Arbeitsblätter, die mitdenken!

Problembeschreibung:

Warum habt Ihr Euch für diese Herausforderung entschieden?

Wir sehen, dass viele Lehrer ihren Beruf mit Herzblut ausüben. Mit jedem Schüler täglich Feedback einzuholen, um perfekt zugeschnittene Anmerkungen und Feedback zu geben ist jedoch meistens nicht realistisch. Dennoch wäre es ein effektiver Weg, einige aus unserer eigenen Schullaufbahn bekannte Probleme zu lösen. Die Wahrscheinlichkeit manche SchülerInnen "abzuhängen" würde drastisch sinken.

Diese Diskrepanz versuchen wir mit dem Konzept "Binnendifferenzierung Online" zu lösen. Der Lernprozess soll digital gestützt werden und so Einblicke in das Lernverhalten und den Wissensstand der SchülerInnen ermöglichen. Sogar automatisiertes Feedback ist theoretisch an manchen Stellen denkbar.

Wir denken dass die digital gestützte Interpretation von Lernverhalten in Zukunft Einzug in den Unterricht an deutschen Schulen halten wird und wollen deswegen gestaltend mitwirken und die Auseinandersetzung mit dem Thema ankurbeln.

Was ist aus Eurer Sicht das größte Problem, das es hier zu lösen gibt?

Wir alle wissen, dass der "Lehrerschlüssel" an unseren Schulen nicht optimal ist. Am effektivsten würden SchülerInnen lernen, wenn sie den ganzen Tag ihren persönlichen Tutor zur Seite gestellt bekämen, zusätzlich zur Klassengemeinschaft. Das ist rein finanziell vollkommen ausgeschlossen. Durch den Einsatz vergleichsweise neuer technischer Konzepte (machine learning, learning analytics, etc) ist es vielleicht möglich, zumindest einen Teil dieser vermeintlich nicht erreichbarer Vorteile zu ermöglichen. Die größte Herausforderung wird wohl weniger die Technik sondern mehr die Integration der Technik in den Unterricht, das heißt in die persönliche Interaktion verschiedener Menschen zu integrieren. Das Ziel ist dabei keinesfalls den Lehrer zu ersetzen oder die zwischenmenschliche Interaktion zu verändern, sondern vielmehr die Zielsetzungen der LehrerInnen in Zukunft technisch zu stützen - unter Berücksichtigung eines adäquaten Dateneigentumkonzepts. Ganz im Gegenteil, wir wollen Vorbereitungsarbeit abnehmen um mehr Zeit für den persönlichen Austausch und individuelles Feedback zu schaffen.

Wer ist von dieser Problemstellung betroffen?

SchülerInnen und LehrerInnen profitieren gleichermaßen von der technisch gestützen Binnendifferenzierung. Für LehrerInnen wird sie wohl meist durch Technik erst ermöglicht werden. Wir haben uns Mühe gegeben mit der hier vorgeschlagenen Lösung möglichst wenig in die bestehenden Prozesse im Unterricht einzugreifen. Trotzdem würde sich der Arbeitsalltag eines/r LehrerIn wohl dramatisch verändern - weg von der Sammlung und Wiedergabe von Unterrichtsinhalten und hin zum Verstehen und Anpassen schon vorhandener Inhalte auf die individuellen Bedürfnisse der SchülerInnen.

Lösungsbeschreibung:

Was ist Euer Lösungsansatz?

Wir ermöglichen es, das Lernverhalten von Schülern bei der Bearbeitung von digitalen und interaktiven Arbeitsblättern halbautomatisiert zu interpretieren. Oder anders: Unsere Arbeitsblätter denken mit!

Zum einen stellen wir (vorerst für Mathe 5te Klasse) diverse Übungstypen bereit, mit der ein Großteil der in Deutschland verwendeten Arbeitsblätter abgedeckt werden soll. Dazu imitieren wir bestehende Arbeitsblätter und stellen die unterliegende Logik technisch dar. Diese Übungstypen sind so programmiert, dass sie automatisch Übungen für Arbeitsblätter erzeugen können. Der Lehrer kann dann sein Arbeitsblatt aus verschiedenen Übungstypen zusammenklicken und verschieden SchülerInnen-Gruppen zur Verfügung stellen. Durch die einfache Handhabung ist es jetzt möglich, wesentlich mehr Material zu erzeugen und damit genauer auf die Bedürfnisse der SchülerInnen einzugehen - im Gegensatz zu Kopien aus Büchern.

Zum anderen erfasst eine künstliche Intelligenz die Nutzung der Schüler und stellt dem/r LehrerIn dann Informationen zum jeweiligen Lehrstand der SchülerInnen bereit. So kann die nächste Unterrichtseinheit viel zielgerichteter und zeitsparender vorbereitet werden, da sofort ersichtlich ist, mit welchen Themen die Klasse als ganzes oder manche SchülerInnen im Speziellen noch Probleme haben.

Von welchen Annahmen geht Ihr bei Eurem Lösungsansatz aus?

  • Voraussetzung ist, dass Lehrer gewillt sind, sich auf die neue Technologie einzulassen. Insbesondere bei jungen Lehramtsabsolventen in unserem Umkreis sehen wir gute Chancen dafür
  • die Programmierung von Übungstypen ist relativ aufwändig, aber Voraussetzung dafür dass die App die versprochenen Mehrwerte liefern kann. Je nach Finanzierungsmodell (Lehrer + Freemium, öffentlich finanziert oder Schul-Lizenzen) könnte das eine Schwierigkeit darstellen. Wir nehmen für den Moment an, dass sich ein geeignetes Finanzierungsmodell finden lässt, dafür sind allerdings vor go-live noch einige kritische Gespräche notwendig
  • digital gestützter Unterricht ist der Grundstein der Zukunftsschule wie wir sie uns wünschen

Wer profitiert von dieser Lösung? Wer nutzt diese Lösung?

SchülerInnen profitieren von dieser Lösung direkt durch genauer zugeschnittenes Material. Durch den erfolgreicheren Unterricht und die Zeitersparnis bzw höhere Produktivität im Hinblick auf das Angebot, das der/die LehrerIn den SchülerInnen anbieten kann, profitiert auch der/die LehrerIn direkt vom langfristigen Einsatz der App.

Welchen Einfluss hat Eure Lösung auf die aktuelle Situation?

Insbesondere auch in der jetzigen Situation greifen die genannten Vorteile. Durch ausfallende Schultag oder sogar gänzlich remote abgehaltenen Unterricht ist es umso wichtiger für LehrerInnen den Wissensstand ihrer Klasse gut einschätzen und darauf reagieren zu können.

Was ist der langfristige Wert Eurer Lösung?

Wir versprechen uns nicht weniger als die Revolution des Klassenraums, vielleicht nicht durch diese genauen Lösung aber mit Sicherheit dank der hier genannten Konzepte. Deshalb erhoffen wir uns einen Beitrag zur Weiterentwicklung der technischen Möglichkeiten zu leisten und mit diesem Projekt mittelfristig die Grenze des technisch möglichen zu verschieben.

Wie bewertet Ihr selbst die Umsetzbarkeit und Skalierbarkeit Eurer Lösung?

Die größte Schwierigkeit ist die Bereitstellung von Übungstypen. Für jedes Fach und jede Jahrgangsstufe müssen zahlreiche Typen entwickelt werden, um diese Lösung flächendeckend einsetzbar zu machen. Zumindest ein MVP, der sich auf eine Jahrgangsstufe und ein Fach bezieht, ist aber schon fast fertig gestellt.

Die oben genannten machine learning Ansätze sind besonders im universitären Umfeld gut erprobt und seit einiger Zeit einsatzbereit. Die datengetriebene Auswertung ist prototypisch schon fertiggestellt und das Generieren von Inhalten seit langer Zeit Gang und Gäbe.

Wie ist der Lösungsansatz entstanden?

Bei Befragungen mit Lehramtsstudierenden und Dozierenden haben sich die Teilnehmenden eine Möglichkeit gewünscht, den Wissensstand der Lernenden genauer zu ermitteln und mit der Lehre genau dort anzusetzen, wo das Wissen der Lernenden aufhört. Diese Befragung wurde im Rahmen einer Masterarbeit eines der Teammitglieder mit dem Titel "Ein Learning Anayltics Dozierenden-Cockpit für Quiz Apps" durchgeführt. Nähere Infos finden Sie unter "Links". In diesem Hackathon wurde dieser Wunsch genauer untersucht und erkannt, dass dieses Konzept die digitale Binnendifferenzierung spiegelt.

Vorgehen und Fortschritt:

Wie ist der Lösungsansatz entstanden?

Bei Befragungen mit Lehramtsstudierenden und Dozierenden haben sich die Teilnehmenden eine Möglichkeit gewünscht, den Wissensstand der Lernenden genauer zu ermitteln und mit der Lehre genau dort anzusetzen, wo das Wissen der Lernenden aufhört. In diesem Hackathon wurde dieser Wunsch genauer untersucht und erkannt, dass dieses Konzept die digitale Binnendifferenzierung spiegelt.

Was waren die wichtigsten Meilensteine während der Hackathon Woche?

1) Zusammenarbeit mit Learning Analytics Forschern: https://www.researchgate.net/publication/340315815_Ein_Learning_Analytics_Dozenten-Cockpit_fur_die_Quiz_App_Legal_Tutor

2) erster technischer Prototyp: ungefähr am Donnerstag hatten wir ein erstes Mockup, das wir dann aber wieder verworfen haben und auf Basis der Software aus dem Learning Analytics Bereich weiter gearbeitet haben https://www.figma.com/file/NdrVWgQqzucYfcol2x011R/Arbeitsblatt-Generator?node-id=0%3A1

3) Fertigstellung gestern Abend

4) Finalisierung des Pitchs heute kurz vor knapp ;)

Wenn Ihr auf einer bestehenden Lösung aufgebaut habt: bitte beschreibt den Status am Anfang des Hackathons, so dass wir den Fortschritt während der Woche angemessen beurteilen können.

Die technische Lösung ist in diesem Hackathon auf ein System aus der Universität Frankfurt augebaut worden (https://www.accounting.uni-frankfurt.de/professoren/professur-rohlfing-bastian/baccup.html), das im Moment eingehend untersucht wird und die angesprochenen Innovativen Auswertungsmöglichkeiten mit sich bringt. Das hat es uns erlaubt, uns voll und ganz auf das Konzept für Schulen zu konzentrieren.

Prototyp:

Wenn vorhanden: Wo finden wir Euren ersten Prototypen (Link)? https://mathe.mkz.studycore.de/kapitel (TestNutzer - test)

Wenn vorhanden: Wo finden wir den Code zu Eurer ersten Lösung (Link)? https://code.adornis.de/orga/modules/studycore-admin

Nächste Schritte:

Wie testet ihr Eure Annahmen?

In den nächsten Wochen wollen wir mit motivierten Lehrern auch außerhalb unseres Teams zusammenarbeiten, die das Tool in der realen Lehre einsetzen wollen. Dann wird sich zeigen, wie gut wir alle Übungstypen abbilden können. In regelmäßigen Feedback-Sessions wollen wir evaluieren, ob das Konzept das beschriebene Problem löst oder wie wir es adaptieren können, um es den Herausforderungen des Unterricht-Alltags anzupassen.

Was ist aus Eurer Sicht der nächste Schritt in Richtung Umsetzung?

1) Arbeit mit einer Fokusgruppe von wenigen motivierten Lehrern, die uns bei der Entwicklung des Produkts helfen und wertvolles Feedback liefern 2) Fertigstellung des Prototypen und Release in die App Stores

Parallel: Sicherstellung eines Finanzierungsmodells.

Was benötigt Ihr für den nächsten Schritt (Ressourcen, Know-How, Budget)?

Wir sind bereits sehr gut im universitären Umfeld vernetzt und können die technischen Fragestellungen sehr gut bewältigen. Zum einen suchen wir nach starken motivierten LehrerInnen (LehrpreisträgerInnen?), die gewillt sind mit uns zusammen nach der Zukunft der digital gestützten Lehre zu suchen. Zum anderen suchen wir nach Experten, die uns helfen können, ein Finanzierungsmodell zu finden. Kurzfristig ist auch eine öffentliche Finanzierung durch Antragstellung an derzeit offenen Töpfen denkbar, aber langfristig wollen wir das Projekt auf eigene Beine stellen.

Seid ihr als Projektteam selbst an der Umsetzung interessiert? Wenn ja, wer hat welche Rolle in Eurem Team?

Ja. Definitv ja. Wir sehen in dieser Problematik die Zukunft der digitalen gestützten Lehre und wollen alles tun, um bei diesem gesellschaftlichen Wandel dabei zu sein.

In unserem Team vereinen wir 3+ Informatiker (bei Bedarf einfach über befreundete Kommilitonen erweiterbar), 2 aktive und viele mit Feedback unterstützende LehrerInnen und eine SchülerIn. Durch unsere derzeite Arbeit in der digitalen Hochschullehre bringen wir nicht nur ein bestehendes Netzwerk sondern auch langjährige Erfahrung in der Umsetzung digitaler Lehrprojekte mit. Wir arbeiten dabei mit renommierten Forschungseinrichtungen in dem Bereich zusammen (Leibniz Institut DIPF, ABL der Goethe Universität, etc).


Wir bitten um Nachsicht bei Tipp- oder Logikfehlern, es wurde knapp :P

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