FIZ CHEMIE und FU Berlin erforschen dynamisch generierte Lerntrajektorien für ChemgaPedia

Eine Gruppe von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des FIZ CHEMIE und der Freien Universität Berlin (FU) erforscht Möglichkeiten und Technologien, um das Selbststudium auf der Ausbildungsplattform ChemgaPedia künftig mit dynamisch generierten Lernempfehlungen zu unterstützen.

Forschungsziel ist eine eLearning-Ausbildungsumgebung, die Lerninhalte entlang eines didaktisch strukturierten Lernpfades vorschlägt und dabei den individuellen Ausbildungsbedarf des Nutzers berücksichtigt.

Richard Huber, Leiter Marketing & Kommunikation bei FIZ CHEMIE und Mitglied der Entwicklungsgruppe erklärt: „Das System wird Lernende in eLearning-Umgebungen wie eine Lehrkraft führen. Die Vorschläge leiten den Lernenden auf einem ganz individuellen, nur für diese eine Person dynamisch generierten Lernpfad“. Der Prototyp des ChemgaPedia-Recommenders wird Anfang Dezember auf der Konferenzmesse Online Educa in Berlin vorgestellt. (1. – 3.12., Hotel InterContinental).

Dynamisch generierte Empfehlungen kennt man von Online-Shops, die einem sagen, was andere Käufer des eben bestellten Produktes sonst noch gekauft haben oder von Google, wenn man sich vertippt hat: „Meinten Sie/Did you mean…“. Das Forschungsteam, zu dem auf Seiten der Universität Alexandru-Aurelian Todor, Sebastian Krebs, Ralf Heese und Professor Dr. Adrian Paschke vom Institut für Informatik der FU gehören, nutzt, um den Lerntrajektorien-Generator für ChemgaPedia zu entwickeln, vergleichbare Technologien. Diese werden als Semantic- und Linked Data-Technologien bezeichnet.

Voraussetzung dafür, dass sinnvolle personalisierte Empfehlungen dynamisch generiert werden können, sind differenzierte Nutzerdaten auf der einen Seite und fachlich passende Ontologien auf der anderen Seite. Ontologien transformieren menschliches Wissen, Zusammenhänge und fachliche Abhängigkeiten in ein spezielles, maschinenverarbeitbares Format. Das für ChemgaPedia eingesetzte RDF-Schema erlaubt es spezialisierter Software, Beziehungen zwischen Informationen zu erkennen und so Sinnzusammenhänge für den Computer erfassbar zu machen.

Die Entwickler des Lernpfad-Generators für ChemgaPedia bereiten für den Aufbau der notwendigen Ontologien die Metadaten der ChemgaPedia-Lerneinheiten, ihre vollständigen Texte, Daten aus dem Benutzer-Monitoring sowie Verknüpfungen und chemische Entitäten semantisch auf und gleichen diese mit vorhandenen Ontologien der Chemie ab. Auf dieses umfangreiche Netz zusammenhängender Fachinformationen wurde eine Nutzerschnittstelle aufgesetzt, die dem Lernenden über die bereits in der ChemgaPedia bestehende Verlinkung hinaus fachlich erweiterte Empfehlungen und Lernvorschläge liefert. Die vorgeschlagenen Lernschritte und Lernpfade werden aus dem aktuell bearbeiteten Thema und dem Nutzerverhalten sowie dem Abgleich und der Analyse von Inhalten vorhandener fachlicher Ontologien der Chemie (DB-Pedia, PubChem u.a.) abgeleitet, ohne dass der jeweilige Nutzer und sein persönliches Profil bekannt sind. In Zukunft soll jedoch auch die Möglichkeit bereitgestellt werden, sich personalisierte Lernpfade passend zum eigenen Ausbildungsstand generieren zu lassen, zum Beispiel zum Lehrstoff des 3. Semesters. Um diese Funktion technisch abbilden zu können, werden persönliche Angaben zu Vorkenntnissen, Studienrichtung, Semester und ähnliche Fakten gebraucht. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler hoffen, diese Daten in Zukunft auf freiwilliger Basis erheben zu können. Damit könnte der Lernpfad-Generator für eLearning-Umgebungen zum persönlichen Lernassistenten weiterentwickelt werden.

ChemgaPedia ist mit 18.000 Seiten, 25.000 Media-Objekten und 350.000 Nutzern pro Monat die umfangreichste und meist genutzte naturwissenschaftliche Ausbildungsplattform im deutschsprachigen Raum. Sie kann ohne persönliche Registrierung benutzt werden. Die Lerninhalte decken die komplette Bandbreite des Chemiefachwissens ab, das für ein Bachelorstudium gebraucht wird; verwandte Themen aus der Pharmazie und den Lebenswissenschaften eingeschlossen.

Weitere Informationen
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Ansprechpartner
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Tel.: +49 (0)30 / 399 77- 0
E-Mail: huber@fiz-chemie.de
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