ZML Didaktik / Innovative Learning Scenarios

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Der Begriff Andragogy meint die lebenslange Bildung von Erwachsenen (wortwörtlich eigentlich „von Männern“ – weil wir Frauen schon schlau genug sind?). Ich verstehe unter Andragogy Lebenslanges Lernen (LLL).

Malcolm S. Knowles fiel mir auf als einer der ersten, der den Begriff Self-directed Learning beschrieb:

In its broadest meaning, self-directed learning describes a process in which individuals take the initiative, with or without the help of others, in diagnosing their learning needs, formulating learning goals, identifying human and material resources for learning, choosing and implementing appropriate learning strategies, and evaluating learning outcomes. (Knowles, 1975, p. 18)

Sowie die Rolle der Facilitators

‘self-directed learning usually takes place in association with various kinds of helpers, such as teachers, tutors, mentors, resource people, and peers. There is a lot of mutuality among a group of self-directed learners’ (Knowles, 1975, p. 18).

Und das bereits im Jahr 1975!

Ich beschloss, mich genauer mit dem Buch The Adult Learner. The Definitive Classic in Adult Education and Human Resource Development auseinanderzusetzen und im ZML-Leseclub vom März und Mai 2017 diskutierten wir Kapitel 9 New Perspectives on Andragogy . (S 183-202)

 

Übersicht

Knowles et al definieren sechs fundamentale Prinzipien lebenslanger Lernprozesse.

  1. Erwachsene Lernende möchten wissen, warum sie lernen sollen.
  2. Sie möchten selbst-gesteuert lernen.
  3. Sie erwarten, dass ihr bisheriges Wissen und ihre Erfahrungen in den Lernprozess einfließen.
  4. Sie sind bereit zu lernen (ready).
  5. Sie bevorzugen Lernaufgaben, in denen praktische Probleme gelöst werden.
  6. Sie sind motiviert zu lernen.

Im weiteren werden diese Prinzipien aus theoretischer Sicht und basierend auf Studien beleuchtet.

 

(1) The Learner’s Need to Know

Die Autoren schreiben, dass dieses Grundbedürfnis erwachsener Lernenden zu wissen, warum sie etwas lernen sollen, mittlerweile allgemein akzeptiert ist. Mir ruft das eines der Prinzipien der Gendergerechten Didaktik in Erinnerung: da hieß es, Frauen möchten wissen, warum sie etwas lernen sollen.

Basierend auf dieser Annahme sollen die Lernenden gemeinsam in den Planungsprozess des Weiterbildungsangebots eingebunden sein. Haben die Lernenden eine gewisse Kontrolle über das Angebot, wird ihr Lernprozess effektiver  – sharing control over the learning strategies is believed to make learning more effective (p 183). Im Studiengang Content-Strategie der FH JOANNEUM wird dieser Ansatz gelebt. In Diskussion mit den Studierenden wird jedes Jahr das Angebot feinabgestimmt und weiterentwickelt.

Die Autoren kritisieren, dass die breite Akzeptanz dieses Prinzips dazu führt, dass nur wenige WissenschafterInnen diese Annahmen überprüfen. Basierend auf Untersuchungen im Bereich von Trainingsangeboten wurden drei Dimensionen rund um den „Bedarf zu wissen“ (need to know) identifiziert, :

  • Wie findet der Lernprozess statt (Durchführung)?
  • Welches Lernen wird stattfinden (Lerndesign)?
  • Warum ist es wichtig zu lernen?

Die im Kapitel präsentierten Studien unterstützen die Annahme, dass Erwachsene bereits in die Planung des Trainings eingebunden sein sollen und dass sie in jedem Fall vorab Informationen zum Wie, zur Art des Lernens und zum Warum erhalten sollen.

 

(2) Self-Directed Learning

Knowles et al nennen zwei Konzepte des selbst-gesteuerten Lernens, und zwar selbst-gesteuertes Lernen als self- teaching und personal autonomy.

  • Sich selbst etwas Beibringen meint, dass die Lernenden die Kontrolle über die Mechanismen des Lernens haben und sich selbst unterrichten können.
  • Autonomie bedeutet, dass die Lernenden ihre Lernziele selbst bestimmen und Herr bzw. Frau des eigenen Lernprozesses sind (ownership).

Die beiden Konzepte des selbst-gesteuerten Lernens sind von einander recht unabhängig. Eine sehr autonome Lernerin kann sich z.B. entscheiden in einem hochstrukturierten xMOOC mit engem Rahmen zu lernen, und sie ist dadurch weit davon entfernt, sich selbst zu unterrichten.

Im allgemeinen geht man davon aus, dass erwachsene Lernenden nicht immer über Fähigkeiten des Sich selbst Unterrichtens und über Autonomie im Lernprozess verfügen. Selbst-gesteuertes Lernen hängt von der Situation ab (situational). Sowohl zu viel Selbststeuerung als auch zu wenig kann Probleme verursachen. So wird sich etwa ein sehr autonomer Lerner in einem stark kontrollierten, vorgegebenen Lernraum unwohl fühlen. (p 186) Es ist die Rolle des Lehrenden, sich dem Stil der Lernenden anzupassen (Grow, 1991) (p 187, Table 9-1):

  • dependent learner – teacher as expert with authority
  • interested learner – teacher as motivator and guide
  • involved learner – teacher as facilitator
  • self-directed learner – teacher as consultant

In einem weiteren Modell (Garrison, 1997) werden drei Kernkomponenten von selbstgesteuerten Lernprozessen genannt: Selbstmanagement, Motivation, Selbst-Monitoring / Reflexion. Erwachsene Lernende brauchen alle drei Komponenten. In der Auseinandersetzung mit berufsbegleitend Studierenden erscheint mir der letzte Aspekt besonders herausfordernd.

Rotter (1966, 1990) streicht die Wichtigkeit des Kontrollzentrums von Lernaktivitäten hervor (locus of control): Es gibt Lernende, die das Kontrollzentrum ihrer Lernprozesse in sich selbst sehen, die also ihre Lernprozesse selbst kontrollieren (sie werden internals genannt), während andere die Kontrolle abgegeben haben und Kräfte, die sie nicht beeinflussen können, als verantwortlich für ihren Lernprozess sehen (externals). Sogenannte internals zeigen ein besseres Lernverhalten, suchen aktiv Information, und brauchen nicht soviel Unterstützung wie externals, die auch mit Hilfe nicht die Kontrolle über ihr Lernen übernehmen.

Viele Faktoren beeinflussen, ob Lernende sich selbst-gesteuert verhalten oder nicht:

  • der eigene Lernstil,
  • Vorerfahrungen im Thema,
  • soziale Ausrichtung,
  • Effizienz,
  • Lernsozialisierung, frühere Lernerfahrungen,
  • Kontrollzentrum.

 

(3) Vorerfahrungen

Vorerfahrungen beeinflussen das Lernen (p 189),

  • indem sie ein breites Spektrum an individuellen Unterschieden zwischen Lernenden bewirken,
  • indem sie Lernressourcen beisteuern,
  • indem sie Verzerrungen bewirken, die neuen Lernprozessen im Weg stehen können und neue Lernprozesse formen,
  • indem sie die Basis für die Lern-Identität von erwachsenen Lernenden bilden.

Mentale Schemata können neues Lernen behindern (Argyrid, 1982) (Schon, 1987). Argyris beschreibt ein single loop Lernen, bei dem die Lerninhalte und die Aktivität der Lernens zu den früheren Erfahrungen passen, und ein double-loop Lernen, dass nicht in das bisher gelernte Schemata passt und daher große Widerstände bei den Lernenden hervorruft. Schon nennt das alltägliche Tun gemäß bekannter Schemata knowing in action, wohingegen reflection-in-action meint, dass im Prozess des Tuns oder Lernens durch Reflexion bemerkt wird, dass die alten Schemata nicht mehr passen und sie dann verändert werden.

Die Richtungen Schema Theory, Information Processing und Memory Research der kognitiven Psychologie erklären, wie frühere Erfahrungen Lernprozesse prägen.

Schema sind kognitive Strukturen, die beim Lernen ausgebildet werden. Rummelhart und Normann (1978) definieren drei Lernweisen: Faktenlernen (accretion), Abstimmung (tuning) – hier werden die Schemata einer Person bereits etwas verändert, und Rekonstruktion – in dieser Phase werden neue Schemata gebildet.

Senge (1990) spricht von mentalen Modellen als interne Bilder eines Menschen, die ihm oder ihr zeigen, wie die Welt funktioniert. Diese Bilder limitieren Menschen und bringen sie dazu auf bekannten Pfaden zu wandern.

Information Processing Theory geht davon aus, dass Vorerfahrungen als Filter für Lernprozesse wirken. Größere Aufmerksamkeit wird auf Lernprozesse gerichtet, die mit den Vorerfahrungen zusammenpassen.

In Bezug auf Memory Research setzt sich Ormrod (1990) vor allem mit dem Langzeitgedächtnis auseinander und bietet folgende Prinzipien für die Speicherung von Informationen an:

  • Manche Infos werden ausgewählt, andere ausgeschlossen.
  • Grundlegende Bedeutungen werden eher gespeichert als wörtlicher Input.
  • Bestehende Urteile über die Welt werden genützt, um neue Informationen zu verstehen.
  • Bestehendes Wissen wird zu dem neu erworbenen hinzugefügt und verändert es; was gelernt wird, kann mehr oder anders sein, als die eigentlich gelernte Information.

Diese Überlegungen erklären zu einem Teil die Entstehung des Konstruktivismus. Savery und Duffy (1996) legen  konstruktivistische Prinzipien für Instruktionen fest, von denen ich die folgenden wesentlich finde:

  • Verankere alle Lernaktivitäten ein einem größeren Problem.
  • Unterstütze die Lernenden dabei die Eigentümerschaft des Lernprozesses zu übernehmen.
  • Entwickle eine authentische Aufgabe.
  • Ermutige die Diskussion alternativer Herangehensweisen.
  • Ermögliche Reflexion.

Zusammenfassend kann Vorerfahrung einerseits beim Lernen helfen, andererseits jedoch auch Lernen verhindern. Es braucht also einen Prozess des „Ent-Lernens“ (unlearning) – Lewin (1951) nannte dies den unfreezing Zustand, in der Threshold Theory spricht man von den Phasen preliminal – liminal – postliminal, auch die Dekonstruktion im Zusammenhang der Geschlechterforschung fällt mir da ein.

 

(4) Bereitschaft zu Lernen

Erwachsene sind bereit zu lernen, wenn sie in ihrer jeweiligen Lebenssituation etwas Neues wissen oder können müssen, d.h. so ein Lernen ist situativ. In unterschiedlichen Lernsituationen können sich die Lernenden ganz unterschiedlich verhalten.

Pratt (1988) nennt die zwei Dimensionen Richtung/Anleitung (direction) und Unterstützung (support) als wesentliche Möglichkeiten des Lernverhaltens. Je nach Inhalt und Vorwissen brauchen erwachsene Lernende viel oder wenig Anleitung, je nach Person und Situation brauchen sie mehr oder weniger Unterstützung.

 

(5) Lösen praktischer Probleme

Erwachsene lernen am besten, wenn neue Lernaufgaben in ein praktisches Beispiel aus dem realen Leben verpackt sind. Dieser experiential approach hat sich vielfach bewährt. Kolb war maßgeblich an der Verbreitung von experiential learning (Erfahrungsbasiertes Lernen ?) beteiligt. Sein experiential learning cycle (1984) besteht aus vier Stufen:

  • Konkrete, praktische Lernerfahrungen im Hier und Jetzt
  • Beobachtungen und Reflexion
  • Generalisierung und Ableitung von abstrakten Konzepten
  • Test des neuen Konzepts in neuen Situationen

 

(6) Motivation

Die Motivation zu Lernen ist für erwachsene Lernende intrinsisch. Sie ist die Summe aus vier Faktoren (Wlodowski, 1985):

  • Success: Erwachsene möchten erfolgreiche Lernende sein.
  • Volition: Erwachsene möchten ihren eigenen Willen in Lernprozesse einbringen.
  • Value: Sie möchten etwas lernen, das für sie einen Wert hat.
  • Enjoyment: Sie möchten eine angenehme Lernerfahrung haben.

Besonders gut gefallen mir Wlodowski’s Charakteristika und Fähigkeiten eines Lehrenden, der motiviert:

  • Expertise: Motivierende Lehrende wissen viel und bereiten sich gut vor.
  • Empathie: Sie verstehen die Bedürfnisse und Erwartungen der Lernenden und nehmen diese ernst.
  • Enthusiasmus: Sie tauchen ganz in ihre Rolle ein und bringen Emotion und Energy ein.
  • Klarheit: Sie sind verständlich für die Lernenden und unterstützen bei Verständnisschwierigkeiten.

Am besten lernen erwachsene Lernende, wenn sie glauben, dass sie die neuen Inhalte bewältigen können und dass diese ihnen konkret nützlich sein werden.

Fazit

Mich beeindruckt, dass Knowles und Kollegen sich bereits so früh auf diese Art mit Lernprozessen erwachsener Lernender auseinandergesetzt haben. Die erste Ausgabe des Buchs stammt aus dem Jahr 1998. Die Ausführungen beruhen Überlegungen, die oft Jahrzehnte älter sind.

Gerade in der Online-Lehre mit berufsbegleitenden Masterstudiengängen oder in Weiterbildungsangeboten sollte man diese sechs Prinzipien berücksichtigen.

 

Literatur

Knowles, M. (1975) Self-directed learning: A guide for learners and teachers. New York: Association Press

Knowles, M. S., Holton III, E. F., & Swanson, R. A. (2005). The Adult Learner. The Definitive Classic in Adult Education and Human Resource Development. Burlington: Elsevier

 

Eine „unserer“ Journalismus und PR-Studentinnen – Kathrin Rathmayer – verfasste 2014 eine interessant genderlect-Rathmayr-2014 (in Englisch) mit dem Titel „Genderlect – The verbal battle for female intimacy and male independence“. Schon länger wollten wir diese Arbeit im ZML-Leseclub diskutieren, gestern gelang es uns endlich.

In ihrer Arbeit leitet Rathmayer im ersten Kapitel zum Thema Language and Gender ein, wobei ich den Ausdruck Genderlect, geprägt von Deborah Tannen vorher gar nicht kannte. Tannen betrachtet den Unterschied in der Kommunikation von Frauen und Männern aus einer sprachwissenschaftlichen Perspektive. Im zweiten Kapitel beschäftigt sich Rathmayer mit Gender im elektronischen Diskurs und im dritten Kapitel analysiert sie Unterschiede in Weblogs von Autorinnen und Autoren.

Da der ZML-Leseclub rein weiblich besetzt ist, war unsere Diskussion auch von unseren Emotionen geprägt. Aus eigenen Beispielen konnten wir bestätigen, dass Frauen in der Kommunikation Beziehung und Beteiligung (involvement) ausdrücken während Männer nach Unabhängigkeit streben. In ihrer Sprache stellen Frauen Beziehung her, in dem sie unterstützen, nachfragen, einen Kontext herstellen, Emotionen sichtbar machen, ihre Aussagen relativieren (es könnte auch anders sein, gleichberechtigte/ symmetrische Sicht), während Männer sich eher auf den Inhalt konzentrieren, rasch zum Punkt kommen und ihren Status festlegen/verteidigen (hierarchische/ asymmetrische Sicht).

In der Computer-Mediated Communication bestand in den späten 80-er Jahren die Hoffnung, dass das Internet diese Unterscheide auflösen würde, und anfangs war durch die Möglichkeit anonymer Aktivitäten die Kategorie Gender kein großes Thema. Dies erweis sich allerdings genauso bald als unrealistisch wie die Erwartung, dass das Internet vor allem demokratische Prozesse stärken würde. 2007 hält Susan Herring fest, dass die Genderlect Theorie zu face-to-face Interaktionen auch für Online-Diskussionen gültig ist.

Struktur und Inhalte von Online-Postings unterscheiden sich je nach Geschlecht der AutorInnen (Rathmayr, S30). Frauen beginnen meist mit einer Einführung, die zu etwas anderem verlinkt (Beziehung herstellen – trifft z.B. für diesen Post zu, ohne dass das meine Absicht war!). Dann folgen Informationen gespickt mit Phrasen, die Höflichkeit, Emotion, Relativierung enthalten (ist in diesem Post auch sichtbar, siehe etwa Anfang des 3. Absatzes). Viele Frauen verfolgen einen harmonischen, beziehungsstiftenden Stil. Männer hingegen posten häufig mit dem Ziel ihren sozialen Status sichtbar zu machen, d.h. sie suchen nicht nach Harmonie sondern fordern andere heraus, kritisieren und verwenden einen konkurrenzbetonten Stil.

Nach Auseinandersetzung mit den Inhalten der Bachelorarbeit tauchten in unsrer Diskussion im ZML-Leseclub ganz unterschiedliche Aspekte auf. Uns gefiel Tannens Ausdruck „cross cultural communication“ für Genderlect, also der Ansatz die Kommunikation über Geschlechter hinweg mit der Kommunikation über Kulturen hinweg zu vergleichen. Wir sprachen über unsere Kinder und wie sie dem Thema Sex online ausgesetzt sind, Natasa erzählte von dem Buch So Sexy So Soon, das sie sosehr berühtre, dass sie es nicht fertig lesen wollte. Wir rätselten, warum junge Männer sich in ihrer Ausbildung für Film entscheiden und junge Frauen für Fotografie (Klassenbelegung in der Grazer Ortwein-Schule). Und wir hatten viele Ideen, wo wir in unseren Online-Lernszenarien nach Gender-Differenzen Ausschau halten könnten.

Facial-gender-by-PLoS-One-Creative-CommonsPhoto credit: Syed Zulqarnain Gilani, et al. (Creative Commons), PsyPost
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Bereits am 27.5.2014 begannen Gudrun, Natasa und ich Aspekte rund um unseren Lesestoff von David J. Snowden  und Mary E. Bone sowie Paul Cilliers zur Complexity  Theory zu diskutieren (Link zu den Publikationen siehe Seitenende).

Natasa stellte gleich eine Verbindung zu unserer  Identität her: wie wir  Wissenschaft, unsere Arbeit, unser Leben „sehen“ – also einfach, kompliziert, komplex oder chaotisch – hängt mit uns und unserer Identität  zusammen. Von unserem Hintergrund her haben wir unterschiedliche Zugänge zur Komplexität, Gudrun als Sprachwissenschafterin, Natasa als Psychologin, ich als Physikerin. Die Arbeit am ZML braucht eine interdisziplinäre Herangehensweise, gerade im Austausch mit den Lehrenden als unterschiedlichen Fachdisziplinen. Auf diese Weise wollen wir Komplexität zulassen, in der Hochschuldidaktischen Weiterbildung genau so wie im cope14-MOOC.

Am 9.7.2014 wurde unsere Runde durch Sylvia vergrößert, die als Erwachsenenbildnerin einen wissenschaftstheoretischen Ansatz in unsere Diskussion brachte. Basierend auf  dem von mir geäußerten Unbehagen, dass mathematisch klar definierbare chaotische Systeme in anderen  Wissenschaftsbereiche, etwa der Wirtschaft, viel weniger  klar definiert verwendet werden, legten wir drei Levels fest:

  • Metatheorien, die unabhängig sind von einer einzelnen Fachdisziplin und dadurch in mehreren Fachdisziplinen wirksam werden können,
  • Fachtheorien, Profession / Objekt / lokale Themen sowie
  • Handlungsebene und Alltagsverständnis: interdisziplinär und komplex!

Man könnte also sagen, dass die Chaostheorie als Fachtheorie Bausteine für eine Metatheorie enthält, die von anderen Fachdisziplinen, z.B. der Wirtschaft, für ihre eigenen Zwecke verändert werden können. Interessant fand ich, dass wir in unserem Austausch feststellten, dass Disziplinen wie Pädagogik oder Psychologie keine „Bausteine für Metatheorien“ liefern. Ich bin mir unsicher, ob  das stimmt.

Dann widmeten wir uns der Diskussion komplexer Systeme. Paul Cilliers‘ Artikel zählt einige Charakteristika von komplexen Systemen auf (S. 257):

  • Komplexe Systeme sind offen, sie befinden sich nicht im Gleichgewicht.
  • Sie bestehen aus vielen Komponenten.
  • Es gibt eine Vergangenheit – Zukunft – Beziehung: der „Output“ einzelner Komponenten hängt von ihrem Input ab, einige dieser Input-Output-Beziehungen sind nicht linear.
  • Die Komponenten reagieren miteinander, dabei gibt es unterschiedliche Reaktionswege.
  • Das Verhalten komplexer Systeme resultiert aus der Interaktion ihrer Komponenten, und nicht aus Eigenschaften der Komponenten selbst – das nennt man manchmal „emergence“.
  • Asymmetrische Strukturen entstehen durch interne dynamische Prozesse komplexer Systeme.
  • Mehr als eine Beschreibung eines komplexen Systems sind möglich.

Die für emergent learning so wichtige Balanz zwischen Offenheit und Struktur ist auch für komplexe Systeme gültig: Cillier schreibt: Die Struktur eines komplexen Systems ermöglicht sein komplexes Verhalten. Ein komplexes System muss beschränkt sein und darf nicht zu viele Freiheitsgrade haben. Sonst verhält es sich beliebig (S. 258).

Wir „kennen“ ein komplexes System nur im Rahmen eines bestimmten Ordnungssystems, das wir selbst gewählt haben. Unser Wissen über ein komplexes System ist immer provisorisch.(S. 259). Wir können komplexe „Dinge“ nicht komplex verstehen (S. 263).

Gudrun meine, unsere Lernkultur, unser Bewusstsein ist so ein Ordnungssystem, mit dem wir auf einen komplexen Sachverhalt blicken. Wir müssen uns entscheiden, was wir betrachten und was nicht.

Die Footprints of emergence machen Komplexität sichtbar, meinen wir – wobei sie eine Momentaufnahme sind.

In der Spannung zwischen Offenheit und vorgeschriebenem System, wo im Zwischenraum emergent learning möglich wird, sehen wir unseren Spielraum für didaktische Gestaltung.

Lesestoff:

  • David J. Snowden und Mary E. Boone “A Leader’s Framework for Decision Making“, Harvard Business Review
  • Cilliers, P. (2005). Complexity, deconstruction and relativism. Theory, Culture and Society, 22(5), 255-267.

Im ZML-Leseclub gehen wir weiter den Konzepten hinter den footprints of emergence nach. Thema unseres nächsten Treffens ist die „Complexity Theory“.

Gemäß der englischen Wikipedia sind folgende Themen mit der Complexity Theory verwandt:

  • Chaos theory (and computational complexity theory and algorithmic information theory)
  • Complexity theory and organisations (Behandlung von strategischen Aspekten)
  • Complexity theory and economics (Anwendung in der Wirtschaft)

Chaos Theory

Chaos Theory kenne ich aus der Physik und Mathematik. In chaotischen Systemen verursacht eine kleine Änderung der Anfangsbedingung eine nicht vorhersagbare Änderung des Gesamtsystems (plakatives Beispiel: ein Flügelschlag eines Schmetterlings ändert das Wetter). Ein Beispiel dafür ist das Doppelpendel. Die Bewegung des Doppelpendels ist zwar vorhersagbar, deterministisch (es gibt eine Bewegungsgleichung), allerdings höchst empfindlich auf die Anfangsbedingungen. D.h. auch wenn man versucht das Doppelpendel auf die exakt gleiche Art anzustoßen ist die resultierene Bewegung immer unterschiedlich, da es in der Realität nicht möglich ist eine Anfangsbedingung exakt gleich zu wiederholen. Beim chaotischen Pendel im Giessener Mathematikum sieht man die chaotische Bewegung des Doppelpendels gut, gegen Ende des Videos dreht es sich sogar in die Gegenrichtung.

Ein berühmter Name in der Chaosforschung ist Benoit Mandelbaum, der Erfinder der fraktalen Geometrie (fraktal kommt von fractus – zerbrochen). Fraktale haben einen „ausgefransten Rand“. Man sieht das etwa bei der „Kochkurve„, die zwar eine endliche Fläche umschließt, bei der man jedoch nicht weiß, wie lange sie ist. (Ein nützlicher Begriff ist die Hausdorff Dimension, die bei Fraktalen keine ganzzahlige Dimension besitzt).

Zusammenfassend kann man sagen, dass chaotische Systeme in der Natur häufig vorkommen und es zahlreiche Theorien und mathematische Modelle gibt, sie zu beschreiben. Solche Modelle werden auch in der Wirtschaft verwendet.

In einem der Artikel, den wir für den ZML-Leseclub diskutieren, geht es um Complexity theory and organisations / and economics.

Simple, complicated, complex and chaotic systems

Im Harvard Business Review beschreiben David J. Snowden und Mary E. Boone „A Leader’s Framework for Decision Making„, dabei unterscheiden sie zwischen einfachen, komplizierten, komplexen und chaotischen Systemen.

  1. In einfachen Systemen unterstützen „Best paractice“ Beispiele Führungskräfte in ihrer Entscheidungsfindung. Die AutorInnen nennen solche Systeme „known knowns“ – die Entscheidungen werden akzeptiert, weil die Beteiligten das Problem oder die Herausforderung auf eher gleiche Art verstehen. Im Weiteren ist angeführt, dass die Welt selten so einfach ist und auch in einfachen Systemen Probleme auftreten können.
  2. Komplizierte Systeme brauchen Expertinnen und Experten. Im Bereich der „known unknowns“ liefern ExpertInnen „good pratice“ Beispiele, da es eine „beste“ Lösung meist nicht gibt. Komplizierte Fragestellungen fordern Führungskräfte, gerade auch wenn die ExpertInnen einander widersprechende Lösungswege vorschlagen. Kreative Ansätze können Lösungen für komplizierte Probleme bringen, ein spielebasiertes Szenario kann zu neuen Perspektiven führen.
  3. Komplexe Systeme werden als „unknown unknowns“ bezeichnet: was passieren wird, ist nicht vorhersagbar. Erst im Rückblick kann eine komplexe Situation verstanden werden. Komplexe Systeme brauchen eine experimentelle Herangehensweise, in der Fehler passieren dürfen. „Safe to fail“-Experimente finden in einem sicheren Raum statt, in dem Ideen scheitern können (sich als nicht nützlich erweisen können). Mit den Ideen, die beobachtbare positive Ergebnisse liefern, kann weitergearbeitet werden. Emergente Prozesse spielen beim Umgang mit komplexen Systemen eine wichtige Rolle.
  4. Die Entwicklung chaotischer Systeme ist nicht voraussehbar. chaotische Systeme sind „unknowable„. Die Herausforderung für Führungskräfte besteht darin, eine chaotische Situation (Krise) in eine komplexe Situation überzuführen.

Den Zusammenhang von komplexen Systemen mit Didaktik, Lehre und Training werden wir bei unserem kommenden Leseclub diskutieren.

 

Aufgrund meines Engagements im postgradualen Masterlehrgang Public Communication lese ich gerade Stefan Münkers Buch: Emergenz digitaler Öffentlichkeiten: Die Sozialen Medien im Web 2.0 (2009). Den Rest des Beitrags lesen »

Before Christmas we –  Gudrun, Erika and Natasa and myself  – continued with the discussion of threshold concepts. In the ZML journal club (November 13) we started with the editors’ preface of Threshold Concepts and Transformational LearningJan H.F. Meyer, Ray Land and Caroline Baillie (my blogpost) and decided to read more around the topic. We choose two articles:

Jens Kabo and Caroline Baillie: Engineering and Social Justice: Negotiating the Spectrum of Liminality ….. 303
Leah Shopkow: What Decoding the Disciplines Can Offer Threshold Concepts ……………… 317

 

The articles

Shopkow describes in her article how they used the methodology „Decoding the Disciplines“, a practical approach which has similarities with threshold concepts. In this approach experts were interviewed several times by interviewers of another discipline to become more self-conscious  about their hidden believes, their tacit knowledge and epistemes of their discipline (episteme = to know). The process leads to a more explicit vocabulary of goals and techniques which can help students to better understand what to do.

I enjoyed a lot to read how experts of History struggled to describe their own learning processes in detail and how they got an understanding why it is difficult for many students to understand what to do for a given task. During the interviews some experts got new ideas how to formulate the tasks for their students. In the case study it becomes obvious that every expert of History has a different approach how to learn, f.e. practical approach, discussion of ideas, intellectual techniques, affective approach.

The methodology „Decoding the Disciplines“ helps to make tacit knowledge and tacit assumptions visible. At end of the article Shopkow describes that they investigated the whole curriculum and discussed the results with more than fifty department members.

In their article Kabo and Baillie start with three concepts about Engineering: 1. to solve problems (old approach), 2. to make profit (newer approach) and 3. to apply social justice (new approach). They cite Wenger about inherent understanding in a shared practice and that this understanding – if it is not changeable – can stop learning in a Community of practice. The authors write that there are concepts in a discipline which need transformative qualities as the example of social justice in Engineering.

They asked students of Engineering and Social Sciences to describe the meaning of social justice and got 13 different meanings. The concept of social justice is a threshold for engineering students. Based on the results of the study the students could be made aware of the barriers before understanding social justice in the context of their study.

Discussion

We started the discussion with Shopkow’s article and how often we encounter students or group of students who interpret our tasks very differently. We investigated how we deal with these different approaches and how we try to make our instructions understandable to them. We tried to find aspects of tacit knowledge and agreed that we would be interested into the interview questions of Shopkow and ask these questions among us and our experts.

We discussed the role of tacit knowledge in (learning) communities and if the vitality of a community and the amount of tacit knowledge in this community are related with each other. Is „common sense“ the tacit knowledge?

With regard to our university we examined thresholds as new students, interdisciplinarity, gender, new didactical approaches, …

We will continue to look for threshold and liminal spaces and reflect them – in the ZML journal club we will move on to new topics.

 Artikel der AutorInnen: Roy Williams, Regina Karousou, Jenny Mackness

Zusammenfassung und Ergänzung: basierend auf dem Artikel von Williams et al. habe ich Aspekte zusammengezogen, umgeordnet, meine Erfahrungen und mein Verständnis einfließen lassen – insbes. bei der Übersetzung von manchen englischen Fachbegriffen – sowie die Überlegungen in meinen Kontext als Lehrende und Trainerin einer österreichischen Fachschule eingefügt.

1. Einführung

Hintergrund:  Wir erleben einen immer größeren Technologieeinsatz in Kommunikation und Interaktion,  im Bereich Lernen, Arbeit und im privaten Leben. Die Zahl an Blogs, tweets, Videos, …. nimmt rasant zu. E-Learning passiert mittlerweile oft außerhalb formaler Curricula, allerdings wird die Technologie (von Unterrichtenden und Lernenden) teilweise nicht adäquat für Lernprozesse genützt. (Sharpe, Beetham, de Freitas 2010).

Studierende nutzen das Web intensiv,  jedoch sind sie sich oft ihrer Lernprozesse nicht bewusst, bzw. lehnen sie die Verbindung ihrer privaten Online-Aktivitäten mit Lernprozessen im Rahmen ihres Hochschulstudiums ab.

Studierende haben viele Web-Kompetenzen entwickelt, Lehrende wissen noch nicht genau, wie sie diese Kompetenzen in der Hochschullehre nutzen könnten.

Paradigmenwechsel gewünscht: Hochschulen setzen Social Media (Web 2.0) ein, verwenden jedoch meistens traditionelle Lernmodelle mit vorgeschriebenen Lernergebnissen und konventionellen, hierarchischen Rollen. Solange Hochschulen Lehr- und Lernprozesse nicht öffnen, flexibler machen und die Selbstorganisation der Studierenden integrieren, wird ein großer Teil der Lernprozesse der Studierenden außerhalb der Hochschule stattfinden (Collins & Halverson, 2010).

Anzustreben wäre: Unterrichtende in der Rolle von Coaches, LernbegleiterInnen – der Inhalt wird von Unterrichtenden und Lernenden gemeinsam entwickelt (und nicht von den Unterrichtenden alleine zur Verfügung gestellt).

Grundlage für einen weiterentwickelten Ansatz in der Hochschullehre können alternative didaktische Modelle sein, wie der Connectivism (Siemens, 2005), Complexity Theory (Cilliers, 2005, 2010), Communities of Practice (Wenger, 1998, 2006) und Emergent Learning.

Verständnis der AutorInnen von Emergent Learning als Lernen:

  • das aus einem Zusammenspiel von Personen und Ressourcen entsteht,
  • in dem die Lernenden Eigenverantwortung übernehmen, den Lernprozess und teilweise auch die Lernziele selbst bestimmen (d.h. Lernprozess und Lernziele haben unvorhersehbare Aspekte),
  • in dem die Lernenden im Rahmen einer Struktur und gewisser Einschränkungen selbstorganisiert lernen,
  • bei dem sich Lernende und das Lernsystem gemeinsam entwickeln und
  • bei dem reale und virtuelle Netzwerke integriert sein können.

Unterrichtende sollten sich dessen bewusst sein, dass ihre Wahl des didaktischen Designs auf ihren inneren Werten beruht, auf der Lernkultur, die sie persönlich für anstrebenswert erachten.

2. Herangehensweise und Fragen

  • Welche Bedingungen ermöglichen Emergent Learning?
  • Wie kann Emergent Learning beurteilt / evaluiert (validate) werden?
  • Ist es möglich Emergent Learning und vorgeschriebenes Lernen zu integrieren, und wenn ja, wie?

Emergent Learning und vorgeschriebenes Lernen hat es schon immer gegeben, allerdings fördern Web2.0 Werkzeuge Interaktion, Kommunikation sowie die Produktion und Verbreitung von Inhalten.

Figure 1: Unterschiede zwischen Emergent Learning und vorgeschriebenem Lernen

Arten zu lernen

Anwendung bei

Art der „Wissensvermittlung“

Organisation

Systeme mit vorgeschriebenen Lernprozessen Vorhersehbare, auch schwierige Fragestellungen Vorausschauende Kontrolle – Lernziele Hierarchisch, institutionelle Kontrolle
Systeme, die Emergent Learning und Netzwerke fördern Komplexe Fragestellungen, die Anpassung und Adjustierung während des Lernprozesses brauchen Zurückschauende Kohärenz[1] – Lernprozesse bekommen rückblickend durch Reflexion Struktur und Bedeutung Zusammenarbeit, Selbstorganisation

Arten zu lernen

Arten der Produktion von Materialien

Beurteilung, Evaluierung, Selbstkorrektur

Systeme mit vorgeschriebenen Lernprozessen Zentral und vorherbestimmt für die Lernenden; reproduziert und verteilt, teuer Wissenschaftlich, objektiv, Peer Review durch Elite;Intellektuelles Kapital
Systeme, die Emergent Learning und Netzwerke fördern Offen & verteilt, von den Lernenden erstellt; reproduziert, verteilt und überarbeitet zu geringen Kosten Offene Interaktion, Beschränkung durch Werthaltung (um Chaos einzuschränken);Erzählung, ethnografische Berichte

3. Analytischer Rahmen

Lernen umfasst Wissensgewinn und Handlungswissen. Es braucht individuelle Fähigkeiten und ein soziales Umfeld. Lernprozesse enthalten vorgeschriebene  Anteile und Anteile von Emergent Learning. Es gibt auch negative Effekte von Emergent Learning (nicht erwünschte Handlungen, nicht erwünschte Netzwerke können entstehen).

Emergent Learning: Siemens (2009) schreibt, dass Emergent Learning das Ergebnis der Interaktion unterschiedlicher Handelnder ist, bei dem Unerwartetes entsteht. Emergent Learning tritt eher auf, wenn viele selbstverantwortliche Handelnde mit einander oft und offen interagieren, mit großen Freiräumen jedoch innerhalb gewisser Rahmenbedingungen. Kein Individuum sieht das ganze Bild, Handelnde und das System entwickeln sich gemeinsam weiter.

Offenheit braucht Rahmenbedingungen und Werte. Zu große Offenheit kann zu isolierten virtuellen Ghettos führen.

Wenger (1998) meint, dass wir nur die Absicht haben können, ein Design zu entwickeln, dass Emergent Learning fördert. Lernen wird auch von selbst passieren, unabhängig von unseren Lernszenarien, Lehrende / TrainerInnen können nicht vorhersehen, wo es passieren wird.

Cilliers (2005) sieht eine Dynamik zwischen Struktur und Freiheit. Hat der Lernraum zu wenig Struktur, passiert Lernen zufällig. Komplexe Prozesse können am besten auftreten, wenn es ausreichende Rahmenbedingungen gibt (auch eine gewisse Sicherheit). Enge Systeme ermöglichen keine komplexen Lernprozesse. Aus diesen Gründen muss ein offen konzipiertes Lernsystem, das Emergent Learning fördern möchte, kontinuierlich beobachtet (Monitoring) und verändert, neu balanciert werden.

Knowledge Ecologies: Web2.0 Werkzeuge und Social Media ermöglichen durch interaktive Werkzeuge viele Anlässe für Emergent Learning.  Lernräume zu gestalten, die vorgeschriebene und offene Elemente beinhalten, braucht Lehrende, die diese zwei so unterschiedlichen Ansätze integrieren können.

4. Anwendung des Rahmens

Die Evaluierung, Bewertung und Selbstkorrektur für Emergent Learning Netzwerke oder Lernräume bleibt eine offene Baustelle. Wie sollen Ergebnisse von Emergent Learning-Prozessen benotet werden, die unvorhergesehen auftreten? Insgesamt lässt sich sagen, je offener ein Lernszenario ist, desto schwieriger kann es  auf klassische Weise beurteilt werden.

Eine weitere Herausforderung für Lehrende, die Emergent Learning fördern, besteht darin, dass sie negative Aspekte dämpfen und positive Aspekte verstärken sollten.

CCK08-MOOC: Um diese Punkte zu illustrieren schildern die AutorInnen den Verlauf  des CCK08-MOOC[2] . Das Kursdesign von Siemens und Downes enthielt implizit die Erwartung, dass Informationen und Erfahrungen frei geteilt werden und dass neues Wissen gemeinsam entwickelt wird. Ein Aggregator[3] sammelte täglich Blogposts und Diskussionsbeiträge  und stellte diese auf der CCK08-Website als Linkliste zur Verfügung. Der MOOC war frei, jede/r Interessierte konnte sich anmelden. Allerdings gelang es in diesem ersten MOOC nicht eine Balance zwischen einem fixen Rahmen und den gewährten Freiheitsgraden zu erreichen. Eine Person, die ein aggressives Trollverhalten an den Tag legte, störte die anderen TeilnehmerInnen in ihren Lernprozessen. Der Troll erreichte, dass die Diskussionen in den Foren praktisch zum Stillstand kamen.

Weitere im Artikel diskutierte Beispiele sind der MA in Management Learning and Leadership Programme der Uni Lancaster, in dem die Studierenden ihre Lernziele selbst festlegen (Emergent Curriculum) und Mitra’s Hole, wo ein in einer Wand fixierter Computer Kindern aus indischen Slums zur Verfügung steht.

Abschluss

Im Artikel Footprints of emergence entwickeln Williams et al ein Framework für die Reflexion und Evaluierung von Lernräumen oder Lernszenarien in Bezug auf vorgeschriebenes oder Emergent Learning.


[1] Das erinnert mich an Karl E. Weick (1995) „Sensemaking in Organization“, wo er meint, dass „Sensemaking“ rückblickend passiert. Siehe auch Blogpost “Sensemaking” in the Mooc“, https://zmldidaktik.wordpress.com/2012/02/05/sensemaking-in-the-mooc/

[2] CCK08 war der erste MOOC,  2008 von Stephen Downes und George Siemens designed, das die Auseinandersetzung mit dem Connectivism zum Thema hatte.