Das datengestützte Lernen ist ein Ansatz, bei dem Informationen systematisch zur Verbesserung der Lehrprozesse genutzt werden, wobei die Bedeutung einer wissenschaftlichen Herangehensweise an die Herausforderungen des Lernens berücksichtigt wird. In diesem Sinne führt die Einführung einer flexiblen Methodik, die die Vorteile der Datennutzung bei der Entscheidungsfindung nutzt, zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Bildungsprozesse.
Dazu sind nicht nur die für die Datenerfassung erforderlichen Systeme erforderlich, sondern auch die notwendigen Fähigkeiten, um diese Daten zu analysieren und effektiv zu nutzen.
Die erfolgreiche Umsetzung einer datengestützten Strategie kann zu einer effektiveren Bildungsmethodik führen, da sie den Lehrkräften ermöglicht, ihren Unterricht an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anzupassen. Darüber hinaus hilft sie auch dabei, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Konkret ermöglicht eine gute Interpretation der Daten die Bewertung der Bedürfnisse, Stärken, Fortschritte und Leistungen der Schüler sowie die Analyse des Unterrichts im Klassenzimmer.
Im Bereich der allgemeinen und beruflichen Bildung haben sich Virtual-Reality-Simulatoren als leistungsstarkes Werkzeug zur Nachbildung sicherer, kontrollierter und realistischer Umgebungen etabliert. Ihre Fähigkeit, immersive Erfahrungen zu bieten, ermöglicht es den Schülern, komplexe Aufgaben ohne Risiken zu üben, aber ihr wahres Potenzial liegt in etwas, das oft übersehen wird: der Fähigkeit, durch die Aufzeichnung der Interaktionen der Schüler aussagekräftige Daten zu generieren, wodurch ihre Leistung umfassend überwacht werden kann.
Wie können wir datengestütztes Lernen auf die Ausbildung mit Virtual Reality anwenden?
Jede Sitzung in einem VR-Simulator erzeugt eine enorme Datenmenge: die für jede Aufgabe aufgewendete Zeit, begangene Fehler, zurückgelegte Wege, unter Druck getroffene Entscheidungen und viele andere Leistungsindikatoren. Dieser Informationsfluss kann überwältigend sein, wenn er nicht richtig verwaltet wird. Daher reicht es nicht aus, Daten zu sammeln; es ist unerlässlich, sie in relevante Informationen umzuwandeln, um das Lernen zu verbessern.
Ein Gabelstaplersimulator kann beispielsweise erfassen, ob der Schüler die Gabeln richtig positioniert hat, aber auch, wie viele unnötige Manöver er durchgeführt hat oder ob er Sicherheit vor Geschwindigkeit priorisiert hat. Diese Details ermöglichen es, bei richtiger Analyse Muster und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, die sonst unbemerkt bleiben würden.
Die Analyse der während der Übungen mit den Simulatoren gewonnenen Daten kann dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen die Schüler sich auszeichnen, sei es aufgrund ihrer Stärken oder aufgrund ihres Verbesserungsbedarfs.
Um dies zu erkennen, reicht es nicht aus, die Ergebnisse einer einzigen Schulungssitzung zu betrachten, sondern es ist unerlässlich, die Schwankungen in der Leistung des Schülers in verschiedenen Sitzungen zu messen. Wenn ein Schüler beispielsweise eine Aufgabe im Simulator durchweg gut ausführt, wird dies als Stärke identifiziert. Wenn hingegen nur eine inkonsistente Verbesserung zu verzeichnen ist, wird dies als verbesserungswürdig angesehen.
Darüber hinaus ist es jedoch notwendig, diese Leistungsschwankungen in einen Kontext zu setzen, um Muster und Trends zu erkennen. Beispielsweise kann ein Schüler in einer normalen Situation eine Leistungssteigerung bei einer bestimmten Aufgabe zeigen, während er bei dieser Aufgabe unter hohem Druck oder bei begrenzter Ausführungszeit eine schlechte Leistung erbringt.
Verbesserungen können in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Effizienz gemessen werden. Sobald keine nachhaltige Verbesserung mehr zu verzeichnen ist, kann es an der Zeit sein, Variationen in der Art der Aufgaben einzuführen oder neue Komplexitäten einzuführen.
Die Analyse der Bewertungsdaten im Zeitverlauf kann auch ein Maß für den Gesamtfortschritt des Schülers liefern. VR-Simulatoren erleichtern die Bewertung der Fähigkeit, das Gelernte im realen Kontext anzuwenden.
Dies kann besonders nützlich für die langfristige Ausbildung sein, bei der es wichtig ist, nachweisen zu können, dass die Schüler sich verbessern und ihre Fähigkeiten weiterentwickeln. Dazu müssen zu Beginn des Lernprozesses klare und spezifische Ziele definiert und anschließend der Grad der Zielerreichung bewertet werden. Im Idealfall sollten diese Ziele auf die Bedürfnisse und Fähigkeiten des Schülers zugeschnitten sein.
Es ist wichtig zu verstehen, dass die oben genannten Punkte nicht unabhängig voneinander sind. Die Identifizierung von Stärken und Schwächen kann Aufschluss über Muster und Trends geben, die wiederum Einfluss darauf haben, wie wir den Gesamtfortschritt des Lernenden bewerten. Darüber hinaus sollte die Verwendung von Bewertungsdaten ein kontinuierlicher Prozess sein, bei dem sofortiges Feedback und die Anpassung des Lehransatzes entscheidend für die Verbesserung der Lerneffektivität sind.
Damit die Daten jedoch einen echten Einfluss auf die Ausbildung haben, müssen sie global analysiert werden, um Vergleiche zwischen den Schülern zu ermöglichen. Wenn beispielsweise mehrere Benutzer an einer bestimmten Stelle einer Simulation Fehler machen, könnte die Analyse Aufschluss darüber geben, ob es sich um einen Mangel an Vorkenntnissen oder um eine verwirrende Gestaltung des virtuellen Szenarios handelt. Diese Schlussfolgerungen ermöglichen es den Ausbildern, Anpassungen vorzunehmen, um das Lernen zu optimieren.
Die Datenanalyse eröffnet auch die Möglichkeit eines individuelleren Ansatzes beim Unterrichten. Durch die detaillierte Verfolgung der Fortschritte jedes einzelnen Lernenden lassen sich dessen Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren, sodass die Inhalte und Herausforderungen gezielt angepasst werden können.
Ein Lernender, der bestimmte Aufgaben bereits beherrscht, könnte beispielsweise schneller zu komplexeren Ebenen übergehen, während ein anderer, der Schwierigkeiten hat, zusätzliches Feedback und mehr Übungsmöglichkeiten erhalten würde. Diese Art der dynamischen Anpassung maximiert die Lerneffizienz und stellt sicher, dass jeder Schüler die Zeit im Simulator optimal nutzt.