Bildungspraxis 01/2021
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IM FOKUS<br />
DAS DIGITALE FEEDBACK<br />
Nicht nur Menschen geben Feedback, sondern auch Programme.<br />
Das kann den Lernprozess verbessern.<br />
Gastbeitrag Julia Knopf, Sascha Finke, Anne Jungfleisch<br />
Die aktuelle Pandemie hat<br />
vielen Ausbildern und Berufsschullehrern<br />
gezeigt,<br />
wie wichtig individuelles Feedback für<br />
gute Ausbildung ist. Beim Fernlernen<br />
in der Berufsschule wird fehlende<br />
räumliche Nähe häufig als Einschränkung<br />
empfunden (siehe Beitrag ab<br />
Seite 14), und auch viele Ausbilder<br />
haben derzeit nicht die Möglichkeit,<br />
direktes Feedback zu geben, wie es<br />
ideal wäre. Unter dem Geben und<br />
Nehmen von Feedback wird der Versuch<br />
verstanden, die eigene Wahrnehmung<br />
mit der Fremdwahrnehmung<br />
abzugleichen. Feedback-Geber und<br />
Feedback-Nehmer sollten hierbei<br />
ein gemeinsames Ziel verfolgen. In<br />
der Ausbildung und Berufsschule ist<br />
dieses Ziel gegeben: Lehrkräfte, Ausbildende<br />
und Azubis streben einen<br />
Lernzuwachs beim Azubi an.<br />
Feedback in der Didaktik<br />
Der Lernende steht mit seinem Lernprozess<br />
im Mittelpunkt des Geschehens.<br />
Damit die Ausbildung erfolgreich<br />
ist, benötigen sowohl Lehrende als auch<br />
Lernende regelmäßig und kontinuierlich<br />
Rückmeldung:<br />
» zu Inhalten, wie beispielsweise der<br />
Azubi Aufgaben bearbeitet und<br />
versteht<br />
» zum Lernprozess, inwiefern der Weg,<br />
den der Azubi gewählt hat, erfolgreich<br />
ist oder abgeändert werden muss<br />
» zur Selbstregulation, die Fähigkeit<br />
zur eigenen Reflexion und Einschätzung<br />
des Lernweges<br />
Doch nicht nur Menschen können<br />
Feedback geben – sondern auch Algorithmen.<br />
Beispielsweise in Form einer<br />
Rückmeldung durch einen Computer<br />
an den Nutzer einer digitalen Lernplattform.<br />
Damit das automatisch generierte<br />
Feedback möglichst individuell<br />
auf den Nutzer abgestimmt ist, bedarf<br />
es verschiedener Methoden aus der<br />
Informatik.<br />
Learning<br />
Analytics<br />
Zunächst muss die digitale<br />
Lernplattform in der<br />
Lage sein, eine Lerndatenanalyse<br />
auf Basis aller<br />
Informationen, die die<br />
Lernenden und Lehrenden<br />
auf der Plattform erzeugen,<br />
durchzuführen. Dabei werden<br />
nicht nur sogenannte<br />
Primärdaten, wie die Kursinhalte<br />
oder die Ergebnisse<br />
aus der Durchführung<br />
der Kurse, sondern auch<br />
Metadaten, wie das Navigationsverhalten<br />
oder die<br />
Dauer der Durchführung<br />
von Kursabschnitten berücksichtigt.<br />
Bei dieser<br />
Methode, die man unter<br />
dem Begriff Learning Analytics<br />
zusammenfasst, geht<br />
es also darum, automatisch<br />
Zusammenhänge zwischen<br />
diesen Datensätzen zu erkennen und<br />
daraus Rückschlüsse auf das Nutzerverhalten<br />
zu ziehen.<br />
Künstliche Intelligenz<br />
Auch die Künstliche Intelligenz, kurz<br />
KI, spielt bei der automatischen Erstellung<br />
von individuellem Feedback eine<br />
entscheidende Rolle. Unter KI versteht<br />
man ein Gebiet der Informatik, das<br />
sich mit dem Nachbilden von menschlichem<br />
Verhalten durch Computer<br />
beschäftigt. Mit Hilfe der KI ist es dem<br />
PROF DR. JULIA KNOPF<br />
leitet den Lehrstuhl Fachdidaktik<br />
Deutsch Primarstufe und das<br />
Forschungsinstitut Bildung Digital an<br />
der Universität des Saarlandes.<br />
Sie ist Gründungspartnerin der<br />
Didactic Innovations GmbH und<br />
Mitglied im Vorstand des<br />
Didacta Verbands.<br />
ANNE JUNGFLEISCH<br />
ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am<br />
Forschungsinstitut Bildung<br />
Digital an der Universität des<br />
Saarlandes und Consultant Digital<br />
Education bei Didactic Innovations.<br />
SASCHA FINKE<br />
ist Head of Product<br />
Development bei Didactic<br />
Innovations.<br />
Fotos: © Uni Saarland; 13_Phunkod / Shutterstock.com<br />
8 | ›› BILDUNGSPRAXIS – <strong>01</strong>/<strong>2021</strong>