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Didaktisches Knowledge Engineering

Knowledge Engineering ( dt. Wissensmodellierung) umfasst Prozesse und Methoden der Abbildung von Wissen in computerbasierten Systemen, von der Erhebung des Wissens über die Modellierung bis zur lösungsorientierten Aufbereitung und Präsentation.
Didaktisches Knowledge Engineering, die Erhebung von Wissen und dessen Reduktion, Modifikation und Transformation, setzt einen klaren Schwerpunkt: die Didaktisierung des aufzubereitenden Wissens, die Transformation eines Katalogs von Themen und Inhalten in Lerninhalte.

Kerres untersucht Charakteristika und spezifische Anforderungen an das Knowledge Engineering bei der Wissenserhebung, Zieldefinition und didaktischen Aufbereitung von Wissen für interaktive Lernmedien.

Didaktisches Knowledge Engineering ist das Fundament für eine didaktisch angemessene Konzeption und Umsetzung von Medien – im Idealfall ist es die intensive und vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen Fachexperten, didaktischen Designern und Personen mit fachdidaktischer Erfahrung.
Der didaktische Designer hat meist weder Expertenwissen (und kann es auch für das Projekt nicht erwerben) noch fachdidaktische Erfahrung, Fachexperten und Personen mit fachdidaktischer Erfahrung fehlen die konzeptionell-didaktische Erfahrung und technisches Wissen für die Medienkonzeption.
Fachexperten können ihr Wissen benennen und in Katalogen, Prinzipien und Methoden darstellen, aber kaum, wie sie zum Experten geworden sind. Die Wissenserhebungen bei fortgeschrittenen Anwendern kann geeigneter sein, weil ihnen Konzepte und Prozeduren noch präsenter sind. Das Wissen des Experten ist meist stark kompiliert und routinisiert, er kann oft nicht Auskunft geben, wie oder warum er bestimmte Handlungen ausführt oder beschreiben, wie er zum Experten wurde. Er kann so oft nur wenig zur Didaktisierung von Wissen beitragen.
Hier ist die Unterstützung durch den fachdidaktisch ausgebildeten Experten hilfreich: dessen Erfahrungen und Kenntnisse helfen bei der didaktischen Aufbereitung von Wissen – die über das eigentliche Knowledge Engineering hinausgeht.
Unerfahrene didaktische Designer berücksichtigen oft die strukturellen Merkmale der Wissensorganisation von Fachexperten zu wenig, und dem Experten ist die Notwendigkeit und Problematik didaktischer Transformation nicht bewußt.
Diese Situation hat ein gehöriges Konfliktpotenzial: unter Umständen sieht der Fachexperte sein Wissen in Zweifel gezogen, und der didaktische Designer verteidigt verbissen seinen didaktischen Anspruch (und sein Fachwissen). Bei der Gratwanderung zwischen der Anerkennung des Fachexperten und seines Wissen und der Legitimation des eigenen Tuns hilft es dem didaktischen Designer, das eigene Vorgehen zu erklären und zu begründen - was natürlich nur mit einer ausreichenden fachlichen und Selbstsicherheit funktioniert.
kathrin.reinhard - 15. Nov, 01:12

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Kerres beschreibt das Spannungsfeld zwischen den Akteuren treffend, aber die Rolle der Personen mit fachdidaktischem Hintergrund bleibt unscharf. In der Praxis hat der Fachdidaktiker oft eine zentrale Rolle: als Vermittler und „Übersetzer" zwischen didaktischem Designer und Experten – und oft auch als Entscheider über die Einbindung und den Einsatz der Lernmedien in konkreten Szenarien.
Genauso unscharf ist die Beschreibung von Knowledge Engineering (KE). Die Abbildung des didaktischen KE-Prozesses (S. 172) ist nicht nur unvollständig in der Definition der Rollen, Prozesse, Tätigkeiten und Abhängigkeiten, sondern basiert auf einem Verständnis von KE, das noch aus der Großrechner- und Lochkartenwelt zu stammen scheint.
Klassische Ansätze und Methoden des KE wie die Erhebung und Modellierung von Wissen anhand von Use Cases, von Personae, eine ganz allgemeine modellbasierte Sicht (modeling view) oder Zielorientierung (goal-oriented approach) sind auch und gerade für den an der Systematik krankenden Praktiker extrem hilfreiche Werkzeuge.
Spannend ist die Frage nach der Adaptierbarkeit der KE-Prozesse und -Modelle für das didaktische Design – sie bleibt leider undiskutiert, ebenso die Anwendung von Methoden und Standards des Wissensmanagements (Stichworte: theoriebasierte Semantik, Semantic Web (W3C), Topic Map (ISO/IEC 13250:2003), Taxonomien und Ontologien) – oder Schnittstellen und Integration in bestehende Wissensmanagementsysteme und -prozesse.

Teilhausaufgabe 4

Kerres: Multimediale und telemediale Lernumgebungen

Zusammenfassung

Erhebung, Modellierung und Präsentation von Wissen mit didaktischem Fokus: Knowledge Engineering und Zielanalyse sind die Basis für die Spezifikation von Zielen, die Transformation vom Lehrinhalt zum Lernangebot und die Umsetzung in Präsentationsformen und Aufbereitung.

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Zuletzt aktualisiert: 20. Nov, 18:45

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