Identifikation von Verhaltensmustern und Ableitung von Lernservices zur Individualisierung von E-Learning-Angeboten

Während beim traditionellen Lehren und Lernen Lehr-/Lernprozesse häufig individualisiert sind, erfolgt E-Learning in der Praxis in den meisten Fällen nach dem Motto „one size fits all“: Individuelle Eigenschaften und Bedürfnisse der Lernenden finden bis dato kaum Berücksichtigung, obwohl diverse Untersuchungen bestätigen, dass individualisiertes Lernen dem nicht-individualisierten Lernen überlegen ist. An dieser Stelle setzt die vorliegende Studie an: Sie zeigt konkrete Möglichkeiten auf, wie die Individualisierung von E-Learning-Angeboten mithilfe sogenannter Lernservices (modulare Software Add-Ins) erfolgen kann. Hierfür wird in einem ersten Schritt untersucht, wie die Eigenschaften von Nutzern mit deren Verhalten zusammenhängen. Die Analysen basieren dabei auf zwei Feldexperimenten und einer Online-Befragung. Während die beiden Feldexperimente auf die Erfassung verhaltensbezogener Daten abzielen, dient die Online-Befragung primär dazu, eigenschaftsbezogene Daten zu generieren. Die im Rahmen der Untersuchungen identifizierten Verhaltensmuster stellen die Grundlage für die Konzeption und prototypische Realisierung der vier Lernservices Toolbox, Quick Guide, Activity Cockpit und Group Configurator dar. Diese unterstützen die Lernenden in Abhängigkeit ihrer Eigenschaften individuell in ihrem Lernprozess. Eine abschließend durchgeführte Evaluierung bestätigt den entwickelten Lernservices eine hohe Praxiseignung. Sie zeigt dabei, dass die Lernservices einen wertvollen Beitrag zur Individualisierung von E-Learning-Angeboten leisten und darüber hinaus gute Strukturen für die kooperative Zusammenarbeit auf Lernplattformen schaffen.