Vom
Beispiel zum Fall: Automatisierte Hilfe für das Lernen aus Lösungsbeispielen
Thomas J. Schult, Peter Reimann (2001)
Unterrichtswissenschaft, 29(1), 64-81
Abstract
Examples play
an important role in knowledge acquisition. When solving complex problems,
for example, in mathematics or physics, learners use worked-out solutions
as a model for their own problem solving. However, there are interindividual
differences in the ability to fruitfully rely on such examples. We
argue that this has consequences for the design of instructional materials
and we outline how au automatized support of example use can be designed.
The computer-supported instructional system CACHET („ Case-Based
Chess Endgame Tutor ") exemplifies a dynamic approach of an example-based
(casebased) learning environment. Central elements of this approach
are the generation of examples that are adapted to the learning situation
and remindings to previous relevant situations. In contrast to other
case-based systems, CACHET has a special focus on the learners' example
processing. Instructional interventions that are based on cognitive
analyses induce learning activities that are known to foster knowledge
acquisition. This requires a careful evaluation: Instead of proving
the system's effectiveness after its completion, the validation of
CACHET is part of the developmental process and includes empirical
studies before, during, and after its construction.
Zusammenfassung
Beispiele spielen
eine wichtige Rolle beim Wissenserwerb. Geht es um komplexe Aufgabenstellungen,
so nutzen Lerner insbesondere Musterlösungen als Vorlage für
eigenes Problemlösen, beispielsweise in Mathematik oder Physik.
Allerdings gibt es große interindividuelle Unterschiede in der
Fähigkeit, solche Lösungsbeispiele fruchtbar einzusetzen.
Wir diskutieren, welche Konsequenzen dies für die Gestaltung
von Lehrmaterial hat und wie eine automatisierte Unterstützung
der Nutzung von Beispielen aussehen kann. Das computergestützte
Lehrsystem CACHET ("Case-Based Chess Endgame Tutor") demonstriert
einen dynamischen Ansatz zum Lernen aus Beispielen (Fällen).
Wesentliche Elemente des Ansatzes sind die Erzeugung von Beispielen,
die an die Lehrsituation angepaßt sind, und die Erinnerung an
frühere relevante Situationen.
Im Gegensatz zu
anderen fallbasierten Lehrsystemen wird bei CACHET besonderes Augenmerk
auf die Verarbeitung der Fälle beim Lerner gerichtet. Durch geeignete
Interventionen, die durch kognitionswissenschaftliche Analysen gewonnen
wurden, wird der Lerner zu solchen Aktivitäten angehalten, die
dem Wissenserwerb förderlich sind. Dies erfordert eine besonders
sorgfältige Evaluation: Anstatt nur nach Abschluß der Implementierung
die Effektivität des Systems als Ganzes zu belegen, ist bei CACHET
die Validierung Teil des Entwicklungsprozesses und umfaßt empirische
Studien vor, während und nach der Realisierung des Lehrsystems.
