Bildungswissenschaftler im Bereich Design und Entwicklung von Lernmaterialien

Ein Blueprint - erstellt mit dem 4C/ID Modell


Seminararbeit, 2009

19 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Das 4C/ID Modell am Beispiel eines Bildungswissenschaftler=im Bereich Design und Entwicklung von Lernmaterialien
2.1 Kompetenzanalyse
2.2 Aufgabenklasse
2.3 Lernaufgaben
2.4 Unterstützende Informationen
2.5 Just-in-time Informationen

3 Das 4C/ID Modell im Kontext mediendidaktischer Überlegungen
3.1 Lerntheoretischer Bezug
3.2 Situiertes Lernen
3.3 Didaktisches Szenario
3.4 Unterstützende Medien

4 Zusammenfassung und Fazit

Literaturverzeichnis

1 Einleitung

Unsere Gesellschaft wandelt sich von einer Industrie- zur Wissensgesellschaft. Die Anforderungen, die an Lernende in einer solchen Gesellschaft gestellt werden sind hoch. Die hier vorliegende Arbeit versucht anhand des 4C/ID Modells darzustellen, in welcher Form Lernen effizient gestaltet werden kann, wenn Inhalte in ihrer Komplexität reduziert werden.

Moderne Instruktionsdesigns schaffen authentische Lernumgebungen, in welchen anwendbares Wissen vermittelt wird. Bastiaens und Martens sprechen in diesem Zusammenhang von kompetenzbasiertem Lernen in authentischen Kontexten, wobei das Erwerben von Handlungswissen sich als Priorität über die ganze Lebensspanne zieht. (Bastiaens & Mertens, 2000).

Die hier vorliegende Arbeit hat die Entwicklung und das Design von Lernmaterialien zum Thema, beschränkt sich dabei aber auf die Erstellung eines Blueprint für die Entwicklung einer multimedialen Lernumgebung. Im letzten Teil der Hauarbeit wird der theoretische Bezugsrahmen des 4C/ID Modells dargestellt und ein Fazit gezogen.

Der besseren Lesbarkeit halber wird in diesem Text ausschließlich die männliche Form angewendet, gemeint sind dabei aber immer beide Geschlechter gleichermaßen.

2 Das 4C/ID Modell am Beispiel eines Bildungswissenschaftlers im Bereich Design und Entwicklung von Lernmaterialien

Das von Merriënboer 1997 entwickelte 4C/ID Modell (Four –Component Instructional Design) mit der Zielsetzung komplexes Lernen zu fördern ist insbesondere für das gezielte Training komplexer Fähigkeiten geeignet (Bastiaens, Deimann, Schrader & Orth 2006).

Die in dieser Arbeit zu erlernende Kompetenz ist die der Entwicklung und des Designs multimedialer Lernoberflächen. Im Rahmen dieses Instruktionsmodells wird dafür ein Blueprint erstellt werden, welcher auf vier Komponenten aufbaut, die das komplexe Lernen unterstützen sollen. Hierbei handelt es sich um Lernaufgaben, unterstützende, sowie just-in-time Informationen und Parttask Practice, wobei nur auf die ersten drei Komponenten bei der Erstellung des Blueprints.genauer eingegangen wird. Parttask Practice Aufgaben finden hier keine tiefergehende Betrachtung – es handelt sich dabei um Aufgabenformen, die durch häufige Wiederholung einen Automatisierungseffekt mit sich bringen – sprich bestimmte Fertigkeiten erhalten durch sie einen Routinecharakter (Merriënboer & Kirschner, 2007).

2.1 Kompetenzanalyse

Die vier Kompetenzen werden bei der Erstellung eines Blueprints differenziert in 10 Schritten umgesetzt. (Bastiaens et al., 2006). Im ersten Schritt wird eine Hierarchie erstellt, die die Fertigkeiten einer Kompetenz auf einer komplexen und ganzheitlichen Art und Weise umfasst, d.h. alle Fertigkeiten, die die Kompetenz (hier die Entwicklung einer multimedialen Lernumgebung) konstituieren, müssen bestimmt werden (Bastiaens et al., 2006).

Dabei umfasst die Hierarchie zwei Arten von Relationen – temporäre und konditionale. Bei den temporären Relationen handelt es sich um zeitlich hintereinander liegende Abläufe (in der Hierarchie horizontal von links nach rechts zu lesen). Bevor für die Entwicklung multimedialer Lernoberflächen Lerneinheiten entworfen werden können müssen zuerst Lernstrategien bestimmt, Autorenwerkzeuge ausgewählt und Methodiken festgelegt werden. Bei den konditionalen Relationen hingegen handelt es sich um auf einander aufbauende Abläufe (in der Hierarchie vertikal von unten nach oben zu lesen). Dies bedeutet, dass die weiter unten angesiedelten Fertigkeiten erst erlernt werden müssen, um die nächsthöhere Ebene erlernen zu können (van Merriënboer, Clark & de Croock, 2002). Bezogen auf das Praxisbeispiel: der Lernende muss erst Lernen Daten zu erheben, bevor er mit der Auswertung oder Dokumentation der Daten beginnen kann.

Des Weiteren werden die Fertigkeiten in wiederkehrende und nicht wiederkehrende Fertigkeiten unterschieden. Diese Unterscheidung ist wesentlich, da die Art und Weise des Erlernens unterschiedlich ist (van Merriënboer, Clark & de Croock 2002). Unter wiederkehrenden Fertigkeiten versteht man Fertigkeiten, die sich häufig wiederholen und sich durch einen hohen Automatisierungsgrad auszeichnen (zB. Die Erstellung eines Expose – die Struktur eines solchen ist immer gleichbleibend), unter nicht-wiederkehrenden Fertigkeiten werden diese angesiedelt, die in unterschiedlichen Problemsituationen immer anders angewendet und auch immer wieder neu reflektiert werden müssen (z.B. der Entwurf von Lerneinheiten). Nachfolgend die Hierarchie der Fertigkeiten für die Kompetenz „Entwicklung multimedialer Lernoberflächen“.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb.1 Hierarchie

2.2 Aufgabenklassen

Im zweiten Schritt werden Aufgabenklassen sequentialisiert. Die Sequentialisierung ist wichtig, um einen „cognitiv overload“ zu verhindern – zu einer Überforderung käme es genau dann, wenn hochkomplexe Aufgaben unorganisiert dem Lernenden übergeben werden würden. Aufgabenklassen werden in Kategorien unterteilt und dienen somit zugleich der Organisation der später gestellten Lernaufgaben. Diese Kategorisierung in äquivalente Lernaufgaben nennt man Aufgabenklassen. Aufgabenklassen zeichnen sich dabei durch einen unterschiedlichen Schwierigkeitsgrad aus, d.h. zu Beginn ist dieser noch relativ niedrig, steigt dann aber kontinuierlich an (van Merriënboer, Clark & de Croock, 2002). In der vorliegenden Arbeit werden drei Aufgabenklassen gebildet, die sich aus den Informationen der Fertigkeitenhierarchie ableiten. Der Grad, der Komplexität dieser ergibt sich dabei aus der Anzahl der Interaktionen zwischen den konstituierenden Fertigkeiten, sowie aus dem Wissensumfang, der bereits besteht und notwendig ist um die konstituierenden Fertigkeiten auszuüben. (Merriënboer, Clark & de Croock, 2002)

Bezogen auf den hier zu erstellenden Blueprint könnte ein Entwurf für vereinfachte Annahmen wie folgt dargestellt werden:

- Zielgruppe: homogen oder heterogen
- Bedarfsanalyse: einfach oder komplex
- Multimediale Oberflächen: vorhanden oder nicht vorhanden
- Notwendige Oberflächenstruktur: einfach oder komplex
- Datendokumentation: wenige oder viele Daten

Abb. 2: Vereinfachte Annahmen zum Beispiel Entwicklung multimedialer Lernoberflächen

Diese vereinfachten Annahmen müssen in Aufgabenklassen zerlegt werden, wobei die erste Aufgabenklasse sich immer durch den niedrigsten Schwierigkeitsgrad und die dritte durch den höchsten Schwierigkeitsgrad auszeichnet.

Tab. 1: Sequenz der Aufgabenklassen – Annahmen für das vereinfachen/erschweren von Aufgaben

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Unterscheidung in schwere oder leichtere Aufgabenklasse ist wichtig, um die Überforderung der Lernenden zu verhindern – die Lernenden sollen dabei nah an der Realität, eben in einer authentischen Lernumgebung, unterrichtet werden. Die Lernaufgaben orientieren sich ebenfalls an der Realität – sie sind demnach nicht nur „whole tasks“ (ganzheitliche Aufgaben), sondern auch „real life tasks“ (van Merriënboer & Kirschner, 2007).

Bezogen auf den hier zu erstellenden Blueprint bedeutet es z.B. für die Zielgruppenbestimmung, dass es sich in der Aufgabenklasse 1 um eine homogene Gruppe handelt, die leicht zu bestimmen ist. D.h., dass der Lernende eine genaue Beschreibung seiner Zielgruppe erhält und sich nicht selber um die Bestimmung seiner Zielgruppe bemühen muss. In der zweiten Aufgabenklasse würde die Zielgruppe nicht bereits vorab durch den Auftraggeber genau analysiert, sondern nur grob beschrieben. Es wäre demnach ein Rahmen bekannt, der vorab gesetzt ist und es müsste nun analysiert werden, wie sich innerhalb dieses Rahmens die Zielgruppe zusammensetzt. In der dritten Aufgabenklasse wäre die Zielgruppe ebenfalls heterogen aber in ihrer Zusammensetzung gänzlich unbekannt. Der Lernende müsste selber analysieren für welche Zielgruppe er seine multimediale Lernoberfläche entwickelt.

Bezogen auf die Datendokumentation z.B. würde es bedeuten, dass sich die Menge der Daten innerhalb der Aufgabenklasse 1 als gering zeigt – es wurden nicht viele Daten erhoben, diese sind eindeutig in ihrem Ergebnis und können schnell und einfach dokumentiert werden. In der Aufgabenklasse 2 würde die Datenmenge deutlich zunehmen und u.U. auch einige erste Besonderheiten aufzeigen. Eine große Datenmenge in Aufgabenklasse 3 erhöht den Schwierigkeitsgrad dann abermals und könnte in der Dokumentation auch Zusammenhänge, Querverweise usw. ermöglichen.

Die beiden oben beschrieben Typen von vereinfachten Annahmen zeigen exemplarisch wie sich der Schwierigkeitsgrad von Aufgabenklasse zu Aufgabenklasse erhöht, der Lernende von Beginn an aber authentische, ganzheitliche Problemsituationen behandelt, die in ihrer Komplexität zwischen den Aufgabenklassen immer mehr zunehmen (Bastiaens et al., 2006). Innerhalb der einzelnen Aufgabenklassen befinden sich Lernaufgaben mit einem annähernd äquivalenten Schwierigkeitsgrad, die im Folgenden näher betrachtet werden sollen.

[...]

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Details

Titel
Bildungswissenschaftler im Bereich Design und Entwicklung von Lernmaterialien
Untertitel
Ein Blueprint - erstellt mit dem 4C/ID Modell
Hochschule
FernUniversität Hagen
Veranstaltung
Modul 2B - Allgemeine Didaktik und Mediendidaktik
Note
1,0
Autor
Jahr
2009
Seiten
19
Katalognummer
V123281
ISBN (eBook)
9783640280469
ISBN (Buch)
9783656096849
Dateigröße
461 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Bildungswissenschaftler, Bereich, Design, Entwicklung, Lernmaterialien, Modul, Allgemeine, Didaktik, Mediendidaktik
Arbeit zitieren
Florentina Sauerbach (Autor), 2009, Bildungswissenschaftler im Bereich Design und Entwicklung von Lernmaterialien, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/123281

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