Thèma 2: Die forschung über die lern- und unterrichtsmodelle

Abschnitt 3: Thematischer ansatz: der forschungsstand in der Schweiz

Thèma 2: Die forschung über die lern- und unterrichtsmodelle

Die Bewertung von Unterrichtssoftware wird als ein fordernder Ansatz im Hinblick auf die Lernprozesse angesehen. Wie bei den Intelligenztests interessiert sich der Forscher weniger für die Analyse der in den untersuchten Situationen ablaufenden kognitiven Prozesse als für die Leistung des Subjekts. Es ist das Verdienst der Strömung, die aus der Forschung über die Anwendung der Techniken künstlicher Intelligenz hervorgegangen ist, den Beweis erbracht zu haben, dass ein qualitativer und formaler Approach der Unterrichtsprozesse auch fruchtbar sein kann (Mendelsohn und Dillenbourg, 1993). Erstes Ziel dieser Arbeiten ist es, Umgebungen zu denken, deren Funktion es ist, Prozesse aufzuzeigen. Diese Arbeiten, die in der Gemeinde KI&Bdg (Mitglied der internationalen Vereinigung AACE) versammelt sind, sind gewiss in der Schweiz nur schwach vertreten, aber sie bilden mit der Forschung der Themen 1 und 3 die Hauptquelle für wissenschaftliche Publikationen auf diesem Gebiet. Zwei Schweizer Teams arbeiten über dieses Thema: das von Reusser in Zürich und das von Mendelsohn und Dillenbourg in Genf. Eine der wichtigsten Eigenschaften dieses Ansatzes ist es, dass die mittels dieser Orientierung entwickelten Umgebungen bei der Untersuchung über die Prozesse des Wissenserwerbs den Status einer "experimentellen Station" einnehmen.

HERON ist ein von Kurt Reusser (Universität Zürich) entwickeltes Lernprogramm für Algebra. Das Programm unterstützt die Lernprozesse des Schülers durch die grafische Darstellung von Lösungsdiagrammen. Für Reusser muss ein Programm die Wissensstrukturierung beim Lernenden erleichtern. Die mehrfache Darstellung derselben Wirklichkeit erleichtert diese Strukturierung, aber man weiss schon seit langem, dass dieser Prozess nicht spontan abläuft. Ziel des Heron-Projektes ist es, künstliche Agenzien, genannt 'Berater', zu schaffen, die den Lernenden durch diesen Prozess führen. Es ist einer der Vorteile dieser Umgebung, dass sie den Vergleich der verschiedenen Wege bei der Lösung der den Schülern gestellten Probleme erleichtert. So fördert es die Reflexion des Subjekts über sein eigenes logisches Denken (siehe auch das Programm HERON in den Fallstudien).
Reusser K. (1990) - From Text to Situation to Equation: Cognitive Simulation of Understanding and Solving Mathematical Word Problems. In H. Mandl, E. De Corte, N. Bennet & H.F. Friedrich (Eds), Learning and Instruction, European Research in an International Context, Vol. II, New York: Pergamon Press.
Reusser, K. (1992) - Kognitive Modellierung von Text-, Situations- und matematischem Verständnis beim Lösen von Textaufgaben. In K. Reiss, M. Reiss & H. Spandl (Eds), Maschinelles Lernen, Modellierung von Lernen mit Maschinen. Springer Verlag.
Reusser, K. (1993) - Tutoring Systems and Pedagogical Theory: Representational Tools for Understanding, Planning, and Reflection in Problem Solving. In Susanne P. Lajoie & Sharon J. Derry (Eds), Computers as Cognitive Tools. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum.
Reusser, K. (im Druck) - From Cognitive Modelling to the Design of Pedagogical Tools. In S. Vosniadou, E. de Corte, R. Glaser & H. Mandl (Eds), International Perspectives on the Psychological Foundations of Technology-based Learning Environments.
MEMOLAB ist eine experimentelle Umgebung, die von TECFA (FPSE - Universität Genf) im Rahmen des Vertrags "Künstliche Intelligenz und Robotertechnik" entwickelt wurde. MEMOLAB ist eine Lernumgebung, die Studenten der Humanwissenschaften (Psychologie, Bildungswissenschaften) die experimentelle Methodologie lehren soll. Mit ihr kann der Student fiktive Versuche über das Funktionieren des menschlichen Gedächtnisses durchführen. Um ihm bei seiner Aufgabe zu helfen, verfügt MEMOLAB über einen Experten, der die durch die Planung der Versuche gestellten Probleme lösen kann, sowie einen Tutor, der die Interventionen des Experten verwaltet (Dillenbourg u.a., 1994). Die Lernumgebung ist also wie eine Gesellschaft von Agenzien konzipiert, in die der Schüler als gleichberechtigter Partner eingegliedert ist. Die Lehre der Methodologie in MEMOLAB kann mit einer fortlaufenden Verhandlung verglichen werden, bei der jede Konstruktionsetappe des Versuchsplans in Realzeit diskutiert und dokumentiert werden kann. Die Originalität des von MEMOLAB empfohlenen Ansatzes liegt darin, dass die Architektur durch Arbeiten aus der Grundlagenforschung in den Gebieten der kognitiven Psychologie (das neostrukturalistische Modell von R. Case) und Forschungen über den Dialog (Dillenbourg, 1992) inspiriert wurde.
Dillenbourg, P. (1992) - The Language Shift: A mechanism for triggering metacognitive activities. In P. Winne & M. Jones, Adaptive Learning Environments: Foundations and frontiers. Hamburg: Springer-Verlag.
Dillenbourg, P., Mendelsohn, P., Schneider, D. & Borcic B. (1994) - Intelligent Learning Environments. In Remo Bless (Ed), 2nd NRP23 - Symposium on Artificial Intelligence and Robotics. (September 29 1994, EPFL - Ecublens).
Pierre Dillenbourg (TECFA, Universität Genf) hat 1994 vom SNF eine neue Subvention erhalten, um seine Forschung auf dem Gebiet der "Mensch-Maschine"-Interaktionen fortzusetzen (BOOTNAP-Projekt). Dieses neue Programm ist eine Weiterführung der Arbeiten über den mit MEMOLAB initiierten "Mensch-Maschine"-Dialog, welche die Mechanismen der gegenseitigen Modellierung aufgezeigt hatten, welche für die Erarbeitung einer gemeinsamen Konzeption des zu lösenden Problems unerlässlich sind. Diese Modellierung der zweiten Stufe "Ich denke, dass die Maschine denkt, dass ich X denke" ermöglicht das Auffinden der Verzerrungen in der Kommunikation, doch muss dem Anwender die Möglichkeit gegeben werden, diese Verzerrungen zu beheben. Das BOOTNAP-Projekt will diese Mechanismen zur Beseitigung von Zweideutigkeiten mit Hilfe von Schemen modellieren. Dieses neue Projekt ist auch in eine der Forschungsgruppen integriert, die aus dem Programm der European Science Foundation (ESF) " Learning in Human and Machines " hervorgegangen sind, deren wissenschaftlicher Leiter P. Dillenbourg ist.

Dieser Forschungssektor ist ein Schlüsselsektor des Gebiets, insofern er im allgemeinen den Willen seitens der Teams widerspiegelt, sich mit den grundlegenden Themen der Forschung über die kognitiven Wissenschaften auseinanderzusetzen. Die angewandte Methodologie (die Modellierung der Prozesse) und die schweren Informatikentwicklungen, die für die Schaffung der Umgebungen, die diese Forschungen unterstützen, zu verwalten sind, begrenzen zwangsweise die Zahl der akademischen Teams, die solche Projekte auf sich nehmen können. Aus diesen Gründen bleibt die schweizerische Beteiligung an diesen Projekten relativ bescheiden, aber die durch diese Teams veröffentlichten Arbeiten finden in der wissenschaftlichen Gemeinde ein unleugbares Echo, wie die wiederholten Einladungen von P. Dillenbourg und K. Reusser zu den internationalen Konferenzen bezeugen.

Nationales Forschung Programm 33 - 29 JAN 1996

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