Das Thema Feld, das man mir vorgegeben hat,
ist also Learning Analytics und ich habe dann dazu ergänzt,
damit man auch das direkt etwas mehr greifbar machen kann.
Ich werde es an einem Beispiel demonstrieren, was wir so unter
Learnings Analytics verstehen. Beginnen tue ich mit dem Bild,
das Sie bereits gesehen haben, vom Horizont Report.
Ich möchte auf etwas anderes hinweisen, schauen Sie mal,
wie oft in den gelben Feldern das Wort mobiles Lernen vorkommt.
Also 2009, 2010, 2011, 2012,
ein Trend, der quasi jedes Jahr zum Trend ist.
Und jetzt beginnt halt Learning Analytics. Sie sehen da ganz,
hat man einen neuen Begriff,
also in die Runde geschmissen
Und ja, vielleicht geht es jetzt so weiter,
vielleicht verschwindet auch wieder, wie auch immer,
weil er gehört hat in den Horizon-Report hinein und es schwappt also von den Staatentums herüber.
Ich bin zwiegespalten, dass den Begriff Learning Analytics betrifft,
weil ich immer sehr gerne sage,
also wir machen schon seit vielen Jahren Educational Data Mining.
Was versteht man unter Educational Data Mining? Da gibt es sowas wie Statistiken,
Maschinen lernen, künstliche Intelligenz, Data Mining, viele Algorithmen,
die dahinter laufen, wo man versucht, also einfach zu lernen,
zu erraten vielleicht, was der Lerner sein Wissenstand ist,
das Nächste eben so aufzubereiten und Sonstiges.
Das ist streng genommen,
alles Educational Data Mining und ist ein Begriff,
der in der Fachwelt, ja ich sage jetzt einmal,
ich glaube nicht übertrieben 20 Jahre an und für sich schon aktuell ist.
Und dieser Begriff Educational Data Mining, der hat,
wenn sie also diese Schriftenreihe unten lesen von Herrn Romero, elf Felder.
Das ist groß. Also Sie sehen da so Dinge drinnen wie Datenvisualisierungen,
Feedback, Rückgabe, Empfehlungssysteme, Voraussagen für Studenten.
Sie können Studenten modellieren oder aus Profilen das Ganze hochrechnen,
Gruppen arbeiten,
Social Network Analyzes und so weiter
Ja, also das ist die Tatsache, so haben wir so über jahrelang gearbeitet.
Und dann gibt es eine Definition vom George,
also ich kenne ihn ja selber gut, der sagt,
wir nennen das jetzt Learning Analytics.
Und sich will sich abheben von dem EDM,
von der Mediokritischen Data Mining. Und beschreibt es also so,
das geht also um Intelligente Daten. Es geht um Lerner,
also Lerner produzieren Daten und wir machen halt Modelle dazu und analysieren das.
So, jetzt können Sie sich eine Meinung bilden,
wie weit es von Education and Data Mining weg ist,
was der Unterschied ist.
Das können endlose Diskussionen werden. Ich bin in so
einer endlosen Diskussion und wir sagen zumindest jetzt Learning Analytics und
bekommen die Aufmerksamkeit
Masse wieder, ja, also zu dem Thema
und können also Education Data-Maning irgendwie versteckt auch wieder einführen.
Man kann das weitertreiben, also Eric Duvaljok, das geht eigentlich
um Spuren zu versuchen und zu verfolgen, Spuren der Lerner.
Also sie gehen auf die Spurensuche im Internet und schauen einmal,
was die alles so machen und versuchen daraus so etwas zu generieren.
Um es auf den Punkt zu bringen, für mich geht
es um Daten. Es geht um Daten,
es geht wirklich darum, wir schauen auf die Daten,
die Lerner produzieren hin und fangen zu denken,
zu analysieren und schauen,
denken darüber nach,
was können wir mit diesen Daten
jetzt so anstalten
Also it's wirklich all about data. Das ist also
das Wichtigste und das Bild für das elocation Data-Meinung.
Es gibt für Learning-Analytics, wir schauen auf Daten hin.
Wenn wir auf Daten hinschauen, ist es heute schwer abschätzbar.
Also sie wissen, was Google produziert,
Google verdient ja auch das Geld über Daten sammeln und nicht dadurch,
dass sie so eine tolle Suchmaschine sind.
Das heißt, wir gewinnen daraus neue Sichtweisen.
Wir wissen Dinge, die wir vorher nicht gewusst haben.
Und das wird natürlich auch für das Feld des Lernen und Lernens interessant.
Also wir können heute Daten sammeln und darüber nachdenken, interpretieren
Dann versuchen wir daraus neue Sichtweisen zu bekommen.
Jetzt steht da natürlich noch das große Aber,
weil das gehört in diesen Kontext natürlich hinein.
Also diese Aussage anonym war gestern. Wenn ich also Daten von Personen sammle,
Daten also analysiere und so weiter, steckt damit zwangsläufig drinnen.
Wir machen etwas mit diesen Daten. Wir wissen, wer
diese Daten generiert und so weiter. Es gibt natürlich auch
eine große Diskussion über Datensicherheit und sie sehen das auch hier,
die Aussagen der Informatiker, es gibt aus unserer Sicht keine technische Lösung,
wie wir das verhindern können.
Also wenn Daten produziert werden, es gibt zwar Gesetze,
die man ändern muss und sonstiges, aber grundsätzlich, es werden Daten generiert.
Und es gibt ein Informatikersprichwort, das ich immer sehr gerne bringe.
Alles, was mit Daten passieren kann, wird irgendwann passieren.
Das gebe ich Ihnen auch mit auf den Weg.
Das ist einfach so. Also wir müssen auch damit leben,
dass also nicht alles, was mit Daten gemacht wird,
was Gutes ist. Aber wieder zurück. Also wir haben Daten,
wir haben eine Unmenge, wir haben Daten,
so viel wie nie zuvor in der Menschheitsgeschichte.
Wir haben, jetzt geht es darum, aus diesen Daten,
diese zu interpretieren und daraus neue Dinge zu gewinnen und nachzudenken,
was könnte das sein, wo kann es uns also wirklich helfen.
Und damit das vielleicht greifbarer wird, bringe ich also das einfache Beispiel.
Also das ist ein abgeschlossenes Projekt, also in diesen Tagen.
Wir haben ein scheinbar simples Problem gehabt. Und das simple,
simple Problem ist, dass keine ML1 für Volksschulkinder.
Also wir haben das gerne einmal eins. Ich glaube,
jeder von ihnen hat da durch müssen durch diese Mühle.
Meine Kinder sind gerade mittendrin, das muss jeder irgendwann einmal erlernen.
Und die Frage ist, können wir also das gezielter machen,
als es vielleicht der Lehrer macht?
Können wir eine Übungs- und Trainingsprogramme so den Kindern in die Hand geben?
Dass also wirklich mit ihnen arbeitet und so weiter und wie schaut so etwas aus?
Damit ich also jetzt nicht zu viel reden muss,
also sehen Sie noch den Film,
jetzt das Projektantrages des ML1-Trainers
So, ich schalte da so eine um, ich hoffe,
der Ton geht, also es ist nicht so tragisch,
es ist noch Musik, so, zurück.
Genau, also das ist jetzt der Vorausspann,
Sie sehen aus dem 3D-Projekt natürlich auch so, auf meiner Seite her.
Also der falsche Film, aber den hätte ich Ihnen nachzeigen können.
Sorry, Sie sehen, ich habe da viele drauf,
Emma-1-Trainer,
nehmen wir diesen
Damit Sie sehen, was wir gemacht haben,
einmal im Prinzip, das ist also ein Programm entstanden,
das sowohl auf mobilen Endgeräten natürlich läuft,
also das ist in dem Fall also da der iTad.
Und man sieht also, da wird das gerne einmal eins,
sondern für sich abgepackt.
Kindergeräte mussten sein und so weiter. Also so gut können
Sie es nicht
österreichisch sein
Dann gibt es natürlich für ein iPhone, für das Andreed-Endgerät.
Das ist dann kein Problem. Damit haben sie den Mobile-Learning-Aspekt
natürlich auch drinnen. Und sie können das natürlich in
jedem Browser spielen. Das ist also nur ein Webbrowser-abhängig.
Bisschen gerechnet. Einmal so einmal eins, zehnmal eins,
fünfmal eins, sechsmal fünf.
Rechnerfarben gesehen. Und die Ergebnisse hingeschrieben. Die waren so
glötte Pfeil. Darf den Namen bei Punktunkte
einfach ganz toll
Das sehen wir produzieren, wenn man braucht.
Und halte immer Rechenaufgaben. Einmal Rechten. Nee, ich
4 mal 4. 16. Richtig. Wie geht's euch hier?
Im Fechshauen bei Nola? Am 1966. Also erst zum Zeitpunkt 4
gewesen und also natürlich noch weit von einer Rechten entfernt gewesen.
Also das war dieser Projektantrag und wir haben gesagt,
wir würden das gerne verfeinern, wir würden gerne User-Management haben,
wir würden auch gerne das an die Schulen herantragen und so weiter.
Und ich erkläre dann jetzt, dass das Intelligente dahinter ist an
diesen M1 drin und warum man sich unterscheidet von diesen M1-Trainer,
wie wir es bitte bisher können.
Sie können also jetzt sich auch dort einloggen,
Das ist weltweit freigeschaltet, das kann jeder teilnehmen unter mathe.deokraz.at,
stellen wir so den M1-1 drin und den Multiplikationstrainer zur Verfügung.
Also beides beschreibe ich jetzt kurz. Wenn Sie auf die Weboberfläche gehen,
dann wird Ihnen im Wesentlichen eine Rechnung präsentiert,
die heißt zum Beispiel zweimal 6,
das Kind darf dann da 12 hineinschreiben und als Belohnung hüpft der Hase Richtung die Karotte einfach hin.
Das ist also das Response-System, das ist also für
die Kinder motivierend wirkt. Auf der anderen Seite,
Sie sehen auf der linken und rechten Seite ist also die iPhone und die iPad-App,
die also dann in diesem Design erscheint,
gibt es auf der linken Seite eine Lernfortschrittsanzeige.
Das heißt, das Kind sieht mit Sternchen hier einfach,
also welche Rechnungen es gemacht hat, Wenn Sie genau hinschauen,
ist also das genau das 9x10,
also es ist diese Tafel der aller Rechnungen.
Und ein gelber Stern heißt,
der hat es gut gekonnt und unter gut gekonnt, verstehen wir,
dass es mindestens zweimal hintereinander richtig gemacht hat, diese Rechnung.
Orange heißt, er hat es einmal richtig gemacht und kein Ausfügen hat
diese Rechnung noch nicht bekommen oder hat sie auch noch nicht ausgefüllt.
Das ist die kurze Interpretation. Der Algorithmus, der
dahinter steckt, ist bewusst intelligent gehalten. Das heißt,
wir wollen die Kinder nicht nach einer gewissen Rhythmus abfragen,
sondern sie bekommen eine Einstufung, drei kleine Beispiele.
Danach versuchen wir einen sogenannten Lernbereich zu definieren. Er ist
zum Beispiel hier und dann wird der Pool der Fragen,
die als nächstes kommen, Sind maximal 15 Prozent drüber und 15 Prozent drunter.
Das heißt, dass man versucht, sich auf dem Lernlevel
des Kindes einzupendeln und so gezielt mit dem Kind quasi mitzuwandern.
Also das ist der Algorithmus dahinter, dass das also langsam mitwächst. Ja,
was die erste Analyse ergeben, also das ist die Analyse,
die wir im Beobachtungszeitraum nach eineinhalb Monaten gemacht haben.
Das ist bei eineinhalb Monaten hatten wir 230 Kinder,
die da mitgemacht haben. So ein über 750 Session,
28.000 generierte Beispiele. Und die sehen also über sechs Minuten,
hat also jede Session im Schnitt gedauert von einem Kind,
wenn sie sich also hingesetzt haben
Hier sehen Sie also die Häufigkeitsanalyse, dass also hier in dem Bereich,
also sind die typischen Sessions gelegen,
also von Kindern eher drunter, die rechnen einmal zwei,
drei und locken sich auch dann wieder aus.
Ja, dann kann man das also genauer anschauen,
und zwar immer die Analyse über alle Kinder drüber,
wenn man sich anschaut, wie viele Beispiele wurden einmal oder zweimal richtig gemacht.
Da sehen Sie also in der Häufigkeitsverteidigung, von allen 90
möglichen Rechnungen liegen die Kinder dann irgendwann da hinten drinnen.
Also sie haben mindestens einmal oder bestenfalls zweimal das Beispiel richtig gemacht.
Verschaue ich mir nur an, was sie zweimal richtig gemacht haben,
zum Beispiel was sie gekonnt haben,
Sie ist die Verteilung schon wieder ganz anders.
Da liegen wir also nur in diesen Bereichen. Das heißt also,
das ist sehr vieles, ist einmal richtig gemacht worden.
Sie haben, ob es jetzt wirklich verfestigt ist und
so weiter, ist also hier schwer darzustellen.
Ja, was kann man weitermachen? Also das sind wir
schon sehr schön in diesen ganzen Learning Analytics drinnen.
Wir können uns anschauen, wie wächst denn dieser Algorithmus?
Wie wächst er mit den Kindern mit?
Wir sehen zum Beispiel, dass es ungefähr 100 Beispiele braucht.
Bei 100 Beispielen haben sie nur 20 doppelt gemacht.
Das ist die Verifizierung des Algorithmus. Das heißt,
dass nicht das Kind kriegt erst alles doppelt und danach geht es weiter.
Dann macht es also einen schönen Anstieg und etwa bei einer Größenordnung von 240,
250 Beispielen haben also alle Kinder mehr oder weniger
das gesamte 1x1 durchgeübt
Und auch als gekonnt abgeschlossen dort im Programm.
Und danach ist natürlich keine Steigerung. Man kann also
diese Tabelle natürlich auch anschauen, wenn man den eins,
also den einmal richtig und das zweimal richtig hernimmt.
Und dann schaut es also so, es ist der typische Verlauf.
Und was jetzt für uns natürlich spannend ist,
jetzt als Lehrende, sind diese Kinder.
Sie sehen, da scheren Kinder aus.
Ja, die sind ganz deutlich woanders. Die machen
genauso viele Beispiele und genau um das geht es jetzt.
Also wir sehen jetzt plötzlich aus der Masse heraus,
Kinder, die scheren aus, da passiert einfach was.
Der verliert sogar, der steigt,
der fällt nach unten zurück, aber der rechnet weiter,
der hat auch 160 Beispiele gerechnet,
nur da passiert nichts mehr
Da tut niemand was mit ihm. Also warum übt da jetzt niemand,
da fehlt die Interventation des Lehrenden? Das ist das,
was wir jetzt, also aus diesen Kurven sehen können.
Sie können natürlich hergehen und sagen, jetzt schaue ich mal wirklich
jedes Kind alleine an. Ich habe aber so Beispiele heraus,
wo man sagt, wir schauen uns den Lernfortschritt an,
da gibt es also ein Kind, das ganz brav steigt,
offensichtlich auf einen leeren Rate von 60 Prozent hinkommt und dann fällt es ab.
Ja, und das passiert plötzlich bei 197 Beispielen.
Das heißt also plötzlich erreicht es irgendein Level,
wo sie offensichtlich das nicht mehr kann,
wo sie Unterstützung braucht und jetzt ist die Lehrperson eigentlich gefordert zu sagen,
also da müssen wir intervenieren und mit dem Kind weiterarbeiten
Auch die Lernratentwicklung, die durchaus typisch ist.
Also das Kind steigt an, hält dann witzigerweise einen Level.
Da passiert offensichtlich etwas. Also da wird gelernt,
also gibt es ja so viel Trend, ja, aber falsche Rechnungen.
Und plötzlich kommt wieder dieser Anstieg. Und diese Type,
diese Kurve ist durchaus typisch. Also das ist nicht so,
dass es ein Einzelfall ist, sondern das beobachten wir sehr oft,
dass es lange ein Plateau gibt, wo wenig passiert,
also wo einfach viel geübt wird, aber viele Fehler gemacht wird.
Und dann plötzlich ist es verfestigt und es geht also wieder weiter.
Ja, wie schaut das jetzt intern aus?
Weil Sie können natürlich herher hergehen und mit Volksschullehrern,
denen kann ich solche Kurven nicht geben
Selbst sitze bei solchen Kurven zwei Stunden pro Kind
und schaue mir das an und interpretiere.
Das ist natürlich jetzt für die Praxis nicht machbar.
Wie schaut es aus? Sie können also bei uns eine Klasse anlegen.
Sie sehen da zum Beispiel die verschiedenen Krassen, die da sind.
Und dann können Sie daraus hergehen und sich jedes Kind so anschauen.
Jetzt bin ich der Volksschullehrer, der sieht also diese typische 10x9 Tafel,
also von allen Rechnungen und sieht das auf einen Blick
Grüne sehr gut gekannt. Hellgrün ist bekannt. Grauch hat
er noch nicht gemacht und bei Rot ist ein Problem.
Also da macht er das Kind Fehler. Dieses eine spezifische Kind.
Also das heißt, ich könnte jetzt hergehen und sagen,
also der Kleine Marx hinten in der dritten Reihe,
mit dem übe ich jetzt sechsmal sechs,
weil das scheint sein Problem zu sein
Und das ist eine Aussage, die wir bisher nicht treffen konnten.
Es ist einfach jetzt vom Menschen her schwer möglich,
30 Kinder so detailliert, wirklich im Griff zu haben,
zu sagen, wo ist denn das individuelle Problem?
Ist es 7 mal 6, ist es 6 mal 6,
es ist 8 mal 5. Und dieses Programm, wie gesagt,
das ist natürlich aufgrund der Masse dieser Daten,
ist ihm plötzlich Aussagen möglich, die wir vorher nicht so tun konnten.
Sie können sich anschauen, wie ihre ganze Schulklasse ausschaut,
also sie könnten jetzt böse sein und sagen,
diese Schulklasse, der Profi 3 mal 9,
6 mal 7 und 9 mal 4,
weil das können die offensichtlich nicht
Und damit können sie also spiegeln und wissen, der Wissen stand der Schulklasse.
Sie wissen, es geht immer weiter. Also das heißt
also, sie können jetzt Vergleiche fahren. Sie wissen,
also die Klasse macht so und warum macht die andere so?
Ich könnte nachdenken, habe ich vielleicht die Reihe schlecht geübt und so weiter.
Also ganz spannende Fragen, die sich also plötzlich hier auftun.
Damit sie sehen, also das Ganze machen wir nicht nur bei Nummer 1.
Also es gibt von uns auch mittlerweile den sogenannten Multiplikationstrainer,
der Multiplikationstrainer ist die mehrstellige Multiplikation, die erreichen sie auch irremathe.jograz.at.
Und da schaut es halt zu aus. Da kriegt er so
das Kind eine mehrstellige Multiplikation und muss diese mehrstellige Multiplikation durchführen.
Auch hier steigert sich der Algorithmus mit, Es gibt zuerst Beispiele,
die quasi nur mit einer einstelligen Multiplikanten sind und dann ohne Übertrag sind,
bis hin also zum 3x3 oder 3x4 mit Mitübertrag.
Das ist so quasi so das Schwierigste. Und das Kind darf also
alles einfüllen und wir versuchen herauszufinden, welche Fehler das Kind macht.
Nur das Problem wird jetzt viel größer. Also ich habe
mit vielen Volksschullehrern gesprochen, die haben gesagt, Martin,
es ist ganz einfach, die können das 1x1 nicht.
Ich glaube es nicht. Also ich sage jetzt einmal,
ich stelle mir auf den Standpunkt, ich kann mir vorstellen,
dass oft der Samuel 1 das Problem ist,
aber ist es das wirklich?
Ist es kein Additionsfehler? Kann man das mit dem Übertrag
vielleicht nicht und so weiter und so fort?
Da gibt es ja viele andere Probleme
Sie sehen ein Beispiel jetzt größer, wenn es also falsch ist,
falsch heißt, also da sind Fehler passiert.
Die stimmen nicht, dadurch stimmen gibt es Folgefehler,
die natürlich nicht mehr zu behandeln sind. Das heißt,
das Kind addiert vielleicht ganz richtig, hat aber einen Volkerfehler.
Das muss sich natürlich programmtechnisch berücksichtigen, das heißt,
er hat nicht addieren, hat er gekonnt, aber auch mit falschen Zahlen.
Übertrag, und das ist auch spannend,
das ist etwas, das wir nie gefunden haben,
bisher auch in der ganzen künstlichen Intelligenz, Sie müssen den nicht ausfüllen.
Wir rechnen das nicht als Fehler, wenn das Kind also
ohne Übertrag rechnen kann, dann soll es das auch können.
Wie gesagt, es gibt verschiedene Zugänge, verschiedene Lehrmethoden,
wie das Ganze gemacht wird.
Ich in meiner Kindheit habe in die andere Richtung gerechnet,
also das ändert sich ja fast vom Bundesland zum Bundesland
Ja, und Sie sehen, da wird es komplizierter mit Auswertung.
Das ist jetzt die Statistik über ein Kind,
über eine Rechnung. Das heißt, wir können sagen,
da wissen wir es nicht, weil es ist ein Mischfehler.
Das heißt, da könnte es ein 1x1 plus Addition Übertrag.
Die Fälle gibt es aber. Hier können wir sagen,
da hat er einen Übertrag, er die Dirfehler,
hat ein korrektes 1x1, aber hat nicht addiert richtig zum Beispiel.
Und daraus können Sie wieder ablesen,
was hat das Kind im konkreten Detail,
also für ein Problem und wie kann ich also darauf reagieren.
Das ist also
die Idee des Multiplikationstrainers
Ja, damit sie sehen wird, beschäftigen uns auch
nicht nur mit in diese Richtung, mit Learning Analytics.
Also das ist zum Beispiel die Personal Learning Invironment der TU Graz.
Da gibt es also Ratterkleine Witchets. Ich sage heute nicht
mehr Witchets dazu, sondern Apps. Also sie haben eine
Weboberfläche mit lauter kleinen Apps. Und was wir dort machen können,
ist, wir können die Apps natürlich tracken.
Also das ist natürlich das Primitivste überhaupt. Das heißt,
wenn sie es eigentlich schaffen, eine Portionierung ihres Unterrichts,
sind viele kleine Apps zu machen,
dann können sie nicht sehr granular darüber nachdenken, was passiert denn da.
Was wir hier zum Beispiel nur ganz primitiv darstellen,
ist einmal, welche Nutzung haben wir?
Also wie, welche Webs werden die genutzt von Studierenden.
Oder wir sehen zum Beispiel, was macht denn der? Ja,
wir können sagen, er hat in diesem Widget gelesen,
er hat irgendwas getan mit dem Widget,
er hat mit dem Widget gesucht und alle diese Dinge können sie feststellen.
Das sind jetzt diese Traces von Eric Duval. Das heißt,
wenn sie es schaffen, also alles über Widget abzubilden,
dann haben sie den riesen Vorteil, sie haben eine Software,
wo sie und alles unter Kontrolle haben.
Sie brauchen die Leute nicht auf Twitter und Facebook schicken,
sondern es machen sie von ihren Widgets aus.
Und damit ist natürlich klar, da hat es x Tweets abgesetzt,
er hat x Facebooks Accounts gemacht,
er hat 10 Slide Jazz angeschaut und so weiter.
Und daraus kann man ein Aktivitätsprofil erstellen. Ob das dieses Aktivitätsprofil dann heißt,
er hat besser gelernt, das ist eine andere Frage.
Aber grundsätzlich wissen wir mal, da gibt es eine
höhere Aktivität bei dem Studierenden und bei dem weniger.
Das heißt, man könnte vielleicht auch entsprechend intervenieren. Ja,
das heißt also, jetzt komme ich schon fast zum Ende.
Ja, ich sehe schon fünf Minuten, das passt ganz gut.
Learning Analytic, also das ist also unsere Interpretation,
damit sie so noch eine Definition haben,
ist die Interpretation von Lerner-spezifischen Daten und den individuellen Lernprozess gezielt zu verbessern.
Also wir sehen die Stärke in dieser Datenanalyse,
dass ich erstmalig auf Möglichkeiten draufkomme,
wo ganz explizit festgestellt werden kann,
hier an dieser Stelle gibt es offensichtlich ein kleines Problem und ich kann ganz gezielt jetzt intervenieren.
Ich kann mit dem Kind das üben,
was es braucht und ich sage nicht global in die Klasse 5 mal 7 hinein,
wo ich weiß, das trifft eigentlich nur 3 und nicht 20.
Und damit ihr auch noch Zahlen sehen und ich habe noch
zwei kleine Botschaften für sie, die erste Botschaft ist.
Wir haben das neun Monate am Markt gehabt.
Da können uns die Leute frei registrieren.
Es sind also über 1000 Kinder, sind passiert.
Wir haben über 60.000 Rechnungen in neun Monaten gesammelt.
Das heißt, im Schnitt hat jedes Kind 60 Rechnungen durchgeführt.
Und jetzt gibt es einen ganz kleinen Hinweis.
Wir haben im Zuge, also dieses Programm ist auch Workshops
abgehalten mit Lehrenden
Sechs an der Zahl und habe mit Lehrenden mich eingearbeitet,
habe gesagt, wie funktioniert der Mathetrainer,
wie kann man den einsetzen und so weiter.
Sie können sich vorstellen, wie sowas läuft. So,
das heißt, ich habe also 240 Schüler in diesem System gehabt,
die formal in einer Klasse zugeordnet waren.
Und ich habe gleichzeitig 936 Schüler gehabt, wo ich nicht weiß, woher sie kommen.
Und das muss man auch einmal sickern lassen. Das heißt,
durch den formalen Unterricht, also ich habe es geschafft mit den Programmen,
sage ich einmal, ein paar Schulen ranzukommen, die das jetzt wirklich verwenden.
Und ich habe gleichzeitig quasi das Vierfache an Personen,
die offensichtlich freiwillig daherkommen dem gesucht haben.
Da gibt es also einen Riesenbedarf da draußen,
also mein Kollege springt immer von der Gesellschaft der Nachhilfe,
also dass das immer wichtiger und relevanter wird.
Und ich sage jetzt einmal als Vater, als Vater suche
ich auch verdammt nochmal noch irgendwelche Möglichkeiten mit meinen Kindern zu üben.
Und ich bin auch schon mittlerweile dankbar, wenn ich was finde.
Und das ist eigentlich der nächste Schritt für den nächsten Vortrag
natürlich, der heißt freie Bildungsmaterialien.
Also sie werden also als Vater vor allem sehr schnell verzweifeln,
auch als Lehrer oder wie auch als Kind,
dass sie also jetzt kaum Angebote in die Richtung gibt.
Und darum ist auch OER, also Open Education Resource ist
nicht nur für die UNSQ in Afrika wichtig,
sondern unglaublich wichtig auch in unserem Breitengrad.
Wir haben Wir müssen da einfach viel tun, weil da besteht ein Riesenbedarf.
Der größer ist offensichtlich als wie informalen Institutionen. Ja,
und ganz zum Schluss, wahrscheinlich fragt sich dann der eine oder andere,
wie schaut die Oberrollstatistik über 60.000 Rechnungen aus?
Also wie schaut es wirklich aus? Ich bin gestern,
habe ich das Probe aufs Exempel gemacht, beim Reinlaufen,
meiner Kleinen, habe ich gefragt,
viermal acht und tatsächlich ist da ein Fehler dahergekommen.
Also eins der größten Probleme offensichtlich in der Mathematik ist viermal acht.
Warum auch immer. Und das Spannende ist, dass die größte Reihe,
die schlecht offensichtlich zu lernen und schwierig zu ist,
ist alles, was man mit acht multiplizieren muss.
Also nicht die Achterreihe an sich, sondern umgekehrter Weg,
also fünfmal acht, sechs,
mal acht und
so weiter
Und das sind also Statistiken, die wir heute generieren können.
Wir sind erstmalig in der Lage, wir haben riesige Datenbanken,
wir haben die Möglichkeiten, alles zentral zu sammeln und Aussagen zu generieren,
auf das unsere Väter und Großväter,
die hätten sie gerne gehabt, diese Aussage.
Ich kenne jemanden, der Stricherlisten gemacht hat und versucht,
verzweifelt hat aus zehntausenden Rechnungen, das zu interpretieren.
Ich habe 60.000 in neun Monaten und für mich ist das kein Problem mehr.
Und das ist das, was ich Ihnen mitgeben will,
das macht Learning Analytics und dorthin geht der Weg und das heißt also nichts,
dass wir was Böses machen mit den Daten,
sondern wir denken darüber nach,
wie funktioniert zum Beispiel nur das Lernen des 1x1 und wo
sitzen die Probleme.