Lernspirale in Grundlagen-Lehrveranstaltung

Umgesetztes Projekt

Ziele

Die Lehrveranstaltung "Algorithmen und Datenstrukturen" im 2. Semester des Bachelorstudiengangs Wirtschaftsinformatik vermittelt wichtige Grundlagen, auf denen in höheren Semester aufgebaut wird. Die Studierenden haben jedoch einen sehr heterogenen Bildungshintergrund: Absolventen einer Informatik-HTL besuchen die LV ebenso wie Studierende mit Wirtschaftsschwerpunkt und ohne Informatik-Wissen. Das Ziel des Lernspirale-Konzepts ist es, Unterschiede rasch zu egalisieren, um auch fortgeschrittenere Themen behandeln zu können.

Kurzzusammenfassung

Die Lernspirale stellt (trotz des sehr heterogenen Bildungshintergrunds) rasch eine gemeinsame Wissensbasis her und schreibt diese fort. Eckpunkt ist der Verzicht auf jedwedes Vorwissen, um alle Studierende zu erreichen. Themen-Einleitungen knüpfen an bekannte Lebenssituationen an, wodurch sich alle als kompetent erleben. Der didaktische Ansatz ist ein Methodenmix: wenig Frontalunterricht, viel Frage- und Diskussionsunterricht. Als Sozialform werden vorwiegend Paar- und Gruppenarbeit verwendet. Bei jedem Schritt wird zudem zum Erfahrungsaustausch eingeladen, von dem vor allem Fortgeschrittene profitieren.

 

Auf die Sprache wird besonderer Wert gelegt: präzise, dennoch einfach, nur essentielle Fachbegriffe. Gezielt wird auch emotionale Sprache eingesetzt, um die Gefühlsebene anzusprechen. Auch die Begeisterung des Lehrenden wirkt sich positiv aus.

 

Unterstützend festigen E-Learning-Elemente das neue Themengebiet. Vorwiegend werden Texte und Experimente verwendet. Ein Diskussionsforum hilft außerhalb der Präsenzphase. Auf Wunsch gibt es 1-2 Übungsabende, die zur Wiederholung und Klärung genützt werden. Diese werden bewusst partizipativ gestaltet.

 

Ergänzende Übungsblätter enthalten unterschiedlich schwere Fragen. Offenen, bewertenden und vergleichenden Fragen wird der Vorzug gegeben, da sie zur kritischen Auseinandersetzung anregen. Meta-Ziele sind die Förderung von abstraktem Denken und Transfer von vorhandenen Kompetenzen auf neuartige Problemstellungen.

Nähere Beschreibung

Die Lehrveranstaltung "Algorithmen und Datenstrukturen" im 2. Semester Bachelor des Studiengangs Wirtschaftsinformatik soll Grundlagen vermitteln und eine gemeinsame Wissensbasis herstellen. Um dem heterogenen Bildungshintergrund der Studierenden gerecht zu werden, wird ausgehend von Alltagssituationen und -Gegenständen, mithilfe verschiedener didaktischen Methoden, spiralartig Wissen aufgebaut: mit jedem Durchlauf, jeder Iteration, kommt neues Wissen hinzu, wird vertieft und fortgeschrieben.

 

Ziel des didaktischen Konzepts ist es, einen schnellen Zugang zum Thema zu finden, um darauf aufbauend vertiefende und weiterführende Themen zu behandeln. Dabei wird - soweit als möglich - auf jedwedes Vorwissen verzichtet, um alle Studierende zu erreichen. Einleitende Motivation und Beispiele zu einem neuen Themengebiet sind sehr konkret, kommen nicht aus der Informatik, sondern aus bekannten Lebenskontexten der Studierenden. Beispiel: für Sortier-Algorithmen werden anhand der eigenen Misch- und Sortiertechnik von Spielkarten Strategien für effizientes Sortieren abgeleitet.

 

Passive Phasen wechseln sich mit aktiven Phasen ab. Als Sozialform in den aktiven Phasen werden vorwiegend Paar- und Gruppenarbeit verwendet: der Austausch mit KollegInnen hat eine niedrige Barriere, Fragen und Missverständnisse werden rasch geklärt, Wissensunterschiede werden so schnell egalisiert und erste Erfolge erzielt.

 

Der didaktische Ansatz ist ein Methodenmix, um Studierende zu aktivieren. Der Frontalunterricht wird auf ein Minimum beschränkt, nämlich auf die einleitende Motivation zu einem neuen Thema sowie zur punktuellen Wissensvermittlung. Kern bildet der Frage- und Diskussionsunterricht in dem (fachfremde) Vorkenntnisse und logisches Denkvermögen der Studierenden genutzt werden, um Zusammenhänge gemeinsam zu erarbeiten. Studierende erleben dabei, dass sie Kompetenzen aus anderen Lebens- und Wissensbereichen anwenden können. Das ermutigt auch weniger Wissende sich aktiv an der Lehrveranstaltung zu beteiligen. Zur Darstellung der Auswirkung von besprochenen Varianten werden Experimente verwendet, beispielsweise werden in vorbereitete Programmenrümpfe Algorithmen und Datenstrukturen eingefügt und ausgeführt, um die Auswirkungen am eigenen Rechner zu sehen und so besser verstehen und abschätzen zu können.

 

Bei jedem Schritt wird zu Erfahrungsaustausch und Fragen eingeladen. Diesen gezielt geschaffenen Freiraum nützen Studierende aus beiden Enden des Spektrums: weniger Erfahrene können Zweifel klären oder eine nochmalige Erklärung erhalten, Fortgeschrittenere fragen tiefergehende Details nach und profitieren vom Wissen des Vortragenden bzw. ihrer KollegInnen.

 

Das Wechselspiel von Medien (Präsentation, Whiteboard, Flipchart, Programme, Alltagsgegenstände) sowie die gezielte Abfolge von aktiven und passiven Phasen mit verschiedenen didaktischen Methoden und das stückweise Vertiefen von Themen stellen eine Lernspirale dar, welche effizient vorhandenes Wissen nützt, um die Lehrinhalte zu vermitteln. Jeder Durchlauf der Spirale baut die Wissensbasis aus.

 

Dabei wird auch auf die Sprache besonderer Wert gelegt. Die einheitliche aber sparsame Verwendung von Fachbegriffen sowie eine möglichst eindeutige und einfache Sprache helfen dabei die Kernkonzepte zu verankern. Das Erarbeiten eines gemeinsamen Vokabulars, um Algorithmen und Datenstrukturen diskutieren zu können, ist ein Meta-Ziel der Lehrveranstaltung. Dabei ist Verständlichkeit wichtiger als mathematischer Rigor, um Hemmschwellen abzubauen und Anknüpfungspunkte zu bestehendem Wissen zu haben.

 

Punktuell wird auch gezielt emotionale Sprache bzw. humoristische Elemente eingesetzt, um Studierende auf der Gefühlsebene zu erreichen. So dienen beispielsweise nicht Zahlen als Einträge in einem Array, sondern bunte Icons und Bilder, die in ihrer Abfolge das Märchen von Schneewittchen erzählen. Die Diskussion für Zugriffszeiten auf den "vergifteten Apfel" statt der Zahl 17 im Index 3 emotionalisiert mehr und trägt zum Erinnern und Lernen bei.

 

Begleitend zum Präsenzunterricht unterstützen E-Learning-Elemente die Festigung des neuen Themengebiets. Dabei wird vorwiegend auf folgende Inhalte gesetzt:

 

* Beschreibende Texte, welche den Inhalt nochmals in strukturierter Form, auch aus neuem Blickwinkel wiedergeben.

 

* Experimente zur Veranschaulichung, beispielsweise Excel-Sheets, welche die Auswirkung unterschiedlicher asymptotischer Laufzeiten aufzeigen. Das unmittelbare Feedback, dass bspw. O(n³) schnell einige Jahre an Laufzeit bedeutet, macht die abstrakte O-Notation erfahrbar und vorstellbar. Auch Programme, die Algorithmen visualisieren, werden verwendet, um visuelle Lerntypen zu erreichen.

 

* Weiterführende Themen, welche neue Anwendungsgebiete, eine genauere Analyse oder komplexere Algorithmen und Datenstrukturen aufzeigen. Beispielsweise Bloom-Filter, welche auf bereits bekannten Hashing-Verfahren beruhen. Auch werden für fortgeschrittene Fragen, die in der Präsenzphase gestellt wurden, passende Inhalte zur Verfügung gestellt, die zum selbständigen Vertiefen anleiten und anregen sollen.

 

Ein Diskussionsforum zum Stellen von Fragen bzw. Einbringen eigener Inhalte hilft auch außerhalb der Präsenzphase aktuelle Informationen zu erhalten.

 

Zusätzlich gibt es auf Wunsch ein- oder zweimal im Verlaufe der Lehrveranstaltung einen Übungsabend, der zur Wiederholung und Klärung von Fragen genützt werden kann. Übungsabende helfen also verbleibende Verständnisschwierigkeiten auszuräumen. Der Übungsabend wird dabei bewusst partizipativ gestaltet, es gibt keine vorgegebene Agenda. Dadurch kann gezielt auf offene Fragen, die im Zuge der Selbstlern- bzw. Klausurvorbereitungs-Phase aufgetreten sind, eingegangen werden. Dementsprechend profitieren jene Studierende besonders, die sich bereits mit den Inhalten befasst haben. Dadurch stellt der Übungsabend auch einen Anreiz dar, sich nicht erst in den letzten Tagen in einem "Binge-Learning" die Inhalte nur oberflächlich anzueignen.

 

Übungsblätter als Klausurvorbereitung enthalten einen gezielten Mix aus einfachen, schweren und weiterführenden Fragen und Aufgaben. Wo möglich, wird beschreibenden, bewertenden und vergleichenden Fragestellungen der Vorzug gegeben. Insbesondere die vergleichenden Fragen regen zur kritischen Auseinandersetzung mit den Inhalten an. Bewusst werden viele offene Fragen verwendet, um Zusammenhängen und Antworten nicht vorzugreifen. Auch werden viele Fragen gestellt, die in dieser Art nicht in der Lehrveranstaltung diskutiert worden sind, um die Selbstlernkompetenz - das Schließen von aktuellem Wissen auf neue Kontexte - zu fördern. Weiterführende Aufgaben dienen den Fortgeschrittenen zur Vertiefung und kritischen Reflexion.

 

Die Übungsblätter und die abschließende Klausur folgen dabei der klaren Kompetenzorientierung an Lehr- und Lernzielen. Das übergeordnete Ziel ist nicht konkrete Zahlen oder einzelne Algorithmen-Schritte zu kennen, sondern Methodenkompetenz für Abschätzung und Bewertung von algorithmischen Aufgabenstellung und deren Lösung zu erwerben sowie ein präzises Vokabular dafür. Meta-Ziele sind die Förderung von abstraktem Denken und Selbstermächtigung der Studierenden, um Kompetenzen aus verschiedenen Bereichen zu verknüpfen und auf neuartige Problemstellungen zu transferieren.

 

Zusammenfassend besteht die in der Lehrveranstaltung eingesetzte Lernspirale aus:

* konkreten Alltagsbeispielen zur Motivation

* Frage- und Diskussionunterricht statt Frontalunterricht

* Paararbeiten, um schnell erste Erfolge zu erzielen

* einer klaren, einfachen, dennoch präzisen Sprache

* aktivem Medienwechsel

* Abfolge von aktiven und passiven Phasen

* emotionalen und humoristischen Elementen zur Aktivierung

* Experimenten zur Visualisierung und zum Erfahrbar-Machen

* Freiraum für Wiederholung und weiterführenden Fragen

* Übungsabende, die Defizite gezielt beseitigen helfen

* Kompetenzorientierten Übungsblättern und Klausuren

 

Das Konzept der Lernspirale setzt engagierte Lehrende voraus: einerseits ist ein erhöhter Zeitaufwand für Planung und Gestaltung der Inhalte notwendig, andererseits sind Erreichbarkeit in E-Learning-Phasen und umfangreiche Antworten auf Fragen wichtig, damit Studierende sich respektiert fühlen. Die Ausgestaltung der Präsenzphase mit Schwerpunkt auf Sprache und Präsentation setzt eine gute didaktische Ausbildung voraus. Zudem muss der Lehrende signalisieren, dass er für Anregungen offen ist. Letztlich ist auch die Begeisterung des Lehrenden für die Inhalte wichtig, denn diese überträgt sich auf die Studierenden und motiviert, sich mit den Inhalten gründlicher auseinanderzusetzen.

 

Die Lernspirale eignet sich besonders gut für Studierende mit unterschiedlicher Bildungsbiografien und/oder unterschiedlicher Vorkenntnisse. In mehreren Durchläufen (das Konzept wird seit Sommersemester 2011 angewandt) wurde die Methodik immer weiter verfeinert und nachjustiert. Im Verlauf hat sich gezeigt, dass neben der Konzeptbasis (Methodik, Medienwechsel, LV-Planung, Unterlagen) "weiche" Faktoren, wie die Sprache, die Emotionalisierung und Freiraum auch für weiterführende Fragen, wichtig für den Gesamterfolg der Lehrveranstaltung sind.

Positionierung des Lehrangebots

2. Semester Bachelor-Studiengang Wirtschaftsinformatik

Das Beispiel wurde für den Ars Docendi Staatspreis für exzellente Lehre 2016 in der Kategorie Lehre unter besonderer Berücksichtigung unterschiedlicher Bildungsbiografien und/oder unterschiedlicher Vorkenntnisse nominiert.