suboptimal durchgesetzt. Des Öfteren untersagen diverse Webseitenanbieter zusätzlich den externen Zugriff auf angebotene Inhalte, oder schützen diese hinter einer sogenannten Registrierungsmauer vor unerwünschter Nutzung. Für einen großen Teil der Webapplikationen ist zudem ein Benutzeraccount nötig. Ein eigenständiges Login für jede Applikation hat jedoch zur Folge, dass sich der Benutzer eine Vielzahl an Daten, insbesondere Passwörter, merken muss. Zahlreiche Loginvorgänge stören den persönlichen Arbeitsfluss empfindlich. Verhindert werden kann dies mithilfe einheitlicher Login-Services: Nach einem einzigen Einloggen werden die Benutzerdaten allen Applikationen zugänglich, die diesen Service nutzen. Ein möglicher Anbieter einer solchen Lösung ist OpenID (http://openid.net). Dieses flexible Dienstangebot unterstützt eine Vielzahl an Login-Services anderer namhafter Unternehmen wie beispielsweise Yahoo und Google und weist damit eine geringe Einstiegshürde auf. 37
- 38. Ergänzend dazu dientein einheitliches Anzeigeformat immens dazu bei, Medienbrüche zu verringern. Denn nicht selten liegen Informationen nur in verschiedenen, teils proprietären Dateiformaten vor. Anstatt dem Benutzer diese Dateien nur als Download anzubieten und ihm die Suche nach einen geeigneten Anzeigeprogramm selbst zu überlassen, kann man diese Inhalte in standardkonforme Webinhalte konvertieren oder Vorschauinhalte generieren und so vielfach das Auftreten von Medienbrüchen verhindern. Portale Der zweite Bereich innerhalb der Möglichkeiten zur Reduktion von Medienbrüchen bezieht sich auf Portaltechnologien. Allgemein dienen sie dazu, Informationen aus verschiedenen Quellen unter einer einheitlichen Oberfläche zu sammeln. Als Beispiel hierfür wären Einstiegsseiten von Internet Service Providern zu nennen. Häufig als Portale aufgebaut, sollen sie als Einstiegsquelle für ihre Kunden fungieren. Insgesamt ist jedoch anzumerken, dass eine Portaltechnologie zwar Informationen aus mehreren Quellen aggregiert, aber diese nicht vermischt. So werden Informationen aus derselben Quelle zusammengehörig dargestellt. Ein typisches Beispiel stellt die personalisierbare Google Startseite, iGoogle, dar: Abbildung 1: iGoogle Auch für ein ungeübtes Auge ist unschwer zu erkennen, dass sich alle Informationsobjekte separiert auf der Oberfläche anordnen und dazwischen keine Interaktionen bestehen. Eine erhebliche Reduktion von Medienbrüchen findet dennoch statt, da viele wichtige Informationen bereits auf den ersten Blick eingesehen werden können. Somit entfällt ein möglicherweise äußerst aufwendiges Aufrufen mehrerer Webseiten. Zusammenfassend vereint also ein Portal viele sinnvolle und umsetzbare Konzepte, die unter anderem zur Verbesserung der Usability einzelner Produkte genutzt werden können. 38
- 39. Mashups Mashup-Technologien als dritterBereich stellen nun die konsequente Erweiterung der Portal-Technologien dar. Informationen werden hier nicht nur aggregiert und angezeigt, sondern in einem entscheidenden Schritt auch miteinander kombiniert. Letzteres ermöglicht es, dass komplexe Informationszusammenhänge entstehen, die die Tools einzeln nicht zu liefern vermögen. Wie so oft gilt das Sprichwort „Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“. Um die Daten einzelner Web-Applikationen nun in einem Mashup verwerten zu können, müssen diese Applikationen in ihrem Organisationsdesign über entsprechende Schnittstellen verfügen. Diese Schnittstellen, APIs genannt, ermöglichen es für Entwickler, die benötigten Informationen aus den einzelnen Webangeboten auszulesen und in ein gemeinsam zu verarbeitendes Format umzuwandeln. Ein Beispiel für ein Mashup wäre eine Seite, die Restaurantkritiken aus einer Quelle mit einem Kartenservice einer anderen Quelle vereint. Man könnte eine Umgebungskarte aufrufen, auf der alle Restaurants eingezeichnet und anwählbar sind. Klickt man auf eine der so repräsentierten Örtlichkeiten, erhält man dazu weiterführende Informationen und Kritiken. Übersetzt in die Praxis erlaubt die Webseite ProgrammableWeb.com den Zugriff sowohl auf eine große Vielfalt an Mashups als auch auf eine umfangreiche Liste von Webdiensten, die entsprechende APIs anbieten. 3 Ist-Analyse Nachdem die Dynamik der Medienbrüche im Web 2.0 nun eingehend auf der Ebene der Definitionen und möglicher Techniken allgemein dargestellt worden ist, schließt sich im Folgenden die konkrete Anwendung dieses Wissens auf die Plattformen der Universitäten Paderborn und Augsburg an. Nach einer kurzen Vorstellung der jeweils vorhandenen Tools, schließt sich eine Ist-Analyse der Plattformen an. Diese soll offenlegen, inwieweit die Nutzung der Tools mit Medienbrüchen verbunden ist und welche Probleme sich im Einzelfall daraus ergeben. 3.1 Plattformen Vor der eigentlichen Ist-Analyse stellt sich nun die Frage, welche Plattformen an den Universitäten vorhanden sind und tatsächlich genutzt werden. Vorauszuschicken ist dieser Beschreibung, dass mit Rücksicht auf den Fokus der Arbeit nur die zentralen Tools Eingang in dieses Kapitel finden. 39
- 40. 3.1.1 Plattformen ander Universität Paderborn An der Universität Paderborn existiert eine Vielzahl an verschiedenen Plattformen. Diese Situation ist unter anderem im qualitativen Selbstbild Universität begründet. Dieses beinhaltet grundlegend das Bestreben, zu den führenden Universitäten im Bereich der IT zu gehören. Dementsprechend setzten vergleichsweise früh mehrere Fakultäten und Lehrstühle in der Organisation ihrer Lehre Online-Plattformen ein. Systemische Unterschiede hinsichtlich Verwaltung und Organisation verhinderten lange Zeit die Schaffung einer einheitlichen Plattform für alle Studiengänge. Erst der Bologna Prozess initiierte die organisatorische Vereinheitlichung der Studiengänge, beispielsweise durch die Einführung von Modulen und Modulprüfungen. In diesem Zusammenhang entstand somit in einigen Fakultäten ein Bedarf an neuen operativen Verwaltungsplattformen, die alle Studiengänge umfassen. Die Universität Paderborn befindet sich zurzeit in diesem Einführungsprozess. Aktuell werden mehrere primäre Plattformen mit teilweise überlappendem Funktionsumfang genutzt, welche nachfolgend beschrieben werden sollen. Nahezu alle Plattformen an der Universität Paderborn setzen ein einheitliches Login ein, das vom IMT aus verwaltet wird. Des Weiteren greift man für viele Veranstaltungen auf weitere, eigentlich mittlerweile obsolete Plattformen zurück. Exemplarisch wird auf einige von diesen kurz eingegangen. IMT Benutzerverwaltung Das IMT ist das Zentrum für Informations- und Medientechnologien an der Universität Paderborn. Zu den Aufgaben des IMT gehört es, den universitätsweit verwendeten Benutzeraccount für die Studierenden zu verwalten. Unter diesem Aufgabenbereich fällt auch die Online-Benutzerverwaltung, mit der Studierenden ihren Account selbst organisieren können. Außerdem kann ein Studierender hier weitere Dienste freischalten und Zertifikate zur Verwendung des universitätsweiten W-Lans sowie des VPNs erhalten. Einige Daten, wie der aktuelle Studiengang des Benutzers, werden automatisch mit der zentralen Hochschulverwaltung synchronisiert. LSF LSF steht für „Lehre, Studium, Forschung“. Im Rahmen des Locomotion Projekts war das LSF ursprünglich als umfangreiche Plattform geplant, welche allgemein Prozesse zur Modulanmeldung, Prüfungsanmeldung und Noteneinsicht unterstützt. Im Rahmen der Umsetzung in die Praxis wurde das Konzept insoweit kondensiert, als dass sich das LSF heute vollständig auf die letztgenannte Funktion konzentriert. Da sich der Funktionsumfang mit dem Angebot der Plattform PAUL in vielen Punkten erheblich überschneidet, soll das LSF zukünftig von PAUL abgelöst werden. koaLA Die Abkürzung koaLA bedeutet „koaktive Lern- und Arbeitsumgebung“. Wie das LSF wurde diese Plattform ebenfalls im Rahmen des Locomotion Projekts eingeführt. Hierbei handelt sich um ein universitätsinternes LMS (Learning Management System), in dem Lehrende ihr jeweiliges Veranstaltungsangebot verwalten können. Jede Veranstaltung kann auf diese Weise durch eine individuelle Organisationseinheit repräsentiert werden. 40
- 41. Im deren Rahmenkönnen Lehrende unter anderem Foren zur Kommunikation angelegen, Downloads für Kursmaterialien anbieten und allgemeine Informationsseiten erstellen. Zudem ist es seit dem Sommersemester 2010 möglich, seine Kurszugehörigkeiten automatisch mit den Informationen aus PAUL zu synchronisieren. Auch hinsichtlich der Kommunikationssituation zwischen den Universitätsmitgliedern bietet koaLA diverse Optionen. So können über koaLA beispielsweise Rundmails speziell an alle Teilnehmer eines Kurses versendet werden. Zusätzlich können Studenten mittels direkter Nachrichten privat miteinander in Kontakt treten und z.B. den Informations- und Dateiaustausch über eigene Lerngruppen organisieren. Trotz des praktischen Nutzens wird diese Möglichkeit wird kaum genutzt. PAUL Die Buchstabenfolge PAUL steht für „Paderborner Assistenzsystem für Universität und Lehre“. Diese Plattform befindet sich aktuell im Stadium ihrer Implementation. Ein Regelbetrieb ist ab dem Wintersemester 2010 geplant. Die Studierenden soll PAUL folgenden Arbeitsbereichen unterstützen: Bewerbung an der Hochschule, Anmeldung von Modulen, Veranstaltungen, Übungsgruppen sowie Prüfungen, Einsicht von Stundenplänen und Noten, wie auch der Download von Veranstaltungsunterlagen. In diesem Zusammenhang bleibt zu erwähnen, dass diverse Ausnahmeregelungen innerhalb der einzelnen Studiengänge des Öfteren den direkten Kontakt zu Mitarbeitern der Universitätsverwaltung unumgänglich machen. Trotz der vielfältigen Optionen, die PAUL bietet, greifen Lehrende noch auf weitere Plattformen zurück. Dies resultiert zum Einen aus Akzeptanzproblemen auf Seiten von Studierenden und Lehrenden, zum Anderen aus der Überschneidung zwischen den Plattformsangeboten. Weitere Plattformen Ein vergleichsweise häufig eingesetztes Tool ist „StudInfo“, das innerhalb der Fakultät EIM entwickelt wurde. Mithilfe dieses Tools lassen sich Übungsgruppen anmelden und Punkte für verschiedene Präsenz– und Heimübungen einsehen. Weiterhin lassen sich die in der Fakultät EIM üblichen Bonusnotenschritte für Klausuren anzeigen. Obwohl Übungsgruppen sowohl über PAUL wie auch koaLA angemeldet werden können, verwenden einige Lehrstühle das StudInfo noch immer. Dies liegt vor allem daran, dass sich manche Termine noch bis zum Beginn der Vorlesung ändern (teilweise um den aktuellen Anmeldungen gerecht zu werden), wodurch die Anmeldungen im PAUL, die bei der Modulanmeldung geschehen, wiederum obsolet werden. Laut Dozenten sind Änderungsprozesse von Terminen innerhalb von PAUL jedoch ein langwieriger Prozess, der durch mehrere Überprüfungen erschwert wird. Dies führt dazu, dass sich Studierende bei der Nutzung der Tools mit weiteren Medienbrüchen konfrontiert sehen. 41
- 42. Der Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik1 benutzt das System “Ilias“. Der primäre Einsatzschwerpunkt dieses Systems bezieht sich auf den Bereich von Online- Assessments. Da keine andere Plattform an der Universität Paderborn diese spezielle Funktion erfüllt, ist der Einsatz dieses Tools in diesem Kontext durchaus angemessen. Nicht ausreichend beantwortet ist in diesem Zusammenhang bisher allerdings die Frage, ob Online-Assessments eine faire und sinnvolle Prüfungsform darstellen. Mehrere Lehrstühle der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften setzen des Weiteren die Plattform „Moodle“ ein. Der Funktionsumfang dieser Plattform überschneidet sich sehr stark mit dem der Plattform koaLA. Da die bestehenden Unterschiede in den Veranstaltungen meist nicht utilisiert werden, ist der Einsatz dieser Plattform für die Studierenden weithin hinderlich und dementsprechend eine unnötige Quelle für weitere Medienbrüche. 3.1.2 Plattformen an der Universität Augsburg Ähnlich wie es an der Universität Paderborn der Fall ist, existiert auch an der Universität Augsburg eine Reihe an Plattformen, über die der universitäre Alltag organisiert wird. In dieser Hinsicht stützt man sich in Augsburg im Wesentlichen auf drei Größen. Rechenzentrum Das Rechenzentrum der Universität Augsburg ist die zentrale Entität innerhalb der universitären IT-Betreuung. Zu den grundlegenden Aufgaben gehören zum Einem die Weiterentwicklung und Betreuung des Kommunikationsnetzwerks der Universität, zum Anderem die Implementation neuer Webservices. Ein weiteres zentrales Tätigkeitsfeld des Rechenzentrums betrifft die Verwaltung der Nutzer der informationstechnischen Infrastruktur der Universität Augsburg und bildet somit gewissermaßen den technischen Grundstock, auf den die folgenden beiden Plattformen aufbauen. Digicampus Die erste Plattform trägt den Namen Digicampus und soll Studierende und Dozenten in der Semesterplanung und –verwaltung unterstützen. Das bedeutet, dass z.B. die Veranstaltungsanmeldung und weitere verwaltungsrelevante Bereiche des Studiums über Digicampus erledigt werden müssen. Über verschiedene kommunikative Austauschmöglichkeiten soll die Zusammenarbeit zwischen Studierenden und Universitätsangestellten vereinfacht werden. Jedes Universitätsmitglied besitzt einen Account auf dieser Plattform, dessen Zugangsdaten mit den Nutzerdaten des Rechenzentrum identisch sind. 42
- 43. STUDIS Die zweite zentralePlattform der Universität Augsburg, STUDIS, dient schlussendlich dazu, den Studienverlauf hinsichtlich der Prüfungen zu organisieren. Im Gegensatz zu Digicampus muss hier ein separater Log-In verwendet werden, um die verschiedenen Services der Plattform nutzen zu können. Die Services befassen sich wie bereits erwähnt konkret mit der Prüfungsorganisation. Im Gegensatz zu den Gepflogenheiten an der Universität Paderborn ist eine Eintragung in die Teilnehmerliste einer Veranstaltung in Digicampus nicht mit einer Prüfungsanmeldung gleichzusetzen. Diese funktioniert innerhalb eines festgelegten Zeitraums gegen Ende der Vorlesungszeit eines jeden Semesters. In einer Baumhierarchie muss der Studierende genau die Prüfungen ausgewählt, die er tatsächlich für sein Studium anrechnen lassen möchte. Außerhalb dieser Anmeldungsphase ist der Studienverlauf in seiner Gesamtheit einsehbar. Auch die Noten für die jeweils abgelegten und in STUDIS eingetragenen Prüfungen sind über diese Plattform einsehbar. Gegenwärtig ist allerdings anzumerken, dass die Nutzung dieses Tools noch einige Probleme mit sich bringt. Diese bestehen nicht nur aus einer gewissen Zurückhaltung einiger Universitätsangestellten gegenüber den Funktionen der Plattform, sondern auch aus Schwierigkeiten, die sich aufgrund des technischen Aufbaus von STUDIS ergeben. 3.2 Funktionalitäten Um die Beschreibung der an beiden Universitäten existierenden Plattformen zu vervollständigen, werden im Folgenden auch die Funktionalitäten der einzelnen Tools eingehend dargestellt. Zur besseren Nachvollziehbarkeit geschieht dies anhand der Chronologie eines typischen Semesterverlaufs. Die einzelnen Vorgänge wurden beispielhaft als Ereignisorientierte Prozessketten modelliert. So können die im Text beschriebenen Vorgänge auf einen Blick schnell nachvollzogen werden. 3.2.1 Funktionalitäten an der Universität Paderborn Anmeldephase Studierende der Wirtschaftsinformatik an der Universität Paderborn müssen sich zu Beginn eines jeden Semesters verbindlich zu Modulen und Veranstaltungen anmelden (Module bestehen typischerweise aus mehreren Veranstaltungen, bei manchen Modulen sind verschiedene Teilveranstaltungen auswählbar). Eine zweite Anmeldephase wird hierbei so zu Semesterbeginn geschaltet, dass ein Probehören von Veranstaltungen möglich ist, insofern diese nicht bereits vollständig belegt sind. Die Reihenfolge, in der die Studierenden die Veranstaltungen besuchen, die in ihrer Prüfungsordnung vorgeschrieben sind, ist nicht zwingend festgelegt. Die Anmeldung einer Veranstaltung findet auf der Paul Plattform statt. 43
- 44. Grundsätzlich hat eineVeranstaltung hat drei Kriterien zu genügen: - Die Veranstaltung muss Teil des festgelegten Studienplans sein. - Handelt es sich um eine Wahlveranstaltung, so sollte der Inhalt für den Studierenden ansprechend sein. - Es sollten keine zeitlichen Überschneidungen zu anderen Modulen bestehen. Während des eigentlichen Entscheidungsprozesses spielt ebenso eine Reihe weiterer Faktoren eine nicht untergeordnete Rolle. Als ergänzendes Auswahlkriterium könnte beispielsweise die Präferenz eines Dozenten hinzugefügt werden. Zur Vereinfachung der Modellierung nehmen wir an, dass Faktoren solcher Art unter dem Punkt „Ansprechender Inhalt“ zusammengefasst seien. Die nachfolgende Prozesskette verdeutlicht nun den groben Verlauf der Entscheidungsfindung und stellt verschiedene Informationsquellen dar. Abbildung 2: Modulauswahl 44
- 45. Um sich überdas Veranstaltungsangebot des aktuellen Semesters informieren zu können, muss sich ein Studierender in PAUL einloggen und entweder das Vorlesungsverzeichnis oder das Anmeldemodul aufrufen. Beide Teilmodule bieten dieselben Informationen und Anzeigefelder. Das Anmeldemodul bietet einzig einen Anmeldungslink mehr und zeigt dementsprechend nur diejenigen Veranstaltungen an, die für den entsprechenden Studiengang wählbar sind. Die einzelnen Veranstaltungen sind nach Fakultäten und Departments getrennt aufgelistet. Obwohl es den Dozenten möglich ist, geben nur die wenigsten Informationen zum Inhalt einer Veranstaltung innerhalb von PAUL an. Um an Informationen zum Inhalt der Module zu gelangen, muss ein Studierender also, die entsprechenden Modulhandbücher einsehen. Diese sind nicht innerhalb des Systems verlinkt und von Fakultät zu Fakultät unterschiedlich organisiert. Beispielsweise ist das Modulhandbuch der Fakultät Wirtschaftswissenschaften als Webdatenbank strukturiert, in der man sortiert nach Studiumsphase oder Lehr/-Forschungsphase mittels mehrerer Links zur gewünschten Information kommt. Das Modulhandbuch der Informatik hingegen wird nur in Form einer PDF angeboten. Die Navigation innerhalb des Dokumentes gestaltet sich entsprechend schwierig. Als weitere Informationsquellen bieten sich die subjektiven Bewertungen von Kommilitonen an, die die entsprechende Veranstaltung möglicherweise bereits besucht haben, sowie eventuell existierende Unterlagen und Homepages von vergangenen Veranstaltungen selben Inhalts. Folglich entsteht eine Vielzahl von Medienbrüchen über viele verschiedene Tools bereits bei der Beschaffung von Informationen über Veranstaltungsinhalte. Weiterhin ist festzustellen, welche der angebotenen Veranstaltungen zu dem Studienverlauf des Studenten passen. Da hierzu keine Unterstützung innerhalb der Plattform PAUL besteht, ist der Studierende gezwungen, auf externe Informationsquellen zurückzugreifen. Eine Darstellung des Studienverlaufsplans für den Studiengang Wirtschaftsinformatik, welche meist schneller aktualisiert wird als diejenige, welche sich auf der Fakultätswebseite befindet, befindet sich auf der Webseite der Fachschaft Wirtschaftsinformatik. Zusätzlich dazu muss der Studierende das LSF aufrufen, um seine bisherigen Studienleistungen einzusehen und sie den entsprechenden Majors zuordnen zu können. Nach einer manuellen Zuordnung zwischen bereits abgeschlossenen Veranstaltungen und der zu wählenden Veranstaltung, kann die Entscheidung getroffen werden, ob die zu wählende Veranstaltung zum Studienverlaufsplan passt oder nicht. Auch hier treten Medienbrüche auf, da verschiedene Informationsquellen herangezogen werden. 45
- 46. Abbildung 3: Überprüfungdes Studienverlaufs 46
- 47. Abschließend muss derStudierende überprüfen, ob sich die anvisierte Veranstaltung mit anderen Veranstaltungen, die er bereits gewählt hat, zeitlich überschneidet. Gerade in diesem Prozess treten mehrere Schwachstellen der PAUL Plattform zutage. Abbildung 4: Prüfen von Überschneidungen 47
- 48. Um zu herauszufinden,ob sich Veranstaltungen zeitlich überschneiden, muss man wissen, wann die zu wählende Veranstaltung stattfindet und welche Zeitabschnitte bereits gewählte Veranstaltungen belegen. Hier zeigt sich der Unterschied von Modulen und Veranstaltungen. Theoretisch sollte die Anzeige bereits belegter Zeitplätze problemlos über die Stundenplanansicht möglich sein. Diese zeigt jedoch nur gewählte Veranstaltungen an. Die Teilveranstaltungen gewählter Module werden jedoch nicht thematisiert. Somit muss der Studierende die Seite des entsprechenden Moduls aufrufen. Da auch hier nicht alle Termine des Moduls aufgelistet werden, muss der Studierende alle Unterveranstaltungen einzeln aufrufen und sich die Zeiten dieser Veranstaltungen notieren. Handelt es sich bei der zu wählenden Veranstaltung auch um ein solches Modul, so muss dieser Prozess auch für das zu wählende Modul durchlaufen werden. Zwar befinden sich alle nötigen Informationen innerhalb von PAUL, aber es müssen viele verschiedene Unterseiten aufgerufen werden, was wiederum einer weiteren Form von Medienbrüchen entspricht. Dies ist für den Studierenden umso unverständlicher, da alle Informationen innerhalb der Plattform PAUL verfügbar sind und es kaum technisch nachvollziehbare Argumente gibt, warum beispielsweise im Stundenplan nur ein Teil dieser Informationen repräsentiert. Vorlesungsphase In der Vorlesungszeit stellt ein Studierender vergleichsweise geringere Anforderungen an ein IT-System. Hauptsächlich müssen Vorlesungsunterlagen (Skripte, Folien, Übungsaufgaben, …) abgerufen werden. Weiterhin sollte die Kommunikation mit anderen Studenten und Dozenten unterstützt werden. Durch die Unterstützung von Weblogs, Foren und privaten Nachrichten ist dies innerhalb der Koala Plattform bereits in akzeptablen Umfang gelöst, wenn Dozenten dazu bereit sind, diese Plattform zu nutzen. Abschließend könnte der Wunsch existieren, auch die Abgabe von Hausaufgaben durch IT-Systeme zu erledigen und den Punktestand, der in Übungen erzielt wurde, einzusehen. Da solche Unterstützungsaufgaben sehr veranstaltungsspezifisch sind, werden diese zumeist zu Recht von eigenständigen Tools übernommen. Nachfolgend soll daher nur der Abruf von Vorlesungsunterlagen genauer betrachtet werden. Innerhalb eines Abrufvorgangs für eine Veranstaltung entsteht normalerweise kein Medienbruch, da der Dozent für seine Unterlagen zumeist eine einheitliche Quelle zur Verfügung stellt. Betrachtet man die Abrufvorgänge über mehrere Veranstaltungen hinweg, fällt jedoch auf, dass verschiedene Dozenten eine Vielzahl an verschiedenen Informationsquellen nutzen. Die am weitesten verbreiteten Quellen stellen die Veranstaltungswebseite sowie die Koala Plattform dar. Zusätzlich beziehen sich manche Dozenten jedoch auf eigene Plattformen, die häufig einen separaten Benutzeraccount benötigen. Da dieser aus Sicherheitsgründen nicht mit dem IMT-Benutzeraccount identisch sein sollte, muss sich der Studierende weitere Login- Daten einprägen. Zudem muss sich der Studierende für jede Vorlesung einzeln merken, wo die Informationen jeweils abgelegt worden sind. Dies wird besonders dann problematisch, wenn wichtige Informationen, wie der Ausfall einer Vorlesung und der Download von Unterlagen, auf zwei verschiedenen Plattformen veröffentlicht werden. Theoretisch ist es möglich, diesen Informationsabruf zu vereinfachen und eine Quelle für alle Veranstaltungen anzubieten. Hierzu mangelt es aber scheinbar an der Akzeptanz auf Seiten der Dozenten, diese Plattformen auch tatsächlich aktiv einzubinden. 48
- 49. Abbildung 5: Abrufvon Unterlagen 49
- 50. Klausurphase Studierende der Wirtschaftsinformatik werden automatisch zu dem ersten möglichen Klausurtermin angemeldet. Ab- und Ummeldungen sind nur mittels vorgefertigten Formularen und Unterschriften beim Prüfungsamt möglich. Dies geschieht vermutlich aus datenschutztechnischen Gründen, da es sich gerade bei der An- und Abmeldung von Klausuren um sensible Prozesse handelt. Entsprechend ist es nicht zwingend nötig, diese Vorgänge durch ein IT-System zu unterstützen. Eine entsprechende Implementation ist primär von persönlichen Präferenzen abhängig. Des Weiteren ist es in der Klausurphase nötig, die erhaltenen Noten einzusehen. Dies geschieht primär durch die Plattform LSF, auch wenn einige Lehrstühle die Noten vorzeitlich auf den eigenen Informationsplattformen zur Verfügung stellen. Letztgeannter Vorgang ist allerdings weitestgehend mit dem Abruf normaler Veranstaltungsunterlagen gleichzusetzen, muss also nicht weiterhin betrachtet werden. Da der Abruf von Veranstaltungsresultaten ein vergleichsweise kompakter Vorgang ist, treten während dieses Vorgangs allgemein keine Medienbrüche auf. Dennoch ist die Nutzung eines eigenständigen Tools einzig für diesen Vorgang relativ umständlich. Abbildung 6: Abruf von Resultaten 50
- 51. 3.2.2 Funktionalitäten ander Universität Augsburg Bevor Studierende der Universität Augsburg in die Vorlesungszeit eines neuen Semesters eintreten, müssen sie sich ihren jeweiligen Stundenplan zusammenstellen. Dies beinhaltet in einem ersten Schritt die Sondierung des aktuellen Angebots an Lehrveranstaltungen. Abbildung 7: Semesterplanung 51
- 52. Dabei können sichdie Studierenden auf mehrere Quellen stützen. Informationen zu den angebotenen Seminaren, Vorlesungen und Übungen befinden sich demnach zum Einem auf verschiedenen Webseiten. Als die wichtigsten sind der Internetauftritt des jeweiligen Studienfachbereichs, sowie derjenige der zugehörigen Fachschaft zu nennen. Letzterer dient besonders dazu, sich informell über bestimmte Veranstaltungen zu informieren und mit Kommilitonen darüber auszutauschen. Auf der Webseite des Fachbereichs steht im Normalfall eine Liste mit dem aktuellen Lehrangebot als PDF zum Download bereit. In dieser Auflistung können Detailauskünfte über die Veranstaltungen eingesehen werden. Neben einer Kurzbeschreibung des Veranstaltungsinhalts und Informationen wie dem Namen des Dozenten/der Dozentin, dem Veranstaltungsraum oder –zeit, betrifft dies auch konkret Organisatorisches, das für den Studienverlauf insgesamt wichtig ist. So werden für die Studierenden in diesem Zusammenhang die Modulzugehörigkeit der Veranstaltungen, die Prüfungsmodalitäten und die erreichbaren ETCS-Punkte erfahrbar. Alternativ erlaubt es die Plattform Digicampus der Universität Augsburg den Studierenden, sich Informationen über das Lehrangebot zu verschaffen. Um dies in Anspruch zu nehmen, muss sich der Studierende zunächst auf der Plattform einloggen. Dies geschieht mit seiner persönlichen Rechenzentrumskennung, die jedem Studienanfänger zu Beginn seines Studiums zugeordnet wird. Digicampus unterstützt die Studierenden vornehmlich in der Organisation ihres Studienverlaufs. Eine Tätigkeit, die mithilfe von Digicampus möglich ist, ist es, sich den Stundenplan für das aktuelle Semester zusammenzustellen und gegebenenfalls für Veranstaltungen aus dem Lehrangebot anzumelden. Passende Veranstaltungen müssen, wie bereits für den Fall der Universität Paderborn beschrieben, auch an der Universität Augsburg im Allgemeinen im Vorfeld der eigentlichen Anmeldung zunächst mehrere Kriterien erfüllen, bevor sie in den Stundenplan eines Studierenden aufgenommen werden können. Zunächst muss die Veranstaltung aktuell im betreffenden Semester angeboten werden und die in der Veranstaltung behandelten Inhalte durch den Studierenden persönlich für relevant erachtet werden. Sollten zudem bestimmte Vorraussetzungen an die Teilnahme einer Veranstaltung gekoppelt sein, muss der potenzielle Teilnehmer diese bereits vor der Anmeldung erfüllen. Des Weiteren muss der Studierende vor der Veranstaltungsanmeldung abgleichen, für welche Module innerhalb seines Studienverlaufs er noch Punkte benötigt und durch welche Kurse er diese tatsächlich erreichen kann. Möchte man sich also vor dem laufenden Semester in der Planungsphase über seine Modulkapazitäten informieren, um passende Veranstaltungen auswählen zu können, muss eine andere Plattform, STUDIS, genutzt werden. In diesem Zusammenhang hat der Studierende also einen Medienbruch zu überwinden. Zunächst muss er sich in STUDIS einloggen, den Studienverlauf anwählen und schließlich die Module ausfindig machen, in denen noch Punkte fehlen. 52
- 53. Haben diese Aspektewährend der Semesterplanung eine hinreichende Behandlung gefunden, ist von Seiten des Studierenden das Hauptaugenmerk auf die tatsächliche terminliche Organisation seines Wochen- bzw. Semesterverlaufs zu legen. Hierbei ist vor allem auf zeitliche Überschneidungen von ausgewählten Veranstaltungen zu achten und diese im Sinne eines optimalen Ressourcenmanagements zu vermeiden. Ist der Studierende also in Digicampus eingeloggt, befindet er sich auf seiner persönlichen Startseite, auf der alle Verwaltungsoptionen übersichtlich aufgelistet sind. Ruft er den Bereich der „Kursverwaltung“ auf, findet er unter „Meine Veranstaltungen“ eine Übersicht über die bereits besuchten Veranstaltungen. Außerdem existiert die Möglichkeit, neue Veranstaltungen aus dem aktuellen Lehrangebot aufzunehmen. Hierzu kann er die Veranstaltungssuche nutzen und sich die zu jeder Veranstaltung existierende genaue Beschreibung der Kursdetails anzeigen lassen. Hat der Studierende eine Veranstaltung ausfindig gemacht, deren Voraussetzungen er erfüllt und deren Themenschwerpunkte er als interessant erachtet, kann er sich mittels der Option „in die Veranstaltung eintragen“ der Teilnahmeliste der Veranstaltung mit dem Status „Autor“ hinzufügen. Eine solche Anmeldung muss innerhalb des geforderten Anmeldezeitraums geschehen und ist auch für Kurse ohne Teilnahmebeschränkung notwendig. Durch diese Maßnahme erscheint die angewählte Veranstaltung in der persönlichen Veranstaltungsübersicht und der eingetragene Teilnehmer hat Zugriff auf verschiedene Rubriken innerhalb der Veranstaltung. Nach der Eintragung gemäß der individuellen Veranstaltungswahl sind diese Kurse auch im persönlichen Stundenplan bzw. Wochenplaner präsent. Der Stunden- und der Wochenplan können über die persönliche Startseite erreicht werden. Auf der Startseite befinden sich auch die Veranstaltungstermine der aktuellen Woche, sodass auf einen Blick die zeitliche Lage der nächsten Tage erfassbar ist. Erst hier wird ersichtlich, ob sich aus der Planung der Veranstaltungen keine terminlichen Überschneidungen ergeben. Um also einen nachträglichen Mehraufwand hinsichtlich der Semesterplanung zu vermeiden, wäre es sinnvoll, bereits während des Eintragungsprozesses eine entsprechende Rückmeldung zu geben. Im Gegensatz zu den Gepflogenheiten an der Universität Paderborn, ist an der Universität Augsburg eine Anmeldung zu einer Veranstaltung nicht mit einer Prüfungsanmeldung gleichzusetzen. Dies muss zwingend innerhalb einer festgelegten Frist gegen Ende der Vorlesungszeit in der separaten Plattform STUDIS, die in diesem Teil der Arbeit an gesonderter Stelle betrachtet werden soll, erledigt werden. Hat der Studierende Probleme, Digicampus zu verwenden, kann er die „Hilfe“-Option auf der persönlichen Startseite wahrnehmen oder diese Möglichkeit in der übergeordneten Navigationsleiste anwählen. 53
- 54. Vorlesungsphase Nach der Semesterplanungsphase schließt sich die eigentliche Vorlesungsphase an, in der die gewählten Kurse zu den jeweils festgelegten Terminen tatsächlich besucht werden. Um sich in dieser Phase optimal zu organisieren, muss der Studierende wiederum die Plattform Digicampus nutzen. Über diese Plattform kann er sich allgemein mit Kommilitonen sowie den Dozenten über persönliche Nachrichten austauschen. Darüber hinaus existiert für jede Veranstaltung ein eigenes Forum, in dem z.B. von den Veranstaltungsteilnehmern speziell den Kurs betreffende Anmerkungen und Fragen gepostet werden können. Dieser Austausch ist sehr sinnvoll, da auch die Mitstudenten im Kurs die Kommentare lesen können und auf diese Weise Redundanzen vermieden werden. Wählt der Studierende die Ansicht seiner Veranstaltungen an, kann er zunächst bereits auf den ersten Blick erkennen, ob und falls ja, zu welchen, Veranstaltungen es Neuigkeiten gibt. Im letztgenannten Fall sind die entsprechenden Buttons rot eingefärbt. Die Buttons selbst sind Quicklinks, die sich bei jeder der aufgeführten Veranstaltungen befinden. Klickt man diese an, so gelangt der Studierende schnell und ohne unnötige Medienbrüche an die gewünschten Informationen. Über diese Quicklinks sind die jeweiligen Veranstaltungsbereiche zu Neuigkeiten, zum Forum oder zum Dateienordner zu erreichen. Im Dateienordner der Kurse können die Studierenden nicht nur Materialien wie z.B. Vorlesungsfolien, die vom Dozenten des Kurses hochgeladen wurden, herunterladen, sondern auch selbst Dokumente oder Präsentationen hinzufügen. Diese sind nach dem Upload mit dem genauen Einstelldatum sowie der –uhrzeit versehen und können von allen eingetragenen Seminarteilnehmern eingesehen und heruntergeladen werden. Anmeldephase Vor den Beginn der eigentlichen Prüfungsphase ist an der Universität Augsburg die Anmeldung der Prüfungsleistungen vorgeschaltet. Das bedeutet, dass innerhalb eines bestimmten Zeitraums gegen Ende des laufenden Semesters alle bereits während des Semesters bestandenen und geplanten Prüfungsleistungen angemeldet werden müssen. Dass für diese Anmeldung die separate Plattform STUDIS genutzt werden muss, wirkt einer medienbruchfreien Organisation des Studienverlaufs sehr entgegen. 54
- 55. Ruft der Studierendenun STUDIS auf, muss er zunächst den Bereich derjenigen Fakultät anwählen, dem sein Studiengang verwaltungstechnisch untergeordnet ist. Danach kann er aus verschiedenen „Diensten“ auswählen, was seinem Anliegen entspricht. Neben der Möglichkeit, Prüfungen an- und abzumelden, existieren noch die Option, seine Studentendaten abzurufen, und die Gelegenheit, den Studienverlauf mit allen bereits erbrachten Prüfungsleistungen einzusehen. Wie bereits innerhalb der Anmeldephase erwähnt, fehlt diese Möglichkeit als unterstützende Informationsquelle hinsichtlich der Erstellung der Semesterplanung auf der Plattform Digicampus selbst. Möchte der Studierende nun seine Prüfungsleistungen anmelden, muss er eine Liste mit allen für seinen Studienbereich angebotenen Prüfungsleistungen anwählen. Innerhalb dieser sind die entsprechenden Einzelleistungen zu markieren und mittels seines Kennwortes und einer TAN-Nummer anzumelden. Abbildung 8: Klausuranmeldung und Ergebniseinsicht 55
- 56. Prüfungsphase Die Prüfungsphase schließt sich nahtlos an das Ende der Vorlesungszeit eines jeden Semesters an. In diesem Zeitabschnitt muss der Studierende die angemeldeten Klausuren absolvieren, sowie gegebenenfalls schriftliche Arbeiten fristgemäß fertig stellen. Nach der Benotung leitet der jeweils zuständige Dozent die Noten zur Eintragung in den Studienverlauf der Studierenden in STUDIS an das Prüfungsamt weiter. Dass sich die Noten in STUDIS befinden, erfährt der Studierende entweder durch eine Benachrichtigung per E-Mail oder durch regelmäßiges Einloggen in den entsprechenden Dienst auf dieser Plattform. 4 Soll-Analyse Im vorgelagerten Kapitel dieser Arbeit wurde die bestehende Situation hinsichtlich der Organisation des Studienverlaufs an den Universitäten Paderborn und Augsburg eingehend untersucht und beschrieben. Im Zuge dessen verdeutlichten sich die Schwachstellen der an beiden Universitäten eingesetzten Plattformen. Angesichts der Vielfalt an existierenden Medienbrüchen innerhalb dieses universitären Umfelds erwies es sich als logische Folge, die während der Analyse der Plattformen gewonnenen Informationen sinnvoll zu nutzen. In diesem Zusammenhang lag es demnach nahe, einen Idealtypus einer Plattform zu entwickeln. Dieses Modell stellt gewissermaßen eine logische Weiterentwicklung der an den Universitäten Augsburg und Paderborn genutzten Plattformen dar. Während der Konzeption wurde allerdings ein besonderes Augenmerk darauf gelegt, diese Idealversion in einem umsetzbaren Rahmen zu halten. Somit sollten sowohl die Beweglichkeit des Konzepts selbst, als auch die Flexibilität in seinen Implementierungsmöglichkeiten nahezu vollständig erhalten bleiben. Dieses Kapitel der vorliegenden Arbeit widmet sich nun im Folgenden der genauen funktionalen und technischen Betrachtung des erstellten Idealtyps einer Plattform, die den Studienverlauf an einer Universität allgemein organisatorisch und verwaltungstechnisch unterstützen soll. 4.1. Funktionale Aspekte Bei der Beschreibung der konzeptionierten Plattform erweist es sich aus Gründen der besseren Nachvollziehbarkeit als sinnvoll, auf die funktionale und technische Seite des Tools in ihren Einzelheiten gesondert einzugehen und folglich mit den funktionalen Aspekten zu beginnen. Innerhalb dieses Teilbereichs der Vorstellung des Tools wurde zur Unterstützung der Imagination auf die bildliche Darstellungsform sogenannter Mock-Ups zurückgegriffen. Diese sollen vor allem die funktionalen Aspekte grafisch veranschaulichen und nur in Ansätzen ein mögliches Design des geplanten Tools anklingen lassen. 56
- 57. Allgemein lässt sichsagen, dass auch der im Rahmen der vorliegenden Arbeit konzeptionierte Idealtyp in der Tradition der bereits bestehenden Plattformen zunächst deren Grundfunktionen bereitstellt. Als neu zu markieren ist allerdings die Tatsache, dass das erstellte Tool alle Funktionalitäten als Entität einzig auf sich vereint. Somit können in hohem Maße zunächst diejenigen Medienbrüche vermieden werden, die durch den bloßen Wechsel zwischen verschiedenen Plattformen entstehen. Die Basisfunktionen selbst beziehen sich auf die organisatorischen Notwendigkeiten innerhalb des Studienverlaufs. Als Dreh- und Angelpunkt erweist sich hierbei wiederum das Triumvirat aus Anmeldung, Veranstaltungsorganisation und Prüfungsverwaltung. Um die idealtypisch skizzierte Plattform zunächst einmal virtuell betreten und die dort bereit gestellten Funktionen nutzen zu können, ist auch im vorliegenden Fall ein Log-In erforderlich. Die dafür notwendigen Daten bestehen aus einer Kennung und einem individuell festgelegten Passwort. Nach einem erfolgreich verlaufenen Log-In wird dem Nutzer eine individuelle Startansicht angezeigt. Sollte der Einloggvorgang allerdings problembehaftet gewesen sein und dementsprechend nicht funktioniert haben, lässt sich bereits in diesem Stadium eine Hilfeoption heranziehen. Zudem stellt ein Link mit Informationen zu einem Schnelleinstieg sicher, dass auch Studienanfänger schnell und unkompliziert mit der Plattform arbeiten können. Auch auf der individuellen Startseite selbst ist die Möglichkeit zu finden, sich nach dem Auftreten von Problemen in der Fehlerbehebung unterstützen zu lassen. Die individuelle Startseite bietet auf einen Blick den schnellen Zugang zu den auf der Plattform angebotenen Funktionen. Damit sich der Studierende sofort nach dem Einloggen auf dem neuesten Informationsstand befindet, sind die wichtigsten Neuigkeiten aus den allen Bereichen der Universität allgemein sowie insbesondere für den individuellen Studiengang bereits auf der Startseite präsent. Ist der Studierende nun in ein neues Semester gestartet, interessiert er sich zumeist für das aktuelle Lehrangebot. Dieses kann er über die Startseite schnell aufrufen und nach Modulen gegliederte Veranstaltungen, die interessant erscheinen, einzeln anwählen. Klickt er auf eine der aufgeführten Veranstaltungen, wird er auf eine Kurzübersicht der jeweiligen Veranstaltung weitergeleitet. Diese Kurzübersicht enthält alle erforderlichen Informationen, um sich zügig einen genauen Überblick über den Kurs zu verschaffen. So erkennt der Studierende sofort, welcher Dozent die Veranstaltung leitet, welche Anforderungen an die Teilnehmer gestellt werden und welche Prüfungsformen inklusive Bepunktung vorgesehen sind. Außerdem werden dem Studierenden neben der Kurzbeschreibung der Kursinhalte zur Verfügung gestellt. Um den informellen Austausch der Studierenden über das Lehrangebot für alle einsehbar auf die Plattform ziehen, erweitert eine Kommentarfunktion die Kurzansicht. Studierende, die den Kurs bereits besucht haben, haben so die Möglichkeit, unter ihrem Realnamen die Veranstaltung zu bewerten. Erscheint dem Studierenden eine Veranstaltung interessant zu sein, kann er sich nun über den Link zum individuellen Studienverlaufsplan darüber informieren, inwieweit der favorisierte Kurs in den Studienfortgang integrierbar ist. 57
- 58. Abbildung 9: Kurzinformationenfür Veranstaltungen Im Studienverlaufsplan sind alle bisher erbrachten Leistungen des Studierenden nach Modulen gegliedert mit Note aufgelistet. An einem Fortschrittsbalken kann der punktemäßige Studienfortschritt grob eingeschätzt werden. Dem zugrunde liegt das Verhältnis zwischen der gesammelten Punktezahl und der gemäß der Studien- bzw. Prüfungsordnung zu erreichenden Gesamtpunktzahl. Um einen möglichst schnellen Überblick zu ermöglichen, in welchen Modulen noch freie Leistungskapazitäten existieren, sind die einzelnen Module je nach der Anzahl der bereits eingetragenen Prüfungsleistungen farbig markiert. So werden komplett freie Module, teilweise freie und volle Module auf einen Blick optisch unterscheidbar gemacht. Die konkrete Farbwahl steht bei einer möglichen Umsetzung der Plattform völlig frei. In diesem Zusammenhang könnte auch das Corporate Design die farbliche Gestaltung beeinflussen und so für jede Universität personalisiert werden Abbildung 10: Studienverlaufsplanung 58
- 59. Passt die präferierteVeranstaltung in den individuellen Studienverlauf, kann sich der Studierende für diese Veranstaltung anmelden. Dies funktioniert, indem er den Button zur Anmeldung anklickt. Ist kein spezielles Auswahlverfahren vorhanden, erscheint er selbst nun in der Teilnehmerliste des Kurses und hat damit Zugriff auf alle Bereiche der Veranstaltung. Möchte sich der Studierende im Folgenden zu einer weiteren Veranstaltung aus dem Lehrangebot anmelden, funktioniert dies im Wesentlichen genauso wie eben beschrieben. Innerhalb dieses Planungsschritts tritt des Öfteren allerdings die unangenehme Begleiterscheinung der Veranstaltungsüberschneidung auf. Das bedeutet, dass sich zwei oder mehrere angemeldete Veranstaltungen zeitlich überschneiden und der Studierende dies erst zu spät bemerkt. In logischer Erweiterung der bestehenden Plattformen an den Universitäten Augsburg und Paderborn bietet die konzeptionierte Plattform in diesem Zusammenhang also zwei Möglichkeiten an, die Redundanzen in der Semesterplanung vermeiden helfen. Zur Unterstützung der Semesterplanung wird dem Studierenden sofort nach der Anmeldung eine Warnung angezeigt, dass sich die gerade angemeldete Veranstaltung mit anderen Kursen aus dem Stundenplan überschneidet. Eine sinnvolle Ergänzung erhält diese Warnbotschaft klassisch durch die Option, sich seinen Semesterplan mit allen bereits eingetragenen Veranstaltungen anzeigen zu lassen. Als weiteres Novum innerhalb des erstellten Konzeptes soll den Studierenden die Möglichkeit zur Verfügung stehen, direkt auf der Plattform die Mitschriften der besuchten Veranstaltungen zu organisieren. Zu finden ist diese Option im Bereich der jeweiligen Veranstaltung. Mithilfe eines Texteditors können Studierende so ihre Notizen gleich auf der Plattform verfassen und abspeichern. Die Speicherung erfolgt chronologisch nach den Erstellungsdaten in einen privaten Ordner. Die einzelnen Mitschriften verbleiben zunächst unter der privaten Verfügungsgewalt des Studierenden und sind dementsprechend für Dritte, wie z.B. Mitstudenten oder Dozenten, nicht einsehbar. Zu öffentlichen Datenressourcen werden diese Mitschriften erst, wenn der Studierende dies aktiv veranlasst. Dies kann auf verschiedene Arten geschehen. Zum Einem hat er die Möglichkeit, seine Mitschrift allen Kursteilnehmern zur Verfügung zu stellen, indem er sie im Veranstaltungsbereich hochlädt. Zum Anderem kann der Studierende über eine Share-Option gezielt festlegen, welcher seiner Mitstudenten welche seiner Mitschriften sehen und gegebenenfalls ergänzen können. 59
- 60. Abbildung 11: Mitschrifteninnerhalb der Web-Applikation Wie bereits angeklungen, existiert innerhalb des Bereichs jeder Veranstaltung die Möglichkeit, Dokumente etc. in einen Ordner hochzuladen. Dieser erlaubt allen eingetragenen Teilnehmern des jeweiligen Kurses, nicht nur den Ordnerinhalt einzusehen und herunterzuladen, sondern diese Informationsressource mittels der Option, Dateien hochzustellen, auch selbst aktiv zu erweitern. . Ebenfalls soll es möglich sein für verschiedene Unterordner kontextsensitiv verschiedene Funktionen zur Verfügung zu stellen. Abbildung 12: Dateidownload von Vorlesungsunterlagen 60
- 61. Abbildung 13: :Dateidownload Eigener Dateien (anderer Kontext) Abbildung 14: Dateiupload Neigt sich das entsprechende Semester dem Ende zu, muss der Studierende dem zuständigen Prüfungsamt innerhalb einer festgelegten Frist alle Prüfungen melden, die er während des Semesters abgeleistet hat oder noch zu erbringen gedenkt. Um diesen Vorgang medienbruchfrei und dennoch sicher zu gestalten, gliedert sich die Prüfungsanmeldung an die Semesterübersicht an Eine Veränderung des Anmeldefeldes ist ausschließlich während des Anmeldezeitraumes möglich. Der Studierende kann mittels der Vergabe von Häkchen an den jeweiligen möglichen Prüfungsformen der aufgelisteten Veranstaltungen festlegen, für welche der angebotenen Prüfungen er sich konkret anmelden möchte. 61
- 62. Zur Vermeidung vonversehentlichen Anmeldungen bzw. Missbrauch durch Dritte ist zur Komplettierung des Anmeldevorgangs die Eingabe eines Passworts und einer TAN- Nummer zwingend erforderlich. 4.2 Technische Aspekte Wie bereits eingangs erwähnt, wurde bei der konzeptionellen Erstellung des Idealtyps innerhalb der Soll-Analyse darauf geachtet, dessen grundsätzliche Umsetzbarkeit nicht zu sehr zu strapazieren und sich damit in einem realisierbaren Rahmen zu bewegen. Aus der Wichtigkeit, die vor allem Modul- und Prüfungsanmeldungsprozessen zugrunde liegt, resultiert grundlegend ein Anspruch an sichere und zuverlässige Software. Nachfolgend soll eine Architektur skizziert werden, die diesen Ansprüchen gerecht wird und zusätzlich Möglichkeiten zur flexiblen Erweiterung und Wartbarkeit gibt. Abbildung 15: Architektur Die Grundidee des geplanten Tools ist es, auf bestehenden Systemen aufzusetzen und diese in ein neues einheitliches System zu integrieren. Zusätzlich sollen neue Funktionalitäten in das System eingebunden werden. Bei den einzubindenden Systemen ist zwischen universitätsinternen und -externen Systemen zu unterscheiden. Intern gilt es vor allem die bisherige Benutzerverwaltungsmöglichkeiten zu übernehmen, die bestehenden Veranstaltungs- und Verwaltungstools zu integrieren und eine Anbindung an die Universitätsbibliotheken zu schaffen. 62
- 63. Um diese Funktionenvoll nutzen zu können, muss es nicht nur möglich sein, Daten von diesen Systemen einzulesen, sondern auch Informationen an sie zu übermitteln. Dies steht im Gegensatz zu den externen Dienstleistungen. Beispielsweise könnten aktuelle Nachrichten oder Wetterinformationen eingebunden werden, damit der Studierende seine personalisierte Startseite mit diesen Informationen individuell gestalten kann. Auch wenn diese Inhalte keinen direkten Bezug zur Universität haben, würden sie vermutlich die Akzeptanz der Plattform immens stärken. Daten solcher Dienste sollten zwar einerseits direkt in das Tool integriert werden können, andererseits soll es ausdrücklich keine Rückrichtung geben. Selbiges gilt für die Einbindung von externen Suchmaschinen und Datenbanken zur Literaturrecherche. Da Studierende innerhalb dieser vielfach mit sensiblen oder urheberrechtlich geschützten Daten agieren, sollte keine Möglichkeit bestehen, Informationen solcher Art an externe Dienste zu senden. Die Schnittstellen zu all diesen unterschiedlichen Dienstleistungen und Tools soll in der Datenaggregationsschicht geschehen. Die Schnittstellen der einzelnen Tools werden weitestgehend unterschiedlich sein. Daher ist es nötig, diese zunächst in ein einheitliches Format zu transformieren, damit die geplante Plattform damit operieren kann. Weiterhin ist auch eine Rücktransformation nötig, wenn Operationen auf diesen Systemen durchgeführt werden sollen. Bei der Integration einer solchen Menge von Systemen wird ein Ausfall eines dieser Teilsysteme nicht zu vermeiden sein. Um diesem Problem entgegenzuwirken und die Stabilität der Plattform zu garantieren, ist eine umfangreiche Caching Strategie angebracht. Angelehnt an die Arbeit von Zhang et al (vgl. [Zhang09], S. 6f) könnte ein entsprechendes Caching – System wie folgt funktionieren: Die Caching Architektur befindet sich zwischen der Datenaggregationsschicht, über welche sie die Daten der externen Tools einbindet, und der Applikationslogik, dessen Anfragen sie zu verarbeiten hat. Der Kern des Caching-Systems ist der Cache Controller, der sowohl jegliche Zugriffe auf den Cache, als auch die Datenanbindung steuert. Anfragen aus der Applikationslogik werden zunächst im Client Interpreter bearbeitet und möglicherweise in verschiedene kleinere Anfragen zerteilt. Entsprechend werden die Teilanfragen innerhalb dieses Teilmoduls auch wieder zusammengeführt, nachdem sie bearbeitet wurden und der Applikationslogik übergeben werden sollen. Gelangt eine Anfrage zum Cache Controller, so spricht dieser den Cache Finder an. Dieses Teilmodul dient der Herausstellung, ob eine Anfrage gecached wurde, und dazu., die Position des Caches zu bestimmen. Dies ist nötig, da ausdrücklich nicht alle Anfragen gecached werden sollen. Beispielsweise muss eine Prüfungsanmeldung direkt auf dem entsprechenden Teilsystem der Universitätsverwaltung geschehen (optimalerweise in Transaktionsform, also unter Einhaltung der ACID Prinzipien). 63
- 64. Abbildung 16: CachingArchitektur Sollte eine Anfrage noch nicht gecached sein, aber nicht den Ausschlussprinzipien unterliegen, so wird eine Anfrage über die Datenaggregation geführt, welche die entsprechenden zu cachenden Daten importiert. Die eigentlichen Datenbankabfragen erfolgen über den Cache Query Manager. Aus Performancegründen wird die eigentliche Datenbank zusätzlich in zwei Teildatenbanken unterteilt: Das Data Repository speichert die eigentlichen Inhalte, während das Query Repository vollzogene Anfragen speichert, die in der Folge besonders zügig bearbeitet werden können. Die Komplexität dieser Datenbankstruktur wird durch den Query Manager verdeckt, der mit einfachen write und read Funktionen angesprochen werden kann. Um die Aktualität der Cache Daten zu garantieren wird die Teilarchitektur um den Update Manager ergänzt. Dieser untersucht die Inhalte des Cache Repositorys in vorher festgelegten zeitlichen Intervallen aktiv nach ihrer Aktualität und erneuert abgelaufene Informationen automatisch. Hierbei können sich unterschiedliche zeitliche Intervalle für unterschiedliche Teilsysteme als äußerst sinnvoll erweisen. Da die geplante Plattform nicht nur Funktionen von Teilsystem wiedergeben soll, sondern auch eigene zusätzliche Funktionalitäten bietet, ist eine eigene Applikationslogik unumgänglich. Diese sollte wiederum über eine eigene Datenbank und entsprechenden Speichermöglichkeiten für die einzelnen Benutzer verfügen. Weiterhin muss die Applikationslogik flexibel erweiterbar sein, u.a. um die Migration von Teilsystemen in das Hauptsystem zu ermöglichen. 64
- 65. Da die einzelnenTeilfunktionen, die wir in unserem funktionalen Konzept eingesetzt haben, hinreichend durch Open Source Software und Bibliotheken abgedeckt werden, verzichten wir auf eine detaillierte Betrachtung selbiger. In der abschließenden Interface Schicht soll vor allem die Optik der Plattform bestimmt werden. Auf diese Weise wird eine einfache Anpassung an das Corporate Layout der entsprechenden Universität ermöglicht. In den bisherigen Darstellungen wurde darauf verzichtet, Logos und Menüstrukturen zu betrachten. Diese Entscheidung lag nahe, da diese Elemente wenig Einfluss auf die Verhinderung von Medienbrüchen haben. Es muss einzig darauf geachtet werden, dass die einzelnen Funktionen vollständig über sinnvolle Menüeinträge gefunden werden können. Da die Funktionen darüber hinaus untereinander vernetzt sind, ist es nicht zwingend nötig, Teilfunktionen direkt ansteuern zu können. Es empfiehlt sich in diesem Zusammenhang eine Implementation nach einem Fluid-Layout Schema. Für die Implementierung sollten Softwaretechniken eingesetzt werden, die sich bereits in der Vergangenheit bewährt haben und somit ein gewisses Maß an Verlässlichkeit auf sich vereinen. Wie auch einige der aktuellen Plattformen sollte sich das gewünschte Tool auf Zertifikate sowie eine Toolübergreifende SSL-Verschlüsselung stützen. Des Weiteren ist bereits im Vorfeld einer möglichen Umsetzung festzulegen, ob die eigentliche Prüfungsanmeldung durch den Einsatz von Tan-Listen, wie z.B. an der Universität Augsburg, zu sichern ist. In den Entscheidungsprozess sollten zudem auch Usability- und Sicherheitsanforderungen Eingang finden. Wenn entsprechende Datenbanken und E-Bibliotheken eingebunden werden sollen, ist es zwingend notwendig Teile der Plattform nur über das Universitätsinterne Netzwerk (bzw. mittels VPN) zur Verfügung zu stellen, um etwaige Urheberrechte einzuhalten Auf der Benutzerseite sollte ein sinnvoller Einsatz von Ajax Elementen bestehen. Dies kann beispielsweise mit der quelloffenen jQuery Bibliothek geschehen, die viele Funktionen bereits fertig bereitstellt. Wenn man Elemente dynamisch mit Ajax nachlädt, entfällt dementsprechend das neue Laden der gesamten Seite inklusive aller unveränderter Elemente. Dies schlägt sich im Normalfall in schnelleren Ladezeiten und einer Verhinderung einer Arbeitsflussbeeinträchtigung nieder. Dennoch sollte dies nicht immer geschehen, da einige Navigationselemente des Browsers („Back- und Forwardbuttons“) beim Einsatz der Technologie ihre Funktion verlieren. Dementsprechend macht der Einsatz dieser Technik nur dann Sinn, wenn diese von einer entsprechenden Navigationsstruktur unterstützt wird. Als Beispiele hierfür wären die Visualisierungen der Dateidownloadfunktionen zu nennen. Da man aus jedem Unterordner heraus wieder auf die übergeordneten Ordner zugreifen kann, ist der Einsatz des „Backbuttons“ nicht notwendig. Bei einem Wechsel zwischen funktional unterschiedlichen Teilen der Plattform sollten hingegen komplette Seitenwechsel vollführt werden, um die Usability nicht zu beeinträchtigen. 65
- 66. Serverseitig sollte eineProgrammiersprache verwendet werden, die die modulare Wiederverwendung von Teilelementen zulässt. Dies ist durch nahezu alle aktuellen Web-Programmiersprachen gegeben, so dass eine Auswahl nach performance- technischen Aspekten vollführt werden sollte. Weiterhin muss sichergestellt werden, dass die Serverhardware genug Kapazitäten besitzt, um unregelmäßig hohe Nutzerzahlen kurzzeitig zu versorgen. Hohe Nutzerzahlen können Beispielsweise während der Modul- oder Prüfungsanmeldung entstehen. Gerade in diesen Phasen wäre ein Ausfall des Systems jedoch äußerst unangenehm für seine Nutzer. Die Komplexität des Systems selbst hängt ist erheblich an die darunterliegenden Prozessen geknüpft. Wie bereits zu Anfang erwähnt, hat sich die Erstellung solcher Tools im Großraum Deutschland erst mit der Umsetzung des Bologna Prozesses zu einer sinnvolle Maßnahme entwickelt. Erst durch diese Veränderung der Studienstruktur unterliegt der Großteil der Studiengänge einem relativ einheitlichen Schema. Dieser Prozess der Vereinheitlichung ist noch nicht abgeschlossen. Daher ist davon auszugehen, dass es in naher Zukunft einfacher werden sollte, ein solches Tool zu entwickeln, da die Komplexität der zugrundeliegenden Prozesse wohl weiterhin abnehmen wird. Schlussendlich gilt es die grundlegenden Prinzipien der Software Evolution zu beachten. Wenn der Funktionsumfang, welcher ursprünglich von mehreren Plattformen gegeben wurde, nun in einer Plattform integriert wird, so steigt auch die Komplexität des inneren Aufbaus. Durch die Vernetzung verschiedener Funktionen und Module entsteht weiterhin auch das Problem, dass Fehler in einer Funktion weitere Funktionen beeinträchtigen könnten. Um diesem entgegenzuwirken muss bei der Entwicklung einer solchen Plattform von Anfang an ein hoher Aufwand betrieben werden, um die Wartbarkeit der Plattform auf einem optimalen Level zu halten. 5 Ausblick In der vorliegenden Arbeit wurde der Versuch unternommen, diejenigen Medienbrüche aufzuzeigen, die bei der studentischen Arbeit mit den von den Universitäten bereitgestellten Tools entstehen können. Sowohl deren bloße Existenz, als auch deren gehäuftes Auftreten provozieren unnötige und störende Unterbrechungen im Arbeitsfluss. So könnte ein Großteil der Aufgaben, wie z.B. die Planung des Stundenplans zu Semesterbeginn, mit einem erheblich geringeren Zeit- und Organisationsaufwand gelöst werden, wenn die Universitären Tools entsprechende Unterstützungsmöglichkeiten anbieten würden. Anschließend wurde veranschaulicht, wie solche Unterstützungsmöglichkeiten aussehen könnten. Hierbei stand im Fokus, dass die vorgeschlagenen Lösungen mit den gegenwärtig existierenden Techniken implementiert werden können. Viele dieser Vorschläge sind bereits ansatzweise in den bestehenden Tools vorhanden. Vielfach folgte der Konzeptplanung jedoch keine passgenaue und funktionierende Umsetzung, so dass der Praxiseinsatz nicht oder nur sehr eingeschränkt erfolgt. Beispielsweise ist die Funktion, für einzelne Vorlesungstermine Materialien in PAUL zu hinterlegen so versteckt, dass kaum ein Student sie auffinden wird. 66
- 67. Wenn man dieEinschränkung löst, dass die Ideen mit derzeitigen Mitteln realisierbar sein sollen, so kämen viele weitere Möglichkeiten in Betracht. Offener Zugriff auf wissenschaftliche Publikationen würde es beispielsweise ermöglichen, Literaturrecherchen innerhalb der Plattform durchzuführen. Zur Zeit sind Publikationen online meist nur über entsprechende (zu bezahlende) Kataloge und Datenbanken erreichbar. Diese Kataloge sind zusätzlich auch nur umständlich zu bedienen. Entsprechend besteht hier ein großes Verbesserungspotential. Weiterhin könnten Publikationen o.ä. im Sinne des von Tim-Berners Lee propagierten „Semantic-Web“ erweitert werden. So könnte man aus Vorlesungsunterlagen heraus direkt dem Thema verbundene Publikationen finden. Zusätzlich zum offenen Zugang zu Informationen sind auch offenere Dateiformate wünschenswert. Beispielsweise wäre es möglich, nicht nur Mitschriften parallel zur Vorlesung anzufertigen, sondern auch die Vorlesungsfolien kollaborativ zu annotieren. Solche Funktionen sind offensichtlich nur schwer für proprietäre Dateiformate zu entwickeln. Wir haben auch besprochen, dass der große Herausforderung bei der Implementierung darin liegt, eine optimale Wartbarkeit des Gesamtprojektes zu garantieren. Verschiedene Universitäten, Fakultäten Departments sowie Lehrstühle haben ausnahmslos unterschiedliche Anforderungen an ein Gesamtsystem, welche es zu berücksichtigen gilt. Eine intensive Vernetzung zwischen einzelnen Teilmodulen erzeugt bei Betrachtung dieser Anforderungen eine enorme Komplexität des Gesamtprogramms. Somit wäre es Empfehlenswert, mit jedem Release der Software nur einen Teil des geplanten Funktionsumfangs zu implementieren. Nach einem solchen Feature Release sollten weitere Releases folgen, die die soeben implementierten Funktionen verbessern und eventuell entstehende Fehler beseitigen. Erst wenn die Funktionen eine hohe Qualität erreicht haben, sind sie für den Endnutzer sinnvoll einzusetzen. Folglich sollten weitere Funktionen auch erst dann implementiert werden, wenn diese Qualität für alle bestehenden Funktionen und deren Vernetzung garantiert werden kann. So kann verhindert werden, dass Probleme wie bei den aktuellen Plattformen entstehen: Es existiert zwar ein großer Funktionsumfang, aber dieser kann nur äußerst eingeschränkt genutzt werden, da die Implementierungen häufig grobe Fehler aufweisen. 67
- 68. Literaturverzeichnis [Denic-ol] Pressemitteilung: Die DENIC macht das Dutzend voll - Jetzt 12 Millionen Domains unterhalb von .de registriert. Abgerufen am 28. Juni 2010 von http://www.denic.de/denic-im-dialog/mailinglisten/public- l.html?url=msg04343.xml [Digicampus-ol] Digicampus. Abgerufen am 29. Juni 2010 von https://digicampus5.phil.uni- augsburg.de/~singlesignlogin/modules/startcurl.php [Keil06] Keil et al. (2006). MObiDig: Manipulierbare Objekte in digitalen Systemen. Universität Paderborn. [Koala-ol] Lernplattform Koala. Abgerufen am 28. Juni 2010 von http://elearning.uni- paderborn.de/informationen-fuer-lehrende/koala/ [LSF-ol] Lsf Support. (kein Datum). Abgerufen am 28. Juni 2010 von http://elearning.uni-paderborn.de/lsf-support/ [Med-ol] Medienlabor der Universität Augsburg. Abgerufen am 29. Juni 2010 von http://www.imb-uni-augsburg.de/medienlabor/imbprojekt/integration- plattformen-und-tools-f-r-lehre-und-studium-universit-t-augsburg [Paul-ol] PAUL – die zentrale Organisations- und Aktionsplattform der Universität Paderborn. Abgerufen am 28. Juni 2010 von http://www.uni- paderborn.de/paul/ [Re-ol] Re-Wissen. Abgerufen am 29. Juni 2010 von http://www.re- wissen.de/opencms/Wissen/Techniken/EPK-Modellierung.html [Studinfo-ol] Studinfo. Abgerufen am 28. Juni 2010 von https://studinfo.upb.de/ [Studis-ol] Studis. Abgerufen am 29. Juni 2010 von http://www.uni- augsburg.de/einrichtungen/pruefungsamt/lehrstuehle/handbuch_studis.pdf [Zhang09] Zhang et al. (2009). A university-oriented Web 2.0 services portal. Information Systems Frontiers. 68
- 69. Awareness in LearningNetworks Christian Mletzko letris@uni-paderborn.de Abstract: Die vorliegende Arbeit besch¨ ftigt sich mit dem Thema Awareness-Unter- a st¨ tzung in Learning Networks. Hierzu werden Ergebnisse der bisherigen Forschung u aus dem Bereich der CSCW-Systeme betrachtet und mit den Anforderungen f¨ r Awa- u reness unterst¨ tzende Systeme f¨ r Lernnetzwerke verglichen. Einer allgemeinen Be- u u trachtung wichtiger Aspekte von Awareness-Systemen folgt eine Konzeption eines Awareness-Dashboards, basierend auf Forschungsergebnissen aus dem Bereich der context awareness und des kollaborativen Autorenprozesses. Es wird n¨ her auf die a Visualisierungsm¨ glichkeiten von Awareness-Informationen, sowie die Architekturen o von Awareness-Systemen eingegangen. 1 Einleitung Bereits 1985 haben Benutzerstudien gezeigt, dass ein Großteil der gesch¨ ftlichen Arbeit a und der Arbeit in der akademischen Welt durch Gruppenarbeit geleistet wurde [Bai85]. Es wurde eine Vielzahl von kollaborativen Systemen entwickelt, um das gemeinschaftliche Arbeiten zu verbessern. Aktuellere Studien analysieren die Arbeitstechniken von beteilig- ten Personen und pr¨ zisieren die W¨ nsche und Bed¨ rfnisse von Personen, die kollaborativ a u u Aufgaben erledigen. Bei der gleichzeitigen Arbeit an einer Aufgabenstellung ist es wich- tig, sich der Handlungen anderer beteiligter Personen bewusst zu sein, um nicht Aufgaben doppelt zu erledigen oder gar in eine andere Richtung zu wirken. Bei der Betrachtung der ¨ akademischen Welt ist es wichtig, dass Personen mit ahnlichen Forschungsschwerpunkten ein einfacher Informationsaustausch gew¨ hrleistet wird, damit eine Bekanntgabe von f¨ r a u andere Personen interessanten Daten und Fakten m¨ glichst unkompliziert ablaufen kann. o ¨ Ahnliches gilt f¨ r Mitglieder eines Lernnetzwerkes, die sich gemeinsam mit bestimm- u ten Themen besch¨ ftigen und optimalerweise zu jedem in Zeitpunkt in Kenntnis dar¨ ber a u ¨ sind, welche Anderungen oder Neuigkeiten sich ergeben haben. Dies l¨ sst sich unter dem a englischen Begriff Awareness zusammenfassen, der im Deutschen mit Bewusstsein oder ¨ Gew¨ rtigkeit ubersetzt werden kann. a 2 Awareness Eine der ersten Definitionen des Begriffs Awareness wurde von Dourish und Berlotti in [DB92] getroffen. Sie lautet: Awareness is an understanding of the activities of others, ” 69
- 70. which provides acontext for your own activity.“ Der Begriff Awareness beschreibt damit das Bewusstsein oder die Gew¨ rtigkeit gegen¨ ber Personen und erm¨ glicht die Schaffung a u o eines Sinnzusammenhanges f¨ r das eigene Handeln. Da der Begriff in vielen verschiede- u nen Bereichen in unterschiedlichen Zusammenh¨ ngen mit jeweils etwas anderen Bedeu- a tungen Verwendung findet, wird in den folgenden Abschnitten n¨ her auf die Bedeutung a von Awareness in computergest¨ tzten Systemen eingegangen. u 2.1 Awareness in CSCW-Systemen Viele Studien bez¨ glich computergest¨ tzter Kommunikation handeln von so genannten u u CSCW Systemen, die sich mit der computergest¨ tzten kooperativen Arbeit besch¨ ftigen. u a In diesen Studien wird haupts¨ chlich betrachtet, wie Menschen trotz r¨ umlicher und zeitli- a a cher Trennung kollaborativ arbeiten. Diese Art von Beziehungen zwischen Personen wer- den oftmals getrieben von eng fokussierten und zielgerichteten Aufgabenstellungen, die gemeinsam bew¨ ltigt werden m¨ ssen. Zur L¨ sung dieser Aufgaben m¨ ssen Aktivit¨ ten a u o u a koordiniert und Informationen f¨ r alle Beteiligten bereitgestellt werden. u Informell Gruppenstrukturell Sozial Arbeitsplatz Abbildung 1: Formen von Awareness bei Kollaboration. Gutwin und Greenberg betrachten workspace awareness, also die Awareness am Arbeits- platz, als das aktuelle Verst¨ ndnis f¨ r die Interaktion anderer Personen in einer gemein- a u samen Arbeitsumgebung. Dabei stellt die workspace awareness in der Mengendarstellung keine zu anderen Formen der Awareness disjunkte Teilmenge dar, sondern bildet Schnitt- mengen mit drei anderen Auspr¨ gungen von Awareness (siehe Abbildung 1). Die infor- a melle Awareness beschreibt Dinge, die Menschen wahrnehmen, wenn sie gemeinsam am Arbeitsplatz t¨ tig sind, wie zum Beispiel die Fragestellungen welche Personen anwesend a 70
- 71. sind und welcheT¨ tigkeiten die anwesenden Personen aus¨ ben. Unter dem Begriff sozia- a u le Awareness werden Dinge die Menschen im sozialen Kontext wahrnehmen bezeichnet. ¨ Hierzu geh¨ ren Informationen uber die Aufmerksamkeit anderer, Gesten und Mimiken, o die den emotionalen Zustand einer Person ausdr¨ cken, sowie Hinweise, die Aufschluss u ¨ uber das Interesse einer Person an etwas geben. Der Punkt gruppenstrukturelle Awareness kapselt strukturelle Informationen, wie beispielsweise die Rollen von Personen, Verant- wortlichkeiten, Status und Positionen von Personen. Die Forschung von Gutwin und Greenberg zielt darauf hin, die genannten Elemente von Awareness auch in multimedialen Umgebungen zugreifbar zu machen, denn so schreiben sie in [GG00], “Awareness ist f¨ rderlich f¨ r Kollaboration, insbesondere f¨ r die Aspekte o u u Koordination, Gruppenbildung, Kommunikation, Assistieren und Helfen, Vorausschauen.” ¨ In der Literatur tauchen wiederkehrend bestimmte Elemente auf, uber die Personen in ge- ¨ meinsamen Arbeitsumgebungen versuchen, m¨ glichst den Uberblick zu Halten. Um Awa- o reness in multimedialen Arbeitsumgebungen optimal unterst¨ tzen zu k¨ nnen, ist der na- u o heliegende Ansatz, eine Awareness-Unterst¨ tzung zun¨ chst f¨ r diese Elemente sicher zu u a u stellen. Gutwin und Greenberg fassen diese Elemente unter anderem in [GGR] und [GG00] derart zusammen, dass eine erste Awareness-Unterst¨ tzung durch die Bereitstellung von u Informationen zur Beantwortung der in Tabelle 1 Fragen gemacht werden kann: Tabelle 1: Awarenessunterst¨ tzung zur Steigerung der Produktivit¨ t. u a Kategorie Element Spezifische Fragestellung Wer Anwesenheit Ist jemand anwesend? Identit¨ t a Wer ist anwesend? Urheberschaft Wer macht was? Was Aktion Was wird gemacht? Absicht Was ist das Ziel der Aktion? Artefakt An welchem Objekt wird gearbeitet? Wo Ort der Handlung Wo wird gearbeitet? Sichtfeld Wohin schauen die Personen? Betrachtungsweise Von welchem Standpunkt aus wird be- trachtet? Erreichbarkeit Was k¨ nnen die Personen erreichen? o Wann Ereignishistorie Wann ist das Ereignis geschehen? Wie Aktionshistorie Wie ist die Operation geschehen? Artefakthistorie Wie hat das Artefakt den Zustand erreicht? Die Fragestellungen nach dem Wer, Was und Wo umfassen haupts¨ chlich Aspekte, die in a Situationen von Echtzeit-Kollaboration zu einem Mehrwert f¨ hren und wurden durch vie- u lerlei Forschungsans¨ tze in dem Bereich von CSCW-Systemen untersucht. So unterst¨ tzen a u die von Gutwin und Greenberg in [GGR] beschriebenen Radar Views durch eine verklei- nerte Darstellung eines Teilausschnitts des gemeinsamen Arbeitsumfeldes die Awareness des Ortes und der Aktion, sowie die Awareness der Identit¨ t und Anwesenheit. Erg¨ nzende a a Hinweise auf das Sichtfeld und den Ort der Handlung werden in den Radar Views durch 71
- 72. das Konzept derTelepointer umgesetzt, mit Hilfe derer Gestiken und deiktische Verweise, also das Zeigen auf bestimmte Gegenst¨ nde als Erg¨ nzung zu einer rein verbalen Beschrei- a a bung, erm¨ glicht werden. Weitere Entwicklungen, wie z.B. die WYSIWIS-Ansichten1 und o die WYSIWID-Widgets2 verbessern noch einmal die Awareness-Unterst¨ tzung hinsichtlich u des Sichtfeldes und der Betrachtungsweise, unterst¨ tzen den Benutzer jedoch nur im Fal- u le einer Zusammenarbeit in Echtzeit. F¨ r eine Betrachtung von Awareness-Unterst¨ tzung u u in Learning Networks muss daher gepr¨ ft werden, in welchem Maße derartige Systeme u einen Zugewinn f¨ r die beteiligten Nutzer darstellen. u 2.2 Awareness in Learning Networks ¨ Der Begriff Learning Network kann im deutschen mit Lernnetzwerk ubersetzt werden. Er bezeichnet eine Gemeinschaft von Menschen, in der alle Mitglieder die Absicht verfol- gen, gemeinsam voneinander zu lernen. Im Vergleich zu herk¨ mmlichen Gemeinschaften o sind durch die Computertechnologie gest¨ tzte Lerngemeinschaften oftmals gr¨ ßer und u o zerstreuter angesiedelt, was sowohl r¨ umliche als auch zeitliche Aspekte betrifft. Sie sind a h¨ ufig enger verkn¨ pft und ihre Mitglieder sind unterschiedlicher Herkunft. a u Bei der Betrachtung von Awareness-Unterst¨ tzung in Learning Networks liegt das Haupt- u ¨ augenmerk auf der Bereitstellung von Informationen uber gemeinsame Artefakte. Arte- fakte umfassen nicht nur Dokumente im herk¨ mmlichen Sinne, sondern ebenso Blogein- o tr¨ ge, Twitter-Nachrichten, beteiligte Personen, Wiki-Artikel und weitere Datensammlun- a gen, mit Hilfe derer Daten zur Informationsgewinnung zwischen beteiligten Nutzern aus- getauscht werden k¨ nnen. Ebenso soll eine Awareness-Unterst¨ tzung eine Hilfestellung o u zur Wahrnehmung von wichtigen Terminen und Veranstaltungen, Gemeinsamkeiten, so- wie Themen und Interessensgebieten geben. Die Verwendung von Social Software und Social Media in Learning Networks erzeugt große Datenmengen, die oftmals unstruktu- riert abgelegt werden und es einer Filterung bedarf, um die f¨ r jede Einzelperson wichtigen u Elemente aus der “Informationsflut” herausstellen zu k¨ nnen. o Aufgrund der r¨ umlichen und zeitlichen Trennung der Benutzer l¨ uft die Kommunikation a a in Learning Networks zu großen Teilen asynchron ab. Das bedeutet leider, dass viele For- schungsans¨ tze f¨ r eine Awareness-Unterst¨ tzung aus dem Bereich der CSCW-Systeme a u u nicht direkt anwendbar oder f¨ r die gew¨ nschte Unterst¨ tzung in Learning Networks nicht u u u zielf¨ hrend sind. Vor dem Hintergrund der Zielsetzung, ein Awareness unterst¨ tzendes u u System f¨ r Lernnetzwerke zu entwickeln, m¨ ssen daher bisherige Forschungs- und Ent- u u wicklungsans¨ tze unter einem anderen Gesichtspunkt betrachtet werden und es bedarf ne- a ben einer Betrachtung von Awareness unterst¨ tzenden Systemen im Allgemeinen einer u Kommunikation mit den potentiellen zuk¨ nftigen Nutzern eines solchen Systems. Im fol- u genden Abschnitt wird zun¨ chst eine allgemeine Betrachtung von Awareness-Systemen a 1 WYSIWIS steht f¨ r “What you see is what I see” und dr¨ ckt aus, dass eine Kopie der Sicht einer Person auf u u ihren Arbeitsplatz einer anderen Person in verkleinerter Form dargestellt wird. 2 WYSIWID steht f¨ r “What you see is what I do” und meint, dass ein Teilbereich des Arbeitsumfeldes einer u Person in Originalgr¨ ße auf dem Monitor einer weiteren Person dargestellt wird, und an die Mausbewegung der o bearbeitenden Person gekoppelt wird. 72
- 73. vorgenommen, in dereinige im Rahmen dieser Arbeit aufgenommenen potentiellen Nut- zerw¨ nsche betrachtet werden. u 3 Awareness-Systeme Panos Markopoulos erweitert in [Mar09b] die von Dourish und Berlotti in [DB92] gege- ¨ bene Definition von Awareness uber den Kontext des Arbeitsplatzes hinaus, derart, dass “Awareness ebenso einen Zusammenhang f¨ r das Verst¨ ndnis und das Interpretieren der u a eigenen Erfahrungen, Aktionen und sozialen Interaktionen” liefern kann. In seinem Ar- tikel untersucht Markopoulos, ob es einen wirklichen Bedarf an Systemen gibt, die die Awareness im sozialen Umfeld steigern. 3.1 Gibt es ein wahres Verlangen nach Awareness-Systemen? Bis zu einer gewissen Gr¨ ße scheint das aufkommende Verlangen nach Awareness-Syste- o men ein Nebenprodukt der technischen Entwicklung zu sein. H¨ here Bandbreiten, Kon- o nektivit¨ t und Rechenleistungen erm¨ glichen eine stetige Zunahme der H¨ ufigkeit und a o a Menge der Kommunikation zwischen Personen. Im Vergleich zu der direkten Kommuni- ¨ kation uber das Telefon oder Email beispielsweise gehen Awareness-Systeme einen Schritt weiter in die Richtung der halb- oder vollautomatischen, permanenten Verkn¨ pfung von u Individuen oder Gruppen. Awareness-Informationen k¨ nnen den Menschen sowohl bei der Arbeit, als auch in der o Freizeit unterst¨ tzen, wenn, so schreibt Markopoulous: u ¨ • Die Awareness-Systeme uber die schlichte Informationsbereitstellung hinaus aussa- gekr¨ ftige Daten im Hinblick auf gemeinsame Aktivit¨ ten oder soziale Beziehungen a a kommunizieren. • Die Benutzer in der Lage sind Awareness-Informationen zu konsumieren, zu erg¨ n- a zen und sich zu Nutze zu machen. Im Hinblick auf die Verbesserung der sozialen Kommunikation setzt der zweite von Mar- kopoulous aufgef¨ hrte Punkt voraus, dass Personen in der Lage sind, Awareness-Systeme u in ihre allt¨ glichen sozialen Interaktionen einzubetten. F¨ r die Akzeptanz des Mehrauf- a u wands, der durch die Verwendung eines solchen Systems entsteht, ist es von zentraler Wichtigkeit, dass der Benutzer einen Sinn aus der Verwendung ableiten kann und einen emotionalen Nutzen oder Zugewinn durch das System empfindet. F¨ r die Entwickler eines solchen Systems heißt dies, dass sie sich ausdr¨ cklich im Kla- u u ren dar¨ ber sein m¨ ssen, welche Werte sie mit dem System f¨ r die Benutzer bereitstel- u u u len m¨ chten. Markopoulous schreibt, dass es f¨ r die Entwickler besonders wichtig sei, o u Designvorschl¨ ge genau auf diese Werte hin zu evaluieren, um einen Zugewinn f¨ r den a u Benutzer zu sichern. Er bezeichnet dies als “value-centered perspective”, also eine werte- zentrierte Sichtweise. 73
- 74. Entsprechend dieser Empfehlungwurde im Rahmen dieser Arbeit ein Fragebogen f¨ r u den Kontext von Forschernetzwerken entwickelt (siehe Anhang 6.1). Die Ergebnisse der Umfrage sollen zu einer konkreten Einsch¨ tzung der gew¨ nschten oder bereits vorhan- a u denen und genutzten Awarenessunterst¨ tzung in Forschernetzwerken beitragen, und un- u terst¨ tzend bei der Entwicklung von awarenessunterst¨ tzenden Mechanismen f¨ r zuk¨ nftige u u u u Learning Networks wirken. 3.1.1 Umfrage bei der TEL Summerschool 2010 Die im Folgenden aufgelisteten Fragen konnten im Rahmen von qualitativen Interviews beantwortet werden: ¨ • Welche Informationen auf pers¨ nlicher Ebene sind wichtig fur die Awareness o bei kollaborativen und individuellen Aufgaben? Als wichtige Informationen auf der pers¨ nlichen Ebene gaben die Befragten an, dass o der Forschungshintergrund eine wichtige Rolle spiele. Ebenfalls wichtig seien Ar- tefakte, wie z.B. Blogs und die Ver¨ ffentlichungen der Personen. Weitere genannte o Punkte sind die Projekte, an denen die Personen gearbeitet haben, die allgemeine Resonanz darauf und die Selbsteinsch¨ tzung der eigenen Expertise. a ¨ • Welche Art von Awarenessunterstutzung kann in Forschernetzwerken hilfreich zur Steigerung der Produktivit¨ t sein? a Als hilfreich zur Steigerung der Produktivit¨ t wurden die Ver¨ ffentlichungen von a o Forscherkollegen sowie der Bereich der Expertise und das Forschungsgebiet oder Bet¨ tigungsfeld von Forscherkollegen genannt. Ebenfalls fielen die Aufgabenstel- a lungen, an denen andere Forscher arbeiten und gearbeitet haben ins Gewicht, sowie der aktuelle Stand der eigenen Forschungsergebnisse. Weitere wichtige Informatio- nen zur Produktivit¨ tssteigerung durch die Awarenessunterst¨ tzung beim kollabo- a u rativen Arbeiten sind laut Aussagen der Befragten die Kompetenzen der Partner, das Ansehen, das mit Hilfe von Reputationsmechanismen wie z.B. Zitierungsin- ¨ dizes eingesch¨ tzt werden kann, die Meinung von und uber andere Forscher und a a ¨ zus¨ tzliche Informationen uber Ver¨ ffentlichungen, wie z.B. z.B. Grafiken, Werk- o zeuge, Illustrationen, Sprachkorrektoren und Geldmittel. Bei kollaborativen Ver- ¨ offentlichungen, die als Schl¨ sselver¨ ffentlichungen angesehen werden, ist zudem u o die Aufteilung der Zusammenarbeit von Interesse. Den Angaben zufolge ist die ¨ Information uber den Zeitraum der T¨ tigkeit als Forscher oder PhD-Student nicht a von minderer Bedeutung, wenn es um die Steigerung der Produktivit¨ t bei der Zu- a sammenarbeit geht. Als technischer Aspekt wurden Open Source L¨ sungen f¨ r o u Datenbest¨ nde und die bereits erw¨ hnten Reputationsmechanismen als produkti- a a vit¨ tsunterst¨ tzend angesehen. a u ¨ Tabelle 2 fasst diese Ergebnisse zur Ubersichtlichkeit noch einmal zusammen. • Welche Hilfsmittel und Werkzeuge benutzen Sie zum kollaborativen Arbeiten in Ihrem Forschernetzwerk? 74
- 75. Tabelle 2: Awarenessunterst¨tzung zur Steigerung der Produktivit¨ t. u a Awarenessunterst¨ tzung zur Steigerung der Produktivit¨ t u a Open Source L¨ sungen f¨ r Dateien o u Ver¨ ffentlichungen o Bereich der Expertise Bet¨ tigungsfeld anderer Forscher. a Aufgabenstellungen an denen gearbeitet wurde Kompetenzen Reputationsmechanismen wie z.B. Zitierungsindizes Verstrichene Zeit seit Beginn des PhD-Studiums Verstrichene Zeit seit Beginn der Anstellung als Forscher Meinungen von anderen Forschern ¨ Meinungen uber andere Forscher ¨ Informationen uber Ver¨ ffentlichungen o Kollaborationsrahmen bei Schl¨ sselver¨ ffentlichungen u o Aktueller Stand eigener Forschungsergebnisse In den Antworten der Befragten wurden viele verschiedene Werkzeuge und Dienste genannt, die im allt¨ glichen Gebrauch zum kollaborativen Arbeiten genutzt werden. a Sie lassen sich in die folgenden vier Kategorien zusammenfassen: Kommunikation Zu Kommunikationszwecken werden nach Aussagen der be- fragten Forscher sowohl synchrone Werkzeuge wie z.B. FlashMeeting, Skype, Goo- gle Talk, Google Wave und der MSN Messenger, als auch asynchrone Kommunika- tionsmedien wie z.B. Email, Google Sites, BSCW oder Wikis verwendet. Kollaboration F¨ r kollaborative T¨ tigkeiten werden Email, BSCW und Google u a Docs, sowie Google Sites genutzt. Ausserdem wurden die Dienste Dropbox, Mende- ley und Wikis genannt. Zur Echtzeit-Kollaboration werden Dienste wie z.B. Google Wave und FlashMeeting in Anspruch genommen. ¨ Forschung In der Kategorie Forschung uberwiegt die Anzahl der asynchronen Dienste, wie z.B. Gigapedia, Mendeley, Google Forms und Google Scholar. Ge- nannt wurden ausserdem Group Wikis und die Verwendung der Bibliothek. Zu For- schungszwecken wurde als synchroner Dienst lediglich Google Wave erw¨ hnt. a Organisation Zu Organisationszwecken verwendeten die befragten Personen Email, Google Sites, BSCW, Wikis, Doodle und Google Wave, wobei nur letzteres ein echt- zeitf¨ higer Dienst ist. a 75
- 76. In der Alltagssituationlassen sich zu bearbeitende Aufgaben nat¨ rlich nicht exakt u den einzelnen Kategorien zuordnen. Kollaborative T¨ tigkeiten lassen sich beispiels- a weise nur schwer ohne Kommunikation ausf¨ hren und auch die organisatorischen u Aspekte bed¨ rfen einer Abstimmung, f¨ r die wiederum die Kommunikation un- u u erl¨ sslich ist. Aus dieser Problematik resultiert letztlich die folgende Fragestellung. a • Gibt es Kombinationen von Werkzeugen, die sich als besonders hilfreich her- ausgestellt haben und wenn ja, welche sind es (z.B. Google Docs und Skype)? Als Antwort auf die Interviewfrage wurden viele verschiedene Kombinationen an- ¨ ¨ gegeben. Einen Uberblick uber die gegebenen Antworten gibt zusammenfassend Tabelle 3. Tabelle 3: Im Forschernetzwerk verwendete Werkzeuge. Werkzeug Kommunikation Kollaboration Forschung Organisation Email • • • Google Docs • Google Talk • Google Scholar • Google Forms • Google Sites • • • Google Wave • • • • BSCW • • • Dropbox • Mendeley • • Group Wikis • • • • FlashMeeting • • Skype • MSN • Doodle • Gigapedia • Library • 3.2 Kosten und Nutzen von Awareness-Systemen Romero et al. berichten in [RMB+ 06] uber ein Forschungsprojekt, in dem das Awareness- ¨ System ASTRA vorgestellt und anschließend f¨ r Untersuchungen in einem inter-famili¨ ren u a Umfeld installiert wurde. Auf den Versuchsaufbau soll an dieser Stelle nicht n¨ her einge- a gangen werden; es wird lediglich eine Betrachtung der Ergebnisse vorgenommen. Die Auswertung der Untersuchungen ergab folgenden Nutzenzuwachs durch die Installation des Awareness-Systems: 76
- 77. • Individuen wusstenmehr voneinander. • H¨ here Gew¨ rtigkeit bez¨ glich Aufenthaltsorte, Status und Aktivit¨ ten der anderen o a u a Personen. • Ein h¨ heres Gef¨ hl der Verbundenheit untereinander. o u • Verbesserung der geteilten Erfahrungen mit den anderen Beteiligten. • Steigerung des Verst¨ ndnisses, der Anerkennung und des Mitgef¨ hls untereinander. a u • Schaffung einer zusammenh¨ ngenden Gruppe, zu der sich die Individuen hingezo- a gen f¨ hlen. u Als Kosten oder negativ empfundene Auswirkung durch die Installation des Awareness- Systems wurden die folgenden Aspekte aufgef¨ hrt: u ¨ • Das Gef¨ hl, dass den anderen Teilnehmern mehr Informationen uber einen selbst u bereitgestellt wurden als gew¨ nscht. u • Steigerung des Ausmaßes, in dem den Individuen soziale Verpflichtungen auferlegt wurden. Am Beispiel der Kommunikation k¨ nnen der Zeitpunkt der Annahme ei- o nes Telefonats oder die Erwartungshaltung eines Anrufers im Hinblick auf einen R¨ ckruf aufgef¨ hrt werden. u u • H¨ here Erwartungen hinsichtlich der Teilnahme anderer Personen an der Kommu- o nikation und Interaktion untereinander, sowie der Erwiderung eigener Aktionen. • Zunahme des geistigen und physischen Aufwands, der durch die Benutzung des Systems entsteht. Hierzu z¨ hlen beispielsweise das Aufsetzen des Systems, die In- a betriebnahme, Anmeldung, etc. Zur Evaluation der Untersuchungsergebnisse wurde der “Affective Benefits and Costs of Communication” Fragebogen (ABC-Q) entwickelt (vorgestellt in [BIM+ 03]), mit Hilfe dessen eine Operationalisierung und ein Messinstrument zur Quantifizierung der affek- tiven Qualit¨ ten von Telekommunikationssystemen im Allgemeinen geschaffen wurde. a Durch eine Befragung mit Hilfe des Fragebogens konnte w¨ hrend der Evaluation des a ASTRA Awareness-Systems festgestellt werden, dass der Nutzenzuwachs den Kostenzu- ¨ wachs uberwog. Um die affektiven Qualit¨ ten eines zuk¨ nftig eigens entwickelten Awareness-Systems in a u der Evaluationsphase operational auswerten zu k¨ nnen, bietet sich die Verwendung des o uberarbeiteten (ABC-Q)-Fragebogens (vorgestellt in [IBM+ 09]) zumindest in Teilen an. ¨ 3.3 Beabsichtigte und versehentliche Eingabe von Awareness-Informationen Bei der Entwicklung eines Awareness-Systems muss zwischen zwei verschiedenen M¨ g- o lichkeiten zur Erlangung der Daten unterschieden werden. Daten k¨ nnen explizit vom o 77
- 78. Benutzer eingegeben werdenoder sie werden automatisiert von dem System erfasst. Die explizite Eingabe von Daten (beispielsweise Aktualisierung eines Blogs, Versenden einer Nachricht, etc.) erm¨ glicht dem Benutzer die Kontrolle der bereitgestellten Daten und eine o Anpassung an die Zielgruppe und den jeweiligen Zusammenhang. Im Gegensatz zu auto- matisierten Mechanismen kann der Benutzer Feinheiten der Sprache nutzen, den Zeitpunkt der Eingabe der Daten ausw¨ hlen, die Genauigkeit oder Pr¨ zision der Daten bestimmen a a und soziale F¨ higkeiten, wie z.B. das Einf¨ hlungsverm¨ gen f¨ r die Zielgruppe mit in die a u o u Formulierung einfließen lassen. Heutige intelligente Computersysteme sind noch weit da- von entfernt, die sozialen Aspekte zwischenmenschlicher Kommunikation in dem Maße zu erkennen und korrekt zu reproduzieren, wie Menschen dies auf herk¨ mmliche Weise o im Umgang miteinander tun. Ein Nachteil der expliziten Dateneingabe durch den Benutzer gegen¨ ber der computer- u gest¨ tzten Erhebung ist, dass der Benutzer eine Aktualisierung der Daten vergessen kann u oder sogar versehentliche Fehleingaben t¨ tigt. Ein weiteres Argument f¨ r die automatische a u Datenerfassung ist die Skalierbarkeit eines solchen Systems hinsichtlich zeitlicher Aspek- te oder der verbundenen Schnittstellen, Benutzer, Objekte oder allgemeiner: Artefakte. Bei der automatisierten Erhebung von Awareness-Daten muss eine Abw¨ gung gemacht a werden, die die Bedeutung und Intention der Daten betreffen. Hierzu gilt es sich etwas n¨ her mit den folgenden drei Punkten zu besch¨ ftigen: a a 3.3.1 Qualit¨ t der Information a Die ver¨ ffentlichten Awareness-Daten k¨ nnen nur dann von den Empf¨ ngern als sinnvolle o o a Informationen interpretiert werden, wenn die Daten korrekt und aktuell sind. Wenn es sich ¨ bei dem Artefakt, uber das Awareness-Daten ver¨ ffentlicht wurden, um eine Person han- o delt, kann diese Person unter Umst¨ nden das Awareness-System daran hindern, bestimmte a Informationen bereitzustellen oder den Zeitpunkt der Bereitstellung zu ver¨ ndern. In die- a sem Fall steht die Funktionsweise des Systems den W¨ nschen, Absichten und Priorit¨ ten u a des Benutzers entgegen und es bedarf einer Konfliktl¨ sung. o Ein anderer wichtiger Aspekt den es zu betrachten gilt ist die Tatsache, dass die durch das System erhobenen Awareness-Daten fehlerhaft sind und das System einer St¨ rung un- o terliegt. Ein Fehlverhalten des umgebenden Systems aus einem der zuvor aufgef¨ hrten u Gr¨ nde f¨ hrt zu einer direkten Schm¨ lerung des Zugewinns oder gar zu einer Minderung u u a der Akzeptanz durch den Benutzer. 3.3.2 Intention Eine explizit von einem Benutzer get¨ tigte Eingabe von Awareness-Daten ist “aussage- a kr¨ ftig und wird von anderen Benutzern als bedeutungsvoll gewertet” (Markopoulos in a [Mar09b]). Nach Romero et al. in [RMB+ 06] wird eine in regelm¨ ßigen Abst¨ nden wie- a a derkehrende, automatisierte Aktualisierung von Aktivit¨ ten weniger wertgesch¨ tzt, als ei- a a ne pers¨ nlich adressierte und zeitlich gut abgestimmte Nachricht. o ¨ Beispielsweise kann ein explizit formulierter Hinweis auf die Anderung eines Dokumen- ¨ tes nicht nur die Information der reinen Anderung transportieren, sondern zus¨ tzlich auch a 78
- 79. als Bitte oderAufforderung interpretiert werden, das betroffene Artefakt anzusehen und ggf. ein Feedback zu geben. Die Intention kann durch den Inhalt der Daten, das Versenden zu einem bestimmten Zeit- punkt oder durch Beachtung eines bestimmten Kontexts, in dem die Daten angezeigt wer- den, bestimmt werden. Eine solche Anpassung erfordert, wie bereits zuvor erw¨ hnt, sozia- a le Kompetenzen und die F¨ higkeit zum Schlussfolgern der Person, die die Daten bereit- a stellt und kann zur Zeit noch nicht von Computersystemen vorgenommen werden. 3.3.3 Kontrolle Benutzer eines Awareness-unterst¨ tzenden Systems k¨ nnten aufgrund der Bereitstellung u o vieler detaillierter Daten zu der Ansicht kommen, dass ihre Privatsph¨ re durch das Sys- a tem eingeschr¨ nkt wird. Um diesem Eindruck entgegen zu wirken ist es vonn¨ ten, dass a o ¨ das System flexible und uberzeugende Mechanismen zur Kontrolle der preisgegebenen Daten bietet. Beispielsweise wird sich ein Benutzer weniger in seiner Privatsph¨ re einge- a schr¨ nkt f¨ hlen, wenn ihm die M¨ glichkeit obliegt, seine Verf¨ gbarkeit f¨ r eine direkte a u o u u Kommunikation manuell zu signalisieren, als wenn das Awareness-System auf Basis vor- liegender Sensordaten die Entscheidung f¨ llt, dass der Benutzer direkt erreichbar ist, und a somit m¨ glichen sozialen Verpflichtungen unterliegt, wie z.B. die sofortige Antwort auf o eine eingehende Nachricht oder die Annahme eines Telefonats. Tom Gross und Michael Koch beschreiben in [GK07] das Modell der Awareness-Pipeline, das zur Filterung von Ereignisinformationen dient. Die Awareness-Pipeline erm¨ glicht o eine Filterung der Ereignisse zum Schutz der Privatsph¨ re, sowie die Umsetzung von or- a ganisatorischen Regularien auf der Seite der Ereignisentstehung und eine Filterung nach Interessen auf der Seite der Ereignispr¨ sentation. Die Abbildung 2 zeigt eine grafische a Darstellung des Modells. Regularien Interesse Ereignisentstehung Ereignispräsentation Schutz der Privatsphäre Speicher Abbildung 2: Awareness-Pipeline In diesem Modell kann der Benutzer Filterregeln festlegen, durch deren Anwendung die Sichtbarkeit der zuvor von ihm bestimmten Ereignisse f¨ r bestimmte Personen oder Si- u tuationen eingeschr¨ nkt wird. Dem Benutzer wird erm¨ glicht Einfluss auf die uber ihn a o ¨ bereitgestellten Daten zu nehmen. Auf der Empf¨ ngerseite gibt es f¨ r die Konsumenten a u der Awareness-Daten die M¨ glichkeit die pr¨ sentierten Daten nach ihren W¨ nschen und o a u Bed¨ rfnissen zu filtern. W¨ re diese Filterung nicht m¨ glich, w¨ rden Konsumenten nicht u a o u nur die f¨ r sie relevanten Daten erhalten, sondern h¨ tten die zus¨ tzliche Belastung aus den u a a 79
- 80. eingehenden Daten dief¨ r sie bedeutungsvollen herauszufiltern. Da es in Organisationen u oftmals Regularien und Gesetze gibt, die die Erfassung und Weitergabe von Informatio- nen regeln, sieht das Modell der Awareness-Pipeline eine Abbildung der Regularien vor. Dieses Element ist Bestandteil der serverseitigen Implementierung. Gross und Koch weisen darauf hin, dass in der Literatur Erkenntnisse pr¨ sentiert werden, a die besagen, dass zum Schutz der Privatsph¨ re eine solche Awareness-Pipeline bidirektio- a nal sein sollte und beteiligte Nutzer sowohl Informationsquelle als auch Informationssenke sein k¨ nnen. o Im Fall der Implementierung einer Awareness-Pipeline in ein zuk¨ nftig zu entwickelndes u System, k¨ nnte das Konzept der serverseitig gespeicherten Nutzerprofile verwendet, und o innerhalb dieser Profile die von dem jeweiligen Nutzer gew¨ nschten Filtereinstellungen u hinterlegt werden. Bei einer Implementierung eines Abonnement- oder Push-Systems (siehe Abbildung 5), bei dem der Konsument sich mit dem Client bei einem Ereignisserver f¨ r bestimmte u Awareness-Daten registriert, ist der Fall genau umgekehrt. Der Konsument bekommt stan- a ¨ dardm¨ ßig nicht alle Daten ubermittelt, sondern muss sich explizit f¨ r die f¨ r ihn rele- u u ¨ vanten Daten registrieren. Hierbei andert sich jedoch nichts daran, dass der entsprechende Mechanismus auf der Serverseite zur Verf¨ gung gestellt werden muss. u 3.4 Pr¨ zision und Genauigkeit a Awareness-Informationen k¨ nnen hinsichtlich ihrer Pr¨ zision und Genauigkeit unterschie- o a den werden; Pr¨ zision beschreibt hierbei die Granularit¨ t der bereitgestellten Daten a a ([Mar09a]). Im Kontext der Change Awareness3 kann die Betrachtung eines hierarchisch strukturierten Dokuments auf verschiedenen Ebenen erfolgen. Ein Textdokument kann auf der Ebene einzelner Paragraphen, aber genauso auf der Ebene von Satzstrukturen betrach- tet werden. Es lassen sich außerdem einzelne W¨ rter oder Buchstaben identifizieren. o Wenn ein kollaborativ erstelltes Textdokument von einer Person ge¨ ndert wird, kann die a Granularit¨ t der Awareness-Informationen hier¨ ber von Interesse sein. W¨ hrend ein Kor- a u a rekturleser des Dokuments besonderes Interesse an einer Ver¨ nderung einzelner Buchsta- a ben und Satzzeichen zeigt, wird eine nur am Rande des Autorenprozesses beteiligte Person eher Interesse an einer Ver¨ nderung der Paragraph- oder Satzstruktur haben und nicht mit a Informationen feinerer Granularit¨ t versorgt werden wollen. a ¨ Khan et al. berichten in [KME07] uber die Evaluation eines Awareness-unterst¨ tzenden u Systems aus dem Kontext eines sozialen Umfeldes. In der Studie wurden die Eltern von ¨ Schulkindern mit Awareness-Informationen uber den Aufenthaltsort ihrer Kinder versorgt. Obwohl aus einem ganz anderen Kontext stammend, decken sich die Erkenntnisse der Studie mit der Annahme aus dem Beispiel des kollaborativ erstellten Textdokuments, dass Benutzer eines Awareness-unterst¨ tzenden Systems es bevorzugen die Pr¨ zision der erhal- u a tenen Awareness-Informationen variieren zu k¨ nnen, um die bedarfsgerechte Versorgung o 3 Change Awareness wurde von James Tam in [Tam02] definiert als “die F¨ higkeit einer Person die a Ver¨ nderungen, die Kollaborationspartner an einem Gruppenprojekt durchgef¨ hrt haben, nachzuvollziehen.” a u 80
- 81. regulieren zu k¨nnen. o Price et al. beschreiben in [PAN05], dass Benutzer zum Schutz ihrer Privatsph¨ re auch a ¨ die Genauigkeit der uber sie und ihre T¨ tigkeiten erhobenen Awareness-Daten variieren a k¨ nnen wollen. Wie auch schon in Kapitel 3.3.1 angesprochen kann ein Fehlverhalten o des Awareness-unterst¨ tzenden Systems ebenfalls Einfluss auf die Genauigkeit aus¨ ben. u u Neben Verz¨ gerungen im zeitlichen Ablauf k¨ nnen auch falsch berechnete Daten (z.B. o o Rundungsfehler) zu Ungenauigkeiten f¨ hren. u 4 Konzeption eines Awareness-Dashboards Viele existierende Systeme, die insbesondere Change Awareness in asynchronen Systemen unterst¨ tzen, erheben Awareness-Daten beim Einstellen oder Speichern von ver¨ nderten u a Artefakten in ein Repository oder Dokumentenmanagement-System (DMS). Sie imple- mentieren das von Papadopoulou und Norrie in [PN07] als copy-modify-merge-Paradigma bezeichnete Muster, bei dem ein Benutzer eine lokale Kopie eines Dokuments erstellt, auf dieser Kopie arbeitet und sie anschließend mit der im Repository liegenden Version u ¨ zusammenf¨ hrt und auf diese Weise seine Anderungen hinzuf¨ gt. Diese Art der Bestim- u mung von Awareness-Daten kann dazu f¨ hren, dass mehrere Benutzer zeitgleich an den u selben Teilen eines Dokumentes arbeiten, ohne von den Aktionen der jeweils anderen Beteiligten in Kenntnis zu sein. Diese von Ignat et al. als blind modifications bezeich- ¨ ¨ neten Anderungen (in [IMSm+ 07]) k¨ nnen aus zeitgleich vorgenommenen Anderungen, o die noch nicht committet wurden (der Begriff commit wird im Folgenden f¨ r das Einstel- u len einer aktuellen Version eines Artefakts in ein Versionierungssystem verwendet), oder ¨ aber aus bereits committeten Anderungen, die noch nicht in die lokale Kopie der Benutzer integriert wurden, hervorgehen. Dies f¨ hrt oftmals zu redundanter Arbeit und einem Mehr- u aufwand, der durch die Beseitigung von Versionskonflikten entsteht. Andere Ans¨ tze zur a ¨ Bestimmung von Awareness-Informationen senden Anderungen in Echtzeit an die betei- ligten Benutzer und verletzen damit Benutzerw¨ nsche wie z.B. die M¨ glichkeit ungest¨ rt u o o und ohne Unterbrechung arbeiten zu k¨ nnen. o In [IMSm+ 07] beschreiben Ignat et al. das Konzept der ghost operations, deren Ansatz es ¨ ist, die lokalen, uncommitteten Anderungen an einem hierarchisch strukturiertem Artefakt zwar in Echtzeit, aber mit der M¨ glichkeit einer Filterung der Daten durch den Benut- o zer, bereitzustellen. In dem Modell werden die empfangenen ghost operations nicht in den aktuellen Dokumentstatus integriert, sondern zur Annotation des Dokuments genutzt. Basierend auf den ghost operations und den von Papadopoulou et al. in [PION06] pr¨ sen- a tierten edit profiles, wird in [PON08] ein Awareness-Mechanismus beschrieben, der den folgenden Anforderungen gerecht wird: • Bereitstellung von Echtzeit-Awareness-Informationen und damit Vermeidung von blind modifications. • R¨ cksichtnahme auf die Privatsph¨ re von Benutzern durch die M¨ glichkeit zur Re- u a o gulierung des Umfangs der erhobenen Awareness-Daten. 81
- 82. • Erhebung vonAwareness-Daten verschiedener Granularit¨ t, basierend auf Benut- a zerw¨ nschen. Flexible Visualisierungsm¨ glichkeiten anhand des betrachteten Arte- u o fakts. ¨ • Bereitstellung der Awareness-Daten f¨ r committete und uncommittete Anderungen. u Die Autoren fokussierten sich mit dem von ihnen beschriebenen Ansatz auf hierarchisch strukturierte Dokumente, da sie eine große Klasse von Dokumenten, wie z.B. XML- oder Textdokumente umfassen. Anhand eines Buches als Beispiel wird im folgenden Abschnitt die dem Awareness-Mechanismus zugrunde liegende Dokumentenstruktur mit den dazu- geh¨ rigen Operationen beschrieben. o 4.1 Das Dokumentenmodell und Operationen Ein Buch besteht aus Kapiteln, die einzelne Abschnitte enthalten. Jeder Abschnitt besteht wiederum aus Paragraphen, jeder Paragraph aus S¨ tzen und jeder Satz besteht aus einzel- a nen W¨ rtern. Jedes Wort setzt sich letztlich wieder aus einzelnen Buchstaben zusammen. o Die verschiedenen Ebenen der Granularit¨ t des entsprechenden Modells sind daher Buch, a Kapitel, Abschnitt, Paragraph, Satz, Wort und Buchstabe. Ein Knoten N eines Dokuments ist eine Struktur der Form N =< level, children, history, content >, f¨ r die gilt: u • level beschreibt die Ebene der Granularit¨ t, wobei level ∈ {0, 1, ..., n} entspre- a chend N , • children ist eine geordnete Liste {N1 , ..., N2 } von Kindknoten, • history ist eine geordnete Liste von Operationen, die Kindknoten betreffen, Objekt wird in Knoten gespeichert, falls N ein Blattknoten ist • content = n i=1 content(childi ), andernfalls In Abbildung 3 ist eine grafische Darstellung eines Dokuments mit 5 Granularit¨ tsleveln a (Document = Level 0, Paragraph = Level 1, Sentence = Level 2, Word = Level 3 und Character = Level 4) dargestellt. Jedem Knoten ist eine Historie zugewiesen, die die Ver¨ nderungen von unter dem Knoten a h¨ ngenden Kindknoten beinhaltet. Beispielsweise beinhaltet die Historie von Pa2 Hin- a zuf¨ gungen oder L¨ schungen von S¨ tzen innerhalb des Paragraphen 2. Operationen wie u o a das Hinzuf¨ gen oder L¨ schen von Elementen sind wie folgt definiert: u o Eine Operation ist von der Struktur op =< type, level, position, content, length, user >, oder allgemeiner op =< type, (parameter)∗ >, f¨ r die gilt: u • type ist die Art der Operation, wobei type ∈ {insert, delete, edit}, • level ist der Level des Knotens, in dessen Historie die Operation gespeichert ist, 82
- 83. Levels Document Doc.History History for operations at Document paragraph level. History for operations on Paragraph Pa1 Pa1History Pa2 Pa2History sentences in paragraph Pa2. Sentence ... Se2.1 Se2.1History Se2.2 Se2.2History Se2.3 Se2.3History ... ... Word W2.2.1 W2.2.1History W2.2.2 W2.2.2History W2.2.3 W2.2.3History ... ... C2.2.2.1 C2.2.2.2 C2.2.2.3 C2.2.2.4 C2.2.2.5 C2.2.2.6 C2.2.2.7 C2.2.2.8 C2.2.2.9 Character "A" "w" "a" "r" "e" "n" "e" "s" "s" Abbildung 3: Hierarchische Repr¨ sentation eines Textdokuments. a • position bezeichnet einen Positionsvektor, in dem der Pfad von der Wurzel des Dokuments zu dem Knoten, auf den die Operation angewendet wird, spezifiert ist, • content repr¨ sentiert den Inhalt der Operation, a • length ist ein Vektor, der die Anzahl an Einheiten, die durch die Operationen insert und delete ver¨ ndert werden, f¨ r jeden Level des Dokuments beinhaltet, a u • user ist der Benutzer, der die Operation ausgef¨ hrt hat. u Der Vektor position spezifiziert die Indizes entlang derer der Pfad im Baum zu der Stel- le f¨ hrt, an der die Operation angewendet wird. Ein Positionsvektor [2, 3, 4] w¨ rde f¨ r u u u die Operation insert in dem in Abbildung 3 dargestellten Beispiel dazu f¨ hren, dass der u einzuf¨ gende Inhalt in Paragraph zwei im dritten Satz nach dem dritten Wort eingef¨ gt u u wird. Der Vektor length einer Einf¨ geoperation eines Satzes mit dem Inhalt “Das Thema u ist Awareness in Learning Networks.” w¨ re [0, 1, 7, 44], da keine Einheit des Paragraphen- a levels, eine Einheit des Satzlevels, sieben Einheiten des Wortlevels und 44 Einheiten des Buchstaben- oder Zeichenlevels hinzugef¨ gt werden w¨ rden. u u Die Verwendung des strukturierten Dokumentmodells erm¨ glicht eine Abfrage der Werte o einzelner Dokumentknoten, unabh¨ ngig von der Position und der Ebene des Knoten. Nach a einer Auswertung der auf das Dokument angewendeten Operationen k¨ nnen die Effekte o ¨ der Anderungen f¨ r unterschiedliche Dokumentebenen oder Dokumentteile bestimmt und u visualisiert werden. Bei der Verwendung von edit profiles k¨ nnen einem Benutzer bei- o 83
- 84. ¨ spielsweise nur die Anderungen an einem Dokument auf der Paragraphenebene gezeigt werden, ohne n¨ her ins Detail gehen zu m¨ ssen. a u Bei der Anwendung einer Operation auf ein Dokument wird zun¨ chst der Dokumentkno- a ten gefunden, auf den die Operation angewendet werden soll. Der Effekt der Operation wird auf den Knoten und seine Vorg¨ nger im Baum angewendet und gespeichert. Das Er- a gebnis der Berechnung wird als von Ignat et al. als opValue bezeichnet. F¨ r ein Ergebnis u der Berechnung werde entsprechend dem syntaktischen Dokumentlevel verschiedene Me- triken bereitgestellt. Das Einf¨ gen eines Satzes in einen Paragraphknoten hat als opValue- u Wert eine 1, wenn die ausgew¨ hlte Metrik die Satzebene ist, einen opValue-Wert entspre- a chend der Anzahl W¨ rter, die in dem Satz vorkommen, wenn die Metrik die Wortebene o ist. Auf diese Art und Weise kann der beschriebene Awareness-Mechanismus Awareness- Daten verschiedener Granularit¨ t entsprechend den Anforderungen der Benutzer bereit- a stellen. 4.2 Schutz der Privatsph¨ re a Um die Privatsph¨ re der Benutzer sch¨ tzen zu k¨ nnen, m¨ ssen die entweder von dem Be- a u o u nutzer oder dem System erzeugten Operationen gefiltert werden k¨ nnen. Gefilterte Opera- o tionen werden als ghost operations beschrieben und sind wie folgt definiert: g(Operation) =< f ilter(type), f ilter(parameter)∗ >. Eine ghost operation ist damit eine Operation, die man nach Anwendung der filter-Funktion auf die Operation erh¨ lt. In dem vorliegenden Beispiel ist die ghost operation also: a g(op) =< f ilter(type), f ilter(level), f ilter(position), f ilter(content), f ilter(length), f ilter(user) >. Die filter-Funktion ist wie folgt definiert: insert, wenn op eine Einf¨ geoperation ist u und type nicht maskiert ist delete, wenn op eine L¨ schoperation ist o • f ilter(type) = und type nicht maskiert ist edit, wenn op eine Editieroperation ist und type nicht maskiert ist level, wenn der Level von op unmaskiert ist • f ilter(level) = null, wenn der Level von op maskiert ist • f ilter(position = [V0 , V1 , ..., Vn ]) = [V0 , V1 , ..., Vi ] mit 0 ≤ i ≤ n content, wenn der Inhalt von op nicht maskiert ist. • f ilter(content) = null, wenn der Inhalt von op maskiert ist 84
- 85. length, wenn die L¨ nge von op a nicht maskiert ist. • f ilter(length) = null, wenn die L¨ nge von op a maskiert ist user, wenn die Benutzeridentit¨ t von op a nicht maskiert ist. • f ilter(user) = null, wenn die Benutzerindentit¨ t von op a maskiert ist Die Angaben zu der Position der Originaloperation k¨ nnen gefiltert werden, indem Anga- o ben zu den h¨ her liegenden Granularit¨ tsebenen als der des aktuellen Knotens i gemacht o a werden und die feingranulareren Angaben maskiert werden. Durch die Flexibilit¨ t der Erzeugung von ghost operations k¨ nnen benutzer- und aufgaben- a o spezifische Anforderungen an den Level der zu erhaltenden Privatsph¨ re gestellt werden. a Die Zahl der verschiedenen anwendbaren Filterm¨ glichkeiten ist festgelegt durch die ma- o ximale Anzahl an Kombinationen selbiger. Im folgenden Abschnitt werden exemplarisch f¨ nf sinnvolle Kombinationen vorgestellt, um die M¨ glichkeiten anhand einiger prakti- u o scher Beispiele zu verdeutlichen. Keine Privatsph¨ re Wenn keine Anforderungen hinsichtlich des Erhalts der Privatsph¨ re a a bestehen, bedarf es keiner Maskierung von erhobenen Daten und alle opValues des Doku- ments werden berechnet und alle von den opValues betroffenen Knoten werden aktuali- siert. ¨ Maskierung der Benutzeridentit¨ t und/oder der Anderungstyp Im Fall eines kolla- a ¨ borativen Szenarios, in dem Benutzer ihre Anderungen vor dem Commit anonym halten wollen, oder Benutzer ihre Kollegen dar¨ ber informieren wollen, dass das gemeinsam be- u ¨ arbeitete Artefakt gerade ver¨ ndert wird, ohne allerdings die Art der Anderung genauer zu a o a ¨ spezifizieren, k¨ nnen die Benutzeridentit¨ t oder das Anderungstyp oder beides maskiert werden. Bei dieser Maskierung bleibt die exakte Angabe an welcher Stelle das Dokument ¨ ¨ bearbeitet wird erhalten, ebenso wie die Informationen uber den Umfang der Anderungen. Benutzer, die eine derartige Awareness-Information erhalten, k¨ nnen den betroffenen Ab- o schnitt des Dokuments ignorieren und es werden die bereits erw¨ hnten blind modifications a vermieden. In dem konkreten Fallbeispiel kann es des weiteren Sinn machen, den Inhalt ¨ der Anderung ebenfalls zu verbergen. Eine ghost operation die die beschriebene Maskie- rung umsetzt, s¨ he wie folgt aus: a gOp1 =< edit, 2, [2, 3, 4], null, [0, 0, 1, 4], null >. ¨ Maskierung von neu hinzugefugten Inhalten F¨ r den Fall dass neu hinzugef¨ gter In- u u halt zu einem Dokument den Kollegen nicht sofort zur Verf¨ gung stehen soll, kann eine u ¨ ¨ Benachrichtigung nur uber die Position der Anderung und den Umfang selbiger wie folgt maskiert werden: 85
- 86. gOp2 =< insert,2, [2, 3, 4], null, [0, 0, 1, 4], null >. ¨ Maskierung einer Anderung und ihres Effekts In einer Situation, in der ein Benut- zer beabsichtigt, Ver¨ nderungen an einem bestimmten Paragraphen durchzuf¨ hren, sich a u aber noch nicht exakt im Klaren dar¨ ber ist, was er schreiben m¨ chte, werden h¨ ufig viele u o a ¨ ¨ Anderungen produziert und ein Großteil der Anderungen wird zu einem sp¨ teren Zeit- a punkt wieder verworfen. In diesem Fall macht es Sinn die Inhalte der Ver¨ nderung und a ¨ ihre L¨ nge zu maskieren, die Kollegen aber uber die Stelle, an der in dem Dokument a ¨ Anderungen vorgenommen werden, zu informieren. Eine solche ghost operation ist von der Form: gOp3 =< edit, 2, [2, 3, 4], null, null, null >. ¨ Maskierung einer Anderung, ihres Effekts und von Teilen der Position Ein typisches Anwendungsszenario f¨ r diese Art der Maskierung ist der Fall, in dem ein Korrekturleser u eines kollaborativ erstellten Dokuments einen bestimmtem Abschnitt bearbeitet. Um Kon- ¨ flikte mit den Anderungen von gleichzeitig an dem Dokument arbeitenden Autoren zu vermeiden, m¨ chte der Korrekturleser seinen Kollegen mitteilen, an welchem Abschnitt o innerhalb des Dokuments er gerade arbeitet. Dabei sollen keine detaillierten Informatio- a o ¨ nen hinsichtlich der bearbeiteten S¨ tze oder einzelner W¨ rter ubermittelt werden. Erreicht werden kann dies durch die Maskierung der Positionsattribute oder des Levelattributs, wobei bei letzterem Vorgehen eine Bestimmung der Vollst¨ ndigkeit der Positionsangaben a unm¨ glich ist, und die Position ebenfalls als maskiert betrachtet werden kann. Etwas all- o gemeiner formuliert entspricht eine Maskierung der Positionsangaben lediglich der Bereit- stellung der Information, dass ein Benutzer an dem Dokument Ver¨ nderungen vornimmt. a Beispiele solcher ghost operations sind: gOp4 =< edit, null, [2], null, null, null >, gOp5 =< edit, 2, null, null, null, null >, gOp6 =< edit, null, null, null, null, user1 >. 4.3 Visualisierung der Awareness-Informationen Anhand eines digitalen Mockups zu einer m¨ glichen Visualisierungskomponente f¨ r o u Awareness-Informationen (siehe Abbildung 4) k¨ nnen die Auswirkungen der ghost ope- o rations anschaulich erl¨ utert werden. a In unserem Beispiel sind vier Personen am Bearbeitungsprozess eines vier Paragraphen umfassenden Dokuments beteiligt. Die Person Christian Mletzko hat im zweiten Paragraph ¨ (der Titel des Kapitels stellt einen eigenen Paragraphen dar) Anderungen vorgenommen. ¨ Diese Anderungen werden repr¨ sentiert durch vier ghost operations gOp1, ..., gOp4, die a den W¨ rtern “die”, “einzelne”, “Abschnitte” und “enthalten.” entsprechen. Die ghost ope- o ration zum Einf¨ gen des ersten Wortes sieht hierbei wie folgt aus: u 86
- 87. C r tn Ä d rn e hi i s n eu g n sa G a uai t e e tpe h n e Mo el rn lrä d s ns rc e d n d l t s Wofa g Ä d rn e l n s n eu g n g S te i eh ld sP rga h n äz nn ra e aa rp e n b Ä d rn e v nA o y u n eu g n o n n mo s A oy os nnm u Abbildung 4: Darstellung von ghost operations in einem Awareness-Dashboard. gOp1 =< insert, 2, [2, 1, 6], “die”, [0, 0, 1, 3], ChristianM letzko >. Wolfgang Reinhardt hat im zweiten Paragraphen, im vierten Satz die ghost operations gOp5, ..., gOp8 durch das Hinzuf¨ gen der W¨ rter “Granularit¨ t”, “des”, “entsprechenden” u o a und “Modells” erzeugt. Die ghost operation f¨ r Hinzuf¨ gen des Wortes “Granularit¨ t” an u u a f¨ nfter Position des Satzes entspricht: u gOp5 =< insert, 2, [2, 4, 5], “Granularit¨ t”, [0, 0, 1, 12], W olf gangReinhardt >. a Der length-Vektor dr¨ ckt hierbei aus, dass es sich um das Hinzuf¨ gen eines Wortes, beste- u u hend aus 12 Buchstaben handelt. Da der Benutzer Christian Mletzko seine im dritten Paragraphen vorgenommenen Ande- ¨ ¨ ¨ rungen noch einmal uberpr¨ fen m¨ chte, hat er sich entschieden die Anderungen maskiert u o ¨ zu ubermittelt. Das Hinzuf¨ gen eines Satzes erzeugt in diesem Fall die ghost operation u gOp9, die wie folgt aussieht: gOp9 =< insert, 1, [3, 2], null, [0, 1, 14, 116], ChristianM letzko >. Der level besagt, dass es sich um das Hinzuf¨ gen auf der Satzebene handelt. Der Vektor u position gibt an, dass der Satz im dritten Paragraph als zweiter Satz hinzugef¨ gt werden u ¨ soll. Der Inhalt der Anderung bleibt den Benutzerw¨ nschen entsprechend maskiert und u ¨ der Vektor length gibt Aufschluss dar¨ ber, welche Auswirkungen die Anderungen auf das u Dokument haben. Es handelt sich um einen Satz mit 14 W¨ rtern, die aus 116 Buchstaben o und Satzzeichen bestehen. Die Person Nina Heinze hat gerade begonnen an dem Dokument zu arbeiten. Da sie die anderen Personen lediglich wissen lassen m¨ chte, dass sie mit ihrer Arbeit begonnen hat, o 87
- 88. generiert sie dieghost operation gOp10: gOp10 =< edit, null, null, null, null, N inaHeinze >. Eine weitere Person, die zu dem Zeitpunkt noch unbekannt bleiben m¨ chte, hat eine o ¨ Anderung des Dokuments in Paragraph vier vorgenommen. Sie hat im zweiten Satz des Paragraphen die letzten vier W¨ rter bearbeitet und damit die vier ghost operations o gOp11, ..., gOp14 generiert. die ghost operation gOp11 ist von der folgenden Form: gOp11 =< edit, 2, [4, 2, 11], “S¨ tzen”, [0, 0, 1, 6], null >. a Abbildung 4 stellt die in [PION06] pr¨ sentierten edit profiles mit den zuvor erzeugten a ghost operations dar. Die Sicht auf das Dokument entspricht hierbei der einer weite- ren Person, die gerade das Dokument ge¨ ffnet hat. Die Person hat die Darstellung der o ¨ Anderungen (Changes) und die des Profil-Schaubildes (auf der linken Seite) selektiert. ¨ Ebenso hat die Person angegeben, dass sie uber hinzugef¨ gte (Insertions), gel¨ schte (De- u o letions) und ge¨ nderte Elemente (Edits) informiert werden m¨ chte. Die Auswahl besagt a o ¨ weiterhin, dass Anderungen auf der Paragraphen-Ebene angezeigt werden sollen und dass die Metrik f¨ r Ver¨ nderungen die der Buchstaben- oder Satzzeichen-Ebene (Character) ist. u a Die Ansicht des Profil-Schaubildes auf der linken Seite erm¨ glicht dem Benutzer einen o ¨ ¨ ¨ z¨ gigen Uberblick uber den Umfang der vorgenommenen Anderungen und anhand der u verwendeten Farbcodierung kann er mit Hilfe der Legende in der linken unteren Bild- ¨ schirmecke eine Zuordnung der Anderungen zu den Personen vornehmen. Um das Konzept der ghost operations in einem Lernnetzwerk oder einer Research-Com- munity verwenden zu k¨ nnen, muss eine Netzwerkarchitektur zur Daten¨ bermittlung ge- o u schaffen werden. Hierzu wird im folgenden Kapitel eine Einf¨ hrung in die grundlegende u Architektur von Awareness unterst¨ tzenden Systemen gegeben und der konzeptuelle Auf- u bau von derartigen Systemen beschrieben. 4.4 Architekturbeschreibung Nach Gross und Koch in [GK07] besteht die Mehrzahl an Awareness unterst¨ tzenden An- u wendungen aus Sensoren, einem zentralen Ereignisserver und Indikatoren, die auf der Clientseite die Awareness-Informationen pr¨ sentieren. Dieser Aufbau ist schematisch in a Abbildung 5 dargestellt. Die Awareness-Daten werden von Sensoren erfasst und von ei- ner oder mehreren Anwendungen aufbereitet. Die Aktionen der Benutzer l¨ sen Ereignisse o aus, die zu einem oder mehreren Ereignisservern geschickt werden. Ein Ereignisserver hat die Aufgabe die Ereignisinformationen den Indikatoranwendungen auf Client-Seite zur Verf¨ gung zu stellen, damit diese die Ereignisse den Benutzern pr¨ sentieren k¨ nnen. Die u a o Bereitstellung der Awareness-Daten kann auf zwei Arten erfolgen: • Push-Prinzip: Der Ereignisserver bietet einen Abonnementdienst an, bei dem sich die Indikatoranwendung auf der Clientseite anmelden kann. Wenn ein neues Ereig- nis eintritt, werden alle Abonnenten vom Server benachrichtigt. 88
- 89. Indikatoren Clients Ereignis Sensoren Ereignis Ereignisserver Ereignisdatenbank Abbildung 5: Awareness-Informationsverarbeitung • Pull-Prinzip: Die Indikatoranwendungen fragen in festen Zeitintervallen bei dem Ereignisserver nach, ob neue Ereignisse registriert wurden. Diese werden dann vom ¨ Server an die Indikatoranwendungen ubermittelt. Der Ereignisserver ist oftmals neben der Verteilung auch f¨ r die Datenhaltung und Ver- u waltung der eingegangenen Ereignisinformationen zust¨ ndig. In einigen F¨ llen werden a a in der durch den Ereignisserver beschriebenen Komponente die erhaltenen Informationen zus¨ tzlich aggregiert und angereichert. Es k¨ nnen Ereignisse von verschiedenen Sensoren a o zu semantisch wertvolleren Informationen verkn¨ pft werden. u Eine Darstellung der Ereignisse geschieht auf den Clients durch die Indikatoranwendun- gen. Die Pr¨ sentation der Ereignisse kann hierbei auf verschiedene Weisen geschehen. Es a k¨ nnen modale Dialoge oder alternative Kommunikationskan¨ le verwendet werden. Eben- o a so k¨ nnen die eingehenden Ereignisse in einer Anwendung verarbeitet werden, die ne- o ben der Darstellung dieser Ereignisse weitere Funktionalit¨ ten beinhaltet; ein Awareness- a Dashboard w¨ re ein Beispiel f¨ r eine solche Anwendung. Hierzu m¨ ssen die entsprechen- a u u den Schnittstellen bei der Anwendungsentwicklung festgelegt und implementiert werden. Baldauf, Dustar und Rosenberg betrachten in [BDR07] verschiedene Awareness-Systeme, deren Fokus auf context awareness liegt, und vergleichen sie hinsichtlich ihrer Archi- tekturen, der verwendeten Kontextmodelle, der Art der Weiterverarbeitung von Kontext- informationen und ihrer Aggregation, sowie weiterer systemspezifischer Merkmale. An dieser Stelle sei erg¨ nzend erw¨ hnt, dass die Forschung in den Bereichen der Awareness- a a Unterst¨ tzung f¨ r CSCW-Systeme und der Context Awareness deutlich weiter voran ge- u u schritten ist, als in dem Bereich der Awareness-Unterst¨ tzung von Learning Networks. u Aus diesem Grund ist der von mir zun¨ chst verfolgte Ansatz die Betrachtung von bereits a ¨ ¨ existierenden, ahnlichen Systemen, um zu uberpr¨ fen, ob sich diese Systeme auch f¨ r die u u Verwendung in Learning Networks eignen und um auf die Erfahrungen der Forscher und Entwickler aus anderen Bereichen zugreifen zu k¨ nnen. o 89
- 90. Allen von Baldaufet al. betrachteten Systemen gemein ist ein geschichtetes, konzeptuelles Framework, das sich in die in Abbildung 6 dargestellten Hauptelemente gliedern l¨ sst. a Application Client Software Zugriff auf Daten Storage/Management synchron/asynchron Herstellung eines Preprocessing semantischen Kontextes Raw data retrieval Datengewinnung Sensors Sensoren Abbildung 6: Konzeptuelles Framework eines Awareness-Systems. Auf der untersten Ebene befinden sich die Sensoren. Sensoren sind zust¨ ndig f¨ r die Wahr- a u nehmung von Zustandsver¨ nderungen. Es kann zwischen drei Typen von Sensoren unter- a schieden werden: • Physikalische Sensoren sind Hardwaresensoren, die physikalische Daten erfassen. Sie sind die am h¨ ufigsten verwendeten Sensoren und versorgen insbesondere con- a text awareness unterst¨ tzende Systeme mit wichtigen Daten, wie z.B. der Position u einer Person. Zu den durch physikalische Sensoren erfassten Daten geh¨ ren unter o anderem: – Lichteinfluss, gemessen mit Hilfe von Photodioden, Infrarotsensoren, etc., – Visueller Inhalt, festgehalten mit Kameras, – Audioinhalte, aufgenommen durch Mikrophone, – Bewegung und Beschleunigung, gemessen durch Winkelmesser, Beschleuni- gungsmesser, Gyroskop, etc., – Position, bestimmt durch GPS und GSM, – Ber¨ hrung, bestimmt durch die Verwendung von Touch Displays, u – Temperatur, gemessen mit Thermometer. • Virtuelle Sensoren sind Sensoren, deren Datenquellen haupts¨ chlich Softwarean- a wendungen oder -dienste sind. Eine Positionsbestimmung einer Person zu einem festgelegten Zeitpunkt kann beispielsweise nicht nur mittels physikalischer Senso- ren geschehen, sondern ebenfalls durch das Auslesen des Terminkalenders der be- treffenden Person, der Abfrage eines Reise-Buchungssystems oder durch die Ana- lyse von Emails mit Hilfe von virtuelle Sensoren. Ebenso kann die Aktivit¨ t eines a 90
- 91. ¨ Benutzers durch das Uberpr¨ fung von Mausbewegungen und Tastatureingaben am u Arbeitsplatz erfolgen. • Logische Sensoren verkn¨ pfen die durch physikalische und virtuelle Sensoren be- u reitgestellten Daten um daraus semantisch wertvollere Informationen zu erlangen. Beispielsweise kann durch die Analyse von Logins an Arbeitsplatzrechnern und dem Abgleich mit einer Datenbank, in der die entsprechenden Standortinformatio- nen hinterlegt sind, ebenfalls auf die aktuelle Position einer Person geschlossen wer- den. Auf der zweiten Ebene sind Mechanismen zur Datengewinnung aus den reinen Sensor- daten angesiedelt. Die gemessenen Daten werden mit Hilfe von speziellen Treibern oder Schnittstellen in numerische Daten umgewandelt und den Komponenten der h¨ heren Ebe- o nen zu Verf¨ gung gestellt. Durch eine derartige Kapselung wird ein einfacher Austausch u von Sensoren erm¨ glicht. Ein RFID-System k¨ nnte ohne gr¨ ßeren Aufwand durch ein o o o GPS-System ersetzt werden, denn die Art und Weise der Gewinnung von Positionsdaten in diesem Beispiel, ist f¨ r die h¨ her gelagerten Schichten nicht von Interesse, sondern u o lediglich die Daten selbst. Die Ebene des Preprocessing ist verantwortlich f¨ r das Schlussfolgern und die Interpreta- u tion von Awareness-Informationen. Die von den unteren Ebenen zur Verf¨ gung gestellten u technischen Daten eigenen sich oftmals nicht zu direkten Verwendung f¨ r Anwendungs- u entwickler und m¨ ssen weiter abstrahiert werden. Dieser Prozess wird als Aggregation u oder Komposition bezeichnet und umfasst die Kombination mehrerer Datenquellen, um h¨ herwertige Informationen generieren zu k¨ nnen. o o Eine Implementierung dieser Ebene innerhalb des Ereignisservers erzeugt im Gegensatz zu einer Implementierung innerhalb der Indikatoranwendungen eine h¨ here Wiederver- o wendbarkeit und vereinfacht die Entwicklung von Anwendungen, die der Pr¨ sentation von a Awareness-Daten dienen. Ein weiterer Aspekt ist die h¨ here Netzbelastung die entst¨ nde, o u wenn jede Indikatoranwendung mehrere Sensoren abfragen m¨ sste, anstatt eine abstra- u hierte Anfrage an den Ereignisserver zu senden. Die vierte Ebene des konzeptuellen Frameworks ist zust¨ ndig f¨ r die Datenhaltung und a u Bereitstellung. Komponenten deren Aufgaben zu diesem Bereich geh¨ ren, werden wie o zuvor bereits erw¨ hnt im Ereignisserver realisiert, um die Vorteile einer zentralen Daten- a haltung nutzen zu k¨ nnen. o Die Indikatoranwendungen auf Seite der Clients, sind in der f¨ nften Ebene des Frame- u works angesiedelt. Die Reaktion auf verschiedene Ereignisse sowie die Pr¨ sentation der a Awareness-Daten geschieht unabh¨ ngig von anderen Indikatoranwendungen und die Ver- a sorgung mit Awareness-Daten geschieht durch den Ereignisserver. 5 Zusammenfassung und Ausblick In der vorliegenden Arbeit wurde eine kurze Einf¨ hrung in das Thema Awareness ge- u geben und eine Unterscheidung von Forschungsans¨ tzen aus dem Bereich der CSCW- a 91
- 92. Systeme zu Awarenessin Learning Networks herausgestellt. Es wurden Untersuchungen zu Awareness-Systemen im Allgemeinen pr¨ sentiert, die sich unter anderem mit Frage- a stellungen hinsichtlich des Bedarfs von Awareness-Systemen, sowie Kosten- und Nutzen- aspekten von solchen Systemen besch¨ ftigen. Hierzu wurden einige Einsch¨ tzungen von a a potentiellen, zuk¨ nftigen Nutzern ausgewertet, mit dem Ergebnis, dass es einen wirklichen u Bedarf an Awareness unterst¨ tzenden Systemen in Research Communities gibt. Zur Stei- u gerung der Benutzerakzeptanz eines Systems, dass manuell oder automatisiert Daten uber ¨ die Nutzer erhebt und ver¨ ffentlicht ist eine Besch¨ ftigung mit Aspekten wie z.B. der Qua- o a lit¨ t der erhobenen Daten, Absicht der von Benutzern get¨ tigten Eingaben und Kontrolle a a ¨ uber das System wichtig. F¨ r zuk¨ nftige Entwicklungen eines Awareness unterst¨ tzenden u u u Systems in Learning Networks m¨ ssen umfassendere Interviews mit potentiellen Nutzern u solcher Systeme gef¨ hrt werden, um die Bed¨ rfnisse und W¨ nsche ber¨ cksichtigen zu u u u u k¨ nnen und somit ein Mehrwert durch die Verwendung des Systems f¨ r den Nutzer ent- o u steht. Basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen aus den Bereichen der context awareness und des kollaborativen Autorenprozesses, wurde weiterhin ein Konzept f¨ r ein Awareness- u Dashboard erstellt. Der Fokus des zu verwendenden Datenmodells lag auf hierarchisch strukturierten Dokumenten, da sie eine große Klasse von Dokumenten umfassen und in ¨ Learning Networks von besonderer Wichtigkeit sind. Uber die Funktionalit¨ t eines Ver- a sionierungssystems hinaus wurde ein Verfahren vorgestellt, in dem mit Hilfe von edit profiles und ghost operations die Erstellung einer Dokumentenhistorie erm¨ glicht wird. o ¨ Die an einem Dokument vorgenommenen Anderungen k¨ nnen dabei nicht nur entspre- o chend den W¨ nschen von Benutzern gefiltert und in Echtzeit betrachtet werden, sondern u erm¨ glichen den Benutzern von asynchronen Kommunikationsmechanismen das Nach- o vollziehen der Entwicklung eines Dokuments im Nachhinein. Zuk¨ nftig k¨ nnten die mit u o Hilfe des Awareness-Mechanismus erhobenen Daten Zwecken der weiteren Auswertung dienen. Beispielsweise k¨ nnte eine Auswertung der Dokumenthistorie einen Aufschluss o ¨ ¨ uber den Umfang der Beteiligung von Benutzern am Erstellungsprozess geben. Uber die Granularit¨ t und den Umfang wiederum k¨ nnten R¨ ckschl¨ sse auf die Rollen der Benut- a o u u zer, wie z.B. Hauptautor, Co-Autor oder Korrekturleser gemacht werden. Derartige Infor- mationen k¨ nnten Mitgliedern eines Learning Networks zug¨ nglich gemacht werden und, o a beispielsweise bei der Suche nach einem Ansprechpartner oder Experten auf dem The- mengebiet, wertvolle Hilfe leisten. F¨ r andersartige Dokumente, wie z.B. Audio-, Bild- oder Videodateien, m¨ ssten zuk¨ nftig u u u Methoden zur Analyse des Inhalts betrachtet werden, wenn Awareness-Informationen uber¨ ¨ ¨ eine Ver¨ nderung dieser Art von Dateien uber die Bestimmung des Anderungsdatums und a den beteiligten Nutzer hinaus gehen sollen. Eine ausf¨ hrliche Evaluation der von Baldauf, Dustar und Rosenberg in [BDR07] betrach- u teten, Awareness unterst¨ tzenden Systeme kann in Zukunft Aufschluss dar¨ ber geben, ob u u sich eines der vorgestellten Systeme zur Verwendung im Kontext von Learning Networks oder Research Communities eignet, oder ob eine eigene Konzeption und Entwicklung ei- ner Softwarearchitektur vonn¨ ten ist. o Zur Evaluation eines zuk¨ nftig entwickelten Systems kann unter anderem auf den in Kapi- u tel 3.2 verwiesenen ABC-Q Fragebogen zur¨ ckgegriffen werden, der seit Erstellung kon- u 92
- 93. stant weiterentwickelt undangepasst wurde. pe e tt n S N 0h sb e rs nai F L 1 a e n o e i d2mi a ob dte n g y Wofa gR ih rt l n en ad g A rn s S se h sb e wae e s y tms a e n a d dt B o s2mi a ob de o ok n g y Nn H iz ia en e B o sh sb e ok a en ce td2mi a ob rae n g y Nn H iz ia en e pe e tt n S N 0 wi L n h rs nai F L 1 _ t u c o h h sb e d ltd1 mi a ob a e n eee 5 n g y C r t nMltk hi i s a ez o Abbildung 7: Awareness-Dashboard mit Dokumenten¨ bersicht. u In Abbildung 7 ist ein weiteres Mockup zu sehen, in dem in die bereis zuvor vorgestellte Indikatoranwendung weitere Awareness unterst¨ tzende Mechanismen integriert wurden. u Im Hauptfenster ist eine Sicht auf eine m¨ gliche Ordnerstruktur abgebildet. Darunter ist o eine Tag-Cloud zu den auf Basis einer inhaltlichen Analyse erstellten Schl¨ sselbegriffen u zu den in der Ordnerstruktur enthaltenen Dokumenten dargestellt. Auf der linken Seite der Anwendung ist eine Ausschnitt des Protokoll der j¨ ngsten Ver¨ nderungen innerhalb der u a betrachteten Ordnerstruktur visualisiert. Diese Darstellung k¨ nnte Benutzern das Nach- o vollziehen von Ver¨ nderungen w¨ hrend deren Abwesenheit erm¨ glichen. a a o Literatur [AHC+ 07] Piotr Adamczyk, Kevin Hamilton, Alan Chamberlain, Steve Benford, Nick Tandava- nitj, Amanda Oldroyd, Kate Hartman, Kati London, Sai Sriskandarajah, Eiman Kanjo, Peter Lanshoff, Kaoru Sezaki, Shin’ichi Konomi, Muaz A. Niazi, Hafiz F. Ahmad, Fauzan Mirza, Arshad Ali, George Roussos, Dikaios Papadogkonas und Mark Levene. Urban Computing and Mobile Devices. IEEE Distributed Systems Online, 8(7):2–2, Juli 2007. [Bai85] J. Bair. The need for collaboration tools in offices. In Proceedings of the 1985 Office Automation Conference-AFIPS, 1985. [BBF+ 94] Steve Benford, John Bowers, Lennart E Fahl´ n, John A Mariani und Tom Rodden. e Supporting Cooperative Work in Virtual Environments. Comput. J., 37(8):653–668, 1994. 93
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- 98. • What awarenessfunctions do you miss in your research community? • How do you communicate in your research community? – What is the percentage of the synchronous/asynchronous part? • What kind of awareness support is given in your research community? – Which information is helpful? ∗ Can the users decide what type of information is displayed to them? ∗ If so which choices do they have? ∗ If not which information would you like to filter? – Can the users decide what kind of information is published to other users? ∗ If so which choices do they have? ∗ If not, · What kind of information would you provide voluntarily? · What kind of information would you provide reluctantly? · What kind of information don’t you want to be provided? • How useful for the group awareness do you think is a log of the history of past events within the research community? (Events are for example the production or modification of artifacts or user actions such as correspondence, audio/video con- ferencing and screen captures.) Please rate on a scale from 1 (very important) to 5 (not important). • How useful do you think is a “recommend” function in which a user can propose an artifact to another user? Please rate on a scale from 1 (very important) to 5 (not important). • How useful for the group awareness do you think is a “Ask the author” feature in which a user can ask the author or editor of an artifact directly? Please rate on a scale from 1 (very important) to 5 (not important). – To what extent should the reference to the author or editor be anonymized within the system? • How useful for the group awareness do you think is a“Rate as an expert” feature in which a user’s expertise in various fields can be rated automatically by the system? Please rate on a scale from 1 (very important) to 5 (not important). • How reasonable do you consider a “Rate as Expert” function, in which users can rate other’s expertise in various fields on a scale of 1 (very important) to 5 (not important) (People Tagging)? • Do you know about awareness supporting tools from other systems, for instance the CSCW Systems? – If so, which have proven to be useful and which turned out to be distracting? 98
- 99. Interaktive Lernressourcen Felix Meyer Alexander Schäfer Philosophisch-Sozialwissenschaftliche Fakultät für Fakultät Wirtschaftswissenschaften Universität Augsburg Universität Paderborn 86159 Augsburg 33098 Paderborn f.meyer1@gmx.de alexander.schaefer@lwf.uni-paderborn.de Abstract: Klassische Lernressourcen bieten statische Inhalte und dienen als eindimensionale Informationsquelle für den Leser. Mit interaktiven Lernressourcen ist es möglich, dass der Leser die zu vermittelnden Inhalte interaktiv erlernt. Bei offenen Fragen hat der Benutzer die Möglichkeit Antworten in eingebetteten Informationsquellen zu finden – oder den Autor sowie andere Lernende zu kontaktieren. Lernende können mit ihren Fragen und Kommentaren das Lernmedium beleben und aufwerten. Durch die fortschreitende technologische Entwicklung und vor allem das Internet ist es möglich dynamische Komponenten der Interaktivität zu entwickeln So können etwa zum Lesezeitpunkt aktualisierte Aktienkurse oder Nachrichtenfeeds in statische Lernressourcen eingebunden werden und diese beleben. Bei der Entwicklung unseres Prototyps einer interaktiven Lernressource entschieden wir uns, ein PDF mit interaktiven Elementen anzureichern. PDFs sind weit verbreitet, aber in der Anwendung statisch und nicht interaktiv. Deshalb haben wir einen Prototyp entworfen, der auf einer neuen Version dieses Formats aufbaut und es für intensiveres Lernen zugänglich macht. Hierfür wurden verschiedene Elemente wie eine Bildergalerie, eine Kommentarfunktion und verschiedenen Webdienste eingebunden. 99
- 100. 1 Interaktive Lernressourcenfür zukünftige Lernnetzwerke Das Seminar Future Social Learning Networks beschäftigt sich mit neuen und innovativen Trends im Bereich des Online-Lernens. Das Ziel des Seminars ist es einerseits, Konzepte und Prototypen zu verschiedenen Bereichen des sozialen Lernens zu entwickeln. Andererseits sollen die Studierenden im Umgang mit Online-Tools routinierter werden, die bei der Kollaboration über das Internet hilfreich sind. Die Projekte entstanden in Zusammenarbeit der Universitäten Paderborn und Augsburg: Studierende aus dem Bereich der Medien und Kommunikation aus Augsburg und Informatikstudenten aus Paderborn arbeiteten gemeinsam ein Konzept aus, das sowohl pädagogischen als auch informationstechnischen Anforderungen gerecht wird. Eine Herausforderung stellte hierbei die Distanz der beteiligten Studenten dar, da die Kollaboration der beiden Universitäten allein über das Internet stattfand. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer interaktiven Lernressource. Da dieses Thema sehr weitläufig ist, konzentrierten wir uns auf ein konkretes Anwendungsbeispiel: Wir entwickelten eine PDF-Datei, die mit interaktiven Fähigkeiten ausgestattet wurde. Dies ermöglicht es, unterrichtsbegleitende Texte mit interaktiven Elementen anzureichern, um so die Lehre mit ein wenig mehr Leben zu versehen. Da sich der Kontext des Seminars, in dem wie erwähnt der Umgang mit interaktiven Online-Tools geschult werden soll, zur Anwendung einer solchen Lernressource anbot, schnitten wir die Funktionen des PDFs auf das Seminar zu. So kann zum Abschluss des Seminars die Tauglichkeit der interaktiven Lernressource in der Praxis erprobt werden. Zuerst folgt eine theoretische Aufarbeitung der pädagogischen Grundlagen im Bereich des Lernens mit Multimedia und Interaktivität. Im Anschluss wird zuerst die Konzeption und daraufhin die Entwicklung des Prototypen dokumentiert. 2 Theoretische Basis 2.1 Lernen mit interaktiven Lernressourcen Bevor genauer auf die Vorzüge von interaktiven Lernressourcen eingegangen werden kann, muss zuerst geklärt werden, welchen Anspruch ein solches Lernmedium an den Lernprozess hat. Interaktive Lernressourcen sollten es dem Lernenden ermöglichen, selbständig zu handeln und aktiv zu werden. In diesem Sinne knüpfen diese Lehrmaterialien an die humanistische Sichtweise auf das Lernen an: Ein Individuum strebt nach Selbstverwirklichung und benötigt für diese Zwecke Freiheit beim Finden neuer Informationen als höchstes Gut [vgl. Har07: 65]. Der Fokus liegt hierbei also vor allem auf der Subjektivität des Lernenden. Wir haben deshalb ein weitgehend konstruktivistisches Instruktionsdesign gewählt [vgl. ebd.: 69], das sich vornehmlich darauf beschränkt, Lernressourcen bereitzustellen – und hierbei keine Pfade vorzugeben. Daraus folgt, dass interaktive Lernressourcen sich vor allem als Selbstlernmedium eignen. Aber auch bei Open Distance- oder Blended Learning-Veranstaltungen kann das 100
- 101. Potential einer solchenLernumgebung dem Lernprozess wertvolle Beiträge liefern, da hier auch über Distanzen soziale Interaktion ermöglicht und gefördert wird. Die Vorzüge einer solchen Ressource lassen sich detaillierter aufschlüsseln, indem man einen Blick auf die Facetten computerbasierter Lernmedien wirft. Im Gegensatz zu Büchern oder Filmen zeichnen sich digitale Lernumgebungen durch Multimedialität und Interaktivität aus [PR05: 184]. 2.2 Multimediales Lernen 2.2.1 Definition In der Literatur gibt es einige Streitigkeiten darüber, wie Multimedia zu definieren sei. Weidenmann [We02: 47] spricht sich deshalb für eine genauere Unterteilung des Begriffs in drei Teilaspekte aus: Multimedialität, Multicodierung und Multimodalität. Multimodal sind Medien, die parallel mehrere Sinneskanäle des Menschen ansprechen. Dies wäre beispielsweise gesprochener Text mit Bildern. Multicodal sind hingegen Medien, die Bild und geschriebenen Text verbinden, denn für die jeweilige Darstellung werden unterschiedliche Zeichensysteme (Codes) benötigt. Multimediale Medien sind bei genauerer Differenzierung die Nutzung verschiedener Medien – die aber integriert und ohne Brüche dargestellt werden. Medien sind hier einfacher zu verstehen als Plattformen oder Anwendungen. In diesem Sinne ist ein PDF, das auf diverse Webdienste zugreift, ein multimedialer Lerngegenstand in seiner reinsten Form. Probleme treten aber nun auf, wenn man eine klare Trennung der Begriffe Multimedia und Interaktivität vornehmen möchte. Die Einbindung von Videos macht unseren Prototypen zu einer multimedialen Lernressource, erfordert aber ein Mindestmaß an Interaktivität, um das Video zu starten oder anzuhalten. Da die Effekte dieser Aspekte auf das Lernverhalten aber getrennt betrachtet werden sollen, empfiehlt sich in diesem Fall eine andere Unterteilung des Begriffs. Hierfür sollte man Medien in statische, zeitabhängige und interaktive Medien unterscheiden [vgl. Har07: 54f.]. Statisch sind Texte und Bilder, bei denen sich der Nutzer die Zeit frei einteilen kann, während zeitabhängige Medien sich mit der Zeit verändern, wie beispielweise das Bild eines Videos oder der Ton einer Aufnahme. Interaktiv sind hingegen Medien, auf deren Darstellung der Benutzer selbst Einfluss nehmen kann. Dies kann zum Beispiel durch das Klicken zur Anzeige der nächsten Folie bei Slideshare der Fall sein. Während nun einige Publikationen Multimedialität als die „parallele Nutzung von statischen, zeitbasierten und interaktiven Medien“ [ebd.: 55] ansehen, soll zum Zwecke der Trennschärfe hier Multimedialität nur die parallele Nutzung von statischen und zeitbasierten Medien innerhalb einer Plattform bezeichnen. Interaktivität wird im Anschluss als eigenständiger Aspekt betrachtet. 2.2.2 Lernen mit Multimedia Ansätze zum Multimedialen Lernen beschäftigen sich häufig mit multicodalen Lernumgebungen, wie sie Text-Bild Kombinationen darstellen. Das Potenzial von Bildern wird schon seit langer Zeit nicht mehr in Frage gestellt. So wurde in relativ 101
- 102. einfachen Versuchen nachgewiesen,dass der Lerneffekt bei Texten mit Bildern eine Effektstärke von 1.5 gegenüber den Texten ohne Bilder aufweist [vgl. We01: 440]. Desweiteren werden Bilder, gerade wenn sie beiläufig gelernt werden, viel häufiger erinnert als Substantive [Kl02: 9]. Aber auch bei multimodalen Lernsituationen lassen sich positive Effekte erkennen. Eine sehr populäre aber wissenschaftlich nicht nachgewiesene Studie besagt unter anderem, dass Lernende beim Lesen nur zehn Prozent behalten, während beim Hören, Sehen oder multimodalen Kombinationen viel höhere Erfolgsquoten verzeichnet werden [Abb. 1, vgl. We02: 48f. & Kl02: 9]. Eine derartige Aufschlüsselung ist zwar griffig, kann aber nicht ernsthaft als Argument für die Multimodalität von Lernprozessen angeführt werden. Abb. 1: Behaltensleistung bei multimodalem Lernen Richard E. Mayer hat hingegen in vielen seiner Arbeiten Prinzipien herausgearbeitet, die auch diversen empirischen Untersuchungen standhalten konnten. Reinmann [Re08a: 18] fasst diese Prinzipien zusammen, unter denen sich einige interessante Erkenntnisse finden lassen: So werden nach dem Modalitätsprinzip Bilder und Animationen besonders wirksam durch gesprochenen Text ergänzt, da hier ein weiterer Sinn angesprochen wird. Dieses Prinzip wird auch sehr hartnäckig von Weidenmann unterstützt, der besonders die Verwendung von auditiven Medien immer wieder befürwortet [We02: 53]. Außerdem gilt das zeitliche sowie räumliche Kontiguitätsprinzip, sodass zusammengehörige Elemente auch zusammen präsentiert werden sollten. Ist aber kein direkter Zusammenhang gegeben, können zu viele multimediale Zusatzmaterialien vom Lernprozess ablenken. Das Redundanzprinzip besagt außerdem, dass Text besser verinnerlicht wird, wenn er nicht gleichzeitig vorgelesen wird. Schließlich sollten auch Bilder eher komplementär als redundant zum Text gewählt werden, da ansonsten Multimedialität keinen Mehrwert bietet [vgl. We01: 439]. Mayer relativiert dies jedoch, da der Lernende aufgrund von „referential connections“ passende komplementäre Bilder mit dem Text verknüpft und den jeweiligen Lerninhalt so länger verinnerlicht [vgl. We02: 52]. In komplexen Situationen kann es aber unter Umständen der Fall sein, dass ein einzelnes Bild nicht ausreicht um den Sachverhalt ausreichend zu verdeutlichen [vgl. We01: 439]. Hierfür sollten dann entweder mehrere Bilder – in interaktiven Lernressourcen zum 102
- 103. Beispiel über Bildergalerien– oder Animationen gewählt werden. Gerade bei dynamischen Sachverhalten sind Animationen dienlich, da so sich so leichter Modelle im Kopf des Lernenden bilden können. Eine weitere Möglichkeit zur Verdeutlichung dynamischer Sachverhalte ist selbstverständlich das Video. Jedoch ist bei den zahlreichen Vorteilen, die das bewegte Bild liefert [vgl. PR05: 196f.], hier nicht alles Gold, was glänzt: So wird das Medium (im besonderen Sinne das Fernsehen) von den Nutzern als seichtes Medium empfunden und in Lernsituationen deshalb unterschätzt [vgl. We02: 56]. Der Betrachter folgt den Bildern zwar, beschäftigt sich aber nicht eingehender damit. So entsteht das Gefühl, man habe alles verstanden – da man es ja gesehen hat –, doch kann von richtigem Verstehen nicht immer die Rede sein [vgl. We01: 443]. Der Hauptgrund für dieses Defizit des Bewegtbilds ist der fehlende Einbezug des Nutzers, der zu Passivität führt [vgl. We02: 57]. Interaktive Lernressourcen haben jedoch durch die geschickte Einbindung von kurzen Videos die Möglichkeit, die Nachteile von Videos zu umgehen. Die genauen Aspekte der Interaktivität, die solche Lerngegenstände betreffen, werden im folgenden Kapitel aufgegriffen. 2.3 Interaktives Lernen 2.3.1 Definition Der Begriff Interaktivität benötigt eine genauere Abgrenzung, da er mit der Zeit viele Bedeutungen erfahren hat. Interaktivität im sozialwissenschaftlichen Sinn bezeichnet die „gegenseitige Beeinflussung, die wechselseitige Abhängigkeit und das ‚Miteinander-in- Verbindung-treten‘ zwischen Individuen und sozialen Gebilden“ [Haa02: 128]. Diese Form des Begriffs soll im Folgenden vor allem als soziale Interaktion verstanden werden. Wenn auch dies die ursprüngliche Bedeutung von Interaktivität ist, wurde durch das Aufkommen von Computerprogrammen auch die Mensch-Computer Interaktion zu einer Facette des Begriffs. Baumgartner definiert Interaktivität aus informationstechnischer Sicht als die Möglichkeit des Benutzers, selbst in einen Prozess gestaltend einzugreifen. „Das betrifft sowohl die Gestaltung der Inhalte, ihre Reihenfolge als auch die Zeitdauer, die mit den einzelnen Phasen des Prozesses zugebracht wird.“ [BP99: 128] In Bezug zu Medien - die ja technischer Natur sind - ist meist die letztere Annäherungsweise zutreffender: Ein Programm stellt eine Anfrage, die vom Benutzer beantwortet wird, woraufhin das Programm auf diesen Befehl reagiert. Interaktive Lernressourcen sind nun zwar im klassischen Sinne solche interaktiven Medien, haben aber auch das Potential, menschliche Kommunikation über Computer (computervermittelte Kommunikation) zu ermöglichen. Da gerade letzteres eine Herausforderung der Gegenwart ist, werden beide Aspekte dieses Phänomens nun genauer untersucht. 103
- 104. 2.3.2 Mensch-Computer Interaktion a) Individualität Interaktivität zeichnet sich besonders dadurch aus, dass solche Systeme individuell vom Nutzer verwendet werden können. Der Lernende ist nicht mehr reiner Rezipient, sondern tritt als Benutzer aktiv mit dem Medium in Verbindung. Somit können nun die verschiedenen Phasen des Lernprozesses vom Lernenden selbst bestimmt werden, wodurch sich die Ressourcen an sein eigenes Tempo sowie seine Bedürfnisse und Interessen anpasst. Wie sich in der Abgrenzung zur sozialwissenschaftlichen Sicht bereits zeigte, ist aber Interaktivität nicht immer gleichermaßen gegeben. So gibt es verschiedene Stufen, mit deren Implementierung das Lernmedium Schritt für Schritt interaktiver wird [vgl. Haa02: 128]: Auswählen: Im einfachsten Fall kann der Benutzer sich einfach nur für eine von vielen gegebenen Möglichkeiten entscheiden. True-False Tests: Durch gezielte Abfrage von Informationen durch den Computer wird der Benutzer an die richtige Stelle navigiert. Markieren und Aktivieren: Der Nutzer kann beispielsweise Kommentare hinterlassen oder sich gezielt detaillierter zu Themen informieren. Freie Eingabe: Eine Anfrage wird mit tutoriellem Feedback seitens des Computers beantwortet. Soziale Interaktion: Kommunikation mit Tutoren oder anderen Nutzern wird durch das System unterstützt (siehe 1.3.3). Nicht alle dieser Facetten müssen hierbei in jeder Lernressource vorhanden sein. Deshalb beschränkten wir uns bei unserem Prototyp auch nur auf einige der Funktionen, um die Benutzer nicht zu überfordern. Ein sehr eng mit Interaktivität verknüpfter, aber oft eigenständig behandelter Aspekt ist die Adaptivität – die individuelle Anpassung der Lernressource an den Benutzer durch automatisierte Algorithmen. Hier bieten sich zahlreiche Möglichkeiten Lernressourcen lebendiger zu gestalten. Auf eine ausführliche Behandlung der Adaptivität wird aber an dieser Stelle verzichtet, da es zu weit geführt hätte, derartige Funktionen zusätzlich in unseren Prototyp zu integrieren. b) Motivation Neben dem individuellen Lernen ermöglichen interaktive Lernressourcen vor allem auch motiviertes Lernen. Dadurch, dass der Lernende interaktive Techniken verwendet, wird der Benutzer aktiv in das Geschehen eingebunden [vgl. Haa02: 129]. Da durch das „erleben von Autonomie, sozialer Einbindung und Kompetenz“ [Deci & Ryan nach He08: 53] die intrinsische Motivation des Lernenden gefördert wird, erweisen sich die 104
- 105. aktive Rolle desBenutzers und dessen Auswahlmöglichkeiten als Voraussetzungen für eine hohe Motivation. Ein interaktive Darstellung von Informationen unterstützt somit Selbststeuerung und Exploration [vgl. Re08a: 19] – und damit sehr nahe verbunden ist schließlich das Flow-Erleben [vgl. We02: 58; Re08b: 16]. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für diesen optimalen Zustand im Lernprozess sind unter anderem ununterbrochene Aktivität und klare Anforderungen und Rückmeldungen. Da diese Komponenten unvermeidlich mit interaktiven Lernressourcen verbunden sind, entstehen beste Gegebenheiten für ein Flow-Erleben mit interaktiven Medien. Die Kunst ist hierbei die wahrgenommenen Fähigkeiten und Anforderungen im Gleichgewicht zu halten. c) Gefahren Um dieses empfindliche Gleichgewicht nicht zu stören, muss man einen „information- overload“ so gut wie möglich vermeiden. Bei interaktiven Darstellungen neigt man gerne dazu sehr viele Informationen in eine Darstellung oder zumindest nebeneinander zu stellen. Dies kann den Nutzer aber überfordern und ihn demotivieren [vgl. Sc06]. Um dies zu vermeiden bieten sich Navigationsstrukturen an, die Schritt für Schritt den Benutzer an die gewünschten Informationen leiten. Hier kann es aber schnell passieren, dass sich der Benutzer in der Navigation nicht zu Recht findet. Für diese Zwecke gibt es heutzutage zahlreiche Forschungen zum Zwecke der Usability, damit Nutzer sich möglichst intuitiv in den multimedialen Anwendungen auskennen. Somit sollte besonders der Einstieg in das Lernen mit der Ressource so wenige Instruktionen wie möglich benötigen [vgl. Kl02: 12]. Ist die Navigation nicht übersichtlich und die Wahlmöglichkeiten überfordern später den Benutzer, so ist er „lost in cyberspace“ [vgl. Haa02: 130] und verliert aufgrund dieser Desorientierung seine Motivation. Ein gewisses Maß an Desorientierung kann aber auch dem Verstehen förderlich sein. Schließlich wird hier problemorientiertes Denken gefordert und der Nutzer somit wiederum aktiviert. Wie bereits unter 2.3.2a erwähnt, als das höchste Maß an Interaktivität die soziale Interaktion betrachtet und von daher derzeit besonders fokussiert. Die Entwicklungen des Internets ermöglichen es heute nicht mehr nur mit Computern zu interagieren, sondern über Computer mit anderen Menschen zu kommunizieren. Somit ist es möglich webbasiert gemeinsam zu lernen und zu arbeiten. Ein solches kooperatives Lernen bringt einige Vorteile mit sich, die somit interaktiven Lernressourcen auch zum Teil werden. 2.3.3 Soziale Interaktion a) Kooperatives Lernen Beim kooperativen Lernen etablieren sich verteilte Kognitionen [vgl. HGH02: 285]. Das heißt, dass beim Problemlösen ein sogenannter transaktiver Gedächtnisspeicher entsteht, der sich aus den Kognitionen der Teilnehmer zusammensetzt – der externe Gedächtnisspeicher. Somit steht jedem einzelnen in der Gruppe ein um ein Vielfaches erweiterter Wissensvorrat zur Verfügung, den sich jeder einzelne dadurch selbst aneignen kann. Dank der kollektiven Informationsverarbeitung lassen sich Probleme im Diskurs erörtern und dadurch besser lösen [vgl. PR05: 199]. Jedes Mitglied erlangt im Dialog ein viel intensiveres Verständnis für die Situation, da das Problem von vielen 105
- 106. verschiedenen Perspektiven beleuchtetwird. Im Verlauf der Argumentation können sich daher die Gedanken viel weitreichender entfalten. Im Idealfall lässt sich hoffen, dass sich durch die Wiederholung solcher Problemlösungen in der Gruppe die Denkweise des Lernenden auch ohne Anwesenheit von Gruppenmitgliedern bestehen bleibt – er sich also in andere Perspektiven hineindenkt. Für solche Prozesse bedarf es allerdings der Bereitschaft jedes Einzelnen und auch längerer Phasen in strukturierten Gruppen, damit sich Routinen entwickeln können [HGH02: 286]. b) Computerunterstütztes kooperatives Lernen Die Vorteile von kooperativem Lernen in Onlineumgebungen liegen auf der Hand: Zum einen ist der Ort flexibel wählbar, sodass auch über große Distanzen Gruppentreffen zustande kommen können. Zum anderen kann die Zeit frei eingeteilt werden, da auch asynchrone Kommunikation über die Lernressourcen ermöglicht wird. Außerdem kann auf alle bereits erwähnten Vorteile der informationstechnischen Interaktivität zurückgegriffen werden, wodurch die motivierenden Aspekte des kooperativen Lernens durch die der Interaktivität ergänzt werden. Schließlich fungieren solche webbasierten Lösungen auch als Wissensmanagement-Systeme: Bei geschickter Gestaltung der interaktiven Lernressource können beispielweise alle Gruppenteilnehmer auf die Kommentare der anderen Nutzer zugreifen, sowie Fragen und Antworten zu speziellen Themen einsehen. Die enorme Bedeutung von sozialer Interaktion in digitalen Lernumgebungen zeigt sich unter anderem in einer Studie von Sher [Sh09]: Lernenden, die in diesem Versuch im Kontakt mit anderen Lernenden oder Lehrern standen, konnten eine signifikante Verbesserung der Lernerfolge und Zufriedenheit nachweisen. Kooperatives Lernen tritt online derzeit sehr häufig in Communities auf, die aus großen Datenbanken bestehen und sehr universell einsetzbar sind [vgl. MSRS07]. Diesem Anspruch mit einem relativ kleinen Prototyp gerecht zu werden ist deshalb nicht ganz einfach, unsere Bemühungen hierbei werden jedoch im Folgenden erläutert. 3 Konzeptionelle Umsetzung 3.1 Konzept und geplante Verwendung Auf der Suche nach einem geeigneten Prototyp für eine interaktive Lernressource entschlossen wir uns recht bald dazu, das Portable Data Format (PDF) mit interaktiven Funktionen anzureichern. Der Grund hierfür ist, dass PDFs in der Lehre sehr oft benutzt werden – ob als vorlesungsbegleitende Lektüre oder als schlichtes Speicherformat für die Verbreitung von Präsentationen. Ein PDF ist jedoch sehr statisch und ist auch nicht wirklich darauf ausgelegt, sich an den Benutzer anzupassen. Schließlich ist das Format dafür entwickelt worden, eine einheitliche Darstellung auf jedem Endgerät zu ermöglichen. Durch die Verwendung in der Lehre ist es aber durchaus von Interesse, wenn ein solches Format multimediale und interaktive Fähigkeiten besitzt. Deshalb machten wir es uns zur Aufgabe, dieses Format mit verschiedenen Implementierungen dynamischer zu gestalten. 106
- 107. Als Setting dienteuns hier pragmatischer Weise unser eigenes Seminar, da gerade hier Webanwendungen und –werkzeuge zu den Lerninhalten zählen. Auch da es sinnvoller ist, Dinge im jeweiligen Kontext zu lernen, um träges Wissen zu vermeiden [PR05: 194; Har07: 70], bietet sich für dieses Themengebiet eine webbasierte interaktive Lernressource zu Übungszwecken an. Ebenso wie Petko stellten wir fest, dass „beim gängigen Verständnis von «interaktiven Lernressourcen» die Potenziale der Kooperation von Lernenden vernachlässigt“ (PR05: 201) werden. Dies machte für uns die Implementierung einer Kommentarfunktion zum Hauptaugenmerk, während wir auch nach anderen Möglichkeiten suchten, die Kommunikation und Kooperation im PDF zu ermöglichen. 3.2 PDFs und Multimedia 3.2.1 Einbettung von zeitabhängigen Medien Da ein PDF wie erwähnt statisch ist somit per definitionem nicht multimedial, war es uns zuerst eine Aufgabe zeitabhängige Medien zu implementieren, die der Benutzer je nach Bedürfnis abspielen oder manipulieren kann. Im weitesten Sinne zählt hierzu die Einbindung des Online-Dienstes Slideshare, durch die zumindest durch wechselnde Bilder navigiert werden kann – ganz im Sinne einer linearen Bildergalerie. So kann der Benutzer die Präsentationen, die man auf der Plattform Slideshare einsehen kann nach Belieben hinzuziehen um Hintergrundinformationen zu erhalten. Eine etwas interaktivere Form dieser Multimedia-Einbindungen ist das verwendete Tutorial „Insertion Sort Algorithm“: Hier wird ein Audiokommentar mit einer Animation visualisiert (vgl. Modalitätsprinzip in 2.2.2) und nach jedem Abschnitt kann der Benutzer entscheiden, ob er alles verstanden hat und den nächsten Abschnitt hören möchte, oder doch lieber den Abschnitt wiederholen möchte. Das Lerntempo passt sich dem Lernenden somit individuell an. 3.2.2 Einbettung aktueller Daten Eine Überlegung, die wir im Verlauf der Konzeption oft diskutierten, ist die Einbettung von aktuellen Daten gewesen. Die mathematische Suchmaschine Wolfram Alpha bietet eine Schnittstelle an, die es ermöglicht die Daten zu diversen Themen in ein PDF einzubetten. So finden sich hier beispielweise aktuelle Aktienkurse oder auch das Wetter bzw. Klima zu diversen Orten. Für volkswirtschaftliche oder geographische Lernressourcen können solche Daten durchaus Mehrwert haben. Wird beispielweise die Entwicklung der VW Aktie im Zuge der geplanten Übernahme durch Porsche behandelt, ist es durchaus von Interesse, wie sich der Kurs dieser Aktie bis heute entwickelt hat. Solche Daten sind aber im Bereich der sozialen Lernnetzwerke nicht sinnvoll und deshalb wurde diese Funktion in unserem Prototyp ignoriert. 3.2.3 Einbeziehung von Geo-Daten Eine weitere sehr interaktive Möglichkeit, die man bei der Entwicklung nutzen kann, ist der Standort des Nutzers. Da immer mehr mobile Endgeräte mit GPS von Nutzern verwendet werden, können Geo-Daten dazu verwendet werden, relevante geographische 107
- 108. Informationen im Dokumentdes Lernenden anzuzeigen. Ein mögliches Szenario hierfür wäre es, Informationen zu benachbarten Sehenswürdigkeiten anzuzeigen oder Wetterdaten automatisch zum jeweiligen Standort einzublenden. In unserem Kontext konnten wir aber keinen tatsächlichen Mehrwert aus solchen Funktionen schöpfen. Noch dazu hätte sich hier eher das Format einer mobilen Applikation geeignet, da stationäre Computer in ihrer Mobilität relativ eingeschränkt sind. Durch HTML5 wäre aber eine exakte Ortung internetfähiger Computer kein Problem mehr, wie Webdienste wie http://html5demos.com/geo zeigen. Eine weitere Möglichkeit wäre gewesen, Augmented Reality Szenarien zu verwenden oder einen der vielen anderen aktuelle Trends [vgl. JLSS10]. Alles in allem lässt sich aber sagen: Im Kontext unseres PDFs und Seminars waren diese Dinge nicht stimmig umsetzbar. 3.3 Von Multimedia zu Interaktivität: Kooperation im PDF 3.3.1 Asynchrone Kommunikation Wie in den bisherigen Ausführungen ersichtlich wurde, ist kooperatives Lernen das non- plus-ultra bei interaktiven Lernressourcen. Im Zuge des Lernprozesses würde es sich anbieten, wenn der Lehrende bei der netzbasierten Kommunikation eine Moderatorfunktion einnimmt. Eine Online-Moderation kann dabei helfen die Kommunikation in eine bestimmte Richtung zu lenken, Koordinationsprobleme zwischen den Teilnehmer beizulegen und auch die kommunikativen Prozesse aufrechtzuerhalten [vgl. HGH02: 294]. Der Lehrende würde dabei vier Funktionen einnehmen: Die Organisations- und Administrationsfunktion, die auf den Umgang mit der Lernressource abzielt, außerdem die Motivationsfunktion, um die Kommunikation in Gang zu halten, die Vermittlungsfunktion, um beispielsweise weiterführende Quellen oder Ansprechpartner mitzuteilen, und schließlich die Expertenfunktion, da der Lehrende die meiste Erfahrung mit dem Thema vorweisen kann und somit auf inhaltliche Korrektheit der Beiträge achten kann. Wir verfolgten einige Ansätze, um mit unserem Prototyp eine solche Kooperation zu ermöglichen. Zunächst beschäftigten wir uns mit asynchroner Kommunikation, welche zwar Nachteile mit sich bringt, da die auftretenden Verzögerungen Verständnisprobleme nach sich ziehen können. Aber asynchrone Kommunikation bietet auch Vorteile, da so die Nachrichten im Gegensatz zu Gesprochenem permanent sind und auch zeitlich flexibel, bei ausreichender Überlegung beantwortet werden können [vgl. HGH02: 289]. Für diese Zwecke wollten wir den Onlinedienst Voicethread in unser PDF implementieren. Voicethread ermöglicht es Präsentationen mit einer Audiospur zu hinterlegen und Kommentare in schriftlicher oder mündlicher Form zu hinterlassen. Da Voicethread mit allen Funktionen implementiert werden konnte, ist damit nun auch die Möglichkeit des Kommentierens innerhalb des PDF gegeben. Dies war ein erster Schritt in die richtige Richtung. Unser Plan war es eine unabhängige webbasierte Kommentarfunktion zu entwickeln, die sich im Idealfall an den Funktionen von Facebook orientiert: Zu jedem Beitrag, jedem Absatz und jedem Multimediaelement soll er Nutzer die Möglichkeit haben einen Kommentar zu verfassen. Dieser Kommentar kann Zusatzinformationen enthalten oder eine Frage zum jeweiligen Thema – die Nutzung ist komplett dem Lernenden 108
- 109. überlassen. Auf dieserWeise reichert sich die Lernressource während der Nutzung immer mehr mit Wissen bzw. Informationen an, sodass sich die Qualität und die Detailliertheit mit jedem weiteren Kommentar verbessert. Da die Kommentare und Notizen auf einem Server gespeichert werden sollen, damit jeder darauf zugreifen kann, sind die Anmerkungen nicht nur für den Urheber von Interesse, sondern können diese Wortmeldungen auch kollaborativ genutzt werden [vgl. Zu06: 38]. So kann die interaktive Lernressource letztlich sogar für Zwecke des Wissensmanagement genutzt werden. Würde sich eine eigene Kommentarfunktion als zu schwierig bewahrheiten, arbeiteten wir einen Alternativplan aus: So integrierten wir eine Twitter-Schnittstelle, die es ermöglicht direkt aus dem Dokument zu twittern. Dies soll den Diskurs um das jeweilige Thema antreiben, da kein anderes Programm aufgerufen werden muss, um eine Twitter- Nachricht (Tweet) zu verfassen. Stattdessen kann man direkt im Dokument zur aktiven Teilnahme aufrufen. Twitter-Nachrichten sind zwar nicht direkt auf einen Absatz im PDF zurückzuführen, aber durch die Verwendung von sogenannten hash-tags, also der Verschlagwortung der Nachrichten, kann man dieses Problem umgehen: Man kann ein bestimmtes Kürzel für den jeweiligen Beitrag verwenden und zu dem jeweiligen Beitrag nur die Tweets mit diesem hash-tag anzeigen. Da diese Nachrichten öffentlich zugänglich sind, bringen sie alle Vorteile einer Kommentarfunktion mit sich. Und andere Teilnehmer können somit auch bei Twitter sehen, wenn das Dokument kommentiert wurde – und müssen dafür nicht ständig die Lernressource erneut öffnen. 3.3.2 Synchrone Kommunikation Ließen sich tatsächlich die Funktionen von Facebook in ein PDF integrieren, wäre es auch möglich eine Chatfunktion zu integrieren. Dies würde über eine Anzeige geschehen, die zeigt wer gerade online ist und sich das PDF ansieht. Hier ist es den Lernenden möglich unmittelbares Feedback von anderen Teilnehmern zu erhalten und schneller Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Die Nachrichten sind hier zwar auch permanent, aber nur für die beiden Chatpartner – sodass keine anderen Lernenden auf diesen Diskurs zugreifen können. Eine weitere Schwierigkeit ist, dass Chat zwar als synchrone Kommunikation angesehen wird, aber durch das Schreiben von kurzen Meldungen auch Zeitverzögerungen mit sich bringt. Dadurch können auch Probleme beim Verständnis auftreten. Noch dazu kann kein nonverbales oder paraverbales Feedback erhalten werden (HGH02: 288f.), wenn beispielsweise der Gesprächspartner den Mund verzieht, weil er mit einer Aussage nicht übereinstimmt. Eine Chatfunktion ist somit nicht die ideale Form des kooperativen Lernens, aber dennoch bringt es durch die Schnelligkeit den Lernenden einige Vorteile. Hilfreicher sind hingegen Videokonferenzen. Durch ein anderes Projekt des Seminars, aus dem ein Mash-Up mit Videokonferenz-Möglichkeit hervorging, kam die Idee auf, dieses Projekt in unseres zu implementieren. Aber nicht nur das projektübergreifende Arbeiten motivierte uns zu diesem Schritt: Schließlich hat der Lernende hier die Möglichkeit, auch nonverbales Feedback im Gespräch zu erhalten und noch dazu keinerlei (gravierende) Verzögerungen zu erfahren. Aber trotz des Feedbacks ist es nicht möglich über Videokonferenzen direkten Blickkontakt zu wahren, da bei einem Blick auf den Bildschirm das Gegenüber keinen Blick in die Augen erfährt – da Kamera und 109
- 110. Bildschirm nicht aufgleicher Höhe sind. Auch die Blicke des Gesprächspartners können nicht nachvollzogen werden, was die Kommunikation zwar erschwert, aber damit die Gesprächsqualität nicht maßgeblich beeinträchtigt. Das synchrone kooperative Lernen per Videokonferenz kann also als das höchste Maß an Interaktivität betrachtet werden. 4 Technische Umsetzung Die Effektivität der Interaktivität im Lernprozess wurde in vorhergegangenen Kapiteln aufgezeigt und ein Konzept entwickelt, mit dem effektives Lernen durch eine interaktive Lernressource gefördert werden kann. Dieses Kapitel soll darstellen wie das Konzept softwaretechnisch umgesetzt wurde. Zur Erstellung der konzeptionell entwickelten interaktiven Lernressource auf Basis einer PDF-Datei wird Adobe Acrobat 9 Pro Extended verwendet. Seit dieser Version besteht die Möglichkeit mit dem Flash-Werkzeug SWF (Shockwave Flash)- bzw. FLV (Flash Video)-Objekte einzubinden. Diese Funktion ermöglicht eine Anbindung an webbasierte Tools sowie Desktopanwendungen. Des Weiteren lassen sich zahlreiche Videoformate in das SWF-Format konvertieren, so können auch Videos und Animationen eingebettet werden. Der große Vorteil von SWF ist die plattformunabhängige Nutzung, die durch den Adobe Flash Player im Adobe Reader, ab Version 9, gewährleistet ist. In Bezug auf die zeitliche Begrenzung des Social Learning Networks Seminars ist zu vermerken, dass das Konzept der interaktiven Lernressource umfangreich ist. Zusätzlich muss in diesem Zusammenhang auf die mäßige Kooperationsbereitschaft eines Webplattformanbieters hingewiesen werden. Deshalb können im Rahmen der technischen Umsetzung des entwickelten Konzeptes nicht alle dargestellten Funktionen realisiert werden. 4.1 Umgesetzte Funktionen Alle Funktionen, die im Prototyp umgesetzt werden, werden mithilfe des Flash- Werkzeugs von Adobe Acrobat 9 Pro Extended in Form von SWF-Objekten eingefügt. SWF-Objekte werden in einer sogenannten Adobe Flash Entwicklungsumgebung erzeugt. Sie übertragen Vektorgraphiken, Texte, Videos und Ton über das Internet. Die Entwicklung der Funktionen erfolgt also nicht in Adobe Acrobat 9 Pro Extended, sondern bedarf weiterer Werkzeuge, zum Beispiel aus der Adobe Palette (Adobe Flash Builder 4). Im Folgenden wird auf die Einbettung einzelner Funktionen in den Prototyp eingegangen. Es wird zwischen Funktionen differenziert, die bereits vorhanden sind und mit einfachen Mitteln eingebettet werden können und Funktionen, die erst konzipiert und entwickelt werden müssen. Bei den letzteren wird zusätzlich die softwaretechnische Realisierung erläutert. 110
- 111. 4.1.1 Animierte Bilderund Algorithmen Der erste interaktive Inhalt im Prototyp ist ein animiertes Bild, das das Logo des Future Social Learning Network Seminars darstellt. Sobald die PDF-Datei aufgemacht wird, fliegt das Logo in den oberen Teil der ersten Seite hinein. Diese Funktion dient als Einstieg in die Entwicklung von SWF-Objekten. Das Logo wird mithilfe des Tools Powerbullet Presenter animiert. Dazu wird zunächst das Logo im JPG-Format importiert. Unter „Item effects“ wird der Typ „stretchy“ gewählt. Abschließend wird das Projekt gespeichert. Das SWF-Objekt liegt nun im Projektordner und kann mit dem Flash-Werkzeug unter der Angabe des Pfades zum SWF-Objekt in den Prototypen eingebettet werden. Ein weiteres SWF-Objekt wird zum Zweck der Fallstudie „Vorlesungsfolien zur Vorlesung Datenstrukturen und Algorithmen“ im Prototyp eingebunden. Es handelt sich hierbei um die audio-visuelle Darstellung der Funktionsweise des Insertion-Sort Algorithmus. Dazu muss auf die SWF-Datei wie beim Logo mit dem Flash-Werkzeug verwiesen werden. 4.1.2 Bildergalerie Eine Übersicht über die Logos der verwendeten Webapplikationen und Plattformen im Rahmen des Seminars stellt die Bildergalerie dar. Diese wird auf Basis der kostenlosen, im Web verfügbaren (http://simpleviewer.net/simpleviewer/) Bildergalerie „Simpleviewer“ erstellt. Nach dem Runterladen der Software müssen die einzubindenden Bilder und Vorschaubilder in vordefinierte Ordner „images“ und „thumbs“ eingefügt werden. Danach muss das „gallery“ XML-Dokument angepasst werden in dem die Pfade zu den Bildern und Vorschaubildern angegeben werden. Auch die Formatierung der Bildergallerie kann hier vorgenommen werden. Zum Schluss wird die komplette Ordnerstruktur auf einem Server abgelegt und im Prototyp auf das „simpleviewer“ SWF-File verwiesen. 4.1.3 Slideshare-Präsentationen Die ersten Treffen des Seminars werden von Präsentationen begleitet. Diese wurden auf der Slideshare Plattform zur Verfügung gestellt. Um die Präsentationen in den Prototyp einzubinden reicht es aus dem Flash-Werkzeug die Adresse zum SWF-Objekt anzugeben. Diese kann dem Quelltext der Slideshare Seite, die diese Präsentation darstellt, entnommen werden. Die Präsentationen aus dem Seminar wurden mit folgenden Adressen eingebunden: Folien aus der Einführungsveranstaltung: http://static.slidesharecdn.com/swf/ssplayer2.swf?doc=01introduction-100413054707- phpapp02&stripped_title=introduction-to-future-social-learning-networks Folien zum zweiten Seminartreffen: http://static.slidesharecdn.com/swf/ssplayer2.swf?doc=02gruppensmhe-100427021327- phpapp01&stripped_title=02-gruppen-smhe 111
- 112. 4.1.4 Voicethread-Beiträge Voicethread ist eine Plattform, welche die Möglichkeit bietet Bilder, Videos und Präsentationen hochzuladen, die von registrierten Voicethread Nutzern kommentiert werden können. Die Kommentare können in schriftlicher und mündlicher Form abgegeben werden. Der Gastbeitrag von Cristina Costa vom zweiten Seminartreffen befindet sich auf der Voicethread Plattform. Der Beitrag wird wie die Slideshare-Präsentationen mit der Angabe der Adresse zum SWF-Objekt in den Prototyp eingebunden. Um die Adresse zum SWF-Objekt zu erfahren, muss die Präsentation bis zum Ende durchlaufen werden. Erst dann wird die Funktion „Embed“ eingeblendet. Klickt man den Button „Embed“ an, wird ein XML-Code angezeigt. Der tag <embed> enthält die Adresse zum SWF-Objekt. Der Verweis auf das SWF-Objekt vom Gastbeitrag von Cristina Costa ist: http://voicethread.com/book.swf?b=1094324. 4.1.5 CommentInAPDF CommentInAPDF ist eine eigenentwickelte Anwendung, die es ermöglicht aus dem Prototyp heraus sogenannte „Tweets“ zu versenden und anzeigen zu lassen. Die Funktionalität von twitter.com wird also in den Prototyp eingebunden. Dadurch wird es möglich direkt neben einem Artikel in einem PDF Dokument nach Tweets zu suchen, die Begriffe enthalten, die für den Artikel relevant sind, und selber Kommentare, Anmerkungen oder Fragen zu diesem Thema zu verfassen und der twitter-Community mitzuteilen. Zur Entwicklung von CommentInAPDF wird Adobe Flash Builder 4 benutzt. Bei CommentInAPDF handelt es sich dabei um eine Web-Anwendung, die in einem Flex- Projekt erstellt wird. Dazu wird die Flex SDK 4.0 im Flex 3-Kompabilitätsmodus ausgewählt, da es für die benutzten Bibliotheken erforderlich ist. Eingesetzte Bibliotheken sind: as3crypto.swc und tweetr.swc. Die tweetr.swc Bibliothek soll dem Entwickler die Open Authentication und die Anbindung an die twitter API erleichtern. Mit as3crypto wird die Client/Server Kommunikation der tweetr.swc Bibliothek unterstützt. Twitter hat seit dem 30.06.2010 die Basic Authentication eingestellt. Seit dem ist die einzige Möglichkeit zur Authentifizierung bei Twitter die so genannte OAuth (Open Authentication) Methode. Wie eine Authentifizierung bei Twitter abläuft wird in der Abbildung 2 veranschaulicht. Im Folgenden werden entlang des Authentifizierungsprozesses einzelne Codesegmente aus dem Flex-Projekt dargestellt um den Ablauf der Authentifizierung zu verdeutlichen. Zuerst muss ein tweetr-Objekt erzeugt werden, das die Aufgabe hat mit der Twitter API zu kommunizieren und ein oauth-Objekt, das die Authentifizierungsfunktionen verwaltet. twitter = new Tweetr(); oauth = new OAuth(); 112
- 113. Beiden Objekten wirdjeweils ein EventListener zugewiesen. Diese sollen den weiteren Ablauf der Anwendung nach einem Aufruf einer Funktion, die eines der beiden Objekte betrifft, verwalten. tweetr.addEventListener(TweetEvent.COMPLETE, handleLoad); tweetr.addEventListener(TweetEvent.FAILED, handleFail); oauth.addEventListener(OAuthEvent.COMPLETE, handleOAuthEvent); oauth.addEventListener(OAuthEvent.ERROR, handleOAuthEvent) Abb. 2: OAuth Authentifizierungsprozess bei Twitter 113
- 114. Im ersten Schrittim Authentifizierungsprozess (A) wird eine Anfrage von der CommentInAPDF Anwendung an den Serviceprovider gesendet, die einen Anfragetoken beantragt. Hier wird geprüft ob die Anwendung bei Twitter registriert ist. Dies geschieht in dem das oauth-Objekt den Consumer Key und das Consumer Secret (hier verdeckt angegeben) zugewiesen bekommt. oauth.consumerKey = "xxx"; oauth.consumerSecret="xxx"; Wird die Anfrage positiv beantwortet (B), so wird der Benutzer auf die URL weitergeleitet (C), wo er den Zugriff von CommentInAPDF auf seine Daten erlauben kann. navigateToURL(new URLRequest(event.url)); Erlaubt der Benutzer den Zugriff, bekommt er eine PIN angezeigt, die er in CommentInAPDF (D) in das entsprechende Feld eingeben und bestätigen muss. Die Bestätigung der PIN löst eine Anfrage nach dem Zugangstoken (E) aus. oauth.requestAccessToken(pincode.text); Ist die Anfrage positiv beantwortet (F), gilt die Authentifizierung als abgeschlossen. Jetzt kann CommentInAPDF auf die Twitterdaten vom Benutzer zugreifen und ihm das Senden von Tweets (G) ermöglichen. twitter.updateStatus(nachricht); Für die Anzeige von Tweets stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung. Mit der ersten können nur Tweets angezeigt werden, die einen festvorgegebenen Hashtag (z.B. „fsln10“) beinhalten. Dieser wird im Code festgelegt und kann vom Benutzer nicht geändert werden. tweetr.search("fsln10", null, 30); Die zweite Möglichkeit erlaubt es dem Benutzer den Hashtag selbst auszuwählen. Dieser wird dann aus dem entsprechenden Textfeld ausgelesen und der search-Methode übergeben. tweetr.search(tag.text, null, 30); Die Suchergebnisse werden gesammelt und als Objekte abgelegt. var statusData:SearchResultData = event.responseArray[i] as SearchResultData; Anschließend werden die Objekte ausgelesen und in ein Array gefüllt, das dem DataGrid übergeben wird, das die Ergebnisse in der Tweet-Liste anzeigt. 114
- 115. var obj:Object ={}; obj.text = statusData.text; obj.from = statusData.user; arr.push(obj); datagrid.dataProvider = arr; Nach der Implementierung der Anwendung wird ein Releasebuild zu einer SWF Datei exportiert und der Inhalt des bin-release Ordners auf einem PHP Server abgelegt. Jetzt kann das SWF-Objekt mit dem Flashwerkzeug des Adobe Acrobat im Prototyp eingefügt werden. 4.1.7 Flashmeeting Das Seminar wird von Gesamttreffen begleitet, wo sich alle Teilnehmer über ihren Zwischenstand austauschen können. Die Treffen, die online abgehalten werden, finden auf der Webplattform Flashmeeting statt. Diese bietet registrierten Benutzern die Möglichkeit sich zu einer bestimmten Zeit und für eine bestimmte Dauer mit mehreren Benutzern online zu einem Meeting zu treffen. Die Meeting Zeit muss vorher beantragt werden. Die Meetings werden aufgezeichnet und können später über die URL, die dem Meeting zugeteilt wurde, abgespielt werden. Auch hier kann man auf eine SWF-Datei verweisen, die das Meeting aufzeichnet und wiedergeben kann. Dadurch hat man die Möglichkeit ein Meeting im Prototyp abzuhalten und es auch an derselben Stelle wiederzugeben. Der Verweis auf das SWF- Objekt besteht hier allerdings aus zwei Teilen. Der erste Teil der Adresse ist in der URL zum Meeting enthalten. Das erste Gesamttreffen fand unter folgender URL statt: http://fm.ea-tel.eu/fm/fmm.php?pwd=1cec05-21562. Daraus wird der erste Teil herausgenommen: http://fm.ea-tel.eu/fm/. Der zweite Teil des Verweises zum SWF- Objekt kann aus dem Quelltext der Seite wo das Meeting abgespielt wird entnommen werden. Der zweite Teil befindet sich im Parametertag mit dem Namen „movie“ unter dem Wert „value“. In diesem Fall sieht der tag wie folgt aus: <param name="movie" value="memo.swf?room=fm21562&password=1cec05- 21562&jumptime=0&sizemode=full" /> Das Zusammenfügen der beiden Teile ergibt den Verweis zum SWF-Objekt, das in den Prototypen eingebunden wird: http://fm.ea-tel.eu/fm/memo.swf?room=fm21562&password=1cec05- 21562&jumptime=0&sizemode=full 4.2 Zertifizierung SWF-Objekte haben die Möglichkeitauf Webdienste zuzugreifen ohne dass der Nutzer das merkt. Eine Sicherheitsmaßnahme des Adobe Readers ist es den Nutzer bei solchen Zugriffen zu informieren und eine Sicherheitswarnung auszugeben. In Verbindung mit der Warnung kann der Benutzer wählen ob er es zulassen möchte, dass es auf Webdienste zugegriffen wird oder ob der Zugriff blockiert werden soll. 115
- 116. Die in demPrototyp eingebetteten Funktionen greifen mehrmals pro Ausführung auf Webdienste zu. Dadurch kommt es zu zahlreichen Sicherheitswarnungen durch den Adobe Reader. Der Benutzer wird an einer barrierefreien Nutzung des PDFs gehindert. Eine Möglichkeit die Sicherheitswarnungen zu vermeiden ist die Zertifizierung des Dokumentes. Durch die Zertifizierung wird vom Nutzer des Dokumentes verlangt das Zertifikat zu überprüfen und zu bestätigen bevor alle Funktionen des Dokumentes im vollen Umfang genutzt werden können. So kann zum einen die Anzahl der Sicherheitshinweise stark reduziert werden und zum anderen kann der Nutzer davon ausgehen, dass das Dokument von einer ihm bekannten Person zertifiziert wurde. Zusätzlich hat die Person, die das Dokument zertifiziert die Möglichkeit die weitere Bearbeitung des Dokumentes zu beschränken. Der Prototyp ist mit einem Zertifikat von Alexander Schäfer versehen und die weitere Bearbeitung des Dokumentes ist beschränkt. Im Rahmen der Seminararbeit wurde ein weiteres PDF Dokument erstellt, das eine Anleitung zur Akzeptanz dieses Zertifikates gibt. 5 Fazit Interaktive Lernressourcen sind ein unglaublich weites Feld, da heutzutage nahezu alles interaktiv ist und sich einem durch diverse technische Neuerungen grenzenlose Möglichkeiten auftun. Durch die Ausarbeitung eines interaktiven PDFs haben wir uns hierbei zwar ein wenig beschränkt, da dies doch ein sehr statisches Format ist. Im Nachhinein war diese Beschränkung jedoch sehr dienlich, da wir so ein eingegrenztes Feld hatten, auf dem wir uns bewegen konnten und uns einige Auswahl-Entscheidungen – wie beispielsweise bei der Einbindung von Geo-Daten – durch das Format abgenommen wurden. Letztlich ist unser Prototyp hauptsächlich eine Ideensammlung und keine voll funktionstüchtige Lernressource. Alles in allem wirkt das PDF nun durch die vielen Ideen etwas überladen, was für Lernzwecke keine optimale Ausgangslage ist, da der Nutzer hierdurch unter Umständen überfordert ist. Das PDF hat aber auch nicht wirklich den Anspruch, in dieser Form verwendet zu werden. Viel mehr soll es die Möglichkeiten aufzeigen, die man bei der Erstellung für PDFs für die Lehre hat. Greift man nur eine oder wenige Funktionen heraus, kann man eine seminar- oder vorlesungsbegleitende Lektüre durch viele motivierende und intensivierende Funktionen aufwerten. Da die technischen Anforderungen hierbei nicht sonderlich hoch sind, wäre es wünschenswert, wenn die in dieser Arbeit aufgezeigten Möglichkeiten tatsächlich in der Lehre genutzt würden. 116
- 117. Literaturverzeichnis [BP99] Baumgartner, P.; Payr, S.: Lernen mit Software. 2. Auflage. Studienverlag, Innsbruck, 1999. [Haa02] Haack, J.: Interaktivität als Kennzeichen von Multimedia und Hypermedia. In (Issing, Ludwig J.; Klimsa, P., Hrsg.): Information und Lernen mit Multimedia und Internet. Lehrbuch für Studium und Praxis. 3. Auflage. Psychologie Verlags Union, Weinheim, 2002; S. 127-136. [Har07] Hartwig, R.: Ergonomie interaktiver Lernmedien: Kriterien und Enwicklungsprozesse für E-Learning Systeme. Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH, München, 2007. [He08] Hebbel-Seeger, A.: Digitale Medien – Verstehen, gestalten, anwenden. Motivation. Einführungsvorlesung im Wintersemester, Universität Augsburg, 2008. [HGH02] Hesse, F. W.; Garsoffky, B.; Hron, Ae.: Netzbasiertes kooperatives Lernen. In (Issing, L. J.; Klimsa, P., Hrsg.): Information und Lernen mit Multimedia und Internet. Lehrbuch für Studium und Praxis. 3. Auflage. Psychologie Verlags Union, Weinheim, 2002; S. 283-298). [JLSS10] Johnson, L.; Levine, A.; Smith, R.; Stone, S: The 2010 Horizon Report.The New Media Consortium, Austin, Texas, 2010. [Kl02] Klimsa, P.: Multimedianutzung aus psychologischer und didaktischer Sicht. In (Issing, L. J.; Klimsa, P., Hrsg.): Information und Lernen mit Multimedia und Internet. Lehrbuch für Studium und Praxis. 3. Auflage. Psychologie Verlags Union, Weinheim, 2002; S. 5- 17. [MSRS07] Mann, D.; Scholl, P.; Rensing, C.; Steinmetz, R.: Interaktive, Community-unterstützte Wissensnetze für persönliches Wissensmanagement in Ressourcen-basierten Lernkontexten. In (Rensing, C.; Rößling, G., Hrsg.): Proceedings der Pre-Conference Workshops der 5. E-Learning Fachtagung Informatik – DeLFI 2007. Logos Verlag, Darmstadt, 2007; S. 35-42. [PR05] Petko, D. & Reusser, K.: Potenzial interaktiver Lernressourcen. In (Miller, D., Hrsg.): E- Learning: Eine multiperspektivische Standortbestimmung. Haupt, Bern, 2005; 183-206. [Re08a] Reinmann, G. (2008a): Einführung in die Medienpädagogik und –didaktik. Sitzung 7: Lehr-Lernmedien und Bildungstechnologien. Einführungsvorlesung im Wintersemester. Universität Augsburg, 2008. [Re08b] Reinmann, G. (2008a): Einführung in die Medienpädagogik und –didaktik. Sitzung 8: Lernpsychologische Grundlagen. Einführungsvorlesung im Wintersemester. Universität Augsburg, 2008. [Sc06] Schumacher, P.: Wie User mit interaktiven Infografiken umgehen. URL: http://www.onlinejournalismus.de/2006/05/17/wie-user-mit-interaktiven-infografiken- umgehen/. 2006. Zuletzt aufgerufen am 1.7.2010. [Sh09] Sher, A.: Assessing the relationship of student-instructor and student-student interaction to student learning and satisfaction in Web-based Online Learning Environment.In: Journal of Interactive Online Learning 08/02, 2009. [We01] Weidenmann, B.: Lernen mit Medien. In (Krapp, A.; Weidenmann, B., Hrsg.): Pädagogische Psychologie. Beltz, Weinheim, 2001; S. 415-466. [We02] Weidenmann, B.: Multicodierung und Multimodalität im Lernprozess. In (L. J. Issing; P. Klimsa, Hrsg.): Information und Lernen mit Multimedia und Internet (3. Aufl.) (S. 45– 62). Beltz PVU, Weinheim, 2002. [Zu06] Zupancic, B.: Vorlesungsaufzeichnungen und digitale Annotationen. Einsatz und Nutzen in der Lehre. Dissertation an der Albert-Ludwigs Universität Freiburg, 2006. 117
- 118.
- 119. Soziale Netzwerkanalyse inArtefact-Actor-Networks - Seminar FSLN - Future social learning networks Matthias Moi moisun@uni-paderborn.de Abstract: Soziale Netzwerke haben in der letzten Zeit einen hohen Stellenwert erhal- ten. Sie spiegeln Kommunikationen, Kooperationen und lose Bekanntschaften in ver- ¨ netzten Gemeinschaften wieder. Mit Hilfe von Metriken lassen sich Aussagen uber Zu- sammenh¨ nge, wichtige Personen oder Kleingruppen treffen. Des Weiteren lassen sich a Netzwerke aufspannen, die Dokumente, Wiki-Artikel oder Blogeintr¨ ge miteinander a verbinden. Ein solches Netzwerk wird als Artefaktnetzwerk bezeichnet. Durch die Kombination von Artefakt- und Akteurnetzwerken entstehen Artefact-Actor-Networks. Werden Artefakte hinsichtlich ihrer Semantik untersucht und miteinander verglichen, ist es m¨ glich zwischen Akteuren Beziehungen herzustellen, die ohne Betrachtung o der Artefakte nicht entstehen w¨ rden. In der sozialen Netzwerkanalyse existieren Me- u triken zur Untersuchung von sozialen Netzwerken, um die Dichte im Netzwerk oder ¨ anhand verschiedener Zentralit¨ tsmaße Aussagen uber zentrale Knoten bzw. Personen a im Netzwerk zu treffen. Die vorliegende Seminararbeit besch¨ ftigt sich mit dem Konzept der Artefact-Actor- a Networks und der Anwendung von Metriken aus der sozialen Netzwerkanalyse auf Artefact-Actor-Networks. Es wird ein Konzept vorgestellt mit dem es m¨ glich ist Ar- o tefakte semantisch Vergleichbar zu machen. Mit Hilfe der hier entwickelten prototy- pischen Implementierung zum Export von Artefact-Actor-Networks in eine Graphbe- schreibungssprache werden die hier vorgestellten Metriken diskutiert. 1 Einleitung Soziale Netzwerke repr¨ sentieren soziale Strukturen durch die Verkn¨ pfung von Knoten a u in einem Netzwerk. Sie entstehen immer dann, wenn Personen miteinander kommunizie- ren, zusammenarbeiten, Daten austauschen, eine Freundesbeziehung oder ein Verwandt- schaftsverh¨ ltnis eingehen und in vielen anderen F¨ llen. Im heutigen World Wide Web a a (WWW) existieren bereits unz¨ hlige soziale Netzwerke, auf denen sich jeder mit jedem a vernetzen kann. Besonders erfolgreich sind hier Plattformen wie Facebook1 , StudiVZ2 und XING3 . Der Begriff Social Network Sites hat sich daf¨ r herausgebildet. u Soziale Netzwerke stehen oft als Synonym f¨ r spezielle Personennetzwerke. Sie entspre- u 1 http://www.facebook.com/ 2 http://www.studivz.net/ 3 https://www.xing.com/ 119
- 120. chen einer Mengevon Individuen, den sogenannten Akteuren, zwischen denen es Verbin- dungen geben kann. Ein Akteur kann beispielsweise die Rolle einer Person, einer Gruppe oder eines computergesteuerten Systems einnehmen. Daraus folgt, dass ein soziales Netz- werk aus einer heterogenen Gruppe von Akteuren bestehen kann. Stellt man das soziale Netzwerk grafisch in einem Soziogramm dar, werden Akteure als Knoten und Beziehun- gen als Kanten modelliert. Um soziale Netzwerke hinsichtlich Metriken, wie zum Beispiel der Zentralit¨ t, anhand a von Zentralit¨ tsmaßen untersuchen zu k¨ nnen, bedient man sich der sozialen Netzwerk- a o analyse (Social Network Analysis). Sie hat sich zur wesentlichen Technik der modernen Soziologie herausgebildet. In der sozialen Netzwerkanalyse werden Metriken verwendet, ¨ um Aussagen uber die Struktureigenschaften des Netzwerkes treffen zu k¨ nnen. o Ziel dieser Arbeit ist die Anwendung und Evaluierung von Metriken der sozialen Netz- werkanalyse auf Artefact-Actor-Networks. Hierf¨ r wird eine Komponente entwickelt, die u aus einem bestehenden Artefact-Actor-Network eine Transformation in die Graphenko- dierungssprache GEXF (Graph Exchange XML Format) [HBJ+ 10] erm¨ glicht. Mit dem o Tool Gephi4 werden die transformierten Graphen visualisiert und analysiert. Die GEXF- Spezifikation erm¨ glicht die Modellierung von komplexen Netzwerkstrukturen. Gegen¨ ber o u dem weit verbreitetem Format GraphML5 besteht in GEXF zust¨ tzlich die M¨ glichkeit a o zeitliche Intervalle f¨ r Gruppen von Knoten oder sogar auf Knotenebene anzugeben. u 1.1 Welchen Nutzen bringen Artefact-Actor-Networks? Wenn in einem Netzwerk nicht mehr f¨ r Personen oder Gruppen, sondern f¨ r Artefakte u u wie Blogeintr¨ ge, Videos oder Twitter-Nachrichten (sog. Tweets) stehen, spricht man von a Artefaktnetzwerken. Hierbei k¨ nnen die selben Metriken der sozialen Netzwerkanalyse o angewendet werden. Artefaktnetzwerke versuchen Aussagen dar¨ ber zu treffen, wie Arte- u fakte verlinkt und verwendet werden. Wenn zwei Artefakte miteinander verbunden sind, scheint eine semantische Beziehung zwischen ihnen zu bestehen. Betrachtet man zum Bei- spiel zwei Artefakte, ein Textdokument und einen Blog-Eintrag, dann kann es sein, dass im Blogeintrag auf das Textdokument verlinkt wird. Somit existiert zwischen diesen beiden Artefakten eine semantische Relation references bzw. isReferencedBy. Neben den Beziehungen untereinander k¨ nnen Artefakte auch Beziehungen zu Akteu- o ren besitzen. Damit k¨ nnen bei der Untersuchung von Artefakt- und Akteurnetzwerken o konsolidierte Netzwerke erzeugt werden, um den Kontext f¨ r bestehende Verbindungen u zwischen Akteuren herauszufinden. Ein solches konsolidiertes Netzwerk wird als Artefa- ct-Actor-Network bezeichnet. ¨ In Freundschaftsnetzwerken kann es zum Beispiel semantisch ahnliche Nachrichten als Artefakte geben. Werden diese Artefakte miteinander verkn¨ pft, dann entstehen automa- u tisch Verbindungen zwischen Akteuren, da Nachrichten im Freundschaftsnetzwerk ein- deutig Personen zugeordnet sind. Im Umkehrschluss heißt dies, dass Beziehungen zwi- 4 http://gephi.org/ 5 http://graphml.graphdrawing.org/ 120
- 121. schen Individuen aufgemeinsames Interesse dieser zur¨ ckzuf¨ hren sind (vgl. [Hol06]). u u Werden zum Beispiel f¨ r eine Konferenz Artikel zu einem bestimmten Thema eingereicht, u ¨ dann haben diese Artefakte einen gemeinsamen Kontext und sind semantisch ahnlich. Durch die Verkn¨ pfung dieser Artefakte entsteht weiterhin ein Akteurnetzwerk, welches u Personen miteinander verkn¨ pft. Diese Personen verfolgen gleiche Interessen, m¨ ssen u u aber pers¨ nlich nicht unbedingt in Kontakt getreten sein. Mit hoher Wahrscheinlichkeit o ist es f¨ r die Akteure ein erheblicher Mehrwert, wenn solche Netzwerkmuster formalisiert u und transparent gemacht werden. Das Artefact-Actor-Network generiert zwei Arten von Informationen, die in den einzelnen Netzwerken nicht erkennbar gewesen w¨ ren. Es er- a geben sich ausgehend von Verbindungen zwischen Akteuren implizite Verbindungen zwi- schen Artefakten. Viel interessanter sind aber die impliziten Verbindungen zwischen Ak- ¨ teuren, die sich aus den Verbindungen der Artefakte ergeben, da sie Akteure mit ahnlichen Interessen verkn¨ pfen. Damit besteht zwischen Autoren einer Konferenz nicht unbedingt u eine pers¨ nliche Verbindung im Akteurnetzwerk, sehr wohl aber eine implizite Verbin- o dung durch die Beziehungen im Artefaktnetzwerk. 1.2 ¨ Welchen Nutzen besitzen Artefact-Actor-Networks fur das FSLN-Seminar? Zum kollaborativen Erstellen von textuellen Dokumenten k¨ nnen Artefact-Actor-Netwo- o rks einen erheblichen Mehrwert liefern. Im Kontext dieses Seminars k¨ nnen f¨ r eine Men- o u ge von Papern semantische Beziehungen zwischen diesen hergestellt werden, um bei- spielsweise die Literatursuche zu vereinfachen. Ein anderes Beispiel ist der Einsatz von Twitter6 . Werden hier Artefakte oder Akteure miteinander verkn¨ pft so lassen sich the- u menspezifische Diskussion clustern. Wie in der Einleitung schon erw¨ hnt k¨ nnen unter- a o schiedliche Artefakttypen miteinander verkn¨ pft werden. Betrachtet man nun ein Semi- u nar als ein Projekt und f¨ gt neue Projekte zum Artefact-Actor-Network hinzu, so k¨ nnen u o zwischen den einzelnen Artefakten der Projekte projekt¨ bergreifende Verbindungen ent- u stehen. isReferencedBy isSupervisorOf referencing isSupervisedBy Organization isUsed owner isAuthor modfier uses Projectspace A Projectspace B Projectspace C Abbildung 1: Projekt¨ bergreifender Zugriff u 6 Microblogging-Dienst bei dem pro Blog die Zeichenanzahl auf 140 Zeichen beschr¨ nkt ist a 121
- 122. In Abbildung 1ist beispielhaft eine Organisation dargestellt, die drei Projectspaces enth¨ lt. a Die unterschiedlichen grafischen Formen spiegeln unterschiedliche Artefakttypen bzw. Akteure wieder. Jeder Projectspace ist ein in sich abgeschlossenes System. Beziehungen bestehen zwischen allen Artefakttypen und Akteuren, sowohl projektintern, wie auch pro- jekt¨ bergreifend. Diese Beziehungen werden in Artefact-Actor-Networks abgebildet. u Im Folgenden werden die f¨ r diese Arbeit notwendigen Grundlagen vorgestellt. Beginnend u mit einer Einf¨ rhung in soziale Netzwerke, wird das Konzept der Artefact-Actor-Networks u vorgestellt. 2 Soziale Netzwerke Soziale Netzwerke entstehen immer dann, wenn Personen miteinander kommunizieren oder Daten austauschen. Ein soziales Netzwerk l¨ sst sich in seiner Grundform als ein un- a gerichteter Graph darstellen. So werden Personen als Knoten und Beziehungen zwischen ihnen als Kanten modelliert. Durch die stetig ansteigende Vernetzung der Gesellschaft sind soziale Netzwerke in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Im privaten, sozialen, gesch¨ ftlichen und univer- a sit¨ ren Bereich haben sie einen festen Stellenwert erhalten. Die Social Network Sites Face- a book, StudiVZ und XING beweisen dies nicht nur durch kontinuierlich steigende Nutzer- zahlen, sondern auch durch die intensive Nutzung der Teilnehmer. W¨ hrend zu Beginn a lediglich Kontakte ausgetauscht und gekn¨ pft wurden, bieten Social Network Sites heut- u zutage die M¨ glichkeit komplett individualisierte Interessengruppen zu bilden. Auch in o den wirtschaftlichen Bereich sind Social Network Sites vorgedrungen. So ist es beispiels- ¨ weise uber XING m¨ glich anhand von Benutzerprofilen Mitarbeiter zu akquirieren, oder o ein Profil f¨ r m¨ gliche Stellenangebote freizugeben. u o Erstmals wurden soziale gesellschaftliche Strukturen zu Beginn des 20. Jahrhunderts un- tersucht. Damals analysierte Georg Simmel relationale Beziehungen zwischen Individu- en. Im Jahr 1967 arbeitete Stanly Milgram an einem Experiment, welches heute als Das ” kleine Welt-Ph¨ nomen“ bekannt ist. In diesem Experiment analysierte er Vernetzungsei- a ¨ genschaften zwischen Personen und stellte fest, dass jeder mit jedem uber kurze Wege verbunden ist (vgl. [Hol06], S. 29 ff). 2.1 Definition Die bekannteste und immer wieder verwendete Definition sozialer Netzwerke geht auf Mitchell zur¨ ck. Er definiert in [Mit69] ein soziales Netzwerk wie folgt: u (...) a specific set of linkages among a defined set of persons with the ad- ” ditional property that the characteristics of these linkages as a whole may be used to interpret the social behavior of the persons involved.“ 122
- 123. Ein soziales Netzwerkbesteht also im Wesentlichen aus einer Menge von in Beziehung stehenden Akteuren. Ein Akteur kann f¨ r eine Person, eine Gruppe oder gar eine ganze u Organisation stehen. Auch ein computergesteuertes, automatisiertes System kann als Ak- teur in einem sozialen Netzwerk fungieren. Wassermann und Faust definieren in [WFI94] ein soziales Netzwerk als: A social network consists of a finite set or sets of actors and the relation or ” relations defined on them.“ Ein soziales Netzwerk kann demzufolge als relationales System aufgefasst werden. 2.2 Modellierung Graphentheoretisch k¨ nnen soziale Netzwerke als Soziogramme modelliert werden. Dabei o werden Akteure durch Knoten und Beziehungen durch Kanten repr¨ sentiert. Soziogramme a wurden von Jacob L. Moreno in [Mor34] vorgestellt und werden auch heute noch mit ihren dazugeh¨ rigen Soziomatrizen zur Analyse von sozialen Netzwerken verwendet. In o Abbildung 2(a) ist ein Netzwerk als Soziogramm modelliert. Die zugeh¨ rige Soziomatrix o ist in Tabelle 1 dargestellt. Reflexive Verbindungen werden ausgeschlossen, da sie in sozialen Netzwerken keine Aus- sagekraft besitzen. Weiterhin gilt, dass die Werte entlang der Diagonalen gespiegelt sind, da der Graph ungerichtet ist. Zu jedem sozialen Netzwerk k¨ nnen Hilfsnetzwerke, welche o ¨ uber gerichtete Kanten unidirektionale Beziehungen abbilden, erstellt werden. Die St¨ rke a einer Beziehung wird durch Kantengewichte spezifiziert. 2 A B A B A B 5 8 5 1 C D C D C D (a) Personennetzwerk (b) Soziales Hilfsnetzwerk (c) Soziales Hilfsnetzwerk mit Kantengewichten Abbildung 2: Modellierung eines sozialen Netzwerks mit Hilfe von Soziogrammen Modelliert das Soziogramm ein Freundschaftsnetzwerk, dann entsprechen die Kanten in Abbildung 2(a) den Freundschaftsbeziehungen im Netzwerk. Die Hilfsnetzwerke aus Ab- bildung 2(b) und 2(c) werden zur Anwendung von Metriken der sozialen Netzwerkanalyse genutzt. 123
- 124. Tabelle 1: Soziomatrixf¨ r das Beispiel aus Abbildung 2(a) u A B C D A - 1 1 1 B 1 - 1 0 C 1 1 - 0 D 1 0 0 - 3 Artefact-Actor-Networks Das Konzept der Artefact-Actor-Networks wurde an der Universit¨ t Paderborn unter Lei- a tung von Wolfgang Reinhardt [RMV09] entwickelt. Es verbindet Akteur- mit Artefakt- netzwerken. Ein Artefact-Actor-Network ist ein Netzwerk, das aus Schichten von Ak- teurnetzwerken und Artefaktnetzwerken besteht. Die in Abschnitt 2 vorgestellten sozialen Netzwerke entsprechen den Schichten der Akteurnetzwerke. Die Schichten der Artefakt- netzwerke werden analog zu den Schichten der Akteurnetzwerke aufgespannt. In Abbil- dung 3(a) sind Artefaktnetzwerke f¨ r Chat, E-Mail und Dokumente dargestellt. Artefakte u ¨ sind uber Relationen miteinander verkn¨ pft. Eine E-Mail kann zum Beispiel eine Ant- u wort auf eine andere E-Mail sein, woraus sich eine Verbindung im Artefaktnetzwerk f¨ ru E-Mails ergibt. Diese Relationen sind innerhalb der Schichten sichtbar. Zwischen den einzelnen Artefaktnetzwerken gibt es schicht¨ bergreifende Relationen, wenn u zwei Artefakte unterschiedlichen Typs zueinander in Beziehung stehen. Ein Beispiel hierf¨ r u ist der Verweis in einem Dokument auf eine E-Mail. Man erh¨ lt ein konsolidiertes Ar- a tefaktnetzwerk, das Artefakte mit ihren Relationen schicht¨ bergreifend zusammenf¨ hrt. u u Analog erh¨ lt man ein konsolidiertes Akteurnetzwerk, das Akteure mit ihren Relationen a schicht¨ bergreifend zusammenf¨ hrt. Ein Artefakt unterh¨ lt Beziehungen zu mindestens u u a einem Akteur. Hieraus folgt, dass konsolidierte Akteurnetzwerke mit konsolidierten Arte- faktnetzwerken (Abbildung 3(b)) verbunden sind. Neben den explizit gesetzten Relationen sind auch implizite Relationen von Interesse, die durch eine semantische Analyse der Ar- tefakte identifiziert werden. 3.1 Semantische Relationen Semantische Relationen sind gerichtete, beschriftete Relationen, die den Beziehungstyp zwischen Objektpaaren beschreiben. Beispiele hierf¨ r sind kennt oder istBefreundet. In u Artefact-Actor-Networks existieren drei grundlegende Klassen semantischer Relationen. Die Relationsklasse ACT 2 umfasst Verbindungen zwischen Akteuren. Die Klasse ART 2 beschreibt Verbindungen zwischen Artefakten, w¨ hrend die Klasse der AA-Relationen f¨ r a u Verbindungen zwischen Akteuren und Artefakten steht. 124
- 125. (a) Konsolidiertes Artefaktnetzwerk konsolidiertesArtefaktnetzwerk konsolidiertes Soziales Netzwerk (b) Konsolidiertes Akteurnetzwerk Abbildung 3: Schichten im Artefact-Actor-Network 125
- 126. 3.1.1 Actor-Actor-Relation (ACT 2 -Relation) ACT 2 -Relationen beschreiben Beziehungen zwischen Akteuren. Sie charakterisieren ein- fache Beziehungen wie Freundschafts- oder Bekannschaftsbeziehungen. Eine Relation hat einen wohldefinierten Typ. Das Friend Of A Friend Projekt hat f¨ r diese Klasse von se- u mantischen Relationen ein RDF-Vokabular entwickelt, um Interessen, Aktivit¨ ten und Ver- a bindungen von Personen auszudr¨ cken. Es beschreibt Eigenschaften wie den Vor- oder u Nachnamen einer Person und stellt verschiedene Typen von semantischen Relationen wie knows, isParentOf oder Reports to bereit. isReferencedBy isSupervisorOf isSupervisedBy referencing isSupervisedBy Organization Board of directors isSuperviserOf isUsed owner isAuthor isColleagueOf modfier isColleagueOf uses Projectspace A A Team Projectspace B Projectspace C Team B Abbildung 4: Beispiele f¨ r ACT 2 -Relationen in einer Organisation u Abbildung 4 zeigt ein Beispiel f¨ r ACT 2 -Relationen. In dem betrachteten Szenario ist ei- u ne Person gerade ein Kollege oder ein Teammitglied, w¨ hrend zwei Teammitglieder wie- a derum Kollegen sind. Die verschiedenen Typen von semantischen Relationen beschreiben verschiedene Beziehungstypen unter Kollegen. Mitglieder eines Teams sind gleichzeitig Kollegen sowie Teammitglieder. Die Relationen zwischen den Teammitgliedern wurden ¨ zur besseren Ubersicht weggelassen. Außerdem beaufsichtigt die Gesch¨ ftsf¨ hrung die a u Kollegen von Team A. Dieses kleine Beispiel zeigt, dass es schon mit drei unterschiedlichen Relationstypen m¨ gli- o ch ist, eine Hierarchie in einer Organisation zu modellieren. Durch verschiedene Re- lationstypen k¨ nnen unterschiedliche Kommunikationskan¨ le wie E-Mail oder Instant- o a Messaging genauer untersucht werden. 3.1.2 Artefact-Artefact-Relation (ART 2 -Relation) ART 2 -Relationen sind Relationen zwischen Artefakten. Sie treffen Aussagen uber die ¨ Art, wie Artefakte untereinander verbunden sind. Bereits geeignete Relationstypen werden vom DublinCore-Standard sowie dem SIOC-Projekt7 bereitgestellt. Beispiele f¨ r Relati- u onstypen sind references, hasPart, isPartOf. Abbildung 5 zeigt, wie Artefakte zwischen verschiedenen Storages miteinander verkn¨ pft u 7 http://sioc-project.org/ 126
- 127. isReferencedBy isSupervisorOf isVersionOf referencing linksTo isSupervisedBy Organization isReferencedBy isUsed Artefact storage A Artefact storage B Artefact storage C uses Projectspace A Projectspace B Projectspace C Abbildung 5: Beispiele f¨ r ART 2 -Relationen in einer Organisation u werden. Ein Artefact-Storage kann f¨ r die Datenhaltung von Blogeintr¨ gen oder E-Mails u a zust¨ ndig sein. Die verschiedenen Symbole repr¨ sentieren unterschiedliche Typen von Ar- a a tefakten. 3.1.3 Artefact-Actor-Relation (AA-Relation) F¨ r jedes Artefakt im Artefaktnetzwerk existiert eine Menge an Relationen zu Akteu- u ren. AA-Relationen bestimmten den Zugeh¨ rigkeitstyp von Akteuren zu Artefakten. Wie o schon zuvor stellen DublinCore und SIOC eine Basismenge an semantischen Relatio- nen bereit. Die grundlegendsten Relationen zwischen Akteuren und Artefakten sind crea- tor, publisher und rightHolder. Sie beschreiben, welcher Akteur ein Artefakt erstellt hat, ¨ ver¨ ffentlicht hat oder dessen Rechte besitzt. Ahnliches wird von SIOC durch creator, o modifier und owner bereitgestellt. Zur Veranschaulichung sind in Abbildung 6 alle drei Relationstypen aufgef¨ hrt. u isReferencedBy isSupervisorOf referencing isSupervisedBy Organization isUsed owner isAuthor modfier uses Projectspace A Projectspace B Projectspace C Abbildung 6: Beispiele f¨ r AA-Relationen in einer Organisation u Ausgehend von diesen Grundlagen besch¨ ftigen sich die n¨ chsten zwei Abschnitte mit der a a Frage, wie Artefakte Vergleichbar gemacht werden k¨ nnen. Existieren zwischen Artefakten o 127
- 128. keine expliziten ART2 -Relation, dann m¨ ssen Artefakte hinsichtlich ihres Kontexts uber u ¨ eine Metadatenextraktion untersucht werden. 4 Extraktion und Gewichtung von Metadaten Um Artefakte hinsichtlich ihres Kontextes zu untersuchen, werden Metadaten ben¨ tigt, die o den Inhalt des Artefakts beschreiben. Jedes Metadatum wird als Konzept bezeichnet und besitzt f¨ r ein Artefakt einen Relevanzwert zwischen 0 und 1. Ein Wert von 1 bedeutet, u dass das Konzept auf das Artefakt voll zutrifft. Ein Wert von 0 bedeutet, dass das Konzept gar nicht zutrifft. Konzepte k¨ nnen Schl¨ sselw¨ rter oder benannte Entit¨ ten sein. Benann- o u o a te Entit¨ ten sind spezielle Schl¨ sselw¨ rter, die einen Typ besitzen. Abbildung 7 zeigt die a u o Konzepte eines Wiki-Artikels zum Thema Microblogging mit Twitter [Twi10]. keyword company API Twitter relevance = 0.85 relevance = 1.0 keyword type:wiki Tags Twitter relevance = 0.25 http://en.wikipedia.org/wiki/Twitter technology country SMS United States relevance = 0.70 relevance = 0.9 Abbildung 7: Konzepte eines Artefakts Zur Extraktion solcher semantisch angereicherten Metadaten k¨ nnen Projekte wie Open- o Calais8 und AlchemyApi9 zum Einsatz kommen. Sie liefern semantisch angereicherte Me- tadaten in Form von RDF-Daten zu einem Text. Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten sind in Tabelle 2 aufgef¨ hrt. u Beide Dienste liefern f¨ r benannte Entit¨ ten Relevanzen auf dem stetigen Intervall (0, 1]. u a Bei Schl¨ sselw¨ rtern ist die Relevanzbestimmung weniger genau. Hier enth¨ lt die Rele- u o a vanz nur Werte aus der Menge {1, 2 . . . , 5}. Aus der Dokumentation der Dienste geht nicht hervor, wie diese Granularit¨ t zustande kommt. Um eine genauere Relevanzbestimmung a f¨ r Schl¨ sselw¨ rter zu erhalten, wird eine andere Metrik genutzt. u u o 8 http://www.opencalais.com/ 9 http://www.alchemyapi.com/ 128
- 129. Tabelle 2: Funktionalit¨t von OpenCalais und AlchemyAPI a AlchemyAPI OpenCalais Spracherkennung ja nein Sprachen DE, EN, FR EN Schl¨ sselwortextraktion u ja ja Extraktion benannter Entit¨ ten a ja ja Relevanzbewertung ja ja 4.1 Termfrequenz - Inverse Dokumentfrequenz Die T F -IDF (Termfrequenz - inverse Dokumentfrequenz) ist eine Metrik zur Gewich- tung von Schl¨ sselw¨ rtern im Bereich des Information Retrieval [BYRN99]. Das Gewicht u o ist eine statistische Maßzahl, um die Wichtigkeit bzw. Aussagef¨ higkeit eines Terms in a einem Dokument in Bezug auf alle Terme im Korpus zu bestimmen. Der Korpus ist hier- ¨ bei die Sammlung aller Terme uber alle Dokumente bzw. Artefakte. Die Berechnung der T F -IDF wird durch Multiplikation der Termfrequenz und der inversen Dokumentfre- quenz berechnet. Im Folgenden werden einige Definitionen zur Berechnung der T F -IDF vorgestellt. Sei hd (t) die H¨ ufigkeit eines Terms t in einem Dokument d. Sei a(d) die Anzahl aller a Terme in einem Dokument d. Die Termfrequenz T Ft,d wird wie folgt berechnet. hd (t) T Ft,d = (1) a(d) Die Termfrequenz beschreibt die relative H¨ ufigkeit eines Terms in einem Dokument. Sie a dient als Indikator, wie repr¨ sentativ ein Term f¨ r den Inhalt eines Dokuments ist (vgl. a u [BYRN99] S. 29-30). Die inverse Dokumentfrequenz wird durch den logarithmierten Quotienten aus der Anzahl aller Dokumente im Korpus und der Anzahl der Dokumente, in denen ein Term vorkommt, berechnet. Der Divisor des Quotienten wird als Dokumentfrequenz bezeichnet. Sei D die Menge aller Dokumente in einem Korpus. Sei DFt die Dokumentfrequenz eines Terms t. Die inverse Dokumentfrequenz IDFt ist gegeben durch |D| IDFt = log (2) 1 + DFt Die inverse Dokumentfrequenz dient zur Bestimmung der Trennf¨ higkeit eines Terms in a einem Korpus. Je trennf¨ higer ein Term ist, desto besser eignet er sich zur Beschreibung a eines Dokuments. Der IDF-Wert f¨ r einen Term t sinkt bei steigender Anzahl an Doku- u menten, in denen t vorkommt. 129
- 130. Mit Hilfe derTermfrequenz und der inversen Dokumentfrequenz wird eine Gewichtung vorgenommen. Diese Gewichtung gibt die Relevanz f¨ r einen Term t zur Beschreibung u eines Dokuments d an. Die Relevanz Relt,d ist gegeben durch Relt,d = T Ft,d · IDFt (3) ¨ Die Gewichtung uber Relt,d findet im Bereich der automatischen Indexierung von Doku- ¨ menten Einsatz. Uber den von Lucene bereitgestellten Volltextindex ist eine Berechnung der Relevanz Relt,d einfach m¨ glich. Jedes extrahierte Konzept von Artefakten im Ar- o tefact-Actor-Network wird mit Hilfe von Relt,d gewichtet, um eine Vergleichbarkeit von Artefakten zu erm¨ glichen. o 5 Vergleichbarkeit von Artefakten Jedes Artefakt besitzt beliebig viele Konzepte. Artefakte lassen sich vergleichen, indem man deren Konzepte miteinander vergleicht. Hierzu wird die SemSim-Funktion benutzt. Hat ein Artefakt keine Konzepte, ist die semantische Vergleichbarkeit zu anderen Arte- fakten im Netzwerk anhand der Konzepte nicht m¨ glich. Um ein Artefakt ohne Konzepte o ¨ mit anderen Artefakten vergleichen zu k¨ nnen, eignet sich das Kosinus-Ahnlichkeitsmaß, o ¨ ber die Volltexte der Artefakte berechnet [FS06]. welches die Text¨ hnlichkeit u a ¨ F¨ r die Berechnung der semantischen Ahnlichkeit wurde im Rahmen des Artefact-Actor- u Network-Projekts die SemSim-Funktion entwickelt. Sie wurde bereits auf der Konferenz CollaborateCom [Col09] ver¨ ffentlicht [RMV09]. Im Folgenden werden einige Definitio- o nen vorgestellt, die zur Berechnung notwendig sind. Sei A ein Artefakt, dann ist CA die Menge der Konzepte des Artefakts A, deren Relevanz rA (c) gr¨ ßer 0 ist. Seien A und B o Artefakte, dann ist CA,B = CA ∩ CB die Menge der gemeinsamen Konzepte. Sei A ein Artefakt und c ∈ CA ein Konzept des Artefakts, dann ist rA (c) die Relevanz des Konzepts c bez¨ glich Artefakt A. Die normierte Relevanz des Konzepts c bez¨ glich u u Artefakt A wird folgendermaßen berechnet rA (c) nA (c) = (4) i∈CA rA (i) Damit die Summe der Relevanzen aller Konzepte eines Artefakts genau 1 ergibt, ist ei- ne Normierung der Relevanzen auf das Intervall [0,1] notwendig. Hierzu setzt man die ¨ einzelne Konzeptrelevanz ins Verh¨ ltnis zur Summe uber alle Konzeptrelevanzen. a ¨ Zur Berechnung der semantischen Ahnlichkeit zwischen zwei Artefakten A und B wird ¨ uber die Menge der gemeinsamen Konzepte CA,B iteriert. In jedem Iterationsschritt wird ¨ die semantische Ahnlichkeit bez¨ glich des gemeinsamen Konzepts berechnet und aufsum- u ¨ miert. Die semantische Ahnlichkeit zweier Artefakte ist gegeben durch SemSimA,B = min nA (c), nB (c) · ConSimA,B (c)2 (5) c∈CA,B 130
- 131. mit ConSimA,B (c) = 1 − |nA (c) − nB (c)| (6) ¨ Die Funktion ConSimA,B (c) (ConceptSimilarity) berechnet die semantische Ahnlichkeit von zwei Artefakten A und B bez¨ glich des Konzepts c, indem der Betrag der Differenz u der Relevanzen von 1 subtrahiert wird. Je gr¨ ßer die Differenz zwischen den Relevanzen o ¨ eines gemeinsamen Konzepts ist, desto geringer ist die semantische Ahnlichkeit zwischen den Artefakten A und B bez¨ glich des Konzepts c. u ¨ In SemSimA,B wird die uber ConSimA,B (c) berechnete Relevanz mit dem Minimum ¨ der Einzelrelevanzen gewichtet und uber alle Konzepte aufsummiert. Durch die Quadrie- rung von ConSim wird eine zus¨ tzliche Gl¨ ttung erzwungen. Je gr¨ ßer die Differenz, desto a a o ¨ kleiner der Einfluss von ConSim in der Teilberechnung. Die Ahnlichkeit zweier Artefakte bez¨ glich eines Konzepts kann maximal so groß wie die minimale Relevanz des Konzepts u bez¨ glich beider Artefakte sein. Hat ein Konzept eine hohe Relevanz f¨ r Artefakt A, aber u u ¨ nur eine geringe Relevanz f¨ r Artefakt B, dann ist die Vergleichbarkeit der Artefakte uber u das Konzept durch das Minimum der Konzeptrelevanzen beschr¨ nkt. a In Abbildung 8 ist der Verlauf der SemSim-Funktion grafisch dargestellt. Die x- und y- Achse geben die Relevanz des betrachteten gemeinsamen Konzepts wieder. Der entspre- chende Wert der SemSim-Funktion wird auf der z-Achse dargestellt. Abbildung 8: 3D Plot von SemSimA,B In Abbildung 9 ist eine Beispielsituation dargestellt, in der die Artefakte Java und C# das gemeinsame Konzept Objektorientiert (OO) besitzen. Außerdem hat das Artefakt Java das Konzept Insel. Das Artefakt C# besitzt das Konzept Insel nicht, was bedeutet, dass 131
- 132. ¨ dessenRelevanz gleich 0 ist. Zur Bestimmung der Ahnlichkeit der beiden Artefakte liefert die SemSim-Funktion folgendes. SemSimJava,C# ≈ 0.906313987446 (7) keyword technology Insel Objektorientiert 0.03 0.9 0.75 type:Wiki type:Wiki Java C# http://en.wikipedia.org/wiki/Java_(s... http://en.wikipedia.org/wiki/C_Sharp... Abbildung 9: Beispiel f¨ r gemeinsame Konzepte u Artefakte k¨ nnen hinsichtlich ihres textuellen Inhaltes untersucht und verglichen werden. o In den n¨ chsten zwei Abschnitten werden h¨ ufig eingesetzte Metriken der sozialen Netz- a a werkanalyse vorgestellt und die Anwendbarkeit auf Artefact-Actor-Networks untersucht 6 Soziale Netzwerkanalyse ¨ Die Analyse eines sozialen Netzwerks soll Aufschluss uber verschiedenste Eigenschaf- ten, wie zum Beispiel den Zusammenhalt im Netzwerk geben. Der Fokus bei der Analyse sozialer Netzwerke liegt auf den Relationen zwischen den Akteuren und nicht auf spe- ziellen Attributen einzelner Akteure. Als Pionier sozialer Netzwerke und Vorreiter der sozialen Netzwerkanalyse besch¨ ftigte sich Georg Simmel in den 1980er Jahren mit dem a ¨ gesellschaftlich strukturellen Ubergang von der traditionellen in die moderne Welt. Dieser ¨ Ubergang findet durch die soziale Differenzierung und funktionale Spezialisierung statt (vgl. [Rau03]). Die heutige soziale Netzwerkanalyse wurde in verschiedenen Arbeiten durch Barnes, Bott und Mitchell gepr¨ gt und entstand aus der fr¨ hen Soziologie und Gra- a u phentheorie. Die wichtigsten Metriken zur Analyse sozialer Netzwerke werden im Folgen- den vorgestellt. 6.1 Dichte Die Dichte in einem sozialen Netzwerk beschreibt, wie integriert oder fragmentiert und un- koordiniert ein Beziehungsgeflecht ist [Wel81]. Je integrierter ein Netzwerk ist, desto mehr direkte Verbindungen zwischen Paaren von Knoten existieren. Eine Dichte von 1 existiert, wenn jeder Knoten mit jedem verbunden, also die Modellierung des Soziogramms ein vollst¨ ndiger Graph ist. Allgemein wird die Dichte berechnet, indem man die Anzahl vor- a handener Kanten durch die Anzahl m¨ glicher Kanten dividiert. In einem ungerichteten, o 132
- 133. irreflexiven Graphen G= (V, E) mit |V | = n existieren maximal n(n − 1) Kanten. F¨ r u einen gerichteten, irreflexiven Graphen gilt, dass die Anzahl der Kanten durch 2n(n − 1) beschr¨ nkt ist. a F¨ r alle Soziogramme l¨ sst sich die Dichte des Netzwerks wie folgt berechnen. Sei G = u a (V, E) ein Graph mit |V | = n Knoten im Netzwerk. F¨ r alle m¨ glichen Kanten (i, j) gilt u o ei,j = 1, falls diese Kante existiert. Ansonsten gilt ei,j = 0. Die Dichte eines Netzwerkes ist durch n n 2 i=1 j=1 ei,j D = , ungerichtet (8) n(n − 1) n n i=1 j=1 ei,j D = , gerichtet (9) n(n − 1) gegeben. Ein nicht vollst¨ ndiges Netzwerk ist in Abbildung 10 zu sehen. Weiterhin ist der Graph a nicht zusammenh¨ ngend, was nach Definition auch nicht der Fall sein muss. Wenn ein a Knoten A keine Verbindung zu anderen Knoten im Netzwerk hat, dann ist dieser isoliert. Wie man einfach sehen kann, ist die Dichte des Gesamtnetzwerks echt kleiner 1, da keine Vollst¨ ndigkeit gegeben ist. Spiegelt das Netzwerk beispielsweise ein Freundschaftsnetz- a werk wieder, dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass bei steigender Anzahl von Akteu- ren die Dichte im Gesamtnetzwerk geringer wird, da es relativ unwahrscheinlich ist, dass jeder jeden kennt. An dieser Stelle sei noch angemerkt, dass die Dichte auch auf Teilnetzwerken angewandt werden kann. Zusammengefasst ist die Dichte eine Maßzahl f¨ r die Verbundenheit im u Netz- bzw. Teilnetzwerk. 6.2 Grad Eine einfache Metrik ist der Grad einzelner Knoten im Netzwerk. Er beschreibt, wie stark ein Akteur ins Netzwerkgeflecht eingebunden ist. In ungerichteten Graphen ist der Grad eines Knotens gleich der Anzahl der inzidenten Kanten. In gerichteten Graphen wird zwi- schen Ein- und Ausgangsgrad unterschieden. Der Eingangsgrad ist definiert durch die Anzahl der negativ inzidenten Kanten, der Ausgangsgrad ist definiert durch die positiv inzidenten Kanten. 6.3 Zentralit¨ t a Die Zentralit¨ t beschreibt, wie wichtig ein Akteur in einem Netzwerk bez¨ glich eines be- a u stimmten Kriteriums ist. Hierbei kommen f¨ r unterschiedliche Kriterien auch unterschied- u liche Metriken zum Einsatz. In Abbildung 11 sind drei Beispielnetzwerke als Soziogramme dargestellt. In der Tabelle 133
- 134. Abbildung 10: Visualisierungeines sozialen Netzwerks 3 sind die zentralsten Knoten angegeben. In Abbildung 11(a) ist ein sternf¨ rmiges Sozio- o gramm abgebildet. Es ist leicht ersichtlich, dass Knoten 1 der zentralste Knoten ist, da alle ¨ indirekten Verbindungen uber diesen laufen, was bedeutet, dass die gesamte Kommuni- ¨ kation im Netzwerk uber diesen Knoten l¨ uft. Bei dem Ring 11(b) oder der Kette 11(c) a ist es nicht direkt ersichtlich, welcher Knoten zentral ist. Um Knoten im Netzwerk auf Zentralit¨ t zu pr¨ fen, ist es im Allgemeinen notwendig, das Netzwerk bzw. die Knoten im a u Netzwerk auf unterschiedliche Zentralit¨ tskriterien zu untersuchen. a Degree-Zentralit¨ t Die Degree-Zentralit¨ t ist eine Metrik f¨ r das Kriterium der Kon- a a u takte. Je mehr Kontakte ein Akteur hat, desto gr¨ ßer ist seine Zentralit¨ t. Der zentralste o a Knoten ist nach dieser Metrik der Knoten mit dem h¨ chsten Grad. o Demnach sind die Knoten im Netzwerk wichtig, die einen hohen Grad, also viele direkte Verbindungen zu anderen Knoten, besitzen. Das Zentralit¨ tsmaß der Degree-Zentralit¨ t ist a a ¨ bei genauerer Betrachtung ein Maß zur Uberpr¨ fung der m¨ glichen Kommunikationsak- u o tivit¨ t. Ein Knoten mit hohem Grad besitzt das Potential viel zu kommunizieren. Hinter a diesem naiven Ansatz verbergen sich allerdings einige Probleme, da sich die Bestimmung des zentralsten Knotens auf lokale Berechnungen st¨ tzt. Es kann zum Beispiel so genann- u te local heroes“ geben, die viele direkte Beziehungen zu anderen Knoten besitzen, aber ” 134
- 135. 2 1 9 3 8 2 8 1 4 7 3 7 5 6 4 6 5 (a) Sternf¨ rmiges Soziogramm o (b) Ringf¨ rmiges Soziogramm o 1 2 3 4 5 6 7 (c) Kettenf¨ rmiges Soziogramm o Abbildung 11: Zentralit¨ t in Soziogrammen a Tabelle 3: Zentralste Knoten nach der Degree-Zentralit¨ t a Netzwerk Menge der zentralsten Knoten 11(a) sternf¨ rmig o {1} 11(b) ringf¨ rmig o {1, 2, . . . , 8} 11(c) kettenf¨ rmig o {2, 3, . . . , 6} 135
- 136. nicht entscheidend f¨r den Zusammenhang des Netzwerks sind. Allerdings ist bei der Un- u tersuchung immer die Betrachtung des Kontextes notwendig. In einem Freundschaftsnetz- werk w¨ rde sich die Degree-Zentralit¨ t anbieten um denjenigen Knoten mit den meisten u a Kontakten zu bestimmen. 1 2 7 8 3 6 9 4 5 10 11 Abbildung 12: Degree-Zentralit¨ t in einem Soziogramm a In Abbildung 12 wird dieses Problem noch einmal grafisch veranschaulicht. Die zentrals- ten Knoten sind 3 und 9, doch um vom linken in das rechte Subnetz zu gelangen, muss der ¨ Weg uber Knoten 6 gehen. Closeness-Zentralit¨ t Bei dieser Metrik wird die N¨ he eines Knotens zu allen anderen a a Knoten betrachtet. Hier ist derjenige Knoten ni am zentralsten, der die meisten direkten oder indirekten Verbindungen auf k¨ rzesten Wegen d(ni , nj ), i = j zu anderen Kno- u ten nj im Netzwerk besitzt, also m¨ glichst nah am Rest des Netzwerks liegt. Es werden o die k¨ rzesten Pfaddistanzen aufsummiert. Der aufsummierte Wert wird auch als Farness u bezeichnet. Da sich k¨ rzere Pfaddistanzen positiv auswirken und dadurch einen h¨ heren u o Closeness-Wert besitzen sollen, wird vom Farness-Wert der Kehrwert genommen. Hierbei ist zu beachten, dass das zu untersuchende Netz- oder Subnetzwerk zusammenh¨ ngend ist. a Isolierte Knoten haben eine unendliche Pfaddistanz zu allen anderen Knoten im Netzwerk. Zur Standardisierung der einzelnen Closeness-Werte Cc (ni ) werden diese mit der Anzahl der erreichbaren Knoten (n − 1) multipliziert. Die Formel zur Berechnung der Closeness-Zentralit¨ t f¨ r Knoten in ungerichteten Netz- a u werken ist gegeben durch 1 Cc (ni ) = n (10) j=1 d(ni , nj ) n−1 Cc (ni ) = n , standardisiert (11) j=1 d(ni , nj ) Um die Closeness-Zentralit¨ t in gerichteten Netzwerken zu bestimmen, wird f¨ r die ein- a u zelnen Akteure eine Einflusssph¨ re Oi berechnet, die die Anzahl der Akteure angibt, die a der gerade betrachtete Akteur erreichen kann. Zur Standardisierung wird die Einflusss- 136
- 137. ph¨ re Oimit (n − 1) multipliziert. Hieraus l¨ sst sich die Formel zur Berechnung der a a Closeness-Zentralit¨ t in gerichtete Netzwerken folgendermaßen herleiten: a Oi = |(Akteure, die i erreichen)| (12) |(Akteure, die i erreichen)| Oi = (13) n−1 Oi C c (ni ) = n d(ni ,nj ) (14) i=1 Oi Betweenness-Zentralit¨ t Bei der Betweenness-Zentralit¨ t sind die Knoten am zentrals- a a ten, die auf k¨ rzesten Wegen zwischen Knotenpaaren am h¨ ufigsten vorkommen. Ein Kno- u a ten, der auf den meisten k¨ rzesten Wegen vorkommt, gilt als am zentralsten und ist als Ver- u mittler sehr wichtig. Im sternf¨ rmigen Netzwerk gilt, dass Knoten 1 der zentralste Knoten o ist, da er auf allen k¨ rzesten Wegen vorkommt. Auf dem Ring sind alle Knoten gleich u zentral, und auf der Kette ist es Knoten 4. Das von Freemann entwickelte Zentralit¨ tsmaß der Betweenness-Zentralit¨ t [Fre79] be- a a zeichnet den Akteur als zentralsten, der auf k¨ rzesten Wegen (Geod¨ sien) zwischen Kno- u a tenpaaren vorkommt. Zwischen Knotenpaaren kann es nach Definition von k¨ rzesten We-u gen mehrere k¨ rzeste Wege geben. Die Formel zur Berechnung der Betweenness-Zentralit¨ t u a l¨ sst sich f¨ r ungerichtete Netzwerke wie folgt herleiten. Sei gj,k die Anzahl aller k¨ rzesten a u u Pfade zwischen Knotenpaaren nj , nk . Weiter sei gj,k (ni ) die Anzahl der k¨ rzesten Pfa- u ¨ de zwischen nj und nk , die uber den Knoten ni laufen. Setzt man gj,k (ni ) zu gj,k ins Verh¨ ltnis, so erh¨ lt man die Wahrscheinlichkeit, dass ni auf k¨ rzesten Wegen zwischen a a u nj und nk vorkommt. Und genau dies ist die Betweenness f¨ r einen Knoten ni auf k¨ rzesten u u Pfaden zwischen nj und nk : gj,k (ni ) bj,k (ni ) = (15) gj,k F¨ r einen Knoten ni werden alle Betweenness-Werte zu anderen Knoten aufsummiert. F¨ r u u ungerichtete Netzwerke berechnet sich die Betweenness-Zentralit¨ t wie folgt: a n n Cb (ni ) = bj,k (ni ), i = j = k (16) j< k Um die einzelnen Werte vergleichbar zu machen, muss eine Standardisierung der Between- ness-Werte vorgenommen werden. Dies geschieht, indem durch den maximal erreichbaren 2 Betweenness-Wert (n −3n+2) f¨ r ni dividiert wird, was der Anzahl an Knotenpaaren, zu 2 u 137
- 138. denen ni nichtgeh¨ rt, entspricht. Zusammengefasst erh¨ lt man die standardisierte Formel o a f¨ r ungerichtete Netzwerke: u 2 · Cb (ni ) Cb (ni ) = (17) n2 − 3n + 2 Um die Betweenness-Zentralit¨ t f¨ r gerichtete Netzwerke zu berechnen, reicht es aus, die a u ¨ Laufvariable j der außeren Summe nicht zu beschr¨ nken, so dass Knotenpaare zweimal a betrachtet werden. F¨ r gerichtete Netzwerke erh¨ lt man: u a n n C b (ni ) = bj,k (ni ), i = j = k (18) j k C b (ni ) C b (ni ) = (19) n2 − 3n + 2 6.4 Soziale Netzwerkanalyse in Artefact-Actor-Networks Die Schichten eines Artefact-Actor-Networks k¨ nnen als Soziogramm modelliert werden. o Jede Schicht ist entweder eine Akteur- oder Artefaktschicht. Die in Abschnitt 6 vorgestell- ten Metriken zur sozialen Netzwerkanalyse werden in diesem Abschnitt auf den Einsatz in Artefact-Actor-Networks gepr¨ ft und diskutiert. u 6.4.1 Dichte ¨ Uber die Dichte l¨ sst sich feststellen, wie integriert oder fragmentiert ein Beziehungsge- a flecht ist. Besitzt ein Akteurnetzwerk eine hohe Dichte, so existiert eine hohe Verbunden- heit im Netzwerk. In Abschnitt 3.1 wurden die semantischen Relationen eingef¨ hrt. Die u ACT 2 Relationen verbinden Akteure uber semantische Relationen. Mit Hilfe von diesen ¨ a ¨ Relationstypen wie istBefreundetMit l¨ sst sich in einem Akteursnetzwerk uberpr¨ fen, wie u hoch der Freundschaftsverbund im Netzwerk ist. Allgemein lassen sich durch eine Projek- tion auf eine Menge von ACT 2 -Relationen Aussagen uber die Verbundenheit in Bezug ¨ auf die projizierten Relationen treffen. ¨ In Artefaktnetzwerken gibt die Metrik der Dichte Aufschluss uber die Verbundenheit der Artefakte. Je gr¨ ßer der Verbund, desto gr¨ ßer der Zusammenhang zwischen den Arte- o o fakten. Mit Hilfe der f¨ r Artefaktnetzwerke definierten ART 2 -Relationen kann uber die u ¨ Dichte die Verbundenheit der Artefakte unter einem bestimmten Kontext untersucht wer- den. Eine Projektion auf semantische Relationen vom Typ isReferenced und isReferenced- By gibt Aufschluss dar¨ ber, wie stark sich Artefakte im Artefaktnetzwerk gegenseitig re- u ferenzieren. 138
- 139. ¨ Artefakte sind mitAkteuren uber AA-Relationen verbunden. Jedes Artefakt besitzt einen Autor. Wenn die Dichte bzgl. einer Menge von semantischen Relationen im Artefaktnetz- werk berechnet wird, dann l¨ sst sich die indirekte Verbundenheit im Akteurnetzwerk un- a tersuchen. 6.4.2 Zentralit¨ t a Die in dieser Arbeit vorgestellten Zentralit¨ tsmaße Degree-Zentralit¨ t, Closeness-Zentra- a a lit¨ t und Betweenness-Zentralit¨ t lassen sich auf Artefact-Actor-Networks anwenden. Durch a a den Einsatz von semantischen Relationen kann die Zentralit¨ t bez¨ glich eines Kontextes a u untersucht werden. Somit l¨ sst sich pr¨ fen, welcher Akteur in Bezug auf eine Teilmenge a u von semantischen Relationen im Netzwerk zentral ist. Der hier diskutierte Fall bezieht sich auf Artefaktnetzwerke und die implizite Erschließung von zentralen Akteuren. Degree Ausgehend von einem Artefaktnetzwerk ist nach der Degree-Zentralit¨ t dasje- a nige Artefakt zentral, welches die meisten direkten Verbindungen zu anderen Artefakten im Netzwerk besitzt. Da jedes Artefakt einen Autor besitzt, l¨ sst sich feststellen, wel- a cher Akteur ein im Artefaktnetzwerk vorhandenes Artefakt erstellt hat. Der Akteur be- sitzt in Bezug auf das zentrale Artefakt eine zentrale Rolle im Artefact-Actor-Network, da er eine Beziehung zum zentralsten Artefakt besitzt. Weiter w¨ ren im Akteurnetzwerk a Untersuchungen ausgehend von diesem Akteur m¨ glich, um zum Beispiel die Kommuni- o kationsaktivit¨ t zu untersuchen. Wird im Artefaktnetzwerk lediglich eine Teilmenge von a ART 2 -Relationen betrachtet, l¨ sst sich die Zentralit¨ t auf einen Kontext fokussieren. a a Closeness Die Closeness-Zentralit¨ t bezeichnet diejenigen Artefakte als zentral, die die a meisten direkten oder indirekten Verbindungen auf k¨ rzesten Wegen zu anderen Artefak- u ten besitzen. Ausgehend von einer Menge an semantischen Relationen, die die Referen- zierung eines Artefakts beschreiben, kann untersucht werden, welches Artefakt direkt oder indirekt referenziert wird. Direkte Referenzen fallen st¨ rker ins Gewicht. Im Vergleich zur a Degree-Zentralit¨ t werden also zus¨ tzlich indirekte Verbindungen zu anderen Artefakten a a betrachtet. ¨ Betweenness Bei deer Betweenness-Zentralit¨ t sind die Artefakte zentral, uber die viele a Pfade auf k¨ rzesten Wegen zu anderen Artefakte gehen. Ein solches Artefakt besitzt die u Eigenschaft die Rolle des Vermittlers einzunehmen. Ein solch zentrales Artefakt k¨ nnte o beispielsweise ein wissenschaftliches Paper sein, das viele Artefakte auf k¨ rzesten Pfaden u indirekt referenziert und von anderen Artefakten referenziert wird. Im n¨ chsten Abschnitt die in dieser Arbeit entwickelte Komponente zum Export von Arte- a ¨ fact-Actor-Networks vorgestellt. Es wird ein Uberblick uber die existierende Architektur ¨ gegeben und diese erweitert. 139
- 140. 7 Umsetzung zur Transformation von Artefact-Actor-Networks in GEXF-Graphen Dieser Abschnitt besch¨ ftigt sich mit der in dieser Seminararbeit implementierten Anwen- a dung. Zun¨ chst wird auf die Architektur der Artefact-Actor-Networks eingegangen. An- a schließend wird die entwickelte Komponente vorgestellt. Hierbei wird insbesondere auf das Verfahren zur Generierung der GEXF-Graph eingegangen. 7.1 Architektur Die Gesamtarchitektur der Artefact-Actor-Networks ist in einem UML-Komponentendiagr- amm in Abbildung 13 dargestellt. Hierbei wird zwischen den grundlegenden Bl¨ cken o Crawling-Block, Datastore-Block, Analysing-Block und Connection-Block unterschieden. Im Crawling-Block werden zu verarbeitenden Ressourcen wie Tweets beschafft und mit ¨ Hilfe eines Parsers geparst. Die von den Parser extrahierten Daten werden uber Kompo- nenten des DataStore-Block gespeichert. Der DataStore ist die Datenhaltung des Artefact-Actor-Networks. Volltexte der verarbei- teten Artefakte werden nicht im Artefact-Actor-Networks abgelegt, sondern in einem se- paraten FullTextStore, um das Netzwerk nicht unn¨ tig aufzub¨ hen. Volltexte werden le- o a diglich f¨ r die Extraktion von Schl¨ sselw¨ rtern ben¨ tigt. Relevanzen zu Schl¨ sselw¨ rtern u u o o u o ¨ k¨ nnen uber den RelevanceStore abgefragt werden. Diese Relevanzen entsprechen den o T F − IDF -Werten. Der Analysing-Block ist f¨ r die Extraktion von Schl¨ sselw¨ rtern sowie die Berechnung u u o ¨ von Ahnlichkeiten zwischen Artefakten zust¨ ndig. Relevanzen f¨ r Schl¨ sselw¨ rter und a u u o a ¨ Benannte Entit¨ ten werden uber die T F − IDF gewichtet. Der SemSim-Analyser ist f¨ ru ¨ die Berechnung der semantischen Ahnlichkeit zust¨ dig. Er nutzt die in Abschnitt 5 vor- a gestellte SemSim-Funktion. Die Architektur wurde um den Visulisation-Block erweitert. Dabei nutzt die umgesetzte Komponente GEXFExporter Services des DataStores sowie ¨ des SimilarityStores um Artefact-Actor-Networks ins GEXF-Format zu uberf¨ hren. Al- u le Komponenten sind in Java entwickelt und nutzen das Entwicklungsframework OSGi [WHKL08]. OSGi erlaubt es Komponenten h¨ chst modular zu Entwickeln und Dienste in o Form von OSGi-Services bereitzustellen. 7.2 GEXFExporter Der GEXFExporter ist eine Komponente zur Transformation von Artefact-Actor-Netwo- rks in GEXF-Graphen. Hierbei kann entweder ein gesamtes Artefact-Actor-Network oder eine Projektion auf das Artefact-Actor-Network exportiert werden. Des Weiteren kann f¨ r u jeden Export ein Kontext definiert werden. Dies kann eine Menge von Relationstypen, spezielle Relationen oder eine Menge von Schl¨ sselw¨ rtern sein. In Abbildung 14 sind u o die USE-Cases des GEXFExporters dargestellt. 140
- 141. cd: AAN-Backend << component >> << component >> Connection-Block VisualisationServices GEXFExporter << component >> Visualisation-Component << component >> WebServices MediaWikiSim << component >> Webservice << component >> WebServices AANalyser << component >> Crawler-Block << component >> << component >> GenericCrawlerManager ZentralCrawlingManager << component >> << component >> MediaWikiCrawlerManager HTTPAccessor << component , specification >> Accessor Accessor << component >> CawlerManager << component , specification >> HTMLParser CrawlerManager << component >> Crawler << component >> MimeTyper TwitterParser << component , specification >> Crawler Crawler MimeTyper << component , specification >> << component >> Parser Parser MediaWikiParser FullTextStore DataStore DataStore << component >> DataStore-Block DataStore / FullTextStore / RelevanceStore / SimilarityStore << artifact >> << component >> Jena FullTextLucene << manifest >> << component >> << component , specification >> << component , specification >> << component , specification >> DataStore FullTextStore RelevanceStore SimilarityStore EventService SimilarityStore FullTextStore RelevanceStore EventService DataStore DataStore EventService DataStore << component >> Analyser-Block << component , specification >> << component , specification >> << component , specification >> NetworkAnalyser TextAnalyser RelevanceAnalyzer << component >> << component >> << component >> Orchestr8Analyser CosineAnalyzer SemSimAnalyser Abbildung 13: Gesamtarchitektur des Artefact-Actor-Network-Backends 141
- 142. GEXF-Exporter getArtefactNetwork getActorNetwork getArtefactActorNetwork getSemSimArtefactNetwork Webservice getSemSimActorNetwork getSemSimArtefactActorNetwork Abbildung 14: Use-Cases GEXF-Exporter 7.2.1 Beschreibung der Use-Cases getArtefactNetwork Liefert das gesamte Artefact-Network als GEXF-Graph. Weiter kann parametrisiert werden, welche ART 2 -Relationen im Export-Prozess betrachtet wer- den sollen. So k¨ nnen zum Beispiel lediglich references-Relationen zwischen Arte- o fakten betrachtet werden. ¨ getActorNetwork Liefert das gesamte Actor-Network als GEXF-Graph. Uber die An- 2 gabe von ACT -Relationen kann eine Projektion auf eine bestimmte Menge von Relationen bestimmt werden. getArtefactActorNetwork Exportiert das gesamte Artefact-Actor-Network. Eine Einsch- r¨ nkung der Relationen ist uber die Angabe von ART 2 -, ACT 2 - und AA-Relation a ¨ m¨ glich. o getSemSimArtefactNetwork Generiert ein GEXF-Graph der Artefakte anhand ihrer se- ¨ ¨ mantischen Ahnlichkeit via SemSim verkn¨ pft. Im GEXF-Graph werden die Ahnli- u ¨ chkeiten zwischen den Artefakten als Kantengewichte verwendet. Uber die Angabe von ACT 2 -Relationen kann eine Projektion auf eine bestimmte Menge von Rela- tionen bestimmt werden. getSemSimActorNetwork Generiert ein GEXF-Graphen der Akteure anhand von se- ¨ ¨ mantisch ahnlichen Artefakten. Sind zwei Artefakte ahnlich zueinander, existiert 142
- 143. eine Kante zwischenden zu den Artefakten geh¨ renden Akteuren. Je mehr seman- o ¨ tisch ahnliche Artefakte zwischen zwei Akteuren existieren, desto h¨ her das Kan- o tengewicht zwischen diesen Akteuren. Das Kantengewicht dr¨ ckt die St¨ rke der Be- u a ¨ ziehung zwischen den Akteuren aus. Uber die Angabe von ACT 2 -Relationen kann eine Projektion auf eine bestimmte Menge von Relationen bestimmt werden. getSemSimArtefactActorNetwork Arbeitet wie getSemSimActorNetwork und liefert zus- ¨ atzlich die zu den Artefakten geh¨ renden Akteure. o u a ¨ F¨ r alle UseCases gilt, dass der Kontext zus¨ tzlich uber die Angabe einer Menge von Schl¨ sselw¨ rtern bestimmt bzw. eingeschr¨ nkt werden kann. u o a Der GEXF-Exporter wurde in die bestehende Architektur als Visualisation-Komponente integriert. Der Ablauf zum erstellen von GEXF-Graph aus einem gesamten Artefact-Ac- tor-Networks bez¨ glich der SemSim-Funktion ist in Abbildung 15 als Sequenzdiagramm u dargestellt. Die resultierenden GEXF-Files werden im Folgenden diskutiert und bzgl. der in dieser Arbeit vorgestellten Metriken analysiert. Hierbei wird der Bezug zu im Seminar erstellten Ressourcen genommen. 143
- 144. 144 sd: GEXFExporterSemSimFullArtefactActorNetwork Actor :Object :GEXFExporter :Visualisation-Component dataStoreInst :DataStore similarityStoreInst :SimilarityStore 1) .getSemSimArtefactActorNetwork 2) .getDataStoreInstance 2) dataStoreInst 3) .dataStoreInst.getArtefacts 3) Artefacts[] 4) .dataStoreInst.getActorsOfArtefacts u 4) Artefact2ActorMap<Resource,Resource> 5) .getSimilarityStoreInstance 5) similarityStoreInst 6) .similarityStoreInst.getSimilaritiesBetweenArtefacts 6) artefact2artefactSimilarityObjectMap<Resource,ArtefactSimilarityObjectMap> 7) .buildGEXFGraph 7) 1) GEXFGraph Abbildung 15: Sequenzdiagramm f¨ r den Aufruf getSemSimArtefactActorNetwork
- 145. 8 Visualisierung von Artefact-Actor-Networks als GEXF-Graphen ¨ In diesem Abschnitt werden die uber den GEXFExporter erstellten GEXF-Graphen vi- sualisiert und analysiert. Hierf¨ hr wird zun¨ chst das GEXF-Format und Gephi vorgestellt. u a Anschließend wird die Testumgebung festgelegt und die entstandenen Ergebnisse disku- tiert. 8.1 GEXF Das Graph Exchange XML Format ist eine Sprache zur Beschreibung von komplexen Netzwerkstrukturen. Es wurde im Jahr 2007 aus dem entwickelt. GEXF ist eine offene Spezifikation die stetig erweitert wird. Im Zeitraum dieser Arbeit aktuellen Version 1.1 bietet GEXF die m¨ glichkeit Graphen in XML zu beschreiben. In Listing 1 ist als Beispiel o ein einfacher GEXF-Graph dargestellt. Listing 1: Beispiel f¨ r ein GEXF-Graphen u <? xml v e r s i o n =” 1 . 0 ” e n c o d i n g =”UTF−8” ?> <g e x f xmlns =” h t t p : / / www. g e x f . n e t / 1 . 1 d r a f t ” v e r s i o n =” 1 . 1 ”> <meta l a s t m o d i f i e d d a t e =” 2009−03−20 ”> < c r e a t o r>Gexf . n e t< / c r e a t o r> < d e s c r i p t i o n>A h e l l o w o r l d ! f i l e< / d e s c r i p t i o n> < / meta> <g r a p h mode=” s t a t i c ” d e f a u l t e d g e t y p e =” d i r e c t e d ”> <n o d e s> <node i d =” 0 ” l a b e l =” H e l l o ” /> <node i d =” 1 ” l a b e l =” Word ” /> < / n o d e s> <e d g e s> <e d g e i d =” 0 ” s o u r c e =” 0 ” t a r g e t =” 1 ” /> < / e d g e s> < / g r a p h> < / g e x f> Das Beispiel besteht aus einem Graphen der die zwei Knoten Hello und World enth¨ lt. a ¨ Diese sind uber eine Kante mit der ID 0 verbunden. Die GEXF-Spezifikation ist bereits sehr weit ausgepr¨ gt. Es lassen sich Unterknoten definieren, die wiederum zu andern Un- a terknoten verbunden sind. Knoten k¨ nnen einen bestimmten Typ besitzen. Selbst die Form, o also das Aussehen, eines Knotens kann angegeben werden. Ein weiterer wichtiger Punkt warum die Entscheidung auf die GEXF-Spezifikation zur Modellierung von Graphen ge- fallen ist, ist in der M¨ glichkeit zeitliche Intervalle f¨ r Knoten anzugeben. Somit ergeben o u sich deutlich mehr Filterm¨ glichkeiten als bei dem weit verbreiten Format GraphML. o 145
- 146. 8.2 Gephi Gephi ist eine Open Source Projekt zur Graph- und Netzwerkanalyse. Gephi wurde mit- hilfe von NetBeans-UI entwickelt und ist als Java-Applikation f¨ r alle ge¨ ngigen Plattfor- u a men verf¨ gbar. Zur Visualisierung wird eine 3D Rendering-Engine verwendet um große u Datens¨ tze in Echtzeit zu rendern und darzustellen. In der aktuellen Version 0.74 Alpha4 a ist Gephi bereits sehr m¨ chtig und stellt neben der Visualisierung von GEXF-Graphen a zahlreiche Filter-Funktionen, Clustering-Algorithmen und Metriken zur Netzwerkanaly- se bereit, die im n¨ chsten Abschnitt genutzt werden. In Abbildung 16 ist die GUI von a Gephi als Screenshot dargestellt. Hier sind unterschiedliche Typen von Knoten farblich eingef¨ rbt und durch den Layout-Algorithmus Fruchterman Reingold [FR91] angeordnet. a Abbildung 16: Das Tool Gephi 8.3 Testumgebung Die Testdaten beziehen sich auf Tweets bzgl. des FSLN-Seminars. Die zuvor geplante zweite Ressource des Social Bookmarking Services Delicious10 konnte nicht mit in die Analyse aufgenommen werden, da der hierf¨ r notwendige DelciousCrawlerManager und u 10 http://delicious.com/ 146
- 147. DeliciousParser zum Abgabezeitpunktnicht fertiggestellt war. Als Testdatenmenge wur- den die Tweets zum FSLN-Seminar verwendet. Diese wurden in ein Artefact-Actor-Net- ¨ work uberf¨ hrt und analysiert. Insgesamt wurden 431 Tweets importiert und hinsichtlich u ¨ ihrer semantischen Ahnlichkeit via SemSim untersucht. Diese Artefakte bezogen sich direkt auf das FSLN Seminar, da alle 431 Tweets das Has- hTag11 fsln10 besitzen. Im Analysing-Prozess wurden insgesammt 83 Schl¨ sselw¨ rter ex- u o trahiert. ¨ F¨ r die Evaluierung wurden die Netzwerke uber die UseCases getArtefactNetwork, getSem- u SimArtefactNetwork, getSemSimArtefactActorNetwork und getSemSimActorNetwork be- trachtet. Die hierf¨ r definierten Parameter und Einstellungen werden im Folgenden be- u schrieben. 8.3.1 ¨ Testumgegung fur UseCase getArtefactNetwork Als ART 2 -Relationstyp wurden hasKeyword und inReplyTo festgelegt. Hierdurch entsteht ¨ eine Sicht auf das Artefaktnetzwerk bzgl. der Verbundenheit uber Schl¨ sselw¨ rter und Re- u o plies. Zwei Tweets sind genau dann verbunden, wenn diese mindestens ein gemeinsames u ¨ Schl¨ sselwort besitzen oder uber einen replay-Relation verkn¨ pft sind. u 8.3.2 Testeinstellungen der UseCases 4-6 (SemSim) F¨ r die UseCases getSemSimArtefactNetwork und getSemSimArtefactActorNetwork u ¨ sind zwei Tweets immer dann miteinander verbunden, wenn ihre semantische Ahnlichkeit bzgl. SemSim gr¨ ßer als Null ist. Als Parameter f¨ r den Kontext wurde fsln10 festge- o u legt. Hierdurch wird vermieden, dass der entstehende Graph ein vollst¨ ndiger Graph ist a ¨ und alle Tweets untereinander uber das Schl¨ sselwort fsln10 verbunden sind. Der UseCa- u se getSemSimArtefactActorNetwork definiert lediglich, dass zus¨ tzlich im Netzwerk die a zu den Tweets geh¨ renden Akteure angezeigt werden. Das Kantengewicht zwischen zwei o Tweets entspricht dem von der SemSim-Funktion berechneten Wert. Akteure werden im- ¨ plizit uber die von ihnen erstellten Artefakte verbunden. Der UseCase getSemSimActorNetwork stellt wie in Abschnitt 7.2.1 beschrieben einen u ¨ Spezialfall dar. F¨ r zwei semantisch ahnliche Twitter-Nachrichten erh¨ ht sich das Kanten- o ¨ gewicht um den Ahnlchkeitswert der beiden Artefakte. 9 Ergebnisse Die exportierten GEXF-Graphen dienen als Grundlage f¨ r die Evaluierung. Und werden u zun¨ chst hinsichtlich ihres Aufbaus diskutiert. Dieser Abschnitt teilt sich in die Untersu- a chung der extrahierten Artefakt- und Akteursnetzwerke. Dabei werden im Bezug auf Twit- ter entstandene Cluster diskutiert und eine Analyse zur Anwendbarkeit der in Abschnitt 6 11 Spezielles Schl¨ sselwort, dem eine Raute vorangestellt wird. u 147
- 148. vorgestellten Zentralit¨ tsmetrikengepr¨ ft und durchgef¨ hrt. a u u 9.1 ¨ ¨ Verbundenheit uber Schlusselw¨ rter o ¨ Betrachtet man die Verbundenheit von Tweets uber Schl¨ sselw¨ rter und Replies, erh¨ lt u o a man f¨ r die in Abschnitt 8.3.1 vorgestellte Testumgebung das Artefaktnetzwerk in Abbil- u ¨ dung 17. Jeder Knoten entspricht einem Tweet. Die Gr¨ ße und Farbe der Knoten ist uber o ¨ den Grad definiert. Diese Einstellungen wurden uber Gephi vorgenommen. ¨ Abbildung 17: Artefaktnetzwerk von Tweets - Verbundenheit uber Schl¨ sselw¨ rter u o ¨ Die hellen Knoten am Rand entsprechen Tweets die zu keinen anderen Tweets uber Schl¨ ss- u elw¨ rter verbunden sind. Besitzen zwei Tweets mehr als zwei gemeinsame Schl¨ sselw¨ rter o u o dann ist die Darstellung via Gephhi nicht korrekt, da in der jetzigen Version keine paralle- len Kanten dargestellt werden. Somit sind in Abbildung 17 nicht alle Kanten zwischen Ar- tefakten eingezeichnet, obwohl der GEXF-Graph diese enth¨ lt. Dennoch lassen sich auch a in dieser Darstellung einige interessante Cluster in Form von Diskussionen bzw. Beitr¨ gen a erkennen. In den Abbildungen in 18 sind drei Cluster aus dem Gesamtgraphen hervor- gehoben. Abbildung 18(b) stellt einen Cluster dar in dem uber das Tool Flashmeeting12 ¨ diskutiert wird. Inhaltlich sind sie verbunden, da alle Tweets das Hashtag flashmeeting besitzen. Der Voll- 12 http://flashmeeting.open.ac.uk/home.html 148
- 149. ly aan isR Rep eply has n aa aa http://twitter.com/statuses/show/19324190014.xml n hasR http://twitter.com/statuses/show/18294722493.xml an aa ly eply a n isRep http://twitter.com/statuses/show/19324146255.xml dropbox aan aan dropbox skype naa skype aan http://twitter.com/statuses/show/16643214454.xml xt m aan ix aan ixx m yme t http://twitter.com/statuses/show/19341063422.xml ele http://twitter.com/statuses/show/17435684249.xml http://twitter.com/statuses/show/17363314526.xml nd nd ele http://twitter.com/statuses/show/14345497409.xml me y aa n http://twitter.com/statuses/show/16572261603.xml me aa http://twitter.com/statuses/show/19327684056.xml n http://twitter.com/statuses/show/17077060309.xml nd aan y aan ele n ele y men aanend aa dele y cw bs m men y dele men dele cw http://twitter.com/statuses/show/19062983409.xml bs g http://twitter.com/statuses/show/17031672410.xml etin g dele y http://twitter.com/statuses/show/17337607578.xml flas fla etin men me aan aan me h sh h flas me stel y etin me larn sh g aan aan et etin larn et ley me mendeleyley fla stel mendeley mendeley me e nd g nd e mendeley nd me ele nd http://twitter.com/statuses/show/17360122635.xml ele y me ng flas http://twitter.com/statuses/show/19064399361.xml y eeti mend eley hm mendeley aan http://twitter.com/statuses/show/14345549017.xml aan y hm dele eeti men t stella http://twitter.com/statuses/show/15623024082.xml men e ley me dele llarn me y http://twitter.com/statuses/show/14350107914.xml flas ndele http://twitter.com/statuses/show/19324355363.xml nde nde y ng eley rne mend ste me ley t http://twitter.com/statuses/show/14347833193.xml http://twitter.com/statuses/show/19253480282.xml et ste fla y rn ele me sh lla nd lla fla g me g nd men ley m me http://twitter.com/statuses/show/19324303245.xml rn etin nd ele tin ste ee y sh ele et y ele m de me tin ee nd m y en de y m g me y men sh le ele de m ee de en ley fla le d sh en de eny ting le http://twitter.com/statuses/show/14345473234.xml m fla y m http://twitter.com/statuses/show/16952693226.xml http://twitter.com/statuses/show/19322567197.xml http://twitter.com/statuses/show/15492063934.xml http://twitter.com/statuses/show/19069704951.xml mendeley mendeley http://twitter.com/statuses/show/17522164703.xml http://twitter.com/statuses/show/19335939858.xml http://twitter.com/statuses/show/19324600922.xml (a) Flashmetting (b) Mixxed, Mendeley und Co. ha ly ep Re s isR ply http://twitter.com/statuses/show/16836383479.xml http://twitter.com/statuses/show/19338635325.xml lyisR ep http://twitter.com/statuses/show/16923758881.xml ep sR ly ha uni20 uni20 http://twitter.com/statuses/show/19339448609.xml http://twitter.com/statuses/show/16909570641.xml uni20 uni20 i20 un http://twitter.com/statuses/show/19323006012.xml i20 un 0 uni2 uni2 i20 un 0 un i20 http://twitter.com/statuses/show/14758258003.xml (c) Uni 2.0 Abbildung 18: Diskussionscluster aus Abbildung 17 a ¨ text der Tweets ist in Tabelle 4 gegeben. Hier l¨ sst sich uber Schl¨ sselw¨ rter eine Dis- u o kussion erkennen. Gleiches gilt f¨ r die anderen beiden Beispiele. Allerdings ist nicht u ¨ klar, zu welchen Tweets uber die betrachteten Tweets weiter Verbunden w¨ ren, da Ge- a phi keine parallelen Kanten unters¨ tzt. Existiert zwischen zwei Knoten A und B mehr u als eine Kante, dann werden diese als parallele Kanten bezeichnet. Deshalb kann es vor- ¨ kommen, dass durch die Visualisierung uber Gephi Kanten bzgl. weiterer gemeinsamer Schl¨ sselw¨ rter nicht angezeigt werden. Daraus folgt, dass auch eine Analyse bzgl. der u o Zentralit¨ tsmetriken nicht vollst¨ ndig w¨ re. Die Knoten mit dem h¨ chsten Grad, in Ab- a a a o bildung 17 rot eingef¨ rbt, besitzten alle das Schl¨ sselwort bzw. den Hashtag upb. Dieses a u Hashtag f¨ r sich alleine stehend sagt wenig aus, außer die Verbundenheit der Tweets im u Bezug auf die Universit¨ t Paderborn. a ¨ Deswegen werden im n¨ chsten Abschnitt Tweets bzgl. ihrer semantischen Ahnlichkeit via a SemSim visualisiert. 149
- 150. Tabelle 4: Volltexteder Tweets aus Abbildung 18(a) TweetID Volltext 19335939858 @peter scott our students embedded #FlashMeeting in PDFs. Now you can hold FMs from within a PDF and replay it later. #fsln10 14347833193 Kann man bei Flashmeeting Bilder (Slides) hinzuf¨ gen um u dar¨ ber zu diskutieren (Awareness)? :) #fsln10 u 14350107914 @chris ml du hast das Whiteboard in #flashmeeting, mit dem du sowas machen kannst. oder du l¨ dst ein file hoch zur diskussion a #fsln10 14345497409 Im #fsln10 #flashmeeting - unsere Studis sind echt kreativ. Ich will das jetzt schon haben ;) 14345549017 RT @wollepb: Im #fsln10 #flashmeeting - unsere Studis sind echt kreativ. Ich will das jetzt schon haben ; 9.2 ¨ Verbundenheit von Tweets uber die SemSim-Funktion ¨ ¨ Sind Artefakte nicht mehr uber Schl¨ sselw¨ rter, sondern uber Kanten verbunden, die des- u o ¨ sen semantische Ahnlichkeit untereinander ausdr¨ cken, dann erh¨ lt man eine korrekte u a Darstellung von Beziehungen zwischen den Tweets, da keine parallelen Kanten im GEXF- Graphen vorhanden sind. In Abbildung 19 ist dieser dargestellt. Die intensit¨ t der Kan- a ¨ ten gibt die semantische Ahnlichkeit zwischen den Artefakten wieder. Jede h¨ her der o SemSim-Wert, desto dicker die Kante. Auch in dieser Abbildung lassen sich verschie- dene Cluster identifizieren. Knoten die zu keinem anderen Knoten adjazent sind, besit- ¨ zen keine Ahnlichkeit zu anderen Knoten im Graphen im Kontext des Hashtags bzw. Schl¨ sselwortes fsln10. u Um auf das Beispiel aus dem letzen Abschnitt zur¨ ckzugreifen, existiert auch in die- u sem Graphen ein Cluster bzgl. dem Tool Flashmeeting. Allerdings unterscheidet sich die Menge der Tweets um den Faktor 1. Der Tweet mit der ID 14347833193 ist zwar im Graphen aus Abbildung 18(a) vorhanden, nicht aber in Abbildung 20. Dies liegt daran, dass im Graphen zuvor zus¨ tzlich Reply-Kanten hinzugezogen wurden. Da Tweets maxi- a ¨ mal 140 Zeichen enthalten und die Ahnlichkeitsberechnung von der Anzahl gemeinsamer Schl¨ sselw¨ rter abh¨ ngt, ist dieser Tweet nicht als Knoten aufgenommen worden. F¨ r die u o a u ¨ Variante uber SemSim existiert zurzeit noch kein Konzept, welches existierende Relatio- ¨ nen im Artefact-Actor-Network mit in die Ahnlichkeitsberechnung einbezieht. ¨ Stellt man sich die Frage welche Artefakte bzw. Tweets uber welchen Kontext verbunden ¨ ¨ sind, dann ist die Variante uber die Verbundenheit uber Schl¨ sselw¨ rter ausreichend. Be- u o ¨ zieht sich die Frage allerdings auf die Ahnlichkeit zwischen Artefakten, reichen Tweets nicht aus. Durch die Verwendung von SemSim erh¨ lt man eine zus¨ tzliche Gewich- a a tung von Kanten wie in Abbildung 21 dargestellt. Diese kann in der aktuellen Version von Gephi nur zur Visualisierung genutzt werden. Eine geeignete Visualisierung der f¨ r u ¨ eine Ahnlichkeitsbeziehung verwendeten Schl¨ sselw¨ rter ist zur Zeit nicht vorhanden. u o 150
- 151. ¨ Abbildung 19: Artefaktnetzwerk von Tweets - Verbundenheit uber SemSim Schl¨ sselw¨ rter k¨ nnen lediglich als Attribute hinzugef¨ gt werden und in einer Tabelle u o o u betrachtet werden. 151
- 152. http://twitter.com/statuses/show/14350107914.xml http://twitter.com/statuses/show/14345497409.xml http://twitter.com/statuses/show/14345549017.xml http://twitter.com/statuses/show/19335939858.xml http://twitter.com/statuses/show/19340326724.xml ¨ Abbildung 20: Cluster von Flashmeeting uber SemSim 152
- 153. http://twitter.com/statuses/show/19332671704.xml http://twitter.com/statuses/show/14349771191.xml http://twitter.com/statuses/show/19267095481.xml http://twitter.com/statuses/show/14253532441.xml http://twitter.com/statuses/show/19335749142.xml http://twitter.com/statuses/show/14346457638.xml http://twitter.com/statuses/show/17418955097.xml http://twitter.com/statuses/show/15492063934.xml http://twitter.com/statuses/show/19346280234.xml http://twitter.com/statuses/show/19280854789.xml http://twitter.com/statuses/show/19333533836.xml http://twitter.com/statuses/show/14347959310.xml http://twitter.com/statuses/show/18292265014.xml http://twitter.com/statuses/show/15623024082.xml http://twitter.com/statuses/show/19342851705.xml http://twitter.com/statuses/show/19338231292.xml http://twitter.com/statuses/show/17193472151.xml http://twitter.com/statuses/show/19324190014.xml http://twitter.com/statuses/show/19327835773.xml http://twitter.com/statuses/show/20127197988.xml http://twitter.com/statuses/show/19324319614.xml http://twitter.com/statuses/show/14098258666.xml http://twitter.com/statuses/show/15307562978.xml http://twitter.com/statuses/show/19321892912.xml http://twitter.com/statuses/show/16559620936.xml http://twitter.com/statuses/show/19249261386.xml http://twitter.com/statuses/show/19324915971.xml http://twitter.com/statuses/show/19343163464.xml http://twitter.com/statuses/show/19069704951.xml http://twitter.com/statuses/show/14613612426.xml http://twitter.com/statuses/show/15128624345.xml http://twitter.com/statuses/show/14246399379.xml http://twitter.com/statuses/show/14347195038.xml http://twitter.com/statuses/show/19253480282.xml http://twitter.com/statuses/show/19341573978.xml http://twitter.com/statuses/show/19333908279.xml http://twitter.com/statuses/show/19325360179.xml http://twitter.com/statuses/show/19334239382.xml http://twitter.com/statuses/show/15424180968.xml http://twitter.com/statuses/show/14347783099.xml http://twitter.com/statuses/show/15238832152.xml http://twitter.com/statuses/show/19062983409.xml http://twitter.com/statuses/show/19332745594.xml http://twitter.com/statuses/show/19327684056.xml http://twitter.com/statuses/show/19324747051.xml http://twitter.com/statuses/show/19321757324.xml http://twitter.com/statuses/show/19322803233.xml http://twitter.com/statuses/show/19064399361.xml http://twitter.com/statuses/show/18294722493.xml http://twitter.com/statuses/show/17077060309.xml http://twitter.com/statuses/show/19324146255.xml http://twitter.com/statuses/show/19807603032.xml http://twitter.com/statuses/show/15168750554.xml http://twitter.com/statuses/show/16643214454.xml http://twitter.com/statuses/show/19322567348.xml http://twitter.com/statuses/show/14299969045.xml http://twitter.com/statuses/show/14635241299.xml om/statuses/show/15309264770.xml http://twitter.com/statuses/show/19321969090.xml http://twitter.com/statuses/show/14562639968.xml http://twitter.com/statuses/show/14782524908.xml ¨ ¨ Abbildung 21: Cluster von Ahnlichkeiten uber SemSim bzgl. im Seminar eingesetzten Tools 153
- 154. 9.3 Metirken der sozialen Netzwerkanalyse Dieser Abschnitt besch¨ ftigt sich mit der Analyse des Artefaktnetzwerks aus Abbildung a 21. Insgesamt besitzt das Netzwerk im Kontext von fsln10 einen sehr geringen Zusammen- halt, bedingt durch die hohe Anzahl an isolierten Knoten. Insgesammt 78,89% der Tweets sind isoliert. Die Dichte des Netzwerks betr¨ gt 0, 004. W¨ rden das Schl¨ sselwort fsln10 a u u hinzugezogen, w¨ re die Dichte genau 1, da durch die Hinzunahme ein vollst¨ ndiger Graph a a enstehen w¨ rde. u 9.3.1 Degree-Zentralit¨ t a Die Degree-Zentralit¨ t im Netzwerk ist bereits in Abbildung 19 dargestellt. Je h¨ her der a o Grad eines Knotens, desto h¨ her seine Zentralit¨ t bez¨ glich des Grades. Die Degree- o a u ¨ Zentralit¨ t im Kontext von fsln10 trifft Aussgen uber zentrale Diskussionsthemen. Existie- a ren zu einem Schl¨ sselwort viele Artefakte, so sind diese untereinander Verbunden. Dies u wiederum bedeutet, dass der Grad bez¨ glich eines Schl¨ sselwortes oder einer Menge von u u ¨ ¨ Schl¨ sselw¨ rtern steigt, da diese Knoten uber die Ahnlichkeitsberechnung via SemSim u o adjazent zueinander sind. Das zentralste Diskussionsthema im Bezug auf die Degree-Zentralit¨ t bezieht sich auf a Tweets rund um die Uni Paderborn. Eine genauere Bestimmung des Kontextes ist nicht m¨ glich, da das Schl¨ sselwort upb sehr Allgemein ist und sehr oft verwendet wurde. Wei- o u ¨ ter existiert eine Diskussionsgruppe, in der sich Studenten uber Probleme im Seminar unterhalten. Die farblich hellbraun hervorgehobenen Knoten unten Links in Abbildung 19 ¨ ¨ sind Ahnlich zueinander uber das Schl¨ sselwort fail. Das dritte große Thema besch¨ ftigt u a sich mit Tools die im Seminar eingesetzt wurden. Dieser Cluster ist in Abbildung 19 rechts durch die stark zusammenh¨ ngenden beiges Knoten dargestellt. In Abbildung 21 ist dieser a Cluster noch einmal hervorgehoben. 9.3.2 Closeness-Zentralit¨ t a ¨ Uber die Closeness-Zentralit¨ t ist derjenige Knoten zentral, der im gesamten Netzwerk auf a direkten und indirekten Pfaden andere Knoten erreicht. Hier sind die Tweets als Knoten mehr oder weniger gleich Zentral (vgl. Abbildung 22). Eine große Menge von Knoten ist abgeschnitten. Dessen Closeness-Zentralit¨ t f¨ r isolierte Knoten ist Unendlich, was a u bedeutet dass sie unendlich weit vom Rest des Netzwerkes entfernt sind. Hier l¨ sst sich a keine Information gewinnen ohne jeden Knoten f¨ r sich selbst zu betrachten. Alle anderen u Knoten im Netzwerk besitzen ann¨ hernd die gleiche Closeness-Zentralit¨ t. Daraus folgt, a a dass f¨ r die Closeness-Zentralit¨ t keine Metainformationen gewonnen werden k¨ nnen, u a o außer dass alle Knoten diesbez¨ glich gleich zentral sind. u 154
- 155. 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 Infinity 1.0 Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 1.0 1.0 1.0 Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity 1.0 Infinity 1.0 1.0 InfinityInfinity Infinity 1.0 Infinity Infinity InfinityInfinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity InfinityInfinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity 1.0 Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 1.0 Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity 0.35664335664335667 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinityInfinity 0.35664335664335667 Infinity Infinity Infinity 0.5604395604395604 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 0.5604395604395604 0.5604395604395604 Infinity Infinity Infinity Infinity 0.4636363636363637 Infinity InfinityInfinity 1.0 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 0.35664335664335667 Infinity Infinity Infinity 0.5604395604395604 Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity Infinity 0.5604395604395604 Infinity Infinity Infinity 0.4636363636363637 Infinity InfinityInfinity Infinity Infinity 0.42857142857142855 0.5604395604395604 0.5604395604395604 Infinity Infinity Infinity Infinity 0.40476190476190477 Infinity 0.4636363636363637 0.5604395604395604 0.42857142857142855 0.5604395604395604 Infinity 0.4434782608695652 0.5604395604395604 0.40476190476190477 0.5604395604395604 0.5604395604395604 0.2849162011173184 0.6375 0.39534883720930236 0.5604395604395604 0.5604395604395604 0.5604395604395604 0.5604395604395604 0.35416666666666663 0.2849162011173184 0.5604395604395604 0.428571428571428550.4722222222222222 0.6 0.5604395604395604 0.42857142857142855 0.6296296296296297 0.42857142857142855 0.42857142857142855 0.6144578313253012 0.6144578313253012 0.42857142857142855 0.408 0.2931034482758621 0.408 0.408 0.2931034482758621 0.4112903225806452 0.4112903225806452 0.408 Abbildung 22: Closeness-Zentralit¨ t im Artefaktnetzwerk f¨ r Tweets des FSLN-Seminars a u 9.3.3 Betweenness-Zentralit¨ t a Die Betweenness-Zentralit¨ t bezeichnet die Artefakte am zentralsten, die auf k¨ rzesten a u Wegen zwischen Artefaktpaaren am ha¨ figsten vorkommen. In Abbildung 23 ist das Arte- u faktnetzwerk mit Betweenness-Zentralit¨ t dargestellt. Die Tweets mit der ID 15309264770 a und 19807603032 haben die h¨ chste Zentralit¨ t. Sie verbinden die im Seminar enstan- o a denen Cluster. Man k¨ nnte so einen Tweet auch als Diskussions¨ berleitung interpretie- o u ren. Isolierte Knoten besitzen eine Betweenness-Zentralit¨ t von 0. Der Tweet mit der ID a 15309264770 besitzt den Volltext: im #fsln10 kommt auch #django zum Einsatz. Und das an der #upb :) Yeah ¨ Er verbindet die Cluster der Tweets uber das Schl¨ sselwort upb und django. Semantisch u betrachtet l¨ sst sich die Vermittlerrolle f¨ r den zur Verf¨ gung stehenden Testdatensatz a u u nicht feststellen. 155
- 156. http://twitter.com/statuses/show/15795259043.xml http://twitter.com/statuses/show/19332102604.xml 156 http://twitter.com/statuses/show/19322126954.xml http://twitter.com/statuses/show/19335749142.xml http://twitter.com/statuses/show/19332210516.xml http://twitter.com/statuses/show/14346457638.xml http://twitter.com/statuses/show/19321584133.xml http://twitter.com/statuses/show/20291635448.xml http://twitter.com/statuses/show/15492063934.xml http://twitter.com/statuses/show/19321544342.xml http://twitter.com/statuses/show/17418955097.xml http://twitter.com/statuses/show/19334366111.xml http://twitter.com/statuses/show/19280854789.xml 0.59 0.59 http://twitter.com/statuses/show/19314240063.xml http://twitter.com/statuses/show/19346280234.xml http://twitter.com/statuses/show/14347666519.xml http://twitter.com/statuses/show/19333533836.xml http://twitter.com/statuses/show/19321953882.xml http://twitter.com/statuses/show/19324390923.xml http://twitter.com/statuses/show/18292265014.xml http://twitter.com/statuses/show/15623024082.xml http://twitter.com/statuses/show/15271454921.xml http://twitter.com/statuses/show/19402662060.xml http://twitter.com/statuses/show/14347959310.xml http://twitter.com/statuses/show/19344385003.xml http://twitter.com/statuses/show/17508181090.xml http://twitter.com/statuses/show/19342851705.xml http://twitter.com/statuses/show/19322062527.xml http://twitter.com/statuses/show/14345635011.xml http://twitter.com/statuses/show/19338231292.xml http://twitter.com/statuses/show/17193472151.xml http://twitter.com/statuses/show/19331309781.xml http://twitter.com/statuses/show/17318307645.xml http://twitter.com/statuses/show/14345576567.xml http://twitter.com/statuses/show/16335461306.xml http://twitter.com/statuses/show/17853425385.xml http://twitter.com/statuses/show/16676528997.xml http://twitter.com/statuses/show/19327835773.xml http://twitter.com/statuses/show/14346392226.xml http://twitter.com/statuses/show/19324190014.xml http://twitter.com/statuses/show/15309889076.xml 0.11 0.11 http://twitter.com/statuses/show/20127197988.xml http://twitter.com/statuses/show/19324303245.xml http://twitter.com/statuses/show/19321612828.xml http://twitter.com/statuses/show/19333348933.xml 7 http://twitter.com/statuses/show/19324319614.xml 0.0 0.0 7 0.66 0.1 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19338635325.xml http://twitter.com/statuses/show/14098258666.xml 6 6 http://twitter.com/statuses/show/15307562978.xml 0.1 http://twitter.com/statuses/show/14281827406.xml http://twitter.com/statuses/show/19321892912.xml 5 6 http://twitter.com/statuses/show/15765171280.xml http://twitter.com/statuses/show/18053056615.xml 0.7 0.6 0.7 0.6 5 http://twitter.com/statuses/show/16178556615.xml 0.11 0.11 6 http://twitter.com/statuses/show/19344531249.xml http://twitter.com/statuses/show/19331461434.xml http://twitter.com/statuses/show/16559620936.xml http://twitter.com/statuses/show/19324080502.xml 0.11 0.11 http://twitter.com/statuses/show/19324747051.xml http://twitter.com/statuses/show/14313473886.xml 7 http://twitter.com/statuses/show/14281873054.xml 0.0 0.66 0.0 7 0.66 0.66 0.66 0.66 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19324915971.xml http://twitter.com/statuses/show/19069704951.xml http://twitter.com/statuses/show/14613612426.xml http://twitter.com/statuses/show/19249261386.xml http://twitter.com/statuses/show/15271744825.xml http://twitter.com/statuses/show/19343163464.xml http://twitter.com/statuses/show/19342411581.xml http://twitter.com/statuses/show/19322256418.xml http://twitter.com/statuses/show/15128624345.xml http://twitter.com/statuses/show/19336678164.xml http://twitter.com/statuses/show/19333301493.xml 0.42 1 6 0.66 0.42 http://twitter.com/statuses/show/14246399379.xml 0.6 0.6 0.1 6 6 1 0.1 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19328284279.xml 0.6 0.6 6 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19342269823.xml http://twitter.com/statuses/show/15309776687.xml 0.66 0.07 0.07 0.66 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19253480282.xml - 6 6 http://twitter.com/statuses/show/14347195038.xml 0.6 http://twitter.com/statuses/show/19333908279.xml http://twitter.com/statuses/show/19341573978.xml 6 0.91 0.91 0.6 0.1 1 http://twitter.com/statuses/show/14346598356.xml http://twitter.com/statuses/show/19325360179.xml 0.1 1 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19334239382.xml 0.66 0.660.66 0.5 http://twitter.com/statuses/show/19322672890.xml http://twitter.com/statuses/show/19324903146.xml 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19329169628.xml 0.66 0.5 0.42 0.42 http://twitter.com/statuses/show/19346930917.xml 0.66 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19326409995.xml 0.66 0.66 6 http://twitter.com/statuses/show/19321381373.xml 1 6 0.6 6 0.9 0.6 http://twitter.com/statuses/show/15424180968.xml http://twitter.com/statuses/show/15238832152.xml 0.6 0.66 1 http://twitter.com/statuses/show/14347783099.xml 0.6 0.9 6 0.5 1 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19062983409.xml 0.66 0.66 0.5 0.1 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19332745594.xml 0.1 1 0.66 0.66 0.66 http://twitter.com/statuses/show/17793112801.xml 0.11 0.11 0.66 0.05 0.05 2 0.5 0. 0.5 0.66 5 0.2 0.4 http://twitter.com/statuses/show/19327684056.xml 3 0.5 0.4 4 2 0.6 4 0.0 6 6 http://twitter.com/statuses/show/16371070435.xml 0.66 0.0 0.66 3 http://twitter.com/statuses/show/16572261603.xml 6 00.2 .6 0.6 0.66 0.6 0.66 0.66 6 6 0.66 http://twitter.com/statuses/show/14234459451.xml http://twitter.com/statuses/show/19322803233.xml 0.66 0.66 0.66 0.66 0.66 0.6 0.5 6 0.9 http://twitter.com/statuses/show/19323645359.xml http://twitter.com/statuses/show/19321757324.xml 0.5 1 0.5 0.6 0.5 1 0.5 0.5 6 0.2 0.6 0.9 1 4 4 0.5 0.5 0.11 0.2 0.2 7 1 0.21 http://twitter.com/statuses/show/14422093410.xml 0.1 0.1 0.11 0.66 0.6 0.1 7 0.1 1 0.14 0.14 0.50.5 0.66 6 6 0.24 0.72 0.72 0.66 0.66 0.6 0.24 0.66 0.66 0.66 0.6 6 http://twitter.com/statuses/show/19328608572.xml 0.66 0.66 0.5 0.6 0.11 0.11 6 0.66 6 http://twitter.com/statuses/show/19322464435.xml 0.5 0.5 0.6 0.5 0.6 6 .5 4 0.21 0.21 0.5 0.1 0. http://twitter.com/statuses/show/19064399361.xml 4 0.1 0.66 5 0.24 4 0.5 0.66 http://twitter.com/statuses/show/19320019673.xml 0.2 0.5 4 0.5 0.2 0.5 0 0.2 0.24 1 http://twitter.com/statuses/show/19322346999.xml 0.11 0.5 0.5 0.5 0.66 1 0.1 0.25 0.25 0.11 0.1 http://twitter.com/statuses/show/19324688693.xml 0.66 0.2 6 0.28 0.14 0.14 0.5 0.24 0.24 0.6 0.66 0.17 0.17 6 http://twitter.com/statuses/show/18294722493.xml 0.6 0.28 0.5 0.66 0.66 http://twitter.com/statuses/show/14821971024.xml 0.66 0.6 6 0.35 6 0.35 1 0.5 0.5 5 http://twitter.com/statuses/show/19341063422.xml 0.2 0.6 6 0.5 0.5 0.1 1 0.5 0.5 1 4 0.2 5 0 0.66 .6 0.6 0.11 0.24 0.5 0 0.5 0.2 5 0.71 0.71 0.1 4 0.21 0.21 0.1 60.66 0.24 0.2 0.6 0.1 4 0.5 0.5 0.2 0.24 0.24 .25 0.2 8 6 0. 0.2 0.6 0.5 6 0.5 0.5 8 0.6 5 0.5 0.24 4 0.25 0.25 0.1 6 4 6 0.5 0.2 0.6 0.24 0.17 0.24 0.17 0.25 0.25 0.5 0.5 http://twitter.com/statuses/show/19403002866.xml 0.25 0.24 0.25 0.5 0.56 0.5 8 http://twitter.com/statuses/show/19324000946.xml 0.21 0.56 0.24 0.35 0.2 21 0.35 0.66 0.28 0.66 0.66 5 0.2 0.66 0.11 0.14 0.14 0.11 5 5 0.5 0.5 0.2 0. 0.25 0.25 0.5 40 0.5 0.6 0.2 5 6 http://twitter.com/statuses/show/19324604614.xml 0.2 1 0.5 5 0.2 0.5 6 .24 0.2 0.2 0.5 0.6 0.5 0.24 0.24 0.2 1 0.5 0.5 0.25 5 0.20.25 0.14 0.09 0.24 0.14 0.09 0.24 0.5 0.5 0.5 0.5 0.21 5 4 0.56 0.56 0.24 0.2 0.21 0.24 6 0.1 0.25 0.25 50.2 0.1 0.24 0.24 4 0.6 0.25 0.25 0.16 0.6 6 http://twitter.com/statuses/show/15800695408.xml 0.16 0.5 0.25 0.25 0.5 0.28 0.25 0.25 0.2 0.6 4 4 6 6 0.28 0.5 1 0. 0.6 5 0.2 0.2 5 5 1 0.25 0.2 0. 0.14 0.2 http://twitter.com/statuses/show/19807603032.xml 0.2 0.5 25 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25 0.25 0.2 4 0.14 0.2 5 0.5 5 0.21 0.3 0.2 0.21 0.24 0.24 0.3 4 0.24 0.24 0.14 5 5 0.14 0.56 0.5 0.5 http://twitter.com/statuses/show/17077060309.xml 0.25 0.25 0.2 0.24 0.2 6 0.29 0.5 0.28 .5 0.29 0.56 4 4 0 0.06 8 0.28 6 0.06 6 0.24 5 http://twitter.com/statuses/show/19338865300.xml 0.39 0.39 0.3 0.25 0.2 0.25 0.1 0.2 0.3 0.25 0.25 0.1 0.2 0.2 8 6 0.21 0.2 5 0.21 http://twitter.com/statuses/show/19324146255.xml 0.55 4 00.5 0.2 0.25 0.21 0.25 0.5 0.5 0.3 0.2 5 5 .25 0.3 4 0.21 5 0.14 0.14 0.2 0.2 0.28 0.28 http://twitter.com/statuses/show/14821929590.xml 0.24 0.24 0.2 5 0.5 0.5 4 0.24 5 0.2 0.24 0.25 0.25 0.16 4 0.22 0.2 http://twitter.com/statuses/show/19339105233.xml a 1 0.2 0.16 0.22 0.5 5 0.2 0.22 0.1 5 6 1 0.1 6 0.22 0.290.29 0.2 http://twitter.com/statuses/show/20412677874.xml 0.359 0.28 0.5 0.25 0.25 0.28 0.25 00.35 0.28 .2 0.28 0.2 9 0.2 0.35 5 5 0.35 0.25 0.25 0.2 0.25 0.25 http://twitter.com/statuses/show/15168750554.xml 5 0.5 0.5 0 0.28 9 0.25 0.25 .2 9 0.2 0.2 5 0.24 0.5 0.24 0.28 0.2 0.2 9 6 6 0.35 0.35 0.2 9 0.1 0.1 0.3 http://twitter.com/statuses/show/16643214454.xml 0.2 0.5 0.28 0.3 0.24 0.24 0.25 0.25 1 1 0.16 0.16 0.28 0.2 0.2.3 0.3 0.21 9 05 5 0.2 0.21 0.2 0.25 0.25 0.2 9 0.35 0.35 0.28 0.42 0.25 0.25 0.28 0.3 0.3 0.42 0.21 5 0.2 0.21 0.2 0.2 5 9 9 0.29 5 0.3 http://twitter.com/statuses/show/14822482251.xml 0.2 http://twitter.com/statuses/show/19322274142.xml 0.29 0.3 5 0.35 0.28 0.29 0.29 0.35 0.2 0.3 0.3 0.28 1 http://twitter.com/statuses/show/19324430382.xml 1 0.25 0.25 0.2 http://twitter.com/statuses/show/19322567348.xml 0.11 9 0.11 0.35 0.28 http://twitter.com/statuses/show/14299969045.xml 0.2 9 0.35 0.2 0.28 0.3 0.3 0.2 0.35 1 0.21 0.35 0.34 0.34 0.16 0.16 6 0.2 6 9 0.18 0.18 6 0.2 0.3 0.2 6 0.3 0.2 9 0.18 0.18 0.35 0.25 0.25 0.35 http://twitter.com/statuses/show/15309264770.xml 0.36 0.36 9 0.3 6 0.34 0.2 5 http://twitter.com/statuses/show/14635241299.xml 6 0.34 9 0.2 5 0.1 0.35 0.3 0.2 0.2 0.1 5 0.35 0.3 0.3 0.37 5 0.37 7 0.1 0.1 0.28 0.28 7 0.22 0.22 http://twitter.com/statuses/show/19321969090.xml 3 0.35 0.35 0.38 0.5 0.38 0.5 3 http://twitter.com/statuses/show/15253314887.xml 0.25 0.38 0.38 0.25 60.3 6 0.3 0.81 0.81 http://twitter.com/statuses/show/14562639968.xml 0.34 0.34 0.49 0.49 http://twitter.com/statuses/show/19324662693.xml http://twitter.com/statuses/show/14782524908.xml 0.34 0.34 http://twitter.com/statuses/show/19323895104.xml 0.3 4 4 0.3 0.34 0.34 http://twitter.com/statuses/show/19324437355.xml 0.34 0.34 0.34 0.71 0.34 0.71 0.71 0.71 6 0.3 0.3 6 http://twitter.com/statuses/show/14346487713.xml Abbildung 23: Betweenness-Zentralit¨ t des Netzwerks aus Abbildung 17 0.21 0.21 0.3 6 0.3 6 0.34 0.34 0.260.26 http://twitter.com/statuses/show/15265664906.xml 0.210.21 4 0.71 0.3 0.1 0.71 0.3 4 5 5 http://twitter.com/statuses/show/19325971312.xml 0.1 1 0.7 0.7 1 6 0.1 0.1 6 0.32 0.32 0.26 0.26 0.26 0.26 5 0.1 0.1 5 0.1 5 5 1 0.7 1 0.1 0.7 0.71 0.71 http://twitter.com/statuses/show/16547173293.xml 0.23 0.23 0.26 0.26 http://twitter.com/statuses/show/19326706445.xml 0.15 0.15 http://twitter.com/statuses/show/14221097734.xml
- 157. 9.4 Akteurnetzwerke aus Artefaknetzwerken Dieser Abschnitt besch¨ ftigt sich mit der Visualisierung von Akteurnetzwerken aus den a im FSLN entstandenen Tweets. Zwei Akteure bzw. Twitter-Nutzer besitzen eine Bezie- ¨ hung zueinander, wenn diese semantisch ahnliche Tweets geschrieben haben. Je h¨ her o die Anzahl desto st¨ rker die Kantengewichtung zwischen betrachteten Akteuren. In Ab- a bildung 23 ist das Akteursnetzwerk f¨ r die Tweets angegeben. Insgesammt existieren 21 u Akteure die bzgl. der FSLN-Tweets und SemSim miteinander verbunden sind. Hierbei wurdr der einzelnen Twitter-Nutzer betrachtet. Die Beziehungen wurden ausschließlich aus dem Artefaktnetzwerk abgeleitet. Die Dichte des Netzwerks ist 0, 276. Eine hohe, di- rekte Verbundenheit im Netzwerk existiert nicht. Dabei sei noch einmal erw¨ hnt, dass das a ¨ Schl¨ sselwort fsln den Kontext bestimmt und nicht mit in die Ahnlichkeitsberechnung der u Twitter-Artefakte eingeflossen ist. W¨ re dies der Fall w¨ re auch hier der Graph vollst¨ ndig, a a a was zur eine maximalen Dichte von 1 f¨ hrt. u Die Intensit¨ t der Verbindungen zwischen zwei Akteuren gibt die semantische N¨ he der a a ¨ beiden Akteure wieder. Je mehr semantisch ahnliche Tweets zwei Akteure geschrieben haben, desto st¨ rker ist deren Bindung im Akteursnetzwerk. Das Kantengewicht zwischen a ¨ ¨ zwei Akteuren ist die Summe uber die SemSim-Werte von semantisch ahnlichen Tweets. chris_ml bkieslinger PalRock0815 0.7 3 0.7 3 sywot 0.7 3 0.7 mediendidaktik 3 SebastianPLN 0.78 0.78 0.6 9 0.6 9 0.5 0.5 30.7 0.7 3 1.61 1.6 cristinacost 3 0.7 0.7 1 3 0.8 0.8 2.77 2.7 0.11 0.11 7 0.66 0.66 8.87 8.87 0.7 5 5 0.7 7.0 __it_trainer__ 7.0 JuliettaS87 4 0 0.320.32 0.2 .24 0.2 8 10.7 0.2 8 0.73 0.73 8 mnolasz 0.16 0.16 8 10.7 1.31 wollepb 1.31 2.53 AlexanderPLN 0.45 0.45 0.2 5 2.53 0.2 0.5 0.5 5 0.1 7 7 0.1 0.29 0.29 6 0.5 9 0.5 5.2 0.11 0.11 5.2 6 9 0.7 0.9 0.7 7 7 0.42 0.42 0.9 moisunPLN 0.6 3 0.6 0.4 6 6 0.6 6 3 0.4 0.6 6 Dennis_PLN 5 1.0 9.3 1.0 9.3 7.0 7.0 5 0.9 0.3 1 0.710.71 0.9 4 4 1 0.3 0.3 1 1.3 1.3 5 5 0.2 8 ramonovelar 0.3 1 0.2 8 7 1.6 1.6 7 0.15 0.15 3.04 3.04 0.17 0.17 7 1.44 0.9 1.44 0.9 7 rolwi 2 0.4 0.4 0.29 _joanasilva_ 0.29 2 8 0.3 1.05 0.3 8 1.05 warfair 0.36 0.36 mebner 0.1 5 0.15 FelixFSLN timovt ¨ Abbildung 24: Akteursnetzwerk uber Tweets im Bezug auf das FSLN-Seminar 157
- 158. 9.4.1 Degree-Zentralit¨ t a Bez¨ glich des Grades ist der Akteur wollepb am zentralsten. Dies ist bereits in Abbildung u 24 eingezeichnet. Hinter dem Alias steht die Person Wolfgang Reinhardt. Dieser ist neben Nina Heinze alias sywot Betreuer des Seminars. Mit einem Grad von 19 besitzt wollepb lokal gesehen eine hohe Zentralit¨ t. Da die Degree-Zentralit¨ t die Zentralit¨ t lediglich a a a anhand von lokalen Netzwerkeigenschaften berechnet, ist wollepb ein sog. Local Hero, welcher viele direkte Verbindungen auf sich zieht. Im Kontext von FSLN bedeutet dies, ¨ dass er die meistens Artefakte bzw. Tweets erstellt hat, die semantisch ahnlich zu anderen Artefakten sind. 9.4.2 Closeness-Zentralit¨ t und Betweenness-Zentralit¨ t a a Die Closeness-Zentralit¨ t bezieht zus¨ tzlich noch indirekte Verbindungen auf k¨ rzesten a a u ¨ Wegen mit in die Berechnung ein. Hier andert sich Zentralit¨ t im Netzwerk wie folgt. Der a Akteur wollepb bleibt weiterhin der zentralste Akteur, verliert allerdings an Zentralit¨ t, a w¨ hrend die diese bei anderen Akteuren die steigt (Vgl. Abbildung 25(a)). a 0.0 0.37735849056603776 0.0 0.5263157894736842 0.5128205128205129 0.0 0.7 0. 3 3 0.7 7373 0. 0.5405405405405405 0.010526315789473684 0.7 3 0.7 0.0 0.7 3 3 0.7 0.5714285714285714 0.0 3 0.78 0.78 0.5405405405405405 0.69 0.69 0.78 0.78 0.69 0.69 0.5 0.73 0.73 0.5 0.5 0.73 0.73 0.5 1.61 1.61 1.61 0.73 0.73 1.61 0.73 0.73 0.5714285714285714 0.8 0.0 0.8 0. 8 0. 8 7 2.7 7 2.7 2.7 0.11 0.11 2.7 0.11 0.11 7 0.66 0.66 7 8.87 8.87 0.75 8.87 8.87 0.75 0.66 0.66 0.75 0.75 0.5263157894736842 0.0 7.0 7.0 0.24 0.24 7.0 0.24 0.02631578947368421 0.24 0.32 0.32 0.5882352941176471 0.32 0.32 7.0 0.28 10.78 0.28 0.73 0.73 10.78 0.73 0.73 0.2 8 0.2 0.5555555555555556 0.007017543859649122 0.160.16 0.16 0.16 8 10.78 10.78 1.31 1.31 0.25 0.25 0.25 0.25 1.31 1.31 0.9523809523809523 2.53 0.5882352941176471 1.2859649122807018 2.53 0.2 0.45 0.45 0.450.45 2.53 2.53 0.5 0.5 0.5 0.5 0.29 0.29 0.17 0.17 0.29 0.29 0.17 0.17 0.56 0.56 9 9 5.2 0.11 0.11 5.2 5.2 0.11 0.11 9 5.2 0.56 0.56 9 0.7 0.9 0.9 0. 7 7 0.4 0.7 46 7 7 0.42 0.42 0.7 0.9 0.42 0.42 0.7 0.9 6 46 6 0. 0.4 0.6060606060606061 0.6 3 0.6 0.05263157894736842 3 0.6 6 3 0.6 0.6 0.6 6 0.6 3 0.6 6 6 1.05 9.3 1.05 1.05 9.3 9.3 1.05 9.3 0.5882352941176471 0.02631578947368421 7.0 7.0 7.0 7.0 0.3 0.91 0.3 0.91 5 0.71 0.71 5 0.3 0.91 0.3 0.91 4 0.3 4 5 0.71 0.71 5 0.3 0.3 4 4 1 0.3 1.3 1.67 1.3 1 0.28 0.28 0.5405405405405405 1.3 1.67 1.67 1 1.3 0.28 0.28 0.0 1.67 1 0.15 0.15 3.04 3.04 0.17 0.17 0.15 0.15 3.04 3.04 0.6666666666666666 0.17 0.17 0.97 1.44 0.97 1.44 0.13157894736842105 0.97 1.44 0.97 1.44 0.29 0.29 0.29 0.29 2 0.4 0.4 1.05 0.5714285714285714 2 2 0.4 8 0.4 1.05 0.3 1.05 0.3 0.0 2 8 1.05 8 0.3 0.3 8 0.5714285714285714 0.36 0.36 0.0 0.36 0.36 0.5555555555555556 0.007017543859649122 0.15 0.15 0.15 0.15 0.5714285714285714 0.0 0.5 0.0 (a) Closeness-Zentralit¨ t in Akteursnetzwerk a (b) Betweenness-Zentralit¨ t im Akteursnetzwerk a Abbildung 25: Closeness- und Betweenness-Zentralit¨ t im Akteursnetzwerk a Betrachtet man die Artefakte bzgl. ihrer Betweenness-Zentralit¨ t aus Abbildung 25(b), a a ¨ sinkt die Zentralit¨ t der Akteure, uber die wenige k¨ rzeste Pfade laufen. Die Vermittler- u rolle wird hierdurch nochmal ganz wichtig. Bzgl. der abgesendeten Tweets, hat wollepb viele Tweets abgesendet, auf die geantwortet wurde oder f¨ r die eine Retweet versandt u wurde. Weiterhin hat er an so gut wie allen Diskussionen teilgenommen, was seine Ver- mittlerrolle zus¨ tzlich verst¨ rkt. a a 158
- 159. 10 Zusammenfassung und Ausblick Artefact-Actor-Networks bieten die M¨ glichkeit Netzwerke zu generieren. Diese Arbeit o hat unter anderem gezeigt, dass es m¨ glich ist aus Artefaktnetzwerken, Akteursnetzwerke o und somit auch Personennetzwerke abzuleiten. Der in dieser Arbeit vorgestellte GEXFEx- porter wurde zur Generierung von GEXF-Graphen entwickelt. Artefact-Actor-Networks lassen sehr ideal zur Verk¨ pfung von verschiedenen Ressourcen verwenden. Hierbei spielt u es keine Rolle ob es sich um Twitternachrichten, Blogeintr¨ ge oder Textdokumente han- a delt, auch wenn der zur Verf¨ gung stehende Datensatz lediglich aus Twitternachrichten u bestand. Im Teil zur sozialen Netzwerkanalyse wurde gezeigt, dass sich die unterschied- lichen Schichten aus Artefact-Actor-Networks visualisieren und analysieren lassen. Aller- dings ist die Visualisierung in Form von unterschiedlichen Knotentypen in Gehphi zur Zeit nicht m¨ glich, obwohl dies durch die GEXF-Spezifikation in Version 1.1 erm¨ glicht wird. o o Durch die Anwendung von Metriken der sozialen Netzwerkanalyse konnte festgestellt werden, das Beispielsweise zentrale Artefakte existieren und eine Interpretation des Zen- tralit¨ tskontextes m¨ glich ist, auch wenn dies f¨ r den getesteten Ressourcentyp Twitter a o u nicht einfach war. Bedingt durch die Zeichenl¨ nge von Tweets und das verwenden von a u o ¨ HashTags als Schl¨ sselw¨ rter, entstehen schnell ahnliche Artefakte bzgl. dieser Schl¨ ssel- u w¨ rter. Besonders der Hashtag upb hat gezeigt, das durch eine zu h¨ ufige Verwendung o a eines nicht Aussagekr¨ ftigen Schl¨ sselwortes ein Cluster entsteht f¨ r den semantisch we- a u u o u ¨ nige bis keine Aussagen getroffen werden k¨ nnen. F¨ r die semantische Ahnlichkeit bzgl. SemSim l¨ sst sich festhalten, dass sie zwar f¨ r Twitter als Ressource Ergebnisse liefert, a u ¨ diese allerdings in vielen F¨ llen mit semantischer Ahnlichkeit wenig zu tun haben, da die a Semantik aus einzelnen Tweets f¨ r dritte oft gar nicht erkennbar ist. u Insgesammt muss festgehalten werden, dass das Konzept der Artefact-Actor-Networks noch viel Potential hat und das weitere Tests mit anderen Ressourcen, die sich textuell nicht auf 140 Zeichen beschr¨ nken, durchgef¨ hrt werden m¨ ssen. a u u 159
- 160. Abbildungsverzeichnis 1 Projekt¨ bergreifender Zugriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . u 3 2 Modellierung eines sozialen Netzwerks mit Hilfe von Soziogrammen . . 5 3 Schichten im Artefact-Actor-Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 4 Beispiele f¨ r ACT -Relationen in einer Organisation . . . . . . . . . . . u 8 2 5 Beispiele f¨ r ART -Relationen in einer Organisation . . . . . . . . . . . u 9 6 Beispiele f¨ r AA-Relationen in einer Organisation . . . . . . . . . . . . u 9 7 Konzepte eines Artefakts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 8 3D Plot von SemSimA,B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 9 Beispiel f¨ r gemeinsame Konzepte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . u 14 10 Visualisierung eines sozialen Netzwerks . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 11 Zentralit¨ t in Soziogrammen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 17 12 Degree-Zentralit¨ t in einem Soziogramm . . . . . . . . . . . . . . . . . . a 18 13 Gesamtarchitektur des Artefact-Actor-Network-Backends . . . . . . . . . 23 14 Use-Cases GEXF-Exporter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 15 Sequenzdiagramm f¨ r den Aufruf getSemSimArtefactActorNetwork . . u 26 16 Das Tool Gephi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 17 ¨ Artefaktnetzwerk von Tweets - Verbundenheit uber Schl¨ sselw¨ rter . . . u o 30 18 Diskussionscluster aus Abbildung 17 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 19 ¨ Artefaktnetzwerk von Tweets - Verbundenheit uber SemSim . . . . . . . 33 20 ¨ Cluster von Flashmeeting uber SemSim . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 21 ¨ ¨ Cluster von Ahnlichkeiten uber SemSim bzgl. im Seminar eingesetzten Tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 22 Closeness-Zentralit¨ t im Artefaktnetzwerk f¨ r Tweets des FSLN-Seminars a u 37 23 Betweenness-Zentralit¨ t des Netzwerks aus Abbildung 17 . . . . . . . . . a 38 24 ¨ Akteursnetzwerk uber Tweets im Bezug auf das FSLN-Seminar . . . . . 39 25 Closeness- und Betweenness-Zentralit¨ t im Akteursnetzwerk . . . . . . . a 40 160
- 161. Literatur [BYRN99] Ricardo Baeza-Yatesund Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Ad- dison Wesley, Harlow, 1. aufl.. Auflage, 1999. [Col09] CollaborateCom 2009 Programme Committee. Call for paper for the CollaborateCom 2009. http://www.collaboratecom.org/docs/CollaborateCom09_ cfp.pdf, 2009. [FR91] Thomas M. J. Fruchterman und Edward M. Reingold. Graph drawing by force-directed placement. Softw. Pract. Exper., 21(11):1129–1164, 1991. [Fre79] L. C. Freeman. Centrality in social networks: Conceptual clarication. Social Networks, 1:215–239, 1979. [FS06] Ronen Feldman und James Sanger. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, Cambridge, MA, USA, December 2006. [HBJ+ 10] Sebastien Heymann, Mathieu Bastian, Mathieu Jacomy, Camille Maussang, Antonin Rohmer, Julian Bilcke und Alexis Jacomy. GEXF. http://gexf.net/format/, eingesehen am 2010-06-01, July 2010. [Hol06] Boris Holzer. Netzwerke. transcript, 2006. [Mit69] J.C. Mitchell. The concept and use of social networks. In Social Networks in Urban Situations., 1969. [Mor34] J.L. Moreno. Who shall survive? : a new approach to the problem of Human Interrela- tions, Jgg. 58 of Nervous and mental disease monograph series. Nervous and Mental Disease Publ., Washington, 1934. [Rau03] Katja Rauchfuß. Sozi@le Netze. Zum Wandel sozialer Netzwerke durch die Nutzung des Internets. Tectum Verlag, 2003. [RMV09] Wolfgang Reinhardt, Matthias Moi und Tobias Varlemann. Artefact-Actor-Networks as a tie between social networks and artefact networks. In Proceedings of CollaborateCom 2009, 2009. [Twi10] Twitter Inc. Twitter. http://twitter.com, eingesehen am 2010-06-01, July 2010. [Wel81] B. Wellmann. Applying network analysis to the study of support. In Social Networks and Social Support, Seiten 171–200. Gottlieb, 1981. [WFI94] S. Wasserman, K. Faust und D. Iacobucci. Social Network Analysis. Cambridge Uni- versity Press, Cambridge (UK), 1994. [WHKL08] Gerd W¨ therich, Nils Hartmann, Bernd Kolb und Matthias L¨ bken. Die OSGi Service u u Platform: Eine Einf¨ hrung mit Eclipse Equinox. dpunkt, Heidelberg, 2008. u 161
- 162.
- 163. Game-based Learning Eva Andreeva Sebastian Lauck 86159 Augsburg 33102 Paderborn eva.andreeva@student.uni-augsburg.de lauck@lwf.uni-paderborn.de Abstract: Die Medienaffinität der jungen Generation wirkt sich auch auf das Lernen aus. Zunehmend stellt sich die Frage, wie das traditionelle Klassenzimmer um andere, elektronische Umgebungen ergänzt werden kann [vgl. Sc06]. Spielen durch Lernen oder der Begriff Game-based Learning spielt in dieser Diskussion eine wichtige Rolle und ist aktuelles Schlagwort im Bereich der Hochschulbildung. In der vorliegenden Seminararbeit wird ein konkretes Spielkonzept entwickelt, das darauf abzielt Lernende besser in ihren individuellen Lernprozessen zu unterstützen. Das Konzept verbindet Rollenspielelemente mit klassischen Spielstrukturen und soll hiermit besondere Anreize schaffen sich mit der Materie auseinanderzusetzen. Insbesondere werden Schwerpunkte auf die Entwicklung eines Spielcharakters, sowie gezielter Bonuselemente gelegt. Das Spielkonzept wird durch ein technisches Konzept erweitert. Abschließend werden Kernelemente – eines parallel zur Seminararbeit erstellten - Prototyps vorgestellt. 1. Einleitung Im Rahmen des Seminars „Social Software – Future Visions“ arbeiten Studenten der Universität Augsburg in Kooperation mit Studenten der Universität Paderborn an aktuellen Themen im Umfeld des Seminars. Die vorliegende Projektarbeit beschäftigt sich mit dem Seminarthema „Game-based Learning“. Im Mittelpunkt stehen die folgenden Fragestellungen: Wie und was lässt sich „spielend lernen“? Wo liegen die Anreize in spielbasierten Lernansätzen? Welche besondere Qualität bringt das Spielen mit sich? Warum macht Game-based Learning Sinn? Zielsetzung der Projektarbeit ist die Entwicklung eines spielbasierten Lernkonzepts für ein Kernthema des Informatikstudiums. Es soll ein Lernspiel entwickelt werden, welches allgemein nutzbar sein soll, jedoch konkret die Inhalte der Veranstaltung «Konzepte und Methoden der Systemsoftware» an der Universität Paderborn widerspiegelt. Die Studierenden sollen 163
- 164. über das Lernspiel,bzw. das Belohnungs- und Anreizsystem motiviert werden, sich mit der Thematik auseinanderzusetzen und vertiefend zu befassen. Mittels Game-based Learning soll die Eigeninitiative der Studierenden gefördert werden, da sie sich damit selbstbestimmt, d. h. zeit- und ortsunabhängig, in der eigenen Geschwindigkeit und mit der für notwendig erachteten Intensität, mit den behandelten Themen beschäftigen können. Der Spaßfaktor spielt hier eine wichtige Rolle: Die Benutzer sollen sich mit ihren Aktivitäten identifizieren, aktiv selbst Inhalte gestalten können und in den medialen Lernprozess gestaltend einbezogen werden. Selbstbestimmtheit beim Spielen soll die Motivation fördern, daraus soll ein besseres und vor allem lang andauerndes Verständnis der Materie resultieren [vgl. PSS09]. 2. Didaktisches Design Ein Spiel ist laut Huizinga «eine freiwillige Handlung oder Beschäftigung, die innerhalb gewisser festgesetzter Grenzen von Zeit und Raum nach freiwillig angenommenen, aber unbedingt bindenden Regeln verrichtet wird, ihr Ziel in sich selber hat und begleitet wird von einem Gefühl der Spannung und Freude und einem Bewusstsein des Andersseins als das gewöhnliche Leben.» [Hu91]. Wenn man diesen Zweck nun um pädagogische Inhalte erweitert, ist man bei den Lernspielen angelangt, welche themenspezifisches Wissen vermitteln [vgl. Sc06]. Ziel ist es gleichzeitig, den Spielcharakter – also die Spannung und Freude – zu bewahren, um die Lernenden gezielt zu motivieren. Während Lernspiele in den vergangenen Jahren multimedial wenig aufwendig gestaltet waren, so sind heutzutage Anwendungen auf dem Markt, die das Geschehen in computerbasierte Lernumgebungen einbetten. Dafür steht der Begriff „Game-based Learning“. Viele Aspekte machen Game-based Learning für die didaktische Anwendung interessant: Im Idealfall können die Lernenden einen Flow erleben, also einen Zustand, in dem sie während der Beschäftigung mit den Inhalten sogar die Zeit vergessen. Sie können sich völlig darauf konzentrieren und sind hochmotiviert bei der Sache. Diese intensiven Erfahrungen sind beim Game-based Learning, im Gegensatz zum Lernen in traditionellen Unterrichtssituationen, sehr häufig anzutreffen und so erhofft man sich durch den Einsatz von solchen Spielen eine Steigerung der Motivation auch im Lehrkontext. Grundpfeiler einer solchen Implementation bilden der Spielspaß und die zeitliche Flexibilität [vgl. Sc06]. Darüber hinaus eröffnen Lernspiele die Möglichkeit, den Spieler – also den Lernenden – in den Mittelpunkt zu stellen, ihm Wissen nicht nur abstrakt und dogmatisch von außen zu vermitteln, sondern ihn komplexe Zusammenhänge selber erleben zu lassen [vgl. GAD02]. Diese Interaktion mit der Spielumgebung verdeutlicht einen weiteren Vorteil gegenüber herkömmlichen theoretischen Übungen mit Stift und Papier: Der Spieler erfährt unmittelbar die Auswirkungen seines Handelns, und zwar nicht anhand einer Note als Bestätigung erfolgreich erbrachter Leistung. Er kann von seiner Umwelt direkt eine 164
- 165. Belohnung erhalten, diezudem meistens interessanter als beim klassischen Lernen ausfällt [vgl. PSS09]. Beim Spielen werden die Nutzer extrinsisch durch Herausforderungen und Anreize motiviert. Sie können die Inhalte mit einer Hintergrundgeschichte verknüpfen, sind interaktiv und beeinflussen das Spielgeschehen aktiv [vgl. Pr03]. Beim Game-based Learning spielen die folgenden didaktischen Kriterien eine wichtige Rolle: Lerninhalte müssen kontextabhängig präsentiert werden. Ziele müssen von Anfang an definiert werden, angemessene Herausforderungen und eine erkennbare Relevanz für den Lernenden müssen im Vordergrund stehen. Zudem müssen die User aktiv Entscheidungen treffen können und Feedback erhalten. Nur so erscheint Game- based-Learning für den Lernenden nützlich und man kann den erwünschten Erfolg erzielen [vgl. We05]. 3. Lernförderliche Prinzipien bei Game-based Learning Aktive Spieler, die selbst etwas bewirken, identifizieren sich mit dem, was sie machen. Dadurch werden sie motiviert sich den Herausforderungen zu stellen und diese zu bewältigen, bzw. die gestellten Lernziele zu erreichen. Im Folgenden werden wichtige didaktische Spielprinzipen vorgestellt und auf deren Wichtigkeit und Bedeutung eingegangen. Es gibt einige Grundprinzipien, die für ein gelungenes Spiel notwendig sind. Spiele beruhen auf klaren, vorstrukturierten Spielprinzipien, die die User zu mehr Interaktion animieren sollen. Spieler sollen sich als Produzenten fühlen – nicht als Konsumenten Spieler sollten die Möglichkeit haben, durch ihre Entscheidungen das Spiel zu beeinflussen und das Gefühl vermittelt zu bekommen, dass sie als aktive User gewisse Kontrolle übertragen bekommen. Die Interaktivität steht im Mittelpunkt von Computerspielen. Sie ermöglicht es den Spielern, das Spiel zu bewirken, Informationen beliebig auszutauschen und ganz individuell den Spielverlauf zu erleben [vgl. Sc06]. Anpassung an Gewohnheiten und Rücksichtnahme auf den persönlichen Stil Gute Spiele unterscheiden sich noch dadurch, dass sie es den Spielern ermöglichen, das Spiel nach eigenen Gewohnheiten zu spielen. Jeder Mensch hat seinen eigenen Stil, bzw. seine eigene Vorgehensweise. Gewohnheiten führen das Handeln, sie bilden für alle typischen Situationen funktionierende Verhaltensweisen aus. So gibt es auch verschiedene Lernstile: Manche der Spieler wollen bei-Spielweise sofort ins Detail gehen, andere wollen sich erstmal einen ersten Überblick über das Spiel verschaffen. [vgl. Sc06] Manipulation ermöglichen Spieler vertiefen sich mehr in ein Spiel, wenn sie mächtige Werkzeuge zur Verfügung haben, mit denen sie die Umgebung manipulieren können. Das können zum Beispiel 165
- 166. Machtbefugnisse sein, dieihnen im Spiel zustehen. Manipulationen faszinieren die Spieler, erwecken Neugier und Interesse. Allerdings muss man hier behutsam umgehen und beachten, dass die Komplexität dabei nicht die Fähigkeiten der Spieler übersteigt. Ansonsten werden sie unsicher und schnell demotiviert und damit erzeugt sich eine negative Auswirkung im Spiel [vgl. Sc06]. Positives Feedback geben Leichte Aufgaben wirken demotivierend. Die Lernenden werden schnell gelangweilt und fühlen sich unterfordert. Probleme sollen im Gegenteil den Spieler fordern. Aber ebenso kann auch schnell Unzufriedenheit wegen ständig steigenden Anforderungen beim Problemlösen auftreten. . Daher sollten die Spieler eine Belohnung anhand positiven Feedbacks nach erfolgreicher Aufgabenlösung erhalten. Die Mühe der Spieler wird so ausbezahlt und sie widmen sich dem nächsten Problem mit weitaus größerer Motivation [vgl.Sc06]. Abgestufte Levels verwenden Jeder Mensch übt seine Kenntnisse und Fähigkeiten an Aufgabenstellungen und Problemen. Sind die Aufgaben allerdings zu schwierig, leidet die Motivation darunter oder man bricht die Bearbeitung sogar komplett ab. Ist man in der Lage, das Problem erfolgreich zu lösen, wird man sein Geschick zuerst bei ähnlichen Sachverhalten versuchen, solange bis die benötigten Lösungsstrategien sicher beherrscht werden. Danach wagt man sich an komplexere Herausforderungen und der Kreislauf des Lernens beginnt von Neuem. (Lern)Spiele sollten deshalb so aufgebaut sein, dass es Levels mit steigendem Anspruchsgrad gibt, so dass die Spieler ihr Wissen und ihre Fertigkeiten treppenartig erweitern. Dabei kommen sie nur weiter, wenn sie das jeweilige Lernziel der Stufe erreicht haben und die darin vorkommenden Lösungswege auch sicher anwenden können [vgl. Sc06]. Komplexität begrenzen Der Vorteil von Spielen in der Lehre besteht darin, dass sie sich sehr gut dazu eignen, auch komplexe Systeme anschaulich darzustellen und verständlich zu machen. Dafür muss jedoch das Spiel in seiner Kompliziertheit meistens entsprechend vereinfacht werden, damit die Inhalte auch noch didaktisch sinnvoll vermittelt werden können. Am Beispiel der Newtonischen Mechanik würde das etwa konkret bedeuten, dass auf die Luftreibung auf der Erde verzichtet werden müsste, wenn es darum geht, die Fallgesetze durch Experimente nachzuweisen. Diese sowie die meisten anderen Naturgesetze sind nämlich nur unter Idealbedingungen gültig und wären deshalb in Computerspielen, die in realistischen Umgebungen stattfinden, also beispielsweise auch mit Luftreibung, überhaupt nicht darstellbar [vgl. Sc06]. Wichtig für den bestmöglichen Lernerfolg ist daher, im Spiel nur eine beschränkte Anzahl von klar unterscheidbaren Einflussfaktoren zu haben, die untereinander auch nur auf bestimmte, leicht verständliche Art interagieren [vgl.Sc06]. Als Beispiel dafür könnte die Umgebung eines Fußballfeldes dienen, in dem es nur wenige handlungsfähige Akteure gibt, die einander beeinflussen können. 166
- 167. Erfahrungen machen lassen Menschenlernen durch Erfahrungen, wenn sie selbst etwas bewirken besser als durch Theorie lastige Erklärungen. Auswendig gelernte Definitionen bleiben nur kurz im Gedächtnis und geraten schnell in Vergessenheit. Im Gegensatz dazu, wenn Menschen aktiv etwas gestalten, sich mit dem identifizieren, was sie machen, sowie durch eigenes Bearbeiten von Aufgaben, macht lernen viel mehr Spaß und ist effizient. Im Spiel sollte das Wissen durch aktives Mitgestalten der Spieler erworben werden. Dadurch lernen Menschen besser als wenn sie etwas nur vermittelt bekommen [vgl. Sc06]. Einüben und Wiederholen der Aufgaben Für die Verbesserung des Lerneffekts muss dem Spieler die Möglichkeit offen stehen Aufgaben einüben und sie wiederholen zu können. Die Schaffung positiver Anreizsysteme (Belohnungen) steht hier im Mittelpunkt. Als Anreiz können Erfahrungspunkte und Boni im Spiel dienen. Somit steigt gleichzeitig die Motivation der Spieler schneller im Spiel voran zu schreiten und besser sein zu wollen als das letzte Mal. Dafür eignen sich Multiple-Choice-Aufgaben besonders gut. . Die sind schnell zu wiederholen und können unter gewissem Zeitdruck im Spiel gelöst werden. Spieler überraschen und herausfordern Langzeitmotivation ist die wichtigste Komponente für effizientes und nachhaltiges Lernen. Daher ist es wichtig die Neugier der Spieler anzusprechen und sie stetig mit Aufgaben, die nicht überfordernd und nicht unterfordernd sind, herauszufordern. Ein weiteres wichtiges Element ist Wettbewerb im Spiel zu ermöglichen. Sie kann entweder mit anderen Spielern oder durch eigene Erfolgserfahrung erfolgen [vgl. Ad08]. Die oben aufgezählten didaktischen Vorteile stehen im Mittelpunkt der vorliegenden Projektarbeit und finden weiterhin Einsatz im Spielkonzept und bei der prototypischen Umsetzung des Spielansatzes. Durch Game-based Learning wird das Lernen gezielt, und individuell unterstützt. Durch eine Reihe interessanter Entscheidungen und Handlungen aufgrund sinnvoller Aufgaben, Adaptivität, Kontrollübertragung, Anreizsystemen, ständigem Feedback, Sichtbarkeit der Aktivitäten, flexiblem und offenem Lernen [vgl. Ad 08], verspricht Game-based Learning gegenüber traditionellen Lernplattformen eine höhere Motivation bei den Lernenden und die Möglichkeit Lerninhalte in einer interaktiven, regelkontrollierten und kompetitiven Form zu präsentieren [ vgl. Bo09]. 167
- 168. 4. Spiel-Konzept Neben der Erarbeitung der theoretischen Grundlagen sind die konzeptionelle Ausarbeitung, sowie die prototypische Implementierung einer Spielumgebung, Ziel der vorliegenden Arbeit. Die Lernumgebung soll die Vermittlung der Inhalte einer Veranstaltung des Bachelorstudiengangs Informatik an der Universität Paderborn unterstützen. Die konkreten Inhalte werden sich auf das Modul KMS (Konzepte und Methoden der Systemsoftware) beziehen, in welchem „allgemeine Prinzipien, Konzepte und Techniken, wie sie in komplexen […] Systemen mit Nebenläufigkeit vorzufinden sind“ [Km10] vermittelt werden. In der Veranstaltung wird in erster Linie explizites Fakten- und Methodenwissen vermittelt welches sich durch die Bearbeitung von MC (Multiple-Choice) -Fragen wiederholen lässt. Die Inhalte des Moduls KMS lassen sich einfacher in „richtig / falsch“ Form ausdrücken, als bspw. die Entwicklung eigener Algorithmen oder die Führung formaler Beweise, und sind entsprechend gut für das vorliegende Konzept geeignet. Motivation der Spieler Kern des Spielkonzepts ist es eine klassische Lernplattform mit Rollenspielelementen und Bonussystemen zu erweitern und hierdurch die (Langzeit-)Motivation der Spielenden zu fördern. Untersuchungen zum Nutzungsverhalten von Rollenspielen zeigen, dass sowohl bei großen proprietären Spielsystemen [vgl. ST10], wie auch bei einfachen Browserspielen [vgl. KSO09] eine hohe Bindung zwischen Spieler und Spiel aufgebaut wird. Die Möglichkeit sich in eine Figur zu versetzen und diese durch erfolgreiches Erfüllen von Aufgaben sowie durch Interaktion mit Mitspielern zu verbessern führt zu einem erheblichen crowding-in-Effekt1[vgl. BK99]. Es ist schwer auszusagen, ob diese Motivation in erster Linie durch - den reizvollen kontextuellen Hintergrund der Spiele (Monsterbekämpfung in Fantasywelten/ Science-Fiction-Realitäten), - Gruppen- und Reziprozitätseffekte (gegenseitige Unterstützung), - oder durch Erfolgserlebnisse (Gegenstände / Verbesserung / Levels) generiert wird. Die Vermutung liegt jedoch nahe, dass eben die komplementären positiven Effekte der einzelnen Elemente zu einer Motivation führen, die sich bis zu Suchtverhalten steigern kann [vgl. ST10]. Da der akademische Lehrstoff selten Anreize schafft, sich eigenständig mit der Materie auseinanderzusetzen sollen Erfolgs- und Bonussysteme, aber auch Gruppen-Effekte genutzt werden um die Spieler für die Wiederholung der Inhalte zu begeistern. Rollenspielelemente Aus dem Bereich der Rollenspiele wird zunächst das Konzept der Charakterbildung übernommen: Durch das Lösen von Aufgaben erhält der Spieler Erfahrungspunkte, mit welchen, zu definierten Schwellenwerten, neue Spielinhalte frei geschaltet werden. Dies 1 Crowding-in bezeichnet die positive Verstärkung intrinsischer Motivation durch exogene Effekte 168
- 169. hat zwei ZZiele:Zum ein wird sich nen hergestellt, das der Spieler sich tatsächli mit den ss ich Inhalten au useinandersetz bevor er sic mit komplexeren Proble zt ch emstellungen b befasst und das Spiel g frustriert beendet. Zum anderen wer ggf. m rden Motivatio onseffekte geffördert. Der Spieler bek kommt die Rü ückmeldung ssich zu verbessern und im Spiel fortzusch S hreiten. Als weiteres RRollenspielelement wird ei Bonuskonz in zept eingefüh Während Spieler in hrt: klassischen Rollenspiele Ausrüstung n en gsgegenstände erhalten, bek e kommen sie im Lernspiel m zum einen Hinweise mit welchen s spätere Aufgaben leich lösen kö n m sie A hter önnen. Zum anderen exxistiert die Möglichkeit sic ein Compu M ch utersystem zu erspielen, w u welches den Spielfluss b beeinflusst un neue Option eröffnet. nd nen Lernen Um Medienbrüche zu vermeiden, wird es inne erhalb der Plattform ermmöglicht die Lehrinhalte zu rekapitulieren und an e nschließend in kurzen Minispielen zu w n wiederholen. Dies könne z.B. klassi en ische MC–Tes die Bearb sts, beitung von Beispielaufgab oder die ben zeitlich begrenzte Reche rnet sein. Die Qualität des Ergebnisses b der Lö- erche im Inter e bei sung diese Aufgaben entscheidet ans er schließend üb die Höhe der gewonnen Erfahrung ber d n und potenttielle Bonusele emente. Zusätzlich wird es den Spielern ermmöglicht die Spielinhalte zu beeinflusse also die S z en, Lernressouurcen zu kom mmentieren un zu diskut nd tieren, sowie die Spiele m eigenen mit Fragestellu ungen bzw. Aufgaben zu e A ergänzen. Der Spieler erhä für diese Tätigkeiten ält Erfahrung und Boni, der Nutzen für d Plattform ist eine erhöht Qualität und Quantität. r die i te d Die vorge estellten Grun ndkonzepte wwerden durch Abbildung 1 zusammeng gefasst; die Rollenspieelelemente werrden im Weite eren detaillier erläutert. rter Abbildung 1: K A Kernelemente de Spielkonzept es ts 169
- 170. 4.1 Charakterentwicklung Das Kernelement eines Rollenspiels ist immer die Identifikation des Spielers mit einem (meist fiktionalen) Charakter. Häufig ist diese Verbindung durch eine Hinter- grundgeschichte verstärkt, durch welche sich der Spieler intensiver mit der Spielfigur assoziieren kann. Ein weiteres Mittel ist das Angebot seine Spielfigur aus einer Menge auswählbarer Klassen, Fähigkeiten und Attribute zu konfigurieren und sie somit zu individualisieren. Diese Konfiguration hat im weiteren Einfluss auf das Spiel – besondere Attribute müssen unweigerlich zu einer differenzierten Spielweise führen um im Spiel Fortschritte erzielen zu können. Im Laufe des Spieles kann der Spieler diesen Charakter durch erzielte Erfolge weiter entwickeln, das Erlangen von Erfahrungspunkten führt zu einer Steigerung des Spieler-Levels, wodurch er wiederum die Attribute seines Charakters verbessern kann. Sowohl die Hintergrundgeschichte der Spielfigur, wie auch die Konfiguration des Charakters sind sehr spannende Ansätze zur Integration in dieses Spielkonzept, jedoch würde dies den Rahmen der Arbeit sprengen. Die Individualisierbarkeit des Charakters beschränkt sich auf die Auswahl eines Spitznamens, sowie eines Charakterbildes. Die Möglichkeit den Charakter zu entwickeln wird auf ein System von Erfahrungspunkten und Levels beschränkt, die gezielte Attributierung der Spielfigur entfällt. Würde dem Spieler die Möglichkeit gegeben, Stärken und Schwächen seines Charakters zu beeinflussen, müsste dies Einfluss auf die Mini-Spiele haben. Es ist kaum möglich die Spieler Einfluss auf die Mini-Spiele nehmen zu lassen, ohne Ungerechtigkeiten für unterschiedlich entwickelte Charaktere in Kauf zu nehmen. Ein weiterer Ansatz für eine alternative Einflussnahme auf die Spielfigur werden in (3.2) diskutiert. Ziel der Levelsteigerung ist in diesem Spielkonzept die Freischaltung weiterer Lerninhalte, sowie der Mini-Spiele welche diese Inhalte abfragen. Es muss zum einen möglich sein Mini-Spiele aus niedrigeren Levels wiederholt zu spielen um weitere Erfahrungspunkte zu sammeln, dies darf aber zum anderen nicht dazu führen, dass ein Spieler durch ständige Wiederholung einfacher Inhalte den gesamten Spielinhalt freischaltet. Um dies zu verhindern sind zwei Ansätze möglich: - Es gibt für jedes Spiel eine fest definierte Punktzahl, Fragen die einmal richtig beantwortet wurden führen bei einer wiederholten Lösung nicht zu weiteren Erfahrungspunkten - Spiele höherer Levels werden mit mehr Erfahrungspunkten belohnt: Ein exponentielles Ansteigen der Punkte, relativ zum Level der Aufgabe, ermöglicht es immer wieder Punkte für die gleichen Aufgaben zu sammeln. Das Wiederholen einfacher Spiele kann jedoch kaum zum Erlangen hoher Levels genutzt werden. Der zweite Ansatz hat einen entscheidenden Vorteil: Der Spieler hat eine Motivation bereits gelöste Aufgaben öfters durchzuführen. Diese Wiederholung führt zu einer Verbesserung des Lerneffektes. Legt man eine exponentielle Punktvergabe mit Basis 3 zu Grunde, kann er jeweils eine Aufgabe des Levels i durch die dreifache Lösung einer Aufgabe des Levels i-1 substituieren. Er müsste jedoch neun Lösungen des Levels i-2 und sogar 27 Lösungen im Level i-3 erzielen um weiter fortzuschreiten. Somit ist sowohl die Motivation zur Wiederholung, wie auch zur Lösung anspruchsvoller Aufgaben 170
- 171. gegeben. Die Grenzefür das Erreichen eines neuen Levels lässt sich hier durch die Formel: 3 ∗ (1) definieren. Wobei i den betrachteten Level und n die Anzahl der benötigten (richtig) gelösten Aufgaben angibt. Eine Variation von n verkürzt/verlängert also die Spielzeit welche aufgebracht werden muss um im Spiel fortzuschreiten. 3 (2) Eine Lösung in Level 1 muss demnach mit drei Punkten, in Level 2 mit neun Punkten usw. belohnt werden. Dieser Ansatz wird in der prototypischen Implementierung verfolgt. Die Möglichkeit seinen Spielerstatus zu dem eines Moderators zu erweitern soll weiterhin motivieren nicht nur die Spiele zur Wiederholung der Inhalte zu nutzen, sondern sich auch durch rege Teilnahme in den Kommentarbereichen und Foren mit den Inhalten auseinanderzusetzen. Die Option das Spiel selbst zu verbessern indem Spielinhalte erstellt, sowie Lernmaterial ergänzt und verbessert wird ermöglicht es besonders motivierten Teilnehmern ihre Fähigkeiten mit der Spielgemeinschaft zu teilen. Die Erweiterung der Rechte vom Spieler zum Moderator wird nicht automatisch vorgenommen, da sonst früher oder später jeder Spieler Moderationsrechte erhalten könnte. Es soll eine Auszeichnung für besonders aktive Teilnehmer darstellen, durch die Eingrenzung dieser Gruppe bleibt die Quantität der Änderungen überschaubar. Dies führt implizit zu einer leichteren Überprüfbarkeit der Qualität. 4.2 Bonussystem Ein weiteres Element in Rollenspielen ist das Sammeln von Gegenständen. Häufig dienen diese einer Verbesserung des Charakters, teilweise sollen sie aber auch nur die Sammelleidenschaft des Spielers befriedigen. Dieser Ansatz wird in abgewandelter Form in das Spielkonzept übernommen: Es ist dem Spieler möglich, sich einen virtuellen Computer zu erschaffen. Er kann sich durch besonders erfolgreiches Abschneiden in den Mini-Spielen Einzelteile für dieses System erarbeiten. Für verschiedene Lehrinhalte sind verschiedene Anreizsysteme denkbar, in diesem konkreten Fall wird als Bonus-Element bewusst eine IT-bezogene Belohnung gewählt um nicht aus dem Kontext der Veranstaltung KMS auszubrechen. Für gänzlich andere Thematiken, wie zum Beispiel der Wirtschafts- oder Geisteswissenschaften müsste entsprechend eine andere Thematik mit Belohnungen angesprochen werden. Der hier vorgestellte Bonus-PC besteht aus den Komponenten Hauptplatine, Prozessor, Grafikkarte und Arbeitsspeicher. Um Profite aus dem Bonus-PC ziehen zu können muss immer eine vollständige, kompatible Plattform erspielt werden. Die Kompatibilität zwischen den Komponenten ist in Abbildung 2 dargestellt. Zusätzlich ist das Erreichen der Bonus-Elemente an den Spielerlevel gekoppelt – es ist also nicht möglich in niedrigen Levels bereits den besten Bonus zu erhalten. 171
- 172. Abbildung 2: Elemente,Level und Kompatibilitäten der Bon A nuskomponente en Konkret be edeutet dies, dass auf eine Plattform im er mmer zwei verschiedene P v Prozessoren eingesetzt werden können und das eine Grafi ss ikkarte immer mit zwei P Plattformen kompatibel ist. Durch dieses System muss der Spieler bei einem „upgra m ade“ seines Bonus-PCs nicht immer drei Bonusel s r lemente erspie elen, sondern kann zunächs Plattform st und Proz zessor oder Grafikkarte erweitern ohne Boni zu verlieren In der o n. Implement tierung erhält der Spieler ei Bonuselem für eine vollständig ko in ment v orrekte MC- Instanz und kann sich ein kompatible Element wählen (vgl. 5.2.2) (Initial startet der e es al Spieler ohn Hardware, er muss also zunächst 4 Elemente erzie um Bonu ne o E elen uspunkte zu erhalten). Das Bonussystem läuft in Pseudo-E t Echtzeit2 im Hintergrund. Allein durch den Besitz H A kompatible Komponen er nten erzielt de Spieler Bo er onuspunkte, welche sich bi zu deren w is Einsatz ans sammeln. Das RAM Mode erweitert da Bonuskonz s ell as zept, der Spiel kann nur ler so viele Bonuspunkte erlangen wie i seinen Arb in beitsspeicher abgelegt werd können, a den also muss d dieser entspre echend aufgerü üstet werden. Die Bonus spunkte könne auf zwei W en Weisen genutzt werden: - Sp pieler können gesammelte Punkte eins n e setzen, um sic Hilfestellu ch ung bei der Lösung von Aufgaben einb A assen (vgl. 5.2.2) – die Kosten für blenden zu la Unterstützung bei anspru U uchsvollen Aufgaben in höheren Le A evels sind en ntsprechend höher. h - Bonus-Comput können sic virtuell due ter ch ellieren, hierb wird ein Q bei Quotient aus Hardware, eing H gesetzten Pun nkten und ein Zufallsvariable bestimm Es wird ner mt. ei Highscore über den best Duellanten geführt. ine ten n Somit dien die Boni zum einen der Motivation, schneller im Spiel voran zu schreiten, nen z r u wie auch e einem gewisse Konkurrenz en zdruck in der Highscore füh H hrend zu sein. 2 In festen Int tervallen (z.B. all 5 Minuten) le 172
- 173. 5. Technis sche Umsetzu ung Es ist im Rahmen de Seminars nicht möglic alle im Konzept ange m es ch K esprochenen Elemente i einem Prot in totyp zu reali isieren. Daher wird der Sch r hwerpunkt daarauf gelegt die Rollennspielelemente umzusetzen und ein MC e n C-Spiel anzuleegen, welches durch die s weiterbar ist. Weiterhin wi eine Basis für das Einstellen von L Spieler erw ird s Lehrinhalten geschaffen Die Plattfor wird auf B n. rm Basis von Lotu Notes XPag ©3 als brow us ges wserbasierte Anwendun gestaltet. Im Weiteren werden anh ng n hand von UML (Unified Modeling d Language) Modellen und einem Skriptbeispie die Kerne ) el elemente der Software r vorgestellt t. XPages© e erlauben es ei inem Entwick kler relativ sc chnell Webanwendungen u umzusetzen. Sie basierren auf Java Server Fac 4 und biet a ces ten eine ents sprechende V Vielzahl an Kernkomp ponenten für die Entwicklun Weiterhin kann der Ent d ng. n twickler direk auf Dojo5 kt und Ajax Funktionen zurückgreifen und weitere JavaScript Bibliotheken einbinden. n e XPages© bbasieren auf einen Lotus D e Domino Serve und dort abgelegten Da er a atenbanken, daher lasse sich weite Funktionen der Plattfor wie bspw. automatisier Abläufe en ere n rm rte (Agents) u die Zugriff und ffssteuerung veergleichsweise einfach implementieren. 5.1 Use Ca Diagramm ase m Ein Use CCase zeigt das Verhalten u die s und Anwendun ngsfälle eines Systems, ind dem es die Nutze des System sowie zu ihnen er ms u gehörige A Anwendungen darstellt. Abbildung 3 verdeutlich die Kernel g ht lemente der Plattfo sowie die Rollenstruktu Auf orm ur: der linken Seite sind die verfü n ügbaren Akteure d des Systems, der User=S Spieler, Mod(erator) sowie der Pla attform- Administra ator dargestel Die assoz llt. ziierten Kanten r repräsentieren die mög n glichen Anwendun ngen der ents sprechenden Rollen. Im Folgen nden eine ku urze Erläuteru ung der Use-Cases: rofil bearbeit Pr ten: Jedem Spieler muss die Möglichkeit g m M gegeben se sein Profi zu bearbeite also ein, il en, Abbildung 3 : Use Case der Gru A undfunktionen se eine Kontaktdaten anzup passen. Zuudem kann er hierbei den F r Fortschritt sein Charakters einsehen nes 3 XPages© sind ein Design-Element welches die Erstellung von Web-Anwendung auf Basis von Lotus Notes e W gen n Datenbanken ermöglicht. 4 http://downlo oad.oracle.com/d docs/cd/E17477_0 01/javaee/5/tutori ial/doc/bnaph.htm ml 5 http://www.ddojotoolkit.org/ 173
- 174. Auf Lernmaterial zugreifen: Ermöglicht es Spielern und Moderatoren auf die bereitgestellten Inhalte zuzugreifen. Es ist jedoch nicht möglich auf Materialien zuzugreifen, welche einen höheren Level erfordern als der Spieler aufweist. Spielen: Analog zum Lernmaterial muss der Spieler zunächst den erforderlichen Level erreichen um auf anspruchsvollere Spiele zugreifen zu können. Charakter verbessern / Boni erlangen: Dies sind die Anwendungsfälle für die Rollenspielelemente der Plattform, Charakter verbessern bezeichnet hierbei einen automatischen Vorgang da nur an Erfahrung gewonnen werden kann – wie in (3.1) erwähnt besteht hier aber das Potential das Modul auf eine Nutzergesteuerte Attribuierung des Charakters zu erweitern. Das Erlangen von Boni impliziert auch die Auswahl der Belohnungselemente (3.2). Lernmaterial ergänzen: Nur Moderatoren und Administratoren haben die Möglichkeit schreibend auf die bereitgestellten Inhalte zuzugreifen, es ist jedoch auch Spielern möglich Kommentare zu den Materialen hinzuzufügen. Spiele erweitern: Ermöglicht es Moderatoren und Administratoren zusätzliche Aufgaben und Fragen zu bestehenden Spieltypen hinzuzufügen. Lernbereiche anlegen: Um die Informationen besser zu strukturieren, werden diese Inhalts- oder Level-basiert in Lernbereiche einsortiert. Um diese Strukturen flexibel zu behalten haben Administratoren die Möglichkeit weitere Lernbereiche anzulegen. Spieler anlegen: Die Zugriffsstrukturen der Lotus Notes Datenbanken erlauben es nicht Spieler automatisch in die Plattform aufzunehmen – daher muss es dem Administrator möglich sein die entsprechenden Spieler in die Plattform einzustellen. User zu Moderator machen: Administratoren haben die Möglichkeit Spielern die Moderator-Rolle zuzuordnen und ihnen die Befugnisse zum Erstellen von Spiel- und Lerninhalten einzuräumen. Dies geschieht bewusst nicht auto- matisch, damit die Qualität der eingestellten Inhalte überschaubar bleibt. 5.2 Aktivitätsdiagramme Die in (4.1) vorgestellten Anwendungen bestehen wiederum aus einer Abfolge von Einzelschritten. Beispielhaft werden im Weiteren die Entwicklung des Spielcharakters, sowie eine Instanz eines Multiple-Choice Spiels vorgestellt. Die Erstellung eines Lernbereiches oder das Ändern der Rolle bedarf meist nur der Definition notwendiger Parameter und wird hier nicht detailliert ausgeführt. 5.2.1 Charakterentwicklung Die Entwicklung des Spielcharakters ist eines der Kernelemente des Spiels, daher soll es im Folgenden anhand eines Aktivitätsdiagramms erläutert werden. Jeder Spieler kann nur einen Charakter erstellen, in der Datenbank wird für jeden Charakter genau ein Dokument mit allen relevanten Charakter-Daten, sowie ein Dokument mit den erreichten Bonuselementen gespeichert. 174
- 175. Abbildung 4 zeigtden Ablauf eines MC-Spieles und die result g A u tierenden Folg auf den gen Charakter. Zunächst wir überprüft o der Spieler berechtigt is das ausgew rd ob st wählte Spiel durchzufüh hren, also ob er dafür benö ötigten Level bereits erreich hat – ist de nicht so ht em erhält er di Möglichkei sich für ein a ie it anderes Spiel zu entscheide Ist der Zug en. griff auf das Spiel zulässsig kann der Spieler das Spiel durchf r führen – durch die Eigensc chaften der Web-Applikation kann man nicht ve erhindern, das der Spieler das Spiel un ss nkontrolliert unterbricht – dieser Fa hat jedoch das gleiche Resultat wie „nicht best t all h e tanden“; es werden kei Erfahrung ine gspunkte und k kein Bonus geewährt. Abbildung 4: Charakteren g ntwicklung Nach einem ausreichend guten Spielergebnis werden im s mmer Erfahru rungspunkte gutgeschrieeben, die Höh der Erfahru he ung ist hierb abhängig vom Spielerge bei v ebnis. Falls nun eine v vordefinierte Schwelle erreeicht ist (vgl. 3.1) wird der Level d Spielers d des erhöht, er erhält die Möglichkeit a weitere Inhalte und Spiele zuzug M auf I greifen. Bei besonders gutem Abs schneiden wi ird zusätzlich ein Bonus-Element (v h vgl. 3.2) freigeschalltet, welche Elemente dies sind wird ist fest in den In E nitial-Daten de Plattform er Boni durch usergenerierte Spiele könne zu einer Manipulation d Bonus- definiert. B u en M des Konzeptes führen und si daher ausg ind geschlossen. ellung eines Spielinhaltes (Multiple-Ch 5.2.2 Erste S hoice) Durch die vergleichsw e weise starre D Dokumentens struktur der Datenbank is es nicht st möglich e einen Spielinh halt (z. B. ei ine Sammlun Multiple-C ng Choice-Fragen in einem n) geschlosseenen Objekt zu speichern. E wird ein Hauptdokumen mit dem Tit und dem u Es nt tel benötigten Level erstellt. Die zugeh n hörige Frage-Menge refere enziert anschl ließend das Hauptdoku ument und kann über di k iesen Schlüss gefunden werden. Ab sel bbildung 5 verdeutlich das Vorgehen bei der Ers ht stellung eines Multiple-Cho Tests. oice 175
- 176. Abbildung 5: Anlegeneiner Fragesammlung 5.2.3 Instanz eines Spiels (Multiple-Choice) Um die Motivation ein Spiel wiederholt durchzuführen zu erhalten, wird bei jedem Spieldurchlauf nur eine zufällig erzeugte Teilmenge der verfügbaren Fragen verwendet. Die Generierung dieser Teilmenge wird in (vlg. 4.3 ) anhand eines Skriptausschnittes verdeutlicht. Für jede Spielinstanz wird ein Dokument mit Referenz auf das Spiel- Template, den Spieler und mit Daten über das Ergebnis gespeichert. Initial wird das Spiel als „nicht bestanden“ erzeugt, dieser Wert wird erst nach Bestehen verändert. Abbildung 6: Instanz eines Multiple-Choice Spieles Abbildung 6 zeigt den einfachen strukturierten Ablauf einer Spielinstanz, nachdem die Fragen ausgewählt wurden, werden diese über eine Schleife abgefragt. Die Teil- ergebnisse werden hierbei jeweils in temporären Dokumenten zwischengespeichert und erst nach Abschluss der letzten Frage kumuliert. Es erfolgt eine Auswertung anhand der Vorgabewerte im Spiel-Template (vgl. 4.2.2) und ggf. die Änderung des „Bestanden“- Feldes. 176
- 177. 5.3 Code fürSpielinstanz Multiple-Choice Die Datenbank arbeitet auf einer dokumentenorientierten Basis. Diese unterscheidet sich von einer Objektorientierung, da keine direkte Vererbung möglich ist. Um einen Einblick in die Abfrage, Sortierung und Manipulation der Dokumente, sowie deren Verknüpfung zu geben wird im Folgenden ein kurzes Skript-Fragment vorgestellt und erläutert: (Bilden der paarweise verschiedenen Teilmenge vgl. 4.2.3) Datensätze aus Sammlung holen Die Dokumente lassen sich über individuell parametrisierbare Suchanfragen in so genannten Views zusammenfassen, so werden bspw. in der „MC-Fragen“ – View alle Fragen des Spiels aufgeführt. Weiterhin lassen sich Teilmengen aus dieser Dokumentensammlung herausfiltern, in Zeile 2 werden nur die Elemente gewählt, welche zu dem aktuell gewählten Fragensatz (ThisDoc) gehören. 1 varviewFragen = database.getView("MC-Fragen"); 2 var dc=viewFragen.getAllDocumentsByKey(ThisDoc.getItemValue("ID")); Spielinstanz generieren Die Entwicklung in XPages basiert größtenteils auf JavaScript – die Standardklassen werden jedoch um Plattformspezifische Elemente erweitert. Bei der Generierung der Spielinstanz wird zunächst eine zufällige Menge paarweise verschiedener Zahlen aus dem abgeschlossenen Intervall [0..AnzahlFragenImDatensatz] gebildet (Zeilen 3-11); dies geschieht mit Standard-JavaScript-Funktionen. Auf die bereits ausgewählten Dokumente (Zeile 2), lässt sich nicht per Index zugreifen; es besteht nur die Möglichkeit auf das erste Dokument zu verweisen (Zeile 13) und anschließend durch die Liste der Dokumente fortzuschreiten (Zeile 16). Daher werden die Zufallszahlen aufsteigend sortiert (Zeile 12) und die korrespondierenden Dokumente werden bearbeitet (Zeile 18 / 24-416): 3 for (i = 0; i<questions;i++){ 4 var a = parseInt((Math.random() * 100)%count); 5 varisIn = false 6 for (j = 0; j<i;j++){ 7 if (questID[j]==a) { 8 isIn = true; 9 i--;}} 10 if (!isIn) { 11 questID[i] = a; }} 12 questID.sort(function(a,b){return a-b}); 13 dcDoc = dc.getFirstDocument() 14 while (now<questID[questions-1]){ 15 while(now<questID[run]){ 16 dcDoc = dc.getNextDocument(dcDoc); 17 now++; } 18 …Dokument kopieren… 19 run++; 6 Die Zeilen 24 und 41 werden in Zeile 18 abgearbeitet, die Zeilennummern wurden der Übersicht halber getrennt 177
- 178. Referenz zum Spieler| Spiel-Template Es wird ein Dokument benötigt, welches die relevanten Informationen für eine konkrete Spielinstanz bereitstellt, sowie als Referenz für die kopierten Fragen dient (Zeile 20- 23).Konkret werden hier die eigene Identifikationskennung, die Kennung der zugehörigen Fragesammlung sowie der aktuelle Spieler gespeichert. 20 doc.appendItemValue("DocUNID",doc.getUniversalID()); 21 doc.appendItemValue("User",session.getEffectiveUserName()); 22 doc.appendItemValue("ParentUNID",ThisDoc.getItemValue("ID")); 23 doc.save(); Neue Dokumente für Spiel kopieren Die Dokumente in welchen die Fragen gespeichert sind, dürfen durch eine Spielinstanz nicht verändert werden, daher werden die Inhalte in neue, temporäre Dokumente kopiert (nach der Instanz werden diese Dokumente gelöscht). Dabei ist das Übertragen einfacher Strings, wie bei den Antworten (Zeile 36,377) und der Definition ob die Antwort korrekt ist (Zeile 38,398) vergleichsweise einfach. Um die Inhalte des Rich-Text9-Elements, in welchem die Frage gespeichert ist, kopieren zu können müssen diese zunächst in ein Stream-Objekt gewandelt und anschließend in das neue Rich-Text-Feld geschrieben werden (Zeile 31-36). 24 newDoc=database.createDocument(); 25 newDoc.appendItemValue("Form","MC-RFrage"); 26 27 varrichtextSource = dcDoc.getMIMEEntity("Quest"); 28 var stream = session.createStream(); 29 stream.writeText(richtextSource.getContentAsText()); 30 31 varrichtextNew = newDoc.createMIMEEntity("Frage"); 32 richtextNew.setContentFromText(stream,"text/html;charset=UTF-8",1725); 33 34 newDoc.appendItemValue("OrigQuestID",dcDoc.getUniversalID()); 35 newDoc.appendItemValue("Parent",doc.getUniversalID()); 36 newDoc.appendItemValue("Ans1",dcDoc.getItemValueString("Ans1")); 37 … 38 newDoc.appendItemValue("Ans1Check",dcDoc.getItemValueString("Ans1Check")); 39 … 40 newDoc.appendItemValue("User",session.getEffectiveUserName()); 41 newDoc.save(); 7 Der Quellcode wurde hier gekürzt in den folgenden Zeilen geschieht das selbe für die anderen drei Antworten 8 Analog zu Zeile 37 9 Rich-Text ist ein Format zur Speicherung und Darstellung formatierter Texte 178
- 179. 5.4 Conten Model(Üb nt bersicht) Die Elem mente der Plattform w P werden (nahe ezu) analog zur objekt torientierten Programmmierung definiiert. Der Untterschied bestteht darin, da keinerlei Vererbung ass möglich is ein Spieler kann nur dur Dokument st, rch treferenzen mit seiner Bonu m nushardware verknüpft werden. Abbiildung 7 zeigt die wichtigs t sten Elemente der Plattform es wurde m, darauf gea achtet nur 1:n | 1:1 Kardin n nalitäten einz zusetzen, da n:m Beziehun n ngen relativ komplexe VVerknüpfunge erfordern u die Erweit en und terbarkeit des Konzeptes beehindern. Abbildung 7: Übersicht über die Struktu g ü urelemente der Plattform: Der blaue Bereich w durch wird den Domi ©-Server ber mino reitgestellt Die zentr ral angeordn nete Plattfor rm stellt di technischen Basiskon ie nzepte mit Zugriffsüb berprüfung un Webserver zur Verfügung. Die res nd r stlichen Objek werden kte jeweils dur einzelne Dokumente re rch D epräsentiert. Ein Spieler wird eindeutig mit seinen E w g Bonus-Elementen und einem Zugriffs seintrag refereenziert. Die Klasse Spiel und Lernbereich w en L werden nicht durch Dokume repräsenti d ente tiert, hierbei handelt es sich nur um Designelemen welche Üb D nte bersichten über die Spiele / L r Lehrinhalte bereitstelle Wie bereit erläutert (vg 4.3) las en. ts gl. ssen sich Dok kumente nicht ineinander t Schachteln daher refere n, enzieren die F Fragen eines MC-Spieles je M eweils das übe ergeordnete Spiel. 179
- 180. 6. Realisie erter Prototyp p Kerneleme der Ausar ent rbeitung war es, das in Kapitel 3 und Kapitel 4 v K d vorgestellte Konzept pprototypisch zu implemen ntieren. Die wichtigsten Ergebnisse w werden im Weiteren a anhand von Abbbildungen un kurzen Erlä nd äuterungen da argestellt. Abbildung 8 zeigt die Ansicht, welch einem Spieler nach dem Einloggen i das Spiel g A he m in präsentiert wird. Der Spieler w t r wird begrüßt und sein Fortschritt wird kurz zusammen ngefasst. Abbildung 8 : Startbildschirm nach Login m 6.1 Spieler / Computerprofil r- Dem Spie eler wird es jederzeit erm j sehen, sowie seine per- möglicht sein Profil einzus Abbil ldung 10: Spiel lerprofil Abb bildung 9: Bonu us-Bildschirm sönlichen D Daten anzupa assen (vgl. Ab bbildung 9). Des Weiteren kann er seinen Charakter D k n durch ein hinzufügbare Bild indivi es idualisieren. Diese Elemen haben jed D nte doch keinen 180
- 181. Einfluss au Spielabläufgewinnen aber bei eine Erweiterung um Social-N uf fe, er g Networking Komponen nten an Bedeuutung. Zusätzl lich werden In nformationen über den Forrtschritt des Charakters dargestellt, also die erreic s a chten Erfahru ungspunkte, so owie der aktu uelle Level. Der Spiele erhält auf einer zusätzlic er e chen Seite Inf formationen üb seine Bon ber nuselemente und wie sich diese Ele emente auf se Punkte-Konto auswirken (vgl. Abb ein bildung 10). Außerdem gibt die Gra m afik der kommpatiblen Kom mponenten Au ufschluss übe mögliche er Aufrüstunggen. 6.2 Materi ialbereich – Blog B Der in Ab bbildung 11 dargestellte M d Materialbereich dient dazu Lernmateriale bereit zu h L en stellen. Jed Spieler ha die Möglic der at chkeit Einträg im Blog zu kommentier ge u ren. Jedoch haben nur Administrato oren und Tutooren die Opti Einträge hinzuzufügen,, zu ändern ion h und Dateia anhänge zu ergänzen. Die e eser Bereich hat keinen weiteren Einflu auf das h uss Spielkonze und dient nur der Re ept t eduzierung vo Medienbrü on üchen, daher soll er im Weiteren n nicht weiter au usgeführt werd den. Abbild dung 11: Mater rialblog 181
- 182. 6.3 Multip ple-Choice Sp piel ildschirm des Multiple-Cho Der Startbi oice-Bereiche enthält eine nach Anford es derungslevel aufsteigend sortierte Au d uflistung alle verfügbaren Fragesammlungen. Adm er n ministratoren erhalten zu usätzlich die Möglichkeit g M ganze Tests zu löschen; Tutoren können neue Tests u n anlegen soowie bestehen Tests be nde earbeiten. Die in Abbildun 12 rot ein e ng ingekreisten Elemente ssind für norma Spieler nic sichtbar. ale cht Abbildung 12: Multiple-C Choice Übersich (rot umrandet Elemente sin nicht für norm Spieler ht te nd male sichtbar) 6.3.1 Erste ellen einer Fr ragesammlun ng Nach Betä ätigung der Scchaltfläche „N Neuen Test ersstellen“ (bzw. „Test bearbe eiten“) wird der Spieler auf eine Seit geleitet, au welcher er eine Übersicht über die Par r te uf e rameter und bereits ers stellte Fragen eines Frag n gesatzes erhält (vgl. Abbildung 13). Neben der Sortierung über den Lev kann ein I vel Index angegeb werden um die Fragesa ben ammlungen gleichen L Levels anzuord dnen. In dies er Übersicht kann der Spieler zudem n neue Fragen sowie ggf. bestehende Frage bearbeiten (vgl. Abbildu 14). erstellen, s en ung Abbildung 13: E A Erstellen einer Fragesammlung Jede Frag besteht au einem Fr ge us ragetext, sow vier (ob wie bligatorischen) Antwort- ) möglichkeiten. Für jede Antwortmög e glichkeit muss definiert werden ob diese korrekt ist s e oder nicht (vgl. Abbildu 14). Der F ung Fragetext ist durch ein Rich d h-Text Elemen realisiert, nt es lassen ssich Formatier rung ergänzen sowie Link und Grafiken einbinden.. Der Autor n, ks ist also nic auf reine Texte beschrän cht T nkt. 182
- 183. Abbildung 14: Erstellene g einer Frage und Definition der Antworten d 6.3.2 Spiel linstanz / Aus swertung Bei der DDurchführung eines Multipl le-Choice Tes werden de Spieler fü zufällig sts em ünf gewählte Fragen aus der zugehö örigen Frageesammlung dargestellt. N d Neben der Beantwortu der Frage als richtig oder falsch hat der Spieler die Möglich ung en h r hkeit bereits erhaltene B Bonuspunkte einzusetzen u sich die Lösung der Fra einblende zu lassen und L age en („Cheaten““-Schaltfläche vgl. Abbildu 15). Am oberen Rand der Seite wird der Spieler e, ung o d d über seine verbleibenden Bonuspunkt sowie die Kosten für ein Hilfestellun auf dem n te, ne ung aktuellen L Level der Frag informier Am Ende der Seite find sich eine S gen rt. d det Schaltfläche mit der Aufschrift „Auswerten“ – durch deren Betätigung wird d „ die Instanz abgeschlosssen und der Spieler wird zur Auswer d rtung seiner Ergebnisse ge E eleitet (vgl. Abbildung 17). g Abbildung15 Multiple Cho Instanz I 5: oice 183
- 184. Abbildung 16 MultipleCho Instanz II 6: oice Auf der A Auswertungs-SSeite (vgl. Ab bbildung 17) erhält der Spieler eine Übe e ersicht über worten, sowie eine Angabe ob diese korr seine Antw rekt waren od nicht. Zusä der ätzlich wird nformiert wie viele Punkte bereits erzie wurden un wie viel P darüber in e elt nd Punkte zum Erreichen d nächsten Levels benötig werden. des L gt Abb bildung 17: Mul ltiple Choice In nstanz – Auswer rtung Falls der S Spieler alle Fra agen richtig b beantwortet, er rhält er die Möglichkeit sein Bonus- inen PC aufzur rüsten. In Ab bbildung 18 sind schon alle Upgrade des aktuel es llen Levels erschöpft, der Spieler ka also nur se ann einen Speiche erweitern. er Abbildung 18 Erweiterung des Bonus-PC 8: 184
- 185. 7. Fazit undAusblick Serious Gaming und Game-based Learning versprechen eine intensivere Motivation der Nutzer als es klassische didaktische Konzepte häufig ermöglichen. Voraussetzung für ein Funktionieren solcher Motivationskonzepte ist jedoch ein Spiel, welches „wert ist gespielt zu werden“ – es muss also genügend Anreize bieten, dass sich Nutzer freiwillig mit dieser Lernmethode auseinandersetzen. Ein Beleg, dass das vorliegende Spielkonzept die Initiative der Spieler ausreichend fördert, wurde im Rahmen dieser Arbeit nicht erbracht; im Folgenden werden einige Problemstellungen und potentielle Erweiterungen des Konzeptes angesprochen: Zunächst wurden bei der Implementierung des Prototyps bei weitem nicht alle Möglichkeiten des Konzeptes ausgeschöpft. Es wurde nur ein klassisches Multiple- Choice-Spiel realisiert um die Charakterentwicklung sowie Bonus-Konzepte zu verdeutlichen. Für einen Praxiseinsatz müssen weitere (und interessantere) Spieltypen ergänzt werden um dem Spieler Abwechslung zu bieten. So können bspw. Spiele entwickelt werden, in welchen Spieler kooperativ oder live gegeneinander spielen, ohne das Punkte- und Bonuskonzept zu verändern. Weiterhin ist es möglich, das Charakter- konzept um Attribute wie Geschwindigkeit oder Wissensschatz zu erweitern, welche wiederum Einfluss auf Spielabläufe haben. Im Gegensatz zum Charakterkonzept ist das Bonuskonzept spezifisch auf den Themenbereich der Informatik ausgelegt, ein generischeres Bonuskonzept würde die Übertragung auf andere Fachbereiche erleichtern. Des Weiteren wurde kaum Augenmerk auf den Einsatz von Social-Network oder Awareness-Funktionalitäten gelegt – hier besteht großes Potential zur Erweiterung des Konzeptes; es ist jedoch ein relativ großer Spielerkreis von Nöten um Synergieeffekte mit den didaktischen Elementen zu erzielen. Die Erweiterung des Prototyps um weitere Mini-Spiel-Typen und ein darauf aufbauender Praxistest mit einer empirischen Analyse des Nutzerverhaltens, sowie der Motivation der Spieler sind offene Themen für weitere Ausarbeitungen. 185
- 186. Literaturverzeichnis [Ad08] Adler, F. (2008). Computerspiele als Lernmedium und ihr Einsatz in den Ingenieurwissenschaften: Erarbeitung eines Analyse- und Entwicklungsmodells (Dissertation). Augsburg, [BK99] Baron, J.; Kreps, M. (1999), Employment and Economics, Strategic Human Resources Frameworks for General Managers, New York 1999, S. 62-94, [Bo09] Boeker M, Andel P, Seidl M, Schneevoigt T, Dern P, Frankenschmidt A. (2009), Uro- Island I - Game-based E-Learning in der Urologie. GMS Med Inform Biom Epidemiol. 2009, Zugänglich unter: http://www.egms.de/static/de/journals/mibe/2009- 5/mibe000082.shtml, [GAD02] Garris, R.; Ahlers, R.; Driskell, J. E. (2002), Games, Motivation and Learning: research Practice Model. In: Simulation & Gaming, Newbury Park, Sage Publ, 2002, [Hu91] Huizinga (1999), Johan. Homo Ludens. Vom Ursprung der Kultur im Spiel. Reinbek: Rowohlt,Enzyklopädie, [Km10] http://www.cs.uni-paderborn.de/fachgebiete/fachgebiet-rechnernetze/lehre/lehre- ss10/vl-konzepte-und-methoden-der-systemsoftware.html (Abgerufen am 05.08.2010), [KSO09] Klimmt, C.; Schmid, H.; Orthmann, J. (2009). Exploring the Enjoyment of Playing Browser Games; Cyber Psychology& Behavior, April 2009, Vol.12 Issue2, S.231-234, [Pr03] Prensky, M. (2003). Digital game-based learning. Comput, Entertain, [PSS09] Pfannstiel, J.; Sänger, V.; Schmidt, C. (2009), Game-based Learning im Bildungskontext einer Hochschule – ein Praxisbericht, April 2009. In: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung. Themenheft Nr. 15/16, [Sc06] Schwan, S. (2009) http://www.e-teaching.org/didaktik/konzeption/methoden/lernspiele/ game_based_learning/gamebasedlearning.pdf (Abgerufen am 06.08.2010), [St10] http://www.stern.de/tv/sterntv/3-computerspielsucht-gleiche-symptome-wie-bei- alkoholsucht-1563485.html (Abgerufen am 05.08.2010), [We05] Wechselberger, U. (2005), Digital game-based learning - "Lernerfolg" exmachina ludi? Eine theoriegeleitete Reflexion zum Wissens- und Lerntransfer Lernspielen. Master’s thesis, Universität Koblenz-Landau. 186
- 187. University 2.0 Julia Schuhwerk Universität Augsburg julia.schuhwerk@student.uni-augsburg.de Manuel Schmidt Universität Paderborn schmidti@upb.de Abstract: Der technische und mediale Einzug in das alltägliche Leben ist nicht mehr aufzuhalten. Immer mehr Menschen tummeln sich in unterschiedlichsten Web-Commu- nities und können sich ihr Leben ohne die Anwendungen des sogenannten Web 2.0 nicht mehr vorstellen. Ebenso steht fest, dass Medienkompetenz als Schlüsselqualifi- kation in jeder Fachdisziplin und Profession immer mehr an Bedeutung gewinnt. Da- her ist es auch für Hochschulen an der Zeit, sich neu zu erfinden und die Lehre an eine neue Generation Lernender, nämlich an die der „digital natives“ anzupassen. Doch wie kann eine Universität 2.0 aussehen? Wie kann erfolgreiches Lernen im Zeitalter digi- taler Technologien gestaltet werden? Und wie werden Lernkulturen durch digitale Me- dien erweitert und verändert? Die vorliegende Studienarbeit zeigt mittels eines kurzen historischen Abrisses, wie sich der Einsatz von Technologie in der Lehre entwickelt hat und anhand einer Umfrage sowohl unter Studenten und Lehrenden, als auch unter wissenschaftlichen Mitarbeitern herausstellen, wie eine Universität in Zukunft ausse- hen wird. Hierbei werden neben technologischen ebenso didaktische und partizipative Aspekte berücksichtigt. Es wird des Weiteren aufgezeigt, welche der neuen Techni- ken und Dienste bereits im Hochschulalltag verwendet werden und welche überhaupt eine Chance bekommen könnten in den universitären Alltag aufgenommen zu wer- den. Abschließend entsteht so, mit den aus der Befragung gewonnenen Erkenntnissen und den Zukunftsprognosen der Forschung ein „Prototyp“ der Universität der Zukunft. 187
- 188. 1 Einleitung 1.1 „The medium is the message “ Eine der berühmtesten Thesen Marshall McLuhans, dem 1911 geborenen Geisteswissen- schaftler, lautet „The medium is the message“1 - das Medium ist die Botschaft – damit meint er, dass die Botschaft jedes Mediums oder jeder Technik eigentlich „die Verände- rung an sich“ ist, welche diese für die Menschen mit sich bringt. Dieses Zitat kann auch passend auf die neuen Technologien und ihren Einfluss auf die universitäre Lehre ange- wandt werden. Die Veränderung unserer Gesellschaft hin zur Wissensgesellschaft basiert auf neuen Technologien [HEID] die auch den Anstoß liefern für eine neue Generation von Studenten, die nie ein Leben ohne einen Computer gekannt haben, die sogenannten „Digi- tal Natives“2 . Diese Veränderungen machen sich nach und nach auch an den Universitäten bemerkbar. Aus diesem Grund ist auch John Unsworth, Direktor des Instituts für Informa- tik in Illinois, der Meinung, dass es für unsere Hochschulen an der Zeit ist, sich neu zu erfinden. Seiner Meinung nach müsse sich eine Universität der Zukunft als „Informations- Organisation“3 sehen und von dem lernen, was überall nur noch „Web 2.0“ genannt wird. Doch wie kann eine Universität 2.0 aussehen? Auf diese Frage soll in der vorliegenden Seminararbeit eine Antwort gefunden werden. Anhand von Forschungsergebnissen aus mehreren Jahrzehnten soll gezeigt werden, was Wissenschaftler, wie z.B. der deutsche In- formationstheoretiker Karl Steinbuch in seinem 1969 veröffentlichtem „Programm 2000“ für die Zukunft der Universitäten prognostizierte. Daran anschließend wird anhand von Ergebnissen einer Umfrage, die sowohl unter Studenten als auch unter Lehrenden durch- geführt worden ist, herausgestellt, wie diese sich den universitären Alltag der Zukunft vorstellen, welche Anforderungen sie an die neuen Technologien stellen und wie das Ler- nen und Lehren im Bezug auf Informationstechnologien momentan aussieht. Auf diese Weise entsteht am Ende der Arbeit aus den gewonnenen Erkenntnissen im Vergleich mit den Zukunftsprognosen der Wissenschaft eine Art „Prototyp“ einer Universität 2.0. 1.2 Universität im Wandel - was sagt die Forschung? Bei der Suche nach Literatur und Forschungsergebnissen über technologische Zukunftsvi- sionen, speziell im Hinblick auf die universitäre Lehre, gestaltet es sich äußerst schwierig, Quellen aus den Jahren vor 1990 zu finden. Zu wenig weit verbreitet war wahrschein- lich allgemein noch die Computernutzung und auch -ausstattung, als dass man sie schon tiefgründig im Bezug auf die Lehre untersucht hätte. Dennoch stößt man vereinzelt auf Wissenschaftler, die beispielsweise schon zu Beginn der 1960er Jahre Aussagen dazu gemacht haben, wie sich Wissenschaft und Bildung im Zuge der Etablierung von Com- putern verändern wird. Beispielsweise laut dem Zukunftsforscher und Nobelpreisträger Dr. Robert Jungk (1967) wird zur „alltäglichen Routine des Wissenschaftlers“ die Benut- 1 MarshallMcLuhan a project of Lehmann U. and Morisse I. 2 Hugger,U., Digitale Jugendkulturen, S. 13 3 Unsworth, J., University 2.0 188
- 189. zung einer Konsolegehören, „die nach dem Time-Sharing-Prinzip mit einem Computer, einem großen Datenspeicher (Informationsbank) und einem Speicher für mathematische Modelle verbunden ist“ [JUN]. Im Bezug auf Konferenzen von Wissenschaftlern und Mit- arbeitern hofft Jungk weiter, dass es „mit Hilfe von Computern und elektronischen Sicht- geräten möglich sein wird, Konferenz-Arbeitsstätten zu schaffen, so daß sich die Rolle des Teilnehmers aus der eines bloßen Zuhörers in die eines aktiven Mitarbeiters verwandeln wird.“ [JUN] In dieser Beschreibung Jungks lassen sich eigentlich schon gut die heuti- gen Tools für Videokonferenzen (z.B. Skype) erkennen. Auch von „e-Learning“, also von elektronisch unterstütztem Lernen, ist bei Jungk in gewisser Weise schon damals die Rede. Knapp 30 Jahre vor der eigentlichen Etablierung des Internets, schreibt er, dass zu erwar- ten ist, dass sobald die benötigten „Hilfsmittel allgemein zugänglich sind und es in vielen Wohnungen Anschlussstellen an das Computernetz mit Datenspeichern gibt“ [JUN] viele Menschen die Aneignung von Wissen als eine Art Hobby von zu Hause aus betreiben wer- den. Interessant sind auch die Ergebnisse einer Umfrage der RAND-Corporation, ebenfalls aus den 1960er Jahren, in der Experten-Teams „größere wissenschaftlich-technische Fort- schritte“ [JUN] nennen sollten, die sie in den nächsten Jahrzehnten erwarten. Die Exper- ten waren damals zum Beispiel der Meinung, dass eine „direkte elektronische Verbindung zwischen Gehirn und Computer“ mit Anfang der 1990er Jahre möglich sein wird. Eine „Möglichkeit des Unterrichts durch direkte Informationszufuhr an das Gehirn“ erwarte- ten sie laut Umfrage erst gegen Ende der 1990er Jahre. „Zentrale allgemein zugängliche Datenspeicheranlagen (Informationsbanken)“ erhofften sich die Experten dagegen zum Beispiel schon mit Beginn der 1970er Jahre. Anfang der 1970er Jahre wurden Prognosen gestellt, die zeigten, welche Fortschritte die Lehre mittels „Automatisierung“ [PRG] in Zukunft machen wird. So schreibt Informati- onstheoretiker Dr. Karl Steinbuch 1970 in seinem Buch „Programm 2000“: „Wenngleich menschliche Lehrer nicht durch Automaten ersetzt werden können, ist es doch wahrschein- lich, daß ein großer Teil der Belehrung durch Lehrautomaten übernommen wird. Mit ihrer Hilfe wird der jugendliche oder erwachsene Schüler in Bild und Ton zu jeder Zeit und an jedem Ort didaktisch gut vorbereiteten Zugang zu allen Wissensgebieten finden.“ [PRG] – hier lässt sich wieder das Prinzip des heutigen „e-Learings“ oder auch „Telelernen“ ge- nannt, gut erkennen. Zudem stellt sich Steinbuch noch vor, dass sich auch der „Lernstil“ dahingehend weiterentwickelt, dass er dem „menschlichen Spieltrieb entgegenkommt“ [PRG]. Ein Jahr zuvor schrieb er ebenfalls schon von „computersimulierten“ Problem- stellungen zu Übungszwecken und einer „optische[n] Ein- und Ausgabe der Computer„ [IFG]. Im Großen und Ganzen beschreibt Steinbuch hier nichts anderes als die heute prak- tizierten Lernmethoden „Game Based Learning“ oder „Computer-based Training“. Zu Beginn der 80er Jahre folgte dann eine Reihe erster empirischer Studien zur Akzep- tanz der neuen Technologien, insbesondere in der Arbeitswelt. So kam Böltken 1988 zu dem Ergebnis, „daß nicht-erwerbstätige Computerlaien in den neuen Technologien eine stärkere Bedrohung sehen, während nach einschlägigen Erfahrungen die Technikakzep- tanz steigt“ [BÖL]. Allgemein wurden Untersuchungen weniger im Bereich der Lehre angesetzt. Programme, die heute in „modifizierter und verfeinerter Form auf dem Markt der Lernsoftware immer noch Bestand haben“ [STAD], wie zum Beispiel Computer Based Training (CBT) oder auch Computer Assisted Instruction (CAI), entstanden in erster Linie 189
- 190. im Bereich derberuflichen Aus- und Weiterbildung. Mit Beginn der 1990er Jahren merkt man deutlich, dass die Meinungen und Einschätzun- gen zur technologischen Entwicklung an Universitäten zunehmen. Immer mehr Institutio- nen beschäftigen sich mit diesem Thema und stellen empirische Forschungen an. So zum Beispiel auch die 1997 veröffentlichte Studie des „National Committee of Inquiry into Higher Education“, auch bekannt als „Dearing Report“, die eine Serie wichtiger Berich- te und Prognosen über die Zukunft der Hochschulbildung in England beinhaltet. Ronald Dearing sieht das Potential der Kommunikations- und Informationstechnologien in der Lehre vor allem in einer Verbesserung der Qualität der Lehre und Forschung und in einer langfristigen Kostenreduzierung. Er empfiehlt aus diesem Grund, dass alle Hochschulein- richtungen „bis 1999/2000 eine umfassende Kommunikations- und Informationsstrategie entwickelt haben sollen“ [STEI]. Seiner Meinung nach muss diese „Strategie“ die Informa- tionsressourcen (Bibliotheken), die Kommunikation von Studenten, Hochschullehrern und der Verwaltung, die Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien sowie die Entwicklung effektiver Management-Informationssysteme umfassen. Eine weitere Empfehlung betrifft die Ausstattung der Studenten mit vernetzten Computern. „Es wird empfohlen, dass bis zum Jahr 2001 das Verhältnis von öffentlich zugänglichen Computern zu Studenten 1:10 betragen, und daß bis zum Jahr 2005 jeder Student seinen eigenen Laptop haben soll.“ [STEI] Noch sehr zögerlich, im Verlgeich zu Dearing, schreiben Gottwald und Sprinkart darauf im Jahr 1998 in ihrem Buch „Multi-Media-Campus – die Zukunft der Bildung“ „[...]andere Hochschulen entwickeln „virtuelle Universitäten“ an denen man per Video, Fernsehen und Computer studieren kann. Die Strukturen sind im universitären Bereich bereits vorhanden. Das Studium könnte sich in naher Zukunft stark auf den PC verlagern“ [MMC]. Weiter heißt es „Bald wird man sich aussuchen, welche Universität, welche Vorlesung man besu- chen will. Die Koryphäe in Harvard ist nicht mehr unerreichbar“ [MMC]. Ebenfalls be- richten sie, dass „durch Computer-Assisted-Teaching (CAT) an der Universität Münster“ die Attraktivität der Vorlesung gesteigert werden soll, mit dem Ziel „universitäre Mas- senveranstaltungen durch den Einsatz von Multimedia-Software effizienter zu machen“ [MMC]. 1997 wurden vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über 400 Bil- dungsexperten in der „Delphi II-Studie zur Zukunft der Bildung“ [BMBF] zu ihrer Mei- nung über technologische Entwicklungen im universitären Bereich befragt. 98% der Befragten glaubten zum damaligen Zeitpunkt, dass im geschätzten Zeitfenster von 2010-2019 virtuelle Universitäten weit verbreitet sein werden. Außerdem glaubten beinahe so viele, 99%, dass im Zeitraum von 2005-2011 allgemein ein „Fernunterrichssys- tem“ verwendet werden wird, welches an vielen Orten „die Ausbildung der Bevölkerung von zu Hause aus ermöglicht“. 91,5 Prozent dachten damals, dass in den Jahren 2009-2016 Systeme für virtuelle Prüfungen entwickelt werden, bei denen die Beurteilung der Leis- tung über öffentliche Netze durchgeführt werden wird. Wie zuvor geschildert, laufen die Prognosen der letzten vier Jahrzehnte im Prinzip auf die gemeinsame Vorstellung, bzw. auf den Wunsch hinaus, dass der Einsatz von Technologi- en in der Lehre hauptsächlich angenehmeres, effektiveres und ortsunabhängiges Lernen ermöglichen soll. Was in den 70er und 80er Jahren als Telematik oder Telelearning be- zeichnet worden ist, war vom Grundgedanken her eigentlich nichts anderes als das, was 190
- 191. seit den 90ern„e-Learning“ heißt. Im Grunde ging und geht es hauptsächlich um Mög- lichkeiten der Kommunikation, Kollaboration und Kooperation. Dies bestätigt sich auch in Umfragen und Untersuchungen über die universitäre Lehre der Gegenwart. Nach den Zukunftsvisionen der Forscher aus den vergangenen Jahren, soll daher nun ge- zeigt werden, was wirklich eingetreten ist und sich durchgesetzt hat. Es soll somit die Frage beantwortet werden, wie Studierende gegenwärtig Technologien im Lernalltag ein- setzen. In einer empirischen Untersuchung der Informationskompetenz der Studenten der Universität Augsburg im Jahr 2008 wurde festgestellt, dass „digitale Technologien einen festen Bestandteil des Alltags der Studierenden ausmachen“ [HEIN]. Dies zeigt sich unter anderem daran, dass digitale Medien in Form von E-Mail, Textverarbeitungsprogrammen, Wikis und Präsentationssoftware zwischen 60 bis 100 Prozent der Befragten häufig ge- nutzt werden [HEIN]. Ebenfalls festmachen lässt sich dieses Ergebnis anhand einer Studie an der TU Graz aus dem Jahr 2009. Hier wurden Studierende im ersten Semester nach der ihnen zur Verfügung stehenden Infrastruktur, nach genutzten Kommunikationswegen und Web-2.0-Anwendungen befragt. „Markant an dem Ergebnis ist vor allem, dass Mobilte- lefone zu 100% vorhanden sind“ [EBNE]. Ebenso hat sich herausgestellt, dass 80% der Studierenden ein Laptop und 80-90 % ein Abspielgerät für mp3-Files besitzen [EBNE]. Hinzu kommt, dass nur noch ca. 3% der befragten Studenten zu Hause keinen Internet- zugang besitzen. Was nun aber den Universitären Alltag betrifft, so wurde auch herausge- funden, dass Web 2.0-Applikationen noch nicht gänzlich Einzug gehalten haben. Dienste wie professionelle „Community-Plattformen wie XING sowie Social Bookmarking und Microblogging-Tools wie Twitter“ seien laut Ebner bei den Studenten deutlich weniger bekannt. So kann man also festhalten, dass sich die technische Ausstattung der Studenten zwar deutlich verbessert hat, dies aber noch nicht auf ein gänzlich verändertes Nutzerver- halten schließen lässt. Ebner und Schiefner drücken dies so aus: „Die oftmals gepriesene „Net-Generation“ lässt auf sich warten bzw. spiegelt eher eine technisch besser ausgerüs- tete wider“ [SCHI]. Wie man am letzten Abschnitt, im Vergleich zu den Vorhergehenden, gut erkennen kann, wurden die gegenwärtig genutzten Technologien relativ schnell verändert. Dies mag wahr- scheinlich nicht zuletzt an Entwicklungen wie den Graphical User Interfaces, Mosaic und dem Web 2.0 liegen. Bevor man sich allerdings die Frage stellt, was sich als nächstes in diesem Bereich hervortun bzw. etablieren wird, sollte geklärt werden, warum überhaupt neue Technologien entwickelt werden sollen. Laut des jährlichen Berichts des Horizon Projects, dem Horizon Report 2010, gibt es vier „Schlüsseltrends“ [HR10], die uns dazu veranlassen,Technologien weiter zu entwickeln, welche dann unter anderem auch die universitäre Lehre in den nächsten Jahren beeinflus- sen werden. Diese sollen daher im Folgenden kurz erläutert werden. „Das Horizon Project ist ein langfristig angelegtes Projekt zur qualitativen Forschung, das neu aufkommende Technologien identifizieren und definieren will, die voraussichtlich großen Einfluss auf Lehre, Lernen, Forschung oder kreativen Ausdruck in Bildungseinrich- tungen haben werden“ [HR09]. Wie das New Media Consorium (NMC) und die Educau- se Learning Initiative (ELI) herausgefunden haben, ist beispielsweise ein Anlass für die Einführung neuer Technologien, dass es die Menschen mittlerweile erwarten, von jedem beliebigen Standort aus lernen und studieren zu können. Es soll also der „Lerneffekt durch 191
- 192. zeitliche und inhaltlichePassgenauigkeit“ [HR10] maximiert werden. Dabei ist es vor al- lem für Bildungseinrichtungen wie Universitäten wichtig, darauf zu achten, dass ihre Stel- lung „als goldener Standard für die qualifizierte Ausbildung“ [HR10] nicht durch die Fülle an Bildungsangeboten und leicht zugänglichen Informationen aus dem Netz untergraben wird. Ein weiterer Trend, der die Entwicklung neuer Tools vorantreibt, ist, wie auch dieses Seminar zeigt, die „campusübergreifende Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen“. Neue Wege der Kommunikation erleichtern diese und ermöglichen es den Studenten, sich auch „globalen Herausforderungen“ [HR10] zu stellen. Hinzu kommt, dass die derzeit ge- nutzten Technologien immer stärker „cloud-basiert“ [HR10] sind, unsere Vorstellung von IT- Support sich immer mehr in Richtung Dezentralisation bewegt und wird „geräteunab- hängig“ [HR10] jederzeit auf unsere gespeicherten Informationen zugreifen wollen. 1.3 Welche Technologien erwartet die Universität der Zukunft? Das New Media Consortium hat im letzten Jahr mittels qualitativer Forschungsmethoden 110 aufkommende Technologien, die „zurzeit an Hochschulen noch nicht weit verbrei- tet sind“ [HR10] ermittelt. Die einzelnen Technologien wurden näher erforscht und un- ter Fachkundigen diskutiert, bis „das Potenzial der Technologie für Hochschulkontexte“ [HR10] ersichtlich war. Im aktuellen Horizon Report werden daher nur sechs Technolo- gien näher beschrieben, denen aber große Chancen für die Lehre der Zukunft eingeräumt werden und die Einsatzmöglichkeiten bieten, die nicht „intuitiv oder offensichtlich sind“ [HR10]. Untergliedert werden diese Technologien in verschiedene Zeiträume, je nachdem, ab wann die tatsächliche Nutzung der Technik erwartet wird. Da uns diese Unterteilung für die Sinnvollste erscheint, werden wir diese bei der folgenden, näheren Erläuterung bei- behalten. In einem relativ „kurzfristigen Zeithorizont, also innerhalb der nächsten zwölf Monate“ [HR10] sehen die Forscher „Mobile Computing“ und „Open Content“. In Anbetracht der dafür notwendigen technischen Ausstattung der Studenten (Handy, Laptop), wie oben er- wähnt, rechnen auch die Autoren mit einer baldigen Integration dieser Techniken in die alltägliche Lernwelt. Auch die Open Content Bewegung ist keine Neuheit mehr und wird daher schnell Anwendung in der universitären Lehre finden. Vor bereits 10 Jahren hat beispielsweise schon das MIT (Massachusetts Institute of Technology) damit begonnen, seine Kursinhalte kostenlos zur Verfügung zu stellen [HR10]. Auch in Deutschland und Österreich gibt es mittlerweile einige Universitäten, die diesem Beispiel folgen. Gerade in Verbindung mit den Lizenzverträgen der gemeinnützigen Gesellschaft Creative Com- mons, lassen sich auch in der Lehre gute Wege finden, der Öffentlichkeit Nutzungsrechte beispielsweise für Texte einräumen zu können. In der zweiten Entwicklungsphase, in einem Zeitraum von „zwei bis drei Jahre[n]“ [HR10], gehen die Wissenschaftler des Konsortiums davon aus, dass sich ebenfalls bereits existie- rende Technologien wie „elektronische Bücher“ und „Simple Augmented Reality“ in der alltäglichen Lernkultur verankert haben werden. Besonders der computergestützten Erwei- terung der Realitätswahrnehmung rechnen die Autoren hohe Chancen in der Bildung aus. Allein die Möglichkeit Bilder oder Videos mit computergenerierten Zusatzinformationen 192
- 193. zu ergänzen odereinfache Objekte dreidimensional darstellen zu können, bietet unglaub- liche Chancen für das Verstehen von komplexen Zusammenhängen. Blickt man weiter in die Zukunft (ca. 4-5 Jahre) so wird laut des Horizon Reports „gestenbasiertes Computing“ und die „visuelle Datenanalyse“ eine sehr wichtige Rolle für das Leben und Arbeiten an den Universitäten spielen. Vor allem durch die Möglichkeit der Steuerung durch Gesten können unserer Meinung nach neue Lehr - und Lernmethoden entstehen, die einen sehr hohen Realitätsbezug haben und neben anderem dadurch auch den Spaß am Lernen för- dern. 193
- 194. 2 Umfrage und Interview Ergebnisse - Erfassung des Status Quo Um an Informationen über das mögliche Aussehen einer Universität der Zukunft zu ge- langen, wurden zwei Fragebögen entwickelt. Der erste Fragebogen wurde als Online- Umfrage für Studenten konzipiert, in der sie sowohl ihren universitären Alltag mit Vor- und Nachteilen als auch ihre Vorstellung einer zukünftigen Universität beschreiben soll- ten. Besonderes Augenmerk sollte hierbei auf neue Technologien gelegt werden, welche die Studenten in Zukunft gerne nutzen würden. Der zweite Fragebogen wurde für kurze, qualitative Interviews mit wissenschaftlichen Mitarbeitern, sowie Professoren zusammen- gestellt, aus denen anschließend die „Experten-Meinungen“ hervorgehen sollten. Bevor nun die Ideen und Visionen der Studenten genauer vorgestellt werden, sollen erst einige statistische Daten einen Einblick gewähren und erklären, um wen es sich bei den Befragten handelt und mit welchen technischen Mitteln sie bisher ihren universitären All- tag bestreiten. Insgesamt wurden 467 Studenten befragt, davon waren 75% im Alter zwi- schen 21 und 28 Jahren. Der Anteil der weiblichen und männlichen Befragten hält sich die Waage. Um abschätzen zu können, wie genau die Studenten das Lernen an einer Uni- versität beschreiben können, wurden sie nach ihrer bisherigen Studiendauer befragt. Hier stellte sich heraus, dass ca. 2/3 der Antworten von Studenten eines Bachlor-Studiengangs kamen, die den universitären Alltag maximal 6 Semester lang kannten. Da die Studie einen möglichst breiten Schnitt der deutschsprachigen Studierendenschaft abdecken sollte, wurden die Studierenden unabhängig ihrer Studienrichtung und ihres Stu- dienortes befragt. Erfreulicherweise deckt die Umfrage, was die Studiengänge betrifft, ein sehr breites Spektrum ab. Beispielsweise beteiligten sich unter anderem Studenten der Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Medien und Kommunikationswissenschaft, Elek- trotechnik, Physik, Popmusik, Betriebsökonomie, Chemie, Geoökologie, Germanistik, Eng- lisch, Französisch, Medien- und Erziehungswissenschaft, Biotechnologie, Mechatronik, Soziologie, Psychologie und der Sozialwissentschaften. Dadurch lassen sich gut allgemei- ne Schlüsse aus den Umfrageergebnissen ziehen. Im Folgenden soll nun näher auf die Ergebnisse der Studenten-Befragung eingegangen werden, indem Auffälligkeiten, Besonderheiten und Zusammenhänge erläutert werden. Außerdem soll aufgezeigt werden, welche Technologien die Studenten bis dato benutzen und welche sie im universitären Alltag für tauglich halten. In Anbetracht des Umfangs der Antworten können nur einige Ergebnisse näher Erläutert werden. Die restlichen Ergebniss- Grafiken der Umfrage können im Anhang eingesehen werden (Kapitel 5.2). 2.1 Was halten die Studenten von den heutigen Diensten des sog. „Web 2.0 “ Wie Abbildung 1 verdeutlicht, ist die klassische Recherche mittels Suchmaschinen, wenig überraschend, das meist genutzte Hilfsmittel der Studenten im Internet. 405 der Befragten stuften sie als „hilfreich“ ein. 194
- 195. Abbildung 1: KlassischeInternetrecherche (N=467) Vergleicht man damit aber das Ergebnis der Frage nach der Nutzung von Literaturverwal- tungsprogrammen wie z.B. Mendeley oder Social-Bookmarking-Diensten wie Delicious (Abbildungen 2 und 3 ), so fällt auf, dass das Arbeiten mit den Suchmaschinen wenig strukturiert bzw. nicht kollaborativ stattfindet. 90% der Befragten gaben nämlich an, diese eben genannten Web 2.0-Dienste nicht zu nutzen, welche es allerdings ermöglichen durch das Setzen von Tags und das speichern von PDF-Dateien, Suchergebnisse zu organisieren und mit anderen zu teilen. Abbildung 2: Research-Networks wie Mendeley (N=467) Abbildung 3: Social-Bookmark-Dienste wie Delicious (N=467) Videomitschnitte: Abbildung 4 verdeutlicht, dass Videomitschnitte von den befragten Studenten als sehr nützlich eingestuft werden. Aus anderen Antworten des Fragebogens geht allerdings her- vor, dass sehr viele mit „benutze ich nicht“ geantwortet haben, da Videomitschnitte nur 195
- 196. sehr selten vonDozenten überhaupt angeboten werden. Daraus lässt sich ableiten, dass sich Viele Studenten dies für die Zukunft wünschen. Abbildung 4: Videomitschnitte (N=467) Kommunikation: Ebenfalls interessant an den Ergebnissen der Umfrage zur bisherigen Nutzung von Tech- nologien im Lernalltag ist, dass sehr häufig geäußert wurde, dass sich die Studenten „mehr und bessere Tolls zur Kommunikation mit den Lehrenden“ wünschen, einerseits für die Kommunikation untereinander, anderseits zum Kontakt mit den Dozenten und Professo- ren. Studenten wollen beispielsweise nicht lange vorher Termine für meistens überfüllte Sprechstunden vereinbaren müssen um kurze Fragen klären zu können.Sieht man sich daraufhin aber die Ergebnisse der Frage nach der Nutzung von kostenlos zur Verfügung stehenden Diensten wie z.B. Voice over IP (Internet-Telefonie) an (Abbildung 5), wundert man sich, warum über die Hälfte der Befragten angeben, diese im universitären Alltag nicht zu benutzen. Interessant wäre hier zu wissen, ob diese Dienste, nur im Bereich der Universität oder auch im privaten Bereich nicht benutzt werden. Abbildung 5: Voip (N=467) Ein Grund für die Nichtverwendung solcher Dienste im Lernalltag könnte sein, dass Do- zenten einfach nicht die Möglichkeit bieten mit ihnen auf diesem Wege Kontakt aufzuneh- men. Sei es aus Zeitgründen oder weil sich manche Dozenten schlicht und einfach nicht mit solchen Diensten beschäftigen wollen. 196
- 197. Virtuelle Vorlesungen undPodcasts: Ähnlich wie bei den Videomitschnitten ist es auch bei den „Virtuellen Vorlesungen“ und den „Podcasts bzw. Audiomitschnitten“. Viele Studenten wünschen sich diese Dinge, die allerdings nur von den wenigsten Dozenten angeboten werden. Abbildung 6: Podcasts (N=467) Abbildung 7: Virtuelle Vorlesungen (N=467) Leraning Management Systems: Bei der Frage zur Verwendung von Learning Management Systemen (LMS), die wie man in Abbildung 8 sehen kann, mittlerweile an beinahe allen Universitäten eingesetzt werden, hat sich unsere eigene Erfahrung bestätigt. Abbildung 8: Verwendung von Learning Management System(N=459) LMS werden zwar als sehr hilfreich angesehen (Abbildung 9), allerdings nur, wenn sie in ihrer gesamten Bandbreite genutzt werden würden. Dies ging vor allem aus den offenen 197
- 198. Fragen hervor, wohäufig genannt wurde, dass z.B. zur Kommunikation unter den Kommi- litonen das LMS selten bis nie verwendet wird. Diese findet eher in den Gruppen sozialer Netzwerke, wie zum Beispiel „StudiVZ“ oder „Facebook“statt. Das LMS wird nicht nur, aber vermehrt zur Organisation von Lehrveranstaltungen oder für den Austausch von Da- teien genutzt. Abbildung 9: Learning Management System(N=467) 2.2 Was halten Studenten an heutigen Universitäten für verbesserungswürdig? Um Dinge in der Zukunft ändern zu können, muss erst erkannt werden, woran es liegt, dass man in der Gegenwart an ihnen scheitert. Im Folgenden soll durch konstruktive Kritik auf Schwachstellen des heutigen universitären Alltags hingewiesen werden. Dies passiert nicht zum Zwecke einer Anklage, sondern mit der Absicht, diese Dinge in Zukunft besser machen zu können. Die Universität der Zukunft sollte daher die folgenden Vorschläge berücksichtigen: • Der am häufigsten genannte Kritikpunkt der Studenten ist, das dezentrale Organi- sationsstrukturen in jeglicher Hinsicht das Studium erschweren. Wo die genauen Schwachstellen liegen wird im Folgenden kurz erläutert. • Studenten beklagen sich über komplizierte Anmeldungen für Kurse und Prüfun- gen. Es muss sich in unnütze Listen eingetragen werden, die dann nicht verwendet werden. Die Platzvergabe für einige Seminare geschieht per Los anstatt unter Be- rücksichtigung der Dringlichkeit. • Weitere Schwachpunkte im derzeitigen System werden in den unflexiblen Studien- zeiten und Studienordnungen gesehen. Eine Wahl nach persönlichem Interesse und Kombination mit Teilzeitjobs ist laut der befragten Studenten fast nicht möglich. • Weiterhin wurden die oftmals überfüllten Veranstaltungen und unnötige Anwesen- heitspflichten kritisiert. • Ebenso wurde die Verfügbarkeit von Dozenten und Professoren stark bemängelt. Die Sprechstundenzeiten wären zu kurz und die Wartezeiten dafür zu lang. 198
- 199. • Außerdem wurdenoftmals die schlechten didaktischen Fähigkeiten der Lehrenden genannt. Seminare seien unter anderem meist in zu geringem Maße interaktiv ge- staltet. • Viele der befragten Studenten wünschen sich zudem in ihrem Studium einen größe- ren Praxisbezug. Für Praktika sollten mehr Möglichkeiten und größere Zeitfenster angeboten werden. • Unter den meist genannten Kritikpunkten ist auch die hohe finanzielle Belastung eines Studium zu finden. Neben den Studiengebühren werden auch Kosten für Bü- cher und Skripte genannt, die laut der Studierenden aber durch bessere Organisation teilweise entfallen würden. • Studenten aller Universitäten beklagen sich über zu wenige ruhige Rückzugsmög- lichkeiten für konzentriertes Arbeiten, allein oder in der Gruppe. 2.3 Umfrageergebnisse unter Studenten zur Universität 2030 Wenn sich Studenten im Jahr 2010 die Universität der Zukunft vorstellen, wünschen sich über 25% der befragten Studenten, auf alle Materialien und Informationen zu Vorlesungen und Seminaren online, immer und überall zugreifen zu können. Dabei ist es ihnen wichtig, dass neben den zusätzlichen Materialien wie Skripten, Folien und Übungsaufgaben eben- so Mitschnitte der Vorlesung sowohl in auditiver als auch in visueller Form im Internet bereitgestellt werden. Ein Viertel der Studenten kann sich gut vorstellen, dass Lehre in Zukunft vermehrt oder teilweise sogar ganz in virtuellen Welten stattfinden wird. So sollte es ihrer Meinung nach nicht nur Videostreams geben, die live von jedem Ort der Welt aus mitverfolgt werden können, sondern auch eine virtuelle Technik, mit der interaktive Vorlesungen via Internet möglich werden. Grund dafür ist, dass es den Studenten wichtig ist, beispielsweise wäh- rend einer Vorlesung oder eines Seminars die Möglichkeit zu haben, Fragen zu stellen, bzw. selbst vom Dozenten angesprochen zu werden. Was die Didaktik und die Lehrenden an sich in der Zukunft angeht, wünschen sich 10% der Studenten aktivere Lehrende. So sollen beispielsweise Professoren und Dozenten, wie be- reits erwähnt, künftig besser erreichbar sein. Vorgeschlagen werden hierfür von Studenten Online-Video- oder Audiokonferenzen, gerne auch mit mehreren Studenten gleichzeitig. Außerdem sollten Professoren und Dozenten bewertet werden dürfen, sowohl nach ihrem Einsatz als auch nach ihren didaktischen Kompetenzen. Ebenso sind 10% der Befragten der Meinung dass die Universität an sich ihr Aussehen verändern wird. Vor allem architektonisch wird sich laut der Studenten einiges ändern. Laut den Vorstellungen von knapp 10% der befragten Studenten, wird sich in der Zukunft auch die Recherche in Bibliotheken stark ändern. Wie hier die einzelnen Ideen aussehen, 199
- 200. wird ebenfalls späterim Entwurf der Universität 2.0 erläutert werden. Ebenso denken 10% der befragten Studierenden, dass sich die Studienordnungen verän- dern werden. Vorstellbar sind hier Studienordnungen, die flexiblere Module zulassen. So könnten problemlos Vorlesungen aus anderen Fachbereichen oder sogar mit technischer Unterstützung aus verschiedenen Universitäten gehört werden. 5% der Studenten meinen, dass neuronale Interfaces den Lernalltag vereinfachen werden. Dabei sollen nicht nur die Informationen leichter in den Kopf gelangen, sondern Dinge sollen mit Hilfe der Gedanken diktiert oder beeinflusst werden können. Jeweils 5% der Studenten, die sich an der Umfrage beteiligt haben, glauben, dass es in der Zukunft sowohl weniger Probleme mit der Bürokratie geben wird, als auch mit dem Noten- gebungsverfahren. Mittels Online-Plattformen, auf denen alles relevante zusammenläuft, werden Fachwechsel, Prüfungsanmeldungen und auch Prüfungen selbst leichter organi- siert werden können. Einige können sich nebst den Online-Prüfungen ebenso vorstellen, dass Noten mehr aus Mitarbeit und kleineren Tests hervorgehen werden. Mehr Gleichberechtigung im Studium wünschen sich ebenfalls ca. 5% der Befragten. Die- se solle sich nach Vorstellung der Studierenden sowohl in den Kosten für das gesamte Studium als auch im Umgang von Lehrenden mit Studenten widerspiegeln. 2.4 Meinungen von Professoren und Dozenten Im Vergleich zu den Zukunftsvorstellungen der Studenten wird im Folgenden die Fra- ge nach der Universität der Zukunft aus der Perspektive der Lehrenden vorgestellt. Aus Gründen des Umfangs fließen hier bereits die Deutungsansätze der Aussagen mit ein. Zu diesem Zweck wurden zwölf qualitative Interviews sowohl mit Professoren als auch mit wissenschaftlichen Mitarbeitern geführt, die den universitären Alltag im Schnitt bereits seit 20 Jahren kennen. Die Gegenwart: Instrumente des Web 2.0 in der Lehre Über zwei Drittel der Befragten nutzen Web 2.0-Tools sowohl für die Lehre als auch die Forschung. Hierfür werden hauptsächlich die Learn-Management-Systeme, File-Sharing- Angebote, Social Bookmark-Werkzeuge, Chatprogramme (Skype und Flashmeeting) und soziale Netzwerke wie facebook oder Lern-Plattformen mit integrierter Wiki-Funktion ge- nannt. Die meisten Tools werden zur Kommunikation und zum Datenaustausch verwen- det. Immer häufiger kommen auch Dienste zum kollaborativen Arbeiten und Schreiben an Dokumenten zum Einsatz (z.B. googel Docs, dropbox). Der Microblogging Dienst Twit- ter wird bislang in Beziehung mit den Studenten meist nur auf experimenteller Ebene verwendet, genauso wie der Einsatz von virtuellen Welten in der Lehre (z.B. Second Li- fe). Dies liegt wohl daran, dass sich nur ein kleiner Teil der Dozenten mit diesen neuen Lehrmöglichkeiten auseinandersetzt und auch dahinter meist ein sehr hoher Zeitaufwand 200
- 201. vermutet wird. EinDrittel der Befragten sieht sogar die Dienste, die das Internet bietet als sehr kritisch und nützt diese daher auch nur zum Austausch von Daten und beispielsweise zum Versenden von E-Mails, bzw. hauptsächlich nur im privaten Bereich. Als Grund wird zum einen die Angst vor Datenmissbrauch genannt und zum anderen auch das Problem der Trennung von Beruflichem und Privaten, vor allem im Bereich der sozialen Netz- werke. Viele Dozenten befürchten hier die Kollision verschiedener Rollen. Interessanter- weise musste ein Großteil der Lehrenden bereits die Erfahrung machen, dass auch die Studenten ihrem Eindruck nach den Web 2.0-Tools im universitären Alltag nicht so aufge- schlossen sind, wie man es von einer „Generation Facebook“ eigentlich erwarten würde. Als anschauliches Beispiel für diese Feststellung wird die Verwendung von Profilbildern genannt. Während im privaten Gebrauch von soziale Netzwerken wie facebook, beinahe jeder User ein Profilbild hat, nutzen beispielsweise im Lern-Management-System der Uni- versität Augsburg nur knapp 3% der registrierten Studenten diese Möglichkeit. Wünsch Dir was – die Tools und Dienste der Zukunft Bringt man die Aussagen der befragten Lehrenden auf den Punkt, so stellt sich heraus, dass es äußerst Wichtig ist, dass die Instrumente das Arbeiten vereinfachen, doppelte Arbeiten vermieden und somit mehr Zeit für Wichtigeres, wie zum Beispiel die Forschung, bleibt. Eine Möglichkeit, Zeit zu sparen, so eine Vielzahl der Lehrenden, wäre ein einheitliches System, das die einzelnen Dienste, mit denen man gegenwärtig das Meiste erledigen kann, z.B. mittels Mashups verbindet zu einem „allumfassenden Tool“. Bereits bestehende, wie z.B. „tweetdeck“ oder „seesmic“reichten noch nicht aus, da diese nur eine Auswahl an Tools verbinden. Ebenfalls auf der Wunschliste vieler Lehrender ist das Semantic Web, al- so eine Erweiterung des World Wide Web mit dem Ziel die Bedeutung von Informationen für Computer verwertbar zu machen. University 2.0 – wie wird es im Jahr 2030 aussehen? Da die Frage nach der Universität der Zukunft eine große Bandbreite an unterschiedlichs- ten Antworten lieferte, werden die verschiedenen Vorstellungen anhand dreier Kategorien präsentiert. Zunächst soll die zukünftige Art des Lernens nach Meinung der Lehrenden, danach die eventuellen technischen Neuerungen vorgestellt werden. In der letzten Kate- gorie wird auf Ideen über Recherche- bzw. Forschungsmethoden der Zukunft eingegangen. Art des Lernes: Drei Viertel der befragten Professoren und wissenschaftlichen Mitarbeitern kann sich für die Universität der Zukunft vorstellen, dass sich vor allem die Art des Lernens und der Umgang zwischen Lehrenden und Studenten sehr stark vom Formellen hin zum Infor- mellen entwickeln wird. Dies ist ihrer Meinung nach sicherlich auch auf den Umgang mit Social-Software zurückzuführen. Daher würden es auch einige unter ihnen begrüßen, wenn der Unterricht an den Universitäten nicht mehr meistens frontal ablaufen, sondern sich genauso, wie sich das Web entwickelt hat, von 1.0 zur Universität 2.0, also zu ei- ner „Mitmach-Universität“, entfalten würde. Vorstellbar wäre das laut der Befragten durch größere Interaktivität, mehr Feedback den Dozenten gegenüber und verstärkt auftretenden „Lern-Communities“. Nicht nur durch die online „Lern-Communities“ sondern auch durch die verstärkt im virtuellen Raum stattfindende Lehre wird es laut den Umfrageergebnissen 201
- 202. den Studenten inZukunft noch häufiger sowohl als reale, aber auch als virtuelle Person geben. Auf Grund der knappen Kosten, der Zeitersparnis und der noch offenstehenden Möglichkeiten, sind auch wir dieser Meinung und stimmen den Aussagen der Befragten zu, dass Lehre in Zukunft viel häufiger in virtuellen Welten (z.B. Second Life) stattfinden wird. Etwas konkreter wurde die Vorstellung geäußert, dass ein Student zukünftig einen virtuellen Repräsentanten im Netz haben wird, mit dem er zum einen an Rollenspielen und Simulationen teilnehmen, zum anderen aber auch Forschungsaufgaben lösen und Prüfun- gen absolvieren kann. Technische Ausstattung: die Must-haves der mobilen Generation? Auch was die technische Ausstattung der Studenten angeht, wird sich nach Meinung vie- ler Lehrender einiges ändern. Ein Viertel der Dozenten stellt sich beispielsweise vor, dass jeder Student zum Studienbeginn mit einem iPhone, iPad oder derartigem ausgestattet und eine Woche lang darin unterwiesen werden wird. Somit sollen dieselben Voraussetzungen für modernes Lernen und ein effizienter Umgang mit den neuen Technologien geschaf- fen werden. Eigene Erfahrungen und auch die oben genannten Umfrageergebnisse zeigen, dass vorallem eine Einführung vor Studiumsbeginn in die für den Lernalltag relevanten Web 2.0-Dienste Sinn machen würde. Aber nicht nur das Lernverhalten wird sich än- dern, auch die Endgeräte an sich werden sich noch entwickeln. Die wissenschaftlichen Mitarbeiter sind überzeugt davon, „dass wir uns von Tastaturen und Mäusen lösen“ und die einzelnen Funktionen mit Hilfe von Bewegungen bzw. körperbetont steuern werden. Auch eine Steuerung durch Projektion in die einzelnen Systeme wäre für einige von ihnen denkbar. Ein weiterer Wunsch für die Technik der Universität der Zukunft wären Geräte, um die sich mehrere Leute gleichzeitig platzieren um dort gemeinsam arbeiten und sich austauschen zu können. Ähnlich vorstellbar wie beim bereits existierenden Computer Mi- crosoft Surface, wo sämtliche Arbeitsschritte mit der Hand (bzw. mehreren Händen) auf einer großen Tischplatte vorgenommen werden können. Forschung: Wolke statt Desktop Die eben genannten Vorstellungen über technische Neuerungen finden bei den meisten Lehrenden auch Anklang in der Forschung. Ein Großteil der Befragten kann sich vor- stellen, dass die Universität im Jahr 2030 „nur noch in der Cloud“ stattfindet. Das heißt, dass alle Informationen so gespeichert sind, dass sie jederzeit und an jedem beliebigen Ort mittels mobilen Internets abgerufen werden könnten. In den Köpfen einiger Dozen- ten wird diese Vorstellung zusätzlich unterstützt durch „augumented reality“, was soviel heißt wie „computergestützte Erweiterung der Realitätswahrnehmung.“ Dadurch würde sich beispielsweise auch die Recherche insofern verändern, als das man in die Bibliothek geht, in seinem iPhone nachsieht, welche Bücher man benötigt und sich daraufhin zum gesuchten Buch navigieren lässt, um sich die Zeit der langen Suche zu sparen. Ein nächs- ter Schritt laut einiger Befragten wäre dann, dass das gefundene Buch kostenlos auf das mobile Endgerät herunter geladen und somit zu Hause in Ruhe gelesen werden kann. Hier zeigt sich auch der Wunsch vieler, nach einer stärkeren „Open Access“-Bewegung, bei der sich beispielsweise immer mehr Verlage für die Wissenschaft öffnen und ihre Quellen ohne Kosten, digitalisiert der Forschung zur Verfügung stellen. 202
- 203. „Alle mobil, aberkeine bewegt sich“ - kritische Äußerungen Natürlich gibt es auch kritische Stimmen, die der Meinung sind, dass es sich bei Univer- sitäten allgemein um „träge Gebilde“ handle, die sich sicherlich in diesem Maße nicht verändern werden. Einige der Befragten äußerten auch Bedenken gegenüber der Sinnhaf- tigkeit neuer Technologien oder über „das Leben in der Cloud“, wo z.B. in den Bereichen der Privatsphäre, Zuverlässigkeit und Sicherheit auf die Cloud auch in 20 Jahren noch kein Verlass sei. Alle Befragten sind sich allerdings in dem Punkt einig, dass es im Gegenzug zu den Befürwortern auch viele Leute geben wird, die dies alles sehr stark ablehnen. Die Kluft zwischen digitalen Nutzern und den „Verweigerern“ werde auch an den Universitäten im- mer größer, was nicht zuletzt auch sehr stark mit den unterschiedlichen Studienrichtungen zusammenhing. Einstimmigkeit herrschte auch bei der Meinung, dass sich Universitäten nicht auf Grund der Möglichkeit von virtuellen Treffen gänzlich „auflösen“, viel mehr sich jedoch höchst wahrscheinlich untereinander vernetzten bzw. noch mehr kooperieren und auch international zusammenwachsen werden. 203
- 204. 3 Entwurf der Universität 2.0 Gerade was neue Techniken anbelangt, ist Hollywood, wie sich deutlich in der Umfrage zeigte, ein großer Ideengeber. Aussagen wie „Ich stelle mir eine Steuerung durch Gestik und Mimik wie im Film Minority Report vor“ oder „ein 3D-Avatar wie in Starwars“ waren keine Seltenheit. Mitunter dadurch inspiriert, soll nun der „Prototyp“ einer Universität aus dem Jahr 2030 vorgestellt werden, mittels dessen versucht wird die Visionen der Forscher, Lehrenden und Studenten näher zu erklären und zu deuten. 3.1 Das „Uni-Versum“ - Verknüpfung von LMS und PLE? Nicht nur durch die Auswertung der Umfrageergebnisse wurde ersichtlich, dass sich das universitäre Leben der Zukunft durch ein benutzerfreundliches, online abrufbares System zum einen organisieren, zum anderen aber auch definieren wird. Das von Lehrenden und Lernenden gleichermaßen erdachte System soll eine zentrale, virtuelle „Anlaufstelle“ dar- stellen, die sowohl als Datenhaltungssystem als auch als Informations- und Lernplattform genutzt werden kann. Aus den Interview- und Umfrageergebnissen haben wir folgende Erwartungen abgeleitet, die an ein solches System gerichtet werden. Studienmodalitäten: Probleme, die das Studium und seinen Ablaufplan betreffen, sollen durch einen persön- lichen, virtuellen „Laufbahn-Berater“ im System geregelt werden. Dadurch, dass dieser „3D-Avatar“ sowohl den schulischen Werdegang des Studenten, als auch die Studien- bedingungen der jeweiligen Universität kennt, kann er alle Möglichkeiten, die sich dem Studierenden bieten zu jederzeit aufzeigen, egal ob es um die Wahl der noch fehlenden Module und Vorlesungen, um einen Studiengangwechsel oder um die Anmeldung zu ei- ner Prüfung handelt. Mit einem virtuellen „Laufbahn-Berater“ ist jeder Student jederzeit bestens informiert. Daten-Pool und mobiles, kooperatives Arbeiten: Wie im vorherigen Kapitel bereits erwähnt, gehen die Studenten davon aus, dass es in der Zukunft reibungslos funktionieren wird, dass Dozenten die Videomitschnitte und Litera- tur jeder Vorlesung online zur Verfügung stellen. Auch dies wird in Zukunft nur noch auf der einen Plattform, dem „Uni-Versum“, geschehen. Vorlesungen per Videostream sollen nicht nur die Möglichkeit bieten, zeitgleich stattfindende Vorlesungen zu besuchen, son- dern sich auch aktiv durch „Call-ins“ beteiligen zu können. Dadurch soll auch die Chance erhöht werden, Experten aus der ganzen Welt hören zu können. Literatur zur Vorlesung kann im voraus auf das eigene Kindle, Notebook oder den Tablet-PC (z.B. IPad) geladen werden, wo neben Annotationsmöglichkeiten auch mit Hilfe von „augumented reality“ schwierige Sachverhalte oder Konstruktionen verständlicher werden. Ebenso kann in ei- ner Art Layer eingeblendet werden, was sich bereits Kommilitonen oder Kollegen zum Thema notiert oder welche Kommentare sie hinterlassen haben. Das System ermöglicht allen Beteiligten ein effektives, zeit- und ortsunabhängiges Arbeiten. 204
- 205. Individuelles, praktisches Lernen: Lernprogrammewerden wie eine Art „App“ in das System integriert. Dabei kann es sich um ein einfaches „Quiz-App“ handeln, das Fragen zum jeweiligen Fachbereich stellt, oder um ein schwierigeres „Game-based-learning-App“, beispielsweise um eine komplizier- te Bauernhofsimulation für Agrarwissenschaftsstudenten. Diese „Apps“ können auch als Minitests geschaltet werden, durch die Studenten Bonuspunkte für ihre Endnote erhalten. Kommunikation: Funktionierende Kommunikation ist essentiell in Lehre und Forschung. Daher wird im „Uni-Versum“ ein „Kommunikationsdienst“ zur Verfügung gestellt, der in verschiedens- ten Formen auftreten kann, z.B. als Forum, Chat oder als Flashmeeting, der mit Aufnahme- und Wiederholfunktionen ausgestattet sein wird. „Virtuelle Whiteboards“ helfen dabei den in Gruppen erarbeiteten Lernstoff zu verstehen und an Forschungsergebnissen weiter zu arbeiten. Auf die für Gruppenarbeiten ebenfalls wichtigen virtuellen Klassenzimmer wird später im Kapitel 3.6 noch genauer eingegangen. Online-Bibliothek: Über das „Uni-Versum“ haben die Studenten, aber auch die Lehrenden, Zugriff auf eine Online-Bibliothek, die im folgenden Abschnitt genauer erläutert wird. Bewertung:4 • Stärken: Die Daten des Systems können von überall und jederzeit abgerufen wer- den, daher ist ein individuelles Lernen möglich. Alle Informationen zu den Vor- lesungen sind digital abrufbar und alle Studienmodalitäten können online erledigt werden, somit werden Zeit, Papier und lange Laufwege gespart. • Schwächen: Studenten, Dozenten und Verwaltung müssen im Umgang mit dem System und der begleitenden Technik geschult werden. • Möglichkeiten: Besseres Verständnis für die Inhalte der Vorlesung und effizientes Lernen. • Gefahren: Hohe Kosten und hoher Aufwand bei der Erstellung des Systems. Do- zenten und Professoren ist die Umstellung auf das System zu umständlich und es wird daher nicht flächendeckend eingesetzt. Das Knüpfen realer sozialer Kontakte könnten zu kurz kommen. 3.2 Online-Bibliothek Klassische Bibliothek vs. „Web-Bib“ Mehrmals wurde während der Recherchen die Meinung geäußert, dass sich auch der Um- gang mit Büchern, bzw. das Bibliothekswesen stark verändern wird. An der Universität 2.0 4 Ähnlich der SWOT-Analyse 205
- 206. werden Automaten zufinden sein, die auf Knopfdruck das gewünschte Buch herausgeben. Viele stellen sich vor, dass neben der klassischen Bibliothek auch eine zentrale Online- Bibliothek, wie bereits möglich und an vielen Universitäten eingeführt, existieren wird. Allerdings mit dem Unterschied zur gegenwärtigen Praxis, dass das gesuchte E-Book dann auch gleich direkt auf ein tragbares Endgerät herunterladen werden kann. Das Suchsys- tem wird sich an den Funktionen des Suchsystems des „Social-Commerce-Versandhauses Amazon“ orientieren. Keine entliehenen Bücher und kein großer Suchaufwand mehr. Die Online-Bibliothek aus dem Jahr 2030 bietet außerdem eine integrierte Kommunika- tionsfunktion. Auf Wunsch können Studenten mit anderen Personen Kontakt aufnehmen, die gerade das gleiche Buch oder die gleichen Suchbegriffe verwenden. Es werden weitere Bücher zur Verfügung gestellt, die sich mit ähnlichen Thematiken beschäftigen. Die Bücher können von Autoren „getaggt“und mit Audio- und Videokommentaren verse- hen werden. Die Leser haben die Möglichkeit Bücher zu bewerten und sie mit Kommen- taren und Annotationen zu versehen. Die Online Bibliothek bietet für die Forschenden natürlich auch vereinfachte Funktionen zur Publikation. So können beispielsweise unveröffentlichte („preprinted“) Forschungser- gebnissen zur Evaluierung an bestimmte Benutzer (passwortgeschützt) oder der breiten Öffentlichkeit freigegeben werden [Hurd2020]. Die Autoren der Dokumente bekommen darauf von Kollegen aus der Forschung und interessierten Lesern der ganzen Welt Feed- back zu ihren Arbeiten. Werden die Publikationen von der Wissenschaft akzeptiert, steht einer Aufnahmen ins Repertoire der Online-Bibliothek nichts mehr im Wege. Bewertung: • Stärken: Bücher und zusätzliche Informationen können von jedem Ort, jederzeit ab- gerufen werden, was innovative Möglichkeiten für länderübergreifende Forschung und Entwicklung schafft. Recherchen werden durch semantische Suchfunktionen vereinfacht. • Schwächen: Menschen mit unzureichender technischer Ausstattung werden vom Zugang abgeschnitten und können auf einen großteil der Informationen icht zugrei- fen. • Möglichkeiten: Schnellere und einfachere Publikation. • Gefahren: Vergrößerung der digitalen Kluft geraten. 3.3 Die neue Art des Lernens Virtuelle Vorlesungen Obwohl die im folgenden Abschnitt erläuterten Lern - bzw. Lehrmethoden heute technisch schon möglich sind, wurden sie trotzdem in die Architektur der Zukunftsuniversität auf- genommen. Dies liegt daran, dass es sicherlich noch einige Jahre dauern wird, bis es zur alltäglichen Anwendung dieser Technologien kommen wird. Wie im Abschnitt zum „Uni- Versum“ bereits beschrieben, wird auch das Lernen der Studierenden eng mit dem dem 206
- 207. allumfassenden Organisationssystem verbundensein, nicht zuletzt weil dort auch die Live- Stream-Übertragungen der Vorlesungen zu finden sein werden. Eine weitere Möglichkeit des Lernens über das System sind virtuelle Vorlesungen. Mittels eines 3D-Avatars besucht der Student Vorlesungen, nimmt an Übungen teil und schreibt seine Prüfungen. Auch die Möglichkeit Rückfragen zu stellen, ist dadurch gegeben, dass beispielsweise über einen zweiten Beamer, eine Art „Chat“ projiziert wird, über den die teilnehmenden Studenten ihre Fragen stellen können. Auch das Problem mit Anwesenheitsüberprüfungen wäre da- durch gelöst. Zudem besteht die Möglichkeit, dass weltweite, aktuelle Diskussionen zu den gerade behandelten Themen mit in die Vorlesungen eingebunden werden können. Interaktive Tafeln runden die virtuellen Vorlesungen ab. Alles was der Dozent an die Tafel schreibt wird zeitnah „eingescannt“, mit einem Zeitstempel versehen und den Teilnehmern zusammen mit dem Videomitschnitt zur Verfügung gestellt. Mehr zu den Tafeln wird im Kapitel 3.6 genauer beschrieben. Neuronale Interfaces Neben den eben beschrieben virtuellen Vorlesungen wünschen sich viele Studenten laut der Ergebnisse auch eine Art Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Häufig wur- de hierzu die Vorstellung von neuronalen Interfaces geäußert. Über „Bio-Chips“ soll den Lehrenden und Lernenden das „Speichern“ von Informationen erleichtert, bzw. bereits Ge- lerntes schneller abfragbar gemacht werden. Die selbe Methode wird auch herangezogen werden, um Gedanken auf den Computer übertragen zu können, so dass Diktieren oder Tippen überflüssig wird. Forschungsergebnisse können direkt gespeichert und anderen zu- gänglich gemacht werden. Bewertung: • Stärken:Virtuelle Vorlesungen schaffen mehr Freiheiten, beispielsweise bei der Wahl des Lernzeitpunkts oder der Lernmethode. Bei einer neuronalen Verbindung von Mensch und Maschine besteht das Potential, Zeit zu sparen indem der Schritt der Eingabe übersprungen wird. • Schwächen: Virtuelle Lernumgebungen müssen so gestaltet und funktional sein, dass sie von den Anwendern als Ersatz einer realen Welt akzeptiert und als Vorteil angesehen werden. Ansonsten findet keine breite Anwendung statt. Die Entwick- lung der genannten Bio-Chips ist unter anderem sehr kostspielig und findet daher wahrscheinlich auch in den nächsten 20 Jahren keine Anwendung im universitären Alltag. • Möglichkeiten: Schnelleres und effizienteres Lernen. • Gefahren: Keine Förderung der Sozialkompetenzen und der praktischen Anwen- dung 207
- 208. 3.4 Flexiblere Studienordnungen Das Prüfungswesen wird sich aus Sicht aller Befragten erheblich verändern (müssen). Multiple-Choice-Klausuren finden bei den wenigsten Studenten Anklang und sollen aus diesem Grund nur noch vereinzelt angeboten werden. Auf Grund der zukünftigen räum- lichen Trennung, bieten mündliche Prüfungen via Kommunikationstools, z.B. auch über das einheitliche System,eine gute Bewertungsmöglichkeit. Die abgelegten Prüfungen können somit von den Studenten auch besser zu Modulen zu- sammengefügt werden. Der ganze Studienverlaufsplan wird dynamischer und flexibler ge- staltet. Der Teil an Pflichtveranstaltungen schrumpft und die frei wählbaren Module kön- nen unter Umständen auch mit Praktika aufgefüllt werden. Die Studenten können mehr Vorlesungen hören, die ihr Interesse wecken und in denen sie dann auch aktiver mitarbei- ten. Diese Vorlesungen können, im Zusammenspiel mit den virtuellen Vorlesungen, auch an anderen Universitäten gehalten werden. Hier entstehen allerding kontroverse Meinun- gen. Einerseits hört sich ein einheitliches System, bei dem Studenten verschiedenstenster Universitäten Kurse hören und diese dann letztendlich zu einem Abschluss an der Uni- versität ihrer Wahl kombinieren könnten, sehr sinnvoll an. Andererseits äußern Kritiker Bedenken, indem sie sagen, dass so ein „Studium des geringsten Widerstands“. entstehe, aus dem nur einseitige Qualifizierungen resultieren würden. Würden z.B. alle kombinier- baren Vorlesungen ein gewisses Niveau erfüllen, dann wäre diese Sorgen zu entkräften. Die Platzvergabe in überlaufenen Pflichtvorlesungen wird neu geregelt. Die Studenten müssen nicht mehrere Jahre auf eine Vorlesung oder ein Seminar warten, sondern werden automatisch spätestens nach 2 Jahren fest für ein Seminar eingeplant. Wenn die Veran- staltung eine bestimmte Zahl von Studenten übersteigt, muss diese Veranstaltung 2 mal im Semester gehalten werden. Der Laufbahnberater des „Uni-Versums“ wird eine über- wachende Rolle dabei spielen. Bewertung: • Stärken: Im Studium werden die Interessen der Studenten einbezogen, dadurch sind die Studenten motivierter und aktiver. Flexiblere Studienordnungen ermögli- chen bessere Kombinationen. • Schwächen: Schwierigkeiten bei der Kombination von sehr „fachfremden“ Veran- staltungen. • Möglichkeiten: Bessere Studienabschlüsse. • Gefahren: „Studium des geringsten Widerstands“ 3.5 Didaktische Fähigkeiten Aus Sicht der Studenten werden Dozenten in der Zukunft flexibler und besser erreich- bar sein. Sowohl durch physische als auch virtuelle Meetings wird die Kommunikation vereinfacht. Professoren und ihre Mitarbeiter werden generell offener für Neuheiten sein, 208
- 209. beispielsweise untersuchen Dozentenmit ihren Studenten neue Tools auf ihren Mehrwert für den universitären Alltag und diese Informationen werden dann auch an den gesamten Campus weitergegeben. Mittels eines „Dozentenpools“, einer klaren Übersicht, welcher Dozent welche Vorlesung hält, welche Forschungsschwerpunkte er besitzt und wie er zu erreichen ist, soll mehr Übersichtlichkeit sowohl für Studierende als auch Lehrenden ge- schaffen werden. Generell stellte sich heraus, dass sich die Studenten für die Zukunft ein Bewertungssystem für Dozenten vorstellen, dass unter anderem dazu beiträgt, die Vorträge der Lehrenden besser verständlich zu machen. Schneiden Dozenten bei der Bewertung zu schlecht ab, werden Workshop wie "Lehren lernenängeboten. Bewertung: • Stärken: Übersichtlichkeit der Forschungsschwerpunkte der einzelnen Professoren. Bessere Kommunikation zwischen Student und Dozent. • Schwächen: Kommunikation mit vielen Studenten ist nicht immer „zeitnah“ mög- lich. • Möglichkeiten: Zunahme an qualitativer Lehre , eine Chance für schwächere Stu- denten. • Gefahren: Dozenten werden zu unrecht schlecht bewertet. 3.6 Architektur der Zukunft Auch zu den Universitätsgebäuden wurden einige Vorschläge geäußert, wie diese sich auf Grund der neuen technischen Bedingungen an die dort Lernen und Lehrenden angepasst werden. Da nicht mehr jede Vorlesung vor Ort an der Universität stattfinden wird, wird es Räume geben, die je nach Auslastung ihre Größe verändern können. Nicht nur Tafeln, sondern auch ganze Wände der einzelnen Seminarräume werden sich interaktiv der jewei- ligen Vorlesung anpassen. So werden beispielsweise bei Geschichts- oder Geografievor- lesungen die entsprechenden Karten oder Dokumente an der Wand zu sehen sein, die via Multi-Touch-System von Lehrenden und Studenten gleichzeitig erweitert und bearbeitet werden können. Zusätzlich wird es neue Transportmöglichkeiten geben, mit denen man weitere Distanzen auf dem Campus schnell zurücklegen kann. Beispiele hierfür sind „Mo- norails“, Laufbänder und „Segways“, die den Studenten kostenlos zur Verfügung stehen. In der Vorstellung der Studierenden soll es dazu noch Grünflächen und Rückzugs- und Entspannungsmöglichkeiten geben, die durch moderne Farbgebung und innovative Licht- technik zum Wohlbefinden beitragen sollen. Diese Rückzugsmöglichkeiten könnten dann beispielsweise in den klassischen Bibliothek eingerichtet werden, wo den Studenten dann auch interaktive Wände zum Lesen und Recherchieren zur Verfügung stehen. Bewertung: • Stärken: Effizientere Nutzung der Räume und bessere Lernergebnisse durch visuell 209
- 210. anschauliche Vermittlung derVorlesungsinhalte. • Schwächen: Hohe Kosten der Umbaumaßnahmen und der technischen Aufrüstung. • Möglichkeiten: Positive Beeinflussung der Leistungen sowohl von Lernenden als auch von Lehrenden durch angenehme Atmosphäre. • Gefahren: - 3.7 Überblick Die Abbildung 10 visualisiert die in den letzten Abschnitten beschriebenen Systeme der Universität der Zukunft und wie sie mit einander interagieren. Das „Uni-Versum“ hat dabei die zentralen Rollen des Datenspeicher und Universitätsmanagement-Systems. Die ande- ren Systeme gleichen sich daran an und stehen dabei über zusätzliche Wege ebenfalls in Verbindung. Beispielsweise unterstützen die neuen Architekturen durch verbesserte Rück- zugsmöglichkeiten die „neuen Arten des Lernens“. Abschließend ist noch festzuhalten, dass die Autoren nicht vorhersehen können, welche Systeme mit welchen Programmiersprachen oder welche Hintergrundsystemen zusam- menarbeiten. Die Autoren sind sich aber sicher, alle Systeme, so wie sie hier vorgestellt wurden, vollkommen machbar sind. Beispielsweise gibt es die „interaktive Tafeln“ in An- sätzen schon heute. Auch erste Versuche das „Uni-Versum“ zu erschaffen existieren be- reits. Leider sind sie oft wenig benutzerfreundlich und umfassen noch nicht alle, für den universitären Alltag notwendigen Werkzeuge und Anwendugen. 210
- 211. Abbildung 10: Überblicküber die Systeme der Universität der Zukunft 211
- 212. 4 Zusammenfassung Im Rahmen des interdisziplinären Seminars „Future Social Learning Networks“ sollte mit dieser Arbeit gezeigt werden, wie die Zukunftsprognosen von Studenten, Lehrenden und wissenschaftlichen Mitarbeitern für eine Universität im Jahr 2030 ausfallen. Die gesam- melten Ideen und Visionen bildeten die Grundlage für eine Universitätsarchitektur der Zukunft. Um einen Ansatz für Vergleiche zu haben, wurde als Ausgangspunkt der heutige Stand der Studenten u.a. im Umgang mit „Web 2.0-Tools“ im universitären Alltag erfragt. Die Ergebnisse waren insofern erstaunlich, als dass die Studenten viele, kreative Ideen im Bereich der zukünftigen Technologien lieferten und sich durchaus technische Unterstüt- zung an einer Universität der Zukunft wünschen, allerdings bis zum heutigen Zeitpunkt fast keine der bereits existierenden Werkzeuge des Web 2.0 für das Lernen an der Uni- versität gebrauchen. So nutzen beispielsweise nur 4% der Befragten die Möglichkeit des „Social Bookmarkings“ für gemeinschaftliches Indexieren. Ebenso geben über 40% der Befragten an, dass sie sich vorstellen könnten dank moderner Technik in der Zukunft we- niger an die Universität gehen zu müssen, 67% aber persönlichen face-to-face Kontakt bei Gruppenarbeiten bevorzugen. Wie unter anderem der Computer-Riese Microsoft5 zeigt, sind die genannten Entwicklungen teilweise keine Utopie mehr. Einige der Technologien die in dieser Arbeit dargestellt wurden, werden bereits in anderem Zusammenhang einge- setzt. Leider gehört die Institution Universität meistens nicht zu den Vorreitern im Bereich des schnellen Wandels. In einigen Jahren werden sich auch die „Uni-Dinosaurier“, wie es ein Interview-Partner sagte, nicht mehr vor Neuerungen verschließen können. Nur Univer- sitäten die ihr Bildungsangebot der Zeit angemessen, attraktiver und innovativer gestalten, werden bei der Generation der „Digital Natives“ Anspruch finden und somit ihren Fortbe- stand sichern können. 5 http://www.youtube.com/watch?v=8Ff7SzP4gfg 212
- 213. 5 Anhang 5.1 Quellen • [BMBF] BMBF (Hrsg.): Delphi II – Umfrage zur Entwicklung von Wissenschaft und Technik 1997/98 http:// www.bibb.de/dokumente/pdf/a21_ leitartikel-2002_ bwp_ 06-1998.pdf (07.07.2010) • [BÖL] Böltken, F.: Einstellungen gegenüber Neuen Techniken: Technikakzeptanz im re- gionalen Vergleich. ZA-Information 22, 1988, S. 107-113. • [EBNE] Ebner, M. & Schiefner M.: Digital native students? – Web 2.0-Nutzung von Studie- renden. 2009 http://www.e-teaching.org/praxis/erfahrungsberichte/ebner_ schiefner_ web20 (09.07.2010) • [HEID] Heidenreich, M., Die Organisationen der Wissensgesellschaft. In Die Organisati- on der Wissensgesellschaft. (Hubig, C. Hrsg.): Unterwegs zur Wissensgesellschaft: Grundlagen – Trends – Probleme. Sigma, Berlin, 2000, S. 107-118 http://www.sozialstruktur.uni-oldenburg.de/dokumente/hubig.pdf (22.06.2010) • [HEIN] Heinze, N.: Bedarfsanalyse für das Projekt i-literacy: Empirische Untersuchung der Informationskompetenz der Studierenden der Universität Augsburg. Arbeitsbericht Nr. 19, 2008 http://www.imb-uni-augsburg.de/files/Arbeitsbericht_ 19.pdf (09.07.2010) • [Hurd2020] Hurd, J.: Transformation of Scientific Communication - A model for 2020. In Jour- nal of the American Society for Information Science.2000, Ausgabe 14, S. 1279 - 1283 • [HR2009] Johnson, L., Levine, A., & Smith, R.: The 2009 Horizon Report. Austin, Texas: The New Media Consortium, 2009 • [HR2010] Johnson, L., Levine, A., & Smith, R.: The 2010 Horizon Report. Austin, Texas: The New Media Consortium, 2010 • [IFG] Steinbuch, K.: Die informierte Gesellschaft, Deutsche Verlags-Anstalt, Stuttgart, 1969, S. 32 213
- 214. • [JUN] Jungk, R.: Technologie der Zukunft, Heidelberger Taschenbücher Band 75, 1967, S. 24 • [MMC] Gottwald F. & Sprinkart P.: Multi-Media-Campus – die Zukunft der Bildung. Düs- seldorf, 1998, S. 84-96 • [PRG] Steinbuch, K.: Programm 2000. Deutsche Verlags-Anstalt, Stuttgart, 1970, S. 58-60 • [SCHI] Schiefner, M., & Ebner, M.: Has the net-generation Arrived at the University? - oder der Student von heute, ein Digital Native? In Zauchner S., Baumgartner P., & Baschitz E.: Campus 2008. Offener Bildungsraum Hochschule - Freiheiten und Notwendigkeiten. Waxmann, Münster, 2008, S. 113-124 http://lamp.tu-graz.ac.at/ i203/ebner/publication/08_ gmw.pdf (09.07.2010) • [STAD] Stadtfeld, P.: Allgemeine Didaktik und neue Medien: der Einfluss der neuen Medien auf didaktische Theorie und Praxis. Bad Heilbrunn, 2004, S. 72 • [STEI] Steinwachs K.:Bibliotheken in der Lerngesellschaft -Der Dearing Report „Higher education in the learning society“ und seine Bedeutung für Bibliotheken. BIBLIO- THEKSDIENST Heft 2,1998 http://deposit.ddb.de/ep/netpub/89/96/96/967969689/_ data_ stat/www.dbiberlin.de/dbi_ pub/bd_ art/98_ 02_ 02.htm (07.07.2010) • Lehmann U. & Morisse I.: Marshall McLuhan a project of the Institute for Culture and Technology, Toronto http://www.mcluhan.utoronto.ca/mcluhanprojekt/marshallenglischa.htm (21.06.2010) • Hugger, U.: Digitale Jugendkulturen, Wiesbaden 2010, S. 13 • Unsworth J.: Univeristy 2.0. In: The Tower and the Cloud – Higher education in the age of cloud computing. (Katz, R. Hrsg.) S. 227 http://net.educause.edu/ir/library/pdf/PUB7202.pdf (14.05.2010) • http://www.mediauser.de/wp-content/uploads/universum1.jpg (22.07.2010) 214
- 215. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 1.1 „The medium is the message “ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Universität im Wandel - was sagt die Forschung? . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Welche Technologien erwartet die Universität der Zukunft? . . . . . . . . 6 2 Umfrage und Interview Ergebnisse - Erfassung des Status Quo 8 2.1 Was halten die Studenten von den heutigen Diensten des sog. „Web 2.0 “ 8 2.2 Was halten Studenten an heutigen Universitäten für verbesserungswürdig? 12 2.3 Umfrageergebnisse unter Studenten zur Universität 2030 . . . . . . . . . 13 2.4 Meinungen von Professoren und Dozenten . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3 Entwurf der Universität 2.0 18 3.1 Das „Uni-Versum“ - Verknüpfung von LMS und PLE? . . . . . . . . . . 18 3.2 Online-Bibliothek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.3 Die neue Art des Lernens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.4 Flexiblere Studienordnungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.5 Didaktische Fähigkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.6 Architektur der Zukunft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.7 Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4 Zusammenfassung 26 5 Anhang 27 5.1 Quellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2 Zusätzliche Grafiken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Abbildungsverzeichnis 1 Klassische Internetrecherche (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Research-Networks wie Mendeley (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3 Social-Bookmark-Dienste wie Delicious (N=467) . . . . . . . . . . . . . 9 4 Videomitschnitte (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 5 Voip (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 215
- 216. 6 Podcasts (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 7 Virtuelle Vorlesungen (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 8 Verwendung von Learning Management System(N=459) . . . . . . . . . 11 9 Learning Management System(N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 10 Überblick über die Systeme der Universität der Zukunft . . . . . . . . . . 25 11 E-Books (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 12 Instant-Messanger (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 13 Umfrage-Tools (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 14 Social Networks (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 15 Backup-Webdienste wie z.B.Dropbox (N=467) . . . . . . . . . . . . . . 32 16 Präsentationstools wie Slideshare (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 17 Projekt- und Taskmanagement-Tools (N=467) . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2 Zusätzliche Grafiken Hilfreiche Tools: Die folgenden Tools haben die Studenten als hilfreich eingestuft: E-Books: Die Darstellung zeigt, dass Studenten, die bereits ein E-Book benutzt haben, es für sehr hilfreich halten. Abbildung 11: E-Books (N=467) 216
- 217. Instant Messaging: Instant Messengerwie beispielsweise ICQ oder MSN wurden meist als hilfreich eingestuft (vgl. Grafik) Abbildung 12: Instant-Messanger (N=467) Umfrage-Tools: Kommen Tools wie „Doodle“ erst einmal zum Einsatz, werden sie meist als hilfreiches Instrument eingestuft. Abbildung 13: Umfrage-Tools (N=467) Unnütze Tools: Als nicht gebrauchsfähig für die Organisation des Lernen wurden nur die sozialen Netz- werke, wie z.B. StudiVz und Facebook, eingestuft. Abbildung 14: Social Networks (N=467) 217
- 218. Nicht verwendete Tools: Viele Tools werden für das Lernen meist gar nicht eingesetzt. Die folgenden Grafiken verdeutlichen das: Abbildung 15: Backup-Webdienste wie z.B.Dropbox (N=467) Abbildung 16: Präsentationstools wie Slideshare (N=467) Abbildung 17: Projekt- und Taskmanagement-Tools (N=467) 218