Wir entwickeln theoretische Modelle, Lernmethoden und Datenanalyseverfahren zur Gestaltung des Lebensbegleitenden Lernens im Kontext gesellschaftlicher Digitalisierungsprozesse.

Die Digitalisierung in unserer Gesellschaft hat einen großen Einfluss auf unser Leben und Arbeiten und erfordert ständige Lernprozesse. Auch wie lebensbegleitendes Lernen selbst abläuft, unterliegt dabei großen Veränderungen.

Das Forschungszentrum beschäftigt sich mit Herausforderungen, die durch die Digitalisierung des Arbeitslebens zu Stande kommen. Dabei erforschen wir die zunehmenden Erfordernisse nach Weiterbildung und die Möglichkeiten und Risiken der Digitalisierung im lebensbegleitenden Lernen. Daten-basierte Technologien und KI im Speziellen, verändern die Welt des Arbeitens und Lernens indem sie etablierte Rollen und bewährte Praktiken verändern. Gleichzeitig bieten diese Technologien aber auch neue Möglichkieten. Ein Fokus des Zentrums liegt dabei auf “learning analytics” für das Arbeitsplatzlernen und die Weiterbildung, bei dem anfallende Daten für das Verstehen und Verbessern von Lernprozessen für erwachsene Lernende genutzt werden (Ruiz-Calleja et al., 2021).

Wir sehen lebenslang Lernende als aktive Teilnehmer im Prozess der Digitalisierung. Lernende sollen Handlungsfähigkeit durch die Teilnahme an kollektiven Wissens- und Veränderungsprozesse erlangen, um den Wandel aktiv mitzugestalten, während er passiert. Solche Veränderungsprozesse können in Weiterbildungsprogramme eingebettet werden oder in Prozesse des non-formalen oder informalen Lernens.

Das Zentrum entwickelt theoretische Modelle dieser Lernprozesse, wie das Modell der Wissensappropriation (Knowledge Appropriation Model, Ley et al. 2020). Wir entwickeln Forschungsinstrumente zur Analyse von Prozessen der Wissensentwicklung und des Lebensbegleitenden Lernens, sowohl für qualitative Forschungsansätze (Leoste et al. 2019), als auch für die quantitative Forschung (Ley et al. 2021), oder für das Modellieren von digitalen Spuren (“learning analytics”) (Ley, 2020; Rodriguez-Triana et al. 2020). Das Zentrum entwickelt auch neue Formen der Weiterbildung und Trainingsmethoden, die kollektives und individuelles Lernen kombinieren und Lernen mit der Praxis verbinden. Ein Beispiel ist das Innovationslabor für die Lehrendenbildung, durch das sich eine bessere Integration von digitalen Technologien in den Unterricht eryielen lässt (Ley et al. 2021).

Beispiel: Digitalisierung von Schulen und die Rolle der LehrerInnen

LehrerInnen stehen unter dem Druck, digitale Technologien in ihren Unterricht zu integrieren. Viele sind in Bezug auf die Wirksamkeit dieser Technologien unsicher und machen sich Gedanken über ihre Rolle. So kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Klassenzimmern die Rolle des Lehrenden als Hauptvermittler im Lernprozess in Frage stellen. Gleichzeitig bieten digitale Technologien aber auch neue Möglichkeiten für die Lehrenden selbst, z.B. versetzen sie diese in die Lage, sich mit KollegInnen und ExpertInnen online auszutauschen, Material zu teilen oder auch Daten über Lernprozesse in ihren eigenen Klassenzimmern sammeln zu können. All das hilft, ein besseres Verständnis zur Verwendung von digitalen Technologien in Schulen zu erlangen. Das Innovationslabor für Lehrkräfte ist ein Weiterbildungsformat, das einige wichtige Elemente in die Fort- und Weiterbildung integriert: Gemeinsam gestalten Lehrende neue Lernformen, experimentieren zusammen und reflektieren die Verwendung von digitalen Tools in ihrem Klassenraum. Das führt nicht nur zu einem besseren Verständnis darüber, was funktioniert, und was nicht. Gleichzeitig verbessern Lehrkräfte auch ihre Fähigkeiten zum Einsatz digitaler Werkzeuge in einer sicheren Umgebung und steigern ihr Selbstbewusstsein im Umgang mit diesen neuen Technologien.

Projekte

Team
  • Leoste, J., Tammets, K., & Ley, T. (2019). Co-Creating Learning Designs in Professional Teacher Education: Knowledge Appropriation in the Teacher’s Innovation Laboratory. Interaction Design and Architecture(s) Journal, 42, 131–163. http://www.mifav.uniroma2.it/inevent/events/idea2010/doc/42_7.pdf
  • Ley, T., Tammets, K., Sarmiento-Márquez, E. M., Leoste, J., Hallik, M., & Poom-Valickis, K. (2021). Adopting technology in schools: modelling, measuring and supporting knowledge appropriation. European Journal of Teacher Education, 1–24. https://doi.org/10.1080/02619768.2021.1937113
  • Ley, T. (2020). Knowledge structures for integrating working and learning: A reflection on a decade of learning technology research for workplace learning. British Journal of Educational Technology, 51(2), 331–346. https://doi.org/10.1111/bjet.12835
  • Ley, T., Maier, R., Thalmann, S., Waizenegger, L., Pata, K., & Ruiz-Calleja, A. (2020). A Knowledge Appropriation Model to Connect Scaffolded Learning and Knowledge Maturation in Workplace Learning Settings. Vocations and Learning, 13(1), 91–112. https://doi.org/10.1007/s12186-019-09231-2
  • Rodríguez-Triana, M. J., Prieto, L. P., Ley, T., de Jong, T., & Gillet, D. (2020). Social practices in teacher knowledge creation and innovation adoption: a large-scale study in an online instructional design community for inquiry learning. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 15(4), 445–467. https://doi.org/10.1007/s11412-020-09331-5
  • Ruiz-Calleja, A., Prieto, L. P., Ley, T., Rodriguez-Triana, M. J., & Dennerlein, S. (2021). Learning Analytics for Professional and Workplace Learning: A Literature Review. IEEE Transactions on Learning Technologies, 14(3), 353–366. https://doi.org/10.1109/TLT.2021.3092219