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Was zeichnet guten E-Learning Content aus? Teil 2

Guter E-Learning Content, Lerninhalte

© karsten madsen – pexels

Im ersten Teil dieser Serie haben wir Ihnen gezeigt, worauf Sie bei der Produktion von Lerninhalten achten sollten, damit Sie guten E-Learning Content erstellen. Neben einer ausführlichen Analyse der Zielgruppe, kommt es unserer Meinung nach auch auf eine klare Zielsetzung und den Gesamtkontext der Schulung an, denn ein einmaliges Erstellen und Durchführen eines E-Learnings wird nicht zum gewünschten Lernerfolg führen. Außerdem sollten Ihre Inhalte nicht nur inhaltlich und sprachlich fehlerfrei sein, sondern auch aktuell und authentisch. Dass diese Faktoren allein aber noch nicht ausreichen, um guten E-Learning Content zu erstellen, sollte klar sein. Daher geht es nun um die Lernmotivation, die Interaktion mit dem Lerner und nachhaltiges Bildungscontrolling.

Lerner zum Lernen motivieren

Lerninhalte, die vom Lerner nur durchgeklickt werden und keinerlei Reaktion oder „Mitdenken“ erfordern, sind auf Dauer alles andere als zielführend. Denn nur wer motiviert und begeistert bei der Sache ist, wird mit Lernerfolg belohnt. Aus diesem Grund animiert guter E-Learning Content den Lerner zum Lernen und motiviert ihn während des gesamten Lernprozesses. Wichtige Voraussetzung dafür ist natürlich, dass der Lerner aus einer intrinsischen Motivation heraus lernt, also aus dem Inneren heraus, weil das Thema interessant ist. Gute Lerninhalte schaffen daher einen Mehrwert für den Lerner und haben einen Praxisbezug.

Da eine intrinsische Motivation aber nicht bei jeder Schulungsmaßnahme möglich ist – Beispiel Arbeitssicherheit – gilt es in solchen Fällen die Lernmotivation mit anderen Anreizen zu erzeugen. Mit Hilfe von Gamification-Elementen wie Ranglisten für Wissenstests zum Beispiel. Durch den Wettbewerb entsteht ein zusätzlicher Ansporn zu lernen und die Inhalte besser zu bearbeiten als die Kollegen. Im Blog-Beitrag „Learning Hacks für die Lernmotivation“ haben wir weitere Möglichkeiten zusammengestellt, die die Lernmotivation steigern können.

Lernumgebung, Lehrmethode und Darstellungsform müssen passen

Guter E-Learning Content zeichnet sich nach unserem Verständnis aber auch dadurch aus, dass er z.B. in der richtigen Lernumgebung vermittelt wird und die eingesetzte Lehrmethode zum Unternehmen, zur Lernkultur und zum Thema passt.

Stellen Sie sich anfangs auch die Frage, was für Inhalte Sie vermitteln möchten bzw. was der Lerner am Ende der Schulung tatsächlich können oder wissen sollte. Legen Sie also erst konkrete Lernziele fest, dann die einzelnen Inhalte und erst danach Darstellungsform. Guter E-Learning Content unterstützt die zu vermittelnden Inhalte mit der passenden Darstellungsform („Durch welche Darstellungen und Lernbausteine kann ich das Lernziel vermitteln?“)

Bei der Darstellungsform bevorzugen wir von Avendoo® das „Erlebe-dein-Wissen Prinzip“ und setzen daher auf Interaktion und Abwechslung bei der Wissensvermittlung. Angepasst an die Zielgruppe wird die passende didaktische Methode ausgewählt – das kann z.B. in explorative Lernerlebnisse, stärker geführte Lernwege oder auch problem- oder fallbasierte Konzepte münden.

Nutzen Sie Grafiken, Texte, Videos oder einen Sprecher, um die Inhalte spannend zu gestalten und um die nötige Aufmerksamkeit beim Lerner zu erzeugen. Halten Sie ihn bei der Stange, indem Sie an geeigneten Stellen durch einen Effekt einen Akzent setzen und bieten Sie ihm z.B. die Möglichkeit, die Inhalte selber zu erkunden und zu erleben. Stellen Sie beispielsweise immer mal wieder zwischendurch einzelne Wissensfragen statt dem berühmt berüchtigten großen Abschlusstest. Eine Wissensabfrage muss auch nicht immer eine klassische Frage sein, auch ein Vorgang in einem System kann z.B. für den Lerner interaktiv nachgestellt werden. So erhöhen Sie zusätzlich den Praxisbezug, da der Lerner nicht nur theoretisch neues Wissen erlangt, sondern es auch gleich praktisch anwenden kann.

Vor der Schulung ist nach der Schulung: Effizientes Bildungscontrolling

Sie haben eine Schulung erstellt und sind der Meinung, dass es sich um eine gute Schulung handelt. Ob das aber wirklich so ist, erfahren Sie nur durch Feedback der Teilnehmer. Nutzen Sie diese Chance, um Ihren E-Learning Content weiter zu verbessern und um Ihre Mitarbeiter in den Lernprozess mit einzubinden (Tipp: das schafft wieder zusätzliche Motivation die Inhalte zu bearbeiten). Mit Hilfe von Kollaborationswerkzeugen können Sie z.B. dafür sorgen, dass sich die Lerner aktiv an den Inhalten der Schulung beteiligen und die Schulungsmaßnahme somit nicht nur einmalig bearbeitet wird, sondern sich zu einem dauerhaften Projekt entwickelt. Für eine weniger aktive Zielgruppe geben die Auswertungsmöglichkeiten von Learning Analytics Hinweise auf die Qualität der Schulung und ggf. vorhandene Stolpersteine.

Mit Strategie und Ausdauer zum Ziel

Es ist nicht leicht, von jetzt auf gleich guten E-Learning Content zu erstellen, denn jedes Unternehmen, jede Schulung und jede Zielgruppe ist anders. Darum kann man auch nicht pauschal sagen „Das ist guter E-Learning Content“ und „Das ist kein guter E-Learning Content“. Fakt ist aber, dass gute Lerninhalte oft mehr sind als eine Präsenzveranstaltung 1:1 auf PowerPoint Folien. Neben einer Lernstrategie, einem durchdachten Konzept und den praxisrelevanten Inhalten beruht guter E-Learning Content vor allem auf einer sorgfältigen Analyse und Planung – und mediendidaktischem Fachwissen.

 

Ein Blog-Beitrag von Jennifer Jordan


 

Wie Sie mit Learning Analytics Ihre Schulungen optimieren

Big Learning Data und der Lernprozess

Learning Analytics

© Maxie McCoy

Frau Weber hat 5 Versuche benötigt, um den Abschlusstest zur neuen Produkt-Schulung zu bestehen. Dabei hat sie vor allem für die dritte Frage des Tests deutlich mehr Zeit benötigt als ihre Kollegen. Ein Beispiel, das sowohl die Möglichkeiten als auch die Gefahren von Learning Analytics zeigt, denn die Interpretation der gewonnen Daten kann völlig unterschiedlich ausfallen. Es könnte sein, dass Frau Weber z.B. einen Anruf von einem Kunden erhalten hat, während sie die Frage beantwortet hat und sie aus diesem Grund mehr Zeit benötigt hat. Ebenso steht die Anzahl der Versuche in keinem Kontext – vielleicht hat Frau Weber zwar 5 Versuche benötigt, dafür war ihr Endergebnis und damit ihr Lernerfolg aber viel höher als bei den Kollegen.

Mit dem Erheben von personen- und inhaltsbezogenen Lernaktivitäten können Sie zum Einen den Lernfortschritt Ihrer Mitarbeiter überwachen und – z.B. im Fall von Frau Weber – rechtzeitig eingreifen, um Hilfestellungen zu bieten. Andererseits mahnen Datenschützer aber auch zur Vorsicht, denn das Erheben, Speichern und Auswerten von personenbezogenen Daten bedarf der richtigen Auswertung und Interpretation.

Mit Learning Analytics den Lerner unterstützen

Unter dem Begriff Learning Analytics wird eine Methode verstanden, mit der Unternehmen den Lernprozess analysieren und Lernaktivitäten nachvollziehen können. Jeder Lerner hinterlässt bei der Bearbeitung eines Lerninhalts „digitale Spuren“, sei es z.B. durch das Ankreuzen einer Antwortmöglichkeit oder durch die Verweildauer in einem Lehrmittel. Diese Informationen können mit einem Learning Management System bzw. dem darin integrierten Berichtswesen, aufbereitet, visualisiert, verwaltet und interpretiert werden. Dadurch erhalten die berechtigten Personen Einblick in Lernfortschritte und Interaktionen mit den Lerninhalten, so dass Sie beispielsweise die Qualität einzelner Lernbausteine optimieren können. Sinn und Zwecks der Datenanalyse ist es daher vor allem, den Lerner in seinem Lernprozess zu unterstützen und ein bestmögliches Lernerlebnis zu schaffen.

Das Potenzial von Big Learning Data nutzen

Die gewonnenen Kenntnisse über den Lernprozess sind aber auch dann hilfreich, wenn im Unternehmen immer wieder die Frage nach dem „Was bringt uns der Einsatz einer E-Learning Software?“ auftaucht. Learning Analytics liefert klare Belege für die Notwendigkeit der Personalentwicklung und zeigt aktuelle Schwachstellen sowie den Schulungsbedarf. Aus diesem Grund bezeichnet auch der NMC Horizon Report den „zunehmenden Fokus auf der Messung von Lernprozessen“ als mittelfristigen Trend für die betriebliche Aus- und Weiterbildung.

Die Datenmengen sorgen aber auch dafür, dass Druck sowohl auf die betroffenen Personaler als auch die Lerner selbst ausgeübt werden kann und die Daten überinterpretiert werden, um eine Leistungsbeurteilung des Mitarbeiters lediglich aufgrund der Lerndaten vorzunehmen. Am Beispiel von Frau Weber wird klar, dass eine Vielzahl an Schlussfolgerungen möglich ist, warum sie mehrere Versuche für den Test benötigt hat. Es darf aber auch nicht vergessen werden, diese eine Einzelergebnis in den Gesamtkontext einzuordnen. Dazu zählt auch das generelle Verständnis von Lernen: durch mehrfaches Üben (und somit zwangsweise auch durch das Scheitern und das Fehler machen) und durch die ständige Wiederholung wird der größte Lernerfolg erzielt, nicht durch das einmalige Durchklicken eines Kurses oder ein 100% richtiges Testergebnis.

Datenschutz und Learning Analytics: eine schwierige Kombination?

Nein, keinesfalls, denn durch verschiedene Rollen- und Berechtigungstypen ist es unter anderem möglich, nur bestimmten Personen den Zugang zu den lernbezogenen Daten zu ermöglich. Darüber hinaus dienen die Berichte in einem Learning Management System wie Avendoo® vor allem dazu, den Lerner zu unterstützen und zu fördern und dazu, die Qualität der Lerninhalte zu optimieren. Wird also z.B. eine Frage in einer Prüfung immer wieder falsch beantwortet, so kann dies ein Indiz dafür sein, dass die Fragestellung nicht konkret genug ist, der Kontext nicht stimmt oder die Übersetzung fehlerhaft ist. Anhand dieser Auswertung hat der Autor dann die Möglichkeit, seine Prüfung zu verbessern.

Learning Analytics sinnvoll nutzen

Die Frage nach dem Grad der Auswertung ist für Learning Analytics ein entscheidender Punkt, aus diesem Grund sollte auch – sofern vorhanden – der Betriebsrat zu diesem Thema informiert und von Anfang an eingebunden werden. Nur so kann Ängsten und Sorgen vorgebeugt werden und Klarheit in Bezug auf die gespeicherten Daten geschaffen werden. Daher ist frühzeitig zu klären, welche Daten tatsächlich nützlich sind, um den Lernprozess voranzubringen und welche nicht. Um Fehlentscheidungen und falsche Rückschlüsse auszuschließen, gehört zur Nutzung von Learning Analytics daher auch ein entsprechendes Vorwissen der verantwortlichen Personen und diese benötigen die Fähigkeit, große Informationsmengen kontextuell richtig interpretieren zu können.

Generell steht bei dem Thema Lernerfolgskontrolle noch die Frage im Raum, was mit den gewonnenen Erkenntnissen am Ende tatsächlich passiert. Das reine Erheben der Daten verfehlt den Zweck von Learning Analytics. Aus den Ergebnissen müssen konkrete Handlungsmaßnahmen abgeleitet werden, damit die Aus- und Weiterbildung dauerhaft optimiert und effizienter wird – sowohl für das Unternehmen als auch die Lerner.

Weitere Methoden der Lernerfolgskontrolle

Neben dem reinen Reporting gibt es noch weitere Möglichkeiten und Methoden, um mehr über den Lernprozess zu erfahren und um diesen optimieren zu können. So können zum Beispiel Interviews mit den Lernern durchgeführt werden oder aber es werden Frage- bzw. Feedbackbögen (siehe dazu: 11 Tipps für ein erfolgreiches Feedback) ausgearbeitet und den Lernern im Anschluss an einen Kurs zur Verfügung gestellt. Größter Unterschied: Bei diesen Möglichkeiten entscheidet der Lerner selbst, welcher Daten er bereit ist, Preis zu geben.

 

Ein Blog-Beitrag von Jennifer Jordan