Die umfangreiche Sensorik mobiler Endgeräte erlaubt es verschiedene Informationen über den Kontext des Nutzers eines mobilen Endgerätes zu bestimmen. Das Wissen über den Kontext eines Nutzers lässt sich dann nutzen um Lernanwendungen adaptiv zu gestalten. Die Adaptivität der Lernanwendung hat das Ziel den Lernenden automatisiert in seinem Lernprozess zu unterstützen. Der Vortrag gibt einen Überblick über verschiedene Formen der Kontextbestimmung und der Nutzung der Kontextinformation innerhalb von Lernanwendungen sowie die damit einhergehenden Potenziale. Zugleich werden die Grenzen der Kontextbestimmung und Nutzung angesprochen.
Welche Funktionen und Inhalte sollten Online-Katalog im Zeitalter des Web 2.0 bieten? Ein Katalog 2.0-Konzept für die Stadtbücherei Frankfurt am Main.
Präsentation Innovationsforum auf dem Bibliothekartag 2009.
Digitale Mythen – Sinn macht der Zuschauer. Session zur Social Media Week Hamburg 2015 von Martin Kohler, Kai von Luck, Stefan Wölwer, Matthias Müller-Prove.
Video und Referenzen_ http://mprove.de/script/15/smw/index.html
fvw online marketing day - Destinationsmarketing Direkt zum ZielMartin Schobert
Präsentation von Martin Schobert, Bereichsleiter Research & Development der Österreich Werbung beim 1. fvw online marketing day. Inhalt: 5 Thesen für Destinationen zum Erfolg im Online-Marketing.
Alltagsnahes Mobiles Lernen planen und realisieren.Judith S.
Alltagsnahes Mobiles Lernen planen und realisieren.
Dr. Judith Seipold
London Mobile Learning Group (LMLG)
DAAD Lektoren-Jahresseminar "Mobilität – unterwegs in geographischen, virtuellen und fiktionalen Räumen"
28. Mai 2015, La Bégude-de-Mazenc, Frankreich.
Mobiles Lernen. Grundlagen, Kontexte und didaktische Optionen.Judith S.
Mobiles Lernen. Grundlagen, Kontexte und didaktische Optionen.
Dr. Judith Seipold
London Mobile Learning Group (LMLG)
3. DaFWebkon 2014Deutsch lernen wird mobil!
15.03.2014, 11.00-11.45 Uhr
Welche Funktionen und Inhalte sollten Online-Katalog im Zeitalter des Web 2.0 bieten? Ein Katalog 2.0-Konzept für die Stadtbücherei Frankfurt am Main.
Präsentation Innovationsforum auf dem Bibliothekartag 2009.
Digitale Mythen – Sinn macht der Zuschauer. Session zur Social Media Week Hamburg 2015 von Martin Kohler, Kai von Luck, Stefan Wölwer, Matthias Müller-Prove.
Video und Referenzen_ http://mprove.de/script/15/smw/index.html
fvw online marketing day - Destinationsmarketing Direkt zum ZielMartin Schobert
Präsentation von Martin Schobert, Bereichsleiter Research & Development der Österreich Werbung beim 1. fvw online marketing day. Inhalt: 5 Thesen für Destinationen zum Erfolg im Online-Marketing.
Alltagsnahes Mobiles Lernen planen und realisieren.Judith S.
Alltagsnahes Mobiles Lernen planen und realisieren.
Dr. Judith Seipold
London Mobile Learning Group (LMLG)
DAAD Lektoren-Jahresseminar "Mobilität – unterwegs in geographischen, virtuellen und fiktionalen Räumen"
28. Mai 2015, La Bégude-de-Mazenc, Frankreich.
Mobiles Lernen. Grundlagen, Kontexte und didaktische Optionen.Judith S.
Mobiles Lernen. Grundlagen, Kontexte und didaktische Optionen.
Dr. Judith Seipold
London Mobile Learning Group (LMLG)
3. DaFWebkon 2014Deutsch lernen wird mobil!
15.03.2014, 11.00-11.45 Uhr
Workshop M-Learning von A-Z. Planungsanreize.Judith S.
Workshop bei der Education Group Linz im Rahmen des EU-geförderten MEDEAnet-Projekts.
Workshop Judith Seipold
“M-Learning von A-Z”
Zeit: 21.-22. März 2014.
Ort: Education Group Linz
Mobile Lern-Apps: Potenziale für die betriebliche WeiterbildungConnected-Blog
Dr. Lutz Goertz, Mobile Lern-Apps: Potenziale für die betriebliche Weiterbildung, MMB-Institut Essen/Berlin
M-Days 2013
Das Blog der Messe Frankfurt zur Digitalisierung des Geschäftslebens:
http://connected.messefrankfurt.com/de/
Mobile Technologien und Zugänge zum WWW erlauben neue Formen des Lernens und bieten vielfältige Potenziale. Mit deren Realisierung sind aber zugleich praktische und technische Herausforderungen
verbunden, die dem mobilen Lernen im WWW
Grenzen auferlegen. Der Beitrag stellt Herausforderungen bei der Realisierung mobiler Anwendungen im Web vor und beschreibt, mittels welcher Verfahren diese zu lösen sind. Anhand verschiedener Beispiele werden die Potenziale, aber auch die Grenzen erörtert, die Lernanwendungen im mobilen Web bieten.
Mobiles Lernen. Praxis, Theorie und didaktische Optionen.Judith S.
Mobiles Lernen.
Praxis, Theorie und didaktische Optionen.
Dr. Judith Seipold
London Mobile Learning Group (LMLG)
DAAD Lektoren-Jahresseminar "Mobilität – unterwegs in geographischen, virtuellen und fiktionalen Räumen"
28. Mai 2015, La Bégude-de-Mazenc, Frankreich.
Mobiles Lernen” - ein Überblick über Szenarien und Technologien (Folien Prof....e-teaching.org
Lernen spielt sich längst nicht nur im Hörsaal, Seminarraum oder Zuhause ab: Die hohe Verbreitung mobiler Endgeräte ermöglicht es zunehmend, auch an anderen Orten zu lernen. Dies bedeutet entweder, dass „Leerzeiten” unterwegs genutzt werden, um unabhängig von Ort und Zeit das eigene Wissen zu erweitern. Oder Wissen kann situiert „vor Ort” erworben werden, etwa an historischen Schauplätzen oder bei Exkursionen. Darüber hinaus ist auch noch die Nutzung mobiler Technologien im klassischen Hörsaal oder Seminarraum möglich (z.B. als Abstimmungstools).
Um bei all dieser Vielfalt einen Überblick zu bekommen, betrachtete die Auftaktveranstaltung ( http://bit.ly/1zyN9sP ) das Thema „Mobiles Lernen” aus zwei Perspektiven. Im Veranstaltungsteil zu diesen Slides ging es um zentrale pädagogische und didaktische Aspekte: Welches Lernverständnis und welche Lernziele sind beispielsweise mit den verschiedenen Einsatz- bzw. Lehrszenarien verbunden?
Lernen mit dem Handy in der BerufsausbildungMaciej Kuszpa
Die Forschungsgruppe Mobile Learning der FernUniversität in Hagen ist der Frage nachgegangen, ob und in welchem Maße Lernangebote auf dem Handy beispielsweise Auszubildende im Lernprozess zielgerecht unterstützen können. Im Vortrag werden erste Ergebnisse präsentiert, die zusammen mit dem Praxispartner Handylearn Projects und einer Berufsschule im Rahmen des Ausbildungsganges zum Elektroniker erarbeitet wurden. Dies ist ein Teilprojekt des Verbundprojektes "Mobile Learning" prozessorientiertes Informieren und Lernen in wechselnden Arbeitsumgebungen", das zum Ziel hat, mit Hilfe eines interdisziplinären Netzwerks von Forschern, Entwicklern und Anwendern eine praxisnahe Erprobung des Mobile Learnings verschiedener Wirtschaftszweige zu initiieren, zu evaluieren und nachhaltig zu implementieren.
Research Overview about the Multimedia Communications Lab (KOM) - Technische Universität Darmstadt - Germany
Research areas towards Adaptive Seamless Multimedia Communications are: Knowledge & Educational Technologies, Multimedia Technologies & Serious Games, Mobile Systems & Sensor Networks, Self-organizing Systems & Overlay Communications, Service-oriented Computing
Design of a portable, mobile Bluetooth Low Energy connected Electromyographic Recorder for Serious Games. More information: http://blog.multimedia-communications.net/
Lecture Slides from the 2nd Lecture in "Social Learning and Knowledge Sharing Technologies" about Social Patterns & Graph Theories
Lecture at TU Darmstadt - Multimedia Communications Lab
Lecturers: Johannes Konert & Christoph Rensing
Lecture Slides from the 1st Lecture in "Social Learning and Knowledge Sharing Technologies" about Learning Theories and Challenges
Lecture at TU Darmstadt - Multimedia Communications Lab
Lecturers: Johannes Konert & Christoph Rensing
Am Fachgebiet Multimedia Kommunikation an der TU Darmstadt forschen wir im Projekt “inDAgo” (Leitmotiv: “Länger unabhängig und mobil im Alter leben”) an Konzepten und Technologien, die Smartphones und Tablets als sinnvolle Unterstützung in den Alltag von Senioren integrieren. Mögliche Szenarien werden in dieser Präsentation beschrieben. Mehr Informationen gibt es unter: http://blog.multimedia-communications.net/multimedia-fuer-senioren-mobil-und-sicher-im-alter/
Learning at the workplace is quite often based on
sharing of experiences between workers. In this paper we
present the results of a survey we made about the worker’s
willingness to help colleagues and about the prerequisites for the use of a question and answering (Q&A) system supporting mobile users in the automotive sector. Especially we investigate whether the willingness to help and the information need differs in different work related activities. A Q&A system is a widespread used tool to pass experience based knowledge between persons distributed over different locations. The analysis of the survey shows that help from colleagues is valuable during the knowledge acquisition process. We also get
answers on what kind of information is helpful for technicians in the automotive sector. These insights have been incorporated into our concept and implementation. Our concept extends the fundamental Q&A idea to be used in automotive companies where especially strong requirements regarding the response time exist and where technicians work at different places and need mobile support.
2. KOM – Multimedia Communications Lab 2
Agenda
Adaptivität von Lernanwendungen
Mobile - Kontextadaptive Lernanwendungen
Adaptivität von mobilen Lernanwendungen
Grenzen von adaptiven mobilen Lernanwendungen
3. KOM – Multimedia Communications Lab 3
Adaptivität von Lernanwendungen
Definition:
Adaptivität ist die Fähigkeit eines Systems (hier einer Lern-
anwendung) sich automatisch an das Verhalten und die
Bedürfnisse eines Nutzers (hier eines Lernenden) anzupassen.
Lerner-Verhalten
Anpassung einer Lernanwendung
Lerner-Bedürfnisse
4. KOM – Multimedia Communications Lab 4
Adaptivität in Intelligenten Tutoriellen
Systemen
Topics
Students
Experience
Learning
Characteristics
Affective
Characteristics
Misconceptions
Existing
knowledge:
concepts,
facts,
procedures,
skills,
declarative
knowledge
User history:
student attitude
towards some
statement,
discourse,
plans,
goals,
task experience
Incorrect
„buggy“
knowledge
Learning rate,
student
preferences,
type of thinking
Engagement,
boredom,
seriousness,
level of
concentration
In Anlehnung an (Woolf, 2009) – Elements of a student model in an ITS
Auswahl von Lernressourcen
Bestimmung der Reihenfolge
von Lernressourcen
Lerner-Verhalten Lerner-
Bedürfnisse
Lerner-Eigenschaften
5. KOM – Multimedia Communications Lab 5
Adaptivität in kooperativen Lernumgebungen
Elemente und Mechanismen von Kooperationsskripts
Elemente
Teilnehmer
Gruppen
Aktivitäten
Rollen
Ressourcen
Mechanismen
Gruppen-
formation
Festlegen
Interaktions-
reihenfolge
Aufgaben- und
Rollenverteilung
In Anlehnung an (Kobbe et al., 2007)
Lerner-
Verhalten
6. KOM – Multimedia Communications Lab 6
Adaptivität vs. Adaptierbarkeit
Adaptierbarkeit bezeichnet die Möglichkeit eines Nutzers (hier eines
Lernenden) ein System (hier eine Lernanwendung) an die aktuellen
Bedürfnisse anzupassen indem er aktiv (Auswahl)-Entscheidungen
trifft.
Grad
Grad
Adaptivität
Adaptierbarkeit
Empfehlungs-
systeme
Awareness-
tools
Intelligente Tutorielle Systeme
Adaptive kooperative
Lernumgebungen
7. KOM – Multimedia Communications Lab 7
Agenda
Adaptivität von Lernanwendungen
Mobile - Kontextadaptive Lernanwendungen
Adaptivität von mobilen Lernanwendungen
Grenzen von adaptiven mobilen Lernanwendungen
8. KOM – Multimedia Communications Lab 8
Kontextinformation
Mobile - Kontextadaptive Lernanwendungen
Kontextbewusste Systeme sind Systeme, die auf Basis von
physikalischen Sensoren Kontextinformationen einer Person
erfassen und basierend auf diesen Informationen
Kommunikations-, Informations- oder andere Dienste
anbieten, steuern und anpassen (Dey & Abowd, 2000).
Lerner-Verhalten
Anpassung einer Lernanwendung
Lerner-Bedürfnisse
Sensorik
Auswahl, Steuerung und Anpassung von Diensten
10. KOM – Multimedia Communications Lab 10
Beispiel: Situiertes Lernen
Mobiles Lernen in der Agrarwissenschaft –
Projekt von httc Darmstadt und JLU Gießen
Ausgangspunkt
Exkursionen zur Lehr- und Forschungsstation
Oberer Hardthof
Zielsetzung
Aktivierung der Studierenden
Eigenständige Exploration des
Kuhstalls statt nur rezipierende Aufnahme
Eigene Erstellung von Informations-
/Lerneinheiten
Aufteilung der Gruppe in Kleingruppen
besseren Einblick in und direkteren Zugang
zu einzelnen Bereichen des Kuhstalls
Quelle: JLU Gießen –
Institut für Tierzucht und Haustiergenetik
11. KOM – Multimedia Communications Lab 11
Zugriff auf Lerneinheiten
URL der Lerneinheit per QR-Code kodiert
Zugriff auf Lerneinheit per Scan des QR-Codes
Lerneinheit liegt in Lernplattform vor
Quelle: JLU Gießen
Quelle: JLU Gießen
Objekte in
der Umgebung
Auswahl von Lernressourcen
12. KOM – Multimedia Communications Lab 12
Beispiel:
informelles Community-basiertes Lernen
Projekt MOLEM
(Mobiles Lernen in der Elektromobilität)
Unterstützung von
Servicetechnikern
während der Arbeit
u.a. informeller
Erfahrungsaustausch
mittels eines Frage
und Antwortsystems
13. KOM – Multimedia Communications Lab 13
Vorschlag von Lerneinheiten
Expertenauswahl
Bestimmung der aktuellen
Aufgabe mittels Auslesen
der Fahrzeuginformationen
Vorschlag von Lerneinheiten
Vorschlag von existierenden
Frage & Antworten
hier Präsentationstitel eintragen....
Arbeitsaktivität
Auswahl von
Lernressourcen
14. KOM – Multimedia Communications Lab 14
Bestimmung verfügbarer Kollegen und
Kommunikationskanal
Aktivitätserkennung mittels
Audio-Snippets und Machine
Learning
hier Präsentationstitel eintragen....
Aktivität Verfügbarkeit Unterbrechbarkeit
Reparaturarbeiten in der Werkstatt X
Reparaturarbeiten auf der Straße X X
Autofahren (nur per Telefon) (nur per Telefon)
Besprechung / Auftragsannahme X X
Pause
Arbeitsaktivität
Auswahl von
Kommunika-
tionskanal
Lernpartner-
auswahl
15. KOM – Multimedia Communications Lab 15
Kontextmodell nach Yin et al. (2014)
16. KOM – Multimedia Communications Lab 16
Agenda
Adaptivität von Lernanwendungen
Mobile - Kontextadaptive Lernanwendungen
Adaptivität von mobilen Lernanwendungen
Grenzen von adaptiven mobilen Lernanwendungen
17. KOM – Multimedia Communications Lab 17
Adaptivität von mobilen Lernanwendungen
Kontextinformation
Anpassung einer
Lernanwendung
Sensorik
Lerner-
verhalten
Anpassung einer
Lernanwendung
Lernermodell
Mobile - Kontextadaptive
Lernanwendungen
Adaptive
Lernanwendungen
+
Adaptive mobile Lernanwendungen
Lerner-
bedürf-
nisse
Lerner-
eigen-
schaften
Lerner-
verhalten
Lerner-
bedürfnisse
Diagnose-
elemente
18. KOM – Multimedia Communications Lab 18
Kontext nach Moebert et al. (2014)
Physischer Kontext:
Wetter (aktuell & zukünftig), Umgebungsgeräusche, Lichtstärke, Zeit,
Luftfeuchtigkeit, Temperatur
Mobil:
Position (unterteilt in Adresse, Gebäude, Region & Land), Ankunft, Abreise,
Entfernung zu einem Ort, Transportmittel, Geschwindigkeit, Ziel
Situativer Kontext:
Körpergeste, Gesichtsausdruck, Blickrichtung
Szenario:
Lernfortschritt, aktuelle Aufgabe, benötigte Zeit für die Bearbeitung
Persönlicher Kontext:
Termine, Vorwissen (verifiziert & abgeleitet), Motivation, Erwartungen und Motive,
Vorlieben, soziale Verknüpfungen, Behinderungen
Technischer Kontext:
vorhandene Infrastruktur (wie Drucker & externe Monitore), Gerätefunktionen (wie
Stimmen-, Bild- oder Videoaufnahme bzw. –ausgabe)
19. KOM – Multimedia Communications Lab 19
Kontext nach Moebert et al. (2014)
Physischer Kontext:
Wetter (aktuell & zukünftig), Umgebungsgeräusche, Lichtstärke, Zeit,
Luftfeuchtigkeit, Temperatur
Mobil:
Position (unterteilt in Adresse, Gebäude, Region & Land), Ankunft, Abreise,
Entfernung zu einem Ort, Transportmittel, Geschwindigkeit, Ziel
Situativer Kontext:
Körpergeste, Gesichtsausdruck, Blickrichtung
Szenario:
Lernfortschritt, aktuelle Aufgabe, benötigte Zeit für die Bearbeitung
Persönlicher Kontext:
Termine, Vorwissen (verifiziert & abgeleitet), Motivation, Erwartungen und Motive,
Vorlieben, soziale Verknüpfungen, Behinderungen
Technischer Kontext:
vorhandene Infrastruktur (wie Drucker & externe Monitore), Gerätefunktionen (wie
Stimmen-, Bild- oder Videoaufnahme bzw. –ausgabe)
Kontextbasierte Information
Lernereigenschaften
Lernerverhalten
20. KOM – Multimedia Communications Lab 20
Adaptive mobile Lernanwendungen
Sensorik
Lerner-
eigen-
schaften
Technologie-
auswahl
Gruppen-
formation
Festlegen
Interaktions-
reihenfolge
Aufgaben- und
Rollenverteilung
Auswahl von Lernressourcen
Bestimmung der Reihenfolge
von Lernressourcen
…
Lerner-
bedürfnisse
Lerner-
verhalten
Lernermodell
Diagnose-
elemente
21. KOM – Multimedia Communications Lab 21
Vorschlag von Lerneinheiten
Expertenauswahl
Aufgabe
hier Präsentationstitel eintragen....
Aktivität der Kollegen
Auswahl von
Lernressourcen
Lernpartner-
auswahl
Auswahl von
Kommunika-
tionskanal
Lernermodell
22. KOM – Multimedia Communications Lab 22
Agenda
Adaptivität von Lernanwendungen
Mobile - Kontextadaptive Lernanwendungen
Adaptivität von mobilen Lernanwendungen
Grenzen von adaptiven mobilen Lernanwendungen
23. KOM – Multimedia Communications Lab 23
Grenzen
Datenschutz
Wer hat Zugriff auf Informationen, die mittels der Sensorik der
mobilen Endgeräte erfasst werden? Wo werden die Informationen
gespeichert?
Gebot der
Datensparsamkeit
Benutzerakzeptanz
Work Life Balance: Fließende Übergänge zwischen Arbeit, Lernen
und Freizeit
Regelmäßige Diskussion mit Arbeitnehmervertretungen in
betrieblichen Szenarien
MOLEM
Plattform
MOLEM App
Aktivität ?
Sensordaten ?
Unterbrechbarkeit/Verfügbarkeit ?
25. KOM – Multimedia Communications Lab 25
Referenzen
Dey, A. K. & Abowd, G.D. (2000): Towards a better understanding of context and
contextawareness. In CHI 2000 Workshop on the What, Who, Where, When, and How of
Context-Awareness.
Lucke, U. & Rensing, C. (2014): A survey on pervasive education. In: Pervasive and Mobile
Computing, no. 14, p. 3-16.
Kobbe L. et al (2007): Specifying computer-supported collaboration scripts. International
Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, Volume 2, Issue 2-3, pp 211-224.
Moebert, T. et al. (2014): Ein generalisierter Ansatz zur kontextsensitiven Anpassung in
mobilen E-Learning-Umgebungen. In: Rensing, C. & Trahasch, S. (Hrsg.): Proceedings of
DeLFI Workshops 2014
Rensing, C. & Tittel, S. (2013): Situiertes mobiles Lernen – Potenziale, Herausforderungen
und Beispiele. In: Claudia de Witt, Almut Sieber (Hrsg.): Mobile Learning - Potenziale,
Einsatzszenarien und Perspektiven des Lernens mit mobilen Endgeräten, S. 121-142,
Springer VS.
Woolf, B. (2009): Designing Intelligent Interactive Tutors. Morgan-Kaufmann.
YIN, C. et al. (2014): A Hierarchical Ontology Context Model For Work-based Learning,
Frontiers of Computer Science, to appear.