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Sitzungsübersicht
Sitzung
F11‒S24: Computergestütztes Lehren und Lernen in der beruflichen Bildung
Zeit:
Freitag, 27.03.2020:
11:15 - 13:00

Ort: S24

Präsentationen

Computergestütztes Lehren und Lernen in der beruflichen Bildung

Chair(s): Stephan Abele (TU Dresden), Stephan Schumann (Universität Konstanz)

DiskutantIn(nen): Dirk Ifenthaler (Universität Mannheim)

Aufgrund des dynamischen Wandels der Arbeitswelt spielt Digitalisierung in der beruflichen Bildung im Vergleich zu anderen Bildungsbereichen eine besonders wichtige Rolle. Vor diesem Hintergrund adressiert das Symposium auf einer generellen Ebene die Digitalisierung von Lehr-Lern-Prozessen in der beruflichen Bildung. Angesichts der vergleichsweise geringen wissenschaftlichen Erschließung der berufsbildenden Domäne sind die Ziele des Symposiums bewusst breit angelegt: Erstens werden Effekte computerbasierter Lehr-Lern-Umgebungen in der kaufmännischen und gewerblich-technischen Ausbildung mithilfe zweier quasi-experimenteller Studien untersucht und damit zwei zentrale Berufsfelder adressiert (Beiträge von Spener & Schumann sowie von Leon & Abele). Zweitens widmet sich das Symposium der theoriegestützten Entwicklung und Evaluation digitaler Umgebungen (Tools), die eine valide Diagnostik individueller Lernstände und Lernverläufe sowie eine bedarfsgerechte Unterstützung ermöglichen sollen (Beiträge von Warwas & Kärner sowie von Rausch et al.). Im Zentrum stehen somit Fragen, ob und unter welchen Bedingungen digitale Lehr-Lern-Umgebungen effektives Lernen in der beruflichen Ausbildung ermöglichen, und wie Computerumgebungen für individuelles Lernen und adaptives Lehren genutzt werden können, womit angesichts der äußerst heterogenen Schülerschaft an berufsbildenden Schulen zentrale Herausforderungen aufgegriffen werden.

(1) Spener und Schumann präsentieren in ihrem Beitrag die Befunde einer quasi-experimentelle Studie mit kaufmännischen Auszubildenden (n≈400). Im Mittelpunkt steht die Frage, ob mit dem Einsatz einer integrierten Unternehmenssoftware im berufsschulischen Unterricht das Geschäftsprozesswissen in der kaufmännischen Ausbildung effektiv gefördert werden kann. Vorgestellt werden die Effekte von vier Interventionsbedingungen. Die aktuell vorliegenden Ergebnisse zeigen zwar einen erwartbaren Anstieg des Geschäftsprozesswissens, jedoch keine substanzielle Überlegenheit einer der verglichenen Gruppen. Jedoch deutet sich an, dass v.a. leistungsstärkere Auszubildende vom Einsatz der Unternehmenssoftware profitieren.

(2) Leon und Abele untersuchen bei gewerblich-technischen Auszubildenden in einer ebenfalls quasi-experimentellen Studie (n≈300), welche Wirkungen computerbasiertes Feedback vs. Lehrpersonenfeedback auf den Erwerb von problemlöserelevantem Wissen und der Problemlösefähigkeit im Bereich der Elektrotechnik haben. Das Treatment wurde jeweils in einer nach dem Four-Component-Instructional-Design-Ansatz (van Merriënboer & Kirschner, 2017) gestalteten Lernumgebung umgesetzt. Die bislang zur Verfügung stehenden Daten legen nahe, dass das Lehrerfeedback effektiver ist als das Computerfeedback. Differenzielle Analysen deuten an, dass motivierte Lernende in beiden Bedingungen ähnlich viel lernen, wogegen weniger Motivierte beim Computerfeedback weniger lernen als beim Lehrerfeedback.

(3) Im Mittelpunkt der Studie von Warwas und Kärner stehen das didaktische Potential und erste Befunde zur Qualität eines Teachers' Diagnostic Support Systems (TDSS). TDSS ist eine von den Autoren entwickelte digitale Umgebung für die kontinuierliche Diagnose von Lernständen und Erlebensqualitäten, die Echtzeiteingaben und -analysen erlaubt und damit Lehrpersonen dabei unterstützen kann, Lernende im Unterricht trotz Zeitdruck auf der Basis einer validen Diagnostik bedarfsgerecht einzuschätzen und zu fördern. Die befragten Lehrkräfte beruflicher Schulen attestierten TDSS eine hohe Bedienerfreundlichkeit und Nützlichkeit.

(4) Rausch et al. diskutieren die Potenziale und Konzeption einer computerbasierten Arbeitsplatzsimulation zur Förderung der Problemlösekompetenz kaufmännischer Auszubildender. Vorgestellt werden die Konzeption der Software-Architektur sowie die Anforderungen an die Definition von Problemszenarien und sogenannter Scoring Rubrics. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer logdatenbasierten Echtzeitanalytik, anhand derer sowohl den Lehrerinnen und Lehrern als auch den Lernenden valide Rückmeldungen zum Lernprozess gegeben und Lernhilfen während der Problembearbeitung bedarfsgerecht zur Verfügung gestellt werden können.

Die Interventionsstudien (Beiträge 1 und 2) legen nahe, dass berufliche Kompetenzen mit computerbasierten Lehr-Lern-Umgebungen effektiv gefördert werden können, wobei das nur unter spezifischen Bedingungen zu gelten scheint. Die Ergebnisse beider Interventionsstudien deuten an, dass derartige Lern- und Feedbackumgebungen mit Nachteilen für lernschwächere Auszubildende einhergehen können, was u.a. dafür sensibilisiert, bei der Gestaltung solcher Umgebungen v.a. auch die Bedarfe lernschwacher Auszubildender zu berücksichtigen. Diese Befunde machen darauf aufmerksam, dass die „Digitalisierung“ von Bildungsprozessen „Matthäus-Effekte“ verschärfen kann. Die Beiträge zu den Computerumgebungen mit Echtzeitanalyse zeigen Wege auf, wie die individuellen Bedürfnisse im Lernprozess systematisch beachtet und damit die Lernpotentiale in heterogenen Lerngruppen optimal genutzt werden können.

 

Beiträge des Symposiums

 

Der Einsatz von integrierter Unternehmenssoftware und expliziter Modellierung zur Förderung des Geschäftsprozesswissens kaufmännischer Auszubildender

Claudio Spener, Stephan Schumann
Universität Konstanz

Ausgehend von ihrer Rolle als betriebswirtschaftliches Organisationsprinzip hat sich die Geschäftsprozessorientierung zu einem immer bedeutsamer werdenden Gestaltungsprinzip in der kaufmännischen Bildung entwickelt (Busian, 2006; Schlicht, 2019; Tramm, 2009). Der Einsatz von integrierter Unternehmenssoftware, den sogenannten ERP-(Enterprise-Ressource-Planning)-Systemen, ist heute in der Mehrzahl der mittelständischen und großen Unternehmen zentraler Bestandteil der Planung, Steuerung und Kontrolle betrieblicher Abläufe (Gadatsch, 2012; Mertens et al., 2017; Zimmermann, 2016). Dem ERP-Einsatz wird im kaufmännischen Unterricht in der beruflichen Schule als Ausgestaltung einer geschäftsprozessorientierten Didaktik das Potential zur Förderung des Geschäftsprozesswissens zugesprochen, insbesondere bei dem begleitenden Einsatz von Modellierungstechniken wie den Ereignisgesteuerten Prozessketten [EPKs] (Arndt, 2006; Frötschl, 2015; Häuber, 2009). EPKs beschreiben den Ablauf des Prozesses mithilfe von Ereignissen (z. B. „Ware ist eingetroffen“), die im Unternehmen Aktivitäten (z. B. „Wareneingang prüfen“) auslösen, die wiederum Ereignisse zur Folge haben (z. B. „Wareneingang ist geprüft“). Theoretisch lässt sich die Förderung des Geschäftsprozesswissens durch das Lernhandeln in und an den im ERP-System abgebildeten bzw. explizit modellierten Geschäftsprozessen in der Tradition der Handlungsorientierung (Aebli, 1980, 1981; Hacker, 1978; Resch, 1988; Volpert, 1983; vgl. Tramm, 2009) und der Sensory Semantic Theory (Achtenhagen & Getsch, 2000; Arndt, 2006; Getsch & Preiß, 2003; Nelson, 1979) bzw. der Cognitive Theory of Multimedia Learning (Mayer, 1989, 2005; Soffer, Kaner & Wand, 2012) begründen. Empirisch sind die Annahmen zur Wirksamkeit des ERP- und/oder EPK-Einsatzes bislang jedoch kaum geprüft (Frötschl, 2015; Schlicht, 2019). Für den berufsschulischen Einsatzbereich liegt nur eine Studie mit Kontrollgruppendesign vor: Im Querschnitt vergleicht Zardini (2012) die Employability (Beschäftigungsfähigkeit) angehender Bürokaufleute (n=120) in der dualen und der vollzeitschulischen Ausbildung mit und ohne den Einsatz von ERP und der Prozessmodellierung (EPK). Vorteile für die Versuchsgruppe (ERP+EPK) zeigen sich nur für das Konstrukt der analytischen Problemlösefähigkeit, hier könnte (bei Annahme vergleichbarer Eingangsvoraussetzungen) der Einsatz der Prozessmodellierung zu einem verbesserten Geschäftsprozessverständnis geführt haben. Sonstige Studien haben, wenn überhaupt, evaluativen Charakter.

Als Forschungsdesiderat wird neben der generellen Frage nach dem Stellenwert des ERP-Einsatzes im Unterricht (Busian, 2011; Schlicht, 2019) auf den vermuteten Effekt des kombinierten Einsatzes von ERP-Systemen und der Prozessmodellierung hingewiesen (Getsch & Preiß, 2003). Die Studie untersucht vor diesem Hintergrund diese Effekte mittels eines quasiexperimentellen Pre-/Posttest-Designs mit Industriekaufleuten (n≈240) und Einzelhandelskaufleuten (n≈160) im 2. Ausbildungsjahr an 12 Beruflichen Schulen in Baden-Württemberg. In der neun Einzelstunden umfassenden Intervention wird der Basis-Geschäftsprozess thematisiert. Dabei werden bei den Industriekaufleuten mit 2x2 Interventionsbedingungen die verbreiteten Materialien (ERP ohne Prozessmodellierung mittels EPK, vgl. Hahn & Häuber, 2014), deren Ergänzung um die Prozessmodellierung (ERP+EPK), die alleinige Modellierung (EPK) sowie als weitere Gruppe die „übliche“ schulische Praxis (no Treatment) verglichen. Die Einzelhandelskaufleute werden in zwei Gruppen (ERP vs. no-Treatment) aufgeteilt.

In den beiden ERP-Versuchsgruppen der Industriekaufleute (mit/ohne EPK) liegen die Daten zum gegenwärtigen Zeitpunkt vollständig vor. Die IRT-skalierten Leistungsdaten des Geschäftsprozesswissens zeigen für die Entwicklung des WLE-Schätzers keinen signifikanten Interaktionseffekt zwischen dem Messwiederholungsfaktor und der Gruppenzugehörigkeit (F(1, 114) = 2.79, p = .098, partielles η2 = .024). Der Haupteffekt der Intervention ist signifikant (F(1, 114) = 10.66, p = .001, partielles η2 = .086). Moderiert wird der Anstieg des Geschäftsprozesswissens durch die BWL-Note des 1. Lehrjahrs (F(1, 114) = 4.55, p = .035, partielles η2 = .038): Vor der Intervention unterschieden sich nur die Mittelwerte der WLE-Schätzer der Auszubildenden, die als BWL-Note eine 3 oder schlechter angaben (M3+ = .265), signifikant von denjenigen mit einer 2 (M2 = .641) und einer 1 (M1 = .894); nach der Intervention alle drei voneinander (M3+ = .398; M2 = .827; M1 = 1.435; p < .05). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass von dem Einsatz von ERP-Systemen vor allem leistungsstärkere Auszubildende profitieren – unabhängig davon, ob der ERP-Einsatz von der Prozessmodellierung flankiert wurde oder nicht (Leistung über Fachnote erfasst). Folgeanalysen werden derartigen ATI-Effekten verstärkt nachgehen.

 

Computerbasiertes Erlernen beruflichen Problemlösens – unterschiedliche Feedbackformen, unterschiedliche Lerneffekte?

Andreas Leon, Stephan Abele
TU Dresden

Angesichts des Forschungsstands (z.B. Hattie & Wollenschläger, 2014) wird unterstellt, dass Feedback das computergestützte Erlernen beruflichen Problemlösens substantiell beeinflusst. Wenig untersucht ist die Frage, die sich Lehrkräften im Kontext digitalen Lernens stellt: Wie sollte Feedback im computerbasierten Unterricht aussehen? Möglich ist es, Feedback im Klassenkontext und ähnlich wie im traditionellen Unterricht zu geben. Im Vergleich dazu ist ein Feedback via Computer eher aufwändig, aber potentiell individueller und mit Blick auf den digitalen Wandel der Berufs- und Lebenswelt wohl auch mit einer höheren Akzeptanz verbunden. Aus Forschungssicht wäre ein intelligentes, adaptives computerbasiertes Feedback wünschenswert (Narciss, 2008), aus praktischer Sicht ist ein solches Feedback gegenwärtig aber eher unrealistisch, weil es kaum entsprechende Softwarelösungen gibt. Unter gleichzeitiger Berücksichtigung des Forschungsstands und der Unterrichtspraxis beschäftigt sich der Beitrag mit den Effekten eines Lehrer- und Computerfeedbacks in einer digitalen Lernumgebung zur Förderung beruflichen Problemlösens in der Domäne „Elektrotechnik“. Untersucht wird, ob sich die Effekte beider Feedbackformen unterscheiden und inwiefern die Effekte von Lernendenvoraussetzungen abhängen.

Die Lernumgebung wurde in Orientierung am Four-Component-Instructional-Design-Ansatz (van Merriënboer & Kirschner, 2017) entwickelt und beinhaltet 12 Lernprobleme (entwerfen und analysieren authentischer elektrischer Schaltungen), die sich auf drei nach aufsteigender Komplexität angeordneten Lernklassen verteilen. Die Umgebung enthält Links zu Erklärvideos (Strategieerwerb) und berufstypischen Informationsmaterialien (Wissenserwerb) sowie Übungsaufgaben zu häufig wiederkehrenden Anforderungen (Fertigkeitserwerb). Beim Computerfeedback konnten die Lernenden direkt nach der Bearbeitung eines Lernproblems eigenständig auf das Feedback bzw. digitale Musterlösung sowie erläuternde Informationen zugreifen. Beim Lehrerfeedback erhielt die gesamte Klasse nach Bearbeitung mehrerer Lernprobleme zu definierten Zeitpunkten eine strukturierte Rückmeldung anhand eines vorgefertigten Skripts sowie Antworten auf individuelle Fragen. Es wurde jeweils ein erklärendes Feedback (Musterlösung mit kommentiertem Lösungsweg) nach Butler et al. (2013) gegeben.

Angenommen wurde, dass die Wirkung beider Feedbackformen vom Lernpotential, d.h. den kognitiven (Vorwissen, IQ) und motivationalen Voraussetzungen der Lernenden abhängt: Bei „Lernschwächeren“ sollte das Lehrerfeedback wirksamer sein als das Computerfeedback, da die Lehrkraft die Lernenden durch das Feedback „führt“, was die Selbstregulierungsanforderung, das Überforderungsrisiko und die kognitive Belastung (Sweller et al., 2011) minimiert. „Lernstärkere“ sollten dagegen eher vom Computerfeedback profitieren, da es ein individuelles Lerntempo und Autonomieerleben ermöglicht (Deci & Ryan, 1985). Da beide Feedbackformen lernbezogene Vor- und Nachteile aufweisen, wurde keine Hypothese zum generellen Effekt formuliert, sondern exploratorisch untersucht, ob eine Feedbackform effektiver ist.

Es wurde eine quasi-experimentelle Studie in einem Prä-Post-Test-Design mit zwei Gruppen (Lehrkraft- vs. Computerfeedback) durchgeführt und eine Gelegenheits- sowie Klumpenstichprobe (N=300, 9 Klassen, 1. Ausbildungsjahr, Elektro- und Metallberufe) gezogen. Erfasst wurden der Lernerfolg (Wissen, Problemlösen), Intelligenz, Motivation und Vorwissen (α>.74). Die Intervention dauerte inklusive Feedback 210 min.

Aufgrund einer zeitlich gestuften Erhebung wurden bislang Daten von 213 Probanden ausgewertet. Bezogen auf die Lernvoraussetzungen unterschieden sich die Gruppen nicht. Nach der Intervention schnitt die Lehrerfeedback-Gruppe besser ab als die Computerfeedback-Gruppe (F(1, 199)=8.09, p<.01, dcorr=.28). Bezogen auf die kognitiven Voraussetzungen offenbarten die Moderatoranalysen keine, bezogen auf die Motivation schwache differenzielle Effekte (F(1, 194)=5.10, p<.05, R²change=.02): Wenig Motivierte profitierten demnach stärker vom Lehrerfeedback als Motivierte. Die Analyse der region of significance (Hayes, 2014, S. 238 ff.) belegte, dass sich die Effekte der Feedbackformen im oberen Motivationsbereich nicht mehr unterscheiden. Allerdings kehrte sich der Effekt nicht um, d.h. das Computerfeedback war bei sehr Motivierten nicht effektiver als das Lehrerfeedback.

Die Studie zeigt, dass sich die Effekte erklärenden Feedbacks bereits bei einer relativ kurzen Interventionszeit abhängig von der Darbietungsform substantiell unterscheiden können und computerbasiertes Feedback für wenig Motivierte lernhinderlich sein kann. Es werden Implikationen für die Feedbackgestaltung, Unterschiede beider Feedbackformen und daran anknüpfend potentielle Gründe der Effektunterschiede diskutiert. Denkbar ist z.B., dass Motivation die Nutzungsintensität des Computerfeedbacks beeinflusst und wenig Motivierte deshalb beim Computerfeedback weniger lernen als beim Lehrerfeedback, was in einer Replikationsstudie mit Logfileanalysen untersucht wird.

 

Unterrichtsbegleitende Erfassung von Lernständen und Erlebensqualitäten: Evaluation eines Client-Server-basierten Unterstützungssystems für Lehrkräfte

Julia Warwas1, Tobias Kärner2
1Universität Göttingen, 2Universität Konstanz

Um didaktischen Gestaltungsaufgaben wie der Schaffung adaptiver Lernumgebungen (z. B. Brühwiler & Blatchford, 2011) oder der Gewährung individueller Rückmeldungen und konstruktiver Hilfestellungen (z. B. Hattie & Wollenschläger, 2014; Minnameier et al., 2015) gerecht zu werden, bedarf es formativer Assessments (im Überblick z.B. Schütze et al., 2018). Digitale Systeme, die Lehrkräfte bei der Erfüllung dieser Aufgaben unterstützen, sind gegenwärtig jedoch an deutschen Schulen lediglich ansatzweise in Gebrauch (vgl. die Beiträge in Hasselhorn et al., 2014). Dies unterstreicht auch eine systematische Sichtung der Funktionsumfänge marktgängiger digitaler Anwendungen (Kärner et al., 2019). Sie lässt erkennen, dass Systemfunktionen zur gezielten Analyse, Integration und Darstellung verschiedener unterrichts- und schülerbezogener Informationen aktuell unterrepräsentiert sind. Im Regelfall sammeln Lehrkräfte diagnostische Informationen, die unmittelbar für didaktische Maßnahmen der Lernbegleitung und -unterstützung verwertet werden könnten, nach wie vor nur beiläufig und routinebasiert durch subjektive Spontaneindrücke. Unterstützungsbedürftig scheint diese gängige Praxis jedoch angesichts empirischer Hinweise auf unzureichende diagnostische Kompetenzen von Lehrpersonen bzgl. nicht-kognitiver Merkmale ihrer Schüler/innen (z.B. Südkamp, Praetorius & Spinath, 2017; Stang & Urhahne, 2016) sowie auf eine erhöhte Fehleranfälligkeit diagnostischer Urteile in laufenden Unterrichtsprozessen, in denen u.a. Zeit- und Handlungsdrücke sowie die beschränkte Beobachtbarkeit lernrelevanter Erlebensqualitäten (bspw. situative Interessiertheit) die Informationsverarbeitung der Lehrkräfte erheblich erschwert (Warwas et al., 2015).

Vor diesem Hintergrund berichten wir Konstruktionsprinzipien und Evaluationsbefunde eines digitalen Unterstützungssystems für kontinuierliche Diagnosen von Lernständen und Erlebensqualitäten, das unter der Zielstellung entwickelt wurde, bei einem unterrichtsbegleitenden Einsatz sowohl informatorisch reichhaltig als auch flexibel und ökonomisch handhabbar zu sein. Das als Client-Server-Modell implementierte Teachers' Diagnostic Support System (TDSS; Kärner et al., eingereicht) erlaubt die Erfassung schüler- sowie lernkontextbezogener Informationen und bietet verschiedene Analyse- und Darstellungsoptionen in Echtzeit, um die erhobenen Daten zu verdichten und aufeinander zu beziehen. Hierzu gehören etwa schülerindividuelle Entwicklungsverläufe oder unterrichtliche Erlebensqualitäten in Abhängigkeit von unterrichtlichen Sozialformen.

Im Frühjahr 2019 wurde die Bedienerfreundlichkeit und Nützlichkeit einer Prototyp-Version des TDSS durch praktizierende Lehrkräfte an beruflichen Schulen in Bayern und Niedersachsen einer ersten Prüfung unterzogen (14 Teilnehmer/innen; 4 männlich, 10 weiblich; Ø 34 Jahre alt; Ø 6 Jahre Berufserfahrung). Alle Lehrkräfte füllten einen für Anwendungszweck und -kontext des TDSS adaptierten Fragebogen aus, der mittels geschlossener und offener Fragekategorien zentrale Design-Standards der ISO (International Organization for Standardization, 9241 Teil 10) für Softwareprogramme mit grafischen Benutzeroberflächen widerspiegelt. Im Einzelnen sind die Kriterien Aufgabenangemessenheit, Selbstbeschreibungsfähigkeit, Steuerbarkeit, Erwartungskonformität, Fehlerrobustheit, Individualisierbarkeit sowie Erlernbarkeit einzuschätzen (Hamborg & Gediga, 2002). Im Ergebnis zeigen sich überwiegend positive Beurteilungen des TDSS, die sich auf einer fünfstufigen Antwortskala im Bereich von 3.73 für die Aufgabenangemessenheit bis 4.55 für die Fehlerrobustheit bewegen. Eine Sichtung der offenen Antworten lässt Wünsche u. a. bzgl. einer Optimierung der Menüführung, zusätzlicher Speicher- und Abrufmöglichkeiten für hinterlegte Dokumente (z. B. Sitzpläne, Notenlisten) sowie mehr Freiheiten für lehrpersonenindividuelle Systemkonfigurationen erkennen.

Der Beitrag erörtert zum einen, welche Konsequenzen aus der Evaluationsstudie für die Weiterentwicklung des Diagnoseunterstützungssystems gezogen werden können. Zum anderen setzt er sich mit unterrichtspraktischen Implikationen der Systemnutzung unter organisatorischen und didaktischen Gesichtspunkten auseinander.

 

Problem Solving Analytics (PSA) – Konzeption einer logdatenbasierten Echtzeitrückmeldung beim Lernen in einer computerbasierten Bürosimulation

Andreas Rausch1, Jürgen Seifried1, Viola Deutscher1, Esther Winther2, Steffen Brandt3
1Universität Mannheim, 2Universität Duisburg-Essen, 3opencampus.sh, Kiel

Der Beitrag diskutiert die Potenziale und Konzeption einer computerbasierten Bürosimulation zur Förderung der Problemlösekompetenz kaufmännischer Auszubildender. Der Fokus liegt auf der Implementierung einer logdatenbasierten Echtzeitanalytik, die unter anderem automatisierte Hilfestellungen während der Problembearbeitung ermöglicht.

Kaufmännische Arbeitsplätze wiesen lange Zeit hohe Anteile repetitiver Routinetätigkeiten auf, die jedoch zunehmend automatisiert oder ausgelagert werden. Daher rückt die Bewältigung komplexer Problemstellungen stärker in den Fokus kaufmännischen Handelns (Autor, Levy & Murnane, 2003; Bonin, Gregory & Zierahn, 2015; Brötz et al., 2014; Frey & Osborne, 2017; Zehnhäusern & Vaterlaus, 2017; Zobrist & Brandes, 2017). Problemstellungen im kaufmännischen Kontext sind i. d. R. analytische Probleme (Leutner et al., 2005) und üblicherweise Metaprobleme (Jonassen, 2000), die sich als Bündel verschiedener Problemtypen (z. B. algorithmische Probleme, Diagnoseprobleme, Entscheidungsprobleme etc.) darstellen. Diese authentischen, analytischen Metaprobleme variierender Komplexität (Dörner, 1996; Funke, 2003) bezeichnen wir als Problemszenarien. In der Berufsausbildung gibt es allerdings nur wenige Möglichkeiten, solche Problemszenarien selbstständig zu bearbeiten. Ziel des durch das BMBF geförderten Projekts „Problemlöseanalytik in Bürosimulationen (PSA-Sim)“ ist es daher, authentische Problemszenarien für die kaufmännische Ausbildung zu entwickeln, die in einer computerbasierten Bürosimulation bearbeitet werden. Eine logdatenbasierte Echtzeitanalyse ermöglicht die Identifikation individueller Strategien, Fortschritte und Fehler im Problemlöseprozess (Rausch et al., 2017). Auf Basis dieser Analytik werden individualisierte und automatisierte Hilfestellungen i. S. e. Scaffolding ermöglicht (z. B. Informationen zu Fachtermini, Rechenalgorithmen etc.), die den Problemlöseprozess fördern sollen. Der Beitrag geht der Frage nach, wie diese logdatenbasierten Hilfestellungen aus technischer und fachdidaktischer Sicht zu konzipieren sind.

Die dem Projekt PSA zugrundeliegende Software-Architektur weist vier Komponenten auf. (1) Die Bearbeitung der Problemszenarien durch die Lernenden erfolgt in einer simulierten Büroumgebung („PSA-Office“), die typische Werkzeuge wie E-Mail-Client, Ordnerstruktur, Tabellenkalkulationsprogramm, Taschenrechner, Notizblock sowie ein rudimentäres ERP-System (Enterprise-Ressource-Planning) bereitstellt. (2) Der PSA-Editor erlaubt das Einpflegen neuer Problemszenarien, die aus einem Bündel relevanter und irrelevanter Dokumente (Geschäftsbriefe, Rechnungen, Berechnungsschemata etc.) sowie szenarienspezifischen Scoring Rubrics bestehen. (3) Im PSA-Manager werden aus einer Szenariendatenbank ein oder mehrere Szenarien für ein Lernprojekt ausgewählt und konfiguriert. (4) Während des Einsatzes wird den Lehrenden im so genannten „PSA-Cockpit“ (Dashboard) eine visuell aufbereitete Echtzeitanalytik der Problembearbeitung ihrer Lernenden auf Basis von Logdaten bereitgestellt. Lehrende haben dann die Möglichkeit, über verschiedene Kommunikationskanäle individualisierte Hilfestellungen und Rückmeldungen bereitzustellen.

Auch die Konzeption automatisierter Hilfestellungen basiert auf einer automatisierten und prozessbegleitenden Logdaten-Analyse. Hierbei sind verschiedene konzeptionelle Ansätze unterscheidbar. Die Analyse orientiert sich inhaltlich zum einen an den szenariospezifischen Scoring Rubrics. Werden bspw. definierte Teilziele (Meilensteine) bis zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht erreicht, können vordefinierte Hilfen (z. B. die vorbereitete E-Mail einer hilfsbereiten Kollegin) ausgelöst werden. Ferner kann bei der Anwendung von domänenspezifischen Algorithmen (z. B. Berechnung eines Einstandspreises im Rahmen der Lieferantenauswahl) anhand der Logdaten leicht überprüft werden, ob die Berechnung korrekt ist, da eine bestimmte Zelle der Tabellenkalkulation einen bestimmten Wert aufweisen muss. Außerdem können auf Basis fachdidaktischer Erfahrungen typische Fehler anhand der Logdaten identifiziert werden und Hilfen auslösen. Typische Fehler bei der Berechnung von Einstandspreisen sind die Verwendung des Bruttopreises oder die falsche oder fehlende Berücksichtigung von Skonti, Rabatten etc. Die aus den typischen Fehlern resultierenden Logdaten (d. h. die entsprechenden Werte) können dann entsprechende Hilfen auslösen. Darüber hinaus können allgemeine, szenarioübergreifende Verhaltensweisen wie bspw. „Gaming“ identifiziert werden und spezifische Hilfen auslösen. Schwieriger gestaltet sich die Identifikation von Lösungsprozessen und Fehlern im Bereich des Abwägens qualitativer Argumente wie bspw. der Berücksichtigung von Lieferzeiten, Qualitätsunterschieden oder ökologischen Aspekten bei der Lieferantenauswahl. Mit Hilfe von Pilotstudien mit Think-Aloud-Protokollen werden die Interpretationen der Logdaten auf ihre kognitive Validität hin überprüft. Von der einsatzreifen Software wird erwartet, dass sie das Lernen aus der Bearbeitung domänenspezifischer Problemszenarien fördert, weil Rückmeldungen automatisiert, zeitnah und zielgerichtet erfolgen.