Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften Geschäftsführender Direktor: Prof. Dr. Klaus Eder

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1 Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften Geschäftsführender Direktor: Prof. Dr. Klaus Eder der Naturwissenschaftlichen Fakultät III Dekan: Prof. Dr. Peter Wycisk der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Aufbau des E-Learning-Systems - Informationssysteme und ihre Vernetzung in der Milcherzeugung - bei besonderer Beachtung einer entwicklungsbegleitenden Evaluation Dissertation Zur Erlangung des akademischen Grades doctor agriculturarum (Dr. agr.) vorgelegt von Diplom-Agraringenieurin Regina Daenecke geb. am in Rotenburg (Wümme) Gutachter: Prof. Dr. J. Spilke Prof. Dr. H. H. Swalve Prof. Dr. G. Schiefer Verteidigung am: 27. Oktober 2008 Halle/Saale 2008 urn:nbn:de:gbv: [

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3 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis... III Abbildungsverzeichnis... V Tabellenverzeichnis...VII 1 Einleitung und Problemstellung Literaturübersicht E-Learning Begriff, Einordnung, E-Learning-Formen und Blended Learning Vor- und Nachteile von E-Learning Struktur von E-Learning-Systemen Technische Struktur Didaktische Struktur Lerntheorien und deren Zusammenhang zum E-Learning Behaviorismus Lernen durch Verstärkung Kognitivismus Lernen durch Einsicht und Erkenntnis Konstruktivismus Lernen durch persönliches Erfahren, Erleben und Interpretieren Entwicklung von E-Learning-Systemen Modelle zur Unterstützung der Entwicklung Entwicklungsphasen von E-Learning-Systemen Evaluation von E-Learning-Systemen Evaluationsmodelle Evaluationsmethoden Expertentests Nutzertests Überblick zur Nutzung von E-Learning-Systemen im Agrarbereich Schlussfolgerungen aus dem Literaturstudium Untersuchungsgegenstand Das Lehrgebiet Informationssysteme und ihre Vernetzung in der Milcherzeugung Zielgruppen des entwickelten Systems Ergebnisse der Systementwicklung Gliederung des Lernstoffes I

4 Inhaltsverzeichnis 4.2 Technische Realisierung Aufbau des E-Learning-Systems Nutzeroberfläche und Navigation Inhaltsdarstellung und Übungen Einführung, Glossar, Suchfunktion und Hilfe Umsetzung lerntheoretischer Prinzipien im System Verwendete Lernobjekte Zusammenhang von Wissensarten und Lernobjekten Eigene Untersuchungen zur Systemevaluierung Methodenauswahl und Vorgehensmodell der Evaluation Beschreibung des Expertentests Beschreibung des Nutzertests Beschreibung der Evaluationsteilnehmer Anwendung und Ergebnisse der Evaluationsmethoden auf die Systementwicklung Ergebnisse Expertentest I Ergebnisse Nutzertest I Ergebnisse Expertentest II Ergebnisse Nutzertest II Ergebnisse Expertentest III Ergebnisse Nutzertest III Diskussion und Schlussfolgerungen Zusammenfassung Summary Literaturverzeichnis II

5 Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis ADED - Agricultural Data Element Dictionary ADIS - Agricultural Data Interchange Syntax AICC - Aviation Industry Computer-based Training Committee AT - Authoring Tool bzw. - beziehungsweise CBT - Computer Based Training CD - Compact Disc CD- ROM - Compact Disc Read-Only Memory CMS - Content Management System CSCL - Computer Supported Cooperative Learning CSCW - Computer Supported Cooperative Work CW - Cognitive Walkthrough d. h. - das heißt DVD - Digital Video Disc EDV - Elektronische Datenverarbeitung etc. - et cetera e. V. - eingetragener Verein FLV - Flash Video FTP - File Transfer Protocol GIF - Graphic Interchange Format HIT - Herkunftssicherungs- und Informationssystem für Tiere HTML - Hypertext Markup Language http - Hypertext Transfer Protocol ID - Instruktionsdesign IEEE - Institutes of Electrical and Electronics Engineers ILIAS - Integriertes Lern-, Informations- und Arbeitskooperationssystem ISO - Internationale Organisation für Normung IVM - Informationssysteme und ihre Vernetzung in der Milcherzeugung LKV - Landeskontrollverband LMS - Learning Management System LO - Lernobjekt LTSC - Learning Technology Standard Committee III

6 Abkürzungsverzeichnis LUFA - Landwirtschaftliche Untersuchungs- und Forschungsanstalt MiniDV - Mini Digital Video MLP - Milchleistungsprüfung PC - Personal Computer PDF - Portable Document Format RLO - Reusable Learning Object RTF - Rich Text Format SCORM - Sharable Content Object Reference Model sog. - so genannt Stud-IP - Studentischer Internettsupport von Präsenzlehre swf - Shockwave Flash usw. - und so weiter VIT - Vereinigte Informationssysteme Tierhaltung vgl. - vergleiche WAICENT - World Agricultural Information Centre WBT - Web Based Training w. V. - wirtschaftlicher Verein WWW - World Wide Web XML - Extensible Markup Language z. B. - zum Beispiel ZWS - Zuchtwertschätzung IV

7 Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Beispiel für ein Blended Learning-Konzept (MANDL UND WINKLER, 2004a, S. 22)... 6 Abbildung 2: Didaktische Struktur medialer Lernangebote (SCHÜPBACH et al., 2003, S. 25) Abbildung 3: Lernmodell des Behaviorismus bei Unterstellung der klassischen Konditionierung Abbildung 4: Verfahrensschleife eines Übungsprogrammes (LANG UND PÄTZOLD, 2002, S. 26) Abbildung 5: Lernmodell des Kognitivismus Abbildung 6: Lernmodell des Konstruktivismus (BAUMGARTNER UND PAYR, 1994, S. 108) Abbildung 7: ADDIE-Modell (NIEGEMANN et al., 2004, S. 22) Abbildung 8: PADDIQ-Modell (NIEGEMANN et al., 2004, S. 47) Abbildung 9: Spiralmodell nach Boehm (BALZERT, 1998, S. 130) Abbildung 10: Unterschiedliche Evaluationstypen Abbildung 11: Vier- bzw. Sechs-Ebenenmodell (nach KIRKPATRICK, 1994; SCHENKEL, 2000, S. 62) Abbildung 12: Marktanteil von Lernprogrammen im Jahr 2007, nach Themen sortiert (BITKOM, 2007) Abbildung 13: Datenbeziehungen zwischen Landwirtschaftsunternehmen und deren Partnern im Bereich der Milcherzeugung (DOLUSCHITZ UND SPILKE, 2002, S. 324) Abbildung 14: Schichtenmodell der Informationsverarbeitung in der Milcherzeugung und informationsseitige Verknüpfung zwischen den Schichten aus Sicht eines landwirtschaftlichen Unternehmens (DOLUSCHITZ UND SPILKE, 2002, S. 26). 47 Abbildung 15: Hausmodell zur Gliederung des Lerngebietes Abbildung 16: Inhaltsverwaltung der Lernobjekte sowie den zugehörigen Metadaten Abbildung 17: Nutzeroberfläche bei Start des E-Learning-Systems (* nur sichtbar beim Berühren eines Lernkomplexes mit dem Mauszeiger) Abbildung 18: Fensteraufteilung bei der Inhaltsdarstellung Abbildung 19: Inhaltsdarstellung (Beispiel Lernkomplex A1) Abbildung 20: Übungsaufgaben Abbildung 21: Suchfunktion Abbildung 22: Hilfefunktion Abbildung 23: erklärender Text im Video Abbildung 24: realistische und logische Bilder V

8 Abbildungsverzeichnis Abbildung 25: Darstellung der Injektion eines Transponders mit animierten GIF-Bildern Abbildung 26: Laktationskurven Abbildung 27: Unterschiedliche Wissensarten in Bezug zu den drei Säulen Abbildung 28: Evaluationszyklus bei Nutzung von Experten- und Nutzertest Abbildung 29: Erkennung von Usability-Problemen in Abhängigkeit von der Expertenanzahl (NIELSEN, 1993, S. 156) Abbildung 30: Usabilityheuristiken nach NIELSEN (1993) Abbildung 31: Inhaltsheuristiken Abbildung 32: Ablauf des Nutzertests Abbildung 33: Altersverteilung der Nutzergruppen Abbildung 34: Geschlechterverteilung Abbildung 35: E-Learning-Erfahrung der Nutzer Abbildung 36: Kenntnisse im Bereich Milcherzeugung Abbildung 37: Inanspruchnahme von Einarbeitungszeit Abbildung 38: Zeitaufwand für den Test des E-Learning-Systems Abbildung 39: Startseite und Inhaltsseite Komplex A1 der ersten Testversion Abbildung 40: Usability-Problemerkennung Abbildung 41: Anteil der Probleme (%) nach dem Schweregrad, Expertentest I Abbildung 42: Startseite und Inhaltsseite Komplex A1 der zweiten Testversion Abbildung 43: Navigationselement Abbildung 44: Benutzung der Menüleisten Abbildung 45: Anteil der Probleme (%) nach dem Schweregrad, Expertentest II Abbildung 46: Screenshots aus der Animation: Das gemischte lineare Modell Abbildung 47: Verlauf der Anzahl gefundener Probleme in den einzelnen Evaluationsphasen VI

9 Tabellenverzeichnis Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Lernparadigmen und Softwaretypologie (Baumgartner und Payr, 1994, Blumstengel, 1998) Tabelle 2: Merkmale zur Zielgruppenbeschreibung (in Anlehnung an RISER et al., 2002, S ; KRÖGER UND REISKY, 2004, S. 93) Tabelle 3: Lernkomplexe des E-Learning-Systems Tabelle 4: Empfohlene Schriftgrößen in Abhängigkeit des Alters (Nielsen und Loranger, 2006, S. 221) Tabelle 5: Verwendung der Lernobjekte in Abhängigkeit der Wissensarten Tabelle 6: Anzahl der Evaluationsteilnehmer Tabelle 7: Anzahl der Studierenden nach Semesteranzahl Tabelle 8: Nutzerverhalten beim Einsatz neuer Software Tabelle 9: Gestaltungsprobleme Expertentest I, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 10: Navigationsprobleme Expertentest I, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 11: Funktionsprobleme Expertentest I, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 12: Inhaltsprobleme Expertentest I, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 13: Funktionsprobleme Expertentest II, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 14: Inhaltsprobleme Expertentest II, sortiert nach dem Schweregrad Tabelle 15: Vergleich der Evaluationsmethoden VII

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