Teaching and Learning Experience Design – der Ruf nach besserer Lehre: aber wie?Isa Jahnke
Der Ruf danach, dass es bessere Lehre geben muss oder das Lehre verbessert werden sollte, ist nicht neu. Es gibt auch schon seit längerer Zeit Rufe danach, dass Lehre der Forschung in Universitäten gleichgestellt werden soll. (Und in den letzten Jahren ist in Deutschland auch einiges an positiven Entwicklungen geschehen, z.B. durch die Aktivitäten des Stifterverbands). Wie kann die Verbesserung der Lehre weitergehen? Fehlt etwas in dieser Entwicklung? Ja, sagt dieser Beitrag, der zum Nachdenken und Diskutieren anregen soll. In diesem Beitrag wird ein forschungsbasierter Ansatz zur Diskussion gestellt. Es wird argumentiert, dass Lehre nur dann besser wird, wenn es mit den Prinzipen der Wissenschaft und Forschung angegangen wird (d.h. gestalten, Daten erheben, auswerten, verbessern). Es benötigt neue Verhaltensregeln oder -prinzipien bei der Gestaltung von Lehrveranstaltungen. Das bedeutet zum Beispiel das Prinzipien der Evidenzbasierung und wissenschaftliche Herangehensweisen im Lehr-Lerndesign als zentrales Fundament etabliert werden sollte. Evidenzbasierung hier meint, folgt man der Logik der Forschung, dass Lehrveranstaltungen als Intervention verstanden werden. Mit dieser Intervention werden Studierende befähigt, bestimmte vorab festgelegte Kompetenzen zu entwickeln. Und die Frage, die sich bei jeder Lehr-Lernveranstaltung dann stellt, ist, ob diese Objectives bzw. Learning Outcomes auch erreicht wurden. Klar ist, dass die subjektive Lehrevaluation der Studierenden oder auch die Notengebnung nicht ausreichen, um diese Frage zu beantworten. Hierfür gibt es eine Reihe von Methoden, die genutzt werden können, z.B. aus dem Bereich des User- / Learning Experience Design. Diese Methoden umfassen unter anderem Usability-Tests, Learner Experience Studies, Pre-/Post-Tests, und Follow-up Interviews. Diese können zur Gestaltung und Erfassung von effektiven, effizienten und ansprechenden digitalen Lerndesigns verwendet (Reigeluth 1983, Honebein & Reigeluth, 2022).
Der Beitrag will die Entwicklung zur Verbesserung von Lehre weiter pushen. Neue Ideen in die Bewegung bringen. Als Gründungsvizepräsidentin der UTN hab ich die Chance, hier ein neues Fundament für eine gesamte Uni zu legen. Wird das Gelingen? Ist dieser Ansatz, den ich hier vorstelle, eine erfolgsversprechende Option dafür? Hier können sich die TeilnehmerInnen an dieser Entwicklung beteiligen.
2. Überblick
▪ Forschungsfrage
▪ Aufbau der Arbeit
▪ Rahmenbedingungen
▪ Entwicklung des Unterrichtskonzepts
▪ Feldstudie
▪ Resultate
▪ Zusammenfassung und Ausblick
Mobile Learning im MathematikunterrichtLisa Sporrer 2
3. Forschungsfrage
„Wie können Smartphones im Mathematikunterricht sinnvoll
eingesetzt werden, um sowohl einen Wissenszuwachs in der
Mathematik als auch in der digitalen Grundbildung zu erzielen?”
Motivation: das Smartphone als wichtigstes Endgerät der
Schülerinnen und Schüler
Mobile Learning im MathematikunterrichtLisa Sporrer 3
4. Aufbau: Teil 1
Theoretische Hintergründe:
▪ Mobile Learning
▪ Medien im Mathematikunterricht
▪ Smartphone im Unterricht: BYOD
▪ offener Unterricht
Mobile Learning im MathematikunterrichtLisa Sporrer 4
5. praktischer Teil:
▪ Forschungsfrage + abgeleitete Untersuchungskriterien
▪ Entwicklung und Durchführung eines offenen Unterrichtskonzepts
▪ Untersuchungsdesign:
▪ Pre- und Posttest
▪ Übersichtsplan absolvierter Stationen
▪ Fragebogen
▪ Interview mit einer Lehrperson
▪ Unterrichtsbeobachtungen
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 5
Aufbau: Teil 2
6. Forschungsfrage
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 6
„Wie können Smartphones im Mathematikunterricht sinnvoll
eingesetzt werden, um sowohl einen Wissenszuwachs in der
Mathematik als auch in der digitalen Grundbildung zu erzielen?”
K1: Findet durch das Arbeiten mit dem Smartphone im gegebenen
Unterrichtssetting ein Wissenszuwachs von informatischen
Inhalten bzw. Inhalten der digitalen Kompetenz statt?
7. Forschungsfrage
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 7
K2: Kann durch das Arbeiten mit dem Smartphone im gegebenen
Unterrichtssetting ein Wissenszuwachs der mathematischen Kenntnisse
festgestellt werden?
K3: Kann das erfolgreiche Punktesystem von Fößl (2014) in diesem
Unterrichtssetting ebenfalls gelingen [1]?
K4: Wie sehen die Klassenergebnisse zweier dritten Klassen aus, die
unterschiedlich leistungsstark im allgemeinen (Mathematik-)Unterricht
sind?
K5: Sind die Schülerinnen und Schüler mit dem Material (gut) zurecht
gekommen?
8. Rahmenbedingungen
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 8
Sekundarstufe 1
zwei dritte Klassen vorhandene Geräte Vorwissen SuS
Mathematiklehrplan Infrastruktur Schule
(speziell: WLAN)
9. Vergleich der getesteten Gruppen
3a-Klasse
20 Schülerinnen und Schüler
11 männlich, 9 weiblich
lernwillige und motivierte Klasse
ein paar leistungsstarke, sehr motivierte SuS
ein rumänisches Mädchen → Sprachbarrieren
3b-Klasse
19 Schülerinnen und Schüler
13 männlich, 6 weiblich
unruhiger, weniger leistungsstark und mehr
Auffälligkeiten als in der 3a-Klasse
ein Schüler verhaltensauffällig → zusätzliche
Betreuungsperson in allen Schulstunden in der
Klasse
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 9
14. Ergebnisse
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 14
K1: Findet durch das Arbeiten mit dem Smartphone im gegebenen Unterrichtssetting ein
Wissenszuwachs von informatischen Inhalten bzw. Inhalten der digitalen Kompetenz statt?
K2: Kann durch das Arbeiten mit dem Smartphone im gegebenen Unterrichtssetting ein
Wissenszuwachs der mathematischen Kenntnisse festgestellt werden?
K4: Wie sehen die Klassenergebnisse zweier dritten Klassen aus, die unterschiedlich leistungsstark im
allgemeinen (Mathematik-)Unterricht sind?
Wissenszuwachs = Punkte Posttest – Punkte Pretest
15. Ergebnisse
3a-Klasse
max. 20 Sterne / min. 3 Sterne
max. 9 Sterne / min. 2 Sterne
29 Sterne, Sitznachbar: 26 Sterne
3b-Klasse
max. 31 Sterne / min. 0 Sterne
max. 12 Sterne / min. 0 Sterne
43 Sterne
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 15
Learningapps-Stationen (von 31 ):
Arbeitsaufträge-Stationen (von 26 ):
Klassenbester:
K3: Kann das erfolgreiche Punktesystem von Fößl (2014) in diesem Unterrichtssetting ebenfalls
gelingen [1]?
16. Ergebnisse des Fragebogens
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 16
3a-Klasse
”Besonders gut gefiel mir, dass man selbst bestimmen konnte,
was man machen will.”
”Es war alles sehr cool, mir hat es sehr viel Spaß gemacht und ich
habe viel gelernt.”
”Mir hat besonders gut gefallen, dass wir mit den Handys
arbeiten konnten.”
”Mir hat gar nicht gefallen, dass das WLAN nicht funktioniert
hat.”
3b-Klasse
”Mir gefiel besonders, dass wir frei arbeiten durften.”
”Mir gefiel besonders, dass wir unser Handy benutzen durften.”
”Mir gefielen alle Übungen mit den QR-Codes gut, vor allem aber
das Ausmalen des QR-Codes.”
”Das langsame WLAN gefiel mir nicht.”
K5: Sind die Schülerinnen und Schüler mit dem Material (gut) zurecht gekommen?
17. ▪ Arbeitsaufwand?
▪ Probleme?
▪ Chancen – differenzierte Förderung und Forderung
▪ Ausblick: viel Raum nach oben offen
Zusammenfassung und Ausblick
Lisa Sporrer Mobile Learning im Mathematikunterricht 17
18. Danke!
[1] Fößl, T. (2014). Seamless Learning:
Eine Feldstudie über den Einsatz von
problembasierten Lernvideos in
einem offenen Mathematikunterricht.
Zugriff 11.07.2018 unter
http://l3t.eu/itug/images/band5.pdf