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Institute
E-Learning an Hochschulen
(2020)
Zwei Jahrzehnte E-Learning haben die Hochschulen der viel zitierten und oft beschworenen "Bildungsrevolution" nicht entscheidend nahegebracht. Der Arbeitsbericht bietet vor dem Hintergrund dieser Erkenntnis zunächst einen historischen Abriss der Entwicklung des Themas sowie eine ordnende Bestandsaufnahme heute etablierter, wenn auch nach wie vor nicht in der Fläche verfügbarer Konzepte und Realisierungsansätze. Sodann werden die Potenziale des E-Learnings im Kontext der Hochschullehre beleuchtet, wobei neben bekannten Formaten insbesondere denkbare Entwicklungslinien diskutiert werden, in denen innovative Bausteine vordergründig lernfremder Handlungsfelder der Digitalisierung das E-Learning befruchten und zukunftsorientierte Szenarien prägen könnten. Abschließend setzt sich der Bericht mit den zentralen Problemen auseinander, die einen nachhaltigen Durchbruch des Themas E-Learning an Hochschulen bis dato verhindert haben und nach wie vor hemmen. Zusammenfassung und Ausblick erfolgen in Form von zwölf Thesen.
Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beiträge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenhängen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterstützen bzw. ergänzen können, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergrößerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere Überlegungen zu größeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. Überwachte Lernverfahren können mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern.