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Little Data für besseren Unterricht
Zukunftsforscherin
Beschäftigt sich seit 2000 als beratende Zukunftsforscherin mit der Zukunft, heute mit dem eigenen Unternehmen Future Impacts. Unterstützt Organisationen, die nach vorne schauen und Zukunft gestalten wollen, mit Trendanalysen und Szenarioprozessen. Leitet ehrenamtlich den „German Node“ des Zukunftsforschungs-Nonprofits „The Millennium Project“, das regelmässig den „State of the Future Report“ veröffentlicht. Schwerpunkte sind besonders die Zukunft der Arbeit und der gesellschaftliche Wandel, aber auch die Zukunft von Energie und Klima. Praktiziert mit Leidenschaft selbst neue Arbeitsformen in virtuellen Teams.
Bei den Diskussionen um Digitalisierung und Lernen werden oft eher abschreckende Vorstellungen eingebracht, in denen zu jedem Schüler allerart Daten gesammelt und automatisiert verwertet werden. Ergebnis sind riesige Datenbanken, mithilfe derer dann Vorhersagen über das Verhalten der Schüler getroffen werden können: Automatisiertes Lernen und Unterrichten sozusagen.
Es gibt aber auch ein Gegenstück zu diesem Big Data-Ansatz: Little Data - "im Kleinen" erhobene Informationen, die nur den Einzelnen betreffen: Liest eine Schülerin morgens schneller als mittags? Welche Vokabeln schlägt sie nach? Hat sie ein Kapitel mehrfach gelesen? Braucht sie in bestimmten Bereichen mehr Unterstützung? Um diese Daten zu sammeln, braucht man noch nicht mal Computer oder irgendeine Form von High Tech. Man muss die relevanten Daten nur abfragen, festhalten und auswerten. Das lässt sich über einfache Tests machen oder über von Schülern selbst geführte Google-Tabellen. Ganz gleich, wie diese Informationen zusammengetragen werden: Mit Little Data kann Lernen wirkungsvoller individualisiert, können Anforderungen genauer an den Einzelnen angepasst werden. Wie das gehen kann, und dass dies ein im besten Sinne personalisiertes Lernen bedeuten kann, zeigt dieser Artikel am Beispiel einer amerikanischen Schule.
Quelle: Jamie Martines Bild: http://hechingerr... EN hechingerreport.org
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