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Durchblick im Dschungel – E-Learning Lexikon für Einsteiger

E-Learning Lexikon für EinsteigerDie wichtigsten E-Learning Begriffe im Überblick

„Wir machen jetzt E-Learning“ heißt es dieser Tage vielleicht in der einen oder anderen Personalabteilung. Neben viele Fragen kommen vor allem auch zahlreiche neue Begriffe auf den Tisch, die es erst einmal zu klären gilt. „Was ist der Unterschied zwischen E-Learning und Blended Learning?“, „Was ist ein LCMS?“ oder „Wie funktionieren Learning Analytics?“ sind dann keine Seltenheit. Dieses Lexikon soll bei der Einführung von E-Learning helfen und Einsteigern einen ersten Einblick geben – Ergänzungen und weitere Fachwörter werden folgen:

E-Learning

Der Begriff E-Learning steht für alle Formen von Lernen, „bei denen elektronische oder digitale Medien für die Präsentation und Distribution von Lernmaterialien und/oder zur Unterstützung zwischenmenschlicher Kommunikation zum Einsatz kommen“ (Prof. Dr. Michael Kerres). E-Learning ist aber kein Begriff, der klar definiert ist, aus diesem Grund gibt es mittlerweile zahlreiche Synonyme wie Online Lernen oder elektronisches Lernen. Dennoch lässt sich E-Learning anhand folgender Merkmale kennzeichnen:

Interaktivität
Lerner haben die Möglichkeit, auf verschiedene Art und Weise mit den Inhalten zu interagieren, z.B. durch verschiedene Steuerungs- und Eingriffsmöglichkeiten

Multicodalität
Die Lerninhalte werden in den unterschiedliche Kodierungen (Text, Bild, Video) genutzt und miteinander kombiniert

Multimedialität
Die Aufbereitung und Darstellung der Lerninhalte erfolgt in verschiedenen digitalen Medien, beispielsweise Podcast, E-Book oder Whitepaper

Multimodalität
Das zu vermittelnde Wissen wird beim E-Learning mit Hilfe der auditiven und / oder visuellen Sinne konsumiert

Studien, die sich detaillierter mit dem Thema E-Learning im Unternehmen auseinandersetzen, sind z.B. der Branchenmonitor des MMB-Instituts für Medien- und Kompetenzforschung oder der New Horizon Report (mehr dazu: E-Learning der Zukunft? Trends und Herausforderungen), der kurz-, mittel- und langfristige Trends in der Weiterbildung erforscht.

Blended Learning

Bei der klassischen Weiterbildung werden die Inhalte größtenteils in Form von Präsenzschulungen organisiert. Beim Blended Learning wird dieser Lernprozess um das Bereitstellen von digitalen Lerninhalten ergänzt. Daher spricht man beim Blended Learning auch vom integrierten Lernen oder hybridem Lernen, denn dieses Lernmodell vereint die methodischen, didaktischen und medialen Konzepte zur Vermittlung fachlicher Inhalte so, dass die jeweiligen Vorteile sich gegenseitig ergänzen. Durch Blended Learning wird orts- und zeitunabhängiges Lernen möglich, da der Lernprozess an keine Präsenzphasen mehr gebunden ist und auch die Kommunikation asynchron stattfinden kann. Außerdem kann der Lerner sein eigenes Lerntempo bestimmen, was aber wiederum auch Selbstdisziplin voraussetzt.

Mehr zu den verschiedenen Lernkonzepten gibt’s im Beitrag „Das richtige Lernkonzept macht’s

LMS und LCMS

Im Kern verwaltet ein Learning Management System (LMS) die Nutzer und Lernangebote inklusive der dazugehörigen Rollen- und Rechtevergabe – also welcher Nutzer welche Kurse durchführen kann und soll (Benutzer- und Kursverwaltung). Ebenso kommen auch noch weitere Funktionen hinzu, wie zum Beispiel ein Berichtswesen für Lernerfolgskontrollen oder das Ausstellen von Zertifizierungen. Ein Learning Content Management System (LCMS) hingegen dient der Erstellung, Archivierung und Wiederverwendung von Lerninhalten. Es strukturiert die Lerninhalte und verwendeten Medien in einer Datenbank, so dass gezielt nach Ihnen gesucht werden kann. „Die wohl wichtigste Aufgabe eines LCMS ist das zentrale Object Repository, das die wiederverwertbaren Lernobjekte verwalten kann. Ziel ist es, ungewollte Redundanzen und widersprüchliche Informationen weitgehend zu verhindern.“

Autorentools

Mit Hilfe von Autorentools können Lerninhalte erstellt und z.B. mit Interaktionen versehen werden. Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei nahezu unbegrenzt: von Prüfungen über Software-Simulationen hin zu Animationen und Interaktivität. Gängige Autorenwerkzeuge sind beispielsweise Adobe Captivate oder Articulate Storyline. Manche Learning Management Systeme bringen standardmäßig bereits eigene Werkzeuge mit, mit denen Lerninhalte schnell und einfach erstellt werden können – dazu zählt auch Avendoo®.

SCORM-Format

SCORM (Sharable Content Object Reference Model) ist ein Referenzmodell für austauschbare elektronische Lerninhalte der Advanced Distributed Learning Initiative. Lerneinheiten, die im SCORM Format erstellt wurden, können in eine E-Learning Software wie Avendoo® eingelesen und genutzt werden.

Social Learning, informelles und kollaboratives Lernen

Beim Social Learning werden die Möglichkeiten, die sich durch soziale Netzwerke wie Facebook, YouTube, Twitter und Co. und dem „Web 2.0“ ergeben, für die berufliche Weiterbildung genutzt. Der Gruppenaspekt des Lernens rückt dabei mehr in den Vordergrund, so dass vernetztes Lernen möglich wird. Bei diesem Lernkonzept wird E-Learning um digitale Werkzeuge erweitert, die es ermöglichen, dass Lerner zusammen arbeiten und lernen. Aus diesem Grund spricht man auch von kollaborativem Lernen, denn den Lernern werden Möglichkeiten gegeben, selber Inhalte zu erstellen und weiter zu entwickeln. Diese Art des Lernens und der Wissensvermittlung ist das Gegenteil zum klassischen Lernprozess, bei dem es nur einen Lehrenden gibt. Deshalb wird diese Form als informelles Lernen bezeichnet.

Siehe dazu auch „Social Learning – Trend oder Zukunft?„, „Neue Wege im E-Learning? Kollaborationswerkzeuge für vernetztes Lernen“ und „Informelles Lernen: Hype oder Zukunft?

Learning Analytics / Reporting

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“. Diese Informationen können mit einem Learning Management System ausgelesen und visualisiert werden, so dass Optimierungen vorgenommen werden können. Sinn und Zwecks der Datenanalyse ist es vor allem, den Lerner in seinem Lernprozess zu unterstützen und ein bestmögliches Lernerlebnis zu schaffen.

Mehr dazu im Beitrag „Wie Sie mit Learning Analytics Ihre Schulungen optimieren

Web Based Training (WBT)

Ein WBT ist eine webbasierte Trainingsanwendung, bei der Lerninhalte online zur Verfügung gestellt werden. CBTs (Computer Based Training) sind im Gegensatz dazu in sich geschlossene Lernmodule, die über keinen Zugang zum Internet verfügen und üblicherweise auf einem Datenträger verbreitet werden. In einem Web Based Training werden z.B. durch Chats, Foren oder Live-Streaming neue Aspekte der Kommunikation und Interaktion zwischen dem Lehrenden und den Lernern möglich.

Mobile Learning und responsive Design

Durch die fast vollständige Integration von mobilen Endgeräten in den Lebens- und Arbeitsalltag wird das Lernen „unterwegs“ vor allem bei jüngeren Zielgruppen immer beliebter. Mobile Learning meint daher das zeit- und ortsunabhängige Lernen mit Hilfe von mobilen Endgeräten. Wenn sich die Lerninhalte an die unterschiedlichen Bildschirmgrößen der jeweiligen Geräte anpassen, so spricht man von responsive Design. Dabei werden z.B. auch Navigationselemente so dargestellt, dass sie einfach und intuitiv mit dem Finger bedient werden können.

 

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