(OER)-Finden - mehr als ein Metadatenaustauschservice...

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Ausgangslage

Offene digitale Bildungsressourcen (OER) bieten eine Reihe von Freiheiten. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass OER gefunden werden. Die Suche nach OER ist keineswegs so trivial und vergleichbar mit der Verwendung einer Suchmaschine wie Google. Auch scheint eine spezielle OER-Suchmaschine zu kurz gegriffen, da wichtige Dimensionen, die bei der Suche eine Rolle spielen, nicht berücksichtigen werden.

Stand der Konzepte & Lösungen

In der E-Learning-Praxis werden vornehmlich Suchmaschinen (bspw. Google und spezifische Portale / Suchangebote (z.B. Wikipedia, zum.de, Bildungserver der Länder, flickr, pixabay, OERcommons.org, CC-Search) verwendet. In den Lern- und Arbeitsumgebungen sind teilweise Suchfunktionen nach Inhalten vorhanden. Insgesamt sind bisher verfügbare Suchmöglichkeiten nicht sehr zufriedenstellend, da sie i.d.R. mangels Metadaten und Kontextsensitivität zu viele unpassende Treffer liefern. Zudem werden vorhandene OER nicht gefunden, weil sie gar ungenügende Metadaten haben oder die vorhandenen Metadaten nicht zu den Suchmaschinen gelangen. Diese Problematik wurde in mehreren Aktivitäten aufgegriffen, hier die jüngsten:

Die vom BMBF beauftragte und vom DIPF durchgeführte "Machbarkeitsstudie zum Aufbau und Betrieb von OER-Infrastrukturen in der Bildung" gibt einen aktuellen Überblick zum Stand der Dinge. Hier wird als eine Maßnahme der Aufbau eines Metadatenaustauschservice empfohlen. Dies ist wiederum an die Bereitstellung von Schnittstellen und interoperabler Metadaten geknüpft. Für OER selbst wird eine dezentrale Speicherung empfohlen.

Bereits zuvor gründete sich eine "OER-Metadaten-Gruppe im Rahmen der dini-ag-kim ". Auf deren Wiki-Seiten schlug Adrian Pohl "Empfehlungen zur Publikation von OER-Metadaten " vor. Im Rahmen des aktuellen OERinfo-Förderprogramms gründete sich erneut eine OERde-Metadaten-Gruppe, die mit der dini-ag-kim funsionierte. Parallel arbeitet die Arbeitsgruppe [[1]] daran, praktische Metadatenaustauschlösungen für Lernplattformen und OER-Portale sowie und Metadatenservices (z.B. automatische Generierung) als Prototypen zu entwickeln.

Offne Punkte

Die Suche nach OER gestaltet sich für Lehrende und Lernende bisher zu schwierig. Bekannte Probleme sind insbesondere:

  • viele OER haben keine oder ungenügende Metadaten
    • es fehlen Kapazitäten für manuelle Erschließung und Qualitätssicherung von OER
    • es fehlen Lösungen zur automatischen Metadatenerzeugung und zur Qualitätssicherung
    • automatisch aus dem OER-Produktionsprozess ableitbare Metadaten werden nicht erfasst
    • automatisch aus dem OER-Nutzungsprozess ableitbare Metadaten werden nicht erfasst
    • Paradata und Feedback der OER-Nutzer wird nicht genügend erfasst
    • erfasstes Feedback wird ungenügend zusammengeführt
  • OER / deren Metadaten werden nicht so publiziert, das Suchmaschinen sie finden können
    • Lernplattformen und Autorenwerkzeuge publizieren ihre OER nicht automatisch (bspw. über OAI-Schnittstellen
  • Metadaten werden in unterschiedlichen Formaten / Standards verwendet, es gibt unterschiedliche Systematiken, Klassifikationen und Verzeichnisse, teilweise gibt es kein geeignetes Mapping
  • Such- und Vorschlagsfunktionen sind ungenügend in die Autoren-, Arbeits- und Lernumgebungen der Nutzer integriert.
  • Suchergebnisse liefern zu viele und zu unpassende Treffer, da sie das Nuterprofil und den Nutzungskontext zu wenig berücksichtigen (Passfähigkeitsdimensionen =Dimensionen zur Beurteilung der Güte der OER:
    • Wie gut passt die OER inhaltlich
    • didaktisch
    • gestalterisch?
    • Ist die OER so wie sie angeboten ist, rechtlich nutzbar?
    • Welche technischen Anforderungen gehen mit der Verwendung der OER einher?
  • Es fehlt an User Profiles (=Charakteristische Merkmale des OER-Suchenden), bspw.:
    • Welches Vorwissen ist vorhanden?
    • Welches sind die typischen Lerngewohnheiten? (siehe hierzu die Forschung zu Adaptive Hypermedia)
  • Es fehlt an Informationen zum User Context (=Merkmale des Kontext, aus dem heraus gesucht wird), z.B.:
    • Was ist der Lehr-/Lernkontext?
    • Welches sind die Lernziele?
    • Welche Materialien sind schon eingebunden?

Nutzerverhalten und Typisierung

Als eine Möglichkeit, diese Besonderheiten zu berücksichtigen, bieten sich User Stories an. Dabei wird das Zusammenspiel von personen- und situationsseitigen Merkmalen beschrieben. Adrian Pohl schlug 2016 in seinem Blogbeitrag "Infrastrukturanforderungsbestimmung" User Stories vor.

Userstory: Strukturelles finden (Grundschule Biologie)

Als LehrerIn muss ich für den morgigen Biologieunterricht noch ein Arbeitsblatt zum Thema Photosynthese in Moodle bereitstellen. Ich befinde mich in Moodle, wo ich bereits Materialien und andere Arbeitsblätter zum Thema eingebunden habe. Mit einer Suchfunktion möchte ich passende, bestehende Inhalte auffinden, bestimmte Suchergebnisse in meiner persönlichen Liste merken bzw. in meinem Kursraum einbinden.

Funktionalität: Suche nach Metadaten, wie Thematik oder Lehrplanthema, Klassenstufe, Lizenz, etc.

Userstory: Exploratives finden (Gymnasium Mathematik)

Als LehrerIn möchte ich in meiner Freistunde zum Thema Kurvendiskussion stöbern, um geeignete Texte und Aufgaben zu finden, damit ich meinen SchülerInnen über den recht langen Lernprozess abwechslungsreiche Lernmaterialien und praxisrelevante Lernszenarien anbieten kann.

Funktionalität: Mediathek, Kiosk, Empfehlung, ...

Userstory: Dialektisches finden (Gewerbeschule Politik)

Als LehrerIn möchte 10 Minuten vor dem Unterrichtsbeginn am Tablet Mediendarstellungen (z.B. Bilder) zur kontroversen Betrachtung des Nordkorea-Konflikt sammeln. Wenn ich einen passenden Inhalt gefunden habe, möchte ich Vorschläge zu gegensätzlichen Darstellungen angezeigt bekommen.

Funktionalität: Recommending System

Userstory: 'Reversives finden (Universität Geschichte)

Als DozentIn möchte ich ein altes, gescanntes Schaubild durch eine digitale Version mit höherer Auflösung ersetzen, damit ich ggf. Detailansichten mit den Studierenden betrachten und diskutieren kann. Die Suche soll mir helfen, gleiche oder ähnliche Bilder mithilfe meiner Vorlage zu finden.

Funktionalität: Reverse Search Engine (wie bspw. tineye.com)

Ungenutzte Innovationspotentiale / Technologien

Lösungsansätze - das passende Finden

Passfähigkeits-Dimensionen

Ob ein Fundstück das Suchziel der Nutzerin trifft, entscheidet sich anhand von folgenden Passfähigkeits-Dimensionen (siehe oben):

  1. inhaltlich
    "Wenn ich "Satz des Pythagoras" suche, will ich genau das finden"
  2. didaktisch
    "Mal suche ich einen Foliensatz, mal ein Arbeitsblatt, mal für die 9. Klasse, mal für meine Fachkollegfortbildung"
  3. rechtlich / Compliance
    "Nutzungserlaubnisse / Lizenz des Fundstück muss passen"
    "Wenn der Inhalt mit einem Tool daherkommt, muss deren Verwendung für meine SchülerInnen erlaubt sein"
  4. gestalterisch
    "Wenn ich bisher nur Strichgrafiken in meinem Lehrdokument habe, will ich auch eine Strichgrafik finden"
  5. technisch
    "Wenn ich einen passenden Moodle-Kurs finde, will ich den auch abspielen können, ohne dass ich mir ein Moodle installieren muss."

Nutzer-Profil

Google, Amazon-Shopsuche u.a. Suchen sammeln Daten über den Nutzer, um bedarfsgerechte Suchergebnisse zu liefern. Wenn allerdings Lehrende suchen, sind ggf. nicht deren Präferenzen sondern die der Schülerzielgruppe relevant. Im Bildungskontext können dies bspw. Informationen sein zu:

  1. Vorwissen
  2. Lehr-/Lernstil
  3. schon gesehene / verworfene Fundstücke

User Contexts =

zentrale versus dezentrale Suchmaschinen =

dezentrale Suchen in den E-Learning-Anwendungen

Fast alle Lernplattformen, Autorensysteme und E-Learning-Tools haben eine interne Suchfunktion. Diese wird bspw. verwendet, um beim Erstellen von Kursen oder Lerninhalten vorhandene Inhalte zu finden und einzubinden. Die Suche durchsucht i.d.R. die Plattform selbst, manchmal sind zusätzlich externe Quellen anschließbar. Teilweise sind diese Suchen relativ einfach gehalten (haben bspw. keine Facetten o.a. Stöbernfunktionen auf Basis von Metadaten). Nicht immer sind die Suchfunktionen an allen Stellen der Plattform verankert, wo die Nutzerin Contents erstellt.

Innerhalb einer Plattform ist grundsätzlich der Nutzer und dessen Nutzungskontext insoweit bekannt, wie er in dem System agiert (hat). Daten und -interaktionen der Nutzerin aus anderen Softwareanwendungen der Bildungseinrichtungen sind eher nicht bekannt.

organisationszentral Suchen

Sogenannte Unternehmenssuchen finden Inhalte über die Softwareanwendungen des Unternehmens. Das Konzept auf Bildung übertragen, würde organisationszentral alle Inhalte aller internen Bildungssoftwaresysteme finden und nach Anschluss externer Quellen außerdem Inhalte aus diesen.

...todo

zentrale Bildungssuchmaschinen

Suchmaschinen wie Google

Zusammenfassung

Fazit, Einschätzungen

Weiteres Vorgehen

Verwendete Quelle und weitere Links =