Das smart learning Framework mit 30 Erfolgsfaktoren für effektives Lernen

Als ich mir 2015 zum ersten Mal Gedanken darüber gemacht habe, wie der Arbeitsplatz der Zukunft konkret aussehen könnte, ahnte ich noch nicht, wie das Ergebnis meiner Dissertation über IoT basierte Lern- und Arbeitswelten aussehen würde. Zu den konkreten Ergebnissen gibt es mittlerweile einige Publikationen und auch Interviews, die ich unter meinen Referenzen vermerkt habe. Was fehlt, ist eine kleine Zusammenfassung meiner Ergebnisse auf meinem Blog. Auch wenn demnächst via Springer die komplette Dissertation veröffentlicht wird, möchte ich hier als kleines Pre-View die wesentlichen Erkenntnisse und Befunde teilen.

Folgende Fragen möchte ich beantworten:

  1. Was sind Smart Learning Environments (SLEs)?
  2. Was hat Lernen mit IoT (Internet der Dinge) zu tun?
  3. Was zeichnet Smart Learning Environments aus?
  4. Wie können Smart Learning Environments dazu beitragen, dass das Lernen insgesamt wieder mit mehr Spaß und Freude verbunden wird?
  5. Wie können wirksame und menschenzentrierte SLEs gestaltet werden?
  6. Warum braucht man sowas überhaupt?

[1] Smart Learning Environments verbinden die Disziplinen Bildung, Informatik und Architektur in einem ganzheitlichen und menschenzentrierten Ansatz. Unter Smart Learning Environments (SLEs) werden intelligente und hybride Lernumgebungen verstanden, die das lebenslange Lernen am Arbeitsplatz unterstützen, indem sie kontinuierlich passende Lerngelegenheiten anbieten.

[2] Das bedeutet, dass es sich um physische Räume handelt, die mit kontextsensitiven IoT Komponenten angereichert sind. Das Internet of Things (IoT) ist ein Überbegriff für einen sehr großen Zweig an neuen Technologien. Das Internet der Dinge bezeichnet die Idee eines erweiterten Internets, welches neben klassischen Rechnern und mobilen Endgeräten auch beliebige physische Gegenstände mittels Sensoren und Aktuatoren in seine Infrastruktur einbindet und so zu Anbietern bzw. Konsumenten verschiedenster digitaler Dienste macht (Fleisch & Thiesse 2014). Ein wesentliches Merkmal des IoT ist seine technologische Konvergenz, d.h., es werden unterschiedlichste Technologien verwendet und vernetzt.

Einer der großen Vorteile, die das IoT im Bildungsbereich mit sich bringt ist, dass das „Technikerlebnis“ immersiver, integrierter und auch barrierefreier wird. Das bedeutet, es ist quasi egal an welchem Ort man lernt. Es geht darum, gezielt Rahmenbedingungen an Orten für ein optimales Lernen zu erzeugen. Das kann zu Hause das gemütliche Sofa sein. Aber auch die Lobby im Hotel, ein Marktplatz oder natürlich der Arbeitsplatz im Büro.

[3] Man kann sich Smart Learning Environments wie moderne Bürolandschaften oder Co-Working Spaces vorstellen, die mittels intelligenter Technologien neuartige Funktionalitäten und Services zum optimalen Arbeiten (und Lernen) anbieten. SLEs sind IoT-basierte Lernlösungen, die sich nahtlos in Arbeits- und Lernlandschaften integrieren lassen.

Die Technik tritt hier bewusst in den Hintergrund, die lernende Person wird also unaufdringlich durch die Technik unterstützt. IoT-basierte Lernlösungen oder auch Smart Learning Environments digitalisieren und vernetzen alle Dinge (insbesondere auch Lerngegenstände) in der Umgebung der lernenden Personen. Somit lassen sich analoges und digitales Lernen optimal verbinden und zwar in Echtzeit. Dies wird dann als “hybrid” bezeichnet. Für hybrides Lernen eignen sich insbesondere Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) oder natürlich auch diverse Lern-Apps auf mobilen Endgeräten.

Letztlich lässt sich quasi alles in einer physischen Umgebung digital augmentieren. Technisch ist das relativ einfach umsetzbar. Die Herausforderung besteht darin, sinnvolle Use Cases zu finden, die aktuelle Probleme lösen (also einen echten Mehrwert darstellen) und nachhaltig zur Kompetenzentwicklung der Mitarbeitenden beitragen, so dass die Technik nicht zum Selbstzweck wird, sondern gezielt Lernwirksamkeit und didaktische Vielfalt fördert. Mir ist es wichtig, ausgewogen zwischen digitalen und analogen Lernmedien zu balancieren, um das bestmögliche Lernerlebnis zu erzeugen.

Damit die Lern- und Arbeitsumgebung letztlich auch intelligent wird, muss man das physische Umfeld mit digitalen, personalisierten Lernprozessen verbinden – also Lernprofile, Lernhistorien, Lernvorlieben, Lernpfade usw. im Rahmen von Learning Analytics in das IoT-basierte Lernraumsystem integrieren. Im wissenschaftlichen Kontext spricht man von „adaptive Learning.“ Smart Learning Environments kombinieren laut der Definition von Hwang (2014) adaptive & ubiquitous learning zu einem komplett neuen Lernansatz. Dieses basiert auf der Auswertung von Lerndaten in physischen Räumen in Echtzeit. Um dies zum Wohle der Lernenden umsetzen zu können, orientieren wir uns konsequent an „Privacy-By-Design-Prinzipien“, die bereits im Gestaltungsprozess datenschutzrechtliche Aspekte adressieren.

Ziel hybriden Lernens ist es, fließend zwischen digitalen und analogen Lernmedien wechseln zu können, um didaktische Vielfalt zu fördern und allgegenwärtige Lernerfahrungen zu ermöglichen. Im wissenschaftlichen Kontext spricht man dann auch von „ubiquitous oder pervasive Learning“.

[4] Ein schönes Beispiel für ubiquitäres Lernen ist die hybride Vernissage. die ich im Rahmen von Innovationsworkshops nutze, um selbstgesteuerte Lernszenarien zu erzeugen. Die Vernissage ist eine Art Ausstellung zum Thema „Smart Education“. Diese enthält multimediale Zusatzinformationen, die via Barcode oder AR-App abgerufen werden können. Für Lernende hat dies gleich mehrere Vorteile, die sich positiv auf das Lernerlebnis auswirken:

***nur relevante Inhalte werden gelesen,

***nur spannende Zusatzinformationen werden abgerufen,

***interkative Elemente können z.B. mit Mentimeter ergänzt werden,

***Leitfragen verbinden selbstgesteuertes mit zielgerichtetem Lernen,

***Multimediale Inhalte tragen dazu bei, dass Lerninhalte abwechslungsreich präsentiert werden,

***Die visuelle Aufbereitung unterstützt beim Verankern der Inhalte

Die erste Version der Hybriden Vernissage steht mit insgesamt 15 Plakaten als OER hier zum Download zur Verfügung.

Ein weiteres Beispiel für ubiquitäres Lernen ist der Merge-Cube. Der Merge-Cube ist ein physischer Würfel, mit welchem Hologramme in der Hand erzeugt werden können.

Auf diese Art und Weise wird es möglich, sich mit neuen Inhalten zu beschäftigen, die man explorativ, spielerisch, selbstgesteuert und haptisch erleben kann. Genau dies sind laut Lehr- und Lernfoschung förderliche Faktoren im Hinblick auf effektives Lernen.

Lernende sollten sich viel stärker als bisher gewohnt (inter-)aktiv und explorierend – mit und natürlich auch ohne neue Techologien- mit neuen Themen auseinandersetzen und im Anschluss daran reflektierend eigene Lösungen entwickeln.

Das ist der Grund, warum ich aus den 30 Erfolgsfaktoren für Smart Learning Environments (vgl. folgende Grafik) ein 3D-Modell entwickelt habe, um damit komplett neue Lernerfahrungen erzeugen zu können.

Welches didaktische Setting wäre nun effektiver, wenn es darum geht, die 3 Eben, 5 Dimensionen und 30 Erfolgsfaktoren von Smart Learning Environments zu vermitteln?

Ein grafisches Schaubild:

oder ein interaktives 3D Hologramm:

Wahrscheinlich wäre eine Mischung aus beiden Szenarien eine optimale Lernsituation. Natürlich kommt es hier auch immer auf die jeweiligen Lernkontexte an. Mir ist an dieser Stelle wichtig, dass es nicht nur um Apps oder Cubes geht, sondern um das gesamte Lernsetting oder die Learning Journey, wie ich dazu sage. Wie aus einzelnen Smart Learning Bestandteilen eine wirksame Learning Journey gestaltet werden kann ist hier gut beschrieben:

–> Smart Learning Barcamp

–> FutureLab zur LEARNTEC

[5] Aber was genau zeichnet eine effektive Lernsituation aus? Und wie kann man Technologien wie das Internet der Dinge so integrieren, dass wirksame Smart Learning Environments erzeugt werden, bei denen nicht die Technik, sondern das Lernerlebnis und die Bedürfnisse der Lernenden im Zentrum stehen?

Die Lernwirksamkeit ist abhängig von 3 zentralen Elementen:

  1. Der lernende Mensch selbst.
  2. Die physische Umgebung des Lernenden.
  3. Die verwendeten (IoT)- Technologien.

Um auf die Frage antworten zu können. was effektive Lernsituationen im Sinne von Smart Learning Environments auszeichnen, habe ich im Rahmen meiner Dissertation eine mehrstufige, triangulative Studie durchgeführt. Hierfür habe ich zunächst auf Basis von Literaturanalysen Erfolgsfaktoren für effektives Lernen auf den Ebenen 1, 2 und 3 herausgearbeitet. Die destillierten Erkenntnisse aus Bildungswissenschaften, Raumsoziologie und Informatik habe ich dann in einem ersten hypothetischen Modell zusammengeführt und mittels qualitativer Interviews validiert.

Auf Grundlage der Experteninterviews habe ich dann die wichtigsten Dimensionen pro Ebene definiert und mit entsprechenden Erfolgsfaktoren unterlegt.

Im Gesamtergebnis ist ein komplexes, sozio-technisches Framework entstanden. Dieses Framework definiert Einflussbereiche und Erfolgsfaktoren, die zusammen genommen und in wechselseitiger Abhängigkeit ein idealtypisches SLE abbilden. Im Rahmen der Gestaltung von Smart Learning Environments sollten also alle 30 Erfolgsfaktoren betrachtet und in ihren Wechselbeziehung zueinander analysiert werden. Das Framework dient als Analyse-, Planungs- und Entwicklungsinstrument, um wirksame SLEs designen zu können. Das Framework hilft dabei, komplexe bildungswissenschaftiche Ziele in der Praxis zu verankern und bietet eine strukturierte Methode, um innovative, ganzheitliche Personalentwicklungsstrategien zu formulieren und konsequent am Ziel einer Lernenden Organisation zu arbeiten.

Das Framework setzt sich aus fünf Dimensionen zusammen, die als idealtypische Entwurfsmuster im Designprozess fungieren

(1) Partizipative Unternehmenskultur, (2) Maximale Nutzerzentrierung, (3) Didaktische Vielfalt, (4) Hybrider Lernraum und (5) Hybride Lernassistenz.

  1. Smart Learning Environments bauen auf einer partizipativen Lern- und Unternehmenskultur auf, insofern stellt das Framework 6 Faktoren zur Verfügung, anhand derer die dafür notwendigen strukturellen Rahmenbedingungen geschaffen werden können.
  2. Smart Learning Environments sind darüber hinaus stark personalisiert. Von daher liefert das Framework 6 Faktoren, wie eine maximale Nutzerzentrierung erzeugt werden kann.
  3. Smart Learning Environments sind didaktisch vielfältig. Wie unterschiedliche Methoden miteinander kombiniert werden können, zeigen die 6 Erfolgsfaktoren in dieser Dimension.
  4. Smart Learning Environments finden immer an bestimmten Orten statt. Wie aus normalen Orten hybride und lernförderliche Lern- und Arbeitsumgebungen gestaltet werden können, zeigen die 6 Erfolgsfaktoren der 4. Dimension.
  5. Zentrales Element bei Smart Learning sind die verwendeten Technologien, von daher sind sie innerhalb des Frameworks mittig angeordnet, da es viele Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen dieser und den anderen Dimensionen gibt. Wie man bei der Gestaltung von Smart Learning Environments sinnvoll Technologien integrieren kann, wird anhand von 6 Faktoren in der letzten Dimension aufgezeigt.

Jede Dimension beinhaltet also sechs Erfolgsfaktoren (vgl. Grafik oben). Alle 30 Erfolgsfaktoren spiegeln ein idealtypisches Smart Learning Environment wider. Im Rahmen von Workshops werden die Faktoren auf ihre Relevanz sowie den Reifegrad im organisationalen Kontext analysiert und passende Konzepte, Ideen & Maßnahmen abgeleitet.

Das Framework fungiert als flexibler Rahmen, in welchem die Organisationen ihre eigenen, individuellen Wege beschreiten. Alle Dimensionen verfügen über Reifegrade von 0 bis 8, die in der strukturierten Analyse, im Design Prozess sowie bei der Implementierung smarter Lernkonzepte unterstützen.

Der Gestaltungsprozess verläuft dabei sequenziell von Dimension 1 bis 5. Man beginnt bei der ersten Dimension zur Partizipativen Unternehmenskultur, die die Grundlage für eine erfolgreiche Implementierung von SLEs darstellt. Sofern in der ersten Dimension nach der Reifegradanalyse ein Mittelwert unter 4 resultiert, sollte man ggf. abwägen, ob es überhaupt sinnvoll ist, ein Smart Learning Projekt zu beginnen.

Exemplarische Reifegradanalyse im Rahmen eines Online Vortrags mit Mentimeter

Sobald man eine Reifegradanalyse über alle 5 Dimensonen in Form von Spinnennetzdiagrammen (siehe oben) erstellt hat, wird es richtig spannend, insbesondere auch daher, weil sich die Hexagone mit ihren direkten und indirekten Verbindungen drehen lassen. Auf diese Weise ist man in der Lage, in einem interaktiven Verfahren die Komplexität der Lernsituation nicht zu reduzieren, sondern zu visualisieren, zu systematisieren und somit handhabbar zu machen. Im weiteren Verlauf werden dann ca. 3 Dimensionen & Erfolgsfaktoren priorisiert, die im weiteren Gestaltungsprozess als „Quick-Wins“ definiert werden. Aufbauend auf dieser wissenschaftlich fundierten Analyse wird dann Schritt für Schritt das erste Smart Learning Konzept entwickelt. Für den Gestaltungsprozess von SLEs bietet sich daher die Einbettung in einen Design Sprint an.

Weitere Informationen zum SLE Framework liefert das Poster, das ich auf der International Conference on Smart Learning Environments in China präsentiert habe.

Smart Learning Environments sind in einem ausgeprägten Reifegrad in der Lage, den Mitarbeitenden den richtigen Lerninhalt, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und auf die richtige Art und Weise zu empfehlen. SLEs fördern insbesondere das informelle Lernen am Arbeitsplatz. Ziel von SLEs ist es, das lebenslange Lernen zu unterstützen und neu Erlerntes in den regulären Arbeitsalltag zu integrieren. Lernangebote sind somit also nicht mehr nur losgelöste und abstrakte Fakten auf einer PowerPoint-Folie, sondern können direkt in den Kontext, in dem Sie relevant sind angewendet werden. SLEs lösen die strikte Trennung zwischen Arbeiten und Lernen, zwischen formalen Trainingssettings und individuellem Lernen auf.

[5] Es gibt offensichtliche Brüche zwischen digitalem und analogen Lernen sowie zwischen formalen Präsenztrainings und informellem Lernen. Auch wenn durch die Corona Pandemie digitale Lernformen befördert hat, stelle ich nach wie vor fest, dass entweder digital ODER analog gelernt wird. Hybride Formate sind noch immer kein Standard geworden und erst recht nicht im Sinne des Konzeptes von Smart Learning. Besondern schwierig empfinde ich den Umstand, dass einseitige Wissensvermittlung, die früher F2F stattgefunden hat, nunmehr einfach in den digitalen Raum verlagert wird. Dies führt aber leider nicht zur gewünschten Verbesserung der Lernsituation an sich. Digital ist ja nicht gleichbedeutend mit gut. Was vorher schon kein optimales Lernsetting war wird es durch digitale Verlagerung auch nicht.

Durch Smart Learning Environments sind wir in der Lage, das Lernen an sich effektiver zu gestalten und o.a. Brüche mehr und mehr aufzulösen. Im Sinne der didaktischen Vielfalt können unterschiedlichste Lernmethoden und –bausteine fließend verbunden werden. Dies führt zu effizienteren Lernabläufen generell sowie zu weniger Frustration am Arbeitsplatz. Dadurch, dass das Lernen verstärkt in den Arbeitsprozess integriert wird, fällt auch die größte Herausforderung von formalen Schulungen weg – der Wissenstransfer in den beruflichen Arbeitsalltag.

Parallel dazu stehen wir vor der Herausforderung, dass es kaum strategisch implementierbare Konzepte für das informelle und personalisierte Lernen am Arbeitsplatz gibt. Gängige Praxis sind bis heute überwiegend „Standardschulungen“ in Präsenz oder als WBT. Diese in der Regel 1x jährlich stattfindenden Sculungen werden nicht in der Lage sein, die Employability der Belegschaft für die kommenden Jahre sicherzustellen.

Smart Learning Environments bauen auf dem Konzept von Personal Learning Environments auf und plädieren auf selbstgesteuerte Lernformen. So sind die Lernenden in der Lage, eigenverantwortlich ihre Kompetenzentwicklung aktiv in die Hand zu nehmen. Dies führt zu mehr Entfaltungsspielraum, mehr Interesse und Freude am Lernen und macht individuelle Talente sichtbar, die bisher verborgen waren.

Meiner Meinung nach liegen gerade hier ungeahnte Potenziale für Smart Learning Environments, und zwar nicht nur für die einzelnen Lernenden, sondern auch für die Unternehmen. Es gibt so viele nicht beachtete (und nicht genutzte) Fähigkeiten, die nur darauf warten, strategisch erschlossen zu werden. Vor allem vor dem Hintergrund der Digitalisierung und der sich stark verändernden Berufsprofile ist dies ein Aspekt, der in Unternehmen unbedingt Beachtung finden muss.

Dies ist wichtig, um die Employability der Belegschaft auch in 5 Jahren noch gewährleisten zu können. Klassische Konzepte der Personalentwicklung werden meiner Meinung nach nicht in der Lage sein, die Unternehmen erfolgreich durch die Transformation zu begleiten.

Durch die ganzheitliche Betrachtung von organisationalen Rahmenbedingungen, menschlichen Bedürfnissen, didaktischen Mehrwerten, lernförderlichen Raumaspekten und den technologischen Möglichkeiten fördern wir die Motivation der Mitarbeitenden auf allen relevanten Ebenen, die nachweisbaren Einfluss auf die Lern- und Arbeitsleistung haben.

Auf diese Weise ermöglichen SLEs eine nachhaltige und personalisierte Kompetenzentwicklung eines jeden einzelnen Mitarbeiters und sichern so die Zukunft der jeweiligen Organisationen.

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