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|title=ConceptCloud – Entwicklung einer Applikation zur Unterstützung von Reflexionsprozessen im Online-Lernportal Go-Lab
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==ConceptCloud – Entwicklung einer Applikation zur Unterstützung von Reflexionsprozessen im Online-Lernportal Go-Lab ==
https://ceur-ws.org/Vol-1443/paper26.pdf
Sabine Rathmayer, Hans Pongratz (Hrsg.): Proceedings of DeLFI Workshops 2015
co-located with 13th e-Learning Conference of the German Computer Society (DeLFI 2015)
München, Germany, September 1, 2015 132
ConceptCloud – Entwicklung einer Applikation zur Unter-
stützung von Reflexionsprozessen im Online-Lernportal
Go-Lab
Kristina Angenendt1, Jeanny Bormann1, Tim Donkers1, Tabitha Goebel1, Anna Kizina1,
Timm Kleemann1, Lisa Michael1, Hifsa Raja1, Franziska Sachs1, Christina Schneegass1,
Lisa-Maria Sinzig1, Juliane Steffen1, Sven Manske2, Tobias Hecking2 und H. Ulrich
Hoppe2
Abstract: Heterogene Online-Lernumgebungen wie Go-Lab bieten unterschiedliche Repräsentati-
onen von Wissensobjekten zur Unterstützung der kognitiven und metakognitiven Fähigkeiten von
Lernenden. Verschiedene „Inquiry Learning Apps“ unterstützen dabei eigenständiges Explorieren
und Aneignen von Domänenwissen. Geeignete Repräsentationsformen wie z.B. Concept Maps
oder Wiki-Texte können den Lernprozess unterstützen. In dieser Arbeit wird die ConceptCloud-
App vorgestellt, mit deren Hilfe Lernobjekte verschiedener Typen aggregiert dargestellt werden.
Mittels semantischer Analysen werden relevante Konzepte aus den verschiedenen Lernobjekten
extrahiert und in Anlehnung an eine Tag Cloud visualisiert. Durch Vergleichsmöglichkeiten mit
anderen Schülern sowie Reflexionsfragen hilft die App, Lernende zum kritischen Denken anzure-
gen. Lehrende werden durch die Aggregation von Konzepten über einen gesamten Kurs hinweg in
der Supervision der Schüleraktivitäten unterstützt.
Keywords: Inquiry Learning, Content Analysis, Reflexion, Monitoring, Supervision
1 Einleitung
Das Online-Lernportal Go-Lab3 bietet eine Möglichkeit für interaktives forschend-
entdeckendes Lernen im Klassenraum. Neben dem eigenständigen Experimentieren mit
Online-Labs zielt die Anwendung von Learning Analytics auf die Unterstützung von
Lernenden ab. Durch das Erzeugen von Lernobjekten und die Interaktion mit Online-
Labs und anderen Apps hinterlassen Lernende Spuren. Bei der Analyse und Visualisie-
rung stellt sich die Herausforderung, geeignete Repräsentationsformen für deren indivi-
duelle Bedürfnisse zu gestalten und die Lernaktivitäten zu unterstützen. Eine wichtige
Hürde, insbesondere bei aggregierten oder verdichteten Repräsentationen, stellt die In-
terpretation der Daten im Kontext dar, damit Lernsituationen ex-post nachvollziehbar
sein können [Wi14]. In Go-Lab bietet sich aufgrund der Heterogenität im Sinne unter-
schiedlicher Artefakttypen eine applikationsübergreifende Analyse der gesammelten
1
{vorname}.{nachname}@stud.uni-due.de
2
Universität Duisburg-Essen, Abteilung für Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft, Lotharstr. 63
47057 Duisburg , {nachname}@collide.info
3
Das Go-Lab Projekt: http://www.go-lab-project.eu/project
ConceptCloud – Entwicklung einer Applikation zur Unterstützung von
Reflexionsprozessen im Online-Lernportal Go-Lab 133
Lernobjekte an. Selbstständiges Lernen kann durch adaptive Unterstützungsmechanis-
men gefördert werden, indem Hinweise auf Zielsetzungen oder Hilfestellungen zu Re-
flexion eingearbeitet werden. Eine Aggregation gesammelter Lernartefakte kann sowohl
Lernenden Hinweise auf relevante und nicht-beachtete Konzepte liefern, als auch Leh-
rende bei der Analyse der Klassenaktivitäten unterstützen.
2 Theoretischer Hintergrund
Eine gebündelte Visualisierung der nutzergenerierten Objekte, z. B. in Form von Dash-
boards, kann Reflexions- und Überwachungsprozesse unterstützen [Du12]. Besonders
das Inquiry Learning fokussiert einen forschend-endeckenden Ansatz, welcher in Go-
Lab durch einen Inquiry Learning Space (ILS) realisiert wird. Der ILS ist eine Online-
Lernumgebung, welche die Einbindung von Lernmaterialien, Applikationen und virtuel-
len Laboren ermöglicht. Dieser leitet in der Online-Lernumgebung durch fünf Phasen
des Inquiry Cycles: Orientation, Conceptualization, Investigation, Conclusion and Dis-
cussion [dSG14]. Für die Unterstützung der Lernenden in deren Rolle als Forscher eig-
nen sich Anwendungen, die zur Reflexion über den Lerngegenstand, die Lernhandlung
wie auch das Lernvermögen anregen [Sc83]. Hierbei kann die Qualität der Reflexion
durch Instruktionen beeinflusst werden [Ko13], was die Entwicklung der Fertigkeiten
Lernender im Lernprozess beeinflusst [KMP14]. Instruktionen können ergänzend zur
Reflexion auch als Anreiz zum kritischen Denken genutzt werden, da hierbei eine Be-
trachtung der zur Urteilsbildung notwendigen Vorgehensweise gefordert wird [Fa07].
Die Herausforderung einer Visualisierung aggregierter Lernobjekte, z.B. durch Tag
Clouds [Ri07], liegt in der Übersichtlichkeit und Verständlichkeit der Darstellung
[Du11]. Die Rückführung der Resultate in die Lernumgebung kann als pädagogische
Intervention verstanden werden. Dabei ist unter anderem auf eine geeignete Darstellung,
Einbettung in den Lernprozess, so wie Vergleichsmodelle (Reference Frame) zu achten
(vgl. [Wi14], [HG14]).
3 ConceptCloud-Konzept
Aus den verschiedenen Applikationen zur Erstellung von Wissensartefakten wird das
Vokabular in Form der vom Lernenden verwendeten Konzepte zur ConceptCloud zu-
sammengefasst. Hierzu werden aus den von Lernenden erstellten Inhalten, welche in
verschiedenen Artefakten (z. B. Wiki-Texte, Concept Maps oder Hypothesen) vorliegen,
themenbezogene Konzepte mittels semantischer Analyse automatisiert extrahiert. Dies
wird mit DBpedia Spotlight4 erreicht, welches auf Basis der DBPedia und konfigurier-
barer Qualitätsmerkmale Konzepte hervorhebt [Me11]. Die erhaltenen Daten werden
normalisiert, aggregiert und in einem inhärenten Datenmodell zusammengefasst, wel-
4
Die Dokumentation von DBpedia Spotlight: www.spotlight.dbpedia.org, abgerufen am 8.7.2015.
134 Kristina Angenendt et al.
ches Rückschlüsse auf die individuellen Daten zulässt. Dieses Modell wird mit kontex-
tuellen Metadaten des ILS angereichert.
Abb. 1: Die ConceptCloud eingebettet in einem ILS
Abbildung 1 zeigt die Sicht des Lernenden auf die ConceptCloud mit eigenen Konzepten
im Vergleich zu den aggregierten Daten der Gesamtgruppe. Die Visualisierung der
Konzepte in der ConceptCloud hängt von drei Faktoren ab: (1) Ein Konzept wird in der
Cloud gezeigt, wenn es zu den am häufigsten verwendeten in der Gesamtgruppe gehört;
(2) Die Schriftgröße der Konzepte ist abhängig von der Häufigkeit der Verwendung
durch alle Lernenden; (3) die Farbe zeigt, ob der Schüler das Konzept in allen möglichen
Applikationen verwendet hat. Die Farbgebung erfolgt anhand der Ampelfarben. Rote
Konzepte wurden in keiner Phase verwendet, grüne in allen und gelbe wurden in min-
destens einer, aber nicht in allen Phasen verwendet. Durch Anklicken eines Konzepts
öffnet sich, wie in Abbildung 1 gezeigt, eine Infobox, welche die generelle Häufigkeit
des Konzepts, einen Erklärungstext, das Vorkommen in den einzelnen Phasen des ILS,
und Reflexionsfragen zeigt. Diese Fragen beziehen sich abhängig von der Farbe des
Konzepts sowohl auf den Lernprozess (z. B. „Wie hast du dir bei Unklarheiten Hilfe
verschafft?“) als auch auf den Lerninhalt (z. B. „Wie würdest du anderen Schülern den
Inhalt des Konzeptes vermitteln?“). Lehrende hingegen können in der ConceptCloud
zusätzliche Vergleichs-, Selektions- und Filterwerkzeuge zur Supervision nutzen, wie
etwa die Auswahl einzelner Phasen oder Applikationen des ILS. Ebenso lassen sich
bereits beim Filtern der Concept Clouds einzelner Schüler durch ein nebenstehendes
Ausrufezeichen jene erkennen, die im Vergleich mit der Gruppe häufige Konzepte nicht
verwendet haben. Bei Auswahl eines Schülers wird dem Lehrer die ConceptCloud von
ebendiesem angezeigt (identisch mit der Ansicht im ILS des Schülers selbst), sodass er
genauere Informationen über den Fortschritt des Lernenden erhält.
ConceptCloud – Entwicklung einer Applikation zur Unterstützung von
Reflexionsprozessen im Online-Lernportal Go-Lab 135
4 Zusammenfassung und Ausblick
Die hier vorgestellte ConceptCloud ist eine Applikation zur Aggregation von Lernobjek-
ten verschiedener Typen im Online-Lernportal Go-Lab. Die Nutzung einer Tag Cloud
zur Visualisierung und die Einbettung von Reflexionsfragen soll kritisches Denken bei
Schülern anregen, sowie Lehrende bei der Superversion der Schüler unterstützen. Hier-
bei werden einige der von Wise beschriebenen pädagogischen Interventionsprinzipien
umgesetzt [Wi14]. Zur Evaluation dieser Applikation ist eine Feldstudie im Unterricht
geplant, die inhaltliche Aspekte und den Umgang der Lernenden mit der ConceptCloud
fokussiert. Um zu prüfen, ob die angestrebte Unterstützung auch bei Lehrenden erzielt
werden kann, werden Interviews mit Lehrenden geführt. Gleichzeitig soll die Evaluation
auch dazu dienen, Interpretationsschwierigkeiten und Schwachstellen der Applikation
aufzudecken, die den Nutzen des Werkzeugs negativ beeinflussen könnten.
Literaturverzeichnis
[Du11] Duval, E.: Attention please! Learning analytics for visualization and recommendation.
In Proc.: LAK. ACM, S. 9-17, 2011.
[Du12] Duval, E.; Klerkx, J.; Verbert, K., et al.: Learning dashboards & learnscapes. Educa-
tional Interfaces, Software, and Technology, S. 1-5, 2012.
[dSG14] de Jong, T.; Sotiriou, S.; Gillet, D.: Innovations in STEM education: the Go-Lab feder-
ation of online labs. Smart Learning Environments, 1(1), 1-16, 2014.
[Fa07] Facione, P.A.: Critical Thinking: What It Is and Why It Counts. Insight Assessment, S.
1-23, 2007.
[HG15] Harrer, A.; Göhnert, T.: Integrated representations and small data: towards contextual-
ized and embedded analytics tools for learners. In Proc. LAK, S. 406-407, 2015.
[KMP14] Kori, K.; Mäeots, M.; Pedaste, M.: Guided reflection to support quality of reflection
and inquiry in web-based learning. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 112, S.
242- 251, 2014.
[Ko13] Kori, K.; Pedaste, M.; Leijen, Ä., et al.: Supporting reflection in technology-enhanced
learning. Educational Research Review, 11, S. 45-55, 2014.
[Me11] Mendes, P. N.; Jakob, M.; García-Silva, A., et al.: DBpedia Spotlight: Shedding light
on the web of documents. In Proc. 7th Int. Conf. on Sem. Systems. ACM, S. 1-8, 2011.
[Ri07] Rivadeneira, A. W. et al.: Getting our head in the clouds: Toward evaluation studies of
tagclouds. In Proc. SIGCHI Conf. ACM, S. 995-998, 2007.
[Sc83] Schon, D. A.: The reflective practitioner: How professionals think in action. Basic
books, 1983.
[Wi14] Wise, A. F.: Designing pedagogical interventions to support student use of learning
analytics. In Proc. LAK, S. 203–211, 2014.