The Personal Learning Assistant

Ich hatte ja bereits erwähnt, dass es neben dem Arbeiten 4.0 MOOC noch einen weiteren Online-Kurs gibt und zwar den Personal Learning MOOC von Stephen Downes. Eine wirklich schöne Übersicht zu den bearbeiteten Inhalten liefern die Sketchnotes von Raffaelina Rossetti auf Twitter (#NRC01PL). Danke Raffaelina @rarospirit

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Aus den Sketchnotes lässt sich schön erkennen, wie komplex das Lernen an sich schon ist und dass jeder Mensch andere Methoden und Inhalte präferiert.

Eine persönliche Lernumgebung (im englischen Personal Learning Environment (PLE) genannt) kann als organisierendes Rahmenkonstrukt des selbstgesteuerten, lebenslangen Lernens bezeichnet werden, welche alle zum Lernen (und Arbeiten) benötigten Ressourcen umfasst. Eine PLE aggregiert entsprechend viele, unterschiedliche und teils untereinander vernetzte Tools. Durch die rasante informationstechnische Entwicklung stehen mittlerweile viele Möglichkeiten zur Verfügung, wie eine PLE technisch umgesetzt werden kann, so dass man relativ einfach einen individuell zusammengestellten “Personal-Desktop” generieren kann, der im Web-Browser geöffnet wird und verschiedene, frei zugängliche webbasierte Applikationen bündelt. Die technische Umsetzung einer PLE ist sozusagen ein Mashup spezifischer Dienste & Tools in einer Plattform, das durch die Vernetzung einzelner Komponenten als Gesamtpaket mehr Wert ist als die losen Einzelteile.

Eine PLE bündelt verschiedenste Applikationen wie z.B. Social Media Kanäle wie Twitter, Facebook, Google + oder auch Email-Accounts, Blogs, Feeds, Bibliotheksrecherche-Plattformen, Literaturverwaltungsprogramme, Cloud-Backup-Systeme, Aufgabenplaner und Kalender etc.. Eine PLE ist in der Regel webbasiert und lässt sich somit nicht nur per Computer am Arbeitsplatz, sondern auch mit Smartphone und Tablet nutzen, um ein flexibles und ortsunabhängiges Wissensmanagement zu gewährleisten. Ein wichtiges Merkmal einer PLE ist die Anpassungsfähigkeit, d.h., eine PLE ist nicht statisch zu betrachten, da sich die Applikationen und Einstellungen im Laufe der Zeit verändern und an persönliche Bedürfnisse angleichen. Weitere Informationen zum Konzept PLE gibt es hier.

Sehr gelungen ist auch die Visualisierung der Synapsen und der Verbindungen untereinander, die sich über die neuronalen Netzwerke ergeben. Sprich, über das Lernen in Communities und eine Vernetzung mehrerer PLE´s untereinander werden gänzlich neue Lernressourcen erschlossen und effiziente Lernmethoden möglich.

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Da der Aufbau und die kontinuierliche Pflege einer PLE sehr zeitintensiv ist, erhalten intelligente Verfahren in diesem Zusammenhang eine besondere Bedeutung, wenn es beispielsweise darum geht, thematisch passende Communities automatisiert vorzuschlagen, weiterführende Hinweise zu Expert/inn/en zu erhalten oder eben über die Auswertung von Beziehungsstrukturen Muster erkannt werden können, welche nützliche Zusatzinformationen z.B. zu passenden YouTube Channels, Veröffentlichungen, Konferenzen etc. liefern würden. Auf diesen Zusammenhang gehen Buchem et al. (2011) wie folgt ein:

„Frequently addressed concepts related to tools include mash-ups based on aggregation of tools and Service Oriented Architectures (SOA) as opposed to closed, monolithic systems. Further aspects include intelligent systems, such as personalised and contextualised recommendation services or expert systems based on semantic technologies and/or artificial intelligence.”

Insofern reihte sich auch hier das Thema der sechsten Woche des Personal Learning MOOC´s von Stephen Downes ganz gut ein, da es nunmehr um „The Personal Learning Assistant“ ging. Dazu gibt es auch ein Interview mit George Siemens:

Zwei wesentliche Punkte sind mir im Gespräch zwischen Stephen Downes und George Siemens besonders in Erinnerung geblieben:

  1. Wir brauchen Zeit zum Lernen, Denken, Reflektieren, Experimentieren etc.

Assistierte Lernumgebungen sollten nicht nur passende Empfehlungen zu Inhalten liefern, sondern bestenfalls geeignete Tools/ Werkzeuge zum weiteren verarbeiten, reflektieren, kombinieren und aktualisieren anbieten. Reduktion der Komplexität und Rückkehr zu ruhigen Momenten des Nachdenkens sind in einer digitalisierten Welt eine besondere Herausforderung.

  1. Machine Learning bietet das technologische Fundament, um intelligente Assistenzsysteme zu entwickeln.

Wenn man nun das Konzept einer PLE mit Technologien aus dem Feld der künstlichen Intelligenz wie bspw. Machine Learning (cognitive computing) etc. kombiniert, ist man nahezu bei Smart Learning Environments angekommen. Hierzu fehlt nur noch eine Prise Salz, nämlich das ubiquitous computing.

„Smart learning environments can be regarded as the technology-supported learning environments that make adaptations and provide appropriate support (e.g., guidance, feedback, hints or tools) in the right places and at the right time based on individual learners’ needs, which might be determined via analyzing their learning behaviors, performance and the online and realworld contexts in which they are situated.“(Hwang et al. 2008)

Es geht nicht nur darum, die richtigen Informationen, zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort zur Verfügung zu stellen, sondern auch auf die richtige Art und Weise zu präsentieren, was letztlich individuell verschieden sein kann. Das bedeutet, dass das System die Lernbedürfnisse und bevorzugten Lernmethoden kennt und auf dieser Grundlage „adaptive und kontextsensitive Informationen“ liefert. In diesem Zusammenhang wird von „Ubiquitärem Lernen“ bzw. von „Ubiquitous Learning Environment“ gesprochen. Bomsdorf (2005) formuliert derartige Lernszenarien folgendermaßen:

“The fundamental issue in a ubiquitous learning environment is how to provide learners with the right material at the right time in the right way. Thus, adaptation according to context information is indispensable to all kinds of learning activities in ubiquitous learning environments.”

Darüber hinaus wird auf die zukunftsweisende Rolle des “ubiquitären Lernens” hingewiesen, welches sich in aktuellen Entwicklungen um die Thematik „Internet der Dinge“ widerspiegelt:

„Furthermore, it enables seamless combination of virtual environments and physical spaces.”

Man kann davon ausgehen, dass durch die Digitalisierung ein gigantisches “Internet der Dinge” entstehen wird, welches auch Einfluss auf das Lernen bzw. auf reale und digitale Lernumgebungen haben wird. Das bedeutet, dass das Lernen in realen Räumlichkeiten ((Büro-)Arbeitsplatz, Hörsaal, Bibliothek, Konferenzraum etc.) mit der persönlichen, digitalen Lernumgebung (PLE) zunehmend verschmelzen wird.

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Die Datenmenge wächst, sie potenziert sich. Die Menge an Daten im Internet ist bereits im Zettabyte-Bereich angekommen. Die nächst höhere Einheit sind Yottabyte. Für Wissensarbeiter/innen bedeutet dies sprichwörtlich, die Nadel im Heuhaufen zu finden. Dies ist eine von vielen Herausforderungen, mit denen wir im Zuge der Transformation zur Wissensgesellschaft umgehen müssen, nämlich diese verteilten, unstrukturierten Daten zur Wissensgenerierung handhabbar zu machen. Das bedeutet, dass durch intelligente Systeme die Entwicklung sowie kontinuierliche Anpassung einer persönlichen Lernumgebung unterstützt werden kann.

Mittels intelligenter Technologien ist es möglich, die zunehmende Informationsflut (Big Data) zu kanalisieren, um Informationsprozesse insgesamt effizienter zu gestalten. An dieser Stelle kommen semantische Technologien (Computerlinguistik) zum Einsatz, welche den Daten eine Bedeutung zuweisen sowie Strukturverbindungen untereinander identifizieren können.

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Letztlich tragen rapide technologische Entwicklungen, das Internet der Dinge sowie Social Media Tools die Produktion von Daten erheblich voran. Es wurden noch nie so viele Daten produziert wie heutzutage. Das betrifft auch Lerninhalte. Dadurch, dass man (Lern-)Inhalte von anderen einsehen und ggf. auch weiterbearbeiten kann (vgl. Open Educational Ressources) stehen neue Lernressourcen in unfassbar großem Ausmaß zur Verfügung. Darüber hinaus ist es möglich sich mit Expert/inn/en aus der ganzen Welt über bestehende und neu generierte Inhalte auszutauschen, diese zu reflektieren, anzureichern und zu diskutieren. Ähnlich dem Wikipedia könnte so eine Metaversity entstehen. Mehr zum Thema OER gibt es auch im Beitrag zu SLE & OER.

Weitere Links:

Quellen:

Bomsdorf, B. (2005). Adaptation of learning spaces: Supporting ubiquitous learning in higher distance education. In Mobile computing and ambient intelligence.

Buchem, I., Attwell, G., & Torres, R. (2011). Understanding Personal Learning Environments: Literature review and synthesis through the Activity Theory lens. In Proceedings of the The PLE Conference 2011, 10th – 12th July 2011, Southampton, UK. Abgerufen von http://journal.webscience.org/658/1/PLE_SOU_Paper_Buchem_Attwell_Torress.doc

Hwang, G.-J. (2014). Definition, framework and research issues of smart learning environments – a context-aware ubiquitous learning perspective. Smart Learning Environments, 1(1). http://doi.org/10.1186/s40561-014-0004-5

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