lerntechnologie an der Universität Duisburg-Essen

 = Einsatz digitaler Spiele im Bildungskontext mit „ernsten Absichten“

• große Resonanz, da vielversprechende Form des aktiven, selbstgesteuerten, konstruktiven und situierten Lernens

Die Popularität und der Spielspaß von digitalen Spielen können dadurch erklärt werden, dass verschiedene
Mechanismen des Unterhaltungserlebens sequenziell oder parallel ausgenutzt und aktiviert werden. 

Zentrale Unterhaltungsprozesse sind:

Selbstwirksamkeitserfahrung: 

auf seine Aktivität erfolgt unmittelbar eine Reaktion des Spiels

Spannung: 

Handlungsnotwendigkeiten, mit denen die Spielenden immer wieder konfrontiert werden, sowie durch die emotionale Anteilnahme an der Medienfigur

Lebens- und Rollenerfahrungen:

durch das Eintauchen in die Rahmengeschichte der Spiele.

Zentral:  die Lernfähigkeit eines Spielers.

Spielzyklus aus Spielerverhalten, Rückmeldungen des Programms und der daraufhin von Spielen-
den vorgenommenen Beurteilung des Spielfeedbacks

intensive und selbstvergessene Auseinandersetzung mit dem Spielgegenstand wünschen sich Bildungsanbieter auch für an-
dere Lerninhalte, weshalb sie daran interessiert sind, die Eigenschaften digitaler Spiele im Bildungskontext
gewinnbringend einzusetzen.

Spieler vergessen oft die Zeit und lernen schrittweise

• aktives Lernen (durch den kontinuierlichen Spielzyklus);
• konstruktives Lernen (durch das Austesten von Handlungsalternativen nach dem Versuch-und-Irrtum-Prinzip)
• selbstgesteuertes Lernen (durch individuelle Vorgehensweisen und freigewählte Spieldauer);
• soziales Lernen (in Mehrspielervarianten durch Kooperation, Wettbewerb oder durch den Erfahrungsaustausch zwischen den Spielenden);
• emotionales Lernen (durch tiefgreifende Beteiligung am Handlungsgeschehen mit persönlicher Identifikation - parasozialer Interaktion - und der Selbstwirksamkeitserfahrung) 
• situiertes Lernen (durch Versetzung in unterschiedliche Rollen und Spielsettings mit entsprechen den Problemen und Aufgaben).

hohen Maß an intrinsischer Motivation verbunden und
kann strategisches Denken und Entscheidungsfindung in einem Kontext anregen, wo Lösungen anspruchsvoller Probleme mit der Möglichkeit verschiedener Handlungsalternativen gefordert werden

impliziertes Lernen, im besten Fall wird gar nicht wahrgenommen, dass man lernt

= Verwendung von Spielelementen verschiedenster Art in einem
nicht-spielebasierten Kontext

Vernetzung der Lernenden fördern => besonders bei langfristigen Bildungsangeboten

Förderung von Reflexion => gezielte Reflexionsfragen formulieren

Integration von Lern - und Anwendungsfeld => 

Generell gilt, dass digitale Tools zur Transferunterstützung so in das didaktische Setting integriert werden
sollten, dass eine Verbindung zwischen Lern- und Arbeitsfeld hergestellt wird.

bezeichnet Anwendungen, bei denen sich Menschen ernst-
haften Themen widmen und darüber Lerninhalte aneignen.

bedienen sie sich der unterhaltenden Elemente und gängigen Mechanismen von Computerspielen.

Die Lernenden befinden sich in
einem Szenario, das von ihnen als spielerisch empfunden wird. Im Laufe des Spiels (oder der als Spiel
empfundenen Handlung) werden die Inhalte der Anwendung auf unterhaltsame und intensive Art und Weise erarbeitet.

=> anderer Zugang zu Lerninhalten

Zur Erzeugung eines Gefühls der Immersion werden häufig dreidimensionale Darstellungen auf eigentlich
zweidimensionalen Monitoranzeigen genutzt

Bei der Erstellung von Simulationen und simulierten Welten sind zudem verschiedene Parameter zu erzeugen:

• die Umgebungen (level),
• die Regeln zur Interaktion mit der Umgebung 
• die Regeln zur Aufnahme und Abgabe von Objekten 
• das Vorhandensein von Avataren und deren Interaktion miteinander

• Training von Prozessen (z.B. Fehlverhalten erleben ohne zu sterben Flugsimulation)
• hilfreich, wenn nicht genug "echte" Geräte / Fahrzeuge
• unwahrscheinliche Szenarien werden trainierbar
• Kosteneffizienz
• Ungefährlichkeit
• Mobilität,
• kein Materialverschleiß/ Schäden teurer Geräte,
• praxisnahe, realistische Ausbildungssituation und
  Modifikation von Umgebungsvariablen

Das Ziel von Standards ist es, eine Kompatibilität, das heißt das Miteinanderfunktionieren, von verschiedenen Systemen
und den Austausch von Daten zwischen Systemen verschiedener Anbieter sicher zu stellen.

Dienen zur Beschreibung von Lehr- und Lernressourcen

Datenmodell, zur Beschreibung von Lehr- und Lernressourcen

Beispiel Kategorie Educational, die beispielsweise die Attribute Typ der Lernressource
oder Schwierigkeitsgrad enthält. Für diese Attribute wird ein Vokabular definiert, aus dem ausgewählt wer-
den muss. Beispielsweise gibt es die Schwierigkeitsgrade sehr leicht, leicht, mittel, schwer und sehr schwer
und die Typen Übung, Tabelle, Experiment, erzählender Text

hohe praktische Relevanz und weit verbreitet

ABER: 

In der Praxis hat sich herausgestellt, dass die Auszeichnung von Lernressourcen mittels Metadaten nach dem LOM-Standard nur mit Einschränkungen geschieht. Autorinnen und Autoren von Lernressourcen sind
keine Spezialistinnen in der Erstellung von Metadaten und keine Lust

Ziel EDM:  aus einer riesigen Datenmenge heraus überschaubare Typen, Profile, Cluster
und darauf bezogen typische inhaltsbezogene Abfolgen und auch kritische Werte zu ermitteln.

= Muster in den Daten zu erkennen, um daraus notwendige oder empfehlenswerte Handlungen planen zu können.

• Lokalisierung des Entwicklungsstandes von Individuen und Gruppen, Vorhersagemodelle für Ziele,
  gewünschte Leistungen: Ermittlung des zukünftigen Bedarfs und der Planungsgrundlagen, Ableitun-
  gen von Empfehlungen und Feedback für alle Beteiligten
• Modellbildung, Parameterabschätzung für Wahrscheinlichkeitsaussagen, Erzeugung von Gruppen,
  Clustern mit ähnlichen Eigenschaften und anzunehmenden ähnlichen ‚Behandlungs‘verfahren und
  Konzeption von Kursen

Interpretation von lernerspezifischen Daten, um individuelle Lernprozesse gezielt zu verbessern.

stellt dem Lehrpersonal Informationen bereit, die sie ohne solche Tools nicht einholen könnten => Lerpersonal im Zentrum des pädagogischen Handels

Die Stärke von Learning Analytics liegt in der Möglichkeit, feinkörnige Beobachtungen von Prozessen
auch mit sehr großen Probandinnen- und Probandenzahlen zu betreiben.