MOOCs, Projektkurse und Flipped Classroom

Letzte Woche hat auf der Plattform iversity der MOOC (Massive Open Online Course) Modelling and Simulation using MATLAB® begonnen. Im Folgenden beschreibe exemplarisch, dass sich die Integration eines solchen Kurses in einen Projektkurs lohnen kann:

Modelle und Simulationen beschreiben und visualisieren einen Teil der Realität und helfen zu ihrem besseren Verständnis. Dazu müssen relevante Aspekte der Realweltsituation ausgewählt und mittels eines passenden Modells im Hinblick auf bestimmte Ziele untersucht werden [1]. Diese Modelle kann man neben anderen Kategorien als explikativ oder prognostisch bezeichnen, je nachdem, ob sie einen Sachverhalt erklären oder mit ihnen Vorhersagen möglich sind.

“This course provides to you a number of methods suitable for modelling technical and economic systems and processes in a wide range of applications. These applications cover a range from image processing via machine learning to knowledge management and modelling a business case” [1].

Inhalte des Kurses

Nachdem allgemeine Arbeitstechniken mit der Software MATLAB® vorgestellt werden, lernen Teilnehmer ihre Anwendung auf reale Probleme. Das Ziel des Kurses ist die Erfahrung der Konzepte Modellierung und Simulation aus einer interdisziplinären Sichtweise, zudem werden Teilnehmer fähig sein, „Modelle und Simulationen mit MATLAB® zu erstellen“. Zum Schluss des Kurses kann aus verschiedenen Anwendungen (Bildverarbeitung, Optische Zeichenerkennung, Machine Learning, Modellierung von Geschäftsfällen und Wissensmanagement)  gewählt werden. Ein Übergang zu einer elaborierten Fragestellung ist damit möglich. Der Kurs sieht folgende Planung vor:

  • Kapitel 1 : Einführung in MATLAB
  • Kapitel 2: Modellierung und Simulation
  • Kapitel 3: Das Standard Problemlöse-Werkzeug
  • Kapitel 4: Erweiterte Problemlöse-Methoden
  • Kapitel 5: Statistik und Bildverarbeitung
  • Kapitel 6 & 7: Anwendungen (Auswahl 2 aus 4)
    • Instance Based Machine Learning in a Nutshell
    • Optical Character Recognition
    • Modelling a Business Case
    • Knowledge Management
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Typische Oberfläche von iversity, links: Lernvideo, rechts: Quiz zur Verständniskontrolle [1]

Integration in Projektkurse

Die Software wird von der Firma MathWorks während der Kurslaufzeit kostenlos zur Verfügung gestellt. Nach Ablauf des Kurses ist es für weitere 30 Tage möglich, MATLAB zu nutzen. Damit ergibt sich eine starke Einschränkung für Schulen, was die zeitliche Planung betrifft. Andererseits ist der kompakte Ablauf in acht Wochen geeignet für eine Einführung zu Beginn eines Projektkurses.

Teilnehmer kommen auf der Plattform in Kontakt mit anderen interessierten Teilnehmern in englischer Sprache. Diese bietet gegenseitigen Austausch und Hilfestellungen bei Fragen und Problemen, was sich auf die Selbst- und Kommunikationskompetenzen positiv auswirken kann. Für MATLAB-spezifische Fragen stehen zudem Experten von MathWorks zur Verfügung.

Nur wenige Schulen (und Universitäten) haben es bisher geschafft, soziales Lernen mit internetbasierten Angeboten zu verbinden, siehe hierzu die spannende Diskussion Machen soziale Medien das Lernen sozialer? auf dem Blog von Christian Spannagel.

Meist werden Plattformen lediglich zur Materialverteilung verwendet, Kommunikation findet nur unidirektional und hierarchisch statt. Durch den zunehmenden Einsatz neuer Lernformate wie diesem werden die Teilnehmer auf zukünftige Veränderungen in Beruf und Studium vorbereitet. Der Kurs ist englischsprachig und kommt so der Forderung bilingualer Kontexte nach. Auf der Website des Kurses werden wöchentliche praktische Übungen durchgeführt, was eine enorme Entlastung für den Unterrichtenden bedeutet. Denkbar ist, den achtwöchigen Kurs um einstündige Präsenzphasen in der Schule anzureichern. In dieser ist Zeit für den gemeinsamen Erfahrungsaustausch sowie die Klärung der weiteren Vorgehensweise nach Ablauf des MOOCs. Dieses Modell entspricht dem „Flipped Classroom“ (siehe Flipped Classroom – ZUM).

Die Ausdifferenzierung der Wahlpflichtmodule lässt weitergehende Einzelvorhaben erkennen. Der Bereich OCR (Optical Character Recognition) lädt zu tieferen Forschungsvorhaben ein (Training der eigenen Handschrift, Erkenng von Nummernschildern u.a.). Der Bereich „Instance based machine learning in a nutshell“ erfordert Kenntnisse aus dem Kapitel und Bildvearbeitung und führt in die Bereiche k-means-clustering, k-nearest neighbours, einer Dichteschätzung über gegebene Daten und „cross validation“ ein, aus denen sich problemlos Einzelprojektthemen formen lassen. Die Bereiche entstammen u.a. der Informatik, Linearen Algebra und Statistik und sind damit nach Pollak der „Anwendbaren Mathematik“ zuzuordnen. Der Modellierung wird hier Rechnung getragen, denn es wird von einem realen Problem ausgegangen, das mathematischen und informatischen Mitteln gelöst wird (vgl. [2]).

Der Kurs findet auch einem akademischen Niveau statt, das dem der Anfängervorlesungen entspricht. Daher sind Kenntnisse aus der Mathematik und Physik der Oberstufe sowie Programmierkenntnisse nötig. In Bezug auf die Programmierfähigkeiten wird jedoch hingewiesen:

“If you are an enthusiastic student with only rudimentary programming knowledge you can acquire an understanding of basic MATLAB programming” [1].

Das erste Kapitel führt in grundlegende Konzepte von Programmiersprachen ein (Datentypen, Funktionen, Kontrollstrukturen). Die Erklärungen sind auf einem Niveau, dem auch Schüler folgen können, die bisher über keinerlei Programmiererfahrung verfügen.

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Grauwertbild als zweidimensionale Matrix [1]

Fazit

Zusammenfassend ist der Kurs „Modelling and simulation using MATLAB®“ grundsätzlich geeignet im Rahmen eines Projektkurses eingebunden zu werden. Er richtet sich an Lehrer und Schüler, die Interesse haben, ein neues Unterrichtsformat (Flipped-Classroom und MOOC) auszuprobieren. Durch die Programmierung mit MATLAB® bekommen Schüler einen Einblick in ein mächtiges Werkzeug, das ihnen möglicherweise in einem Studium begegnet (Wissenschaftspropädeutik). Die Möglichkeit, verschiedene Schwerpunkte im Anschluss an den Kurs zu wählen, begegnet den unterschiedlichen Interessen und Begabungsprofilen der Teilnehmer. Sie erwerben durch den Einsatz von Simulationen und Modellierungen tiefere Einblicke in die interdisziplinären Bezüge des Faches Mathematik. Durch große Anteile selbstständigen Arbeitens wird den Schülern viel Verantwortung übertragen (Selbstkompetenz). Kooperationskompetenz können sie einerseits auf der Online-Plattform erwerben, indem sie Teilnehmern des MOOCs helfen und ihnen selber geholfen wird. In den (Offline-)Präsenzphasen und den Kontakt zu den Kursteilnehmern und Lehrer ihres Projektkurses kann eine andere Kooperation stattfinden, bei der Diskussionen zur Reflexion des Gelernten, Phasen der Teamarbeit oder organisatorische Gespräche im Vordergrund stehen können.

Als Referenzfächer kommen Mathematik, Informatik und/oder Physik in Frage. Problematisch erscheinen die zeitlichen Einschränkungen, an die Schulen gebunden sind. Hier ist im Vorfeld eine frühzeitige Planung notwendig. Zusätzlich sollten Lehrer planen, wie der Wissenserwerb in den Präsenzphasen vertieft und reflektiert werden kann. Dies geschieht vor der Tatsache, dass die Arbeit mit MOOCs im schulischen Bereich ein absolutes Novum darstellt. Schüler und Lehrer müssen bereit sein, sich auf ein ihnen unbekanntes Terrain zu begeben. Das Format der Projektkurse ist jedoch genau aus diesem Grund offen, damit Schulen und einzelne Lehrer auch einmal „neue Wege“ zu beschreiten, als sich auf vorgezeichnete Pfade zu geben. Gelingt die Integration des MOOCs in die Projektkurse, hat dies Vorbildcharakter auch für weitere Projektkurse anderer Referenzfächer. Dies gilt gleichermaßen für die Methode des Flipped Classroom, die auch im Regelunterricht angewendet werden kann.

Besonders hervorzuheben ist, dass die Modellierungen der Wahlpflichtkapitel aus authentischen Problemen hervorgehen.

Literatur und Quellen

[1] Fries; Dannenmann; Metzler; Graeslund; Schmidt; Zinnen, Hörhammer (2015): Modelling and simulation using MATLAB. Hg. v. iversity. Online verfügbar unter https://iversity.org/de/courses/modelling-and-simulation-using-matlab-august-2015.

[2] Greefrath, Gilbert (2010): Didaktik des Sachrechnens in der Sekundarstufe. Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag (Mathematik Primar- und Sekundarstufe, 0). Online verfügbar unter http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8274-2679-6.