10.1 Standardisierung für E-Learning 10.2 KI im E-Learning 10.3 Mobile Medien und E-Learning

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1 10 Ausblick Niegemann et. al., Kap. 18 Hasebrook/Otte, Abschnitt 3.1 Haake et al., Kap. 4.6 Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-1 Grundprinzip von E-Learning-Standards Zweck: Unabhängigkeit der Inhalts-Autoren von speziellen Autorensystemen Austauschbarkeit, Wiederverwendbarkeit, Anpassbarkeit von Lernressourcen Verfahren: Beschreibung von Lernressourcen mit Metadaten Analogie Bibliotheks-Metadaten» MARC-Standard (Machine Readable Cataloging Record)» Dublin-Core (DC)-Standard Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-2

2 Standard-Übersicht IEEE LTSC AICC (CMI) ADL (SCORM) IMS (LOM) OUNL (EML) ARIADNE (LOM) AICC = Aviation Industry Computer Based Training Committee ADL = Advanced Distributing Learning Initiative ARIADNE = Alliance of Remote Instructional Authoring and Distribution Networks for Europe IMS = Instructional Management Systems Project LTSC = Learning Technology Standards Committee OUNL = Open University of the Netherlands CMI = Computer Managed Instruction Systems EML = Educational Modeling Language LOM = Learning Object Metadata SCORM = Shareable Content Object Reference Model Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-3 LOM: Learning Object Metadata IEEE Standard P , XML-Based LOM Base Schema: General information Lifecycle (history) Meta-metadata Technical (requirements and characteristics) Educational (educational and pedagoogic characteristics) Rights (Intellectual Property Rights) Relation (to other LOMs) Annotation Classification Ongoing development: Integration with other metadata standards for the Web (e.g. RDF) Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-4

3 Educational Modeling Language EML Example: Excerpt of metamodel (learning model) Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen Ausblick Hasebrook/Otte, Kapitel 3 R. Schank, chapter 16 Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-6

4 Künstliche Intelligenz im E-Learning Adaptivität basierend auf Benutzermodell Intelligente Tutorielle Systeme Interaktions-Agenten Oft als Personen repräsentiert Orientierungsfunktion Hilfefunktion (Vision:) Adaptive Konstruktion von Stories Situationsabhängig (case-based reasoning) Generierung adäquater Dialogstrategien (Vision:) Wissensroboter Wissensbasis (z.b. aus dem Internet) kombiniert mit allgemeinem Wörterbuch (z.b. Synonyme) Spracherkennung und Sprachausgabe (auch Lernen neuer Worte) Interaktiver natürlichsprachlicher Dialog Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen Ausblick Hasebrook/Otte, Kapitel 3 Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-8

5 Mobile Endgeräte und E-Learning (M-Learning) Nutzung von versteckten Zeit-Ressourcen Sprachenlernen an der Bushaltestelle... Orientierung auf Audio-Modalität Natürlicher Weg zur Ergänzung reicher optischer Erfahrung Z.B. Museumsbesuch Z.B. Waldlehrpfad etc. Foto- und Tonaufnahmen Zur sofortigen interaktiven (oder späteren asynchronen) Analyse von Beobachtungen Z.B. Fotos auf Exkursion Insgesamt: Optimale Voraussetzungen für exploratives, konstruktives (= besonders effektives) Lernen Ludwig-Maximilians-Universität München Prof. Hußmann Multimediale Lehr- und Lernumgebungen 10-9

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9 Praxis des E-Learning 9.1 Einsatz von E-Learning 9.2 E-Learning Standards 9.3 Ausblick Literatur: J. Hasebrook/ M. Otte: E-Learning im Zeitalter des E-Commerce, Hans Huber Verlag 2002 L. P. Michel (Hg.):