Dissertationsvortrag, 11.2.2009, Karlsruhe

1. Andreas Schmidt Situationsbewusste Dienste für das arbeitsbegleitende Lernen Erstgutachter: Prof. Dr. P. LockemannZweitgutachter: Prof. Dr. J. Magenheim 12. Februar 2009 andreas@schmidt.name

2. Lernen bei Bedarf als neues Paradigma Seminare und E-Learning-Kurse führen oft zu trägem Wissen Bildungsbedarf des einzelnen immer weniger antizipierbar sehr individuelle Bildungspfade hohe Fluktuation, schnelle Veränderungen der Anforderungen => Lernangebote müssen sich an der Situation orientieren an Arbeitsprozessen, Geschäftsprozessen an individuellem Wissensstand, Präferenzen, Interessen, …

3. Herausforderungen und Ziele Konzeptionell-Methodische Herausforderungen Anatomie der Situation des Lernenden Methoden für eine situationsbewusste Lernunterstützung Technologische Herausforderungen Operationalisierung der Situation als Kontext benötigt Infrastruktur zum Umgang mit imperfekten und zeitabhängigen Kontextinformationen (da i.d.R. durch Heuristiken gewonnen) Ziel: Integrative Gesamtlösung aus… Methodik, Diensten und Referenzarchitektur für situationsbewusste Unterstützung des arbeitsbegleitenden Lernens zugrundeliegender Infrastruktur für den Umgang mit Kontextinformation

4. Awarenessofproblem 1.Modell für das Lernen in Unternehmensumgebungen Wissensreifungsprozess 2.Methodik für die situationsbewusste Unterstützung Situationsgesteuertes Lernen 3.Dienste für die situationsbewusste Unterstützung Professional Learning Ontology als Domänenontologie Referenzarchitektur Kompetenzorientierte Dienste 4.Kontextinfrastruktur Datenmodell und Dienst 5.Evaluierung Implementierung Modellvalidierung formative und summative Systemevaluierung Suggest-ion Development Evaluation

5. 1. Modell für das Lernen Arbeitsbegleitende Lernprozesse sind vielgestaltig, nicht isoliert betrachtbar, brauchen pädagogische Führung und sind durch die Situation beeinflusst. Existierende Mikro- wie Makro-Modelle erklären und strukturieren nur teilweise die unterschiedlichen Lernformen und jeweilige Führung überwinden nicht die jeweiligen Disziplinengrenzen

6. 1. Wissensreifungsprozessmodell Dokumenten- kollektionen Kurse Kollaboration Lernobjekte Kommunikation Ad-Hoc-Weiter- bildung FormelleBildung Bildung von Communities Entstehungvon Ideen Formali- sierung GemeinsameBegrifflichkeiten Communities Berichte neue Ideen Lehrbücher Best Practices Fallstudien Lessons Learnt

7. Awarenessofproblem 1.Modell für das Lernen in Unternehmensumgebungen Wissensreifungsprozess 2.Methodik für die situationsbewusste Unterstützung Situationsgesteuertes Lernen 3.Dienste für die situationsbewusste Unterstützung Professional Learning Ontology als Domänenontologie Referenzarchitektur Kompetenzorientierte Dienste 4.Kontextinfrastruktur Datenmodell und Dienst 5.Evaluierung Implementierung Modellvalidierung formative und summative Systemevaluierung Suggest-ion Development Evaluation

8. 2. Situationsgesteuertes Lernen

9. Awarenessofproblem 1.Modell für das Lernen in Unternehmensumgebungen Wissensreifungsprozess 2.Methodik für die situationsbewusste Unterstützung Situationsgesteuertes Lernen 3.Dienste für die situationsbewusste Unterstützung Professional Learning Ontology als Domänenontologie Referenzarchitektur Kompetenzorientierte Dienste 4.Kontextinfrastruktur Datenmodell und Dienst 5.Evaluierung Implementierung Modellvalidierung formative und summative Systemevaluierung Suggest-ion Development Evaluation

10. 3. Lernunterstützende Dienste Wie lässt sich das situationsgesteuerte Lernen unterstützen? Initiieren Ermittlung der Benutzerkontextes als Operationalisierung der Situation (situationsbewusste) Berechnung der Kompetenzlücke (situationsbewusste) Auswahl von „passenden“ Lerngelegenheiten Lernobjekte Weniger reife „Gebrauchsdokumente“ Personen Bereitstellen (situationsbewusste) Zusammenstellung von Lernprogrammen Unterstützen (situationsbewusstes) Generieren von Navigationsempfehlungen

11. 3. Beispiel: Lernobjekte

12. 3. Domänenontologie Professional Learning Ontology available under LGPL atprofessional-learning.eu Kontext- ontologie

13. 3. Modellierung Kontext

14. 3. Kontextontologie

15. 3. Herausforderungen Kompetenzen werden auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen benutzt Einführung von Kompetenzrelationen, Subsumtion und domänenspezifisches Reasoning Auswahl von Lerngelegenheiten Harte Kriterien, weiche Kriterien über gewichtete Bewertungsfunktionen Personen: „Kompetenzentfernung“, sozialer Status Dokumente: Reifegrad und Kompetenz Lernobjekte: zahlreiche Metadaten, die Kontextmerkmalen entsprechen Lernprogrammzusammenstellung Optimierungsproblem Heuristik mit Best-First-Strategie

16. Awarenessofproblem 1.Modell für das Lernen in Unternehmensumgebungen Wissensreifungsprozess 2.Methodik für die situationsbewusste Unterstützung Situationsgesteuertes Lernen 3.Dienste für die situationsbewusste Unterstützung Professional Learning Ontology als Domänenontologie Referenzarchitektur Kompetenzorientierte Dienste 4.Kontextinfrastruktur Datenmodell und Dienst 5.Evaluierung Implementierung Modellvalidierung formative und summative Systemevaluierung Suggest-ion Development Evaluation

17. 4. Herausforderungen Ziel: möglichst vollständiges und korrektes Abbild der Situation Probleme Unterschiedliche Änderungsdynamik und Asynchronizitätvon Kontextermittlung und Nutzung (Heuristiken!) Imperfektion:unvollständig, ungenau, unsicher, widersprüchlich Nutzung von Ontologien als Hintergrundwissen Grundidee Zu trennende Schritte: Gewinnung, Anreicherung, Nutzung Speicherung der Historie, konfidenzbewertete Fakten Alterungsfunktionen Zulassung von positiven und negativen Aussagen Keine a-priori-Auflösung von Widersprüchen

18. 4. Architektur Kontextmanagement

19. 4. Nutzung von Ontologien Grundidee: Anfragebearbeitung statt logischem Reasoning Ontologien als Datentypen mit speziellen Operatoren, z.B. instance-of: SELECT USERS WHERE process-activityinstance-ofAccountingActivity AND department = myDepartment VALID [2006-08-01,2006-08-31] Anfrageumformulierung mittels eines Reasoners möglich SELECT USERS WHERE (process-activity = a1 OR process-activity = a2 ...) AND department = myDepartment VALID [2006-08-01,2006-08-31] Zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten

20. Awarenessofproblem 1.Modell für das Lernen in Unternehmensumgebungen Wissensreifungsprozess 2.Methodik für die situationsbewusste Unterstützung Situationsgesteuertes Lernen 3.Dienste für die situationsbewusste Unterstützung Professional Learning Ontology als Domänenontologie Referenzarchitektur Kompetenzorientierte Dienste 4.Kontextinfrastruktur Datenmodell und Dienst 5.Evaluierung Implementierung Modellvalidierung formative und summative Systemevaluierung Suggest-ion Development Evaluation

21. 5. Implementierung

22. 5. Agentenbasierte Empfehlungen

23. 5. Eingebettet in Portallösungen

24. 5. Tray-Anwendung/Sidebar Tray-Anwendung Zeigt Hinweisfenster an Ändert die Farbe Bei Aktivitierung erscheint eine Sidebar Einbettung der Sidebar in als Google Gadget möglich

25. 5. Evaluation Validierung des Wissensreifungsmodells Qualitative Studie @ SAP, die Bruchstellen bestätigte Quantitative Studie von Wikipedia-Artikeln, die dieKriterien der Phasen bestätigte Formative Evaluierung des Konzeptes des situationsgesteuerten Lernen Summative Evaluierung des resultierenden Gesamtsystems Extern durchgeführt durch LTRI, London Metropolitan University Zwei Firmen mit jeweils N=10 Mitarbeitern

26. 5. Ergebnisse der Evaluation Situationsgesteuertes Lernen wirdgrundsätzlich positiv und nützlich bewertet Kritisch ist die Verfügbarkeit von geeigneten Materialien, was tendenziell schlechtere Ergebnisse bei der Firma mit dem geringeren Angebot zeigte Störung der Arbeitsabläufe wurde kaum beklagt Beobachtung durch Kontextsensoren war nur für 1/3 der Teilnehmer bedenklich

27. 5. Zusammenfassung und Ausblick Wissensreifungsmodell als Makromodell Potential für viel weiter gehende Unterstützungsformen (-> MATURE) Situationsgesteuertes Lernen Prozessmodell und systematische Ableitung von Systeminterventionen Professional Learning Ontology breiter angelegt als vergleichbare Ansätze, Ableitung der Dienste Analyse von Kompetenzbeziehungen und –subsumtion gehen in gegründete Standardisierungsgruppe ein Kompetenzorientierte Lernunterstützungsdienste Kontextmanagementinfrastruktur mit Unterstützung für Unsicherheit und Alterung (und Ontologien) auch z.B. für AAL-Szenarien geeignet (wird in SOPRANO eingesetzt) Gesamtsystem in realen Unternehmensumgebungen getestet