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					<desc>GROBID - A machine learning software for extracting information from scholarly documents</desc>
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					<term>Netzwerk-Textanalyse</term>
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<div xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><p>This contribution describes an analysis-based requirements assessment and design approach for micro-learning in the context of a large internationally operating German company. The analysis relies on guideline-based structured expert interviews that were transcribed and processed using network-text analysis to identify potential targets and benefits of micro-learning. Network-text analysis turned out to be a suitable method and tool for the structured interpretation of these qualitative data and could be successfully employed to identify requirements and ensuing design solutions. The analysis was followed by a prototypical implementation of an application that supports learners in creating their own learning resources and planning their learning progression. As a next step, this prototype will be evaluated for usability and user acceptance in a specific application context using a walkthrough approach.</p></div>
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<div xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><head n="1">Grundlagen der Bedarfserhebung</head><p>Micro-Learning bezeichnet im allgemeinen das Lernen mit kleinen Lernressourcen (Microcontent) <ref type="bibr" target="#b6">[Hu10]</ref> und bietet als neues Lernkonzept das Potenzial, das Lernen am Arbeitsplatz zu verändern (vgl. <ref type="bibr" target="#b0">[Ba14]</ref>). In der Literatur lassen sich unterschiedliche Definitionsansätze finden, die verdeutlichen, anhand welcher Dimensionen sich das Konzept Micro-Learning konkretisieren lässt. Diese Dimensionen können sich hierbei auf den zeitlichen und inhaltlichen Umfang, die Form und Informationsaufbereitung, die Umstände des Lernprozesses sowie individuelle Lernvoraussetzungen beziehen <ref type="bibr" target="#b4">[Hu06]</ref>. Das Konzept des Lernens mit Lerneinheiten auf Microebene wird auch von Zietz et al. als Lösungsansatz zur Verknüpfung von Lernprozessen mit Wissens-und Geschäftsprozessen angeführt, um betriebliches Lernen bedarfsgerechter zu gestalten <ref type="bibr" target="#b10">[Zi10]</ref>.</p><p>Dieser Beitrag beschreibt eine explorative Situationsanalyse, die durchgeführt wurde, um mögliche Einsatzpotenziale von Micro-Learning für ein ausgewähltes Anwendungsszenario zu identifizieren und daraus Anforderungen für den spezifischen Einsatz von Micro-Learning abzuleiten. Hierbei wurde die Webapplikation "Analytics Workbench"<ref type="foot" target="#foot_2">3</ref> als Tool zur Datenauswertung genutzt und so Methoden der qualitativen Forschung mit der automatischen Textanalyse kombiniert. Als Forschungsfeld dient ein in NRW ansässiges Großunternehmen, das zu den weltweit führenden Anbietern von Qualitätsflachstahl zählt.  <ref type="bibr" target="#b2">[En87]</ref> geprägten Aktivitätstheorie entwickelt und fokussierten neben den Aspekten Mensch, Technik und das Lernen selbst ebenfalls die Rahmenbedingungen (Regeln), das soziale Arbeitsumfeld (Gemeinschaft) sowie die Zusammenarbeit (Aufgabenverteilung). Als Experten wurden drei Personen befragt, die der Gruppe der Lehrverantwortlichen angehören; darunter ein Experte für das Thema Nachunternehmermanagement, ein Experte für den technischen und didaktischen Einsatz von E-Learning sowie ein Change Manager. Die Auswahl der genannten Experten umfasste somit neben dem fachlichen Schwerpunkt Nachunternehmermanagement auch eine technisch-didaktische sowie eine strategische Perspektive. Ein zweiter Fokus lag auf der Gruppe der Lerner. Für die Erfassung dieser Perspektive wurden zwei Lerner interviewt, die überwiegend Tätigkeiten an Bildschirmarbeitsplätzen nachgehen und aufgrund ihrer Arbeit im Unternehmen detaillierte Kenntnisse über die Bedürfnisse unterschiedlicher Zielgruppen innerhalb des Unternehmens haben. Die Interviewleitfäden wurden an die jeweiligen Experten angepasst, um einen größtmöglichen Einblick in die einzelnen Sichtweisen zu erhalten.</p></div>
<div xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><head n="2">Datenauswertung mittels der Netzwerk-Textanalyse</head><p>Die Netzwerk-Textanalyse ist ein computergestütztes Auswertungsverfahren, dass die automatische Verarbeitung großer Datenmengen erlaubt (vgl. </p></div><figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="fig_0"><head></head><label></label><figDesc>Abb. 1: Workflow Codebook-based Network Extraction and Comparison</figDesc></figure>
<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><head></head><label></label><figDesc></figDesc><graphic coords="5,177.68,180.55,239.72,221.80" type="bitmap" /></figure>
<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><head></head><label></label><figDesc></figDesc><graphic coords="6,120.55,180.55,355.05,246.72" type="bitmap" /></figure>
<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"><head></head><label></label><figDesc></figDesc><graphic coords="8,120.68,231.05,354.00,200.23" type="bitmap" /></figure>
<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" type="table" xml:id="tab_0"><head></head><label></label><figDesc>Das Unternehmen stellt E-Learning-Lösungen für ca. 155.000 Mitarbeiter (Stand 2016) konzernweit zur Verfügung. Als konkreter Anwendungsfall wurde das Thema Nachunternehmermanagement (d.h. Regeln zum Umgang mit Fremdfirmenpersonal) ausgewählt, da hierbei die Herausforderung besteht, unterschiedliche Zielgruppen im Rahmen von Sensibilisierungsmaßnahmen mit bedarfsgerechten Lernmaterialien zu erreichen. Die Situationsanalyse erfolgt durch eine Kombination von Methoden aus dem User Centered Design zur Erfassung qualitativer Daten und einer Netzwerk-Textanalyse, welche zur Auswertung dieser Daten genutzt wird. Zur Erfassung von Nutzerbedürfnissen und Rahmenbedingungen wurden Experteninterviews mit Lehrverantwortlichen sowie Lernern geführt, um beide Perspektiven bei der Situationsanalyse zu berücksichtigen. Die Erhebung der qualitativen Daten erfolgte im Rahmen von leitfadengestützten Interviews. Die Themenschwerpunkte der Interviewleitfäden wurden auf Basis der von Engeström</figDesc><table /></figure>
			<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" n="1" xml:id="foot_0">juliane.steffen@stud.uni-due.de</note>
			<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" n="2" xml:id="foot_1">Universität Duisburg-Essen, Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft, Lotharstraße 63/65, 47057 Duisburg, hoppe@collide.info</note>
			<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" n="3" xml:id="foot_2">Entwickelt durch die Collide Gruppe der Universität Duisburg-Essen. Link: https://workbench2.collide.info/, aufgerufen am 16.06.2017</note>
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		<title level="a" type="main">Lernen in Häppchen -Microlearning als Instrument der Personalentwicklung</title>
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		<title level="a" type="main">Extracting, representing, and analyzing mental models</title>
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