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|title=Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-Learning im betrieblichen Kontext(An Analysis-Based Design Approach for Micro-Learning in a Company Context)
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|authors=Juliane Steffen,H. Ulrich Hoppe
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==Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-Learning im betrieblichen Kontext(An Analysis-Based Design Approach for Micro-Learning in a Company Context)==
https://ceur-ws.org/Vol-2092/paper6.pdf
Carsten Ullrich, Martin Wessner (Eds.): Proceedings of DeLFI and GMW Workshops 2017
Chemnitz, Germany, September 5, 2017
An Analysis-based Design Approach for Micro-Learning in
a Company Context
Juliane Steffen, H. Ulrich Hoppe
Abstract: 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.
Carsten Ullrich, Martin Wessner (Eds.): Proceedings of DeLFI and GMW Workshops 2017
Chemnitz, Germany, September 5, 2017
Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-
Learning im betrieblichen Kontext
Juliane Steffen1, H. Ulrich Hoppe2
Abstract: Die vorliegende Arbeit beschreibt eine analysegestützte Bedarfserhebung und Konzep-
tion des Einsatzes von Micro-Learning anhand eines Fallbeispiels in einem deutschen Großunter-
nehmen. Durch leitfadengestützte Experteninterviews wurden qualitative Daten erhoben, die mittels
der Netzwerk-Textanalyse ausgewertet wurden, um Einsatzpotenziale von Micro-Learning zu iden-
tifizieren. Die Netzwerk-Textanalyse hat sich als geeignete Methode zur strukturierten Betrachtung
qualitativer Daten gezeigt und wurde dazu genutzt, Nutzungsanforderungen für eine bedarfsgerechte
Gestaltungslösung abzuleiten. Es erfolgte eine prototypische Umsetzung einer Applikation, die Ler-
ner dabei unterstützt, eigene Lernressourcen zu erstellen sowie eigene Lernziele zu planen. Im
nächsten Schritt soll die prototypische Umsetzung mittels der Cognitive-Walkthrough-Methode im
Anwendungskontext evaluiert werden, um Hinweise auf die Usability und Akzeptanz zu erhalten.
Keywords: Netzwerk-Textanalyse, Micro-Learning, Integration von Lernprozessen in den Ar-
beitsalltag, Dokumentieren und Teilen von Wissen, Cognitive-Walkthrough
1 Grundlagen der Bedarfserhebung
Micro-Learning bezeichnet im allgemeinen das Lernen mit kleinen Lernressourcen
(Microcontent) [Hu10] und bietet als neues Lernkonzept das Potenzial, das Lernen am
Arbeitsplatz zu verändern (vgl. [Ba14]). In der Literatur lassen sich unterschiedliche De-
finitionsansätze finden, die verdeutlichen, anhand welcher Dimensionen sich das Konzept
Micro-Learning konkretisieren lässt. Diese Dimensionen können sich hierbei auf den zeit-
lichen und inhaltlichen Umfang, die Form und Informationsaufbereitung, die Umstände
des Lernprozesses sowie individuelle Lernvoraussetzungen beziehen [Hu06]. Das Kon-
zept des Lernens mit Lerneinheiten auf Microebene wird auch von Zietz et al. als Lösungs-
ansatz zur Verknüpfung von Lernprozessen mit Wissens- und Geschäftsprozessen ange-
führt, um betriebliches Lernen bedarfsgerechter zu gestalten [Zi10].
Dieser Beitrag beschreibt eine explorative Situationsanalyse, die durchgeführt wurde, um
mögliche Einsatzpotenziale von Micro-Learning für ein ausgewähltes Anwendungsszena-
rio zu identifizieren und daraus Anforderungen für den spezifischen Einsatz von Micro-
1 juliane.steffen@stud.uni-due.de
2 Universität Duisburg-Essen, Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft, Lotharstraße
63/65, 47057 Duisburg, hoppe@collide.info
Juliane Steffen und H. Ulrich Hoppe
Learning abzuleiten. Hierbei wurde die Webapplikation „Analytics Workbench“3 als Tool
zur Datenauswertung genutzt und so Methoden der qualitativen Forschung mit der auto-
matischen Textanalyse kombiniert. Als Forschungsfeld dient ein in NRW ansässiges
Großunternehmen, das zu den weltweit führenden Anbietern von Qualitätsflachstahl zählt.
Das Unternehmen stellt E-Learning-Lösungen für ca. 155.000 Mitarbeiter (Stand 2016)
konzernweit zur Verfügung. Als konkreter Anwendungsfall wurde das Thema Nachunter-
nehmermanagement (d.h. Regeln zum Umgang mit Fremdfirmenpersonal) ausgewählt, da
hierbei die Herausforderung besteht, unterschiedliche Zielgruppen im Rahmen von Sensi-
bilisierungsmaßnahmen mit bedarfsgerechten Lernmaterialien zu erreichen.
Die Situationsanalyse erfolgt durch eine Kombination von Methoden aus dem User Cen-
tered 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 Ler-
nern geführt, um beide Perspektiven bei der Situationsanalyse zu berücksichtigen. Die Er-
hebung der qualitativen Daten erfolgte im Rahmen von leitfadengestützten Interviews. Die
Themenschwerpunkte der Interviewleitfäden wurden auf Basis der von Engeström [En87]
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 Ex-
perten 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 Bildschirm-
arbeitsplätzen nachgehen und aufgrund ihrer Arbeit im Unternehmen detaillierte Kennt-
nisse über die Bedürfnisse unterschiedlicher Zielgruppen innerhalb des Unternehmens ha-
ben. Die Interviewleitfäden wurden an die jeweiligen Experten angepasst, um einen
größtmöglichen Einblick in die einzelnen Sichtweisen zu erhalten.
2 Datenauswertung mittels der Netzwerk-Textanalyse
Die Netzwerk-Textanalyse ist ein computergestütztes Auswertungsverfahren, dass die au-
tomatische Verarbeitung großer Datenmengen erlaubt (vgl. [CP92], [Pa11], [Po03]). Im
Rahmen der Auswertung wird diese Methode genutzt, um explorativ erhobene Daten
strukturiert zu betrachten und so Einsatzpotenziale von Micro-Learning im Anwen-
dungskontext zu identifizieren. Die Netzwerk-Textanalyse bietet ebenfalls die Möglich-
keit eines Vergleichs der zwei unterschiedlichen Perspektiven (Lehrverantwortliche und
Lerner). Die Transkripte der Interviews wurden für die Weiterverarbeitung vorbereitet,
3 Entwickelt durch die Collide Gruppe der Universität Duisburg-Essen. Link: https://workbench2.collide.info/,
aufgerufen am 16.06.2017
Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-Learning betrieblichen Kontext
indem einzelne Textabschnitte den zuvor definierten inhaltlichen Schwerpunkten zuge-
ordnet wurden. Diese Zuordnung ermöglicht eine differenziertere Darstellung der Inhalte
innerhalb der Graphen. Die Extraktion relevanter Konzepte erfolgt über einen codebuch-
basierten Ansatz. Bei diesem Verfahren werden alle relevanten Terme aus den zu analy-
sierenden Texten zunächst wörtlich extrahiert und auf ein entsprechendes Konzept abge-
bildet. Diese Konzepte wurden während der Erstellung des Codebuchs folgenden elf
Kategorien zugeordnet, die in mehreren Iterationen durch die Kategorisierung der rele-
vanten Terme entstanden sind:
Attribut: Genannte Attribute, die im Kontext von E-Learning relevant sind.
Funktion: Anforderungen an ein Lernsystem, Tätigkeiten, Nutzen.
Interaktionsform: Kommunikation oder Interaktionen mit dem System.
Lernanlass: Trigger, Lernsituationen, Motivation, Problemstellungen.
Lernform: Art des Lernangebots.
Lerninhalt: Ressourcen, Ziele, Konzepte, Artefakte, Tätigkeiten.
Organisation: Unternehmen, Firmen.
Ort: Orte, Lernorte.
Person: Zugehörige einer Zielgruppe, Abteilungen.
Rahmenbedingung: Umstände, Voraussetzungen, Restriktionen, Limitationen.
Technologie (spezielle Rahmenbedingung): Endgeräte, technische Vorausset-
zungen, technische Einschränkungen.
Die Erstellung eines Codebuchs ist mit einem relativ hohen Aufwand verbunden, bietet
jedoch den Vorteil, semantisch äquivalente Terme zu berücksichtigen und so eine präzi-
sere Abbildung der Konzepte zu ermöglichen.
Die Auswertung der transkribierten Interviews erfolgt durch die Webapplikation „Analy-
tics Workbench“ [Gö13], die eine netzbasierte Textanalyse ermöglicht. Die Analytics
Workbench ist ein Tool, das die visuelle Modellierung von Workflows über eine Web-
oberfläche ermöglicht. Ein Workflow ist eine Abfolge von unterschiedlichen Prozess-
schritten im Rahmen der Netzwerk-Textanalyse. Je nach Ziel der Analyse können unter-
schiedliche In- und Output-Formate verwendet bzw. generiert werden.
Im Folgenden wird jener Workflow vorgestellt, der als Basis zur Ableitung von Nutzungs-
anforderungen dient. Abbildung 1 zeigt die einzelnen Prozessschritte der Textverarbei-
tung. Als Input dienen drei Dateien; jeweils ein Textinput je Perspektive sowie das globale
Codebuch (Abb. 1). Mit der Modellierung dieses Workflows werden zwei Ziele verfolgt:
1. Darstellung von Anforderungen und Rahmenbedingungen im Nutzungskontext
hinsichtlich der abgeleiteten inhaltlichen Schwerpunkte.
2. Darstellung der Konzepte je Perspektive auf Basis der iterativ entstandenen Ka-
tegorien zur Anreicherung der inhaltlichen Schwerpunkte.
Juliane Steffen und H. Ulrich Hoppe
Abb. 1: Workflow Codebook-based Network Extraction and Comparison
Abbildung 2 zeigt einen Ausschnitt des beispielhaften Outputs zum inhaltlichen Schwer-
punkt Motivation. Konzepte (Knoten) und Relationen (Kanten) der Perspektive Pro-
grammverantwortliche sind in blauer Farbe ( ) dargestellt. Die Farbe Orange ( ) steht
für die Perspektive der Lerner. Grün ( ) steht für das Vorkommen in beiden Perspekti-
ven. Anhand der netzbasierten Darstellung erhält man einen grundlegenden Überblick
über die zentralen Konzepte des jeweiligen Textes. Zyklen (geschlossene Pfade) innerhalb
eines Workflows wird hierbei eine zentrale Bedeutung beigemessen, da sich anhand dieser
Darstellung erkennen lässt, welche Konzepte miteinander in Verbindung stehen (Bsp.:
{Problem, Aufgabe, besser_bewaeltigen}). Auch sogenannte Cut Vertices (Schnittpunkte)
können auf zentrale Konzepte verweisen, da sie innerhalb der Graphen zentrale Verbin-
dungsknoten darstellen. Diese Knoten fallen insbesondere auf, wenn es innerhalb der Per-
spektiven unterschiedliche Nachbarknoten zu einem zentralen Konzept gibt (Bsp.: Moti-
vation).
Am Beispiel des Umfelds Motivation und Interesse lässt sich erkennen, dass bei der Per-
spektive der Lehrverantwortlichen Konzepte auftreten, die einem organisatorischen Ge-
samtblick auf das betriebliche Lernen zuzuordnen sind (Bsp.: {Mitarbeiter, Kenntnisse},
{Beteiligung}, {Lernende, Unterschiede}). In Perspektive der Lerner lassen sich hingegen
Konzepte erkennen, die Aufschluss über konkrete Interaktionen und Artefakte geben
(Bsp.: {Thema, Kollege, austauschen}, {lernen, YouTube, Video}).
Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-Learning betrieblichen Kontext
Abb. 2: Output des Graphen Motivation (inhaltlicher Schwerpunkt)
Die Netzwerk-Textanalyse mittels der Analytics Workbench hat sich als geeignete Me-
thode zur Auswertung qualitativer Daten gezeigt, da sie den Vorteil bietet, große Daten-
mengen zu strukturieren. Weiterhin dient sie dazu, Verbindungen zwischen Konzepten im
Text aufzuzeigen, die möglicherweise im Lesefluss unentdeckt bleiben würden (vgl.
[CP92]). Die generierten Graphen wurden dazu genutzt, Auffälligkeiten visuell zu identi-
fizieren, um sie in einem weiteren Schritt auf inhaltlicher Ebene näher zu betrachten.
3 Umsetzung der Nutzungsanforderungen
Durch das Aufzeigen von Auffälligkeiten mittels der Netzwerk-Textanalyse und der er-
gänzenden Analyse auf inhaltlicher Ebene konnte eine strukturierte Betrachtung der qua-
litativen Daten erfolgen. Hierbei ließen sich für jeden der zuvor inhaltlich definierten
Schwerpunkte Bedürfnisse und Erwartungen von Lehrverantwortlichen und Lernern er-
kennen, die dazu dienten, Nutzungsanforderungen für eine Gestaltungslösung abzuleiten.
Als Resultat wird prototypisch ein System abgebildet, das den Einsatz von Micro-Learn-
ing im Kontext des betrieblichen Lernens unterstützen soll. Im Rahmen der Analysen wur-
den persönliche Lernressourcen zur Dokumentation des eigenen Wissenserwerbs oftmals
in Zusammenhang mit dem Teilen von Wissen oder dem persönlichen Bezug zum Ar-
Juliane Steffen und H. Ulrich Hoppe
beitsalltag genannt. Sowohl Lehrverantwortliche als auch Lerner befürworteten den Ein-
satz modularer und bedarfsgerechter Lernressourcen. Tabelle 1 gibt einen Überblick über
die identifizierten Anforderungen an die Gestaltungslösung.
Nr. Anforderung
Das System sollte Nutzer darin unterstützen, ihre persönlichen Arbeitsaufga-
A1 ben besser bewältigen zu können und ihnen bei der Entwicklung von Prob-
lemlösestrategien helfen.
A2 Unterstützung der Dokumentation eigener Lernerfahrungen.
Unterschiedliche Nutzergruppen müssen berücksichtigt werden und können
A3
durch den Problembezug zum persönlichen Arbeitsalltag erreicht werden.
Nutzung des Systems als Nachschlagewerk. Bereitstellung und Auffindbarkeit
A4
von Ressourcen auf Microebene.
A5 Möglichkeit zum Austausch mit Kollegen.
A6 Teilen persönlicher Lernerfahrungen mit Kollegen.
Unterstützung der Nutzer bei der Organisation von Lernressourcen unter-
A7
schiedlicher Art.
Das System soll Nutzern Möglichkeiten bereitstellen, Feedback zu hinterlas-
A8
sen.
A9 Ortsunabhängiger Zugriff auf Lernressourcen.
A10 Zeitliche Flexibilität bei der Nutzung von Lernressourcen.
Anbindung an eine Community (Möglichkeiten zum Austausch und zum Tei-
A11
len von Lerninhalten)
Nicht-technikaffine Nutzer müssen bei der Konzeption der Gestaltungslösung
A12
berücksichtigt werden.
Tab 1: Identifizierte Anforderungen an die Gestaltungslösung
Als Gestaltungslösung ist ein klickbarer Prototyp entstanden, der Lerner hinsichtlich
zweier Aspekte unterstützen soll. Zum einen können Lerner selbst Lernressourcen auf
Microebene hinzufügen, indem die Gestaltungslösung das Einpflegen unterschiedlichster
Ressourcenarten ermöglicht. Hierbei werden Lerner dazu angeleitet, neben der Art der
Ressource formularbasiert Metainformationen zu jeder Ressource hinzuzufügen. Diese
Hilfestellung zur Dokumentation vereinfacht die Verwaltung der Ressourcen und kann
Analysegestützte Konzeption des Einsatzes von Micro-Learning betrieblichen Kontext
Lerner dazu anleiten, den Problembezug zum persönlichen Arbeitsalltag herzustellen, in-
dem sie für sich passende Artefakte auswählen.
Abb. 3: Prototyp Lernziel planen
Zum anderen bietet der klickbare Prototyp Lernern die Möglichkeit, einen eigenen Lern-
prozess zu planen (Abb. 3). Hierbei wird der Lerner zunächst dazu angeleitet, ein Ziel zu
formulieren. Anschließend soll der Lernprozess in einzelnen Schritten geplant werden.
Für jeden Schritt lässt sich eine Lernressource hinzufügen, die in Abhängigkeit der jewei-
ligen Kategorie angezeigt wird.
4 Ausblick
Die Ergebnisse der Analysen sind maßgeblich in die Entwicklung des Prototypen einge-
flossen. Dieser wiederum dient als Vorbild für eine Systemlösung, die Lernende im be-
trieblichen Kontext bei der Strukturierung und Organisation von Lernressourcen auf
Microebene unterstützen soll. In einem nächsten Schritt soll eine Evaluation mittels der
Cognitive-Walkthrough-Methode [Po92] im Anwendungskontext stattfinden, um Auf-
schluss über die Usability sowie über mögliche Diskrepanzen bezogen auf die Nutzerer-
wartungen zu erhalten. Die ausgewählte Methode erlaubt bereits in einer frühen Phase der
Entwicklung eine Evaluation konkreter Handlungsabläufe sowie der Erlernbarkeit eines
Systems auf der Basis vorstrukturierter Aufgaben.
Juliane Steffen und H. Ulrich Hoppe
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