Adaptive Lerngraphen im Digitalen Klassenzimmer: Synchrones Distanzlernen mit ASYMPTOTE

Abstract

Mit der COVID-19-Pandemie und dem plötzlich erforderlichen Distanzunterricht im Frühjahr 2020 wurden verschiedenste Defizite in der digitalen Schulbildung sichtbar. So sahen sich viele Lehrkräfte mit mangelnder technischer Ausstattung als auch der fehlenden technischen Ausbildung konfrontiert (Forsa, 2020). Des Weiteren konnten sie nur auf ein unzureichendes Angebot an digitalen Lernplattformen zurückgreifen und berichteten von einem vermehrten Einsatz von Reproduktionsaufgaben (Barlovits et al., 2021). Sprunghaft rückte die Nutzung und Entwicklung von digitalen Lernplattformen in den vergangenen Jahren sowohl in den öffentlichen als auch den politischen Fokus (WELT, 2020). In einer Bestandsaufnahme einiger bestehender Lernplattformen von Thurm und Graewert (2022) wurde allerdings deutlich, dass das volle Potential von digitalen Lernangeboten bei weitem nicht ausgenutzt wird und auch in der Qualität der Lernangebote teils gravierende Unterschiede bestehen. Thurm und Graewert (2022) fordern daher eine Weiterentwicklung der digitalen Lehr-/Lernumgebungen beziehungsweise eine Neuentwicklung dieser unter Berücksichtigung verschiedener Kriterien. Zu Letzteren gehören mitunter die Qualität der Aufgaben in Bezug auf mögliche Aufgabenformate, die Qualität der Diagnostik, die Adaptivität an die Lernenden, soziales Lernen in Form von Teamarbeit sowie Teamkommunikation und nicht zuletzt die Möglichkeiten der Eigenregulation. Mit dem Wissen um diese Anforderungen für digitale Lernplattformen stellen wir das Projekt ASYMPTOTE und das gleichnamige System für synchrones Distanzlernen vor.