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E-Learning
Digitale Lehr- und Lernangebote in Zeiten von Smart Devices und Online-Lehre
Ullrich Dittler, Ullrich Dittler
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- 342 pages
- German
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Digitale Lehr- und Lernangebote in Zeiten von Smart Devices und Online-Lehre
Ullrich Dittler, Ullrich Dittler
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E-Learning und Online-Learning haben in den letzten Jahren â nicht zuletzt durch die Corona-bedingte Zunahme von Home-Office und Home-Schooling â an Bedeutung gewonnen. Dieses Buch zeigt neue Trends, Erfolgsfaktoren und Einsatzkonzepte von digitalen Lehr- und Lernformen anhand zahlreicher neuer konkreter Beispiele sowohl aus der betrieblichen Praxis weltweit operierender Unternehmen, als auch aus renommierten Hochschulen auf.
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Information
1 Ein kurzer historischer RĂŒckblick auf die langen evolutionĂ€ren â und die kurzen revolutionĂ€ren â Entwicklungsphasen des eLearning
Von den AnfĂ€ngen des maschinengestĂŒtzten Lernens bis zur Corona-bedingten Digitalisierung der Bildungsangebote
Ullrich Dittler
Zusammenfassung
Ein Blick auf die Geschichte des eLearning zeigt zu Beginn dieses Kapitels, dass die bisherige EinfĂŒhrung von elektronischen Lehr- und Lernformen in verschiedenen Phasen erfolgte. Es gibt Anzeichen dafĂŒr, dass wir, basierend auf der beschriebenen omniprĂ€senten VerfĂŒgbarkeit des Internet und der allgegenwĂ€rtigen Verbindung ĂŒber Soziale Netzwerke seit der Corona-Pandemie und dem dabei erfolgten Auf- und Ausbau von Medienkompetenz in breiten Bevölkerungsschichten, nun am Beginn einer weiteren Phase stehen, die wiederum die Formen und Möglichkeiten des mediengestĂŒtzten Lernens in der betrieblichen Aus- und Weiterbildung und (mit einiger zeitlicher Verzögerung auch) der Hochschullehre deutlich verĂ€ndern wird.
AbschlieĂend wird in diesem Kapitel die zukĂŒnftige Rolle von Bildungsinstitutionen und das sich verĂ€ndernde VerstĂ€ndnis von Wissen reflektiert.
Schlagwörter: Computer-Based-Training, Web-Based-Training, Learn-TV, Business-TV, MOOCs, Virtuelle Seminare, Social-Media-Learning, Lernplattformen, Wissen, Wissensgesellschaft,
1.1 Die AnfĂ€nge des maschinengestĂŒtzten Lernens
Die Idee Lehr- und Lernprozesse maschinell zu unterstĂŒtzen oder automatisiert abzubilden ist nicht neu. Die Entwicklung von elektronischen Lehr- und Lernmedien stellt daher nur die zeitgemĂ€Ăe Weiterentwicklung jener zunĂ€chst mechanischen und spĂ€ter elektromechanischen Lernmaschinen dar, mit denen bereits seit mehreren Jahrhunderten versucht wurde, Lehr- und Lernprozesse zu automatisieren.
Die Erfindung von mechanischen Lernmaschinen stand am Beginn dieser Automatisierungsbestrebung, die mit der Konzeption des BĂŒcherrads (in manchen Quellen auch âLeseradâ genannt) von Agostino Ramelli bereits im 16. Jahrhundert ihren Anfang nahmen (siehe Abbildung 1.1). Ramellis Konstruktion bot Aufnahme fĂŒr zwölf BĂŒchern, zwischen denen der Lesende wechseln konnte, wobei die BĂŒcher â[âŠ] nicht fallen, genau so liegen bleiben, wie sie hingelegt worden sind, sie bleiben immer im gleichen Zustand und wann immer der Leser es wĂŒnscht, erscheinen sie so, ohne dass sie irgendwie angebunden oder befestigt werden mĂŒssenâ [1].
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Abb. 1.1 Das BĂŒcherrad von Agostino Ramelli (Quelle [1], ullstein bild â NMSI/Science Museum / Science Museum).
Im Rahmen der fortschreitenden Entwicklung der Medien hielten neben BĂŒchern auch andere Medien Einzug in Bildungsprozesse: Aufbauend auf dem Visualisierungsschub des 19. Jahrhunderts [2] und parallel zum Bedeutungsgewinn der optischen Massenmedien des 20. Jahrhunderts, fanden zur Hochzeit der medienpsychologischen Filmforschung, die sich um 1910 mit den Wirkungen der Filmwahrnehmung durch die Rezipienten beschĂ€ftigte und hierzu auch die emotionale Wirkungen des Filmkonsums durch psychogalvanischer Reaktionsmessungen wĂ€hren des Filmkonsums untersuchte, in Rochester (USA) auch erste Filme als Lehrfilme Einzug in den Unterricht [3]. Es entstand in den folgenden Jahren ein kurzer Hype, der in Ă€hnlicher Form spĂ€ter bei vielen Lehrmedien beobachtet werden konnte: Es gab Forderungen klassische SchulbĂŒcher komplett durch die neuen Lehrmedien (hier: des Films) zu ersetzen; eine Forderung, die sich nicht durchsetzen konnte [4].
Ausgehend von den frĂŒhen Versuchen, Lehr- und Lernprozesse mit mechanischen Maschinen zu unterstĂŒtzen, wurden in der BlĂŒtezeit des Behaviorismus, d. h. Anfang des 20. Jahrhunderts, eine ganze Reihe von Lehr- und Ăbungsmaschinen entwickelt und gebaut. Diese folgten meist dem 1923 von Edward Thorndike geĂ€uĂerten Gedanken, Lernstoff in kleine Einheiten aufzuteilen und diese Einheiten direkt nach der Vermittlung zu prĂŒfen, ehe die nĂ€chsten kleinen Lerneinheiten vermittelt und geprĂŒft werden. Thorndike selbst stellte 1926 eine solche Lernmaschine vor, die den Lernenden Single- und Multiple-Choice-Fragen anbot und die gewĂ€hlten Antworten maschinell auswertete.
Die Besonderheit dieser Maschine bestand darin, dass nicht nur die Anzahl der richtigen Antworten automatisch gezĂ€hlt werden konnte, sondern die Maschine darĂŒber hinaus die Möglichkeit bot, den Lernenden die richtigen und falschen Antworten anzuzeigen, um so Lernprozesse zu ermöglichen, mit dem Ziel, dass beim nĂ€chsten Fragedurchgang die richtige Antwort gegeben werden konnte. Die nachweisbare Zunahme an richtigen Antworten im Rahmen des Arbeitens und Lernens mit derartigen Maschinen gab Thorndike recht â war aber nur wenig geeignet, die Gegner des maschinengestĂŒtzten Lernens zu beruhigen, die eher an humanistischen oder bildungstheoretischen UnterrichtsansĂ€tzen (wie sie spĂ€ter beispielsweise Wolfgang Klafki formulierte) orientiert waren.
Etwa zur gleichen Zeit, d. h. ebenfalls in den 20er Jahren des vergangenen Jahrhunderts, entwickelte auch Sidney L. Pressey an der Ohio State University mechanische Maschinen zur UnterstĂŒtzung von Lehr- und Lernprozessen. Pressey konzentrierte sich weniger auf die Wissensvermittlung als vielmehr auf das PrĂŒfen von Lernerfolgen. Die von ihm entwickelten Maschinen prĂ€sentierten den Lernenden Fragen und verschiedene Antwortalternativen in Textform. Wenn der oder die Lernende die Frage richtig beantwortete, wurde ihm bzw. ihr die nĂ€chste Frage prĂ€sentiert. WĂ€hlten die Lernenden jedoch eine falsche Antwort, so blieb die Frage so lange sichtbar, bis der oder die Lernende die richtige Antwort auswĂ€hlte. Pressey ging davon aus, dass Lernende durch derartige Maschinen nicht nur getestet werden, sondern durch das direkte und unmittelbare Feedback auch beim Lernen unterstĂŒtzt werden. Pressey sieht groĂe Einflussmöglichkeiten derartiger Lernmaschinen auf Schule und Hochschule, wenn er sagt: âDiese Unterrichtshilfen [âŠ] wĂŒrden den Lehrer frei machen von fĂŒr seine eigentliche Aufgabe, die SchĂŒler zu begeistern und sie zu klarem Denken und höheren Idealen zu fĂŒhren. [âŠ] WofĂŒr der Verfasser eintritt, ist die Befreiung des Lehrers von den mechanischen Aufgaben seines Berufs â die Last der Korrekturen und der Routine-Ăbungen â so daĂ [sic!] er nicht weitgehend mit Schreibarbeiten beschĂ€ftigt ist, sondern ein echter Lehrer sein kannâ (Pressey zitiert nach [5], S. 63 f).
Die von Thorndike verfolgten AnsĂ€tze griff spĂ€ter auch der Burrhus Frederic Skinner auf und unternahm an der Harvard University eine Reihe von Versuchen zum Lernen von Tieren und Menschen (siehe Abbildung 1.2). Geleitet war auch er dabei stets vom behavioristischen LernverstĂ€ndnis, das die Grundlage seiner zahlreichen Versuche mit Ratten und Tauben bildete (im Rahmen derer er auch zahlreiche Tauben im Zweiten Weltkrieg fĂŒr militĂ€rische Zwecke trainierte).
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Abb. 1.2 Skinner wÀhrend eines Versuchs mit einer Ratte in der Skinner Box (Quelle: Nina Leen/Getty Images).
Auf seinen Lernversuchen mit Tieren aufbauend â und die Entwicklungen von Pressey aufgreifend â befasste sich Skinner spĂ€ter auch mit dem Entwickeln von Lern-Settings zur Schulung einer gröĂeren Anzahl von Menschen. In einer Zeit, in der die Forderung nach Optimierung von Prozessen und Steigerung der Effizienz vielen Bereiche des Nachkriegsalltags erfasst hatten, war Skinner bestrebt, solche Optimierungen und Effizienzsteigerungen auch fĂŒr Lehrprozesse umzusetzen. Gemeinsam mit James G. Holland entwickelte Skinner Lernmaschinen, die Menschen nach dem Modell der Programmierten Unterweisung unterrichten sollten (siehe Abbildung 1.3). Die Programmierte Unterweisung (je nach Quelle auch âProgrammiertes Lernenâ und âProgrammierte Instruktionâ genannt) basiert dabei konsequent auf der systematischen VerstĂ€rkung von gewĂŒnschten Reaktionen im behavioristischen Sinne. Neben der Festlegung des Lernziels sind die Planung des Lernwegs und die Erfolgskontrolle (âProgrammierte PrĂŒfungâ) die zentralen Elemente des skinnerschen VerstĂ€ndnis des Programmierten Unterrichts. Skinner geht davon aus, dass eine solche lineare Programmierte Unterweisung so lange verĂ€ndert werden sollte, bis rund 95 % der Lernenden die Aufgaben erfolgreich bewĂ€ltigen können.
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Abb. 1.3 Lehrmaschine, die nach dem Modell der Programmierten Unterweisung arbeitete (Quelle: Wikipedia).
Norman Crowder kannte die Arbeiten Skinners und modifizierte das Modell des Programmierten Unterrichts um dieses an gröĂere Zielgruppen bzw. die HeterogenitĂ€t der Lernenden anzupassen: WĂ€hrend Skinner noch von ...
Table of contents
- Title Page
- Copyright
- Contents
- 1âEin kurzer historischer RĂŒckblick auf die langen evolutionĂ€ren â und die kurzen revolutionĂ€ren â Entwicklungsphasen des eLearningâVon den AnfĂ€ngen des maschinengestĂŒtzten Lernens bis zur Corona-bedingten Digitalisierung der Bildungsangebote
- 2âUniversitĂ€t Hamburg: eLearning an der FakultĂ€t fĂŒr RechtswissenschaftâEin Praxisbericht
- 3âHochschule Furtwangen: Digitale Beteiligungsformen in PrĂ€senz- und Online-LehreâImplementierungsbeispiele zur Förderung von Kommunikation, Interaktion und Eingebundenheit
- 4âHochschule Macromedia: Konzeption von Lehreund Qualifikation von Lehrenden unter der MaĂgabe digitaler Transformation
- 5âFernUniversitĂ€t in Hagen: Praktiken forschenden Lernens
- 6âPĂ€dagogische Hochschule ZĂŒrich: Multimediale Formen von FeedbackâWĂ€hrend und nach der Pandemie
- 7âFH Joanneum: Online-DidaktikâExperimente und eine Vision
- 8âErfahrungen von Studentinnen und Studenten mit drei Semestern digitaler LehreâErwartungen der Lernenden an zeitgemĂ€Ăe Hochschullehre und betriebliche Weiterbildung
- 9âPraxisbeispiel: Know How! AGâContent is king! Context is queen! Collaboration is dauphin!
- 10âPraxisbeispiel: Product Owner TrainingâProfessional Scrum Product Owner Training: Motiviert und erfolgreich beruflich weiterbilden auch im HomeOffice
- 11âPraxisbeispiel: Corporate Learning CommunityâcMOOCs und Online-BarCamps: Formen des Peer-2-Peer-Lernens Erfahrungsberichte aus zwei Projekten der Corporate Learning Community
- 12âPraxisbeispiel: EY Deutschland âBuilding a Better Learning World! Wie EY Deutschland (EY) das Thema Lernen in Zeiten der Digitalisierung nachhaltig fĂŒr Mitarbeitende und Kunden gestaltet
- 13âPraxisbeispiel: Endress+HauserâChange-Prozesse in der digitalen Transformation durch die Kombination aus Kommunikation, modernen Lernangeboten und Performance-Support optimal begleiten
- 14âPraxisbeispiel: WWK VersicherungâeLearning im Aufwind in der Versicherungsbranche
- Stichwortverzeichnis
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[author missing] (2022) E-Learning. 2nd edn. De Gruyter. Available at: https://www.perlego.com/book/3288867/elearning-digitale-lehr-und-lernangebote-in-zeiten-von-smart-devices-und-onlinelehre-pdf (Accessed: 15 October 2022).
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[author missing]. E-Learning. 2nd ed. De Gruyter, 2022. Web. 15 Oct. 2022.