E-Learning ist schön, macht aber viel Arbeit

Die Abwandlung des Zitats „Kunst ist schön, macht aber viel Arbeit“ von Karl Valentin passt für mich wie die Faust aufs Auge, wenn ich die Fachtagung gestern in Darmstadt rekapituliere. Das muss ich vielleicht erklären, denn sicherlich bewegt sich E-Learning immer im Spannungsfeld von Mehrarbeit und Arbeitsersparnis. Mehrarbeit, wenn es darum geht, die Inhalte zu erstellen, die man für vernünftiges Lernen braucht. Ersparnis dort, wo Vorgänge automatisiert werden können und Werkzeuge eine Arbeitserleichterung bringen. Manchmal allerdings überwiegt die Mehrarbeit und man muss sich überlegen, ob es sich lohnt. Ob also die qualitative Verbesserung den Mehraufwand rechtfertigt.

Die Fachtagung in Darmstadt trug den Titel „Selbstgesteuertes Lernen in der Aus- und Weiterbildung“ und war sozusagen die Abschlussveranstaltung des CROKODIL-Projekts. Ziel des Projekt – wenn ich das richtig überblicke – ist die Nutzung semantischer Technologien für das Lernen. Dazu wurde eine Plattform geschaffen, die es den Lernenden ermöglicht, Inhalte zu finden, zu taggen und mit anderen zu teilen. Die TU Darmstadt arbeitete dabei unter anderem – ein genauerer Überblick über die beteiligten Partner findet sich auf den Projektseiten – mit der Firma intelligent views zusammen, die semantische Technologien auch in anderen Zusammenhängen bereitstellt. Achim Steinacker gab einen sehr informativen Überblick, der mich immer wieder zum Nachdenken über die Techniken gebracht hat, auch wenn es sich dabei nicht wie angekündigt um einen Workshop gehandelt hat. Nachgedacht habe ich auch über den Nutzen solcher Techniken für den Einsatz in konkreten Veranstaltungen im grundständigen Studium und in den Weiterbildungsangeboten, die ich betreue. Und da kam ich auf das abgewandelte Valentin-Zitat.

Es stellt sich in der Tat die Frage, ob die Nutzung dieser semantischen Technologien im Hochschulbereich nicht am Arbeitsaufwand scheitern muss. Das ist allerdings eine subjektive Sicht der Dinge, die ich im folgenden ein wenig ausführen möchte und die mit Untersuchungen unterstützt werden müsste. Ich gehe zunächst von meinen Erfahrungen mit Metainformationen und mit Studierenden aus.

Im Gegensatz zu den kommerziellen Anwendungen von semantischen Technologien, bei denen der Aufwand durch ein wie auch immer geartetes Return of Investment belohnt wird, ist es im Hochschulbereich äußerst schwierig für einen Mehraufwand zu argumentieren, der sich nicht gleich in ECTS auszahlen lässt. Jedenfalls nicht in der kritischen Masse, die nötig wäre, um etwa bei Empfehlungssystemen vernünftige Ergebnisse zu erhalten. Im kommerziellen Bereich sieht eine Firma durchaus den Nutzen, das Wissen seiner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit Hilfe von semantischen Technologien zu verknüpfen, zu erhalten und weiterzugeben. Oder man versucht mehr zu verkaufen, indem man dem Kunden ein Recommendation-System unterschiebt. Welche starken Anreize hat man aber an der Hochschule?

Nun ja, alles extrinsische, wenn man den Wissenserwerb an der Hochschule pessimistisch sehen möchte. Mag sein, dass ich als Dozent kein Motivator vor dem Herrn war. Aber jedes Mal, wenn ich mit Studierenden etwas unternehmen wollte, dass nicht direkt in ECTS ausbezahlbar war, hängten sich etwa 20% so richtig rein, während 80% eben nur das nötigste machten. So kann man keine kritische Masse erreichen, um eine brauchbare Auswertung von semantischen Zusammenhängen zu bekommen.

Hinzu kommt noch eine fehlerhafte Tagging-Kultur, die ich auch bei mir beobachten kann. Natürlich wäre es vermessen zu sagen, alle machen es so wie ich, aber ich ertappe mich immer wieder dabei, wie undiszipliniert ich beim Taggen meiner Inhalte bin. Seien es dieses Blog oder meine Tweets oder meine Evernote-Notizen: Ich tagge nur sehr lückenhaft. In einem formalisierten Setting wie einer Lehrveranstaltung mag das natürlich anders sein, aber wenn ich meine 20%-80%-Studierenden anschaue, dann frage ich mich, wer wieviel leisten muss, damit etwas sinnvolles dabei herauskommt.

Mein Pessimismus soll nicht bedeuten, dass ich diese Art von Semantik nicht gut finden würde. Im Gegenteil, alternative Wege zum Inhalt wie zum Beispiel DBpedia oder Knowledge Graph, die Herr Steinacker auch ansprach, sind unglaublich interessante  Ansätze und wenn ich meine Mitlernenden dazu bringen könnte, dass sie die Dinge, die sie wichtig erachten, mit mir teilen, dann kann ich eine ganz neue Art von Wissenserarbeitung aufmachen. Wenn ich an die kritische Masse denke, dann haben MOOCs eine ganz besondere Attraktivität, denn hier werden semantische Techniken von den Teilnehmenden benutzt, ohne dass das explizit angesprochen wird. Und so sieht man, dass man ohne weiteres von einem Buzzword zum anderen kommt und dabei ganz locker mehrere Jahre mitnehmen kann.

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