Constructive Alignment in der agilen Lerndesignentwicklung am Beispiel des Moduls „Bildungstechnologie“

Am Ende des 6 ECTS Moduls „Bildungstechnologie“ sollen Lernende zeigen, dass sie eine fundierte Auswahl von digitalen Werkzeugen und Funktionen für ein konkretes Lern- und Lehrszenario treffen können. Dies wurde als übergeordnetes, intendiertes Lernergebnis (Learning Outcome) definiert. Es wird auch kurz „LO1“ genannt und wurde auf die Ziele des „eEducation“-Curriculums abgestimmt. Um das Lernergebnis zeigen zu können, braucht es sowohl didaktische, auch als digitale Basiskompetenzen, die im Moduldesign durch untergeordnete Lernergebnisse im Lerndesign operationalisiert wurden. Bei LO1 handelt es sich um ein Lernergebnis, das dem kognitiven Prozess „evaluieren“ in Blooms überarbeiteter Taxonomie der kognitiven Prozesse zuzuordnen ist. Um Kompetenz auf dem Level „evaluieren“ aufzubauen, wurden den Lernenden, basierend auf ihren Vorkenntnissen, verschiedene Lernaktivitäten sowie formatives Feedback im Laufe der Lernphase angeboten.

Diese Lernaktivitäten wurden strategisch gewählt, beginnend bei Aktivitäten, die kognitive Prozesse auf Ebene „verstehen“ stimulieren, über „anwenden“, „analysieren“ bis schlussendlich komplexe kognitive Prozesse auf dem Level „evaluieren“ erfolgreich von den Lernenden durchgeführt werden können. Dieses Vorgehen folgt dem Prinzip der inklusiven Hierarchie Blooms überarbeiteter Taxonomie der kognitiven Prozesse nach Anderson und Krathwohl (2001). Um die Lernenden dabei zu unterstützen, das übergeordnete, intendierte Lernergebnis LO1 am Ende des Moduls zeigen können, wurden von der Moduldesignerin drei Lernphasen mit untergeordneten, genauer spezifizierten Lernergebnissen zur Orientierung im Lernprozess zum Modulstart festgelegt:

Phase 1: Einführung und theoretische Grundlagen

In Phase 1 sollten das Verstehen von Grundbegriffen und theoretischen Modellen gefördert werden. Es wurden daher drei Lernergebnisse festgelegt, die dem kognitiven Prozess „verstehen“ zugeordnet werden können:

LO2: Die Lernenden können den didaktischen Grundaufbau eines Lern- und Lehrszenarios im Sinne von Constructive Alignment beschreiben.

LO3: Die Lernenden können die Relevanz Blooms überarbeiteter Taxonomie für die Auswahl von digitalen Werkzeugen beschreiben.

LO4: Die Lernenden können die Relevanz der Medien-Synchronizitäts-Theorie (MST) für Lern- und Lehrszenarien beschreiben.

Lernaktivitäten in Phase 1

Um die Lernenden im Lernprozess und im Erreichen der Lernergebnisse zu unterstützen, wurden diverse Lernressourcen und Aufgabenstellungen bereitgestellt. Die Lernenden nutzten ein interaktives Skriptum, das jede Woche um ein neues Kapitel ergänzt wurde. Basierend auf einem problemorientierten Ansatz wurde in den einzelnen Kapiteln diverse Hilfestellungen zum Erreichen der Lernergebnisse bereitgestellt:

Online-Ressourcen: Die Lernenden sahen thematisch relevante Videos, hörten Podcast-Episoden und besuchten Webseiten.

Literaturtipps: Die Lernenden lasen wissenschaftliche Literatur, die für die Erreichung der Lernergebnisse empfohlen wurde.

Übungen: Die Lernenden erprobten ihr Verständnis mit Hilfe von Kategorisierungs-Aufgaben und Single-Choice-Aufgaben mit automatisiertem Feedback durchgeführt.

Reflexionsfragen: Jedem Kapitel wurde ein Diskussions-Kanal mit Reflexionsfragen in der internen Kommunikations-Plattform „Mattermost“ zugewiesen und der Link im interaktiven Skriptum geteilt. Die Lernenden diskutierten die gelesene Literatur sowie Beispiele aus der Praxis.

Darüber hinaus wurden von den Lernenden folgende Lernaktivitäten durchgeführt:

Online-Recherchen, um die Literatur besser zu verstehen

Bildungstechnologie-Definitionen-Spickzettel: Eine Sammlung von Definitionen zu zentralen Begriffen

Informelle Web-Konferenzen und Messenger-Austausch zwischen Peers

Regelmäßige Zoom-„Sprechstunden“ für den gemeinsamen Austausch zwischen Peers und mit den Lehrenden

„On Demand“ Messenger-Austausch mit den FachexpertInnen des Moduls auf Mattermost via Private Messaging oder in Diskussionskanälen

Tool-Tipps auf Mattermost: Lernende sammelten Tool-Tipps, um ihr Wissen um digitale Werkzeuge und Plattformen für das Lernen und Lehren zu erweitern

Die bisher erwähnten Lernaktivitäten zielten auf rein formatives Feedback ab und wurden nicht in die Benotung einbezogen. Sie dienten der Vorbereitung zur Lösung der drei benotungsrelevanten Aufgaben von Phase 1:

Aufgabe 1: Die Lernenden wählten ein eigenes Fallbeispiel (etwa aus der Praxis), beschrieben dessen didaktischen Grundaufbau und veranschaulichten Constructive Alignment in eigenen Worten. Sie zeigten damit kognitive Prozesse auf dem Level „verstehen“. Die Lernenden konnten durch Aufgabe 1 LO2 zu zeigen.

Aufgabe 2: Lernende konnten Beispiele für Lernaktivitäten frei wählen (etwa aus Praxiserfahrung oder aus dem Bsp. in Aufgabe 1), klassifizierten diese nach kognitiven Prozessen und beschrieben den Aktivitäten entsprechende Funktionen digitaler Werkzeuge. Die Lernenden gaben sich gegenseitig Feedback und prüften, ob die Angaben der Peers mit dem eigenen Verständnis übereinstimmen. Das Feedback wurde vor der Endabgabe eingearbeitet. Diese Aufgabe erlaubte den Studierenden die Relevanz von Blooms überarbeiteter Taxonomie für die Auswahl von digitalen Werkzeugen zu erkennen und in eigenen Worten zu artikulieren. Sie zeigten damit kognitive Prozesse auf dem Level „verstehen“. Die Lernenden konnten durch Aufgabe 2 LO3 zu zeigen.

Aufgabe 3: In Aufgabe 2 wurden die Grenzen der Tool-Auswahl basierend auf kognitiven Prozessen deutlich. Die Lernenden ergänzten daher in Aufgabe 3 ihre Angaben und ordneten den Aktivitäten Kommunikationsprozesstypen laut MST zu. Es wurde die Relevanz der MST für Lern- und Lehrszenarien deutlich, indem die Charakteristika der diversen Aktivitäten mit Hilfe der MST explizit formuliert und damit passendere Tools und Funktionen gewählt wurden. Durch Peer-Feedback und in der Gruppen-Diskussion zu Aufgabe 3 artikulierten die Lernenden ihr Verständnis. Die Lernenden konnten durch Aufgabe 2 LO4 zu zeigen.

Für die Lösung von Aufgaben 1,2 und 3 wurde ein durchschnittlicher Workload von 60h angenommen. Es konnten pro Aufgabe 10 von 100 Punkten erlangt werden.

Phase 2: Üben und Anwenden

In Phase 2 wurde insbesondere gezeigt, dass die theoretischen Konzepte angewandt (LO5), analysiert (LO6) und evaluiert (LO7) werden können. Dementsprechend zielen die intendierten Lernergebnisse auf höhere kognitive Prozesse ab:

LO5: Die Lernenden können Lernergebnisse in Blooms überarbeiteten Taxonomie verorten.

LO6: Die Lernenden können Synchronizitätsanforderungen für Aktivitäten in einem Lern- und Lehrszenario definieren.

LO7: Die Lernenden können die Tool- und Funktionsauswahl von gegebenen Lern- und Lehrszenarien evaluieren.

Auch in Phase 2 wurde das interaktive Skriptum in Kombination mit Austausch und Reflexion in Mattermost genutzt. Darüber hinaus wurden folgende Lernaktivitäten durchgeführt:

Die Lernenden nahmen an einem Webinar zur Klärung offener inhaltlicher Fragen basierend auf den Ergebnissen von Aufgaben 1-3 teil und vertieften ihr Verständnis zu Konzepten und Methoden.

Die Lernenden konnten didaktische Szenarien vorab einreichen, die später in Gruppenarbeiten bearbeitet wurden. Sie arbeiteten dabei Lernergebnisse, Aktivitäten, Überprüfung, Synchronizitätsanforderungen und Funktionsanforderungen in virtuellen Teams aus und wurden durch online Live-Coaching unterstützt. Sie präsentierten Ergebnisse im Plenum (LO5 und LO6) und jede Gruppe evaluierte basierend auf einer vorgestellten Methode die Ergebnisse einer anderen Gruppe (LO7). Das Feedback wurde in die finale Abgabe jeder Gruppe integriert (Aufgabe 4). Mit Aufgabe 4 konnten 20 von 100 Punkten erreicht werden. Es wurde ein durchschnittlicher Workload von 40h angenommen.

Phase 3: Zeigen Sie, was Sie können!

In der dritten Phase zeigten die Lernenden das übergeordnete, intendierte Lernergebnis LO1 anhand der benotungsrelevanten Aufgabe 5. Dabei wählten die Studierenden ein Fallbeispiel aus der Praxis (Weiterarbeit an Beispielen aus früheren Aufgaben war möglich) und wandten bei der Ausarbeitung alle kognitiven Prozesse an, die im Laufe des Moduls geübt wurden: verstehen, anwenden, analysieren und evaluieren. Erst beschrieben die Lernenden ein didaktisches Design (inkl. Tool- und Funktionsauswahl), damit sie dieses in seine Einzelelemente dekonstruieren und in Bezug auf die Tool- und Funktionsauswahl evaluieren konnten.

Durch die Lösung von Aufgabe 5 konnten 50 von 100 Punkten erreicht werden. Da die Studierenden in Aufgabe 5 das übergeordnete Lernergebnis LO1 zeigen sollen, wurde eine hohe zu erreichende Punktezahl gewählt. Für die Lösung der Aufgabe wurde ein Workload von 50h geschätzt, da es sich um eine umfassende und komplexe Aufgabe handelte.

Agile und kollaborative Modulentwicklung

Nach der Schilderung des durchgeführten didaktischen Designs wird nun auf die agile und kollaborative Modulentwicklung, angelehnt an das prozessorientierte Successive Approximation Model nach Allen und Sites (2012), eingegangen. Diese enthielt 4 wesentliche Schritte:

1) Background-Check

In der ersten Phase holte die Moduldesignerin Informationen zum curricularen und infrastrukturellen Kontext sowie zu den diversen Bildungshintergründen und Kompetenzen der Studierenden bei der Lehrgangsleitung und ihrer Organisationsassistenz ein. Sie identifizierte, welcher Kompetenzaufbau im Rahmen des Studiums angestrebt werden sollte und welche Rolle dabei das einführende Module „Bildungstechnologie“ einnehmen könnte. Im Peer-Feedback mit dem zweiten Fachexperten des Moduls wurden diese Annahmen validiert.

2) Planung und Prototyp

In der zweiten Phase entwickelte die Moduldesignerin das didaktische Design basierend auf den Informationen aus Phase 1. Ziel war die Entwicklung eines Modulhandbuchs, das Lernergebnisse, verpflichtende Lernaktivitäten und Bewertungsmethoden sowie Constructive Alignment transparent beschreibt. Dabei handelte es sich um einen Design-Prototypen, der durch Feedbackschleifen im Peer-Review mit dem zweiten Fachexperten des Moduls weiter verfeinert wurde, bis das Modulhandbuch schließlich den Studierenden zu Beginn des Moduls zur Verfügung gestellt werden konnte.

3) Umsetzung und formative Evaluierung

Die Studierenden wurden im Rahmen des Moduls sowohl von der Moduldesignerin und didaktischen Fachexpertin, als auch von einem informatischen Fachexperten begleitet. Basierend auf dem entwickelten Modulhandbuch wurde ein Workplan erstellt, der als Empfehlung für die Verteilung des Workloads diente und darüber informierte, an welchen Tagen die FachexpertInnen zur Verfügung stehen.

Die fünf benotungsrelevanten Aufgaben und auch weitere, nicht benotungsrelevante Aktivitäten, wurden im Rahmen eines interaktiven Skriptums eingebunden, das jede Woche um ein weiteres Kapitel ergänzt wurde.

Dies ermöglichte der Modulentwicklerin, das didaktische Design iterativ und kollaborativ weiterzuentwickeln und agil das Moduldesign anzupassen. Durch die rege Interaktion der Lernendengruppe in Mattermost wurde der Lernweg der einzelnen Lernenden für die Modulentwicklerin und den zweiten Fachexperten sichtbar und nachvollziehbar. Neben den Beobachtungen in Mattermost, wurde am Ende von Phase 1 & 2 Feedback bei den Studierenden mit Hilfe von Padlet eingeholt. Es wurde die Zufriedenheit abgefragt, die eigene Einschätzung zur bisherigen Erreichung der Lernergebnisse und die Relevanz des Moduls für die Praxis.

Basierend auf all diesen Rückmeldungen und Beobachtungen wurden die folgenden Kapitel und angebotenen Lernaktivitäten im interaktiven Skriptum iterativ angepasst. Im Peer-Review mit dem zweiten Fachexperten des Moduls wurde jedes neue Kapitel verfeinert, bevor es schließlich online für die Studierenden verfügbar gemacht wurde. Es wurden dabei Lernaktivitäten neu entwickelt oder adaptiert, die das Erreichen der Lernergebnissen maßgeblich positiv beeinflusst haben.

Beispiele dafür sind etwa Zoom-Sprechstunden, die Erstellung eines digitalen „Bildungstechnologie-Definitionen-Spickzettels“ oder auch das Angebot von zielgerichteten Bildungsressourcen mit zugeschnittenen Reflexionsfragen. So wurden auch verschiedene nicht-intendierte, transversale Lernergebnisse von den Lernenden gezeigt. Die Lernenden zeigten unter anderem, dass sie verschiedene digitale Werkzeuge im Bildungskontext anwenden, in virtuellen Teams Probleme lösen oder sich in sozialen Netzwerken orientieren können.

4) Summative Evaluierung und Weiterentwicklung

Am Ende der Lehrveranstaltung wurde eine summative Evaluierung des Erfolges des Moduls vorgenommen und gleichzeitig Rückschlüsse für die Verbesserung des Moduldesigns für die nächste Durchführung gezogen.

Hinweise für die weitere Modulentwicklung wurden durch Rückmeldungen der Studierenden im Feedback-Padlet sowie in den Ergebnissen der Lehrveranstaltungsevaluierung gesammelt. Die Moduldesignerin nutze Mattermost, um mit den Studierenden nach Modulende in Kontak zu bleiben Informationen über die Nachhaltigkeit des Gelernten zu sammeln.