Jörg Zumbach - Digitales Lehren und Lernen

Lernen mit Multimedia bedeutet, dass das (digitale) Lernmaterial aus einer Kombination von Worten (geschriebener oder gesprochener Text) und Bildern (Diagramme, Illustrationen, Fotos, Videos, Animationen etc.; vgl. Mayer, 2014a) besteht. Entsprechend hat sich der Begriff des multimedialen Lernens als Sammelbegriff für verschiedene Theorien und Ansätze des multikodalen und multimodalen Lernens etabliert. In diesem Sinne kann multimediales Lernen auch das Lernen mit gedrucktem Material (Text und Bild), das Lernen am Bildschirm mittels Animationen oder Videos, oder das Lernen in einer Vortragssituation mit Präsentation umfassen.

Lernen mit Simulationen stellt einen wesentlichen Ansatz zur Verdeutlichung komplexer Zusammenhänge und zum Einüben komplexer Verhaltensmuster dar. Mit Hilfe von Simulationen können die Lernenden selbst den Einfluss verschiedener Variablen aufeinander oder auch auf andere Variablen erkunden; dies in zeitlich geraffter oder auch zeitlich ausgedehnter Form (z. B. das Verhalten eines Ökosystems im Falle des Eindringens umweltbelastender Stoffe). Es können aber auch die Reaktionen eines Systems auf verschiedene Aktionen durch die Lernenden in Echtzeit simuliert werden, bzw. Lernende können sich darin üben, auf die Vorgaben einer Simulation zu reagieren (wie etwa beim Flugsimulator). Simulationen zeichnen sich im Wesentlichen durch ihre Interaktivität und Adaptivität aus: Einerseits können Lernende mit diesen Systemen in Interaktion treten. Dabei passt sich andererseits die Simulation in der Regel adaptiv den Handlungen der Lernenden an.

Eng verbunden mit dem Lernen mit Simulationen ist das Game-Based Learning. Hier geht es in erster Linie darum, Computerspiele so zu entwickeln, dass im Rahmen des Spiels auch bestimmte Lernziele erreicht werden. Sehr häufig kommen dabei simulationsartige Spiele zur Anwendung. Bei manchen Anwendungen steht der Spielcharakter tendenziell im Hintergrund. Dabei ist häufig von Serious Games, also »ernsten Spielen«, die Rede. Gerade hier werden zumeist Simulationen verwendet.

Ein »Klassiker« des E-Learning umfasst die Gestaltung spezifischer computerunterstützter oder computerbasierter Lernumgebungen. Insbesondere didaktische Planung und Umsetzung spielen eine zentrale Rolle. Auch die Frage der Einsatzmöglichkeiten hinsichtlich Interaktivität und Adaptivität sind zentral.

Die Nutzung des Internet als kollaboratives Lernmedium findet sich insbesondere beim sog. Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) wieder. Hier arbeiten Lernende mithilfe der computervermittelten Kommunikation miteinander.

Blended Learning bzw. Hybrides Lernen bezeichnet alle Mischformen, bei denen »analoges« und »digitales« Lernen kombiniert werden.

Beim mobilen Lernen wird zunehmend auf stationäre Technologie verzichtet. Mithilfe von Tablets, Notebooks oder Handheld-Technologien können Lernende in nahezu allen Situationen ihres täglichen Lebens auf Lerninhalte zurückgreifen. Dies wird häufig auch beim Lernen mit erweiterter Realität/Augmented Reality (AR) verwendet, bei dem analoge Inhalte durch digitale Inhalte erweitert werden.

Das Lernen mit virtueller Realität (VR) spielt in der großen Breite derzeit noch keine wesentliche Rolle, wobei in spezifischen Bereichen (z. B. in der Medizin) bereits breitere Anwendungen von VR bestehen. Dennoch handelt es sich hier um eine Technologie, die das Lernen mit digitalen Medien mit großer Wahrscheinlichkeit nachhaltig beeinflussen wird.

Zusammen weisen alle diese Ansätze auf einen besonderen Aspekt von Lernen hin: Lernen ist ein aktiver Prozess, der in weiten Teilen selbstgesteuert erfolgt. Digitale Medien unterstützen sowohl diese aktive Tätigkeit als auch den Aufbau eigener Wissenskonstruktionen. Diese Auffassung über Lehr- und Lernprozesse ist nicht selbstverständlich, insbesondere dann, wenn man die Entwicklung von Lehr-Lernparadigmen über die vergangenen Jahrzehnte hinweg betrachtet.

Die Nutzung digitaler Technologien für das Lehren und Lernen hing und hängt auch immer mit den jeweiligen (didaktischen) Auffassungen hinsichtlich der Funktionsweise beider Prozesse zusammen. Bereits in den 1970er Jahren wurden Großrechner erstmals und zunächst systematisch zu Lehr-Lernzwecken eingesetzt. Ein erstes Beispiel stellte das an der University of Illinois (USA) entwickelte »Programmed Logic for Automatic Teaching Operation«-System (PLATO) dar, mit dessen Hilfe unterschiedlichste Anwendungen umgesetzt werden konnten (Saettler, 1990). Zumeist gelang dies auf Basis einfacher Texte und simpelster Graphik (auf monochromen Terminal-Bildschirmen). Aus didaktischer Sicht orientierten sich die ersten Einsätze digitaler Technologie noch wesentlich am Behaviorismus (einen Überblick über den Behaviorismus und andere Lehr-Lernparadigmen gibt bspw. Urhahne, 2019). Zentral am Behaviorismus ist die Auffassung, dass Menschen bei ihrer Geburt kaum über angeborene Mechanismen und Kompetenzen verfügen und diese erst im Lauf des Lebens erworben werden. Lernen findet dabei durch Mechanismen der Verstärkung statt und beinhaltet immer eine beobachtbare Verhaltensänderung (Gerrig, 2015). In der behavioristischen Tradition standen die ersten sog. Drill & Practice-Programme bzw. der Programmierte Unterricht (vgl. Skinner, 1971). Hier wurde Information zunächst in kleinen Einheiten präsentiert und danach geprüft, ob das Präsentierte gelernt worden war. Erst nach einer erfolgreichen Überprüfung wurde die nächste Information präsentiert usw. Ähnliche Vorgehensweisen finden sich auch heutzutage noch. Ein Beispiel sind Apps, mittels derer man zur Vorbereitung der theoretischen Führerscheinprüfung die entsprechenden Fragen »pauken« kann, oder auch einfache Vokabeltrainer.

Eine Weiterentwicklung dieses Ansatzes ist das sog. Verzweigte Lernen. Auch hier werden die zu erlernenden Bereiche auf kleinste Einheiten reduziert. Allerdings besteht die Möglichkeit, entsprechend individuelle Rückmeldung auf bestimmte (vordefinierte) Fehler zu geben und Lernende dadurch gezielter zu fördern (vgl. Crowder, 1959; einen Überblick geben hier etwa Niegemann et al., 2008). Grundsätzlich darf man sich diese Ansätze primär textbasiert vorstellen, zumal graphische Darstellungen schon aufgrund monochromer Bildschirme deutlich eingeschränkt waren. Andererseits stellen das verzweigte Lernen und dessen Möglichkeit zur individuellen Förderung bereits ein Umdenken dar, welches sich auch durch die sog. Kognitive Wende zeigt (vgl. Zoelch, Berner & Thomas, 2019). Verschiedene Entwicklungen führten dazu, dass die grundlegenden Annahmen des Behaviorismus nicht umfassend dazu beitragen können, menschliches Lernen und menschliche Informationsverarbeitung in der gesamten Komplexität der dabei zugrunde liegenden Vorgänge zu erklären.

Mit der Weiterentwicklung digitaler Technologien und der Möglichkeit, menschliche Informationsverarbeitungs- und Entscheidungsprozesse mithilfe von Software zu modellieren, begann die Ära des Kognitivismus. Auch hier wurden verschiedene didaktische Ansätze in Form digitaler Lernprogramme entwickelt. Zu diesen Ansätzen gehören Tutorielle Programme, Intelligente Tutorielle Systeme (ITS), aber auch Simulationen. Bei einfachen tutoriellen Programmen wurden abweichend vom Programmierten Unterricht größere Mengen an Informationen präsentiert, es wurde aber auch hier – ähnlich wie beim verzweigten Lernen – die Möglichkeit zur Überprüfung des Gelernten gegeben. Auf Basis der Antworten Lernender (in der Regel Einsatz von Multiple-Choice-Fragen oder einfachen offenen Fragen) konnte ein individuelles, systemgeneriertes Feedback erzeugt werden, bzw. konnten entsprechende Inhalte vertieft oder wiederholt werden. Intelligente Tutorielle Systeme zeichnen sich in erster Linie dadurch aus, dass sie über Algorithmen verfügen, mit denen der Wissensstand Lernender kontinuierlich diagnostiziert wird, dass die Lernziele eindeutig definiert sind und dass die Methoden zum Erreichen der Lernziele in Abhängigkeit von Lernziel und Leistungsstand der Lernenden adaptiert werden können (Psotka & Mutter, 1988). Ein Beispiel für ein ITS aus dem Bereich der Elektrizitätslehre ist das Online-Angebot »ElectronixTutor« ( https://etv2.org/; Graesser et al., 2018), bei welchem das System adaptiv auf die Eingaben Lernender reagiert, um letztere nach und nach gezielt zum Erreichen der Lernziele zu bringen. Die Metaanalyse von VanLehn (2011) zu Intelligenten Tutoriellen Systemen zeigt, dass diese ähnliche (und damit starke) Effektstärken erreichen (d = 0,76) wie menschliche TutorInnen (d = 0,79).