Die 5. e-Learning Fachtagung Informatik - Universität Siegen

Christian Eibl, Johannes Magenheim, 

Sigrid Schubert, Martin Wessner (Hrsg.) 

DeLFI 2007 

Die 5. e-Learning Fachtagung Informatik 

17.-20. September 2007 an der Universität Siegen 

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)

Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings 

Series of the Gesellschaft für Informatik (GI) 

Volume P-111 

ISBN 978-3-88579-205-5 

ISSN 1617-5468 

Volume Editors 

Dipl.-Inf. Christian Eibl 

Universität Siegen, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik 

Hölderlinstr. 3, 57068 Siegen, Germany 

E-Mail: eibl@die.informatik.uni-siegen.de 

Prof. Dr. Johannes Magenheim 

Universität Paderborn, Didaktik der Informatik 

Fürstenallee 11, 33102 Paderborn, Germany 

E-Mail: jsm@uni-paderborn.de 

Prof. Dr. Sigrid Schubert 

Universität Siegen, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik 

Hölderlinstr. 3, 57068 Siegen, Germany 

E-Mail: schubert@die.informatik.uni-siegen.de 

Prof. Dr. Martin Wessner 

Ludwig-Maximilians-Universität München 

Leopoldstr. 13, 80802 München 

E-Mail: martin.wessner@psy.lmu.de 

Series Editorial Board 

Heinrich C. Mayr, Universität Klagenfurt, Austria (Chairman, mayr@ifit.uni-klu.ac.at) 

Jörg Becker, Universität Münster, Germany 

Ulrich Furbach, Universität Koblenz, Germany 

Axel Lehmann, Universität der Bundeswehr München, Germany 

Peter Liggesmeyer, Universität Potsdam, Germany 

Ernst W. Mayr, Technische Universität München, Germany 

Heinrich Müller, Universität Dortmund, Germany 

Heinrich Reinermann, Hochschule für Verwaltungswissenschaften Speyer, Germany 

Karl-Heinz Rödiger, Universität Bremen, Germany 

Sigrid Schubert, Universität Siegen, Germany 

Dissertations 

Dorothea Wagner, Universität Konstanz, Germany 

Seminars 

Reinhard Wilhelm, Universität des Saarlandes, Germany 

© Gesellschaft für Informatik, Bonn 2007 

printed by Köllen Druck+Verlag GmbH, Bonn

Vorwort 

„Die 5. e-Learning Fachtagung Informatik ! DeLFI 2007“ der Gesellschaft für Informatik 

(GI) wird vom der GI-Fachgruppe E-Learning zusammen mit der Universität Siegen 

veranstaltet. Sie präsentiert dem interessierten Fachpublikum die jeweils neuesten informatiknahen 

Ergebnisse aus Forschung und Praxis zum Thema E-Learning und sichert 

den regelmäßigen Austausch zwischen Anwendern und Entwicklern. In den zurückliegenden 

fünf Jahren förderten die DeLFI-Tagungen in München (2003), Paderborn 

(2004), Rostock (2005), Darmstadt (2006) und jetzt Siegen (2007) eine Forschungsgemeinschaft, 

die langfristig den Beitrag der Informatik zum E-Learning in Deutschland 

positiv beeinflusste. 

Drei Besonderheiten zeichnen die DeLFI 2007 aus: die Kooperation mit der 12. GI- 

Fachtagung „Informatik und Schule – INFOS 2007“ des GI-Fachausschusses Informatische 

Bildung in Schulen, die Kooperation mit der GI-Fachgruppe Didaktik der Informatik, 

die ihren 7. Workshop „Didaktik der Informatik ! aktuelle Forschungsergebnisse“ 

integrierte, und die Kooperation mit dem „6. Informatiktag Nordrhein-Westfalen“ der 

GI-Fachgruppe „Informatische Bildung in Nordrhein-Westfalen“. Den Aktiven in den 

drei Fachgruppen und im Fachausschuss danken wir für die ausgezeichnete Zusammenarbeit 

und Unterstützung. 

Dieser Tagungsband enthält einen der zwei eingeladenen Vorträge und 23 Beiträge, die 

vom Programmkomitee aus 46 eingereichten Beiträgen nach einem wissenschaftlichen 

Begutachtungsprozess ausgewählt wurden. Diese Beiträge beleuchten die folgenden 

Schwerpunkte der Tagung aus unterschiedlichen Perspektiven: Didaktik des E-Learning, 

Content-Engineering, Fallstudien & Erfahrungsberichte, Infrastrukturen & Mobilität und 

Kollaboration. Eine Abrundung erfährt der Tagungsband durch acht zweiseitige Kurzbeiträge, 

die aktuelle Entwicklungen aufgreifen. Im Rahmen der Konferenz finden drei 

Workshops mit eigenen Publikationen statt: Web 2.0 and Social Software in Technology 

enhanced Learning, Rechnerunterstütztes Selbststudium in der Informatik, E-Learning 

und Literatur. 

Die Organisation und Durchführung der gesamten Tagung und die Erstellung dieses 

Tagungsbandes waren nur durch das Engagement vieler Personen und Institutionen und 

durch die finanzielle Unterstützung der Sponsoren und Aussteller möglich, denen wir 

hiermit danken. Insbesondere wird der Sponsor „InterRed GmbH“ genannt. Außerdem 

möchten wir allen Autoren für ihre qualitativ hochwertigen Beiträge zu diesem Band und 

damit zum Gelingen der Tagung danken. Ein besonderer Dank gebührt den Mitgliedern 

des Programmkomitees der DeLFI 2007 für ihre sorgfältige Begutachtung der Beiträge 

und für die konstruktive Diskussion bei der Erstellung des Tagungsprogramms, sowie 

dem Organisationskomitee unter Leitung von Stefan Freischlad, dem Karin Ofterdinger, 

Kirstin Schwidrowski, Gerd Müller und Christian Eibl angehören. 

Siegen, im September 2007 

Christian Eibl, Johannes Magenheim, Sigrid Schubert, Martin Wessner

Programmkomitee 

Sigrid Schubert (Co-Chair, Uni Siegen) 

Johannes Magenheim (Co-Chair, Uni Paderborn) 

Martin Wessner (Co-Chair, LMU München) 

Peter Baumgartner (Uni Krems) 

Jörg Desel (KU Eichstätt-Ingolstadt) 

Jens Drummer (SMK Dresden) 

Wolfgang Effelsberg (Uni Mannheim) 

Stefan Freischlad (Uni Siegen) 

Jörg Haake (FU Hagen) 

Sybille Hambach (FhG IGD Rostock) 

Michael Herczeg (Uni Lübeck) 

Thomas Herrmann (Uni Bochum) 

Paul-Thomas Kandzia (Berufsakademie 

Lörrach) 

Reinhard Keil (Uni Paderborn) 

Andrea Kienle (FhG IPSI Darmstadt) 

Torsten Leidig (SAP Research) 

Stefanie Lindstaedt (Know-Center Graz) 

Ulrike Lucke (Uni Rostock) 

Zusätzliche Gutachter 

Christian Eibl (Uni Siegen) 

Christian Neumair (Gabrieli-Gymnasium Eichstätt) 

Kirstin Schwidrowski (Uni Siegen) 

Peer Stechert (Uni Siegen) 

Organisation 

Prof. Dr. Sigrid Schubert 

Dipl.-Ing. Stefan Freischlad 

Didaktik der Informatik und E-Learning 

Universität Siegen 

Fachbereich Elektrotechnik und Informatik 

Hölderlinstr. 3, 

57068 Siegen 

http://www.die.informatik.uni-siegen.de 

schubert@die.informatik.uni-siegen.de 

freischlad@die.informatik.uni-siegen.de 

Wolfgang Merzenich (Uni Siegen) 

Max Mühlhäuser (Uni Darmstadt) 

Thomas Ottmann (Uni Freiburg) 

Sabine Rathmayer (TU München) 

Christoph Rensing (Uni Darmstadt) 

Ralf Sagorny (Berufskolleg Werne) 

Helmut Schauer (Uni Zürich) 

Uli Schell (FH Kaiserslautern) 

Ulrik Schroeder (RWTH Aachen) 

Gerhard Schwabe (Uni Zürich) 

Andreas Schwill (Uni Potsdam) 

Silke Seehusen (FH Lübeck) 

Ralf Steinmetz (Uni Darmstadt) 

Udo Winand (Uni Kassel) 

Volker Zimmermann (IMC AG)

Inhaltsverzeichnis 

Eingeladener Vortrag 

Computer-Supported Collaborative Scripts: Einsatz computergestützter 

Kooperationsskripte in der Fernlehre 

Haake J.M. 9 

Best Paper Session 

E-Learning aus Prozessperspektive 

Iske S. 21 

EDL-Editor: Eine Anwendung zur automatischen Aufbereitung 

von Vorlesungsvideos 

Kopf S., Lampi F., King T., Probst M., Effelsberg W. 33 

Notetaking in University Courses and its Implications for eLearning Systems 

Steimle J., Gurevych I., Mühlhäuser M. 45 

Didaktik des E-Learning 

Freie Bildungsressourcen im didaktischen Kontext 

Baumgartner P., Zauchner S. 57 

Organisation tutorieller Betreuung beim E-Learning 

Ojstersek N. 67 

Ein generisches Konzept zur Realisierung von Self-Assessments zur 

Studienwahl und Selbsteinschätzung der Studierfähigkeit 

Baker A.A., Tillmann A. 79 

Bessere Schulnoten mit MatES, dem e-Bibliothekardienst 

für den Mathematikunterricht 

Linckels S., Dording C., Meinel C. 91 

Content-Engineering 

Flexibilisierung der Lehr- und Lernszenerien von Business-Fallstudien 

durch CaseML 

Reinecke K., Topcuoglu H., Hauske S., Bernstein A. 103 

Content-Migration beim Wechsel zwischen verschiedenen 

Systemkategorien zur Content-Erstellung und -Pflege 

Frankfurth A., Schellhase J. 115

Entwicklung rekonfigurierbarer Lern-Inhalte mit (edu) DocBook 

Thomas L. 127 

Das Authoring Management System EXPLAIN zur ganzheitlichen 

Unterstützung des Erstellungsprozesses von Trainingsmedien und WBTs 

Lehmann L., Fredrich H., Rensing C., Zimmermann V., Steinmetz R. 139 

Fallstudien & Erfahrungsberichte 

Eine logfilebasierte Evaluation des Einsatzes von Vorlesungsaufzeichnungen 

Hermann C., Welte M., Latocha J., Wolk C., Huerst W. 151 

Anreizsysteme zur Intensivierung von E-Teaching an Hochschulen 

Wannemacher K. 161 

Fourth Party E-Learning-Provider – Ein Koordinationsansatz zur nachhaltigen 

Etablierung von E-Learning an einer Massenuniversität 

Kolbe H., Nikolopoulos A. 173 

Interoperabilität von elektronischen Tests 

Piotrowski M., Fenske W. 185 

Infrastrukturen und Mobilität 

Aktueller Stand und Perspektiven der eLearning-Infrastruktur 

an deutschen Hochschulen 

Lucke U., Tavangarian D. 197 

...unser Admin installiert da mal was! – Zur Nachhaltigkeit von 

E-learning-Infrastrukturen – Eine Taxonomie 

Hampel T., Steinbring M. 209 

koaLA – Integrierte Lern- und Arbeitswelten für die Universität 2.0 

Roth A., Sprotte R., Büse D., Hampel T. 221 

Gibt es mobiles Lernen mit Podcasts? – 

Wie Vorlesungsaufzeichnungen genutzt werden 

Schulze L., Ketterl M., Gruber C., Hamborg K.-C. 233 

Kollaboration 

Ein Framework für die kooperative Wissensorganisation – 

Informelles semantisches Strukturieren und Einsatz in der Praxis 

Niehus D., Erren P., Hampel T. 245

Zur Gestaltung der Aushandlungsunterstützung in CSCL-Systemen 

Kienle A. 257 

Kontextualisierte Kooperationsinitiierung zur Unterstützung 

arbeitsplatzorientierten kollaborativen Lernens 

Kienle A., Wessner M., Lokaiczyk R., Faatz A., Görtz M. 269 

OSOTIS – Kollaborative inhaltsbasierte Video-Suche 

Sack H., Waitelonis J. 281 

Kurzbeiträge 

Ein Werkzeug zur Unterstützung der Anpassung existierender 

E-Learning-Materialien 

Zimmermann B., Rensing C., Steinmetz R. 293 

Werkzeuggestützte Untersuchung der Vorgehensweisen von Lernenden 

beim Lösen algorithmischer Probleme 

Kiesmüller U., Brinda T. 295 

Ein prozessorientiertes und dienstbasiertes Sicherheitsmodell 

für elektronische Prüfungen an Hochschulen 

Hoffmann A. 297 

Zur Unterstützung kontextadaptiven E-Learnings in Echtzeit am Arbeitsplatz 

durch maschinelles Lernen auf Sensorendaten des Computerdesktops 

Lokaiczyk R., Godehardt E., Görtz M., Faatz A. 299 

CLab – Eine web-basierte interaktive Lernplattform für Studierende 

der Computerlinguistik 

Clematide S., Amsler M., Roth S., Thöny L., Bünzli A. 301 

E-Learning als ein Baustein der Hochschul- und Fakultätsentwicklung 

der Fachhochschule Kaiserslautern 

Grimmig S. 303 

E-Learning in der Sekundarstufe II – Evaluation eines Modellversuchs 

an sportbetonten Gymnasien 

Köhler T., Drummer J., Börner C. 305 

E-Learning im Spannungsfeld Schule 

Drummer J. 307 

Autorenverzeichnis 309

Computer-Supported Collaborative Scripts: Einsatz computergestützter 

Kooperationsskripte in der Fernlehre 1 

Jörg M. Haake 

Fakultät für Mathematik und Informatik 

FernUniversität in Hagen 

Universitätsstrasse 1 

58084 Hagen 

joerg.haake@fernuni-hagen.de 

Abstract: Realisierung und Wirkung von CSCL-Skripten in der Fernlehre sind 

heute noch weitgehend offene Fragen. Das Konzept der zusammengesetzten 

CSCL-Skripte soll Lehrenden die einfachere Spezifikation und Anpassung von 

Skripten ermöglichen. Die Implementierung solcher Skripte auf Basis gekoppelter 

endlicher Automaten verspricht Flexibilität in der Ausführung und dem Austausch 

von Skripten. Eine Feldstudie zeigt, dass CSCL-Skripte praktisch in der Fernlehre 

eingesetzt werden können. 

1 Einleitung 

Im Zeitalter der verteilten Organisationen, in denen viele Teams aus örtlich verteilten 

Mitgliedern bestehen, nimmt auch der Bedarf an verteiltem Lernen zu. Ebenso besteht 

ein zunehmender Bedarf nach Fernlehre (z.B. berufsbegleitend oder wegen anderer örtlicher 

und zeitlicher Einschränkungen, die eine Präsenzlehre nicht zulassen). Aufgrund 

der örtlichen Verteilung der Lerner lassen sich klassische Lehr-/Lernmethoden, wie sie 

in Präsenzlehrsituationen eingesetzt werden, nur begrenzt einsetzen. Stattdessen hat sich 

das Internet, neben postalischer Kommunikation, als bevorzugtes Kommunikations- und 

Interaktionsmedium durchgesetzt. 

Während in Präsenzlernsituationen die Gruppenarbeit ein integraler Bestandteil des 

didaktischen Vorgehens ist, steht heutzutage in der Fernlehre oft noch das individuelle 

Lernen – oft aus pragmatischen Gründen – im Vordergrund. Dabei zeigen Studien, dass 

kooperatives Lernen in bestimmten Situationen durchaus lernförderlich ist; die Kompetenz 

zur Kooperation über das Internet ist außerdem eine gefragte Fähigkeit auf dem 

Arbeitsmarkt. Verteilte kooperative Lernsituationen sind jedoch durch eine Reihe von 

Problemen gekennzeichnet: die computervermittelte Kommunikation und Interaktion 

erfordert im Vergleich zur Präsenzsituation zusätzlichen Aufwand, die Koordination in 

größeren Gruppen wird dadurch erschwert. 

1 Diese Arbeit wurde von der DFG im Projekt HA 3130/2-1 im Rahmen des Schwerpunkprogramms „Netzbasierte 

Wissenskommunikation in Gruppen“ gefördert. 

9

Hier setzt nun die Idee des CSCL-Skripts an: ein kooperatives Lernskript definiert den 

Prozess des kooperativen Lernens, in dem es die Rollen der beteiligten Akteure und die 

möglichen Sequenzen ihrer Aktionen festlegt. Computerunterstützte Kooperationsskripte 

(CSCL-Skripte) sind kooperative Lernskripte, die rechnerunterstützt ablaufen. Es handelt 

sich damit um verteilte Systeme, die das Verhalten kooperativer Lerner auf möglichst 

lernförderliche Abfolgen von Aktivitäten beschränken. Experimentelle Studien haben 

gezeigt, dass solche Skripte bei größeren Lerngruppen und für komplexe Aufgaben einen 

größeren Lernerfolg bewirken können [Fi07, St06, We05]. 

Wenn das CSCL-Skript in einer computerunterstützten Lernumgebung ausgeführt werden 

soll, dann muss das Skript so in der Lernumgebung repräsentiert sein, dass es seine 

steuernde bzw. koordinierende Wirkung entfalten kann. Aus der Sicht der Informatik ist 

heute noch weitgehend offen, wie CSCL-Skripte in Lernumgebungen repräsentiert werden 

sollten, wie die Bedienoberfläche der Lernumgebung das Skript reflektieren sollte 

(um durch geeignete Affordanzen die Benutzer zu effizienter Nutzung der Lernumgebung 

zur Ausführung des Lernprozesses anzuregen), und wie diese Interaktion in der 

Lernumgebung effizient und flexibel zu implementieren ist. Zwar zeigen experimentelle 

Studien die positive Wirkung von speziellen CSCL-Skripten in bestimmten Situationen 

[DJ07, JPT03, Pf05], ein Nachweis der Wirkung solcher Skripte in realen Nutzungssituationen 

steht aber noch weitgehend aus. 

In diesem Beitrag wird nach einer kurzen Betrachtung von Skript-Ansätzen zuerst eine 

Lösung für die Modellierung und Repräsentation von CSCL-Skripten vorgestellt. Zusammengesetzte 

CSCL-Skripte können als gekoppelte Endliche Automaten modelliert 

werden, die die möglichen Rollen, Aktivitäten und daraus resultierende Rollenwechsel 

der Lerner spezifizieren. Diese konzeptuelle Repräsentation erlaubt es den Lehrenden 

ihre CSCL-Skripte flexibel an die Bedürfnisse der intendierten Lernsituation anzupassen. 

Zudem können auf dieser Basis CSCL-Plattformen implementiert werden, die die automatische 

Ausführung von Skripten und ihre Nutzung durch andere Lehrende unterstützen. 

Danach wird eine Feldstudie über den Einsatz eines speziellen CSCL-Skripts in der 

Fernlehre vorgestellt. 

2 Ansätze für das Scripting von CSCL 

Je nach Umsetzung eines CSCL-Skripts kann man informale und formale CSCL-Skripts 

unterscheiden. Informale CSCL-Skripte werden oft in Präsenzsituationen eingesetzt und 

mithilfe von Instruktionen für die Lerner sowie durch einen Moderator implementiert. 

Der Moderator verteilt die Instruktionen und achtet auf ihre Einhaltung. Informale Skripten 

sind flexibel, da die Lerner und Moderatoren bei Bedarf vom starren Skript abweichen 

können. Allerdings sind informale Skripte in einer verteilten Situation eher schwierig 

anzuwenden, da dort im Vergleich zur Präsenzsituation Kommunikation und 

Koordination schwieriger sind. Außerdem erschwert die begrenzte Anzahl verfügbarer 

Moderatoren die Skalierbarkeit auf eine große Zahl von Lerngruppen. Deswegen wird 

manchmal auch auf Moderatoren verzichtet. Dadurch steigt die Skalierbarkeit, allerdings 

können Lerner die Instruktionen auch ignorieren. 

10

Ein formales CSCL-Skript wird in einer computerunterstützten Lernumgebung durch 

Implementieren der durch das Skript festgelegten Sequenzen von Aktivitäten definiert. 

Für jede Lerngruppe wird ein eigener Prozess erzeugt. Die Lerner in einer Lerngruppe 

können nicht von den erlaubten Abfolgen abweichen. Formale Skripte sollten so definiert 

sein, dass sie an das verteilte Lernen in der verteilten Lernumgebung angepasst 

sind. Da ja keine Moderatoren sondern nur weitere Prozessinstanzen benötigt werden, 

sind sie skalierbar. In Experimenten wurde die Lernwirksamkeit formaler CSCL-Skripte 

in bestimmten Situationen nachgewiesen [MW05, PM02, PMM03]. 

Formale Skripte weisen allerdings auch einige Probleme auf: sie sind wegen der in der 

CSCL-Umgebung vorgeschriebenen erlaubten Abfolgen rigide bzw. unflexibel. Für 

Lehrende sind sie sind schwierig zu definieren und zu implementieren, denn in der Regel 

wird die Prozedur in der Lernumgebung programmiert. Außerdem sind sie schwierig von 

Lehrenden oder Lernenden an eine konkrete Einsatzsituation anzupassen, denn dazu sind 

ggf. Programmänderungen notwendig. Diese Probleme tragen dazu bei, dass formale 

Skripte heute noch keine etablierte Technik sind. Um das Sammeln von Erfahrungen 

mit formalen Skripten und eine weitere Verbreitung zu ermöglichen, untersuchen wir die 

Vereinfachung der Definition und Anpassung von komplexen formalen Skripten durch 

einfachere Modellierungssprachen und durch die Wiedernutzung von Skripten. Weiterhin 

untersuchen wir die Implementierung von Skripten durch Ausführungskomponenten 

in der CSCL-Umgebung. 

3 Modellierung und Implementierung zusammengesetzter CSCL- 

Skripte 

In einer verteilten Situation unterstützt das CSCL-System die ortsübergreifende Interaktion 

zwischen den verteilten Lernern. Ein CSCL-Skript soll mögliche Interaktionen zwischen 

Lernern beschränken. Das Skript kontrolliert dazu für die einzelnen Lerner die 

Verfügbarkeit von Operationen des CSCL-Systems und den Umfang der Statusanzeige 

(Awareness, rollenspezifische Information). Zur Definition von Skripten in einem 

CSCL-System werden eine Modellierungssprache und ein Editor benötigt. Zur Ausführung 

von Skripten benötigt das CSCL-System eine Ausführungskomponente. 

Ein CSCL-Skript wird als Sequenz von atomaren und zusammengesetzten Skripten 

definiert [HP07]. Ein atomares Skript unterstützt eine einzelne Lernaktivität (z.B. Brainstorming, 

Verfassen eines kurzen Essays). Ein zusammengesetztes Skript unterstützt 

komplexe Lernaufgaben durch eine Sequenz von CSCL-Skripten. Ein CSCL-Skript ist 

damit ein zusammengesetztes Skript, das mindestens ein atomares Skript enthält. Atomare 

Skripte regulieren und unterstützen die Interaktion zwischen Lernern in einer Lernaktivität, 

während zusammengesetzte Skripten die Abfolge von Lernaktivitäten festlegen 

(Kontrollfluss, Datenfluss zwischen atomaren Skripten). 

11

3.1 Modellierung und Semantik atomarer Skripte 

Atomare Skripte können durch endliche Automaten (FSA, Finite State Automatons) 

repräsentiert werden. Bei der Modellierung eines atomaren Skripts müssen die Rollen 

der Akteure und die möglichen Sequenzen ihrer Aktionen (d.h. Operationen in der 

CSCL-Umgebung) definiert werden. In Abbildung 1 ist beispielhaft die Modellierung 

eines Frage-Antwort-Skripts dargestellt. In diesem Skript gibt es zwei Rollen: „Questioner“ 

und „Responder“. Jede Rolle wird durch einen eigenen FSA beschrieben (in Abbildung 

1 in separaten Spalten dargestellt). Ihr Zusammenspiel und damit die Semantik des 

Skripts ist durch den gesamten Automat eindeutig definiert: Jeder Benutzer wird einer 

bestimmten Rolle und dem zugehörigen Automat zugeordnet. Vom aktuellen Zustand 

ausgehende benannte Transitionen definieren die möglichen Aktionen eines Benutzers in 

diesem Zustand des Skripts. So kann die Rolle „Questioner“ im Zustand „Initiating 

Round“ nur die Aktionen „start“ und „quit“ ausführen. Jede ausgeführte Aktion feuert 

die zugehörige (entsprechend benannte) Transition, die daraufhin den neuen aktuellen 

Zustand definiert. Der neue aktuelle Zustand definiert wiederum die hier für den Benutzer 

möglichen Operationen. Die Vernetzung der Automaten definiert nun das kooperative 

Verhalten der Rollen. Trigger Relationen (Transitionen, die bei ihrem Auslösen eine 

weitere Transition in einem anderen FSA auslösen) dienen zur Kopplung von Zustandsübergängen. 

In Abbildung 1 löst die Aktion „answer“ des Responders sowohl einen 

Wechsel des Responders zum Questioner aus als auch über die Trigger Relation einen 

Wechsel des Questioners zum Responder. Damit lassen sich also Rollenwechsel realisieren. 

Das Erreichen eines Endzustands beendet die Ausführung des Skripts. [HP07] enthält 

eine formale Beschreibung dieser Modellierung. 

12 

Abbildung 1: Beispiel für ein atomares Skript

3.2 Modellierung und Semantik zusammengesetzter Skripte 

Ein zusammengesetztes CSCL-Skript ist als Sequenz von atomaren oder zusammengesetzten 

CSCL-Skripten definiert. Die Sequenz wird durch Verbinden des Endzustands 

des Vorgängerskripts mit dem Startzustand des Nachfolgers gebildet. In Abbildung 2 ist 

ein zusammengesetztes Skript zum Thema „Verstehen von Vulkanismus“ dargestellt. 

Zuerst beantworten die Lerner, gesteuert durch ein atomares Frage-Antwort-Skript, Fragen 

zum Thema (um z.B. vorhandenes Wissen zu aktivieren). Danach führen die Lerner 

im zweiten Schritt eine Analyse des Konzepts Vulkanismus durch, welche wiederum 

durch ein zusammengesetztes Skript aus Brainstorming- und Clustering-Skripten gesteuert 

wird. Globale Variable (inputDocuments, outputDocuments) dienen zur Weiterleitung 

von Inhalten, so dass Ergebnisse eines Skripts als Daten in nachfolgenden Skripts 

verwendet werden können (z.B. dienen die Ergebnisse des Brainstorming als Input für 

das Clustering in Abbildung 2). Zurzeit unterstützen wir als Kontrollstruktur die Sequenz. 

Es ist eine offene Frage, ob andere Kontrollstrukturen (z.B. Fallunterscheidung, 

Schleife) in der Praxis zur Realisierung von CSCL-Skripten benötigt werden. 

Abbildung 2: Beispiel für ein zusammengesetztes Skript (ohne Darstellung der Variablen inputDocuments, 

outputDocuments für die zusammengesetzten Skripten) 

Die Semantik des zusammengesetzten Skripts ist durch die Sequenz der verbundenen 

Skripte definiert. Das Verhalten eines atomaren Skripts ist durch Automaten definiert. 

Das Verhalten eines zusammengesetzten Scripts ist durch Verketten der Semantik seiner 

Komponenten definiert. Das Endergebnis ist als Inhalt der Variable outputDocuments 

des letzten Scripts definiert. Eine formalere Definition findet sich in [HP07]. 

13

3.3 Erstellung von CSCL-Skripten 

Grundlage der späteren Ausführung von CSCL-Skripten ist die Erstellung einer ausführbaren 

Beschreibung des zugrunde liegenden Automaten. Atomare Skripte können prinzipiell 

als ausführbares Programm erstellt werden. Die Ausführungsumgebung im 

CSCL-System muss dann in der Lage sein, ein Skript-Programm zu starten, ggf. mit 

Input-Daten zu versorgen, am Ende die Beendigung festzustellen und ggf. Output-Daten 

zwischen zu speichern. Über eine Registratur können Skript-Programme im CSCL- 

System bekannt gemacht und später aufgerufen werden. 

Zusammengesetzte Skripte können mit einem Editor in der CSCL-Umgebung selbst 

erzeugt bzw. editiert werden. So kann eine Bedienoberfläche für den Aufbau einer Sequenz 

aus bekannten atomaren Skripten einfach realisiert werden, die jeweils das Anhängen 

bzw. Einfügen und Entfernen von atomaren und zusammengesetzten Skripten in 

einer Sequenz erlauben. Aus dieser Spezifikation kann dann das CSCL-System für eine 

Gruppe von Lernern eine Instanz des Skripts generieren. Hierdurch wird ein einfaches 

Ändern zusammengesetzter Skripte und das Experimentieren mit Skriptvarianten ermöglicht. 

Andere Lehrende können auf die registrierten CSCL-Skripte zugreifen und diese in 

ihrer Lehre anwenden bzw. anpassen. 

3.4 Implementierung von CSCL-Skripten 

Die Implementierung zusammengesetzter CSCL-Skripte haben wir in der Web-basierten 

CSCL-Plattform CURE [Ha04a, Ha04b, Ha04c] erprobt. CURE (siehe Abbildung 3) 

organisiert Gruppenarbeit in Räumen, zu denen Benutzer mit passenden Schlüsseln Zugang 

und Zugriffsrechte haben. Eine Lernumgebung besteht aus einem Eingangsraum, 

von dem aus seine Unterräume erreichbar sind. Jeder Raum enthält außerdem von den 

Benutzern editierbare Seiten sowie persistente Kommunikationskanäle (Chat, threaded 

Mailbox). CURE verwendet eine Servlet-basierte Architektur. 

Abbildung 3: Konzeptuelle Implementierung von formalen Skripten in CURE 

Zur Implementierung von zusammengesetzten CSCL-Skripten erweiterten wir CURE 

um einen Typ von Seite (Page) für atomare CSCL-Skripte (Atomic CSCL Script Types). 

14

Unterklassen enthalten die Repräsentation des jeweiligen geschachtelten Endlichen Automaten. 

Instanzen einer atomaren Skriptklasse repräsentieren eine konkrete Ausführung 

eines Skripts mit gruppenspezifischen Teilnehmern und Inhalten. Zusammengesetzte 

Skripte werden in CURE als Seitentyp CSCL Script repräsentiert. Instanzen werden für 

eine Gruppe als neue Seite im Gruppenraum erzeugt. Sie enthalten eine Sequenz von 

Skriptseiten (Instanzen von Page oder CSCL Script), die die Interaktion der Gruppenteilnehmer 

steuert. 

In CURE wird die Startseite des Skripts mit einer Beschreibung des Skripts und einem 

Startknopf angezeigt. Das Drücken des Startknopfes startet die Ausführung des Skripts. 

Jetzt weist die Ausführungskomponente jedem Benutzer des Raums eine Rolle, die im 

Skript definiert ist, zu (d.h. Benutzer werden mit den entsprechenden Automaten assoziiert). 

Die Ausführungskomponente initialisiert dann die Automaten und erzeugt die jeweiligen 

HTML-Seiten für die Bedienoberfläche der jeweiligen Benutzer, in der dann 

auch nur die zulässigen Operationen (als Buttons bzw. Links) und die definierten Informationen 

angezeigt werden. Wenn der Benutzer eine Aktion auslöst wird ein entsprechender 

Request an das Skript Servlet gesendet. Das Servlet führt die Operation aus und 

definiert den neuen Zustand gemäß der Automatendefinition in der CSCL-Skript-Seite 

im Raum. Die Bedienoberflächen aller Benutzer des Skripts (d.h. HTML Seiten) werden 

gemäß des neuen Zustands mittels Web 2.0 Technologie verändert. 

4 Einsatz eines zusammengesetzten CSCL-Skripts in der Fernlehre 

Ziel der Feldstudie war es, die Wirksamkeit eines speziellen CSCL-Skripts in einer praktischen 

Anwendung in der Fernlehre zu untersuchen. Wir nehmen an, dass CSCL- 

Skripte gemeinsames Lernen unterstützen können, insbes. in verteilten Situationen und 

bei komplexen, längerfristigen Problemlösungsprozessen. Dabei sollte das Lernen mit 

zunehmender Erfahrung besser werden (Lernkurve). Dies kann nur durch eine Langzeitstudie 

untersucht werden. 

In der hier vorgestellten Feldstudie untersuchten wir, ob sich die Wirkung formaler 

CSCL-Skripte von denen informaler CSCL-Skripte bei komplexen, längerfristigen Problemlösungsprozessen 

unterscheidet. Hierbei betrachteten wir die Lösung einer komplexen 

Querschnittsaufgabe durch einen 3-phasigen Problemlösungsprozess (Brainstorming, 

Clustering, Essay). Der gesamte Prozess wurde durch ein zusammengesetztes 

CSCL-Skript unterstützt, in dem für jede Phase ein eigenes atomares Skript definiert 

wurde. 

4.1 Hypothesen 

In der Feldstudie wurde die Wirksamkeit zweier Realisierungsalternativen eines zusammengesetzten 

CSCL-Skripts verglichen: einmal als formales CSCL-Skript versus ein 

vorgehensmäßig äquivalentes informales CSCL-Skript, welches über Instruktionen realisiert 

wurde. Mit Hilfe dieser Skriptrealisierungen mussten die verteilten Lerngruppen 

identische komplexe Querschnittsaufgaben in einem Zeitraum von jeweils 2 Wochen 

15

lösen, die die Betrachtung des Stoffs einer Lerneinheit aus einer neuen bzw. übergreifenden 

Perspektive erforderten. Das Skript definierte dazu einen 3-phasigen Problemlösungsprozess, 

der aus den Aktivitäten Brainstorming, Clustering und Essay bestand. Zur 

Untersuchung der Lernkurve mussten alle Gruppen über ein Semester fünf solcher Aufgaben 

bearbeiteten. 

Als Qualitätsmaße betrachteten wir die Qualität der Brainstorming-Ergebnisse, die Qualität 

der Clustering-Ergebnisse, die Korrektheit / Verständlichkeit / Nachvollziehbarkeit 

des Essays sowie den Lernerfolg des Individuums und der Gruppe. Unsere Hypothese 

war, dass die Gruppen mit dem formalen Skript ab einem Zeitpunkt (in Abhängigkeit 

von der Lernkurve) immer besser oder gleich gut abschneiden würden als die Gruppen 

mit dem informalen Skript. Wir erwarteten außerdem, dass sich der Vorteil des formalen 

Skripts mit der Zeit verstärken würde. 

4.2 Methode 

Setting: Wir arbeiteten an der FernUniversität Hagen mit verteilten Lerngruppen aus 

3 Studierenden. Die Lerngruppen bearbeiteten vorlesungsbegleitende kooperative Übungen 

zum Kurs Betriebssysteme im Master of Science Informatik. Alle Lerngruppen 

nutzen die kooperative Lernplattform CURE über einen Webbrowser auf ihrem Rechner. 

Evaluationsinfrastruktur: Wir erweiterten CURE so, dass nach der Abgabe einer 

Übung ein Multiple Choice-Post-Wissenstest in CURE durchgeführt werden musste. 

Design: Wir verglichen zwei Bedingungen (informal Skript IS, formal Skript FS) 

mit je 21 Gruppen je 3 Personen. 

Testpersonen: Insgesamt nahmen im Sommersemester 2006 von April bis Juli 126 

Fern-Studierende im Hauptstudium des Informatik-Diplom/Master freiwillig an den 

kooperativen Übungen teil. Die Gruppenbildung erfolgte durch die Betreuer gemäß der 

von den Studierenden angegebenen zeitlichen Verfügbarkeit, so dass auch die Gelegenheit 

zu synchroner Kooperation bestand. 

Prozedur: Zuerst wurden alle Teilnehmer des Kurses per Informationsschreiben und 

Newsgroup über die Gelegenheit zur Teilnahme an den kooperativen Gruppenübungen 

informiert. Danach fand die Gruppenbildung statt (Anmeldung per Mail, Zuweisung zu 

Gruppe/CURE-Raum durch Betreuer). Instruktionen zur Durchführung der Übung gemäß 

dem Skript befanden sich im CURE-Raum jeder Gruppe (inkl. Manual). Alle 14 

Tage wurden die Aufgaben abgeschlossen und die nächste Aufgabe freigeschaltet. Nach 

Abgabe der Lösung wurden die Teilnehmer zur Abgabe des Post-Wissenstests aufgefordert. 

Die Betreuer korrigierten die Lösungen und machten diese den Studierenden in 

ihrem CURE-Raum verfügbar. Insgesamt wurden 5 Übungen mit analoger Struktur 

durchgeführt. Jede Übung erforderte die Lösung einer komplexen Querschnittsaufgabe 

zur aktuellen Kurseinheit und verwendete dasselbe zusammengesetzte Skript (in den 

beiden Varianten IS und FS) mit den Aktivitäten Brainstorming, Clustering mit vorgegebenen 

Clustern und Verfassen eines Essays zur gestellten Frage. 

16

Messgrößen: Für jede Gruppe betrachteten wir die Qualität der Brainstorming- 

Ergebnisse definiert als Anzahl gefundener sinnvoller Konzepte, die Qualität der Clustering-Ergebnisse 

definiert als Anzahl sinnvoller Konzepte in richtigen Clustern, die Korrektheit 

des Essay definiert als Anzahl korrekter Aussagen über Konzepte und deren 

Relationen sowie die Verständlichkeit des Essays und die Nachvollziehbarkeit des Essays 

auf einer Nominalskala von 1..5 (sehr gut bis mangelhaft). Für Individuen betrachteten 

wir die Anzahl richtiger Aussagen im MC Post-Wissenstest. 

Coding: Die Bewertung jeder Übung wurde durch zwei unabhängige wissenschaftliche 

Betreuer des Kurses (Hochschullehrer, wissenschaftliche Mitarbeiter) durchgeführt. 

Referenzrahmen für die Bewertung aller Messgrößen außer Verständlichkeit und 

Nachvollziehbarkeit war eine Musterlösung. Unterschiede in der Bewertung wurden 

diskutiert und eine einheitliche Bewertung herbeigeführt. 

4.3 Ergebnisse 

Qualität der Brainstorming-Ergebnisse: Die Bedingungen (IS, FS) unterscheiden 

sich nicht. Die Gruppen nannten im Mittel 40% der möglichen relevanten Konzepte. 

Qualität der Clustering-Ergebnisse: Die Bedingungen (IS, FS) unterscheiden sich 

nicht. Die von den Gruppen konstruierten Cluster wiesen im Mittel 32% der möglichen 

korrekten Zuordnungen von korrekten Konzepten zu den vorgegebenen Clustertiteln auf. 

Allerdings basiert dieses Ergebnis auch auf den unvollständigen Konzeptsammlungen 

aus der Brainstormingphase. Die Gruppen mit dem informalen Skript schneiden von der 

Richtung her mit M=0.336 eher etwas besser ab als die Gruppen mit formalem Skript 

mit M=0.309. 

Korrektheit des Essays: Die Bedingungen (IS, FS) unterscheiden sich nicht. Im 

Durchschnitt werden ca. 60% der für die Lösung der Querschnittsaufgaben wichtigen 

Konzepte und Beziehungen korrekt dargestellt. Auch muss berücksichtigt werden, dass 

die Ergebnisse der vorherigen Phasen die Anzahl der von der jeweiligen Gruppe berücksichtigten 

Konzepte beeinflusst haben kann. 

Verständlichkeit des Essays: Die Verständlichkeitswerte müssen mit Vorbehalt 

interpretiert werden: Die allermeisten Essays wurden mit „sehr gut“ (61 %) oder mit 

„gut“ (24 %) bewertet, d.h. dass es kaum Varianz gibt und natürlich auch keine annähernde 

Normalverteilung. Die Bedingungen (IS, FS) unterscheiden sich nicht. 

Nachvollziehbarkeit des Essays: Die Interpretation ist auch hier nur unter Vorbehalt 

möglich, da die meisten Nachvollziehbarkeitsratings bei „gut“ (37%) oder bei „sehr gut“ 

(42%) liegen. Es zeigt sich, dass hier die Gruppen mit formalem Skript (FS) eine bessere 

Bewertung erhalten als die Gruppen mit informalem Skript. 

Anzahl richtiger Aussagen im MC-Postwissenstest: Die Bedingungen (IS, FS) unterscheiden 

sich nicht. Die Teilnehmer erreichen im Durchschnitt etwa 70-75% der möglichen 

Punkte. 

17

4.4 Diskussion der Ergebnisse 

Anhand der Ergebnisse konnten die Eingangshypothesen nicht bestätigt werden. Für alle 

Messgrößen gilt, dass Gruppen mit informalem Skript genau so gut abschneiden wie 

Gruppen mit formalem Skript. Lediglich bei der Nachvollziehbarkeit der Essays scheint 

das formale Skript einen Vorteil zu bewirken. Ein Lerneffekt über die Zeit ließ sich nicht 

nachweisen. Nach den vorliegenden Daten erscheint daher die Wirkung des informalen 

und formalen Skripts in unserer Studie weitgehend äquivalent. Eventuell wurde die positive 

Wirkung des formalen Skripts (erleichterte Koordination) durch die größere Flexibilität 

des informalen Skripts (Lerner konnten beliebig von Skript abweichen, das Lernverhalten 

in den informalen Gruppen konnte ja nicht kontrolliert oder beobachtet 

werden) ausgeglichen. In [PMM03] verstärkte sich die Wirkung des formalen Skripts 

mit steigender Gruppengröße. Deswegen könnte vermutet werden, dass sich bei steigender 

Gruppengröße Wirkungsunterschiede zeigen könnten. 

Positiv zu vermerken ist das gute Abschneiden beider Bedingungen in den Post- 

Wissenstests und bei den Essays. Dies legt nahe, dass die kooperativen Übungen in beiden 

Bedingungen zum Lernerfolg beitragen. Dies korreliert auch zu den Beobachtungen 

des Autors während mündlicher Fachprüfungen. Teilnehmer der kooperativen Übungen 

erbringen im Durchschnitt bessere argumentative Leistungen als die Studierenden, die 

nicht an den kooperativen Übungen teilnahmen. 

5 Zusammenfassung und Diskussion 

Der hier vorgestellte Ansatz zur Modellierung zusammengesetzter CSCL-Skripte basiert 

auf der Nutzung gekoppelter endlicher Automaten. Bisher wurden CSCL-Skripte oft fest 

in experimentellen CSCL-Umgebungen programmiert und waren daher nur aufwändig 

änderbar. In unserem Ansatz wird die Skriptrepräsentation zur Laufzeit im CURE Server 

ausgewertet und die Bedienoberflächen für die Benutzer ihrer Rolle gemäß dynamisch 

erzeugt. Die Benutzer können nur zulässige Aktionen anfordern, die im Server ausgeführt 

werden und zu einem neuen Zustand des Skriptes führen, was wiederum zur Generierung 

passender Bedienoberflächen für alle Gruppenmitglieder führt. Die Spezifikation 

des CSCL-Skripts kann in diesem Ansatz jederzeit geändert werden – Experimentieren 

mit CSCL-Skripten wird so einfacher und billiger. Aus Informatiksicht können auch 

andere Formalismen zur Spezifikation eines verteilten Systems eingesetzt werden, z.B. 

Petri-Netze, die mittels eines geeigneten Interpreters wie z.B. Trellis ausgeführt werden 

können [FS94]. Ebenso käme die direkte Programmierung der Skripte in einer Skripting- 

Sprache in Frage. Beide Formalismen sind nach unserer Erfahrung aber schwieriger 

durch Nicht-Informatiker zu benutzen. Daher wären solche Ansätze auf die Informatiklehre 

beschränkt. 

Heutige Standards für Lernumgebungen umfassen auch die Spezifikation von Lehrprozessen, 

siehe z.B. IMS-LD [IMS03] und die dazugehörige Ausführungskomponente 

CopperCore [CC04]. Allerdings erlauben IMS-LD Skripte nur die relativ grobkörnige 

Modellierung von asynchronen Prozessen. Für die Beschreibung unterschiedlicher Synchronisationsverhalten 

und Awarenessanzeige sind zusammengesetzte CSCL-Skripte 

18

esser geeignet. Workflowsysteme sind ein anderes Mittel zur Koordination einer Gruppe. 

Das Flex-eL System [MO00] unterstützt individuelle Lerner bei ihren Lernprozessen 

– kooperatives Lernen wird nicht unterstützt. 

In der Feldstudie konnte gezeigt werden, dass sich ein zusammengesetztes CSCL-Skript 

in der Praxis (vorlesungsbegleitende Übung mit 126 Lernern in 42 Gruppen, 5 Übungen 

pro Gruppe, 3 phasiges CSCL-Skript) erfolgreich anwenden lässt. Es zeigt sich aber 

auch, dass für einen effizienten Einsatz eine bessere Unterstützung für logistische Abläufe 

notwendig ist. So wurde vergleichsweise viel Zeit aufgewendet für die Einrichtung 

von Gruppenräumen (Erzeugung von Instanzen, Zuweisung von Lernern), Überprüfung 

des Gruppen-Status, Erinnerungen, Korrekturmanagement und für das zentrale Support- 

Management für das technische System. 

Die Motivation der Studierenden zum Mitmachen bei den kooperativen Übungen ist eine 

wichtige Voraussetzung für Akzeptanz, die vom Dozenten geleistet werden muss. Positiv 

wirkten hier der Erwerb von Kooperationskompetenz mit elektronischen Medien und 

die Übung des argumentativen Diskurses, wie er auch in mündlichen Prüfungen auftritt. 

Die Teilnehmer gaben durchweg positives Feedback zu den kooperativen Übungen! 

Weiterführende Arbeiten betreffen die Untersuchung der Wirkung der Bedingungen auf 

die Prüfungsnoten, die Untersuchung der Wirksamkeit von Designalternativen für die 

Gestaltung der Bedienoberfläche der Skripte, und die Erweiterung des verwendeten 

CSCL-Skripts um eine Peer-Review-Phase. 

Danksagung 

Folgenden Personen sei für ihre Mitarbeit und Unterstützung gedankt: Hans-Rüdiger 

Pfister (Design und Auswertung der Studie), Till Schümmer und Sven Laaks (Implementierung 

und technische Betreuung) sowie Anja Haake und Lihong Ma (Betreuung und 

Bewertung der Übungen). 

Literaturverzeichnis 

[CC04] CopperCore (2004). http://CopperCore.org. 

[DJ07] Dillenbourg, P., & Jerman, P. Designing integrative scripts. In F. Fischer, I. Kollar, H. 

Mandl & J. M. Haake (Eds.), Scripting computer-supported collaborative learning. 

Springer, New York, 2007; S. 275-301. 

[Fi07] Fischer, F., Kollar, I., Mandl, H., & Haake, J. M. (Eds.). Scripting computer-supported 

collaborative learning. Springer, New York, 2007. 

[FS94] Furuta, R., & Stotts, P. D. Interpreted collaboration protocols and their use in groupware 

prototyping. In Proc. of the 1994 ACM Conference on Computer Supported Cooperative 

Work (CSCW ‘94). ACM Press, New York, 1994; S. 121-131. 

[Ha04a] Haake, J. M., Schümmer, T., Haake, A., Bourimi, M., & Landgraf, B. Supporting flexible 

collaborative distance learning in the CURE platform. In Proc. Hawaii International 

Conference on System Sciences, HICSS-37, January 5-8. IEEE Press, 2004. 

[Ha04b] Haake, J. M., Haake, A., Schümmer, T., Bourimi, M., & Landgraf, B. End-User Controlled 

Group Formation and Access Rights Management in a Shared Workspace Sys- 

19

tem. In Proc. ACM CSCW’2004, November 6-10, Chicago, USA. ACM Press, New 

York, 2004; S. 554-563. 

[Ha04c] Haake, J. M., Schümmer, T., Bourimi, M., Landgraf, B., Haake, A. CURE – Eine Umgebung 

für selbstorganisiertes Gruppenlernen. i-com Zeitschrift für interaktive und 

kooperative Medien, 3(2), S. 20-26, 2004. 

[HP07] Haake, J. M., & Pfister, H.-R. Flexible scripting in net-based learning groups. In F. 

Fischer, I. Kollar, H. Mandl & J. M. Haake (Eds.), Scripting computer-supported collaborative 

learning. Cognitive, computational and educational perspectives. Springer, 

Berlin, 2007; S. 155-175. 

[IMS03] IMS Learning Design Information Model. Final Specification, IMS Global Learning 

Consortium, http://www.imsproject.org/learningdesign/ldv1p0/imsld/_infov1p0.html. 

[JPT03] Jucks, R., Paechter, M., & Tatar, D. G. Learning and collaboration in online discourses. 

International Journal of Educational Policy, Research, & Practice, 4, S. 117-146. 2003. 

[MO00] Marjanovic, O., & Orlowska, M.E. Making flexible learning more glexible. Proc. of 

IEEE International Workshop on Advanced Learning Technologies IWALT’2000. IEEE 

Press, 2000. 

[MW05] Mühlpfordt, M., & Wessner, M. Explicit referencing in chat supports collaborative learning. 

In T. Koschmann, D. Suthers & T. W. Chan (Eds.), Proceedings of the CSCL- 2005. 

Mahwah, NJ: Lawerence Erlbaum Ass., 2005; (CD-ROM). 

[PM02] Pfister, H.-R., & Mühlpfordt, M. Supporting discourse in a synchronous learning environment: 

The learning protocol approach. In G. Stahl (Ed.), Proceedings of CSCL- 2002. 

Erlbaum , Hillsdale, NJ, 2002; S. 581-589. 

[PMM03] Pfister, H.-R., Mühlpfordt, M., & Müller, W. Lernprotokollunterstütztes Lernen - ein 

Vergleich zwischen unstrukturiertem und systemkontrolliertem diskursivem Lernen im 

Netz. Zeitschrift für Psychologie, 211, 98-109. 2003. 

[Pf05] Pfister, H.-R. How to support synchronous net-based learning discourses: Principles and 

perspectives. In R. Bromme, F. W. Hesse & H. Spada (Eds.), Barriers and biases in 

computer-mediated knowledge communication - and how they may be overcome. 

Springer, New York, 2005; S. 39-57. 

[St06] Stahl, G. Analyzing and designing the group cognition experience. International Journal 

of Cooperative Information Systems, 15, 157-178. 2006. 

[We05] Weinberger, A., Ertl, B., Fischer, F., & Mandl, H. Epistemic and social scripts in computer-supported 

collaborative learning. Instructional Science, 33, 1-30. 2005. 

20

E-Learning aus Prozessperspektive 

Stefan Iske 

DFG-Graduiertenkolleg „Qualitätsverbesserung im E-Learning 

durch rückgekoppelte Prozesse“ 

TU-Darmstadt 

Alexanderstraße 6 

64283 Darmstadt 

s.iske@apaed.tu-darmstadt.de 

Abstract: In diesem Artikel wird das Verfahren und das Potenzial der Analyse von 

E-Learningprozessen mittels explorativ-heuristischer Optimal-Matching Analyse 

dargestellt. Ziel ist das Identifizieren von Mustern, Regelmäßigkeiten und Strukturen 

in Navigationsprozessen. E-Learning als Prozess der Interaktion von Lernern 

mit einer Online-Lernumgebung wird so analysierbar. Auf Grundlage der Levenshtein-Distanz 

des paarweisen Vergleichs aller Navigationsverläufe können in Verbindung 

mit Verfahren der Clusteranalyse empirische Navigationsverläufe induktiv 

typologisiert werden. In methodologischer Perspektive wird das vorgeschlagene 

Verfahren abgegrenzt von der Analyse aggregierter Logdaten sowie von der auf 

Markov-Prozessen beruhenden Ereignisanalyse. 

1 Einleitung 

Bei offenen Online-Lernumgebungen handelt es sich aus medialer Sicht um Hypertexte, 

mit den Hauptkennzeichen der Fragmentierung und der Verknüpfung (vgl. [Ku91]): Ein 

Gegenstandsbereich wird in Informationseinheiten gegliedert und durch Links untereinander 

verbunden. Die so entstehende nicht-lineare Netzstruktur ist das Grundmodell 

von Hypertext (vgl. [BC90]). 

Der Navigationsprozess als Interaktion eines Nutzers mit einer hypertextuellen Online- 

Lernumgebung entspricht dem linearen Entfalten eines nicht-linearen Hypertextes. Hypertexte 

entfalten sich angesichts eines Nutzers nicht von allein, sondern sind auf dessen 

Aktivitäten angewiesen, auf das aktive Auswählen von Verknüpfungen. Genau auf dieses 

Auswählen und Entfalten zielt die Kennzeichnung als Pull-Medium. Durch die Auswahl 

konkreter Verknüpfungen aus einer Vielzahl möglicher Verknüpfungen entsteht ein 

zeitlich-linearer Nutzungspfad. Aus diesem Grund werden Hypertexte auch als multilinear 

oder multisequenziell bezeichnet (vgl. [La97]). 

Beim Lernen in hypertextuellen Lernumgebungen eignen sich Lernende Wissen an, 

indem sie ausgehend von ihrem zeitlich-linearen Navigationsprozess ein mentales, nichtlineares 

Modell des Gegenstandsbereichs entwickeln (vgl. [Me06]). Im Kern handelt es 

21

sich bei dieser Autodidaktik um ein Übersetzen von Zeitgestalten in Raumgestalten (vgl. 

[Hö27]). Dabei spielen neben der Zeit- und Ortsunabhängigkeit des E-Learning vor 

allem Entscheidungen über die Auswahl der Inhalte sowie Entscheidungen über den 

Lernweg eine besondere Rolle. Aus didaktischer Perspektive wird durch den multisequenziellen 

Nutzungspfad autodidaktisches Handeln als Strategien und Metaregeln des 

Entfaltens rekonstruierbar. All dies macht deutlich, dass es sich beim Navigieren in 

Online-Lernumgebungen um anspruchsvolle und komplexe Tätigkeiten handelt [Is02]. 

Die Kennzeichnung der Hypertext-Technologie als Pull-Medium mit der Notwendigkeit 

des Entfaltens ist auch Ausgangspunkt eines relationalen Qualitätsverständnisses des E- 

Learning (vgl. [Eh02]). Dem Lernenden kommt dabei die Rolle eines Koproduzenten zu: 

Die Online-Lernumgebung liefert beispielsweise den Inhalt und Kommunikationswerkzeuge, 

der Lernende muss jedoch selbst tätig, selbst aktiv werden. So betont auch 

Ehlers [Eh02, S. 9] die zentrale Bedeutung der Interaktion für die Konstitution von Qualität: 

„Qualität entsteht erst dann, wenn der Lernende mit dem Lernarrangement in Interaktion 

tritt. Erst dann, wenn gelernt wird entsteht auch Lernqualität (Ko-Produktion des 

Lernerfolges). Ein E-Learning-Lernarrangement hat keine Lernqualität an sich. Es ist 

lediglich der Rahmen (das Arrangement) mit Hilfe dessen sich der Lernprozess vollzieht.“ 

Dabei unterscheidet Ehlers [Eh02] verschiedene Qualitätsebenen: die Voraussetzungen 

(‚Inputqualität’), den Lernprozess (‚Prozessqualität’) und das Ergebnis (‚Outcomequalität’). 

Insbesondere die in diesem Artikel zur Diskussion stehende Analyse von 

Navigationsprozessen bezieht sich auf die Relation von Lernendem, Lernumgebung und 

Lerninhalt. Eine konsequente Qualitätsforschung des E-Learning unter Berücksichtigung 

der Lernerperspektive muss also neben der ‚Inputqualität’ und der ‚Outcomequalität’ vor 

allem die beschriebenen Relationen der ‚Prozessqualität' berücksichtigen. 

Auf welcher methodologischen Grundlage kann E-Learning aus Prozessperspektive 

analysiert werden? Wie kann die Interaktion als das Entfalten einer Online-Lernumgebung 

Gegenstand der Analyse werden? 

2 Analyse aggregierter und sequenzierter Logdaten 

In der Regel wird die Interaktion eines Nutzers mit einer Online-Lernumgebung durch 

serverseitige Logdaten aufgezeichnet. Die Logdaten stellen eine spezifische Art der 

Dokumentation und Transkription des Navigationsprozesses dar. Durch die Logdaten 

wird die Abfolge der vom Nutzer aufgerufenen Seiten in eine digitale Textdatei übersetzt, 

also von im voraus definierten Algorithmen transkribiert (z.B. im Apache- 

Logfileformat). Es handelt sich dabei um eine formale, automatisierte Protokollierung 

der Reaktionen des Webservers, die während des Navigationsprozesses automatisch 

generiert und aufgezeichnet werden, um eine Form passiver Protokollierung. Priemer 

[Pr04] nennt als Vorteile dieser Protokollierung u.a. die unbemerkte, detailgenaue, objektive 

und non-reaktive Aufzeichnung der Handlungen des Nutzers in authentischen 

Nutzungssituationen. Wie lassen sich diese Logdaten nun auswerten? Grundsätzlich 

kann die Analyse aggregierter Logdaten von der Analyse sequenzierter Logdaten unterschieden 

werden. 

22

Die Analyse aggregierter Logdaten stellt das am weitesten verbreitete Verfahren zur 

Analyse der Nutzung von Online-Lernumgebungen dar. Viele Internet-Provider stellen 

ihren Kunden die Analyse der Logdaten in Form aggregierter Nutzungsdaten zur Verfügung. 

Aggregiert bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die in den Logdaten enthaltenen 

Informationen zusammengefasst werden und darauf aufbauend durchschnittliche 

Kennzahlen berechnet werden (z.B. durchschnittliche Nutzungsdauer, durchschnittliche 

Anzahl der besuchten Seiten u.ä.). Im Vordergrund steht dabei die deskriptiv-statistische 

Analyse der Logdaten mit der grundlegenden Orientierung am Querschnittsdesign der 

Datenerhebung und -analyse. 

Die systematische Berücksichtigung sequenzierter Logdaten findet im Bereich des E- 

Learning bisher lediglich in Ansätzen statt. Die grundlegende Analyseeinheit der Sequenzanalyse 

sind verlaufsbezogene Daten. Diese stellen die Navigationsverläufe von 

Nutzern in einer Online-Lernumgebung dar: der Verlauf der besuchten Internetseiten 

wird dabei als Sequenz dokumentiert und als Sequenz analysiert. In den sequenzierten 

Daten sind also Informationen über den zeitlichen Verlauf enthalten, die bei der Aggregation 

verloren gehen. Allgemeines Kennzeichen von Verlaufsdaten ist die Orientierung 

am Längsschnittdesign der Datenerhebung und -analyse, d.h. die Daten werden wiederholt 

in definierten zeitlichen Intervallen bei gleichen Individuen erhoben. Während Sequenzdaten 

Analysen des Verlaufs bzw. der Entwicklung von Navigationsprozessen 

ermöglichen, sind diese Analysen auf der Grundlage aggregierter Daten grundsätzlich 

nicht möglich (vgl. [IS05]). 

Sozialwissenschaftliche Forschungen zur Analyse der Internetnutzung basieren bisher 

auf der Analyse aggregierter Logdaten: Bei der Analyse stehen deskriptive und inferenzstatistische 

Verfahren im Vordergrund. Bei diesem Forschungsdesign sind jedoch die 

Prozesse der Nutzung selbst – z.B. der konkret zeitliche Verlauf der Navigation - nicht 

Gegenstand der Analyse. Aus erziehungswissenschaftlicher Perspektive ist diese Fokussierung 

auf aggregierte Daten unbefriedigend, da die Kenntnis von Aneignungsprozessen 

Lernender zum einen Aufklärung über pädagogisch-didaktisches Handeln erwarten lässt 

und zum anderen die Möglichkeit der empirisch basierten Optimierung der Online- 

Lernumgebung eröffnet. 

Wie kann nun der E-Learningprozess anhand sequenzierter Logdaten analysiert werden? 

Zur Beantwortung dieser Frage werden im folgenden Markov-Ketten und das Optimal- 

Matching Verfahren skizziert. 

2.1 Analyse von Navigationssequenzen mittels Markov-Ketten 

Den zentrale Anwendungsbereich von Markov-Ketten (bzw. -Prozesse) bildet die Analyse 

der Abfolge von Zuständen durch die Berechnung von Übergangswahrscheinlichkeiten: 

Mit welcher Wahrscheinlichkeit folgt auf dem Zustand A der Zustand B? Auf 

den Zustand B der Zustand C? Grundlegende Elemente von Markov-Ketten sind ein 

Zustandsraum (als nichtleere, endliche Menge) und eine stochastische Matrix, die die 

Wahrscheinlichkeit enthält, von einem spezifischen Zustand in einem Schritt in einen 

Folgezustand überzugehen. Ein frühes Beispiel für die Verwendung von Markov-Ketten 

in der Analyse von Lehr-Lernprozessen stellen Flanders Interaktionsanalyse-Kategorien 

23

dar (vgl. [Fl70]): An der darauf aufbauenden stochastischen Matrix ist ablesbar, auf 

welches Lehrerhandeln mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Schülerverhalten 

folgt. Gegenstand der Analyse sind also dyadische Beziehungen von Lehrerhandeln und 

Schülerreaktion. 

Als Markov-Prozesse erster Ordnung werden genau solche Prozesse definiert, bei denen 

das Auftreten folgender Zustände lediglich vom momentanen Zustand abhängt und nicht 

von vorangehenden Zuständen beeinflusst wird. Analyseeinheit ist der isolierte Übergang 

von je zwei Zuständen. Damit wird eine „Gedächtnislosigkeit“ des Prozesses postuliert: 

die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Zustandswechsels, d.h. der Übergangswahrscheinlichkeit 

eines Markov-Prozesses wird nicht von dessen „Vorgeschichte“ beeinflusst 

und kann demzufolge unabhängig von den vorangehenden Zuständen prognostiziert 

werden. Mit anderen Worten: zusätzliche Informationen über die 

„Vergangenheit“ des Prozesses in Form vorangehender Zustände verbessern nicht die 

Prognose der folgenden Zustände. 

Diese Markov-Prozesse erster Ordnung werden durch das Konzept von Markov- 

Prozessen zweiter Ordnung erweitert, die auch als Semi-Markov-Ketten bezeichnet 

werden: die Erweiterung besteht darin, dass bei Markov-Ketten zweiter Ordnung nicht 

ausschließlich der momentane Zustand zur Prognose des folgenden verwendet wird, 

sondern eine begrenzte Anzahl vorangehender Zustände. Das Postulat der „Gedächtnislosigkeit“ 

des Markov-Prozesses wird damit erweitert zur Berücksichtigung von „Vergangenheit“. 

Mit dieser Erweiterung wird Prozessen Rechnung getragen, die nicht als 

„gedächtnislos“ im Hinblick auf den Prozessverlauf oder die Prozesszeit betrachtet werden 

können. Gemeinsam sind beiden Konzepten jedoch die stochastische Grundlage und 

die Analyse isolierter Übergänge, auch wenn diese durch Markov-Ketten zweiter Ordnung 

um eine begrenzte Anzahl vorangehender Zustände erweitert werden. 

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass das Potenzial der Markov-Ketten in der 

Analyse von Determinanten von Übergängen sowie in der empirischen Überprüfung 

entsprechender Modelle und Hypothese besteht. Markov-Prozesse bilden damit die 

Grundlage der Ereignisdatenanalyse („event history analysis“, vgl. [BR02]). 

2.2 Analyse von Navigationssequenzen mittels Optimal-Matching 

Für explorativ-heuristische Analyse von Prozessen des E-Learning sind Markov-Ketten 

von begrenztem Nutzen. Prozesse des E-Learning können gerade nicht als „gedächtnislos“ 

interpretiert und analysiert werden, sondern sind abhängig von der Verweildauer in 

den betreffenden Zuständen sowie von ihrer „Vorgeschichte“. Ein größeres analytisches 

Potenzial verspricht daher die Verwendung der Sequenzanalyse mittels Optimal- 

Matching, da diese gerade mit der Analyse vollständiger Sequenzen ein „Prozessgedächtnis“ 

beinhaltet. Gerade in diesem „Prozessgedächtnis“ zeigen sich ja spezifische 

Navigationsstrategien und Metaregeln. Im Gegensatz zu dem hypothesengeleitetkonfirmatorischen 

Vorgehen der Ereignisdatenanalyse stellt die Sequenzdatenanalyse 

mittels Optimal-Matching ein deskriptives, explorativ-heuristisches Vorgehen dar. 

24

Allgemein versteht man unter einer „Sequenz“ eine Abfolge oder Reihenfolge von Elementen. 

Als Prototyp einer Sequenz in den Naturwissenschaften – insbesondere in der 

Molekularbiologie – gilt die DNA als Träger des menschlichen Erbgutes. Als Prototyp 

einer Sequenz in der Soziologie kann der Lebenslauf bezeichnet werden (vgl. [Er01, 

SW01, Wi01]. Den Prototyp einer Sequenz im Kontext von Online-Lernumgebungen 

stellt der Prozess der Navigation in einer hypertextuellen Lernumgebung dar. Diese 

Navigationssequenz basiert auf der zeitlichen Abfolge besuchter Seiten als Elemente der 

Navigationssequenz. Aufbauend auf den Logdaten als „elektronischen Prozessdaten“ 

(vgl. [BM00]) können die Navigationsprozesse von Nutzern in einer Lernumgebung als 

Sequenz rekonstruiert werden. Diese Navigationssequenzen bilden dann den Ausgangspunkt 

der Sequenzanalyse mittels Optimal-Matching. 

Ein spezifischer Algorithmus zur Sequenzanalyse ist das Optimal-Matching Verfahren 1 , 

dessen Verwendung im Bereich der Sozialwissenschaften ein relativ junges methodisches 

Vorgehen darstellt. Übergeordnetes Ziel des Optimal-Matching Verfahrens ist die 

auf einem Algorithmus beruhenden Analyse einer großen Anzahl komplexer und oftmals 

sehr langer Sequenzen mit dem Ziel, Muster, Strukturen und Regelmäßigkeiten zu identifizieren. 

Das Standard- und Referenzwerk der Sequenzanalyse im naturwissenschaftlichen 

Bereich ist das von David Sankoff und Joseph Kruskal herausgegebene „Time 

Warps, String Edits, and Macromolecules“ [KS99] aus dem Jahr 1983. Als beispielhafte 

Anwendungsgebiete der Sequenzanalyse nennen sie u.a. die Analyse der Homologie von 

Makromolekülen, die Sprecher- oder auch Spracherkennung und den Bereich der technischen 

Datenübertragung, aus dem auch die grundlegenden Forschungen von Levenshtein 

[Le66] stammen. Der Transfer dieser Methode auf den sozialwissenschaftlichen Bereich 

und speziell in den Bereich der Soziologie geht auf Abbott (vgl. [AF86]) zurück. 2 In der 

pädagogisch-didaktischen Forschung und der Analyse von E-Learningprozessen findet 

die Sequenzanalyse mittels Optimal-Matching bislang keine Verwendung. 

Den Ausgangspunkt der Sequenzanalyse mittels Optimal-Matching bildet die Frage nach 

der Bestimmung der Ähnlichkeit von Sequenzen: Wie kann festgestellt werden, ob und 

wie stark sich Sequenzen ähneln? Mit der Hamming- und der Levenshtein-Distanz werden 

im Folgenden zwei grundlegend unterschiedliche Antworten skizziert. 

Das Konzept der Hamming-Distanz [Ha50] stammt aus dem Bereich der elektronischen 

Datenübertragung und stellt dort ein Verfahren zur Kontrolle von Übertragungsfehlern 

dar. Die gesendete und die empfangene Datensequenz werden Position für Position hinsichtlich 

identischer Elemente verglichen. Das Ergebnis dieses Vergleichs ist eine Maßzahl, 

die als Hamming-Distanz bezeichnet wird. Der Grad der Ähnlichkeit zweier Sequenzen 

steigt mit der Anzahl identischer Elemente in der gleichen Position. Bei einer 

maximalen Ähnlichkeit besteht eine Übereinstimmung der Elemente in jeder Position 

der zu vergleichenden Sequenzen (d.h. die Sequenzen sind identisch); bei einer maxima- 

1 Der Begriff „Optimal-Matching“ wird als Sammelbegriff für Verfahren verwendet, die auf Grundlage der 

Levenshtein-Distanz und der Operationen Austauschen („substitution“), Einfügen („insertion“) sowie Löschen 

(„deletion“) unter Verwendung iterativer Prozeduren (Algorithmen) die Distanz von Sequenzen bestimmen. 

Der Begriff der „Sequenzanalyse“ wird verwendet für die übergeordnete Methodologie, der Begriff „Optimal- 

Matching“ für einen konkreten Algorithmus zur deren Umsetzung. 

2 Eine softwaretechnische Umsetzung findet der OM-Algorithmus in dem Programm „Transition Data 

Analysis“ (TDA) von Götz Rohwer und Ulrich Pötter; . 

25

len Unähnlichkeit besteht keine Übereinstimmung von Elementen an keiner Position. 

Die Bestimmung der Hamming-Distanz stößt jedoch dort an Grenzen, wo sie über die 

Kontrolle von Übertragungsfehlern hinaus in Bereichen angewandt wird, in denen nicht 

von einer inhärenten Korrespondenz als Entsprechung der Positionen ausgegangen werden 

kann oder Sequenzen unterschiedlicher Länge miteinander verglichen werden. Für 

eine Analyse von Prozessen des E-Learning sind daher differenziertere Verfahren des 

Sequenzvergleichs erforderlich. 

Den Kern der Optimal-Matching Analyse bildet der paarweise Vergleich aller Sequenzen 

eines Datensatzes. Die Distanz zweier Sequenzen als Grad der Unähnlichkeit wird 

dabei bestimmt in Abhängigkeit der Anzahl der Transformationsschritte 3 die erforderlich 

sind, um eine Ausgangssequenz in eine Zielsequenz zu überführen und somit eine Übereinstimmung 

(„alignment“ 4 ) herzustellen. Je weniger Operationen benötigt werden, um 

eine Übereinstimmung herzustellen, umso ähnlicher sind sich die Sequenzen. Die Transformationen 

beruhen dabei auf den grundlegenden Operationen des Löschens („deletion“), 

Einfügens („insertion“) und Austauschens („substitution“) von Elementen. Dieses 

Verfahren wird als „Optimal-Matching“ bezeichnet und beruht auf zwei Prozessen (vgl. 

[KS99]): Auf der Bestimmung aller möglichen Transformationsoperationen, um eine 

Quellsequenz in die Zielsequenz zu überführen („alignment analysis“); sowie auf der 

Ermittlung der geringsten Anzahl der dazu notwendigen Operationen („optimum analysis“). 

Die geringste Anzahl der erforderlichen Operationen zur Herstellung des „alignments“ 

dient dann als Maßzahl für den Grad der Unähnlichkeit zwischen Sequenzen und 

wird als Levenshtein-Distanz bezeichnet [Le66]. 

Im Folgenden wird die Bestimmung der Levenshtein-Distanz beispielhaft am paarweisen 

Vergleich dreier Sequenzen verdeutlicht. In Abbildung 1 ist der paarweise Vergleich 

einer Sequenz 1 mit einer Sequenz 2 dargestellt: Zunächst wird in der Ausgangssequenz 

das erste Element „A“ gelöscht („deletion“). Danach wird ein Element „A“ eingefügt 

(„insertion“). Es sind also minimal zwei Operationen notwendig, um eine Übereinstimmung 

der Ausgangs- mit der Zielsequenz herzustellen. In Abbildung 2 ist der paarweise 

Vergleich der Sequenz 1 mit einer Sequenz 3 dargestellt: An die erste Position der 

Ausgangssequenz wird das Element „G“ eingefügt („insertion“). Damit verschieben sich 

alle folgenden Positionen. Es ist also minimal eine Operation notwendig, um eine Übereinstimmung 

(„alignment“) mit der Zielsequenz herzustellen. Im Gegensatz zum Hamming-Algorithmus, 

der für diesen Fall eine maximale Unähnlichkeit feststellt, ist der 

Optimal-Matching Algorithmus aufgrund der grundlegenden Operationen in der Lage, 

Regelmäßigkeiten innerhalb der zu vergleichenden Sequenzen zu identifizieren: in diesem 

Beispiel sind die Ausgangs- und die Zielsequenz gegeneinander verschoben. In 

Abbildung 3 ist der paarweise Vergleich der Sequenz 2 mit einer Sequenz 3 dargestellt: 

In der Ausgangssequenz wird zunächst ein Element „G“ eingefügt („insertion“). Danach 

wird das Element „B“ gelöscht („deletion“) und ein Element „B“ einfügt („insertion“). 

3 

In diesem Artikel werden die Begriffe „Transformation“ und „Operation“ synonym verwendet. Diese 

(Bearbeitungs)Operationen werden auch als „Edit-Operations“ bezeichnet. Die Levenshtein-Distanz wird 

daher auch als „Edit-Distance“ bezeichnet. 

4 

Aus diesem Grund wird die Methode des „Optimal Matching“ auch als „Sequence Aligment Method“ 

bezeichnet. 

26

Es sind also minimal drei Operationen notwendig, um eine Übereinstimmung mit der 

Zielsequenz herzustellen. 

Das Ergebnis des paarweisen Vergleichs aller Sequenzen des Datensatzes wird in Form 

einer Distanz-Matrix dokumentiert, in der die Levenshtein-Distanz für jeden paarweisen 

Sequenzvergleich eingetragen wird. 5 Die Levenshtein-Distanzmatrix als Ergebnis der 

Optimal-Matching Analyse bildet dann den Ausgangspunkt für sowohl explorativheuristische 

als auch konfirmatorische Forschungsstrategien (vgl. [KS99]). 

Die Analyse von E-Learningprozessen mittels Optimal-Matching entspricht einer explorativ-heuristischen 

Forschungsstrategie. In einem ersten Schritt werden Sequenzen unter 

dem Gesichtspunkt der Distanz verglichen, um in einem zweiten Schritt mit Hilfe von 

Methoden der Clusteranalyse zu homogenen Gruppen ähnlicher Sequenzen zusammengefasst 

zu werden. Mit Erzberger [Er01] kann die explorativ-heuristische Sequenzanalyse 

als fallorientierte Analysestrategie gekennzeichnet werden, bei der Sequenzen als 

Gesamtverläufe bzw. Verlaufsgeschichten in ihrer Vielfalt und Komplexität zum Gegenstand 

der Forschung werden. Die „Zusammenschau aller Verläufe läßt dann Ordnung 

entstehen“ [Er01, S. 36], d.h. in der Gesamtschau einer hinreichend großen Anzahl von 

Sequenzen werden Muster und Regelmäßigkeiten überhaupt erst erkennbar. Die Optimal-Matching 

Analyse als explorativ-heuristisches Verfahren ermöglicht es, „typische 

Muster, die sich aus der Empirie ergeben, theoretisch aber nicht ,vorgedacht’ wurden“ 

[Ai00, S. 15] zu identifizieren. Muster in empirischen Sequenzen, die theoretisch nicht 

„vorgedacht“ wurden, können durch eine konfirmatorisch-deduktive Analyse nicht identifiziert 

werden. 

In Abbildung 4 wird beispielhaft das Ergebnis der Sequenzanalyse mittels Optimal- 

Matching mit daran anschließender Clusteranalyse dargestellt: die unterschiedlichen 

Quadrate stehen für unterschiedliche Informationseinheiten; die Abfolge der Informationseinheiten 

von links nach rechts stellt die Sequenz der besuchten Informationseinheiten 

dar (als Beschreibung des Navigationsprozesses). Die horizontalen Linien trennen 

dabei einzelne Cluster ähnlicher Sequenzen. Klammer 1 kennzeichnet ein Cluster ähnlicher 

Navigationssequenzen. Das für dieses Cluster typische Navigationsmuster ist mit 

der Ziffer 2 gekennzeichnet. Ziffer 3 markiert eine Sequenz, die sich von dem clustertypischen 

Navigationsmuster lediglich durch die Informationseinheit an erster Position 

unterscheidet. Fügt man vor der ersten Position ein Element ein (weiße Informationseinheit), 

erhält man als Ergebnis das clustertypische Navigationsmuster. Beide Navigationsmuster 

sind also auf Grundlage des Optimal-Matching Algorithmus als ähnlich einzustufen, 

da für eine Übereinstimmung lediglich eine Einfügen-Operation notwendig ist. 

Ziffer 4 markiert Navigationsmuster, die sich vom clustertypischen Navigationsmuster 

lediglich durch einen Einschub eines Elementes an der zweiten Position der Sequenz 

unterscheiden (sowie durch ein zusätzliches Element am Ende der Sequenz). Beide Navigationsmuster 

sind also auf Grundlage des Optimal-Matching Algorithmus als ähnlich 

einzustufen, da für eine Übereinstimmung lediglich zwei Löschen-Operationen notwendig 

sind. Ziffer 5 markiert ein Navigationsmuster, das sich vom clustertypischen Naviga- 

5 An dieser Stelle zeigt sich die Rechenintensität des Optimal-Matching Verfahrens, besonders bei einer großen 

Anzahl sowie langen Sequenzen: Ein Vergleich von 100 Sequenzen beruht auf 4950 paarweisen Sequenzvergleichen 

(100 * 99 / 2 = 9900 / 2 = 4950), die in die Levenshtein-Distanzmatrix eingetragen werden. 

27

tionsmuster lediglich durch ein zusätzliches Element am Ende der Sequenz unterscheidet. 

Beide Navigationsmuster sind auf Grundlage des Optimal-Matching Algorithmus 

als ähnlich einzustufen, da für eine Übereinstimmung dieser Sequenzen lediglich eine 

Löschen-Operation notwendig ist. 

3 Ergebnisse und Ausblick 

Grundlegend ist festzuhalten, dass auf Grundlage des Optimal-Matching Verfahrens eine 

große Anzahl komplexer und oftmals sehr langer Navigationssequenzen analysiert werden 

können. In den Navigationssequenzen enthaltene Muster, Strukturen und Regelmäßigkeiten 

werden identifizierbar. Damit unterscheidet sich die vorgeschlagene Methodologie 

grundlegend von der qualitativen Analyse einzelner Navigationssequenzen. Der 

Navigationsverlauf als Sequenz wird zum Ausgangspunkt und zur Analyseeinheit: Die 

beschriebene Methodologie aus Optimal-Matching Analyse in Kombination mit Verfahren 

der Clusteranalyse ermöglicht es, Navigationsprozesse in Online-Lernumgebungen 

anhand sequenzierter Logdaten zu analysieren. Auf dieser Grundlage können auf induktive 

Weise ähnliche Navigationsprozesse identifiziert und zu Gruppen zusammengefasst 

werden. Damit kann die vorherrschende Dominanz der Analyse der Resultate von E- 

Learningprozessen aufgebrochen werden (vgl. „Outcomequalität“) und gleichzeitig 

einem relationalen Qualitätsbegriff sowie dem grundlegenden Charakter eines Pull- 

Mediums Rechnung getragen werden. Die Berücksichtigung von Prozessen des E- 

Learning ist insbesondere dann notwendig, wenn mit Online-Lernumgebungen die Vermittlung 

prozeduralen Wissens und tatigkeitsorientierter Kompetenzen angestrebt wird. 

Dabei zielt die Analyse von E-Learningprozessen mittels Optimal-Matching auf den 

Kern einer Didaktik als Handlungswissenschaft, die die konkret-empirische Abbildung 

von Raumgestalten in Zeitgestalten (Didaktik) bzw. die Abbildung von Zeitgestalten in 

Raumgestalten (Autodidaktik) analysiert und hinsichtlich Adäquatheit und alternativer 

Möglichkeiten reflektiert (vgl. [Me03, Me06]). Gerade Hypertext als grundlegende 

Technologie von Online-Lernumgebungen stellt ja einen radikalen medialen Strukturwandel 

dar, in dem bisherige Prozesse der Abbildung grundlegend zur Disposition stehen. 

Detailliert wurde die Methodologie und das Potenzial der Sequenzanalyse mittels Optimal-Matching 

für die Analyse von E-Learningprozessen an anderer Stelle ausgearbeitet, 

am Beispiel der Analyse der Nutzung einer metadatenbasierten, hypertextuellen Online- 

Lernumgebung (vgl. [Is07]). Analysiert wurden dabei insgesamt ca. 1600 Sequenzen mit 

insgesamt ca. 4700 Informationseinheiten. Dabei wurden spezifische Muster, Regelmäßigkeiten 

und Strukturen in Navigationssequenzen identifiziert, die sowohl in formaler 

als auch in inhaltlicher Hinsicht als Navigationsstrategien interpretiert werden konnten: 

Z.B. lineare Navigationsmustern der „Erkundung“ und der „Auseinandersetzung“, sowie 

nicht-lineare Muster der direkten und gezielte Navigation: Diese können als „erklärungsfokussierte“, 

„beispielfokussierte“, „aufgabenfokussierte“ und „testfokussierte“ Navigationsstrategien 

gekennzeichnet werden. Neben linearen und nicht-linearen Navigationsmustern 

wird auch die Fokussierung des Navigationsprozesses auf spezifische 

dominierende Typen von Informationseinheiten erkennbar. Darüber hinaus werden auch 

28

Navigationsmuster identifizierbar, in denen spezifische Informationseinheiten gerade 

nicht enthalten sind. 

Die dargestellte Methodologie der Analyse von E-Learningprozessen leistet einen zentralen 

Beitrag für die Qualitätsentwicklung von E-Learning unter Prozessperspektive 

(„Prozessqualität“), d.h. hinsichtlich der Relation von Lernendem, Lernumgebung, Lerninhalt. 

Der Lernende und seine Handlungen werden zum zentralen Gegenstand der Analyse. 

Damit kommen Fragen der Interaktivität in den Fokus und besonders Fragen des 

Potenzials von Prozessen der Rückkopplung und des Feedback zur Unterstützung von 

Online-Lernprozessen. Die Kenntnis der konkreten Navigationsprozesse ist dabei die 

Voraussetzung für differenzierte Rückmeldungen – personal sowie digital – und bildet 

die Grundlage für Strategien der Mikro-Adaptation (vgl. [Le92]). Gerade neuere Entwicklungen 

wie Web 2.0, Social Software und Social Navigation versprechen neuartige 

und vielfältige Möglichkeiten der Art, des Umfangs und des Zeitpunktes einer lernförderlichen 

Rückkopplung. 

Bei Social Software und Social Navigation tritt der kooperative Aspekt des E-Learning 

in den Vordergrund und geht damit weit über die 1 : 1 Situation eines isolierten Lerners 

vor einem Computer hinaus: Lernen wird zunehmend als sozialer Prozess verstanden, als 

Lernen in einer Gruppe und Lernen von einer Gruppe. Insbesondere stellt die Kenntnis 

konkreter Navigationsprozesse und deren Analyse die Voraussetzung für die Entwicklung 

differenzierter pädagogisch-didaktischer Empfehlungssysteme als spezifische Form 

lernförderlicher Rückkopplung dar. Analog zu amazon.de interpretiert ein Empfehlungssystem 

die Handlungen des Nutzers und gibt auf Grundlage dieser Interpretation Empfehlungen, 

die für den Nutzer hilfreich sind, d.h. ihn in seinem E-Learningprozess hilfreich 

unterstützen. Gegenwärtige Empfehlungssysteme auf der Grundlage von 

Assoziationsanalysen sind vor allem aus dem Bereich des E-Commerce bekannt, z.B. als 

Warenkorbanalyse . Dabei steht die Analyse von Nutzungsinformationen in Hinblick auf 

gemeinsame Interesse der Nutzer im Vordergrund. Auf Grundlage dieser Warenkorbanalyse 

werden Kaufempfehlungen für Nutzer abgeleitet, wie dies z.B. bei amazon.de 

als dynamisches Empfehlungssystem implementiert ist: „Kunden, die diesen Artikel 

gekauft haben, kauften auch:“, „Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben 

auch angesehen:“, „Unser Vorschlag: Kaufen Sie jetzt diesen Artikel zusammen mit“. 

Allerdings unterscheiden sich die Aktivitäten eines Käufers von denen eines Lernenden, 

der Kaufprozess unterscheidet sich vom Lernprozess, das Ergebnis eines Lernprozesses 

unterscheidet sich vom Ergebnis eines Kaufprozesses. Darüber hinaus bleibt z.B. die 

Frage offen, ob ein pädagogisch-didaktisches Empfehlungssystem ähnliche Informationen 

vorschlägt – wie dies z.B. bei amazon.de der Fall ist – oder aber im Sinne einer 

absichtsvollen Irritation abweichende bzw. konträre Informationen. Grundlage eines 

solchen pädagogischen Empfehlungssystems ist jedoch in jedem Fall die Analyse und 

Interpretation der Handlungen des Nutzers, des E-Learningprozesses. 


[AF86] Abbott, Andrew; Forrest, John: Optimal Matching Methods for Historical Sequences. 

Journal of Interdisciplinary History, 1986, 16, 3; S. 471-494. 

29

[Ai00] Aisenbrey, Silke: Optimal Matching Analyse: Anwendungen in den Sozialwissenschaften. 

Leske und Budrich: Opladen, 2000. 

[BM00] Bergmann, Jörg; Meier, Christoph: Elektronische Prozessdaten und ihre Analyse. In: 

Flick, U.; Kardorff, E. von; Steinke, I. (Hrsg.): Qualitative Forschung: Ein Handbuch. 

Reinbek: Rowohlt, 2000; S. 429-437. 

[BC90] Berners-Lee, Tim; Cailliau, Robert: WorldWideWeb: Proposal for a HyperText Project. 

, 1990. [25.02.2007] 

[BR02] Blossfeld, Hans-Peter; Rohwer, Götz: Techniques of event history modeling – new 

approaches to causal analysis. Erlbaum: Mahwah, NJ., 2002, 2. edition. 

[Eh02] Ehlers, Ulf-Daniel: Qualität beim eLearning. Der Lernende als Grundkategorie der Qualitätssicherung. 

In (Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaft, Hrsg.): Medien- 

Pädagogik – Onlinezeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung. Ausgabe 

01/2002. . [25.02.2007] 

[Er01] Erzberger, Christian: Sequenzmusteranalyse als fallorientierte Analysestrategie. In 

(Sackmann, R.; Wingens, M., Hrsg.): Strukturen des Lebenslaufs: Übergang – Sequenz – 

Verlauf. Weinheim: Juventa, 2001; S. 135-162. 

[Fl70] Flanders, Ned A.: Analyzing teaching behaviour. Addison-Wesley Publishing:. Reading, 

Mass., 1970. 

[Ha50] Hamming, R. W.: Error-Detecting and Error-Correcting. Bell System Technical Journal, 

1950, 2; S. 147-160. 

[Hö27] Hönigswald, Richard: Über die Grundlagen der Pädagogik: ein Beitrag zur Frage des 

pädagogischen Universitäts-Unterrichts. Reinhardt: München, 1927; 2., überarbeitete 

Auflage. 

[HBM03]Höök, Kristina; Benyon, David; Munro, Alan J.: Designing Information Spaces: The 

Social Navigation Approach. Springer: London, 2003. 

[Is02] Iske, Stefan: Vernetztes Wissen: Hypertext-Strategien im Internet. Bertelsmann: Bielefeld, 

2002. 

[Is07] Iske, Stefan: Navigationsanalyse. Methodologie der Analyse von Prozessen der Online- 

Navigation mittels Optimal-Matching. Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2007, 

in Druck. 

[IS05] Iske, Stefan; Swertz, Christian: Methodologische Fragen der Verwendung von Bild-, 

Ton- und Textdaten zur Navigationsanalyse. In: Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaft 

(Hrsg.): MedienPädagogik – Onlinezeitschrift für Theorie und Praxis der 

Medienbildung. Ausgabe 01/2005. . 

[25.02.2007] 

[KS99] Sankoff, D.; Kruskal, J. (Hrsg.): Time warps, string edits, and macromolecules: the 

theory and practice of sequence comparison. Stanford: CSLI., 2. edition. 

[Ku91] Kuhlen, Rainer: Hypertext. Ein nicht-lineares Medium zwischen Buch und Wissensbank. 

Springer: Berlin, 1991. 

[La97] Landow, George P.: Hypertext 2.0: Hypertext - the convergence of contemporary critical 

theory and technology. Johns Hopkins Univ. Press: Baltimore, 1997. 

[Le92] Leutner, Detlev: Adaptive Lehrsysteme - instruktionspsychologische Grundlagen und 

experimentelle Analysen. Weinheim: Psychologie-Verlags-Union, 1992. 

[Le66] Levenshtein, Vladimir. I.: Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and 

reversals. Cybernetics and Control Theory, 1966, 10, 8; S. 707-710. 

[Me03] Meder, Norbert Grundlagen zu einer Theorie der Didaktik. In (Schlüter, Anne, Hrsg.): 

Aktuelles und Querliegendes zur Didaktik und Curriculumentwicklung. Bielefeld: Janus 

Presse, 2003; S. 34-47. 

[Me06] Meder, Norbert: Web-Didaktik: eine neue Didaktik webbasierten vernetzten Lernens. 

Bertelsmann: Bielefeld, 2006. 

30

[Pr04] Priemer, Burkhard: Logfile-Analysen: Möglichkeiten und Grenzen ihrer Nutzung bei 

Untersuchungen zur Mensch-Maschine-Interaktion. In (Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaft, 

Hrsg.): MedienPädagogik – Onlinezeitschrift für Theorie und Praxis 

der Medienbildung, 2004. . 

[25.02.2007] 

[SWH01] Sackmann, Reinhold; Wingens, Matthias; Heinz, Walter R. (Hrsg.): Strukturen des 

Lebenslaufs: Übergang - Sequenz - Verlauf. Weinheim: Juventa-Verlag, 2001. 

[Wi01] Windzio, Michael: Übergänge und Sequenzen. Der Einfluss von Arbeitslosigkeit auf den 

weiteren Erwerbsverlauf. In (Sackmann, R.; Wingens, M., Hrsg.): Strukturen des Lebenslaufs: 

Übergang - Sequenz - Verlauf. Weinheim: Juventa, 2001; S. 163-198. 

Abbildungen 

Abbildung 1: Vergleich Sequenz 1 und 2 




31

32 

Abbildung 4: Gruppierung ähnlicher Navigationsverläufe mittels Optimal-Matching

EDL-Editor: Eine Anwendung zur automatischen 

Aufbereitung von Vorlesungsvideos 

Stephan Kopf, Fleming Lampi, Thomas King, Malte Probst, Wolfgang Effelsberg 

Lehrstuhl für Praktische Informatik IV 

Universität Mannheim 

68159 Mannheim 

{kopf, lampi, king, effelsberg}@informatik.uni-mannheim.de 

malte.probst@googlemail.com 

Abstract: In immer mehr Lehrveranstaltungen werden Vorlesungsmitschnitte den 

Studierenden als ergänzendes Lehrmaterial zur Verfügung gestellt. Ein wesentlicher 

Nachteil bei der Erzeugung von Vorlesungsvideos ist der hohe personelle 

Aufwand, den das Überarbeiten und Schneiden des Rohmaterials verursacht. Dabei 

sollte das Schneiden der Videos vorlesungsübergreifend erfolgen, da ein Kapitel 

häufig am folgenden Vorlesungstermin wieder aufgegriffen wird. In diesem Artikel 

wird die neue Anwendung EDL-Editor (Edit Decision List) vorgestellt, die es 

ermöglicht, den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Vorlesungsvideos zu 

minimieren. Im Regelfall beschränkt sich die Tätigkeit eines Benutzers auf die 

Kontrolle der automatisch ermittelten Schnittpositionen in den Videos. Falls der 

Algorithmus Schnitte an ungeeigneten Stellen vorschlägt und Korrekturbedarf besteht, 

wird durch die Anwendung gleichzeitig ein effizientes Editieren der Schnittlisten 

ermöglicht. 

1 Einleitung 

In immer mehr Lehrveranstaltungen an Universitäten werden nicht nur Vorlesungsfolien 

und Übungsmaterialien den Studierenden zur Verfügung gestellt, sondern auch die Möglichkeit 

geboten, auf Vorlesungsvideos zuzugreifen. Studierende nutzen zunehmend die 

digitalen Aufzeichnungen, um sich Inhalte auch außerhalb der Vorlesungszeiten anzueignen. 

Zusätzlich begrüßen viele Studierende die Möglichkeit, speziell zur Vorbereitung 

auf Klausuren, einzelne Themen nochmals intensiv mit Hilfe von Vorlesungsmitschnitten 

verinnerlichen zu können. 

Das regelmäßige Aufzeichnen von Vorlesungen führt während eines Semesters jedoch 

zu einem erheblichen personellen Aufwand. Sofern die Vorlesungsfolien als Bildinhalte 

verwendet werden, welche mit dem Ton des Dozenten unterlegt sind, erfolgt die Digitalisierung 

– abgesehen vom Start und Stopp der Aufzeichnung – automatisch. 

Um sowohl thematisch abgeschlossene als auch kurze Lerneinheiten zu erhalten, sollte 

das Rohmaterial des aufgezeichneten Videos nicht ohne ein Editieren veröffentlicht 

33

werden. Daher wird die Vorlesung in einem zweiten Schritt aufbereitet und geschnitten. 

Bei der Aufbereitung ist insbesondere eine Einteilung in Kapitel erforderlich, damit die 

Studierenden schneller auf gewünschte Vorlesungen zugreifen können. Da eine Vorlesung 

im Allgemeinen nicht eine einzelne thematische Einheit behandelt, muss das Rohmaterial 

korrekt geschnitten und anschließend passend – d. h. ggf. vorlesungsübergreifend 

– zusammengefügt werden, so dass der Vorlesungsstoff innerhalb eines 

aufbereiteten Videos eine semantisch zusammenhängende Einheit bildet. Langfristig 

betrachtet erzeugt dieser Arbeitsschnitt bisher einen hohen personellen Aufwand. Die 

weiteren Schritte, wie beispielsweise die Kodierung in unterschiedliche Videoformate 

oder die Veröffentlichung der Vorlesungsvideos im Web lassen sich vollständig automatisiert 

realisieren [LKE06]. 

In diesem Artikel stellen wir ein neu entwickeltes Verfahren zum automatischen Schneiden 

von Vorlesungsvideos vor. Obwohl bestehende Systeme einzelne Schritte bei der 

Veröffentlichung von Vorlesungsvideos automatisieren [Ha05], existiert kein System, 

das für unsere Zwecke ohne größere Anpassungen geeignet ist und insbesondere das 

automatische Erstellen von Schnittlisten und das Schneiden der Vorlesungsvideos übernimmt. 

Das Authoring-on-the-Fly-System (AOF) ist ein komplexes System zur Aufzeichnung 

und Übertragung von Lehrveranstaltungen sowie zur Erzeugung multimedialer 

Lerneinheiten [OL02]. Um eine Synchronisation der multimedialen Dokumente zu 

erreichen, wurde ein eigenes Format zur Speicherung entwickelt. Ein ähnlicher Ansatz 

wurde für das Lecturnity-System gewählt [Lec07], welches die Erzeugung von multimedialen 

Lernanwendungen anhand von PowerPoint-Präsentationen ermöglicht, wobei 

Animationen oder eingeblendete Videos nicht unterstützt werden. 

Bei der von uns entwickelten Anwendung soll die Aufzeichnung auf Notebooks mit 

beliebiger Präsentationssoftware wie beispielsweise PowerPoint, Acrobat Reader oder 

Open Office Impress möglich sein. Auf dem Präsentationsrechner ist lediglich eine Capture-Anwendung 

zur Erzeugung eines Videos aus der Audiospur und dem Bildschirminhalt 

erforderlich. Animationen, Folienübergänge, Videoeinblendungen und Anmerkungen 

des Dozenten auf den Folien werden erfasst, wobei auch andere Anwendungen wie 

beispielsweise JAVA-Applets während einer Vorlesung gestartet werden können. 

Da insbesondere bei gering strukturierten Vorlesungen einzelne Fehler bei der Erkennung 

von Schnittpositionen nicht ausgeschlossen werden können, wird im Folgenden die 

von uns entwickelte und intuitiv zu bedienende Benutzeroberfläche des Programms 

EDL-Editor (Edit Decision List) vorgestellt, die ein manuelles Bearbeiten und Korrigieren 

der automatisch identifizierten Schnittpositionen effizient ermöglicht. Schnittpositionen 

im Rohmaterial können einfach verschoben, gelöscht oder hinzugefügt werden. 

Im nächsten Abschnitt werden zunächst Anforderungen an ein Programm zum automatischen 

Schneiden von Vorlesungsvideos vorgestellt und die Struktur der entwickelten 

Anwendung erläutert. Abschnitt 3 geht auf die Funktionalitäten und neuen Algorithmen 

zur Ermittlung von semantischen Inhalten in Videos ein. Die Anwendung EDL-Editor 

wird in Abschnitt 4 vorgestellt. Auf Erfahrungen, die wir beim automatischen Schneiden 

von Vorlesungsvideos gewonnen haben, gehen wir in Abschnitt 5 ein. Abschließend 

werden die gewonnenen Ergebnisse zusammengefasst und ein Ausblick gegeben. 

34

2 Aufbau des Systems EDL-Editor 

Schon seit mehreren Jahren werden Vorlesungen des Hauptstudiums an unserem Lehrstuhl 

aufgezeichnet und den Studierenden als Video zur Verfügung gestellt. Obwohl der 

Ressourcenbedarf recht hoch ist, bieten Videos deutliche Vorteile gegenüber einer Speicherung 

der Vorlesung in Form von Einzelbildern. Einerseits werden schriftliche Anmerkungen 

des Dozenten / der Dozentin auf den Folien im Zeitablauf erfasst, andererseits 

sind Sprache und Vorlesungsfolien synchron. Ein weiterer ganz wesentlicher 

Vorteil besteht darin, dass keine spezielle Anwendung zur Wiedergabe der Vorlesungen 

erforderlich ist, da jeder PC und die meisten mobilen Geräte die Wiedergabe von Videos 

unterstützen. Da innerhalb der Universität und auch bei vielen Studierenden zu Hause 

breitbandige Internetverbindungen zur Verfügung stehen, führt der erhöhte Speicherbedarf 

zu keiner wesentlichen Einschränkung bei der Nutzung der Vorlesungsvideos. Zudem 

stehen zusätzlich Vorlesungsvideos für eine sehr geringe Bandbreite zur Verfügung, 

für die nur ISDN-Verbindungen erforderlich sind. 

Um eine Vorlesung aufzuzeichnen, muss der Dozent zu Beginn die Aufzeichnung starten 

und diese am Ende stoppen. Ab dem Startzeitpunkt werden der Bildschirm des Dozenten 

und der Ton, der über die Lautsprecher der Vorlesungssaals übertragen wird, als Video 

komprimiert und gespeichert. In früheren Vorlesungen wurde das Video anschließend 

manuell geschnitten, um beispielsweise den Vor- oder Nachlauf, der keine Vorlesungsinhalte 

enthält, zu entfernen. Zudem sollen die Videos kapitelweise im Web veröffentlicht 

werden, so dass beim Start eines neuen Kapitels innerhalb einer Vorlesung ein 

Schneiden des Rohmaterials sowie ein Zusammenfügen zweier aufeinander folgender 

Vorlesungen erforderlich sein kann. Im letzten Schritt, der ebenfalls vollständig automatisch 

abläuft [LKE06], werden die geschnittenen Videos mit unterschiedlichen Profilen 

kodiert und im Web den Studierenden zugänglich gemacht. Die Profile unterscheiden 

sich im Wesentlichen in ihren Bitraten, den Bildauflösungen und den verwendeten Videocodecs, 

um die Anforderungen unterschiedlicher Endgeräte zu erfüllen. 

Das manuelle Editieren der aufgezeichneten Videos ist mit einem hohen Zeitaufwand 

verbunden. Im Folgenden wird unser neues System vorgestellt, das alle Bearbeitungsschritte, 

die für eine Veröffentlichung von Videos erforderlich sind, automatisch und 

ohne Benutzerinteraktion durchführen kann. Da Fehler bei der rechnergestützten Aufbereitung 

von Vorlesungsvideos nie vollständig ausgeschlossen werden können, wird zusätzlich 

über eine intuitiv zu bedienende Benutzeroberfläche die Möglichkeit gegeben, 

Korrekturen an den festgelegten Schnittpositionen vorzunehmen. 

Die Anwendung EDL-Editor stellt zwei grundlegende Funktionalitäten zur Verfügung. 

Um geeignete Schnittpositionen automatisch in einem Video zu identifizieren, erfolgt in 

einem ersten Schritt die Analyse des Rohmaterials. Weiterhin wird die Arbeit eines Anwenders 

durch eine grafische Benutzeroberfläche unterstützt, welche die bereitgestellten 

Funktionen optisch ansprechend dargestellt und eine schnelle Interaktion ermöglicht. 

Mehrere zentrale Arbeitsschritte sind bei der automatischen Analyse von Vorlesungsvideos 

erforderlich. Diese bauen aufeinander auf und können nur in der angegebenen Reihenfolge 

durchgeführt werden: 

35

! Eine Erkennung von Folienübergängen wird durch die Suche von harten Schnitten 

in den Vorlesungsvideos realisiert. 

! Die Erkennung eines neuen Kapitels erfolgt durch Analyse der Kapitelnummerierung 

mittels Texterkennung in den Videos. 

! Unterbrechungen der regulären Vorlesung wie beispielsweise eine Fragerunde oder 

das Abspielen externer Dokumente (Audio, Video, Animationen) werden 

durch eine Änderung des Layouts identifiziert. 

! Anhand der Folienänderungen, Kapitelübergängen und der Zuordnung von Unterbrechungen 

werden Schnittpositionen in den Rohvideos festgelegt. Dabei müssen 

auch Vorlesungen an aufeinander folgenden Vorlesungsterminen kombiniert werden, 

sofern diese dasselbe Thema behandeln. 

! Der letzte Schritt bei der automatischen Aufbereitung von Vorlesungsvideos umfasst 

das Schneiden, Zusammenfügen und Exportieren der Videos in vordefinierte 

Formate. Nach dem Upload der aufbereiteten Videos stehen diese den Studierenden 

im Web zur Verfügung. 

3 Ermittlung semantischer Inhalte in Vorlesungsvideos 

Damit ein automatischer Schnitt von Vorlesungsvideos möglich ist, müssen wichtige 

semantische Informationen innerhalb von Vorlesungsvideos automatisch, d. h. ohne 

Benutzerinteraktionen, identifiziert werden können. Im Folgenden wird auf die vier 

zentralen Schritte, die beim automatischen Schneiden von Vorlesungsvideos erforderlich 

sind, näher eingegangen. 

3.1 Erkennung von Schnitten in Vorlesungsvideos 

Ein Vorlesungsvideo wird vom Rechner als ein sequentielles, unstrukturiertes Medium 

interpretiert. Um weitere Analyseschritte innerhalb eines Videos zu ermöglichen, ist 

zunächst eine Segmentierung des Mediums erforderlich. Bei einer Kameraeinstellung 

handelt es sich um eine kontinuierliche Aufnahme; die direkten Übergänge zwischen 

Kameraeinstellungen werden als harte Schnitte bezeichnet. Bei Vorlesungsvideos, in 

denen die präsentierten Folien mit der Audiospur des Dozenten unterlegt sind, wird eine 

Kameraeinstellung durch die Dauer der Einblendung einer Folie charakterisiert. 

Das menschliche Gehirn kann Übergänge zwischen Kameraeinstellungen ohne große 

Mühe direkt erkennen. Eine manuelle Segmentierung von Videos ist jedoch mit einem 

hohen zeitlichen Aufwand verbunden und für ein effizientes Aufbereiten von Vorlesungsvideos 

ungeeignet. 

Eine Vielzahl von Algorithmen zur automatischen Erkennung von Schnitten wurden die 

letzten Jahre entwickelt [KC00, Ne05]. Die zentrale Idee der automatischen Schnitterkennungsverfahren 

besteht darin, Unterschiede zwischen aufeinander folgenden Bildern 

36

eines Videos zu bewerten. Dabei liegt die zentrale Annahme zugrunde, dass Unterschiede 

innerhalb einer Kameraeinstellung relativ gering sind und ein Schnitt zu einer starken 

Bildänderung führt. 

Bildänderungen innerhalb eines Vorlesungsvideos sind auf Folienübergänge, auf eine 

Unterbrechung der Präsentation oder auf schriftliche Anmerkungen des Dozenten auf 

den Folien zurückzuführen. Ziel der Schnitterkennung soll es im Folgenden sein, einen 

Wechsel zu einer anderen Folie oder eine Unterbrechung der Präsentation zu identifizieren. 

Schriftliche Anmerkungen des Dozenten auf den Folien sollen jedoch nicht als 

Schnitt identifiziert werden. Um eine mögliche Schnittposition zu erkennen, werden 

jeweils zwei aufeinander folgende Einzelbilder im Video miteinander verglichen. Übersteigt 

der Unterschied einen vordefinierten Schwellwert, so wird ein Schnitt zwischen 

den beiden Bildern angenommen. 

Bei der Analyse von Vorlesungsvideos kombinieren wir zwei Verfahren, um die Zuverlässigkeit 

der Schnitterkennung zu erhöhen. Die Summe der absoluten Differenzen der 

Pixel zweier Bilder liefert zunächst Kandidaten für mögliche Schnitte. In einem zweiten 

Schritt werden jeweils zwei Bilder in gleichgroße Regionen unterteilt und Histogrammdifferenzen 

für die entsprechenden Regionen berechnet. Die Region mit der größten 

Histogrammdifferenz bleibt dabei unberücksichtigt, da angenommen wird, dass schriftliche 

Anmerkungen des Dozenten in dieser Bildregion durchgeführt wurden. Durch einen 

Vergleich der übrigen Histogrammdifferenzen mit einem Schwellwert können die korrekten 

Schnittpositionen in Vorlesungsvideos äußerst zuverlässig identifiziert werden. 

Die erkannten Schnitte werden für jedes analysierte Vorlesungsvideo als Metadaten 

gespeichert. Folgende Analyseschritte können so effizient auf die Ergebnisse der Schnitterkennung 

zurückgreifen, so dass auch bei einer Anpassung von Parametern eine erneute 

Analyse der Schnitte nicht mehr erforderlich ist. 

3.2 Einsatz der Texterkennung zur Identifikation von Kapitelübergängen 

Nach der Erkennung von Folienübergängen werden in einem zweiten Schritt Textinformationen 

analysiert und ausgewertet. Dabei wird die Annahme getroffen, dass Kapitelnummern 

und Foliennummern an fest definierten Bildpositionen innerhalb der Vorlesungsfolien 

sichtbar sind. Bei den analysierten Vorlesungsvideos sind insbesondere zwei 

Bildregionen relevant. Die Titelzeile im oberen Bereich des Bildes enthält häufig Kapitelnummern. 

Weiterhin liefert die Foliennummer, die häufig im unteren Bildbereich 

eingeblendet ist, die Information, ob ein Folienwechsel in Vorwärtsrichtung oder ob ein 

Rücksprung auf die vorherige Folie durchgeführt wurde. Die Bildpositionen der Titelzeile 

und der Foliennummer sind innerhalb der Anwendung frei konfigurierbar und müssen 

einmalig pro Semester für jede Vorlesung festgelegt werden. 

Falls keine Textinformationen in den spezifizierten Bildbereichen erkannt werden, so 

deutet dies auf den Vor- oder Nachlauf des Rohvideos bzw. auf eine Unterbrechung der 

Präsentation hin. Speziell in Vorlesungsvideos bleiben Texte über einen längeren Zeitraum 

sichtbar, so dass es ausreicht, Texterkennungsalgorithmen auf nur einem Bild einer 

Kameraeinstellung anzuwenden. 

37

Abbildung 1: Beispiel für vier Kameraeinstellungen innerhalb eines Vorlesungsvideos. 

Die analysierten Textregionen werden rechts dargestellt. 

Abbildung 1 zeigt beispielhaft vier Bilder unterschiedlicher Kameraeinstellungen. Die 

erste Kameraeinstellung wurde vor Beginn der eigentlichen Vorlesung aufgezeichnet 

und soll nicht Bestandteil des aufbereiteten Videos sein. In den anderen Bildern werden 

sowohl Kapitelüberschriften als auch Foliennummerierungen erkannt. Beispielhaft werden 

im rechten Bereich die Bildregionen, die bei der Texterkennung analysiert werden, 

verdeutlicht. 

Vor der eigentlichen Texterkennung ist eine Segmentierung der einzelnen Buchstaben 

erforderlich. Speziell bei Vorlesungsvideos liefert die Segmentierung recht zuverlässige 

Ergebnisse, da ein hoher Kontrast zwischen den Buchstaben und dem Hintergrund besteht. 

Um einzelne Segmentierungsfehler zu vermeiden, besteht innerhalb der Anwendung 

die Möglichkeit, die Text- und Hintergrundfarbe manuell zu spezifizieren. Die 

Festlegung der Farben ist für jede Vorlesungsreihe nur einmal erforderlich. 

Wir haben ein neues Segmentierungsverfahren entwickelt, das insbesondere bei geringen 

Abständen zwischen einzelnen Buchstaben zu sehr zuverlässigen Ergebnissen führt 

[KHE05]. Dabei werden vor der eigentlichen Segmentierung Trenner zwischen den 

einzelnen Buchstaben identifiziert, um zu vermeiden, dass zwei Buchstaben kombiniert 

werden bzw. dass ein Buchstabe unterteilt wird. Zur Bestimmung der Trenner wird innerhalb 

der Textzeile ein abwärts gerichteter Pfad zwischen zwei Buchstaben gesucht. 

Von jedem Pixel in der obersten Pixelzeile wird ein Pfad zur untersten Pixelzeile mit den 

jeweils geringsten Kosten berechnet. Die Kosten des Pfades sind definiert als summierte 

Pixeldifferenzen zwischen benachbarten Pfadpixeln. Der Pfad mit den geringsten Kosten 

schneidet nur selten Buchstabenpixel und eignet sich somit gut als Trenner von Buchstaben. 

Dabei wird der Kürzeste-Pfade-Algorithmus für Graphen von Dijkstra verwendet, 

um die Trenner zu bestimmen. Jedes Pixel entspricht einem Knoten, der mit drei Nachbarpixeln 

(links-unten, rechts-unten und unten) verbunden ist. Die Kosten, um von ei- 

38

nem Knoten zum nächsten zu gelangen, sind definiert als absolute Helligkeitsdifferenz 

dieser beiden Pixel. 

Die eigentliche Texterkennung erfolgt durch ein Pattern-Matching-Verfahren [GS90, 

TJT96]. Dazu werden die einzelnen segmentierten Buchstaben mit bekannten Buchstaben 

verglichen und das Zeichen mit der größten Übereinstimmung identifiziert. Als 

Ergebnis der Texterkennung werden ASCII-Zeichen als Metadaten gespeichert und 

stehen für die weiteren Analyseschritten zur Verfügung. 

3.3 Erkennung von Sequenzen 

Zur Erkennung von Sequenzen werden redundante Informationen aus den Metadaten 

entfernt. So ist es beispielsweise für die weitere Bearbeitung eines Vorlesungsvideos 

nicht erforderlich zu wissen, wie viele Inhaltsfolien auf einen Kapitelanfang folgen. 

Obwohl die Informationen über Folienanfänge zum Schneiden des Videos nicht benötigt 

werden, sind sie jedoch für eine schnelle Navigation innerhalb des Videos erforderlich. 

Zunächst werden iterativ aus der Liste mit allen Kameraeinstellungen gleichartige Einträge 

entfernt. Innerhalb der analysierten Videos wurden drei Arten von Einträgen definiert: 

der Anfang eines Kapitels, eine Inhaltsfolie, die jedoch kein neues Kapitel einleitet, 

sowie unbekannter Inhalt. Unbekannte Vorlesungsinhalte sind beispielsweise 

eingeblendete Filme oder Animationen. Weiterhin werden regelmäßig interaktive Dienste 

zur Steigerung der Kommunikation mit den Studierenden während den Vorlesungen 

eingesetzt [Ko05]. 

Das Entfernen der doppelten Einträge liefert eine Sequenzliste, anhand derer die endgültigen 

Schnittpositionen festgelegt werden. Jeder Eintrag wird anhand seiner Vorgängers 

und Nachfolgers entweder als neues Teilstück identifiziert oder an das vorangegangene 

Teilstück angehängt. Die Entscheidung erfolgt durch den folgenden regelbasierten Ansatz: 

! Falls ein neues Kapitel anhand einer höheren Kapitelnummer im Folientitel gefunden 

wird, so wird ein neuer Abschnitt festgelegt. 

! Unbekannte Inhalte innerhalb des Vorlesungsvideos werden dem davor liegenden 

Abschnitt zugeordnet. 

! Unbekannte Inhalte am Anfang oder Ende eines Videos werden verworfen. 

Da eine Vorlesung nicht immer einem starren Schema folgt, war es notwendig eine 

Mehrzahl an Sonderfällen zu berücksichtigen: 

! In der Praxis tritt es wiederholt auf, dass der Dozent / die Dozentin am Ende eines 

Kapitels auf die nächste Folie wechselt, obwohl das Thema noch nicht vollständig 

abgeschlossen ist. Häufig erfolgt dann ein Rücksprung auf das vorherige Themengebiet 

innerhalb weniger Sekunden. Ein kurzes Verweilen auf einer neuen Folie 

wird nicht als Kapitelanfang erfasst. 

39

! Vor dem eigentlichen Beginn einer Vorlesung wurde wiederholt beobachtet, dass 

der Dozent / die Dozentin den Foliensatz öffnet und im Schnelldurchlauf bis zur 

eigentlichen Startfolie wechselt. Falls sehr schnelle Folienwechsel zu Beginn einer 

Vorlesungsaufzeichnung identifiziert werden, so werden diese entfernt. 

3.4 Schneiden der Videos 

Der automatische Schnitt der Vorlesungsvideos erfolgt mit Hilfe des Freeware- 

Programms VirtualDub [Le05], das ein Unterteilen und Zusammenfügen von Videos 

ohne erneute Kodierung und dem damit verbundenen Qualitätsverlust ermöglicht. Zunächst 

werden die ursprünglichen Videos an den identifizierten Schnittpositionen in 

Videosegmente unterteilt. Falls Kapitelinhalte vorlesungsübergreifend behandelt werden, 

ist ein Zusammenfügen von einzelnen Videosegmenten erforderlich. Dazu werden alle 

Videosegmente in lexikographischer Reihenfolge bearbeitet und später aufgezeichnete 

Dateien, die dasselbe oder ein niedrigeres Kapitel im Vergleich zum aktuellen Videosegment 

besitzen, werden an die aktuelle Datei angehängt. 

4 Ablauf der automatischen Bearbeitung von Vorlesungsvideos 

Neben den Funktionen zur Analyse von Vorlesungsvideos wurde eine grafische Benutzeroberfläche 

entwickelt, um die automatisch berechneten Daten effizient verändern zu 

können. Dies ist erforderlich, da die Analysealgorithmen vereinzelt Schnittpositionen 

falsch festlegen, die Texterkennung vereinzelt Buchstaben falsch erkennt oder spezielle 

Abläufe in Vorlesungen auftreten können, die bisher nicht berücksichtigt wurden und 

manuell korrigiert werden sollten. Weiterhin erleichtert die Benutzeroberfläche die Konfiguration 

der Anwendung, wie beispielsweise die Definition der Schrift- und Hintergrundfarben, 

der Position der Textregionen, die Quell- und Zielverzeichnisse, die Parameter 

für die Schnitterkennungsalgorithmen sowie die Pfade für die externen 

Hilfsprogramme. 

Abbildung 2 verdeutlicht den Aufbau der Anwendung. Es können drei Ansichten – Input, 

Output und Schnittkontrolle –gewählt werden. Unter Input wird der Fortschritt der 

einzelnen Analyseschritte verdeutlicht, bei denen eine Liste von Quellvideos in geschnittene 

Teilvideos überführt wird. Mehrere Rohvideos können gleichzeitig ausgewählt 

werden und der Fortschritt der einzelnen Algorithmen wird für jede Datei angezeigt (vgl. 

Abbildung 3, unten). Zusätzlich ist es möglich einzelne, alle oder die noch erforderlichen 

Analyseschritte manuell zu starten. Falls ein Benutzer einen Analyseschritt direkt startet, 

kann er zusätzlich festlegen, ob vorherige Schritte erneut berechnet werden sollen. Der 

aktuelle Fortschritt bei der Analyse der aktuellen Datei und der Fortschritt aller ausgewählter 

Dateien wird zusätzlich angezeigt. 

Unter der Ansicht Output sind die Funktionalitäten zum Zusammenfügen von Videosegmenten 

und der Speicherung der überarbeiteten Videos im Zielverzeichnis zusammengefasst. 

Weiterhin besteht die Möglichkeit, die geschnittenen Videosegmente mit 

Hilfe eines eingebetteten Windows Media Players zu betrachten. 

40

Abbildung 2: Einsatz des EDL-Editors beim automatischen Schneiden von Videos 

Eine dritte Ansicht ermöglicht ein nachträgliches Korrigieren der automatisch ermittelten 

Sequenzlisten. Da nicht sichergestellt werden kann, dass Fehlinterpretationen in 

einzelnen Videosegmenten auftreten, wurde die Möglichkeit der manuellen Korrektur 

eingefügt. Jede Schnittinformation wird dabei innerhalb einer Textzeile beschrieben und 

kann editiert werden. Zudem wurde der Windows Media Player erweitert, so dass eine 

auf Einzelbildern basierte Navigation im Video möglich ist. 

5 Erfahrungen bei der automatischen Aufbereitung von Vorlesungsvideos 

Die Anwendung EDL-Editor wurde mit Hilfe eines Trainingsdatensatzes von sechs 

aufeinander folgenden Vorlesungen im Fach Computer Networks entwickelt. Die Rohvideos 

wurden zunächst manuell analysiert und die sinnvollen Schnittpositionen per 

Hand ermittelt. Anschließend wurde die Programmlogik zur automatischen Festlegung 

der Sequenzliste spezifiziert. In mehreren Iterationen wurden anschließend die Sonderfälle 

analysiert und die neuen Verfahren zur automatischen Bestimmung korrekter 

Schnittpositionen festgelegt. 

41

Nach der Fertigstellung der Anwendung erfolgte ein ausführlicher Test der Funktionalität 

mit einer unbekannten Folge von Vorlesungsvideos aus dem Wintersemester 2006. 

Im Vergleich zu den Trainingsdaten wurden Vorlesungen des gleichen Dozenten in 

einem anderen Studienfach (Multimedia Technology) aufbereitet. Die automatische 

Analyse einer Stunde Vorlesungsvideos benötigt ungefähr 10 Minuten Rechenzeit auf 

einem aktuellen PC. Besonders erfolgreich ist zu bewerten, dass nur sehr selten ein manueller 

Eingriff erforderlich war. Auch beim Zusammensetzen der Teilstücke wurden 

nur selten Fehler beobachtet. 

Bei den Analysealgorithmen liegt der Anteil der korrekt erkannten Kameraeinstellungen 

bei nahezu 100 Prozent. Da die Bildqualität und Bildauflösung bei Vorlesungsvideos 

deutlich unter der Qualität von eingescannten Textdokumenten liegt, treten bei der Texterkennung 

wesentlich höhere Fehlerraten auf. Dennoch ist die korrekte Zuordnung von 

Kapitelanfängen in den meisten Fällen möglich. 

Im Folgenden werden noch einzelne Beobachtungen erläutert und Ursachen für mögliche 

Fehler vorgestellt, die beim Testen der Anwendung beobachtet wurden. Da EDL- 

Editor eine Korrektur der automatisch ermittelten semantischen Informationen effizient 

unterstützt, sind die einzelnen Beobachtungen kein echtes Hindernis für den Einsatz von 

EDL-Editor. 

42 

! Bei einer Änderung der Bildauflösung des Rohvideos sollten die Programmparameter 

wie beispielsweise die Positionen der Textregionen umgehend angepasst 

werden, da sonst der Einsatz von EDL-Editor zu ungewünschten Ergebnissen 

führt. 

! Innerhalb des EDL-Editors werden Vorlesungsfolien mit ein- oder zweistufiger 

Nummerierungsstufe unterstützt. Es wurde bewusst darauf verzichtet, Unterkapitel 

mit mehr als zwei Nummerierungsstufen zu erkennen, da bei drei Nummerierungsstufen 

zum Teil sehr kurze geschnittene Ergebnisvideos mit einer Länge von nur 

wenigen Minuten entstehen. 

! Bisher wurde die Auswertung der Vorlesungsaufzeichnungen auf die Videospur 

beschränkt, da sie in fast immer ausreichend genaue Informationen zum Schnitt 

der Videos liefert. Eine Analyse der Audiospur erfolgt im bisherigen System noch 

nicht. Speziell am Anfang oder Ende einer Vorlesung könnte die Audiospur wichtige 

Hinweise zur Schnittposition liefern, indem beispielsweise die Stimme des 

Dozenten identifiziert wird. 

! Auch bei einem Vorwärts- und Rückwärtssprung zwischen zwei Kapiteln lässt 

sich anhand der Bildinhalte nicht sicher ableiten, ob der Dozent gerade das vergangene 

Kapitel wiederholt oder schon auf das nächste Kapitel eingeht. Fehler 

können jedoch durch die manuelle Schnittkontrolle ohne großen Aufwand korrigiert 

werden. 

! Weiterhin wurde die Annahme getroffen, dass Kapitel mit höheren Nummern nach 

niedrigeren behandelt werden. Falls der Dozent in der Vorlesung eine andere Reihenfolge 

wählt, würde das Video fehlerhaft geschnitten und kombiniert.

! Unbekannte Inhalte einer Vorlesung wie z. B. Videoeinblendungen, Animationen 

oder interaktive Dienste werden nicht immer zuverlässig dem korrekten Videosegment 

zugeordnet. Falls beispielsweise ein Video ein neues Kapitel einführt, 

würde das Videosegment fälschlicherweise dem vorherigen Segment zugeordnet. 

Auch im Vor- oder Nachlauf einer Videoaufzeichnung werden unbekannte Inhalte 

nicht korrekt zugeordnet. In diesen Fällen ist jedoch durch die manuelle Änderung 

eine schnelle Korrektur möglich. 

! Um eine Verschlechterung der Qualität eines Videos durch erneute Kodierung zu 

vermeiden, ist ein Schnitt eines Videos nur zu Beginn einer Group of Pictures 

(GOP) innerhalb des Videostroms zulässig. Abhängig von dem verwendeten Video-Codec 

ist dadurch eine Verschiebung der korrekten Schnittposition um mehrere 

Einzelbilder bis zu wenigen Sekunden möglich. Diese Fehler werden beim Betrachten 

jedoch nicht als störend empfunden. 

6 Fazit und Ausblick 

Obwohl es sich beim Schneiden von Vorlesungsvideos um einen komplexen mehrstufigen 

Prozess handelt, wird das zentrale Ziel, den manuellen Aufwand zur Aufbereitung 

und Veröffentlichung von Vorlesungsvideos signifikant zu reduzieren, mit Hilfe des 

vorgestellten Systems EDL-Editor erreicht. Die von uns entwickelte Anwendung extrahiert 

in mehreren Schritten Informationen aus den Vorlesungsvideos. Nach der Erkennung 

von Kameraeinstellungen werden Kapitelgrenzen mit Hilfe von Texterkennungsalgorithmen 

identifiziert und Regeln abgeleitet, um geeignete Schnittpositionen zu 

spezifizieren. Falls Fehler bei der automatischen Berechnung auftreten, stellt die Benutzeroberfläche 

Möglichkeiten zu einer einfachen Korrektur und Anpassung der Schnittpositionen 

zur Verfügung. 

Der manuelle Aufwand bei der Erstellung von Vorlesungsvideos lässt sich durch das 

vorgestellte System erheblich reduzieren. In den meisten Fällen ist lediglich eine kurze 

Überprüfung der automatisch geschnittenen Vorlesungen erforderlich. Nur in Ausnahmefällen 

ist eine manuelle Korrektur erforderlich, die mit Hilfe des Benutzerinterface 

sehr effizient durchgeführt werden kann. Um eine genauere Klassifikation der Vor- und 

Nachlaufs der Vorlesung zu ermöglichen, ist eine Weiterentwicklung von EDL-Editor 

geplant, die eine Auswertung charakteristischer Merkmale der Audiospur ermöglicht. 

Mit den heute existierenden Verfahren zur Analyse von Videos ist ein vollständiges 

Verständnis eines Vorlesungsvideos nicht möglich. Auch für einen Menschen existieren 

häufig mehrere vergleichbare Möglichkeiten zum Schneiden von Vorlesungsvideos, so 

dass es die „perfekte“ Lösung nicht gibt. Wenn ein Benutzer Änderungswünsche an der 

automatisch getroffenen Auswahl an Schnittpositionen wünscht, kann er diese komfortabel 

und effizient durchführen. 

43


[GS90] Govindan, V. K. und A. P. Shivaprasad: Character recognition - a review. In: Pattern 

Recognition, Bd. 23 (7), S. 671–683, July 1990. 

[Ha05] Hartle, M., H. Bär, Ch. Trompler und R. Rößling: Perspectives for Lecture Videos. 11th 

International Euro-Par Conference, 901-908, Lisbon, Portugal, 2005. 

[KC00] Koprinska, I. und S. Carrato: Temporal video segmentation: A survey, Signal Processing: 

Image Communication, Vol. 16, Issue 5, Pages 477-500, January 2001. 

[KHE05] Kopf, S., T. Haenselmann und W. Effelsberg: Enhancing Curvature Scale Space Features 

for Robust Shape Classification, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia 

and Expo (ICME), Amsterdam, The Netherlands, July 2005. 

[Ko05] Kopf, S., N. Scheele, L. Winschel und W. Effelsberg: Improving Activity and Motivation 

of Students with Innovative Teaching and Learning Technologies, Methods and 

Technologies for Learning, Palermo, Italy, April 2005. 

[LKE06] Lampi, F., S. Kopf und W. Effelsberg: Mediale Aufbereitung von Lehrveranstaltungen 

und ihre automatische Veröffentlichung - Ein Erfahrungsbericht, Proc. of DeLFI 2006 – 

Die 4. e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik, 11-14, Darmstadt, 

Germany, September 2006. 

[Lec07] LECTURNITY – das führende Rapid Authoring Tool, http://www.im-c.de/Produkte/ 

Rapid-Authoring-Tool/, last checked: 06/2007. 

[Le05] Lee, A.: VirtualDub scripting language reference, v0.7, http://www.virtualdub.org/ 

docs/vdscript.txt, 2005, last checked: 03/2007. 

[Ne05] Nesvadba, J. F. Ernst, J. Perhavc, J. Benois-Pineau und L. Primaux: Comparison of shot 

boundary detectors, IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 

July 2005. 

[OL02] Ottmann, T. und T. Lauer: Means and Methods in Automatic Courseware Production: 

Experience and Technical Challenges. In Proceedings of World Conference on E- 

Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education, 553-560, Chesapeake, 

VA, 2002. 

[TJT96] Trier, Ø., A. Jain und T. Taxt: Feature extraction methods for character recognition – a 

survey. In: Pattern Recognition, Bd. 29 (4), S. 641–662, 1996. 

44

Notetaking in University Courses and its Implications for 

eLearning Systems 

Jürgen Steimle, Iryna Gurevych, Max Mühlhäuser 

Telecooperation Group, Department of Computer Science 

Darmstadt University of Technology 

{steimle, gurevych, max}@tk.informatik.tu-darmstadt.de 

Abstract: This paper presents the results of a study on notetaking in university courses 

and derives implications for the design of electronic notetaking and annotation systems 

in eLearning. The study focuses on differences between notetaking with a pen 

and paper or with a laptop and identifies the reasons for preferring the one or the other. 

Our findings show that notetaking systems should allow handwritten input, as notes 

on paper are preferred by the majority of students, mainly because they allow unconstrained 

free-form handwriting and sketches. Moreover, this paper examines context 

factors which influence notetaking. For this purpose, a context model for notetaking 

is presented, which distinguishes the four context types of learner, instructor, content 

and setting. We identified a significant influence of several specific context aspects 

and therefore conclude that notetaking systems must be adaptable in order to support 

notetaking in different contexts effectively. 

1 Introduction 

Notetaking plays an important role in learning processes and has been proven to be a factor 

positively related to students’ academic achievement [POK05]. This supportive effect 

encompasses both the processes of recording notes (encoding function) and reviewing 

notes (storage function) [Ki89]. 

In eLearning, a growing number of tools have been developed which aim to support student 

notetaking and annotation. Examples of such systems consist of Livenotes [Ka05], 

DyKnow [Be06], eMargo [Ge05], AOF [LTZ05] and u-Annotate [Ch06]. While some of 

these systems focus on notetaking during the course itself [Ka05, Be06], other systems 

aim at notetaking and review after class [Ge05, LTZ05, Ch06]. Most of them include a 

collaborative functionality and numerous systems allow pen-based input on a Tablet PC in 

order to simulate the experience of traditional notetaking on paper. 

Our current project aims to develop a system for collaborative notetaking, which allows 

students to annotate the course material with several input modalities. The system will 

allow both typed input on computer keyboards and handwritten input with electronic pens 

on digital paper, that consists of ordinary paper sheets, on which a specific pattern is 

printed. This enables electronic pens to identify their position on the paper sheets, to 

45

capture the user’s strokes and to transfer them to a computer. Our goal is thus to close the 

gap between paper, which still plays a central role in learning, and computers, which are of 

increasing importance and offer unique benefits not provided by pure paper environments. 

The main contribution of this paper is the presentation of a study on student notetaking 

in university courses. Notetaking in general and more particularly the use of notetaking 

and annotation software in learning are not well studied [BP05, BK06]. Therefore, we 

conducted a quantitative study in order to derive implications for the design of notetaking 

systems in eLearning. These implications provide a basis for the design of a notetaking 

system in our ongoing work. 

Our research was guided by the following main aspects: 1) We evaluated the reasons for 

the choice of taking notes with a pen and paper or with a laptop. We then assessed the 

effects of this choice on the notes being taken and on further review and completion activities. 

2) Our hypothesis was that notetaking heavily depends on multiple context types. 

Therefore, we developed a context model for notetaking in university lectures (see below) 

and evaluated the influence of several specific context aspects. 3) Finally, we assessed 

note-based collaborative activities. 

The context model for notetaking in university lectures is presented in Figure 1. It focuses 

on the communicative situation in which notetaking in lectures takes place. Following 

Bühler’s organon model of communication [Bü78], we distinguish three central 

context types (learner - instructor - content) and add the supplemental dimension of the 

setting surrounding the communicative situation. We then evaluated the influence of several 

specific aspects of the context types. The learner context type includes preferences 

and habits, which are personal (and hence on an individual level) or relate to the membership 

in a social group like gender (supra-individual level). In addition, the influence of 

two motivational and cognitive factors was assessed, namely the interest in the content and 

the average grades obtained during previous studies. Moreover, the potential relationship 

between the ownership of a laptop and the preference for electronic notes was evaluated. 

In the content type, we analyzed the influence of the course language. The aspect of the 

instructor’s teaching style was not empirically assessed; however, we found a qualitative 

indice of an influence. Finally, in the setting context type, the study assessed disciplinespecific 

aspects as well as differences between the temporal phases of course review and 

exam preparation. We did not include a context aspect of tools used for notetaking (i.e. 

pen, keyboard etc.), since these are not part of the context but of the notetaking process 

itself. Furthermore, the types and aspects presented herein are not exhaustive. In further 

work, this framework can be extended for additional types and aspects of context. 

The study on notetaking was based on a questionnaire and was conducted in five university 

lectures which contained several eLearning elements, such as electronic course material, 

web discussion forums and lecture recordings. In order to investigate discipline-specific 

differences, we questioned students from computer science and pedagogy. Overall, 408 

respondents participated to the study. 

The following section will present our method. Section 3 will then detail the results of 

the study. Finally, Section 4 is dedicated to discussing implications for the design of 

notetaking systems in eLearning. 

46

2 Method 

Learner 

Setting 

- Discipline-specific 

context 

- Temporal context 

- Preferences and habits 

(individual and 

supra-individual level) 

- Motivational factors 

- Cognitive factors 

- Hardware equipment 

Instructor Content 

(-Teaching style) 

- Language 

Figure 1: Context types in notetaking and specific aspects assessed in this study. 

The questionnaire contained 22 closed and open questions related to four topics: 1) notetaking 

behavior: media used for notetaking, (dis)advantages of those media, types of the 

notes and the language they are written in; 2) collaboration and team work; 3) courserelated 

information such as the amount of time invested for the course, the personal interest 

in the topics and the perceived degree of difficulty; 4) personal information about the 

respondent like sex, field of study, semester and hardware equipment. 

The questionnaire was handed out at the end of a university semester in five courses. The 

participation was voluntary and no compensation was given. We chose four computer science 

courses, which covered several domains and in which students of different years of 

studies were enrolled. These courses consist of a first-year introductory course to computer 

science, a second-year algorithm theory course and two different network courses, 

which are typically attended in the third or fourth year of studies. In order to allow an 

interdisciplinary comparison, one course in pedagogy was chosen, in which students of 

different semesters were enrolled (in average, they were in their forth semester with a 

standard deviation of 2.8 semesters). 

All courses contained eLearning elements. The computer science courses offered a webbased 

forum for discussions among the students. Two of these courses were recorded and 

a video including the slides was offered for download after each class. In all evaluated 

courses, the instructors used PowerPoint slides, which were made available as downloads 

before the courses. In the pedagogical course, the instructor additionally provided a pure 

textual script covering more detailed contents as the slides. 

Table 1 depicts the number of respondents questioned as well as their gender. 

In the statistical analysis, we investigated correlations between items which were fivepoint 

scaled and performed χ2-tests and t-tests to identify significant group differences. 

All these tests were based on a level of significance of 95 %. 

47

3 Data Analysis 

Discipline Respondents Female Male 

Computer Science 316 13.8 % 86.2 % 

Pedagogy 92 78.4 % 24.6 % 

Overall 408 28.8 % 71.2 % 

Table 1: Participants of the study. 

In this section, the results of the study will be presented along different categories. We 

will first describe the groups of respondents taking notes. Next, we will detail the media 

used for notetaking and the reasons of this choice, particularly with regard to the difference 

between notes on paper or on a laptop. We will then turn our attention to the notes 

themselves and discuss the languages they are written in. Finally, follow-up activities of 

notetaking and collaborative aspects will be analyzed. 

3.1 Respondents Taking Notes 

The proportion of students taking notes during the course considerably varied between 

the disciplines. While 93.3 % of the pedagogy students took notes, only 62.3 % of the 

computer science students did. When asked for the reasons for not taking notes through an 

open question, the largest group of answers to an open question considers the course slides 

offered by the instructor to contain sufficient information (N = 16). Eight respondents 

indicated that taking notes distracted them from listening. 

A significant difference related to the gender of the respondents was revealed in computer 

science, but not in pedagogy. While 30.0 % (N = 12) of the female respondents in the 

computer science courses did not take notes, a significantly larger proportion of 48.4 % 

(N = 121) of male students did not take notes [χ2 (1,N = 290) = 4.702, p = .04]. 

When relating these results to the context model, we notice that the decision of taking notes 

or not seems to depend on the setting and learner contexts, namely on the discipline and 

on the gender of the respondents. The percentage of students who took notes maximally 

varied from more than 90 % in the pedagogy course to less than 50 % of male students in 

computer science. 

3.2 Media Used for Notetaking 

We further asked the students on which media they take their notes (on empty sheets of 

paper, on printed versions of the course slides, on printed versions of the course scripts, on 

laptops and/or other media; multiple responses were possible). Moreover, we examined 

the use of the course material (i.e. PowerPoint slides, handouts etc.) and searched for 

differences which relate to the use of a pen and paper or a laptop. This aspect is of central 

48

importance for the design of eLearning notetaking systems, as an electronic system should 

be able to support the most frequently used media. 

Figure 2 below shows the percentage of notetakers on single media or on combinations 

of several media. Both in computer science and pedagogy, traditional notetaking with a 

pen and paper clearly outperforms notes on a laptop. In the computer science courses, 77 

% of the respondents took their notes exclusively on paper. This group consists of three 

subgroups of roughly equal percentages which took notes either on empty sheets of paper, 

on printed course slides or on both of them. 8 % made an exclusive use of a laptop, while 

15 % indicated to prefer cross-media notetaking, which combines notes on a laptop with 

notes on empty sheets of paper or on printed course slides. 

The context factor of the discipline proved to be an influential factor of the context model, 

since laptop use differed largely between the disciplines. In the pedagogy course, laptop 

use was almost not existent. 98 % took their notes exclusively on paper. The two largest 

groups (about 45 % each) took notes either only on empty sheets of paper or combined 

them with printed slides or the printed course script. These findings confirm results of 

other studies on the choice between paper and laptops [OS97, Ob03], which, however, did 

not assess notetaking during courses but during overall reading processes and moreover 

constrained the participants to use a specific software for notetaking. 

Laptop 

8% 

Computer Science 

Laptop + printed slides 

7% 

Laptop + empty sheets 

of paper 

8% 

Printed slides 

27% 

Empty sheets of paper 

28% 


+ printed slides 

22% 

Printed slides/script 

6% 


+ printed slides/script 

45% 

Pedagogy 

Laptop 

1% 

Figure 2: Combinations of media used to take notes on. 

Laptop + empty sheets 

of paper 

1% 

Empty sheets 

of paper 

47% 

It is worth noting that the percentage of students taking notes on a laptop was small even 

though 78.6 % (N = 180) of the notetakers possess a laptop. Only 19.6% (N = 35) of 

the students owning a laptop took notes on this device. The hardware equipment, one of 

our context factors, does therefore not seem to be relevant. 

A gender-specific difference was found in the computer science courses, but not in pedagogy. 

While 77.8 % (N = 42) of female respondents took notes on printed lecture slides, 

only 56.1 % (N = 69) of male respondents did so [χ2 (1,N = 150) = 4.336, p = .05]. 

However, we found no significant gender-specific difference in the use of laptops. 

Comparing different computer science courses, we found that in one course (algorithm 

theory), the respondents made a significantly higher use of empty sheets of paper (76.4 %, 

N = 42) than the remaining respondents (52.3 %, N = 58) [χ2 (1,N = 166) = 8.927, 

49

p = .004]. In this course, the instructor frequently drew sketches and diagrams on the 

blackboard which were not contained in the slides. We assume that this specific teaching 

style combined with little free space on the slides led to the heavy use of paper sheets. 

Taking a closer look on laptop users, we asked them about the software they took their 

notes with. Responses fell under two categories of almost equal frequency: Software that 

allows to annotate the electronic course slides (e.g. Adobe Acrobat) (N = 16) or word 

processors and text editors (N = 17). Four students indicated to use both annotation and 

a word processor, three students annotated on a tablet PC and two students employed a 

specific software for creating mindmaps. These data show that the repartition between 

annotating printouts and taking notes on blank sheets which we identified for paper notetakers 

is approximately reflected by notetaking on laptops. The main device for the input 

of electronic notes is the keyboard, since only few students own a Tablet PC (1.2 %). 

The prominent position which course material provided by the instructor holds in student 

notetaking is reflected in the general use of course material as well. Figure 3 depicts the 

mean frequency of course material use indepentently of notetaking. This chart indicates 

that the most frequently used media are course slides and the textual script. 

5 

very 

frequently 

Mean Frequency 

4 

3 

2 

never 

1 

4.4 

Lecture slides 

(electronic 

version) 

3.3 

3.0 3.0 

Lecture slides 

(printed) 

3.4 

2.1 

3.0 

Textual script Textbook Internet Lecture 

recordings 

Computer Science Pedagogy 

Figure 3: Use of course material (independently of notetaking). Standard deviations 

are indicated by the error lines. 

3.3 Advantages of Different Media 

Besides assessing the distribution among different notetaking media, we aimed to gain 

information about the reasons for choosing those media as well as the advantages respondents 

associated with paper or electronic notes on a laptop. This aspect is of general 

importance for eLearning systems which aim to transfer activities traditionally relying on 

paper to a computer. Therefore, students were requested to judge the importance of several 

advantages of paper and electronic notes on a five-grade scale. In addition, we posed an 

open question, in which we asked the students to explain why they preferred the specific 

media they took notes on. 

50 

3.8 

2.3 

3.2

The results of the quantitative question are depicted in Figure 4. They show that the freeform 

flexibility was regarded as the most important advantage of notes on paper. This is 

followed by the fact that paper can be easily transported. As far as electronic notes are concerned, 

all proposed advantages were rated almost equally. When investigating differences 

between the advantages of paper and laptops, we found that long-term archivability was 

rated significantly more important for laptop than for paper notes [T = −5.935, df = 234, 

p = .000]. Similarly, good readability of typescript is rated significantly more important 

than good readability on paper [T = −5.907, df = 230, p = .000]. 

very 

important 

Mean Importance 

5 

4 

3 

2 

very 

unimportant 

1 

4.3 

Flexibility 

(e.g. 

sketches, 

formulas) 

4.0 

Ease of 

transport 

3.5 

Long-term 

archivability 

3.5 

Different 

colors and 

pens (e.g. 

textmarker) 

3.3 

Good 

readability in 

comparison 

to a display 

3.9 3.8 3.9 3.8 

Paper Laptop 

Long-term Easy 

archivability sharing (e.g. 

by e-mail) 

Figure 4: Advantages of paper and electronic notes. 

Electronic 

search 

Good 

readability 

of typescript 

Students taking notes on paper regarded most advantages of paper as significantly more 

important than students taking notes on a laptop and vice versa. However, both groups 

highly rated the flexibility of free-form notes on paper, which thus seems to be of great 

importance even for laptop notetakers. 

The responses to the open question indicate some additional important factors. Students 

taking notes on a laptop valued that notes can be more easily modified (N =4) and offer 

a cleaner appearance (N =2). Two respondents stated to prefer electronic notes because 

this way, they do not have to print the slides. Two further students noted that a laptop 

allows them to keep the information in one place. On the other hand, 20 respondents 

stated that notetaking on paper is easier and faster than notetaking on a laptop. 

The responses also indicated reasons for preferring annotations on course material or notes 

on blank sheets of paper. Annotations on printed course slides are regarded as advantageous, 

since these allow to establish a direct reference to the context by taking the notes 

on the place they refer to (N = 27). 24 respondents particularly valued that they do not 

need to write everything down on the slide, but only add additional information of importance. 

On the contrary, blank sheets of paper are favored because they allow to create an 

own structure and to note own ideas more individually (N = 12). Moreover, in contrast 

to course slides, they provide sufficient free space (N =5). Three students indicated to 

combine notes on paper and on printed course slides in order to separate their own ideas 

from additional information given by the instructor. 

51

3.4 Language of the Notes 

A further aspect of our context model is the language in which the notes are taken. This 

aspect must be considered if an eLearning system includes further analysis of textual notes 

like handwriting recognition or summarization and recommendation of relevant notes. 

Even though German stays the most used language, the language in which the course is 

held largely influences the languages of the notes. The percentage of respondents who 

indicated to often or very often use the German language varied from 36.7 % (N = 14) in 

courses held in English to 95.0 % (N = 207) in courses held in German. 

An important finding was that a significant proportion of students combined notes in two or 

more languages. This percentage corresponded to 60.2 % of the respondents in computer 

science and to 26.8 % in pedagogy. 

3.5 Review and Completion of Notes 

Respondents who took notes were asked how frequently they review and complete their 

notes after class and when preparing the exam. These results allow to estimate in which 

phases an electronic notetaking system would be used. Mean values are depicted in Figure 

5. (Results for exam preparation relate only to the computer science courses, since in 

the pedagogy course, no final exam took place.) The results show that, in contrast to the 

wrap-up phase after class, where scores are rather low, students become more active when 

preparing the exam. The context factor of time thus seems to influence notetaking. 

very 5 

frequently 

Mean Frequency 

never 

4 

3 

2 

1 

3.1 

2.3 

Review Completion Review * Completion * 

(* Computer Science only) 

4.2 

After Class Exam Preparation 

Figure 5: Frequencies of follow-up activities for notetaking. 

No significant differences were found between laptop and paper notetakers. However, taking 

a closer look on the group which took notes on paper, our data indicate that annotations 

relate to more frequent follow-up activities than notes on empty sheets of paper: In review 

after class as well as in review and completion before the final exam, mean frequencies of 

respondents annotating printed course slides or the course script were .4 to .6 points higher 

(p < .006) than of students taking notes on blank sheets. 

52 

3.4

3.6 Note-based Collaboration 

Collaborative notetaking is supported by most eLearning systems for notetaking. They 

allow either to collaborate by synchronously taking notes on a shared set of documents 

(e.g. [Ka05, Be06]) or by asynchronously sharing notes in threaded forum-like discussions 

(e.g. [Ge05, LTZ05]). In order to additionally assess collaborative behavior in university 

courses, we asked the respondents to indicate their collaborative activities which make use 

of their notes. 

54.4 % (N = 135) of the respondents who took notes during class indicated to use them 

for collaborative work. The most important point (71.1 % of this group) consisted of using 

the notes as a basis for group work and discussion with other students. 51.1 % compared 

their notes for completion with those of others. 45.9 % gave their notes to other students 

or used those of others, e.g. in case of illness. Collaborative use of notes does not seem to 

relate to a specific medium on which respondents took their notes. 

We found a relationship between collaboration and the frequency of note review and completion. 

Respondents using their notes collaboratively review them more frequently after 

class (M1 =3.3 [SD =1.0, N = 134] vs. M2 =2.7 [SD =1.1, N = 92]) 

[T = −4.142, df = 224, p = .000]. Alike, this group completes them more frequently 

after class than non-collaborative notetakers (M1 =2.4 [SD =1.0, N = 129]; M2 =1.9 

[SD =1.0, N = 91]) [T = −3.671, df = 218, p = .000]. 

4 Implications for Notetaking Systems in eLearning 

The goal of this study was to derive implications for eLearning and the design of notetaking 

systems which support students in university courses. These implications will be 

discussed in this section. 

Support of handwritten input 

Our study shows that in university courses, taking notes with a pen and paper is considered 

to be easier and faster and therefore preferred to a laptop by the vast majority of students. 

Important factors for the choice of paper consist of the flexibility of free-form notes and 

the easy transport. For the majority of the respondents, these advantages are not outrivaled 

by those of electronic notes on a laptop which mainly consist of electronic search, longterm 

archivability and editing functions. According to the results of this survey, this also 

seems to apply to computer science students, who are generally more familiar with new 

technologies. 

Therefore, our findings indicate that a laptop is not the most adequate device for taking 

notes in courses. Instead, handwritten input should be supported by an eLearning system. 

However, no recommendations for the choice between traditional paper and Tablet PCs, 

which allow handwritten input, can be given, since only 1.2 % of the respondents possess 

a Tablet PC. 

53

Support of both annotations and notes on blank pages 

This study indicates that a system for notetaking should allow both to annotate course 

material provided by the instructor and to take unstructured notes in a blank region. Annotations 

in textual handouts or presentation slides allow a close association with the course 

by directly referring to the adequate position within the material. Furthermore, students 

can concentrate on noting important points, since not everything must be noted. On the 

contrary, unstructured notes in a blank region of the screen or on blank sheets of paper 

offer the benefit of not constraining students to closely follow the structure provided by 

the lecturer. Instead, a restructuring can be made and a personal view on the relations 

between pieces of information can be expressed. These transformation operations have 

proven to increase the effectiveness of learning processes in other findings [BP05]. In this 

respect, DyKnow [Be06] offers an appropriate support as students can both annotate the 

slides provided by the instructor and take unstructured notes in a separate blank frame. 

Windows Journal supports both modes as well. However, most other current eLearning 

notetaking systems only support annotations. 

Provide enough free space for annotations 

With regard to annotations, several respondents stated that the free space available on the 

slides for annotations was too small. Instructors should thus provide enough room on 

paper handouts for annotations. In this respect, electronic systems have the potential to 

clearly outperform paper-based annotation since they can dynamically adapt free space 

for annotations on the screen, hide and filter annotations on demand or display them in a 

separate frame (e.g. [LTZ05]). 

Support of several languages 

Furthermore, our results indicate that students tend to combine several languages when 

taking notes, especially if the course is held in a language other than their native one. 

Hence, systems for handwritten input which use handwriting recognition techniques must 

correspond to this more complex situation and offer support for several languages at the 

same time. A system in which the user must choose one single language to be recognized 

(e.g. Windows Journal) does not seem appropriate. 

Support of collaboration 

According to the results of this survey, a significant proportion of respondents use their 

notes for collaboration. Hence, collaborative functionality should be included in eLearning 

systems. This can be especially beneficial in distance learning settings, where a personal 

exchange of the notes is not possible or more difficult to realize. 

Adaptability to the specific context 

Our findings indicate that notetaking in university courses should be studied along several 

context types (see Figure 1). We showed that in the learner type, both individual preferences 

and supra-individual factors have a significant effect on notetaking. In addition, 

54

influences of the setting, such as discipline-specific and temporal factors, were revealed. 

However, personal interest in the content and average previous grades of the respondents 

do not seem to influence the choice of a notetaking medium and the frequency of followup 

activities or collaboration. In the two remaining context types which concern instructor 

and content, only a small contribution could be made since both the teaching style and 

the content of the course are difficult to assess in a questionnaire. Nevertheless, context 

influence of the language and of the teaching style was revealed as well. 

In summary, our study showed that notetaking behavior largely depends on a complex multitude 

of context aspects. Notetaking systems must account for this dependency. Therefore, 

they must be adaptable in their central functionality (like support for annotations vs. 

notes on blank pages, input modality, types of the notes and collaborative features) to fit 

the different user needs and teaching styles in specific context situations. 

5 Conclusion 

The study presented in this paper examined both the differences of paper and electronic 

notes and the influence of several contextual factors in notetaking. Based on these findings, 

implications for the design of eLearning notetaking systems were derived. 

We showed that numerous key characteristics of traditional notetaking with a pen and 

paper are comparable with those of electronic notes on a laptop. No differences between 

the two groups were found in the types of notes taken, in the frequency of later review and 

completion as well as in collaborative activities. 

Nevertheless, in university courses, most students prefer notetaking on traditional paper to 

electronic notes on a laptop. This also applies to computer science students. Main reasons 

for this choice are the easy transport as well as the advantage of easily taking free-form 

notes on paper. About two thirds of the students who took notes on a laptop simultaneously 

took notes on paper. This seems to indicate that the support of handwritten free-form notes 

is a key aspect for a successful introduction of electronic notetaking systems in university 

courses. 

Furthermore, a model of context types which influence notetaking was presented and the 

influence of specific context aspects was proven. Amongst others, the study identified an 

influence of personal habits, of the discipline in which the students are enrolled and of their 

gender. An eLearning system for notetaking must comply with this complex multitude of 

context dependencies. Therefore, it seems indispensable that such systems are highly 

adaptable to fit diverse user needs and teaching styles in specific context situations. This 

is even more important as the literature shows that small changes in the system design can 

have large effects on notetaking processes [BK06]. 

Future work could make a contribution to refining the context model. A question of great 

interest consists of evaluating the influence which specific media types (such as text, pictures, 

diagrams, tables, videos) used in the courses have on notetaking and more specifically 

on annotations. Furthermore, the dynamics of collaborative notetaking could be 

taken into account by introducing a fifth context type, the interaction history. Once note- 

55

taking systems allow a tightly integrated support of both paper-based and electronic input, 

future work should also evaluate this combined use. This would lead us a further step 

forward in understanding how traditional tools can be effectively integrated into electronic 

systems. 

Acknowledgments 

This work was supported by the German Research Foundation as part of the Research 

Training Group “Feedback-Based Quality Management in eLearning” (DFG-GK-1223). 

We are grateful to Michael Deneke and Oliver Glindemann for their advice and support. 


[Be06] Dave Berque. An evaluation of a broad deployment of DyKnow software to support note 

taking and interaction using pen-based computers. Journal of Computing Sciences in 

Colleges, 21:204–216, 2006. 

[BK06] Aaron Bauer and Kenneth Koedinger. Pasting and Encoding: Note-Taking in Online 

Courses. In Proc. 6th Int. Conf. on Advanced Learning Technologies (ICALT’06), 2006. 

[BP05] Francoise Boch and Annie Piolat. Note Taking and Learning: A Summary of Research. 

The WAC Journal, 16:101–113, September 2005. 

[Bü78] Karl Bühler. Die Darstellungsfunktion der Sprache. Ullstein, Frankfurt, 1978. 

[Ch06] M.A. Chatti, T. Sodhi, M. Specht, R. Klamma, and R. Klemke. u-Annotate: An Application 

for User-Driven Freeform Digital Ink Annotation of E-Learning Content. In Proc. of 

the 6th Int. Conf. on Advanced Learning Technologies (ICALT’06), 2006. 

[Ge05] Daniel Geraskov, Sven Göller, Wilfried Rüsse, Werner Sesink, and Thomas Trebing. 

Transformation einer Vorlesung durch E-Learning-Elemente. Medien-Pädagogik, 02, 

2005. 

[Ki89] Kenneth A. Kiewra. A review of note-taking: The encoding-storage paradigm and beyond. 

Educational Psychology Review, 1(2):147–172, 1989. 

[Ka05] Matthew Kam, Jingtao Wang, Alastair Iles, Eric Tse, Jane Chiu, Daniel Glaser, Orna 

Tarshish, and John Canny. Livenotes: a system for cooperative and augmented notetaking 

in lectures. In CHI ’05: Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors 

in computing systems, pages 531–540, 2005. 

[LTZ05] Tobias Lauer, Stephan Trahasch, and Bernd Zupancic. Anchored Discussions of Multimedia 

Lecture Recordings. In Proceedings of the Frontiers in Education Conference (FIE 

2005), 2005. 

[Ob03] Hartmut Obendorf. Simplifying annotation support for real-world-settings: a comparative 

study of active reading. In HYPERTEXT ’03: Proceedings of the fourteenth ACM 

conference on Hypertext and hypermedia, pages 120–121, 2003. 

[OS97] Kenton O’Hara and Abigail Sellen. A comparison of reading paper and on-line documents. 

In CHI ’97: Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, 

pages 335–342, 1997. 

[POK05] Annie Piolat, Thierry Olive, and Ronald T. Kellogg. Cognitive Effort during Note Taking. 

Applied Cognitive Psychology, 19:291–312, 2005. 

56

Freie Bildungsressourcen im didaktischen Kontext 

Peter Baumgartner, Sabine Zauchner 

Department für Interaktive Medien und Bildungstechnologien 

Donau-Universität Krems 

Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30 

3500 Krems 

peter.baumgarter@donau-uni.ac.at 

sabine.zauchner@donau-uni.ac.at 

Abstract: Im Beitrag werden einige Gründe für Initiativen zu „Open Educational 

Resources“ (OER) für den Hochschulsektor zusammengestellt und kritisch beleuchtet. 

Daran anschließend werden mögliche didaktische Konsequenzen im Zusammenhang 

mit dieser Bewegung diskutiert. Im dritten Teil des Beitrages werden didaktische 

Aspekte von Anforderungen an OER Initiativen diskutiert. 

1 Aspekte der OpenCourseWare (OCW) Initiative 

Als das Massachusetts Institute of Technology (MIT) im April 2001 seine OpenCourseWare 

Initiative [W01] öffentlich bekannt machte, reichten die Reaktionen von Überraschung 

bis zu Verwirrung: Warum sollte eine solch prestigeträchtige Institution ihre 

Kursinhalte frei zur Verfügung stellen? Gibt sie damit nicht ihr wesentliches Kapital der 

Konkurrenz preis? Kritiker/innen wurden nicht müde, die schlechte Umsetzung (tatsächlich 

bestehen viele Inhalte – vorerst? – bloß aus einem Syllabus, d.h. aus einer Zusammenstellung 

von Überschriften zu den Kursinhalten) sowie mögliche (kultur-) 

imperialistische Hintergedanken (die ganze Welt soll mit MIT-Inhalten „sozialisiert“ 

werden) zu beanstanden. 

In der Zwischenzeit hat sich die Situation jedoch soweit entwickelt, dass wohl der folgende 

Spruch zutrifft: „Die Hunde bellen, doch die Karawane zieht weiter“: Schätzungen 

zufolge, standen mit Herbst 2006 am Hochschulsektor mehr als 2500 Lehrgänge von 

über 200 Universitäten und Hochschulen alleine aus den USA, China, Japan und Frankreich 

zur Verfügung [Wi06]. Davon stellte das MIT damals noch den überwiegenden 

Teil von 1.550 Kursen. In der Zwischenzeit beteiligen sich am 2005 gegründeten Open- 

CourseWare Consortium [W02] bereits mehr als 120 Universitäten [W03]. 

In einem Referat auf der Konferenz "Open Educational Resources - Institutional Challenges", 

an der Universitat Obertate de Catalunya (UOC, Barcelona 22.-24. November 

2006), zählte Shigeru Miyagawa, Professor für Linguistik am MIT, 7 Vorteile der OCW- 

Initiative für das MIT auf [W04]: 

57

1. Es wird damit weltweit das Image des MIT verbessert. Diese Initiative brachte 

(und bringt immer noch) dem MIT enormes Echo in der Presse [W05]. 

2. Es wird ein gewisser Stolz innerhalb der MIT-Community erzeugt, der insbesondere 

in der Bindung der Absolventen/innen (Alumni) an das MIT sichtbar wird. 

3. Es wird die Kooperation innerhalb der Hochschullehrenden unterstützt, weil Erfahrungen 

mit diesen Ressourcen innerhalb der Lehre ausgetauscht werden. 

4. Es wird die Bildungsmission, der das MIT verpflichtet ist, mit dieser Initiative unterstützt. 

5. Die Materialien fungieren als Anschauungsmaterial für die Institute und deren 

Curricula (Showcase). 

6. Die öffentlich zugänglichen Materialien erleichtern das Werben um neue Studierende 

(Akquise). 

7. Die Beteiligung an der Initiative erfordert neue Kompetenzen in der MIT-Faculty 

und fördert damit Prozesse der Personalentwicklung. 

Entscheidend für die Einschätzung der OpenCourseWare Initiative für die einzelnen 

Institutionen aber sind zwei wesentliche Einschränkungen: Obwohl das Material frei 

zugänglich ist, kann daraus weder eine Beratungsleistung noch eine (Kosten-)Ersparnis 

oder gar das Recht einer Zertifizierung in Anspruch genommen bzw. abgeleitet werden. 

Aus unserer Sicht ergeben sich daraus folgende drei weit reichende Konsequenzen: 

58 

! Individuell Lernende können zwar das Material für selbst gesteuerte Lernvorgänge 

verwenden, daraus ergibt sich jedoch nicht automatisch ein formal anerkannter 

ausbildungs- oder karriererelevanter Vorteil. Selbst wenn sie sich in Studiengänge 

des MIT einschreiben, sind keine reduzierten Gebühren vorgesehen. Das überrascht 

auch deshalb, weil Ansätze des kompetenzbasierten Lernens – und damit 

auch die Anerkennung früher erworbener Qualifikationen (Acknowledgement of 

Prior Learning = APL oder auch Recognition of Prior Learning = RPL) zunehmend 

an Verbreitung gewinnen. 

! Lehrende hingegen könnten das frei zugängliche Material – wenn sie es für ihre 

eigene Zwecke aufbereiten und adaptieren – nutzbringend für eigene Bildungsveranstaltungen 

verwenden. Leider wird jedoch das angebotene Material für eine solche 

Wiederverwendung gerade nicht besonders vorbereitet und ist deshalb häufig 

– vor allem wegen der immanenten Kursstruktur der Materialien – wenig für eine 

solche Wiederverwendung geeignet. 

! Eine dritte – unserer Meinung nach bisher viel zu wenig beachtete – Wirkung von 

OpenCourseWare besteht darin, dass der Bildungsprozess implizit aufgewertet 

wird. Wenn erst einmal die Inhalte frei zur Verfügung stehen, kann sich die Aufmerksamkeit 

und damit die Konkurrenz der Bildungsinstitutionen auf die Effizienz 

des didaktischen Arrangements richten. „Content“ wird dann richtigerweise nur 

mehr als ein Teil einer umfassenden und ganzheitlich zu betrachtenden Lernumgebung 

gesehen.

Zusammenfassend also zeigt sich, dass die MIT OpenCourseWare Initiative durchaus 

nicht nur eine „Mogelpackung“ darstellt, sondern für die jeweilige (anbietende) Einrichtung 

institutionelle Vorteile mit sich bringt. Andererseits wird das Potential dieser globalen 

Initiative jedoch durch ein Fehlen von Überlegungen zum kompetenzbasierten Lernen, 

der möglichst hohen Wiederverwendbarkeit von Materialien und einer expliziten 

Diskussion didaktischer Adaptionen und Implementierungen eingeschränkt. 

2 Aspekte von Open Educational Resources (OER) 

Seit der OCW-Initiative des MIT sind weltweit eine Reihe anderer Initiativen wie Open 

Access (= freier Zugang zu wissenschaftlichen Zeitschriftenartikeln) und Open Content 

bzw. Open Educational Resources-Initiativen (OER, dt. „freie Bildungsressourcen“) zu 

beobachten. OER setzt sich zum Ziel, den Einsatz und die Wiederverwendung von freien 

Bildungsressourcen weltweit zu fördern und die Nachhaltigkeit dieser Projekte sicherzustellen 

[z.B. ABH07]. Diese Entwicklungen beziehen sich aber nicht nur auf Hochschulen, 

denn auch die Anzahl freier Bildungsressourcen, die nicht in Form von universitären 

Lehrgängen angeboten werden, nimmt kontinuierlich zu [Wi06]. 

Die Vielzahl unterschiedlicher Initiativen sowie die Diskussion zur begrifflichen Abgrenzung 

und Schärfung der dabei verwendeten Begriffe zeigt, dass ein allgemeiner 

Konsens über deren Gehalt und Verwendung, v.a. auch unter Miteinbeziehung einer 

eigenständigen Europäischen Perspektive, noch aussteht. Besondere Verdienste kommen 

in diesem Zusammenhang der UNESCO zu, die eine erste Definition vorlegte [Un02], 

sowie den Bestrebungen des CERI (Centre for Educational Research and Innovation) der 

OECD [z.B. Hy06]. Es herrscht heute aber weitgehend Einigkeit, dass „freien Bildungsressourcen“ 

(OER) ein umfassendes Anliegen ist, das sowohl 

! Lerninhalte, 

! Software-Werkzeuge, die den Lernprozess unterstützen, 

! Repositorien von Lernobjekten (Learning Object Repositories, LOR), 

! als auch Kurse und andere inhaltliche Materialien 

einschließt. Unterschiedliche Bedeutungen werden auch unter dem Begriff „open“ bzw. 

„frei“ zusammengefasst. So wird je nach Quelle davon gesprochen, dass für die Nutzer/innen 

möglichst keine 

! technischen (z.B. Quellcode, Editoren, APIs), 

! kostenmäßigen (z.B. Subskriptionsgebühren, Pay-Per-View Gebühren) 

! oder rechtlichen (z.B. Copyright oder Lizenzeinschränkungen) 

Einschränkungen gegeben sein sollten [vgl. z.B. Do06, Ba07, Ol07]. 

59

Zu Beginn der internationalen Bestrebungen nach freien Bildungsressourcen stand vor 

allem das humanistisch Ideal der „Bildung für alle“ im Vordergrund (freier Zugang auch 

für benachteiligte Bevölkerungsschichten, Entwicklungsländer etc.). Aus unserer Sichtweise 

gilt es jedoch zu betonen, dass nicht nur politische oder philanthropische Aspekte 

für freie Bildungsressourcen sprechen, sondern auch die Innovationskraft und didaktische 

Qualität von Bildungsprozessen positiv beeinflusst werden können. Die innovative 

Entwicklung und Anwendung didaktischer Modelle wird in den Vordergrund gestellt, 

wenn Inhalte erst frei zur Verfügung gestellt werden und sich der Blickwinkel der Aufmerksamkeit 

auf die Qualität des Lehrens und Lernens richten kann. Damit wird nämlich 

die Konkurrenz um die „besseren“ Inhalte auf eine Konkurrenz um innovativere didaktische 

Formen transformiert. Die Inhalte sind frei verfügbar und damit sozusagen gegeben; 

es geht nun in der Folge in erster Linie darum wie sie angewendet werden, d.h. in 

Lehr-/Lernarrangements verwendet bzw. eingebunden werden [Ba07]. Häufig entstanden 

innovative didaktische Modelle bei der Entwicklung neuer Inhalte – sozusagen als 

notwendige Komponente einer ganzheitlichen Problemlösung mit sowohl inhaltlichen 

als auch didaktischen Aspekten. Dadurch wurden aber Inhalte und Didaktik zu stark in 

der spezifischen Rolle ihrer gegenseitigen Bezugnahme gesehen und quasi mental fest 

„verdrahtet“. Eine mögliche Wiederverwendbarkeit sowohl der Inhalte als auch des 

didaktischen Modells wird daher oft nicht sofort gesehen weil sie eine zusätzliche kognitive 

Operation (Blick mit einem höheren Abstraktionsgrad) erfordert. Das Zur- 

Verfügung-Stellen von Materialien – wie es zum Teil noch bei der OpenCourseWare 

Initiative der Fall ist – fungiert unter diesen Gesichtspunkt nicht mehr bloß isoliert (humanistisch, 

philantropisch etc.), sondern wirkt als Katalysator für didaktische Innovationskraft 

bei der kollaborativen Entwicklung und Nutzung der frei, verfügbaren Ressourcen. 

Als besonders zentraler Aspekt steht damit die Möglichkeit, Bildungsressourcen für 

eigene Lehr- und Lernzwecke zu adaptieren, weiter zu entwickeln, wieder zur Verfügung 

zu stellen und unter den Gesichtspunkten kompetenzbasierter Ausbildung auch als 

Grundlage für die Zertifizierung der eigenen Bildungsinstitution zu verwenden, im Vordergrund. 

3 Herausforderungen für OER Konzepte und Projekte 

Eine Vielzahl an Publikationen beschäftigt sich derzeit mit der Thematik einer nachhaltigen 

Verankerung von OER Initiativen mit dem Ziel, Empfehlungen für Entscheidungsträger/innen, 

Fördergeber/innen, Bildungspolitiker/innen, Projektverantwortliche, Studierende 

oder Lehrende ableiten, z.B. [Ol07, Do07, ABH07, Al05, Mm07, Hy06]. 

Inhaltlich werden hier unterschiedliche Finanzierungsmodelle ebenso thematisiert wie 

Copyrightfragen, technische Voraussetzungen, Produktions- und Contentmodelle oder 

personelle Ressourcen und Communitybuilding, kaum jedoch stehen didaktische Überlegungen 

im Zentrum der Diskussion. 

Aus unserer Sichtweise lassen sich insgesamt sechs Gruppen von Herausforderungen für 

OER-Initiativen unterscheiden: (1) Zieldefinition, (2) Geschäftsmodell, (3) didaktische 

Integration, (4) technische Voraussetzungen, (5) Nutzungsrechte und (6) Qualitätssicherung. 

Wir haben diese sechs Herausforderungen bereits dargestellt [ZB07] wollen wir 

auf die didaktischen Implikationen all dieser Kriterien – und nicht nur der dritten (didak- 

60

tischen) Gruppe – näher eingehen und zeigen, dass diese Herausforderungen für freie 

Bildungsressourcen in jedem der einzelnen Aspekte implizit auch eine eigenständige 

didaktische Komponente haben. 

3.1 Didaktische Zieldefinition 

Obwohl für OER Initiativen eine ganze Reihe von unterschiedlichen Zielen genannt 

werden, die von moralisch-ethischer Verpflichtung des Teilens von Bildungsressourcen 

über wirtschaftlichen Überlegungen bis hin zur Verbesserung interner Kompetenzen und 

der Qualität der angebotenen Ressourcen reichen (vgl. z.B. [Hy06, Mm07], wird didaktische 

Variabilität und didaktische Innovation als explizites Ziel nur selten angeführt. 

Wären mit den freien Bildungsressourcen didaktische Absichten explizit gekoppelt, dann 

müsste sich dies in der Gestaltung sowohl der angebotenen Ressourcen als auch im Design 

der Umgebung, in der sie angeboten werden, niederschlagen. Zwei prinzipielle 

Zugänge, die sozusagen zwei Pole einer didaktischen Zielstellung darstellen, wären 

denkbar: 

! Der Inhalt wird bereits mit einem innovativen didaktischen Setting verknüpft angeboten. 

Das eigentlich interessante Angebot (die Bildungsressource) ist das didaktische 

Arrangement, das dementsprechend auch detailliert beschrieben und erläutert 

gehört. 

! Obwohl der Inhalt relativ didaktisch neutral angeboten wird, geht es vor allem um 

den Erfahrungsaustausch in der didaktischen Nutzung: Unter welchen Voraussetzungen, 

mit welcher Zielgruppe, in welchen räumlichen, zeitlichen und personellen 

Rahmenbedingungen wurden welche Erfahrungen damit gemacht? Statt einer 

Feedbackschleife zur Verbesserung des Inhalts (indem z.B. korrigierte, adaptierte, 

verbesserte etc. Inhalte wieder zur Verfügung gestellt werden) bedarf es systematisch 

gesammelter Rückmeldungen zum didaktischen Arrangement (inklusive 

Werkzeuge, die bei der Erstellungen und Auswertung dieser Erfahrungen helfen). 

3.2 Didaktisch motiviertes Geschäftsmodell 

Finanzierungsmodelle, finanzielle Nachhaltigkeit und Anreizsysteme können auch für 

eine didaktisch motivierte Ökologie von freien Bildungsressourcen entwickelt werden. 

Wie können die frei zur Verfügung gestellten Ressourcen die didaktische Variabilität 

erhöhen, die didaktische Qualität verbessern und/oder didaktische Innovationen fördern? 

Die bisherigen Überlegungen zum Austausch bzw. Wiederverwendung von Inhalten 

ließe sich recht einfach auf didaktische Modelle umlegen. „Didactic sharing“ klingt 

vielleicht sprachlich nicht so flott wie „Content sharing“ wäre aber mindestens ebenso 

wichtig. Ganz abgesehen davon, dass wir Werkzeuge zur Beschreibung, Entwicklung 

und Implementierung didaktischer Settings brauchen. Werkzeuge, die – anders als bei- 

61

spielsweise die Editoren für IMS Learning Design – intuitiv und ohne detaillierte Kenntnisse 

der darunter liegenden technischen Konzeptionen benutzt werden können. 

3.3 Didaktische Integration 

Die Innovationskraft einer OER Initiative ist in weiten Bereichen davon bestimmt, inwieweit 

es gelingen kann, OER für variable Anforderungen didaktischer Nutzungskontexte 

verfügbar zu machen. Es kommt also dem Bereich der Adaptierbarkeit und der 

Wiederverwendbarkeit von OER auf einer kontextuellen Ebene besondere Bedeutsamkeit 

zu. 

Damit steht hier Fragen im Zentrum der Überlegungen, die sich auf die Adaptierbarkeit 

der Bildungsressourcen für unterschiedliche didaktische Modelle (Ist es möglich OER 

für unterschiedliche didaktische Modelle nutzbar zu machen? Sind die Ressourcen in 

didaktischer Hinsicht adaptierbar und wieder verwertbar? Haben Lehrende die Möglichkeit, 

die Ressourcen an ihre Lehrmethode anzupassen? Haben Lernende die Möglichkeit, 

die Ressourcen an ihre Bedürfnisse anzupassen? ) und auf eine kooperative Weiterentwicklung 

der Ressourcen (Sind in Erweiterung eines „Use-Only“-Konzepts kooperative 

Weiterentwicklungen der Ressourcen möglich? Wie gestaltet sich der Umgang mir adaptierten 

Inhalten? Wie werden die Ressourcen aktuell gehalten?) beziehen. 

Aber auch die didaktische Qualität der angebotenen Ressourcen (Sind Lehrziele transparent 

gemacht? Sind Lernwirksamkeitskontrollen vorgesehen? Werden die eingesetzten 

Lehrmethoden auf die Lernziele abgestimmt? Werden Einstiegsvoraussetzungen genannt? 

Wird angegeben, welche Vorkenntnisse vorausgesetzt werden? Wird das Erreichen 

unterschiedlicher Lehrzielebenen gefördert?) das Angebot von Support- oder Tutoringmodellen 

und eine curriculare Einbindung der Angebote (Sind Möglichkeiten einer 

curricularen Einbindung gegeben bzw. geplant? Welcher Bezug besteht zu Prüfungselementen? 

Sind Anrechnungsmöglichkeiten für formale Qualifikationen gegeben) sind 

Überlegungen, die im Sinne einer didaktischen Integration angestellt werden müssen. 

3.4 Technische Voraussetzungen für didaktische Adaptionen 

Technische Voraussetzungen für Adaption und Wiederverwendung stellen eine wesentliche 

weitere Anforderung für OER Projekte dar. Diese Voraussetzungen beziehen sich 

aber nicht nur – wie dies traditionellerweise gesehen wird – auf Fragen der Interoperabilität 

und technischen Adaptierbarkeit, Auffindbarkeit und einfachen Nutzung der Ressourcen 

sondern auch auf die Möglichkeit der didaktischen Adaption der Ressourcen: 

Fragen, die sich unter diesem Aspekt stellen und durch technische Vorkehrungen gelöst 

werden müssten, wären beispielsweise: 

62 

! Was müsste wie und mit welchen Werkzeugen geändert werden, damit die Ressource 

für eine andere Ziel- oder Altersgruppe einsetzbar wird?

! Welche Änderungen sind wie und mit welchen Werkzeugen vorzunehmen, damit 

die Ressource für eine andere Gruppengröße verwendet werden kann? 

! Welche Änderungen sind wie und mit welchen Werkzeugen vorzunehmen, damit 

die Ressource auch für andere physikalisch-technische (z.B. räumliche) Ausstattungen 

verwendet werden kann? 

Diesen Beispielen für Fragestellungen haftet eine gewisse Künstlichkeit an. Dies hängt 

aber unserer Meinung nach vor allem damit zusammen, dass wir (fatalerweise) noch 

gewohnt sind, vor allem in darbietenden bzw. darstellenden Lehrformen zu denken und 

uns daher die Präsentation von Inhalten bei der Wiederverwendung und Adaption vorstellen. 

Erarbeitende, problemorientierte, explorative und konstruktive Lehrformen werden 

leider noch viel zu wenig beachtet. 

Wenn wir uns beispielsweise ein didaktisches Arrangement vorstellen, das einen spielerischen 

Zugang zu einer Problematik mittels eines Balls vorsieht, wird deutlich, wie die 

obigen Anforderungen steigen: Sowohl das Material des zu verwendenden Balls, seine 

Größe als auch die Raumstruktur bekommen eine enorme Bedeutung. Das gilt nicht nur 

in der realen (Präsenz-)Situation sondern auch im E-Learning: In diesem Fall wäre beispielsweise 

die Wahl der Farbe und Größe des Balls, die Art und Schnelligkeit seiner 

Steuerung, die Komplexität des simulierten Raumes usw. im Zusammenspiel mit der 

angepeilten Zielgruppe oder der Anzahl der Spieler/innen bei der Entwicklung (bzw. 

Adaption der Software) von Belang. 

3.5 Kommunikation der Intellectual Property Rights (IPR) 

Es gibt mittlerweile bereits eine Reihe von Lizenzen, die nicht mehr bloß „All Rights 

Reserved“ (traditionelles Copyright) vorsehen, sondern entweder überhaupt keine Einschränkungen 

(Public Domain, „No Rights Reserved“) oder aber eine Abstufung spezifischer 

Rechte beinhalten, sodass sie die Möglichkeiten und Bedingungen der Nutzung 

eindeutig beschreiben werden. Erst damit ist ein effektiver, leicht nachvollziehbarer, 

transparenter kontrollierter Austausch von Ressourcen möglich. Besonderes Interesse 

kommt hier sicherlich der Creative Commons Lizenz zu [W06], die 11 unterschiedliche 

Variationen vorsieht. 

Aus unserer Sicht kommt dabei sowohl der Kommunikation und der benutzer/innenfreundliche 

Umgang mit der verwendeten Lizenzstrategie als auch deren transparente 

Implementierung große Bedeutung zu. So unterliegt beispielsweise ein Kurs, der 

aus unterschiedlich lizenzierten Materialien zusammengestellt worden ist, der dabei 

verwendeten eingeschränktesten Lizenz. Wie kann diese mit einer ungünstigen Lizenz 

versehende Ressource im Kurs gefunden werden (damit es beispielsweise mit einem 

Objekt einer freieren Lizenz ausgetauscht werden kann)? Lassen sich die Ressourcen 

unter bestimmten Nutzungsbedingungen zusammenstellen? Ähnlich wie es unter Creative 

Commons bereits eine Remix-Lizenz für Audioressourcen gibt, bräuchten wir auch 

eine Remix-Lizenz für Bildungsressourcen bzw. Lernobjekte. 

63

3.6 Qualitätssicherung und Didaktik 

Die Qualität der im Rahmen einer OER Initiative bzw. eines Projekts angebotenen Bildungsressourcen 

stellt eine weitere der zentralen Herausforderungen der OER Bewegung 

dar. Dabei geht es aber nicht nur um Qualitätssicherungsprozesse von inhaltlichen Kriterien 

wie Korrektheit, Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Inhalte, sondern 

auch um die Beurteilung der Relevanz der angebotenen Inhalte für einen bestimmten 

Kontext, d.h. um eine Bewertung der didaktischen Qualität eines Angebotes. 

Wird die didaktische Güte eines Angebotes aber ebenfalls in die Prozesse der Qualitätssicherung 

einbezogen, dann ist es mit einer simplen Begutachtung der Inhalte durch 

Fachexperten/innen nicht getan. Es müssen vielmehr Modelle und Evaluierungsformen 

entwickelt werden, die ein – auch didaktische Gesichtspunkte berücksichtigendes – 

Qualitätsmanagement-System favorisieren, das wiederum als Projektsteuerungsinstrument 

wahrgenommen, kontinuierlich überprüft und adaptiert wird. 

4 Zusammenfassung 

Aus unserer Sicht sind Initiativen für freie Bildungsressourcen Katalysatoren für didaktische 

Innovation. OER Aktivitäten erfordern nämlich entweder a priori Überlegungen zu 

einer möglichst kontextfreien Entwicklung von Ressourcen oder aber a posteriori Konzepte, 

Hinweise und Ideen wie die unter einem spezifischen Gesichtspunkt zusammengestellten 

Ressourcen auch unter anderen Kontexten von anderen NutzerInnen Verwendung 

finden können. 

Damit OER Projekte erfolgreich sind, müssen sie einer Reihe von Anforderungen genügen. 

Das sind: (1) Eine klare didaktische Zieldefinition, (2) ein überzeugendes auf Win- 

Win-Situationen aufgebautes didaktisch motiviertes Geschäftsmodell, (3) vielfältige 

Möglichkeiten unterschiedlicher didaktischer Integrationen, (4) technische Möglichkeiten 

und Hilfestellungen für didaktische Adaptionen, (5) eine verständliche und übersichtliche 

Kommunikation der Lizenzbedingungen möglichst mit Hinweisen auf alternative 

Möglichkeiten und (6) den Aufbau eines intrinsisch motivierten Qualitätssicherungsprozesses. 


[Al06] Albright, P. (2006). Internet Discussion Forum Open Educational Resources: Open 

Content for Higher Education: Final Forum Report [online]. http://www.unesco.org/ 

iiep/eng/focus/opensrc/PDF/OERForumFinalReport.pdf, [30.06.2007]. 

[ABH07] Atkins, D.E., Brown, J.S., & Hammond, A.L. (2007). A Review of Open Educational 

Resources (OER) Movement : Achievements, Challenges, and New Opportunities [online]. 

http://www.oerderves.org/wp-content/uploads/A%20Review%20of%20the%20 

Open%20Educational%20Resources%20(OER)%20Movement%20Final.doc, 

[30.06.2007]. 

64

[Ba07] Baumgartner, P. (2007). Medida-Prix – Quo vadis ? Gedanken zur zukünftigen Ausrichtung 

des mediendidaktischen Hochschulpreises. In Forum Neue Medien (Hrsg.), E- 

Learning. Strategische Implementierungen und Studieneingang (S. 68-81). Graz : Verlag 

Forum Neue Medien. 

[Dh06] Dholakia, U.M., (2006). What Makes an Open Education Program Sustainable? The 

Case of Connexions [online]. http://oer.wsis-edu.org/MALMOE/malmoe-Dholakia.pdf, 

[30.06.2007] 

[Do07] Downes, S. (2007). Models for Sustainable Open Educational Resources. Interdisciplinary 

Journal of Knowledge and Learning Objects, (3). http://scholar.google.com/ 

scholar?hl=de&lr=&q=cache:LY7BwSPrzpcJ:www.ijklo.org/Volume3/IJKLOv3p029- 

044Downes.pdf+UNESCO+definition+OER, [30.06.2007]. 

[Hy06] Hylen, J. (2006). Open Educational Resources: Opportunities and Challenges [online]. 

http://www.oecd.org/document/10/0,2340,en_2649_33723_37351178_1_1_1_1,00.html, 

[30.06.2007]. 

[Mm07] MMB Institut für Medien und Kompetenzforschung (2007). Open Educational Resources 

an internationalen Hochschulen – eine Bestandsaufnahme [online]. www.campusinnovation.de/files/MMB_OpenEdRes_Feb2007.pdf, 

[30.06.2007]. 

[Ol07] OLCOS, G. (2007). Open Educational Practices and Resources : OLCOS Roadmap 2012 

[online]. http://www.olcos.org/english/roadmap/download/, [30.06.2007]. 

[Un02] UNESCO (2002). Forum on the Impact of Open Courseware for Higher Education in 

Developing Countries. Final Report [online]. http://unesdoc.unesco.org/images/0012/ 

001285/128515e.pdf , [30.06.2007]. 

[Wi06] Wiley, D. (2006). On the Sustainability of Open Educational Resource Initiatives in 

Higher Education [online]. http://opencontent.org/docs/oecd-report-wiley-fall-2006.pdf, 

[16.06.2007]. 

[ZB07] Zauchner, S., & Baumgartner, P. (in Druck). Herausforderung OER – Open Educational 

Resources. In Tagungsband der GMW Tagung 2007 in Hamburg. Münster: Waxmann. 

Internetadressen 

[W01] http://ocw.mit.edu/OcwWeb/index.htm [30.06.07] 

[W02] http://www.ocwconsortium.org/ [30.06.07] 

[W03] http://www.ocwconsortium.org/about/members.shtml [30.06.07] 

[W04] http://www.peter.baumgartner.name/goodies/aspekte-freier-bildungsressourcen/shigerumiyagawa 

[30.06.07] 

[W05] http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Global/AboutOCW/medicoverage.htm [30.06.07] 

[W06] http://creativecommons.org/ [30.06.07] 

65

Organisation tutorieller Betreuung beim E-Learning 

Nadine Ojstersek 

Lehrstuhl für Mediendidaktik und Wissensmanagement 

Universität Duisburg-Essen 

Forsthausweg 2 

47057 Duisburg 

nadine.ojstersek@uni-due.de 

Abstract: Die Organisation und Gestaltung der Betreuungskomponente ist ein wesentlicher 

Erfolgsfaktor für das E-Learning. Jedoch wird häufig der hohe Zeit- und 

Kostenaufwand für die Betreuung und die Bedeutung eines leistungsfähigen Planungs- 

und Zeitmanagements unterschätzt. Durch das Level Support-Konzept 

können Lernende optimal unterstützt werden und zugleich wird ein angemessener 

Arbeitsaufwand für Betreuende gewährleistet. Insbesondere bei stark arbeitsteiligen 

Betreuungskonzepten ist die Klärung und Transparenz von Abläufen, Zuständigkeiten 

und Entscheidungskompetenzen erforderlich. Der kombinierte Einsatz 

einer Lernplattform und eines Content Management Systems kann sowohl die 

Entwicklung aktiver Learning Communities unterstützen als auch den Austausch 

und die Zusammenarbeit im Betreuungsteam fördern. 

1 Einleitung 

In Diskussionen über die technischen Möglichkeiten des E-Learning fließen zunehmend 

pädagogische bzw. fachinhaltliche und -didaktische Aspekte ein. Es wurde erkannt, dass 

Medien zwar eine unterstützende Funktion beim Lernen übernehmen, jedoch didaktisch 

aufbereitetes und in technischen Medien zur Verfügung gestelltes Wissen allein keine 

Garantie für den Erfolg eines Lernangebotes bietet [Sc04]. Insbesondere die personelle 

Betreuung spielt eine wichtige Rolle für erfolgreiches E-Learning [HB02a]. Darüber 

hinaus ist die Frage der Effizienz und Effektivität mediengestützten Lernens für alle 

Entscheidungsträger und solche, die sich mit der Überlegung tragen, neue Medien in 

Bildungseinrichtungen einzusetzen, von zentraler Bedeutung [Ke01]. Um die Lernenden 

optimal zu unterstützen und zugleich einen angemessenen Betreuungsaufwand gewährleisten 

zu können, ist eine sorgfältige Konzeption langfristig tragfähiger Betreuungskonzepte 

erforderlich. Anhand des weiterbildenden Online-Studienprogrammes Educational 

Media 1 wird das Level Support-Konzept als eine Möglichkeit der effizienten und 

effektiven Organisation und Gestaltung tutorieller Betreuung veranschaulicht. Darüber 

hinaus wird die Verknüpfung softwareunterstützter Betreuung mit personeller Unterstützung 

aufgezeigt. 

1 http://online-campus.net (Stand: 30.06.2007) 

67

2 Konzept des Level Supports 

Im Gegensatz zu Präsenzlernangeboten wächst beim E-Learning der Betreuungsaufwand 

mit steigender Teilnehmerzahl wesentlich steiler an [GSW03]. Insbesondere, wenn die 

optimale Betreuungsrelation von maximal 1:12 bis 1:15 [Mü01] überschritten wird. Um 

die Qualität der Betreuung beim E-Learning, auch unter Berücksichtigung eines angemessenen 

Betreuungsaufwandes, realisieren zu können, bietet das Konzept des Level 

Supports Anhaltspunkte für die Organisation tutorieller Betreuung. Im Bereich des IT- 

Service Managements wird die Implementierung eines Level Supports bereits als eine 

notwendige Voraussetzung für die zielgerichtete Bearbeitung von Kundenanfragen betrachtet, 

um qualitativ hochwertige Dienstleistung zu konkurrenzfähigen Preisen anbieten 

zu können [EK04]. Die Einbeziehung möglichst vielfältiger Kommunikations-wege 

soll eine schnelle und kompetente Beantwortung von Anfragen, z.B. durch den Einsatz 

eines Call Center, bieten [BF99]. Dieses Konzept wird zunehmend auch von Bildungsorganisationen 

übernommen. Als erste und zentrale Anlaufstelle für Lernende [EHF98] 

[Wo04] stellt es den zentralen Kontaktpunkt zwischen Lernenden (Kunden) und Betreuenden 

(Kunden-Service) dar. 

Durch eine zentrale Anlaufstelle kann verhindert werden, dass die Lernenden versuchen, 

kompetente Betreuungspersonen direkt zu erreichen, da dies bei Erfolglosigkeit unnötige 

zeitliche Ressourcen strapaziert und dies zu Frustrationen bei den Lernenden und 

Betreuenden führen kann. Darüber hinaus wird eine kompetente und schnelle Beratung 

ermöglicht sowie die Notwendigkeit der Weiterleitung an andere Ansprechpersonen 

reduziert [Wo04]. Aus diesem Grund sollten auch kleine Bildungsanbieter – mit einer 

geringen Anzahl von Lernenden und geringen finanziellen Mitteln – eine solche zentrale 

Anlaufstelle anbieten (z.B. Sekretariat) (vgl. Abb. 1). 

LERNENDE 

LERNENDE 

CALL 

CENTER 

LERNENDE 

Abbildung 1: Kontaktpunkt Call Center 

Das Hauptziel besteht daher darin, eine schnelle Hilfe für aktuell auftretende Probleme 

zu bieten, d.h. möglichst viele Fragen bereits bei der ersten Kontaktaufnahme zu beantworten, 

um auf diese Weise eine geringe Weitergabe von Fragen und Problemmeldungen 

an nachfolgende Spezialistenteams zu vermeiden [RM98]. 

68 

BETREUENDE

Um die auf diese Weise gewonnenen, vielfältigen Informationen über die Lernenden zu 

dokumentieren, ist eine geeignete Software erforderlich. Nur durch die technischen 

Möglichkeiten der Informationssammlung und des -austausches kann eine optimale 

Betreuung gewährleistet werden. Beispielsweise können Gesprächsverläufe dokumentiert 

und bei erneuten Anfragen des Lernenden bei der Beratung – auch durch andere 

Betreuende – eingesehen und berücksichtigt werden. Durch die Dokumentation und 

Analyse von Informationen über die Lernenden wird auf diese Weise eine kompetente 

und schnelle Beratung ermöglicht, die zu einer hohen Zufriedenheit und Teilnehmerbindung 

führen kann [Wo04]. 

Die Organisation der Betreuung kann über ein (One Level-Support) oder mehrere Level 

(Multiple Level-Support) erfolgen. 

2.1 One Level-Support 

Erfolgt die Organisation der Betreuung als One Level-Support, stellen die Lernenden 

ihre Anfragen direkt an die, für diese Fragestellung kompetente/n Ansprechpartner/in 

und erhalten von dieser Person eine Rückmeldung. Zusätzlich zu den Lehrenden werden 

durch den Einsatz neuer Medien auch im Rahmen traditioneller Lernangebote weitere 

Personen in das Betreuungsteam integriert, die im Rahmen eines „One Level-Supports“ 

bei Bedarf von den Lernenden direkt kontaktiert werden (vgl. Abb. 2). 

LERNENDE 

Kursbetreuer/in 

Techniker 

Sekretariat 

Abbildung 2: One Level-Support 

Ob die Betreuung im Rahmen eines One Level-Support oder – wie im nächsten Kapitel 

beschieben – über mehrere Level erfolgen sollte, ist abhängig von der Betreuungsrelation, 

den finanziellen und personellen Ressourcen der Bildungsorganisation und der 

Anzahl der Lernenden. Können kleine Betreuungsorganisationen mit einer geringen 

Anzahl von Lernenden keine zentrale Anlaufstelle anbieten, müssen bei einem solchen 

One Level-Konzept alle Beteiligten umfassend informiert sein (z.B. unterstützt durch 

eine technische Informationsbasis), um möglichst viele Fragen aus unterschiedlichen 

Bereichen beantworten und somit die Notwendigkeit einer Weiterleitung verhindern zu 

können. Darüber hinaus wird das Verantwortlichkeitsgeflecht insbesondere bei einer 

differenzierten Arbeitsteilung leicht unübersichtlich, so dass die Lernenden bei der Suche 

nach einer kompetenten Ansprechperson unterstützt werden sollten. Die Kentucky 

Virtual University 2 bietet den Lernenden beispielsweise die Möglichkeit, ihr Problem in 

ein Hilfeformular einzugeben. Die Lernenden erhalten daraufhin eine Telefonnummer 

2 Kentucky Virtual University: http://www.kyvu.org (Stand 26.03.2007) 

69

der entsprechenden Ansprechperson [HM03]. Weitere Unterstützungsmöglichkeiten 

werden in Kapitel 2.4 und Kapitel 3.2 erläutert. 

2.2 Multiple Level-Support 

Das Konzept des Two Level-Supports [AKT02] und Three Level-Supports [Wi01] wird 

zunehmend auf den Bereich E-Learning übertragen. Eine Betreuung über mehrere Level 

hinweg ist insbesondere geeignet, um eine große Anzahl von Lernenden effektiv und 

effizient zu betreuen. In Anlehnung an ein Call Center erfolgt eine Bearbeitung von 

Anfragen seitens der Lernenden über mehrere Level hinweg (vgl. Abb. 3). 

LERNENDE 

FRONT OFFICE 

Call Center 

BACK OFFICE 

Experte/Expertin A 

Experte/Expertin B 

Experte/Expertin C 

Abbildung 3: Front Office- und Back Office-Bereiche [Oj07] 

Als „Front Office“ wird der Bereich bezeichnet, der als erste zentrale Anlaufstelle von 

eingehenden Anfragen erreicht wird. Hier stehen Ansprechpartner/innen zur Verfügung, 

die über die erforderlichen Kenntnisse verfügen, um eine möglichst große Anzahl von 

eingehenden Anfragen bereits hier abschließend zu bearbeiten oder diese ggf. gezielt 

weiterzuleiten [BF99]. Da die Lernenden beim E-Learning gerade zu Beginn des Lernangebotes 

viele Anfragen stellen, können die Betreuenden zumindest in dieser Kernphasen 

durch beispielsweise fortgeschrittene Studierende von der Beantwortung einfacher 

technischer und organisatorischer Anfragen entlastet werden. In den „Back Office- 

Bereich“ werden die Anfragen an Expert/inn/en weitergeleitet, für die im Front Office 

kein ausreichender Service gewährleistet werden konnte. 

Der Vorteil für die Lernenden bei einem Multiple Level-Konzept besteht darin, dass 

‚Universalansprechpersonen‘ im First Level-Support für alle Fragen zeitnah zur Verfügung 

stehen. Darüber hinaus wird den Lernenden abgenommen, die kompetente Ansprechperson 

für ihr Anliegen selber herauszufinden. Sollte der First Level-Support den 

Lernenden nicht weiterhelfen können, wird die Anfrage an eine kompetente Ansprechperson 

im Second Level-Support weitergeleitet. Für die Betreuenden besteht der Vorteil 

dieses Konzeptes darin, dass sie durch das Filtern von einfachen organisatorischen oder 

technischen Anfragen deutlich entlastet werden [AKT02]. 

Bei einem Three Level-Support wird das „First Level“ (Front Office) und das „Second 

Level“ (Back Office-Bereich) durch das „Third Level“ ergänzt. Dieser dritte Bereich 

um-fasst beispielsweise die Dienstleistung des Herstellers oder externe Spezialist/inn/en. 

Wilbers [Wi01] veranschaulicht einen möglichen Three Level-Ablauf der Betreuung 

beim E-Learning im universitären Bereich. Im Level 1 erfolgt die sofortige Bearbeitung 

einfacher Anfragen durch beispielsweise eine/n Mitlerner/in oder studentische/n Tu- 

70

tor/in. Komplexere Anfragen werden an höher qualifizierte Mitarbeiter/innen (z.B. wissenschaftliche 

Mitarbeiter/innen) im Level 2 weitergeleitet. An das Level 3 erfolgt eine 

Weiterleitung von Anfragen an die Entwicklungsabteilung, Professor/inn/en, (externe) 

Expert/inn/en oder Techniker/innen. 

Die Voraussetzung für eine optimale Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Level 

besteht in klaren Strukturen hinsichtlich der Aufgaben und Verantwortlichkeiten 

eines jeden Teammitgliedes, um die Weiterleitung der Anfragen aus dem Front Office an 

die korrekte, zuständige Person im Back Office zu gewährleisten. Für den Three Level- 

Ablauf der tutoriellen Betreuung besteht bei Einsatz weniger qualifizierter 

Ansprechpartner/innen im ersten Level vor allem die Gefahr, dass Fragen nicht 

kompetent beantwortet werden [BF99]. Lösungsmöglichkeiten werden in Kapitel 2.4 

und Kapitel 3.2 erläutert. 

2.3 Lerngruppen- und Fachtutor/inn/en 

Wird in einem Betreuungskonzept die Trennung zwischen Lerngruppentutor/inn/en und 

Fachtutor/inn/en umgesetzt, fungieren die Lerngruppentutor/inn/en als First Level- 

Support und die Fachtutor/inn/en als Second Level-Support (vgl. Abb. 4). 

LERNENDE 

Abbildung 4: Two Level-Support [Oj07] 

Nach Sautner und Sautner [SS04] hat sich insbesondere bei zeitlich umfangreichen Bildungsangeboten 

und bei Lernangeboten mit konstanten Lerngruppen bewährt, die Bereiche 

der fachlichen Unterstützung und der Lerngruppenbetreuung voneinander zu trennen 

(vgl. Abb. 5). Im Folgenden wird anhand des Studienprogrammes Educational Media 

veranschaulicht, wie durch eine Trennung der Aufgabenbereiche die personellen Ressourcen 

im Betreuungsteam optimal genutzt werden können. 

LERNGRUPPENTUTOR/IN 

FIRST LEVEL-SUPPORT 

Lerngruppentutor/in 

Sekretariat/Verwaltung 

Moderation von Lerngruppentreffen 

Klärung organisatorischer Fragen 

Motivation 

„Organisatorische/r Vermittler/in“ 

Technischer Support 

SECOND LEVEL- 

SUPPORT 

Fachtutor/in 

FACHTUTOR/IN 

Produktion von Lernmaterial 

Fragenbeantwortung/Feedbacks 

Vorträge/Workshops 

Prüfungen/Leistungsbeurteilung 

Abbildung 5: Trennung Lerngruppentutor/in und Fachtutor/in [Oj07] 

71

Ein/e Lerngruppentutor/in begleitet ihre bzw. seine Lerngruppe über den gesamten Verlauf 

des Lernangebotes und je nach aktuellem Themengebiet bzw. Modul, stoßen die 

entsprechenden Fachtutor/inn/en als Ansprechpartner/innen hinzu. Die Begleitung durch 

Fachtutor/inn/en erfolgt im Rahmen dieses Betreuungskonzeptes durch die Aufbereitung 

und inhaltliche Betreuung der Kurse bzw. Lernmaterialien. Lerngruppentutor/inn/en 

stehen jedoch im direkten Diskurs mit den Lernenden und benötigen daher auch ein 

gewisses Fachwissen [Ar04]. Nach Sautner und Sautner [SS04] vereint sich idealerweise 

die Rolle von Lerngruppentutor/inn/en und die Rolle von inhaltlichen Expert/inn/en in 

einer Person. Ein solches Betreuungskonzept eignet sich insbesondere, wenn Lernende 

in temporären Lerngruppen ein Lernangebot durchlaufen und sich themen- bzw. modulabhängig 

im Verlauf des Lernangebotes mehrfach neu zusammensetzen und dementsprechend 

eine temporäre Lerngruppenbetreuung ausreicht. 

Die Arbeitsteilung in einem Betreuungsteam macht ein gut organisiertes Personaleinsatzmanagement 

erforderlich [EHF98]. Im folgenden Kapitel wird die zentrale 

Schnittstellenfunktion beschrieben, die von Online-Tutor/inn/en eingenommen wird und 

dargestellt, wie diese durch den Aufbau eines effektiven Informationsmanagements 

unterstützt werden kann. 

2.4 Technologische Unterstützung und Klärung der Verantwortlichkeiten 

Für ein erfolgreiches Betreuungskonzept ist ebenso wie bei einer Call Center- 

Implementierung die Entwicklung wirkungsvoller Prozesse und Verfahren, die Nutzung 

geeigneter Technologien sowie die Koordination und Zusammenführung der unterschiedlichen 

Aufgaben erforderlich [EHF98]. 

Lerngruppentutor/inn/en nehmen im Rahmen eines solchen Betreuungsteams eine zentrale 

Schnittstellenfunktionen ein [AKT02]. Als unmittelbare Ansprechpartner/innen für 

die Lernenden fungieren sie als ‚Brücke‘ bzw. ‚organisatorische Vermittler‘ zwischen 

den Lernenden, den Autor/inn/en, technischen Expert/inn/en und dem Bildungsträger. 

72 

LERNENDE 

LERNENDE 

LERNGRUPPEN- 

TUTOR/IN 

LERNENDE 

Abbildung 6: Lerngruppentutor/in als Brücke 

EXPERT/INN/EN, 

AUTOR/INN/EN ETC.

Arnold et al. [Ar04] weisen darauf hin, dass die Betreuenden klare Vorstellungen über 

ihre Rollen, Funktionen und Aufgaben sowie eine klare Verortung innerhalb des Verantwortungsgeflechtes 

benötigen. Durch klare Strukturen und die Klärung von Zuständigkeiten 

und Entscheidungskompetenzen können die personellen Ressourcen effizient 

genutzt werden. Die Zuständigkeitsbereiche sind sowohl gegenüber den Lernenden, als 

auch innerhalb des Betreuungsteams transparent zu machen. Die Transparenz der Zuständigkeitsbereiche 

und die erforderliche enge Abstimmung im Betreuungsteam 

[HB02b] erfordert eine ausreichende Versorgung mit relevanten Informationen (z.B. 

über die Struktur der Organisation und des Bildungsangebotes, Verantwortungsbereiche 

aller Mitarbeiter/innen, Ansprechpartner/innen für Online-Tutor/inn/en und Lernende 

sowie über Kurse, Module und Gestaltungsspielräume) [Ar04]. Zur Qualitätssicherung 

des Lernangebotes – insbesondere wenn die Mitglieder eines Betreuungsteams nicht an 

einem Ort tätig sind – ist ein transparenter Informations-fluss zu gewährleisten, um einen 

gemeinsamen Austausch über Ideen zur Modul-verbesserung und die Klärung allgemeiner 

Fragen zu ermöglichen [Ar04]. Dies kann durch den Aufbau eines effektiven 

Informations- bzw. Wissensmanagements ermöglicht werden, beispielsweise durch die 

Nutzung einer speziellen Software, die den Aufbau von Wissensdatenbanken unterstützt. 

In einem Datenpool werden u.a. technische Problemlösungen gesammelt, auf die bei 

Bedarf direkt zugegriffen werden kann. Obwohl der Aufbau einer solchen 

Wissensdatenbank und eines effektiven Informations-managements mit einem 

erheblichen Aufwand verbunden ist, bietet die konsequente Umsetzung eine Reihe von 

Vorteilen für die Organisation (z.B. eine steigende Sofort-lösungsquote, geringere 

Einarbeitungs- und Schulungszeiten der Mitarbeiter/innen, eine sichere Archivierung 

von Informationen, eine höhere Effizienz beim Informations-austausch und eine höhere 

Flexibilität sowie letztendlich auf diese Weise Kosten-einsparungen) (vgl. Kapitel 2.4 

und Kapitel 3.2). 

3 Studienprogramm Educational Media 

Im Folgenden wird das Konzept des Level Supports anhand des viersemestrigen, berufsbegleitenden 

Online-Weiterbildungsstudiums Educational Media 3 der Universität Duisburg-Essen 

veranschaulicht. 

3.1 Betreuungskonzept 

Das Studium startet mit einer Präsenzveranstaltung, um den Lernenden insbesondere 

eine technische Einführung zu geben und um die Lerngruppenbildung zu unterstützen. 

Die Lerngruppen bestehen aus ca. sechs Personen und werden das gesamte Studium über 

von einem bzw. einer Lerngruppentutor/in begleitet. Nach der Präsenzveranstaltung folgt 

die erste Onlinephase, in der den Studierenden in einem dreiwöchigen Rhythmus Studienmaterialien 

(Studienbriefe, Einzel- und Gruppenaufgaben etc.) auf einer Lernplattform 

zur Verfügung gestellt werden. Jedes Semester schließt mit einer Präsenzveranstaltung 

ab, um Prüfungen abzulegen, Projekte zu präsentieren und um den Aus- 

3 http://www.online-campus.net (Stand 24.03.2007) 

73

tausch in den Lerngruppen zu fördern. Um die persönliche Beziehung zwischen den 

Online-Tutor/inn/en und den Lernenden sowie zwischen den Lernenden zu vertiefen, 

finden darüber hinaus gemeinsame Abendessen und Exkursionen statt. Zum Studienabschluss 

erfolgt im Rahmen einer Abschlussveranstaltung die Verleihung der Master- 

Urkunden. Anschließend werden die Absolvent/inn/en in ein Alumni-Netzwerk aufgenommen. 

Um das Gruppengefühl zu stärken und personale Präsenz herzustellen, ist die 

Kommunikation zwischen Online-Tutor/inn/en und Lernenden von besonderer Bedeutung 

[NNK04]. Es finden daher alle drei Wochen virtuelle, synchrone Lerngruppentreffen 

statt, bei denen auch der/die Lerngruppentutor/in anwesend ist. Im Vordergrund steht 

hierbei nicht nur der fachliche Austausch, sondern auch die Koordination der Gruppenaufgabenbearbeitung, 

die Klärung organisatorischer Fragen und informelle Gespräche. 

Da die virtuellen Lerngruppentreffen überwiegend in den Abendstunden und die Präsenzveranstaltungen 

am Wochenende stattfinden, kann ein/e Lerngruppen-Tutor/in aus 

terminlichen Koordinationsgründen nur die Betreuung einer begrenzten Anzahl von 

Lerngruppen übernehmen. Daher bietet es sich an, durch die fachliche Betreuung eines 

Themengebietes das Aufgabenspektrum eines Lerngruppen-tutors bzw. einer Lerngruppentutorin 

zu ergänzen. Im Rahmen des Studienprogramms wird das „split role model“ 

[KNG04] umgesetzt, d.h. es erfolgt eine Trennung zwischen Lerngruppen- und 

Fachtutor/inn/en (vgl. Kapitel 2.3). Jedes Modul wird von Fachtutor/inn/en und die 

Lerngruppen von Lerngruppentutor/inn/en betreut. Die fachbezogene Betreuung unterstützt 

insbesondere die Auseinandersetzung der Lernenden mit den Lernmaterialien und 

die person- bzw. gruppenbezogene Betreuung schafft u.a. eine lernförderliche Atmosphäre 

in den Lerngruppen [NNK04]. Abbildung 7 veranschaulicht die arbeitsteilige 

Organisation und das Beziehungsgeflecht zweier Online-Tutor/inn/en. Zwischen allen 

Beteiligten findet ein intensiver kommunikativer Austausch statt. 

Online- 

Tutor/in 

A 

Fachtutor/in 

Kurs A 

Lerngruppe A 


A 

Fachtutor/in 

Kurs B 

Lerngruppe B 

Online- 

Tutor/in 

B 

Abbildung 7: Kommunikationsprozesse zwischen Studierenden und Tutor/inn/en [Oj07] 

Bei diesem Betreuungskonzept wird ein Two Level-Support umgesetzt, bei dem sowohl 

die Lerngruppentutor/inn/en, Fachtutor/inn/en als auch das Sekretariat den First Level- 

Support übernehmen. Die Fachtutor/inn/en stehen für inhaltliche Anfragen zur Verfügung 

und leiten u.U. Anregungen und Kritik an die Autor/inn/en der Studien-materialien 

weiter. Organisatorische Anfragen werden an die Lerngruppentutor/inn/en oder an das 

Sekretariat gestellt. Einige Anfragen erfordern darüber hinaus eine Rücksprache mit der 

Studienprogrammleitung. Die Beantwortung technischer Anfragen übernehmen die 

74

Lerngruppentutor/inn/en. Diese werden nur dann an den technischen Support übermittelt, 

falls eine abschließende Beantwortung nicht möglich war. 

Die Betreuung durch die Online-Tutor/inn/en erfolgt im Rahmen der üblichen Bürozeiten 

und zusätzlich am Abend (z.B. virtuelle Treffen) oder an Wochenenden (Präsenzveranstaltungen). 

Ermöglicht wird diese umfangreiche Betreuung durch eine arbeitsteilige 

Organisation, einen flexiblen Arbeitszeitrahmen sowie durch einen transparenten Informationsfluss. 

Die Mehrheit der Studierenden des Online-Studienprogramms empfinden 

laut einer Studierendenbefragung [Oj07] die Betreuung als sehr wichtig 4 , die Rollenaufteilung 

beim diesem Studienprogramm als gut nachvollziehbar 5 und sind mit der Betreuung 

zufrieden 6 . Die Frage, ob sich die Lernenden im Laufe des Lernangebotes einen 

Wechsel des bzw. der Lerngruppen-tutors/in gewünscht haben, wird von allen Befragten 

verneint. Die Gegenfrage, ob die Lernenden lieber eine/n Online-Tutor/in hätten, der/die 

sowohl für die fachliche Betreuung sowie auch für die Betreuung der Lerngruppe verantwortlich 

ist zeigt, dass dies überwiegend nicht der Fall ist 7 . Die Ergebnisse weisen 

darauf hin, dass das Betreuungskonzept im Rahmen eines Two Level-Supports bei diesem 

Online-Studien-programm erfolgreich umgesetzt wird. Durch den Two Level- 

Support kann das häufig unterschätzte Betreuungsproblem gelöst werden, dass Anfragen 

von Lernenden und Studieninteressierten nicht ausreichend schnell und kompetent 

beantwortet werden. Das Multiple Level-Konzept hat den Vorteil, dass die Lerngruppentutor/inn/en 

über ein großes Überblickswissen verfügen und den Lernenden als erste 

Ansprechpartner/innen zur Verfügung stehen sowie die meisten Anfragen umgehend 

beantwortet können oder die Lernenden an eine kompetente Ansprechperson weiterleiten. 

Darüber hinaus werden die Fachtutor/inn/en von der Beantwortung einfacher technischer 

und organisatorischer Anfragen entlastet. 

LERNENDE 

Abbildung 8: Two Level-Support im Studienprogramm Educational Media 

3.2 Lernumgebung 

FIRST LEVEL-SUPPORT 


Sekretariat/Verwaltung 

Fachtutor/in 

SECOND LEVEL-SUPPORT 

Autor/inn/en 

Technischer Support 

Studienprogrammleitung 

Im Rahmen des Online-Studienprogramms Educational Media ermöglicht die Kombination 

einer Lernplattform und eines Content Management Systems einen transparenten 

Informationsfluss unter den Lernenden, Betreuenden sowie auch zwischen den Lernen- 

4 sehr wichtig (61,5%) bzw. überwiegend wichtig (38,5%) 

5 vollkommen (38,5%), überwiegend (23,1%), etwas (23,1%) bzw. kaum (15,4%) nachvollziehbar (n=13) 

6 sehr zufrieden (76,9%) bzw. zufrieden (23,1%) mit der Betreuung durch die Lerngruppentutor/inn/en. Mit der 

Betreuung durch die Fachtutor/inn/en sind 69,2% der Befragten sehr zufrieden und 30,8% zufrieden (n=13) 

7 61,5% der Befragten überhaupt nicht, kaum (7,7%) bzw. nur etwas (15,4%) zutrifft. Nur für einen Befragten 

(7,7%) trifft dies überwiegend und für einen Befragten (7,7%) vollkommen zu. (n=13) 

75

den und Betreuenden (vgl. Kapitel 2.4). Auf diese Weise wird der Lernprozess der Studierenden 

gefördert und die Online-Tutor/inn/en bei der Organisation der Betreuung 

unterstützt. Die Lernplattform Online-Campus 8 bietet den Studierenden eine personalisierbare 

Umgebung. Neben Lernmaterialen, dem aktuellen Lernstand sowie vielfältigen 

Kommunikations- und Kooperationswerkzeugen (z.B. Forum, Chat) lassen sich darüber 

hinaus externe Werkzeuge und Informationsquellen (z.B. Blogs, Wikis, Newsfeeds, 

Podcasts) integrieren. Diese können auf einer individuell konfigurierbaren Startseite 

ausgewählt und eingestellt werden. Auf diese Weise wird ein intensiver Austausch, sowohl 

zwischen den Lernenden als auch mit den Betreuenden, unterstützt. Im Rahmen 

von Einzel- und Gruppenaufgaben arbeiten die Lernenden beispielsweise alleine oder 

gemeinsam in Lerngruppen an Materialien und produzieren Inhalte. Die Wahl eines 

Werkzeugs zu Lösung der Aufgaben steht den Studierenden in der Regel frei. Die Lernenden 

werden jedoch dabei unterstützt, verschiedene Bearbeitungsmöglichkeiten einer 

Lernaufgabe und Tools sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen kennen zu lernen und zu 

reflektieren. Die Entscheidung, welches Tool sie letztendlich nutzen möchten und welche 

Vorgehensweise bei der Aufgabenlösung sie wählen, obliegt letztendlich den Lernenden. 

Dies kann für ein- und dieselbe Aufgabe von einer Lerngruppe ein Blogeintrag 

und von einer anderen Lerngruppe ein Wikibeitrag sein. 

Darüber hinaus bietet das persönliche Profil im Online-Campus den Lernenden umfangreiche 

Möglichkeiten, die Eindrucksbildung zu unterstützen. Die Lernenden und Online- 

Tutor/inn/en stellen sich hier mit ihrem Foto sowie mit ihren beruflichen und persönlichen 

Angaben vor. Zusätzlich können vielfältige Kontaktinformationen eingebunden 

werden (z.B. ICQ-Nummer, Skype-Name, eigene Homepage). Zur weiteren Unterstützung 

der Studierenden und als zentrales Werkzeug im Rahmen des Betreuungsteams 

wird darüber hinaus ein Content Management System (CMS) (Drupal) eingesetzt. Durch 

ein differenziertes Rollen- und Rechtesystem wird die Grundidee, dass sich alle Nutzer/innen 

mit eigenen Beiträgen, Kommentaren oder Blogeinträgen etc. aktiv an einer 

Website beteiligen können, umgesetzt. Statt lediglich Kommunikations-möglichkeiten 

und Content für Lernende bereit zu stellen wird von einem didaktischen Ansatz ausgegangen, 

der individuelle und soziale Lernaktivitäten fokussiert. 9 

Neben der Bereitstellung eines umfangreichen Informationspaketes (z.B. Übersicht der 

Studieninhalte und Ansprechpartner) bietet ein CMS u.a. die Möglichkeit für die Organisation 

von Terminen, Bildern und Anmeldungen 10 . So werden beispielsweise nach jeder 

Präsenzveranstaltung von den Online-Tutor/inn/en und Studierenden Bilder eingestellt 

und ausgetauscht. Darüber hinaus dient das CMS als Evaluationstool und zur Teilnehmerverwaltung. 

Neben regelmäßig durchgeführten Befragungen werden hier alle Studierendeninformationen 

dokumentiert (vgl. Kapitel 2.4). Ebenso wie die Lernenden können 

auch die Online-Tutor/inn/en gemeinsam Inhalte erstellen und editieren. Diese Möglichkeit 

wird im Rahmen des Betreuungsteams häufig genutzt, um auch virtuell gemeinsam 

Ideen und Materialien zu entwickeln. Die Inhalte werden als RSS-Feed exportiert bzw. 

importiert sowie Nachrichten aus externen Blogs und Links auf persönliche (externe) 

Internet-Tools (z.B. die persönliche Website, Flickr, Furl) eingebunden. Darüber hinaus 

werden Neuigkeiten zum Thema E-Learning von externen Sites integriert und gesam- 

8 http://online-campus.net (Stand 24.03.2007) 

9 http://mediendidaktik.uni-duisburg-essen.de/drupalms (Stand 24.03.2007) 

10 http://mediendidaktik.uni-duisburg-essen.de/node/3566 (Stand 24.03.2007) 

76

melt. 11 Auf diese Weise unterstützt ein Content Management System einerseits die Entwicklung 

aktiver Learning Communities, andererseits wird der Austausch und die Zusammenarbeit 

im Betreuungsteam durch die Möglichkeit u.a. der gemeinsamen Erstellung 

von Leitfäden für (externe/neue) Online-Tutor/inn/en, des Austauschs von 

Bookmark-Liste, Terminen und Bildern gefördert. Die Webseite wird zunehmend zu 

einem Ort des sozialen Austausches, zwingt jedoch die Lernenden und Betreuenden 

nicht, diesen Ort als Zentralstelle für alle ihre Informationen anzuerkennen. Stattdessen 

holt sich das System die Informationen von verschiedenen Orten und führt sie an einem 

zentralen Ort zusammen [Ke06]. 

4 Fazit 

Im Rahmen eines Betreuungskonzeptes sollten vielfältige Möglichkeiten für eine indirekte 

Betreuung (z.B. Informationsangebote und Selbsteinschätzungstests, technische 

Hotline) als auch für eine direkte, persönliche Betreuung durch die aktive Kontaktaufnahme 

und Interaktion mit den Lernenden mittels einer großen Bandbreite an Kommunikationsmöglichkeiten 

(Foren, Instant-Massaging etc.) berücksichtigt werden. Die Angemessenheit 

einer direkten oder indirekten Betreuung ist einerseits abhängig vom 

Lernszenario und andererseits von den Bedürfnissen der Lernenden. Bei anspruchsvollen, 

komplexen und zeitlich lang angelegten Lernangeboten ist eine aktive und direkte 

Unterstützung der Lernenden von großer Bedeutung [Ar04]. Lernende wünschen sich 

eine zentrale Anlaufstelle und eine schnelle Beantwortung ihrer Anfragen. Das Konzept 

des Level Support bietet eine Möglichkeit der effizienten und effektiven Organisation 

und Gestaltung tutorieller Betreuung. Insbesondere bei stark arbeitsteiligen Betreuungskonzepten, 

bei denen die Betreuung über verschiedene Level erfolgt, können die personellen 

Ressourcen durch klare Strukturen und die Klärung und Transparenz von Zuständigkeiten 

und Entscheidungskompetenzen effizient genutzt werden. Sowohl für die 

Versorgung mit relevanten Informationen innerhalb des Betreuungsteam als auch für die 

Gestaltung einer bedarfsgerechten Betreuung der Lernenden bietet die Kombination 

einer Lernplattform mit einem Content Management System vielfältige Möglichkeiten. 


[AKT02] Arnold, P.; Kilian, L. & Thillosen, A.: So lonely!?! – Online-Betreuung als kritische 

Erfolgsbedingung beim telematischen Studieren. Ergebnisse einer Befragung von Studierenden 

und Mentoren in der Virtuellen Fachhochschule für Technik, Informatik und 

Wirtschaft (VFH). In G. Bachmann; O. Haefeli & M. Kindt (Hrsg.), Campus 2002: Die 

Virtuelle Hochschule in der Konsolidierungsphase (Medien in der Wissenschaft, Band 

18, S. 334–344). Waxmann, Münster, 2002. 

[Ar04] Arnold, P.; Kilian, L.; Thillosen, A. & Zimmer, G.: E-Learning. Handbuch für Hochschulen 

und Bildungszentren. Didaktik, Organisation, Qualität. BW Bildung und Wissen, 

Nürnberg, 2004. 

[BF99] Böse, B. & Flieger, E.: Call Center. Mittelpunkt der Kundenkommunikation. Vieweg & 

Sohn, Braunschweig, Wiesbaden, 1999. 

11 www.medida.info (Stand 24.03.2007) 

77

[EHF98] Evanson, A.; Harker, P. T. & Frei, F. X.: Effective call center management: Evidence 

from financial services. 1998. Verfügbar unter: http://www.hbs.edu/research/facpubs/wo 

rkingpapers/papers2/9899/99-110.pdf [02.02.2006] 

[EK04] Ellis, A. & Kauferstein, M.: Dienstleistungsmanagement. Erfolgreicher Einsatz von 

prozessorientiertem Service Level Management. Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 

2004. 

[GSW03]Gierke, C.; Schlieszeit, J. & Windschiegl, H.: Vom Trainer zum E-Trainer. Neue Chancen 

für den Trainer von morgen. Offenbach: Gabai, 2003. 

[HB02a] Herrmann, M. & Barz, H.: Online-Lehrbuch Jugendforschung. In G. Bachmann; O. 

Haefeli & M. Kindt (Hrsg.), Campus 2002. Die Virtuelle Hochschule in der Konsolidierungsphase 

(Medien in der Wissenschaft, Band 18, S. 402–407). Waxmann, Münster, 

2002. 

[HB02b] Hinze, U. & Blakowski, G.: Anforderungen an die Betreuung im Online Lernen: Ergebnisse 

einer qualitativen Inhaltsanalyse im Rahmen der VFH. In G. Bachmann; O. Haefeli 

& M. Kindt (Hrsg.), Campus 2002. Die Virtuelle Hochschule in der Konsolidierungsphase 

(Medien in der Wissenschaft, Band 18, S. 323–333). Waxmann, Münster, 2002. 

[HM03] Hitch, L. P. & MacBrayne, P.: A Model for Effectively Supporting e-Learning. The 

Technology Source. Archives at the University of North Carolina, 2003.Verfügbar unter: 

http://technologysource.org/article/model_for_effectively_supporting_elearning 

[02.02.2006] 

[Ke01] Kerres, M.: Multimediale und telemediale Lernumgebungen. Konzeption und Entwicklung. 

München: Oldenbourg, 2001. 

[Ke06] Kerres, M.: Web 2.0 und seine Implikationen für E-Learning, deutsche Fassung von: 

Web 2.0 and its implications to E-Learning, presented at Microlearning Conference, 

Innsbruck, 9 June 2006, retrieved from http://mediendidaktik.de 

[KNG04]Kerres, M.; Nübel, I. & Grabe, W.: Gestaltung der Online-Betreuung für E-Learning. In 

D. Euler & S. Seufert (Hrsg.), E-Learning in Hochschulen und Bildungszentren (S. 335– 

349). München: Oldenbourg, 2004. 

[Mü01] Müskens, I.: Selbstverständnis, Aufgaben und Funktionen von Tutoren in Online- 

Lernumgebungen. In Arbeitskreis Universitäre Erwachsenenbildung (Hrsg.), Hochschule 

und Weiterbildung (S. 29-34). Hamburg: AUE Informationsdienst, 2001. 

[NNK04]Nübel, I.; Nattland, A. & Kerres, M.: Das Studienprogramm Educational Media: Qualifizierung 

für E-Learning-Experten an Hochschulen. In C. Bremer & K. E. Kohl (Hrsg.), E- 

Learning-Strategien und E-Learning-Kompetenzen an Hochschulen („Blickpunkt Hochschuldidaktik“, 

S. 411–21). Bertelsmann, Bielefeld, 2004. 

[Oj07] Ojstersek, N.: Betreuungskonzepte beim Blended Learning. Gestaltung und Organisation 

tutorieller Betreuung. Waxmann, Münster, 2007. 

[RM98] Reinmann-Rothmeier, G. & Mandl, H.: Wissensvermittlung. Ansätze zur Förderung des 

Wissenserwerbs. In F. Klix & H. Spada (Hrsg.), Enzyklopädie der Psychologie, Wissenspsychologie, 

Band 6 (S. 457–500). Hogrefe, Göttingen, 1998. 

[Sc04] Schlottau, W.: Fragen der Didaktik virtueller Lernprozesse. In K. Hensge & P. Ulmer 

(Hrsg.), Kommunizieren und Lernen in virtuellen Gemeinschaften. Neue Wege der 

Qualifizierung des Bildungspersonals (S. 92–117). Bertelsmann, Bielefeld, 2004. 

[SS04] Sautner, A.M. & Sautner, W.: Blended Learning: Effiziente Integration von E-Learning 

und Präsenztraining. Leuchterhand, München, 2004. 

[Wi01] Wilbers, K.: E-Learning didaktisch gestalten. In A. Hohenstein & K. Wilbers (Hrsg.), 

Handbuch E-Learning. Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst, Köln, 2001. 

[Wo04] Woudstra, A.; Huber, C. & Michalczuk, K.: Call Centers in Distance Education (Chapter 

12). Theory and Practice of Online Learning. Althabasca University, 2004. Verfügbar 

unter: http://cde.athabascau.ca/onlinebook/ch12.html [18.03.2006] 

78

Ein generisches Konzept zur Realisierung von 

Self-Assessments zur Studienwahl und Selbsteinschätzung 

der Studierfähigkeit 

Ashraf Abu Baker 1 , Alexander Tillmann 2 

1 Institut für Graphische Datenverarbeitung, 

2 Kompetenzzentrum für Neue Medien in der Lehre 

Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt 

Robert-Mayer-Str. 10 

60325 Frankfurt am Main 

1 baker@gdv.cs.uni-frankfurt.de 

2 a.tillmann@em.uni-frankfurt.de 

Abstract: Für eine geeignete Studienwahl ist eine gute Passung zwischen den Studieninteressen 

und der Studierfähigkeit von angehenden Studierenden auf der einen 

Seite und den Anforderungen der Studiengänge auf der anderen Seite von besonderer 

Bedeutung. Sie kann dazu beitragen, Studienabbruchquoten zu senken 

und die Studienzufriedenheit zu heben. An der Johann Wolfgang Goethe- 

Universität wurde im Rahmen des Projektes „megadigitale“ ein Self-Assessment- 

Instrumentarium entwickelt und in die Studienberatung der Studiengänge Informatik 

und Psychologie integriert. Es wird das neuartige, flexible und erweiterbare 

Konzept zum Aufbau und Ablauf eines Self-Assessments beschrieben und seine 

Umsetzung in der Informatik vorgestellt. 

1 Einleitung 

Die Wahl des Studienfaches wird bei vielen Studierenden neben inhaltlich-fachlichen 

Entscheidungskriterien von zahlreichen anderen Faktoren beeinflusst, wie z.B. den angenommenen 

Berufchancen, dem Ruf bzw. Ansehen einer Fachdisziplin oder dem Studienort. 

Neigungen und Fähigkeiten der Studierenden treten bei der Wahl eines Studienganges 

nicht selten in den Hintergrund. Aufgrund fehlender Kenntnisse und Fehleinschätzungen 

liegen die Erwartungen der Studierenden häufig mit den tatsächlichen Studieninhalten 

und Anforderungen weit auseinander. Die von den Hochschulen kurz vor 

Semesterbeginn angebotenen Orientierungsveranstaltungen richten sich im Wesentlichen 

an Studierende, die sich bereits für ein bestimmtes Studium entschieden haben. Mangelnde 

Kenntnis der persönlichen Stärken, unrealistische Einschätzungen bezüglich der 

eigenen Leistungsfähigkeit und Kompetenzen und falsche Vorstellungen von den Studieninhalten 

sind in vielen Fällen die Ursachen für Fehlentscheidungen bei der Wahl 

eines Studiengangs. 

79

Self-Assessments (Selbsteinschätzungstests) zur Studienwahl sind darauf ausgerichtet, 

eine bessere Passung zwischen den Studieninteressen und der Studierfähigkeit von angehenden 

Studierenden und den Anforderungen eines Studienganges zu erzielen. Dabei 

werden unterschiedliche Personenmerkmale nach eignungsdiagnostischen Kriterien im 

Hinblick auf die gegebenen Anforderungen überprüft. Anschließend wird die Qualität 

des Bearbeitungsergebnisses dem jeweiligen Kandidaten rückgemeldet. Die Self- 

Assessment-Tests werden eigenständig durchgeführt und die Ergebnisse sollten ausschließlich 

den Teilnehmern selbst zugänglich sein. Sie dienen der persönlichen Weiterentwicklung 

der Studienkandidaten und stellen damit einen Baustein zur Unterstützung 

einer willentlichen Entscheidung für oder gegen ein Studienfach dar. Ein derartiges 

Studienberatungsangebot zur Erkundung der eigenen Stärken und Schwächen hinsichtlich 

der Anforderungen des Studienfachs lässt in der Folge einen höheren Anteil an geeigneten 

Bewerbern für einen bestimmten Studienplatz und eine Steigerung der Studienzufriedenheit 

erwarten, so dass letztlich auch eine Senkung der Studienabbruchquoten, 

die vor allem bei naturwissenschaftlichen Studiengängen und der Informatik besonders 

hoch liegen, erhofft werden kann. 

Mit Hilfe eines Self-Assessments können Studieninteressierte ihre Erwartungen mit den 

Inhalten der jeweiligen Studiengänge vergleichen und Hinweise auf die von Seiten der 

Universität erwartete Leistungsbereitschaft und geforderte kognitive Fähigkeiten bekommen. 

Eine durchdachte und wohl begründete Wahl der potentiellen Studienplatzbewerber, 

welche sich neben der erhofften Reduzierung an Studienabbrüchen auch in einer 

kürzeren Studiendauer niederschlagen sollte, nutzt somit ökonomisch sowohl der Universität 

als auch dem Bewerber. Anhand der Rückmeldung des Self-Assessments werden 

Wissenslücken aufgedeckt, so dass eine gezielte Vorbereitung auf das Studium möglich 

wird. Auf diese Weise kann es zu einem homogeneren Kenntnisstand bei den Studierenden 

im ersten Semester kommen und einem „Erstsemesterschock“ entgegengewirkt 

werden. So kann es durch das Beratungsangebot zu einer direkten Verbesserung der 

Lehrsituation kommen. Im Folgenden wird ein generisches Konzept zur Erstellung eines 

Self-Assessments vorgestellt und beispielhaft dessen Umsetzung und Implementierung 

für den Studiengang Informatik an der Johann Wolfgang Goethe-Universität aufgezeigt. 

Ein vergleichbares Instrumentarium wird für Studieninteressierte bundesweit bisher erst 

an sehr wenigen Universitäten angeboten. 

2 Das Konzept 

Im Rahmen des E-Learning Projektes „megadigitale“ (www.megadigitale.de) wurde an 

der J.W. Goethe-Universität im Fachbereich Informatik und Mathematik in Zusammenarbeit 

mit dem Fachbereich Psychologie ein generisches Konzept zur Realisierung von 

fachunabhängigen Selbsteinschätzungstests entwickelt, die als Studienberatungsangebot 

über das Internet zugänglich gemacht werden können. Generisch bedeutet in diesem 

Zusammenhang, dass das Konzept so allgemeingültig ist, dass es unterschiedlichen Anforderungen 

genügt und sich damit an jedem Fachbereich und jeder Hochschule in beliebiger 

Sprache umsetzen lässt. Der allgemeingültige Anspruch bringt einige Anforderungen 

an das Konzept mit sich. Entsprechend der fachübergreifenden Einsetzbarkeit 

soll das Konzept die Verwendung beliebiger Aufgabentypen wie z.B. Multiple-/Single- 

80

Choice, Short-Answer-Aufgaben („Lückentext“), Ja-Nein-Fragen, figurale Matrizenaufgaben, 

Hot-Spots, usw. ermöglichen und sich nicht auf bestimmte Aufgabentypen beschränken, 

um unterschiedliche fachspezifische Aufgabenformen realisieren zu können. 

Dabei soll das Konzept derart flexibel sein, dass einerseits eine Erweiterung und Umgestaltung 

von einzelnen Aufgaben und andererseits das Einfügen, Entfernen und Modifizieren 

von ganzen Testeinheiten mit minimalem Änderungsaufwand möglich ist. 

Die erfassten Daten und Testergebnisse sollen unmittelbar im Anschluss an die Bearbeitung 

eine aussagekräftige Beurteilung der Studierfähigkeit der Benutzer sowie die 

Abbildung und den Vergleich der Ergebnisse anhand einer Profilbildung zulassen. Die 

Auswertung der Tests muss daher automatisiert ausgeführt werden. Um die Durchschnittswerte 

nicht zu verfälschen, sollten nicht ernsthaft durchgeführte Tests abgefangen 

werden. 

Das Self-Assessment soll darüber hinaus die Anonymität der Nutzer wahren, um eine 

unbefangene, „angstfreie“ Selbsteinschätzung zu gewährleisten. Teilnehmende sind 

daher für das System anonyme Benutzer, die nur als solche identifiziert werden können. 

In der anonymisierten Form liegen die Ergebnisse den Entwicklern zur Studienangebotsplanung 

und zum Zwecke der Evaluation vor. Die Daten bieten sowohl wichtige Hinweise 

über Vorkenntnisse und Leistungsniveau der Studienanfänger als auch – nach 

Vergleich der Daten der Selbsteinschätzungstests mit Studienerfolgsdaten (Klausur- und 

Prüfungsergebnisse) – über die Eignung des Self-Assessments zur Studienberatung 

selbst [MJF06]. 

2.1 Aufbau 

Konzeptgemäß besteht ein Self-Assessment aus einem organisatorischen Teil, einem 

inhaltlichen Teil und einem Auswertungsteil. Der organisatorische Teil umfasst die 

Start-, Beschreibungs-, Registrierungs- und Zugangsseiten sowie das Passwortmanagement. 

Die einzelnen Bearbeitungsbereiche werden im organisatorischen Teil vorgestellt 

und ihre Bedeutung im Studiengang ersichtlich gemacht. 

Der Aufbau des inhaltlichen Teils folgt einem bottom-up-Ansatz (siehe Abb. 1). Mehrere 

logisch zusammenhängende Aufgaben werden dabei zu einer Testeinheit, einem so 

genannten Block, zusammengefasst. Mehrere Blöcke bilden gemeinsam ein Test-Modul. 

Ein Assessment kann dabei aus beliebig vielen Modulen bestehen, die Fragen zu unterschiedlichen 

Themenbereichen umfassen. Die Aufgaben können nach kognitiven und 

nicht kognitiven Aufgaben unterschieden werden [MK07]. Der kognitive Teil umfasst 

z.B. Aufgaben zur Logik, zur Mathematik, zum algorithmischen Denken oder zum Textverständnis. 

Zu den nicht kognitiven Aufgabenbereichen „Studienverhalten und –motivation“ 

gehören unter anderem die Dimensionen Entscheidungsfähigkeit, Erfolgsorientierung, 

Zielgerichtetheit, Leistungsdenken, Anspruchsniveau, Lernbereitschaft, Arbeitshaltung 

und Lerntechniken. 

Während die fachbereichsspezifischen Fragestellungen mit den kognitiven Aufgaben 

von den jeweiligen Fachvertretern entwickelt werden müssen, können die von den Psy- 

81

Abbildung 1: Bottom-up Ansatz des flexiblen und erweiterbaren Self-Assessment-Konzeptes 

chologen entwickelten nicht-kognitiven Aufgaben zu den Bereichen „Studienverhalten 

und Studienmotivation“ fachbereichsübergreifend übernommen werden. 

Der Auswertungsteil fasst die Ergebnisse für unterschiedliche Aufgabendimensionen in 

einem individuellen Profil zusammen, welches mit Durchschnittswerten und Expertenwerten 

verglichen werden kann. Dazu werden drei Profile erstellt und graphisch in Profillinien 

nebeneinander dargestellt. 

2.2 Ablauf des Self-Assessments 

Zur Durchführung des Self-Assessments ist eine anonyme Registrierung erforderlich. 

Studierende erstellen dazu ein Pseudonym. Nach der Registrierung wird ein Aktivierungslink 

an die vom Teilnehmer eingetragene E-Mail-Adresse gesendet. Mit Hilfe 

des Links wird der persönliche Self-Assessment-Zugang aktiviert. Die Bearbeitung der 

Module kann sowohl im online- als auch im offline-Betrieb durchgeführt werden. Zur 

Bearbeitung des Self-Assessments im offline-Modus können die Aufgaben vom Web- 

Server heruntergeladen und anschließend zur Auswertung zurück zum Server übertragen 

werden. Erst wenn alle Module vollständig bearbeitet wurden, wird eine individuelle 

Auswertung erstellt und die Durchschnittsstatistik aller Ergebnisse aktualisiert. Nicht 

ernsthaft durchgeführte Tests werden durch automatisierte Auswertungen der aufgezeichneten 

Nutzerdaten abgefangen und fließen nicht in die Gesamtwertung ein. 

Die Navigation innerhalb der Inhaltsmodule ist besonders übersichtlich gestaltet, um 

eine bestmögliche Orientierung zu gewährleisten (Abb. 2) und die Assessment-Teilnehmer 

möglichst wenig von den Aufgaben abzulenken. 

Abbildung 2: Navigationsleiste mit Kennzeichnung der aktuellen Position 

Die Reihenfolge, in der die Module bearbeitet werden sollen, kann von den Autoren 

festgelegt werden. Bauen Aufgaben verschiedener Module aufeinander auf, stellt diese 

82

Option eine wichtige Funktion zur Testkonstruktion dar. Ist es vorgesehen eine beliebige 

Bearbeitungsreihenfolge zuzulassen, so ist dies ebenfalls möglich. 

Timer erlauben eine maximale Bearbeitungszeit für die einzelnen Aufgaben vorzugeben 

und zeitbeschränkte Pausen einzuplanen. Die Timer laufen unabhängig davon, ob die 

Bearbeitung im Online- bzw. Offline-Betrieb erfolgt. Die Anzeige des Bearbeitungsstandes 

gibt einen Überblick über den Bearbeitungsfortschritt und ermöglicht eine zeitliche 

Orientierung innerhalb eines Moduls (Abb. 3). 

Abbildung 3: Beispiel des Timers zur Anzeige der verbleibenden Bearbeitungszeit der aktuellen 

Aufgabe oder der zeitbeschränkten Pausen. Rechts daneben wird zur Gesamtübersicht der Bearbeitungsstand 

innerhalb des aktuellen Moduls angezeigt. 

Module, die während der Bearbeitung abgebrochen wurden, können fortgesetzt werden. 

Beim erneuten Aufruf des Moduls wird der Benutzer genau an die Stelle des Self- 

Assessments zurückversetzt, an der er die Bearbeitung unterbrochen hat. Dies gewährleistet, 

dass eine Aufgabe innerhalb eines Moduls nur einmal bearbeitet wird, was für die 

Evaluation des Self-Assessment-Instrumentariums selbst und die Einschätzung der Vorkenntnisse 

von Studienanfängern von großer Bedeutung ist. Die Nutzer werden nach 

einem Abbruch durch eine im System integrierte tutorielle Unterstützung angeleitet 

(Abb. 4). 

Eine erneute Bearbeitung eines Moduls ist nach dem Abschluss des ersten Durchgangs 

möglich, wird aber als solche in der Datenbank gekennzeichnet und nicht ausgewertet. 

Das Konzept erlaubt des Weiteren die Bearbeitung eines Moduls pro Benutzer auf eine 

bestimmte Anzahl zu beschränken oder beliebig viele Wiederholungen zuzulassen. 

2.3 Technische Umsetzung 

Das neuartige, flexible und erweiterbare Konzept, auf dem die Realisierung des Self- 

Assessments beruht, erfolgte aus technischer Sicht unter Einsatz moderner plattformunabhängiger 

Web-Technologien auf der Basis einer modernen Client-Server-Architektur 

und bietet den Interessenten zahlreiche Möglichkeiten, den Test von jedem 

Rechner und zu jedem Zeitpunkt auf benutzerfreundliche Art und Weise durchzuführen. 

Der Zugriff ist mit herkömmlichen Browsern über das Internet möglich, wobei die Anonymität 

der Benutzer gewahrt wird und keinerlei Rückschlüsse auf die Identität der Person 

möglich sind. Alle zwischen dem Client und Server ausgetauschten Daten werden 

verschlüsselt übertragen. Sensible Daten wie zum Beispiel Passwörter werden im Hash- 

Format gespeichert. 

83

Abbildung 4: Hinweis der integrierten tutoriellen Unterstützung bei Wiederaufnahme 

eines abgebrochenen Moduls 

Die Entwicklung der graphischen Benutzeroberfläche wurde von Designern unter dem 

Einsatz von Abobe-Flash und diversen Web-Tools vorgenommen. Auf der Serverseite 

und zur Kommunikation zwischen Client und Server wurden Web-Technologien wie 

JavaScript, ActionScript, PHP und MySQL eingesetzt. Ein Modul ist als ein Adobe- 

Flash-Film (swf Datei) realisiert und kommuniziert mit der MySQL-Datenbank über 

eine PHP-Schnittstelle. Die Registrierung zum Self-Assessment erfolgt über PHP- 

Skripte. Die Plattformunabhängigkeit gewährleistet die Portierbarkeit des Self-Assessments 

und seinen Einsatz auf verschiedenen Betriebssystemen. Während der Entwicklung 

wurde die Anforderung nach Übertragbarkeit des Self-Assessments auf die verschiedenen 

Fachbereiche immer im Auge behalten. So wurden für die einzelnen Module 

Templates entwickelt, die die Erstellung neuer Module mit minimalem technischem 

Aufwand ermöglichen. 

Außer einem gängigen Webbrowser, für den der kostenlose Adobe-Flashplayer als Plugin 

installiert ist, benötigt der Anwender keine weitere Software zur Durchführung des 

Self-Assessments. 

Zur Auswertung der aufgenommenen Nutzerdaten wurde ein Verfahren implementiert, 

welches anhand der Gesamtbearbeitungszeit eines Moduls und den erzielten Ergebnissen 

der einzelnen Testblöcke die Erkennung von Probeläufen und nicht ernsthaft durchgeführten 

Tests ermöglicht. Die Ergebnisse solcher Bearbeitungen werden verworfen. Dies 

unterstützt die Erstellung unverfälschter Statistiken und Auswertungen zur Evaluation 

und Qualitätssicherung der Testeinheiten. 

84

3 Beispielhafte Erstellung eines Online-Self-Assessments für den 

Studiengang Informatik 

Statistiken der Prüfungsämter zeigen, dass im Bundesdurchschnitt lediglich 35 % der 

Anfänger des Studiums Informatik erfolgreich abschließen. Neben den Studienabbrechern 

kristallisiert sich an der Universität in Frankfurt im Studiengang Informatik 

eine Gruppe von Langzeitstudierenden heraus. Regelmäßig durchgeführte Lehrveranstaltungsevaluationen 

zeigen, dass diese Studierenden häufig erst nach einigen Semestern 

feststellen, dass sie sich für einen falschen Studiengang entschlossen haben und 

das gewählte Studienfach ihren Neigungen oder Fähigkeiten weniger entspricht als zuvor 

vermutet [Hu07]. Einige versuchen das Studium dann dennoch - häufig mit viel Mühe - 

abzuschließen und erzielen nach etlichen Studiensemestern überwiegend schwache Leistungen. 

Die hohen Abbruchquoten und zum Teil sehr langen Studienzeiten im Informatikstudium 

erfordern vor dem Hintergrund beschränkter Ressourcen dringend geeignete Maßnahmen 

zur Verbesserung der Situation. Wenn man von einer in der Regel allgemein 

gehaltenen Studienberatung absieht, stehen im Studiengang Informatik der J.W. Goethe- 

Universität bisher kaum Instrumente zur Verfügung, die den/die Studienplatzbewerber/in 

bereits vor einer Zulassung mit den tatsächlichen Inhalten und Anforderungen des Studienganges 

vor Ort konfrontieren. Mit der Platzierung des Online-Self-Assessment- 

Instrumentariums auf der Internetpräsenz des Studienganges verbindet sich die Hoffnung, 

dass es in einer ersten Stufe in dem Auswahlprozess von Studiengang und Studienort 

zu einer Selbstselektion der potentiellen Studienplatzbewerber kommt. Bei denjenigen, 

die das Studium vor Ort dann tatsächlich aufnehmen, sollte man in der Regel 

von einer besseren Passung ausgehen, was sich wiederum in einer geringeren Studienabbruchquote 

und kürzeren Studiendauer niederschlagen dürfte. Die daraus frei werdenden 

Ressourcen sollten sich unmittelbar in einer Qualitätsverbesserung des Studiums niederschlagen 

und Freiräume für innovative Unterrichtskonzepte schaffen. 

3.1 Zielgruppe 

Als Zielgruppe des Self-Assessments gelten zunächst sämtliche Studieninteressierte am 

Studiengang Informatik an der J.W. Goethe-Universität. Es bewerben sich jedes Semester 

ca. 400 Studieninteressierte, von denen dann ca. 150 als Studierende im Studiengang 

Informatik aufgenommen werden. Das generische Konzept beschränkt sich jedoch 

nicht auf einen bestimmten Fachbereich, sondern kann in allen Fachbereichen der Universität 

oder vergleichbaren Institutionen in das Studienberatungsangebot integriert 

werden. So wird das für die Bedürfnisse der Psychologie entwickelte Self-Assessment 

im kooperierenden Fachbereich Psychologie und Sportwissenschaften ebenfalls seit dem 

Wintersemester 2006/07 erfolgreich eingesetzt. 

85

3.2 Inhalte der Aufgabenmodule 

Auf Grundlage von Anforderungsanalysen wurden solche Fähigkeiten und Fertigkeiten 

in das Instrumentarium aufgenommen, die sich in verschiedenen Untersuchungen [Hu07, 

JMM06] als studienrelevant erwiesen. Für das Studienfach Informatik handelt es sich 

dabei um die Studienmotivation, das Interesse an Inhalten des Informatikstudiums, das 

deutsche und englische Textverständnis, mathematische Kompetenzen, das algorithmische, 

abstrakte, analytische und logische Denken. Die Anforderungen an Informatik- 

Studierende an Universitäten sind durch die Empfehlungen des Fakultätentages Informatik 

im Übrigen an jeder Universität nahezu gleich. Dem Studieninteressenten wird 

durch die Bearbeitung von Aufgaben und die Exploration eigener Motive vor Augen 

geführt, welche Anforderungen während des Studiums an ihn gestellt werden. Gleichzeitig 

kann er sich anhand des grafisch zurückgemeldeten individuellen Profils mit den 

„typischen“ Studierenden, aber auch ausgewiesenen Experten vor Ort vergleichen, d. h. 

seine Schwächen, aber auch seine Stärken einschätzen. 

Die einzelnen Aufgabenmodule setzen sich aus den folgenden thematischen Blöcken zusammen. 

! Modul 1: Aufgaben zur Logik und Mathematik sowie Motivationsaufgaben 

(ca. 90 min Bearbeitungszeit) 

! Modul 2: Aufgaben zum algorithmischen Denken sowie Textverständnis 

(ca. 60 min Bearbeitungszeit) 

! Modul 3: Figurale Matrizenaufgaben und Interessensfragen (ca. 60 min Bearbeitungszeit) 

Im Folgenden werden einzelne Testblöcke vorgestellt. Anhand von Beispielen wird 

dabei die Umsetzung verschiedener Aufgaben unterschiedlicher Themenbereiche aufgezeigt. 

Aufgaben zur Logik prüfen elementares logisches Denken [Xi98] und damit eine der 

Grundvoraussetzungen des Informatikstudiums (Abb. 5). 

Die Aufgaben in dem Abschnitt Mathematik prüfen grundlegende mathematische 

Kenntnisse [GKP94], wie sie laut Lehrplan in Hessen in der Mittelstufe in den Gymnasien 

vermittelt werden. 

Eines der wichtigsten Konzepte der Informatik ist der Algorithmus als eine schematische 

Handlungsvorschrift [Co01]. In dem Testblock zu diesem Thema wird das so genannte 

algorithmische Denken geprüft, wobei die Studierenden sowohl Sequenzen als auch 

Wiederholungen von Handlungen als logisches Ausdrucksmittel benutzen sollen 

(Abb. 6). 

Die Fähigkeit wissenschaftliche Texte in deutscher und englischer Sprache zu erschließen, 

ist eine der wichtigsten Studienvoraussetzungen. In den Testblöcken werden sprach- 

86

Abbildung 5: Beispiel einer Aufgabe zum logischen Denken 

Abbildung 6: Beispielaufgabe zum algorithmischen Denken 

liche Kompetenzen geprüft, indem kurze Abschnitte wissenschaftlicher Texte vorgegeben 

und dazugehörende Verständnisfragen gestellt werden. 

Matrizenaufgaben zählen zu den etablierten Verfahren zur Erfassung des schlussfolgernden 

Denkens. Die Fähigkeit zum logischen Schlussfolgern wird dabei auf einem sprachfreien 

Weg untersucht, unabhängig von der Vorbildung und dem kulturellen Hintergrund 

(Abb. 7). Das schlussfolgernde Denken umfasst Phänomene des induktiven und dedukti- 

87

ven Denkens – beides Eigenschaften, die Grundvoraussetzungen für jedes Studium darstellen. 

Personen mit hohen Punktwerten in diesem Testabschnitt fällt es leicht, logische 

Zusammenhänge zu erkennen und Regeln aus den Beobachtungen abzuleiten. Dies ermöglicht 

eine gute Strukturierung und eine leichtere Bewältigung des zu lernenden Stoffes 

sowie das Lösen von neuartigen Problemen. Personen mit niedrigen Punktwerten 

haben größere Mühe, Gemeinsamkeiten und Unterschieden in dem zu erlernenden Stoff 

zu identifizieren und optimale Problemlösungen zu finden. Um ein Studium erfolgreich 

zu bewältigen, müssen sie unter Umständen viel mehr Zeit und Energie als andere in den 

zu erlernenden Stoff investieren [JMM06]. 

Abbildung 7: Beispiel einer figuralen Matrizenaufgabe 

In den Self-Assessment Abschnitten zur Studienmotivation, zum Studierverhalten und 

Studieninteresse bewerten die Benutzer verschiedene Aussagen, mit denen sie sich selbst 

charakterisieren (z.B. „Wenn ich etwas plane, dann hängt es nur von mir ab, ob der Plan 

auch Wirklichkeit wird.“ oder „Ich suche mir lieber erreichbare Ziele, bevor ich befürchten 

muss, zu versagen.“). In welchem Ausmaß die Aussagen nach Selbsteinschätzung 

zutreffen, kann auf einer Likert-Skala von 0 („trifft überhaupt nicht zu“) bis 5 

(„trifft vollkommen zu“) angegeben werden. 

3.3 Auswertung 

Nach vollständiger Bearbeitung des Self-Assessments erhalten die Teilnehmer eine 

Rückmeldung über die in den einzelnen Arbeitsbereichen erzielten Werte sowie – zum 

normativen Vergleich - ein an Studierenden des Studienganges erhobenes mittleres Profil, 

bzw. ein an ‚Experten’ erhobenes Profil, welches die Testergebnisse von Professoren 

und wissenschaftlichen Mitarbeitern des Fachbereiches visualisiert (Abb. 8). 

88 

Abbildung 8: Beispiel einer Auswertung

Die einzelnen Bearbeitungsbereiche werden inhaltlich vorgestellt und ihre Bedeutung im 

Studiengang ersichtlich gemacht. Anhand der erzielten Ergebnisse können Studierende 

eigene Schwächen identifizieren und sich gegebenenfalls gezielt auf das Studium vorbereiten 

(z.B. im Bereich Mathematik). Mögliche Konsequenzen bei hohen bzw. niedrigen 

Punktwerten werden aufgezeigt, so dass die Erläuterungen zur Einschätzung der eigenen 

Leistungsfähigkeit und Leistungsbereitschaft dienen und das Self-Assessment somit eine 

wichtige Ergänzung zur herkömmlichen Studienberatung darstellt. Eine abschließende 

Beurteilung der Studierfähigkeit liefert das Self-Assessment bewusst nicht, macht jedoch 

auf potentielle Problembereiche aufmerksam. Die Entscheidung ein Informatikstudium 

aufzunehmen liegt nach wie vor bei den Studieninteressierten selbst. 

4 Ausblick 

Zurzeit sind über 150 Studieninteressierte (mit knapp 30.000 Datensätzen) in der Datenbank 

des Self-Assessments der Informatik registriert. Es ist geplant, das „typische 

Studierendenprofil“, welches zur Referenz aus den Mittelwerten der einzelnen Testblöcke 

zusammengestellt wird, regelmäßig zu evaluieren. Mit Hilfe eines von den Studierenden 

bei der Registrierung selbst erstellten Pseudonyms werden die Daten des Self- 

Assessments mit den Prüfungsdaten, für die bei Klausuren und Abschlussprüfungen 

ebenfalls das Pseudonym abgefragt wird, abgeglichen. Die Auswertung dieser für mehrere 

Jahrgänge geplanten Studie ist im Semesterturnus vorgesehen, so dass eine nachhaltige 

und dynamische Anpassung des Instrumentariums gewährleistet ist. 

Das Self-Assessment kann unter der folgenden Web-Adresse aufgerufen und bearbeitet 

werden: https://www.gdv.informatik.uni-frankfurt.de/self-assessment/Informatik/ 

Ein direkter Zugang zu einer Beispielauswertung ist mit Hilfe des Benutzernamens „demo“ 

und des Passwortes „auswertung“ möglich. 


[Co01] Cormen, T., Leiserson, C., Rivest, R., Stein, C.: Introduction to Algorithms, New York, 

2001. 

[GKP94] Graham, R. L., Knuth, D. E., Patashnik, O.: Concrete mathematics, 1994. 

[Hu07] Humoud, S.: Verbesserung der Studienbedingungen durch eLearning in der Informatik. 

2007. (unveröffentlichte Diplomarbeit). 

[JMM06] Jonkisz, E., Moosbrugger, H. & Mildner, D.: Die "Frankfurt Study" zur Vorhersage des 

Studienerfolges. In (Gula, B., Alexandrowicz, R., Strauß, S., Brunner, E., Jenull- 

Schiefer, B., Vitouch, O. Hrsg.): Perspektiven Psychologischer Forschung in Österreich. 

Wien, PABST, 2006. 

[MJF06] Moosbrugger, H., Jonkisz, E. & Fucks, S.: Studierendenauswahl durch die Hochschulen 

- Ansätze zur Prognostizierbarkeit des Studienerfolgs am Beispiel des Studiengangs Psychologie. 

Report Psychologie, 3, 2006; S 114-123. 

[MK07] Moosbrugger, H. & Kelava, A. (Hrsg.): Testtheorie und Fragebogenkonstruktion. Berlin, 

Heidelberg: Springer. Manuskript in Vorbereitung. 2007. 

[Xi98] Xilinx: The Programmable Logic Data Book, 1998. 

89

Bessere Schulnoten mit MatES, dem e-Bibliothekardienst 

für den Mathematikunterricht 

Serge Linckels, Carole Dording, Christoph Meinel 

Hasso-Plattner-Institut (HPI) für Softwaresystemtechnik GmbH 

Postfach 900460, D-14440 Potsdam 

{linckels,dording,meinel}@hpi.uni-potsdam.de 

Abstract: In diesem Papier stellen wir die Ergebnisse eines Experiments mit unserem 

e-Bibliothekarsystem „MatES“ vor, einem e-Learning Werkzeug zum Erlernen 

des Bruchrechnens in der Mathematik. MatES ermöglicht den Schülern, durch 

das Eingeben vollständiger Fragesätze semantisch korrekte und relevante multimediale 

Antworten zu bekommen. 

Eine Schulklasse von 22 Schülern nahm an diesem fünf Wochen dauernden Experiment 

teil. Die Schüler arbeiteten autonom, stellten Fragen an MatES und lernten 

durch praktische Übungen. Die Multimedia-Erklärungen, die MatES lieferte, ermöglichten 

es den Schülern ihr Wissen zu erweitern und ihre Übungen zu lösen. 

Die Schüler erlebten MatES als hilfreiches, unterstützendes Werkzeug beim Mathematiklernen. 

Während sie MatES benutzten, konnten wir relevante Verbesserungen 

ihrer schulischen Leistungen messen, indem wir die Resultate mit ihren 

früheren Ergebnissen verglichen. Eine der Hauptursachen dieser hervorragenden 

Resultate ist möglicherweise die höhere Motivation der Schüler, da sie sich beim 

Lernen mehr Mühe gaben, um sich neues Wissen anzueignen. Die Schüler haben 

auch festgestellt, dass MatES besser erklärt und dass sie die Inhalte viel leichter 

verstehen. 

1 Das e-Learning Tool MatES 

Es ist allgemein bekannt, dass Schüler besser in der Lage sind, sich neues Wissen anzueignen, 

zu beherrschen, zu behalten und zu verallgemeinern, wenn sie aktiv am Lernprozess 

beteiligt sind [Yo98]. Lehrer, die e-Learning Werkzeuge in ihrer Klasse eingesetzt 

haben, berichten, dass sie ihren Unterrichtsstil geändert haben, um den Schülern eine 

größere Autonomie beim Lernen zu ermöglichen [Ow97]. Sie wechselten ihren Unterrichtsstil 

von einem didaktischen Frage-Antwort-Unterricht hin zu einem stärker selbstgesteuerten 

Lernen. 

Ein Computer-Tool kann nicht besser erklären als ein Lehrer, aber es kann die Information 

anders darstellen, vielleicht anschaulicher und konkreter als ein Lehrer. Im Vergleich 

zu früheren Generationen brauchen die Schüler heutzutage eher einen Anschauungsunterricht, 

weil unsere Welt reich an visuellen Stimuli ist [Ow97]. 

91

Wir arbeiten an einem e-Bibliothekardienst, der den Schülern beim Finden von pertinenten 

Lerninhalten helfen soll, so wie es ein richtiger Bibliothekar tun würde. Dies soll auf 

eine sehr einfache Art und Weise möglich sein, nämlich durch das Stellen von Fragen in 

natürlicher Sprache. Der e-Bibliothekar antwortet nicht unbedingt auf die Frage, aber er 

kann das am besten passende Dokument zur gestellten Frage finden und aus seiner multimedialen 

Wissensdatenbank auswählen. Der Schüler kann die gesuchte Antwort in 

diesem Dokument ohne Schwierigkeiten entdecken. 

MatES (Mathematics Expert System) [LM07] ist eine prototypische Implementierung 

unseres e-Bibliothekarservices zum Thema Bruchrechnen in der Mathematik. Es besteht 

aus einem grafischen Benutzerinterface, einer semantischen Suchmaschine und einer 

multimedialen Wissensdatenbank. Die Wissensdatenbank besteht zurzeit aus 115 Clips, 

die das Thema Bruchrechnen ausreichend abdecken, d.h. alle Lerninhalte, die in der 

Sekundarstufe unterrichtet werden, sind enthalten. Die Clips wurden hauptsächlich mit 

Schülern aufgenommen. Wir benutzten tele-TASK (http://www.tele-task.de), um die 

Clips zu erstellen. 

Die Effizienz dieses Werkzeugs wurde durch Benchmarktests überprüft. Die Testmenge 

bestand aus 229 verschiedenen Fragen. In 97% der Fälle gab MatES die richtige Antwort 

auf die gestellte Frage. In 50% der Fälle lieferte MatES sogar nur eine einzige Antwort, 

welche genau die Richtige war. 

2 Beschreibung des Experiments 

2.1 Allgemeines 

Unser Ziel war es, die Vorteile unseres e-Bibliothekardienstes in einer normalen Unterrichtsumgebung 

zu erproben und festzustellen, inwiefern dieses Werkzeug eine Auswirkung 

auf die schulischen Leistungen der Schüler hatte. 

An dem Experiment nahmen 22 Schüler zwischen 12 und 14 Jahren (siebte Klasse), aus 

dem Lycée Technique EschAlzette (LTE), einem technischen Gymnasium in Luxemburg, 

teil. Dieses Experiment dauerte 5 Wochen (vom 13. Februar bis zum 16. März 

2006). Dies ist die normale Zeitspanne, die dem Mathematiklehrer einer siebten Klasse 

laut Lehrplan für die Behandlung des Bruchrechnens zur Verfügung steht. Jede Unterrichtsstunde 

fand in einem Computersaal statt. 

2.2 Aufteilung der Schüler in drei Gruppen 

Im ersten Trimester des Schuljahrs (vom 18. September 2005 bis zum 12. Februar 2006), 

stand Geometrie auf dem Programm (Volumenrechnen, Flächenrechnen usw.). Jeder 

Schüler besaß schon einige Grundkenntnisse im Bruchrechnen, da dieses Thema bereits 

kurz in den drei letzten Schuljahren behandelt wurde. Vor Beginn des Experiments führten 

wir einen unangekündigten Vortest durch, um die aktuellen Kenntnisse der Schüler 

über das Bruchrechnen zu messen. 

92

Die Schüler wurden gemäß ihrer Ergebnisse im Vortest und ihren Resultaten in der Geometrieprüfung 

(erstes Trimester) in drei Gruppen aufgeteilt: schwache (8 Schüler), 

mittelmäßige (6 Schüler) und starke (8 Schüler). Diese Einteilung half uns bei der Auswertung 

unseres Experiments auf drei verschiedenen Kompetenz-Ebenen. Wir nahmen 

an, dass normalerweise schwache Schüler auch Schwierigkeiten im Bruchrechnen haben 

und gute Schüler auch gut im Bruchrechnen sind. Wir untersuchten, inwiefern das Benutzen 

von MatES die Zusammensetzung dieser drei Gruppen verändern würde. 

Es konnte festgestellt werden, dass es keine Verbindung zwischen dem Vortest und den 

Resultaten der Geometrieprüfungen gibt. Einige gute Schüler schnitten auch gut im 

Vortest ab, andere schlecht. Ähnliches war bei den schlechten Schülern zu beobachten. 

Dies zeigt uns, dass die Grundkenntnisse der Schüler im Bruchrechnen heterogen waren. 

2.3 Der Ablauf der Unterrichtsstunden 

In unserem Experiment ließen wir die Schüler in die Rolle eines Entdeckers schlüpfen, 

der neues Wissen auf eine autonome Art und Weise entdecken und sich aneignen soll, 

indem er MatES als eine Art virtuellen Privatlehrer benutzt. 

In der ersten Stunde lernten die Schüler, wie man MatES richtig einsetzt. In praktischen 

Übungen benutzten die Schüler MatES, um sich ein Grundvokabular über das Bruchrechnen 

anzueignen. Die Lehrerin gab den Schülern einen Satz mit Lückentext vor. Zum 

Beispiel: „Wir müssen das Bruchrechnen lernen, weil Brüche stellen … dar.“ Die Schüler 

mussten dann eine Frage bilden und den Satz ergänzen, indem sie sich den passenden 

Clip anschauten. Zum Beispiel: „Warum müssen wir das Bruchrechnen lernen?“ oder 

„Was stellt ein Bruch dar?“. 

Während des Experiments war der Verlauf der Unterrichtsstunden stets der gleiche. Am 

Anfang jeder Stunde bekamen die Schüler ein Übungsblatt. Als Erstes mussten sie herausfinden, 

auf welches Wissen sie aufbauen konnten und welches sie sich noch aneignen 

mussten, um diese Übungen zu lösen. Danach mussten sie Fragen an MatES stellen 

und sich die passenden Clips anschauen, um ihr Wissen zu vervollständigen. Die Lehrerin 

war immer anwesend und half den Schülern, welche eine Erklärung nicht verstanden. 

Auch Schüler, die noch Schwierigkeiten hatten eine Übung zu lösen, erhielten von der 

Lehrerin Unterstützung. Verschiedene Übungen wurden kurz in der gesamten Klasse 

besprochen, um potenzielle allgemeine Fehler oder Missverständnisse zu vermeiden. 

2.4 Die Prüfungsstunde 

Über das Bruchrechnen wurden zwei Klassenarbeiten geschrieben. Jede Prüfung dauerte 

zwei Stunden und bestand aus zwei Teilen. Der erste Teil (eine Stunde) war eine klassische 

Prüfung (für 30 Punkte) und der zweite Teil war eher eine praktische Prüfung (die 

auch mit 30 Punkten bewertet wurde). Während der erste Teil in einem normalen Klassenzimmer 

unter klassischen Bedingungen stattfand (ohne Bücher, ohne Notizen, ohne 

Taschenrechner usw.) wechselten die Schüler für den zweiten Teil in den Computerraum. 

Die Übungen für den ersten Prüfungsteil beruhten auf dem Wissen, das sich die 

93

Schüler auf eine autonome Art und Weise während der letzten Stunden angeeignet hatten. 

Nach einer Stunde erfolgte der Wechsel der Schüler für den zweiten Teil der Klassenarbeit 

in den Computerraum. Jeder Schüler arbeitete einzeln an einem Rechner mit MatES. 

Im Gegensatz zum ersten Teil der Prüfung beruhten diese Übungen auf einem unbekannten 

Stoff im Bereich des Bruchrechnens (zum Beispiel „Was ist ein echter Bruch?“). 

Hier durften die Schüler MatES einsetzen. 

3 Die allgemeinen Ergebnisse 

3.1 Die Ergebnisse der Schüler 

Es gab einige interessante Unterschiede zwischen den zwei Teilen der Prüfung – dem 

theoretischen und dem praktischen Teil. Diese Unterschiede waren in der ersten Prüfung 

weniger relevant als in der zweiten Prüfung. Die Ergebnisse des praktischen Teils waren 

im Allgemeinen besser als die des theoretischen. Eine mögliche Erklärung ist, dass im 

ersten Teil das theoretische Wissen über das Bruchrechnen geprüft wurde und die Schüler 

unterschiedlich gut auf diese Prüfung vorbereitet waren. Da der zweite Teil aus unbekanntem 

Stoff bestand, konnten auch die Schüler, die nicht so gut auf die Klassenarbeit 

vorbereitet waren, trotzdem eine gute Note erzielen, weil sie die Möglichkeit hatten, 

Fragen an MatES zu stellen. 

Relevanter ist der Vergleich zwischen den Resultaten in Geometrie und denen im Bruchrechnen 

(Bild 1). Erstens waren die allgemeinen Resultate im Bruchrechnen besser 

(Durchschnittsnote der Klasse 32/60) als in der Geometrie (Durchschnittsnote der Klasse 

29/60), was einer durchschnittlichen Verbesserung von 5% entspricht. Diese Zahl wurde 

mit einem T-Test für Mittelwerte (2 unabhängige Stichproben) bestätigt. 11 Schüler 

hatten bessere Resultate im Bruchrechnen als in der Geometrie (sie befinden sich auf der 

Grafik oberhalb der Identitätsfunktion). 9 von ihnen machten sehr große Fortschritte 

(wenigstens 6 Punkte bei einem Maximum von 60 Punkten in einer Klassenarbeit). Ein 

Schüler verbesserte sich sogar um 21 Punkte. 8 Schüler verschlechterten sich, bei 3 

Schülern gingen die Resultate sogar um mehr als 6 Punkte zurück. 3 Schüler blieben 

konstant. 

Zweitens änderte sich die Zusammensetzung der Gruppen (Tabelle 1). 7 Schüler verbesserten 

sich in eine höhere Gruppe, ein Schüler verbesserte sich sogar um 2 Gruppen (von 

Gruppe „Schwache“ in Gruppe „Starke“). 3 Schüler bewegten sich in eine niedrigere 

Gruppe, davon einer aus der Gruppe „Starke“ in die Gruppe „Mittelmäßige“ und ein 

Schüler aus der Gruppe „Starke“ in die Gruppe „Schwache“. 12 Schüler blieben in der 

gleichen Gruppe: 5 in der Gruppe „Schwache“, 2 in der Gruppe „Mittelmäßige“ und 5 in 

der Gruppe „Starke“. 

94

Schulresultat über Bruchrechnen 

50 

45 

40 

35 

30 

25 

20 

15 

10 

5 

Claudio 

Gwenda 

Nuno 

Cyril 

Nancy 

Mandy D. 

Mandy R. 

Max 

Simao 

Stéphanie 

Priscilla 

0 

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 

Kevin 

Vicky 

Christophe 

Schulresultate über Geometrie 

Abbildung 1: Durchschnitt der Prüfungen über Geometrie (x-Achse) und 

über Bruchrechnen (y-Achse). 

Gruppe Vor dem Experiment Nach dem Experiment 

Schwache 8 Schüler (36,4%) 6 Schüler [+3 / -1] (27,3%) 

Mittelmäßige 6 Schüler (27,3%) 6 Schüler (27,3%) 

Starke 8 Schüler (36,4%) 10 Schüler (45,5%) 

Tabelle 1: Zusammensetzung der Gruppen vor und nach dem Experiment 

Drittens stellten wir fest, dass vor dem Experiment das Wissen der Klasse im Allgemeinen 

sehr heterogen war. Nach dem Experiment mit MatES wurden ihre Kenntnisse homogener. 

Der Unterschied zwischen den leistungsstärkeren und den schwächeren Schülern 

war weniger bedeutsam. 

3.2 Eindrücke der Schüler 

Diese Auswertung basiert auf einer schriftlichen Umfrage (am Ende der ersten Woche 

des Experiments), auf wöchentlichen Gesprächen mit den Schülern und vor allem auf 

einem individuellen Interview mit jedem Schüler (am Ende der fünften Woche). 

3.2.1 Kommentare zu dieser Art des Lernens 

Die große Mehrheit der Schüler (18 von 22) glaubte, dass ihre Schulresultate mit MatES 

besser werden könnten. 

Wir fragten die Schüler, ob sie MatES auch zu Hause benutzen würden, falls sie einen 

eigenen Computer hätten. Hier antworteten 11 Schüler (50%) „sicher“, die anderen 11 

India 

David 

Sandrine 

Tiziana 

Simon 

Cynthia 

Glenn 

Eric 

95

Schüler antworteten „ziemlich sicher“. Es antwortete aber niemand „nein“ oder „eher 

nein“. 

Es konnte keine Abhängigkeit in den Antworten auf die Frage „ob sie sich vorstellen 

könnten, ohne einen Lehrer zu lernen“ gefunden werden. 4 Schüler (18,1%) sind überzeugt, 

dass sie dies könnten, 10 Schüler (45,5%) sagten, dass sie irgendwie einen Lehrer 

brauchen und 8 Schüler (36,4%) antworteten, dass sie immer einen Lehrer brauchen. 

Zum Schluss wurden sie gefragt, ob es ihnen Spaß gemacht habe mit MatES zu arbeiten. 

Hier sagten 11 Schüler (50%) „ja“, 9 Schüler (40,9%) antworteten „ja, sehr gerne“ und 2 

Schüler (9,1%) sagten „irgendwie ja“. Kein Schüler arbeitete nicht gern mit MatES. 

3.2.2 Kommentare bezüglich MatES 

Im Allgemeinen gab MatES nur sehr wenige Antworten auf eine eingegebene Frage, 

normalerweise nur eine, selten mehr als 3. Wir fragten die Meinung der Schüler zur 

Anzahl der Antworten. Kein Schüler fand, dass MatES zu wenige Antworten gab, 1 

Schüler fand, dass MatES zu viele Antworten gab und 21 (von 22 Schülern) sagten, dass 

die Anzahl der Antworten angemessen war. 

Wir fragten die Schüler, ob sie die Erklärungen auf ihre Frage in den Antworten von 

MatES gefunden haben. Keiner sagte „nie“ oder „selten“, ein Schüler (4,6%) sagte „in 

der Hälfte der Fälle“, 16 Schüler (72,7%) sagten „fast immer“ und 5 Schüler (22,7%) 

antworteten „immer“. 

Eine wichtige Frage betraf die Pflicht, ganze Fragen eingeben zu müssen. Kein Schüler 

äußerte, dass dies schwierig war, 7 Schüler (31,8%) antworteten, dass sie einverstanden 

waren ganze Fragen einzugeben, aber dass sie es nicht gerne machten, und 15 Schüler 

(68,2%) antworteten, dass es kein Problem für sie war. 

3.3 Analyse der Logdateien 

Die Logdateien zeigten, dass so gut wie alle Fragen korrekt formuliert wurden. Nur sehr 

wenige „unangemessene“ Fragen, die neben dem Thema lagen, wurden absichtlich eingeben. 

Im Durchschnitt stellte jeder Schüler 8,5 Fragen pro Unterrichtseinheit (50 Minuten). 

In Unterrichtseinheiten mit geringen Fragen wurden im Durchschnitt 4 Fragen 

eingeben; 17 Fragen wurden in Unterrichtseinheiten mit einer hohen Anzahl an Fragen 

eingegeben. Es gab keinen Unterschied bezüglich der Anzahl der Fragen zwischen normalen 

Unterrichtseinheiten und einer Prüfungsstunde. Es gab auch keinen Schüler, der 

außergewöhnlich viele oder außergewöhnlich wenige Fragen eingab. Schwache und 

starke Schüler gaben in etwa gleich viele Fragen ein, unabhängig davon, ob es sich um 

eine normale Unterrichtseinheit oder eine Prüfungsstunde handelte. 

96

3.4 Allgemeine Beobachtungen 

Die Tatsache, dass sie dabei ganze Fragen eingeben sollten, war am Anfang ein Problem. 

Zuerst schien das Eintippen von so vielen Wörtern eine Plage für die meisten Schüler zu 

sein, da die meisten Schüler gewohnt sind, nur Stichwörter in Suchmaschinen einzugeben 

(z.B. bei Google). Außerdem hatten sie in ihrer Ausbildung bis jetzt noch nicht 

gelernt, wie man Fragen richtig formuliert. Nach der zweiten Woche hatten sich jedoch 

alle Schüler an diese Art der Formulierung der Fragen gewöhnt. Auch das Eingeben von 

ganzen Fragen wurde allgemein akzeptiert. Wir bemerkten, dass die meisten Schüler 

sehr schnell beim Eintippen ihrer Fragen waren. Es schien, dass sie bereits Erfahrung mit 

der Texteingabe am Computer hatten (möglicherweise durch das Chatten im Internet). 

Im weiteren Verlauf des Experiments steigerte sich die Begeisterung der Schüler, Mathematik 

auf diese Weise zu lernen. Wir bemerkten, dass Schüler sich verschiedene 

Eigenschaften der Clips einprägten, z.B. ein Vortragender, der ein bestimmtes Wort 

schlecht ausspricht, eine schöne Illustration innerhalb eines Clips oder ein Sprecher, der 

etwas sehr gut erklärt. Es war interessant festzustellen, dass solche Eigenschaften sehr 

hilfreich für die Schüler waren. 

Wir waren von der sehr positiven Atmosphäre im Klassenzimmer beeindruckt. Jeder 

Schüler war mit seiner eigenen Übung beschäftigt und konnte in seinem eigenen Rhythmus 

arbeiten. Einige waren sehr schnell, andere langsamer. Alle Schüler benutzten 

Kopfhörer. Es war angenehm ruhig im Raum. Es war den Schülern erlaubt, untereinander 

zu kommunizieren (die beiden Prüfungsstunden ausgeschlossen). Die meisten Gespräche 

glichen diesen Äußerungen: „Welchen Clip hast du für diese Übung gefunden?“, 

„Hast du eine Antwort für diese Frage gefunden?“, „Bist du bereits mit der Übung fertig?“ 

usw. 

Am Ende der fünften Woche waren die Schüler traurig, dass das Experiment vorbei war 

und dass sie zu einer „klassischen“ Art des Lernens zurückkehren mussten. Einige Schüler 

baten um eine Kopie von MatES, um das Werkzeug auch zu Hause benutzen zu können. 

4 Diskussion 

In diesem Abschnitt analysieren wir die Daten aus dem Experiment (Abschnitt 3) und 

versuchen festzustellen, ob die besseren Schulresultate auf das Benutzen von MatES 

zurückzuführen sind oder ob es andere Gründe gibt. 

4.1 Andere Gründe als MatES 

War der Unterrichtsstoff „Bruchrechnen“ für Schüler leichter als „Geometrie“? Verschiedene 

Lehrer bestätigten uns, dass beide Unterrichtsthemen, so wie sie unterrichtet 

werden, einen ähnlichen Schwierigkeitsgrad aufweisen. 

97

Hatten die Schüler bereits Vorwissen über Bruchrechnen? Alle Schüler hatten bereits ein 

Grundwissen über Bruchrechnen, jedoch auch über Geometrie. Beide Themen wurden 

bereits – sehr oberflächlich – in vergangenen Schuljahren behandelt. 

Waren die Klassenarbeiten über Bruchrechnen einfacher als die über Geometrie? Die 

Prüfungen über Bruchrechnen waren ähnlich schwierig, ja sogar den Schwierigkeitsgrad 

betreffend identisch mit denen anderer Klassen oder mit denen aus vergangenen Jahren. 

Weiterhin wurden alle Klassenarbeiten (über Geometrie und Bruchrechnen) von zwei 

Lehrern korrigiert. 

4.2 Besseres Verstehen 

Haben die Erklärungen von MatES den Schülern geholfen, den Unterrichtsstoff besser 

zu verstehen, als die Erklärungen aus klassischen Quellen (z.B. aus Büchern, durch Informationen 

an der Tafel, oder durch mündliche Erklärungen vom Lehrer)? Neun Schüler 

waren der Meinung, dass die Erklärungen von MatES sehr gut wären und drei Schüler 

meinten, dass MatES sehr viel Wissen hätte. Fast alle Schüler (21 aus 22) waren der 

Meinung, dass sie die richtigen Informationen von MatES erhielten und 18 sagten, dass 

sie in der Tat mit MatES besser lernten. Hier sind einige Erklärungen: 

98 

! Die semantische Suchmaschine ermöglichte es den Schülern schnell, gute Antworten 

zu finden. In anderen Worten, sie mussten nicht warten bis der Lehrer ihnen 

zur Verfügung stand, um ihre Fragen zu stellen. 

! Die Antworten von MatES sind sehr präzise und kurz, im Gegensatz zu Büchern 

oder langen Antworten des Lehrers. 

! Die Erklärungen sind einfach und klar. 

! Der Schüler kann durch den Clip navigieren und zu jedem beliebigen Augenblick 

anhalten oder sich den Clip mehrere Male ansehen. 

! Die Information wird in einer attraktiveren Form angezeigt als die in einem Buch 

oder an der Tafel. Zum Beispiel konnten sich Schüler an eine bestimmte Information 

erinnern, weil sie sich an eine bestimmte Eigenschaft im Clip erinnerten. 

! Der multimediale Aspekt aktiviert mehr Sinne. Die Schüler hören, lesen und sehen 

die gleiche Information. 

! Illustrationen und Animationen werden benutzt, um ein bestimmtes Thema zu erklären. 

Dies ist aussagekräftiger als reine verbale Kommunikation [MG90]. 

! Die Videosequenzen zeigen den Vortragenden an der Tafel. Dies ist die klassische 

Sicht eines Schülers im Klassenzimmer und soll eine Art virtuelle Klassenzimmer- 

Atmosphäre erzeugen. Es soll dem Schüler ständig vor Augen gehalten werden, 

dass MatES kein Spiel ist, sondern ernste Arbeit. 

! Die Bewegungen am Bildschirm sollen den Schüler dazu veranlassen, sich auf das 

zu konzentrieren, was er selbst tut und was der Präsentator erklärt.

! Die Vortragenden sind Schüler. Manche Schüler nehmen eher Erklärungen von ihresgleichen 

an als von Erwachsenen. 

! Die Schüler eigneten sich schnell ein spezifisches Fachvokabular über Bruchrechnen 

an. Wenn ein unbekannter Ausdruck verwendet wurde, dann konnten sie Mat- 

ES bitten, diesen zu erklären. 

4.3 Höhere Motivation 

Jeder Lehrer weiß, wie angenehm es ist, in einer Klasse mit motivierten Schülern zu 

unterrichten. Fleißige Schüler haben gewöhnlich gute Noten, weil sie gewillt sind, mehr 

Zeit und Energie in das Lernen zu investieren. Jedoch sind nicht alle Schüler von Natur 

aus zum Lernen motiviert. Daher ist es auch die Pflicht eines Lehrers, die Schüler von 

der Wichtigkeit seines Unterrichtsstoffs zu überzeugen und sie zu motivieren. 

Generell kann die höhere Motivation der Schüler auf den Einsatz von MatES zurückgeführt 

werden, da weder Geometrie noch Bruchrechnen de facto motivierend für Schüler 

sind. Möglicherweise haben Schüler eine kleine Vorliebe für Geometrie, weil sie hier 

z.B. Hilfsmittel (Zirkel, Lineal usw.) benutzen können und Zeichnungen erstellen können. 

Das Bruchrechnen beschränkt sich aber rein auf Berechnungen. Trotzdem haben 20 

Schüler (90,9%) ausgesagt, dass das Arbeiten mit MatES ihnen Spaß gemacht hat. Wir 

hörten sogar Aussagen wie: „Damit [mit MatES] macht sogar Mathematik Spaß“. Hier 

sind einige Gründe, warum MatES die Motivation der Schüler erhöht: 

! Der Gebrauch von neuen Technologien ist allgemein motivierend für Schüler. 

! Alles, was sich vom normalen Unterricht unterscheidet, ist, zumindest am Anfang, 

motivierend. So haben zum Beispiel alle Unterrichtseinheiten in einem Computerraum 

stattgefunden und es wurde ein Computerprogramm im Mathematikunterricht 

eingesetzt, was alles ziemlich ungewöhnlich aus der Sicht des Schülers ist. 

! Die Erklärungen sind als multimediale Clips in einer attraktiveren Form dargestellt 

(siehe Abschnitt 4.2). 

! Der Schüler hat das Gefühl, dass er den Unterrichtsablauf selbst steuert. Es gibt 

keinen Lehrer, der ihm vorschreibt, was er als Nächstes tun soll. 

! Der Schüler ist ständig aktiv in seinem Lernprozess. Er kann ständig etwas tun und 

sich selbst, gezielt neues Wissen aneignen. 

! Im traditionellen Unterricht sind schwächere Schüler oft frustriert, weil sie sowieso 

nicht an die Leistungen der besseren Schüler herankommen. Das Arbeiten mit 

MatES erlaubt es aber jedem Schüler, in seinem eigenen Rhythmus und mit seinen 

Möglichkeiten zu arbeiten, ohne jemals verspottet zu werden. 

! Der Schüler kann diese Art von Unterricht als eine Art Abenteuer ansehen, in dem 

er die Rolle des Entdeckers spielt und neues Wissen erkundet. 

99

! Der Schüler versteht den Lernstoff besser (Abschnitt 4.2) und hat keinen Grund zu 

verzagen oder sogar aufzugeben. Im Gegenteil, er merkt, dass Mathematik eigentlich 

nicht so kompliziert ist und dass auch er das Ziel erreichen kann. 

4.4 Mehr Engagement 

In unserem Experiment mussten die Schüler wesentlich mehr arbeiten. Dieser größere 

Einsatz könnte die besseren Resultate erklären. Zuerst verbrachte jeder Schüler viel mehr 

Zeit mit Übungen, da es ja keine „theoretischen“ Unterrichtseinheiten gab. Somit hatte 

jeder mehr Zeit seine Schwächen herauszufinden, sein Wissen zu erweitern und es durch 

Übungen zu testen. Zweitens war es jedem klar, dass man ein gewisses theoretisches 

Grundwissen haben muss, um die Übungen zu lösen. Daher war im Interesse eines jeden, 

sich diese Theorie so schnell wie möglich anzueignen, um die Übungen zu lösen. Drittens 

wussten die Schüler, dass alle Übungen zu Hause fertig zu machen waren. Es war 

somit ein Vorteil für jeden, so viel wie möglich in der Schule zu erledigen, um weniger 

Hausaufgaben zu haben. Viertens hatten schwächere Schüler mehr Hausaufgaben, da sie 

in der Schule langsamer beim Lösen ihrer Übungen waren. Diese zusätzlichen Hausaufgaben 

und das somit notwenige Engagement könnten ihnen geholfen haben, sich zu 

verbessern. 

4.5 Eine andere Pädagogik 

Im klassischen Mathematikunterricht erhält der Schüler Informationen vom Lehrer, die 

er verstehen und behalten muss. Das Volumen an Informationen sowie die Geschwindigkeit 

mit welcher sie beim Schüler ankommen, könnte schwache Schüler überfordern 

[Wi01]. Des Weiteren ist die Unterrichtseinheit wenig effektiv, wenn Schüler nicht von 

der Wichtigkeit der Informationen und der Übung überzeugt sind. 

In unserem Experiment benutzen wir eine vollständig andere pädagogische Vorgehensweise, 

welche autonomes und exploratives Lernen fördert. Der Schüler ist aktiv in seinen 

Lernprozess eingebunden und kann diesen selbst steuern. Mit MatES erhält der Schüler 

nur dann Informationen, wenn er sich selbst darum bemüht. Somit steuert der Schüler 

seinen Lernprozess und entscheidet selbst, was er sich ansehen möchte, in welchem 

Rhythmus er arbeiten will, wie oft er sich die gleiche Information ansehen will usw. Der 

Schüler ist nicht vom Lehrer oder von anderen Mitschülern abhängig. Somit kann ein 

schwacher Schüler in seinem eigenen, für ihn angemessenen Rhythmus arbeiten. Jeder 

Schüler kann sich die gleichen Konzepte wie der Rest der Klasse aneignen. Stärkere 

Schüler können schneller vorankommen und anspruchsvollere Übungen machen. Sie 

brauchen nicht ruhig und inaktiv zu verweilen, während der Lehrer schwächeren Schülern 

etwas erklärt. 

Wir möchten aber auch anmerken, dass MatES das Auswendiglernen nicht fördert. Wir 

beobachteten, dass einige schwächere Schüler akzeptable Resultate in den vorherigen 

Schuljahren hatten, weil sie auswendig lernen konnten. Solche Schüler hatten schlechtere 

Resultate mit MatES. Auswendiglernen ist eine Strategie, die verschiedene Schüler 

anwenden, die jedoch im Vergleich zum „intelligenten Lernen“ nicht sehr effektiv ist. 

100

4.6 Schulresultate 

Die Daten aus unserem Experiment belegen, dass die Schüler, als sie MatES benutzten, 

bessere Schulresultate erzielten. Es kann jedoch nicht bewiesen werden, dass der Einsatz 

von MatES diese Leistungssteigerung als direkte Konsequenz nach sich zöge. Tatsache 

ist, dass das Arbeiten mit MatES für die Schüler wesentlich motivierender war als der 

Frontalunterricht, was wiederum eine positive Auswirkung auf das Lernen und das Verstehen 

hatte. Daher trägt MatES indirekt zur Steigerung der schulischen Leistung der 

Schüler bei. 

Eine offene Frage bleibt, wie lange der Einsatz von MatES die Schüler motivieren kann. 

Heutzutage verlieren Schüler schnell das Interesse, an dem was sie tun und an Dingen, 

die sie noch vor kurzem interessant fanden. Wenn auch die Schüler in unserem Experiment 

während 5 Wochen von MatES begeistert waren, so kann dieses Werkzeug nach 

weiteren 5 Wochen vielleicht genau so langweilig werden wie ein normales Schulbuch. 

Wir lernten, dass Schüler ein Computerprogramm nur dann richtig und erfolgreich einsetzen, 

wenn sie von dessen Vorteilen überzeugt sind und wenn sie es richtig bedienen 

können. 

Der Erfolg unseres Experiments ist auch teilweise auf die Tatsache zurückzuführen, dass 

die Schüler während des ganzen Ablaufs ständig betreut wurden, was eine Bedingung 

für den erfolgreichen Einsatz von Computerprogrammen im Unterricht ist [Ma03, Fi99, 

NSR99]. Somit reduzierte MatES keinesfalls das Arbeitsvolumen für den Lehrer. Es ist 

klar, dass Schüler mehr Betreuung beanspruchen und mehr Fragen stellen, wenn sie im 

Lernprozess aktiv werden. Weiterhin sind Lehrer im klassischen Unterricht in erster 

Linie verantwortlich für die Organisation und die Übermittlung von Lerninhalten. Ihre 

Pflicht verändert und erweitert sich jedoch schnell, wenn e-Learning Technologien eingesetzt 

werden. Lehrer erhalten dann zusätzliche Aufgaben wie z.B. die eines IT- 

Experten oder eines System-Administrators. 

Die Qualität der semantischen Suchmaschine ist ein wesentlicher Faktor für den Erfolg 

von MatES. Wir wissen, dass Schüler es generell verabscheuen, auf eine Anfrage viele 

Resultate zu bekommen, denn sie möchten normalerweise eine verständliche, eindeutige 

Antwort haben. Sie werden sich die Suchresultate nicht einmal alle ansehen [Fi99]. 

Schüler haben klare Vorstellungen über das erwartete Suchresultat. 

5 Schlussfolgerung 

In dieser Arbeit zeigten wir, dass e-Learning die schulischen Leistungen verbessern 

kann. Mit unserem e-Bibliothekardienst MatES ist der Schüler aktiv in seinem Lernprozess 

und spielt die Rolle eines Entdeckers. Durch höhere Motivation ist der Schüler 

gewillt, mehr Zeit und Aufwand in das Lernen zu investieren. Weiterhin helfen die einfachen 

multimedialen Antworten von MatES, dem Schüler ein bestimmtes Thema besser 

zu verstehen, ohne Hilfe des Lehrers. Dies ist besonders hilfreich für schüchterne und 

schwache Schüler sowie für fremdsprachige Schüler, die sich nur schlecht ausdrücken 

101

können. Außerdem kann Grundwissen aus vergangenen Schuljahren mittels eines solchen 

Werkzeugs autonom wieder aufgefrischt werden. 

Unser e-Bibliothekarsystem kann in verschiedenen Situationen eingesetzt werden. In 

unserem Experiment benutzten wir MatES, um ein neues Thema auf eine autonome und 

explorative Weise einzuführen. Aber es kann auch in einem Blended Learning Aspekt 

eingesetzt werden, wo der Lehrer entscheidet, in welcher Unterrichtseinheit es am besten 

geeignet ist. Es kann auch beim Distance Learning verwendet werden, wo der Schüler 

(oder eine berufstätige Person) von zu Hause aus lernen kann. Ein weiterer interessanter 

Aspekt betrifft das kollaborative Lernen. Schüler können in Gruppen arbeiten, Informationen 

sammeln und diese später diskutieren. 


[Fi99] R. Fidel, R. et al. A visit to the information mall: Web searching behavior of high school 

students. Journal of the American Society for Information Science, 50(1):24-37, 1999. 

[LM07] S. Linckels and C. Meinel. Resolving Ambiguities in the Semantic Interpretation of 

Natural Language Questions, In Intelligent Data Engineering and Automated Learning 

(IDEAL), LNCS 4224, 612-19, 2006. 

[Ma03] P. Martin. Web Intelligence, chapter Knowledge Representation, Sharing and Retrieval 

on the Web, pages 263{297. Springer-Verlag, Jan 2003. 

[MG90] R. E. Mayer and J. K. Gallini. When is an illustration worth ten thousand words? Journal 

of Educational Psychology, 82(4):715-726, Dec 1990. 

[NSR99] R. Navarro-Prieto, M. Scaife, and Y. Rogers. Cognitive strategies in web searching. In 5 . 

Conference on Human Factors & the Web, http://zing.ncsl.nist.gov/hfweb, 1999. 

[Ow97] R. D. Owston. The world wide web: A technology to enhance teaching and learning? 

Educational Researcher, 26(2):27-33, march 1997. 

[Wi01] W. M. Williams, F. Markle, R. J. Sternberg, and M. Brigockas. Educational Psychology. 

Allyn & Bacon, 2001. 

[Yo98] C. Youngblut. Educational uses of virtual reality technology. Technical Report IDA 

Document D-2128, Defense Advanced Research Projects Agency, 

http://www.hitl.washington.edu/scivw/youngblut-edvr/D2128.pdf, Jan 1998. 

102

Flexibilisierung der Lehr- und Lernszenarien von 

Business-Fallstudien durch CaseML 

Katharina Reinecke, Hülya Topcuoglu, Stefanie Hauske und Abraham Bernstein 

Institut für Informatik, Universität Zürich, 

Binzmühlestr. 14, CH-8050 Zürich, Schweiz 

{reinecke, topcu, hauske, bernstein}@ifi.uzh.ch 

Abstract: In diesem Paper wird eine Auszeichnungssprache für multimediale und 

modularisierte Fallstudien, die in der Wirtschaftsinformatik-Lehre eingesetzt werden, 

vorgestellt. Während die meisten Fallstudien für eine spezifische Lehr-Lernsituation 

geschrieben sind, sollen die Fallstudien, wie sie hier beschrieben werden, flexibel und 

modular für verschiedene Aufgabenstellungen und in unterschiedlichen Lehr-Lern- 

Szenarien einsetzbar sein. Hierfür ist eine flexible Darstellung der Fallstudien notwendig; 

sie kann durch die von uns entwickelte Auszeichnungssprache CaseML sichergestellt 

werden. 

1 Einleitung 

Lehren und Lernen mit Fallstudien ist eine effiziente Methode, um höhere Lernziele, wie 

effiziente Problemlösung und Entscheidungsfindung, zu erreichen. Werden Fallstudien 

multimedial und modular strukturiert in einer E-Learning-Umgebung angeboten, erhalten 

Lernende darüber hinaus auch eine wirklichkeitsgetreuere Darstellung des Wirtschaftsumfelds, 

etwa durch Videoeinspielungen oder Simulationen. Zudem kann die Anzahl von 

Lehr- und Lernszenarien durch die multiple und flexible Verwendung des Fallstudienmaterials 

gesteigert werden. 

Im Rahmen des CasIS-Projekts1 sind in Zusammenarbeit mit verschiedenen Unternehmen 

vier reale Fallstudien nach der Harvard-Business-School-Methode [Ro01] entstanden. Im 

Vorfeld der Fallstudienerstellung wurden Anforderungen an die Fallstudien zusammengestellt, 

die sich einerseits aus den Projektzielen (s.u.) ergaben und die andererseits der 

Forderung aller Projektpartner nach einer möglichst flexiblen und modularisierten Verwendung 

der Fallstudien Rechnung tragen sollten. Insgesamt wurden folgende sechs Anforderungen 

an die Fallstudien formuliert: 

• Unterschiedliche Sichten auf die Fallstudie für Lehrende und Lernende 

• Flexible Verwendung der Fallstudien in zahlreichen Lehr- und Lernszenarien 

1 ”Cases in Information Systems”, ein Projekt des Swiss Virtual Campus 

103

• Unterstützung unterschiedlicher Aufgabenstellungen 

• Wirklichkeitsgetreue Fallstudien durch die Verwendung von Multimedia 

• Unterschiedliche Ausgabeformate 

• Plattformunabhängigkeit 

Die Umsetzung dieser Anforderungen erfolgte mit Hilfe einer Auszeichnungssprache. CaseML 

ist der erste Versuch, eine Fallstudie strukturiert zu beschreiben und deren Inhalt 

zugleich zu modularisieren. Fallstudieninhalte können so für verschiedene Aufgabenstellungen 

adaptiert oder in unterschiedlichen Lehr- und Lernszenarien eingesetzt werden. Die 

Auszeichnungssprache CaseML erlaubt dadurch einen vielfältigen Einsatz von Fallstudien 

und ist gleichzeitig offen für die Erweiterung durch weitere Anforderungen, wie etwa dem 

Hinzufügen von Adaptivität. 

Das Paper ist folgendermassen aufgebaut: Nach einem kurzen Überblick über das Projekt 

CasIS beschreiben wir die grundlegenden Anforderungen, die oben bereits kurz aufgelistet 

sind, im Detail. Danach untersuchen wir bestehende Auszeichnungssprachen hinsichtlich 

ihrer Relevanz für unser Projekt. Die Auszeichnungssprache CaseML wird im Hauptteil 

des Papers vorgestellt. Hier konzentrieren wir uns darauf, zu beschreiben, wie in CaseML 

die Projektanforderungen berücksichtigt und umgesetzt worden sind. Der Hauptteil endet 

mit der Diskussion der Vorteile von CaseML. Das Paper schliesst mit einer Zusammenfassung 

und einem Ausblick auf zukünftige Arbeitsschritte. 

2 Projektübersicht und -anforderungen 

Unser E-Learning-Projekt CasIS ist ein Verbundprojekt von vier Schweizer Hochschulen 

und wird im Rahmen des Virtuellen Campus Schweiz von Januar 2006 bis Dezember 2007 

gefördert. Während der zweijährigen Projektlaufzeit werden in unserem Projekt E-Learning-Module 

speziell für den Fallstudienunterricht entwickelt, die anschliessend von allen 

Projektpartnern in ihren Lehrveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik auf Bachelor- und 

Masterstufe langfristig eingesetzt werden. 

Die Adressierung einer sehr heterogenen Zielgruppe, wie sie Studierende in Rasterprogrammen 

im Allgemeinen darstellen, und die Erreichung höherer Lehr- und Lernziele bilden 

dabei die übergeordneten Projektziele. 

Die Heterogenität der Zielgruppe wird durch die vorhergehende akademische Ausbildung 

und die Berufserfahrung bestimmt, welche in ein breit variierendes Vorwissen und ein 

weites Spektrum unterschiedlicher Kompetenzen münden. 

In Lehrveranstaltungen der Wirtschaftsinformatik auf Masterebene sollen im Regelfall 

höhere Lehr- und Lernziele wie etwa die Anwendung von Wissen oder die Analyse und 

Bewertung von Daten und Informationen erreicht werden. Fallstudien (Case Studies) sind 

hier eine sehr geeignete Methode, mit deren Hilfe in erster Linie das Lösen von Problemen 

und das Fällen von Entscheidungen eingeübt werden. Bei Fallstudien, die sich auf 

104

wirkliche Ereignisse in Unternehmen beziehen – so genannte real case studies“ – werden 

” 

Lernende in die Position eines Problemlösers oder Entscheiders versetzt und können so 

den Umgang mit komplexen Problemen und das Treffen wohlfundierter Entscheidungen 

besonders wirklichkeitsnah trainieren. 

Die im Rahmen des Projekts entstehenden Produkte werden multimedial, insbesondere mit 

Videos und Simulationen, aufbereitet und online präsentiert. So sind sie wirklichkeitsnäher 

und somit für den Lernenden attraktiver und motivierender. 

Insgesamt umfasst das Projekt folgende vier E-Learning-Komponenten, die insbesondere 

den heterogenen Wissensstand der Zielgruppe berücksichtigen: 

• Online-Einstiegstest: Mit Hilfe eines online verfügbaren Einstiegstest können Lernende 

einschätzen, ob ihr Wissen über grundlegende Fakten, Methoden und Modelle 

(deklaratives Wissen) ausreicht, um die Fallstudien erfolgreich zu bearbeiten oder 

ob Wissenslücken bestehen. Darüber hinaus erhalten die Lernenden Hinweise auf 

verfügbare und relevante Lernmaterialien. 

• Online-Vorbereitungsmodule: Lernende können fehlendes deklaratives Wissen durch 

die Bearbeitung der Online-Vorbereitungsmodule erwerben. Diese Module sind als 

multimediale Selbstlernmodule verfügbar und decken ein breites Spektrum an wirtschaftsinformatikrelevanten 

Themen ab. 

• Toolbox: Die Toolbox umfasst eine Sammlung relevanter Methoden und Werkzeuge 

zu Themen wie Analyse und Problemlösung, welche Lernende für die Bearbeitung 

einer Fallstudie benötigen. 

• Reale Fallstudien: Die notwendigen Daten und Informationen eines spezifischen 

Falls werden dem Lernenden in Form einer multimedialen Online-Fallstudie präsentiert. 

Vier Fallstudien sind in Zusammenarbeit mit Unternehmen zu aktuellen Themen 

der Wirtschaftsinformatik entstanden. 

Basierend auf den Ergebnissen des Online-Einstiegstest, erhält der Lernende einen Vorschlag, 

wie er seinen Lernpfad durch die Online-Vorbereitungsmodule gestalten kann. Die 

Bearbeitung der Online-Vorbereitungsmodule soll sicherstellen, dass der Lernende über 

das notwendige Wissen verfügt und dass alle Lernenden über einen ähnlichen Wissensstand 

verfügen. Die eigentliche Fallstudienarbeit basiert auf den realen Fallstudienmodulen 

und wird durch die Toolbox ergänzt. 

2.1 Anforderungen an den Einsatz von Fallstudien 

Im Nachfolgenden werden die Anforderungen an den Einsatz von Fallstudien beschrieben, 

die sich aus den Zielen des E-Learning-Projekts ableiten lassen. Wie bereits zuvor 

beschrieben, geht es hierbei vor allem darum, höhere Lernziele zu erreichen und Fallstudien 

flexibel und modularisiert einsetzen zu können. 

Harvard-Business-Fallstudien: Eine Harvard-Business-Fallstudie ist die Veranschaulichung 

einer realen Wirtschaftssituation. Der Fall beschreibt eine Person in einer Orga- 

105

nisation, die in eine Entscheidung, ein Problem oder eine Aufgabe involviert ist. Durch 

den Einsatz von Fallstudien in der Lehre sollen Lernende die Rolle des Entscheidungsträgers 

einnehmen und ihr Wissen anwenden sowie Daten und Informationen analysieren 

oder evaluieren. Diese Ziele führten zu der Entscheidung für die Entwicklung von 

fachgebundenen und entscheidungsorientierten Fallstudien nach dem Harvard-Business- 

Fallstudienstandard. 

Verschiedene Sichten für Lehrende und Lernende: In herkömmlichen Lernumgebungen 

haben Lehrende meist Zugriff auf zusätzliche Materialien, die ihnen als Lehrhilfen 

dienen. Analog hierzu erfordert die webbasierte Arbeit mit Fallstudien zwei getrennte 

Sichten für den Bereich des Lernenden auf der einen Seite, und für ergänzende Informationen 

und Lehrnotizen für den Lehrenden auf der anderen. Eine wichtige Anforderung 

an die Abbildung von Fallstudien ist daher, dass den Lehrenden der frei wählbare Zugriff 

auf alle Materialien gewährt wird. Gleichzeitig muss sichergestellt werden, dass Lernende 

auf diese Lehrnotizen und -materialien nicht zugreifen können. 

Unterstützung verschiedener Aufgabenstellungen: Eine einzige Fallstudie soll verschiedene 

Aufgabenstellungen umfassen, welche in den meisten Fällen nur bestimmte 

Teile der Fallstudie für eine erfolgreiche Bearbeitung voraussetzen. Einige Textteile oder 

Multimedia-Elemente können dagegen für die jeweilige Aufgabe nicht relevant und folglich 

überflüssig sein. Sollen für eine Fallstudie verschiedene Aufgaben zur Verfügung 

stehen, müssen daher der jeweiligen Aufgabe die relevanten Teile zugewiesen werden 

können. Nach Auswahl einer bestimmten Aufgabe muss zudem sichergestellt sein, dass 

lediglich die dazugehörigen Teile der Fallstudie für den Lernenden sichtbar sind. 

Flexible Lehr- und Lernszenarien: Fallstudien sollen in verschiedenster Weise eingesetzt 

werden, wie zum Beispiel in einer 90-minütigen Vorlesung oder über einen Zeitraum 

von vier Wochen. Die Abbildung der Fallstudie muss daher eine hohe Anpassungsfähigkeit 

aufweisen und den Vorlieben des Lehrenden gerecht werden. 

Steigerung der Realität: Fallstudien leben von einer möglichst realen Beschreibung 

eines Falls. Deshalb ist eines unserer Projektziele die Entwicklung von webbasierten multimedialen 

Fallstudien, in denen zum Beispiel ein Video den Manager einer Organisation 

bei der Erklärung des Wirtschaftsproblems präsentiert oder ein Diagramm Datensätze visualisiert. 

Verschiedene Ausgabeformate: Das Ziel des Projektes ist die Darstellung der Fallstudien 

in einer webbasierten Lernumgebung, welche eine einfache Verknüpfung sämtlicher 

im Projekt entwickelter Produkte, neben den Fallstudien also Eingangstest, Vorbereitungsmodule 

und Toolbox, in einfacher Weise erlaubt. In vorherigen E-Learning-Projekten wurde 

jedoch die Erfahrung gemacht, dass Lernende die Möglichkeit einer Druckversion sehr 

schätzen. Neben der webbasierten Lernumgebung soll daher auch eine textbasierte Offline- 

Version zur Verfügung gestellt werden. 

Plattformunabhängigkeit: Im Rahmen des Projekts werden von den Projektpartnern 

verschiedene Learning-Management-Systeme (LMS) eingesetzt, wie zum Beispiel OLAT, 

WebCT Vista oder Moodle. Daher müssen alle Fallstudien unabhängig von einer speziellen 

E-Learning-Plattform erstellt werden, so dass ihre Wiederverwendbarkeit gesichert ist. 

106

3 Relevante Forschungsergebnisse 

Da die Realisierungsmöglichkeiten durch die Komplexität und Vielfalt der Anforderungen 

stark eingeschränkt wurde, ist die Evaluation relevanter Forschung auf existierende Auszeichnungssprachen 

beschränkt worden. Eine Auszeichnungssprache kann entweder sehr 

allgemein sein und damit domänenspezifisches Wissen zu Gunsten eines grösseren Anwendungsbereiches 

auslassen oder sie kann sehr spezifisch und nur in einem begrenzten 

Bereich einsetzbar sein. 

Die hier dargestellte Arbeit greift zum Teil auf XML-Entwicklungen im E-Learning-Bereich 

zurück. Hierbei ist vor allem zu erwähnen, dass CaseML auf der Auszeichnungssprache 

eLML (eLesson Markup Language) für deklaratives Wissen basiert. Die Abbildung 

von Fallstudien in eLML ist allerdings durch die streng vorbestimmte Struktur von 

eLML sehr begrenzt [HNH05]. Weitere Einschränkungen, wie die nicht realisierbare Inhaltsmodularisierung 

oder das Fehlen von Domänenwissen, führten zu der Entscheidung, 

dass eLML den Anforderungen für den Einsatz von Fallstudien nicht gerecht werden kann. 

Eine weitere mögliche Auszeichnungssprache ist die von Stübing [St03] für die Abbildung 

von IT-Fallstudien, die es erlaubt, vorhandene Lernressourcen zu referenzieren und damit 

in den Lernprozess einzubinden. Die vorgeschriebene hierarchische Strukturierung des 

Inhalts erlaubt jedoch keine flexible und modular aufgebaute Abbildung von Fallstudien. 

Neben Anregungen zur Umsetzung von beiden Ansätzen, haben wir speziell den strukturellen 

Aufbau der Präsentationselemente, wie zum Beispiel Tabellen und Listen, von 

eLML übernehmen können. 

4 CaseML 

Der Entwicklungsprozess der Auszeichnungssprache CaseML umfasste nicht nur eine erste 

Analyse der Anforderungen und die Überprüfung der Eignung bestehender Auszeichnungssprachen, 

sondern auch eine sorgfältige Prüfung der Implementationsmöglichkeiten. 

Im Folgenden wird daher auf die Umsetzung der Anforderungen in CaseML eingegangen. 

Anschliessend wird der Prozess der Fallstudiengenerierung von der Erstellung bis hin zur 

Transformation beschrieben, bevor die Vorteile von CaseML zusammengefasst werden. 

4.1 Anforderungen und ihre Umsetzung in CaseML 

Nachfolgend wird die von den generellen Anforderungen an Fallstudien abgeleitete Umsetzung 

in CaseML beschrieben. 

Harvard-Business-Fallstudien: Für die Entwicklung unserer Fallstudien haben wir die 

Vorgehensweise von Leenders et al. [ELM01] gewählt. Sie schlagen vor, den Fallstudientext 

wie einen auf der Spitze stehenden Kegel zu strukturieren, was einem Fokussierungsprozess 

entspricht. Gemäß diesem Framework sollte eine Fallstudie immer mit der Einleitung 

beginnen, gefolgt vom Firmenhintergrund, dem Wirkungsbereich, der Problem- 

107

stellung oder Entscheidung, sowie den Alternativen und sollte mit einer Zusammenfassung 

enden. Die Fallstudie wird durch Anhänge und Appendizes, die weitere Materialien, 

die die Lernenden für die Bearbeitung der Fallstudie benötigen, und einem Glossar vervollständigt. 

CaseML ist, wie in Abbildung 1 dargestellt, gemäss diesem Framework strukturiert. Vom 

Wurzelelement caseStudy“ wird das Schema in die Elemente case“, welches den Text 

” ” 

der Fallstudie repräsentiert und das Framework realisiert, teachingNotes“, welches dem 

” 

Dozenten Informationen zur Vorbereitung seines Unterrichts bereitstellt, und task“, das 

” 

verschiedene Aufgaben für die Lernenden enthält, unterteilt. 

Das Element case“ besteht aus einer Abfolge der Elemente introduction“, mainPart“, 

” ” ” 

” conclusion“, ” exhibits“, ” appendixes“, ” glossary“, ” endnotes“ und ” metadata“. 

Abbildung 1: Ausschnitt aus der graphischen Darstellung des XML-Schemas, das die oberen 

Ebenen von CaseML zeigt 

Das Element introduction“ präsentiert eine Zusammenfassung des Sachverhalts, identi- 

” 

fiziert Namen und Ort der Organisation und bietet zum Beispiel Informationen über den 

Entscheidungsträger, das Problem oder den Zeitrahmen. Um all diese Informationen erfassen 

zu können, bietet CaseML optionale Elemente, welche dem Fallstudienautor dabei 

helfen, diese Informationen zu berücksichtigen. Das Beispiel 2 zeigt, wie eine Einleitung 

in CaseML geschrieben werden kann. 

Der Hauptteil der Fallstudie wird durch das Element mainPart“ abgebildet, welches un- 

” 

ter anderem die Elemente companyBackground“, specificArea“, specificProblem“ und 

” ” ” 

” alternatives“ enthält, um die Informationen über den Organisationshintergrund und dessen 

Industrie, den Bereich, in dem der Entscheidungsträger arbeitet, das zu behandelnde 

108

Problem oder die Entscheidung und ihre mögliche Alternativen, abzubilden. Zusätzlich 

stellt das Schema weitere semantische Elemente, wie zum Beispiel organizationHistory“, 

” 

” industry“, ” majorProduct“, ” staffing“ oder requirement“, bereit. 

” 

Das Element conclusion“ bringt den Leser wieder zurück zur Einleitung und greift die 

” 

Fristen auf, die durch den Fall vorgegeben sind. Deshalb können innerhalb dieses Elements 

andere Elemente, wie zum Beispiel deadline“, nextMeeting“ oder customerExpectati- 

” ” ” 

ons“, benutzt werden. 

Abbildung 2: Ausschnitt eines CaseML-Dokuments 

Verschiedene Sichten für Lehrende und Lernende: Die zwei verschiedenen Sichten 

für Lehrende und Lernende sind in der obersten Ebene der CaseML-Hierarchie verankert. 

Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, wurde das Wurzelelement caseStudy“ in drei zusätzliche 

” 

Elemente case“, teachingNotes“ und tasks“ unterteilt. Dementsprechend präsentiert die 

” ” ” 

erste Ebene sowohl die Perspektive der Lehrenden als auch die der Lernenden: Der Inhalt 

des Elements case“ ist für beide sichtbar, während das optionale Element teachingNotes“ 

” ” 

nur Informationen für Lehrende enthält. 

Unterstützung verschiedener Aufgabenstellungen: Eine weitere Anforderung an die 

Auszeichnungssprache ist die passende Inhaltsdarstellung für verschiedene Aufgaben. Diesbezüglich 

konnte nur die Modularisierung des Inhalts in Betracht gezogen werden, um 

Raum für inhaltliche Anpassungen zu schaffen. Wie zuvor beschrieben, wurde jedem 

Modul ein Element task“ und ein Element content“ zugewiesen. Das Aufgabenelement 

” ” 

” task“ ist dabei vom Typ Integer und kann beliebig oft eingesetzt werden. Eine Restriktion 

wird lediglich dadurch vorgegeben, dass jedem Modul mindestens eine Aufgabe, also 

ein task“-Element, zugewiesen werden muss. Ein Beispielmodul der XML-Datei würde 

” 

demnach zusammengesetzt sein, wie in Abbildung 2 zu sehen ist. 

Nach diesem Ausschnitt gehört der Modulinhalt sowie alle untergeordneten Elemente, 

wie zum Beispiel paragraph“, zu Aufgabe 1 und Aufgabe 2. Die Verbindung zu der zu- 

” 

gehörigen Aufgabe, die in dem Element task“ definiert wurde, konnte durch eine Attri- 

” 

109

utsdefinition hergestellt werden. Entsprechend enthält tasks“ die Attribute title“ und 

” ” 

” taskID“. 

Flexible Lehr- und Lernszenarien: Durch die Modularisierung ist eine Anpassung der 

Fallstudie an eine beliebige Zeitspanne innerhalb verschiedener Lehr- und Lernszenarien 

möglich. Hierfür dient das Element module“, welches die Angabe zugehöriger Aufga- 

” 

ben und den entsprechenden Inhalt des Moduls bedingt. Der Inhalt kann aus Textparagraphen 

oder Multimedia-Elementen zusammengesetzt sein, die zudem von Listen, Tabellen 

oder anderen Darstellungsumgebungen umfasst werden können. Der Umfang der 

Fallstudie kann durch den Lehrenden beeinflusst werden, indem dieser eine bestimmte 

Aufgabe auswählt, die die Darstellung der zugehörigen Module auslöst. Weiterhin bietet 

CaseML die Option, semantische Elemente innerhalb des Elements teachingNotes“ zu 

” 

spezifizieren. So können beispielsweise mit Hilfe des semantischen Elements timePlan“ 

” 

Vorschläge zum Einsatz der Fallstudie hinsichtlich verschiedener Lehr- und Lernszenarien 

gemacht werden. Dadurch werden sowohl dem Autor, der die Informationen innerhalb des 

Elements teachingNotes“ definiert, als auch dem Lehrenden vielfältige Möglichkeiten 

” 

gegeben, den Umfang der Fallstudie festzulegen. 

Steigerung der Realität: Eines der Hauptziele dieses Projekts ist die Entwicklung 

von webbasierten Fallstudien, die mit multimedialen Materialien angereichert sind. Mit 

dem Element multimedia“ stellt CaseML eine einfache Integrationsmöglichkeit für Vi- 

” 

deoclips, Flash-Animationen, Java Applets und Bilder bereit. Weiterhin ist es möglich, 

XML-Standards, wie zum Beispiel mathML, SVG oder x3d, mit Hilfe dieses Elements 

einzubinden. 

Verschiedene Ausgabeformate: Jede Fallstudie wird in einem einzelnen XML-Dokument 

gespeichert und kann in verschiedene Ausgabeformate umgewandelt werden. Hierfür 

wurden die Stylesheets zur Transformation der Fallstudien in HTML für die Online-Version 

und in LaTeX für die Druckversion implementiert. Die Umwandlung in das jeweilige Ausgabeformat 

erfolgt folgendermassen: 

110 

• Online-Version: Das Stylesheet für die Online-Transformation erzeugt XHTML- 

Code. Dem Prinzip der Trennung von Inhalt und Darstellung folgend, werden alle 

Layout- und Style-Definitionen in einer separaten CSS (Cascading Style Sheet)- 

Datei definiert. Daher kann das Aussehen der generierten HTML-Seiten sehr einfach 

durch die Anpassung der entsprechenden Definitionen in der CSS-Datei geändert 

werden. Der Screenshot in Abbildung 3 zeigt das Resultat der Online-Transformation 

einer Fallstudie. 

• Druckversion: Das Stylesheet für die Druckversion erzeugt LaTeX-Code, welcher 

mit Hilfe der LaTeX-Distribution in ein PDF-Dokument umgewandelt werden kann. 

Eine andere Möglichkeit, ein PDF zu erzeugen, wäre der Einsatz von XSL-FO 

(XSL-Formatting Objects) gewesen. Da sich nicht alle Projektpartner mit XML und 

dessen Transformationstechniken auskennen, wurde die Entscheidung für LaTeX 

getroffen. Man kann jedoch mit Hilfe der generierte LaTeX-Datei relativ einfach individuelle 

Änderungen an der Fallstudie vor der Umwandlung in PDF vornehmen, 

wie zum Beispiel die Angabe des entsprechenden Kurses und des Dozenten auf der 

Titelseite.

Abbildung 3: Eine Fallstudie in der Online-Version 

Plattformunabhängigkeit: Die Bedeutung der Plattformunabhängigkeit wurde bereits 

in den Anforderungen hervorgehoben, um den Einsatz der Fallstudien in verschiedenen 

Lernplattformen zu gewährleisten. Heutzutage unterstützen die meisten Lernplattformen 

Standards wie IMS Content Packaging [IMS04] und Sharable Content Object Reference 

Model [SCO04] zum Import von Online-Materalien in die Lernplattform. Aus diesem 

Grund wurden Verpackungsskripte implementiert, die CaseML-Fallstudien in die Online- 

Version für beide Standards transformieren. 

4.2 CaseML im praktischen Einsatz 

Die im vorherigen Abschnitt vorgestellte Umsetzung der Anforderungen in CaseML ermöglicht 

eine nahtlose Generierung der Fallstudien von der schriftlichen Version bis hin 

zum Online-Einsatz. Getestet wurde dies bereits an vier verschiedenen Fallstudien, die 

im Projekt geschrieben wurden. Besonders deutlich wurde hierbei, dass sich die verschiedenen 

Autoren zwar an der Struktur einer Harvard-Business-Fallstudie orientierten, diese 

aber an das von ihnen gewünschte Lehr- und Lernszenario anpassten. Dadurch entstanden 

deutlich abweichende Strukturen: Die Fallstudie über die Einführung eines Intranets bei 

den Leipziger Verkehrsbetrieben führt den Lerner beispielsweise von dem Problem über 

verschiedene Lösungsideen bis hin zur Umsetzung einer gewählten Strategie. Im Schlusskapitel 

bekommt der Lernende zusätzlich einen Überblick über Benutzererfahrungen nach 

der Einführung. In einer weiteren Fallstudie über die Umstellung des Wertschriftenabwicklungssystems 

bei der Zürcher Kantonalbank werden dem Lernenden dagegen lediglich 

das Problem, die Strategiekriterien und verschiedene Offerten genannt; die Lösung 

des Problems durch Auswahl einer geeigneten Offerte anhand der Strategiekriterien wird 

111

ewusst offen gelassen und bietet Raum für zahlreiche Aufgabenstellungen. Beide Fallstudien 

gleichen sich also insofern, dass sie Firmenhintergrund, Probleme und Strategien 

aufführen, wie es die Struktur von Harvard-Business-Fallstudien vorsieht. Das Ende der 

Fallstudien unterscheidet sich jedoch gravierend, ebenso wie die Lehr- und Lernstrategien, 

die damit verfolgt werden. 

Unsere Erfahrungen bei der Umsetzung der Fallstudien in CaseML hat gezeigt, dass die 

Auszeichnungssprache diese Unterschiede problemlos abbilden kann. Alle vier Fallstudien 

werden in sehr unterschiedlichen Lehr- und Lernszenarien eingesetzt, wobei sogar 

eine einzelne Fallstudie mit Hilfe der Modularisierungsmöglichkeit in CaseML über einen 

kürzeren oder längeren Zeitraum angewendet werden kann. Hierfür musste für jedes Modul 

in der XML-Datei eine Aufgabenzugehörigkeit angegeben werden. Die flexible Struktur 

von CaseML erlaubte dabei eine einfache und schnelle Umsetzung in die verschiedenen 

” tags“. Textteile und Multimedia wurden mit semantischer Information annotiert, um ein 

späteres Suchen nach bestimmten Kriterien zu ermöglichen. Zwei verschiedene Stylesheets 

erlaubten anschliessend eine automatische, den Aufgaben angepasste Transformation 

in das LaTeX-Format zur weiteren Umwandlung in eine PDF-Datei und in HTML- 

Seiten, die später automatisch in Content Packages verpackt wurden. Diese ermöglichten 

anschliessend eine Online-Version der Fallstudie: Für jede in der XML-Datei definierten 

Aufgabe wurde automatisch jeweils eine Version für den Lehrenden und eine für 

den Studierenden generiert. Die verschiedenen Content Packages wurden anschliessend 

manuell ausgewählt und in der Lernplattform OLAT2 eingesetzt. Zusätzlich wird gerade 

an einem in verschiedene Lernplattformen integrierbaren Fallstudien-Portal gearbeitet, 

dass durch Auswahl der gewünschten Aufgabe automatisch eine Lehrenden- oder eine 

Studierenden-Version, je nach Identifikation durch die jeweilige Lernplattform, lädt. Hier 

wird schliesslich der Projekt-Prozess im vollen Umfang abgebildet werden können: Das 

Portal ermöglicht die Verbindung von Eingangstest, Vorbereitungsmodulen, Fallstudien 

und der Toolbox und bietet eine Führungshilfe für die Bearbeitung von Fallstudien. 

4.3 Die Vorteile von CaseML im Überblick 

Wie unser Einsatz von CaseML gezeigt hat, unterscheidet sich die Auszeichnungssprache 

besonders durch die Möglichkeit der flexiblen Inhaltsmodularisierung von bereits implementierten 

Auszeichnungssprachen. Die Fallstudie kann durch das Zuweisen verschiedener 

Module zu den dazugehörigen Aufgaben (siehe Anforderung 4) individuell angepasst 

werden, so dass dem Lernenden nur relevante Teile präsentiert werden. Durch diese Anpassungen 

kann daher der Umfang einer Fallstudie erheblich reduziert werden. Es kann 

von verschiedensten Lehrszenarien Gebrauch gemacht und der Schwierigkeitsgrad an die 

Lernenden angepasst werden, indem nur relevante Informationen angezeigt werden oder 

aber dem Lernenden die Auswahl der Relevanz selbst überlassen wird. Dies bedeutet auch, 

dass ein und dieselbe Fallstudie sowohl in einer einzigen Lehrstunde als auch über einen 

Zeitraum von vier Wochen eingesetzt werden kann. Vorschläge und Anregungen für verschiedene 

Formen des Einsatzes findet der Lehrende in den Teaching Notes, die eine mit 

dem Inhalt der Fallstudie verbundene Einheit bilden. 

2 http://www.olat.unizh.ch 

112

Ein hilfreicher Vorteil von CaseML ist weiterhin das Domänenwissen, das eine Erweiterung 

der Funktionalität erlaubt. So ist es zum Beispiel möglich, semantische Informationen 

auszulesen und das Vorkommen eines bestimmten Details in der gesamten Fallstudie 

aufzulisten. Zusätzlich geben die fakultativ einsetzbaren semantischen Informationen 

Aufschluss über den Inhalt einer Fallstudie. Dem Autor bieten sich also flexible Anpassungsmöglichkeiten 

des Fallstudieninhalts für verschiedene Anforderungen und Szenarien; 

trotzdem gewährleistet CaseML eine Art Gliederungsanleitung, die sich an der Struktur 

einer Harvard-Business-Fallstudie orientiert. 

Aus technischer Sicht betrachtet bietet CaseML durch die Transformationsmöglichkeit in 

verschiedene Ausgabeformate, wie zum Beispiel HTML, Latex und PDF, einen weiteren 

Vorteil für den modifizierbaren Einsatz von Fallstudien. Zusätzlich wird der Export in 

jedes LMS-unterstütztendes Content Package gewährleistet, was der Sprache das Potenzial 

gibt, an zahlreichen Schulen und Universitäten in der jeweils gewohnten Lernumgebung 

eingesetzt zu werden. 

5 Zusammenfassung und Ausblick 

Nach einer kurzen Einführung in unser E-Learning-Projekt, wurde in diesem Paper speziell 

auf die Projektanforderungen an den Einsatz von webbasierten Fallstudien eingegangen. 

Durch die besondere Eignung von XML für die Erfüllung dieser Anforderungen, 

wurden anschliessend verschiedene XML-Entwicklungen im Bereich des E-Learning mit 

ihren Vor- und Nachteilen vorgestellt. Deren Nachteile, wie die streng vorgegebene Struktur 

und eine nur geringe Anpassungsfähigkeit an verschiedene Lehr- und Lernszenarien für 

bestimmte Anwendungsgebiete, führten zu der Entwicklung der Auszeichnungssprache 

CaseML, die daraufhin vorgestellt wurde. Die hochflexible Sprache wurde speziell nach 

den aufgeführten Anforderungen entwickelt und bietet unter anderem die Möglichkeit der 

Inhaltsmodularisierung zur Unterstützung verschiedener Aufgabenstellungen einer Fallstudie, 

sowie das Potenzial, semantische Elemente mit Domänenwissen zu annotieren. 

Weiterhin können mit CaseML beschriebene Fallstudien in verschiedene Ausgabeformate 

transformiert werden, um den Einsatz in verschiedensten Lernplattformen zu ermöglichen. 

Der Vorteil des Domänenwissens ist gleichzeitig eine unvermeidbare Einschränkung von 

CaseML, da sich die semantischen Tags insbesondere auf Business-Fallstudien beziehen. 

Soll eine Fallstudie ausserhalb dieses Bereichs geschrieben werden, können die optionalen 

Elemente jedoch weggelassen oder nur eine passende Teilmenge eingesetzt werden. 

Im Rahmen der Entwicklung eines webbasierten Fallstudienportals, welches sowohl in 

verschiedene Lernumgebungen integriert, als auch als externe Applikation einsetzbar sein 

wird, arbeiten wir im Moment auch an der Implementierung der Auslesefunktionalitäten 

für die semantischen Informationen. Ein mögliches Szenario ist hierbei, dass Lernende 

nach allen Vorkommnissen eines bestimmten Details suchen können, zum Beispiel um Informationen 

über Geschäftseinheiten oder über die strategische Zielsetzung der beschriebenen 

Firma zu bekommen. Eine nächste Erweiterung von CaseML wird ausserdem die 

Beschreibung von Methoden und Werkzeugen für die Toolbox sein. Die mit Hilfe von 

113

CaseML generierten Fallstudien werden erstmals im Sommersemester 2007 von Projektteilnehmern 

in verschiedenen Lernplattformen eingesetzt. 


[IMS04] IMS. Content Packaging Specification, 2004. http://www.imsglobal.org/content/packaging 

[HNH05] B. Hebel, M. Niederhuber, H. Heinimann. e-Learning basierte Fallstudien zur akademischen 

Ausbildung in der Geoinformatik: Methodisches Konzept, Umsetzung und Erfahrungen. 

In Proceedings of DeLFI 2005: 3. Deutsche e-Learning Fachtagung Informatik, 

Rostock, 2005. 

[ELM01] J. A. Erskine, M. R. Leenders, L. A. Mauffette-Leenders. Writing Cases. Western Ontario, 

Ivey, 2001. 

[Ro01] M. J. Roberts. Developing a Teaching Case (Abridged), 2001. Harvard Business School 

Case No. 9-901-055. 

[SCO04] SCORM. Sharable Content Object Reference Model, 2004. 

http://www.adlnet.gov/scorm/index.cfm. 

[St03] M. Stuebing. Metadaten-gestuetzte Integration von Fallstudien in IT-gestuetzte Lehre, 

2003. Diplomarbeit, Technische Universität Berlin. 

114

Content-Migration beim Wechsel zwischen verschiedenen 

Systemkategorien zur Content-Erstellung und -Pflege 

Angela Frankfurth, Jörg Schellhase 

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik 

Universität Kassel 

Nora-Platiel-Straße 4 

34127 Kassel 

frankfurth@wirtschaft.uni-kassel.de 

schellhase@wirtschaft.uni-kassel.de 

Abstract: Es existieren unterschiedliche Systemkategorien zur Erstellung und 

Pflege von Content, die jeweils unterschiedliche Vor- und Nachteile aufweisen. 

Bei der Entscheidung für ein System begibt sich der Content-Entwickler (und 

-Nutzer) in mehr oder weniger große Abhängigkeiten, die für ihn nachteilig sein 

können. Insbesondere erscheinen zwei Probleme als besonders schwerwiegend: die 

grundsätzliche technische Nachhaltigkeit und die Migration. Der Beitrag stellt diese 

Probleme für verschiedene Systemkategorien dar. 

1 Einleitung 

Die Content-Erstellung ist komplex sowie intellektuell, personell und damit finanziell 

aufwändig. Dennoch sind Content-Anpassungen von Zeit zu Zeit aufgrund veränderter 

sachlicher Inhalte (inhaltliche Wartung) sowie aufgrund der Technologiedynamik 1 

(technische Wartung) erforderlich. Größere Herausforderungen sind mit Content- 

Migrationen verbunden, die bei Systemwechseln notwendig werden. Die Content- 

Migration ist keine spezifische eLearning-Fragestellung, dennoch hat sie für das eLearning 

an Hochschulen eine große Bedeutung. Dies gilt besonders vor dem Hintergrund 

der technologischen Entwicklungen sowie der sich derzeit entwickelnden eLearning- 

Strategien, die u.a. auch die Vermarktung von Content zur Refinanzierung zum Ziel 

haben. Hochschulen sind auf dem kommerziellen Content-Markt potentielle Content- 

Produzenten und -Anbieter, die jedoch über eine sehr heterogene Infrastruktur (auch bei 

der Content-Produktion) sowie nur über geringe finanzielle Mittel verfügen. Vor diesem 

Hintergrund betrachtet der Beitrag verschiedene Systemkategorien und die Besonderheiten 

der Migration zwischen den einzelnen Kategorien. 

1 Zu nennen sind hier beispielsweise sich ändernde (Web-)Datenformate, die Weiterentwicklung von Browsern, 

die Entwicklung und Verwendung von Standards sowie die Verteilung von Informationen über unterschiedliche 

Kanäle wie Printversionen oder mobile Endgeräte [Br01]. 

115

2 Systemkategorien zur Erstellung und Pflege von eLearning- 

Content 

Im Fokus stehen Erstellung und Pflege von Inhalten zwecks Web-basierter Präsentation. 

Die meisten Learning Management Systeme (LMS) stellen lediglich einen Rahmen für 

die Verwaltung Web-basierter Kurse bereit. Die Methoden zur Aufbereitung von Inhalten 

für die Web-basierte Präsentation werden den jeweiligen Kursanbietern überlassen. 

Es gibt führende Anbieter für Software zur Produktion multimedialer Elemente (Animationen, 

Videos, Ton), auf deren Produkte für die Erstellung multimedialer Einheiten 

zurückgegriffen werden kann. Anders sieht dies in Bezug auf die Web-basierte Inhaltsaufbereitung 

aus. Zum einen kann eine Vielzahl von Systemkategorien (z.B. CMS, 

LCMS, WYSIWYG-HTML-Editoren, eLearning-spezifische Autorensysteme, Wiki- 

Systeme, Live-Recording-Systeme) zum Einsatz kommen; zum anderen haben sich in 

Bezug auf die Aufbereitung von eLearning-Inhalten, mit Ausnahme der Kategorie Live- 

Recording-Systeme, aus vielfältigen Gründen keine bestimmten Systeme nennenswert 

durchsetzen können. Es gibt viele Möglichkeiten der Web-basierten Aufbereitung von 

eLearning-Inhalten, die zudem als ein wesentliches Differenzierungsmerkmal genutzt 

werden. Auch HTML-Editoren können für die Content-Erstellung eingesetzt werden. 

Diese erlauben jedoch i. d. R. nur die Erstellung von statischem Content [DV05] und 

erfordern HTML-Kenntnisse. Im Folgenden werden verschiedene Systemkategorien, die 

zur Erstellung und Pflege von e-Learning-Content eingesetzt werden, kurz erläutert. 

2.1 Content Management Systeme 

Content Management Systeme (CMS) sollen die einfache und effiziente Erstellung, 

Aktualisierung und Verwaltung von (eLearning-)Content ermöglichen und beinhalten zu 

diesem Zweck i.d.R. einfach zu bedienende Autorenumgebungen [DV05; BHM04, 4; 

Br04]. Reine CMS sind sehr stark prozess- und produktionsorientiert [Ba05, 127], was 

sich besonders in den Rollenkonzepten zeigt. Funktionalitäten Web-basierter CMS sind 

„die Beschaffung und Erstellung, das Management, die Präsentation und Publikation von 

Inhalten sowie das workflowbasierte Verarbeiten, Verteilen und Wiederverwenden von 

Inhalten“ [BHM04, 4]. Weiterhin sollen sie den einfachen Import externer Materialien 

ermöglichen [DV05]. Durch den Einsatz von CMS kann zu jeder Zeit ein konsistenter 

Zustand einer Web-Seite erreicht werden. Weiterhin kann eine gewisse Flexibilität erreicht 

werden, die jedoch mit einem erheblichen Aufwand für notwendige Anpassungen 

verbunden sein kann. Die Implementierung eines CMS ist jedoch zeitaufwendig und 

erfordert erhebliches technisches Know-how. [Br04] 

Obwohl XML bereits in vielen CMS implementiert wurde, existiert kein abgestimmtes 

Vokabular (Schema) zwischen den Anbietern. Dies führt zur proprietären Speicherung 

von Content und begrenzt so den Wert, den XML für das Erreichen von Interoperabilität 

haben kann. [Ro05, 2] Es existiert eine Anzahl sehr spezifischer Interoperabilitätsstandards. 

Keiner der derzeit implementierten Standards deckt jedoch alle Möglichkeiten 

eines CMS ab. Die Folge ist, dass CMS-Produkte oft proprietäre Technologien nutzen, 

um Content zu strukturieren und zu speichern. Selbst wenn XML eingesetzt wird, be- 

116

wirkt das Fehlen eines gemeinsamen Vokabulars zwischen den Produkten, dass die 

Kommunikation zwischen ihnen sowie die Migration von einem System zu einem anderen 

System sehr schwierig sind. Der sich schnell entwickelnde Markt hemmt zudem die 

Kooperation zwischen Herstellern. [Ro05, 4] CMS werden bereits vielfach an Hochschulen 

eingesetzt (z.B. Typo3, Plone), jedoch überwiegend im Bereich der Erstellung von 

Webseiten, selten auch für die Erstellung und Pflege von eLearning-Content. 

2.2 Learning Content Management Systeme 

Learning Content Management Systeme (LCMS) kombinieren Autorentools mit Tools 

für die Speicherung und das Wiederauffinden von Lernobjekten. Sie treten in unterschiedlichen 

Formen auf und beinhalten eine sehr große Breite von Funktionalitäten. 

LCMS verwalten alle Daten und Informationen in Bezug auf eLearning-Content [HK03, 

12], sie sind somit auf eLearning-Content spezialisierte CMS, die der Erstellung und 

Speicherung modularer Lernobjekte, der gezielten Suche nach existierenden Lernobjekten 

sowie ihrer Zusammenstellung zu Kursen dienen [Sc04, 504]. LCMS können Lernobjekte 

in unterschiedlichen Kursen und Formaten zusammenstellen [HK03, 12]. Der 

Content wird i.d.R. mit Autorentools erstellt, [HK03, 12] diese müssen jedoch nicht in 

das LCMS integriert sein. Weiterhin ermöglichen LCMS das Content-Tracking, d.h. das 

Nachverfolgen der Interaktionen zwischen Lerner und Content [HK03, 12]. Der Begriff 

LCMS wird für Systeme verwendet, die über einen größeren Umfang an Funktionalitäten 

verfügen als Learning Object Repositories. Im Allgemeinen wird der Begriff auf 

Systeme angewandt, die Komponenten für die Autorenunterstützung beinhalten, über ein 

Learning Object Repository verfügen, die Bereitstellung von Lernobjekten für Lernende 

ermöglichen und darüber hinaus die Administration unterstützen. [CN06, 29f] Die Funktionalitäten, 

die ein LCMS bereitstellt, können daher sehr stark differieren, nämlich vom 

einfachen Management von mit externen Autorentools erstellten Inhalten, über die Unterstützung 

der Erstellung und Verwaltung von Content bis hin zur Übernahme von 

LMS-Funktionalitäten 2 . In diesem Beitrag werden LCMS als Lernplattformen betrachtet, 

die Funktionen von eLearning-spezifischen Content Management Systemen beinhalten. 

2.3 WYSIWYG-HTML-Editor 

WYSIWYG 3 -HTML-Editoren sind Werkzeuge zur einfachen Erstellung und Pflege von 

Web-Seiten. 4 Traditionelle WYSIWYG-HTML-Editoren unterstützten jedoch keine 

eLearning-Standards [Bu06, 47]. Mit der zunehmenden Verbreitung des eLearning wurden 

allerdings spezialisierte WYSIWYG-HTML-Editoren entwickelt, die eLearningspezifische 

Unterstützungsmerkmale aufweisen und Content-Standards wie SCORM 

oder AICC-Standards implementiert haben [Bö04, 42]. 

2 Eine Beschreibung der Funktionen von LMS findet sich beispielsweise in [HSS01]. 

3 WYSIWYG: What You See Is What You Get. 

4 Beispiele für WYSIWYG-HTML-Editoren sind u.a. Macromedia Dreamweaver, Microsoft Frontpage, Adobe 

GoLive sowie NetObjects Fusion [Bu06, 47; Bö04, 42]. 

117

2.4 Wiki-Systeme 

Die Erstellung von Inhalten im Web gestaltet sich meist schwieriger als der reine Abruf. 

Aus diesem Grund wurden Tools entwickelt, die das Lesen und Erstellen von Inhalten 

gleichermaßen einfach ermöglichen, so dass beides mit den gleichen Kenntnissen durchführbar 

ist. Die Kooperation bei der Inhaltserstellung ist somit nicht auf Personen beschränkt, 

die über gleiche Kenntnisse und dieselben Tools verfügen. [DV05] Ein weit 

verbreitetes Tool für die kooperative Erstellung Web-basierter Inhalte sind Wikis. Sie 

stehen der zentralen Funktionalität von CMS, dem stark ausdifferenzierten Rollensystem, 

gegenüber. [Ba05, 128] Seit Mitte der 1990er Jahre ist das Wiki-Konzept vielfach 

weiterentwickelt worden. Es wurden vielfältige Wiki-Engines in verschiedenen Skript- 

und Programmiersprachen entwickelt. 5 Die Kernfunktionalitäten eines Wiki sind einfache 

Editiermöglichkeiten, einfache Auszeichnungen sowie automatisches Verlinken von 

Seiten. Mit der Verbreitung von Wikis nahmen jedoch die Ansprüche der Nutzer zu, so 

dass weitere Funktionalitäten hinzukamen, wie der Versionsvergleich sowie die Übersicht 

über Änderungen an Seiten. Weitere Funktionalitäten von Wikis sind u.a.: Erstellen 

neuer Seiten, Erstellen externer Links, Sandbox für neue Nutzer, 6 Page History sowie 

Suchfunktionalitäten. [CL04] Viele Online-Kurse verlinken auf Inhalte von Wikis 

[Sm05, 218]. Wikis setzen sich zunehmend für die kollaborative Erstellung von Inhalten 

durch. Unterschiedliche Wikis werden derzeit auch für die eLearning-Content-Erstellung 

an Hochschulen im In- und Ausland eingesetzt. 

2.5 eLearning-spezifische Autorensysteme 

Die Kategorie eLearning-spezifische Autorensysteme umfasst in diesem Beitrag alle 

speziell auf eLearning ausgerichteten Systeme zur Erstellung und Pflege von eLearning- 

Content, die nicht den Kategorien LCMS oder klassische Autorensysteme (z.B. Macromedia 

Director) angehören. Beispiele sind spezielle, auf eLearning ausgerichtete Generierungswerkzeuge 

bzw. so genannte Content-Converter. Diese dienen dazu, Dokumente, 

die mittels einer Textverarbeitungssoftware erstellt wurden, in HTML-Dateien umzuwandeln. 

Hierfür ist es jedoch erforderlich, dass die Struktur im Textdokument, insbesondere 

die Überschriftenformate zur Erstellung der Navigation, exakt definiert wurden. 

[Bö04, 43] In [Sc01] wird die Individualentwicklung Virtual Learning Environment 

Generator (VLEG) beschrieben, die auf der Basis von mittels WYSIWYG-HTML- 

Editoren gepflegten Manuskrip-ten semantisch angereicherte, hochgradig verlinkte und 

mit zahlreichen Funktionalitäten aus-gestattete WBTs generiert. Vorstellbar sind aber 

auch eLearning-spezifische CMS, die im Gegensatz zu Content-Convertern zusätzlich 

eLearning-spezifische Rollenkonzepte und Workflow-Unterstützungen anbieten. 

5 Eine Übersicht verfügbarer Wiki-Engines findet sich unter: http://www.c2.com/cgi/wiki?WikiEngines. 

6 Hierbei handelt es sich um spezielle Wiki-Seiten, die in Wiki-Systemen neuen Nutzern zur Verfügung gestellt 

werden, damit diese sich „mit der Bearbeitung und Erstellung von Seiten im Wiki vertraut“ machen können. In 

den deutschsprachigen Versionen werden diese Seiten auch „Spielwiesen“ genannt. 

http://de.wikipedia.org/wiki/Sandbox, Abruf am 2006-07-23. 

118

3 Content-Migrationen zwischen verschiedenen Systemkategorien 

Unter Web-basiertem eLearning-Content werden im Folgenden einzelne Lernobjekte 

verstanden, die mittels spezieller Systeme erstellt, gepflegt und verwaltet werden. Im 

Extremfall kann es sich hierbei auch um die vollständige inhaltliche Aufbereitung einer 

Vorlesung handeln. 

An Hochschulen wurden in den letzten Jahren erhebliche Ressourcen für die Entwicklung 

von Web-basiertem eLearning-Content verwendet. Die Technologien und Sprachen 

(HTML, JavaScript, CSS, XML, XSL, RDF), mit denen Web-basierter Content erstellt 

wird, haben sich stetig weiterentwickelt. Aufgrund dieser dynamischen technologischen 

Entwicklungen entstehen immer wieder Situationen, in denen Web-basierter Content an 

neue Technologien angepasst werden muss. Der damit verbundene Aufwand hängt stark 

davon ab, mit welcher Systemkategorie Web-basierte Inhalte gepflegt werden. Im Idealfall 

reicht ein Softwareupdate des Systems aus, das zur Erstellung und Pflege der Webbasierten 

Inhalte verwendet wird. Bei Ansätzen, bei denen zu festen Zeitpunkten Webbasierte 

eLearning-Produkte generiert werden (z.B. bei Content Convertern), wird es 

komplizierter, da in diesem Fall der komplette Web-basierte eLearning-Content erneut 

generiert werden muss. Bei der Pflege von Web-basiertem Content mittels HTML- 

Editoren kann es sogar passieren, dass eine Vielzahl von einzelnen Dateien manuell 

überarbeitet werden muss. 

Je nach der verfolgten eLearning-Strategie einer Hochschule werden eine Vielzahl unterschiedlicher 

oder im Extremfall lediglich ein bestimmtes System zur Erstellung und 

Pflege von Web-basiertem eLearning-Content eingesetzt. Eine Vielzahl von Gründen 

kann dazu führen, dass von den aktuell eingesetzten Systemen zu anderen Systemen 

migriert werden muss. Im Rahmen solcher Migrationen muss u.a. der eLearning-Content 

migriert werden. Der damit verbundene Aufwand hängt sowohl vom Quell- als auch 

vom Zielsystem ab. Ist der notwendige Aufwand für eine Content-Migration zu hoch, so 

kann dies zu einer Gefährdung von zuvor durchgeführten Investitionen in die Entwicklung 

von eLearning-Content führen. 

Dömer unterscheidet in Bezug auf allgemeine Anwendungssysteme zwischen internen 

oder externen Migrationsanlässen sowie zwischen funktionalen oder technologischen 

Faktoren. Interne funktionale Ursachen werden durch neue Anforderungen der Organisation 

ausgelöst, die mit dem bisherigen System nicht erfüllbar sind. [Dö98, 57] Beispielsweise 

kann es sein, dass eine Hochschule das Angebot an eLearning- 

Lehrveranstaltungen erhöhen möchte und hierzu effiziente Organisationsstrukturen für 

die Erstellung und Pflege von Web-basiertem e-Learning-Content benötigt. Hierzu könnte 

es notwendig sein, dass das für die Erstellung und Pflege eingesetzte System die Definition 

komplexer Rollenkonzepte sowie komplexer Workflows unterstützen muss. Sofern 

diese Anforderungen durch das vorhandene System nicht erfüllbar sind, kann somit 

eine Migrationsnotwendigkeit entstehen. Interne technologische Ursachen sind häufig 

mit einer schlechten Wartungsqualität von Systemen verbunden, die dazu führt, dass zu 

viele (Mitarbeiter-)Ressourcen durch diese Systeme gebunden werden [Dö98, 57]. Bei 

Systemen zur Erstellung und Pflege von Web-basiertem eLearning-Content sollten neben 

dem Aufwand der Systemwartung, vor allem auch der durch das System verursachte 

119

administrative Aufwand sowie die Erstellungs- und Pflegeproduktivität in Bezug auf den 

eLearning-Content betrachtet werden. Sofern es Systeme mit einem deutlich geringeren 

Administrationsaufwand sowie einer erheblich höheren Erstellungs- und Pflegeproduktivität 

gibt, kann sich der mit einer Migration verbundene Aufwand lohnen. Externe funktionale 

Ursachen werden durch den Wettbewerb ausgelöst. So kann der Wettbewerb das 

Angebot neuer Dienstleistungen erzwingen, die ohne Migration vorhandener Systeme 

nicht erbracht werden können [Dö98, 57]. Bietet eine Hochschule bspw. einen virtuellen 

Studiengang an, so stellt die Qualität der angebotenen eLearning-Produkte i.d.R. ein 

Differenzierungsmerkmal dar. Zur Steigerung der Qualität (z.B. Erweiterung der Funktionalitäten) 

kann ein Wechsel auf ein anderes eLearning-System erforderlich sein. Externe 

technologische Ursachen liegen z.B. dann vor, wenn Systeme bzw. Systemkomponenten 

von einem Hersteller nicht mehr unterstützt werden oder neue Technologien 

erhebliche Nutzengewinne ermöglichen [Dö98, 57]. 

Aufgrund der Vielzahl von Anbietern von Systemen zur Erstellung und Pflege von Webbasiertem 

eLearning-Content ist davon auszugehen, dass eine Vielzahl von Systemen in 

den nächsten Jahren am Markt nicht überleben wird, so dass ein Migrationszwang entstehen 

kann. Zudem sind zahlreiche weitere Migrationsanlässe denkbar, z.B. kann eine 

ungünstige Kostenstruktur (hohe Lizenzkosten) Anlass für Migrationsüberlegungen 

geben. Genauso gut kann auch die Migrationsfähigkeit eines Systems und des mit dem 

System verwalteten eLearning-Content ein wichtiger Migrationsanlass sein. Stellt eine 

Hochschule fest, dass der mit ihrem System erstellte eLearning-Content nur mit sehr 

hohem Aufwand migrierbar wäre, kann es sinnvoll sein, rechtzeitig auf ein anderes System 

zu wechseln, bei dem eine deutlich höhere Migrationsfähigkeit gegeben ist. 

Abbildung 1 veranschaulicht die Vielfalt möglicher Migrationen zwischen verschiedenen 

Systemkategorien (WYSIWYG-HTML-Editoren, LCMS, eLearning-spezifische 

Autorensysteme, Wiki-Systeme, CMS), die für die Erstellung und Verwaltung von Webbasiertem 

e-Learning-Content eingesetzt werden können. Zu allen aufgeführten Systemkategorien 

gibt es eine Vielzahl von kommerziellen Systemen, Open-Source-Systemen 

sowie Individualentwicklungen. Eine Systemkonsolidierung, in dem Sinne, dass sich 

bestimmte Standardsysteme am Markt etabliert haben, hat in allen hier aufgeführten 

Systemkategorien noch nicht stattgefunden. 7 Die Mehrzahl der an Hochschulen eingesetzten 

Web-basierten e-Learning-Inhalte wurde mit eLearning-spezifischen Autorensystemen 

und WYSIWYG-HTML-Editoren erstellt. An dritter Stelle dürften mittlerweile 

LCMS stehen. Seltener werden hingegen allgemeine CMS sowie Wiki-Systeme zur 

Erstellung und Pflege Web-basierter eLearning-Inhalte verwendet. 

In Abbildung 1 werden für jede Systemkategorie drei Unterkategorien unterschieden, so 

dass ein Pfeil stellvertretend für jeweils neun unterschiedliche Migrationskategorien 

steht und insgesamt 225 verschiedene Migrationskategorien unterschieden werden. Die 

folgenden Betrachtungen zu den einzelnen Migrationskategorien beziehen sich lediglich 

auf die Systemoberkategorien und verzichten auf eine Differenzierung zwischen kommerziellen 

Systemen, Open-Source-Systemen sowie Individualentwicklungen. 

7 

Auf der Web-Site von Contentmanager (http://www.contentmanager.de) sind derzeit bspw. über 1000 Content-Management-Systeme 

verzeichnet. 

120

LCMS 

10 

16 

3 

12 

14 

2 

1 

6 

WYSIWYG-HTML-Editoren 

15 7 

19 

13 

9 

21 

Wiki-Systeme 23 CMS 

22 

24 

25 

8 

5 

4 

11 

18 

20 

eLearning-spezifische 

Autorensysteme 

17 

Legende 

Kommerzielle Systeme 

Individualentwicklungen 

Open-Source-Systeme 

Evtl. problematische 

Migration, da nur teilweise 

automatisierbar. 

Abbildung 1: Potenzielle Migrationspfade zwischen verschiedenen Systemklassen 

Bei den folgenden Migrationsbetrachtungen geht es nicht um die Entwicklung eines 

neuen Systems auf der Basis eines alten Systems, sondern primär um die Migration von 

Elementen, die unmittelbar oder mittelbar mit eLearning-Content zusammenhängen. Die 

Nutzung von eLearning-Content über unterschiedlichste Systeme (z.B. unterschiedliche 

Lernplattformen) stellt meist kein allzu großes Problem dar, auch wenn der Austausch 

von Content nicht immer reibungslos funktioniert und gelegentlich sogar problematisch 

sein kann [Sm05, 218]. Die Migration von eLearning-Content zwecks Wechsel des Systems, 

das zur Erstellung, Pflege und Verwaltung von eLearning-Content eingesetzt wird, 

ist hingegen nicht trivial. Von einer Migration sind je nach Systemkategorie u.a. Metadaten 

zum eLearning-Content, Templates, spezialisierte Skripte sowie der eigentliche Content 

betroffen. Der Systemwechsel kann sowohl innerhalb einer Systemkategorie (z.B. 

von LCMS zu LCMS) als auch zwischen zwei Systemkategorien erfolgen. Migrationen 

innerhalb von Systemkategorien haben meistens einen Vorteil, denn i.d.R. versuchen 

Systemanbieter Kunden, die bereits ein System einer bestimmten Kategorie nutzen, dazu 

zu bewegen zu ihrem System zu wechseln. Daher sollten sich insbesondere kommerzielle 

Anbieter mit adäquaten Migrationsstrategien auseinandersetzen und zumindest für 

bestimmte Systeme Migrationswerkzeuge bereitstellen. Zudem gibt es bestimmte Systemkategorieübergänge 

für die besonders häufig Migrationsansätze entwickelt wurden 

und entsprechend viele Migrationserfahrungen existieren. Dies ist bspw. für Migrationen 

des Typs 9 (Migration von WYSIWYG-HTML-Editor zu CMS) der Fall. Je nachdem, 

von welcher Systemkategorie zu welcher anderen Systemkategorie eLearning-Content 

migriert wird, kann es zum einen zu einem semantischen Informationsverlust in Bezug 

auf mit dem eLearning-Content verbundene semantische Metadaten kommen. Zum anderen 

können wesentliche Eigenschaften des auf der Grundlage des eLearning-Content 

bereitgestellten eLearning-Produktes vom Zielsystem bestimmt werden, so dass nach der 

Migrationsdurchführung i.d.R. sich das eLearning-Produkt funktional und optisch vom 

Ursprungsprodukt unterscheidet. Im Folgenden wird die Problematik der Content- 

Migration an ausgewählten Migrationskategorien verdeutlicht. 

121

Migration von CMS zu CMS (25): Die Migration von einem CMS zu einem anderen 

CMS ist ein komplexes Migrationsvorhaben bei dem eine Vielzahl von Elementen von 

der Migration betroffen ist. Folgende Abbildung zeigt CM-Komponenten und Content- 

Elemente, die beim Übergang von einem CMS zu einem anderen CMS bei der Migrationsdurchführung 

berücksichtigt werden müssen. 

CM- 

Komponenten 

Content 

Quelle 

Templa 

tes 

Replikation 

Text 

Bild 

- 

- 

Rollenkonzepte 

- 

Work 

-flows 

- 

Abbildung 2: Migration von einem CMS zu einem anderen CMS [BHF03, 5] 

Zur Durchführung einer Migration von einem CMS zu einem anderen CMS ist Expertenwissen 

über beide Systeme notwendig [BHF03, 5]. Vor einer Migrationsdurchführung 

ist zu prüfen, inwieweit eine Migration zwischen den beiden Systemen überhaupt 

ökonomisch vertretbar durchgeführt werden kann. Es ist durchaus möglich, dass zwischen 

bestimmten Systemen eine Migration zu hohe Aufwendungen verursachen würde. 

Insbesondere bezogen auf die verschiedenen CM-Komponenten ist zu prüfen, inwieweit 

eine Migration oder aber eine Neuentwicklung vorteilhaft ist. Für die Migration von 

CM-Komponenten können teilweise am Markt verfügbare Konvertierungsprogramme 

sowie spezielle Migrationstools genutzt werden. Teilweise müssen spezifische Konvertierungsroutinen 

programmiert werden. Die Migration des Content ist i.d.R. einfacher, 

als die Migration der CM-Komponenten, erfordert jedoch meistens die Programmierung 

individueller Konvertierungsprogramme [BHF03, 6], da zumindest Teile des Content 

systemspezifisch strukturiert und abgespeichert sind. Jeder strukturierten Ablage des 

vom CMS verwalteten Content liegt ein CMS-spezifisches Content-Modell zugrunde, da 

für CMS kein standardisiertes Austauschformat für Metadaten, Content sowie Layout 

existiert [BHF03, 6]. Normalerweise sind mit den durch ein CMS verwalteten Content- 

Einheiten spezielle rollen-, gruppen- sowie benutzerbezogene Rechte (Leserechte, Editierrechte) 

verbunden. Inwieweit diese Rechte komplett und automatisiert migriert werden 

können, hängt sehr stark vom jeweiligen Quell- und Zielsystem ab. 

Migration von CMS zu anderen Systemen: Mittels individuell programmierter Skripte 

kann Content aus CMS in mittels WYSIWYG-HTML-Editoren (Typ 8) und Wiki- 

Systemen (Typ 24) pflegbare Dateien migriert werden. Bei WYSIWYG-HTML- 

Editoren und Wiki-Systemen fehlt jedoch, sofern es sich nicht um semantische Wiki- 

122 

Ziel 

Templates 

Replikation 

Rollenkonzepte 

Text 

Bild 

- 

- 

Workflows 

- 

- 

CM- 

Komponenten 

Content

Systeme handelt, die Möglichkeit der semantischen Auszeichnung der zu pflegenden 

Inhalte. Zudem stehen eine Reihe von Unterstützungsmöglichkeiten bei der Verwaltung 

und der Pflege des Content damit nicht mehr zur Verfügung. Bei der Migration zu e- 

Learning-spezifischen Autorensystemen (Typ 20) sowie zu einem LCMS (Typ 14) ergibt 

sich je nach der Leistungsfähigkeit des Autorensystems eine vergleichbare Situation wie 

bei einer Migration zu einem anderen CMS. 

Migration von LCMS zu LCMS (10): Im Rahmen der Migration von einem LCMS zu 

einem anderen LCMS ist eine Vielzahl von Elementen zu migrieren. Insbesondere die 

Migration stark verknüpfter und möglicherweise sehr LCMS-spezifischer Metadatenstrukturen 

(z.B. für zu verwaltende Kurse) kann selbst im Falle guter Export-/ Importfunktionen 

sehr komplex sein. Hier geht es jedoch primär um die Content-Migration. 

Der Aufwand für die Content-Migration von einem LCMS zu einem anderen LCMS 

hängt letztlich sehr stark von der Leistungsfähigkeit der jeweiligen Import-/ Exportfunktionalitäten 

8 der LCMS ab. Für den Import und Export bieten sich XML-Dateien an. Die 

Migration von Content-bezogenen Metadaten sollte sich im Falle der Verwendung von 

eLearning-Standards, wie bspw. SCORM 9 und der Spezifikation des IMS 10 Content 

Packaging, 11 erheblich leichter gestalten als die Migration des eigentlichen eLearning- 

Content, der je nach LCMS sehr unterschiedlich strukturiert und mit LCMS-spezifischen 

XML-Tags ausgezeichnet sein kann. Selbst eLearning-Content, der nach den Kriterien 

des IMS- oder SCORM-Standard erstellt wurde, kann i.d.R. nicht ohne zusätzlichen 

Anpassungs- und Programmieraufwand von einem System zu einem anderen System 

migriert werden [Ka04, 74]. Vor einem Import von zuvor exportiertem eLearning- 

Content müssen daher i.d.R. spezifische Konvertierungsprogramme entwickelt werden. 

Problematisch ist, dass vielfach LCMS-Anbieter kein allzu großes Interesse an leistungsfähigen 

Content-Exportfunktionen haben, denn damit würden sie die Barriere für einen 

Anbieterwechsel zu ihrem eigenen Nachteil herabsetzen. Bei der Auswahl eines LCMS 

ist dieser Punkt jedoch sehr wesentlich, denn je leistungsfähiger die Content- 

Exportfunktion des LCMS ist, desto geringer ist die Abhängigkeit vom LCMS-Anbieter 

und desto niedriger sind zukünftige Kosten bei einem notwendigen Systemwechsel. 

Migration von LCMS zu anderen Systemen: Im Wesentlichen gelten die Ausführungen 

zur Migration von LCMS zu LCMS. Sofern eLearning-Content in Form von XML- 

Dateien aus einem LCMS exportiert werden kann, lässt sich dieser mittels individuell 

programmierter Skripte in mittels WYSIWYG-HTML-Editoren (Typ 2) und Wiki- 

Systemen (Typ 15) pflegbare Dateien migrieren. Je nach funktioneller Leistungsfähigkeit 

des LCMS in Bezug auf die vom LCMS angebotenen eLearning-Produkte, ist dabei 

jedoch teilweise ein deutlicher semantischer und funktioneller Verlust verbunden. Bei 

WYSIWYG-HTML-Editoren und Wiki-Systemen fehlt die Möglichkeit der semantischen 

Auszeichnung der zu pflegenden Inhalte. Bei der Migration zu eLearning- 

8 

Ein Beispiel für eine hohe Leistungsfähigkeit in Bezug auf Import- und Exportfunktionalitäten ist das Literaturverwaltungsprogramm 

Endnote. Dieses Programm bietet eine Vielzahl von Filtern zu unterschiedlichsten 

Systemen und zudem flexible Möglichkeiten eigene Filter, beispielsweise auf XML-Basis, für den Import- und 

Export von Daten zu definieren. 

9 

Sharable Content Object Reference Model, http://www.adlnet.gov. 

10 

IMS Global Learning Consortium, Instructional Management Systems, (IMS) http://www.imsproject.org. 

11 

Die aktuelle Spezifikation des IMS Content Packaging Information Model liegt in der Version 1.1.4 vor. 

Siehe [IMS04]. 

123

spezifischen Autorensystemen (Typ 11) ergibt sich je nach der Leistungsfähigkeit des 

Autorensystems eine vergleichbare Situation wie bei einer Migration zu einem anderen 

LCMS. Die Migration zu einem CMS (Typ 13) gestaltet sich hingegen erheblich aufwendiger, 

denn in diesem Fall muss eine Vielzahl von CM-Komponenten (z.B. Templates, 

Layout, Metadatenstrukturen) neu entwickelt werden. 

Migration von WYSIWYG-HTML-Editoren zu WYSIWYG-HTML-Editoren (1): Prinzipiell 

kann zwar relativ einfach zwischen verschiedenen WYSIWYG-HTML-Editoren 

gewechselt werden. Allerdings hat jeder WYSIWYG-HTML-Editor gewisse Besonderheiten. 

Jeder WYSIWYG-HTML-Editor erzeugt beispielsweise einen für den Editor 

charakteristischen HTML-Quellcode. Wechsel zwischen verschiedenen WYSIWYG- 

HTML-Editoren können daher dazu führen, dass der Quellcode „verunreinigt“ wird. 

Eventuell sollten daher bei einer Migration spezielle Quellcodeoptimierungswerkzeuge 

eingesetzt werden. 

Migration von WYSIWYG-HTML-Editoren zu anderen Systemen: Bei der Migration zu 

einem LCMS (Typ 3), einem CMS (Typ 9) oder einem eLearning-spezifischen Autorensystem 

(Typ 4) muss eine semantische Anreicherung des Content erfolgen. Zudem ist 

die Trennung von Struktur, Layout und Inhalt notwendig. Hierzu bietet sich die Überführung 

von HTML-Dateien zu XML-Dateien an. Probleme, die bei derartigen Migrationen 

zu lösen sind, werden in [Ga03] und [SC04] beschrieben. Die durchzuführende Migration 

dürfte sich daher nur sehr schwer vollständig automatisiert durchführen lassen, so 

dass der Migrationsaufwand i.d.R. sehr hoch sein wird. Die Migration zu einem Wiki- 

System sollte sich hingegen verhältnismäßig gut automatisieren lassen, auch wenn sich 

dabei die Eigenschaften des resultierenden Lernproduktes deutlich verändern können. 

Migration von eLearning-spezifischem System zu eLearning-spezifischem System (17): 

Der Migrationsaufwand zwischen eLearning-spezifischen Systemen dürfte zum einen 

sehr stark von den Möglichkeiten des Content-Import und -Export der beteiligten Systeme 

bzw. dem Speicherformat des verwalteten Content abhängen. Zum anderen kommt 

es sehr stark darauf an, welchem primären Paradigma (z.B. Generierungswerkzeuge 

bzw. Content-Converter) die jeweiligen Systeme folgen und über welche spezifischen 

Eigenschaften die jeweiligen Systeme verfügen. 

Migration von eLearning-spezifischem System zu anderen Systemen: Die Situation ist 

hier vergleichbar mit der Migration von LCMS- oder CMS-Systemen zu anderen Systemen. 

Allerdings kann hier, je nachdem welche Eigenschaften das eLearning-spezifische 

System besitzt, der Migrationsaufwand unterschiedlich stark ausfallen. Eventuell sind 

zusätzliche Entwicklungsaufwendungen im Anschluss an die Migrationsdurchführung 

notwendig. 

Migration von Wiki-System zu Wiki-System (22): Wiki-Systeme verwenden zum Editieren 

von Web-Seiten verhältnismäßig wenige und einfache Konventionen. Zwar gibt es 

je nach Wiki-System unterschiedliche Editierkonventionen, diese folgen jedoch einer 

sehr ähnlichen Philosophie. Daher sollten sich Konvertierungsprogramme sehr schnell 

entwickeln lassen, so dass die Migration von Wiki-Content für den Übergang von einem 

Wiki-System zu einem anderen i.d.R. keinen großen Aufwand darstellen sollte. 

124

Migration von einem Wiki-System zu anderen Systemen: Für die Migration von Wiki- 

Content zwecks zukünftiger Bearbeitung mit einem WYSIWYG-HTML-Editor (Typ 6) 

werden ebenfalls lediglich einfache Konvertierungsprogramme benötigt. Für die Migration 

von Wiki-Content zu LCMS, CMS sowie eLearning-spezifischen Systemen gelten 

im Wesentlichen die Ausführungen zur Migration von WYSIWYG-HTML-Editoren zu 

anderen Systemen. Allerdings dürfte die Migration von Wiki-Content deutlich einfacher 

zu realisieren sein, als die Migration von mit WYSIWYG-HTML-Editoren gestalteten 

Web-Seiten, da diese durchaus problematischen HTML-Quellcode sowie problematische 

Skripte beinhalten können. 

4 Fazit 

Die effiziente Erstellung und Pflege von Content ist für Hochschulen im Wesentlichen 

aus zwei Gründen besonders wichtig: zum einen sind sowohl Erstellung als auch Pflege 

in der Regel mit hohen Aufwendungen verbunden, zum anderen können diese jedoch 

durch die Wiederverwendung des Content (z.B. durch Vermarktung) refinanziert werden. 

Zur Erstellung und Pflege können unterschiedlichste Systemkategorien verwendet 

werden. Problematisch ist jedoch die Content-Migration sowohl innerhalb derselben 

Systemkategorie als auch zwischen den verschiedenen Systemkategorien. Die Situation 

verschärft sich, wenn eine Migration aus zwingenden Gründen erfolgen muss. 

Bereits bei der Entwicklung oder Auswahl eines Systems für die Content-Erstellung und 

Pflege für das eLearning muss darauf geachtet werden, dass zu einem späteren Zeitpunkt 

eine Migration zu einem anderen System notwendig werden kann. Daher sollte bei Auswahl 

von Systemen, die zur Erstellung und Pflege von eLearning-Content eingesetzt 

werden, unbedingt darauf geachtet werden, welche Content-Exportmöglichkeiten das 

jeweilige System bietet und inwieweit exportierter Content mit vertretbarem Aufwand 

für unterschiedlichste Zielsysteme automatisiert konvertiert werden kann. 


[BHM04] Baumgartner, P.; Häfele, H.; Maier-Häfele, K.: Evaluation von Lernplattformen: Verfahren, 

Ergebnisse und Empfehlungen (V1.3). 2004. http://www.campussource.de/opensource/docs/evaluation_lernplattf_at.pdf, 

Abruf am 2006-07-14. 

[Ba05] Baumgartner, P.: Communication and Interactions in eLearning. In: Proceedings eLearning 

Conference, Brüssel, 19.-20.05.2005. S. 120-129. 

[Bö04] Bör, A.: Service-Architekturen für Multimediale Lehre und Netzbasiertes Lernen. 

http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=97770338x&dok_var=d1&dok_ext=pdf&filename=97770338x.pdf, 

Abruf am 2006-07-08. 

[BHF03] Brandner, M.; Hoeck, B.; Friedrich, M.: Migration von Web Content Management Systemen. 

http://www.saxxess.com/media/GFT-WP-CMS-Migration.pdf, Abruf am 2006- 

07-21. 

[Br01] Brugger, R.: Die Erstellung von wiederverwendbaren Inhalten für Web-basierte Kurse. 

In: Wagner, E.; Kindt, M. (Hrsg.): Virtueller Campus: Szenarien - Strategien – Studium. 

Medien in der Wissenschaft, Band 14, Waxmann Verlag, Münster 2001. S. 282 -291. 

125

[Br04] Brugger, R.: Auswahl und Betrieb von Lernplattformen. In: Seufert, S.; Euler, D. 

(Hrsg.): Handbuch eLearning in der Hochschullehre, Oldenbourg Verlag. München 

2004. 

[Bu06] Bungenstock, M.: Entwurf und Implementierung einer vollständigen Infrastruktur für 

modulare E-Learning-Inhalte. Dissertation an der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik 

und Mathematik der Universität Paderborn. http://ubdata.unipaderborn.de/ediss/14/2006/bungenst/disserta.pdf, 

Abruf am 2006-07-23. 

[CL04] Chawner, B.; Lewis, P. H.: WikiWikiWebs: New Ways of Interacting in a Web environment. 

LITA National Forum, St Louis, October 2004. 

http://www.ala.org/ala/lita/litaevents/2004Forum/CS_WikiWikiWebs.pdf, Abruf am 

2006-07-22. 

[CN06] Cohen, E. B.; Nycz, M.: Learning Objects and E-Learning: an Informing Science Perspective. 

In: Koohang, A. (Hrsg.): Interdisciplinary Journal of Knowledge and Learning 

Objects. Volume 2, 2006. S. 23-34. 

[DV05] Di Iorio, A.; Vitali, F.: Web authoring: a closed case? In: Proceedings of the Hawaii 

International Conference on System Sciences 38, January 3-6, 2005, Big Island (Hawaii). 

http://csdl2.computer.org/comp/proceedings/hicss/2005/2268/04/22680095b.pdf, 

Abruf am 2006-07-22. 

[Dö98] Dömer, F.: Migration von Informationssystemen. Erfolgsfaktoren für das Management. 

Deutscher Universitäts-Verlag, Wiesbaden 1998. 

[Ga03] Gantz, S.: XML Unifies Content Migration. XML 2003 - Conference Proceedings. 

http://www.idealliance.org/papers/dx_xml03/papers/03-06-01/03-06-01.pdf, Abruf am 

2006-07-21. 

[HSS01] Hagenhoff, S.; Schellhase, J.; Schumann, M.: Lernplattformen auswählen. In: Hohenstein, 

A.; Wilbers, K. (Hrsg.): Handbuch E-Learning. Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst, 

Köln, 2001. 

[HK03] Hettrich, A.; Koroleva, N.: Marktstudie Learning Management Systeme (LMS) und 

Learning Content Management Systeme (LCMS) – Fokus deutscher Markt. Fraunhofer 

IAO. 2003. http://www.iltec.de/downloads/IAOLMSLCMSStudie.pdf, Abruf am 2006- 

07-14. 

[IMS04] IMS Global Learning Consortium, Inc.: IMS Content Packaging Information Model. 

Version 1.1.4 Final Specification. 04.10.2004. 

[Ka04] Kamin, O.: Mehrfachverwendbare elektronische Lehr-/Lernarrangements. Eul Verlag, 

Lohmar/Köln, 2004. 

[Ro05] Robertson, J.: CMS interoperability? April 2005. http://www.steptwo.com.au/papers/kmc_interoperability/pdf/KMC_Interoperability.pdf, 

Abruf am 2006-07-21. 

[Sc01] Schellhase, Jörg: Entwicklungsmethoden und Architekturkonzepte für Web- 

Applikationen unter besonderer Berücksichtigung von Systemen zur Erstellung und Administration 

Web-basierter Lernumgebungen. Gabler-Verlag 2001. 

[Sc04] Schluep, S. et al.: Learning Content Management für die Ergonomie. In: GfA (Hrsg.): 

Arbeit + Gesundheit in effizienten Arbeitssystemen, Bericht zum 50. Kongress der Gesellschaft 

für Arbeitswissenschaften. S. 503-507. 

[Sm05] Smith Nash, S.: Learning Objects, Learning Object Repositories, and Learning Theory: 

Preliminary Best Practices for Online Courses. In: Koohang, A. (Hrsg.): Interdisciplinary 

Journal of Knowledge and Learning Objects. Volume 1, 2005. S. 217-228. 

[SC04] Sommaruga, L.; Catenazzi, N.: Issues in Migrating to XML based Content Management 

for Academic Web Portal. XML Europe 2004 - Conference Proceedings. 

http://www.idealliance.org/papers/dx_xmle04/papers/03-01-01/03-01-01.pdf, Abruf am 

2006-07-21. 

126

Entwicklung rekonfigurierbarer Lerninhalte 

mit (edu) DocBook 

Ludger Thomas 

Education and Training 

Fraunhofer Institut Experimentelles Software Engineering (IESE) 

Fraunhofer-Platz 1 

67663 Kaiserslautern 

ludger.thomas@iese.fraunhofer.de 

Abstract: Wiederverwendung und Rekonfiguration sind zwei zentrale Herausforderungen 

für Autoren und Produzenten digitaler (Lern)Inhalte. Am Beispiel eines 

aktuell laufenden Projektes wird dargestellt, wie entsprechende Inhalte in rekonfigurierbarer 

Form nach dem Single-Source-Publishing-Ansatz erstellt und in multiplen 

Konfigurationen und Formaten ausgegeben werden können. Es wird aufgezeigt 

welche Möglichkeiten sich hieraus für Inhaltsanbieter, Trainer und 

Seminaranbieter ergeben und wie der Ansatz mit freier Software und weltweit genutzten 

Standards umgesetzt werden kann. 

1 Rekonfiguration und Wiederverwendung als Herausforderung 

für die Inhaltsentwicklung 

Digitale und insbesondere Lerninhalte werden meist mit einem hohen Aufwand an Ressourcen 

erstellt: Ein Team von Konzeptern und Autoren erarbeitet die Gesamtkonzeption 

sowie die Vorlagen für die Implementierung; Agenturen oder interne Dienstleister setzen 

die entsprechenden Konzepte um. Aufgrund des großen Personaleinsatzes und des damit 

verbundenen Aufwandes für die initiale Erstellung von Inhalten müssen diese aus betriebswirtschaftlicher 

Sicht eine möglichst große - und ggf. auch zahlungskräftige - Zielgruppe 

ansprechen sowie über effiziente Kanäle zur Verfügung gestellt werden. Erst 

wenn die Inhalte möglichst günstig erstellt und von möglichst vielen Rezipienten (mit 

gutem Erfolg) verwendet werden, entfalten sie ihr maximales betriebswirtschaftliches 

Potenzial für den Auftraggeber. Dies ist jedoch nur eine, zwar wichtige, jedoch verkürzte 

Sicht auf den betriebswirtschaftlichen Nutzen. Der Blick auf den gesamten sog. Content 

Lifecyle, also den Lebenszyklus der Inhalte, wird nur ansatzweise berücksichtigt: Zum 

betriebswirtschaftlichen Erfolg trägt nämlich ebenfalls bei, wenn bestehende Inhalte 

möglichst einfach für neue Medienformate aufbereitet, inhaltlich aktualisiert und an neue 

Erfordernisse angepasst sowie in neuen Kontexten genutzt werden können. Zu einem 

Zeitpunkt, da sich E-Learning als ein fester Bestandteil des Medienmixes im Trainings-, 

Dokumentations- und Supportbereich etabliert hat, und in Unternehmen und Bildungseinrichtungen 

bereits zahlreiche Inhalte vorliegen und kontinuierlich neue Inhalte erstellt 

127

werden, ist die Erschließung und Ausschöpfung von Wiederverwendungspotenzialen ein 

nicht zu vernachlässigender betriebswirtschaftlicher Faktor im Content Lifecyle. 

Wiederverwendung und Rekonfiguration von Inhalten, d.h. die Anpassung der inneren 

und äußeren Struktur an neue Anforderungen, ist somit nach wie vor ein zentrales Thema 

für die Weiterentwicklung der Lernmedienproduktion. Dies wurde beispielsweise in 

einer Studie der eLearning guild 2005 bestätigt [El05]. Thomas und Ras haben in ihrer 

Analyse aufgezeigt, dass die meistgenutzten Techniken für die Lernmedienerstellung 

gerade den Aspekt des „re-use“ und „re-purposing“ vernachlässigen [TR06]. Zum einem 

ähnlichen Schluss kommt auch Hörmann in seiner Dissertation [Ho06]: Danach behindern 

„verbreitete Autorenwerkzeuge […] die Wiederverwendung häufig durch die Verwendung 

monolithischer Datenformate zur Speicherung der Lernobjekte […]“. 

Betrachtet man das Thema Wiederverwendung von Inhalten aus einer allgemeinen Perspektive, 

so lassen sich grundsätzlich mehrere Dimensionen unterscheiden: 

Dimension 1: Verwendungszusammenhang 

Lerninhalte werden erstellt, um bestimmte Ziele zu erreichen, beispielsweise „Unsere 

Mitarbeiter sollen weniger Fehler bei der Eingabe der Daten machen“. Durch Konzeption 

und Auswahl der Technologien werden Inhalte oftmals auf spezifische Verwendungszusammenhänge 

wie z.B. auf die Verwendung als Selbstlernmedium festgelegt. 

Wechselt der Verwendungszusammenhang, beispielsweise vom Einsatz als Selbstlernmedium 

für KFZ-Meister hin zum Einsatz in einem Support-Portal für Kunden eines 

Automobilzulieferers, so müssen die Medien ggf. aufwändig umgearbeitet werden. Eine 

besondere Herausforderung bei der Wiederverwendung besteht folglich darin, Inhalte so 

zu erstellen, dass sie in möglichst vielen unterschiedlichen Verwendungszusammenhängen 

genutzt werden können. 

Dimension 2: Medienformat 

Eine weitere Dimension ist die Wiederverwendung über Medienformate hinweg. Inhalte, 

die für ein Medienformat produziert wurden, sollen auch in anderen Formaten nutzbar 

sein: Ein Online-Kurs sollte sich also beispielsweise auch als gedrucktes Werk ausgeben 

lassen oder in einem ganz anderen Format auf ein mobiles Endgerät, beispielsweise für 

eine Nutzung im Zug, darstellen lassen. 

Zentral für die medienformatübergreifende Wiederverwendung ist der Single-Source 

Multiple-Media Publishing Ansatz. Dieses Konzept besagt, dass Daten und Dokumente 

zunächst möglichst redundanzfrei zentral abgelegt werden. Dabei muss insbesondere auf 

die konsequente Trennung der drei Textdimensionen Inhalt, Struktur und Layout geachtet 

werden, da nur so eine medienformatübergreifende Wiederverwendung möglich ist. 

Durch eine entsprechende Speicherung und anschließende Transformation der Daten 

können aus den Daten letztlich beliebige Ausgabeformate erzeugt werden. 

Aus dem Bereich der elektronischen Hilfesysteme kommt der so genannte Electronic 

Performance Support System (EPSS) Ansatz [Ge91]. Damit wird die Gesamtheit aller 

technischer Systeme und Medien bezeichnet, die den Nutzenden bei der Arbeit mit einem 

(elektronischen) System unterstützen: EPSS ist “an integrated electronic environ- 

128

ment that is […] structured to provide immediate, individualized on-line access to the 

full range of information, software, guidance, advice and assistance, data, images, tools, 

and assessment and monitoring systems to permit job performance with minimal support 

and intervention by others.” (ebd.) Im Bereich von Softwareprodukten bedeutet dies 

beispielsweise, dass ein EPSS im Allgemeinen aus einer Sammlung von Dokumenten 

(z.B. Handbüchern), Hilfesystemen (z.B. Online-Hilfen) sowie Trainingsmedien (z.B. 

WBT) sowie weiteren Unterstützungsangeboten besteht. Diese Medien tragen dazu bei, 

dass die Nutzer ihre Aufgaben effizienter erledigen können. Lerninhalte werden in diesem 

Kontext neben den gedruckten und den online verfügbaren Medien als ein weiterer 

Baustein zur Unterstützung der Nutzung gesehen. 

Abstrahiert man nun von den einzelnen Medienformaten im EPSS-Ansatz und betrachtet 

das Ganze aus der medienformatübergreifenden Sicht des Single-Source-Publishings, so 

stellt man fest, dass die im EPSS-Ansatz vorgesehenen Dokumente zahlreiche Informationen 

enthalten, die sich in multiplen Medienformaten und Verwendungszusammenhängen 

wiederverwenden lassen [vergl. TR05]. So werden beispielsweise in kleinen und 

mittleren Unternehmen (KMU) die unterschiedlichen Dokumente vom selben Autor 

verfasst. Auch enthalten die Dokumente gleiche oder ähnliche Inhalte. Ebenso verfolgen 

sie ähnliche Ziele, nämlich dass sie den Nutzenden bei seinen Aufgaben unterstützen 

sollen. Dazu müssen die jeweiligen Bestandteile möglichst gut auf den Gegenstand sowie 

die Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sein. Entsprechend ähnlich gestalten 

sich auch die damit verbundenen Qualitätsanforderungen: So ist für ein Lernmedium der 

sprachliche Ausdruck und Verständlichkeit, eine klare Struktur, unterstützender Medieneinsatz, 

gute Navigierbarkeit und schneller Zugriff auf die enthaltenen Informationen 

usw. ebenso wichtig wie für ein Hilfe-System oder auch eine Dokumentation. Nichtsdestotrotz 

gibt es auch Unterschiede: Während ein Lernprogramm i.A. darauf ausgelegt ist, 

einen Fluss von Informationen anzubieten, den die Lernenden, mit einigen Verzweigungen, 

möglichst von Anfang bis zum Ende durcharbeiten, um z.B. eine Abschlussprüfung 

zu bestehen, kann bei Online-Hilfen oder Handbüchern i.A. von einer singulären Nutzung 

einzelner Teilbereiche ausgegangen werden. Eine Online-Hilfe lesen wohl nur 

wenige Nutzer von Anfang bis zum Ende durch; eine explizite Auflistung von Lernzielen 

würde ein Nutzer in einer Courseware erwarten, in einer Online-Hilfe würde sie aber 

vermutlich keinen Sinn machen, da hier ein enzyklopädischer, selektiver Zugriffstil 

vorliegt. Bei der Erstellung eines EPSS muss entsprechend darauf geachtet werden, dass 

neben einer möglichst hohen Wiederverwendung auch den o.g. inhaltlichen und strukturellen 

Aspekten Rechnung getragen wird. 

Dimension 3: Organisation 

Diese Dimension spielt eine wesentliche Rolle für den Erfolg von Wiederverwendung. 

Letztlich reicht es nicht, dass auf der technischen und inhaltlichen Ebene Wiederverwendung 

ermöglicht wird. Es muss vielmehr geklärt werden, auf welchen Ebenen und 

Organisationseinheiten Wiederverwendung ermöglicht werden kann, darf und soll, und 

unter welchen Konditionen dies geschieht. So lässt sich unterscheiden: 

129

1. Projektinterne Wiederverwendung: 

Dies ist die einfachste Form der Wiederverwendung, bei der es im Wesentlichen auf die 

Lösung der technischen und inhaltlichen Probleme, der Abstimmung unter den Autoren 

(Redaktionsleitfaden) sowie der geschickten Konzeption, Speicherung und Erstellung 

der Inhalte ankommt. 

2. Organisationsweite Wiederverwendung: 

Sobald Wiederverwendung vom „rechtsfreien“ Raum des Projekts, des Dozenten, des 

Lehrstuhls oder der Arbeitsgruppe gelöst ist, spielt die Vergabe und Einhaltung von 

Nutzungsrechten eine zentrale Rolle bei der Wiederverwendung. So begegnen Organisationen 

beim Versuch einer organisationsweiten Bereitstellung und Nutzung von Inhalten 

– z.B. auch bei Wissensmanagement Systemen – oft dem Problem, dass die Fachexperten 

fürchten, mit ihren Inhalten auch „Herrschaftswissen“ preiszugeben und dadurch an 

„Wert“ zu verlieren. Entsprechende Versuche, Inhalte dem Unternehmen zur freien und 

uneingeschränken (Wieder) Verwendung zu überlassen, stoßen in der Praxis daher oft 

auf zum Teil massive Widerstände resp. entsprechende Inhalte werden einfach nicht zur 

Verfügung gestellt. 

3. Organisationsübergreifende Wiederverwendung: 

Ähnlich wie bei der organisationsweiten Wiederverwendung spielen die Nutzungsrechte 

auch hierbei eine zentrale Rolle. Noch mehr als in der anderen Dimension von Wiederverwendung, 

bedarf die organisationsübergreifende Form einer vertraglichen Fixierung 

sowie ggf. eines Ressourcentauschs. Plattformen, wie educanext (www.educanext.org), 

die einen organisationsübergreifenden Austausch von Lernobjekten zum Ziel haben, 

verfügen deshalb über ein umfangreiches Lizenzierungs- und Nutzungsrechtemanagement, 

bei der die Emittenten detailliert die Bedingungen der Nutzung 

durch andere regeln können. 

Diese kurze Analyse hat gezeigt, dass Wiederverwendung eine zentrale Herausforderung 

im Content Lifecycle darstellt und dass dieses Problem in mehreren Dimensionen mit je 

ganz spezifischen Schwerpunkten betrachtet werden muss. Das zentrale Augenmerk 

dieser Arbeit liegt auf praxisnahen und technischen Fragen, wie sie in den Dimensionen 

Verwendungszusammenhang und Medienformat angerissen wurden. Diese werden insbesondere 

vor dem Hintergrund einer projektinternen Wiederverwendung diskutiert und 

es werden erste Lösungsansätze präsentiert. Auf die Notwendigkeit eines systematischen 

Erstellungsprozesses sowie einer geschickten Koordination der Autoren wurde an anderer 

Stelle bereits hingewiesen [GT06] und soll deshalb hier nicht weiter ausgeführt werden. 

Im Folgenden wird zunächst die Idee eines eduDocBook als Austauschformat für Lerninhalte 

konzeptionell umrissen. Anschließend wird auf die modulare Inhaltsproduktion 

mit diesem Format eingegangen und es werden Erfahrungen und Entwicklungen, wie sie 

im Rahmen eines aktuell laufenden EU-Forschungsprojektes gemacht wurden, vorgestellt. 

Abschließend werden in einer Diskussion des Ansatzes Möglichkeiten und Grenzen 

dargestellt und es wird ein Ausblick auf zukünftige Arbeiten geboten. 

130

2 eduDocBook. Austauschformat für Lerninhalte 

DocBook ist ein mehr als 400 Elemente umfassender XML-Dialekt, der Anfang der 

1990er Jahre als Austauschformat für (Software-)Dokumentationen entworfen wurde 

und der seitdem weltweit große Verbreitung erlangt hat. Eine rege, weltweite Community 

stellt für DocBook neben dem Support eine Vielzahl von Hilfsmitteln für die Erstellung 

der Daten sowie deren Transformation in diverse Ausgabeformate zur Verfügung. 

Aufgrund seiner weltweiten Nutzung diente DocBook zahlreichen Entwicklern von 

XML-Dialekten als erfolgreiches Beispiel für die Entwicklung eines strukturierten Formates 

für Dokumente. So berichten Entwickler von Educational Modeling Languages 

(EML), dass DocBook bei der Entwicklung der XML-Dialekte Pate gestanden hat 

[KO04]. Zu einer größeren, dokumentierten Verbreitung des DocBook Standards im 

Bereich der Lernmedienproduktion kam es jedoch bislang nicht. Vielmehr wurden in den 

letzten Jahren zahlreiche proprietäre Formate für diesen Bereich entwickelt, die jeweils 

bislang jedoch nur singulär Bedeutung erzielt haben (z.B. ML3, LMML, eLML). Im 

Gegensatz zu diesen Arbeiten fokussiert vorliegender Ansatz auf die Verwendung von 

DocBook als weltweit genutztem Standard für EPSS. 

Der Begriff „eduDocBook“ wurde – jedenfalls laut der Suchmaschine Google - erstmals 

im Juni 2003 in einer Internet-Diskussion der CETIS erwähnt. Dabei ging es darum, ob 

und wie SCORM mit der Modellierung der eigentlichen Lerninhalte umgehen sollte und 

ob es hierfür eine Art universeller Auszeichnungssprache bedarf [Go03]. Weiterhin 

wurde in der Diskussion darauf eingegangen, dass Elemente von DocBook sowie die 

Idee der Inhaltsauszeichnung ursprünglich in der Educational Modeling Language (OU- 

EML) der Open University der Niederlande enthalten waren, aber aufgrund der damit 

verbundenen Komplexität auf dem Weg der Standardisierung (IMS LearningDesign) 

über Bord geworfen wurden. 

eduDocBook, wie es am Fraunhofer IESE entwickelt und genutzt wird, ist eine Erweiterung 

und Spezialisierung von DocBook, die diese Sprache insbesondere für den Bildungsbereich 

sowie für die Erstellung von EPSS empfiehlt. Die bisherige und zukünftige 

Entwicklung von eduDocBook folgt im Wesentlichen den folgenden Leitgedanken: 

! Es sollen, soweit möglich, nur minimale Anpassungen an DocBook vorgenommen 

werden, sodass die Inhalte weitgehend mit dem Standard kompatibel bleiben. 

! Es sollen, soweit möglich, zunächst alle Möglichkeiten zur Spezialisierung von 

Elementen (z.B. über das role Attribut) geprüft werden, bevor Erweiterungen an 

DocBook vorgenommen werden. Domänenspezifische Erweiterungen sollen, 

wenn möglich, vermieden werden (z.B. statt ). 

! Über Anpassungen der Standard-Transformationen werden lernmedienspezifische 

Ausgabeformate, wie z.B. ein WBT-Format, erzeugt. Dabei kommen Standardtechnologien, 

frei verfügbare und anpassbare Werkzeuge zum Einsatz. 

131

Im Ergebnis erlaubt der derzeit vorliegende Stand von eduDocBook die feingranulare 

Modellierung sequenziell-hierarchischer Lerninhalte. Auf Seiten der Informationsmodellierung 

werden u.a. folgende Möglichkeiten geboten: 

! Auszeichnung von zielgruppenspezifischen Inhalten (z.B. Anfänger, Fortgeschrittene) 

und Inhaltsvarianten (z.B. für WBT, Hilfe, Handbuch). 

! Unterstützung von Relationen innerhalb von Dokumenten (z.B. x istÜbungZu y). 

! Modellierung von Übungsaufgaben und automatische Umsetzung von einzelnen 

Übungsformen für nicht-interaktive Formate (z.B. Druckformate). 

! Modulare Speicherung und Wiederverwendung von Inhalten. 

! Build-Tool auf Basis von Open-Source-Software. 

! Zusätzlich alle Möglichkeiten, die DocBook per se bietet: Glossar(e), Index, div. 

Verzeichnisse, Funktionsreferenzen, Bibliographien, … 

Wie erste Anwendungen in Industrie und Hochschule belegen, lassen sich mit dem erarbeiteten 

eduDocBook Format sowie den begleitenden Werkzeugen zahlreiche Formen 

von Inhalten detailliert auszeichnen und in multiplen Konfigurationen und Medienformaten 

ausgeben. So wurden seitens des Fraunhofer IESE für einen Industriekunden 

multiple Dokumentenvarianten (z.B. Kurs, Hilfe, Handbuch) semantisch feingranular 

modelliert und in diversen Endformaten bereitgestellt. Wenngleich nicht detailliert bezifferbar, 

ergab sich im Projekt eine sehr hohe Wiederverwendungsquote. Auch im Rahmen 

des hier referenzierten Projektes Up2UML wurden Inhalte so modelliert und aufbereitet, 

dass sie in multiplen Konfigurationen und Medienformaten in Blended-learning- 

Arrangements eingebettet werden können. Erste Evaluationen zeigen, dass die medienformatübergreifende 

Wiederverwendung funktioniert und von den Teilnehmern sehr gut 

angenommen wird. Ebenso lassen sich Inhalte in multiple Konfigurationen einbetten und 

so von mehreren Trainern und Kursanbietern parallel nutzen. 

3 Inhaltsproduktion mit (edu)DocBook 

Auf technischer Ebene lassen sich bei einem DocBook-basierten Ansatz zur Inhaltsentwicklung 

grundsätzlich vier aufeinander aufbauende Schichten (layer) unterscheiden, die 

bei der technischen Erstellung und Aufbereitung von Dokumenten nacheinander durchlaufen 

werden. Auf die entsprechenden Redaktionsprozesse wurde an anderer Stelle 

bereits hingewiesen [GT06]. 

132 

1. Datenhaltung (storage layer) 

In dieser Schicht werden die Bestandteile der Dokumentationen in XML erstellt 

und für die weitere Verarbeitung vorgehalten. 

2. Komposition (composition layer) 

Diese Schicht dient der Aggregation der Bestandteile zu einem in sich geschlosse-

nen, validen DocBook-Dokument, das als Grundlage für die weiteren Verarbeitungsprozesse 

dient. 

3. Transformation (transformation layer) 

Auf dieser Ebene werden die aggregierten Dokumentationen in das gewünschte 

Ausgabeformat überführt. 

4. Präsentation (presentation layer) 

Die formatierten Dokumentationen werden in dieser Schicht den Benutzerinnen 

und Benutzern präsentiert. 

Abbildung 1: Produktionsprozess mit DocBook [GT06] 

Auf der Ebene der Erstellung und Bereitstellung der Dokumentationsbestandteile (storage 

layer) arbeiten Autorinnen und Autoren typischerweise mit einem Autorenwerkzeug, 

beispielsweise einem XML-Editor oder einem IDE-Werkzeug wie Eclipse. Die Bestandteile 

werden beispielsweise in einem SVN-Repository gespeichert und für die weitere 

Be- und Verarbeitung vorgehalten. Durch Verwendung entsprechender Technologien 

wie xinclude, xpointer, xml catalog, conref usw. ist eine weitgehende Modularisierung 

der Informationen sowie eine Wiederverwendung auf technischer Ebene möglich. Zentrales 

Werkzeug auf den Ebenen Komposition (composition layer) und Transformation 

(transformation layer), ist ein XSLT-Prozessor, der die valide XML-Datei einer Dokumentation 

(Profiled intermediate-File) regelbasiert nach HTML bzw. XSL-FO überführen 

kann. Für das Überführen der XSL-FO Dateien in das Portable Document Format 

(PDF) stehen sowohl freie als auch kommerzielle Software zur Verfügung. Für die Präsentation 

und Bereitstellung der finalen Dokumentationen und Medien kann ein Content 

133

Management System (CMS) oder, im Fall von Lernsoftware, ein Learning Management 

System (LMS) wie Moodle verwendet werden. Über eine entsprechende Transformation 

können aus DocBook heraus IMS Manifest-Dateien geschrieben werden, die den Import 

in ein LMS über die SCORM-Schnittstelle unterstützen. Der gesamte Produktionsvorgang 

ist für das eduDocBook-Format weitgehend automatisiert und wird durch einen 

Transformations-Assistenten gesteuert. 

Im Rahmen des EU-Forschungsprojektes „Upskilling to Object-oriented development 

with the UML“ (Up2UML) wurde diese Form der Inhaltsproduktion – initial entstanden 

im Rahmen eines Industrieprojekts - weitgehend beibehalten und weiter verfeinert. Zusätzlich 

wurde ein spezifisches WBT-Ausgabeformat für eduDocBook entwickelt, das 

eine ansprechende und funktionale Oberfläche zur Präsentation der DocBook Inhalte 

erzeugt und den Lernenden schnelle und unkomplizierte Zugriffsmechanismen auf die 

Inhalte erlaubt. Durch den SCORM-Export wurde ermöglicht, dass die Inhalte direkt in 

jedes gängiges LMS, z.B. Moodle, Ilias importiert werden können. 

4 Der CourseComposer als Beispiel für ein Werkzeug zur Rekonfiguration 

von (Lern)Inhalten 

Im Rahmen des Projektes Up2UML wurden Inhalte zur „Unified Modeling Language“ 

(UML) in modularer Form erstellt und als weitgehend voneinander unabhängige Informationsobjekte 

gespeichert. Insgesamt wurde dadurch das Ziel verfolgt, späteren „Wiederverwendern“ 

der Bausteine – also Trainern, Verlagen, Kursanbietern – die Möglichkeit 

zu geben, Kurse nach individuellen Wünschen zusammenzustellen. So kann ein 

Trainer mit den im Projekt erstellten Inhalten in der Vorbereitung einer Präsenzphase 

beispielsweise die theoretischen Grundlagen der UML-Diagramme in Form eines WBT 

herausgeben und die praktischen Übungen zusammen mit einer Case Study den Teilnehmern 

erst mit Abschluss des Workshops zur Verfügung stellen, um den Transfer des 

Gelernten zu sichern. Auch sind durch diese Rekonfiguration der Medien so beispielsweise 

Fokussierungen auf bestimmte Diagrammarten innerhalb der UML oder auch 

Anpassungen an vorliegende Blended-learning-Konzeptionen möglich. 

Der Begriff der Rekonfiguration von Inhalten im hier verwendeten Zusammenhang 

entspricht dem, was [HRS05] im Wesentlichen als „Authoring by Aggregation“ bezeichnen. 

Letztlich wird mit Rekonfiguration die Zusammenstellung von Inhalten aus 

bestehenden Inhaltsbausteinen (Aggregation) bzw. die Änderung einer solchen Zusammenstellung 

sowie die Übertragung auf andere Dimensionen der Wiederverwendung 

bezeichnet (Rekonfiguaration). 

Der Erstellungsprozess für Lernmedien in Up2UML erfolgt in zwei Schritten: Zunächst 

werden Inhalte in modularer Form erstellt und gespeichert. Im zweiten Schritt werden 

diese Bausteine, die so genannten Inhaltsobjekte, zu didaktisch sinnvollen Arrangements 

inklusive der diversen Zugriffshilfen aggregiert. Als Werkzeug für diese Aggregation 

und letztlich auch Rekonfiguration der Inhalte wurde im Rahmen des Projektes zunächst 

mit einer lokalen Lösung gearbeitet. Dabei kam die Idee auf, dass die gleichen Prozesse 

sich auf einen Web-Server übertragen lassen und so den späteren Nutzern eine komfor- 

134

tablere Zusammenstellung und Rekonfiguration von Lernmedien erlaubt. Aus diesem 

Gedanken heraus ist der CourseComposer entstanden. Diese Applikation erlaubt es den 

Nutzern, didaktisch-motivierte Arrangements aus Inhaltsobjekten - faktisch sind dies in 

SVN vorliegende XML-Dateien im eduDocBook-Format - komfortabel zu erstellen bzw. 

bereits vorhandene Arrangements zu rekonfigurieren. Anschließend durchlaufen die 

Zusammenstellungen eine Reihe von Transformationen, um schließlich im gewünschten 

Ausgabeformat, der Zielsprache sowie mit den gewünschten Inhalten (z.B. den zielgruppenspezifischen 

Daten) zum Download zur Verfügung zu stehen (Abbildung 2). 

Abbildung 2: Schematischer Ablauf der Rekonfiguration von Trainingsmedien 

mit dem CourseComposer [GTS06-2] 

Durch die Verwendung von Java-Script und Ajax Bibliotheken und -techniken bietet der 

Course Composer eine intuitiv bedienbare Oberfläche. So ist es beispielsweise im sog. 

Arranger des CourseComposers möglich, Kurse über Drag&Drop regelgeführt zusammenzustellen 

oder einzelne Knoten, Lektionen, Kapitel usw. mit der Maus zu verschieben. 

Im so genannten Transformer werden die so „zusammengeklickten“ Kurse in die 

gewünschten Formate überführt. Mit Abschluss der Transformationen stehen Sie dann in 

den Formaten WBT (HTML) und PDF sowie ggf. mehreren Sprachen zur Verfügung 

und können in gängige Systeme zur Distribution eingebunden werden. 

135

5 Diskussion des Ansatzes und Ausblick 

Die Analyse hat gezeigt, dass Wiederverwendung und Rekonfiguration von (Lern) Inhalten 

ein spannendes und wichtiges Feld für die Weiterentwicklung des Bereich E- 

Learning sowie der EPSS-Systeme darstellt. Mit eduDocBook sowie den verwandten 

Werkzeugen stehen Lösungen zur Verfügung, mit der einige der beschriebenen Ansätze 

realisiert werden können. Insbesondere projektinterne und medienformatübergreifende 

Wiederverwendung kann so gut unterstützt werden. Im Gegensatz zu vielen proprietären 

Lösungen (wie den diversen EMLs), kann DocBook als etablierter und weltweit genutzter 

Standard auf eine rege Nutzergruppe sowie zahlreiche verwandte Technologien zurückgreifen. 

Hierin liegt denn auch einer der originären Beiträge des Ansatzes. Gerade 

aufgrund der Verbreitung und der Nutzung von Standard-Technologien, scheint ein 

Einsatz von DocBook resp. eduDocBook für Unternehmen und Bildungseinrichtungen 

mittelfristig als zukunftssicher. Auch in Bezug auf die derzeit auf internationaler Ebene 

geführten Diskussionen zu Open Content scheint die Verwendung freier Standards für 

die Lernmedienproduktion ein zentraler Aspekt zu sein. 

Der hier beschriebene Ansatz zur Erstellung und Re-Konfiguration von Inhalten hat sich 

bislang im Rahmen von je einem Industrie- und einem Forschungsprojekt zu ganz unterschiedlichen 

Themenstellungen bewährt, wenngleich eine intensive wissenschaftliche 

Evaluation noch aussteht. Erste Erfahrungen aus dem eigenen Einsatz sowie einer Evaluation 

der damit erstellten Inhalte verliefen bislang sehr positiv. Eine grundsätzliche 

Eignung des Ansatzes für weitere Themenfelder scheint plausibel, kann in der Gänze 

jedoch nicht belegt werden. Selbst wenn der Einsatz von DocBook in den Sozial- und 

Geisteswissenschaften vereinzelt gefordert wird [Bu05], so liegen nur wenige Erfahrungsberichte 

über die Eignung des Standards für die Auszeichnung entsprechender 

Texte, z.B. für die Bereiche Medizin, Jura usw., vor [MRS02]. 

Grundsätzlich hat sich (edu)DocBook in den beschriebenen Kontexten als relativ universell 

nutzbare Auszeichnungssprache bewährt. Die beschriebene geringe Spezialisierung 

auf den Bereich der Lernmedienmodellierung ist jedoch auch ein Problem von eduDoc- 

Book: So lassen sich Übungsaufgaben nur begrenzt in DocBook semantisch sauber modellieren. 

Auch die immer wieder geforderten, aber selten praktisch realisierten, komplexen 

didaktischen Szenarien lassen sich nur schwer mit der in DocBook 

implementierten Lehrbuch-Logik umsetzen. Vielmehr muss man hier (gangbare) Umwege 

gehen, um entsprechende Ergebnisse zu erzielen. Für die „gute Praxis“ im Bereich 

des Blended-learning – bei der der Trainer durch weitere Aktivitäten ausreichend viele 

Interaktionen in einen Kurs einbetten kann - scheint dies kein nennenswerter Nachteil zu 

sein, wie erste Evaluationsergebnisse im Projekt zeigen: Vielmehr artikulierte die überwiegende 

Zahl der befragten Teilnehmer, dass sie eine rein sequenzielle Lehrbuchform 

in PDF einer Variante im WBT-Format sogar vorziehen würden. 

Mittelfristig ist der Ansatz auf seine praktische Tragfähigkeit außerhalb der beschriebenen 

Projekte hin zu überprüfen. So ist zu eruieren, ob die beschriebenen Techniken auch 

im Rahmen von weiteren EPSS-, Dokumentations- oder E-Learning-Vorhaben zu den 

gewünschten Ergebnissen führen. Kurzfristig stehen zunächst technische Arbeiten im 

Vordergrund, die den Ansatz komplettieren helfen: So ist beispielsweise abzuwägen, ob 

136

und inwieweit multiple Wiederverwendung innerhalb desselben Dokuments unterstützt 

werden kann. XML-Dialekte wie Darwin Information Typing Architecture (DITA) bieten 

hierfür mit conref entsprechende Mechanismen, die auch in eduDocBook implementiert 

werden könnten [Wa05]. Ein weiteres Arbeitsfeld ist die Verbesserung der Suche 

von Informationsobjekten im CourseComposer, da diese die Kursautoren dabei unterstützt, 

neue Arrangements zusammenstellen bzw. bestehende Inhaltsarrangements zu 

rekonfigurieren. Mit dem weiteren praktischen Einsatz der beschriebenen Technologien 

wird zukünftig sicherlich auch der Bereich der Projekt- und organisationsübergreifenden 

Wiederverwendung von Bausteinen einen wichtigen Stellenwert einnehmen. 

6 Zusammenfassung 

Gerade vor dem geschilderten Hintergrund, dass „re-purpose“ und „re-use“ von Content 

mittel- und langfristig zentrale Herausforderungen für Inhaltsentwicklung im E- 

Learning-Bereich darstellen, scheinen Ansätze, Lernmedien nach den Prinzipien des 

Single-Source-Publishings und mit Blick auf eine mögliche Rekonfiguration und Wiederverwendung 

der Inhalte zu erstellen, eine Alternative für die bislang betriebenen 

Vorgehensweisen der singulären Produktion zu sein. Entsprechende Investitionen in eine 

saubere Konzeption und Modularisierung lohnen sich für Autoren oder Produzenten 

mittel- oder langfristig, da nicht nur die Wiederverwendung besser unterstützt wird, 

sondern auch Wartungs- und Anpassungsprozesse effizienter werden. 

Im Rahmen des EU-Forschungsprojektes Up2UML wurde ein Repository mit Lernobjekten 

aufgebaut, das von Trainern, Kursanbietern oder Verlagen zur Herstellung 

eigener Produkte genutzt werden kann. Für die Rekonfiguration der Lernmedien wurde 

mit der CourseComposer Anwendung ein Werkzeug entwickelt, das es erlaubt, modular 

vorliegende Informationsobjekte im (edu)DocBook Format zusammenzustellen und in 

multiple Ausgabeformate zu überführen. Zukünftige Arbeiten werden darauf fokussieren 

neben den Lernmedien ganze Blended-Learning-Szenarien und -Muster in rekonfigurierbarer 

Form zu beschreiben und o.g. Zielgruppen eine weitgehend automatisierte 

Lernmedien, Handbücher und Kursraumgenerierung zu ermöglichen. 

Danksagungen 

Das Projekt „Upskilling to Object-oriented development with the UML“ (Up2UML) 

umfasst Partnerorganisationen aus Deutschland, Frankreich, Irland, Rumänien und Bulgarien 

und erhält Fördermittel aus dem europäischen Berufsbildungsprogramm LEO- 

NARDO da VINCI 2005-2007 (Förderkennzeichen PP 146369). 

Besonderer Dank an Eric Ras für Durchsicht und hilfreiche Anmerkungen. 

137


[Bu05] Bunke, Hendrik: Schreibt strukturiert! XML und Docbook in Sozial- und 

Geisteswissenschaften. 07.12.2005. 

[17.03.2007] 

[El05] The eLearningguild: The Content Authoring Research Report 2005. 

(13.03.06) 

[Ge91] Gery, G.: Electronic Performance Support System. Gery Association, 1991 

[Go03] Gorissen, P.: Fiercely complex ? In reponse to the dynamic appearance model and implementing 

SCORM 1.3 (13.07.2003) 

[29.06.2007] 

[GT06] Grützner, I.; Thomas, L.: Systematische Entwicklung von Medien zur Benutzerunterstützung 

und -schulung mit einem XML basierten Single-Source-Ansatz. Multikonferenz 

Wirtschaftsinformatik 2006 

[GTS06-2] Grützner, I.; Thomas, L.; Steinbach-Nordmann, S.: Building re-configurable multilingual 

training media. in: Méndez-Vilas, Antonio (Ed.); Solano Martin, A. (Ed.); Mesa 

González, Julian (Ed.); Mesa González, J.A. (Ed.): Current Developments in Technology-Assisted 

Education (2006) - Vol. 3, S. 1944-1948 

[HRS05] Hoermann, S.; Rensing, C.; Steinmetz, R.: Wiederverwendung von Lernressourcen 

mittels Authoring by Aggregation im ResourceCenter. In: Haake, J. M.; Lucke, U.; Tavangarian, 

D. (Hrsg.): DeLFI 2005: 3. Deutsche e-Learning Fachtagung Informatik, GI- 

Edition, September 2005, S. 153-164 

[Ho06] Hoermann, S.: Wiederverwendung von digitalen Lernobjekten in einem auf Aggregation 

basierenden Autorenprozess. Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2005 

[KO04] Koper, R.; Olivier, B.: Representing the learning design of units of learning. Educational 

Technology & Society, 7 (3), S. 97-111. 

[MRS02] Merz, A. K.; Rockmann, F.; Schwarz, C.; Reng, C. M.: Rechnergestützte Lehr- und 

Lernsysteme in der Medizin. "MedicCaseML: XML Austauschformat für CBT Systeme 

in der medizinischen Aus- und Weiterbildung"; In: Bernauer, J.; Fischer, M.R.; Leven, 

J.; Puppe, F.; Weber, M. (Hrsg.): Rechnergestützte Lehr- und Lernsysteme in der Medizin, 

S. 67-76, Shaker Verlag: Berlin (2002) 

[TR05] Thomas, L.; Ras, E.: Courseware Development Using a Single-Source Approach. In: 

Proceedings of the World Conference on Education Multimedia, Hypermedia and Telecommunications, 

Ed-Media 2005; S. 4502-4509 

[TR06] Thomas, L.; Ras, E.: Wiederverwendungsorientiertes Content Authoring nach dem Single-Source 

Prinzip. In: Mühlhäuser, M.; Rößling, G.; Steinmetz, R. (Hrsg.): DeLFI 2006, 

4. e-Learning Fachtagung Informatik, September 2006, Darmstadt, S. 159-170 

[WM99] Walsh, N.; Muellner, L.: DocBook. O'Reilly, 1999 

[Wa05] Walsh, N.: DITA for DocBook. Volume 8, Issue 136. 

[17.03.2007] 

138

Das Authoring Management System EXPLAIN zur ganzheitlichen 

Unterstützung des Erstellungsprozesses von 

Trainingsmedien und WBTs 

Lasse Lehmann 1 , Helge Fredrich 2 , Christoph Rensing 1 , 

Volker Zimmermann 2 , Ralf Steinmetz 1 

1 KOM - Multimedia Kommunikation 

Technische Universität Darmstadt 

Merckstrasse 25 


{Lasse.Lehmann, Christoph.Rensing, Ralf.Steinmetz}@kom.tu-Darmstadt.de 

2 imc - information multimedia communication AG 

Altenkessler Str. 17 D3 

66115 Saarbrücken 

{Helge.Fredrich, Volker.Zimmermann}@im-c.de 

Abstract: In Unternehmen erfordern kurze Produktentwicklungszyklen und enge 

Terminpläne zumeist eine Entwicklung der Trainingsinhalte parallel zur Produktentwicklung 

selbst. Unternehmen können hierzu entweder externe Dienstleister 

beauftragen oder die Produktion in-house durchführen. Während sich ersteres oft 

schon auf Grund der hohen Kosten nicht lohnt, lohnt sich letzteres für kleine und 

mittlere Unternehmen nur, wenn eine vorhandene Infrastruktur die oben genannten 

Prozesse vereinfacht und unterstützt. Um eine solche Infrastruktur handelt es sich 

bei dem hier vorgestellten Authoring Management System (AMS). 

1 Einleitung und Motivation 

Die Erstellung und Produktion von e-Learning Inhalten ist ein zeitaufwändiger und 

komplexer Prozess. So dauert die Entwicklung von Produktschulungen in Unternehmen, 

von der Konzeption bis zur Bereitstellung an die Kunden oder Mitarbeiter, durchaus 6-9 

Monate. In Unternehmen erfordern kurze Produktentwicklungszyklen und enge Terminpläne, 

oftmals wird ein Produkt noch wenige Wochen vor dem Verkauf geändert, deshalb 

zumeist eine Entwicklung der Trainingsinhalte parallel zur Produktentwicklung 

selbst. Dadurch wird die effektive Entwicklung dieser Trainingsmedien zu einem wichtigen 

Wettbewerbsfaktor [BBS01]. Dies gilt zwar im Besonderen für multimedial aufbereitete 

Inhalte, aber im Prinzip für alle möglichen Arten von Trainingsmedien, die zu 

einem Produkt erstellt werden müssen. Hierzu zählen beispielsweise Produkt- 

Dokumentationen, Schulungsunterlagen, Foliensätze für Fortbildungen, Selbstlerneinheiten 

oder auch Werbematerial. Da die Content-Produktion durch externe Dienstleister 

häufig, besonders für kleine und mittlere Unternehmen, kaum erschwinglich ist, streben 

viele Unternehmen eine in-house Produktion von Trainingsmedien an. Hier fehlen je- 

139

doch oft das nötige Know-How und die passenden Werkzeuge zur Medien- und Content- 

Produktion. 

Zudem ist der organisatorische Aufwand sehr hoch: Die Inhalte müssen konzipiert und 

das Konzept dann von den zuständigen Projektleitern autorisiert werden, noch bevor der 

eigentliche Inhalt erstellt wird. Die Fachexperten müssen die Inhalte liefern und ihr Wissen 

in enger Zusammenarbeit mit den Autoren zur Verfügung stellen. Dafür müssen sie 

auf Wissen und Ressourcen im Firmennetzwerk zugreifen können. Mediendesigner 

müssen wissen, welche Medienobjekte wann und in welcher Form produziert werden 

sollen; und schließlich muss das Projektmanagement den Prozess kontrollieren, die 

wichtigsten Parameter abrufen und, soweit notwendig, effektiv eingreifen können. Dies 

ist nur möglich, wenn eine vorhandene Infrastruktur die oben genannten Prozesse vereinfacht 

und unterstützt. Um eine solche Infrastruktur handelt es sich bei dem hier vorgestellten 

Authoring Management System (AMS). In Kapitel 2 werden, anhand der existierenden 

Schwachstellen bei der Content-Erstellung in Unternehmen, Anforderungen an 

ein solches System definiert, während auf dieser Basis im folgenden Kapitel das der 

Authoring Management Plattform zugrunde liegende Konzept vorgestellt wird. In Kapitel 

4 wird die Implementierung des Systems beschrieben, während Kapitel 5 sich mit der 

Evaluation sowohl des Konzepts als auch der Plattform als solche befasst. Nach einem 

Blick auf die verwandten Arbeiten in Kapitel 6, schließt Kapitel 7 den Artikel ab und 

gibt einen Ausblick auf zukünftige Schritte. 

2 Schwachstellen in der Content-Produktion 

In [CLL07] wurden die Content-Erstellungs-Prozesse in kleinen und mittleren Unternehmen 

analysiert. Dazu wurden Firmen, die bereits selber Content produziert haben, 

befragt und eine Reihe von Schwachstellen in der Content-Produktion identifiziert. Hieraus 

lassen sich wiederum Anforderungen an ein AMS ableiten. Die nachfolgend aufgeführten 

Schwachstellen werden weitestgehend in [CLL07] detailliert beschrieben und im 

Einzelnen begründet. 

1. Hoher Zeitbedarf bei spezialisierten, teuren Mitarbeitern 

Eine Authoring Management Plattform muss für eine optimale Einbindung der Fachexperten 

in den Erstellungsprozess der Inhalte sorgen und nach Möglichkeit nicht inhaltliche 

Tätigkeiten von den Fachexperten fernhalten. 

2. Fehlende Integration der Werkzeuge 

Die Authoring Management Plattform muss entweder die Funktionen der verschiedenen 

Werkzeuge beinhalten oder eine kompatible und konsistente Schnittstelle zu existierenden 

Werkzeugen bieten. 

3. Hoher Kommunikations- und Koordinationsaufwand 

Das AMS soll einen integrativen, zentralen Kommunikationspunkt darstellen, über den 

alle Koordinationsaufgaben schnell und unkompliziert gelöst werden können. 

140

4. Große Datenmenge und ungewollte Redundanz 

Die Authoring Management Plattform muss ein konsistentes System zur Verwaltung und 

zum Austausch der Inhalte bieten, aber dennoch einfach und intuitiv zu benutzen sein. 

5. Hohe Kosten und Aufwände durch Aktualisierungen und Lokalisierungen 

Das AMS muss ein einfaches und zügiges Aktualisieren bestehender Inhalte unterstützen, 

indem bspw. Inhalt und Layout getrennt voneinander gehandhabt werden. 

6. Divergenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Kosten 

Das System kann durch klare Projektmanagement- und Controlling-Funktionen eine 

Hilfestellung bieten. 

7. Höherer Zeitaufwand durch komplexe Drehbücher 

Drehbücher werden im industriellen Umfeld häufig als Meilensteine in der Content- 

Erstellung verwendet. Der Projektleiter autorisiert nach Durchsicht des Drehbuchs die 

Weiterführung des Inhaltserstellungs-Prozesses, was eine Form der Qualitätssicherung 

darstellt. Die von uns durchgeführten Anwendungs-Szenarien haben jedoch gezeigt, dass 

komplexe Drehbücher den Prozess unnötig in die Länge ziehen, da sie weder einen guten 

Überblick über die zu erstellenden Inhalte vermitteln, noch schnell und effizient zu lesen 

sind (siehe Kapitel 5). Das AMS sollte zumindest optional eine effektivere Möglichkeit 

der Qualitätssicherung und Konzepterstellung bieten. 

8. Spezieller Werkzeug-Bedarf 

Unterschiedliche Formen von Lernmaterial haben unterschiedliche Anforderungen an 

die Werkzeuge, mit denen die Inhalte erstellt werden. So benötigt man beispielsweise 

zum Erstellen einer e-Lecture ein anderes Werkzeug als zum Erstellen eines WBTs. 

Daher müssen oft teure Software-Lizenzen für einmalig oder selten benutzte Werkzeuge 

erworben werden. Das Authoring Management System muss hier zum einen passende 

Werkzeuge für die unterschiedlichen Arten von Lerninhalten zur Verfügung stellen und 

zum anderen Geschäftsmodelle anbieten, die auf die Bedürfnisse von kleinen und mittleren 

Unternehmen zugeschnitten sind. 

3 Das Authoring Management System 

Im Folgenden wird ein Konzept vorgestellt, welches die in Kapitel 2 genannten Anforderungen 

erfüllt und Grundlage unserer Implementierung ist. 

3.1 Gesamtkonzept 

Einigen der in Kapitel 2 genannten Schwachstellen liegt das Problem zu Grunde, dass 

die verwendeten Autorenlösungen nicht den gesamten Produktionsprozess und den begleitenden 

Projektmanagement-Prozess hinreichend unterstützen. Der überwiegende 

Großteil setzt erst bei der Produktion der eigentlichen Inhalte an (siehe Kapitel 5). Viele 

141

der genannten Schwachstellen können vermieden werden, indem ein Werkzeug bereits 

die Konzeptionsphase unterstützt und allen Projektbeteiligten, also auch den Fachexperten 

und dem Projektmanager, zur Verfügung steht (1, 3). Das Konzept für ein AMS sieht 

daher vor, alle Teilprozesse innerhalb der Content-Erstellung (vgl. Kapitel 3.2) und 

insbesondere die Konzeption und Modellierung der Inhalte mittels einfacher integrierter 

Werkzeuge zu unterstützen (2) und den gesamten Produktionsprozess zu managen (4, 6). 

Die Drehbucherstellung wird durch eine angereicherte Content-Modellierung ersetzt (5, 

7). Neben der Unterstützung der verschiedenen Teilprozesse innerhalb eines Content- 

Projektes soll das AMS umfangreiche Mehrwertdienste bieten. Diese Mehrwertdienste, 

die vom Betreiber des AMS angeboten werden, sammeln Erfahrungswissen, welches 

allen Nutzern zur Verfügung gestellt werden kann. Dazu zählen Profile externer 

Dienstleister, ein didaktischer Assistent und ein Pool von WBT-typischen Ressourcen, 

sowie Werkzeugen auf Basis verschiedner Lizenzmodelle (8). 

3.2 Teilprozesse des AMS 

Um die in Kapitel 2 gestellten Anforderungen zu erfüllen, muss ein AMS Teilaspekte 

und Funktionen der Bereiche Projekt-Management, Content-Konzeption bzw. Erstellung 

und Material-Management abdecken oder unterstützen. Diesen Anwendungsbereichen 

entsprechen die drei grundlegenden Prozesse, die die Hauptfunktionalität der Plattform 

bilden (siehe Abbildung 1). Die Basis all dieser Prozesse bildet das Content-Modell. Es 

folgt in der Modellierung dem Buchparadigma und besteht somit aus einer hierarchischen 

Struktur von Kapiteln und Seiten. Die tatsächliche Realisierung des WBTs und 

seine Navigation können von diesem Paradigma abweichen, beispielsweise durch von 

den Autoren definierbare Lernpfade. Die Gesamtheit der Kapitel und Seiten wird Inhaltspaket 

genannt. Die Kapitel bilden die logische Struktur des Inhaltspakets ab, während 

die Seiten die Inhalte der Kapitel darstellen. Den Seiten können binäre Materialien, 

wie beispielsweise Bilder, Animationen oder Videos, die für die spätere Produktion von 

Bedeutung sind, zugeordnet werden. So ist es möglich, bereits während der Konzeption 

fertig gestellte oder aus anderen Projekten wieder verwendete Materialien zu berücksichtigen. 

Kapitel, Seiten und Materialien besitzen jeweils neben den Standard-Metadaten 

wie Titel, Beschreibung, Stichworte etc. umfangreiche Attribute, in denen Informationen 

für das Projekt-Management, die spätere Produktion sowie didaktische Informationen 

enthalten sind [LA06]. Das Content-Modell eines Inhaltspakets kann also neben Materialien 

in allen Entwicklungsstufen auch umfangreiche Informationen über die Produktion, 

wie Design- oder Layout-Informationen, inhaltliche Informationen wie Sprecher- 

und Bildschirmtexte und didaktische Informationen wie Lernziele und Testfragen beinhalten. 

Es kann somit in Form eines angereicherten Content-Modells als vollwertiger 

Ersatz für das Drehbuch dienen [CLL07]. Darüber hinaus enthält das Content-Modell 

alle für das Projektmanagement relevanten Informationen. 

Im „Projektmanagement-Prozess“ werden alle Planungs- und Controlling-Aufgaben für 

ein Content-Projekt durchgeführt. Die Plattform dient in diesem Bereich als Produktionsleitstand, 

wo alle wichtigen Parameter eingesehen und beeinflusst werden können 

sowie die Qualitätssicherung geplant und durchgeführt wird. Die wichtigsten Teilprozesse 

stellen hier das Kosten- und Termin-Management sowie das Regeln der Verantwort- 

142

lichkeiten dar. Jedem Element des Content-Modells können Soll- und Istkosten, sowie 

Start- und Solltermine zugewiesen werden. Neben den Statusinformationen der Inhaltspakete 

eines Projektes müssen vom Projekt-Management auch die Projekte selbst, die 

Personen und Rollen sowie Aufgaben, die den Projekten und Inhaltspaketen zugeordnet 

werden können, verwaltet werden. 

Der „Content-Erstellungs-Prozess“ ist der eigentlich Kernprozess des Authoring Management 

Systems und dient der Planung, Konzeption und schließlich Produktion der Inhalte. 

Das Authoring Management System wurde so konzipiert, dass die Planung und 

Modellierung der Inhalte als integrativer Bestandteil der Plattform vorgesehen sind, 

während die eigentliche Produktion der Lernmaterialien auch mit Hilfe von externen, 

bereits vorhandenen Werkzeugen vorgenommen werden kann. Hierfür ist eine entsprechende 

Schnittstelle vorgesehen [ZF06]. 

Der „Material-Management-Prozess“ ist für die Verwaltung der für die Produktion benötigten 

Inhalte zuständig. Dieser Prozess bildet auch gleichzeitig die Grundlage für den 

Produktionsleitstand, da alle Entscheidungen auf Grund von Statusveränderungen bei 

Materialien oder Elementen des Content-Modells getroffen werden. 

3.3 Mehrwertdienste 

Neben den drei Hauptprozessen umfasst das Konzept der Plattform noch verschieden 

unterstützende Dienste, über welche das Erfahrungswissen des Plattformbetreibers den 

verschiedenen Nutzern zur Verfügung gestellt wird. Die Dienste werden in Abbildung 1 

jeweils in derselben Farbe dargestellt, wie der Prozess, dem sie zugeordnet sind. 

Die „Assistenten“ unterstützen die Projektgruppe bei verschiedenen Entscheidungen, die 

nicht unmittelbar in ihrem Kompetenzbereich liegen. So unterstützt der didaktische Assistent 

den Fachexperten bei didaktischen Entscheidungen, schlägt für unterschiedliche 

didaktische Parameter unterschiedliche Format- und Sequenzmuster [NN06]. Wenn eine 

Formatentscheidung getroffen wurde, unterstützt der Tool Assistent die Benutzer der 

Plattform bei der Auswahl eines passenden Werkzeugs. So kann ein bestimmtes Werkzeug 

beispielsweise zur Erstellung einer e-Lecture – also einer Präsentationsaufzeichnung 

– sehr gut geeignet sein, aber zur Produktion eines interaktiven WBTs ungeeignet. 

„Bibliotheken“ enthalten Ressourcen, Werkzeuge und Materialien, welche bei der Content-Produktion 

benötigt werden und die ein Mandant der Plattform lizenzieren kann. 

Hierzu zählen beispielsweise Sammlungen von Bildern oder Videoclips, die in Content- 

Produktionen häufig verwendete Themen zum Inhalt haben, oder Layout-Vorlagen für 

Lerninhalte. 

Bei den „Ressourcen Pools“ handelt es sich um umfangreiche Kontaktdatenbanken zu 

externen Dienstleistern, die im Inhaltserstellungsbereich tätig sind, da oftmals externe 

Agenturen für Übersetzungen, das Erstellen von Bildern oder Tonaufnahmen benötigt 

werden. Die „Kollaborationsdienste“ stellen Mittel für die Kommunikation unter den 

Projektbeteiligten eines Mandanten zur Verfügung. 

143

Prozesse 

Dienste 

Bibliotheken 

Ressourcen- 

Pools 

4 Implementierung 

Abbildung 1: Konzept der Authoring Management Plattform 

In Kapitel 3 wurde das Konzept eines Authoring Management Systems beschrieben. 

Realisiert wurde dieses System als Web-basierte Plattform, um (1) die Hemmschwelle 

der Nutzung durch die Verwendung des Browsers als Werkzeug zu verringern und (2) 

flexible, auf die Zielgruppe KMU angemessene Lizenzmodelle anbieten zu können. Im 

Rahmen des Forschungsprojektes war es nicht die Zielsetzung, ein neues System komplett 

zu entwickeln sondern die grundsätzliche Validität des Ansatzes anhand eines Prototypen 

nachzuweisen. Daher war es sinnvoll die Entwicklungsarbeiten auf bestehende 

Systeme aufzusetzen. Nach eingehender Untersuchung möglicher Basistechnologien 

wurde entschieden die Explain Plattform auf Basis von MS Sharepoint umzusetzen, da 

dieses neben den bereits vorhandenen Material-Management- und Kollaborationskomponenten 

mit .net eine solide Technologiebasis und, wie sich gezeigt hat, große Flexibilität 

hinsichtlich der Erweiterbarkeit und Anpassbarkeit mit so genannten „WebParts“ 

bietet. Um aus den vorhandenen Funktionalitäten einen möglichst großen Nutzen zu 

ziehen, wurde die vorhandene Funktionalität sinnvoll mit eigenen Modulen erweitert. 

Die daraus resultierende Architektur wird im Folgenden beschrieben. 

4.1 Architektur 

Projekt- 

Management 

Content- 

Erstellung/ 

Authoring 

Material- 

Management 

Projektbezogene 

Archive 

Planung Steuerung / Statusmanagement / Controlling 

Content- 

Pakete anlegen 

und Format 

planen 

Beispiel- 

Bibliothek 

Material-, 

Dokumenten- und 

Produktionsarchiv 

Vorlagenbibliothek 

Autoren Fotografen 

Kapitelkonzeption Seitenkonzeption 

Intro 

Layoutvorl.Grafik-&Fotobibliothekbibliothek 

Videoagenturen 

1.1 

1.1.1 

1.1.2 

1.2 

Clip- 

Bibliothek 

Tonstudios Sprecher 

Autorentoolbasierte 

Produktion 

Materialsammlung, -zuordnung 

und -management 

Leitfadenbibliothek 

Übers.agenturen 

Tool 

bibliothek 

Medienagenturen 

Abbildung 2 zeigt den schematischen Aufbau der Explain Plattform. Um die Erweiterbarkeit 

und Update-Fähigkeit von Sharepoint nicht zu beeinträchtigen, wurde das Sharepoint 

zu Grunde liegende Backend nicht verändert und somit das Backend der Plattform 

auf dem aus Listen und Bibliotheken bestehenden Backend von Sharepoint aufgesetzt. 

Dies hat den Vorteil, dass alle vorhandenen Funktionalitäten von Sharepoint weiterhin 

über das angebotene Frontend genutzt werden können. Das Materialmanagement, also 

144 

1 

Content- 

Modell / 

Stückliste 

Assistenten Didaktischer 

Tool 

Kalkulations- 

Kollaborations- Live Comm- 

Sprecher CommÜbersetzungs- Projekt- 

Assistent 

Assistent 

assistent 

Dienste 

Sprecher 

unication 

Blog/Wiki 

agenturen 

Medien- 

Kontakte Medienagenturen 

Kontakte 

agenturen

das Auf-, Herunterladen und Verwalten von für die Produktion der Inhalte benötigten 

Materialien, wurde mit Anpassungen von Sharepoint übernommen. Dieses ist dem vielen 

Benutzern bekannten Explorer-Schema des Betriebssystems Windows sehr ähnlich, 

dadurch entsteht keine Benutzbarkeitshürde. Zwischen dem Frontend und dem Sharepoint 

basierten Backend sitzt ein Controller, der die ausgeführten Aktionen verarbeitet 

und dementsprechend Daten aus dem Backend zurückliefert. Bei der Verwendung des 

nativen Sharepoint-Frontends geschieht dies in Form von Eventhandlern, die bestimmten 

Strukturen im Sharepoint Backend zugewiesen werden können. Die über die Standard- 

Funktionen von Sharepoint hinaus gehenden Funktionalitäten wurden mit Hilfe einer 

Ajax Middleware in das Sharepoint-Framework integriert. Dadurch wird hohe Flexibilität 

und größtmögliche Unabhängigkeit vom Backend gewährleistet. 

So können selbst komplexere Teilapplikationen, wie der ContentModeller problemlos in 

Sharepoint integriert werden. Eine dritte Zugriffsmöglichkeit auf die Explain Plattform 

besteht über eine integrierte Webservice Schnittstelle. Diese wird in [ZF06] detaillierter 

beschreiben. 

Webservices 

4.2 Bereiche der Explain Plattform 

Frontend 

(angepasst) 

AjaxPro Middleware 

Explain Controller 

SP 

Frontend 

erweitertes Sharepoint Backend (Listen, Bibliotheken) 

Abbildung 2: Architektur der EXPLAIN Plattform 

Die Explain Plattform ist Mandanten-basiert, das heißt, jeder Nutzergruppe wird ein 

eigener, auf diese Gruppe zugeschnittener Bereich der Plattform zugewiesen. Neben 

diesen Mandantenbereichen, die nur registrierten Benutzern der Plattform zugänglich 

sind, existiert ein offener Bereich, der die Funktionen eines Portals übernimmt. Hier gibt 

es Neuigkeiten, allgemeine Informationen über die Explain Plattform, Aufzeichnungen 

von Beispielsitzungen und die Möglichkeit sich zu registrieren und Mandant der Plattform 

zu werden. Der Mandantenbereich unterteilt sich in mehrere Module, die unterschiedlich 

stark voneinander abhängig sind. 

Der „Projekt-Management Bereich“ gliedert sich in drei Ebenen. Auf der obersten Ebene 

werden Projekte angelegt und verwaltet, Budgets und Kosten überwacht, sowie die Termine 

und Statusinformationen aller Projekte zusammengefasst. Hierfür werden die Kosten 

und Termindaten der Materialien, Seiten, Kapitel und Inhaltspakete der Projekte bis 

auf die Projektebene aufgerechnet und visuell in Form von Budget- und Gantt- 

Diagrammen aufbereitet (Abbildung 3). Pro Mandant können beliebig viele Content- 

Projekte verwaltet werden. Auf der zweiten Ebene werden die Eigenschaften und Attri- 

145

ute eines einzelnen Projektes verwaltet. Hierfür können die Metadaten bearbeitet, Projektmitglieder 

hinzugefügt und Aufgaben zugewiesen werden. Auf dieser Ebene werden 

zu einem Projekt Inhaltspakete hinzugefügt. Dabei kann ein Projekt mehrere Inhaltspakete 

enthalten, da in vielen Fällen für ein Projekt Inhalte unterschiedlicher Formate benötigt 

werden. Wie auch auf der obersten Ebene des Projekt-Managements werden hier 

Terminpläne und Budget-Übersichten auf Basis aller in dem Projekt vorhandenen Inhaltspakete 

generiert. Auf der untersten Ebene des Projekt-Management Bereichs 

schließlich, werden die Attribute eines Inhaltspakets definiert. Neben den Metadaten 

können hier Aufgaben und Phasen für das Inhaltpaket verwaltet werden, auf deren Basis 

wiederum Gantt-Diagramme generiert werden. Jedem Inhaltpaket ist ein Content-Modell 

zugeordnet. 

Abbildung 3: Projektübersicht 

Im „ContentModeller“ kann das Content-Modell eines Inhaltpakets erstellt und bearbeitet 

werden. Dieser Bereich wird immer aus dem Kontext eines bestimmten Inhaltpakets 

heraus aufgerufen, so dass er eng mit dem Projekt-Management Bereich zusammenhängt. 

Die Modellierung wird auf Basis eines intuitiven, Drag & Drop-fähigen Editors 

vorgenommen (Abbildung 4). Im linken Bereich, kann mit wenigen Klicks eine komplexe 

Baumstruktur erstellt werden, während im rechte Bereich wahlweise die Metadaten 

und Attribute des gewählten Elements bearbeitet werden können, oder Materialien gesucht 

und ebenso mit Hilfe von Drag & Drop den Seiten in der Struktur zugeordnet werden 

können. Die Materialsuche im ContentModeller ist nicht identisch mit der Benutzerschnittstelle 

der Material-Management Komponente. Während diese darauf ausgerichtet 

ist, möglichst einfach Materialien in die Pools zu übertragen und dort in Ordnern zu 

strukturieren, bietet die Materialsuche im ContentModeller eine unabhängige Sicht auf 

die Materialien im Backend. Es gibt verschiedene Sichten, die nach diversen Aspekten 

gefiltert und durchsucht werden können. 

146

Obwohl das Konzept der Plattform vorsieht, dass mittels einer generischen Schnittstelle 

diverse Autorenwerkzeuge für die Produktion der Inhaltpakete verwendet werden können, 

wurde ein einfaches Autorenwerkzeug in die Plattform integriert. Es wird aus dem 

ContentModeller heraus aufgerufen und dient auf Basis eines HTML-Editors dazu, die 

modellierten Seiten und zugeordneten Materialien direkt zu produzieren. Das fertige 

Inhaltspaket kann dann als HTML Paket vom ContentModeller aus exportiert werden. 

Die Integration eines eigenen Autorenwerkzeugs erfolgte auf ausdrücklichen Wunsch 

der Projektpartner, da diese eine vollständige Wiederverwendung der bereits Erstellten 

Content-Modelle gewährleistet. Die Schnittstelle zu anderen Autorenwerkzeugen wurde 

auf Basis von Webservices (siehe Abbildung 2) umgesetzt und arbeitet bisher noch nicht 

vollkommen verlustfrei. 

Abbildung 4: ContentModeller 

Das „Material-Management“ umfasst das Verwalten der für die Inhaltsproduktion benötigten 

Materialien. An dieser Stelle wird die auf WebDav basierende Sharepoint Standard-Funktionalität 

verwendet. Diese gleicht von der Benutzbarkeit und dem Design her 

dem bekannten Explorer des Windows Betriebssystems. Materialien wie Bilder, Videos 

oder Animationen können einfach in die dafür vorgesehenen Dokument-Bibliotheken 

gezogen werden, während ein für diese Bibliotheken registrierter Eventhandler dafür 

sorgt, dass den Materialien alle benötigten Metadaten automatisch zugewiesen werden. 

Jedem Mandanten sind zwei Typen dieser Bibliotheken zugeordnet. Der Projektübergreifende 

Mandantenpool ist dafür vorgesehen Projekt-unabhängig benötigte Assets 

wie Firmenlogos, oder allgemein verwertbare Inhalte zu verwalten, während in den Projektpools 

Materialien für ein bestimmtes Content-Projekt gesammelt werden können. 

Die vorhandenen Pools können beliebig tief mit Unterordnern versehen und strukturiert 

werden. Die Attribute und Metadaten der Materialien können entweder mit dem Standard-Frontend 

von Sharepoint oder direkt mit Hilfe des Metadateneditors im Content- 

Modeller bearbeitet werden. 

147

Der „didaktische Assistent“ ist als Wizard implementiert, den ein Benutzer beim Anlegen 

eines neuen Inhaltpakets durchlaufen kann. Anhand der Antworten des Fachexperten 

auf verschiedene Fragen bezüglich des Lernziels, der Zielgruppe und des zu vermittelnden 

Wissens, die der Benutzer anhand von Checkboxen oder Drop-Down Menus beantworten 

kann, wird eine priorisierte Liste von Formatvorschlägen für das gewünschte 

Inhaltpaket ausgegeben [NN06]. Darüber hinaus stellt der Assistent eine didaktische 

Wissensbasis dar, die, unabhängig vom Content-Erstellungs-Prozess, vom Fachexperten 

genutzt werden kann. Neben den genannten Bereichen gibt es noch weitere Bereiche, 

welche die Mandanten bei der Erstellung der Inhalte unterstützen. 

Dazu zählen die Ressourcen Pools, wo Kontakt und Preisdaten verschiedener externer 

Dienstleister, wie Fotografen, Übersetzer, Grafikdesigner etc. hinterlegt sind und Arbeitsproben 

dieser begutachtet werden können, der Hilfe-Bereich mit FAQs, Tutorials 

und Aufzeichnungen sowie der Bereich Team Services, welcher den Mitgliedern eines 

Mandanten die Möglichkeit bietet, auf unterschiedliche Arten miteinander zu kommunizieren. 

Momentan enthält dieser Bereich ein Adressbuch, ein Forum, einen Chat zur 

Echtzeitkommunikation und ein Wiki. 

5 Evaluation 

Noch vor Beginn der Entwicklungsarbeiten wurden die, der Authoring Management 

Plattform zu Grunde liegenden, Konzepte in mehreren Anwendungs-Szenarien getestet 

und evaluiert. Dies geschah, indem für die einzelnen Basisprozesse jeweils den Anwendungspartnern 

bekannte und vertraute Tools zur Verwendung kamen. Dabei handelte es 

sich beispielsweise um MS Visio zur Modellierung der Inhalte, MS Project für das Projektmanagement, 

MS Sharepoint für die Materialverwaltung und Autorentools wie eXact 

Packager [EX07] oder EasyProf [EA07] für die endgültige Produktion der Lerninhalte. 

Es zeigte sich hierbei, dass schon die konsequente Anwendung der Konzepte eine Effizienzsteigerung 

des Entwicklungsprozesses der Inhalte zur Folge hatte, während die 

anderen Beurteilungsfaktoren, wie didaktische Qualität oder inhaltliche Flexibilität, laut 

der Anwendungspartner keine Änderung, respektive Verschlechterung, erfuhren. Das 

angereicherte Content-Modell konnte deutlich schneller zur Produktion freigegeben 

werden, und war für die Produktion selbst besser zu verwerten als ein umfangreiches 

Storyboard; demzufolge sank die Gesamtdauer des Erstellungsprozesses bei konstanten 

Kosten [CLL07]. Selbstverständlich ist bei den genannten Anwendungsfällen das vorhandene 

Verbesserungspotential enorm. So können beispielsweise weiterhin Medienbrüche 

verhindert und die Integration der einzelnen Teilaspekte verbessert werden. Daher ist 

für die Evaluation der gesamten Plattform eine weitere Effizientsteigerung zu erwarten, 

da hier Medienbrüche auf ein Minimum reduziert und die einzelnen Teilaspekte optimal 

integriert sind. Auch im Hinblick auf die weiteren Faktoren ist, hinsichtlich der Dienste 

der Plattform wie beispielsweise des didaktischen Assistenten, eine Verbesserung zu 

erwarten. Die Evaluation der entwickelten Plattform mit den drei Anwendungspartnern 

des Explain Projekts wird momentan durchgeführt. 

148

6 Verwandte Arbeiten 

Es gibt viele Arbeiten und implementierte oder in der Entwicklung befindliche Systeme, 

die Teilaspekte des hier vorgestellten AMS abdecken. Hierzu zählen bspw. Autorenwerkzeuge, 

mit denen Inhalte produziert werden können. Die meisten dieser Werkzeuge 

decken jedoch allein den Produktionsprozess der Inhalte ab. Dazu zählen neben Autorenwerkzeuge 

für WBTs wie easyProf [EA07] oder Macromedia Authorware, Aufzeichnungssoftware 

wie Lecturnity oder Captivate auch Werkzeuge wie Flash, Powerpoint, 

Dreamweaver oder Frontpage. 

Einige Autorenlösungen unterstützen zudem eine Modellierung der Inhalte. Dazu zählen 

das ResourceCenter [HHR06], wo die Inhalte auf Kapitelebene modelliert werden können, 

bevor diese mit Inhalt befüllt werden oder der eXact Packager [EX07], der die Modellierung 

einer Struktur erlaubt. Zum Modellierungsansatz selbst wurde in [LAR07] 

eine hinreichende Analyse bestehender Ansätze durchgeführt. Learning Content Management 

Systeme wie ILIAS [ILI07] oder Clix [IMC07] erlauben es häufig, neben einem 

auf Lernen ausgerichteten Materialmanagement, Kurse aus bestehenden Inhalten zu 

strukturieren. Diese Systeme unterstützen jedoch die eigentliche Produktion der Inhalte, 

sowie eine Koordination der Produktionsprozesse nicht. Projektmanagement-Systeme 

wie beispielsweise MS Project können zwar als Produktionsleitstand verwendet werden, 

jedoch ergibt sich hier die Integrationsproblematik mit anderen verwendeten Werkzeugen. 

Oft sind diese Projektmanagementsysteme auch sehr komplex und bieten weit mehr 

Funktionalitäten als benötigt werden, worunter wiederum die Benutzbarkeit leidet. Verschiedene 

Content Management und Versionierungs-Systeme wie Typo3 oder CVS 

decken den Materialmanagementprozess des AMS hinreichend ab, bieten jedoch keine 

Unterstützung für die restlichen Aspekte der Inhaltsproduktion oder eine hinreichende 

Integrationsmöglichkeit. Enterprise Content Management Systeme wie Sharepoint verbinden 

Content Management mit kollaborativen Elementen und Controlling-Funktionen 

und können als Grundlage für eine Implementierung in Betracht gezogen werden (siehe 

Kaptitel 4). Systeme, welche das komplette Spektrum einer Authoring Management 

Plattform abdecken, sind kaum vorhanden. Ein System, was diesem Konzept nahe 

kommt, aber dennoch einige wichtige Funktionalitäten vermissen lässt ist QMind 

[QM07]. Hierbei handelt es sich um eine webbasierte Plattform zur Konzeption, Produktion 

und Qualitätssicherung von Inhalten. Diese können jedoch einzig im Flash Format 

erstellt werden, was den Anwendungsbereich der Plattform sehr stark einschränkt. Des 

Weiteren wurde der Projektmanagement-Prozess nur in Bezug auf Review- und Qualitätssicherungsfunktionalitäten 

umgesetzt. Auch generische Schnittstellen zur Integration 

bereits vorhandener Lösungen lässt das System vermissen. 


Mit dem Authoring Management System Explain wurde ein System konzipiert und umgesetzt, 

welches, besonders in Unternehmen, die Produktion von e-Learning Inhalten 

effizienter und einfacher macht. Auch im universitären Bereich kann eine Anwendung 

des Systems sinnvoll sein, jedoch nur, wenn der Content-Produktion ein kollaborativer 

149

Prozess mit mehreren unterschiedlichen Rollen zu Grunde liegt. Der hauptsächliche 

Einsatzbereich der Plattform ist in Unternehmen mittlerer Größe zu sehen, die durch inhouse 

Produktion von Inhalten den Zeit- und Kostenaufwand verringern wollen. Die 

prototypische Implementierung kann als Proof of Concept dienen, setzt jedoch die konzipierte 

Plattform nicht in allen Details um. Hier können durch zukünftige Arbeiten, 

beispielsweise bei der Überführung in die Produktreife, noch an einigen Stellen Verbesserungen 

angebracht werden. So wäre eine Rollen-abhängige Sicht auf den Mandantenbereich 

sinnvoll. 

Des Weiteren könnte die automatisierte Unterstützung der Metadatenerstellung verbessert 

werden. Auch der Einbezug externer, in vielen Unternehmen bereits vorhandener 

Materialquellen, wie Datenbanken, Dateisysteme oder FTP-Server in das Materialmanagement 

der Explain Plattform, kann noch umgesetzt werden. 

Danksagung 

Das diesem Bericht zu Grunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums 

für Wirtschaft und Technologie unter dem Förderkennzeichen 01 MD 512 gefördert. 

Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor. 


[BBS01] Back, A.; Bendel, O. & Schai, D.S. (2001), E-Learning im Unternehmen, Orell Fuessli. 

[CLL07] Chikova, P.; Leyking, K.; Loss, P.; Bruch, E. & Lehmann, L. (2007), Reengineering der 

Content-Erstellungsprozesse in Industrieunternehmen durch Content-Modellierung: 

Fallbeispiel, in 'Proceedings of the 8. Intern. Tagung Wirtschaftsinformatik WI 2007'. 

[EA07] Daten + Dokumentation GmBH - easyProf, http://www.easyprof.de/, 2007 

[EX07] Giunti Labs Learnexact - eXact Packanger, http://www.giuntilabs.com/info.php?vvu=12 

[HHR05] Hoermann, S.; Hildebrandt, T.; Rensing, C. & Steinmetz, R. (2005), ResourceCenter - A 

Digital Learning Object Repository with an Integrated Authoring Tool, in 'Proceedings 

of the Edmedia 2005'. 

[ILI07] ILIAS open source - ILIAS, http://www.ilias.de, 2007 

[IMC07] imc - Lernplattform Clix, http://www.im-c.de/138/Lernplattform-CLIX/, 2007 

[LAR06] Lehmann, L.; Aqqal, A.; Rensing, C.; Chikova, P.; Leyking, K. & Steinmetz, R. (2006), 

A Content Modeling Approach as Basis for the Support of the Overall Content Creation 

Process, in 'Proceedings of the IEEE ICALT 2006'. 

[NN06] Niegemann, H.M. & Niegemann, L. (2006), Ein „Didaktischer Assistent“ für die Entwicklung 

von eLearning-Angeboten, in 'Proceedings of 10. Workshop Multimedia in 

Bildung und Wirtschaft'. 

[QM07] QMind - QMind, http://www.qmind.com/, 2007 

[ZF06] Zimmermann, V. & Fredrich, H. (2006), Authoring Management Plattform "Explain" 

Effiziente Content Produktion durch Integration von Autorenlösungen über eine webbasierte 

Prozess- und Serviceplattform, in 'Proceedings of 10. Workshop Multimedia in 

Bildung und Wirtschaft'. 

150

Eine logfilebasierte Evaluation des Einsatzes von 

Vorlesungsaufzeichnungen 

Christoph Hermann 1 , Martina Welte 1 , Johann Latocha 2 , 

Christoph Wolk 3 , Wolfgang Huerst 1 

Institut für Informatik 

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 

Georges-Köhler-Allee, Gebäude 051 

79110 Freiburg im Breisgau 

{hermann, welte, huerst}@informatik.uni-freiburg.de 1 

johann@latocha.de 2 , christoph.wolk@googlemail.com 3 

Abstract: Ziel des vorliegenden Beitrags ist es, die Ergebnisse einer vorangehenden, 

informellen Studie zur Nutzung von Vorlesungsaufzeichnungen durch ” harte Fakten“ 

zu überprüfen und gegebenenfalls neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es wird kurz ein 

Werkzeug vorgestellt, mit welchem wir die Zugriffe der Studierenden auf die Vorlesungsaufzeichnungen 

untersucht haben. Die aufschlussreichsten Analysen werden in 

diesem Beitrag vorgestellt. Es ergeben sich hierbei interessante Ergebnisse bezüglich 

der Verwendung der Materialien durch die Studierenden oder der Nachfrage nach verschiedenen 

Medienformaten. Auch das immer wieder kontrovers diskutierte Thema, 

ob Vorlesungsaufzeichnungen mit Dozentenvideo besser geeignet sind als Aufzeichnungen 

ohne das Video, wird von uns aufgegriffen und die Position unserer Studierenden 

zu dieser Thematik anhand der Logfileanalyse dargelegt. Des Weiteren diskutieren 

wir das Thema der Archivierung von Vorlesungsaufzeichnungen und untersuchen, zu 

welchen Zeitpunkten Studierende besonders auf Vorlesungsaufzeichnungen als Lernmaterial 

zurückgreifen. 

1 Motivation 

Vorlesungsaufzeichnungen [MO00] haben sich an Hochschulen in systematisch aufgebauten 

Fächern wie Informatik als eines der Hauptmaterialien in der Lehre sowohl in Präsenz 

als auch zur Unterstützung der Durchführung von Onlinekursen herausgestellt. An der 

Universität Freiburg werden alle Vorlesungsaufzeichnungen der Fakultät für Angewandte 

Wissenschaften (FAW) über das eLectures-Portal“ [HHW06] verteilt und archiviert. Die 

” 

Zugriffe auf diese Materialien werden über den verteilenden Webserver (Apache) protokolliert 

und können somit von uns ausgewertet werden. 

In einer früheren Studie [HLT06] haben wir das Nutzungsverhalten, die Funktionalität und 

Usability von Vorlesungsaufzeichnungen aus der Sicht der Studierenden im Fach Informatik 

untersucht. Diese Studie hat bisherige Vermutungen über den Mehrwert von Vorle- 

151

sungsaufzeichnungen bestätigt. Ferner hat sie aufgezeigt, welche Funktionalitäten, Medien 

und Formate von den Studierenden akzeptiert bzw. als wichtig angesehen werden. 

In dem vorliegenden Beitrag wollen wir die damals anhand von Fragebögen durchgeführte 

Evaluation, welche auf der subjektiven Sicht der Studierenden basiert, anhand vorliegender 

Fakten aus den Logfiles der Zugriffe auf die Materialien verifizieren. Uns interessieren 

hierbei Fragestellungen der Art: Welche Art von Dokumenten wird von den Studierenden 

” 

bevorzugt verwendet?“, Gibt es bestimmte Typen von Dokumenten, die besonders nach- 

” 

gefragt werden?“, Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Nachfrage nach bestimm- 

” 

ten Dokumenten und bestimmten Ereignissen wie Klausuren oder Übungsblattabgaben?“. 

Für Entscheider an Hochschulen, die über den Einsatz von Vorlesungsaufzeichnungen 

nachdenken, ist auch insbesondere interessant, wie lange die enormen Datenmengen in 

einem Archiv vorgehalten werden sollten. Für eine Veranstaltung der Länge von 45 Minuten 

(eine einstündige ex-cathedra-Vorlesung) fallen durchschnittlich etwa 25MB für eine 

Vorlesungsaufzeichnung ohne das Dozentenvideo und mehrere hunderte Megabyte für eine 

Vorlesungsaufzeichnung mit Dozentenvideo an. Insgesamt ist an unserer Fakultät fast 

ein halbes Terabyte an Vorlesungsaufzeichnungen vorhanden (fast das gesamte Curriculum 

der Informatik sowie das der Mikrosystemtechnik ist als Vorlesungsaufzeichnungen 

verfügbar), die täglich gesichert werden müssen. 

Ziel dieses Beitrags ist es, diese und andere Fragen anhand der ausgewerteten Daten der 

Logfiles unseres eLecture-Portals zu beantworten. 

2 Auswertung der Logfileanalyse 

2.1 Vorgehensweise 

Zur Analyse der Logfiles unseres Portals wurde ein Werkzeug entwickelt, das die vorliegenden 

Daten in einem ersten Schritt von überflüssigen Einträgen bereinigt, in einem zweiten 

Schritt die Metadaten des eLecture-Portals einbezieht und letztendlich die Möglichkeit 

bietet, grafische Reports der Daten zu liefern. 

Das Werkzeug bietet verschiedene standardisierte Abfragen, die auch in den gängigen 

Logfileanalysetools zu finden sind, etwa eine Aufschlüsselung nach verwendetem Internet- 

Browser, Betriebssystem oder angefragter Datei. Im Gegensatz zu Standard-Logfileanalysetools 

ist jedoch eine wesentlich detailliertere und damit aufschlussreichere Analyse der 

Daten möglich. Dies geschieht durch die Einbeziehung der Metadaten, die im eLecture- 

Portal (hier sind Vorlesungsaufzeichnungen mit Semester, Autor, Titel und einer Struktur 

versehen) gespeichert sind. Abbildung 1 zeigt einen Screenshot der grafischen Oberfläche. 

Über die Kommandozeilenversion des Werkzeugs sind noch weitere, deutlich detailliertere 

Analysen möglich. 

Die Logfiles, die zur Analyse der Daten herangezogen wurden, stammen aus dem Zeitraum 

Februar 2006 bis März 2007 und enthalten etwa 2,6 Millionen Zeilen an Logfileeinträgen. 

Die eLectures-Datenbank enthält Einträge über die Strukturen der gesamten Vorlesungen 

des Informatik-Curriculums. Zu jeder Vorlesungsaufzeichnung werden die Metadaten 

152

Abbildung 1: Tool zur Logfileanalyse 

Autor, Datum, Vorlesung und Titel erfasst. Die einzelnen Vorlesungsaufzeichnungen sind 

über die Struktur in Kapitel und Unterkapitel unterteilt, die es ermöglichen, den Zusammenhang 

zwischen einer Datei und der jeweiligen Veranstaltung (Titel, Semester sowie 

Dozent) herzustellen. 

Zur Bereinigung der Logfiles von Zugriffen von Robots und um ungewöhnliche Zugriffsspitzen1 

, die eine Auswertung verfälschen würden, zu entfernen, wurden die Logfiles wie 

folgt gefiltert: Es wurden pro Stunde jeweils die Zugriffe einer IP-Adresse nur einmal 

gezählt, so dass ein mehrfacher Download derselben Datei von einem Rechner (identifiziert 

durch die IP-Adresse) nicht mehrfach gezählt wurde. Bei Browsern und Betriebssystemen 

wurde in den jeweiligen Statistiken identisch vorgegangen. Zugriffe von Clients, 

deren Benutzeragentkennungen den Begriff Robot“ bzw. Bot“ enthielten, wurden 

” ” 

zusätzlich entfernt. 

2.2 Nutzergruppe 

Teilnehmer unserer ersten Umfrage (siehe [HLT06]) waren Studierende der Veranstaltungen 

Informatik II (Algorithmen und Datenstrukturen) im Sommersemester 2004 und 

Sommersemester 2005 sowie Algorithmentheorie im Wintersemester 2003/2004 und Studierende 

der Geometrischen Algorithmen im Wintersemester 2004/2005. Bei der Analyse 

der Logfiles kann die Zielgruppe nicht exakt eingegrenzt werden (da der Zugriff auf 

die Vorlesungsaufzeichnungen auch von außerhalb der Universität gestattet ist), jedoch ist 

davon auszugehen, dass zum größten Teil nur Studierende der entsprechenden Veranstaltungen 

auf die Aufzeichnungen auf dem Portal zugreifen 2 . Es ist jedoch klar, dass sich 

1 Als Zugriffsspitzen bezeichnen wir übermäßig starke Nachfragen zu einem bestimmten Zeitpunkt. 

2 Zumindest ist aufgrund der Analyse der Logfiles (IP Adressen, Herkunft etc.) davon auszugehen. 

153

diese Benutzergruppe von der Allgemeinheit der Internetnutzer deutlich unterscheidet, da 

es sich hauptsächlich um Studierende der Informatik und verwandter Fächer handelt. Ein 

Vergleich zwischen unserer Benutzergruppe und der Allgemeinheit zeigt deutliche Unterschiede 

in der Verwendung des Betriebssystems und auch beim verwendeten Browser. 

Dies bestätigt wiederum die Ergebnisse der Befragungen der letzten Studie. Allgemein 3 

wird zu 58,7% der Internet Explorer verwendet, zu 32,6% Mozilla Browser (Mozilla, Firefox) 

zu 1,7% Safari und zu 1,5% Opera. Unter den Studierenden wird zu 40,29% Internet 

Explorer verwendet, zu 42,37% Firefox. Der Rest der Zugriffe stammt von anderen Browsern 

oder Robots. Bei den Betriebssystemen zeigt sich eine ähnliche Abweichung: Die 

Studierenden verwenden zu 70,45% Microsoft Windows XP (allgemein 76,1%), zu 9,1% 

Linux (allgemein 3,5%), zu 7,08% Windows 2000 (allgemein 7,4%) gefolgt von 5,82% 

Windows 98-Nutzern (allgemein lediglich 0,8%) und anderen. Man sieht, dass Informatik- 

Studierende sich zwar von der Allgemeinheit unterscheiden, jedoch nicht so stark wie man 

unter Umständen hätte vermuten können. Die tatsächlichen Angaben in den Logfiles unterscheiden 

sich auch leicht von den Angaben der Studierenden in der letzten Studie. Diese 

Abweichung ist vermutlich dadurch zu erklären, dass sich Studierende zunehmend im 

Hauptstudium mit alternativen Betriebssystemen beschäftigen (und dies auch in der Studie 

so angegeben haben), während ein Großteil der Studierenden im Grundstudium noch das 

Microsoft-Betriebssystem (stärker) bevorzugt. Eine alternative Erklärung könnte sein, dass 

das Microsoft-Betriebssystem unter den Informatik-Studierenden einen negativen Ruf hat 

und sie deshalb in der Umfrage vermehrt angegeben haben, alternative Betriebssysteme zu 

benutzen. 

2.3 Umgang der Studierenden mit Vorlesungsaufzeichnungen 

Aus den Top 15 (laut Zugriffszahlen) der uns vorliegenden Veranstaltungen haben wir zwei 

besonders nachgefragte und wichtige Veranstaltungen (Informatik II im Grundstudium 

und Algorithmentheorie im Hauptstudium) herausgesucht und diese im Detail analysiert. 

Wir haben untersucht, welche der angebotenen Formate von den Studierenden besonders 

häufig heruntergeladen bzw. aufgerufen werden, ob ältere Vorlesungsaufzeichnungen auch 

in den aktuellen Veranstaltungen nachgefragt werden und ob es in Zuge dessen sinnvoll 

ist, ein großes Archiv älterer Versionen der Vorlesungsaufzeichnungen vorrätig zu halten. 

Des Weiteren hat uns interessiert, ob es bestimmte Zeitpunkte gibt, zu denen die Medien 

besonders stark nachgefragt werden und inwiefern das mit bestimmten Terminen wie 

Übungsblattabgaben, Klausuren oder Ferien zusammenhängt. 

Bei den zwei im Detail analysierten Veranstaltungen Informatik II und Algorithmentheorie 

handelt es sich um Präsenzveranstaltungen, die im akademischen Zyklus (jährlich) angeboten 

werden. Der Vortrag des Dozenten wird live aufgezeichnet und wenige Stunden nach 

der Veranstaltung im Internet auf dem eLectures-Portal zur Verfügung gestellt. 

Die folgenden Auswertungen zeigen jeweils an den Achsen die absoluten Downloadzahlen 

(Y-Achse) relativ aufgetragen zur Zeitskala (X-Achse). Die Semesterzeiten werden 

durch senkrechte Linien begrenzt, in der vorlesungsfreien Zeit nach dem Semester fin- 

3 http://www.w3schools.com/browsers/browsers stats.asp 

154

den meist die Prüfungen statt. Entlang der X-Achse eingezeichnete Punkte kennzeichnen 

die Abgabetermine der Übungsblätter zur Vorlesung, im ein- bis zweiwöchentlichen 

Rhythmus). Einige der Grafiken zeigen eine ” geglättete“ Auswertung, hier haben wir eine 

Glättung über drei oder sieben Tage vorgenommen, um ein konsistenteres Erscheinungsbild 

zu bekommen. Dies wird in den einzelnen Grafiken jeweils durch die Zusätze ” 3- 

Tages-Durchschnitt“ oder ” Wöchentlicher Durchschnitt“ gekennzeichnet. 

Vergleich der verschiedenen Medienformate 

Bei der Auswertung der Logfiles haben wir untersucht, inwiefern verschiedene Dateiformate 

bzw. Medientypen von den Studierenden nachgefragt werden. Die auf dem eLectures- 

Portal verfügbaren Dateien wurden in die drei Kategorien ” Video“, ” Flash“ und ” Folien“ 

unterteilt und analysiert. In die erste Kategorie fallen alle Arten von Vorlesungsaufzeichnungen, 

d.h. es spielt hierbei keine Rolle, mit welchem Werkzeug diese aufgezeichnet 

wurden (wir setzen Lecturnity und Camtasia ein), oder ob es sich um Aufzeichnungen 

mit oder ohne Dozentenvideo handelt. Diese Unterscheidung haben wir an dieser Stelle 

absichtlich nicht vorgenommen, da wir diese Analyse in einem eigenen Abschnitt behandeln. 

” Flash“ enthält alle Vorlesungsaufzeichnungen im Flash-Format, und unter Folien 

haben wir sowohl Powerpoint- als auch PDF-Präsentationen zusammengefasst. Wichtig 

ist hierbei anzumerken, dass wir bei ” Vorlesungsaufzeichnungen“ und ” Folien“ nicht im 

Detail feststellen können, wie oft diese Materialien tatsächlich verwendet wurden, da die 

entsprechenden Dateien in der Regel von den Studierenden heruntergeladen werden und 

im Anschluss oft nur noch von der lokalen Festplatte aus aufgerufen werden. 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

DOWNLOADS 

ALGORITHMENTHEORIE (3-TAGES-DURCHSCHNITT) 

VIDEOS FLASH FOLIEN 

WS 2006/07 

DATUM 

0 

24.10.06 13.11.06 03.12.06 23.12.06 12.01.07 01.02.07 21.02.07 

200 

160 

120 

80 

40 

DOWNLOADS 

INFORMATIK II (3-TAGES-DURCHSCHNITT) 

SS 2006 

VIDEO 

FLASH 

FOLIEN 

0 

DATUM 

3.4.06 28.4.06 23.5.06 17.6.06 12.7.06 6.8.06 31.8.06 25.9.06 

Abbildung 2: Vergleich der Downloadhäufigkeit der verschiedenen Medientypen ” Video“, ” Folien“ 

und ” Flash“; Links für die Veranstaltung Algorithmentheorie im WS2006/2007 und rechts für 

Informatik II über alle verfügbaren Semester 

Nichtsdestotrotz erkennt man in Abbildung 2 sehr deutlich eine klare Präferenz für die 

” Videos“, gefolgt von ” Folien“ und als letztes Flash“. Dies bestätigt wiederum unsere 

” 

Theorie des Leecher-Effekts“ der letzten Studie, d.h. die Studierenden präferieren ein 

” 

Format, das sie komplett herunterladen können. 

155

Vergleich der Nachfrage von Vorlesungsaufzeichnungen mit und ohne Video 

Die Relevanz des Videobildes des Dozenten als Einfluss auf den Lernprozess wird immer 

wieder kontrovers diskutiert. Krüger [Kr05] weist darauf hin, dass verschiedene Studien 

von Fey [Fe02], Glowalla [Gl04] und Moreno und Mayer [MM02] unterschiedliche Ergebnisse 

aufzeigen, ob das Videobild des Dozenten notwendig ist, oder ob es ausreicht, das 

Tonsignal zu übertragen. Krüger weist jedoch auch darauf hin, dass die Untersuchungen 

nur davon ausgehen, dass die durch das Betrachten des Videos erzielte höhere Motivation 

ein nachhaltigeres Lernen ermöglicht, dieses jedoch noch nicht in einer Langzeitstudie 

nachgewiesen wurde. Wir wollen hier weder die eine noch die andere These bestätigen 

oder widerlegen, sondern die entsprechenden Aussagen anhand der Fakten, die wir aus 

einer Logfileanalyse ziehen können, überprüfen. Abbildung 3 zeigt links eine Übersicht 

1000 

800 

600 

400 

200 

DOWNLOADS 

ALLE VORLESUNGEN 

(WÖCHENTLICHER DURCHSCHNITT) 

LECTURNITY (MIT DOZENTENVIDEO) 

LECTURNITY (OHNE DOZENTENVIDEO) 

SS 2006 WS 2006/07 


0 

DATUM 0 

6.2.06 6.4.06 6.6.06 6.8.06 6.10.06 6.12.06 6.2.07 25.10.06 25.11.06 25.12.06 25.1.07 

100 

80 

60 

40 

20 

DOWNLOADS 

LECTURNITY (MIT DOZENTENVIDEO) 

LECTURNITY (OHNE DOZENTENVIDEO) 

WS 2006/07 

Abbildung 3: Vergleich der Vorlesungsaufzeichnungen mit und ohne Dozentenvideo 

über alle vorhandenen Aufzeichnungen getrennt nach Downloads der Aufzeichnungen mit 

und ohne Video. Die rechte Grafik zeigt im Detail noch einmal die Nachfrage der Studierenden 

nach diesen beiden Aufzeichnungsarten bei der Veranstaltung Algorithmentheorie. 

Man sieht sehr deutlich, dass sowohl insgesamt als auch bei einzelnen Veranstaltungen 

die Vorlesungsaufzeichnungen ohne Video deutlich von den Studierenden präferiert werden. 

Interessant ist jedoch, dass zum Ende der Veranstaltung Algorithmentheorie die Vorlesungsaufzeichnungen 

mit Video noch einmal sehr stark heruntergeladen wurden. Dies 

ist eventuell damit zu begründen, dass sich Studierende zu Ende der Veranstaltungen die 

gesamten Materialien herunterladen, um sich damit dann auf die Prüfungen vorzubereiten 

oder um diese selbst zu archivieren. Ein anderes Argument wäre, dass zu diesem Zeitpunkt 

die Veranstaltung von einem anderen Dozenten gehalten wurde und deshalb die Studierenden 

das Bild des ” unbekannten“ Dozenten sehen wollten. Es gibt Vermutungen, die genau 

diese Argumentation unterstützen. Sie besagen, dass bei einem unbekannten Dozenten 

das Bild des Vortragenden für den Zuhörer wichtig ist, da er die Person ” kennenlernen“ 

möchte. 

156 

DATUM

Notwendigkeit eines Archivs 

Aufgrund der immensen Datenmenge und den damit verbundenen Kosten für die Archivierung 

und Aufrechterhaltung kommt der Frage, ob sich die Nutzung der Daten zumeist 

auf das letzte Semester beschränkt und eine langfristige Archivierung damit gegebenenfalls 

gar nicht relevant ist, eine hohe Bedeutung zu. Es wäre z.B. möglich nach Ablauf 

des Semesters (dem Prüfungszeitraum) die Vorlesungsaufzeichnungen zu löschen. Bei unseren 

Untersuchungen hat sich herausgestellt, dass die Studierenden nicht nur die aktuellen 

Materialien verwenden, sondern dass auch ältere Vorlesungsaufzeichnungen genutzt 

werden. Abbildung 4 zeigt auch sehr deutlich, dass vor allem vor Beginn des Semesters 

180 

160 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

DOWNLOADS 


WS 2006/07 

ÄLTERE 

SEMESTER 

WS 2006/07 

0 

03.10.2006 03.11.2006 03.12.2006 03.01.2007 03.02.2007 

DATUM 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

DOWNL. 

INFORMATIK II (3-TAGES-DURCHSCHNITT) 

SS 2006 

ÄLTERE SEMESTER SS 2006 

0 

3.4.06 3.5.06 3.6.06 3.7.06 3.8.06 3.9.06 DATUM 

Abbildung 4: Links: Downloads von Vorlesungsaufzeichnungen aus verschiedenen Semestern der 

Veranstaltung Algorithmentheorie im WS2006/2007; Rechts der Informatik II über alle 

vorhandenen Semester 

verstärkt Zugriffe auf alte Vorlesungsaufzeichnungen stattfinden. Die erste vertikale Linie 

markiert den Beginn des aktuellen Semesters; man erkennt vor diesem Zeitpunkt einen 

starken Zugriff auf die Vorlesungsaufzeichnungen des vorhergehenden Semesters. Hierfür 

gibt es verschiedene denkbare Begründungen: Zum einen gibt es Studierende, die alte Vorlesungsaufzeichnungen 

als ” Orientierungshilfe“ benutzen, um sich über die Veranstaltung 

und deren Schwierigkeitsgrad zu informieren. Auch wird diese Möglichkeit von Studierenden 

genutzt, um auszuloten, ob sie diese Veranstaltung im kommenden Semester als 

eine ihrer Wahlpflichtveranstaltungen belegen. Zum anderen gibt es auch den einen oder 

anderen Studierenden, der diese Materialien bereits als Vorbereitung auf die kommenden 

Veranstaltungen nutzt, um deren Inhalte zu verinnerlichen bzw. vorzuarbeiten. Der Zugriff 

auf die alten Vorlesungsaufzeichnungen nimmt im Laufe des Semesters dann zwar ab, 

jedoch werden zu bestimmten Zeitpunkten weiterhin bestimmte (ältere) Aufzeichnungen 

stärker nachgefragt. Wir gehen davon aus, dass die Studierenden ausgesuchte alte Vorlesungsaufzeichnungen 

bevorzugen, weil dort der ein oder andere Sachverhalt besser oder 

ausführlicher erklärt wird als in den aktuellen Aufzeichnungen. 

157

Zugriffszeitpunkte 

Eine weitere wichtige Analyse, die wir anhand der Logdateien durchgeführt haben, war die 

Untersuchung, zu welchen Zeitpunkten die Studierenden besonders auf die Vorlesungsaufzeichnungen 

zugreifen. 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

DOWNLOADS 


WS2003/04 WS2004/05 

WS2005/05 WS2006/07 

WS 2006/07 

0 

3.10.06 3.11.06 3.12.06 3.1.07 3.2.07 

DATUM 

120 

90 

60 

30 

DOWNLOADS 

SS2003 SS2004 

SS2005 SS2006 

SS 2006 

INFORMATIK II (3-TAGES- 

DURCHSCHNITT) 

0 

3.4.06 3.5.06 3.6.06 3.7.06 3.8.06 3.9.06 

Abbildung 5: Downloads von Vorlesungsaufzeichnungen zu verschiedenen Zeitpunkten (jeweils 

über alle verfügbaren Semester): Links die Zugriffe auf die Vorlesungsaufzeichnungen der 

Algorithmentheorie; rechts der Informatik II 

Abbildung 5 zeigt ein Diagramm der Zugriffe. Punkte entlang der X-Achse stehen für 

Abgabetermine der Übungsblätter. Besonders deutlich zeichnet sich bei der Algorithmentheorie 

das folgende Phänomen ab: Direkt vor der Abgabe der Übungsblätter werden die 

Aufzeichnungen vermehrt nachgefragt; man sieht sehr schön die wöchentlichen Spitzen in 

der Grafik direkt vor den Abgabezeitpunkten. Auch in der Informatik II ist der Rhythmus 

erkennbar, wenn auch nicht ganz so deutlich. Es ist allerdings erkennbar, dass in den zwei 

Wochen, in denen kein Übungsblatt abzugeben ist, auch keine Nachfragespitze entsteht. 

Bei Informatik II ist wiederum auch sehr gut erkennbar, dass vor dem aktuellen Semester 

die älteren Aufzeichnungen stark nachgefragt werden. Die erkennbare Zugriffsspitze in 

der Mitte der Grafik der Zugriffe auf die Algorithmentheorie stammt von einem Studierenden, 

der offenbar alle Vorlesungsaufzeichnungen auf einmal besitzen wollte und diese 

komplett heruntergeladen hat. 

Sehr deutlich ist in Abbildung 5 auch das Weihnachtsloch“ zu erkennen: Im Bereich der 

” 

Weihnachtsferien und Silvester werden fast überhaupt keine Vorlesungsaufzeichnungen 

heruntergeladen. Solch ein deutlicher Einbruch ist sonst kaum zu erkennen, was darauf 

schließen lässt, dass sich die Studierenden (von denen einige Weihnachten sicherlich zuhause 

verbringen) in diesem Zeitraum eine Lernpause gönnen. 

Abbildung 6 zeigt die Zugriffe der Studierenden auf die Vorlesungsaufzeichnungen direkt 

vor den Klausuren (Prüfungsterminen) und jeweiligen Wiederholungsterminen. 

Besonders deutlich ist der Anstieg vor den ersten Klausuren, bei den Wiederholungsprüfungen 

ist der Anstieg nicht so deutlich, was darauf zurückzuführen ist, dass deutlich 

weniger Studierende an der Wiederholungsklausur teilnehmen müssen. 

158 

DATUM

160 

120 

80 

40 

DOWNLOADS 

KLAUSUR 

WS05/06 

ALGORITHMENTHEORIE 

(WÖCHENTLICHER DURCHSCHNITT) 

SS 2006 

WS2003/04 WS2004/05 

WS2005/06 WS2006/07 

NACH- 

KLAUSUR 

WS 2006/07 

0 

6.2.06 6.4.06 6.6.06 6.8.06 6.10.06 6.12.06 6.2.07 

DATUM 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

�� 

� 

�� 

�� 

Abbildung 6: Downloads von Vorlesungsaufzeichnungen vor den Prüfungsterminen: Links die 

Zugriffe auf die Vorlesungsaufzeichnungen der Algorithmentheorie; rechts der Informatik II 

Dass insgesamt viel mehr Zugriffe bei der Veranstaltung Informatik II zu verzeichnen sind, 

liegt unter Anderem an der Teilnehmerzahl bei den zwei untersuchten Veranstaltungen. 

Die Vorlesung Informatik II wurde als Grundstudiumsveranstaltung von deutlich mehr 

Studierenden besucht als die Vertiefungsveranstaltung Algorithmentheorie. 


In dem vorliegenden Beitrag haben wir anhand der Auswertung der Logfiles unseres eLecture-Portals 

die Ergebnisse einer vorhergehenden Studie überprüft und validiert, und einige 

interessante und für die Bereitstellung derartiger Lehrmaterialien wichtige Erkenntnisse 

gewonnen. Es zeigt sich, dass die Studierenden die Vielfalt der angebotenen Formate jeweils 

zu unterschiedlichen Zeitpunkten und in unterschiedlicher Intensität nutzen, dass 

jedoch jedes der Formate (Vorlesungsaufzeichnungen, Folien und Flash) seine Berechtigung 

hat. 

Des Weiteren ist es durchaus sinnvoll, ein Archiv der verschiedenen Veranstaltungen aus 

verschiedenen Semestern vorzuhalten, da die Studierenden die älteren Aufzeichnungen 

sowohl vor Beginn eines neuen Semesters als auch während einer laufenden Veranstaltung 

nutzen. Wiederum hat sich auch bestätigt, dass unsere Studierenden die Vorlesungsaufzeichnungen 

mit Video des Dozenten deutlich weniger nachfragen als die Vorlesungsaufzeichnungen 

ohne Dozentenvideo. Als zusätzlicher Service dem Studierenden gegenüber 

ist es jedoch sicherlich vorteilhaft, auch eine Variante mit Video anzubieten, da es immer 

wieder eine (wenn auch geringe) Nachfrage nach diesen Dateien gibt. 

In Anschluss an die bisher durchgeführten Auswertungen der Logfiles wollen wir zukünftig 

durch eine genauere Zuordnung von aktuellen Vorlesungsaufzeichnungen zum Abgabezeitpunkt 

von Übungen das Lernverhalten von Studierenden überprüfen. 

159

Zusätzlich wollen wir einige der hier verwendeten intuitiven Argumente (vor allem in 

Hinblick auf die Nutzung der älteren Vorlesungsaufzeichnungen) durch eine genauere Befragung 

unter den Studierenden verifizieren. 

Interessant wäre auch ein direkter Vergleich von Vorlesungsaufzeichnungen, die mit Lecturnity 

(objektbasierte Aufzeichnung) angefertigt wurden, gegenüber reinen Screengrabbingaufzeichnungen, 

wie sie z.B. mit Camtasia erstellt werden können. Dafür müssten für 

eine Veranstaltung beide Dateiformate angeboten werden. Technisch ist angedacht, dies 

über einen automatischen Mitschnitt des Videosignals der Grafikkarte zusätzlich zur Aufzeichnung 

mit Lecturnity zu realisieren; dies verhindert eventuelle Komplikationen zwischen 

den verschiedenen Aufzeichnungstools. Dieser Mitschnitt kann dann nachträglich 

überarbeitet und in das typische AVI-Format konvertiert werden. 

Anhand der Zugriffe aus den Logfiles ist es möglich, ein best-of“ der entsprechenden 

” 

Lehrveranstaltungen zu erstellen, indem die Teile ausgesucht werden, die von den Studierenden 

jeweils am häufigsten nachgefragt werden. Dies ist insofern interessant, als dass 

jeder Dozent in seiner Veranstaltung die Schwerpunkte anders setzt und verschiedene Inhalte 

mehr oder minder detailliert erklärt. Mittels einer best-of“-Auswahl könnten auch 

” 

die Archivierungskosten gesenkt werden, indem lediglich die besten Vorlesungsaufzeich- 

” 

nungen“ archiviert werden. 

Dies kann dann noch erweitert werden, indem sich Studierende ihre Wunschvorlesun- 

” 

gen“ selbst zusammenstellen können. Im AOF-Player der Universität Freiburg ist es bereits 

vorgesehen, Teile einer Veranstaltung mit Metadaten auszuzeichnen [Tr06] und basierend 

darauf seine individuelle Vorlesungsaufzeichnung zu erstellen. 


[Fe02] Anja Fey. Audio vs. Video: Hilft Sehen beim Lernen? Vergleich zwischen einer audiovisuellen 

und auditiven virtuellen Vorlesung. Unterrichtswissenschaften, Zeitschrift für 

Lernforschung, 30. Jhg(4):331–338, 2002. 

[Gl04] Ulrich Glowalla. Utility and Usability von E-Learning am Beispiel von Lecture-ondemand 

Anwendungen. In Entwerfen und Gestalten, 2004. 

[HHW06] Christoph Hermann, Wolfgang Hürst und Martina Welte. The eLecture-Portal: An Advanced 

Archive For Lecture Recordings. In Informatics Education Europe, Oct 2006. 

[HLT06] Christoph Hermann, Tobias Lauer und Stephan Trahasch. Eine lernerzentrierte Evaluation 

des Einsatzes von Vorlesungsaufzeichnungen zur Unterstützung der Präsenzlehre. In 

Tagungsband der 4. e-Learning Fachtagung Informatik (DeLFI 2006), Sep 2006. 

[Kr05] Marc Krüger. Pädagogische Betrachtungen zu Vortragsaufzeichnungen (eLectures). icom, 

Zeitschrift für interaktive und kooperative Medien, 3:56–60, 2005. 

[MM02] R. Moreno und R.-E. Mayer. A Learner-Centred Approach to Multimedia Explanations: 

Deriving Instructional Design principles from Cognitive Theory. In Interactive Multimedia 

Electronic Journal of Computer-Enhanced Learning, 2002. 

[MO00] Rainer Müller und Thomas Ottmann. The “Authoring on the Fly” system for automated 

recording and replay of (tele)presentations. Multimedia Systems, 8(3):158 – 176, 10 2000. 

[Tr06] Stephan Trahasch. Skriptgesteuerte Wissenskommunikation und personalisierte Vorlesungsaufzeichnungen. 

Wissensprozesse und digitale Medien. Logos Verlag, 2006. 

160

Anreizsysteme zur Intensivierung von E-Teaching 

an Hochschulen 

Klaus Wannemacher 

Abteilung 3, Hochschulentwicklung 

HIS Hochschul-Informations-System GmbH 

Goseriede 9 

30159 Hannover 

wannemacher@his.de 

Abstract: An den Hochschulen mangelt es an wirksamen Anreizen für Lehrende, 

sich in dem Bereich E-Teaching stärker zu engagieren. Mit welchen Mitteln können 

Hochschullehrende jedoch für die Nutzung mediengestützter Lehrformen interessiert 

werden? Anhand einer aktuellen Erhebung an deutschen Hochschulen stellt 

der Beitrag den gewachsenen strategischen Stellenwert von E-Learning an der 

Hochschule sowie die bevorzugten Maßnahmen zu einer Intensivierung der E- 

Teaching-Nutzung durch Dozierende dar. Gängige E-Teaching-Anreizsysteme an 

deutschen Hochschulen werden anhand erfolgreicher Referenzbeispiele vorgestellt 

und übergeordnete Entwicklungslinien nachvollzogen. 

1 Anreizdefizit trotz gewachsenem Stellenwert von E-Teaching 

Der strategischen Bedeutung eines ausgereiften E-Learning-Angebots an den Hochschulen 

und der Notwendigkeit einer Integration von E-Learning in die Hochschulstrategie 

wird von Hochschulleitungen zunehmende Bedeutung beigemessen, wie eine 

Untersuchung der HIS GmbH und des Multimedia Kontor Hamburg vom Sommer 2006 

zur „E-Readiness“ deutscher Hochschulen zeigt. In der „E-Readiness“-Studie, an der 

sich die Hochschulleitungen von 201 Hochschulen beteiligt haben, wurden diese befragt, 

welchen Stellenwert die mediengestützte Lehre konkret in Bezug auf „typische“ Hochschulziele 

hat? Die Resultate zeigen, dass die Hochschulen E-Learning insbesondere als 

ein Instrument sehen, um die Zufriedenheit der Studierenden (77 %) und die eigene 

Attraktivität für (neue) Studierende zu steigern (Reputationssteigerung: 63 %; Studienerfolgssteigerung: 

60 %; Erschließung neuer Zielgruppen: 56 %). 

Demgegenüber trägt der mediengestützte Unterricht nach Auffassung der Hochschulen 

deutlich weniger zur Erleichterung der Lehre (37 %) oder zur Behebung von Kapazitätsengpässen 

(36 %) bei. Die Lehre wird – so die Sicht der Hochschulen – folglich zwar 

attraktiver, aber nicht weniger aufwändig oder personalintensiv. Kurzum: Reputation 

statt Rendite, Qualität statt Rationalisierung – dies sind die vorherrschenden Motive für 

E-Learning an Hochschulen im Jahr 2006. 

161

100 

90 

80 

70 

60 

50 

40 

30 

20 

10 

0 

77 

Erhöhung der 

Zufriedenheit der 

Studierenden 

durch bessere Services 

63 

Reputationssteigerung 

der 

Hochschulen 

60 

Steigerung des 

Studienerfolgs durch 

Qualitätsverbesserung 

der Lehre 

56 

Erschließung neuer 

Zielgruppen 

37 36 

Erleichterung der 

Lehre für die 

Dozenten 

31 30 

Behebung von Einnahmen durch Nutzung von 

Kapazitätsengpässen Online-Angebote Kursen/ Inhalten 

im Zuge der 

Umstellung auf 

Bachelorin 

der Weiterbildung anderer Anbieter 

/ Masterstudiengänge 

Abbildung 1: Welchen Stellenwert hat die mediengestützte Lehre konkret in Bezug auf 

„typische“ Hochschulziele (in Prozent)? 

Die hohe Wertschätzung der Hochschulen für den strategischen Nutzen neuer Medien in 

der Hochschullehre korreliert jedoch nicht durchgängig mit den aktuell gebräuchlichen 

Maßnahmen zur Förderung des E-Learning-Einsatzes. Bei diesen Anreizmechanismen 

handelt es sich um Maßnahmen, die den Fakultäten oder Lehrenden ein Motiv für die 

Nutzung von E-Teaching-Anwendungen bieten, um die E-Teaching- und E-Learning- 

Produktivität and -Effektivität der Lehrenden und Studierenden zu erhöhen. An vielen 

Hochschulen sind solche Anreizsysteme zur Gewinnung von Dozierenden für mediengestützte 

Lehrszenarien noch unterentwickelt. Akzeptanzdefizite für E-Teaching seitens 

der Lehrenden ebenso wie inadäquate Anreizstrukturen verhindern häufig eine Optimierung 

der Hochschullehre durch Entwicklung geeigneter Online-Lehrmaterialien. 

Im Folgenden werden ausgewählte Ergebnisse der „E-Readiness“-Studie im Hinblick 

auf den Stellenwert mediengestützter Lehre dargestellt, um anschließend der Frage nach 

geeigneten Anreizstrukturen für eine Intensivierung von E-Teaching nachzugehen. 

Die Sicht der Hochschulleitungen auf die Bedeutung von E-Learning wird nicht von 

allen Hochschullehrenden geteilt. Viele Dozierende sehen sich erheblichen Schwierigkeiten 

bei der Nutzung mediengestützter Lehrszenarien gegenüber. Häufig schreckt die 

erforderliche Medienkompetenz für die Produktion von digitalem Content, die spezifisches 

Media-Authoring-Anwenderwissen voraussetzt, von der E-Teaching-Nutzung ab. 

Die untergeordnete Bedeutung der Lehre innerhalb akademischer Laufbahnen (im Gegensatz 

zu Publizieren, Drittmitteleinwerbung etc.), das hohe Arbeitsaufkommen und 

das Desinteresse der Lehrenden, die fehlende Vertrautheit mit den Mehrwerten von E- 

Teaching, aufwändige Reformprozesse an den Hochschulen, nicht ausreichend entwickelte 

Supportinfrastrukturen, inadäquate didaktische, technische und finanzielle Unterstützung, 

ein Mangel an Dialogpartnern innerhalb der Fakultät etc. tragen zu einer 

162

skeptischen Haltung gegenüber E-Teaching unter den Lehrenden bei. Da ein Anfangsinteresse 

an E-Teaching sich in der Regel nicht automatisch ergibt, ist der Rückgriff des 

Hochschul-Managements auf effektive Anreizstrukturen und -programme von zentraler 

Bedeutung, um die Nutzung von E-Teaching zu steigern (ohne dabei jedoch Druck auszuüben). 

In diesem Sinne wurden an den Hochschulen unterschiedliche Anreizsysteme 

ins Leben gerufen. Im Zentrum dieses Beitrags stehen hochschulinterne E-Teaching- 

Anreize. Externe Anreizmechanismen (z.B. Förderprogramme durch die Wissenschaftsministerien 

oder durch Stiftungen) werden in diesem Kontext außer Acht gelassen. 

Gebräuchliche Anreize bestanden in den vergangenen Jahren in der finanzellen Förderung 

von E-Teaching (d.h. der Bereitstellung von hochschulischen Fördermitteln für die 

Beschäftigung zusätzlicher Mitarbeiter, die Beschaffung spezifischer Soft- und Hardware, 

Bereitstellung des technischen Supports etc.), der Bereitstellung von Coaching- 

und Trainingsangeboten oder von Assistenten für die Entwicklung von E-Learning- 

Modulen. Gegenwärtig trägt die Nutzung mehrschichtiger zielgruppenorientierter Supportinfrastrukturen 

und Services vielfach bereits zu einem aktiveren Engagement im 

Bereich E-Teaching bei. Verschiedene Anreizmechanismen sollten dabei sinnvoll miteinander 

kombiniert werden, um deren Wirksamkeit zu steigern. 

2 E-Teaching-Strategien und der Einfluss der Hochschulleitung 

Maßnahmen zur Steigerung der Akzeptanz von mediengestützter Lehre und wirksame 

Anreize für E-Teaching können von unterschiedlichen Statusgruppen an Hochschulen 

umgesetzt werden, insbesondere von der Hochschulleitung, von Entscheidern in den 

Fakultäten, E-Learning-Pionieren, weiteren Dozierende, den E-Learning-Dienstleistern 

sowie von Studierenden. Nicht alle beteiligten Personen können jedoch direkt Einfluss 

nehmen, und selbst die Hochschulleitung hat auf zahlreiche Anreizfaktoren (studentische 

Nachfrage nach E-Teaching, gute Kursevaluationen etc.) keinen Einfluss. 

Ungeachtet dessen übt die Hochschulleitung einen beträchtlichen Einfluss auf die Anreizgestaltung 

aus. Ohne einschlägige Entscheidungen der Hochschulleitung zugunsten 

von mediengestützter Lehre werden Planer und Entwickler von medienbasierter Lehre 

und E-Teaching-Pioniere Schwierigkeiten haben, die erforderliche Unterstützung in 

Entscheidungsgremien zu erhalten. Wenn die Hochschulleitung die strategische Bedeutung 

des Themas für das Hochschulmarketing nicht aufgreift, werden die erforderlichen 

Infrastrukturen und Ressourcen nicht bereitgestellt und dürfte manch ambitioniertes E- 

Learning-Projekt langfristig wirkungslos bleiben. 

Dies bestätigen die Ergebnisse einer Online-Befragung zum Thema „E-Learning aus 

Sicht der Studierenden“, die die HIS GmbH 2004 gemeinsam mit dem DLR Projektträger 

Neue Medien in der Bildung und Fachinformation im Rahmen des HISBUS-Projekts 

(Beteiligung von bundesweit 3.811 Studierenden) durchgeführt hat. In der Umfrage wurden 

Studierende nach geeigneten Maßnahmen für eine intensivere Nutzung von E-Learning 

gefragt. Betrachtet man die Antworten, die den vorgeschlagenen Maßnahmen einen 

verstärkenden Einfluss zuerkennen („führt zu intensiverer E-Learning-Nutzung“ = Skalenwerte 

1 und 2), so sind Hinweise der Lehrenden und der Hochschule (81 bzw. 75 % 

163

der Antworten), die Verbesserung der inhaltlichen Qualität (74 %) sowie der Einsatz in 

Pflichtveranstaltungen (72 %) die wirksamsten Maßnahmen [KWW05]. 

Bessere und mehr Kommunikation und Kooperation 

Abbildung 2: Maßnahmen für intensivere E-Learning-Nutzung durch Studierende (in Prozent) 

Mit Ausnahme des Einsatzes in Pflichtveranstaltungen sind diese Maßnahmen zugleich 

diejenigen, deren Wirksamkeit von den wenigsten Antwortenden bestritten wird. Damit 

zeigt sich erneut, dass die Nutzung von E-Learning stark durch die Lehrenden und das 

Hochschulumfeld motiviert ist – und durch die Erwartung guter Qualität von Seiten der 

Studierenden, d.h. durch Faktoren, die unmittelbar für das Studium und den Studienerfolg 

relevant sind. Die geringste Wirksamkeit hätten dagegen Schulungen und Trainings 

(34 % zustimmende, 47 % ablehnende Antworten), die von den Studierenden möglicherweise 

aufgrund des zusätzlichen Aufwands oder des mangelnden konkreten 

Problembezugs eher abgelehnt werden, gefolgt von Online-Prüfungen mit 38 % positiven 

und 43 % negativen Antworten. 

Angesichts der erheblichen Bedeutung, die die Studierenden des HISBUS-Panels den 

Vermittlungsleistungen durch das Hochschulumfeld beimaßen, könnten geeignete Maßnahmen 

der Hochschulleitung zur E-Teaching-Förderung etwa darin bestehen, 

164 

Hinweise der Lehrenden auf relevante Angebote 

Hinweise der Hochschule auf relevante Angebote 

Bessere inhaltliche Qualität 

Nutzung in Pflichtveranstaltungen 

Günstigere private Internetanbindung 

Günstiger Kauf/Miete von Notebook 

Bessere technische Qualität von Angeboten 

Integration in Studienplan 

Bessere Online-Betreuung 

Interaktion, Multimedia-Anteile 

bessere Hardwareausstattung der Hochschule 

bessere Softwareausstattung der Hochschule 

Prüfungen über das Internet 

Schulungen, Trainings 

� den Wandel der akademischen Lehrkultur aktiv zu unterstützen (d.h. die Bedeutung 

der Lehre im Hinblick auf das Selbstverständnis der Lehrenden stärken), 

� E-Teaching in Zielvereinbarungen mit den Fakultäten zu berücksichtigen (u.a. auch 

als Auswahlkriterium in Berufungsverhandlungen einzubeziehen), 

� die Medienentwicklungsstrategie der Universität bekanntzumachen, 

38 

34 

48 

47 

54 

62 

62 

62 

61 

70 

66 

75 

74 

72 

81 

führt zu intensiverer 

E-Learning-Nutzung 

(Skalenwerte 1 + 2) 

43 

47 

17 

27 

27 

15 

17 

24 

21 

10 

8 

9 

14 

22 

führt nicht zu intensiverer 

E-Learning-Nutzung 

(Skalenwerte 4 + 5) 

7

� Personal und technische Ressourcen für die Medienentwicklung sowie 

� Mittel für ein E-Learning-Kompetenzzentrum bereitzustellen. 

Im Allgemeinen sind zahlreiche innerhochschulische Anreizmechanismen (interne Programme 

zur E-Teaching-Förderung, Reduktionen der Lehrverpflichtung, Auszeichnungen 

für gute mediengestützte Lehre, Einrichtung von Hilfskraftpools für das Mediendesign, 

Vereinfachung des Prüfungswesens durch standardisierte Online-Prüfungs-Verfahren 

etc.) wesentlich von der Unterstützung des Hochschul-Managements abhängig. 

3 Geeignete Maßnahmen zur Intensivierung von E-Teaching 

Für einen Ausbau des E-Learning-Angebots an deutschen Hochschulen müssen vor 

allem die Lehrenden gewonnen werden. Daher wurde den Hochschulen im Rahmen der 

eingangs erwähnten E-Readiness-Erhebung 2006 die Frage vorgelegt, für wie geeignet 

sie (auf einer fünfstufigen Skala) bestimmte Maßnahmen halten, um die Nutzung von E- 

Learning durch die Lehrenden zu steigern: 

100 

95 

90 

85 

80 

75 

70 

65 

60 

76 

Verbesserung der IT- 

Infrastruktur 

Abbildung 3: Eignung von Maßnahmen zur Steigerung der Nutzung von E-Learning durch die 

Lehrenden (in Prozent) 

Bei den Ergebnissen (vgl. Abb. 3) 1 ist zu berücksichtigen, dass die Antworten Einschätzungen 

aus der Perspektive der Hochschulen bzw. der den Fragebogen bearbeitenden 

Hochschulvertreter sind und nicht von den Lehrenden selbst stammen. 

1 Für die Darstellung wurden die Merkmalsausprägungen „sehr geeignet“ und „geeignet“ herausgegriffen und 

zusammengefasst. 

94 

Bereitstellung einfach 

zu bedienender 

Software 

88 

Beratungs- und 

Trainingsangebote für 

Lehrende 

78 

Anrechnung von 

Multimediaproduktion/ 

Online-Lehre auf das 

Lehrdeputat 

75 

Bereitstellung 

hochschuleigener 

Fördergelder 

77 

Förderprogramme 

Dritter 

82 

Aufnahme von E- 

Learning in die 

strategische Planung 

der Hochschule 

165

Als wichtigsten Anreiz für eine verstärkte Nutzung von E-Learning durch die Lehrenden 

sehen die Hochschulen die Bereitstellung einfach zu bedienender Software (Autorentools, 

Lernplattformen etc.). 94 % aller Einrichtungen sind dieser Auffassung. Die größte 

Hürde für den Einsatz von E-Learning wird daher im Bereich der Softwareanwendung 

gesehen. Offen bleibt dabei, ob die verfügbaren Systeme zu kompliziert sind oder ob die 

Lehrenden über eine zu geringe Medienkompetenz verfügen. Für letzteren Grund 

spricht, dass 88 % der Hochschulen der Auffassung sind, Trainings- und Beratungsangebote 

für Lehrende zu technischen und mediendidaktischen Fragen würden zu einem 

verstärkten E-Learning-Einsatz führen, und sich „nur“ 76 % der Hochschulen diese Wirkung 

von der generellen Verbesserung ihrer IT-Infrastruktur (Netzwerk, WLAN, Arbeitsplatzrechner, 

CIP-Pools etc.) erhoffen. Daraus lässt sich schließen, dass die Hochschulen 

der Personalentwicklung bei der Implementierung von E-Learning einen großen 

Stellenwert zuerkennen. 

In der Reihe der geeigneten Maßnahmen folgt auf dem nächsten Platz die Aufnahme von 

E-Learning in die strategische Planung der Hochschule – mit einer Zustimmungsrate von 

82 %. Dies verdeutlicht, dass E-Learning einerseits inzwischen als ein strategisches 

Instrument zur hochschulischen Aufgabenwahrnehmung gesehen wird, andererseits aber 

auch einer Integration in die strategische Planung bedarf, um sich erfolgreich etablieren 

zu können. Ein weiterer Faktor für eine Intensivierung mediengestützter Lehre ist die 

Anrechnung von Leistungen in Multimedia-Produktion und Online-Lehre auf die Lehrverpflichtung, 

die 78 % der Hochschulen als wirksamen Anreiz betrachten. 

Überraschen muss hingegen, dass Förderprogramme externer Geldgeber (Land, Bund, 

EU etc.) von „nur“ 77 % der Hochschulen als motivierend angesehen werden. Zumindest 

aufwändige E-Learning-Entwicklungen waren bislang ohne solche Drittmittel kaum 

möglich. Die Gründe für dieses Votum bleiben spekulativ: einer könnte die Antizipation 

des weiteren Rückgangs öffentlicher Fördermittel sein, ein anderer die Erfahrung, dass 

Fördermittel allein eine nachhaltige Nutzung von E-Learning nicht gewährleisten konnten. 

Ähnliches könnte auch auf die hochschuleigenen Fördergelder zutreffen, die nach 

Auskunft von „nur“ 75 % der Hochschulen zu mehr E-Teaching motivieren. Dies ist der 

niedrigste Wert unter allen Maßnahmen: Bekanntlich ist das Geld insgesamt knapp. 

Generell ist jedenfalls auffällig, dass nicht primär monetäre Anreize bei der Frage nach 

geeigneten Maßnahmen zur Steigerung von E-Teaching in den Vordergrund gestellt 

werden, sondern eher „weiche“ Faktoren wie Kompetenzentwicklung und strategische 

Einbettung. 

4 Anreizsysteme für E-Teaching in der Hochschulpraxis 

Anhand der Priorisierung unterschiedlicher Anreizmechanismen sollen im Folgenden 

unterschiedliche Maßnahmen skizziert werden, die in den vergangenen Jahren an den 

Hochschulen ergriffen wurden, um die Fakultäten und Hochschulangehörigen zu erkennbaren 

und nachdrücklichen Beiträgen für eine Integration von IKT in Forschung, Hochschullehre 

und -verwaltung anzuregen. Die Darstellung konzentriert sich dabei auf vier 

übergeordnete Bereiche von Anreizmechanismen: infrastrukturbezogene Anreize (einfach 

zu bedienende Software, Bereitstellung von Schulungsangeboten etc.), Aufnahme in 

166

die strategische Planung der Hochschule und Reputationseffekte, Anrechnung auf die 

Lehrverpflichtung und Reduktion von Workload sowie monetäre Anreize. Ausgewählte 

Good-Practice-Beispiele beleuchten verschiedene Formen der Umsetzung. 

4.1 Infrastrukturbezogene Anreize 

Als zentrale Anreize für eine erfolgreiche E-Learning-Nutzung an den Hochschulen wies 

die E-Readiness-Studie die „Bereitstellung einfach zu bedienender Software” (94 %) 

sowie von „Beratungs- und Trainingsangebote für Lehrende” (88 %) aus (s. Abb. 3). 

Ganz allgemein stellt die Verfügbarkeit von Infrastrukturen eine zentrale Voraussetzung 

für die Akzeptanz von Online-Lehre dar. Da in der unmittelbaren Arbeitsumgebung 

zahlreicher Dozierenden in der Regel nur begrenzte Kapazitäten und Fertigkeiten für die 

Contentproduktion verfügbar sind, sind Beratungsangebote von E-Learning- 

Kompetenzzentren oder Weiterbildungseinrichtungen maßgeblich für die erfolgreiche 

Medienkonzeption und -produktion. In Kooperation zwischen E-Learning- 

Kompetenzzentrum (falls vorhanden) und weiteren zentralen Einrichtungen oder aber 

durch einen aus studentischen Hilfskräften bestehenden Servicepool erhalten Dozierende 

individuelle Beratung bei der konzeptionellen, didaktischen und technischen Umsetzung 

von Lerneinheiten, können Qualifizierungsangebote und Multiplikatorentrainings nutzen 

oder sich bei der Öffentlichkeitsarbeit für Projekte unterstützen lassen etc. 2 

Die Koordinierungsstelle für Neue Medien der Universität Freiburg unterhält ein Medien-Team-Programm. 

Eine Gruppe von Studierenden wird am Rechenzentrum qualifiziert 

und mit spezieller Medienexpertise ausgestattet. Dozierende aller Fakultäten können 

diese Support- und Beratungsangebote in den Bereichen Autorentools, Contentproduktion, 

Bildbearbeitung, XML, Digitalisierung etc. anfordern. Da diese Medienproduktionsdienste 

durch Studierende auf der Basis von Arbeitsstunden abgerechnet 

werden, entrichten die Einrichtungen bei Nutzung der Medien-Team-Dienste die üblichen 

Sätze für studentische Hilfskräfte. Nachdem die Studierenden einen gewissen Umfang 

an Stunden abgeleistet haben, können sie ein Zertifikat über ihre spezifische Beratungsexpertise 

erwerben. Die Universität Frankfurt a.M. offeriert ein vergleichbares 

„Student Consulting”-Angebot. Auch die Studierenden des Frankfurter Supportpools 

werden in verschiedenen Schwerpunktfeldern ausgebildet und auf stündlicher Basis 

bezahlt (Stundensatz von etwa 15 Euro pro Assistent). 

4.2 Aufnahme in die strategische Hochschulplanung und Reputationseffekte 

82 % der Hochschulen sahen die „Aufnahme von E-Learning in die strategische Planung 

der Hochschule” als entscheidenden Anreizfaktor an (s. Abb. 3). Zahlreiche Hochschulen 

versprechen sich von der E-Learning-Nutzung eine Reputationssteigerung. Diese 

Reputationssteigerung von Hochschulen, Fakultäten und einzelnen Lehrenden kann auf 

2 Gerade der internen Öffentlichkeitsarbeit für E-Teaching kommt erhebliche Bedeutung für die Vermittlung 

der hochschulstrategischen Relevanz von E-Learning zu. Die Öffentlichkeitsarbeit sollte Meinungsführer an 

der jeweiligen Hochschule einbeziehen und umfasst im einzelnen Aktivitäten wie die Veranstaltung von E- 

Teaching-Informationstagen an den Fachbereichen, Multiplikatorenkursen und Tutorien, das Vorstellen von 

medienbasierten Kursen auf einschlägigen E-Learning-Webseiten etc. 

167

unterschiedlichen Wegen erfolgen, etwa durch die Einhaltung einschlägiger Zielvereinbarungen 

auf Fakultätsebene, durch Mindestanteile von E-Learning-Kursen im Curriculum, 

interne Benchmarkings zwischen Fakultäten, durch Medienberichterstattung über 

exemplarische E-Teaching-Angebote oder durch exzellente Evaluationsergebnisse. Drei 

reputationssteigernde Maßnahmen sollen exemplarisch dargestellt werden: Auszeichnungen 

und Qualitätssiegel für medienbasierte Lehre sowie E-Learning-Zertifikate. 

Hochwertige E-Teaching-Module können mittlerweile für eine Vielzahl unterschiedlicher 

Lehrpreise vorgeschlagen werden. Neben renommierten internationalen Auszeichnungen 

(World Summit Award, EureleA, MedidaPrix etc.) schreiben mehrere deutsche 

Institutionen 3 eigene Auszeichnungen für digitale Lehre aus. An der Technischen Universität 

Darmstadt (TUD) existiert ein solcher Best E-Teaching Award seit dem Jahr 

2004. Mit diesem E-Teaching Award, der mit einem aus Stiftungsmitteln gespeisten 

jährlichen Preisgeld von 6.000 Euro dotiert ist, wird jährlich ein Hochschullehrer ausgezeichnet, 

der qualitativ hochwertiges E-Learning in der eigenen Lehre einsetzt. 4 

Während manche Universitäten medienbasierte und -angereicherte Kurse in Vorlesungsverzeichnissen 

durch ein Symbol grafisch hervorheben, stellen Gütesiegel für medienbasierte 

Lehre E-Learning-Angebote vielfach wirksamer heraus. Ein solches „Gütesiegel 

für computergestützte Lernarrangements“ (GCL) wurde 2004 an der TUD entwickelt; es 

stellt zugleich die Auswahlkriterien für den Best E-Teaching Award der TUD bereit. Das 

GCL dient als Instrument der Qualitätssicherung und überprüft 130 Qualitätsskriterien 

im Hinblick auf den Lerngegenstand, die Nutzerorientierung, technische Rahmenbedingungen 

und Wirtschaftlichkeit. Eine weitere breitangelegte Initiative zur Festlegung von 

Qualitätsstandards für E-Learning geht von der Universität Duisburg-Essen aus („Qualitätsinitiative 

E-Learning in Deutschland“ QED). 5 

Ein hoher karrierebezogener Anreiz der Qualifizierung für Nachwuchs-Wissenschaftler 

stellt der Erwerb eines E-Learning-Zertifikats dar, das die Aneignung ausgiebiger Handlungskompetenzen 

im Umgang mit neuen Medien in der Lehre dokumentiert. Solche E- 

Learning-Zertifikate werden derzeit an den Universitäten Braunschweig (richtet sich als 

Angebot des Kompetenzzentrums „Hochschuldidaktik für Niedersachsen“ an Lehrende 

aller niedersächsischer Hochschulen), Potsdam (Modellprojekt „Weiterbildung zur/m 

Online-Tutor/in“) und Frankfurt a.M. (steht Angehörigen hessischer Hochschulen und 

Lehrern sowie weiteren Interessenten offen) angeboten. 

3 Zu den deutschen E-Teaching Auszeichnungen zählen der Digita (TU Berlin, seit 1995), der Deutsche Multimedia 

Preis (DMMK, BVDW etc., seit 1996), der monatliche eLearning-Award (eLearning-Journal, seit 

2005) etc. 

4 Ähnliche Auszeichnungen existieren an der Universität Freiburg (Media Award, seit 2004), Charité Berlin 

(eTeaching-Award, seit 2005), Universität Frankfurt (seit 2005), Universität des Saarlandes (Förderpreis “Neue 

Medien in der Lehre”, seit 2004/05) und an der Technischen Universität München (TUM eLearning-Award, 

seit 2006). 

5 Eine ähnliche Initiative auf europäischer Ebene bildet die European Foundation for Quality in E-Learning 

(EFQUEL) in Gestalt des Serviceportals www.qualityfoundation.org. 

168

4.3 Anrechnung auf die Lehrverpflichtung und Reduktion von Workload 

Die Anrechnung von Multimedia-Produktion und Online-Lehre auf das Lehrdeputat 

wurde von 78 % der Hochschulen als wirksame Maßnahme zur Steigerung der Nutzung 

von E-Learning durch die Lehrenden bezeichnet (s. Abb. 3). Die Reduktion der administrativen 

Aufgaben der akademischen Lehre (selbsttätige Kursregistrierung und Kurszulassung, 

Bewältigung einer gewachsenen Anzahl von Prüfungen, erleichterte Kursmodularisierung, 

Redundanz fester Sprechstundenzeiten, erleichterte Initiierung von 

Netzwerken für Forschung und Lehre etc.) durch Einsatz von E-Learning-Systemen ist 

selbst für E-Learning-skeptische Dozenten attraktiv. Solche Komfortaspekte überzeugen 

Dozenten (selbst wenn diese an den didaktischen Möglichkeiten von E-Teaching kein 

Interesse entwickeln) mitunter von einer Nutzung von E-Teaching-Systemen. Des Weiteren 

wird die Interoperabilität und sukzessive Integration von Hochschul-Management- 

Systemen und von Lernplattformen (Synchronisierung von Studierendenverwaltungssoftware 

und E-Learning-Systemen, Single Sign-on or Single Login für die Dienste 

von Rechenzentrum, Medienzentrum, Bibliothek etc.) einen positiven Einfluss auf die 

Akzeptanz dieser Systeme ausüben. 

Einige Länder wie Baden-Württemberg, Bayern und Sachsen-Anhalt bieten Dozenten, 

die im Rahmen ihrer Lehre digitale Kursmodule erstellen, eine Reduktion der Lehrverpflichtung 

an. Eine 2001 veröffentlichte Änderung der bayerischen Lehrverpflichtungsverordnung 

sieht vor, dass Entwicklung und Betreuung digitaler Lernangebote mit bis zu 

maximal 25 % der Lehrverpflichtung auf das Deputat angerechnet werden können. Da 

jedoch im Falle der Inanspruchnahme dieser Regelung nicht automatisch Mittel für eine 

Vertretung bereitgestellt werden, sind die Effekte dieser Anreizstruktur begrenzt. 

4.4 Monetäre Anreize 

Die finanzielle Förderung von E-Teaching-Aktivitäten bildet einen starken Anreiz, der 

sich auf die an den Fakultäten vorhandenen Kenntnisse zur Integration von IKT in die 

Lehre und Wissenschaft unmittelbar auswirkt. Die Mehrzahl der Anreize für E-Teaching 

enthält monetäre Elemente in der einen oder anderen Form. Zwei Formen von monetären 

Anreizen werden im Folgenden ausgiebiger dargestellt: Projektförderung und Einnahmen 

aus der Contentvermarktung. 

Projektförderung 

Auch wenn „nur” 77 % der Hochschulen „Förderprogramme Dritter” und nur 75 % die 

„Bereitstellung hochschuleigener Fördergelder” als geeignete Maßnahmen zur Steigerung 

der Nutzung von E-Learning durch die Lehrenden betrachteten (s. Abb. 3), haben 

doch in vergangenen Jahren diverse Förderprogramme des Bundes und der Länder die E- 

Learning-Entwicklung bundesweit erheblich forciert. Durch diese Programme standen 

den Hochschulen mehrere hundert Millionen Euro für E-Teaching zur Verfügung. Einige 

Hochschulen boten oder bieten ergänzend interne Förderprogramme an (oder erweiterten 

bestehende Fonds zur Förderung der Qualität der Lehre). Die Freie Universität Berlin 

(FU) schreibt seit 2002 ein FU-internes Programm zur Förderung von E-Learning- 

Projekten aus, das der Stärkung der Nachhaltigkeit bereits existierender und erfolgrei- 

169

cher E-Learning-Initiativen durch ergänzende Unterstützung oder der Produktion neuen 

Contents dient. Die Förderung soll bis 2009 fortgeführt werden; die Fördermittel belaufen 

sich gegenwärtig auf jährlich 300.000 Euro. 

Weitere hochschulinterne Fördermaßnahmen – vielfach geringeren Umfangs – wurden 

unter anderem an der Humboldt-Universität zu Berlin (Multimedia-Förderprogramm), 

den Universitäten Dortmund (eLearning plus 05-Programm), Frankfurt (eLearning- 

Fond-Ausschreibung), Kassel (Projektwettbewerb), Stuttgart (Campus-online education), 

an der Universität des Saarlandes (Anreizorientierung E-Learning) und an den Technischen 

Universitäten Darmstadt (TUD-Online) und Dresden (Beteiligung an der SMWK- 

Ausschreibung „E-Learning”) aufgesetzt oder administriert. 

Einnahmen aus der Contentvermarktung 

Die hohen Erwartungen, die sich vor wenigen Jahren auf die Generierung von Einnahmen 

aus der Vermarktung von E-Learning Content richteten, sind mittlerweile abgeflacht. 

Nurmehr 31 % der Hochschulen rechnen künftig mit signifikanten „Einnahmen 

durch Online-Angebote in der Weiterbildung” (s. Abb. 1). Unter den verschiedenen 

Geschäftsmodellen für E-Learning (vgl. [BrHo05, KW05]) floriert gegenwärtig vor 

allem die Vermarktung von postgradualen internetbasierten Weiterbildungs-Studiengängen 

in beschränktem Umfang. Mehrere Online-Weiterbildungsstudiengänge vorrangig 

aus den Bereichen Informationssysteme (Master of Science in Information Systems, 

WinfoLine; International Master of Business Informatics, Virtual Global University; 

etc.), neue Medien (Master of Arts in Educational Media, Universität Duisburg-Essen; 

Master of Science in Multimedia and Computer Science, onCampus GmbH etc.) sowie 

eine wachsende Anzahl von MBA-Programmen und Studienangeboten in weiteren Bereichen 

sind derzeit bereits verfügbar. 

Die Vermarktung von Internet-basierten Wissensressourcen unterhalb der Studiengangsebene 

(Kurse mit ECTS-Kreditpunkten, Zertifikatskurse etc.) ist aufgrund des 

unterentwickelten Weiterbildungsbereichs an den Hochschulen, des starken Wettbewerbsdrucks 

durch kommerzielle Anbieter und der mangelnden Nachfrageorientierung 

in der Hochschullehre bislang weniger stark entwickelt. Auch Peer-to-peer Contenttransfer 

und -sharing innerhalb von Dozentennetzwerken ist noch kaum verbreitet. 

Häufig begegnen Hochschulen den grundlegenden Herausforderungen der Vermarktung 

von Online-Content, der an den Hochschulen entwickelt wurde, nicht angemessen und 

sind diese nicht auf nachfrageorientierte Vermarktungsprozesse ausgerichtet. Zudem 

wirkt sich der Mangel geeigneter Infrastrukturen wie Vermarktungs- und Transferagenturen 

oder von Vertriebsportalen für Marketing und Distribution von Online-Weiterbildungs-Angeboten 

nachteilig aus. 

5 Perspektiven 

Die exemplarisch aufgeführten Anreizstrukturen und -maßnahmen der Hochschulen 

unterlagen aufgrund der wechselnden Verfügbarkeit von Fördermitteln einem kontinuierlichen 

Wandel. Da der Zenit der öffentlichen Förderprogramme für die Unter- 

170

stützung von E-Teaching überschritten und die Haushaltslage der Hochschulen klamm 

ist, kommt gegenwärtig – gerade aus Sicht der Hochschulleitungen – nicht-monetären 

Anreizmechanismen maßgebliche Bedeutung zu. Während Förderprogramme die Verbreitung 

und Kompetenz im Hinblick auf E-Learning signifikant gesteigert haben, sind 

nunmehr komplementär ressourcenbasierte Anreize, Publizitäts- und Aufmerksamkeitsmechanismen 

sowie die Bekanntmachung von Möglichkeiten zur Workload-Reduktion 

wichtige Faktoren für die Akzeptanzsteigerung für E-Learning. Auch sind die Möglichkeiten 

der Unterstützung von Lehrenden durch E-Learning-Support-Teams und der Bereitstellung 

von Beratungs- und Trainingsangeboten für die Produktion von Lehrmedien 

bei Weitem nicht ausgeschöpft. 

Wenig bekannt ist bislang über die tatsächliche Wirkung der geschilderten Anreize. Um 

Anreize zielführend gestalten zu können, wären künftig daher Studien sinnvoll, die sowohl 

die Anreizwirkung einzelner Maßnahmen aus Sicht der Dozenten erheben als auch 

die Korrelationen zwischen einzelnen Maßnahmen und der Einstellung der Hochschulmitglieder 

zu E-Learning sowie zu der Entwicklung des E-Learning-Angebots selbst 

ermitteln müssten. Da den Ergebnissen der E-Readiness-Studie zufolge bevorzugt „weiche“ 

Faktoren wie Kompetenzentwicklung und strategische Einbettung zur Steigerung 

von E-Teaching herangezogen werden, sind Hochschulleitungen grundsätzlich aber gut 

beraten, künftig erstens die Bedeutung von E-Learning im Rahmen der strategischen 

Hochschulplanung noch stärker als bislang bekannt zu machen und zweitens die E- 

Teaching-Rahmenbedingungen durch die Verknüpfung der Bereitstellung einfach zu bedienender 

Software mit ausgiebigen Beratungs- und Trainingsangeboten für Lehrende 

(bis hin zum Einsatz von Change Agents für die Lehre) so umzugestalten, dass demotivierende 

Faktoren, die von der E-Teaching-Nutzung abhalten, zumindest reduziert 

werden. 


[BH05] Breitner, M.H.; Hoppe, G.: E-Learning. Einsatzkonzepte und Geschäftsmodelle. Physica, 

Heidelberg 2005. 

[He06] Heesen, B.: Diffusion of Innovations. Factors Predicting the Use of E-Learning at Institutions 

of Higher Education in Germany. dissertation.de, Berlin 2006. 

[Je06] Jentzsch, D.: Anreizinstrumente der TU Dresden zur Nutzung von eLearning. In: Lattemann, 

C. & Köhler, T. (Hrsg.): Multimediale Bildungstechnologien. Multimediale Technologien. 

Multimedia im E-Business und in der Bildung. Frankfurt a. M. u. a. 2006. 

[Ke05] Kerres, K.; Euler, D.; Seufert, S.; Hasanbegovic, J. et.al.: Lehrkompetenz für eLearning- 

Innovationen in der Hochschule. Ergebnisse einer explorativen Studie zu Maßnahmen 

der Entwicklung von eLehrkompetenz. St. Gallen 2005. 

[KW05] Kleimann, B.; Wannemacher, K.: Geschäftsmodelle für E-Learning. Konzepte und Beispiele 

aus der Hochschulpraxis. In: Tavangarian, D., Nölting, K. (Hrsg.): Auf zu neuen 

Ufern! E-Learning heute und morgen. Münster 2005. S. 187-196. 

[KWW05] Kleimann, B.; Weber, S.; Willige, J. (2005): E-Learning aus Sicht der Studierenden. 

HISBUS-Kurzbericht Nr. 10. HIS, Hannover 2005. 

[Sa06] Sandrock, J.: System Dynamics in der strategischen Planung. Zur Gestaltung von Geschäftsmodellen 

im E-Learning. Deutscher Universitäts-Verlag, Wiesbaden 2006. 

171

172

Fourth Party E-Learning-Provider – 

Ein Koordinationsansatz zur nachhaltigen Etablierung 

von E-Learning an einer Massenuniversität 

Harald Kolbe, Alexander Nikolopoulos 

Professur für Information Systems Engineering 

Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main 

Mertonstr. 17 

60325 Frankfurt 

{kolbe, nikolopo}@ wiwi.uni-frankfurt.de 

Abtract: Die nachhaltige Etablierung von Neuen Medien in der universitären 

Ausbildung gilt als ein vorrangiges Ziel in der gegenwärtigen E-Learning- 

Diskussion. Dem Aspekt der Nachhaltigkeit wird nun verstärkt Aufmerksamkeit 

geschenkt, weil E-Learning-Angebote häufig nicht weitergeführt werden, nachdem 

Fördergelder auslaufen oder Lehrende die Organisation verlassen. In der Literatur 

wurden verschiedene Erfolgsfaktoren für eine nachhaltige Etablierung identifiziert. 

Als besonders bedeutsam wird die Existenz einer so genannten „E-Learning- 

Koordinationsstelle“ angesehen, die sich vor allem organisatorischen Aufgaben 

widmet. Diese Erkenntnis steht im Widerspruch zu den Ergebnissen, die in Unternehmensstudien 

gewonnen wurden, in denen den organisatorischen Aspekten verhältnismäßig 

wenig Bedeutung zugemessen wird. In diesem Beitrag wird mithilfe 

eines organisationstheoretischen Modells anhand der Situation an einer deutschen 

Massenuniversität gezeigt, warum die Existenz von Koordinationsstellen in dezentralen 

Organisationen erforderlich ist. Das verwendete Viable System Model eignet 

sich insbesondere dazu, Organisationsstrukturen und Kommunikationsbeziehungen 

zu untersuchen. Basierend auf dieser Analyse wird ein dezentraler Koordinationsansatz 

motiviert und daraus die Aufgaben eines „Fourth Party E-Learning- 

Providers“ abgeleitet. 

1 Einleitung 

Zur qualitativen Verbesserung der universitären Lehre insbesondere in Massenveranstaltungen 

eignen sich E-Learning-Angebote 1 in besonderem Maße [GNH06]. Allerdings 

fehlt häufig eine zentrale Strategie, so dass E-Learning-Angebote nur in Eigeninitiative 

einiger Lehrender eingesetzt werden. Somit kommt es zu keiner flächendeckenden Bereitstellung 

der Angebote. Darüber hinaus werden die Angebote häufig nicht weiterge- 

1 Der E-Learning Begriff ist in der Literatur nicht einheitlich definiert. Zahlreiche unterschiedliche Lehrformen 

werden unter diesem „modernen“ Begriff zusammengefasst. In dieser Arbeit wird auf die sehr allgemeine 

Definition von Wesp zurückgegriffen, der unter dem Begriff E-Learning alle Lehr- und Lernformen versteht, 

bei denen ein Bildschirmarbeitsplatz benötigt wird [We03]. 

173

führt, nachdem Lehrende die Organisation verlassen haben. Die Sicherung der Nachhaltigkeit 

der Angebote stellt daher eines der obersten Ziele bei der Implementierung neuer 

Angebote dar [SM03]. In aktuellen Förderprojekten und Förderausschreibungen wird 

deshalb besondere Aufmerksamkeit auf den Aspekt der Nachhaltigkeit gelegt. 

Zur Beurteilung der nachhaltigen Implementierung von E-Learning-Angeboten schlagen 

Euler und Seufert [Se06, SE03] ein Dimensionssystem vor, das die unterschiedlichen 

Aspekte der Nachhaltigkeit abbildet. Sie vertreten die Ansicht, dass fünf Dimensionen 

(technische, didaktische, ökonomische, sozio-kulturelle und organisatorische Dimension) 

berücksichtigt werden müssen, um eine nachhaltige Verankerung der Angebote 

sicherstellen zu können. Eine Studie des Swiss Center for Innovations in Learning aus 

dem Jahr 2006 kommt zu dem Ergebnis, dass die organisatorische Dimension in zentral 

strukturierten Unternehmen eine eher untergeordnete Rolle spielt [DSE06]. In dezentralen 

Organisationen wie einer Universität kommt diesem Aspekt allerdings eine große 

Bedeutung zu. Insbesondere die hohe organisatorische Komplexität an einer Universität 

– hervorgerufen durch die Vielzahl der Dozenten sowie Lehrveranstaltungen und Studierenden 

– erfordert eine besondere Berücksichtigung der organisatorischen Dimension. 

Sowohl die nahezu autonomen Fachbereiche als auch die jeweiligen Professuren und 

schließlich eine Vielzahl an möglichen E-Learning-Initiativen führen zu einer Komplexität, 

die explizit adressiert werden muss. 

In unterschiedlichen Studien [SES04, We06] wurde die Existenz einer E-Learning- 

Koordinationsstelle als wichtiger Erfolgsfaktor der Nachhaltigkeit von E-Learning- 

Angeboten ermittelt. Eine Begründung, warum diese Koordinationsstelle notwendig ist, 

wird allerdings in der Regel nicht gegeben. Der vorliegende Beitrag beantwortet die 

Frage, wann und warum die Einrichtung einer E-Learning-Koordinationsstelle notwendig 

ist, um eine nachhaltige Implementierung von E-Learning-Angeboten in der universitären 

Lehre sicher zu stellen. 

Hierzu werden zunächst die in der Literatur ermittelten und diskutierten Erfolgsfaktoren 

einer nachhaltigen E-Learning-Implementierung dargestellt, zu denen auch die Einrichtung 

einer Koordinationsstelle zählt. Anschließend werden mithilfe eines organisationstheoretischen 

Modells die universitären Organisationsstrukturen sowie die zwischen den 

einzelnen Organisationseinheiten bestehenden Informationsflüsse am Beispiel der Johann 

Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (JWG-Universität) identifiziert, 

dokumentiert und analysiert. Im Anschluss lässt sich daraus ableiten, warum und in 

welcher Form die Einrichtung einer E-Learning-Koordinationsstelle sinnvoll ist. 

Schließlich wird ein innovativer Koordinationsansatz zur nachhaltigen Etablierung von 

E-Learning-Angeboten an einer Massenuniversität skizziert. 

2 Erfolgsfaktoren einer nachhaltigen E-Learning-Implementierung 

Die Frage nach den Faktoren einer nachhaltigen Verankerung der E-Learning-Angebote 

in der universitären Ausbildung nimmt in der gegenwärtigen Diskussion einen bedeutenden 

Rang ein [Eu06, Ow06, We06]. Bei der Implementierung von Informationssystemen 

allgemein, als welche sich E-Learning-Angebote ebenfalls auffassen lassen, ist die Un- 

174

terstützung durch das Top-Management einer der Haupt-Erfolgsfaktoren [JI91, KZ87, 

LD88, PSZ01, SY03]. Für die Implementierung von E-Learning-Angeboten in der universitären 

Lehre bedeutet dies, dass die Hochschulleitung hinter den Angeboten stehen 

muss und die Implementierung aktiv unterstützen muss [Ow06]. Ein hochschulweiter 

Entwicklungsplan sowie verbindliche Zielvorgaben tragen dazu bei, den Einsatz Neuer 

Medien in der Lehre voran zu treiben [We06]. 

Besonders während der initialen Implementierung erfordern Neue Medien in der Lehre 

einen beträchtlichen finanziellen und personellen Mehraufwand. Neben den Investitionen 

in die erforderliche Infrastruktur stellt vor allem der Aufwand für die Erstellung 

multimedialer Angebote einen beträchtlichen Kostenblock dar [EGS02]. Darüber hinaus 

verursacht die Betreuung der angebotenen Kurse auch während ihrer Laufzeit kontinuierlich 

Personalkosten. Somit stellen verfügbare finanzielle Mittel und personelle Ressourcen 

einen weiteren Erfolgsfaktor dar. 

Als Enabler des E-Learnings gilt eine absolut zuverlässige technische Infrastruktur. Des 

weiteren erfordern die eingesetzten Technologien eine stärkere Motivation der Studierenden, 

als dies bei konventionellen Medien notwendig ist [De02]. Zur Anregung der 

Motivation, die als wesentlicher Erfolgsfaktor des Lernens gilt, werden in der Literatur 

unterschiedliche Modelle (z. B. ARCS-Modell [Ke83], Time-Continuum-Ansatz [Wl78], 

Ansatz der Supermotivation [Spi96]) vorgeschlagen. Je nach berücksichtigtem Ansatz 

erfordert die Motivation der Studierenden unterschiedliche Maßnahmen. 

Als weiterer wichtiger Faktor, der den erfolgreichen Einsatz Neuer Medien in der Lehre 

determiniert, gilt die Motivation der Lehrenden [Ha00, Ow06, SBH01, We06]. Hagner 

und darauf aufbauend auch Seufert unterscheiden vier Typen von Lehrenden, die sich 

hinsichtlich ihrer Innovationsbereitschaft unterscheiden: Unternehmer, Risikovermeider, 

Karriereorientierte und Widerstrebende [Eu06, Ha01]. Entsprechend müssen die Dozenten 

unterschiedlich zum Einsatz der Neuen Medien motiviert werden. Während die Unternehmer 

hauptsächlich intrinsisch motiviert sind und die Angebote in Eigeninitiative 

einsetzen, benötigen die Vertreter der anderen Typen externe Motivatoren und in der 

Regel umfangreiche Beratungsleistungen. 

Eine zentrale E-Learning-Koordinationsstelle gilt ebenfalls als erfolgsentscheidend 

[SBH01, We06]. Je größer die betrachtete Hochschule bzw. der betrachtete Fachbereich 

ist, desto bedeutsamer ist die Existenz einer zentralen E-Learning-Koordinationsstelle 

[We06]. Dieses Ergebnis deckt sich mit der in diesem Beitrag vertretenen Annahme, 

dass insbesondere in großen und dezentralen Organisationen der organisatorische Aufwand 

bei der Implementierung von E-Learning-Angeboten unverhältnismäßig hoch ist. 

Die von der Koordinationsstelle übernommenen Aufgaben können unterschiedlicher 

Natur sein: Sie reichen von der Vermittlung bereits bestehender Angebote bis hin zu 

kompletten Beratungsangeboten über den gesamten Zeitraum des E-Learning-Einsatzes. 

Die Unterstützung der Lehrenden wird ebenfalls als Aufgabe der Koordinationsstelle 

genannt [SES04]. 

175

3 Das Viable System Model 

Um die universitäre Organisationsstruktur sowie die zwischen den einzelnen Organisationseinheiten 

bestehenden Informationsflüsse identifizieren, dokumentieren und analysieren 

zu können, wird in diesem Beitrag auf das von Beer entwickelte und auf der Systemtheorie 

basierende Modell des Lebensfähigen Systems, das Viable System Model 

(VSM), zurückgegriffen. Als Metamodell konzipiert, identifiziert das VSM die Lenkungsaufgaben 

und Informationsflüsse, die es einem System ermöglichen, in einer beliebig 

komplexen Umwelt einen gewünschten Zustand auf unbestimmte Zeit aufrechterhalten 

und somit seine Lebensfähigkeit sichern zu können [Be79]. 

Das VSM basiert auf der Kybernetik, einer Denkrichtung der Systemtheorie. Die Kybernetik 

versucht „Lösungen für die Probleme der Lenkung und Informationsverarbeitung 

von und in [...] dynamischen Systemen zu entwickeln“ [Ba83]. Ausgangspunkt der kybernetischen 

Bemühungen ist seit jeher die Komplexität von Systemen sowie die Möglichkeiten 

zu ihrer Beherrschung [Ho99]. Als Maß für die Komplexität eignet sich nach 

Ashby der Begriff der Varietät. Die Varietät eines dynamischen Systems bezeichnet die 

Anzahl der möglichen Zustände, die es annehmen kann [As64, Be85]. Als eine der wichtigsten 

Erkenntnisse der Kybernetik ist das von Ashby auf diesem Komplexitätsmaß 

formulierte Gesetz der erforderlichen Varietät zu sehen: „Only variety can destroy variety“ 

[As64]. Es besagt, dass die Varietät eines Systems nur beherrscht werden kann, wenn 

es gelingt, zu seiner Beherrschung ebenso hohe Varietät zu erzeugen. Das durch das 

VSM abgebildete System ist über so genannte Varietätshemmer mit der umgebenden 

Umwelt verbunden. Hierdurch wird eine Informationsüberlastung des Systems verhindert. 

Zur Reaktion auf Änderungen der Umwelt existieren im Umkehrschluss Varietätsverstärker. 

Die Gestaltung der Varietätshemmer und -verstärker zählt zu den wichtigsten 

Aufgaben des Managements. Weiterhin liegt dem Modell das Prinzip der Rekursivität 

zugrunde. Dieses besagt, dass sich die Struktur des VSM in seinen Teilen wiederholt: 

Jede Stufe einer Organisation stellt eine Rekursionsstufe ihres Super-Systems dar 

[Be79]. 

Das VSM besteht aus fünf miteinander agierenden Komponenten bzw. Sub-Systemen 

und Informationskanälen zwischen den Sub-Systemen: 

System 1: Auf jeder Rekursionsstufe des VSM stellen die Divisionen eine Gruppierung 

aller Operationen und Aktivitäten dar, die der Erbringung eines Leistungspakets dienen. 

Jede Division wird von einer Management-Einheit gelenkt und ist mit der divisionalen 

Umwelt verbunden. Alle Divisionen sowie alle den Divisionen assoziierten Management-Einheiten 

einer Rekursionsstufe formen System 1. 

System 2: Zur Koordination der Aktionen der einzelnen Divisionen des System 1 wird 

ein übergeordneter Mechanismus benötigt. Dieser wird durch das System 2 bereitgestellt, 

das aus diesem Grund auch als interdivisionales Management bezeichnet wird. 

Ohne System 2 käme es zu unkontrollierten Schwingungen bzw. Oszillationen im Verhalten 

der Divisionen, da jede einzelne ihre Aktionen immer nur ad hoc an die Aktionen 

der übrigen Divisionen anpassen würde. System 2 bietet eine Informationsplattform in 

Form eines Informationsnetzwerks und eines Divisionskoordinationszentrums. Allein 

176

durch die Abstimmung der einzelnen Divisionen über das System 2 kann ein Großteil 

der denkbaren Konflikte umgangen werden, ohne die Autonomie der Divisionen einzuschränken. 

Zusätzlich agiert das Divisionskoordinationszentrum als Informationsfilter 

für System 3. 

System 3: Zur Sicherstellung der Lebensfähigkeit des Gesamtsystems koordiniert System 

3 aktiv die Aktionen des System 1. Es sorgt für eine optimale Allokation der Ressourcen 

und überwacht den Ressourcenverbrauch der Divisionen. Hierzu existiert ein 

Kommunikationskanal zum Divisionskoordinationszentrum. Weiterhin besteht ein direkter 

Kanal zu den Management-Einheiten der System 1-Divisionen. Diese so genannte 

zentrale Befehlsachse stellt darüber hinaus eine Verbindung zu System 4 und 5 dar. Da 

das System 3 die Schnittstelle zwischen den operativen Systemen einer Organisation und 

dem Metasystem – bestehend aus den Systemen 3 bis 5 – bildet, stellt es gewissermaßen 

das Machtzentrum der jeweiligen Organisation dar. 

System 3*: Über den so genannten Audit-Kanal – das System 3* – besteht ein zusätzlicher 

Informationskanal direkt zwischen System 3 und den operationalen Einheiten der 

System 1 Divisionen. Es findet keine Informationsfilterung durch die Divisionsleitungen 

oder das System 2 statt. 

Systeme 4: Da das System 3 keine Informationsverbindung zur Umwelt hat, wird zusätzlich 

System 4 benötigt, das diese Verbindung herstellt. Hierdurch werden die Koordinationsaktivitäten 

auch auf Änderungen der Umwelt abgestimmt. Gleichzeitig plant das 

System 4 die zukünftige Entwicklung der Organisation, wofür ebenfalls ein Abgleich mit 

den Änderungen der Umwelt notwendig ist. 

System 5: Das normative Management schließlich, das die Normen und Werte der Organisation 

vorgibt, ist in System 5 zu finden. Es sorgt für eine kontinuierliche Entwicklung 

der Organisation, indem es die Koordinationsaktivitäten zwischen System 3 und System 

4 beeinflusst und so verhindert, dass es hier zu Oszillationen kommt. 

4 Modellierung der JWG-Universität mit Hilfe des VSM 

4.1 Überblick über die JWG-Universität 

Die 1914 gegründete JWG-Universität zählt mit ca. 35.000 Studierenden zu den größten 

Hochschulen Deutschlands. Die in 16 Fachbereichen organisierten ca. 600 Professoren 

unterrichten an vier über das Stadtgebiet Frankfurt verteilten Standorten. Neben der 

Größe ist der hohe Anteil an internationalen Studierenden eine weitere Besonderheit, der 

in Frankfurt bei ca. 10% liegt. 2 Aus der großen Anzahl der Studierenden, sowie der 

räumlichen Verteilung der Standorte ergeben sich Probleme, die unter anderem durch 

den Einsatz Neuer Medien in der Lehre gemildert werden sollen [GNH06]. Zur Unterstützung 

des breiteren Einsatzes Neuer Medien wurde die E-Learning-Strategie der Universität 

(studiumdigitale) formuliert, die im Rahmen des durch das Bundesministerium 

2 http://www.uni-frankfurt.de/ueber/fakten/index.html 

177

für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts „megadigitale“ umgesetzt 

wird. Zentraler Bestandteil der Strategie ist ein top-down-/bottom-up-Vorgehen, das 

besagt, dass die jeweiligen Fachbereiche eigene spezifische Konzepte zur Etablierung 

der Neuen Medien erarbeiten, während sie gleichzeitig zentral beraten und durch ein 

zentrales mediendidaktisches Zentrum unterstützt werden [Br06]. 

4.2 Erste Rekursionsstufe: Die JWG-Universität 

Die Organisation der Universität kann mithilfe des VSM dargestellt werden, um das 

Zusammenspiel der unterschiedlichen Akteure und die Informationsflüsse zwischen 

ihnen bei der Umsetzung der E-Learning-Strategie aufzuzeigen. Das betrachtete System 

(system in focus) repräsentiert hierbei die Gesamtuniversität und wird in Abbildung 1 

dargestellt. Es gilt zu beachten, dass die Organisation im Zusammenhang mit der Umsetzung 

der E-Learning-Strategie untersucht wird, wodurch die unterschiedlichen Rollen 

und Systeme determiniert werden. Alternative Zuordnungen sind in unterschiedlichen 

Zusammenhängen denkbar und wahrscheinlich. 

Als operative Einheiten, die sich mit der Umsetzung der E-Learning-Strategie befassen, 

lassen sich die einzelnen Fachbereiche (System EINS) identifizieren, die die Verbindung 

zu der umgebenden Umwelt herstellen, in diesem Fall hauptsächlich die Studierenden 

eines Fachbereichs. Die zentrale Befehlsachse ist nur rudimentär vorhanden, hierdurch 

drückt sich die Autonomie der Fachbereiche bei der Umsetzung der Strategie aus. Eine 

zentrale Weisungsinstanz, die die Strategie verbindlich vorgibt, existiert nicht. Lediglich 

über die Ausschreibung und Bewilligung von Fördermitteln besteht eine Möglichkeit, 

die Aktionen der Fachbereiche zentral zu steuern. Aus Gründen der Übersichtlichkeit 

werden in Abbildung 1 lediglich drei Fachbereiche berücksichtigt. 

Über ein Informationsnetzwerk (System ZWEI) kommunizieren die Fachbereiche sowohl 

untereinander als auch mit den steuernden Instanzen. Um diese Kommunikation zu 

unterstützen, die in erster Linie dem Erfahrungsaustausch dient, finden monatliche Jour 

Fixes statt. Hier werden neue Erkenntnisse und Ergebnisse berichtet sowie Probleme 

kommuniziert und diskutiert. Zusätzlich wurde ein Informationssystem (BSCW-Server) 

eingerichtet, das den Informationsaustausch ebenfalls unterstützt. Interessierte Dozenten 

werden darüber hinaus über einen regelmäßigen Newsletter auf dem Laufenden gehalten. 

Schließlich wurden Arbeitskreise gebildet, in denen Vertreter der verschiedenen 

Fachbereiche zusammen arbeiten und Erkenntnisse zum Einsatz Neuer Medien in der 

Lehre austauschen. Über dieses Informationsnetzwerk läuft der Hauptteil der Kommunikation 

ab, da weitere Informationskanäle, wie die zentrale Befehlsachse, nur unzureichend 

ausgeprägt sind. Das beschriebene Informationsnetzwerk wird insbesondere vom 

megadigitale-Kernteam betreut, das aus der Projektleitung sowie aus Mitarbeitern des 

Kompetenzzentrums Neue Medien in der Lehre besteht. Es ist insofern ebenfalls Teil des 

Systems ZWEI. Das Kompetenzzentrum wurde bereits vor dem Start des Projektes eingerichtet 

und soll den Einsatz Neuer Medien in der Lehre vorantreiben. Daher werden 

vor allem Schulungen und Beratungen zu technischen und pädagogischen Aspekten 

sowie zu allgemeinen Fragen zum Einsatz der Neuen Medien in der Lehre angeboten. 

178

Umwelt 

Studierende 

FB01 

Studierende 

FB02 

Studierende 

FB03 

UNTERSUCHTES SYSTEM : 

JWG Universität Frankfurt 

Systeme der ersten Rekursionsstufe : 

EINS, ZWEI , DREI , DREI *, VIER , FÜNF 

Systeme der zweiten Rekursionsstufe : 

1, 2, 3, 3*, 4, 5 

- Teilnahme an Tagungen 

- Akquise von Fördergeldern 

- Veröffentlichung der Projektergebnisse 

- Kommunikation mit Projektträger 

- Evaluation der 

Fachbereichsprojekte 

Umwelt und Zukunft 

DREI * 

Evaluation 

16 Fachbereiche 

O x 

O4 2 

... 

z. B. Fach bere ich süber 

greife nde 

Lehr veran staltung en 

Ox 

.. . 

.. . 

xxx 

O1 

x 

O 1 

42 

O1 

x 

... 

... 

3* 

3* 

... 

Zentrale Befehlsachse 

3* 

1 

1 

Pr o fess uren 

xxx 

1 

3 

3 

3 

FÜNF 

megadigitale 

Kernteam 

EIN S 

4 

EIN S 

4 

ON EI NS E 

4 

VIER 

Projektleitung 

DREI 

Collegium 

studiumdigitale 

5 

2 

5 

5 

2 

2 

FB0 1 

FB02 

FB03 

Projektmanagement 

ZWEI 

- E- Learning Förderfond 

- Anträge 

- Zuweisung Projektmittel 

Informationsnetzwerk 

- monatlicher Jour Fixe 

- halbjährliche Netzwerktage 

- BSCW -Server 

- monatlicher Newsletter 

- zentrale Projektdatenbank 

- Projektwebsite 

- Univis 

- Fachbereichsrat 

- Dekanat 

- Fachschaft 

- Mittelbau 

- Studiendekan 

- Dekanat 

- Fachbereichsrat 

Abbildung 1: Zwei Rekursionsstufen des VSM der JWG-Universität 

Kompetenzzentrum für Neue Medien 

- E- Learning Koordinationsstelle 

- Informationsveranstaltungen 

- Newsletter 

- Mailings 

Operationale Einheit 

Management Einheit 

Das „collegium studiumdigitale“ plant, steuert und kontrolliert die Aktionen der einzelnen 

Fachbereiche (System DREI). Das „collegium studiumdigitale“ wurde vom Präsidium 

der Universität eingerichtet, um die Fachbereiche an der Strategieentwicklung und 

179

-umsetzung zu beteiligen [Br06]. Im „collegium studiumdigitale“, das in regelmäßigen 

Abständen tagt, befinden sich daher führende E-Learning-Akteure der beteiligten Fachbereiche. 

Die Entscheidungen werden hierbei hauptsächlich auf der Basis der Informationen 

getroffen, die durch das Informationsnetzwerk (System ZWEI) übermittelt werden. 

Die getroffenen Entscheidungen werden anschließend über das Informationsnetzwerk an 

die einzelnen Fachbereiche übermittelt. 

Sämtliche Fachbereichsprojekte werden durch Mitglieder des „collegium studiumdigitale“ 

nach festen Kriterien evaluiert. Die Evaluationen finden in der Regel am Ende der 

Projektlaufzeit statt, in Ausnahmefällen auch während der Projektlaufzeit. Die übermittelte 

Informationsmenge ist jedoch aufgrund der recht seltenen Evaluationen begrenzt. 

Über dieses zusätzliche Informationsnetzwerk (System DREI*) wird das „collegium 

studiumdigitale“ über den Stand der Fachbereichsprojekte informiert. 

Die Anbindung des Projektmanagements an die umgebende Umwelt wird über die Projektleitung 

(System VIER) hergestellt. Sowohl die Kommunikation mit dem Projektträger, 

in diesem Fall das BMBF, als auch die Außendarstellung auf Messen und Kongressen 

werden von System VIER übernommen. 

Die normative Projektentwicklung wird von allen Mitgliedern des megadigitale- 

Kernteams wahrgenommen (System FÜNF). Sie achten auf die Einhaltung der langfristigen 

Projektentwicklung, die bereits im ursprünglichen Projektantrag skizziert wurde. 

Hierzu wird insbesondere in die Kommunikation zwischen System DREI und VIER 

eingegriffen, sollte die Entwicklung zu stark von den ursprünglichen Projektzielen abweichen. 

4.3 Zweite Rekursionsstufe: Der Fachbereich Wirtschaftwissenschaft 

Auf der zweiten Rekursionsstufe stehen die einzelnen Fachbereiche der JWG-Universität 

im Vordergrund. Im Rahmen der folgenden Analyse wird exemplarisch der Fachbereich 

Wirtschaftswissenschaften (FB02) untersucht (fett markiert in Abbildung 1). Der FB02 

stellt einen der größten Fachbereiche der JWG-Universität dar und setzt sich aus über 42 

Professuren für Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre zusammen. Die 

Professuren sind thematisch in verschiedenen Abteilungen organisiert und bilden insgesamt 

über 4200 Studierende aus. Jedes Semester immatrikulieren sich ca. 300 Studienanfänger 

in den im Wintersemester 05/06 gegründeten Bachelor-Studiengang (Bachelor of 

Science in Wirtschaftswissenschaften). 

Aus Sicht des VSM stellen die Professuren des FB02 die operativen Einheiten dar (System 

1). Neben dem Dekanat, das den Fachbereich leitet, werden die zentralen Entscheidungsprozesse 

im Fachbereich durch die Gremien Fachbereichsrat, Prüfungsausschuss 

und Promotionsausschuss getragen (System 3). Der Studiendekan (System 4) – als Bestandteil 

des Dekanats – erarbeitet u. a. Vorschläge für die Planung und Durchführung 

des Studienangebots und zur Wahrnehmung der Studienfachberatung. Er steht somit in 

enger Verbindung mit den Studierenden des FB02. Darüber hinaus wird System 4 vom 

Fachbereichsrat repräsentiert, der die strategische Entwicklung des Fachbereichs wahrnimmt. 

Durch ihn wurden bspw. die neuen Bachelor- und Masterstudiengänge beschlos- 

180

sen. Als normatives Management (System 5) können sowohl die oben genannten Gremien 

als auch der Mittelbau sowie die Fachschaft angesehen werden. Sie formulieren die 

Vision des Fachbereichs und determinieren somit die langfristige Entwicklung des Fachbereichs. 

Ebenso wie auf Rekursionsstufe 1 kommt der zentralen Befehlsachse bezüglich der E- 

Learning-Implementierung nur ein geringer Stellenwert zu. Die Professuren handeln 

weitestgehend autonom und bestehen auf ihre Unabhängigkeit. Zur Koordination der E- 

Learning-Aktivitäten am FB02 wurde daher im Oktober 2006 eine E-Learning- 

Koordinationsstelle eingerichtet, die in engem Kontakt zum megadigitale-Kernteam 

sowie zu den Koordinationsstellen der anderen Fachbereiche steht. Über die E-Learning- 

Koordinationsstelle werden einerseits die Angebote des Kernteams durch Informationsveranstaltungen, 

Newsletter, Mailings und persönliche Gespräche an die Professuren 

kommuniziert (top-down). Andererseits werden individuelle E-Learning-Aktivitäten am 

FB02 an die Professuren, an die anderen Fachbereiche sowie an das Kernteam vermittelt 

(bottom-up). Diese Informationskanäle und die Koordinationsstelle bilden System 2. 

Ihnen kommt für eine nachhaltige Implementierung von E-Learning-Angeboten eine 

große Bedeutung zu. 

4.4 Die Koordinationsstelle als Steuerungsinstrument für eine nachhaltige Implementierung 

von E-Learning-Angeboten 

Die vorangegangene Analyse zeigt, dass der Koordinationsstelle als Steuerungsinstrument 

bei der Umsetzung einer universitätsweiten E-Learning-Strategie eine besondere 

Bedeutung zukommt. Insbesondere bei staatlichen Massenuniversitäten lässt sich eine 

dezentrale Organisationsstruktur – determiniert durch die Autonomie der Fachbereiche 

bzw. Professuren – feststellen. Aus Sicht des vorgestellten organisationstheoretischen 

Modells ist deshalb auf beiden Rekursionsstufen ein gut ausgeprägtes System 2 erforderlich. 

Darüber hinaus ist die enge Verknüpfung zwischen den fachbereichseigenen Koordinationsstellen 

und der zentralen universitätsweiten Koordinationsstelle von besonderer 

Wichtigkeit. Durch diesen Kommunikationskanal können die Schwächen der zentralen 

Befehlsachsen sowie der Audit-Kanäle (System 3*) ausgeglichen werden. 

Für eine nachhaltige Implementierung von E-Learning-Angeboten müssen auf Universitätsebene 

(Rekursionsstufe 1) einerseits die unterschiedlichen Rahmenbedingungen in 

den einzelnen Fachbereichen berücksichtigt werden und andererseits die Fachbereichsinitiativen 

effektiv aufeinander abgestimmt werden. Diese Aufgaben werden von dem 

beschriebenen Kompetenzzentrum, das als zentrale universitätsweite Koordinationsstelle 

fungiert, wahrgenommen. Auf Fachbereichsebene (Rekursionsstufe 2) wird eine Koordinationsstelle 

eingesetzt, die die Dozenten über andere Initiativen informiert und beim 

Einsatz Neuer Medien in der Lehre beratend zur Seite steht sowie technische Unterstützung 

anbietet. Darüber hinaus muss die Koordinationsstelle dafür sorgen, dass die Erkenntnisse 

der Einzelinitiativen nicht mit dem Ausscheiden der Mitarbeiter aus der Organisation 

verloren gehen. 

181

5 Fourth Party E-Learning-Provider 

Für das dezentrale Koordinationsproblem wird im Folgenden ein Lösungsansatz vorgeschlagen, 

der sich an das Konzept der Fourth Party Logistics anlehnt [NB02]. Hierbei 

handelt es sich um einen Ansatz aus dem Bereich der Logistik, bei dem ein Dienstleister 

Unternehmen bei der Planung und Koordination diverser Logistikprozesse unterstützt. 

Als eine Art Hub koordiniert er Zulieferer und Abnehmer sowie weitere notwendige 

Dienstleister. Hierzu setzt er neben dem notwendigen Know-how eigene Informationssysteme 

ein, mit dessen Hilfe die Prozesse unterstützt werden. Für den vorliegenden Fall 

der nachhaltigen E-Learning-Implementierung in Organisationen mit dezentralem Charakter 

wird in Analogie an die Logistik ein Fourth Party E-Learning-Provider vorgeschlagen 

und dessen Aufgaben und Funktionen skizziert. Er übernimmt sämtliche Koordinationsaufgaben 

sowie die Beratung und Motivation aller an der Etablierung Neuer 

Medien beteiligten Akteure. 

Im Fall der E-Learning-Koordinationsstelle gilt es vor allem die bereits erwähnten Erfolgsfaktoren 

einer nachhaltigen Implementierung zu unterstützen. In erster Linie richtet 

sich das Beratungsangebot daher an die Dozenten, die die Neuen Medien einsetzen wollen. 

Die Koordinationsstelle vermittelt – wie in Abbildung 2 dargestellt – zwischen den 

Anbietern technischer Infrastruktur, didaktischer und rechtlicher Beratung sowie potentieller 

Content- und Tool-Anbieter einerseits und den Dozenten andererseits. Für den 

einzelnen Dozenten ist es aufgrund des äußerst heterogenen Marktes für E-Learning 

Anbieter häufig nicht möglich, eigenständig die geeigneten Anbieter auszuwählen. Der 

Fourth Party E-Learning-Provider kann und soll daher dem Dozenten basierend auf den 

bisher gesammelten Erfahrungen die entsprechenden Anbieter vermitteln. Weitere eigene 

Angebote wie beispielsweise organisatorische Beratung sowie Hilfestellungen bei 

technischen Angelegenheiten oder bei der Evaluation der Lehre werden ebenfalls durch 

den Fourth Party E-Learning-Provider bereitgestellt. Darüber hinaus kann der Fourth 

Party E-Learning-Provider dafür sorgen, dass die Erkenntnisse der Einzelinitiativen nicht 

mit dem Ausscheiden der Mitarbeiter aus der Organisation verloren gehen. 

182 

Didaktische 

Beratung 

Organisatorische 

Beratung 

Dozenten 

Infrastruktur 

Fourth Party E- 

Learning Provider 

Content - und Tool - 

Anbieter 

Rechtliche 

Beratung 

Evaluation 

Weitere 

Dienstleistungen 

Dozenten Dozenten Dozenten 

Abbildung 2: Aufgaben eines Fourth Party E-Learning-Providers


Auf der Suche nach den Erfolgsfaktoren der nachhaltigen Etablierung von E-Learning in 

der universitären Lehre zeichnet sich in der relevanten Literatur u. a. der Einsatz einer 

Koordinationsstelle ab. Eine Begründung, warum diese Koordinationsstelle notwendig 

ist, wird allerdings nicht gegeben. Der vorliegende Beitrag widmet sich dieser Fragestellung. 

Dafür wurden die Organisationsstrukturen sowie die Informationskanäle zwischen 

den einzelnen Organisationseinheiten einer Massenuniversität identifiziert, dokumentiert 

und analysiert. Am Beispiel der JWG-Universität konnte gezeigt werden, dass insbesondere 

an Massenuniversitäten die zentrale Befehlsachse schwach ausgeprägt ist, da Fachbereiche 

sowie die einzelnen Professuren autonom handeln. Mit Hilfe des Viable System 

Modell konnte gezeigt werden, wie durch den Einsatz von Koordinationsstellen sowohl 

auf Universitätsebene als auch in den jeweiligen Fachbereichen der von der Universitätsleitung 

entwickelte top-down-/bottom-up-Ansatz zur nachhaltigen Etablierung von Neuen 

Medien in der Lehre implementiert werden konnte. Schließlich wurde in Analogie zur 

Fourth Party Logistik ein Koordinationsansatz vorgestellt, durch den die Aufgaben der 

Koordinationsstellen konkretisiert werden. 

Weiterer Forschungsbedarf besteht für die Frage, ob der hier vorgestellte Fourth Party E- 

Learning-Provider sein Dienstleistungsangebot auch nach außen verkaufen kann. Hierzu 

ist die Entwicklung eines Geschäftsmodells notwendig. 

Danksagung 

Wir danken den Gutachtern für die wertvollen inhaltlichen Anregungen zu unserem 

Beitrag. Diese Arbeit entstand im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und 

Forschung geförderten Projekts megadigitale (Förderkennzeichen: 01PI05017). 


[As64] Ashby, W.R.: An Introduction to Cybernetics. University Paperbacks, London, 1964. 

[Ba83] Baetge, J.: Kybernetische Kontrollsysteme. Kybernetik und Management: Ein Roundtable-Gespräch. 

Berlin, 1983, S. 31-58. 

[Be79] Beer, S.: The heart of enterprise. John Wiley & Sons, New York, 1979. 

[Be85] Beer, S.: Diagnosing the System for Organizations. John Wiley & Sons, New York, 


[Br06] Bremer, C.: megadigitale - Hochschulweite Umsetzung einer eLearning-Strategie. In: 

Tagungsband des 10. Workshops "Multimedia in Bildung und Weiterbildung", 14-15. 

Sept. 2006 an der Technischen Universität Ilmenau, 2006. 

[De02] Deimann, M.: Motivationale Bedingungen beim Lernen mit Neuen Medien. In: Medienunterstütztes 

Lernen-Beiträge von der WissPro Wintertagung, 2002, S. 61-70. 

[DSE06] Diesner, I., Seufert, S., Euler, D.: SCIL-Trendstudie - Herausforderungen für das Bildungsmanagement. 

In: SCIL-Arbeitsbericht 9, 2006. 

[EGS02] Encarnacao, J.-L., Guddat, H., Schnainer, M.: Die Hochschule auf dem Weg ins E- 

Learning Zeitalter. In: Bentlage, U. (Hrsg.): E-Learning: Märkte, Geschäftsmodelle, Perspektiven. 

Bertelsmann-Stiftung, Gütersloh, 2002. 

183

[Eu06] Euler, D., et al.: Handbuch der Kompetenzentwicklung für E-Learning Innovationen; 

Eine Handlungsorientierung für innovative Bildungsarbeit in der Hochschule. Bern, 

2006. 

[GNH06] Grüne, M., Nikolopoulos, A., Holten, R.: Der Einsatz von E-Learning-Technologien an 

einer Massenuniversität. In: Proc. der MKWI 2006; Teilkonferenz: E(lectronic)-Learning 

– Technologiebasiertes Lehren und Lernen. Springer-Verlag, Berlin, 2006. 

[Ha00] Hagner, P.R.: Faculty Engagement and Support in the New Learning Environment. Vol. 

35, 2000, S. 27–36. 

[Ha01] Hagner, P.R.: Interesting practices and best systems in faculty engagement and support. 

In: NLII White Paper, 2001. 

[Ho99] Holten, R.: Entwicklung von Führungsinformationssystemen - Ein methodenorientierter 

Ansatz. Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät. Westfälische Wilhelms-Universität 

Münster, Münster, 1999. 

[JI91] Jarvenpaa, S.L., Ives, B.: Executive Involvement and Participation in the Management of 

Information Technology. In: MIS Quarterly 15, 1991, S. 205-227. 

[Ke83] Keller, J.M.: Motivational design of instruction. Reigeluth, C.M. (Hrsg.): Instructional 

design theories and models: An overview of their current status. Erlbaum, Hillsdale, N.J., 

1983, S. 386-434. 

[KZ87] Kwon, T.H., Zmud, R.W.: Unifying the fragmented models of information systems 

implementation. Critical issues in information systems research John Wiley & Sons, 

New York, USA, 1987, S. 227-251. 

[LD88] Leonard-Barton, D., Deschamps, I.: Managerial Influence in the Implementation of New 

Technology. In: Management Science 34, 1988, S. 1252-1265. 

[NB02] Nissen, V., Bothe, M.: Fourth Party Logistics – Ein Überblick. In: Logistik Management, 

Nr 1, 2002, S. 16-26. 

[Ow06] Owston, R.D.: Contextual factors that sustain innovative pedagogical practice using 

technology: An international study. In: Proceedings of AREA 2004, San Diego, 2006. 

[PSZ01] Purvis, R.L., Sambamurthy, V., Zmud, R.W.: The Assimilation of Knowledge Platforms 

in Organizations: An Empirical Investigation. In: Organization Science 12, 2001, S. 117- 


[SBH01] Seufert, S., Back, A., Häusler, M.: E-Learning: Weiterbildung im Internet, Das"Plato- 

Cookbook" für internetbasiertes Lernen. 2001. 

[SE03] Seufert, S., Euler, D.: Nachhaltigkeit von eLearning-Innovationen. In: SCIL- 

Arbeitsbericht 1, 2003. 

[Se06] Seufert, S.: Sustainability of eLearning Innovations. 2004. 

[SES04] Schönwald, I., Euler, D., Seufert, S.: Supportstrukturen zur Förderung einer innovativen 

eLearning-Organisation an Hochschulen. Swiss Center for Innovations in Learning, St. 

Gallen, 2004. 

[SM03] Seufert, S., Miller, D.: Nachhaltigkeit von eLearning-Innovationen: Von der Pionierphase 

zur nachhaltigen Implementierung. In: Medienpädagogik, 2003. 

[Spi96] Spitzer, D.R.: Motivation: The Neglected Factor in Instructional Design. In: Educational 

Technology 36, 1996, S. p45-49. 

[SY03] Sharma, R., Yetton, P.: The Contingent Effects of Management Support and Task Interdependence 

on Successful Information Systems Implementation. In: MIS Quarterly 27, 

2003, S. 533-555. 

[We03] Wesp, D.: Warum erfolgreiches E-Learning so selten ist – Thesen und Erfahrungen. In: 

Apel, H./Kraft, S.(2003)(Hrsg.): Online lehren – Planung und Gestaltung netzbasierter 

Weiterbildung. Bielefeld: Bertelsmann Verlag, 2003, S. 177-195. 

[We06] Werner, B.: Status des E-Learning an deutschen Hochschulen. In: www.e-teaching.org, 

2006. 

[Wl78] Wlodkowski, R.J.: Motivation and Teaching: A Practical Guide. NEA Distribution Center, 

West Haven, 1978. 

184

Interoperabilität von elektronischen Tests 

Michael Piotrowski, Wolfram Fenske 

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg 

Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung 

Postfach 4120 

39016 Magdeburg 

mxp@iws.cs.uni-magdeburg.de 

Abstract: Die Erstellung qualitativ hochwertiger Tests ist aufwändig. Daher ist es 

wünschenswert, einmal erstellte Tests wieder- und weiterverwenden zu können. Um 

eine Abhängigkeit von einer einzelnen Testplattform zu vermeiden, werden standardisierte 

Austauschformate benötigt. In diesem Beitrag formulieren wir Desiderata für 

derartige Formate und untersuchen den derzeitigen De-Facto-Standard, die IMS Question 

& Test Interoperability Specification (QTI), auf seine Eignung. Das erklärte Ziel 

von QTI ist es, den Austausch von Tests zwischen verschiedenen Systemen zu ermöglichen. 

Nach der Analyse der Spezifikation und aufgrund unserer Erfahrungen bei der 

Implementierung von QTI im System „ECQuiz“ kommen wir zu dem Schluss, dass 

QTI jedoch als Austauschformat ungeeignet ist. 

1 Einleitung 

Formative Tests tragen entscheidend zur kontinuierlichen Verfolgung des Lernprozesses 

bei. Webbasierte objektive1 Tests (wie Multiple-Choice-Tests) sind in diesem Zusammenhang 

besonders nützlich, da sie schnell und häufig durchgeführt und zeitlich und räumlich 

flexibel eingesetzt werden können. 

Die Erstellung qualitativ hochwertiger Tests ist jedoch aufwändig. Schon alleine aufgrund 

des damit verbundenen zeitlichen und personellen Aufwands ist es wünschenswert, dass 

einmal erstellte Tests wieder- und weiterverwendbar bleiben. Dies gilt sowohl für den Fall, 

dass sich die verwendete Testplattform ändert als auch für den Austausch mit anderen 

Lehrenden. 

Um dies zu ermöglichen, wird ein Austauschformat benötigt, also eine Repräsentation 

von Tests, die von verschiedenen Systemen geschrieben und gelesen werden kann. Im 

Kontext von Tests handelt es sich bei den Systemen üblicherweise um Lernplattformen mit 

integrierten Testmöglichkeiten (z. B. Blackboard, ILIAS, Moodle, OLAT oder WebCT) 

oder um eigenständige Testsysteme (z. B. Hot Potatoes, Questionmark Perception oder 

Test Pilot). 

1 Im Sinne der Testtheorie, d. h., Antwortalternativen sind eindeutig richtig oder falsch (vgl. [LR98]) und somit 

automatisch überprüfbar. 

185

In diesem Beitrag gehen wir zunächst auf einige Aspekte ein, die unseres Erachtens für den 

Austausch von Tests relevant sind und definieren Anforderungen an Austauschformate für 

Tests. Wir berichten über unsere Erfahrungen mit der IMS Question & Test Interoperability 

Specification (QTI) in dem von uns entwickelten System „ECQuiz“. Es folgt eine kritische 

Betrachtung von QTI. 

2 Desiderata für Austauschformate 

Ob ein (direkter) Datenaustausch zwischen Systemen möglich ist, hängt zunächst davon 

ab, ob es ein gemeinsames Datenformat gibt. Das alleine ist aber in der Praxis leider noch 

keine Garantie für einen reibungslosen Datenaustausch. Vielmehr hängt die Zuverlässigkeit 

des Austauschs fast unmittelbar von der Spezifikation des Austauschformats ab. Ist 

das Austauschformat unzureichend spezifiziert, ist es möglich – und sogar wahrscheinlich 

–, dass es von verschiedenen Entwicklern auf verschiedene Weise interpretiert und implementiert 

wird; auch wenn alle Varianten dabei prinzipiell der Spezifikation entsprechen, 

kann ein Datenaustausch dennoch unmöglich sein. 

Weiterhin kann man davon ausgehen, dass mit der Komplexität der Spezifikation auch 

die Zahl der Fehler in den Implementierungen wächst. Schreibt oder liest ein System das 

Austauschformat nicht korrekt, ist es wiederum wahrscheinlich, dass der Datenaustausch 

gar nicht oder nur fehlerhaft funktioniert. Dabei ist die Situation, dass ein Datenaustausch 

zwar stattfindet, die Daten aber z. B. vom Zielsystem nicht richtig interpretiert werden, 

potentiell gefährlicher, als wenn der Datenaustausch von vornherein nicht möglich ist: Die 

dabei entstehenden Fehler können lange unentdeckt bleiben und im Falle von Tests etwa 

zu einer falschen Bewertung der Kandidaten führen. 

Formale Definition 

Aus diesen Überlegungen ergeben sich eine Reihe von Anforderungen an Austauschformate 

für Tests. Zunächst sollten sich Standards – oder als solche intendierte Spezifikationen 

– soweit wie möglich auf bereits vorhandene Standards stützen. Im Bereich von 

Datenformaten bedeutet dies heutzutage die Verwendung von XML [Wo06]. Auf diese 

Weise kann die Spezifikation des eigentlichen Austauschformats kompakt gehalten werden 

und es kann bei der Implementierung auf bereits vorhandene und insbesondere bereits 

getestete Werkzeuge zurückgegriffen werden. 

Die Verwendung von XML in einer Spezfikation ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn auch 

eine formale Definition in einer Schemasprache (Relax NG [ISO03] oder W3C XML 

Schema [Wo04]) erfolgt. Die Möglichkeiten der Schemasprachen sollten dabei voll ausgeschöpft 

werden, um die Konformität möglichst weitgehend bereits durch einen XML- 

Parser sicherstellen zu können; natürlichsprachliche Einschränkungen und Anforderungen, 

sind dagegen weit schwerer automatisch zu überprüfen, somit fehlerträchtig und sollten 

daher vermieden werden. Durch ein Schema wird die Syntax beschrieben. Für eine 

Implementierung, die das Format schreiben oder lesen soll, muss darüberhinaus auch die 

186

Semantik, also die Bedeutung der einzelnen Elemente, genau spezifiziert sein, so dass 

Tests auch tatsächlich in der vom Ersteller intendierten Form übertragen werden. 

Trennung von Inhalt und Form 

Beim Austausch und bei der Wiederverwendung von Tests gibt es verschiedene Szenarien. 

In manchen Fällen sollen Tests vollständig übernommen werden, während in anderen Fällen 

z. B. nur einzelne Fragen aus einem Test oder einer Aufgabensammlung („item bank“) 

in einen anderen Test integriert werden sollen. Daher ist es wichtig, die verschiedenen 

Aspekte von Tests – insbesondere Inhalt, Erscheinungsbild und Verhalten – klar voneinander 

zu trennen, so dass etwa der Austausch von Inhalten nicht dadurch behindert wird, 

dass Inhalt und Erscheinungsbild miteinander vermischt sind. 

Umfang 

Um vollständige Tests mit allen ihren Eigenschaften austauschen zu können, erscheint 

es zunächst wünschenswert, dass ein Austauschformat die gesamte Funktionalität aller 

Systeme abbilden kann. Bei näherer Betrachtung wird jedoch klar, dass diese Anforderung 

illusorisch ist: Zu vielfältig und zu verschieden sind die Möglichkeiten von Testsystemen, 

wobei kein System alle Testtypen und Auswertungsfunktionen unterstützt. 

Daher sollte sich ein Austauschformat zunächst auf einen relativ kleinen Kern von Testund 

Fragetypen beschränken; weitere Typen können in späteren Versionen standardisiert 

werden, wenn klar ist, welche Beschreibungsmöglichkeiten in der Praxis tatsächlich benötigt 

werden. Die Aufnahme von optional zu implementierenden Teilen oder mehrerer 

Alternativen für eine Funktion ist dagegen zu vermeiden, da sich gezeigt hat, dass dies die 

Entwicklung interoperabler Implementierungen stark behindert. 2 

Langlebigkeit 

Schließlich sollte ein Austauschformat langlebig sein, d. h., im Austauschformat beschriebene 

Tests sollten über einen möglichst langen Zeitraum verarbeitbar bleiben. Zur Korrektur 

von Fehlern und zur Erweiterung der Beschreibungsmöglichkeiten werden immer 

wieder neue Revisionen des Formats notwendig sein. Hierbei sollte jedoch soweit wie 

möglich vermieden werden, dass neue Revisionen zu Problemen beim Datenaustausch 

führen. 

2 Ein gutes Beispiel dafür sind SGML und XML. SGML enthält eine Vielzahl optionaler Teile: Trotz des nunmehr 

20jährigen Bestehens von SGML gibt es bisher keinen Parser, der den Standard vollständig implementiert. 

XML ist eine Untermenge von SGML, bei der auf alle optionalen Teile verzichtet wurde: In kürzester Zeit waren 

eine große Zahl von konformen und interoperablen Implementierungen verfügbar und XML fand eine praktisch 

universelle Verbreitung. 

187

3 IMS QTI: Überblick 

Für die Beschreibung von Multiple-Choice-Tests und verwandten Testtypen ist die IMS 

Question & Test Interoperability Specification (QTI) [IMS05] zur Zeit die einzige öffentliche, 

von einer Implementierung unabhängige Spezifikation. Darüberhinaus kann das 

IMS-Konsortium im E-Learning-Bereich als De-Facto-Standardisierungsinstanz betrachtet 

werden. 

QTI beschreibt ein Datenmodell und eine XML-Repräsentation für die Kodierung von 

Testfragen (sog. „assessment items“) bzw. Tests. Das erklärte Ziel der Spezifikation ist es, 

den Austausch dieser Daten zwischen Autorenwerkzeugen, Aufgabensammlungen, Lernplattformen 

und Testsystemen zu ermöglichen; QTI ist also als Austauschformat gedacht. 

QTI Version 1.0 wurde im Jahr 2000 veröffentlicht und mehrfach überarbeitet. Wenn bei 

Systemen „Unterstützung für QTI“ angegeben ist (beispielsweise bei Respondus, WebCT 

oder OLAT), ist in den meisten Fällen damit eine Version von QTI 1.x gemeint. Eine kurze 

Beschreibung von QTI 1.0 durch Mitglieder der QTI-Arbeitsgruppe bietet [SR00]. 

Im Einsatz zeigten sich jedoch grundsätzliche Mängel in QTI 1.x, so dass die QTI-Arbeitsgruppe 

einen kompletten Neuentwurf für nötig erachtete. Dieser Neuentwurf ist die Version 

2.0, die 2005 veröffentlicht wurde. Entgegen den Zusagen weitgehender Kompatibilität 

durch IMS – „software that is compliant with the V1.0 DTD will be able to import V2.0 

Items providing it ignores the optional tags“ [SR00] – verwendet QTI 2.0 ein grundsätzlich 

anderes Modell und eine vollkommen andere XML-Struktur und ist mit QTI 1.x nicht 

kompatibel. Darüberhinaus deckt QTI 2.0 nicht alle Bereiche ab, die in QTI 1.x verfügbar 

waren; so können etwa mit QTI 2.0 nur einzelne Items, aber keine kompletten Tests 

beschrieben werden. Im Folgenden gehen wir auf QTI 2.0 ein; dies ist z. Z. die neueste 

offizielle Version der Spezifikation. 

Die QTI-Spezifikation besteht aus mehreren Teilen. Im Teil „Information Model“ wird 

zunächst ein abstraktes Datenmodell beschrieben. Hier wird beispielsweise behandelt, 

was eine Frage ist und über welche Attribute sie verfügt. Das „XML Binding“ definiert 

dann eine Abbildung dieses Modells in eine konkrete XML-Repräsentation. Für die XML- 

Repräsentation werden ein W3C XML Schema und eine DTD definiert. Die weiteren Teile 

der Spezifikation beschäftigen sich mit verschiedenen Teilaspekten und geben Hinweise 

zur Implementierung und Nutzung von QTI. 

Das grundlegende Element von QTI 2.0 ist das Item, also eine Frage mit den dazugehörigen 

Antwortmöglichkeiten. Für die Auszeichnung des Iteminhalts wird dabei eine Untermenge 

von XHTML verwendet, die um testspezifische Elemente ergänzt wird. 

Abbildung 1 zeigt ein einfaches Beispiel für ein in QTI 2.0 kodiertes Item, in dem eine 

Multiple-Choice-Frage mit Mehrfachwahl definiert wird. Das Element enthält 

dabei die eigentliche Frage (Element ) und die Antwortmöglichkeiten. Da 

der Kandidat mit den Antworten „interagieren“ kann, wird dieser Teil in QTI als „Interaction“ 

bezeichnet. Im Beispiel soll eine Auswahl getroffen werden, daher wird das Element 

verwendet, das in den -Elementen die Antwortmöglichkeiten 

enthält. Welche der Antwortmöglichkeiten korrekt sind, wird im Element 

am Anfang der Datei festgelegt. 

188

Abbildung 1: Einfaches Beispiel für eine QTI-2.0-Datei 

4 Beispiel: QTI 2.0 in „ECQuiz“ 

„ECQuiz“ 3 [PR05] ist ein Modul der von uns entwickelten eduComponents [RPA07], das 

die Integration von Multiple-Choice-Tests in das freie Content-Management-System Plone4 

ermöglicht. Für den Import und Export von Tests haben wir in „ECQuiz“ eine Untermenge 

von QTI 2.0 implementiert und dabei Erfahrungen mit diesem Standard gesammelt, 

die die Grundlage für diesen Artikel bilden. Wir beschreiben im Folgenden den konkreten 

Einsatz von QTI in „ECQuiz“ und unsere Erfahrungen bei der Implementierung. 

Da es zu Beginn der Entwicklung bereits konkrete Anforderungen gab, welche Funktionen 

„ECQuiz“ bereitstellen sollte, war unser Ansatz, zuerst die benötigte Funktionalität mittels 

eines geeigneten Modells zu implementieren und diese dann für den Import und Export auf 

QTI 2.0 abzubilden. 

Das kleinste Element im Modell von „ECQuiz“ ist eine Frage. „ECQuiz“ bietet z. Z. zwei 

grundsätzliche Fragetypen: Multiple-Choice-Fragen, bei denen die Kandidaten aus mehreren 

Antwortmöglichkeiten auswählen müssen, und Textfragen, bei denen eine freie Antwort 

formuliert werden muss. Mehrere Fragen, die sich z. B. auf dieselbe Textpassage 

oder dasselbe Bild beziehen oder anderweitig inhaltlich verwandt sind, können in einer 

Fragegruppe zusammengefasst werden. Der gemeinsame Inhalt wird in den sogenannten 

„Bearbeitungshinweisen“ der Fragegruppe abgelegt, vgl. Abb. 2. Mehrere Fragen und Fra- 

3 Frühere Versionen hießen „LlsMultipleChoice“. 

4 

189

Abbildung 2: Beispiel eines Tests (hier in der Ergebnisansicht) in „ECQuiz“ mit Fragegruppen (➊ 

und ➋) und den dazugehörigen Bearbeitungshinweisen (➌ und ➍). 

gegruppen bilden schließlich einen Test. Analog zu den Fragegruppen können auch für den 

Test als ganzes Bearbeitungshinweise gegeben werden. 

Für „ECQuiz“ haben wir QTI zunächst soweit implementiert, dass ein „round trip“ möglich 

ist, d. h., dass von „ECQuiz“ exportierte Dateien ohne Informationsverlust wieder 

importiert werden können. Bei der Abbildung des Modells von „ECQuiz“ auf QTI traten 

mehrfach Probleme auf, die es erforderlich machten, „ECQuiz“-spezifische Erweiterungen 

vorzunehmen. 

Wie bereits oben erwähnt, deckt QTI 2.0 im Gegensatz zu QTI 1.x nur einzelne Fragen 

ab und lässt die Teile von QTI 1.x aus, die sich mit der Aggregation von Fragen in Abschnitte 

und Tests beschäftigten. Da „ECQuiz“ jedoch sowohl komplette Tests als auch 

Gruppen von zusammengehörigen Fragen unterstützt, musste ein Weg gefunden werden, 

diese Strukturen dennoch in einer möglichst portablen Weise zu beschreiben. Die Teile 

„Integration Guide“ und „Migration Guide“ der QTI-Spezifikation schneiden einige dieser 

Aspekte an, es bleiben jedoch viele Fragen bezüglich der konkreten Umsetzung offen: 

190 

As this version of the QTI specification does not define either an information 

model or a binding for section, assessment and objectbank objects 

no recommendations on how to interpret collections of packaged version 2

items are made. However, packaged items may be referred to individually in 

an associated learning design or set of sequencing rules. [IMS05, Integration 

Guide, S. 4] 

Sie machen auch deutlich, dass die Integration der verschiedenen IMS-Spezifikationen 

noch nicht optimal ist: 

IMS Learning Design and IMS QTI are natural partners in the learning 

process. [. . . ] However, the type systems used in IMS LD and IMS QTI differ: 

[. . . ] A final complicating factor is the presence of multi-valued variables in 

QTI which have no equivalent in IMS LD. [IMS05, Integration Guide, S. 7 

bzw. S. 9] 

Wir haben den im Folgenden beschriebenen Ansatz gewählt. Eine Frage mit ihren zugehörigen 

Antworten wird gemäß QTI 2.0 in ein „assessmentItem“ abgebildet. Die Zusammenstellung 

der Fragen zu einem Test erfolgt gemäß der IMS Content Packaging Specification 

(CP) [IMS04]. „Packaging“ bedeutet hier, dass alle Items zusammen mit einem 

sog. „Manifest“ in ein ZIP-Archiv gepackt werden. Das Manifest ist eine XML-Datei mit 

dem Namen „imsmanifest.xml“ im Wurzelverzeichnis des Archivs und beschreibt die im 

Archiv enthaltenen Ressourcen. 

Die von „ECQuiz“ vorgesehenen Bearbeitungshinweise für Test und Fragegruppen werden 

weder von QTI noch von CP explizit unterstützt. Wir behandeln diese Hinweise als „assessmentItem“ 

ohne „Interaction“. Auf diese Weise lässt sich die Erweiterung syntaktisch 

konform modellieren, es ist allerdings nicht sicher, ob andere Systeme diese Verwendung 

des -Elements korrekt interpretieren können. 

Die Randomisierung der Antworten innerhalb einer Frage wird von QTI abgedeckt, „EC- 

Quiz“ unterstützt jedoch auch die Randomisierung von Fragen, einschließlich der zufälligen 

Auswahl einer Untermenge der vorhandenen Fragen. Das Verhalten kann für jede 

Fragegruppe separat eingestellt werden. Um diese Eigenschaften zu beschreiben, greifen 

wir auf die IMS Simple Sequencing Specification [IMS03] zurück. Diese Spezifikation definiert 

Elemente, mit denen die Abfolge von Lernobjekten beschrieben werden kann. Diese 

Elemente können im -Element des Manifests verwendet werden. Wir benutzen 

sie, um die Randomisierung von Elementen, die Anzahl erlaubter Versuche und die 

zeitliche Freigabe von Tests zu beschreiben. 

Der Implementierungsaufwand für die QTI-Unterstützung in „ECQuiz“ war sehr hoch, 

denn um einen Test ohne Informationsverlust exportieren zu können, mussten neben QTI 

auch IMS CP sowie Teile von IMS Simple Sequencing implementiert werden, die nicht 

immer perfekt aufeinander abgestimmt sind. Außerdem galt es, Lösungen für Eigenheiten 

und Einschränkungen von QTI zu finden. Das QTI-Modul macht in „ECQuiz“ fast 

50 % des gesamten Codes aus. Um den Aufwand in Grenzen zu halten, ist der QTI-Import 

primär darauf ausgerichtet, von „ECQuiz“ selbst exportierte Tests zu importieren. Experimente 

mit QTI-Dateien bzw. Content-Packages aus verschiedenen Quellen waren, außer 

bei sehr einfachen Items, unbefriedigend. Beispielsweise sind die von Moodle exportierten 

QTI-2.0-Items und Content-Packages nicht mit den Spezifikationen konform, so dass der 

Import in „ECQuiz“ fehlschlägt. 

191

5 IMS QTI: Probleme 

Beim Entwurf von QTI 2.0 sind Rückmeldungen von der Anwendergemeinde zu QTI 1.x 

eingeflossen. Trotzdem sind uns während der Implementierung in „ECQuiz“ (vgl. Abschnitt 

4) eine Vielzahl von Schwachstellen aufgefallen, von denen wir einige im Folgenden 

beschreiben. Die Probleme lassen sich dabei drei Bereichen zuordnen: „Problematische 

Designentscheidungen“, „formale Schwächen“ und „Schwächen in der technischen 

Umsetzung in XML“. 

Vorab ist anzumerken, dass QTI 2.0 keine existierende Praxis kodifiziert, sondern komplett 

neu geschrieben wurde. Im Gegensatz zum Standardisierungsverfahren für RFCs der 

IETF [Br96] verlangt IMS nicht mindestens zwei voneinander unabhängig entwickelte, 

interoperable Implementierungen; es gibt auch keine Referenzimplementierung von QTI 

2.0. 

5.1 Problematische Designentscheidungen 

QTI 2.0 ist eine überaus umfangreiche Spezifikation mit vielen optionalen Teilen. Um 

die Interoperabilität zwischen Systemen zu sichern, die nicht den gesamten Standard umsetzen, 

sieht die QTI-Spezifikation die Definition von Profilen vor. Sie erlauben es, die 

von einem System implementierte Untermenge von QTI zu beschreiben. Zwei Profile, 

„QTI-Lite“ und „QTI-All“, sind vordefiniert. Beide sind praktisch leider von geringem 

Nutzen. QTI-Lite beschreibt eine minimale Untermenge, die selbst für einfachste Tests zu 

beschränkt sein düfte: Beispielsweise dürfen in QTI-Lite-konformen Items keine Aufzählungen 

oder Tabellen und lediglich die Bildformate JPEG und GIF, nicht aber das vom 

W3C standardisierte PNG-Format benutzt werden. Diese Einschränkungen sind aus technischer 

Sicht nicht nachvollziehbar. QTI-All hingegen fordert die Implementierung der 

gesamten Spezifikation. Zur Zeit ist uns keine vollständige Implementierung von QTI 2.0 

bekannt; angesichts des Umfangs erscheint es uns fraglich, ob es eine solche jemals geben 

wird. 

Die QTI-Spezifikation ist in vielen Punkten recht liberal; innerhalb eines Items sind praktisch 

beliebige Strukturen zugelassen. So ist etwa ein komplett leeres Item vollkommen 

standardkonform, ebenso ein Item ohne (und damit ohne Fragetext) sowie ein 

Item mit mehreren „Interactions“, d. h. ein Item, das z. B. gleichzeitig Multiple-Choice- 

Frage als auch Lückentext ist. Ein Vorteil dieser Philosophie ist, dass prinzipiell viele 

Fragetypen auf QTI abgebildet werden können. Der Nachteil ist, dass der Import von 

QTI-Items aus unbekannten Quellen sehr komplex wird. Da der Standard zudem nicht 

klärt, welche Bedeutung etwa ein leeres Item oder eines mit mehreren „Interactions“ hat, 

kann kaum sichergestellt werden, dass ein Item genau so importiert wird, wie vom Autor 

ursprünglich vorgesehen. Somit wird der Hauptzweck eines Austauschformats nicht 

erreicht. 

Zusätzlich zur Beschreibung von Fragen und Tests spezifiziert QTI mit dem sogenannten 

„Response Processing“ eine Programmiersprache zur Auswertung von Tests. Da Beschreibung 

und Auswertung von Tests aber zwei vollkommen unterschiedliche Aspekte sind, 

192

hätte das „Response Processing“ unserer Meinung nach in eine separate Spezifikation ausgegliedert 

werden sollen. Dies hätte zur Vereinfachung des ohnehin sehr umfangreichen 

QTI-Standards beigetragen. 

Die oben genannte Trennung von Inhalt, Erscheinungsbild und Verhalten findet sich im 

Design von QTI praktisch nicht wieder. In den Definitionen vieler Elemente, die den Inhalt 

des Items beschreiben, z. B. , oder , 

finden sich Abhängigkeiten zum per „Response Processing“ beschriebenen Verhalten 

des Items. Selbst wenn die Auswertung eines Tests nicht mit „Response Processing“ 

erfolgt, müssen bestimmte Elemente und Attribute vorhanden sein, damit ein Item dem 

QTI-Standard entspricht. 

5.2 Formale Schwächen 

Da sie an vielen Stellen ungenau oder mehrdeutig ist, genügt die QTI-Spezifikation nicht 

unserer Forderung nach exakter Formulierung. Zahlreiche Fragen bleiben ungeklärt oder 

müssen vom Leser selbst erschlossen werden. Wir halten es daher für unwahrscheinlich, 

dass zwei Implementierungen von QTI in ihrer Interpretation des Standards genug übereinstimmen, 

dass ein reibungsoser Austausch zwischen ihnen möglich ist. 

Beispielsweise wird der Datentyp „language“ im [IMS05, XML Binding, S. 52] mit dem 

knappen Satz „A trivial restriction of xsd:string.“ definiert. Ob Sprachbezeichnungen z. B. 

nach RFC 3066 anzugeben sind, wird nicht näher festgelegt. 

Die Definition des Formats des Typs „identifier“ ist hingegen übermäßig lang ausgefallen. 

Üblicherweise werden für derartige Definitionen reguläre Ausdrücke oder kontextfreie 

Grammatiken in Backus-Naur-Form (BNF) verwendet. In der QTI-Spezifikation wird jedoch 

eine umständliche natürlichsprache Definition gegeben: 

An identifier is a string of characters that must start with a Letter or an underscore 

(’_’) and contain only Letters, underscores, hyphens (’-’), period (’.’, 

a.k.a. full-stop), Digits, CombiningChars and Extenders. Identifiers containing 

the period character are reserved for future use. The character classes 

Letter, Digit, CombiningChar and Extender are defined in the Extensible Markup 

Language (XML) 1.0 (Second Edition) [XML]. Note particularly that 

identifiers may not contain the colon (’:’) character. Identifiers should have 

no more than 32 characters. for compatibility with version 1 They are always 

compared case-sensitively. 

Die Interpunktionsfehler sind im Original enthalten; dadurch ist unklar, worauf sich die 

Kompatibilität mit Version 1 bezieht. Abweichend von der obigen Spezifikation ist im 

Schema der Typ „identifier“ als „NMTOKEN“ deklariert, das Schema erlaubt somit u. a. 

Punkt und Doppelpunkt, so dass die Anwendung die weiteren Restriktionen implementieren 

muss, obwohl dies bereits im Schema möglich gewesen wäre. Ebenso wird nicht 

verbindlich geregelt, ob Bezeichner mehr als 32 Zeichen lang sein dürfen und innerhalb 

welches Bereiches sie eindeutig sein müssen – tatsächlich macht die Spezifikation überhaupt 

keine Aussage zur Eindeutigkeit von Bezeichnern. 

193

Ein anderes Beispiel findet sich in der Definition des Elements 

für Freitextaufgaben. Dieses Element hat unter anderem die Attribute „expectedLines“ und 

„expectedLength“. Beide sind dafür vorgesehen, dem Kandidaten einen Anhaltspunkt zu 

geben, wie umfangreich seine Antwort ausfallen sollte (vgl. [IMS05, Information Model, 

S. 29]): 

Attribute: expectedLines [0..1]: integer 

The expectedLines attribute provides a hint to the candidate as to the expected 

number of lines of input required. A Delivery Engine should use the value of 

this attribute to set the size of the response box, where applicable. 

Attribute: expectedLength [0..1]: integer 

The expectedLength attribute provides a hint to the candidate as to the expected 

overall length of the desired response. A Delivery Engine should use the 

value of this attribute to set the size of the response box, where applicable. 

Aus den nahezu identischen Beschreibungen dieser beiden Attribute ist nicht ersichtlich, 

worin sie sich in ihrer Funktion unterscheiden. Ebensowenig wird erläutert, welcher Wert 

Vorrang hat, falls beide Attribute angegeben wurden. Zudem ist bei beiden unklar, worauf 

sich der anzugebende Wert bezieht. Die Vorgabe einer bestimmten Anzahl von Zeilen 

mittels „expectedLines“ ergibt nur dann einen Sinn, wenn auch festgelegt ist, wie lang die 

Zeilen sind. Der Wert von „expectedLength“ könnte z. B. die Anzahl an Wörtern meinen 

oder die Anzahl der Sätze oder die Breite in Zentimetern eines Eingabefeldes auf einer 

Webseite. Bei Items aus unbekannten Quellen ist es unmöglich festzustellen, was beabsichtigt 

war. 

5.3 Schwächen in der technischen Umsetzung in XML 

Die QTI-Spezifikation umfasst auch das „XML Binding“, in dem ein XML-Schema definiert 

wird, das vorgibt, wie die im „Information Model“ beschriebenen Items auf XML- 

Elemente abgebildet werden. Leider werden die Möglichkeiten von XML und XML- 

Schema nur ansatzweise ausgenutzt, so dass QTI-Dokumente mit Standard-XML-Werkzeugen 

nur zum Teil validiert werden können. Damit wird eine weitere unserer Anforderungen 

an Austauschformate nicht erfüllt. Einige Beispiele sollen dies illustrieren. 

An vielen Stellen in QTI wird für Querverweise auf andere Elemente ein Attribut verwendet, 

das den Bezeichner des Zielelements enthält. Teilweise werden Querverweise in 

QTI-Dokumenten aber auch anders realisiert. Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, werden 

z. B. die richtigen Antwortmöglichkeiten auf eine Multiple-Choice-Frage mit Hilfe des 

-Elements angegeben, das wiederum ein oder mehrere Elemente vom 

Typ enhält. Der Inhalt jedes -Elements ist der Bezeichner einer korrekten 

. 

Problematisch ist an diesem Ansatz, dass bei konsequenter Nutzung der XML eine deutlich 

robustere und elegantere Lösung möglich gewesen wäre. Zur Realisierung von Querverweisen 

stellt XML eigens die Attributtypen „ID“, „IDREF“ und „IDREFS“ zur Verfügung. 

194

Werden Attribute dieses Typs verwendet, ist garantiert, dass alle Bezeichner vom Typ „ID“ 

eindeutig sind und dass alle per „IDREF“ oder „IDREFS“ referenzierten Element auch tatsächlich 

existieren. Vermutlich ist diese Semantik auch in QTI intendiert; im QTI-Schema 

werden jedoch an keiner Stelle die Attributtypen „ID“, „IDREF“ oder „IDREFS“ verwendet. 

Stellvertretend für zahlreiche weitere Schwächen in der XML-Umsetzung sei noch das 

Element genannt. Im [IMS05, Information Model, S. 23] findet sich in 

der Definition dieses Elements der Hinweis „Although rubric blocks are defined as simpleBlocks 

they must not contain interactions.“ Im XML-Schema wird diese Einschränkung 

aber nicht umgesetzt, obwohl W3C XML Schema durchaus die dazu notwendigen 

Mittel bietet. 

6 Zusammenfassung und Schlussfolgerung 

Aufgrund unserer Erfahrungen bei der Implementierung einer Untermenge von QTI 2.0 in 

„ECQuiz“ und der Analyse der QTI-Spezifikation kommen wir zu dem Schluss, dass QTI 

2.0 als Standard für den Austausch von Tests nicht geeignet ist: Es erlaubt zwar prinzipiell 

die Beschreibung einer großen Zahl von Testtypen und Auswertungsverfahren, eine 

vollständige Implementierung ist aber nur mit extrem hohem Aufwand möglich – unvollständige 

Implementierungen erreichen jedoch nicht die angestrebte Interoperabilität. 

Zur Zeit (Juni 2007) ist QTI 2.1 in Vorbereitung; diese Version soll u. a. die bislang fehlende 

Möglichkeit zur Beschreibung vollständiger Tests nachliefern. In den aktuellen Entwürfen 

sind darüberhinaus keine grundsätzlichen Änderungen gegenüber Version 2.0 vorgenommen 

worden, so dass die o. g. Kritikpunkte weiterhin zutreffen. Es ist jedoch bereits 

absehbar, dass QTI 2.1 nicht vollständig abwärtskompatibel zu QTI 2.0 sein wird: Nach 

QTI 2.0 kodierte Tests werden also ohne Änderungen keine gültigen QTI-2.1-Tests sein. 

Gorissen hat 2003 und 2006 [Go03, Go06] bei einer Auswahl von Systemen5 die Unterstützung 

für QTI evaluiert. Seine Untersuchungen zeigen, dass alle Systeme nur sehr kleine 

Untermengen von QTI unterstützen; in den meisten Fällen gehen beim Import Informationen 

verloren. Er bemerkt, dass sich die Situation seit 2003 – trotz des offensichtlichen 

Bedarfs für Austauschmöglichkeiten von Tests – praktisch nicht verbessert hat. 

Angesichts dieser Situation und der Komplexität von QTI schlägt Gorissen die Entwicklung 

einer freien Referenzimplementierung durch die „educational community“ vor. Da 

die Probleme mit QTI letztendlich in der Designphilosophie begründet sind, lassen sie sich 

nicht dadurch beheben, dass lediglich die o. g. Schwächen ausgebessert werden. Vielmehr 

ist aus unserer Sicht ein grundsätzlich anderer Ansatz notwendig, um die in Abschnitt 2 

definierten Kriterien erfüllen zu können. Daher halten wir auch eine Beteiligung am QTI- 

Spezifikationsprozess nicht für Erfolg versprechend. 

5 2006: Respondus, QuestionMark Perception, N@tschool!, Blackboard, Learn eXact (QTI 1.2) und TOIA (QTI 

2.1) 

195

Viele der Probleme im Ansatz von QTI rühren auch daher, dass QTI nicht aus dem praktischen 

Einsatz heraus entwickelt wurde, sondern von einem Kommittee „am grünen Tisch“ 

entworfen wurde (vgl. Abschnitt 5). Wir schlagen deshalb vor, dass die Anwendergemeinde 

(also die „educational community“) stattdessen auf der Basis ihrer praktischen Erfahrungen 

selbst ein Austauschformat für Tests entwickelt, das die o. g. Desiderata umsetzt 

und so die Implementierung tatsächlich interoperabler Testsysteme ermöglicht. 


[Br96] Scott Bradner. The Internet Standards Process – Revision 3. RFC 2026 (BCP 9), Internet 

Engineering Task Force, 1996. 

[Go03] Pierre Gorissen. Quickscan QTI. Usability study of QTI for De Digitale Universiteit, 

2003. 

[Go06] Pierre Gorissen. Quickscan QTI – 2006. Usability study of QTI for De Digitale Universiteit, 

2006. 

[IMS03] IMS Global Learning Consortium. IMS Simple Sequencing Specification Version 1.0, 

2003. 

[IMS04] IMS Global Learning Consortium. IMS Content Packaging Specification Version 1.1.4, 

2004. 

[IMS05] IMS Global Learning Consortium. IMS Question and Test Interoperability Version 2.0 

Final Specification, 2005. 

[ISO03] ISO (International Organization for Standardization). ISO/IEC 19757-2:2003. Information 

technology – Document Schema Definition Language (DSDL) – Part 2: Regulargrammar-based 

validation – RELAX NG, 2003. 

[LR98] Gustav A. Lienert und Ulrich Raatz. Testaufbau und Testanalyse. Psychologie Verlags 

Union, Weinheim, 6. Auflage, 1998. 

[PR05] Michael Piotrowski und Dietmar Rösner. Integration von E-Assessment und Content- 

Management. In Jörg M. Haake, Ulrike Lucke und Djamshid Tavangarian, Hrsg., DeL- 

FI2005: 3. Deutsche e-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik 

e.V., number P-66 in Lecture Notes in Informatics, Seiten 129–140, Bonn, 2005. GI- 

Verlag. 

[RPA07] Dietmar Rösner, Michael Piotrowski und Mario Amelung. A Sustainable Learning Environment 

based on an Open Source Content Management System. In Wilhelm Bühler, 

Hrsg., Proceedings of the German e-Science Conference (GES 2007). Max-Planck- 

Gesellschaft, 2007. 

[SR00] Colin Smythe und P. Roberts. An Overview of the IMS Question & Test Interoperability 

Specification. In Proceedings of the 4th CAA Conference, Loughborough, England, 2000. 

Loughborough University. 

[Wo04] World Wide Web Consortium. XML Schema, 2004. 

[Wo06] World Wide Web Consortium. Extensible Markup Language (XML) 1.0, 2006. 

196

Aktueller Stand und Perspektiven der 

eLearning-Infrastruktur an deutschen Hochschulen 

Ulrike Lucke, Djamshid Tavangarian 

Universität Rostock 

Institut für Informatik, Lehrstuhl für Rechnerarchitektur 

Albert-Einstein-Str. 21 

18059 Rostock 

{ulrike.lucke, djamshid.tavangarian}@uni-rostock.de 

Abstract: Neben organisatorischen und pädagogischen Rahmenbedingungen ist 

eine leistungsfähige IT-Infrastruktur eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiches 

eLearning. Eine Reihe von Forschungsaktivitäten und Strukturmaßnahmen hat in 

den vergangenen Jahren zur Weiterentwicklung und Verstetigung der an den 

Hochschulen verfügbaren Infrastrukturen beigetragen. Inwiefern damit die für aktuelle 

eLearning-Szenarien – insbesondere über die Grenzen einer Hochschule 

hinweg – benötigte Funktionalität gegeben ist, wird in diesem Beitrag untersucht. 

Basis der Aussagen ist eine Bestandsaufnahme der aktuellen IT-Infrastrukturen, 

die aus dem Verbund „Virtuelle Hochschullandschaft Norddeutschland“ (VHN) 

entstanden ist. Es werden der erzielte Entwicklungsstand wie auch bestehende Defizite 

aufgezeigt und Empfehlungen für die richtungsweisende Gestaltung von e- 

Learning-Infrastrukturen an unseren Hochschulen angegeben. 

1 Motivation 

Im Rahmen unterschiedlicher Förderprogramme vor allem des Bundes sowie auf Initiative 

einzelner Hochschulen wurden in den vergangenen Jahren vielfache Anstrengungen 

unternommen, um eLearning dauerhaft als integralen Bestandteil der Hochschulbildung 

zu etablieren. Einzelziele waren zum Beispiel, eLearning-Inhalte zu entwickeln [Bu00], 

Konzeptionen für das mobile Lernen zu entwerfen und im Studienbetrieb zu verankern 

[Bu01] oder nachhaltige Strukturveränderungen für eLearning an den Hochschulen herbeizuführen 

[Bu04]. Begleitet wird dies bereits seit langem durch Maßnahmen zum 

Ausbau der grundlegenden Infrastruktur [Bu69]. 

Führten diese Aktivitäten zu substanziellen Veränderungen im Studium an deutschen 

Hochschulen? eLearning hält nur langsam, nur in ausgewählten Bereichen und vorwiegend 

in Ergänzung zur traditionellen Präsenzlehre Einzug. Noch 2002 wurde dem e- 

Learning in Deutschland ein vergleichsweise schlechter Entwicklungsstand im internationalen 

Vergleich bescheinigt: „On many variables for which substantial differences 

between countries could be determined, Germany demonstrates the lowest score, or is 

among the lowest. This refers first of all to the current use of ICT options and tools, the 

197

extent to which ICT influences the general teaching practice and the support that is 

available for instructors in doing so. Second, this applies to the flexibility that is currently 

offered to students” [CW02]. 

Hat sich dieser Zustand in den vergangenen fünf Jahren verbessert? Bedingt sowohl 

durch Ergebnisse der o. g. Forschungsprogramme, aber auch generell durch den technologischen 

Fortschritt existiert heute eine Vielzahl von Geräten, Systemen, Prozessen und 

Anwendungsszenarien rund um das eLearning. Sie lassen sich oft nur schwer in ein 

gemeinsames Ganzes fügen. Die Infrastrukturen an den Hochschulen nehmen rasch an 

Umfang, Heterogenität und damit auch an Komplexität zu. Neben einer hochschulweiten 

Integration der Informations- und Kommunikationstechnologien [Te07] [Un07] oder 

Portalen zur Sammlung von eLearning-Diensten [De07][Hi07] werden aber auch hochschulübergreifende 

Mechanismen [Fa07] sowie völlig neue organisatorische Rahmenbedingungen 

und pädagogische Konzepte benötigt. In diesem Zusammenhang sind beispielsweise 

Kooperationsstudiengänge zwischen mehreren Hochschulen (mit Präsenz- 

und virtuellen Anteilen in einem durchgängigen Szenario) oder die flexible Anerkennung 

einzelner Prüfungsleistungen von fremden Einrichtungen (auch ohne die Einbettung 

der Lehrveranstaltungen in ein gemeinsam geplantes Curriculum) zu nennen. Hintergrund 

derartiger Arrangements sind nicht allein eine organisatorische 

Umstrukturierung zur Kostensenkung oder der Wunsch bzw. der Bedarf nach einer Einbeziehung 

von Fachexperten aus einem größeren Einzugsgebiet. Angesichts der demographischen 

Veränderungen, der zunehmenden Mobilität von Wissenschaftlern und 

Studierenden ist dies auch eine ernsthafte Herausforderung aus bildungspolitischer Sicht. 

Wie wird die vorhandene Infrastruktur an unseren Hochschulen diesen, auf sie zu kommenden 

Anforderungen gerecht? 

2 Bestehende Infrastruktur für eLearning 

Angesichts der oben aufgeworfenen Fragen haben die Wissenschaftsminister der fünf 

norddeutschen Bundesländer im Oktober 2005 den Verbund „Virtuelle Hochschullandschaft 

Norddeutschland“ (VHN) ins Leben gerufen. Hier sollen neue Strategien für 

das eLearning erarbeitet werden, um so die Wettbewerbsfähigkeit der norddeutschen 

Hochschulen national und international zu stärken – auch angesichts der aktuellen Exzellenzdiskussionen. 

Einer der sechs eingesetzten Arbeitskreise beschäftigt sich mit 

Aspekten der IT-Infrastruktur. In diesem Zusammenhang wurde durch den Arbeitskreis 

eine Analyse der eLearning-Infrastruktur an den norddeutschen Hochschulen erarbeitet. 

Deren Ergebnisse – die teilweise zwar nicht überraschend, doch in der Fachliteratur 

vorwiegend als generelle Empfehlungen [DI05][Re05] ohne hochschulübergreifende 

Datenbasis zusammengefasst sind – bilden den Gegenstand dieses Beitrags. 

Es wurden im August 2006 alle damals 68 Hochschulen in den fünf norddeutschen Bundesländern 

angeschrieben. Davon sendeten 26 den Fragebogen ausgefüllt zurück, und 

weitere 3 entschuldigten sich als in Auflösung oder Umwandlung begriffen. Da sich alle 

großen Universitäten aktiv in die Bestandsaufnahme eingebracht haben und damit ein 

Großteil der Studierenden in Norddeutschland von der Analyse erfasst ist, sind die Ergebnisse 

als repräsentativ zu bewerten. Die Verteilung der beteiligten Hochschulen auf 

198

öffentliche und private Einrichtungen sowie auf Universitäten und Fachhochschulen ist 

in Abbildung 1 dargestellt. 

100% 

80% 

60% 

40% 

20% 

0% 

priv. 

öfftl. 

öffentlich / privat 

Abbildung 1: Zusammensetzung der in die Bestandsaufnahme eingegangenen Hochschulen 

Bei der Konzeption der Fragebögen wurden die folgenden Hypothesen zugrunde gelegt: 

! Die strategische Ausrichtung der Hochschulen beinhaltet eLearning als einen integralen 

Bestandteil. 

! Der Anteil elektronisch gestützter Lehr- und Lernszenarien ist derzeit noch gering, 

wird jedoch künftig zunehmen. 

! Die Organisationsstrukturen für eLearning resultieren vermutlich aus Forschungsprojekten 

und sind daher gering entwickelt, dezentral und temporär. 

! Die vorhandenen IT-Infrastrukturen für eLearning – als Schwerpunkt der Untersuchung 

– werden in den Bereichen Erstellung und Nutzung von eLearning-Inhalten 

als gut entwickelt angenommen. Dagegen sind Mechanismen zur gezielten Wiederverwendung 

von Inhalten sowie hochschulübergreifende Szenarien vermutlich 

nur gering entwickelt. Von den IT-Basisdiensten werden die Kommunikationsstrukturen 

als sehr gut eingestuft, aber Sicherheitsdienste (v. a. hochschulübergreifend) 

als noch ungenügend. 

Diese vier Bereiche bilden zugleich die Struktur der nachfolgenden Auswertung. 

2.1 Strategische Ausrichtung hinsichtlich des eLearning 

Erst sehr wenige Hochschulen (etwa 20%) verfügen über eine klar definierte Strategie 

(im Sinne eines Strategiepapiers, Hochschulentwicklungsplans o. ä.) für den Umgang 

mit neuen Medien, wie Abbildung 2 zeigt. 

Bei der Ermittlung der strategischen Ziele für den Einsatz von eLearning wurde auf eine 

geschlossene Frage verzichtet und den Teilnehmern somit hinreichend individueller 

Spielraum bei der Beantwortung eingeräumt. (Das machte die nachträgliche Zusammenfassung 

zu Kategorien nötig, die jedoch ohne Informationsverlust möglich war.) Von der 

überwiegenden Mehrheit der Hochschulen wurde die Ergänzung der Präsenzlehre als 

100% 

80% 

60% 

40% 

20% 

0% 

FH 

Uni 

Universität / Fachhochschule 

199

Ziel für eLearning benannt; auch die Erweiterung des Lehrangebots sowie die steigende 

Qualität und Attraktivität des Studiums spielen bei etwa der Hälfte der Hochschulen eine 

wichtige Rolle. Dagegen erfolgt selten eine kommerzielle Ausrichtung der eLearning- 

Angebote. Eine Hochschule äußerte die Hoffnung auf eine Kostensenkung, wie in Abbildung 

3 dargestellt ist. 

20 

18 

16 

14 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

Ergänzung der Präsenzlehre 

Erw eiterung des Lehrangebots 

kommerzielle Ausrichtung 

Kostensenkung 

Qualitätssteigerung 

Abbildung 3: Welche strategischen Ziele verbinden Sie mit dem Einsatz von eLearning? 

Offenbar erwarten die Hochschulen vom eLearning zwar eine Verbesserung des bestehenden 

Lehrangebots (qualitativ wie quantitativ), jedoch keine gravierenden Veränderungen 

in den internen Prozessen, in ihrem Profil oder ihrer Marktposition. 

2.2 Eingesetzte Lehr- und Lernszenarien 

in Arbeit 

vorhanden 

Die Hochschulen nutzen nach eigener Schätzung zu etwa 30% elektronisch unterstützte 

Präsenzlehre sowie bereits zu etwa 10% neue Lehr- und Lernformen (v. a. Videoaufzeichnung, 

aber auch Selbstlernen oder Blended Learning – mit verschwimmenden 

Abgrenzungen) und wollen diesen Anteil in den kommenden Jahren deutlich steigern. 

Hochschulübergreifende Szenarien spielen mit unter 2% derzeit nur eine marginale Rolle, 

werden aber künftig an Bedeutung gewinnen. Dies ist dargestellt in Abbildung 4. 

Die möglichen Antwortkategorien waren bei dieser Frage vorgegeben. Dabei ist anzumerken, 

dass einerseits die Bereiche nicht vollständig disjunkt sind (Wie viel Blended 

200 

100% 

80% 

60% 

40% 

20% 

0% 

Abbildung 2: Gibt es eine definierte Strategie für eLearning an Ihrer Hochschule? 

ohne

heute in 5 Jahren 

Learning steckt im Selbstlernen?), andererseits die Interpretation der Begriffe variierte 

(Gehören PowerPoint-Folien inzwischen zur klassischen Präsenzlehre?). Trotz dieser 

Unschärfe lässt sich dennoch ein allgemeiner Trend der Antworten ableiten. 

2.3 Organisationsstrukturen für eLearning 

hochschulübergreifend 

Videoaufzeichnungen 

Blended Learning 

Selbstlernen 

elektronisch unterstützt 

klassische Präsenzlehre 

Abbildung 4: Welche Lehr-/Lernszenarien setzen Sie heute ein, und welche in etwa 5 Jahren? 

An vielen Hochschulen gibt es bereits lokale Organisationsstrukturen zur Koordination 

von eLearning-Aktivitäten sowie zentrale Maßnahmen bzw. Anlaufstellen für Support 

und Training der Anwender (jeweils an etwa drei Viertel der Hochschulen). Es handelt 

sich nur noch teilweise um projektbezogene, temporäre Einrichtungen. Oft wird die 

Funktion des Koordinators durch einen Prorektor wahrgenommen bzw. in existierende 

Einrichtungen mit anderem Arbeitsschwerpunkt (Rechenzentrum, Bibliothek) integriert; 

selten besteht eine eigenständige Einheit. Dagegen sind Organisationsstrukturen zur 

Qualitätssicherung – wenn überhaupt vorhanden – erst im Aufbau begriffen. Teilweise 

werden Evaluationen durchgeführt. 

Hochschulübergreifende Strukturen für eLearning sind oft bereits vorhanden bzw. werden 

verstärkt gefordert, wie Abbildung 5 zeigt. Die Frage war hier offen formuliert, um 

28 

24 

20 

16 

12 

8 

4 

0 

übergreifende Strukturen 

vorhanden 

w ünschensw ert 

keine w eiteren gew ünscht 

Abbildung 5: Sind hochschulübergreifende Organisationsstrukturen für eLearning vorhanden? 

Welche halten Sie für wünschenswert? 

201

verschiedenartige Organisationsformen erfassen zu können. Teilweise handelt es sich bei 

den angegebenen Strukturen um bilaterale Kooperationen, z. T. auch um regionale oder 

landesweite Netzwerke. Eine Verstärkung der Kooperation wird v. a. für die überregionale, 

koordinierte Entwicklung und den Austausch von eLearning-Inhalten sowie für die 

wechselseitige Anerkennung (elektronischer) Prüfungen gewünscht. Auffallend ist, dass 

sich einige Hochschulen explizit keine weiteren übergreifenden Strukturen wünschen, 

selbst wenn sie bereits auf solche zugreifen können. (Die Formulierung im Fragebogen 

lautete: „Welche halten Sie für wünschenswert?“ und suggerierte somit keine ablehnende 

Antwort.) In individuellen Nachfragen haben sich die Einstellungen zu diesen Institutionen 

als ambivalent herausgestellt, da in deren Folge Abhängigkeit oder Mittelabzug 

befürchtet werden. 

2.4 IT-Infrastrukturen für eLearning 

Auch bei der Ermittlung der bestehenden IT-Infrastruktur für eLearning wurden alle 

Fragen offen formuliert. Teilweise wurden stichpunkthafte Beispiele ergänzt, um die 

Fragestellung zu verdeutlichen. Das Antwortspektrum zeigt bei vielen Fragen eine große 

Varianz. So waren etwa an einigen großen Universitäten viele Ausstattungsmerkmale 

offenbar selbstverständlich (und daher nur auf Nachfrage feststellbar), die von anderen 

Hochschulen im Detail dargelegt wurden. 

Die Multimedia-Ausstattung der Hochschulen kann insbesondere an den Universitäten 

als gut bis sehr gut charakterisiert werden. Für die Erstellung von eLearning-Inhalten 

sind durchgängig Multimedia-Arbeitsplätze mit Internet-Anbindung vorhanden, die 

sowohl dezentral in den Einrichtungen als auch hochschulweit zentral durch spezielle 

Labore oder Arbeitsplätze ergänzt werden. Auch für die Nutzung von eLearning sind 

eine fast durchgängige Multimedia-Ausstattung (vor allem in Hörsälen, oft auch in Seminarräumen) 

sowie zahlreiche Speziallabore oder Pools verfügbar. Zugangseinrichtungen 

für die Nutzer sind zahlreich und vielfältig vorhanden. Neben einer (abhängig 

von der Größe und Art der Hochschule) breiten Zahl von Plätzen in PC- oder 

Workstation-Pools steht insbesondere an den großen Universitäten eine Reihe von Notebook-Arbeitsplätzen 

zur Verfügung. 

Es gibt bislang kaum dedizierte Mechanismen zur hochschulweiten Wiederverwendung 

von Lehr- und Lerninhalten. Teilweise wird dies in lokaler Eigenregie durch die Lehrenden 

ersatzhalber mit Hilfe von Authoring-Werkzeugen oder Lernplattformen realisiert; 

es gibt kaum zentrale Repositorien. Im hochschulübergreifenden Bereich bestehen einige 

gemeinsame Nutzungen von Lernplattformen; erste gemeinsame Portale befinden sich 

im Aufbau – beides lässt sich jedoch nicht als wirkliche Wiederverwendung von Inhalten 

bezeichnen. Dabei existiert eine Vielzahl von unterschiedlichen Lernplattformen, wie in 

den Abbildungen 5 und 6 dargestellt ist. 

Die Integration der Lernplattformen mit anderen universitären Diensten (Hochschulinformationssystem 

oder Bibliothek) ist erst vereinzelt realisiert, und zwar vorwiegend 

für Stud.IP. Die Schnittstellen der eingesetzten Systemen werden mit schwankender 

Aussagekraft benannt; positiv fallen hier v. a. Stud.IP und Ilias durch ihre APIs sowie 

den Import/Export etwa über SCORM auf. 

202

28 

24 

20 

16 

12 

8 

4 

0 

Wiederverwendung (lokal) 

Authoringwerkzeuge 

Lehr-/Lernplattform 

zentrale Repositorie 

Abbildung 5: Welche Werkzeuge setzen Sie zur gezielten Wiederverwendung von Inhalten ein? 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

Lernplattform (dezentral) Lernplattform (zentral) Lernplattform 

(übergreifend) 

Stud.IP 

Als hochschulübergreifende Infrastrukturen für das eLearning werden nur einzelne Initiativen 

(Virtuelle Fachhochschule [Fa07], Telekolloquium [EL07]) aufgeführt. Grundsätzlich 

sind die Hochschulen aber zumindest im öffentlichen Bereich für die Fernkooperation 

gut bis sehr gut mit Videokonferenz-Systemen (zentral und/oder dezentral) 

ausgestattet. Lediglich kleinere private Hochschulen verfügen noch nicht über eine solche 

Ausrüstung. 

Zentrale Infrastrukturen zum Identity Management sind, wenn überhaupt, erst innerhalb 

einer Hochschule vorhanden. Hier wird vorwiegend LDAP eingesetzt, teilweise existieren 

auch proprietäre Lösungen. Hochschulübergreifende Mechanismen befinden sich 

erst in Planung, wie Bild 7 zeigt. 

Die Vernetzung an den norddeutschen Hochschulen kann inzwischen als fast vollständig 

angesehen werden. Bis auf einzelne kleinere, private Hochschulen haben alle Einrichtungen 

Netz am Arbeitsplatz und im Wohnheim sowie flächendeckend WLAN, zum 

Ilias 

WebCT 

Blackboard 

Eigenentw icklung 

andere 

Abbildung 6: Welche Lehr-/Lernplattformen sind bei Ihnen im Einsatz? 

203

großen Teil auch in Verkehrsflächen. Die öffentlichen Hochschulen bieten einen gesicherten 

VPN-Zugang von außen an und sind mit Bandbreiten von deutlich über 10 

MBit/s an das Wissenschaftsnetz angebunden. Dagegen haben die privaten Hochschulen 

i. Allg. nur einen schmalbandigen Anschluss und selten einen VPN-Zugang. Dies ist in 

den Bildern 8 und 9 dargestellt. 

2.5 Fazit 

Mit Bezug auf die eingangs formulierten Thesen der Untersuchung lassen sich folgende 

Kernergebnisse der Analyse ableiten: 

204 

Abbildung 7: Über welche Mechanismen zum Identity Management verfügen Sie? 

1. Die strategische Ausrichtung der Hochschulen hinsichtlich des eLearning umfasst 

v. a. die Ergänzung und Verbesserung der bestehenden Präsenzlehre und kann daher 

als konservativ bezeichnet werden. Eine klare Strategie ist leider noch kaum 

definiert. 

2. Lehren und Lernen ohne Rechnerunterstützung nehmen derzeit noch knapp zwei 

Drittel der Szenarien im Alltag der Hochschulen ein, werden jedoch in den kommenden 

fünf Jahren auf etwa ein Drittel zurückgehen. Besonders steigen wird nach 

Selbsteinschätzung der Hochschulen der Anteil von elektronisch gestützter Präsenzlehre 

und Blended Learning. 

3. Die vorhandenen Organisationsstrukturen für eLearning sind dauerhafter als vermutet, 

jedoch kaum eigenständig realisiert. Während Verantwortliche zur Koordination 

von und zum Support für eLearning bereits häufig definiert sind, befinden 

sich Strukturen zur eLearning-Qualitätssicherung erst im Aufbau. Hochschulübergreifende 

Strukturen sind regional teilweise verfügbar, werden jedoch vermehrt 

auch überregional gefordert. 

4. Die technische Infrastruktur für eLearning ist an den untersuchten Hochschulen in 

großen Teilen vorhanden, vor allem in den Bereichen Erstellung und Nutzung von 

eLearning-Inhalten. Sie ist jedoch hochgradig heterogen und nicht einheitlich organisiert. 

Die Komplexität und Dynamik der Systeme lassen in vielen Fällen keine

16 

14 

12 

10 

6 

4 

2 

0 

8 

6 

4 

2 

0 

Netz im Wohnheim WLAN 

hochschulw eit 

Netz in 

Verkehrsflächen 

VPN von außen 

Abbildung 8: Über welche Kommunikationsinfrastruktur verfügen Sie? 

Bandbreite zum WIN 

statische Konfiguration und manuelle Steuerung zu. Dies verhindert die nötige Interoperabilität 

der Systeme. Zudem fehlen grundlegende Infrastruktur-Dienste (wie 

ein zentrales Identity Management) und dedizierte eLearning-Infrastrukturen (z. B. 

Plattformen zur gezielten Wiederverwendung von Inhalten – lokal ebenso wie 

hochschulübergreifend). 

Die anhand der Bestandsaufnahme in Norddeutschland gewonnenen Aussagen lassen 

sich unter Beachtung lokaler Spitzen, wie sie im Zuge der Exzellenzinitiative diskutiert 

wurden [Wi07], mit großer Wahrscheinlichkeit auch auf den Rest des Bundesgebiets 

ausdehnen. 

3 Entwicklungsperspektiven und Empfehlungen 

Besonders stark wirkt sich die bestehende Diversität der eLearning-Infrastrukturen und 

Organisationsstrukturen in institutionsübergreifenden Szenarien aus, die aufgrund der 

nein 

teilw eise 

ja 

kein 

5MBit/s 

10MBit/s 

34MBit/s 

50MBit/s 

100MBit/s 

300MBit/s 

600MBit/s 

Abbildung 9: Mit welcher Bandbreite sind Sie an das wissenschaftliche Netz angeschlossen? 

205

demographischen und bildungspolitischen Entwicklungen zunehmend an Bedeutung 

gewinnen werden. Bei der Kooperation über die Grenzen einer Hochschule bzw. sogar 

eines Bundeslandes hinweg sind Interoperabilität, Standards und Schnittstellen sowie 

lokale Autonomie für den reibungslosen Betrieb unverzichtbar. 

Als grundlegende organisatorische Maßnahme erscheint daher die durchgängige Realisierung 

von eigenständigen eLearning-Einrichtungen mit klaren Kompetenzen und Befugnissen 

für Koordination, Support&Training sowie Qualitätssicherung – auf Basis 

einer klar definierten eLearning-Strategie – sowohl hochschulintern als auch hochschulübergreifend 

als wichtig. Solche Strukturen sind wichtige Instrumente für Kontinuität 

und Kompetenzbildung. Überregionale Netzwerke und Ansprechpartner haben hier bereits 

vielfach positive Entwicklungen hervorgerufen. 

Auf technischer Ebene kann eine signifikante Verbesserung der IT-Infrastruktur an den 

Hochschulen (nicht nur für das eLearning) durch den Paradigmenwechsel zu einer 

dienstbasierten Architektur erzielt werden. Dadurch könnten bestehende Werkzeuge, 

Plattformen und Prozesse in aller nötigen Heterogenität und Dezentralität aufrechterhalten 

und dennoch zu einem durchgängigen System zusammengefasst werden [Kr06]. 

Durch das Nebeneinander und Miteinander verschiedener Angebote, die einander ersetzen 

oder ergänzen, wird der Übergang zwischen individuellen Prozessen und Dienstvarianten 

an verschiedenen Hochschulen nahtlos ermöglicht. In einer hochgradig heterogenen 

und verteilten Universitätslandschaft können dafür keine streng hierarchischen, 

zentralisierten Strukturen mehr zum Einsatz kommen. Im Hochschulalltag werden durch 

eine Service-Orientierte Architektur (SOA) Transparenz und Komfort für den Nutzer 

erhöht sowie der administrative Aufwand verringert. Somit ergeben sich Verbesserungen 

in alltäglichen Anwendungsszenarien, wie z. B.: 

206 

! Kopplung von Studenten- & Personalverwaltung mit dem Nutzermanagement, direkte 

Übernahme von Stammdaten beim Hochschulwechsel 

! institutionsübergreifendes Identity Management mit Single-SignOn 

! automatische Erfassung von Prüfungsergebnissen (auch von anderen Hochschulen 

bei Auslandssemestern oder Kooperationsstudiengängen) als Basis für Prüfungszulassungen 

oder individuelle Studienpläne 

! Weiterleitung von Netzwerkverbindungen, persönlichen Einstellungen und Daten 

des Nutzers auf Basis seines aktuellen Umfelds 

! personalisierte Bibliothekssuche in Abhängigkeit vom Studienfortschritt sowie 

Rechnerunterstützung beim Ausleihvorgang 

! proaktive Distribution von Lehr- und Lerninhalten auf der Basis von aktueller Position 

und Zeit sowie dem geltenden Veranstaltungsplan 

! automatische Lokalisierung geeigneter Drucker und Authentifizierung des Anwenders 

beim Drucken in einer unbekannten Umgebung

! automatische Erfassung von Raumauslastungen u. ä. zur Optimierung von Belegungsplänen 

oder anderen logistischen Parametern 

Vergleichbare Anwendungen existieren bereits in Form von mobilen Informationssystemen, 

wie z. B. an Flughäfen oder für das Sight Seeing. Die Herausforderung besteht in 

der Übertragung dieser Technologien und Konzepte auf das komplexe Geflecht aus 

Infrastrukturen und Diensten an einer Hochschule, ohne deren laufenden Betrieb zu 

beeinträchtigen. Hier sind umfangreiche Forschungs- und Entwicklungsprojekte nötig. 

Langfristig wird es eine weiterführende Entwicklung hinsichtlich der Kopplung von 

dienstorientierten Architekturen (als infrastrukturelle Grundlage) und der aktuellen Forschung 

zu selbstorganisierenden Systemen, zu Peer-to-Peer-Architekturen und zum 

Pervasive Computing geben. Die bereitgestellten Dienste einer solchen Pervasive University 

werden ergänzt durch kaum wahrnehmbare Sensoren, Prozessoren und Aktoren, 

die den Anwender vorausschauend und allgegenwärtig bei seinen täglichen Aktivitäten 

unterstützen und dabei physische Umgebung und Informationstechnik nahtlos ineinander 

verweben. Hier ist eine Reihe von kontextsensitiven, proaktiven Diensten in Lehre, Forschung 

und Verwaltung der Hochschulen denkbar [TL06]. 

Grundlegendes Ziel sollte es dabei sein, die mit moderner IT-Technologie verfügbaren 

Optionen gezielt und umfassend einzusetzen, um das eLearning (in Ergänzung und Erweiterung 

der bestehenden Präsenzlehre) zur Steigerung von Qualität und Flexibilität im 

Studium einzusetzen. Dies würde zu einer nachhaltigen Stärkung der Position unserer 

Hochschulen im internationalen Wettbewerb führen. 


[Bu69] Bundesministerium für Bildung und Forschung: „Gesetz über die Gemeinschaftsaufgabe 

‚Ausbau und Neubau von Hochschulen’ (Hochschulbauförderungsgesetz, HBFG)“, September 

1969. http://www.bmbf.de/pub/HBFG_1.pdf 

[Bu00] Bundesministerium für Bildung und Forschung: „Bekanntmachung von Richtlinien über 

die Förderung von Vorhaben zur Förderung des Einsatzes Neuer Medien in der Hochschullehre 

im Förderprogramm ‚Neue Medien in der Bildung’“, März 2000. 

http://www.dlr.de/pt_nmb/Foerderung/Bekanntmachungen/bekanntmachung_hochschule 

n.html 

[Bu01] Bundesministeriums für Bildung und Forschung: „Richtlinien über die Förderung von 

Projekten zur Unterstützung von E-Learning an Hochschulen durch mobilen Rechnereinsatz 

(‚Notebook- University’) im Förderprogramm ‚Neue Medien in der Bildung’“, Oktober 

2001. 

http://www.dlr.de/pt_nmb/Foerderung/Bekanntmachungen/bekanntmachung_notebook_ 

university.html 

[Bu04] Bundesministerium für Bildung und Forschung: „Richtlinien über die Förderung der 

Entwicklung und Erprobung von Maßnahmen der Strukturentwicklung zur Etablierung 

von eLearning in der Hochschullehre im Rahmen des Förderschwerpunkts ‚Neue Medien 

in der Bildung’“, Juni 2004. 

http://www.dlr.de/pt_nmb/Foerderung/Bekanntmachungen/eLearning.pdf 

207

[CW02] Betty Collis, Marijk van der Wende (Eds.): „Models of Technology and Change In 

Higher Education: An international comparative survey on the current and future use of 

ICT in Higher Education”, Center for Higher Education Policiy Studies, Niederlande, 

Dezember 2002. http://www.utwente.nl/cheps/documenten/ictrapport.pdf 

[De07] Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt: „Portal zur BMBF-Förderung Neue Medien 

in der Bildung“ http://www.medien-bildung.net/ 

[DI05] DINI: „Technische und organisatorische Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche 

Einführung und nachhaltige Nutzung von E-Learning an Hochschulen“, DINI-Schriften 

5-de, Oktober 2005. 

[EL07] E-Learning Academic Network Niedersachsen (ELAN): „Niedersächsisches Telekolloquium” 

http://www.telekolloquium.de/ 

[Fa07] Fachhochschule Lübeck: „oncampus” htttp://www.oncampus.de/ 

[Hi07] Higher Education Funding Council for England: „Joint Information Systems Committee: 

supporting education and research“ http://www.jisc.ac.uk/ 

[Kr06] Reinhold Kröger, Ulrike Lucke, Markus Schmid, Djamshid Tavangarian: "Web Services 

for the Integration of XML-based Content into Learning Platforms: a Three-level 

Model", erscheint in: Proceedings of 2nd International Symposium on Leveraging Applications 

of Formal Methods, Verification and Validation (ISoLA 2006), IEEE Press. 

[Re04] Thomas Reglin: “Welche Infrastruktur benötigt eLearning?”, in: „E-Learning – Virtuelle 

Kompetenzzentren und Online-Communities zur Unterstützung arbeitsplatznahen Lernens“, 

Bertelsmann-Verlag, 2004. 

[Te07] Technische Universität München: „TUM Projektübersicht – Integratum“ 

http://portal.mytum.de/iuk/integratum/ 

[TL06] Djamshid Tavangarian, Ulrike Lucke: „Pervasive University: Implementierung und 

Einsatz des Pervasive Computing in der Hochschule“, Proc. Informatik, LNI, Vol. P-93, 

S. 45-49, Köllen Verlag, 2006. 

[Un07] Universität Münster: „E-Learning-Kompetenzzentrum“ 

http://e-learning.uni-muenster.de/ 

[Wi07] Wissenschaftsrat: „Exzellenzinitiative“ 

http://www.wissenschaftsrat.de/exini_start.html 

208

...unser Admin installiert da mal was! – Zur Nachhaltigkeit 

von E-Learning-Infrastrukturen – Eine Taxonomie 

Thorsten Hampel, Marc Steinbring 

Universität Wien 

Fakultät für Informatik - Betriebliche Informationssysteme 

Dr.-Karl-Lueger-Ring 1 

A - 1010 Wien 

thorsten.hampel@univie.ac.at, steinb@zitmail.uni-paderborn.de 

Abstract: Ziel des Beitrags ist die Analyse von Faktoren der inhaltlichen und organisatorisch-infrastrukturellen 

Nachhaltigkeit von E-Learning-Infrastrukturen. In 

Form einer Taxonomie werden die zentralen Aspekte und Einflussfaktoren eines 

nachhaltigen Einsatzes von E-Learning-Infrastrukturen herausgearbeitet, systematisiert 

und an Beispielen illustriert. 

1 Einleitung 

Etymologisch betrachtet geht der Begriff der Nachhaltigkeit auf den Forstwirt Hans Carl 

von Carlowitz zurück, der in seiner Sylvicultura oeconomica von 1713 das erste Mal der 

Idee einer nachhaltigen Pflege des Baumbestandes nachging. „Wird der halben die größte 

Kunst, Wissenschaft, Fleiß und Einrichtung hiesiger Lande darinnen beruhen, wie eine 

sothane Conservation und Anbau des Holzes anzustellen, dass es eine kontinuierliche 

beständige und nachhaltende Nutzung gebe, weil es eine unentbehrliche Sache ist, ohne 

welche das Land in seinem Esse nicht bleiben mag.“ 1 Fielen einst zahlreiche Flächen an 

forstwirtschaftlichen Kulturen dem mit der Rodung einhergehenden Profitdenken zum 

Opfer, sind nach Einführung einer nachhaltigen Nutzung deren Vorteile heutzutage offensichtlich 

und allgemein anerkannt. Die Idee der Nachhaltigkeit aus der forstwirtschaftlichen 

Definition heraus kann auch für E-Learning-Systeme übertragen und für 

Handlungsanweisungen einer positiven Entwicklung entliehen werden. In beiden Fällen 

hat die Definition eine dauerhafte und kontinuierliche Nutzung und Pflege einmal aufgebauter 

Strukturen zum Inhalt. Die Unterstützung menschlichen Lernens mit Hilfe von 

Computern ist von Multimedia über Hypermedia und E-Learning in stetiger Entwicklung. 

Aktuell trifft vielleicht der Begriff der Wissensorganisation die vielfältigen Ansätze 

am treffendsten. Analog zur stetigen Entwicklung der Terminologien der Wissensorganisation 

werden fortlaufend neue Systeme geschaffen und bestehende Ansätze 

erweitert. 

1 Hans Carl von Carlowitz, Sylvicultura Oeconomica, 1713 

209

Als sicherlich richtungweisende Erkenntnis steht dabei nicht länger die Frage nach der 

(einen) richtigen Plattform im Vordergrund. Es geht vielmehr um die Voraussetzungen 

einer auf Nachhaltigkeit aufbauenden Einbettung unterschiedlicher, miteinander vereinbarer, 

koexistierender Systeme in eine kooperative Diensteinfrastruktur. Sind die Gründe 

für die Fülle an genutzten Systemen und Ansätzen sehr vielfältig, so gilt dem Augenmerk 

die Entwicklung eines geeigneten Konzepts der Nachhaltigkeit. Der vorliegende 

Beitrag wird ausgehend von der Fähigkeit zur Interoperabilität verschiedener E- 

Learning-Systeme eine Nachhaltigkeitstaxonomie vorstellen. 

2 Von funktional ausgerichteter Softwareentwicklung zur nachhaltigen 

Interoperabilität 

Prägender Gegenstand der allgemeinen E-Learning-Diskussion der letzten Jahre war der 

funktionale Vergleich der verschiedenen auf dem Markt verfügbaren E-Learning- 

Plattformen und Systeme. E-Learning-Plattformen oder auch Lernmanagementsysteme 

werden hierbei primär nach funktionalen Eigenschaften und Merkmalen (ihren Features) 

miteinander verglichen und voneinander differenziert. Treibende Kriterien eines derartigen 

Vergleichs sind die bereitgestellten didaktischen Lernformen, Kommunikationsmöglichkeiten, 

aber auch technische Eigenschaften, wie bereitgestellte Schnittstellen oder 

unterstützte Formate. In diesem Prozess des Benchmarking orientiert sich die Bewertung 

von Lernplattformen oder auch allgemein eine Bewertung wissensverarbeitender Systeme 

primär an Eigenschaften des jeweils betrachteten Werkzeugs. Im Zuge dieses Vorgehens 

sind eine ganze Reihe von teils umfangreichen Vergleichsstudien zu den Eigenschaften 

verschiedener E-Learning-Plattformen und Lernmanagementsystemen 

entstanden (vgl. [BHM02] und [Sc03]). Derartige Studien leisten die wichtige Aufgabe, 

Plattformen zunächst anhand verschiedener Kriterien, wie der unterstützten Lernformen, 

Übungstypen oder auch Mechanismen der Lernfortschrittskontrolle, also die primär 

funktionalen Eigenschaften, zu klassifizieren. 

Zurzeit sind zwei wesentliche neue Phänomene in der Bewertung verschiedener Lernplattformen 

und Lernmanagementsysteme zu beobachten. Hierbei ist zum einen eine 

funktionale Konvergenz der auf dem Markt verfügbaren Produkte zu nennen, zum anderen 

finden zunehmend Interoperabilitäts- und Architekturmerkmale (Standarisierungsaspekte) 

von Lernplattformen eine Berücksichtigung. 2 Mit der funktionalen Konvergenz 

verschiedener Lernplattformen ist zunächst eine zunehmende funktionale Ähnlichkeit 

typischer Lernplattformen gemeint. Viele Systeme gleichen sich in Art und Umfang der 

angebotenen Lernformen und Kommunikationswerkzeuge. Lassen sich eine Vielzahl 

unterschiedlicher Ausprägungen und Unterschiede zwischen den Plattformen beobachten, 

so sind jedoch grundlegende Merkmale und Funktionen ähnlich bzw. vielfach aufeinander 

abbildbar. Dies erkennt man beispielsweise an ähnlicher Terminologie (Kurs, 

Übung bzw. angebotene Übungsformen) aber auch an einem sich ausbildenden gewissen 

Konsens der Gestaltung einer Lernplattform. 

2 vgl. hierzu auch die Open Knowledge Initiative (O.K.I), http://okicommunity.mit.edu/ 

210

Besonders bemerkenswert ist in diesem Zusammenhang, dass sich Open-Source- 

Systeme in den letzten Jahren den großen kommerziellen Systemen angenähert haben, 

bzw. diese in einigen Bereichen übertreffen. Insofern bilden Open-Source-Systeme – 

nicht zuletzt aufgrund des Geschäftsmodells des Verkaufs von Service und Dienstleistung 

rund um Open-Source – eine ernst zu nehmende Alternative zu verbreiteten kommerziellen 

Lösungen. Funktionale Konvergenz bedeutet entsprechend auch eine sich 

ausbildende Vielfalt an möglichen Lizenz- und Kostenstrukturen bei ähnlichem funktionalem 

Angebot (vgl. [SH06a]). 

Gängige Lernplattformen werden sich entsprechend rein funktional betrachtet ähnlicher, 

wenn auch zum Teil die Fundamente ihrer Architektur erheblich differieren. So führen 

unterschiedliche architektonische Konstrukte der jeweiligen Plattformen zu sehr differenzierten 

Möglichkeiten der Verzahnung der angebotenen Werkzeuge/Dienste. 3 Eine 

wesentliche Auswirkung hat die gewählte architektonische Grundlage eines Systems 

jedoch insbesondere auf dessen Fähigkeit mit anderen Systemklassen zusammenzuarbeiten. 

Neben der funktionalen Konvergenz von Wissensorganisations- und Lernmanagementplattformen 

sind als deren besondere Qualitätskriterien die Standardisierung und 

Interoperabilität, also die Konvergenz auf Interoperabilitätsebene, zu nennen. Der vorliegende 

Beitrag begreift die Fähigkeit zur Interoperabilität, also die Systemkonvergenz 

verschiedener Systemklassen des E-Learning als wesentliches Merkmal der Nachhaltigkeit 

einer aufzubauenden Infrastruktur. Die Fähigkeit mit anderen Systemklassen zusammenzuarbeiten 

erstreckt sich dabei auf die Dimension des 

! standardisierten Austauschs von Daten und Materialien der Lernplattform, also die 

Nutzung von Standards zur Kodierung der Inhalte und Strukturen, 

! auf die funktionale Verzahnbarkeit verschiedener Systemklassen, also die Möglichkeit 

einzelne Funktionseinheiten und Dienste in verschiedenen Nutzungskonstellationen 

zusammenführen zu können, 

! und schließlich auf den Aufbau von sicheren Authentifizierungs- und Autorisierungsinfrastrukturen, 

also die Fähigkeit Nutzer- und Gruppenverwaltungen organisatorisch 

wie technisch zusammenführen zu können. 

Alle drei genannten Dimensionen einer Systemkonvergenz sind entsprechend wichtige 

Aspekte der Nachhaltigkeit einer gewählten Lösung. War noch vor wenigen Jahren das 

Argument der Wahl einer entsprechenden Plattform aus funktionaler Sicht wesentlich 

und vorrangig, so verschiebt sich zusehends der Fokus auf die Nachhaltigkeit der zu 

entwerfenden Gesamtlösung. Vereinfacht ausgedrückt lassen sich verschiedene Systeme 

weniger durch die besondere eine oder andere Funktion unterscheiden, als durch ihre 

Fähigkeiten zur Integration in eine Gesamtinfrastruktur. 

3 Auf die Aspekte der Integration von medialen Beschreibungsformen, beispielsweise verwirklicht im Konzept 

der Wissensräume, sei an dieser Stelle nicht genauer eingegangen und auf [Ha02] verwiesen. 

211

3 Taxonomische Darstellung für Dimensionen der Nachhaltigkeit 

Die Nachhaltigkeit einer E-Learning-Umgebung bzw. eines Lernmanagement-Systems 

ist von einer ganzen Reihe von Faktoren beeinflusst. Auf dem Weg hin zu einer Taxonomie 

der Nachhaltigkeit von E-Learning-Systemen lässt sich zunächst die Dimension 

einer inhaltlichen Betreuung von der Dimension einer organisatorischen Einbettung des 

genutzten Produkts mit ihren verschiedenen Faktoren differenzieren. Diese Bestandteile 

führen zu einer klassifizierenden Gliederung der Nachhaltigkeit von E-Learning- 

Landschaften und können in Form einer Taxonomie dargestellt werden (vgl. Abbildung 

1). Die mit der Nachhaltigkeit einhergehenden Umsetzungskonflikte sind in Abbildung 2 

tabellarisch aufgeführt. 

Dimension 1: Inhaltliche Betreuung 

Die inhaltliche Betreuung bezieht sich auf die Art und Weise der Pflege der wesentlichen 

Bestandteile einer E-Learning-Umgebung. So können einerseits die Verwaltung der 

Lerner und Lehrende (Faktor 1.1), die Aktualität der Inhalte (Faktor 1.2) und die Betreuung 

der Nutzer (Faktor 1.3) als Nachhaltigkeitskriterium aus inhaltlicher Sicht ausgemacht 

werden. Zwischen inhaltlicher und organisatorisch-infrastruktureller Nachhaltigkeit 

bestehen diverse Abhängigkeiten und ein enger Bezug. 

Faktor 1.1: Verwaltung von Lerner und Lehrende 

Für jede auf Nachhaltigkeit ausgelegte Nutzung eines E-Learning-Systems gilt es die 

Nutzer und Lehrenden der Lernumgebung zu verwalten und geeignete Gruppenstrukturen 

zu pflegen. Nur wenn Lerner und Lehrende eine strukturierte Lernumgebung vorfinden, 

ist eine sinnvolle Nutzung überhaupt erst möglich. Eine einfache Verwaltung liefert 

die Grundvoraussetzung für eine Effizienz und Effektivität des Lernsystems. 

Faktor 1.2: Aktualität der Lerninhalte 

Inhaltskomponenten (Content), wie Materialien, Multiple-Choice-Tests oder Prüfungen, 

bedürfen natürlicherweise einer stetigen Aktualisierung und Pflege. Inhalte in Kursen 

oder Übungen müssen den wechselnden Rahmenbedingungen der Lehre stets überarbeitet 

und die Aufarbeitung und Darstellungsform neuen Strukturen angepasst werden. 

Hierzu ist ein organisatorischer wie personell-fachlicher Aufwand zu kalkulieren. Nachhaltige 

Pflege bezieht sich auf die Umsetzung dieser Anforderung. 

Faktor 1.3: Betreuung der Nutzer 

Ähnlich komplex wie die Verwaltung und Aktualisierung eines E-Learning-Angebots ist 

die Sicherstellung der Betreuung und tutoriellen Begleitung der Nutzer während des 

gesamten Lernprozesses. Nicht nur im Umfeld des Blended-Learnings bedarf es personellem 

Aufwand, inhaltliche Strukturen aufzubauen und den Lernern anzubieten. Für die 

Beantwortung von Fachfragen und als Lernbegleiter müssen Tutoren mit unterschiedlichem 

Fachwissen zur Verfügung stehen, Teilnehmer motivierend unterstützen sowie 

Gruppenprozesse steuern und begleiten. 

212

Dimension 2: Organisatorisch-infrastrukturelle Nachhaltigkeit 

Infrastrukturelle Nachhaltigkeit bezieht sich auf sämtliche Aspekte des Betriebs der 

notwendigen Infrastruktur, insbesondere auf ihrer Einbettung in eine übergreifende Gesamtinfrastruktur. 

E-Learning ist integraler Bestandteil von Systemen der Organisation 

der Lehre, der Prüfungsverwaltung, Kursorganisation, aber auch vielfältiger Formen der 

Bereitstellung und Recherche von Lernmaterialien, z.B. als Teil digitaler Bibliotheken. 

Verschiedene E-Learning-Dienste werden Teil einer teils komplexen Infrastruktur, welche 

vielfältige Aspekte der Wissensorganisation und des Lernens umspannt. Zu einem 

detaillierten Verständnis der infrastrukturellen Nachhaltigkeit muss einer ganzen Reihe 

von Fragestellungen nachgegangen werden. 

Abbildung 1: Taxonomie einer Nachhaltigkeit von E-Learning-Plattformen 

Faktor 2.1: Nachhaltigkeit im Betrieb der Plattform 

Die unterschiedlichen Möglichkeiten, wie E-Learning-Systeme grundsätzlich betrieben 

werden, sind in genauer zu spezifizieren und unterschiedlichen Betriebsmodellen zuzuordnen 

(Faktor 2.1.1). Eng verknüpft mit der Art der nachhaltigen Nutzungsmöglichkeit 

einer Plattform sind die jeweiligen, mit den Betriebsmodellen einhergehenden Geschäftsmodelle 

der Anbieter verbunden (Faktor 2.1.2). Wird von Nachhaltigkeit eines E- 

Learning-Systems gesprochen, so sind beide Faktoren als Nachhaltigkeitskriterium zu 

berücksichtigen. 

Faktor 2.1.1: Entscheidung des Betriebsmodells 

Betriebsmodelle im E-Learning können unterschiedliche Ausprägungen aufweisen. Beispielsweise 

können eine Betreuung, Wartung und Hosting vor Ort (Inhouse-Betrieb einer 

eigenen Plattform) in der jeweiligen Institution erfolgen oder ein Outsourcing von Bestandteilen 

der Plattform vorgenommen werden. Ein Outsourcing kann über Strategien 

des vollständigen externen Hostings einer Lernplattform mit Inanspruchnahme der 

Dienste eines (Full) Application Service Providers bis hin zu Varianten reichen, die nur 

einzelne Bestandteile auskoppeln. 

213

Hierzu zählt beispielsweise das Server-Housing, bei dem lediglich Rechenleistung und 

Infrastruktur (wie Hardware und Netzwerkinfrastruktur) eines Dienstleisters in Anspruch 

genommen werden, um auf die eigene Anschaffung und Betreuung notwendiger (kostenintensiver) 

Hardware zu verzichten; eine Betreuung der E-Learning-Plattform findet 

seitens des Dienstleisters nicht statt. Vor- und Nachteile gilt es in allen Lösungen gegeneinander 

abzuwägen. So erlaubt ein Betrieb vor Ort natürlicherweise eine intensive Anpassung 

und ein Zuschnitt der jeweiligen Dienste auf den Kontext des Anwendungsfalls. 

Auch ist die Kostenstruktur durch vor Ort anfallende Kosten, wie Hardware und Infrastruktur, 

geprägt. Notwendig ist entsprechendes Know-How für den Betrieb und die 

Pflege der notwendigen Infrastrukturen aufzubringen. Externes Hosting (auch von Teilen 

der jeweiligen Infrastruktur) entbindet genau von diesem notwendigen Wissen bzw. 

Hardwarekosten. Auch sind Kostenstrukturen zum Teil transparenter abschätzbar, da sie 

in Vertragsverhandlungen mit dem Dienstleister offengelegt werden. Externes Hosting 

geht oftmals einher mit der Nutzung von Standard-Lösungen, welche durch die jeweiligen 

Provider vorgegeben sind, allerdings in zunehmendem Maße auch mit Individualanpassungen 

angereichert werden. Somit bestimmt die Entscheidung für oder gegen ein 

bestimmtes Betriebsmodell auch die Nachhaltigkeit des eingesetzten E-Learning- 

Systems. Denn nicht zuletzt erweist sich eine zu ungenau durchgeführte Kostenkalkulation 

oftmals als Ursache des nicht reibungslosen Funktionierens, wenn nicht sogar der 

Einstellung von E-Learning-Aktivitäten. 

Faktor 2.1.2: Geschäftsmodell der Anbieter 

Die richtige Wahl des angebotenen Geschäftsmodells beeinflusst in erheblichem Maße 

die weitere Zukunftsfähigkeit eines E-Learning-Systems. Nachhaltigkeit aus Sicht der 

Provider besteht in dem Anbieten geeigneter lizenzorientierter Vertragsbedingungen, da 

schlussendlich die Kunden über Akzeptanz oder Ablehnung eines Dienstes entscheiden 

und direkten Einfluss auf den finanziellen Erfolg eines Produktes haben. Um dieses Ziel 

zu erreichen, müssen Lizenzmodelle gleichwohl als Bestandteil eines erfolgreichen Geschäftsmodells 

so ausgerichtet werden, dass sie auf Akzeptanz seitens der Nachfrager 

stoßen und zu Vertragsabschlüssen führen. Seitens der Nachhaltigkeit aus Nachfragersicht 

gilt es zunächst zu unterscheiden, inwieweit Anpassungen, z.B. lediglich durch 

einen Anbieter (Closed Source) oder im Idealfall einer Gruppe möglicher Anbieter (Open-Source), 

möglich sind. E-Learning-Infrastrukturen auf Open-Source-Basis nehmen 

in dieser Form eine besondere Stellung in einer Diskussion um die Nachhaltigkeit eines 

Produkts ein. Eine Nachhaltigkeit bezogen auf das vorliegende Geschäftsmodell von 

Anbieter und Nachfrager erstreckt sich entsprechend über die Dimensionen: 

214 

! Open-Source – kommerzielles Produkt 

! Freie Verfügbarkeit – Lizenzierung 

! Verfügbarkeit von Support – Kosten von Supportleistungen 

! Aktive Entwicklergemeinde – nachhaltige Betreuung/Support durch Anbieter 

! Diversifikation der Dienstleister und Dienstleistungen – Herstellersupport

Immer wieder werden Studien zum Kostenvergleich von Open-Source-Plattformen mit 

kommerziellen Plattformen durchgeführt, deren Ergebnisse zu unterschiedlichen Aussagen 

führen. Daher wird auf das Pro und Contra von Open-Source an dieser Stelle nicht 

weiter eingegangen. Vielmehr gilt es für den Anwender verschiedene, auf das einzusetzende 

Produkt bezogene Faktoren gegeneinander abzuwägen. Für viele auf dem Markt 

verfügbare nicht-kommerzielle E-Learning-Plattformen existieren durchaus kommerzielle 

Anbieter, welche kostenpflichtig Support leisten und Erweiterungen an den jeweiligen 

Produkten vornehmen. Das verbreitete Argument Open-Source-Software wäre einerseits 

umsonst, würde andererseits aber wenig professionellen Support bieten können, ist nicht 

mehr in dem Maße gültig. Vielen Orts kehrt sich das genannte Argument um, indem 

Software, welche vom Quelltext offen liegt, eine breitere Vielfalt an möglichen Anbietern 

von Dienstleistungen und Erweiterungen nach sich zieht. Der Kunde ist in diesem 

Fall nicht vom Geschäftsmodell eines einzelnen Herstellers abhängig. Kriterien für gute 

Open-Source-Software im Sinne der Nachhaltigkeitsdiskussion orientieren sich an dem 

Vorhandensein einer aktiven Entwicklergemeinde. 4 Letztere ist gleichzeitig auch der 

Garant für das Vorhandensein einer ausreichenden Zahl kommerzieller Anbieter rund 

um ein Open-Source-Produkt (vgl. [SH06b]). Hieraus ergibt sich eine Kosten-Nutzen- 

Relation aus eingesparten Lizenzkosten eines kommerziellen Produktes zu eingekauftem 

Support und Entwicklung durch einen externen Dienstleister für eine Open-Source- 

Lösung. Es gilt ebenso abzuwägen wie viel Know-How zur Nutzung und Erweiterung/Entwicklung 

an einer Open-Source-Plattform aufzubauen ist. 

Anpassbarkeit und Zukunftsfähigkeit von Lernplattformen werden in den nächsten Jahren 

wesentlich durch serviceorientierte Architekturen an Flexibilität gewinnen. Schon 

jetzt sind mit Hilfe verschiedener architektonischer Konzepte, wie beispielsweise Webservices, 

Architekturmodelle erkennbar, in denen sich Dienste von verschiedenen Anbietern, 

also auch Open-Source-Anbietern, in Lern- und Arbeitsumgebungen zusammen 

führen lassen. Möglichst offene Schnittstellen führen hierbei zu neuartigen Systemarchitekturen 

in denen verschiedene Diensteanbieter ihre spezifischen Services erbringen. 

Gleichzeitig ergeben sich neue Geschäftsmodelle, als Teil derer sich Dienste beispielsweise 

mieten lassen. 

Faktor 2.2: Nachhaltige Instanziierung einer Lernumgebung 

Eine nachhaltige Instanziierung ist wesentlich mit der Betreuung der Nutzer und Gruppenstruktur 

(Dimension 1) verknüpft. Das Einrichten neuer Nutzer und Gruppen und die 

Pflege und Aktualisierung der bestehenden Gruppenstruktur sind wichtige Bestandteile 

eines Nachhaltigkeitskonzepts einer E-Learning-Infrastruktur. Auch wenn seit einigen 

Jahren Ansätze der dezentralen Administration 5 existieren und verschiedene Verfahren 

der automatischen oder halbautomatischen Anmeldung zu E-Learning-Umgebungen 

Anwendung finden, verbleibt ein nicht unerheblicher Aufwand an notwendiger Betreuung 

und Pflege der Nutzerstruktur. 

4 vgl. die weltumspannende Entwicklergemeinschaft der Plattform Moodle (www.moodle.org) 

5 Als Teil einer dezentralen Administration werden Nutzer- und Gruppenstruktur durch eine größere Gruppe 

von Administratoren gepflegt – nicht wie sonst üblich durch einen oder wenige Administratoren. 

215

Bereits heute wird in diesem Zusammenhang die Einbindung eines E-Learning-Systems 

in einen zentralen Verzeichnisdienst angewendet, wie beispielsweise über eine LDAP- 

Schnittstelle 6 . Autorisierungs- und Authentifizierungsinfrastrukturen führen letztlich zu 

einer Zentralisierung von Aufgaben, Pflege und Verwaltung von Nutzerinformationen. 

Der enge Zusammenhang von Nachhaltigkeit und entsprechender Interoperabilität der 

genutzten Werkzeuge zeigt sich am Beispiel der Integration verschiedener Angebote des 

SprachChancen-Verbunds 7 in die der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb). Die vhb stellt 

ein zentrales Portal zur Belegung verschiedener Kursangebote bereit. Die eigentlichen 

Kursmaterialien verbleiben in den Lernumgebungen der jeweiligen Kursanbieter. Dieses 

Vorgehen macht entsprechend Schnittstellen zur automatischen Kursregistrierung auf 

Seiten der Kursanbieterplattformen notwendig. Im Idealfall wäre der Aufbau einer zentralen 

Authentifizierungs- und Autorisierungsinfrastruktur (AAI) beispielsweise auf Basis 

der Shibboleth-Software 8 wünschenswert, die es den Lernenden erlaubt sich transparent 

zwischen Lernplattformen und dem vhb-Studierendenportal mit einem Single-Sign-On 

zu bewegen. Denkbar sind in diesem Zusammenhang auch Szenarien des Outsourcings 

von Betreuungsleistungen der Nutzer- und Gruppenstruktur (vgl. Faktor 2.1). Teil der 

Nachhaltigkeitsanalyse einer Lernumgebung ist die Prüfung des Vorhandenseins flexibler 

Schnittstellen zur Nutzerverwaltung (Verwendbarkeit externer Werkzeuge bzw. Einbettung 

in Autorisierungs- und Authentifizierungsinfrastrukturen). Gleichzeitig sind die 

innerhalb des Systems angebotenen Werkzeuge zur Administration von Nutzer- und 

Gruppenstrukturen bezogen auf die Größe und Struktur, sowie Komplexität des geplanten 

Einsatzes und der damit erforderlichen Gruppenstruktur in die Betrachtung einzubeziehen. 

Faktor 2.3: Innovationsgrad einer Plattform 

Als weitere Bestandteile einer Nachhaltigkeitsanalyse sind Aspekte des Innovationsgrades 

der gewählten Plattform zu berücksichtigen. Nachhaltigkeit definiert sich zu einem 

guten Teil über die Dynamik an Innovationen, d.h. die kontinuierliche Weiterentwicklung 

und Anpassung der gewählten Plattform. Wachsende Bedürfnisse der Nutzer, aber 

auch sich ändernde Vorstellungen der Ausgestaltung von E-Learning-Systemen definieren 

eine kontinuierliche Notwendigkeit zur Innovation der verwendeten Werkzeuge. 

Aber auch sich laufend ändernde Rahmenbedingungen, wie beispielsweise sich wandelnde 

Arbeitsumgebungen der Nutzer (Betriebssysteme, verwendete Werkzeuge) und 

sich ändernde Rahmenbedingungen zum Betrieb der jeweiligen Plattformen (Serverumgebungen, 

Schnittstellen etc.) machen die kontinuierliche Anpassung der verwendeten 

Systeme notwendig. 

Nachhaltigkeit bedeutet beiden Gegebenheiten in flexibler Weise Rechnung tragen zu 

können. Beeinflusst wird die Möglichkeit hierzu zu einem guten Stück von der Zukunftsfähigkeit 

einer Plattform, welche sich zum einen von dem Innovationspotenzial 

der realisierten Systemarchitektur (Faktor 2.3.1) und zum anderen der Nutzung zukunftsweisender 

Standards (Faktor 2.3.2) ableitet. 

6 

vgl. Verzeichnisdienste wie das Lightweight Directory Access Protocol. 

7 

vgl. www.sprachchancen.de 

8 

vgl. http://shibboleth.internet2.edu/ 

216

Faktor 2.3.1: Innovationspotential der Architektur 

Die realisierte Systemarchitektur beeinflusst entsprechend unmittelbar die Art und Weise, 

wie sich eine E-Learning-Umgebung auf sich ändernde Ansprüche anpassen lässt. 

Handelt es sich beispielsweise um eine Architektur, welche auf ein eher starres Datenbankschemata 

zurückgreift, lassen sich nur schwer weitere Attribute in ein System einfügen 

oder strukturelle Änderungen an der Systemarchitektur vornehmen. Flexible und 

vor allem moderne erweiterungsfähige Architekturansätze bieten hier erheblich mehr 

Spielraum. Beispiele sind so genannte serviceorientierte Architekturmodelle (SOA), 

welche sich aus Sicht der Systemarchitektur durch besonders flexibel kombinierbare und 

damit erweiterbare Teilkomponenten auszeichnen. Problematisch ist im Zusammenhang 

mit der Einschätzung eines realisierten Architekturmodells, dass es auf die meisten verfügbaren 

Systeme bezogen äußerst schwer fällt, die Systemarchitektur eines Werkzeugs 

im Detail zu ermitteln. Ein kritischer Blick auf die realisierte Architektur lässt sich entsprechend 

meist nur in engem gedanklichen Austausch mit den Entwicklern/Softwarearchitekten 

des jeweiligen E-Learning-Systems erzielen. 

Faktor 2.3.2: Nutzung zukunftsweisender Standards 

Standards definieren einen plattform- und herstellerübergreifenden Weg der Speicherung 

und des Austauschs von Materialien. Standards beziehen sich auch auf die Integrierbarkeit 

der jeweiligen Plattform in umfassendere Infrastrukturen. Mit Blick auf die Nachhaltigkeit 

einmal entwickelter Materialien spielt ihre Übertragbarkeit und Wiederverwendbarkeit 

mit Hilfe verschiedener Standards eine ausgezeichnete Rolle. So gelingt es, 

Materialien, wie Kurse oder auch einzelne Aufgaben von einem E-Learning-System in 

ein weiteres System zu überführen und dort zu nutzen. E-Learning-Standards sind entsprechend 

kein theoretisches Qualitätskriterium, sondern ein wirkliches Kriterium der 

Nachhaltigkeit einer genutzten Umgebung. Standards, wie SCORM 9 , LOM 10 , QTI 11 oder 

IMS Learning Design 12 bieten sehr unterschiedliche Möglichkeiten und bedürfen einer 

ganzen Reihe von Voraussetzungen. Allerdings gelingt es in der Praxis nur sehr bedingt, 

in einem der genannten Standards abgelegte Materialien ohne größeren Aufwand oder 

Anpassung von einer E-Learning-Umgebung in eine weitere Umgebung zu überführen. 

Dies zeigt sich z.B. daran, dass Export-Funktionen von Materialien in verschiedenen 

Standards oftmals ausgeprägter ausgestaltet sind als notwendige Import-Funktionen. 

Entsprechend sollte im Rahmen einer Nachhaltigkeitsdiskussion auch kritisch hinterfragt 

werden, wie konkret der jeweilig unterstützte Standard ausgestaltet ist. In vielen Fällen 

werden lediglich Subsets des genormten Standards unterstützt; auch werden Standards in 

vielen Fällen durch proprietäre Erweiterungen ergänzt. Beides macht das ursprüngliche 

Ziel einer Übertragbarkeit von Materialien schwierig und in der Praxis teils unmöglich. 

Leider befinden sich E-Learning-Standards, wie beispielsweise IMS Learning Design in 

vielen Bereichen noch im Entwicklungsstadium und eignen sich zum Teil nur bedingt 

zur Codierung von Lernmaterialien in einer alltagstauglichen Art und Weise. Auf der 

9 SCORM, Sharable Content Object Reference Model 

10 LOM, Learning Object Metadata 

11 IMS Question & Test Interoperability Specification, http://www.imsproject.org/question/ 

12 IMS Learning Design Specification, http://www.imsglobal.org/learningdesign/) 

217

anderen Seite zeugen vorhandene Standards gegenüber rein proprietären Lösungen von 

einem hohen technischen Niveau und einer gewissen Innovationskraft der jeweiligen 

Plattform. Ist die praktische Nutzbarkeit vieler Standards, speziell im Übergang zwischen 

verschiedenen Plattformen oftmals ernüchternd, tragen sie doch entscheidend zur 

Zukunftsfähigkeit der jeweiligen Lösung bei. Zu hoffen gilt in Bezug auf den letztgenannten 

Punkt, dass sowohl genutzte Standards, aber auch deren Umsetzung und Ausgestaltung 

kontinuierlich verbessert werden. 

Faktor 2.4: Verzahnung auf organisatorisch-infrastruktureller Ebene 

Infrastrukturelle Nachhaltigkeit erstreckt sich auch auf die organisatorischinfrastrukturelle 

Verzahnung des E-Learning-Produkts mit seinen ihn umgebenden Systemen. 

Wie schon im Bereich der Nutzerverwaltung angedeutet, können E-Learning- 

Systeme nicht länger als isolierte Einheiten verstanden werden, vielmehr sind sie Bestandteil 

einer offenen Diensteinfrastruktur. Als Teil dieser offenen und flexiblen 

Diensteinfrastruktur werden Schnittstellen wichtige Grundvoraussetzung der Integrierbarkeit 

des jeweiligen Systems. Zu unterscheiden gilt es zunächst inwieweit eine Verzahnung 

auf enger technischer Kopplungsebene (Faktor 2.4.1) oder eine voneinander 

unabhängige, lose gekoppelte Dienste Verzahnung erfolgt (Faktor 2.4.2). 

Faktor 2.4.1: Verzahnung auf enger technischer Kopplungsebene 

Eine Verzahnung auf enger technischer Kopplungsebene bildet die klassische Form der 

Verknüpfung verschiedener E-Learning-Systeme, z.B. auf Basis verschiedener Programmierschnittstellen. 

Gängige E-Learning-Systeme zeichnen sich durch verschiedene 

Schnittstellen zum Datenaustausch, z.B. zur externen Anbindung einer Nutzerverwaltung 

aus. Zum Teil existieren Programmierschnittstellen (oftmals ausgelegt als APIs für 

typische Scripting-Sprachen), bei denen der Austausch innerhalb der jeweiligen Institution 

erfolgt. Hierbei werden Systeme z.B. auf Ebene der Nutzerverwaltung sehr direkt 

miteinander verbunden (z.B. Anbindung an einen zentralen Verzeichnisdienst/LDAP- 

Server). Zu einer Kopplung verschiedener Systeme und Systemklassen ist ein sehr spezifisches 

Wissen um die Strukturen und das Verhalten des jeweiligen Systems notwendig. 

E-Learning-Standards sind ein erster wichtiger Schritt um Datenformate und Metadaten 

zwischen verschiedenen Systemen zu normieren. Diese Normierung findet in der Regel 

auf Basis verschiedener XML-Beschreibungen statt. Als oftmals problematisch erweist 

sich in diesem Zusammenhang die fehlende technische und strukturelle Anbindungsmöglichkeit 

einiger E-Learning-Lösungen an die Verzeichnisdienste einer Nutzerdaten 

verwaltenden Institution (z.B. Rechenzentrum). 

Faktor 2.4.2: Verzahnung auf loser technischer Dienste-Ebene 

Eine nächste wichtige Stufe der Koppelbarkeit von E-Learning-Systemen bilden offene 

Interoperabilitätsschnittstellen. Ziel ist hier auch die institutionsübergreifende Kopplung 

von Systemen zu ermöglichen. E-Learning-Systeme treten als Dienstnehmer und Dienstgeber 

auf. 

Merkmale sind zum einen die Selbstbeschreibungsfähigkeit der bereitgestellten Dienste 

zu fördern. Die konkrete Realisierung (Implementierung) des jeweiligen Systems tritt 

zugunsten einer Datenkapselung in den Hintergrund. Zum anderen führen dienstorien- 

218

tierte Ansätze zu einer gewissen Austauschbarkeit der jeweiligen Dienste. Wichtige 

architektonische und technische Grundlagen bilden die so genannten Webservices. Webservices 

im E-Learning-Umfeld erlauben es beispielsweise auch sehr heterogene Systemklassen 

funktional zu koppeln. Beispielsweise lässt sich eine Suche aus einem E- 

Learning-System in einer digitalen Bibliothek vornehmen oder Lernmanagement- 

Systeme werden funktional an E-Learning-Systeme angebunden (Belegung eines Kurses 

o.ä.) (vgl. [Bo06]). Unter dem Gesichtspunkt einer Bewertung der Nachhaltigkeit bilden 

offene und flexible Interoperabilitätsschnittstellen die wesentlichen Grundlagen zur 

Realisierung erfolgreicher Systemkonvergenzen. Im letzteren Bereich findet sich sicherlich 

das größte Innovationspotenzial von E-Learning- und Lernmanagement-Systemen, 

wenngleich auch von Kommunikationssystemen und Plattformen für Zusammenarbeit. 

Die Grenzen eines einzelnen Produktes werden zu Gunsten einer durch offene Schnittstellen 

ermöglichte Diensteintegration zu einem Konstrukt aufgehoben, das auf Individualität 

und Flexibilität ausgerichtet ist. 

Abbildung 2: Konfliktpotential bei angewendeter Nachhaltigkeit 

4 Ausblick: Nachhaltigkeit auf Handlungsebene 

Der Entwurf einer Taxonomie verschiedener Faktoren der Nachhaltigkeit hat deutlich 

gemacht, wie wichtig sich Nachhaltigkeit für die aktuelle Landschaft der Wissensorganisation 

und des klassischen E-Learning darstellt. E-Learning-Systeme fungieren nicht 

länger als weitgehend isolierte Einheiten; sie nehmen ihren Platz in einem komplexen 

Geflecht aus miteinander interagierenden Diensten ein und bilden entsprechend im Idealfall 

eine durchgängige Infrastruktur. Zum Aufbau einer derartigen Infrastruktur sind eine 

ganze Reihe technischer, aber auch organisatorischer Voraussetzungen zu erfüllen. 

Diese reichen von der Wahl und Architektur der jeweiligen Plattform der Pflege und 

Erweiterbarkeit bis zu Fragen ihres Betriebs als Bestandteil einer Dienstinfrastruktur. 

Aktuell viel diskutierte Fragen betreffen insbesondere die Integration einer plattform- 

219

übergreifenden Nutzer- und Gruppenstruktur. Die nächste Stufe einer Interoperabilität 

und Systemkonvergenz betrifft sicherlich plattformübergreifende Interaktionen der Lernenden 

und Lehrenden. Erst wenn es gelingt Lernmaterialien unabhängig der Grenzen 

der beteiligten Lern- und Arbeitsplattformen zu verwalten und für die Lernenden manipulierbar 

machen zu können, kann von wirklichen virtuellen Wissensräumen (vgl. 

[Ha02] und [KHE05]) gesprochen werden. Ziel sollte sein, die Limitierungen medialer 

Handlungsmöglichkeiten bedingt durch die beteiligten Systeme auf ein Minimum zu 

reduzieren. Die Reduzierung von Medienbrüchen ist hierzu ein wesentliches Kriterium. 


[BHM02] Baumgartner, P., Häfele, H. & Maier-Häfele, K.: E-Learning Praxishandbuch, Studien 

Verlag, Innsbruck, 2002. 

[Bo06] Bopp, T., Hampel, T., Hinn, R., Lützenkirchen, F., Prpitsch, C. & Richter, H.: Alltagstaugliche 

Mediennutzung erfordert Systemkonvergenz in Aus- und Weiterbildung. In: 

Seiler Schiedt, E., Kälin, S. & Sengstag, Ch. (Hrsg.), E-Learning – alltagstaugliche Innovation?. 

Waxmann, Münster, 2006, Bd. 38, S. 87-96. 

[Ha02] Hampel, T.: Virtuelle Wissensräume. – Ein Ansatz für die kooperative Wissensorganisation, 

Universität Paderborn, Informatik, Dissertation, 2002. 

[KHE05] Keil-Slawik, R., Hampel, T., Eßmann, B.: Re-Conceptualizing Learning Environments: 

A Framework for Pervasive eLearning. In: Proceedings of the Third IEEE International 

Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, IEEE Press, 

2005, S. 322-326. 

[Sc03] Schulmeister, R.: Lernplattformen für das virtuelle Lernen: Evaluation und Didaktik. 

Oldenbourg Verlag, München, 2003. 

[SH06a] Steinbring, M. & Hampel, T.: Nachfragerorientierte Lizenzierung in e-Learning- 

Umgebungen – Eine Klassifikation typischer Lizenzmodelle. In: Mühlhäuser, M., Rößling, 

G., Steinmetz, R. (Hrsg): DeLFI 2006, Darmstadt, 2006, Lect. Notes Inform., Proc. 

(Vol. 87), S. 363-374. 

[SH06b] Steinbring, M & Hampel, T.: Finanzierungsalternativen und Dienstleistungsmodelle von 

Open-Source-Software in webbasierten Umgebungen. In: Christian Hochberger, Rüdiger 

Liskowsky (Hrsg): Informatik 2006, Informatik für Menschen, Dresden, 2006, Lect. Notes 

Inform., Proc. (Vol. 94), S. 71-76. 

220

koaLA – Integrierte Lern- und Arbeitswelten für die 

Universität 2.0 

Alexander Roth, René Sprotte, Daniel Büse, Thorsten Hampel 

Universität Paderborn 

{roth, renspr, dbuese, hampel}@uni-paderborn.de 

Abstract: Geleitet von der Fragestellung, wie sich die aktuellen inhaltlichen und technologischen 

Konzepte des sog. Web2.0 auf universitäre Infrastrukturen übertragen und 

dabei neue Potenziale sowohl für traditionelle als auch informelle Lernkontexte umsetzen 

lassen, wurde an der Universität Paderborn die ko-aktive Lern- und Arbeitsumgebung 

koaLA entwickelt. In diesem Papier beschreiben wir, welche Überlegungen 

und Architekturkonzepte dazu beigetragen haben, Medienbrüche in den Prozessen der 

Wissenstransformation aufzuheben, Partizipationsbarrieren herabzusetzen und koaLA 

Hochschulweit als Lernplattform einzuführen. 

1 Einleitung 

Die Vision des kooperativen Lernens mit neuen Medien ist so alt wie die Diskussion 

um kooperationsunterstützende Werkzeuge und Systeme. Spätestens seit dem Entstehen 

des Fachgebiets der Computer-gestützten kooperativen Zusammenarbeit (CSCW) (vgl. 

[Gr88]) existiert die Vorstellung mehr oder weniger konstruktivistische Formen des Lernens 

durch digitale Medien geeignet unterstützen zu wollen. Einer Phase der Entwicklung 

von so genannten CSCW-Werkzeugen (kooperative Editoren, Shared Whiteboards 

etc.) folgte eine Phase des Entwurfs zumeist geschlossener Groupware Systeme mit ihren 

spezifischen Ausprägungen als kooperative Lernsysteme. In dieser ersten Phase waren 

meist spezielle Zugangswerkzeuge (Clients) des jeweiligen Herstellers notwendig um 

die Lernumgebung den Lernenden zugänglich zu machen. In der zweiten Phase erlauben 

WWW-Schnittstellen den Nutzern einen einheitlichen browsergestützten Zugang zu 

den genannten Systemen. Letztgenannte Systeme weisen in Bezug auf ihre Funktionalität 

oftmals große Ähnlichkeiten auf. Es existieren Mechanismen zur Kommunikation und Koordination 

der Lernenden sowie Möglichkeiten der kooperativen Ablage von Materialien. 

Unterschiede finden sich in den genutzten Metaphern (Lernräume, Schreibtisch, Kurs) 

und den unterstützten Fähigkeiten der Abgrenzung von Zuständigkeiten durch Rollen und 

Rechte. Auch differieren kooperative Lernumgebungen in den zum Teil integrierten didaktischen 

Modellen. Trotzdem kann für die Klasse der kooperativen Lernumgebungen von 

einer Konvergenz der angebotenen Funktionalität gesprochen werden. 

Neue Impulse erhalten kooperative Systeme und Lernumgebungen durch die Diskussion 

um das Web 2.0 oder auch E-Learning 2.0 (bspw. [Al06], [Ba06]). Neben dem breiten 

221

Einsatz inzwischen gereifter Technologien wie RSS, Web Services und Asynchronous JavaScript 

and XML (AJAX) zur Implementierung offener Umgebungen und benutzungsfreundlicheren 

Oberflächen haben auch die Möglichkeiten zur Kooperation zugenommen: 

Werkzeuge wie Wikis, Weblogs und Podcasts stellen in Verbindung mit sozialen Netzwerken 

den Benutzer als Produzent von Inhalten respektive seine kooperativen Aktivitäten 

deutlich in den Mittelpunkt (vgl. [BD05]). Ein Einfluss, der nicht nur beim Arbeiten, sondern 

auch beim Lernen weg von vollständig vorgegeben Strukturen und geschlossenen 

Systemen hin zu wissens- und individuumzentrierten, offenen Umgebungen führt (vgl. 

[Ro06], [NMC06], [KS03]). 

Im Rahmen des Paderborner Projekts Locomotion1 wurde die ko-aktive Lern- und Arbeitsplattform 

koaLA2 geschaffen, die diesen Fokus auf Individuen und indivuelle Kooperationskontexte 

aufgreift und mit den herkömmlichen Funktionen des klassischen Kursmanagements 

kombiniert. Über virtuelle, je nach Kontext selbst organisierbare Lern- und 

Arbeitsräume werden die wichtigsten Elemente und Notwendigkeiten des Lernens, der Organisation 

des Studiums und des Aufbaus sozialer Strukturen integriert. Grundlegend ist 

dabei die konsequente Orientierung an den individuellen Anforderungen der Studierenden. 

Unsere Erfahrungen im ersten Semester Testbetrieb haben gezeigt, dass die Umsetzung 

von koaLA als offenes System und der Fokus auf individuell gestaltbare Lern- und Arbeitskontexte 

von Studierenden sehr gut angenommen wird3 . Aber auch von Dozierende, 

die das System dazu nutzen, neue didaktische Konzepte auszuprobieren und eine stärkere 

Mischung von vorstrukturierten und von Studierenden selbst organisierten Szenarien in 

verschiedenste Veranstaltungsformen einzubinden. 

Auf den folgenden Seiten möchten wir zunächst die Konzepte und Funktionen erklären, 

die es ermöglichen, sowohl formale als auch informelle Kontexte auszugestalten und zu 

kombinieren und dabei die sozialen Strukturen der Lernenden zu fördern. Danach veranschaulichen 

wir die technische Umsetzung anhand einer typischen Web2.0-Architektur 

und zeigen auf, wie durch Integration auf verschiedenen Ebenen mediale Brüche in der 

universitären Informationsarchitektur aufgehoben werden. Unsere ersten Erfahrungen in 

einem Semester Testbetrieb sowie die Überführung der Plattform in die etablierten hochschuleigenen 

Supportstrukturen für einen nachhaltigen Einsatz beschreiben wir im vierten 

Abschnitt. Das Papier endet mit einem Ausblick auf die anstehende Pilotierungsphase und 

die Ausweitung auf den universitätsweiten Betrieb. 

1 Low Cost Multimedia Organisation and Production, siehe http://locomotion.uni-paderborn.de. 

2 koaLA: ko-aktive Lern- und Arbeitsumgebung“ der Universität Paderborn, siehe http://koala. 

” 

uni-paderborn.de. 

3 Pro Tag wurden durchschnittlich 1700 Besucher mit einer durchschnittlichen Verweildauer von 9 Minuten 

verzeichnet. 

222

2 Die Unterstützung formaler und informeller Lernkontexte in der 

Praxis 

In der Wissenschaft hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dass man beim Lernen – wenn 

möglich – verschiedene Sozialformen und Methoden abwechseln sollte (vgl. [We05]). Individuelle 

Phasen sollten mit kooperativen Phasen kombiniert werden, strukturierte Settings 

(z. B. Kurse und Seminare) mit selbstorganisierten (bspw. Lerngruppen, Arbeitsgruppen, 

Projektgruppen). 

Lernende bewegen sich entsprechend ihrer jeweiligen Lebens- und Lernphase, z. B. als 

Studierende der Universität, in einem komplexen Geflecht aus sozialen und organisatorischen 

Beziehungen. Soziale Beziehungen sind in kooperativen Lernumgebungen meist 

durch starre Lerngruppen repräsentiert, welche sich an der Veranstaltungsform/Organisationsform 

der Lehrveranstaltung orientieren. In vielen Fällen repräsentiert diese Organisationsform 

jedoch nicht die von den Lernenden selbst gewählten Gruppenstrukturen wie 

Lerngruppen und Lerngemeinschaften. Soll der Lernende im Zentrum einer Lern- und Arbeitsumgebung 

stehen, muss dieser seine eigenen Prozesse der Wissensschaffung koordinieren 

und leicht zwischen verschiedenen individuellen, kooperativen sowie strukturierten 

und selbstorganisierten Kontexten wechseln können. 

Hierzu wird ein physikalischer, virtueller oder mentaler Kontext benötigt, in dem neues 

Wissen geschaffen werden kann (vgl. [NTK01], S. 11). Das Konzept virtueller Wissensräume4 

beschreibt dabei die Anreicherung von Orten durch virtuelle Kontakte und Kommunikation 

sowie die Ergänzung derer gemeinsamen Erfahrungen und Ideen auf mentaler 

Ebene. Weiterhin vereinen virtuelle Wissensräum synchrone und asynchrone Formen der 

Zusammenarbeit mit der Verwaltung hypermedialer Dokumente. Dem Ort wird zudem ein 

Ad-hoc-Charakter zugeschrieben: Er ist immer offen und kann durch die Beteiligten nach 

Belieben betreten und verlassen werden (vgl. [Ke07] und [Ha02]). 

koaLA wurde grundlegend auf dem Konzept des virtuellen Wissensraums entwickelt und 

integriert über dieses Modell Funktionen des klassischen Kursmanagements sowie – je 

nach Kontext – selbst organisierbare Lern- und Arbeitsräume für Gruppen und Individuen. 

2.1 Gruppen sind Kurse sind Gruppen 

Sämtliche Arbeitsbereiche (individuelle Arbeitsräume, kooperative Arbeitsräume und Kursräume) 

werden in koaLA über das Konzept einer Gruppe realisiert. Eine Gruppe bildet 

die Umgebung in der Kommunikationsobjekte, Materialien, soziale Strukturen und 

zusätzliche Funktionen dargestellt und organisiert werden. Kurse bzw. Kursräume sind in 

diesem System nur eine besonders ausgezeichnete Form einer Gruppe, erben jedoch deren 

Funktionen. Dadurch kann leicht von einem individuellen Arbeitsraum einer privaten 

Gruppe in den kooperativen Arbeitsraum eines Kurses gewechselt werden. Insbesondere 

für den Wechsel zwischen informellen und formalen Lernkontexten bietet dieses Kon- 

4 In der Literatur finden sich verschiedene Bezeichnungen für dieses Konzept: Streitz et al. nannten es ” Activity 

Spaces“ (vgl. [SHT89]), Nonaka et al. nennen es ” ba“ aus dem Japanischen für ” Ort“ (vgl. [NTK01]), Wessner 

nennt es einfach ” kooperativer Kontext“ (vgl. [We05]). 

223

strukt Lernenden die Möglichkeit, Dokumente und andere Materialien ohne Medienbrüche 

innerhalb von koaLA zu transportieren. 

Abbildung 1: koaLA zeigt die Startseite einens Gruppen- / Kursraums 

Gruppen (und damit Kurse) sind immer gleich aufgebaut. Abbildung 1 zeigt den Aufbau 

eines typischen Gruppenraums. Jeder Gruppenraum besteht aus einer Startseite mit 

einer Beschreibung der Gruppe und einer Liste von Personen, die diese Gruppe betreuen. 

Im Fall von Kursen sind dies Dozierende und/oder Mitarbeitende der Dozierenden. 

Unter dem Punkt ” Kommunikation“ stehen unterschiedliche Kommunikationsfunktionen 

zur Verfügung. koaLA stellt derzeit Foren, Blogs (inkl. Podcasts) und Wikis bereit. Diese 

Werkzeuge sind direkt im Gruppenkontext eingebettet. Die Zugriffsrechte zu diesen 

Werkzeugen können von den Betreuern einer Gruppe beliebig gesteuert werden. So lassen 

sich öffentliche Foren, Wikis und Blogs betreiben, in denen jeder Nutzer in koaLA lesen, 

schreiben und kommentieren kann. Andere Nutzungsformen erlauben nur das Lesen und 

Kommentieren oder den vollen Zugriff, jedoch beschränkt auf die Teilnehmer der Gruppe. 

Der Punkt ” Lektionen“ stellt zur Zeit eine klassische Materialverwaltung bereit. Zukünftig 

sollen unter diesem Punkt auch Funktionen für spezielle didaktische Szenarien zu finden 

sein (vgl. Abschnitt 5). Die Materialverwaltung bietet jedoch neben den klassischen Funktionen 

zur Organisation von Dokumenten erweiterte Funktionen der Bearbeitung und Erschließung 

von Dokumenten über die Strukturierung von Diskursen oder das Bewerten 

und Ordnen von Materialien bis zur Koordinierung von räumlich und zeitlich verteilten 

Aktivitäten. Insbesondere können sich die Lernenden in Kleingruppen selbst organisieren 

und ihre eigenen Dokumente untereinander austauschen und mit den veranstaltungsbezogenen 

Materialien verknüpfen. 

224

koaLA erlaubt es jedem Nutzer eigene Gruppen anzulegen. Dabei werden drei Ausprägungen 

von Gruppen unterschieden. Diese unterscheiden sich jedoch nicht in den Funktionen, 

sondern nur in der Sichtbarkeit anderen Nutzern gegenüber. Öffentliche Gruppen sind 

für jeden Nutzer im Gruppenverzeichnis sichtbar. Der Zugang zu öffentlichen Gruppen 

kann dabei völlig offen sein oder ein gesondertes Passwort erfordern. Öffentliche Gruppen 

mit Einladung sind ebenfalls für jeden Nutzer sichtbar, jedoch erfolgt die Teilnahme ausschließlich 

über die Einladung eines Gruppenbetreuers. Die dritte Form einer Gruppe ist 

die private Gruppe. Private Gruppen sind nicht öffentlich sichtbar und eigenen sich sowohl 

als individueller Arbeitsraum als auch für private Übungsgruppen. Die Mitgliedschaft anderer 

Nutzer erfolgt hier ausschließlich über die Einladung eines Gruppenbetreuers. Unabhängig 

von der Form einer Gruppe haben Gruppenbetreuer erweiterte Möglichkeiten der 

Rechtesteuerung innerhalb der Gruppe. Z. B. können in der Materialverwaltung Bereiche 

eingerichtet werden, die für andere Nutzer nicht bzw. explizit schreibbar sind. 

Kurse werden in koaLA manuell durch Semesterbetreuer oder halb-automatisch durch den 

Abgleich mit dem Prüfungsverwaltungssystem5 angelegt. Wie oben bereits erwähnt sind 

Kurse nur eine besondere Form einer Gruppe (vgl. öffentliche Gruppen, private Gruppen), 

die an einer gesonderten Stelle im System ausgewiesen werden. Der Mechanismus der 

Rechtesteuerung verhält sich daher analog zu Gruppen. Durch diese Flexibilität können 

unterschiedlichste Veranstaltungsformen abgebildet werden: Große Veranstaltungen mit 

hunderten von Teilnehmern bedingen oft durch die didaktische Vorgehensweisen andere 

Rechtekonfigurationen als kleine Projektseminare mit 10-20 Teilnehmern (vgl. Abschnitt 

4). 

Die Teilnehmer einer Gruppe bzw. eines Kurses haben über die Funktion Teilnehmer“ 

” 

(vgl. Abbildung 1) Zugriff auf eine Teilnehmerliste. Diese Liste sowie die mit Nutzern 

verknüpften Aktionen (Foreneinträge, Kommentaren an Materialien, etc.) bilden die Basis 

für die Wahrnehmung der anderen Teilnehmer und damit für die virtuelle Zusammenarbeit. 

2.2 Soziale Netzwerke 

Nutzerprofile bilden die Basis für den Aufbau sozialer Netzwerke innerhalb von koaLA 

und stellen damit eine Form der Awarness innerhalb des virtuellen Systems sicher (s. 

Abb. 2). Die Profile können von den Nutzern mit Informationen über sich selbst gefüllt 

werden, wobei die Angabe der Daten keinesfalls verpflichtend ist. Das Profil erlaubt die 

Eingabe von Informationen zum Studium, dem Studienschwerpunkt, dem Fachbereich etc. 

Darüber hinaus können Kontaktdaten wie E-Mail Adressen, Telefonnummern und IM- 

Daten anderen Nutzern zugänglich gemacht werden. Der Netzwerkgedanke wird durch 

das Profil über Kontakte und Gruppen realisiert. Zu jedem Profil ist sichtbar welche Kontakte 

dieser Nutzer hat und in welchen öffentlichen Gruppen dieser teilnimmt. Über die 

Funktion ” als Kontakt hinzufügen“ kann jeder Nutzer eine Beziehung ersten Grades zu 

jedem anderen Benutzer aufbauen und so sein Kontaktnetzwerk kontinuierlich ausbauen. 

5 In diesem Fall wird die SOAP-Schnittstelle der HIS genutzt (vgl. [GR07]). Eine flexiblere Nachrichten-basierte 

(echtzeit) Kopplung ist über die derzeit verfügbaren HIS-Schnittstellen nicht möglich. 

225

Abbildung 2: koaLA zeigt die typische Profilseite eines Nutzers 

Sämtliche Aktionen eines Nutzers, z.B. Einträge in Foren, Blogs, Wikis, Kommentare an 

Dokumenten, E-Mails etc. werden mit dem Profil des entsprechenden Autors verknüpft. 

Das Ziel ist es, hierbei eine möglichst hohe Transparenz der Informationen bezogen auf 

den Urheber zu gewährleisten. 

Durch die Verknüpfung der Nutzerprofile mit Aktionen bzw. mit den Gruppen und Kursen 

ergeben sich im Umkehrschluss interessante Funktionen bezogen auf die Kommunikation 

via E-Mail. So können E-Mails innerhalb von koaLA an eine Gruppe (bzw. auch an Kurse) 

gesendet werden, die dann automatisch alle Teilnehmer der Gruppe erreichen. 

3 Ein Web2.0-Rahmenwerk als Baukasten für koaLA 

Neben den eingangs erwähnten inhaltlichen Trends zu mehr Selbstorganisation seiner Nutzer 

bringt das Web 2.0 auch gereifte Technologien, die diesen Trends durch offenere und 

benutzerfreundlichere Systemen Rechnung tragen. Im Hinblick auf entsprechende Softwarearchitekturen 

sind die aktuellen Anforderungen nach Weiterverwendbarkeit von Inhalten 

(remixability), Medienunabhängigkeit (convergence), und stärke Einbindung der Be- 

226

nutzer (participation) in den unterschiedlichsten Schichten zu berücksichtigen. In diesem 

Abschnitt wollen wir die Architektur skizzieren, mit der wir in koaLA eine Reihe neuer 

Dienste wie RSS und Podcasts, Blogs, soziale Netze und Awareness mit den Funktionalitäten 

klassischer Lernmanagementsysteme kombiniert und Verwaltungs-, Bibliotheksund 

Contentsysteme angebunden haben. 

3.1 Die Softwarearchitektur 

Die ko-aktive Lern- und Arbeitsplattform koaLA basiert als Anwendungsschicht auf dem 

CSCL-Server open-sTeam6 , welcher grundlegende Funktionen kooperativen Arbeitens und 

Lernens über Programmierschnittstellen bereitstellt. In seinem Kern implementiert der 

Server ein Objektmodell virtueller Wissensräume. Darauf aufbauende Anwendungen basieren 

also auf persistent verknüpfte Raumstrukturen. Hier können verschiedene Dokumente 

und Kontexte verwaltet werden, in denen sich Nutzer aufhalten und bewegen können. 

Damit dieses Konzept als grundlegend in einer heterogenen Umgebung dienen kann, 

bezieht der Server einige gängige Kommunikations- und Infrastrukturprotokolle des Internets 

mit Hilfe von Protokolladaptern auf die Elemente der Wissensraummetapher und bettet 

somit sowohl synchrone als auch asynchrone Kommunikationswerkzeuge wie Instant 

Messaging, Whiteboarding, eMail und Shared Annotations in Wissensräume ein (vgl. Abb. 

3). Der Server stellte in der Vergangenheit bereits mehrfach die Basisdienste für verschiedene 

Lern- und Community-Plattformen. Neu in koaLA ist jedoch der zentrale Fokus auf 

soziale Netzwerkfunktionen und die Einbettung neuer kooperativer Werkzeuge wie Weblogs 

und Podcasts neben Wikis und Foren. 

In der Anwendungsschicht werden mit Hilfe dieser funktionalen Komponenten dynamische 

Lern- und Arbeitskontexte ausgebaut, die zwar oftmals die gleichen fachlichen Funktionen 

benötigen, sich aber letztendlich durch den Freiheitsgrad der Selbstorganisation 

voneinander unterscheiden (vgl. [RH05]). Ebenfalls in der Anwendungsschicht erfolgt die 

Integration von zentralen Basis- und Komplexdiensten der universitären Informationsarchitektur 

über offene Service-Schnittstellen. 

Die Präsentationsschicht von koaLA wurde mit Hilfe von AJAX-Funktionen derart ausgestaltet, 

dass eine einheitliche und einfache Bedienung in Verbindung mit einer visuell 

ansprechenden Oberfläche gewährleistet ist. Dies soll Nutzungsbarrieren senken und Nutzerakzeptanz 

erhöhen. So kann zum Beispiel die Reihenfolge von Lektionen durch das 

Verschieben (Drag & Drop) einzelner geändert werden, ohne dass die Seite gespeichert 

und neu geladen werden muss. 

6 Weitere Informationen zum sTeam-Server unter http://www.open-steam.org. 

227

Bibliothekssysteme 

Verwaltungssysteme 

Content 

Repositories 

Erweiterte Benutzerschnittstellen 

Virtuelle Wissenräume 

AJAX / Rich Client Applikation 

Web Services Identitätsmanagement Lernszenarien 

Instant Messaging 

Web-Konferenzen 

Voice Over IP 

Whiteboarding 

User Awareness 

eMail 

SMS 

Groupware 

ToDo-Lists 

Kalender 

Foren 

Shared Annotations 

Unified 

Messaging 

Web 2.0 Technologien sTeam Applikationen Client Technologien 

Kursverwaltung 

Social Software 

RSS and Podcasts 

Weblogs 

Wikis 

Tagging 

Communities 

Dateiaustausch 

Anwendungsschicht 

Infrastrukturkomponenten 

Abbildung 3: Das Web 2.0-Framework der ko-aktiven Lern- und Arbeitsumgebung koaLA 

3.2 Medienbruchfreies Arbeiten mit digitalen Informationsträgern 

Der CSCW-Server open sTeam verwaltet neben den Wissensräumen beliebige Informationsobjekte7 

über einem Objektmodell, sowie die Rechte von Benutzern und Gruppen an 

diesen Objekten und Räumen. Somit stellt diese Persistenzschicht eine Art Metaebene dar, 

in der Informationsobjekte verschiedenster Art und Herkunft generalisiert und gleichbehandelt 

werden können. 

Durch diese technische Umsetzung sind alle Informationsobjekte in koaLA grundsätzlich 

mit den gleichen Berechtigungskonzepten und Medienfunktionen ausgestattet. Auf dieser 

Ebene können alle Objekte z.B. Foreneinträge, Dateien oder Internetverweise gleichbehandelt 

werden. Auch Objekte externer Systeme – entsprechende Schnittstelle vorausgesetzt 

– können auf dieser Ebene integriert werden. Als Beispiel lassen sich hier der elektronische 

Seminarapparat der Bibliothek, anderer Lernplattformen oder Content-Repositories 

(vgl. Abschnitt 3.3) aufführen. 

Sie können also von Benutzern oder Benutzergruppen – entsprechende Berechtigung vorausgesetzt 

– zwischen vorstrukturierten Kursräumen und selbstorganisierten Arbeitsräumen 

hin- und herbewegt, kopiert, neu arrangiert, untereinander referenziert, annotiert und 

ausgezeichnet werden. Informationen können also aus ihren ursprünglichen semantischen 

Strukturen herausgelöst und mit diesen neue Wissensstrukturen in anderen Lern- und Arbeitskontexten 

geschaffen werden8 (vgl. hierzu [RHS05] und [Bo06]). 

7 Zack definiert in [Za99], S. 48, diese Objekte ”as formally defined, atomic packet of knowledge that can be 

labeled, indexed, stored, retrieved, and manipulated. The format, size, and content of knowledge units may vary, 

depending on the type of explicit knowledge being stored and the context of its use” . 

8 Das eingesetzte Objektmodell der Wissensraummetapher sieht dafür das Rucksackkonzept als temporäre Ablage 

für digitale Objekte vor, die der Benutzer hierüber von einem Wissensraum in einen anderen bewegen kann. 

228

Hierdurch wird sowohl eine Weiterverwendung aller Inhalte der Umgebung erleichtert, 

aber auch eine Unabhängigkeit vom Träger der Information, dem Medium. Darüber hinaus 

bietet der sTeam-Server den koaLA-Benutzern eine Protokoll-Abstraktion auf Wissensraumstrukturen 

und Werkzeuge: Alle Wissensräume in koaLA können über das WebDAV- 

Protokoll als virtuelles Laufwerk in das lokale Dateisystem des Benutzers eingehängt werden. 

Die Behandlung von Inhalten kann also bequem lokal erfolgen, wobei bei Bedarf 

selbst Foren oder Wikis als Dateiordner eingebunden werden können. Die einzelnen Beiträge 

sind dann als Textdatei verfügbar. 

Alle in koaLA eingesetzten kooperativen Werkzeuge wie Foren, Wikis und Weblogs besitzen 

einen XML-Nachrichtenkanal (sog. RSS-Feed), die der Benutzer bei Interesse abonnieren 

kann. Auf seiner persönlichen Startseite werden die abonnierten Nachrichten aggregiert 

und kontextübergreifend chronologisch sortiert, so dass der Benutzer sich nach dem 

Anmelden am System sofort ein genaues Bild davon machen kann, welche Aktivitäten in 

den für ihn wichtigen Kontexten während seiner Abwesenheit passiert sind: Seine Frage 

im Kursforum wurde beantwortet, das Tutorium morgen fällt aus, der Wiki-Eintrag von 

letzter Woche wurde geändert, die Ergebnisse der Klausur sind endlich online, im Weblog 

seiner Lerngruppe stellt sich ein neues Gruppenmitglied vor... Über einen direkten Link 

ist der betroffene Kontext sofort erreichbar. Diese Nachrichten können selbstverständlich 

auch von außerhalb des Systems mit entsprechenden RSS-Readern heruntergeladen und 

offline verfügbar gemacht werden. 

3.3 Integration mit Verwaltung, Bibliothek und externen Content-Providern 

Defizitär erweist sich in der heutigen Praxis oftmals das Grundmerkmal kooperativer Lernumgebungen 

als in sich abgeschlossenes System mit nur geringen Anknüpfungspunkten 

zum Organisationskontext des Lernenden. Mit Kontext der Lernenden sind in diesem Zusammenhang 

weitere Systeme zur Studienorganisation und Verwaltung gemeint. Z.B. Systeme 

zur Anmeldung und Durchführung von Prüfungen und Veranstaltungen, elektronische 

Seminarapparate oder die (digitale) Bibliothek. Lernende bewegen sich notwendigerweise 

zwischen diesen verschiedenen Systemen. 

In koaLA wurden Service-orientierte Ansätze genutzt, um an bestimmten Stellen diese 

Systemgrenzen aufzuweichen und Funktionen oder Informationsobjekte anderer Systeme 

in einer kooperativen Lern- und Arbeitsumgebung zu integrieren. Zunächst einmal wurde 

ein einheitlicher Zugang zu den beteiligten Systemklassen über den universitätsweiten 

Authentifizierungsdienst hergestellt. Durch diese Anbindung ist sichergestellt, dass allen 

Hochschulangehörigen der Zugang ohne unnötige Barrieren wie das Anlegen eines separaten 

Zugangs zur Verfügung steht. Darauf aufbauend wurde der im Locomotion-Projekt 

ebenfalls eingeführte elektronische Seminarapparat der hiesigen Bibliothek angebunden. 

Damit sind die Informationen zu Büchern und digitalen Objekten des elektronischen Seminarapparates 

direkt in den jeweiligen Kursräumen verfügbar. Ein Systemwechsel ist für 

die Teilnehmer dieser Kurse nicht mehr erforderlich. Die können die digitalen Ausgaben 

z.B. direkt herunterladen oder die Verfügbarkeit der in der Bibliothek stehenden Exemplare 

prüfen. Wie im vorherigen Abschnitt beschrieben werden diese Informationsobjekte 

229

über das persitente sTeam-Objektmodell um Medienfunktionen erweitert, so dass sie in 

koaLA in den verschiedensten Kontexten weiterverwendet werden können. 

Als drittes System wurde das Paderborner HIS-LSF-Portal9 angebunden, um eine doppelte 

Datenerfassung bei dem Anlegen von Kursen zu vermeiden und angemeldete Teilnehmer 

zu Veranstaltungen mit den Daten in der Lern- und Arbeitsplattform zu synchronisieren 

(vgl. [GR07]). An weiteren integrierten Szenarien mit Verwaltungssystemen wird derzeit 

noch gearbeitet (vgl. Abschnitt 5). 

Mit dem europäischen ARIADNE-Knowledge-Pool10 wurde bereits für den Testbetrieb 

ein externes Nachweissystem für eLearning-Inhalte angebunden, dessen Inhalte über standardisierte 

Metadaten abgerufen werden können. In diesem Fall wurde die Schnittstellendefinition 

SQI (Simple Query Interface, vgl. [Si05]) genutzt. Über Web-Services kann mit 

dem Repository kommuniziert und können Lerninhalte gesucht werden. Die Ergebnisse 

können als Informationsobjekte in der sTeam-Persistenzschicht abgelegt und mit den bereits 

erwähnten Medienfunktionen angereichert werden11 . 

4 Erfahrungen aus einem Semester Testbetrieb 

Die hochschulweite Einführung der koaLA-Umgebung im Rahmen des Locomotion-Projektes 

ist über drei Stufen geplant – Testbetrieb, Pilotphase und hochschulweite Einführung 

– von denen die erste bereits abgeschlossen ist. 

Zunächst wurde koaLA zum Start des Wintersemesters 06/07 für interessierte Studierende 

und Dozierende im Rahmen eines Testbetriebs eingeführt und in 20 Veranstaltungen 

als Lernmanagementsystem, Kommunikationsplattform und Gruppenarbeitsplatz genutzt. 

Die Dozierenden migrierten zumeist von eigenverantwortlich betriebenen oder eigens entwickelten 

Plattformen zu diesem zentralen Angebot. Da die Zahl der Veranstaltungen ausreichend 

für einen Testbetrieb waren, wurde die neue Plattform innerhalb der Universität 

zunächst nicht aktiv beworben. Trotzdem wurde festgestellt, dass nach nur zwei Monaten 

ca. 200 der zu diesem Zeitraum 2000 Studierenden keine Kurse belegt hatten. Sie nutzten 

jedoch die Social Networking-Funktionen und das Angebot, sich in eigenen Arbeitsgruppen 

selbst organisieren zu können. 

Die Bandbreite der Nutzung im Rahmen der Lehre reichte von kleinen Projektseminaren 

mit ca. 20 Teilnehmern bis zu Massenveranstaltungen mit über 800 Teilnehmern. Hier 

wurden unterschiedliche didaktische Szenarien realisiert. Die kleineren Seminare stellten 

kooperative Funktionen wie eine gemeinsame Materialsammlung und Diskussionen 

an Dokumenten bereit, wobei die großen Veranstaltungen eher auf die reine Materialbereitstellung 

(Download) fokussiert waren und Foren eher zur Klärung organisatorischer 

Fragen einsetzten. 

9 Informationen zur HIS-Software unter http://www.his.de/. 

10 Informationen zum ARIADNE-Projekt unter http://www.ariadne-eu.org. 

11 Derzeit wird daran gearbeitet, virtuelle Wissensräume in der koaLA-Umgebung als Inhaltelieferant an das 

Netzwerk anzubinden, also Kontexte wie Kursräume oder Arbeitsräume von Projektgruppen auch für externe 

Systeme durchsuchbar zu gestalten. 

230

Einige wenige Dozierende nutzten in der Testphase bereits Weblogs um Informationen 

zur Veranstaltung zu veröffentlichen und zu diskutieren. Diese Funktion wurde sowohl 

von Dozierenden als auch von Studierenden als geeignete Darstellungsform für organisatorische 

Informationen, Hilfestellungen bei Übungsaufgaben und Motivation beschrieben. 

Im Pilotbetrieb, der derzeit im Sommersemester 2007 läuft, wurde die Nutzung auf 70 

Veranstaltungen und über 5000 Nutzer ausgebaut. Als Referenzstudiengänge sind dabei 

insbesondere der Zwei-Fach-Bachelor“ in den Kulturwissenschaften und die Informatik 

” 

angesprochen. Punktuell haben die Systeme aber bereits auch in anderen Bereichen Nutzer 

gewonnen. Neben Betrieb und Weiterentwicklung der Systeme werden in der Pilotphase 

Schulungs- und Beratungsangebote bereitgestellt. Für die Studierende sind diese im etablierten 

Notebook-Cafe und bei der Schulungsinitiative doIT angesiedelt. Für die Lehrenden 

und Verwaltungsmitarbeiter wurde ein Schulungskonzept erarbeitet, das zusammen 

mit der Hochschuldidaktik umgesetzt werden soll. Im Anschluss daran soll im folgenden 

Wintersemester der hochschulweite Einsatz erfolgen. 


koaLA setzt neben der klassischen Funktionalität eines Lernmanagementsystems Ideen 

des Web 2.0 und stellt die Bedürfnisse der Lernenden nach mehr Selbstorganisation in den 

Vordergrund. Das System basiert dabei auf der Open-Source-Umgebung open sTeam, die 

den Aufbau und die Pflege virtueller Wissensräume unterstützt. In koaLA lassen sich unterschiedlichste 

eLearning-Szenarien in einfacher Weise realisieren. Diese reichen von der 

Bearbeitung und Erschließung von Dokumenten über die Strukturierung von Diskursen 

oder das Bewerten und Ordnen von Materialien bis zur Koordinierung von räumlich und 

zeitlich verteilten Aktivitäten. Insbesondere können sich die Lernenden in Kleingruppen 

– unabhängig von Kurs oder Studiengang – selbst organisieren, ihre eigenen Dokumente 

untereinander austauschen und mit den veranstaltungsbezogenen Materialien verknüpfen. 

Der Pilotbetrieb soll quer zum Austesten der Systeme in der Praxis auch dazu dienen 

den Unterstützungsbedarf quantitativ zu erheben. Im Anschluss soll ein hochschulweiter 

Einsatz der Dienste- und Kooperationsinfrastruktur erfolgen, wobei gemäß der prozessorientierten 

Vorgehensweise im Projekt Locomotion Dienstleistungen kundenorientiert 

in so genannten Service Units“ zusammengefasst werden sollen. Diese stellen für die 

” 

jeweiligen Interessenten eine einheitliche Ansprechstelle dar und bieten die entsprechenden 

Unterstützungsfunktionen integriert an. Dadurch sollen flächendeckend die verstärkte 

Nutzung von eLearning, eTeaching und eCollaboration erreicht, die Qualität von Lehren, 

Lernen und Prüfen nachhaltig gesteigert und die damit verbundenen Prozesse optimiert 

werden. 

231


[Al06] B. Alexander. Web 2.0 – A New Wave of Innovation for Teaching and Learning. Educause 

Review, Seiten 33–44, 2006. 

[Ba06] P. Baumgartner. Web 2.0: Social Software & E-Learning. Computer + Personal (CoPers), 

14(8):20–34, 2006. 

[BD05] W. Beuschel und S. Draheim. Potenziale kooperativer Medien für neue Lehr- und Lernformen 

– das Beispiel Weblogs. In K. Fellbaum, Hrsg., Grundfragen multimedialen Lehrens 

und Lernens, Seiten 225–236. Shaker Verlag, Aachen, 2005. 

[Bo06] T. Bopp, T. Hampel, R. Hinn, F. Lützenkirchen, C. Prpitsch und H. Richter. Alltagstaugliche 

Mediennutzung erfordert Systemkonvergenzen in Aus- und Weiterbildung. In 

E. Seiler Schied, S. Kälin und C. Sengstag, Hrsg., E-Learning – alltagstaugliche Innovation?, 

Jgg. Band 38 of Medien in der Wissenschaft, Seiten 87–96. Waxmann Verlag, 

Münster, 2006. 

[GR07] H. Gossen und A. Roth. Die Datenintegration zwischen HIS-LSF und universitären Lernund 

Arbeitsplattformen – Ein Praxisbericht aus dem Locomotion Projekt. Arbeitspapier 

WP073333, DS&OR-Lab, Universität Paderborn, Paderborn, 2007. 

[Gr88] I. Greif. Computer-Supported Cooperative Work: A Book of Readings. Morgan Kaufmann, 

1988. 

[Ha02] T. Hampel. Virtuelle Wissensräume - Ein Ansatz für die kooperative Wissensorganisation. 

Dissertation, University of Paderborn, Paderborn, 2002. 

[Ke07] Reinhard Keil. Medienqualitäten beim eLearning: Vom Transport zur Transformation von 

Wissen. BIBLIOTHEK Forschung und Praxis, 31(1), 2007. 

[KS03] R. Keil-Slawik. Technik als Denkzeug, Lerngewebe und Bildungsinfrastrukturen. In 

R. Keil-Slawik und M. Kerres, Hrsg., Wirkungen und Wirksamkeit neuer Medien in der 

Bildung, Seiten 13 – 29. Waxmann Verlag, 2003. 

[NMC06] NMC. The 2006 Horizon Report. Bericht, The New Media Consortium, 2006. 

[NTK01] I. Nonaka, R. Toyama und N. Konno. SECI, Ba and Leadershp: A Unified Model of 

Dynamic Knowledge Creation. In I. Nonaka und D.J. Teece, Hrsg., Managing Industrial 

Knowledge: Creation, Transfer and Utilization, London, 2001. Sage Publications. 

[RH05] A. Roth und T. Hampel. Konfigurierbare Softwarekomponenten zur Unterstützung dynamischer 

Lern- und Arbeitsumgebungen für virtuelle Gemeinschaften. In Tagungsband 

zum Workshop GeNeMe 2005: Gemeinschaften in Neuen Medien, Seiten 373–384, 2005. 

[RHS05] A. Roth, T. Hampel und L. Suhl. Von serverzentrierten Lernobjekten zu kooperativen 

Wissensobjekten – Ein wissensbasierter Integrationsansatz verteilter Lernplattformen. In 

K. Fellbaum, Hrsg., Tagungsband des 3. Workshops Grundfragen multimedialen Lehrens 

und Lernens, Seiten 177–186. Shaker Verlag, 2005. 

[Ro06] M. J. Rosenberg. What Lies Beyond E-Learning? Pfeiffer, 2006. 

[SHT89] N.A. Streitz, J. Hannemann und M. Thüring. From Ideas and Arguments to Hyperdocuments: 

Travelling through Activity Spaces. In Conference on Hypertext and Hypermedia, 

Proceedings of the second annual ACM conference on Hypertext, Pittsburgh, Pennsylvania, 

1989. ACM. 

[Si05] B. Simon, D. Massart, F. van Assche, S. Ternier und E. Duval. A Simple Query Interface 

for Interoperable Learning Repositories. In Proceedings of WWW 2005, Chiba, Japan, 


[We05] M. Wessner. Kontextuelle Kooperation – Unterstützung kooperativen Lernens auf Basis 

des Kontextes. In J. M. Haake, U. Lucke und D. Tavangarian, Hrsg., DeLFI 2005: 

Deutsche e-Learning Fachtagung Informatik, Lecture Notes in Informatics, Seiten 57–68, 

Bonn, 2005. Gesellschaft für Informatik. 

[Za99] M.H. Zack. Managing Codified Knowledge. In Sloan Management Review, Jgg. 40, 

Seiten 44–58, Cambridge, 1999. 

232

Gibt es mobiles Lernen mit Podcasts? – Wie Vorlesungsaufzeichnungen 

genutzt werden 

Leonore Schulze, Markus Ketterl, Clemens Gruber, Kai-Christoph Hamborg 

Zentrum für Informationsmanagement und virtuelle Lehre 

Universität Osnabrück 

Schloßstraße 9 

49069 Osnabrück 

{leonore.schulze, markus.ketterl, clemens.gruber, kai-christoph.hamborg} 

@uni-osnabrueck.de 

Abstract: Podcasts sind eine vieldiskutierte Möglichkeit kostengünstig Veranstaltungsaufzeichnungen 

zu erstellen und zu publizieren, und bieten somit potentiell 

vielen Personen die Möglichkeit zum mobilen Lernen. Im vorliegenden Artikel 

werden die bisherigen Erfahrungen zweier deutscher Hochschulen mit Veranstaltungspodcasts 

sowie die Ergebnisse von Befragungen studentischer (N=58) und 

hochschulexterner Nutzer/-innen (N=368) dargestellt. Es zeigt sich, dass die Podcasts 

vor allem extern auf breites Interesse stoßen, dass das Angebot aber meist zu 

Hause auf dem PC oder Laptop genutzt wird. Die Potenziale zum mobilen Lernen 

werden also aktuell noch nicht ausgeschöpft. Es ist zu erforschen, ob durch die erwartete 

Kostensenkung für mobile Geräte und mobilen Internetzugang die Potentiale 

mobilen Lernens durch die Nutzer/-innen verstärkt wahrgenommen werden. 

1 Auf dem Weg zum mobilen Lernen 

Mobiles Lernen (M-Learning), nicht zuletzt vorangetrieben durch die stetig steigende 

Verbreitung von leistungsfähigen Mobilgeräten wie PDAs, Handys oder tragbaren Video/Audio-Abspielgeräten, 

wird auch an Universitäten und Fachhochschulen immer 

wichtiger. Neben den Vorteilen, die sich durch ortsund zeitunabhängiges Lernen mittels 

mobiler Endgeräte ergeben, gibt es viele Hürden für die Erstellung von M-Learning 

Inhalten zu beachten [TR03]. Typischerweise müssen Inhalte gerätespezifisch formatiert 

und konvertiert werden, um für verschieden Endgeräte angeboten werden zu können. 

Daher ist es in der Regel zu kostspielig für Universitäten, Lerninhalte speziell für mobile 

Endgeräte zu erstellen. In einem idealen Szenario sollten erstellte Lehr-/Lerninhalte 

sowohl für klassisches E-Learning als auch für M-Learning verwendet werden können. 

Ein anderer wichtiger Aspekt ist mit der Frage verbunden, wie potentielle Nutzer/-innen 

Zugang zu den Lernangeboten erhalten können. Die hohen Verbindungskosten, die entstehen, 

um beispielsweise mit einem Handy größere Daten von einem Internetportal zu 

übertragen, schrecken viele Anwender immer noch ab, obwohl die technischen Voraussetzungen 

und Rahmenbedingungen gegeben sind. 

233

Eine vielversprechende Möglichkeit, universitäre Lerninhalte ohne größeren zusätzlichen 

Aufwand auch für mobile Endgeräte anzubieten, bietet die Podcasttechnologie. 

Podcasts sind eine neue Nutzungsform, die im Rahmen der so genannten „Social Software“ 

und des Schlagwortes Web 2.0 diskutiert werden. Gemeinsam ist diesen Entwicklungen, 

dass sie nicht die technischen Innovationen fokussieren, sondern die aktive Beteiligung 

der Benutzer in den Vordergrund stellen. 

Technisch gesehen sind Podcasts zunächst Mediendateien (Video und Audio), die über 

einen RSS-Feed leicht automatisch bezogen (abonniert) werden können. Ein einzelner 

Podcast ist eine Serie von Medienbeiträgen (Episoden), der sich am leichtesten mit dem 

Programm eines Radio bzw. Fernsehsenders vergleichen lässt. Der Hauptunterschied ist, 

dass die Sendungen nicht zu einem bestimmten Termin oder zu einer bestimmten Uhrzeit 

konsumiert werden müssen. Durch ein einmaliges Abonnieren des Programms (also 

des Podcasts) werden dem Anwender die jeweils neuesten Episoden bequem über einen 

Podcasts-Client (auch Podcatcher genannt) auf den eigenen PC übertragen. Der Podcatcher 

ermöglicht es dem Anwender, nicht nur bestimmte Sendungen zu abonnieren, sondern 

erledigt auch das automatisierte Herunterladen der neuesten Episoden auf die Endgeräte. 

Grundsätzlich gibt es derzeit aus technischer Sicht drei Hauptarten von Podcasts, 

die sich durch die verwendeten Dateiinhalte in den Episoden unterscheiden (s. Tabelle 

1). 

Name Dateiinhalte Format Beispiele für Abspielgeräte 

Audio Podcast Ton MP3,AAC alle MP3-fähigen Geräte: 

PC, Handys, MP3-Player 

Enhanced Podcast Ton + Bilder (z.B. MPEG-4 PC, Apple-Geräte (iPod), 

Folien) + Links Container+ 

AAC Datei 

einige Mobiltelefone 1 

Video Podcast Ton + Video .MP4, PC, tragbare Audio-/ Vide- 

.M4V, oplayer wie PDA, Handys 

.MOV etc. 

Tabelle 1: Übersicht über die Hauptarten von Podcasts 

Systematisch wird der Einsatz und der Nutzen von Podcasts in Lern- und Bildungsprozessen 

in einer Kooperation zwischen Universität und Fachhochschule Osnabrück seit 

Januar 2006 erprobt. Dabei werden verschieden Podcastarten in unterschiedlichen Veranstaltungsszenarien 

eingesetzt. Teile des Osnabrücker Angebotes stehen dabei nicht nur 

den Studierenden der beiden Hochschulen zur Verfügung, sondern Interessierte konnten 

auch von außerhalb der Hochschulen leicht Zugang zu den Inhalten erhalten. Testweise 

wurden drei unterschiedliche Veranstaltungen hochschulintern über Veranstaltungswebseiten 

und auch extern über den Apple Musicstore iTunes zur Verfügung gestellt. 

Im zweiten Abschnitt dieses Beitrags werden die Podcastproduktion und die Verteilungsmöglichkeiten 

von Podcasts in der universitären Lehre ausgehend von den Osnabrücker 

Erfahrungen beschrieben. In den weiteren Abschnitten wird gefragt, ob und wie 

1 Mobiltelefone müssen Java unterstützen; erfordert technisches Verständnis 

234

Podcasts, auch im Vergleich zu herkömmlichen Vorlesungsmitschnitten, von Nutzern 

und Nutzerinnen wahrgenommen und genutzt werden. Die berichteten Befunde zum 

ersten Osnabrücker „Podcastjahr“ beruhen auf insgesamt drei Evaluationsuntersuchungen. 

2 Podcastproduktion und Einsatzmöglichkeiten innerhalb der universitären 

Lehre 

An vielen Universitäten werden Vorlesungen, Seminare etc. über Videosysteme aufgezeichnet 

und über Webseiten zur Verfügung gestellt. In Osnabrück wird dafür ein System 

mit dem Namen „virtPresenter“ eingesetzt [MKV06]. Motivation zur Entwicklung 

dieser Systeme war es, auf einfache Weise E-Learning Inhalte zu erstellen und auf PC 

Systemen über ein Webinterface (meist Webbrowser) zu betrachten. Die mit diesen 

Werkzeugen aufgenommenen Videodateien bzw. daraus extrahierte Audiodateien lassen 

sich auch über den Podcast-Mechanismus verteilen. Für die Studierenden wird es dadurch 

leichter, den Überblick zu behalten, da der Podcast-Client immer alle Episoden 

anzeigt und herunter lädt. Quasi als Nebeneffekt können diese Dateien nicht nur auf dem 

PC, sondern auch auf mobilen Geräten benutzt werden. In Osnabrück ist dieser Prozess 

mittlerweile weitgehend automatisiert. Dabei startet die Produktionskette beim Power- 

Point-Vortrag der Dozent/-innen und endet mit einer Verlinkung auf den zugehörigen 

Veranstaltungswebseiten. Ein Konzept, das die Podcasttechnologie in diese Produktionskette 

integriert, ist in [Ke06a] beschrieben. Am Ende der Kette steht neben einem 

Webinterface, das eine fein granulierte Folien- und Videonavigation ermöglicht, auch 

eine Vorlesungsaufzeichnung für mobile Endgeräte in Form von Enhanced Podcasts 

bereit. 

Neben Podcasts in Form von Veranstaltungsaufzeichnungen wurden an den Osnabrücker 

Hochschulen (Fachhochschule und Universität) auch andere Podcasts in anderen Szenarien 

erzeugt. So wurden z.B. in Übungen und Seminaren von Studierenden eigens Podcasts 

zu bestimmten Themengebieten erstellt und für andere Studierende angeboten. 

Generell könnte eine Typologie des Podcast-Einsatzes an Universitäten folgende Punkte 

enthalten: Vorlesungsmitschnitte, Vorträge, Hörfunkbeiträge, Experimentelle Podcasts 

und Archivmaterial [Sc06]. 

Einige der Osnabrücker Hochschulpodcasts waren nicht nur internen Studierenden über 

das vorhandene Lern-Management-System Stud.IP vorbehalten, sondern es wurden auch 

Episoden über den sehr populären Musicstore von Apple („iTunes Musicstore“) einer 

breiten Masse von unterschiedlichen Personen öffentlich angeboten. Dieser Musicstore 

integriert sich nahtlos in die von Apple kostenlos vertriebene Musiksoftware iTunes. 

Innerhalb des Musicstores können Kunden einen großen Katalog von Musiktiteln, Fernsehserien 

und Filmen durchsuchen und Titel erwerben. Neben den kommerziell angebotenen 

Titeln können aber auch kostenlose Podcasts zu den verschiedensten Themen 

eingestellt, gefunden und abonniert werden. 

Technisch ist es relativ einfach, einen eigenen Podcast in dem umfangreichen Angebot 

im Musicstore zu platzieren. Es reicht, den eigenen Podcast über ein Webinterface an 

235

Apple zu melden, und einige Tage später (nach einer redaktionellen Prüfung der Inhalte) 

finden sich die eigenen Sendungen schließlich auch im Musicstore Angebot. Für uns war 

hier die Frage interessant, wie sehr sich eine breite Öffentlichkeit für die Lehrangebote 

von Hochschulen interessieren und auch begeistern kann. Wie diese Angebote von den 

Abonnenten bewertet wurden und mit welchen Geräten Anwender die Angebote genutzt 

haben, wird in den folgenden Kapiteln näher untersucht. 

3 Fragestellung 

Mit dem Angebot von Podcasts an den Hochschulen sowie über die Grenzen der Hochschulen 

hinaus waren verschiedene Forschungsfragen verbunden. In drei Befragungen 

wurden die Fragen zur Podcast-Nutzung untersucht und die Bewertung durch Studierende 

und durch externe Hörer/-innen evaluiert. 

Erstens ist die Frage der Nutzungshäufigkeit zu beantworten, d.h. ob das Angebot von 

Vorlesungsaufzeichnung überhaupt genutzt wird, und wenn, von wem es genutzt wird. 

Auf Seiten der Studierenden kann man einerseits von einer hohen Akzeptanz des Angebots 

ausgehen. So ergab eine Befragung an der Universität, dass sich 92% der befragten 

Studierenden zumindest vorstellen können, Veranstaltungsaufzeichnung in Form von 

Podcasts zu nutzen [Ke06b]. Andererseits werden von einem Pilotprojekt der ETH Zürich 

tatsächlich geringe Nutzerzahlen berichtet, wenn in einer Veranstaltung verschiedene 

Formen von Veranstaltungsaufzeichnungen angeboten werden [Af06]. Über die Nutzung 

von Veranstaltungsmitschnitten durch externe Hörer/-innen liegen unseres Wissens 

noch keine Daten vor. Das mag daran liegen, dass das Angebot von Veranstaltungspodcasts 

aktuell noch sehr gering ist. Interessant ist hier weiterhin die Frage nach der Zusammensetzung 

und den Motiven etwaiger Nutzer/-innen. 

Zweitens sollte die Art der Nutzung weiter untersucht werden, insbesondere wie Podcastaufzeichnungen 

von Vorlesungen durch Studierende und externe Hörer/-innen genutzt 

werden. Die folgenden drei Fragen standen hierbei im Vordergrund: 

236 

� Welche Abspielgeräte werden genutzt? Es wird untersucht, welche Geräte beim 

Ansehen von Veranstaltungsaufzeichnungen präferiert werden. Wie im ersten Kapitel 

dargestellt gibt es für die verschiedenen Podcast-Formen unterschiedliche 

Abspielgeräte, die auch unterschiedlich verbreitet sind. So kann man zumindest 

bei Studierenden von einer breiten Ausstattung von mobilen, mp3-fähigen Audioplayern 

ausgehen, jedoch wenigen Playern, die auch Video- oder Enhanced Podcasts 

mobil abspielen können [KSMM 06]. Über die Ausstattung mit mobilen Abspielgeräten 

in der Gesamtbevölkerung liegen unseres Wissens keine Daten vor. 

� Werden Podcasts mobil genutzt? Obwohl Podcasts allgemein mit mobilem Lernen 

gleichgesetzt werden, ist die mobile Nutzung nicht selbstverständlich. Die Podcast-Formate 

können mit verschiedenen Geräten sowohl mobil als auch nicht mobil 

genutzt werden. Somit ist für die mobile Nutzung neben dem Vorhandensein 

von Abspielgeräten weiterhin nötig, dass die Potentiale von Podcasts zum M- 

Learning erstens wahrgenommen und zweitens auch genutzt werden.

� Werden Podcasts vollständig genutzt oder werden hauptsächlich gezielt einzelne 

Bereiche und Themen angesehen oder –gehört? Im Kontext der Präsentation von 

Veranstaltungsaufzeichnungen über Webinterfaces wurde besonders dem Aspekt 

der Navigierbarkeit der Aufzeichnungen große Bedeutung beigemessen. Auch für 

Podcasts gibt es inzwischen in Form der Enhanced Podcasts erweiterte Navigationsmöglichkeiten. 

Es erscheint daher sinnvoll, die die aktuell präferierten Nutzungsstile 

zu betrachten, um die Notwendigkeit weitergehender Navigationsmöglichkeiten 

einschätzen zu können. 

In einem dritten großen Bereich stellt sich zuletzt die Frage nach der Bewertung der 

Veranstaltungsaufzeichnungen per Podcast durch die unterschiedlichen Zielgruppen. 

Dabei ist die Einschätzung verschiedener Aspekte interessant: Voraussetzung für eine 

effektive Nutzung ist die wahrgenommene technische Qualität in Zusammenhang mit 

der technischen Zugänglichkeit des Angebots (Downloadzeiten). Weiterhin stellt sich 

auch die Frage nach der Beurteilung der Akzeptanz des Podcast-Angebots (neben veranstaltungsspezifischen 

Aspekten). Als ein Aspekt der Effektivität wird schließlich auch 

der selbst berichtete Lernerfolg betrachtet. Bisher liegen zur Lernwirksamkeit von Podcasts 

unseres Wissens nach noch keine Ergebnisse vor. Aufgrund der Erfahrungen mit 

anderen Formen der Veranstaltungsaufzeichnung kann allerdings, zumindest für veranstaltungsergänzende 

Angebote, ein positiver Effekt vermutet werden. 

4 Methode 

Zu drei Veranstaltungen, die an der Universität und der Fachhochschule Osnabrück 

durchgeführt wurden, sind Podcast-Aufzeichnungen der einzelnen Termine erzeugt und 

den Studierenden sowie - über iTunes – auch externen Nutzer/-innen zur Verfügung 

gestellt worden. Dabei wurden teilweise parallel verschiedene Podcast-Arten erzeugt 

(vgl. Tabelle 1). Es handelt sich um eine Grundstudiumsveranstaltung der Informatik 

(Veranstaltung A, Video Podcast), eine Veranstaltung der Medieninformatik (Veranstaltung 

B, parallel als Video und Enhanced Podcast) sowie eine Veranstaltung der Erziehungswissenschaft 

(Veranstaltung C, parallel als Audio, Video und Enhanced Podcast). 

Im Folgenden werden die Auswertung der Serverstatistiken sowie drei Evaluationsuntersuchungen 

beschrieben. 

4.1 Auswertung von Serverstatistiken 

Für diese Podcast-Angebote wurden die Serverstatistiken ausgewertet, d.h. die Anzahl 

der Downloads der einzelnen Episoden in den unterschiedlichen Formaten. Dabei überschätzt 

die Anzahl der Downloads möglicherweise die Zahl der tatsächlichen Hörer/-innen, 

da nicht geprüft werden kann, ob die einzelnen Episoden tatsächlich gesehen wurden. 

Dennoch kann man vermuten, dass die Mehrzahl der Abonnent/-innen die Angebote 

tatsächlich genutzt hat. 

237

4.2 Befragung von Studierenden einer Veranstaltung 

In einer Vorlesung im Bereich Erziehungswissenschaften mit 94 Studierenden wurden 

neben der üblichen Vorlesungsaufzeichnung, die man über ein Webinterface (siehe Kapitel 

2) betrachten kann, ergänzend auch Podcasts eingesetzt. Zum Ende des Semesters 

wurde die Veranstaltung mit Hilfe des Lern-Management-System Stud.IP evaluiert. An 

der Befragung nahmen 58 Studierende teil, das entspricht einer Rücklaufquote von 62 

Prozent. 

Dabei wurden neben dem standardisierten „Fragebogen zur Evaluation von Vorlesungen“ 

(St00) einige Module des „Fragebogens zur Evaluation virtueller Lehrveranstaltungen“ 

(Sc07) eingesetzt sowie zusätzliche Fragen speziell zu Podcasts. Insgesamt umfasste 

die Befragung damit 32 Fragen der allgemeinen Lehrevaluation, 8 Fragen zu 

technischen Voraussetzungen, 13 Fragen zur Gesamtkonzeption der Veranstaltung 

(Kombination einzelner Veranstaltungselemente), 21 Fragen zur allgemeinen Veranstaltungsaufzeichnung 

und 24 Fragen zur Podcast-Nutzung. 

Die Fragen zur Podcast-Nutzung deckten allgemein die Bereiche Umfang und Art der 

Nutzung sowie die Bewertung des Angebots in Bezug auf die Technik, die Akzeptanz 

sowie die Effizienz hinsichtlich des eigenen Lernerfolgs ab. Diese Fragen wurden nur 

von dem Teil der Stichprobe beantwortet, die mindestens einen Podcast angesehen hatten. 

Die Fragen waren als Aussagen formuliert, die auf einer vierstufigen Likert-Skala 

(von „trifft nicht zu“ bis „trifft zu“) beantwortet wurden. 

4.3 Befragungen externer Hörer/-innen 

Darüber hinaus wurden mit zwei Online-Erhebungen zusätzlich die externen Nutzer/-innen 

der beiden Informatik-Veranstaltungen befragt. Die Abonnent/-innen des Podcasts 

wurden einmal über die Beschreibung des Angebots in iTunes, zweitens jeweils im 

Rahmen einer eigenen Podcast-Episode, in der die Befragung vorgestellt wurde, um ihre 

Teilnahme gebeten. Dabei wurde in beiden Befragungen der gleiche Fragebogen in 

leicht abgewandelter Version mit 19 bzw. 20 geschlossenen und zwei offenen Fragen 

verwendet. Dabei wurde, im Gegensatz zur Studierendenbefragung, ein fünfstufiges 

Antwortformat mit einer Mittelkategorie verwendet. Inhaltlich wurden demographische 

Variablen erhoben sowie Fragen zu Häufigkeit und Art der Nutzung und zur Bewertung 

der Podcasts in Bezug auf die Technik, sowie zur Akzeptanz und zum wahrgenommenen 

Lernerfolg. 

Es nahmen insgesamt 310 Personen (Veranstaltung A) und 58 Personen (Veranstaltung 

B) an den Befragungen teil, das entspricht etwa 10 Prozent der geschätzten Nutzer/-innen. 

Da es bezüglich der nicht-veranstaltungsbezogenen Fragen keine signifikanten 

Unterschiede zwischen den Stichproben gibt, wurden die Daten der beiden Veranstaltungen 

zu einem Datensatz zusammengefasst (im Folgenden als Stichprobe externer 

Hörer/-innen bezeichnet) und werden gemeinsam berichtet. 

238

5 Ergebnisse 

Im Folgenden werden, bezogen auf die in Kapitel 3 angesprochenen Fragestellungen, 

ausgewählte Ergebnisse berichtet. Dabei wird in Bezug auf jede Fragstellung zuerst auf 

die Studierenden und als zweites auf die externen Hörer/-innen eingegangen. 

5.1 Nutzungshäufigkeit 

In der Studierendenstichprobe wurde das Angebot der Podcasts nicht sehr intensiv genutzt. 

75% der Befragten hatten das Podcastangebot gar nicht in Anspruch genommen, 

und nur 6% der Befragten hatten mehr als 50% der Episoden gehört. Podcasts wurden 

somit seltener genutzt als die übliche Veranstaltungsaufzeichnung mit dem Webinterface 

virtPresenter (T=4,501, p

mit einem Alter zwischen 15 und 74 Jahren (M=32,4, Sd=12,7). Die meisten Befragten 

waren berufstätig (56%), es gab weiter auch größere Anteile an Studierenden (30%) und 

Schüler/-innen (13%) sowie einige wenige Rentner/-innen (1%). Als Motive für die 

Podcast-Nutzung gaben die meisten Befragten ein allgemeines Interesse am Thema an 

(56,8%), andere benötigten das Wissen aber auch für die Schule, Ausbildung oder ein 

Studium (18,8%) oder für den Beruf (22,4%). 

5.2 Art der Nutzung 

Bezüglich der Art der Nutzung wurde zunächst gefragt, welche Abspielgeräte genutzt 

wurden. Hier zeigt sich, dass PCs bzw. Laptops am häufigsten genutzt wurden (Studierende: 

85%; externe Hörer/-innen: 82 %). iPods und andere mobil nutzbare Geräte spielten 

eine vergleichsweise geringe Rolle (Studierende: 15%; externe Hörer/-innen: 18%). 

Abbildung 2 stellt die Antworthäufigkeiten zu diesen Fragen bezüglich der beiden Stichproben 

gegenüber. 

Analog zeigt sich, dass Podcasts sowohl von Studierenden als auch externen Hörer/-innen 

vorwiegend zu Hause genutzt wurden (Studierende: 75%; externe Hörer/-innen: 

88%). Diesen Aspekt gibt Abbildung 3 einmal für die Studierenden und für die externen 

Hörer/-innen graphisch wieder. 

(a) Studierende (b) externe Hörer/-innen 

Nennungen 

12 

10 

8 

6 

4 

2 

0 

11 

�� 

0 

�� 

2 

�� 

Nennungen 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 

270 

�� 

57 

�� 

4 

�� 

Abbildung 2: Abspielgeräte (a) in der Studierendenstichprobe und 

(b) in der Stichprobe externer Hörer/-innen 

Drittens wurde gefragt, ob die Podcasts vollständig rezipiert werden oder ob einzelne 

Bereiche und Themen gezielt angesehen bzw. –gehört werden. Hier zeigt sich, dass sich 

die Mehrzahl der Befragten der Studierendenstichprobe nicht ganze Folgen ansieht 

(13%). 35% der Studierendenstichprobe gaben an, dass sie gezielt nach einzelnen Themen 

suchen. Im Gegensatz dazu gaben 84% der externen Hörer/-innen an, dass sie die 

gesamten Folgen anschauen. Entsprechend gaben lediglich 16% der externen Hörer/-innen 

an, sie sähen sich eher einzelne Teile einer Folge an. 

240


Nennungen 

6 

5 

4 

3 

2 

1 

0 

6 

�� 

2 

�� 

Nennungen 

300 

200 

100 

0 

304 

�� 

40 

�� 

Abbildung 3: Podcast-Nutzung zuhause oder unterwegs (a) in der Studierendenstichprobe und (b) 

in der Stichprobe externer Hörer/-innen 

5.3 Technische Bewertung, Akzeptanz und Effektivität 

In Bezug auf die technischen Aspekte der Podcasts schätzten 57% der Studierendenstichprobe 

und 79% der externen Hörer/-innen die Bildqualität mindestens mit „eher 

gut“ ein. Die Tonqualität wurde von 77% der Studierendenstichprobe und 78% der externen 

Hörer/-innen als „eher gut“ bewertet. Die Downloadzeiten beurteilten entsprechend 

79% der Studierenden als akzeptabel. 72% der externen Nutzer/-innen beurteilten 

die Downloadzeiten positiv, weitere 20% beurteilen sie als „mittelmäßig“. 

Bezüglich der Akzeptanz von Podcasts stimmten der Aussage „Allgemein halte ich das 

Angebot von Podcasts für sinnvoll.“ 76% der studentischen Nutzer/-innen zu bzw. eher 

zu, bei den externen Hörer/-innen betrug der Anteil zustimmender und ziemlich zustimmender 

Antworten 99%. Ähnlich stimmten 50% der Studierendenstichprobe der Aussage 

„Mit Hilfe der Podcasts habe ich viel gelernt.“ zu bzw. eher zu. Bei den externen 

Hörer/-innen betrug der Anteil mindestens ziemlich zustimmender Antworten 84%. 

Abbildung 4 verdeutlicht diese Ergebnisse noch einmal für die beiden Stichproben. 

6 Diskussion 

Ein zentrales Ergebnis der vorliegenden Untersuchungen ist, dass Veranstaltungsaufzeichnungen 

in Form von Podcasts auch außerhalb der Hochschulen auf großes Interesse 

stoßen und auch neben technisch weit aufwändiger produzierten und inhaltlich massentauglicheren 

Angeboten wie den Podcasts der „Tageschau“ oder der „Sendung mit der 

Maus“ in den Top10 der beliebtesten Podcasts Deutschlands zu finden waren. Selbst ein 

eher randständiges Thema wie die „Theorie der Schule“ hat Downloadzahlen von mehreren 

hundert pro Episode erreichen können. Auch wenn die Downloadzahlen die tatsächlichen 

Hörer/-innenzahlen überschätzen, kann man allein aufgrund der regen Beteiligung 

an den Befragungen von beträchtlichen tatsächlichen Nutzer/-innen-Zahlen 

ausgehen. 

241


Nennungen 

6 

5 

4 

3 

2 

1 

0 

3 

�� 

5 

�� 

6 

�� 

2 

�� 

Nennungen 

200 

150 

100 

50 

0 

1 4 49 

�� 

�� 

�� 

174 

�� 

111 

�� 

Abbildung 4: Zustimmumg zur Aussage „Mit Hilfe der Podcasts habe ich viel gelernt.“ (a) in der 

Studierendenstichprobe und (b) in der Stichprobe der externen Hörer/-innen 

Zweitens wurden in den Veranstaltungen, wo verschiedene Podcast-Formate angeboten 

wurden, die Enhanced Podcasts den Video Podcasts vorgezogen. In Veranstaltungen, in 

denen mit PowerPoint-Folien gearbeitet wird, erscheinen diese den Nutzer/-innen offensichtlich 

informativer als das Bild des Dozenten. Die Frage, wie notwendig Videos für 

Veranstaltungsaufzeichnungen sind, ist in der Literatur umstritten. Bestehende Untersuchungen 

richten das Augenmerk auf Vor- und Nachteile der gleichzeitigen Präsentation 

von Folien bzw. Videos (z.B. [MM00], [BL01]), ein möglicher Unterschied in der 

Lernwirksamkeit von Videos und PowerPoint-Folien speziell auf mobilen Abspielgeräten 

ist dabei jedoch noch zu prüfen. 

Studierende präferierten die klassischen Veranstaltungsaufzeichnungen, in denen gleichzeitig 

das Video der Dozent/-innen als auch die PowerPoint-Folien gezeigt werden, und 

nutzten Podcasts eher wenig, was die Ergebnisse von [Af06] repliziert. Ob auch die 

externen Hörer/-innen die Veranstaltungsaufzeichnungen lieber mit dem Webinterface 

„virtpresenter“ angesehen hätten, das neben der erhöhten Media Richness auch bessere 

Navigationsmöglichkeiten bietet, ist eine offene Frage. Möglicherweise beruht die Beliebtheit 

der Podcasts bei den externen Hörer/-innen eher auf der guten Zugänglichkeit 

des Podcast-Angebots über den iTunes Musicstore. 

Der Vorteil von Podcasts gegenüber der virtPresenter-Nutzung liegt vor allem in der 

Möglichkeit zum mobilen Lernen, wobei diese Möglichkeit aktuell selten genutzt wird. 

Das könnte daran liegen, dass die Gelegenheit zum mobilen Lernen bei vielen eher selten 

gegeben ist (z.B. wenig lange Fahrtstrecken). Es könnte jedoch auch sein, dass die 

Befragten das mobile Lernen von komplexen Inhalten nicht für sinnvoll halten oder die 

Potentiale nicht wahrnehmen. Für letzteres spricht, dass als häufigste Antworten auf die 

Frage, was die Besonderheit von Podcasts als Lernmedium sei, die zeitliche Flexibilität 

(30,0%) und das Ansehen in eigenem Tempo (22,4%) genannt wurden. Die räumliche 

Flexibilität (9,2%) und speziell die Möglichkeit zum mobilen Lernen (5,0%) wurden, 

wie auch die Zugänglichkeit zu universitärem Wissen allgemein, seltener genannt. Eine 

dritte Erklärung für die geringe mobile Nutzung von Podcasts liegt in der nicht flächendeckenden 

Verbreitung von iPods oder vergleichbaren Geräten sowie in den bislang 

noch recht hohen Kosten für Internetverbindungen ausgehend von mobilen Abspielgeräten. 

Welche der drei Hypothesen möglicherweise zutreffend ist, sollte in Folgeuntersu- 

242

chungen geklärt werden. Die große Beliebtheit von Podcatchern wie iTunes sowie die 

allgemeine Diskussion in der Fachliteratur aber auch in Funk, Fernsehen und Presse 

deuten darauf hin, dass eine positive Grundhaltung gegenüber mobilem Lernen besteht 

bzw. dass aktuell ein Einstellungswandel stattfindet. Gemeinsam mit dem Preisverfall 

mobiler Geräte sowie Handy-Flatrates ist dem mobilen Lernen durchaus ein Zukunftspotential 

einzuräumen. 

Die Technik, das Angebot an sich und der eigene Lernerfolg werden durch die Befragten 

allgemein positiv bewertet. Nichtsdestotrotz zeigt sich hier ein deutlicher Forschungsbedarf. 

So ist das Medium Podcast an der Universität Osnabrück derzeit Gegenstand mehrerer 

experimenteller Untersuchungen, die der Frage nach den technischen, pädagogischen 

und didaktischen Potenzialen des Mediums nachgehen. Ein interessanter 

technischer Ansatz zur Lernerfolgskontrolle ist dabei die geplante Verknüpfung der 

Podcasts mit Online-Assignments [Ke07]. 

Schließlich bedeutet die hohe Zahl an externen Nutzer/-innen für die Universität Osnabrück 

einen nicht unerheblichen Werbeeffekt, da sich die Universität erstens auch uniextern 

mit guter Lehre zu positionieren kann, zweitens herausragende Beispiele interessanter 

Veranstaltungen präsentiert werden und drittens besonders Schüler/-innen und 

Studierenden anderer Universitäten vermittelt werden kann, dass die Universität auch 

auf dem Gebiet innovativer Technologien eine Vorreiterrolle einnimmt. Viertens eröffnen 

Podcasts der Universität neue Zielgruppen auf dem Weiterbildungsmarkt. 


[Af06] Affolter, B.; Wilding, B.; Korner, M.; Lautenschlager, P.: Video-Streaming und – 

Podcasting – universitäre Bildung für unterwegs? In E. Seiler, S. Kälin, C. Sengstag 

(Hrsg.). E-Learning – alltagstaugliche Innovation? Münster: Waxmann, 2006, S. 276- 

286. 

[BL01] Brünken R.; Leutner D.: Aufmerksamkeitsverteilung oder Aufmerksamkeitsforschung? 

In Unterrichtswissenschaften. Zeitschrift für Lernforschung, 4, 2001. 

[HWW06] Hürst,W.; Welte, M.; Waizenegger, W.: Podcasting von Vorlesungen in der universitären 

Lehre. Workshop AudioLearning 2006 im Rahmen der 4. e-Learning Fachtagung der 

GI (DeLFI), September 2006. S. 91-98. 

[Ke07] Ketterl, M.; Heinrich, T.; Mertens, R.; Morisse, K.: Enhanced content utilisation: Combined 

re-use of multi-type e-learning content on mobile devices. IMCL International 

Conference on Interactive Mobile and Computer Aided Learning 2007, Amman, Jordan, 

18.-20. April 2007. 

[Ke06a] Ketterl, M.; Mertens, R., Morisse, K.; Vornberger, O.: Studying with Mobile Devices: 

Workflow and Tools for Automatic Content Distribution. World Conference on Educational 

Multimedia, Hypermedia & Telecommunications (ED-Media 2006), Orlando, FL, 

USA, June 2006, S. 2082-2088. 

[Ke06b] Ketterl, M.; Schmidt, T.; Mertens, R.; Morisse, K.: Techniken und Einsatzszenarien für 

Podcasts in der universitären Lehre. Workshop AudioLearning 2006 im Rahmen der 4. 

e-Learning Fachtagung der GI (DeLFI), September 2006. S. 81-90. 

[MM00] Moreno R.; Mayer R.: A Learner-Centred Approach to Multimedia. Explanations: Deriving 

Instructional Design Princilpes from Cognitive Theory. In Interactive Multimedia 

Electronic Journal of Computer-Enhanced Learning. 2(5), 2000. S. 1-7. 

243

[MKV06] Mertens, R.; Ketterl, M.; Vornberger, O.: Interactive Content Overviews for Lecture 

Recordings. IEEE International Symposium on Multimedia 2006 Workshop on Multimedia 

Technologies for E-Learning (MTEL), San Diego, CA, USA, 11-13 Dezember 

2006. pp. 933-937 

[Sc07] Schulze, L.; Klostermeier, F.; Gruber, C.; Hamborg, K.-C.: If you can’t measure it, you 

can’t manage it! Evaluation elektronisch gestützter Lehre mit einem modularen Screening-Fragebogen. 

Universität Osnabrück: unveröff. Manuskript. 

[Sc06] Schmidt, T.: Typologie des Podcast-Einsatzes. learnmedia@uos, 2, 2006, S.12. 

http://www.virtuos.uni-osnabrueck.de/Content/LearnMedia. 

[St00] Staufenbiel, T.: Fragebogen zur Evaluation von universitären Lehrveranstaltungen durch 

Studierende und Lehrende. Diagnostica, 46, 2000, S. 169-181. 

[TR03] Trifonova, A.; Ronchetti, M.: Where is Mobile Learning Going?. In G. Richards (Ed.), 

Proceedings of World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, 

and Higher Education, 2003, pp. 1794-1801. 

244

Ein Framework für die kooperative Wissensorganisation – 

Informelles semantisches Strukturieren und 

Einsatz in der Praxis 

Dominik Niehus, Patrik Erren, Thorsten Hampel 

Universität Paderborn 

niehus@hni.uni-paderborn.de 

erren@campus.uni-paderborn.de 

hampel@uni-paderborn.de 

Abstract: Das grafisch-semantische Arrangieren von Medien ist zentral für modernes 

E-Learning und Wissenskonstruktion in Gruppen. Aufbauend auf der Grundlage 

so genannter virtueller Wissensräume erlaubt der ” Medi@rena Composer “ das 

kooperative Positionieren und Strukturieren von vielfältigen Formen von Wissensobjekten. 

Ein konsequent objektorientiertes Arrangieren von Wissenselementen in einer 

Medienarena benötigt spezifische architektonische Grundlagen. Der vorliegende Beitrag 

stellt aufbauend auf diesen Grundlagen unser Eclipse-Rich-Client-basiertes Basis- 

Framework ” mediarena“ vor. Anhand einer Reihe von Einsatzerfahrungen in der universitären 

Lehre werden die Kernmerkmale semantischen Positionierens gegenüber 

klassischen Shared Whiteboard-Ansätzen herausgearbeitet. 

1 Einleitung 

Moderne Ansätze der Erwachsenenbildung sehen die Lernenden im Zentrum eines aktiven 

Prozesses der Wissensorganisation. Wissensorganisation meint hierbei den selbstorganisierten 

Prozess der Strukturierung vielfältiger Wissensquellen und Lernmaterialien. 

Unabhängig von verschiedenen didaktischen Methoden und Herangehensweisen helfen 

digitale Medien und Werkzeuge diese Prozesse zu vereinfachen und zum Teil erst zu 

ermöglichen. Unter den Stichworten des Findens neuer Qualitäten von Mobilität oder auch 

neuer Interaktionsformen steht letztlich die schon seit den Anfängen der Forschung zum 

computergestützten kooperativen Lernen stehende Anspruch der zeit- und ortsübergreifenden 

Integration aller Orte und Situationen in denen Wissen verarbeitet wird. 

Die klassische Unterscheidung nach einem synchronen oder asynchronen Charakter dieser 

Dienste tritt unter dem Anspruch in verschiedensten Konstellationen zeit- und ortsübergreifend 

zusammenarbeiten und lernen zu wollen mehr und mehr in den Hintergrund. 

Um so spannender und dringlicher stellt sich die Frage nach der Integration geeigneter 

Werkzeuge zur Unterstützung einer lernzentrierten Wissensstrukturierung, welche der 

Vielfalt von Lernorten und Lernkontexten von individuell bis kooperativ gerecht wird. 

Speziell im Hinblick auf das Finden geeigneter Strukturierungsmittel zum Aufbau von 

245

Erschließungsstrukturen, die den Lernfortschritt reflektieren und Wissensstrukturierungsprozesse 

geeignet unterstützen, scheint dieser Anspruch bislang nur in Ansätzen realisiert. 

Im Zentrum dieser Prozesse steht letztlich eine Zusammenfährung aus grafischsemantischen 

Visualisierungs- und Strukturierungstechniken mit klassischen Formen des 

Hypertext. Neue Qualitäten ergeben sich zum einen unter dem Stichwort social Software“ 

” 

bzw Web 2.0“ in einer Generation neuer sozialer“ Formen der netzgestützten Kommu- 

” ” 

nikation und Kooperation, wie Wikis und Weblogs, zum anderen in neuen technischen 

Möglichkeiten der Bereitstellung und Entwicklung netzgestützter interaktiver Werkzeuge, 

wie z.B. Rich Client Architekturen. 

Im vorliegenden Beitrag werden wir aufbauend auf den Paderborner Erfahrungen im Aufbau 

von Methoden der semantischen Strukturierung von Wissen [GHK04] und ihrer Einbettung 

in zukunftsweisende Lehr-/ Lernkonzepte unsere aktuelle Forschung und Praxis in 

der Schaffung einer neuer Generation semantischer Visualisierungs- und Strukturierungstechniken 

vorstellen. Das Synonym Medi@rena steht hierbei für ein Theatrum, eine Arena 

medialer Strukturierungsvielfalt in der Wissenskonstruktion. 

Der Medi@rena Composer schafft eine synchron wie asynchron nutzbare räumliche Sicht 

auf Wissensräume [Ha01]. In ihren technischen Grundlagen wie ihrer praktischen Einbettung 

in vielfältige Lehr/Lernprozesse markiert sie für uns den Übergang von der bislang 

praktizierten Wissenspräsentation zur kooperativ-visuellen Wissensstrukturierung. Eine 

neue Generation von Mechanismen der semantischen Wissensstrukturierung (Positionierung) 

steht für einen längerfristigen Prozess, bei dem Objekte, Dokumente und grafische 

Elemente so räumlich miteinander in Beziehung gesetzt werden, dass sich durch 

die räumliche Anordnung der Wissenselemente und die Visualisierung von semantischen 

Zusammen- hängen die unterliegende Wissensstruktur erschließen lässt. Dies schließt die 

Nutzung von hypertextuellen Wissenselementen (Wikis) als Teil der arrangierten und verknüpften 

Wissensstrukturen ein. Neu ist in diesem Zusammenhang eine Form des objektorientierten 

Umgangs mit Wissensobjekten auszugestalten. Wissensobjekte können in 

vielfältiger Art und Weise verknüpft und attributiert. An Wissensobjekten können sich 

Kommunikationskanäle bilden oder vielfältige weitere Werkzeuge festmachen. Wissensobjekte 

benötigen besonders in ihrer technischen Umsetzung hierzu spezifische architektonische 

Vorbedingungen. 

In den folgenden Abschnitten werden wir zunächst die technischen Grundlagen einer derartigen 

Infrastruktur zur Wissensstrukturierung basierend auf der Eclipse Plattform in Verbindung 

mit der Open Source Infrastruktur sTeam [Os07] vorstellen. Diese technischen 

Entwicklungen werden von der Open Source Community unter dem Stichwort Flywheel 

vorangetrieben. In einem zweiten Schritt werden wir kurz von unseren Erfahrungen aus 

der praktischen Einbettung derartiger Mechanismen der Praxis der Wissensstruklturierung 

in der Lehre berichten. 

246

2 Technische Plattform 

open-sTeam (sTeam) wird als serverbasierte Plattform für kooperatives Arbeiten im Umfeld 

der Forschung und Lehre an der Universität Paderborn eingesetzt. Im Rahmen eines 

Projektes des Deutschen Forschungsnetz (DFN) am Heinz Nixdorf Institut entworfen, 

steht das Konzept des virtuellen Wissensraums zum objektgestützten Strukturieren im Mittelpunkt. 

Ein Wissensraum oder Areal nimmt sowohl Dokumente und Verzeichnisse, als 

auch komplexe Objekte wie Foren, Kalender, Chat, Gruppen und Benutzer auf. Flexible 

und gleichberechtigte Verwaltung von Objekten und Attributen ermöglicht die leichte Erweiterung 

und damit ständig neue Einsatzszenarien und Dienste von sTeam. 

Angepasste Benutzeroberflächen und Sichten auf Wissensräume in sTeam stehen zur Nutzung 

des CSCW/L Systems zu Verfügung. Neben einer umfangreichen Weboberfläche 

unterstützt sTeam gängige Protokolle wie FTP, IRC und Webdav. Abbildung 1 zeigt schematisch 

das Zusammenspiel der Protokolle und wie sie auf den virtuellen Wissensraum 

abgebildet werden. 

Als universelles Protokoll für verschiedene Client Anwendungen ist das COAL-Protokoll 

entwickelt worden. Es ermöglicht eine event-basierte, synchrone Kommunikation zwischen 

der Anwendung und sTeam. Für das COAL-Protokoll existieren unter anderem API 

Implementierungen für PHP und Java. Die Java API, JavaSteam, bildet die Netzwerkschnittstelle 

zum Medi@rena Composer . 

2.1 Rich Client 

object 

repository 

database 

Client 

WEBDAV E-MAIL Browser 

(synchron) FTP NEWS Browser 

COAL 

Internet 

FTP 

COAL HTTP IMAP .... 

WEBDAV 

sTeam-Server 

Abbildung 1: open-sTeam Protokolle 

... 

Webserver 

Das Ziel unserers Basis Frameworks ” flywheel“ ist es gleichermaßen eine flexibel erweiterbare 

wie modulare, aber auch schnelle und Betriebsystem unabhängige Plattform 

LDAP 

247

für Client-Anwendungen zu schaffen. Webtechnologien wie Ajax würden sich für die Umsetzung 

anbieten. Sie scheiden jedoch wegen ihrer asynchronen Arbeitsweise aus. Wir setzen 

auf eine Rich-Client-Architektur, die wir nach unseren Ansprüchen flexibel anpassen 

können. Das Eclipse-Projekt ist durch das Eclipse SDK, eine Java Entwicklungsumgebung 

(IDE), weit verbreitet. Neben dieser IDE ist Eclipse eine generische Entwicklungsplattform 

in die sich leicht Editoren und Werkzeuge für weitere Programmiersprachen 

und Systeme integrieren lassen. Grundlage dieser Entwicklungsumbegung ist die Eclipse 

Rich Client Plattform (RCP) [RCP07]. Die RCP ist ein universelles Framework für 

Komponeten-basiete Client-Anwendungen mit einer Vielzahl grundlegender Komponeten. 

Rich Client 

Plattform 

Help 

(optional) 

Rich Client Anwendung 

Update 

(optional) 

Eclipse Plattform 

Text 

(optional) 

Generic Workbench (UI) 

JFace 

Java VM 

andere Tools 

(CDT etc.) 

(optional) 

IDE 

Text 

PDE 

(optional) 

Compare Debug Search 

IDE 

Workspace 

(optional) 

SWT Plattform Runtime (OSGI) 

JDT 

(optional) 

Abbildung 2: Eclipse Rich Client Plattform in Komponeten 

Der Eclipse Rich Client ist seit Version 3.0 Teil der Eclipse Plattform. Die Struktur der 

Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Komponenten in der Java-basierten Anwendungsplattform 

zeigt Abbildung 2. Eine Eclipse Anwendung wird durch den Zusammenschluss 

verschiedener Komponenten gebildet. Diese heißen im Eclipse Sprachgebrauch Plug-ins 

[Bi05]. 

Das Standard Widget Toolkit (SWT) [SWT07] gehört zu den Plug-ins, die fester Bestandteil 

des RCP Paketes sind. SWT bietet Java Bibliotheken für grafische Benutzeroberflächen. 

Im Gegensatz zu den Swing“ Paketen, bietet SWT Zugriff auf native UI 

” 

Widgets (z.B. Fenster und Buttons) des umgebenen Betriebsystems. Das Ergebnis sind 

schnellere Reaktionszeiten der Anwendung und nahtlose Einbettung in das Look & Feel 

der Umgebung. Während SWT low-level Zugriff auf die einzelnen Widgets des Fenstersystem 

ermöglicht, bieten die JFace Pakete, welche als separates Plug-in vorliegen, highlevel 

Klassen für häufige Aufgaben in der GUI-Programmierung. Durch das UI Workbench 

Plug-in werden Schnittstellen und Klassen hinzugefügt, die für die grafische Repräsentation 

der Benutzeroberfläche verantwortlich sind. Entwurfsmuster für views, editors, 

perspectives und actions sind bereits vorbereitet und lassen sich einfach in die eigene 

Anwendung integrieren. Ein wichtiger Teil des Komponenten-Konzeptes von Eclipse sind 

die Erweiterungspunkte (extension points), die andere Plug-ins nutzen können, um ihrer- 

248 

Team/ 

CVS 

Eclipse SDK 

Java IDE

Rich Client 

Plattform 

Help 

(optional) 

Rich Client Application 

Update 

(optional) 

Generic Workbench (UI) 

JFace 

Eclipse Plattform 

Text 

(optional) 

SWT Plattform Runtime (OSGI) 

Java VM 

Mediarena 

Editor 

Model 

Chat 

sTeam 

Copy 

flywheel 

Developer 

Tools 

Workspace 

(optional) 

Abbildung 3: Der Medi@rena Composer in Komponeten 

seits bestehenden Plug-ins mit Funktionalität zu erweitern. Das Plug-in, das einen Erweiterungspunkt 

zur Verfügung stellt, definiert durch Java-Schnittstellen und ein XML-Schema 

eindeutig diesen Erweiterungspunkt. Dieses führt zu einem sehr flexiblen Komponenten- 

Modell, in dem Funktionalität in Plug-ins gekapselt wird. 

Durch diese Konzepte in Verbindung mit den Plug-ins SWT, JFace und UI Workbench ist 

die Eclipse Rich Client Plattform ein sehr leistungsstarkes Framework, welches wir für die 

Umsetzung einer interaktiven kollaborativen Wissensraum-Anwendung benötigen. Trotz 

einer aufwendigen Konfiguration ergibt sich ein sehr gut skalierendes Komponentensystem, 

das in der Basisversion aus etwa 60 Plug-ins besteht. 

Die Struktur von Medi@rena zeichnet sich besonders durch die Zergliederung in unterschiedliche 

Komponenten aus. Beim Softwareentwurf wurde besonders darauf geachtet, 

dass die Komponenten geeignete Funktionseinheiten bilden, um sich der Anforderung 

nach flexibler Austauschbarkeit und Erweiterbarkeit anzunähern [Ga94]. Zusammengefasste 

Komponenten bilden Funktionseinheiten und werden im Eclipse Sprachgebrauch als 

” Features“ bezeichnet. Der Medi@rena Composer selbst besteht aus zwei Features, dem 

flywheel und mediarena Feature. Zur Ausführung werden allerdings noch weitere Features 

benötig, das Eclipse RCP Feature und einige weitere Infrastruktur Komponenten wie 

GEF und EMF. Die gemeinsame Schnittstelle zwischen den beiden Komponentengruppen 

flywheel und mediarena bildet die Model-Komponente, die Bestandteil von flywheel ist. 

Das Komponentenschema von Medi@rena (Abbildung 3) veranschaulicht, den Zusammenhang 

zwischen der Eclipse Rich Client Plattform und den mediarena Komponenten. 

Der in blau dargestellte RCP Unterbau umfasst alle zur Laufzeit notwendigen Komponenten. 

Grün gefärbt sind die Komponenten von mediarena. Sie betten sich genau wie die 

Eclipse IDE ein. Sehr deutlich wird an dieser Stelle die Regel der Gleichberechtigung von 

Komponenten in der Eclipse Hausordnung, da einer verhältnismäßig kleinen Anwendung 

wie der Medi@rena Composer die selben Schnittstellen zu Verfügung sehen, wie der sehr 

umfangreichen Eclipse Java IDE. 

Admin 

Tools 

Mediarena 

249

3 Medi@rena Composer 

Entsprechend unserer Anforderungen an Anwendungen im CSCW/L Bereich, haben wir 

mit flywheel ein flexibles und modulares Framework auf Basis der Eclipse Rich Client 

Plattform geschaffen. mediarena ist eine Anwendung, die auf flywheel aufsetzt. 

Unser Framework ist wiederum in verschiedene Plug-ins unterteilt. Sie übernehmen zum 

einen die Kommunikation mit dem sTeam Server und zum anderen bilden sie das Objektmodell 

ab und verwalten dieses. Zusammen mit der Eclipse Rich Plattform sind sie die 

Basis für Anwendungen, wie der Medi@rena Composer . 

open-sTeam 

Server 

Internet 

Erweiterung 

Erweiterung 

SteamConnection 

Flywheel 

Model 

... Erweiterung 

ModelManager 

... 

IServerConnection 

Erweiterung 

Erweiterung 

Chat 

BaseEditParts 

Erweiterung 

Mediarena 

Abbildung 4: Medi@rena im Zusammenspiel mit open-sTeam 

Beim Design von flywheel verwendeten wir ein gängiges Entwurfsmuster, die Model- 

View-Controller Sturktur (MVC) [KP88]. sTeam organisiert Wissensobjekte in virtuellen 

Räu- men. Auch Benutzer werden durch ein Objekte repärsentiert und befinden sich in dem 

Raum der aktuell betrachtet wird. Für die Repräsentation von Räumen auf der Seite unserer 

Rich Client Anwendung ist die Modell-Komponente zuständig ( flywheel.model“). 

” 

Der Controller in flywheel.core“ hält das Modell synchron mit den Server. Für die Kom- 

” 

munikation bindet er das Event-basierte COAL-Protokoll mit der Java API JavaSteam ein. 

Abbildung 4 illustriert darüber hinaus die definierten Erweiterungspunkte z.B. im fly- 

” 

wheel.editor“. Anwendungen wie mediarena setzten auf die durch das flywhheel Framework 

geschaffene Model-Controller-Basis auf und fügen die für ihre Einsatzzwecke notwendigen 

Views und Editoren hinzu. 

Im Zentrum der grafischen Benutzeroberfläche des Medi@rena Composer steht der grafische 

Editor, der den Inhalt des aktuellen Raumes zeigt. Er ermöglicht das Arrangieren und 

Verknüpfen von Wissensobjekten über die Drag&Drop Funktionalität. Die Palette bietet 

die Möglichkeit neue grafische Objekte zu erzeugen. Die Objekt Outline listet alle Wissensobjekte 

im aktuellen Raum auf. Ebenen lassen sich durch Drag&Drop Operationen manipulieren. 

Der Navigator zeigt einen Gesamtüberblick über den aktuellen Wissensraum und 

ist eine Orientierungshilfe in großen Zoomstufen. Die Benutzerliste stellt eine Awareness- 

250

grafischer Editor 

Chat und Benutzerliste 

Abbildung 5: Medi@rena Benutzeroberfläche 

Objekt-Übersicht 

Navigator 

Rucksack 

Komponente dar und zeigt alle Benutzer, die sich aktuell im aktiven Raum befinden. über 

das Chat-Fenster besteht die Möglichkeit Nachrichten mit einzelnen Benutzern oder allen 

Anwesenden im Raum auszutauschen. 

In seiner Grundkonstruktion bezieht sich der Medi@rena Composer sowohl aus Sicht der 

medialen Nutzungskonzeption als auch aus Sicht der gewählten Softwarearchitektur auf 

einen konsequenten Objektansatz. Sämtliche arrangierbaren Wissenselemente werden als 

identische Objekte behandelt, welche sich lediglich durch eine angepasste Attributierung 

(Metadaten) unterscheiden. Auf diese Weise lassen sich auch komplexe Elemente, beispielsweise 

ganze Wiki-Hypertexte, in identischer Weise behandeln wie einfache grafische 

Elemente (Linienelemente, Kreissegmente etc.). Bei einem Objekt kann es sich genauso 

um ein Office-Dokument handeln wie um eine einfache Grafik. Auf ihrer technischen 

Grundlage heraus erlaubt der Composer die Strukturierung beliebiger Objekte und ist daher 

für die gesamte Breite möglicher Medienformen geeignet. Ziel der Basisarchitektur ist 

es auf diese Weise eine Grundlage für das Strukturieren von Objekten zu schaffen, in der 

sich auch komplexe Elemente grafisch positionieren, in Unterstrukturen (Ordnern) strukturieren 

lassen und damit in verschiedene Kontexte setzten lassen. Der Rich Client mediarena 

verwaltet dahingehend eine echte, persistente Objektstruktur und Sicht auf einen 

virtuellen Wissensraum. Er unterscheidet sich in dieser Weise grundlegend von bekannten 

Shared Whiteboard-Systemen, die vereinfacht ausgedrückt eine synchrone Zeichenfläche 

mit verschiedenen Medienelementen bereitstellen. 

Ein Mechanismus zur Erweiterung des grafischen Editor ermöglicht es den Medi@rena 

Composer um neue Objekttypen zu erweitern oder bestehende Darstellungen auf einfache 

Weise auszutauschen. 

251

Abbildung 6: Arbeiten mit dem Medi@rena Composer 

Insbesondere im Zusammenspiel mit klassischen grafischen Elementen eines Whiteboards 

lassen sich auf diese Weise echte Mehrwerte von Wissensräumen ausgestalten. - Die Grenze 

zwischen klassischem Hypertext und grafisch-semantsicher Wissensstrukturierung verschwimmt 

im virtuellen Wissensraum. 

4 Komplexe Aussagen durch semantisches Positionieren 

Während im letzten Kapitel vornehmlich der technische Aufbau unseres Konzeptes beschrieben 

wurde soll der theoretische Rahmen und der Praxisbezug deutlich werden. Als 

semantisches Positionieren [EK06] bezeichnen wir eine grafische Strukturierungstechnik 

bei der Wissensobjekte wie z.B. Dokumente allein aufgrund ihrer Position in einem visuellen 

Arrangement bereits eine semantisch interpretierbare Bedeutung erlangen. Dabei 

nutzen wir ein grundsätzliches Framework das auf vier Methoden der Anordnung sowie 

Kombinationen derselben aufbaut. Es gibt Topologien welche eine Anordnung von Elementen 

in n-Dimensionen erlauben, üblicherweise in Form von benannten Achsen realisiert. 

Die zweite Kategorie sind Prädikatenlogische Mengenkonstrukte bei denen Enthaltensein 

die zentrale Objektbeziehung darstellt. Drittens gibt es Relationskonstrukte in 

Form von Graphen mit üblicherweise benannten Kanten, die unterschiedliche Beziehungen 

zwischen Objekten konkretisieren. Der letzte Arrangementtyp sind Kombinatoriken 

die sich als Matrizen darstellen und jedem Objekt eine Kombination von Eigenschaften 

252

aus dem zugehörigen Zeilen- und Spaltenvektor zuordnen. Durch Nutzung dieses Konzeptes 

lassen sich visuelle Wissenstrukturierungen erstellen, die durch Kombination der 

Arrangementtypen erlauben komplexe Aussagen zu treffen. Solche Konstrukte bezeichnen 

wir als Overlays. 

Wir nutzen dieses Konzept im Zusammenhang mit verschiedenen weiteren Technologien 

aus dem Bereich des Web 2.0 um verschiedenste Lern- und Lehrszenarios an einer Universität 

zu kreieren. Das Szenario welches derzeit im Zusammenhang mit dem Konzept des 

semantischen Positionierens am stärksten von den grafischen Fähigkeiten der medi@rena 

Gebrauch macht ist das medi@thing (’thing’ bezieht sich dabei auf die altgermanischen 

Versammlungen bezüglich von Rechtsdingen). Dieses ist eine auf Erfahrungsbasis verbesserte 

Variante des ursprünglichen Jour Fixe Konzeptes [KH03] [EK06] für vorlesungsbegleitende 

Übungen welches in seiner Struktur eher Seminaren als klassischen Übungen 

mit Aufgabenblattabgaben entspricht. Die Studierenden erarbeiten sich dazu ein komplexes 

Themengebiet welches sie in Form einer visuellen Wissensstrukturierung basierend 

auf virtuellen Wissensräumen aufbereiten. Dieses präsentieren sie zu drei Zeitpunkten in 

der Entstehungsphase vor dem versammelten Kurs und stellen sich Diskussion und eventueller 

Kritik, die bei der Verbesserung der Struktur helfen soll. 

Das es tatsächlich möglich ist auf diese Weise durch semantisches Positionieren komplexe 

Aussagen zu treffen, soll in folgendem Beispiel gezeigt werden. 

Diese von Studenten erstellte Visualisierung zum Thema Atomkrieg aus Versehen nutzt 

eine neue Overlaystruktur aus Zeitstrahl und Mengenstruktur (letzteres aber nur inkonsequent), 

den Zeittunnel. Der Tunnel wurde als Mittel gewählt um problematische Phasen in 

der Geschichte als Verengungen des Tunnels zu visualisieren. Erklärende Dokumente zu 

relevanten Phasen wurden wie aus Abbildung 7 ersichtlich nur über und unter dem Tunnel 

angeordnet, wobei auch eine Anordnung innerhalb möglich wäre. Drei Einflussfaktoren 

nämlich Politik“, Mensch“ und Technik“ wurden bezüglich der Thematik identifiziert 

” ” ” 

und durch wirr verwobene Bänder innerhalb des Tunnels dargestellt. Die Ersteller wollen 

damit nach eigener Aussage eine quantitative Gewichtung der einzelnen Faktoren als 

Grund einer Krise ausschließen. 

Allein schon diese Aufstellung erlaubt es Wissensobjekten in der Struktur Bedeutung zuzuweisen. 

Die wirkliche Komplexität der gemachten Aussagen zeigt sich aber oft erst in 

der Diskussion. Dabei ergaben sich hier die Kritikpunkte, dass durchaus Gewichtungen 

der Einflussfaktoren (meist versagende Technik als potentieller Auslöser eines versehentlichen 

Atomkrieges und menschliche Intervention um dies zu verhindern) möglich waren. 

Auf den dann geordneten Linien für Politik, Mensch und Technik könnten dann auch direkt 

innerhalb des Tunnels die erklärenden Dokumente angebracht werden um die Aussagekraft 

noch zu erhöhen. 

Der Vorteil einer solchen Wissensstrukturierung liegt aber auch darin, dass jemand der 

einen Wissensraum mit Dokumenten zu einem komplexen Thema betritt, rein aus der grafischen 

Aufbereitung heraus sehr schnell Einschätzungen darüber machen kann, was für 

einen Inhalt die enthaltenen Dokumente jeweils behandeln. Die Vermutung ist, dass dadurch 

die nicht-sequentielle Erarbeitung des Themas unterstützt wird. Dies muss aber noch 

empirisch belegt werden. Zumindest wurde aber bereits demonstriert, dass das semanti- 

253

Abbildung 7: Wissensstrukturierung als Zeittunnel zum Thema ” Atomkrieg aus Versehen“ 

sche Positionieren mit Hilfe des Medi@rena Composer in ersten Ansätzen zur Prozessunterstützung 

von lebenslangem Lernen und der dafür nötigen Erweiterbarkeit geeignet 

ist. 

Weitere Lern- und Lehrszenarien die eine grafische Representation auf Basis von virtuellen 

Wissensräumen haben sich im Zusammenhang mit Web 2.0 Technologien wie Blogs und 

Wikis ergeben. Letztere können z.B. ebenfalls schon als Dokumente im Medi@rena Composer 

verwendet werden. Auch Bewertungs- und Verbesserungsverfahren, speziell Pyramidendiskussionen 

und Thesen-Replik-Verfahren [BS05], wie sie beispielsweise in der 

Diskursstrukturierung verwendet werden wurden auf Basis von virtuellen Wissensräumen 

schon realisiert. Eine Einbindung in den Medi@rena Composer steht hierbei allerdings 

noch aus und wird weiteren Implementierungsaufwand erfordern. 


Verschiedene andere Projekt setzen auf unterschiedlichen Umgang mit Wissenssturkturen. 

Einige davon stellen wir im folgenden kurz vor. 

254

Groove Virtual Office [Gr07] ist ein Anwendung zur kooperativen Dokumentenverwaltung, 

die sich in die Windows Plattform integriert. Neben Chat und Voice Nachrichten zur 

Kommunikation bietet Groove kooperative Möglichkeiten wie z.B. gemeinsames Navigieren. 

Außerdem hat man hier die Möglichkeit zusätzliche Programmfunktionen über Erweiterungen 

zu ergänzen. Groove besitzt auch ein kooperatives Whiteboard, wobei dieses 

hier aber eher einer simplen Zeichen- und Skizzenfläche entspricht und nicht zur Dateiverwaltung 

dient. Die vornehmbaren Annotationen stehen demnach auch nur auf der jeweils 

angelegten Whiteboard-Seite zur Verfügung. Komplexe Arrangements und eine persistente 

Datenhaltung sind nicht vorgesehen, es geht vielmehr darum einen verteilten Kommunikationsprozess 

durch grafische Skizzen oder Highlights von Bildern zu unterstützen. 

Habanero [Ha07] ist ein Framework zur Konstruktion verteilter kollaborativer Anwendungen 

auf Basis von Java. Habanero bietet Werkzeuge für Chat, Whiteboard und Viewer für 

unterschiedliche Dateiformate. Eigene Erweiterungen können durch so genannte Hablets 

hinzugefügt werden. Auch hier entspricht das Whiteboard als eine grafische Aufbereitungsfläche 

aber eher einer Fläche für kurze Skizzen als einem Tool für aufwendige und 

persistente Wissensstrukturierung mit visuellen Arrangements. 

6 Ausblick 

Die generelle Offenheit des Ansatzes und die Breite an Möglichkeiten zur Definition neuer 

Lernszenarien macht semantisches Positionieren im Zusammenhang mit virtuellen Wissensräumen 

und Web 2.0 Technologien zu einem Schwerpunkt der weiteren Entwicklung 

des Medi@rena Composer . So sollen weitere Lern- und Lehrszenarien innerhalb der grafischen 

Oberfläche ermöglicht werden. Einige Umsetzungen wie Pyramidensidkussionen 

und Wikis existieren bereits auf Basis virtueller Wissensräume und werden nun sukzessive 

in den Medi@rena Composer integriert. 

Eine weitere Perspektive sind sogenannte responsive Szenarien, bei denen Prozesse aufgrund 

der Platzierung von Objekten angestoßen werden. Dies könnte beispielsweise zur 

Entwicklung neuer Wissensabfragekonzepte ähnlich wie Multiple-Choice auf grafischer 

Ebene genutzt werden, wenn Auswertungen über das semantische Arrangement laufen, 

das ein Student zu einer Aufgabe vornimmt. 


[EK06] Erren, P., Keil, R. (2006): Semantic Positioning as a Means for Visual Knowledge Structuring. 

In: Nejdl, W.; Tochtermann, K. (Hrsg.): EC-TEL 2006, LNCS, Band 4227, S. 591- 

596, Berlin, Heidelberg, Springer-Verlag. 

[GHK04] Geißler, S., Hampel, T., Keil-Slawik, R.: Vom virtuellen Wissensraum zur Lernumgebung 

- Kooperatives Lernen als intergrativer Ansatz für eine mediengestütze Bildung. i-com, 

3.Jahrg., Heft 2 

[Ha01] Hampel, T.: Virtuelle Wissensräume - Ein Ansatz für die kooperative Wissensorganisation, 

Universität Paderborn, Paderborn 2001 

255

[Os07] open-sTeam Projektseite, 

http://www.open-steam.org [Juni 2007]. 

[Bi05] Birsan, D.: On plug-ins and extensible architectures, New York, USA, 2005, 40–46, 

ACM Press 

[Ga94] Gamma E., Helm R., Johnson R., M. Vlissides J.: Design Patterns: Elements of Reusable 

Object-Oriented Software, 1994, Addison-Wesley Professional. 

[RCP07] RCP (Eclipse Rich Client Plattform) Projektseite, 

http://www.eclipse.org/rcp [Juni 2007]. 

[SWT07] SWT (Standard Widget Toolkit) Projektseite, 

http://www.eclipse.org/swt [Juni 2007]. 

[KP88] G. E. Krasner and S. T. Pope. A cookbook for using the model-view controller user interface 

paradigm in Smalltalk-80. Journal of Object-Oriented Programming, pages 26-49, 

August/September 1988. 

[Gr07] Microsoft Office Groove 2007 Projektseite. http://www.groove.net/, [Juni 2007]. 

[Ha07] NCSA Habanero Projektseite. http://www.isrl.uiuc.edu/isaac/Habanero/, [Juni 2007]. 

[BS05] Blanck, B., Schmidt, C.: Erwägungsorientierte Pyramidendiskussion im virtuellen Wissensraum 

open sTeam. in: Djamshid Tavangarian, Kristin Nölting (Hrsg.): Auf zu neuen 

Ufern! E-Learning heute und morgen. Münster: Waxmann. 2005, S. 67-76. 

[KH03] Keil-Slawik, R., Hampel, T.: Neue Wege kooperativen Lernens - Das Paderborner Jour- 

Fixe-Konzept. In: DFN Mitteilungen 63. Jahrg, Heft 11, 2003, S.16-20. 

256

Zur Gestaltung der Aushandlungsunterstützung in 

CSCL-Systemen 

Andrea Kienle 

Fraunhofer IPSI 

Dolivostraße 15 


andrea.kienle@ipsi.fraunhofer.de 

Abstract: In vielen Prozessen computergestützten kollaborativen Lernens wird die 

Erarbeitung eines gemeinsamen Ergebnisses als Ziel genannt. Dazu werden in 

CSCL-Systemen Aushandlungsfunktionalitäten benötigt, die jedoch bislang nur 

selten realisiert wurden. Der vorliegende Artikel leistet einen Beitrag zu diesem 

Thema, indem er zum ersten Mal die Ergebnisse dreier Studien zusammenfasst, in 

denen verschiedene Aushandlungsunterstützungen in CSCL-Systemen evaluiert 

wurden. Ziel dieser Betrachtung ist die Ableitung allgemeiner Designprinzipien, 

die für die Gestaltung zukünftiger Systeme handlungsanleitend sind. Zunächst 

werden dazu Merkmale von Aushandlungsunterstützungen für CSCL-Systeme erarbeitet, 

an Hand derer die Aushandlungsfunktionalitäten von KOLUMBUS, 

BSCL und nBSCW vorgestellt werden. Anschließend werden zentrale Ergebnisse 

aus den Erprobungen dieser Systeme präsentiert und gegenübergestellt. Aus diesem 

Vergleich werden dann die Designprinzipien abgeleitet. 

1 Einleitung 

In der Forschung zur elektronischen Unterstützung von Lernprozessen setzt sich zunehmend 

die Einsicht durch, dass Lernen gemeinsam durch das Zusammenwirken mehrerer 

Akteure erfolgt. Dementsprechend stellt der Ansatz des Computer Support for Collaborative 

Learning (CSCL) die Aktivität der Lernenden und das selbstorganisierte Lernen in 

den Vordergrund [Ko96]. In der Vergangenheit wurden unterschiedliche kollaborative 

Lernprozesse entworfen (für einen Überblick siehe [KH04]), die zu sehr ähnlichen Ergebnissen 

bzgl. der Aktivitäten der Lernenden kommen: dies sind Aktivitäten, die sich 

auf die Beschäftigung mit (gemeinsam erarbeitetem) Material, der Diskussion unter den 

Lernenden und auf die Einigung auf ein gemeinsames Ergebnis beziehen. 

Soll das kollaborative Lernen computergestützt erfolgen, sind für diese Aktivitäten entsprechende 

Funktionalitäten in CSCL-Systemen bereitzustellen. Insbesondere die gezielte 

Unterstützung der Einigung auf ein gemeinsames Ergebnis, oft als das Ziel kollaborativen 

Lernens genannt (siehe z.B. [SH99], [Di02]), fand in den letzten Jahren für die 

Gestaltung von CSCL-Systemen noch wenig Beachtung (vereinzelte Ausnahmen finden 

sich in [DB96], [Di02]). Stahl und Herrmann sehen hier insbesondere das Problem, dass 

257

eine fehlende Systemunterstützung zu fehlenden Gruppenergebnissen führt und damit 

das Ziel kollaborativen Lernens nicht erreicht wird [SH99]. Um der Relevanz der Aushandlungsunterstützung 

Rechnung zu tragen, wurden aufbauend auf den Erfahrungen 

mit bestehenden Anwendungen drei prototypische Aushandlungsfunktionalitäten in 

CSCL-Systemen umgesetzt und evaluiert. 

In diesem Beitrag werden nun erstmals die Ergebnisse aus diesen Studien zusammengefasst 

und vergleichend gegenübergestellt. Ziel dieser Betrachtung ist es, aus diesem 

Vergleich allgemeine Designprinzipien für die Aushandlungsunterstützung in CSCL- 

Systemen abzuleiten, die für die Gestaltung zukünftiger Systeme handlungsanleitenden 

Charakter haben. Dazu werden im folgenden Abschnitt 2 zunächst aufbauend auf verwandten 

Arbeiten zentrale Merkmale von Aushandlungsunterstützungen für CSCL- 

Systeme erarbeitet. In Kapitel 3 werden konkreter die Ausprägungen dieser Merkmale in 

den drei Systemen KOLUMBUS [Ki06], [PR06], BSCL [St03] und nBSCW [Po02] 

vorgestellt. Kapitel 4 widmet sich den Evaluationsergebnissen aus realen Anwendungen 

dieser Systeme und stellt diese vergleichend gegenüber. In Kapitel 5 werden aus diesem 

Vergleich allgemeine Designprinzipien abgeleitet. Zusammenfassung und Ausblick in 

Kapitel 6 runden den Beitrag ab. 

2 Merkmale von Aushandlungsunterstützungen für CSCL-Systeme 

Im Zusammenhang computergestützter kooperativer Arbeit (CSCW) hat die Unterstützung 

der Aushandlung bereits eine längere Tradition (vgl. z.B. [DS83], [DG87]) und 

wird zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt. Das Spektrum reicht dabei von der Aushandlung 

von Zugriffsrechten [SW98] über das Finden gemeinsamer Termine in Gruppenkalendern 

[EZR94] bis hin zu gemeinsamer Problemlösung [DS83]. Systeme, die zur 

Aushandlungsunterstützung eingesetzt werden, unterscheiden sich zunächst darin, ob sie 

sich ausschließlich auf die Aushandlung beziehen oder in einen größeren Zusammenhang 

eingebettet sind. Systeme der ersten Kategorie sind etwa Gruppenkalender 

[EZR94] zum Finden eines gemeinsamen Termins und Group Decision Support Systems 

[DG87] oder Negotiation Support Systems [BKM02] zur gemeinsamen Problemlösung. 

Der zweiten Kategorie sind zum Beispiel Funktionalitäten zur Aushandlungen von 

Zugriffsrechten wie im Projekt PoliTeam [SW98] zuzuordnen; die Aushandlung ist hier 

als Abstimmung (engl. Voting) realisiert. 

Bestehende Anwendungen im Bereich computergestützten kollaborativen Lernens beziehen 

sich auf die Lösung von Konflikten [DB96], das Aushandeln einer gemeinsamen 

Perspektive auf den Lerngegenstand [SH99], [Di02] und eines gemeinsamen Ergebnisses 

mittels Ko-Autorenschaft [PR06]. Die für computergestütztes kollaboratives Lernen 

eingesetzten Systeme lassen sich der zweiten Kategorie (Integration der Aushandlung in 

größerem Zusammenhang) zuordnen, da CSCL-Systeme idealerweise komplette Lernprozesse 

unterstützen, von denen ein Teil gerade die Einigung auf ein gemeinsames 

Ergebnisses ist (vgl. vorangegangenen Abschnitt). Merkmale für die Aushandlungsunterstützungen 

in CSCL-Systemen beziehen sich also einerseits auf eigens für die Aushandlung 

konzipierte Funktionalitäten und andererseits auf die Integration mit anderen 

Funktionalitäten des CSCL-Systems. Im Groben sind Bestandteile einer Aushandlung 

258

das Einbringen von Vorschlägen (z.B. bzgl. Meinungen, Ideen, Lösungen), die von 

Gruppenmitgliedern kommentiert und diskutiert werden und über die die Gruppe 

schließlich abstimmt. Das Einbringen von Vorschlägen und die Abstimmung sind eigens 

zu konzipierende Funktionalitäten, während die Kommentierung und Diskussion Funktionalitäten 

darstellen, die auch für andere Aktivitäten des Lernprozesses genutzt werden. 

Basierend auf der Analyse der bestehenden Ansätze können für Aktivitäten im Rahmen 

einer Aushandlung detaillierter Merkmale genannt werden, nach denen die verschiedenen 

Unterstützungen konzipiert und unterschieden werden können: 

! Ziel der Aushandlung: Die einleitenden Beispiele zeigen unterschiedliche Ziele der 

Aushandlung wie Finden gemeinsamer Termine, Problemlösung, die Einigung auf 

Zugriffsrechte etc. Mit Blick auf kollaborative Lernprozesse zielt die Aushandlung 

auf ein gemeinsames Ergebnis. 

! Anzahl der Beteiligten: Angebotene Funktionalitäten können mitunter abhängig 

von der zu erwartenden Gruppengröße sein; so ist z.B. der Prozentsatz, bei dem 

ein Vorschlag als angenommen gilt, bei einer Gruppe von 3 Personen anders einzustellen 

als bei 100. In kollaborativen Lernprozessen, in denen in Kleingruppen 

gemeinsam Ergebnisse erarbeitet werden sollen, handelt es sich meist um Gruppen 

mit drei bis zehn Teilnehmern. 

! Einbringen von Vorschlägen: Hier kann unterschieden werden, wer Vorschläge, 

über die abgestimmt werden soll, einbringt. In kollaborativen Lernsituationen, in 

denen eine Gruppe selbst gemeinsame Ergebnisse erarbeiten soll, sollten die Vorschläge 

entsprechend auch von den Gruppenmitgliedern eingebracht werden können. 

! Auswahlmöglichkeiten für Stimmen (Voten): In [He95] werden folgende Auswahlmöglichkeiten 

vorgeschlagen: Zustimmung, Ablehnung, Enthaltung, 

Gegenvorschlag oder Ausweichen auf andere Kommunikationswege. Das 

Ausweichen auf andere Kommunikationswege ist immer dann notwendig, wenn 

Gruppenmitglieder z.B. ein Gespräch initiieren möchten, da sich für sie der 

betreffende Vorschlag noch nicht in dem Zustand befindet, so dass formal 

abgestimmt werden kann. 

! Transparenz über Voten anderer: Hier ist zu unterscheiden, ob es sich um eine geheime 

Wahl handeln soll oder ob die Voten anderer für die Nutzer angezeigt werden. 

Bei Transparenz über die Voten besteht für kollaborative Lernsituationen die 

Befürchtung, dass sich Gruppenmitglieder an den vermeintlich Besten in der 

Gruppe halten. Bei geheimer Wahl fehlt den Teilnehmern die Transparenz bzgl. 

der Beteiligung an dem Abstimmungsprozess. 

! Modus der Abstimmung (Voting): Je nachdem, ob das Abstimmen (Voting) als 

Zwischenschritt oder Abschluss eines kollaborativen Lernprozesses angesehen 

wird, kann man Voten zurücknehmen bzw. ändern oder nicht. 

! Integration von Aushandlung und Diskussion bzw. Kommentaren: Wie oben argumentiert, 

ist die Aushandlung ein Teil des Lernprozesses, der komplett vom 

259

CSCL-System zu unterstützen ist. Deshalb wird dafür plädiert, dass eine enge Verknüpfung 

zwischen der Aushandlung und der Unterstützung von Diskussionen 

bzw. Kommentaren für kollaborative Lernsituationen sinnvoll sein kann [KH04]. 

3 Aushandlungsfunktionalitäten in CSCL-Systemen 

In diesem Abschnitt werden drei Umsetzungen vorgestellt, die in eigenen Studien evaluiert 

wurden (siehe folgenden Abschnitt 4). Dabei wird zunächst jeweils überblicksartig 

der Aushandlungsablauf beschrieben und an Hand eines Screenshots verdeutlicht, bevor 

im zusammenfassenden Unterabschnitt die jeweiligen Ausprägungen der Merkmale 

gegenübergestellt werden. Dabei können aus Platzgründen nicht alle Details beschrieben 

werden. Hier sei auf die jeweiligen Primärquellen verwiesen. 

3.1 KOLUMBUS 

In KOLUMBUS [Ki06] werden Gruppenergebnisse erzielt, indem gemeinsam Verantwortung 

für eine oder mehrere kleine Einheiten (Items) wie Materialsabschnitte etc. 

übernommen wird. KOLUMBUS stellt hier eine Aushandlungsfunktion zur Verfügung, 

bei der ein Urheber einem oder mehreren Teilnehmern die Mit-Urheberschaft vorschlägt. 

Alle vorgeschlagenen und auch die bereits festgelegten Mit-Urheber werden zu dem 

Aushandlungsprozess per E-Mail eingeladen. Sie können für oder gegen den Vorschlag 

stimmen, sich enthalten und weitere Diskussionen fordern (vgl. Abbildung 1 linke Seite). 

Abbildung 1: Abstimmung in KOLUMBUS (links) und Ergebnis (rechts) 

Dabei wird aus Gründen der Vereinfachung das Prinzip einer geheimen Wahl umgesetzt, 

d.h. Voten sind weder begründbar noch zurücknehmbar und Voten anderer können vor 

Ablauf der Aushandlung nicht eingesehen werden. 

Ein Grund für diese Entscheidung war die Überlegung, dass eine Diskussion mittels 

Annotationen dem Aushandlungsschritt vorangeht, so dass während der abschließenden 

Aushandlung Diskussionen nicht weiter zu unterstützen seien. Wenn ein bestimmter 

Prozentsatz, der vom Administrator eingestellt wird, dem Vorschlag zustimmt, wird die 

260

Gruppe der Autoren erweitert (vgl. Abbildung 1, rechte Seite). Auf diesem Weg erreicht 

eine Gruppe Konvergenz hinsichtlich einer bestimmten Menge von Materialbausteinen. 

3.2 BSCL 

BSCL, Basic Support for Collaborative Learning [St03], verfolgt den Ansatz, dass Artefakte 

von allen Nutzern so lange geändert werden können, bis eine Mehrheit oder alle 

Teilnehmer das Artefakt als gemeinsames Ergebnis akzeptieren. Einwände oder Diskussionen 

zu dem jeweiligen Stand des Artefakts werden in einem Diskussionsforum unterstützt. 

Die eigentliche Aushandlung findet also in der Diskussion des Artefaktes und 

nicht in der Abstimmung statt: „the real negotiation action is in the evolution of the 

knowledge artefact proposed for agreement, and not in the voting process itself” [St03]. 

Abbildung 2 zeigt auf der linken Seite die Aushandlung während der Diskussion, in der 

die Diskussionsbeiträge mittels sogenannter „Thinking Types“ (z.B. Vorschlag, Zustimmung, 

Ablehnung) klassifiziert werden können. In diesem Ansatz ist das eigentliche 

Voting Interface da sehr einfach (als Auswahl stehen nur Zustimmung oder Ablehnung 

zur Verfügung), da damit nur die schlussendliche Zustimmung realisiert wird (vgl. Abbildung 

2, rechte Seite). Zudem ist hier eine Begründung zur Zustimmung verpflichtend 

und es werden die Voten der anderen Teammitglieder angezeigt. 

3.3 nBSCW 

Abbildung 2: Abstimmung in BSCL aus [Mö03] 

nBSCW [Po02] basiert auf BSCW [AM99], einem Groupwaresystem, das Dokumente in 

einer Ordnerstruktur bereithält. Die Aushandlung eines gemeinsamen Ergebnisses stellt 

sich dementsprechend auch als ein Ordner dar: jedes Teammitglied hat die Möglichkeit, 

ein Artefakt zur Aushandlung vorzuschlagen. Dazu wird ein Negotation-Ordner angelegt, 

in dem sich neben dem auszuhandelnden Artefakt auch Informationen über die 

Aushandlung (inkl. Transparenz über die Voten anderer) und im Informationsthread die 

abgegebenen Kommentare befinden (siehe Abbildung 3, rechte Seite). Jedes Teammitglied 

kann über Zustimmung, Ablehnung oder Medienwechsel entscheiden oder einen 

Gegenvorschlag einstellen. Wird das Artefakt als gemeinsames Ergebnis bestätigt (d.h. 

261

der Vorschlag angenommen), wird das Dokument aus dem Negotiation-Ordner in den 

übergeordneten Ordner kopiert. Kommentare können sowohl beim Starten der Aushandlung 

als auch beim Abstimmen (vgl. Abbildung 3, linke Seite) abgegeben werden. 

Abbildung 3: Abstimmung in nBSCW (links) und Informationen über die laufende 

Aushandlung (rechts), aus [Mö03] 

3.4 Gegenüberstellung der Merkmale 

Tabelle 1 vergleicht die drei beschriebenen Umsetzungen an Hand der Merkmale aus 

Abschnitt 2. Aufgrund des identischen Einsatzes, nämlich die Einigung auf ein gemeinsames 

Ergebnis im Rahmen eines computergestützten kollaborativen Lernprozesses, in 

dem in einer Kleingruppe ein gemeinsames Ergebnis gefunden werden soll, haben die 

ersten drei Merkmale identische Ausprägungen. Die Gestaltung der Stimmenauswahl, 

ihre Transparenz sowie die Integration mit Kommentaren und Diskussionen sind hingegen 

unterschiedliche gestaltet. 

Merkmale KOLUMBUS BSCL nBSCW 

Ziel der Aushandlung Gemeinsames Ergebnis 

in Form eines Dokuments 

mit Besitzergruppe 

Gemeinsames Ergebnis 

in Form eines Artefakts 

Gemeinsames Ergebnis 

in Form eines (gekennzeichneten) 

Artefakts 

Anzahl der Beteiligten 3-20 3-20 3-20 

Einbringen von Vorschlägen 

Jeder Jeder Jeder 

Auswahlmöglichkeiten Zustimmung, Ableh- Zustimmung, Ableh- Zustimmung, Ableh- 

für Voten 

nung, Enthaltung, nungnung, 

Enthaltung, 

Diskussion 

Medienwechsel, Gegenvorschlag, 

Transparenz 

Voten anderer 

über nein ja ja 

Modus der Abstim- Ein Votum pro Person, Ein Votum pro Person, Ein Votum pro Person, 

mung 

keine Zurücknahme keine Zurücknahme keine Zurücknahme 

Integration von Kom- Nein, Diskussionen (Pflicht-)Kommentare, Kommentare, keine 

mentaren/Diskussion getrennt 

Diskussionen getrennt Diskussion 

Tabelle 1: Vergleich der drei Umsetzungsbeispiele 

262

4 Erfahrungen mit den bestehenden Aushandlungsfunktionalitäten 

In diesem Abschnitt werden die Erprobungsfelder der verschiedenen Aushandlungsunterstützungen 

sowie Methoden und wesentliche Ergebnisse aus den Evaluationen beschrieben 

und diskutiert. Die Erprobungsfelder ähneln sich in der Größe der evaluierten 

Gruppen, den Laufzeiten der Aushandlungen und ihrem Ziel, das in der Einigung auf ein 

gemeinsames Gruppenergebnis lag. Zusätzlich waren alle als Feldexperiment konzipiert. 

Durch diese Ähnlichkeiten ist eine Vergleichbarkeit der Ergebnisse möglich. 

4.1 Erfahrungen mit KOLUMBUS 

Die Aushandlungsunterstützung von KOLUMBUS wurde im Rahmen eines Feldexperimentes 

in vier Forscherteams mit jeweils drei bis fünf Teilnehmern erprobt. Die Teams 

hatten die Aufgabe, sich aufbauend auf ihren Projektarbeiten auf fünf Zukunftsthemen 

zu einigen, die dann im Rahmen einer zweitägigen Klausurtagung vertieft werden sollten. 

Zur Erreichung dieses Ziels wurden von den Teilnehmern in KOLUMBUS Vorschläge 

eingebracht, diskutiert und anschließend ausgehandelt. 

Für die Evaluation wurden Logfiles herangezogen, um Aufschluss über die prinzipielle 

Nutzung der jeweiligen Funktionalitäten zu erhalten. Die Inhaltsanalyse der entstandenen 

Bereiche mit vorgeschlagenen Themen, Diskussionen und Aushandlung zeigten die 

Struktur der Diskussions- und Aushandlungsprozesse. Zusätzlich wurden Interviews mit 

den Teilnehmern geführt und die Teilnehmer während ihrer Nutzung des Systems beobachtet, 

um subjektive Rückmeldung über die Eignung des Systems zur Aushandlungsunterstützung 

zu erhalten. 

Die Evaluation zeigte, dass die Teilnehmer keine Probleme hatten, Vorschläge einzustellen 

und diese zu diskutieren. Der eigentliche Aushandlungsschritt indes wies Unzulänglichkeiten 

auf. So wurde zunächst bemängelt, dass es keine Übersicht über laufende 

Aushandlungen gab. Da die Aushandlungen eng mit vorgeschlagenen Themen und Diskussionen 

verwoben sind, waren diese an unterschiedlichen Stellen innerhalb der Inhaltsstruktur 

platziert und konnten nicht immer gefunden werden. Zudem wurde deutlich 

gemacht, dass die fehlende Transparenz über die Voten Unsicherheit mit sich brachte, ob 

überhaupt andere Teilnehmer abgestimmt haben. Dies wurde erst transparent, wenn die 

Aushandlung abgeschlossen war (d.h. alle eingeladenen Teilnehmer abgestimmt haben) 

und die Liste der Urheber erweitert wurde. 

Die Optionen, die für ein Votum abgegeben werden konnten, wurden von den Teilnehmern 

positiv bewertet. Es wurde jedoch bemängelt, dass die Voten weder zurückgenommen 

noch kommentiert werden konnten. Die Teilnehmer behalfen sich schließlich 

damit, dass sie einen Diskussionsbeitrag an die Aushandlung hängten, in dem sie einerseits 

erwähnten, wie sie abgestimmt haben (und damit Transparenz über ihr Votum gaben) 

und schließlich begründeten, warum sie sich für dieses Votum entschieden haben. 

263

4.2 Erfahrungen mit BSCL 

Die Aushandlungsunterstützung von BSCL wurde im Rahmen eines 10-wöchigen Kurses 

Human-Computer Interaction (HCI) an der Drexel University in Philadelphia (USA) 

evaluiert (vgl. [Mö03]). Es wurden vier Studierendengruppen mit drei bis fünf Mitgliedern 

mit insgesamt 15 Probanden evaluiert. Die Aufgabe war er, unter Mensch- 

Computer Gesichtspunkten einen Prototypen zu entwerfen, umzusetzen und anschließend 

unter Usabilitykriterien zu evaluieren. Die Nutzung der Aushandlung wurde insbesondere 

für den Schritt der Zusammenstellung eines Evaluationsplans gefordert. Hier 

wurden von den Teammitgliedern Vorschläge gesammelt, die zu einem gemeinsamen 

Artefakt zusammengestellt und ausgehandelt werden sollten. In der abschließenden 

Woche wurde BSCL als Plattform genutzt, um BSCL zur Unterstützung von Aushandlungen 

zu bewerten. 

Die Evaluation erfolgte mittels Logfileanalyse und einer Inhaltsanalyse der im System 

entstandenen Diskussionen und initiierten Aushandlungen samt ihrer Voten und dazugehörigen 

Kommentare. Darüber hinaus flossen auch die Aussagen der in der abschließenden 

Woche geführten Diskussion und Aushandlung der Eignung von BSCL in die Evaluation 

ein. 

Bezüglich des Diskussionsprozesses zeigte die Evaluation, dass an sehr unterschiedlichen 

Stellen im System (z. T. auch Diskussionen in den Kommentaren zu den Artefakten) 

und auch über andere Kommunikationswege (E-Mail, ICQ) diskutiert wurde. Die 

Teilnehmer kritisierten anschließend, dass sie durch diese Nutzung die Übersicht verloren, 

einige Diskussionen verpassten und ihnen so ein vollständiger Überblick fehlte. 

Gefordert wurde hier die explizite Nennung eines Diskussionskanals, der sowohl synchrone 

als auch asynchrone Kommunikation unterstützt. 

Bezüglich der eigentlichen Aushandlung zeigten die Logfiles, dass im Vergleich zu den 

anderen Studien sehr wenige Aushandlungen initiiert wurden, die dann alle zu einer 

Annahme des Vorschlages führten. Die Teilnehmer gaben während der Evaluationsphase 

an, dass ihnen der Sinn der expliziten Aushandlung zum Ende nicht deutlich war, da 

durch die Verwendung der Kategorien in Form von „Thinking Types“ (Vorschlag, Annahme, 

Ablehnung, vgl. Abb. 2, linke Seite) während der Diskussion die Meinungen 

aller ersichtlich waren. Diese Kategorisierung lässt in der Sicht der Teilnehmer mehr 

Raum zur Meinungsäußerung als die Aushandlung, da die Thinking Types vielfältiger 

waren als die Vote-Möglichkeiten (Zustimmung und Ablehnung) während der abschließenden 

expliziten Aushandlung. Zudem wären durch die Einstellung mehrerer Kommentare 

das Überdenken bzw. die Zurücknahme eine Meinung möglich. 

Um der expliziten Aushandlung einen höheren Stellenwert zu geben, wurden deshalb 

eine Reduzierung oder Ausschaltung der Thinking-Types und eine Erweiterung der 

Vote-Möglichkeiten vorgeschlagen. Schließlich wurde von einer Mehrheit der Teilnehmer 

eine Übersicht über laufende Aushandlungen gefordert und gewünscht, dass die 

Kommentierung des Votums optional und nicht verpflichtend sei. 

264

4.3 Erfahrungen mit nBSCW 

nBSCW wurde von einer Forschergruppe aus einem Dozenten und acht Doktoranden 

und Diplomanden genutzt, um einen gemeinsamen Methodenfundus in Form von 20 

Artikeln auszuhandeln. Der Aushandlungsprozess dauerte drei Wochen, die Gruppe 

vereinbarte, dass sich jeder mindestens alle zwei Tage beteiligte. Für die Aushandlung 

wurde ein eigener Experimentordner angelegt. In diesem Ordner initiierten die Teilnehmer 

ihre Aushandlungen durch Anlegen von Negotiation-Ordnern, (vgl. Abschnitt 3.3), 

in denen dann die Aushandlungen und Diskussionen stattfanden. 

Die Evaluation verlief ähnlich wie im Fall von KOLUMBUS (vgl. [Mö03]): es wurden 

Logfiles verwendet, eine Inhaltsanalyse der verschiedenen Ordner samt der darin enthaltenen 

Kommentare und Voten durchgeführt sowie die Teilnehmer interviewt und während 

ihrer Nutzung des Systems beobachtet. 

Die Evaluation zeigte, dass der Experimentsordner zunächst das Auffinden von Aushandlungen 

erleichterte. Bereits nach einigen Tagen führte die Vermischung von noch 

laufenden und bereits abgeschlossenen Aushandlungen jedoch zu einer von den Teilnehmern 

bemängelten Unübersichtlichkeit. So wurde im Verlauf der dreiwöchigen Nutzung 

eine Unterstruktur eingeführt, die laufende und bereits abgeschlossene Aushandlungen 

in verschiedenen Ordnern vorhält. 

Bezüglich der Aushandlungen innerhalb der Negotiation-Ordner wurden die vorhandenen 

Optionen für das Votum und die Transparenz über die Voten der anderen positiv 

bewertet. Gewünscht wurde hier die Abgabe vorläufiger Voten. 

Auch die Möglichkeit zur Kommentierung von Voten fand prinzipiell Anklang. Es wurde 

jedoch bemängelt, dass diese zum einen redundant zu den im BSCW sowieso schon 

vorhandenen Kommentarfunktionalitäten seien, so dass auch hier – ähnlich wie bei 

BSCL – zu viele unterschiedliche Kommentierungsmöglichkeiten vorhanden waren, die 

zu Kommentaren an unterschiedlichen Stellen innerhalb der Inhaltsstruktur führten. Zum 

anderen wurde kritisiert, dass die Kommentare von den eigentlichen Voten getrennt 

angezeigt werden, obwohl sie zusammen eingegeben wurden. Der Nachvollzug der 

Kommentare wurde dadurch erschwert. Zusätzlich wurde bemängelt, dass es keine Möglichkeit 

zu Diskussionssträngen gab. 

4.4 Diskussion der Ergebnisse 

Vergleicht man nun die verschiedenen Anwendungen, so wird zunächst deutlich, dass 

der eigentliche Aushandlungsschritt nur dann als relevant eingestuft wird, wenn er mehr 

ist als nur ein simpler Votemechanismus wie im Fall von BSCL. Dies wird zum einen 

dadurch erreicht, dass mehr Auswahlmöglichkeiten für die eigentlichen Voten angeboten 

werden wie im Fall von KOLUMBUS und nBSCW, da dadurch mehr Meinungen zum 

Ausdruck gebracht werden können. 

Zum anderen dürfte eine Möglichkeit zur Zurücknahme von Voten dem Aushandlungsprozess 

einen noch höheren Stellenwert geben, da dadurch die Aushandlungsfunktionali- 

265

täten schon zu einem früheren Zeitpunkt und häufiger (Votum setzen, ggf. revidieren 

statt einmal Votum setzen) genutzt wird. Aus allen hier beschriebenen Studien lässt sich 

aber nur der Wunsch nach einer solchen Funktionalität ableiten. Zum jetzigen Zeitpunkt 

liegen mit zurücknehmbaren Voten keine Erfahrungen vor, da keines der eingesetzten 

Systeme eine solche Möglichkeit bot. 

Zusätzlich ist eine enge Verzahnung mit einer optionalen Kommentarmöglichkeit sinnvoll. 

Ein Fehlen kann, wie im Fall von KOLUMBUS, zu alternativen Begründungswegen 

führen. Ein Zwang zur Kommentierung wie bei BSCL führt auf der anderen Seite 

zur Ablehnung. Um die Chance zu erhöhen, dass alle Kommentare wahrgenommen 

werden, sollte es nur eine Kommentierungsfunktionalität geben, auf die sich die Teilnehmer 

konzentrieren können. Die Konzentration auf eine Funktionalität gilt auch für 

eine zu fordernde Kommunikationsmöglichkeit, die eng mit der Aushandlung integriert 

werden sollte. Die Beispiele KOLUMBUS und BSCL zeigen, dass es eine Bereitschaft 

zur Diskussion gibt, die fehlende Integration zum Aushandlungsschritt aber bemängelt 

wird. Fehlt eine Möglichkeit zur Bildung von Diskussionen in Diskussionssträngen wie 

bei nBSCW, wird diese gewünscht. 

Schließlich zeigen die verschiedenen Studien, dass, wie bei vielen Gruppenanwendungen, 

der Transparenz ein hoher Stellenwert beigemessen wird. Dies betrifft zum einen 

die Übersicht über Aushandlungen, die dem nBSCW-Beispiel folgend in laufende und 

bereits abgeschlossene Aushandlungen unterteilen lassen sollten. Fehlende Transparenz 

führte bei KOLUMBUS und BSCL zu Problemen bei den Nutzern. Für CSCL- 

Anwendungen kann zusätzlich festgehalten werden, dass eine Transparenz über die 

Voten wie in den Fällen BSCL und nBSCW sinnvoll ist, eine geheime Wahl wie im Fall 

KOLUMBUS hingegen zu Unsicherheit und der Transparenzschaffung auf anderen 

Wegen führt. Sofern Kommentare (und Diskussionen) möglich sind, sollten diese zum 

Nachvollzug auch mit dem jeweiligen Votum verknüpft sein. 

5 Designprinzipien für Aushandlungsunterstützungen 

Aufbauend auf den zuvor beschriebenen Ergebnissen und der Diskussion lassen sich 

bezogen auf die Merkmale von Aushandlungsunterstützungen in CSCL-Systemen nun 

allgemeine Designprinzipien zusammenstellen. Diese beziehen auf die Merkmale bezüglich 

der Gestaltung der Aushandlungsunterstützung. Auf Ziele einer Aushandlung und 

die Anzahl der Beteiligten wird hier deshalb nicht mehr eingegangen: 

266 

! Einbringen von Vorschlägen: Wie bereits eingangs deutlich gemacht und auch in 

den Studien realisiert, können Vorschläge von allen eingebracht werden. Es sollte 

eine Übersicht über laufende und abgeschlossene Aushandlungen dieser Vorschläge 

geben. 

! Auswahlmöglichkeiten für Stimmen (Voten): Es empfiehlt sich eine breite Palette 

an Auswahlmöglichkeiten, die über die Optionen Zustimmung und Ablehnung hinausgeht. 

Zusätzlich sind die Enthaltung sowie eine Ausweichmöglichkeit wie

Gegenvorschlag, Diskussion oder Medienwechsel anzubieten. Eine breite Auswahlmöglichkeit 

gibt dem Aushandlungsschritt einen höheren Stellenwert. 

! Transparenz über Voten anderer: Für CSCL-Systeme unbedingt zu realisieren. 

! Modus der Abstimmung (Voting): Die Studien zeigen Hinweise, dass Voten zurücknehmbar 

sein sollten. Dies würde den Stellenwert des Aushandlungsschrittes 

erhöhen, da Voten schon früher gesetzt und häufiger genutzt (setzen, zurücknehmen, 

ändern) werden. 

! Integration von Aushandlung und Diskussion bzw. Kommentaren: Dies ist ein entscheidendes 

Merkmal für den Erfolg einer Aushandlungsunterstützung in CSCL- 

Systemen. Die Studien zeigen, dass Diskussionen notwendig sind, eine fehlende 

Integration oft bemängelt wird. Kommentare sollten optional sein und eng mit dem 

Votum verknüpft werden. 


Dieser Artikel leistet einen Beitrag zur Gestaltung der Aushandlungsfunktionalität in 

CSCL-Systemen. Nach der Motivation zu diesem Thema wurden aufbauend auf verwandten 

Arbeiten zentrale Merkmale von Aushandlungsunterstützungen für CSCL- 

Systeme erarbeitet. An Hand dieser Merkmale wurden die Aushandlungsfunktionalitäten 

der drei CSCL-Systeme KOLUMBUS, BSCL und nBSCW vorgestellt. Diese Systeme 

waren Gegenstand eigener Studien, deren Ergebnisse beschrieben und vergleichend 

gegenübergestellt werden. Aus diesem Vergleich wurden schließlich allgemeine Designprinzipien 

abgeleitet. 

Diese sehen vor, dass eine Transparenz über laufende und abgeschlossene Aushandlungen 

ebenso notwendig ist wie die Transparenz über Voten anderer. Bezüglich der Auswahloptionen 

für Stimmen empfiehlt sich eine breite Palette, die über Zustimmung und 

Ablehnung hinaus auch Enthaltung und Ausweichmöglichkeiten vorsieht; ferner kann 

die Zurücknahme und das Ändern von Voten sinnvoll sein. Als entscheidendes Merkmal 

hat sich jedoch eine enge Verzahnung von Diskussion und Kommentaren mit der Stimmenabgabe 

herausgestellt. 

Die hier gefundenen Designprinzipien sind durch die Umsetzungen und ihre Evaluationen 

gegründet. Keines der hier beschriebenen Systeme verfügt allerdings über die Kombination 

dieser Merkmalsausprägungen, so dass keine Hinweise bzgl. der Akzeptanz 

geliefert werden können. Zur weiteren Fundierung der Designprinzipien ist deshalb ein 

nach ihnen gestaltetes CSCL-System bzgl. der Wirksamkeit und Akzeptanz zu erproben. 


[AM99] Appelt, W.; Mambrey, P.: Experiences with the BSCW Shared Workspace System as the 

Backbone of a Virtual Learning Environment for Students. In Proceedings of ED Media 

‘99’, Charlottesville, pp. 1710-1715. 

267

[Be05] Beers, P. J.: Negotiating Common Ground: Tools for Multidisciplinary Teams. Heerlen: 

Open Universiteit Nederland, 2005. 

[BKM02] Bui, T.; Kertsen, G.; Ma, P.: Supporting Negotiation with Scenario Management. In: 

Proceedings of the 29 th Annual Hawaii International Conference on System Sciences 

(HICSS), Los Alamitos: IEEE, 1996, pp. 209-218. 

[DS83] Davis, R.; Smith, R.G.: Negotiation as a Metaphor for Distributed Problem Solving. In: 

Artificial Intelligence, No. 20, 1983, pp. 63-109. 

[DG87] DeSanctis, G.; Gallupe, R. B.: A Foundation for the Study of Group Decision Support 

Systems. In: Management Science, Vol. 33, No. 5, 1987, pp. 589-609. 

[Di02] Dillenbourg, P.: Over-scripting CSCL. The risk of blending collaborative Learning with 

instructional design. In Kirschner, P.A. (Ed.): Three worlds of CSCL. Can we support 

CSCL Heerlen. Open University Nederland., 2002, pp. 61-91. 

[DB96] Dillenbourg, P.; Baker, M.: Negotiation Spaces in Human-Computer Collaborative 

Learning. In: Proceedings of the International Conference on Cooperative Systems, 

France, 1996, pp. 187-206. 

[EZR94] Ephrati, E.; Zlotkin, G.; Rosenschein, J.: Meet Your Destiny: A Non-manipulable Meeting 

Scheduler. In: Proceedings of the CSCW. New York: ACM, 1994, pp. 359-371. 

[He95] Herrmann, T.: Workflow Management Systems: Ensuring organizational Flexibility by 

Possibilities of Adaption and Negotiation. In: Comstock, Nora et al. (Hrsg.): COOCS´95. 

New York, ACM Press, 1995, pp. 83 - 95. 

[Ki06] Kienle, A.: Integration of Knowledge Management and Collaborative Learning by technical 

supported Communication Processes. In: Education and Information Technologies, 

Vol. 11, No. 2, 2006, pp. 161-185. 

[KH04] Kienle, A.; Herrmann, T.: Collaborative learning at the workplace by technical support 

of communication and negotiation. In: Adelsberger et al.: Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 

(MKWI) 2004, Band 1, 2004, S. 43-57. 

[Ko96] Koschmann, T. (ed.) (1996), CSCL: Theory and Practice, New Jersey: Lawrence Erlbaum 

Associates 

[Mö03] Möller, E.: Computergestützte Aushandlungen – Vergleich, Evaluation und Verbesserungsmöglichkeiten. 

Universität Dortmund: Diplomarbeit, 2003. 

[Po02] Pohé, M.: A New BSCW, Aspects of Negotiation within BSCW, Universität Dortmund: 

Diplomarbeit, 2002. 

[PR06] Prilla, M.; Ritterskamp, C.: Collaboration support by co-ownership of documents. In: 

Hassanaly, P.; Herrmann, T.; Kunau, G.; Zacklad, M. (Eds.): Cooperative Systems Design. 

Seamless Integration of Artifacts and Conversations – Enhanced Concepts of Infrastructures 

for Communication. Amsterdam: IOS-Press, 2006, pp. 255-269. 

[SH99] Stahl, G.; Herrmann, T.: Intertwining Perspectives and Negotiation, In: Hayne, S. C.: 

Proceedings of Group’99 International Conference on Supporting Group Work, New 

York: ACM, 1999, pp. 316-325. 

[St03] Stahl, G.: Negotiating Shared Knowledge in Asynchronous Learning Networks. In: 

Proceedings of the 36 th Annual Hawaii International Conference on System Sciences 

(HICSS), 2003. 

[SW98] Stiemerling, O.; Wulf, V.: Beyond `Yes` and `No` - Extending Access Control in 

Groupware with Awareness and Negotiation. In: Proceedings of the International Conference 

on Cooperative Systems, France, 1998, pp. 111-120. 

268

Kontextualisierte Kooperationsinitiierung zur Unterstützung 

arbeitsplatzorientierten kollaborativen Lernens 

Andrea Kienle 1 , Martin Wessner 2 , Robert Lokaiczyk 3 , Andreas Faatz 3 , Manuel Görtz 3 

1 Fraunhofer IPSI 

Dolivostr. 15, 64293 Darmstadt, Germany 

andrea.kienle@ipsi.fraunhofer.de 

2 Ludwig-Maximilian-University 

Leopoldstr. 13, 80802 Munich, Germany 

martin.wessner@psy.lmu.de 

3 SAP Research CEC Darmstadt 

Bleichstr. 8, 64283 Darmstadt, Germany 

{robert.lokaiczyk, andreas.faatz, manuel.goertz} @sap.com 

Abstract: In diesem Beitrag werden ein Ansatz zur kontextualisierten Suche nach 

Kooperationspartnern bzw. geeigneten Experten für arbeitsplatzorientiertes kollaboratives 

Lernen sowie dessen Umsetzung präsentiert. Auf Basis bestehender Arbeiten 

zu Modellierung von Arbeitsprozessen sowie zur Rolle von Aufgaben- und 

Nutzerkontext werden die vier Schritte dieses Ansatzes vorgestellt. Der Ansatz 

sieht vor, dass zunächst der aktuelle Prozessschritt des Nutzers identifiziert wird 

(1). Die anschließende Identifikation relevanter Experten erfolgt bezogen auf die 

Parameter Kompetenz bezüglich des Prozessschrittes, Verfügbarkeit sowie organisatorische 

und soziale Distanz (2), die Anzeige erfolgt auf Basis dieser Liste sowie 

individueller Präferenzen des Nutzers (3). Informationen über die Kooperation reichern 

abschließend die vorhandene Wissensbasis an (4). 

1 Einleitung 

Häufig wechselnde Arbeitskontexte, immer schnellere Prozess- und Produktlebenszyklen 

und sich ständig ändernde Anforderungen an die Mitarbeiter machen lebenslanges 

Lernen in der heutigen Zeit unabdingbar. Um diesen Entwicklungen gerecht zu 

werden, wird verstärkt auf arbeitsplatzorientiertes Lernen [BBS01], [MS05] gesetzt. 

Dabei steht die Aneignung jenes Wissen im Vordergrund, das zur Lösung einer bestimmten 

Arbeitsaufgabe notwendig ist und dessen Nutzen sich direkt an der Arbeitsaufgabe 

messen lässt (anders als beim Lernen „auf Vorrat“). Dazu werden Wissensmanagementplattformen 

eingesetzt, die in Dokumenten Wissen bereitstellen und Möglichkeiten 

des Wissensaustauschs zwischen den Mitarbeitern ermöglichen [HKT02]. Unter 

dem Schlagwort des geschäftsprozessorientierten Wissensmanagements hat sich die 

269

Erkenntnis durchgesetzt, dass die Integration von Wissensarbeit und Geschäftsprozessen 

hilfreich ist [Di02]. 

Arbeitsplatzorientiertes Lernen findet nun zu einem großen Grad während sozialer Interaktion, 

z.B. während der gemeinsamen Bearbeitung eines digitalen Artefakts oder der 

Kommunikation darüber, statt. Hier zeigt sich, dass Personen in unterschiedlichen Rollen 

beteiligt sein können. In der Rolle des Wissensarbeiters entwickelt, bearbeitet oder 

nutzt die Person Artefakte, kommuniziert über sie etc. In der Rolle des Lernenden erwirbt 

eine Person zusätzliches Wissen. Dies kann auf unterschiedlichen Wegen wie z.B. 

Lesen von Dokumenten oder Interaktion stattfinden. In der Rolle des Lehrenden bzw. 

Experten gibt eine Person Wissen an eine andere weiter. Der Übergang zwischen diesen 

Rollen ist dabei fließend [LW91]. Eine Person, die die Rolle des Wissensarbeiters innehat, 

wird zum Lernenden, sobald ein Problem auftritt, dessen Lösung für die Weiterarbeit 

notwendig ist. Gibt die Person Wissen an andere weiter, wird sie zum Lehrenden. 

Beim geschäftsprozessorientierten Wissensmanagement werden diese Rollen je nach 

aktuellem Geschäftsprozess eingenommen. In diesem Beitrag widmen wir uns dem 

Problem, wie ein Lernender bei der Identifikation geeigneten Lehrender bzw. Experten 

unterstützt werden kann. Folgendes Beispiel verdeutlicht die Problemstellung: 

Beispiel: Anna soll zum ersten Mal einen Geschäftsprozess X bearbeiten. Für die Bearbeitung 

eines bestimmten Schrittes im Geschäftsprozess fehlt ihr das notwendige Wissen. 

Das vorhandene Wissensmanagementsystem bietet ihr zwar relevante Dokumente 

an, diese jedoch können ihre Fragen nicht zufrieden stellend beantworten. Sie benötigt 

den Rat relevanter Lehrender bzw, Experten, die sie bei der Wissensaneignung unterstützen. 

Aber wer ist das? 

Ob eine Person ein relevanter Experte ist, hängt von verschiedenen Parametern ab: zum 

einen muss sie relevant in Bezug auf den aktuellen Geschäftsprozess und zum anderen in 

Bezug auf den Hilfesuchenden (im Beispiel: Anna) sein. Daher werden im folgenden 

Abschnitt zwei Ansätze der Modellierung von Prozessen sowie (des Kontextes) einer 

Person betrachtet. Abschnitt 3 stellt den Ansatz zur kontextualisierten Kooperationsinitiierung 

vor. Dazu greifen wir das oben angeführte Beispiel auf und erläutern, wie der 

aktuelle Prozessschritt identifiziert werden kann (Abschnitt 3.1), wie geeignete Experten 

identifiziert (Abschnitt 3.2) und in eine Rangfolge gebracht werden können (Abschnitt 

3.3) und wie Informationen aus einer Kooperation wiederum in die Wissensbasis zurückfließen 

(Abschnitt 3.4). Abschnitt 4 widmet sich der Umsetzung dieses Ansatzes. Der 

Beitrag endet mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick (Abschnitt 5). 


Unter der Bezeichnung Business-Process Oriented Knowledge Management sind in den 

letzten Jahren verschiedene Ansätze zur Integration von Wissensmanagement- und Geschäftsprozessen 

entwickelt worden (z.B. [Ab04]). Dazu werden die jeweiligen Prozesse 

sowie die Nutzer bzw. der Kontext der Nutzung modelliert Für die kontextualisierte 

Suche nach Experten als Partner für arbeitsplatzorientiertes kollaboratives Lernen können 

wir auf diesen Ansätzen aufbauen. Im folgenden werden Arbeiten zur Modellierung 

von Prozessen sowie des Aufgaben- und Nutzerkontextes angesprochen, Kaum thematisiert 

wird bei bisherigen Ansätzen das kollaborative Lernen und der Rückfluss aus dem 

270

kollaborativen Lernprozess in die Wissensbasis, um wiederum zukünftiges kollaboratives 

Lernen besser zu unterstützen. 

2.1 Prozessmodellierung 

Zur Definition des Begriffes Task stützen wir uns auf van Welie und definieren „Task“ 

als eine Aktivität, die durchgeführt wird, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen [WVE98]. 

Die klassischen Arbeiten zur Taskmodellierung lassen sich zwei Gruppen zuordnen. 

Zum einen sind dies ereignisbasierte Prozessmodellierungssprachen (1) und zum anderen 

zustandsorientierten Modellierungssprachen von denen wir jeweils einen Repräsentanten 

genauer betrachten. 

(1) Die Business Process Modelling Notation (BPMN) weist eine starke Verwandtschaft 

zu UML-Aktivitätsdiagrammen auf. BPMN ist in erster Line als graphische Standardisierung 

der Geschäftsprozessmodellierung zu verstehen [BPM06]. Neben der Erfassung 

elementarer Aktivitäten und ihrer zeitlichen und logischen Bedingungen kann in BPMN 

die Modellierung einzelner Akteure des Prozesses explizit durch die Übergabe von Werten 

zwischen sogenannten „Schwimmbahnen“ (swim lanes) und die Repräsentation von 

Artefakten des Prozesses durch sogenannte Data Objects erfolgen. Die BPMN ist ein 

Vertreter ereignisbasierter Prozessmodellierungssprachen, welche Ereignisse oder Aktivitäten 

als konstituierende Elemente verwenden. 

(2) Ein Petrinetz besteht aus Stellen, Marken, Transitionen und Kanten, die die Stellen 

und Transitionen miteinander verknüpfen [So00]. Die Verteilung der Marken auf den 

Stellen zeigt den Zustand des Petrinetzes an. Eine Transition (Feuern neuer Marken an 

die angrenzenden Stellen) ist dann ermöglicht, wenn alle eingehenden Stellen mit Marken 

belegt sind. Marken können verschiedenfarbig sein, um typisierte Ereignisse anzuzeigen. 

Van der Aalst hat die Vorzüge der Nutzung von Petrinetzen für die Arbeitsprozessmodellierung 

ausgiebig diskutiert [Aa96]. Insbesondere sind formale Verfahren 

bei der Überprüfung und Modellierung von Petrinetzen gut etabliert. Im Gegensatz zu 

BPMN sind Petrinetze zustandsbasiert, das heißt, dass neben Ereignissen oder Aktivitäten 

auch stets der aktuelle Zustand (durch die Belegung des Netzes mit Marken) zu den 

konstituierenden Elementen der Modellierung gehört. 

2.2 Der Kontext einer Aufgabe und eines Nutzers 

Im Hinblick auf die kontextualisierte Identifikation relevanter Experten zur Unterstützung 

arbeitsplatzorientierten kollaborativen Lernens sollen hier verwandte Arbeiten 

aus zwei Bereichen betrachtet werden. Zum einen geht es um die Erfassung und Nutzung 

des Aufgabenkontexts (Taskkontexts) eines Ratsuchenden, da dieser mitentscheidend für 

die Auswahl passender Experten ist. Zum anderen wird – unter einem breiteren Blickwinkel 

– die Modellierung des Kontextes einer Person (Nutzerkontext) betrachtet und 

gezeigt, wie er zur Identifikation passender Kooperationspartner genutzt werden kann. 

271

2.2.1 Taskkontext 

Ein System, das im Speziellen den Taskkontext berücksichtigt, ist CALVIN [BL01]. 

Bauer und Leake fassen den Taskkontext als Term-Vektor-Beschreibung des gerade 

betrachteten Dokumentes auf. Auf Basis einer Differenzanalyse werden Termmengen 

durch das darunterliegende System Wordsieve über die Zeit analysiert und Taskwechsel 

durch einen festgelegten Schwellenwert der Differenz in den Termmengen erkannt. Das 

System arbeitet ausschließlich dokumentenbasiert über den Webbrowser. [GS05] verwendet 

einen umfassenderen Begriff des Taskkontextes und fügt dem Task Faktoren wie 

u. a. Komplexität, Schwierigkeit und Abhängigkeiten hinzu, um mit einem Bayesian- 

Belief-Modell günstige Momente für Unterbrechungen des Arbeitsflusses zu finden. Die 

Strukturierung des Prozesses in Teilschritte geschieht durch geeignete Experten, die 

auch entsprechende Klassifizierungen der Tasks manuell nach obigen Faktoren vornehmen. 

Das Pinpoint-System [Bi05] liefert taskspezifische Empfehlungen von Dokumenten 

aus Wissensdatenbanken, wobei der Tasks ausschließlich durch eine manuelle Auswahl 

in einer Expertenontologie bzw. durch deren manuelle Erweiterung erfasst wird. 

Auch hier ist eine automatische Erkennung nicht vorgesehen. Damit betrachten bisherige 

Systeme meist nur dokumentenbasierte Unterstützung mit manueller Auswahl des 

Taskkontextes und sind auf eine Domäne fixiert. 

2.2.2 Definition und Erfassung eines Nutzerkontextes 

Der Kontext eines Nutzers geht natürlich über den aktuellen Taskkontext hinaus. Im 

Hinblick auf die kontextualisierte Identifikation von Experten gehen hier beispielsweise 

vorhandene Kompetenzen, die Historie der Benutzung des Systems, verfügbare Werkzeuge 

und Nutzerpräferenzen mit ein. Solche Attribute des Kontextes werden dann – 

zusätzlich zum Taskkontext der ratsuchenden Person - zur Identifikation und Auswahl 

von Experten herangezogen. 

Systeme zur Empfehlung relevanter Experten benutzen in der Regel anwendungs- sowie 

domänenspezifische Heuristiken, um persönliche Profile zu vergleichen und Ähnlichkeiten 

festzustellen [Mc00]. Für das Gebiet des kooperativen Lernens bestimmt [We05] 

zunächst personenunabhängig den Kontext einer Kooperation u.a. durch Angaben des 

zugrundeliegenden didaktischen Modell, zum Ziel, zu den Instruktionen, zur Durchführung, 

zur Art der Gruppe und zum Verfahren ihrer Bildung, zu vorhandenen Input- 

Materialien, zur Dauer, zur Bewertung und zu den zu nutzenden Werkzeugen. Steht eine 

solchermaßen beschriebene Kooperation dann für eine bestimmte Person zur Durchführung 

an, wird der Kontext dieser Kooperation um Informationen und Rahmenbedingungen 

aus Sicht dieser Person erweitert. Es kommen dann u.a. Angaben zum 

Vorwissen, zu Präferenzen in Bezug auf Kooperationspartner, Zeiten und Werkzeuge 

hinzu. Auf Basis dieser Attribute werden dann passende Kooperationspartner zur Durchführung 

der Kooperation bestimmt. 

Um anwendungs- und domänenspezifische Heuristiken allgemein bei der Entwicklung 

von Expertise-Recommender-Systemen berücksichtigen zu können, schlägt [Mc00] eine 

flexible Architektur für derartige Systeme vor. Diese enthält u.a. folgende Komponenten: 

Ein „profiling supervisor“ erstellt und pflegt Benutzerprofile unter Nutzung konfigurierbarer 

Module und verschiedener Datenquellen. Ein „identification supervisor“ 

sucht eine Menge von geeigneten Resourcen bzw. Personen nach bestimmten konfigu- 

272

ierbaren Heuristiken aus. Ein „selection supervisor“ filtert und sortiert die Liste gemäß 

konfigurierbarer Strategien und Präferenzen. 

Unser Ansatz greift diese flexible Architektur auf und passt sie den spezifischen Erfordernissen 

bei der Identifikation von Experten im Kontext des arbeitsplatzorientierten 

kollaborativen Lernens an. 

3 Ansatz 

Der im Folgenden beschriebene Ansatz zur geschäftsprozessorientierten Expertenfindung 

wurde im Rahmen des Projektes APOSDLE erarbeitet (http://www.aposdle.org). 

APOSDLE ist ein Integrated Project (IP), in der Area Technology Enhanced Learning 

(TEL) und hat zum Ziel, das Paradigma des arbeitsintegrierten Lernens zu definieren 

und die drei Rollen Wissensarbeiter, Experte und Lerner konzeptuell und technisch nahtlos 

zu integrieren. Diese Integration, die durch die APOSDLE-Plattform ermöglicht 

wird, erfolgt innerhalb der computerbasierten Arbeitsumgebung des Nutzers. Der im 

Folgenden beschriebene Ansatz ist ein Ausschnitt aus diesem Projekt und ist im Wesentlichen 

in der Diskussion mit Anwendungspartnern entstanden. Er betrachtet den fließenden 

Übergang von der Bearbeitung eines wissensintensiven Arbeitsprozesses durch 

einen Wissensarbeiter zu einer Kooperationssituation zwischen dem Wissensarbeiter als 

Lernendem (im Folgenden der Deutlichkeit halber Ratsuchender genannt) und einem 

oder mehreren Experten. 

Abbildung 1: Übersicht über den Ansatz 

Abbildung 1 gibt nun einen Überblick über den Ansatz und greift das Beispielszenario 

aus Abschnitt 1 wieder auf. Oben links sehen wir Anna, die in ihrem Arbeitsprozess 

schon einige Schritte abgearbeitet hat. In dem aktuellen Prozessschritt jedoch treten 

Fragen auf, die ihr die weitere Bearbeitung unmöglich machen. Sie muss sich das notwendige 

Wissen aneignen und benötigt den Rat eines relevanten Experten. Die APOSD- 

LE-Plattform kennt den Taskkontext, in dem sich Anna gerade befindet (1). Basierend 

auf dem Taskkontext sowie der in der APOSDLE-Plattform gespeicherten Nutzerkontexte 

(sowohl bezogen auf Anna als auch auf alle anderen Mitarbeiter des Unterneh- 

273

mens) identifiziert die Plattform relevante Experten (2) und zeigt diese nach nutzerabhängigen 

Parametern an (3). In unserem Beispiel sind dies unter anderem Michael und 

Gerd. Michael arbeitet in der gleichen Abteilung wie Anna und hat den aktuellen Prozess 

bereits einige Male durchlaufen. Außerdem hat er schon mehrfach ein Dokument zur 

Beschreibung dieses Prozesses editiert. Gerd ist ausgewiesener Experte dieses Prozesses, 

da er mit seinem Team diesen Prozess definiert und im Unternehmen eingeführt hat. 

Die letztendliche Auswahl des oder der Kooperationspartner aus der vorgeschlagenen 

Liste wird vom Ratsuchenden (in unserem Beispiel von Anna) getroffen. Anna initiiert 

eine Kooperation mit Michael. Nach Abschluss der Kooperation werden relevante Informationen 

der Kooperation extrahiert und in der APOSDLE-Plattform gespeichert (4). 

Diese erweitern die Wissensbasis und stehen dann für spätere Expertensuchen zur Verfügung. 

In den folgenden Unterabschnitten werden diese vier Schritte umfassend erläutert. Die 

Nummerierung der Unterkapitel entspricht dabei der Nummerierung in der Abbildung. 

3.1 Auswahl des Taskkontextes 

Für das Projekt APOSDLE umfasst Kontext neben dem expliziten Wissen um den gerade 

zu erfüllenden Prozessschritt (Task) des Wissensarbeiters und dem Thema des Tasks 

auch die Historie und die Kompetenzen des Nutzers sowie andere Zusatzinformationen. 

In das generische Konstrukt Kontext fließen also eine Vielzahl von Komponenten aus 

den getrennten Bereichen Nutzer- bzw. Taskkontext ein. Die Verwendung des aktuellen 

Tasks hängt von der Modellierung des Arbeitsprozesses ab. Daher muss zunächst für 

eine geeignete Modellierungssprache gefunden werden. Nach einer State-of-the-Art 

Analyse sowie anschließender Evaluation der Modellierungssprachen auf Erfüllung der 

Anforderungen wurde die auf Petri-Netzen basierende Modellierungssprache YAWL 

(Yet Another Workflow Language) ausgewählt. Im Gegensatz zu aktivitätsbasierten 

Modellierungssprachen wie BPMN ist bei zustandsbasierten Konstrukten wie Petrinetzen 

durch die explizite Unterscheidung von Stellen und Transitionen die Modellierung 

mit einem höheren initialen Aufwand verbunden. Petrinetze bieten aber auch den Vorteil 

der beschriebenen reichhaltigeren Möglichkeiten der Auswertung der Modelle zum Ziel 

der Expertensuche durch eine mächtige formale Semantik, Möglichkeiten der Tokentypisierung 

und Hierarchiebildung des Netzes. Der aktuelle Task wird dabei durch den 

Zustand des aktuellen Petrinetzes mit der Markenflussgeschichte darstellt. Gegenwärtig 

wird der Task manuell durch den Nutzer ausgewählt. Es ist im Verlauf des Projektes 

APOSDLE geplant dies durch die Aggregation und Klassifikation von Desktop-Events 

zu automatisieren. 

3.2 Identifikation relevanter Experten 

Basierend auf dem Taskkontext (und weiteren Informationen über den Nutzer in Form 

des Nutzerprofils) können dem Nutzer geeignete Werkzeuge (Applikationen und Vorlagen), 

Dokumente (Arbeits- und Lerndokumente) sowie Personen (Experten und andere 

Personen) als Kooperationspartner vorgeschlagen werden. In diesem Abschnitt wird die 

Identifikation potentiell sinnvoller Kooperationspartner beschrieben. Da eine ausführliche 

Darstellung der der Identifikation zugrunde liegenden Verfahren den Rahmen dieses 

274

Beitrags sprengen würde, soll hier das Verfahren nur grob skizziert und exemplarisch 

auf einige Aspekte eingegangen werden. 

Die Eignung eines Nutzers B als Kooperationspartner für einen Nutzer A wird durch die 

Kontexte der Nutzer A und B bestimmt. Dabei haben die einzelnen Bestandteile des 

Kontextes je nach Rolle des Nutzers (Ratsuchender bzw. potentieller Experte) eine unterschiedliche 

Wichtigkeit. Beispielsweise ist für die Identifikation relevanter Experten 

der aktuelle Task des Ratsuchenden von zentraler Bedeutung, der aktuelle Task des 

potentiellen Experten ist aber von geringerer Bedeutung. 

Für die Beantwortung der Frage, ob ein Nutzer B ein potentieller Kooperationspartner 

für den ratsuchenden Nutzer A ist, betrachten wir folgende Parameter: 

! Kompetenz: B hat den Task, den A gerade ausführt, bereits mehrfach erfolgreich 

durchlaufen, d.h. B verfügt über die zur Durchführung dieses Tasks notwendigen 

Kompetenzen (siehe dazu den vorangegangenen Abschnitt). 

! Verfügbarkeit: B ist aktuell für eine Kooperation verfügbar. Dieses Kriterium ist 

insbesondere dann von entscheidender Bedeutung, wenn schnell Hilfe benötigt 

wird. Informationen über die Verfügbarkeit kommen aus zwei unterschiedlichen 

Quellen: 

! Automatische Erkennung der Verfügbarkeit: Ähnlich wie aus anderen synchronen 

Kommunikationsmedien (z.B. Instant Messaging) bekannt, kann automatisch 

ermittelt werden, ob ein potenzieller Experte in der APOSDLE- 

Plattform angemeldet ist oder nicht. Ist ein Experte nicht angemeldet, ist er 

auch nicht verfügbar. 

! Manuelles Setzen der Nicht-Verfügbarkeit: Aus unterschiedlichen Gründen 

möchte ein Experte, der zwar faktisch verfügbar ist, evtl. nicht als verfügbar 

gelten. Gründe sind beispielsweise eine hohe eigene Arbeitsbelastung oder 

(zu) viele Anfragen von Ratsuchenden. Dem Experten muss also eine Möglichkeit 

eingeräumt werden, seinen Status manuell auf nicht-verfügbar einzustellen. 

In unserem Beispiel sind sowohl Michael als auch Gerd verfügbar. In zukünftigen Versionen 

kann auch der Kalender eines Nutzers in die Erkennung der Verfügbarkeit einbezogen 

werden. Ist im Kalender beispielsweise ein ein in Kürze beginnendes Meeting 

eingetragen, steht der Nutzer voraussichtlich nicht für eine Kooperation zur Verfügung. 

! Organisatorische Distanz: Die organisatorische Distanz von A und B ist geringer 

als ein gegebener Grenzwert dorg. Die organisatorische Distanz wird beispielsweise 

durch die (aktuelle oder frühere) Abteilungs- oder Projektzugehörigkeit von A und 

B bestimmt. Hierzu kann eine organisatorische Modellierung des Unternehmens 

herangezogen werden. 

! Soziale Distanz: Die soziale Distanz von A und B ist geringer als ein gegebener 

Grenzwert dsoz. Die soziale Distanz wird beispielsweise durch Vorlieben bzw. Abneigungen 

gegenüber Personen und Themen sowie Ausmaß von und Zufriedenheit 

mit bisherigen Kooperationen zwischen A und B bestimmt. Zur Bestimmung der 

sozialen Distanz kann ein soziales Netz herangezogen werden, welches Gruppen 

275

und deren Interaktionsmuster darstellt [WF94]. In solchen sozialen Netzen werden 

die Teilnehmer als Knoten und die Sender-Empfänger-Beziehungen als Kanten 

angezeigt. Eine Sender-Empfänger-Beziehung ist zum Beispiel die Teilnahme an 

einer gemeinsamen Kooperation in der APOSDLE-Plattform, kann aber prinzipiell 

auch aus anderen automatisch zu verarbeitenden Quellen (z.B. E-Mail, Instant 

Messaging) gewonnen werden. In unserem Beispiel wurde für Michael eine stärkere 

soziale Verbindung zu Anna festgestellt, da diese schon mehrfach kooperiert 

haben, während Gerd bislang nie mit Anna kooperierte. Wir schlagen vor, dem sozialen 

Netzwerk einen hohen Stellenwert einzuräumen, da sich in vergangenen 

Studien gezeigt hat, dass das Wissen über den und die Vertrautheit mit dem Kooperationspartner 

für den Wissensaustausch eine entscheidende Rolle spielt 

[KMH03]. 

Für jedes dieser Kriterien kann nun die Erfüllung bestimmt und auf einen Wertebereich 

zwischen 0 und 1 abgebildet werden. Ferner wird für jedes Kriterium ein Schwellenwert 

festgelegt, oberhalb dessen das Kriterium als erfüllt betrachtet wird. Alle Nutzer, die die 

o.g. Kriterien erfüllen, werden als potentielle Kooperationspartner vorgesehen. Abhängig 

von dem Grad der Erfüllung der einzelnen Kriterien und der Nutzerpräferenzen wird in 

einem nächsten Schritt die Liste geeignet priorisiert und dem Nutzer zur Auswahl von 

Experten angezeigt. 

3.3 Priorisierung der Liste potentieller Experten 

Nachdem nun potenzielle Experten identifiziert wurden, geht es in diesem Schritt um die 

geeignete Priorisierung der Kandidaten. Ziel ist es, dem Ratsuchenden eine absteigend 

nach Eignung geordnete Liste von potentiellen Kooperationspartnern anzubieten, aus der 

er dann den oder die gewünschten Partner manuell auswählen kann. Die Priorisierung 

der Liste potentieller Experten wird zum einen durch den Grad der Erfüllung der o.g. 

Kriterien (Kompetenz, Verfügbarkeit, organisatorische und soziale Distanz), zum anderen 

durch die Präferenzen des Ratsuchenden bestimmt. 

Die Präferenzen des Ratsuchenden geben die individuelle Wichtigkeit eines Kriteriums 

(Wertebereich 0 bis 1) an. Sie sind beispielsweise durch den Nutzer als Teil seines Nutzerprofils 

festgelegt worden. Sie können aber auch interaktiv zur Sortierung der Liste 

potentieller Experten festgelegt werden. Beispielsweise kann ein Nutzer festlegen, dass 

das Kriterium soziale Distanz für ihn absolut wichtig (Wert: 1) ist, während ihm die 

organisatorische Distanz völlig unwichtig ist (Wert: 0). 

Eine Ordnung auf der Liste kann nun definiert werden als Expertengrad: 

X= (! (Erfüllung des Kriteriums x * individuelle Wichtigkeit des Kriteriums x) 

/ Anzahl der Kriterien 

Dies ergibt wiederum einen Wertebereich von 0 bis 1 für den Expertengrad. Dem Nutzer 

wird die Liste der Experten nun nach absteigendem Expertengrad sortiert dargestellt. 

276

3.4 Rückfluss relevanter Informationen 

Nachdem für einen Ratsuchenden kontextbezogen Experten ermittelt (Abschnitt 3.2) und 

entsprechend sortiert präsentiert (Abschnitt 3.3) wurden, wählt er aus der Liste einen 

oder mehrere Experten aus, mit dem oder denen er in eine Kooperationsphase eintreten 

möchte. Die APOSDLE-Plattform bietet hierfür ein Werkzeug an, das synchrone Kooperation 

z.B. auf einem Whiteboard und textbasierte Kommunikation in Form eines Chats 

integriert [Mü06]. Für die Belange dieses Beitrages ist nicht so sehr die Phase der Kooperation 

an sich interessant, sondern die Frage, welche Daten aus einer solchen Kooperationssituation 

anschließend in die Plattform zurückfließen, wo sie dann wiederum für 

zukünftige Kontextermittlung zur Verfügung stehen. 

Mit Blick auf den Inhalt einer Kooperationssituation kann ein Transkript gespeichert 

werden, das u.a. die Kommunikationsbeiträge enthält. Dieses Transkript kann mit weiteren 

Kontextinformationen bzgl. des Tasks und auch der Nutzer verknüpft werden, damit 

es bei einer späteren (Experten-)Suche zielgenau gefunden werden kann. 

! Task/Prozess: Sofern die Kooperation, so wie in dem Beispiel in Abbildung 1 gezeigt, 

vor dem Hintergrund eines identifizierten Taskkontextes initiiert wurde, sollte 

die Information über den konkreten Prozesses und den konkreten Task in der 

Plattform gespeichert werden. Hat ein anderer Nutzer zu einem späteren Zeitpunkt 

beim gleichen Task im gleichen Prozess ein Problem, so kann er dieses möglicherweise 

durch das Lesen des korrespondierenden Kooperationstranskripts lösen. 

Eine Kooperation ist dann nicht mehr notwendig. 

! Themen der Kooperationsartefakte: Um ein Kooperationsartefakt auch inhaltlich 

zuordnen zu können, verfolgen wir hierbei zwei Wege. Zunächst bietet die Plattform 

eine automatische Verschlagwortung an, die den Kooperationstranskripten 

Themen aus einer vorhandenen Schlagwortliste zuordnet [Sc06]. Zusätzlich können 

nach Beendigung der Kooperation von den Beteiligten selbst weitere Schlagworte 

vergeben. Die so gewonnenen Themen ergänzen die Einordnung zu Aufgaben 

und können andererseits auch aufgaben- und prozessübergreifend genutzt 

werden. 

! Beteiligte: Die Speicherung der Beteiligten hat zwei Funktionen. Zum einen stellt 

sie eine Verbindung zwischen der Person und dem Task sowie der Person und zugehöriger 

Kompetenzen her. Für zukünftige Expertensuchen bezüglich des korrespondierenden 

Tasks kommen diese Personen dann eher als Experten in Frage. 

Zum anderen werden über die gemeinsame Beteiligung an einer Kooperation soziale 

Netzwerke aufgespannt, die wiederum Einfluss haben auf die Auswahl und 

Anzeige der für eine Person geeigneten Experten (siehe oben unter „soziale Distanz“). 

! Länge der Kooperationssitzung: Aus der Länge einer Kooperationssitzung kann 

(zumindest in einigen Fällen) auf die Intensität des Austausches geschlossen werden. 

Insbesondere sehr kurze Kooperationssitzungen sind oft für zukünftige ähnliche 

Situationen wenig hilfreich, weil sie wegen fehlender Ausführlichkeit und 

Explizitheit von anderen, nicht an der ursprünglichen Kooperation Beteiligten 

kaum nachvollziehbar sind. 

277

4 Umsetzung des Ansatzes 

Innerhalb des ersten Projektjahres ist ein lauffähiger Prototyp entstanden, der arbeitsplatzorientiertes 

individuelles und kollaboratives Lernen realisiert. Der Prototyp ist in 

einer Client/Server-Architektur in Java und C# umgesetzt worden. Auf der Client-Seite 

interagiert der Nutzer mit einer Sidebar (siehe Abbildung 2), die ihm nach der Auswahl 

seines aktuellen Tasks und der abgestrebten Kompetenz relevante Lernressourcen und 

Kollaborationspartner zur Verfügung stellt. 

Abbildung 2: Sidebar zur Initiierung von Kollaborationen 

Die Auswahl der Kollaborationspartner sowie der Ressourcen erfolgt in einer Serverkomponente 

(Plattform). In dieser werden umfangreiche Nutzerprofile gehalten, die zur 

Berechnung der angezeigten Kollaborationspartner herangezogen werden. So werden 

unter anderem der aktuelle sowie alle bereits abgeschlossenen Tasks vorgehalten sowie 

erworbene Kompetenzen und die Kommunikationsverfügbarkeit. Die in Abschnitt 3.2 

für die Auswahl der Experten notwendigen Informationen lassen sich in diesem Nutzerprofile 

ebenfalls speichern und für eine Auswertung abrufen. 

Aus der Sidebar heraus kann der Nutzer direkt eine Kollaboration mit einem Experten 

initiieren. Beide betreten danach einen virtuellen Kollaborationsraum, in dem sie Textnachrichten 

austauschen können sowie gemeinsam an einem Dokument oder am Whiteboard 

arbeiten können. Zusätzlich werden der aktuelle Task und weitere Kontextinformationen 

des Ratsuchenden mit angezeigt, so dass sich der eingeladene Experte schnell 

ein umfassendes Bild über den Kontext der Kollaboration machen kann. 


In diesem Beitrag wurde ein Ansatz zur kontextualisierten Suche nach Kooperationspartnern 

bzw. geeigneter Experten zur Unterstützung arbeitsplatzorientierten kollabora- 

278

tiven Lernens präsentiert. Dieser Ansatz integriert die Bereiche prozessintegriertes E- 

Learning und gezielten Wissensaustausch und verbindet die Vorteile dieser beiden Bereiche. 

Zunächst wurden dazu mit Business Process Modelling Notation (BPMN) und 

Petrinetzen zwei Möglichkeiten der Prozessmodellierung vorgestellt. Zudem wurde auf 

verwandte Arbeiten zur Definition, Erfassung und Nutzung von Aufgaben- und Nutzerkontext 

eingegangen. 

Die Beschreibung des Ansatzes erfolgte entlang eines Beispiels und ging auf alle vier 

Schritte ein. Diese sind die Identifikation des aktuellen Prozessschrittes, die Identifikation 

und Rangfolgenbildung geeigneter Experten und der Rückfluss der Information 

aus einer Kooperationssituation in die Wissensbasis. Bezüglich der Identifikation des 

aktuellen Prozessschrittes streben wir eine automatische Erkennung des Tasks durch die 

Merkmale eines Nutzerarbeitsplatzes (wie z.B. geöffnete Programme oder Dokumente) 

an. Die Identifikation relevanter Experten erfolgt auf Basis der Parameter Kompetenz, 

Verfügbarkeit sowie organisatorische und soziale Distanz. Dem Nutzer wird dann eine 

priorisierte Liste potentieller Experten angezeigt, die auf Basis der gefundenen potenziellen 

Experten sowie der individuellen Präferenzen des Nutzers ermittelt wird. Der 

Kreis schließt sich mit dem Rückfluss relevanter Informationen über eine Kooperationssituation 

in die Wissensbasis. Diese Informationen beziehen sich auf den Taskkontext 

(Task, Prozess, Themen der Kooperation) und den Nutzerkontext (Beteiligte, Kompetenzen, 

Länge einer Kooperationssitzung). 

Aufbauend auf diesem Ansatz wurde die APOSDLE-Plattform konzipiert und entwickelt, 

die automatisch nutzer- und prozessschrittrelevante Experten ermittelt. Aktuell 

wird das System bei den Anwendungspartnern des Projektes evaluiert, um Hinweise auf 

die Praxistauglichkeit des Ansatzes zu erhalten. Wir planen in der Endfassung dieses 

Beitrags, zumindest aber im Vortrag auf der DeLFI 2007, detaillierter auf die Evaluation 

einzugehen. 

Danksagung 

APOSDLE ist teilweise gefördert durch das 6. Rahmenprogramm (FP6) für Forschung 

und Entwicklung der Europäischen Kommission im Information Society Technologies 

(IST) Arbeitsprogramm 2004. 


[Aa96] van der Aalst, W. M. P.: Three Good Reasons for Using a Petri-net-based Workflow 

Management System. In: Proceedings of the International Working Conference on Information 

and Process Integration in Enterprises, pp. 179-201, 1996. 

[Ab04] Abecker, A. (2004). Business-Process Oriented Knowledge Management: Concepts, 

Methods and Tools. Dissertation Universität Karlsruhe. 

[BBS01] Back, A.; Bendel, O.; Stoller-Schai, D. (2001). E-Learning im Unternehmen: Grundlagen, 

Strategien, Methoden, Technologien. Zurich: Orell Füssli. 

[BL01] Bauer, T., Leake, D.: WordSieve: A method for real-time context extraction. In: Modeling 

and Using Context: Proceedings of the Third International and Interdisciplinary Conference, 

Context 2001, Berlin, Springer. 

279

[Bi05] Birnbaum, L.; Hopp, W.; Iravani, S.; Livingston, K.; Shou, B.; Tirpak, T.: Task Aware 

Information Access For Diagnosis of Manufacturing Problems. In: Proceedings of IUl 

2005. online verfügbar: http://cs.northwestern.edu/~livingston/papers/pinpoint-iui05.pdf 

[BPM06] OMG-Spezifikation der BPMN, Version 1.0: www.bpmn.org/Documents/ 

OMG%20Final%20Adopted%20BPMN%201-0%20Spec%2006-02-01.pdf 

[BMM03] Bienzeisler, B.; Menold, N.; Mambrey, P.: Wissensmanagement – Begriffliche und 

konzeptionelle Anknüpfungspunkte. In: Herrmann, T.; Mambrey, P.; Shire, K. (Hrsg.): 

Wissensgenese, Wissensverteilung und Wissensorganisation in der Arbeitspraxis. Wiesbaden: 

Westdeutscher Verlag, 2003. 

[Di02] Diefenbruch, M.; Goesmann, T.; Herrmann, T.; Hoffmann, M.: KontextNavigator und 

ExpertKnowledge – Zwei Wege zur Unterstützung des Prozesswissens in Unternehmen, 

In: Abecker, A.; Hinkelmann, K.; Maus, H.; Müller, H.-J.: Geschäftsprozessorientiertes 

Wissensmanagement - Effektive Wissensnutzung bei der Planung und Umsetzung von 

Geschäftsprozessen. Berlin: Springer, 2002, S. 275-292. 

[GS05] Gievska, S.; Sibert, J.: Using Task Context Variables for Selecting the Best Timing for 

Interrupting Users. In Joints of EUSAI conference 2005, Grenoble. Online verfügbar: 

http://interruptions.net/literature/Gievska-sOc-EUSAI05.pdf 

[HKT02] Hinkelmann, K.; Karagiannis, D.; Telesko, R.: PROMOTE: Methodologie und Werkzeug 

für geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement. In: Abecker, A.; Hinkelmann, 

K.; Maus, H.; Müller, H.-J.: Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement - 

Effektive Wissensnutzung bei der Planung und Umsetzung von Geschäftsprozessen. Berlin: 

Springer, 2002, S. 65-90. 

[KMH03] Kienle, A.; Menold, N.; Herrmann, T.: Technische und organisatorische Gestaltungsoptionen 

für unternehmensinterne Wissensmanagementprojekte. In: Herrmann, T.; 

Mambrey, P.; Shire, K. (Hrsg.): Wissensgenese, Wissensverteilung und Wissensorganisation 

in der Arbeitspraxis. Wiesbaden: Westdeutscher Verlag, 2003, S. 109-153. 

[LW91] Lave, J.; Wenger, E. (1991): Situated learning. Legitimate Peripheral Participation, 

Cambridge University Press. 

[MS05] Mattauch, W.; Schmidt, M. (2005): E-Learning in der Arbeitsprozessorientierten Weiterbildung 

(APO). In M. H. Breitner, & G. Hoppe (Hrsg.), E-Learning - Einsatzkonzepte 

und Geschäftsmodelle (pp. 383-394). Heidelberg: Physika. 

[Mc00] McDonald, D.W.: Supporting Nuance in Groupware Design: Moving form Naturalistic 

Expertise Location to Expertise Recommendation. PhD Thesis, University of California, 

Irvine, 2000. 

[Mü06] Mühlpfordt, M.: Dual Interaction Spaces: Integration synchroner Kommunikation und 

Kooperation. In M. Mühlhäuser, G. Rößling, R. Steinmetz (Hrsg.), DeLFI 2006, 4. e- 

Learning Fachtagung Informatik, S. 99-110. 

[Sc06] Scheir, P.; Hofmair, P.; Granitzer, M.; Lindstaedt, S. N.: The OntologyMapper plug-in: 

Supporting Semantic Annotation of Text-Documents by Classification. Semantics 2006, 

Vienna. 

[So00] Sowa, J.F.: Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations, 

MIT Press, 2000. 

[WF94] Wasserman, S. & Faust, K. (1994): Social Network Analysis. Cambridge: Cambridge 

University Press. 

[WVE98] van Welie, M.; van der Veer, G. C.; Eliens, A.: An Ontology for Task World Models, 

Design, Specification and Verification of Interactive Systems '98, Springer, 1998. 

[We05] Wessner, M.: Kontextuelle Kooperation in virtuellen Lernumgebungen. Lohmar, Eul 

Verlag, 2005. 

280

OSOTIS – Kollaborative inhaltsbasierte Video-Suche 

Harald Sack, Jörg Waitelonis 

Friedrich-Schiller-Universität Jena 

D-07743 Jena 

{sack, joerg}@minet.uni-jena.de 

Abstract: Die Video-Suchmaschine OSOTIS ermöglicht eine automatische inhaltsbezogene 

Annotation von Videodaten und dadurch eine zielgenaue Suche auch innerhalb 

einzelner Videoaufzeichnungen. Neben objektiv gewonnenen zeitabhängigen Deskriptoren, 

die über eine automatische Synchronisation von ggf. zusätzlich vorhandenem 

textbasiertem Material mit den vorliegenden Videodaten gewonnen werden, können 

kollaborativ zusätzlich eigene, zeitbezogene Schlagwörter (Tags) und Kommentare innerhalb 

eines Videos vergeben werden (sequentielles Tagging), die zur Implementierung 

einer verbesserten und personalisierten Suche dienen. 

1 Einleitung 

Die Informationsfülle des World Wide Webs (WWW) ist gewaltig. Milliarden von Dokumenten 

in hunderten von Sprachen machen es unmöglich, sich ohne Hilfsmittel darin 

zu orientieren. Suchmaschinen wie Google1 verfolgen das Ziel, den erreichbaren Teil des 

WWWs, möglichst vollständig zu indizieren und so durchsuchbar zu machen. Noch immer 

stellen Textdokumente den größten Anteil des WWWs dar, aber immer mehr Multimedia-Dokumente 

in Form von Bildern, Grafiken oder Video-Clips kommen täglich hinzu. 

Google allein verwaltet derzeit in seinem Suchindex mehr als 1,2 Milliarden Bilder und 

mehrere Millionen Videos (Stand: 05/2007). 

Insbesondere der Anteil an Videodaten im WWW steigt auf Grund vielfältiger Content 

Management Systeme zur Produktion, Nachbearbeitung und Bereitstellung, sowie der stetig 

wachsenden zur Verfügung stehenden Bandbreite. Spezialisierte Portale und Video- 

Suchmaschinen wie etwa YouTube2 oder Google Video3 erleichtern das Auffinden von 

Videodaten im WWW. Gegenüber traditionellen Suchmaschinen, d. h. Suchmaschinen für 

textbasierte Dokumente, unterscheiden sich Video-Suchmaschinen typischerweise in der 

Art der Indexerstellung. Traditionelle Suchmaschinen wenden Methoden des Information 

Retrieval auf Textdokumente an, um aus diesen aussagekräftige Deskriptoren zur Beschreibung 

und Verschlagwortung des untersuchten Dokuments zu gewinnen. Diese vollautomatische 

Suchindexgenerierung ist im Falle von multimedialen Daten in der Regel 

1 Google, http://www.google.com/ 

2 YouTube, http://www.youtube.com/ 

3 Google Video, http://video.google.com/ 

281

schwierig oder erst gar nicht möglich. Mit klassischen Methoden des Information Retrieval 

angewandt auf multimediale Daten ist es lediglich möglich, charakteristische Eigenschaften 

wie z. B. dominante Farben, Farb- und Helligkeitsverteilungen in Einzelbildern oder 

die Bewegungen der Kamera innerhalb einer Bildfolge zu bestimmen bzw. einzelne Objekte 

zu identifizieren oder zu verfolgen. Zwischen diesen charakteristischen Eigenschaften 

und dem tatsächlichen Inhalt der multimedialen Daten und dessen Bedeutung besteht eine 

semantische Lücke [Sm00]. Schlussfolgerungen aus den charakteristischen Eigenschaften 

auf deren inhaltliche Bedeutung sind heute nur in geringem Maße möglich. Ebenso ist 

eine automatische Extraktion inhaltsbezogener Deskriptoren, die den semantischen Inhalt 

einer Videodatei auf einer abstrakteren Ebene beschreiben, aus den Videodaten allein nicht 

zufriedenstellend möglich. 

Die inhaltliche Beschreibung multimedialer Daten und insbesondere von Videodaten erfolgt 

über eine Annotation mit zusätzlichen Metadaten, die entweder vom Autor der Daten 

selbst, von ausgewiesenen Experten oder aber auch von allen Nutzern gemeinsam erfolgen 

kann. Letztere sind auch verantwortlich für den Erfolg von Web-2.0-Video-Suchmaschinen 

wie YouTube, da diese dem Nutzer eine einfache Annotation der Videos über das so genannte 

Tagging ermöglichen, d. h. die Nutzer vergeben eigene, frei gewählte Schlüsselwörter 

(Tags), die den Inhalt der Videodaten beschreiben. 

Betrachtet man speziell den Anteil an Lehr- und Lernmaterialien in Video-Suchmaschinen, 

ist dieser heute sehr gering. Dies hat verschiedene Gründe: Einerseits liegen Lehr- und 

Lernmaterialien oft auf spezialisierten Portalen oder Lernplattformen vor, die entweder 

aus den bereits oben genannten Gründen bzw. auf Grund eines dezidierten Rechtemanagements 

nicht von Video-Suchmaschinen indiziert werden können. Andererseits liegt ein 

weiteres Problem in der Natur der Videomaterialien selbst begründet: Die Videoaufnahme 

einer Lehrveranstaltung hat in der Regel eine Länge zwischen 45 und 90 Minuten. Dabei 

werden in einer Lehrveranstaltung oft unterschiedliche Themen behandelt. Einzelne Themen 

nehmen in der gesamten Lehrveranstaltung oft nur wenige Minuten in Anspruch und 

sind nur schwer darin wiederzufinden. Zwar können durch Autor oder Nutzer Tags bereitgestellt 

werden, die alle in der Vorlesung angesprochenen Themen beschreiben, doch ist 

deren zeitliche Zuordnung innerhalb des zeitgebundenen Mediums Video ebenso wie eine 

direkte zeitliche Adressierung bei der Wiedergabe der Suchergebnisse noch nicht realisiert. 

Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir die Video-Suchmaschine OSOTIS4 , die eine 

zeitabhängige, sequentielle Indizierung von Videodaten und damit eine direkte Suche auch 

innerhalb dieser Videodaten ermöglicht. Insbesondere dient OSOTIS dabei der Archivierung 

und der Annotation von videobasierten Lehr- und Lernmaterialien, wie z. B. Vorlesungsaufzeichnungen. 

OSOTIS kombiniert zwei unterschiedliche Ansätze: Zum einen 

werden Vorlesungsaufzeichnungen, zu denen eine Desktopaufzeichnung des Dozenten 

und zusätzliche Daten wie z. B. eine Präsentation, ein Handout oder eine Vorlesungsmitschrift 

vorliegen, automatisch mit dem Inhalt dieser Zusatzinformationen synchronisiert 

und annotiert. Zum anderen gestattet OSOTIS jedem Benutzer die Vergabe von zeitabhängigen 

Tags, d. h. eine bestimmte Stelle des Videos kann während des Abspielens von den 

Nutzern mit eigenen Tags oder ganzen Kommentaren annotiert werden, die dann wieder 

4 OSOTIS, http://www.osotis.com/ 

282

gezielt abgerufen werden können. Eigene Tags ermöglichen dem Benutzer eine personalisierte 

Suchfunktion und mit Hilfe der gemeinsamen Tags aller übrigen Benutzer wird die 

herkömmliche Suche ergänzt. OSOTIS bietet dem Benutzer die Möglichkeit, aus einem 

stetig wachsenden Datenbestand an Vorlesungs- und Lehrvideos, zielgerichtet und nach 

persönlichen Vorgaben, eigene Vorlesungen aus einzelnen Videosequenzen entsprechend 

seinen persönlichen Bedürfnissen zusammenzustellen. 

Nachfolgend soll die Arbeitsweise von OSOTIS detaillierter beschrieben werden: Kapitel 

2 untersucht Eigenschaften und Defizite aktueller Video-Suchmaschinen. Kapitel 3 

zeigt die Möglichkeiten einer automatischen Annotation von Video-Daten, während Kapitel 

4 näher auf die kollaborative Annotation zeitabhängiger Daten eingeht. Kapitel 5 

gibt einen Einblick in die Arbeitsweise der Video-Suchmaschine OSOTIS und Kapitel 6 

beschließt die Arbeit mit einem kurzen Ausblick auf deren Weiterentwicklung. 

2 Aktuelle Video-Suchsysteme 

Video-Suchsysteme können auf unterschiedliche Art zu dem in ihnen repräsentierten Datenbestand 

gelangen: Crawler-basierte Systeme durchsuchen in der Art traditioneller Suchmaschinen 

das WWW aktiv nach Videodaten und verwenden zum Aufbau ihres Suchindexes 

neben den aufgefundenen Videodaten ebenfalls verfügbare Kontextinformation (z. B. 

Hyperlink-Kontext bei Google Video). Upload-basierte Systeme ermöglichen registrierten 

Nutzern als Publikationsplattform das Einstellen eigener Videodaten (z. B. YouTube). Daneben 

existieren redaktionell gepflegte Systeme, die es lediglich einem ausgewählter Kreis 

von Nutzern ermöglichen, eigenes Videomaterial einzustellen (z. B. Fernsehsender, Nachrichtenredaktionen 

und digitale Bibliotheken5 an Universitäten und anderen Bildungseinrichtungen). 

Analog zu traditionellen Suchmaschinen können auch im Falle von Video-Suchmaschinen 

indexbasierte Suchmaschinen und Suchkataloge unterschieden werden. Indexbasierte 

Suchmaschinen liefern auf die Eingabe eines oder mehrerer Suchbegriffe eine nach internen 

Relevanzkriterien hin sortierte Ergebnisliste. Viele redaktionell gepflegte Systeme dagegen 

arbeiten nach dem Prinzip des Suchkatalogs, d. h. sie erlauben lediglich das Blättern 

und Navigieren in vordefinierten Kategorien. überschreitet das angebotene Videomaterial 

eine bestimmte Dauer, ist eine inhaltsbasierte Recherchemöglichkeit unverzichtbar. 

Inhaltsbasierte Suche nach und in Videodaten erfolgt nach unterschiedlichen Kriterien. 

Man unterscheidet hier die Suche über Kategorien, Schlüsselwörter, Schlagworte/Tags, eine 

semantische Suche, Suche nach analytischen Bildeigenschaften oder die Suche nach 

dem gesprochenen Wort. Aktuelle Suchmaschinen stellen kategorien- und schlüsselwortbasierte 

Suche sowie die Suche nach Tags bereit. Des weiteren kann nach der Suchgranularität 

unterschieden werden. Dies betrifft Sammlungen (Kollektionen) von Videos, ein 

einzelnes Video, ein Videosegment, eine Szene (Group of Pictures), den Teilbereich einer 

Szene (Objekt-Verfolgung), ein Einzelbild oder den Teilbereich eines Einzelbildes. 

Die aktuellen Video-Suchdienste wie Google-Video und YouTube sind lediglich in der 

5 z. B. Digitale Bibliothek Thüringen, http://www.db-thueringen.de 

283

Lage, nach einzelnen Videos als Ganzem zu suchen. Einen Ansatz mit feinerer Granularität 

verfolgen die Systeme TIMMS6 , Slidestar7 und OSOTIS. Mit diesen Systemen ist es 

möglich, auch den Inhalt einzelner Videos zu durchsuchen. Die Unterschiede zwischen 

den Systemen liegen in der Medienaufbereitung und Metadatengewinnung. Während bei 

TIMMS Videodaten manuell mit großem Aufwand segmentiert und annotiert werden, verwendet 

Slidestar das proprietäre Lecturnity8 Format, um eine automatische Indizierung der 

Videodaten zu realisieren. Dazu müssen Metadaten wie Folientext und Autorenannotationen 

bereits während der Produktion in das Lecturnity Format eingebettet werden, um von 

Slidestar zur inhaltsbasierten Suche genutzt werden zu können. Dagegen ist es mit OSO- 

TIS möglich, beliebige Videoformate mit vorhandenem textuellen Präsentationsmaterial 

(z. B. im PDF9 oder PPT10 Format) vollautomatisch zu resynchronisieren, um positionsabhängige 

Metadaten zu generieren, die die Grundlage für die Indizierung bilden [SW06a]. 

Aus Effizienzgründen erstellen Suchmaschinen einen Suchindex, der einen schnellen Zugriff 

auf die Suchergebnisse mit Hilfe von Deskriptoren gestattet, die direkt aus den zu 

durchsuchenden Daten bzw. aus zusätzlichen Metadaten (Annotationen) gewonnen werden. 

Deskriptoren sind zum einen analytische/syntaktische Merkmale (z. B. Farbe, Form, 

Objekte), semantische Eigenschaften (z. B. Beziehungen zwischen Objekten) oder auch 

Zusatzinformationen. Der Grad an Automatisierbarkeit bei der Erzeugung der Deskriptoren 

fällt in der genannten Reihenfolge ab. Deskriptoren können sich dabei auf einzelne 

Teile der Videodaten (z. B. Videosegmente, Einzelbilder, Bereiche) beziehen. 

Zur Ermittlung geeigneter Deskriptoren für den speziellen Fall der Suche in Aufzeichnungen 

von Lehrveranstaltungen stehen inhaltliche, semantische Gesichtspunkte im Vordergrund, 

also z. B. welches Thema wird zu welchem Zeitpunkt oder in welchem Videosegment 

behandelt. Allerdings enthält der Videodatenstrom einer Lehrveranstaltungsaufzeichnung 

keine geeigneten charakteristischen Merkmalsausprägungen über den Zeitverlauf 

hinweg. Jedes einzelne Videosegment ähnelt jedem anderen visuell so stark – 

in den meisten Fällen ist ausschließlich ein Vortragender zu sehen – dass bei alleiniger 

Betrachtung eines einzelnen Videosegments oft nicht festzustellen ist, zu welchem Zeitpunkt 

der Aufzeichnung dieses gehört. Objektidentifikation, Objektverfolgung und eine 

Segmentierung entsprechend der Schnittfolge eines Videos sind in diesem Falle ebenfalls 

nicht sinnvoll, da nicht auf den semantischen Inhalt der Vorlesung geschlossen werden 

kann, höchstens auf eine Person, die sich z. B. nach links oder rechts bewegt. Merkmalausprägungen 

von besserer Separierungsfähigkeit können aus den zugehörigen Audiodaten 

gewonnen werden. Eine Segmentierung kann in diesem Fall z. B. bzgl. der Sprechpausen 

erfolgen. Die einzelnen Audio-Segmente werden hierzu einer automatischen 

Sprachanalyse unterzogen, deren Ergebnis die gewünschten Merkmale hervorbringt (vgl. 

Kap. 3). 

Systeme, die Aufzeichnungen von Lehrveranstaltungen verwalten, müssen in der Lage 

sein, auch den Inhalt einzelner Videos zu durchsuchen. Lehrveranstaltungen stellen beson- 

6 Tübinger Internet Multimedia Server, http://timms.uni-tuebingen.de/ 

7 Slidestar IMC AG, http://www.im-c.de/Produkte/170/4641.html. Eine Beispielanwendung ist das eLecture 

Portal der Universität Freiburg: http://electures.informatik.uni-freiburg.de/catalog/courses.do 

8 Lecturnity IMC AG, http://www.lecturnity.de/ 

9 Adobe - Portable Document Format, nahezu alle textuellen Formate lassen sich in das PDF umwandeln. 

10 Microsoft PowerPoint 

284

dere Ansprüche an ein Retrievalsystem. Traditionelles Multimedia Retrieval, das versucht 

charakteristische, statistische Merkmale zu indizieren, ist in diesem Falle nicht geeignet. 

3 Automatische Annotation von Video-Daten 

Lehrveranstaltungsaufzeichnungen bestehen heute oft aus synchronisierten Multimediapräsentationen, 

die eine Videoaufzeichnung des Dozenten, eine Aufzeichnung der Präsentation 

des Dozenten und einen Audiodatenstrom beinhalten (siehe Abb. 1). Diese können 

z. B. mit Hilfe der Standards ” Synchronous Multimedia Integration Language“ 11 

(SMIL) oder ” MPEG-4 XML-A/O“ [ISO05], aber auch über andere, proprietäre Technologien 

12 kodiert werden. Eine synchronisierte Multimediapräsentation enthält bedeutend 

mehr Informationen als die Videoaufzeichnung des Vortragenden allein. Diese zusätzliche 

Information wird von OSOTIS genutzt, um eine Vorlesungsaufzeichnung über automatisch 

generierte Annotationen in eine durchsuchbare Form zu bringen. 

Abbildung 1: Synchronisierte Multimediapräsentation bestehend aus Dozentenvideo, 

Desktopaufzeichnung und interaktivem Inhaltsverzeichnis (links) in Verbindung mit 

kollaborativem Tagging (rechts) als Ergebnis einer OSOTIS Suchoperation. 

Mit einer Aufzeichnung der Präsentation des Dozenten (Desktopaufzeichnung) geht die 

Verwendung von textuellem Präsentationsmaterial 13 einher. Die aus dem synchronisierten 

Präsentationsmaterial gewonnene Annotation enthält alle wichtigen Informationen, die 

über den Inhalt des Videos in Erfahrung zu bringen sind. Die Annotation schließt neben 

textbasierten, inhaltlichen Zusammenfassungen, Stichpunkten und Beispielen auch Vorschaubilder 

und andere Multimediainhalte mit ein. 

11 SMIL – Synchronized Multimedia, http://www.w3.org/AudioVideo/ 

12 z. B. Lecturnity IMC AG, http://www.lecturnity.de/ 

13 z. B. Adobe PDF, Microsoft PowerPoint, o.a. 

285

Der Prozess der Annotation erfolgt entweder bereits online während der Produktion (wie 

in [ONH04] gefordert) oder auch offline in einem Nachverarbeitungsschritt. Soll eine automatische 

online-Annotation erfolgen, ist das Führen einer speziellen Log-Datei auf dem 

Präsentationsrechner des Dozenten erforderlich, in der Ereignisse wie z. B. Folienwechsel 

aufgezeichnet werden. Aus dieser Log-Datei lässt sich leicht eine zeitliche Synchronisation 

zwischen Videoaufzeichnung und textuellem Präsentationsmaterial gewinnen. Die 

Zeitpunkte der jeweiligen Folienwechsel segmentieren die Videoaufzeichnung und die textuellen 

Inhalte einer Folie werden dem Videosegment als Deskriptor zugeordnet. Textauszeichnungen 

wie z. B. Schriftschnitt sowie Textposition innerhalb einer Folie (z. B. Kapitelüberschrift) 

werden dabei zur Relevanzgewichtung der Deskriptoren herangezogen. 

Oft ist das Führen einer Log-Datei auf dem Präsentationsrechner nicht möglich oder auch 

nicht erwünscht. In diesem Fall oder auch für den Fall der Aufbereitung von bereits archiviertem 

Videomaterial, muss ein analytisches (Retrieval-)Verfahren zur Synchronisation 

von Videoaufzeichnung und textbasiertem Material verwendet werden. Dies erfolgt 

bei OSOTIS über Schrifterkennung (Intelligent Character Recognition, ICR) und Bildvergleichanalyse 

(vgl. [SW06a] für eine ausführlichere Beschreibung der technischen Details). 

Wird ein ICR-Verfahren allein auf die Präsentationsaufzeichnung angewendet, liefert 

diese auf Grund oft unzureichender Videoqualität nur eine fehlerhafte Analyse der darin 

enthaltenen Information [NWP03, KHE05]. Dennoch ist die Qualität dieser Information 

ausreichend, um eine Synchronisation von Videoaufzeichnung und textuellem Präsentationsmaterial 

zu gewährleisten. Sollten dabei auf einer Folie keine Textinhalte sondern 

lediglich Illustrationen und Grafiken enthalten sein, löst ein einfacher analytischer Bildvergleich14 

des Präsentationsmaterials mit der Präsentationsaufzeichnung diese Aufgabe. 

Neben dieser bereits realisierten Synchronisation steht derzeit die direkte Synchronisation 

von Vorlesungsaufzeichnungen mit zusätzlich vorhandenem textuellem Material im 

Vordergrund der Entwicklung (vgl. [Re07]). Diese Synchronisation basiert auf einer automatischen 

Spracherkennung (ASR) der aufgezeichneten Audiodaten [CH03, YOA03]. 

Das Verfahren unterscheidet sprecherabhängige und sprecherunabhängige Spracherkennung. 

Sprecherabhängige ASR (z. B. Dragon Naturally Speaking15 ) sieht eine Trainingsphase 

des Systems auf einen bestimmten Sprecher vor. Da eine derartige Trainingsphase 

des Systems sehr aufwändig ist und mit wachsendem Datenbestand nicht skaliert, liegt 

der Schwerpunkt der Entwicklung derzeit in der Weiterentwicklung einer sprecherunabhängigen 

Spracherkennung (z. B. SPHINX [Hu93]). Aktuelle Systeme zur Spracherkennung 

erreichen eine Fehlerrate (word error rate) von etwa 10 % für englischsprachige16 und etwa 20 % für deutschsprachige17 Texte. Zur Verbesserung der Erkennungsrate wird 

daher ein vorab definiertes, reduziertes Vokabular (Korpus) aus Fachbegriffen zu jeder 

Vorlesung bereitgestellt, die im Audiodatenstrom zeitlich lokalisiert werden (Term Spotting) 

[KY96]. Dieses Korpus kann etwa aus dem textuellen Präsentationsmaterial oder aus 

einer Sammlung von dem Wissensgebiet zugehöriger Fachbegriffe (Lexikon, Ontologien) 

generiert werden. 

14 realisiert über imgSeek, http://www.imgseek.net/ 

15 Nuance – Dragon Naturally Speaking, http://www.nuance.com/dragon/ 

16 http://cslr.colorado.edu/beginweb/speech recognition/sonic main.html 

17 http://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/web/Research/SRSearch frame.html 

286

Die Annotation des Videomaterials erfolgt also entweder durch Resynchronisation des 

Präsentationsmaterials mit der Desktopaufzeichnung mittels ICR oder durch Resynchronisation 

mit dem Audiodatenstrom vermittels ASR. Laut [HLT06] stufen Rezipienten eine 

Desktopaufzeichnung und die Folien der Präsentation beim Lernen als wichtiger ein als 

die Aufzeichnung des Dozenten selbst, woraus abzuleiten ist, dass das Anfertigen einer 

Desktopaufzeichung in Zukunft auch mehr Akzeptanz finden wird. 

4 Kollaborative Annotation von Video-Daten 

Neben den vielfältigen Möglichkeiten der automatischen Annotation von Multimediadaten, 

wie sie im vorangegangenen Kapitel besprochen wurden, soll in diesem Kapitel auf eine 

kollektive Verschlagwortung von Multimediadaten als Ganzem (traditionelles Tagging) 

bzw. eine synchrone Verschlagwortung von zeitabhängigen Multimediadaten (sequentielles 

Tagging) näher eingegangen werden. 

Unter dem Begriff Tagging“ wird eine Verschlagwortung verstanden, d. h. die Annota- 

” 

tion von Daten (in unserem Falle Multimedia-Daten) mit Begriffen, die den Inhalt oder 

die Funktion der annotierten Datei markieren [Je95]. Formal ist ein Tag ein Tripel der 

Form (u, l, r) wobei u für den Benutzer (user), l für das Schlagwort (label) und r für die 

Ressource stehen. Die Schlagworte können dabei vom Autor der verschlagworteten Ressource 

selbst, von einem dazu bestimmten Experten, oder aber auch von allen Benutzern 

(kollaboratives Tagging oder Social Tagging) der Datei gemeinsam vergeben werden. 

Aktuelle kollaborative Tagging Systeme wie z. B. delicious18 , bibsonomy19 , My Web 2.020 oder das deutschsprachige mister-wong21 verschlagworten Ressourcen derzeit als Ganzes 

und sind nicht in der Lage, einzelne Abschnitte dieser Ressource (sofern diese nicht über 

einen URI identifiziert werden können) gezielt zu annotieren. Man unterscheidet generell 

zwischen deskriptiven (auch objektiven) Tags, die eine Ressource oder deren Eigenschaften 

objektiv beschreiben (hierzu zählen inhalts-basierte Tags, kontext-basierte Tags und 

attributive Tags), und funktionalen Tags, d. h. Tags, deren Bedeutung in der Regel einen 

ganz bestimmten Zweck anzeigt, der mit der Ressource in Verbindung steht, und der sich 

meist lediglich dem Tag-Autor allein erschließt und Nutzen bringt (differenziert in subjektive 

Tags und organisatorische Tags). Siehe [GH06] und [Xu06] für eine detaillierte 

Übersicht der unterschiedlichen Tag-Kategorien und ihrer Funktion. 

Ressourcen jeglicher Art lassen sich vermittels Tags verschlagworten. Diese Schlagworte 

können dann im Rahmen einer Suche zusätzlich zu den bereits vorhandenen Deskriptoren 

(Metadaten) genutzt werden. Dabei ist zu beachten, dass kollektives Tagging und die Einbeziehung 

kollektiv vergebener Tags in die Suche veränderte Rahmenbedingungen für die 

Suche schaffen, die bereits eingehend untersucht worden sind [Ha06]. Funktionale (subjektiv 

vergebene) Tags sind in der Regel nur für den Tag-Autor zum Wiederauffinden einer 

18 delicious, http://del.icio.us/ 

19 bibsonomy, http://www.bibsonomy.org/ 

20 My Web 2.0 http://myweb2.search.yahoo.com/ 

21 mister-wong, http://www.mister-wong.de/ 

287

verschlagworteten Ressource von Nutzen, während deskriptiv vergebene Tags objektiveren 

Ansprüchen genügen und auch allgemein für alle in der Suche von Nutzen sind, um 

neue, bislang unbekannte Ressourcen zu entdecken. Die Verteilung kollektiv vergebener 

Tags folgt einem Potenzgesetz [GH06], d. h. für eine bestimmte Ressource werden einige 

wenige Tags sehr oft verwendet, während der Hauptanteil der übrigen Tags für diese Ressource 

im so genannten Long Tail“ -Bereich der Tagverteilung liegt, d. h. nur sehr selten 

” 

vergeben wurde. Diese Eigenschaft kann dazu genutzt werden, zuverlässige Suchergebnisse 

zu gewinnen bzw. bei Miteinbeziehung der Long Tail“ -Ergebnisse auf ungeahnte 

” 

Assoziationen und Querverbindungen zu schließen. 

Ein typischer Vertreter einer Suchmaschine mit kollektiv verschlagworteten Multimediadaten 

ist die bekannte Videosuchmaschine YouTube. Benutzer können dort eigenes Videomaterial 

einstellen und alle darin vorhandenen Videoclips kollektiv verschlagworten. 

Kollektive Tags und zusätzlich vom Autor eingegebene Metadaten werden dann bei einer 

Suche in YouTube in Kombination genutzt. Neben den Suchergebnissen, die durch einen 

eingegebenen Suchbegriff erzielt wurden, ist YouTube in der Lage, zu einem angezeigten 

Video anhand der kollektiven Tags weitere ähnliche Videos aus seinem Datenbestand 

herauszusuchen. 

Die kollektive Annotation in der Suchmaschine YouTube oder anderen auf diesem Prinzip 

basierenden Suchmaschinen (z. B. Google Video oder yahoo! video search22 ) ist stets 

darauf beschränkt, die vorhandenen Ressourcen als Ganzes zu verschlagworten. Während 

diese Einschränkung bei zeitunabhängigen Medien nur selten von Nachteil ist – auch wenn 

ein langes Textdokument als Ergebnis zurückgeliefert wird, kann der Suchbegriff darin 

leicht mittels einer daran anschließenden Volltext-Suche gefunden werden – kommt dieser 

Nachteil bei zeitabhängigen Medien voll zum Tragen. Die anschließende Suche innerhalb 

einer gefundenen Videodatei nach einem bestimmten Suchbegriff gestaltet sich 

als schwierig. Daher liegt der Schluss nahe, die kollektive Annotation synchron zu einem 

zeitabhängigen Medium durchzuführen. Zu diesem Zweck wird bei OSOTIS zu jedem 

vergebenen Tag zusätzlich zum Namen des Nutzers, der das Tag vergeben hat, der Zeitpunkt 

innerhalb einer Videodatei, zu dem das Tag vergeben wurde, notiert. Diese Art der 

kollektiven Verschlagwortung bezeichnen wir als synchrones oder sequentielles Tagging. 

Formal wird das Tripel (u, l, r) also mit einer Funktion c(r) um eine zeitliche Koordinate 

innerhalb der Ressource erweitert zu (u, l, c(r)). 

Soll ein Tag nicht nur einen Einzelzeitpunkt sondern ein definiertes Intervall beschreiben, 

muss jeweils ein Anfangs- und ein Endzeitpunkt zusammen mit dem Tag vermerkt werden. 

Dieser kann entweder durch den Benutzer selbst oder aber auch durch eine automatische 

Kontextanalyse bestimmt werden. Die Funktion c(r) kann also auch einen Abschnitt innerhalb 

einer Ressource beschreiben. 

Sequentielles Tagging sowie die automatisierte Resynchronisation des verwendeten Präsentationsmaterials 

bilden die Basis der Video-Suchmaschine OSOTIS. Die gewonnenen 

semantischen Annotationen werden als Metadaten parallel zu den Multimediadaten im 

MPEG-7 Format [CSP01] kodiert. Die Kodierung sequentieller Tags mit Hilfe des MPEG- 

22 yahoo! video search, http://video.search.yahoo.com/ 

288

7 Standards wird in [SW06b] näher beschrieben. Aus den MPEG-7 Metadaten wird ein 

Suchindex aufgebaut, ohne dass ein erneutes Retrieval notwendig ist. 

5 OSOTIS – eine kollaborative, inhaltsbasierte Video-Suchmaschine 

OSOTIS als Video-Suchmaschine und Web-2.0-Social-Tagging-System hat sich auf die 

Verwaltung, Annotation und Suche von Lehr- und Lernvideos, und insbesondere von Lehrveranstaltungsaufzeichnungen 

spezialisiert. Dabei kommen verschiedene Konzepte zum 

Tragen, um die Recherchierbarkeit der Videodaten mit höherer Feinheit als bisher zu 

ermöglichen. 

OSOTIS verwendet zur Suche sowohl Standard-Suchkriterien, wie z. B. Name des Autors 

oder andere autorenbezogene Metadaten sowie darüber hinaus eine schlüsselwortbasierte 

Suche sowohl auf Basis des synchronisierten Präsentationsmaterials als auch mit Hilfe 

des kollektiven, sequentiellen Taggings. Auf Grund einer Vorabanalyse des textuellen 

Präsentationsmaterials mit Berücksichtigung von Schriftschnitt und Position in Verbindung 

mit TF/IDF Metriken23 [PC98] wird die Relevanzgewichtung und damit auch die 

Qualität der erzielten Suchergebnisse verfeinert. So werden z. B. Videodaten, bei denen 

das gesuchte Wort in einer Überschrift auftritt, als relevanter eingestuft als Videodaten, 

bei denen dieses Wort lediglich in einem Nebenkommentar vorkommt. Dies bekräftigt 

unseren Ansatz, das textuelle Präsentationsmaterial als Grundlage der Schlüsselwörter zu 

verwenden, da dort der semantische Inhalt des Videos direkt und in kompakter Form niedergeschrieben 

steht. 

OSOTIS präsentiert sich dem Benutzer mit einer einfachen Eingabemaske, in der ein oder 

mehrere Suchbegriffe eingegeben werden können. Nach inhaltlicher Relevanz wird daraufhin 

eine Liste mit Suchergebnissen präsentiert und nach Auswahl eines Ergebnisses 

wird dieses direkt und genau ab der relevanten Stelle wiedergegeben (vgl. Abbildung 2). 

Neben der inhaltsbasierten Suche bietet OSOTIS angemeldeten Benutzern die Möglichkeit, 

das verfügbare Videomaterial mit eigenen sequentiellen (zeitbezogenen) Tags zu annotieren. 

Auf diese Weise können bestimmte, besonders interessante Abschnitte innerhalb eines 

Videos besonders hervorgehoben und kategorisiert werden. Eine so genannte Tag-Cloud“ 

” 

(siehe Abb. 1, rechts oben) gibt einen Überblick wahlweise über alle aktuell verwendeten 

Tags und deren Häufigkeit oder gestattet eine nutzer- bzw. mediumbezogene Filterung der 

angezeigten Tags. Dadurch kann sich der Benutzer auf einen Blick darüber informieren, 

welche Themen (1) der komplette Videodatenbestand von OSOTIS beinhaltet, (2) ein bestimmtes 

Video aufweist oder (3) ein bestimmter Nutzer vergeben und annotiert hat. Die in 

der Tag-Cloud notierten Begriffe selbst können ebenfalls direkt durch einfaches Anklicken 

zur Suche und Filterung genutzt werden. 

Darüber hinaus bietet OSOTIS angemeldeten Benutzern die Möglichkeit, ohne HTML- 

Kenntnisse eine eigene Webseite zu gestalten, auf der ausgewählte Videos zusammengestellt 

und präsentiert werden können. So kann der Nutzer z. B. interessante Videos ei- 

23 TF - Term Frequency, IDF - Inverse Document Frequency 

289

Abbildung 2: Suchergebnis für den Begriff ” Hieroglyphen“. Es wird dabei angezeigt, an welcher 

Stelle im Video der Suchbegriff auftritt. Mit einem Klick auf die hervorgehobenen Segmente, wird 

das Video an dieser Stelle wiedergegeben. 

ner Vorlesungsreihe zu eigenen Kollektionen gruppieren. Neben der Vergabe eigener Tags 

können auch Kommentare und Diskussionen an ausgewählte Video-Positionen gehef- 

” 

tet” werden, in denen mehrere Nutzer den betreffenden Videoausschnitt diskutieren und 

beurteilen können. Diese Diskussionen erweitern die Annotation und können ebenfalls 

durchsucht werden. 

Das Anmelden von durchsuchbarem Videomaterial bei OSOTIS kann aktuell auf drei unterschiedliche 

Arten erfolgen: (1) Eigenes Videomaterial kann direkt hochgeladen werden 

bzw. kann der URL einer oder mehrerer Videodateien direkt angegeben werden. Diese Daten 

werden nachfolgend direkt durch OSOTIS verwaltet. (2) Videomaterial kann auch über 

die Angabe der URL einer oder mehrerer Videodateien, die über einem Streaming-Server 

erreichbar sind, angemeldet werden. OSOTIS lädt diese Daten dann nicht ins eigene System, 

sondern nutzt lediglich den Link dorthin. Das spart zwar eine redundante Datenhaltung, 

macht jedoch ein regelmäßiges Überprüfen der betreffenden URLs auf Konsistenz 

notwendig. (3) Parallel zu den Videodaten kann auch textuelles Präsentationsmaterial24 hochgeladen werden, das zur automatischen Annotation verwendet wird. 

Aktuell (Stand: 05/2007) hält OSOTIS ca. 1700 Videos in englischer und deutscher Sprache 

vor, von denen ca. 50 % automatisch mit Hilfe des verfügbaren Präsentationsmaterials 

annotiert worden sind. Der Aufwand der technischen Analyse inklusive der automatischen 

Annotation benötigt in Abhängigkeit vom vorliegenden Videoformat ca. 3–10 Minuten 

pro Medienstunde. Das gesamte Videomaterial kann kollaborativ verschlagwortet werden. 

Aktuell erfolgt dies durch ca. 500 aktive Nutzer. Hierzu ist anzumerken, dass eine aussagekräftige 

Evaluation der Suchergebnisse von OSOTIS derzeit noch nicht zufriedenstellend 

durchgeführt werden konnte, da die bislang vorhandene Menge an kollaborativ erstell- 

24 aktuell nur in Form von Adobe PDF- Dokumenten 

290

ten Schlagworten noch zu gering ist. Aktuell werden die an der FSU Jena aufgezeichneten 

Lehrveranstaltungen wöchentlich in OSOTIS eingestellt und von den Studierenden 

rege verschlagwortet. Wie für ein Web 2.0 System üblich, wächst der Nutzen des Systems 

mit der Anzahl der daran aktiv teilnehmenden Benutzer. OSOTIS ist unter dem URL 

http://www.osotis.com frei zugänglich. 


OSOTIS ermöglicht eine automatische inhaltsbezogene Annotation von Videodaten und 

dadurch eine zielgenaue Suche auch innerhalb von Videos. Neben objektiv gewonnenen 

zeitabhängigen Deskriptoren, die über eine automatische Synchronisation von ggf. zusätzlich 

vorhandenem textuellen Material mit den vorliegenden Videodaten gewonnen werden, 

können registrierte Nutzer eigene, zeitbezogene Schlagwörter und ganze Kommentare innerhalb 

eines Videos vergeben, die zur Implementierung einer personalisierten Suche verwendet 

werden. 

Die aktuelle Weiterentwicklung von OSOTIS erstreckt sich neben einer weiteren, qualitativen 

Verbesserung der damit erzielten Suchergebnisse auf den Bereich des Social Networking 

und einer Erweiterung des Konzeptes des sequentiellen Taggings. Wie andere Social- 

Networking-Systeme auch, sollen Benutzer OSOTIS ebenfalls als Kommunikations- und 

Organisationsplattform nutzen können. So ist z. B. die Bildung von speziellen Lerngruppen 

angestrebt, die ein gemeinsames Programm an Lehrveranstaltungen absolvieren, diese 

annotieren, darüber diskutieren und mit Anmerkungen versehen können. Die persönlich 

vergebenen Tags ermöglichen die Generierung von Nutzerprofilen. Nutzer mit ähnlichen 

Profilen haben mit hoher Wahrscheinlichkeit ähnliche Interessen oder Expertise. Auf diese 

Weise lassen sich zuvor ungeahnte Querverbindungen zwischen dem vorhandenen Videomaterial 

knüpfen und auf Ähnlichkeit basierende Suchfunktionen realisieren. Den Nutzern 

wird es ermöglicht, eigene Kompetenznetzwerke aufzubauen. 

über das zeitbezogene, sequentielle Tagging mit einfachen Schlagwörtern hinaus, werden 

auch zeitbezogene Annotationen in Form von Diskussionen oder Fragestellung ermöglicht. 

Dadurch ergeben sich neue Formen der Nutzer-Nutzer-Interaktion, die eine Evaluation der 

begutachteten Videoinhalte gestatten. Neben der zeitlichen Dimension sollen auch Ortsund 

Positionsangaben innerhalb eines Videobildes in Form von multidimensionalem Tagging 

realisiert werden. Auf diese Weise lassen sich spezielle Bildinhalte eines Videos im 

Rahmen eines bestimmten Beobachtungszeitraumes hervorheben und mit Annotation versehen. 


[CH03] Y. Chen und W. J. Heng. Automatic Synchronization of Speech Transcript and Slides 

in Presentation. In Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and 

Systems (ISCAS), Seiten 568–571. Circuits and Systems Society, May 2003. 

291

[CSP01] S. F. Chang, T. Sikora und A. Puri. Overview of the MPEG-7 Standard. IEEE Trans. 

Circuits and Systems for Video Technology, 11(6):688–695, 2001. 

[GH06] S. Golder und B. A. Huberman. The Structure of Collaborative Tagging Systems. Journal 

of Information Science, 32(2):198–208, April 2006. 

[Hu93] X. Huang, F. Alleva, H. W. Hon, M. Y. Hwang und R. Rosenfeld. The SPHINX-II speech 

recognition system: an overview. Computer Speech and Language, 7(2):137–148, 1993. 

[HLT06] C. Hermann, T. Lauer und S. Trahasch. Eine lernerzentrierte Evaluation des Einsatzes von 

Vorlesungsaufzeichnungen zur Unterstützung der Präsenzlehre. In DeLFI, Seiten 39–50, 

2006. 

[Ha06] P. Han, Z. Wang, Z. Li, B. Kramer und F. Yang. Substitution or Complement: An Empirical 

Analysis on the Impact of Collaborative Tagging on Web Search. In Web Intelligence, 

Seiten 757–760. IEEE Computer Society, 2006. 

[ISO05] ISO/IEC 14496-11, Information technology - Coding of audio-visual objects - Part 11 

Scene description and application engine, 2005. 

[Je95] L. H. Jeng. Organizing Knowledge (2nd ed.), by Jennifer E. Rowley. JASIS, 46(5):394– 

395, 1995. 

[KHE05] S. Kopf, T. Haenselmann und W. Effelsberg. Robust Character Recognition in Low- 

Resolution Images and Videos. Bericht TR-05-002, Department for Mathematics and 

Computer Science, University of Mannheim, 04 2005. 

[KY96] K. Knill und S. Young. Fast Implementation Methods for Viterbi-based Word-spotting. In 

Proc. ICASSP ’96, Seiten 522–525, Atlanta, GA, 1996. 

[NWP03] C. W. Ngo, F. Wang und T. C. Pong. Structuring lecture videos for distance learning applications. 

In Proceedings of the Fifth International Symposium on Multimedia Software 

Engineering, Seiten 215–222. IEEE Computer Society, December 2003. 

[PC98] J. M. Ponte und W. B. Croft. A Language Modeling Approach to Information Retrieval. 

In Research and Development in Information Retrieval, Seiten 275–281, 1998. 

[Re07] S. Repp, J. Waitelonis, H. Sack und C. Meinel. Segmentation and Annotation of Audiovisual 

Recordings based on Automated Speech Recognition. In Proc. of 11th European 

Conf. on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD), Warsaw, 

Springer, to be published 2007. 

[SW06a] H. Sack und J. Waitelonis. Automated Annotations of Synchronized Multimedia Presentations. 

In Proceedings of the ESWC 2006 Workshop on Mastering the Gap: From 

Information Extraction to Semantic Representation, CEUR Workshop Proceedings, june 

2006. 

[SW06b] H. Sack und J. Waitelonis. Integrating Social Tagging and Document Annotation for 

Content-Based Search in Multimedia Data. In Proc. of the 1st Semantic Authoring and 

Annotation Workshop (SAAW2006), Athens (GA), USA, 2006. 

[Sm00] A. W. M. Smeulders, M. Worring, S. Santini, A. Gupta und R. Jain. Content-Based 

Image Retrieval at the End of the Early Years. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 

22(12):1349–1380, 2000. 

[ONH04] J. v. Ossenbruggen, F. Nack und L. Hardman. That Obscure Object of Desire: Multimedia 

Metadata on the Web, Part 1. IEEE MultiMedia, 11(4):38–48, 2004. 

[Xu06] Z. Xu, Y. Fu, J. Mao und D. Su. Towards the semantic web: Collaborative tag suggestions. 

Collaborative Web Tagging Workshop at WWW2006, Edinburgh, Scotland, May, 2006. 

[YOA03] N. Yamamoto, J. Ogata und Y. Ariki. Topic Segmentation and Retrieval System for Lecture 

Videos Based on Spontaneous Speech Recognition. In Proceedings of the 8th European 

Conference on Speech Communication and Technology, Seiten 961–964. EURO- 

SPEECH, September 2003. 

292

Ein Werkzeug zur Unterstützung der Anpassung 

existierender E-Learning-Materialien 

Birgit Zimmermann 1, 2 , Christoph Rensing 2 , Ralf Steinmetz 2 

1 SAP AG 

SAP Research CEC Darmstadt 

Bleichstr. 8 


Birgit.Zimmermann@sap.com 

2 Fachgebiet Multimedia Kommunikation 

Technische Universität Darmstadt 

Merckstr. 25 


{Birgit.Zimmermann, Christoph.Rensing, 

Ralf. Steinmetz}@kom.tu-darmstadt.de 

Die Wiederverwendung bereits existierender Lernmaterialien ist eine Möglichkeit, die 

hohen Kosten der Erstellung hochwertiger E-Learning Materialien zu senken. In vielen 

Fällen wird eine sinnvolle Wiederverwendung aber erst durch eine vorherige Anpassung 

der Materialien an deren neue Einsatzkontexte ermöglicht. Diese Anpassung ist eine 

komplexe Aufgabe Damit Autoren sie sinnvoll durchführen können, ist es notwendig, 

eine geeignete Unterstützung anzubieten. 

In [ZRS06a] stellen wir ein Konzept für eine derartige Unterstützung vor. Es basiert 

darauf, Nutzern gezielt das zur Durchführung der Anpassungen benötigte Wissen zur 

Verfügung zu stellen und da, wo dies sinnvoll möglich ist, Benutzer durch Automatisierung 

die durchzuführenden Aufgaben zu erleichtern. Grundidee dieses Konzeptes ist es, 

Laien und Novizen das Wissen von Experten bezüglich Anpassungen verfügbar zu machen. 

Das Tool soll format- und dateigrenzenübergreifend arbeiten. Dadurch wird erreicht, 

dass Benutzer nicht etliche verschiedene Werkzeuge bedienen müssen, um eine 

Anpassung durchzuführen. 

Nicht alle Anpassungen lassen sich sinnvoll automatisieren [ZRS06a]. Dennoch ist es 

wichtig für alle Anpassungen, unabhängig vom Grad der möglichen Automatisierung 

eine Unterstützung anzubieten. Da bereits Hilfestellungen eine wichtige Unterstützung 

für Laien darstellen, soll in jedem Fall eine Erläuterung angeboten werden, wie die jeweilige 

Anpassung durchzuführen ist. 

Das für dieses Konzept zentrale Expertenwissen wird in Form von Patterns bereitgestellt 

[ZRS06b]. Patterns sind aufgrund ihrer natürlichsprachlichen Notation auch für Personen 

ohne IT Kenntnisse gut verständlich. Dennoch weisen sie eine feste Notation auf, die das 

Verständnis erleichtert und eine spätere maschinelle Verarbeitung ermöglicht. Somit 

stellen sie eine geeignete Möglichkeit dar, Wissen verfügbar machen zu können. 

Das von uns umgesetzte Anpassungstool realisiert die oben genannten Anforderungen 

des Konzeptes. Es ist Bestandteil des im Projekt Content Sharing entwickelten Modul- 

293

editors [Me06]. Das Anpassungstool wurde in Form eines Wizards umgesetzt, der Benutzer 

schrittweise durch eine von ihnen gewählte Anpassung führt. Dabei erhalten Benutzer 

Hinweise, wie sie eine Anpassung durchzuführen haben. Dort wo es möglich ist, 

wird außerdem eine Automatisierung der zur Durchführung der Anpassung nötigen 

Tätigkeiten angeboten. 

Der Wizard beruht auf den eben erwähnten Patterns. Diese können von den Experten 

mittels eines einfachen Eingabewerkzeuges erstellt werden. Dieses Werkzeug überführt 

die Patterns in eine XML Notation, die als Grundlage für eine Reihe von Informationen 

dienen, die im Wizard angezeigt werden. Beispielsweise werden der Name und eine 

Kurzbeschreibung des aktuell dargestellten Anpassungsschrittes im oberen Bereich der 

Seiten des Wizards aus den Informationen generiert, die in den Patterns abgelegt sind. 

Auch der Ablauf einer Anpassung sowie Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen 

Anpassungen sind in den Patterns ausgedrückt und werden vom Tool berücksichtigt. 

Das Anpassungstool unterstützt derzeit 5 Anpassungen: Übersetzung, Anpassung an ein 

verändertes (Corporate) Design, Anpassung, um eine druckoptimierte Version zu erhalten, 

Terminologieanpassung und Anpassung, um eine barrierefreie Version zu erhalten. 

Von diesen Anpassungen sind 4 teilweise automatisiert. Lediglich zur Anpassung an 

Barrierefreiheit existiert momentan noch keine automatisierte Unterstützung. Diese ist 

aber für die Zukunft geplant ebenso wie die Erweiterung des Tools um zusätzliche Anpassungen, 

die bisher nicht berücksichtigt wurden. 

Danksagung 

Das diesem Beitrag zugrunde liegende Forschungsprojekt Content Sharing wurde mit 

Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie gefördert. 


[Me06] Meyer, M. et al.: Requirements and Architecture for a Multimedia Content Re-purposing 

Framework. Proceedings of First European Conference Technology Enhanced Learning 

(EC-TEL), 2006. 

[ZRS06a] Zimmermann, B., Rensing, C., Steinmetz, R.: Formatübergreifende Anpassungen von 

elektronischen Lerninhalten. Proceedings of DeLFI 2006: 4. e-Learning Fachtagung Informatik, 

Darmstadt 2006. S. 15 – 26. 

[ZRS06b] Zimmermann, B., Rensing, C., Steinmetz, R.: Patterns for Tailoring E-Learning Materials 

to Make them Suited for Changed Requirement. Proceedings of VikingPLoP 2006, 

Helsingör 2006. 

294

Werkzeuggestützte Untersuchung der Vorgehensweisen 

von Lernenden beim Lösen algorithmischer Probleme 

Ulrich Kiesmüller, Torsten Brinda 

Didaktik der Informatik 

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 

Martensstraße 3 

91058 Erlangen 

{ulrich.kiesmueller, torsten.brinda}@informatik.uni-erlangen.de 

Abstract: Um Lernende der Sek. I beim Lösen algorithmischer Probleme unter 

Verwendung von Lern- und Programmierumgebungen besser zu unterstützen, wird 

untersucht, inwieweit deren Vorgehensweisen automatisch erfasst und bewertet 

werden können, mit dem Ziel die eingesetzten Umgebungen lernergerechter zu 

gestalten. Dazu wurde für die Umgebung Kara Aufzeichnungs- und Diagnosesoftware 

entwickelt und in empirischen Vorstudien auf ihre Praxistauglichkeit hin untersucht. 

1 Motivation und Ziel 

Die in der Sekundarstufe I in der Informatikanfangsausbildung eingesetzten Systeme 

zum Erlernen algorithmischer Grundkonzepte (z. B. Karol, Kara) geben den Lernenden 

nicht an deren individuelle Vorgehensweisen angepasste, oft rein „technische“, wenig 

schülergeeignete Fehlermeldungen aus. Die Hypothese für das hier skizzierte Forschungsprojekt 

lautet, dass sich die eingesetzten Lern- und Programmierumgebungen bei 

genauerer Kenntnis der individuellen Vorgehensweisen bei der Bearbeitung algorithmischer 

Problemstellungen besser an die Bedürfnisse der Lernenden anpassen lassen. Untersuchungen 

zu den Vorgehensweisen von Programmieranfängern fanden bislang überwiegend 

auf Hochschulebene statt (z. B. [Hu06]). Hierbei wurde häufig mit Videoaufzeichnungen 

gearbeitet, die nachträglich aufwändig manuell ausgewertet werden mussten, 

um das jeweilige Vorgehen zu analysieren. Um sowohl zu quantitativen als auch zu 

qualitativen Aussagen zu gelangen, werden im Rahmen der hier vorgestellten Studie 

einerseits Aufzeichnungs- und Diagnosesoftware konzipiert und entwickelt und andererseits 

Einzelinterviews mit Lernenden zu ihren spezifischen Vorgehensweisen durchgeführt. 

Angestrebt wird, automatisch diagnostizierte Vorgehensweisen von Lernenden für 

die Gestaltung von individualisierten Systemrückmeldungen zu verwenden. 

2 Entwicklung von Aufzeichnungs- und Diagnosesoftware 

Grundlage für die ersten Arbeiten bildete die Lernumgebung Kara [Re03]. Für die automatisierte 

Erfassung quantitativer Daten wurde in einem ersten Schritt eine Aufzeich- 

295

nungssoftware (TrackingKara) entworfen und implementiert, die den zeitlichen Verlauf 

aller relevanten Aktionen eines Lernenden für diesen unsichtbar in einer Textdatei protokolliert. 

Hierzu wurde vom Kara-Team (insbesondere R. Reichert) eine spezifische 

Programmschnittstelle bereitgestellt, wofür die Autoren herzlich danken. Aufgezeichnet 

werden alle Aktionen, die die Weiterentwicklung und die Ausführungsversuche eines 

Kara-Programms durch den Lernenden dokumentieren. Endet ein Ausführungsversuch 

eines Kara-Programms mit einer Fehlermeldung, so wird auch diese protokolliert zusammen 

mit der Information, wie die Bearbeitung anschließend fortgesetzt wird. Um 

einerseits die Vorgehensprotokolle einzelner Lernender grafisch aufbereitet (z. B. relevante 

Ausbaustufen des Kara-Programms, Aktionen im Zeitverlauf) analysieren zu können 

und um andererseits kumulative Aussagen über die Verläufe mehrerer Probanden 

treffen zu können, wurde eine zusätzliche Diagnosesoftware (EvalKara) entwickelt und 

implementiert, in der die Protokollinformationen in einer Datenbank verwaltet werden. 

3 Erste Untersuchungen, Ergebnisse und Ausblick 

Im 1. Halbjahr 2007 wurde die Praxistauglichkeit der entwickelten Analyse- und Diagnosesoftware 

in Fallstudien untersucht. Hierbei nahmen in Einzelfallstudien ca. 10 

Personen mit sehr unterschiedlicher informatischer Vorbildung (keine bis erhebliche) 

sowie ca. 100 Lernende aus der Jgst. 7 des bayerischen Gymnasiums teil. Hierbei zeigte 

sich, dass durch die Aufzeichnung der zeitlichen Veränderung der Anzahl der Programmelemente 

sowie der gewählten Aktionen Schlussfolgerungen im Hinblick auf 

Vorgehensmuster (z. B. evolutionäres/Versuch-Irrtum-Verfahren, strategisches Vorgehen) 

möglich sind. Erkenn- und bewertbar ist weiterhin, wie viel Zeit ein Lernender mit 

welchen Aktivitäten (Editieren von Zuständen und Übergängen, der Modellwelt, Ausführen) 

verbringt sowie Fehlerart und -häufigkeit pro untersuchter Aufgabenstellung. 

Die Qualität des erreichten Bearbeitungsergebnisses eines Lernenden wird durch systemunterstützte 

Überprüfung der Lösung für vorgegebene Testdaten erfasst. Hier ist im 

Weiteren noch ein Abgleich mit den Erkenntnissen aus dem Bereich der automatischen 

Überprüfung von Programmieraufgaben geplant. 

In weiteren Arbeiten soll die Erfassung der Vorgehensweisen verfeinert und mit Empfehlungen 

für die Lernenden verknüpft werden. Hierzu ist auch der Einsatz weiterer 

Lern- und Programmierumgebungen geplant. Die Auswirkung der Einbindung der Empfehlungen 

in die Software auf die Lernprozesse ist Gegenstand weiterer empirischer 

Arbeiten. 


[Hu06] Hundhausen, C. D.: A Methodology for Analyzing the Temporal Evolution of Novice 

Programs Based on Semantic Components. In: Proceedings of ICER '06, ACM Press, 

New York, 2006, pp. 59-71. 

[Re03] Reichert, R.: Theory of Computation as a Vehicle for Teaching Fundamental Concepts 

of Computer Science. Dissertation 15035, ETH Zürich, 2003. 

296

Ein prozessorientiertes und dienstbasiertes Sicherheitsmodell 

für elektronische Prüfungen an Hochschulen 

Andreas Hoffmann 

Fachgruppe Betriebssysteme / verteilte Systeme 

Universität Siegen, Hölderlinstraße 3, 

57068 Siegen 

andreas.hoffmann@uni-siegen.de 

Abstract: Dieser Beitrag beschreibt ein Sicherheitsmodell für elektronische Prüfungen 

an Hochschulen. Das Konzept basiert auf einer prozessorientierten Sicht, 

das die Schutzmechanismen für elektronische Prüfungen in Abhängigkeit ihrer Geschäftsprozesse 

betrachtet. Denn der Schutzbedarf der einzelnen Prozesse bestimmt 

das Niveau der anzuwendenden Sicherheitsmaßnahmen. 

1 Sicherheitsanforderungen an elektronische Prüfungen 

Elektronische Prüfungen werden mittlerweile an vielen Hochschulen erfolgreich eingesetzt. 

Die einzelnen Prozessphasen sind die Prüfungsvorbereitung (Planung, Erstellung), 

Prüfungsdurchführung (Durchführung, Auswertung) und die Prüfungsnachbereitung 

(Einsicht, Archivierung). Elektronische Prüfungssysteme bestehen häufig aus einzelnen 

Komponenten wie Autorensystem, Nutzer- und Klausurverwaltung, einer Durchführungskomponente 

sowie einer Auswertungskomponente, die diese Prozesse abbilden. 

Was bei der Umsetzung der bisherigen elektronischen Prüfungssysteme nur unzureichend 

betrachtet wurde, sind die unterschiedlichen Sicherheitsanforderungen, die an die 

einzelnen Prozessphasen einer elektronischen Prüfung gestellt werden. Dazu zählen vor 

allem die Authentizität der Prüfungsteilnehmer, die Verbindlichkeit der Prüfungsangaben 

(Nichtabstreitbarkeit), die Betrugssicherheit, Anonymität, Integrität, Vertraulichkeit 

und die Verfügbarkeit. 

Die Sicherheitsanforderungen an elektronische Prüfungen sind abhängig vom Einsatzzweck 

der Prüfung [St06]. Grundsätzlich unterscheidet man Prüfungen in summative 

(bewertete Klausuren) und formative Prüfungen (Selbsttests, etc.), wobei den summativen 

Prüfungen eine juristische Bedeutung zukommt. Hierbei sind die eindeutige Authentifizierung 

der Teilnehmer und die Verbindlichkeit der Prüfungsangaben Voraussetzung 

für eine rechtssichere Durchführung. Bei formativen Prüfungen hingegen wird eine anonyme 

Durchführung gefordert. Auch bei der Auswertung ergeben sich Unterschiede: Die 

Auswertung der formativen Prüfungen wird dem Teilnehmer unmittelbar nach der Prüfung 

mitgeteilt. Bei den summativen Prüfungen hingegen, muss dem Prüfenden u.a. die 

Möglichkeit zur Nachkorrektur gegeben werden. Die Nachbereitung einer summativen 

297

Prüfung beinhaltet die Klausureinsicht durch den Teilnehmer und die Archivierung der 

Prüfung für mindestens 5 Jahre. Für formative Prüfungen dagegen existiert keine Archivierungspflicht. 

2 Ein Sicherheitsmodell für elektronische Prüfungen 

Ziel ist es, ein Sicherheitsmodell zu entwickeln, das die Sicherheitsdienste in Abhängigkeit 

des jeweiligen Prozesses der entsprechenden Prüfungsart zur Verfügung stellt (siehe 

Abb.1). Ein solches dienstbasiertes Konzept erlaubt es Sicherheit adaptiv zu gestalten. 

Ein Beispiel sind die verschiedenen Formen der Authentifizierung. Je nach Anwendungszweck 

kann die Authentifizierung mittels Passwort oder TAN oder durch Besitz 

und Wissen (Zweifaktor-Authentifikation) mittels Smartcard realisiert werden. Welche 

Authentifizierungsart verwendet wird, ist abhängig von der Prüfungsart und von dem 

entsprechenden Prozess. 

Elektronisches Prüfungssystem 

Nutzer -/Klausur - 

verwaltung 

Autorentools 

Durchführungs 

komponente 

- Auswertungs - 

komponente 

Archivierungs 

komponente 

- Text - 

verarbeitung 

SPSS 

nutzen 

Sicherheitsdienste 

- Authentifizierung - Verbindlichkeit - Betrugssicherheit - Vertraulichkeit 

- Datenintegrität - Anonymität - Verfügbarkeit 

Sicherheitsmodell 

verwenden 

Sicherheitsmechnismen 

- Clustering / Load - Balancing - Zugriffskontrollmechanismen 

- Qualif . digitale Signaturen - Prüfungsumgebung 

erzeugen / prüfen / anwenden definieren 

Sicherheitsobjekte 

(Prüfungsfragen , Benutzer -Daten , Prüfungsangaben Teilnehmer , Zertifikate , etc .) 

werden angewendet auf 

Externe Werkzeuge 

- Hashwerte erzeugen /prüfen 

- ver -/entschlüsseln 

- Anonymisierungsmechanismen 

Abbildung 1: Sicherheitsmodell für elektronische Prüfungen 

Tabellen - 

kalkulation 

Die Sicherheitsobjekte sind die Objekte, die einer möglichen Bedrohung ausgesetzt sind. 

Die Sicherheitsobjekte werden durch Sicherheitsmechanismen geschützt. Die Sicherheitsdienste 

verwenden diese Mechanismen in Abhängigkeit von der Durchführungsart 

der Prüfung (online, offline), der verwendeten Prüfungsart und des jeweiligen Prozesses. 

Die externen Werkzeuge können durch die einzelnen Komponenten des Prüfungssystems 

genutzt werden. Dadurch sind z.B. Werkzeuge die während der Lehrveranstaltung 

eingesetzt werden, auch für die Prüfungsdurchführung einsetzbar. 


[St06] Steinberg, M.: Organisatorisches Konzept für Online-Prüfungsverfahren – Ein Stufenmodell 

für die Realisierung von Online-Assessment, http://www.sra.unihannover.de/fileadmin/uploads/Mitarbeiter/Steinberg/Publikationen/ 

AP7_Org_Konzept_screen_V1.pdf, 2006 

298 

...

Zur Unterstützung kontextadaptiven E-Learnings in 

Echtzeit am Arbeitsplatz durch maschinelles Lernen auf 

Sensorendaten des Computerdesktops 

Robert Lokaiczyk, Eicke Godehardt, Manuel Görtz, Andreas Faatz 

SAP Research CEC Darmstadt 

Bleichstr. 8 

64283 Darmstadt, Germany 

{robert.lokaiczyk, eicke.godehardt, manuel.goertz, andreas.faatz}@sap.com 

Abstract: Die Zielsetzung einiger aktueller E-Learning-Ansätze ist die Unterstützung 

des Lerners direkt am Arbeitsplatz während des tatsächlichen Arbeitsprozesses. Wir 

verfolgenden diesen Ansatz des Echtzeit-E-Learnings, bei dem dem Nutzer spezifische 

Lernressourcen passend zum aktuellen Bedarf in der elektronischen Arbeitsumgebung 

angeboten werden. Ein zentraler Erfolgsfaktor für diesen aufgabenorientierten 

E-Learning-Ansatz ist der Kontext des Nutzers. Um dem Nutzer passende Lernressourcen 

bereitzustellen, die sowohl auf den Bedarf abgestimmt als auch hilfreich sind, 

bedarf es daher immer der Betrachtung der aktuellen Arbeitssituation, der Kompetenzen 

und der Historie des Nutzers. Hier stellen wir eine Architektur zur Vorhersage der 

Arbeitsaufgabe am elektronischen Arbeitsplatz vor, welche auf maschinellen Lernverfahren 

beruht und diskutieren die Integration des Verfahrens in unsere E-Learning- 

Umgebung. 

Das Ziel des E-Learning-Systems APOSDLE 1 (siehe [LLM05]) ist die Steigerung der 

Produktivität des Wissensarbeiters durch die Integration von Lernen und Lehren in den Arbeitsprozess. 

Der traditionelle Ansatz des “auf Vorrat Lernens” und später (möglicherweise 

nie) Anwenden scheint der heutigen dynamischen Unternehmenswelt nicht mehr angemessen 

und sollte durch ein arbeitsplatz-integriertes Lernparadigma ersetzt werden. 

APOSDLE zielt darauf ab, verschiedene Rollen des Nutzers zu integrieren. So kann zum 

Beispiel der erfahrene Benutzer als informeller Lehrer in Form einer elektronischen Kontaktmöglichkeit 

zur Verfügung stehen. Es besteht die Möglichkeit den Informationsaustausch 

während der Kollaboration zwischen Lerner und Lehrer mit Metainformation anzureichern 

und selbst als eigene Lerneinheit abzuspeichern und später anzubieten. Dadurch 

muss Lernmaterial nicht mehr zeitaufwendig und kostenintensiv erstellt werden. Der Lerner 

vertraut informellem Lernmaterial in Form von Dokumenten, welches genau auf den 

Arbeitsschritt abgestimmt ist, den dieser gerade erledigen will. 

Um diesen und weitere Aspekte der Integration des Lernens und Arbeitens zu unterstützen, 

muss das APOSDLE sich immer der aktuellen Arbeitsaufgabe des Lerners bewusst sein. 

Diese Information soll unaufdringlich und automatisch vom Arbeitsplatz erhoben werden. 

Wir verwenden dazu systemnahe Desktopereignisse und prüfen die Anwendbarkeit 

1 APOSDLE ist teilweise gefördert durch das 6. Rahmenprogramm (FP6) für Forschung und Entwicklung der 

Europäischen Kommission im ” Information Society Technologies“ (IST) Arbeitsprogramm 2004 unter der Vertragsnummer 

IST-027023. 

299

maschineller Lernverfahren zur Vorhersage der aktuellen Nutzeraufgabe (Task). Als Hypothese 

wird dabei angenommen, dass die aufgezeichneten Sensordaten der Bildschirmarbeit 

gute Indikatoren für die Abarbeitung eines abstrakter definierten Arbeitsschrittes darstellen. 

Denn diese technisch automatisch erfassten, systemnahen Ereignisse, welche sich aus 

der Nutzerinteraktion und dem Systemstatus ergeben, dienen später als Eingabedaten für 

Vorhersagealgorithmen. 

Die Kontextinformation wird zumeist durch sogenannte Softwarehooks – auf Betriebssystemebene 

operierende Funktionen – erfasst. Zum Beispiel wird beim Auslösen eines 

Mausklicks die betroffene Anwendung über eine Systemnachricht informiert. Der 

APOSDLE Kontextmonitor fängt die betreffende Nachricht durch das Setzen eines Softwarehooks 

mittels einer Kernel-Funktion in die Nachrichtenwarteschlange ab um sie dann 

nach der Aufzeichnung dieses Ereignisses unverändert an die Zielanwendung weiterzuleiten. 

Dadurch kann dieser systemnahe Benutzerkontext im Vergleich zu anderen Ansätzen 

ohne Einschränkung für den Anwender erfasst werden. 

Das Problem der automatischen Taskbestimmung anhand von Systemindikatoren kann 

dann als Aufgabe des maschinellen Lernens (ML) aufgefasst werden. Bei der ersten Benutzung 

des APOSDLE-Systems ist die Anwendung untrainiert und der Benutzer muss 

seinen aktuellen Task aus einer vordefinierten Liste an Arbeitsaufgaben auswählen (manuelle 

Bestimmung). Während des Arbeitsprozesses zeichnet der APOSDLE Kontextmonitor 

die Ereignisse am Computerdesktop auf, welche die Nutzerinteraktionen reflektieren. 

Dies inkludiert zum Beispiel Tastatureingaben, Programmstarts und die Textrepräsentation 

von geöffneten und bearbeiteten Dokumenten. Auf diese Weise wird kategorisiertes Trainingsmaterial 

des Nutzerarbeitsprozesses gewonnen, welches mit dem Tasknamen als Kategoriebezeichner 

versehen wird. Sobald genug Trainingsmaterial gewonnen wurde, wird 

daraus ein ML-Modell des Nutzertask automatisch abgeleitet. Im optimalen Fall wird dann 

eine manuelle Auswahl des Task durch den Nutzer überflüssig, da die Taskvorhersage 

aus dem gewonnenen Modell anhand des permanent aufgezeichneten Ereignissstroms des 

Desktops den richtigen, aktuellen Task bestimmen kann (automatische Bestimmung). Sobald 

die Taskvorhersage dann einen Taskwechsel bemerkt, werden durch die integrierte 

APOSDLE E-Learning-Umgebung kontextualisierte Lernmaterialien angeboten, welche 

auf den aktuellen Task abgestimmt sind. 

Eine Evaluation der Vorhersagegüte auf einem domänenspezifischen Prozess unter Anwendung 

eines automatischen Lernverfahren aus dem Bereich Support Vector Machines 

lieferte vielversprechende Ergebnisse. Dennoch muss das Konzept sich noch in größeren 

Nutzertests beweisen. Darunter sollten verschiedene inhaltliche Anwendungsdomänen und 

Arbeitsprozesse genauso getestet werden wie Nutzer mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen 

und Kompetenzen. 

Über den Projektfortschritt hält die Webseite www.aposdle.org auf dem Laufenden. 


[LLM05] S. N. Lindstaedt, T. Ley und H. Mayer. Integrating Working and Learning with APOSD- 

LE. In Proceedings of the 11th Business Meeting of Forum Neue Medien, 10-11 November 

2005, Vienna. Verlag Forum Neue Medien, 2005. 

300

CLab – Eine web-basierte interaktive Lernplattform für 

Studierende der Computerlinguistik 

Simon Clematide, Michael Amsler, Sandra Roth, Luzius Thöny, Alexandra Bünzli 

Institut für Computerlinguistik 

Universität Zürich 

Binzmühlestr. 14 

8050 Zürich 

{siclemat,mamsler,sroth,lthoeni,buenzli}@cl.uzh.ch 

Das CLab 1 ist eine mittlerweile 3 Jahre im Einsatz stehende Lernplattform für die Studierenden 

des Fachs Computerlinguistik. Sie geht aus einem früheren Projekt [CH03] 

hervor, das aus einer E-Learning-Initiative der Universität Zürich [Se03] entstanden ist, 

und wird laufend von Studierenden im Rahmen von Hilfsassistenzen weiterentwickelt. 

Inhaltlich lässt sich das CLab als eine Sammlung von thematisch selbstständigen Modulen 

beschreiben zu Themen wie „Reguläre Ausdrücke“, „Tokenisierung“, „Chunking“ 

oder „Satzähnlichkeit“. Diese Module werden Lerneinheiten genannt. Jede Lerneinheit 

basiert auf einem Lehrtext (PDF), welcher die inhaltliche Grundlage bildet. Er kann 

ausgedruckt, durchgearbeitet und leicht durchsucht werden. Letzteres hat eine Usability- 

Studie mit 5 Probanden zu 2.5h als nützliches Feature bestästätigt. Eine Pilot-Migration 

des Inhalts vom eigenen „troff“-basierten Publikation-System in das XML-basierte Format 

3 (Multidimensional Learning Objects and Modular Lectures Markup Language) 

2 wird im 2007 durchgeführt. Nebst der Eignung für multimediale Inhalte ist insbesondere 

die Modellierung von Stofftiefe (Dimension der Intensität) für benutzeradaptiveres 

E-Learning interessant. 

Die interaktivsten Bausteine des CLab sind die Lernapplikationen (ILAP). Diese bieten 

den Lernenden die Möglichkeit, an realistischen Problemstellungen ein Thema in einer 

einfachen, webbrowser-basierten Umgebung und daher ohne technische Installationshürden 

zu bearbeiten. Studierende können so Methoden und Instrumente der Computerlinguistik 

ausprobieren und ihre erworbenen Kenntnisse in die Praxis umsetzen. Dies ist 

inspiriert vom Ansatz des Problem-Based Learning [Sa06], wo die Lernenden mit konkreten 

Problemen konfrontiert werden, ihnen aber kein exakter Lösungsweg aufgezeigt 

wird. Hingegen werden die Mittel und Instrumente zur Verfügung gestellt, welche zur 

Lösung des Problems angewendet werden sollen. Die Lernenden sollen die ILAP zum 

explorativen Experimentieren mit Lösungsansätzen nutzen. 

Bei der Weiterentwicklung der ILAP hat uns die neuere Tradition der „Shared Tasks“ 

inspiriert, welche in der Forschungsmethodik der Sprachtechnologie eine innovative und 

antreibende Form geworden ist. Bei diesen wissenschaftlichen Wettbewerben werden 

1 http://www.cl.uzh.ch/clab 

2 Vergleiche dazu die Leitseite http://www.ml3.org. 

301

konkrete Aufgaben 3 gestellt wie „Erkennung von Eigennamen“, zu denen die Veranstalter 

annotierte und validierte Daten zur Systementwicklung anbieten. Die Leistung der 

teilnehmenden Systeme wird dann an Testdaten evaluiert und verglichen. Analog dazu 

werden in einigen ILAP automatische quantitative Evaluationen gemacht, deren Ergebnisse 

erlauben, sich an anderen Lernenden zu messen oder eine bestimmte Vorgabe zu 

erreichen. 

Weiter gibt es interaktive Selbstevaluationen, die den Studierenden den Stand ihrer 

Lernphase rückmelden: Die von uns entwickelten Satzergänzungstests (SET) erlauben 

ein automatisches Kommentieren von Texten, welche die Lernenden aus Textbausteinen 

inkrementell auswahlgesteuert kombiniert haben. Sie erhalten dabei adäquate Kommentare, 

die sich aus den verwendeten Bausteinen berechnen. Damit lassen sich differenziertere 

Zwischenstufen als nur „falsch“ und „korrekt“ erfassen und rückmelden. Zu allgemeine 

oder zu spezifische Verständnisse von Begriffen lassen sich diagnostizieren und 

korrigieren. So erfahren die Lernenden, welche Teile des Lernstoffes sie können und 

welche Teile sie repetieren sollen. Zum Erstellen der SET haben wir ein graphisches 

Authoringtool entwickelt, das dem Test-Autor den komplexen Aufbau eines SET visualisiert 

und komfortable Such-, Editier- und Konsistenzüberprüfungsfunktionen anbietet. 

Schliesslich bietet das CLab als zweite Form der Selbstevaluation klassische Multiple- 

und Single-Choice-Tests an. Zusätzlich ist es den Lernenden möglich, über ein einfaches 

Web-Interface eigene Tests zu verfassen, die (nach Überprüfung) anderen Lernenden zur 

Verfügung stehen. 

Nebst den oben erwähnten Grundlagentexten und den interaktiven Elementen enthält das 

CLab direkte Verknüpfungen zu Einträgen des institutseigenen Glossars, einer häufig 

genutzten Online-Ressource. Das CLab ist somit ein Portal für Inhalte und Aktivitäten, 

welche durch diese Schnittstelle einheitlich präsentiert, integriert und thematisch verknüpft 

werden. Das CLab wird im Sinne des „blended learning“ in Zukunft noch vermehrt 

in den Übungsbetrieb von Vorlesungen eingebunden, dessen Bedeutung mit der 

Einführung des Bologna-Systems an der Universität Zürich gewachsen ist. 


[CH03] Kai-Uwe Carstensen and Michael Hess. Problem-based web-based teaching in a computational 

linguistics curriculum. Linguistik Online, 17:7–22, 2003. 

[Sa06] John R. Savery. Overview of problem-based learning: Definitions and distinctions. The 

Interdisciplinary Journal of Problem-based Learning, 1(1):9–20, 2006. 

[Se03] Eva Seiler-Schiedt. E-Learning-Strategie - vier Jahre Erfahrung an der Universität 

Zürich. SWITCHjournal, 1:23–25, 2003. 

3 Vergleiche dazu etwa die Leitseite der „Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) 

http://www.cnts.ua.ac.be/conll/, welche seit 1999 jährlich solche Wettbewerbe organisiert. 

302

E-Learning als ein Baustein der Hochschul- und Fakultätsentwicklung 

der Fachhochschule Kaiserslautern 

1 Einleitung 

Simone Grimmig 

Fachhochschule Kaiserslautern | e-Learning Support-Einheit (e-LSE) 

Amerikastr. 1 

66482 Zweibrücken 

simone.grimmig@fh-kl.de 

Die erfolgreiche und nachhaltige Integration neuer Medien in die Lehre ist für die Weiterentwicklung 

und Zukunftsfähigkeit der Fachhochschule Kaiserslautern (FH-KL) von 

großer strategischer Bedeutung, gerade auch im Hinblick auf die stetig wachsenden 

Anforderungen zur Wahrung der nationalen und internationalen Wettbewerbsfähigkeit 

und der kontinuierlichen Verbesserung der Lehrqualität. Um diese Entwicklung zu unterstützen 

wird von Seiten der Hochschulleitung eine integrierte (hochschulinterne und 

hochschulübergreifende) Doppel-Strategie, mit dem Ziel der nachhaltigen Medienentwicklung 

und durchgängigen Mediennutzung, verfolgt, die gemeinsam mit der e- 

Learning Support-Einheit (e-LSE) umgesetzt und weiterentwickelt wird. 

2 Hochschulinterne und hochschulübergreifende Strategie 

Der Aufbau lokaler Support-Strukturen durch die Etablierung einer e-LSE als erster 

Schwerpunkt der integrierten Doppel-Strategie schafft hochschulintern alle Voraussetzungen, 

um eine höchstmögliche Akzeptanz unter den Dozierenden der FH-KL zu erreichen 

und die bestmöglichen Rahmenbedingungen für den Einsatz und die Integration 

neuer Medien in der Lehre aufzubauen. Die e-LSE als eine zentrale Einrichtung der FH- 

KL bietet breitgefächerte kostenfreie Dienstleistungen an. Interessierte Dozierende der 

FH-KL können kollektive und individuelle Beratungsleistungen sowie eine Vielzahl von 

Schulungs- und Weiterbildungsangeboten zum Auf- und Ausbau von E-Kompetenzen 

wahrnehmen. Zusätzlich stellt ein umfangreiches Service-Angebot, wie Bereitstellung 

mobiler Hard-/Softwaretechnologien, Realisierungsbegleitung von E-Learning-Projekten 

und Vor-Ort-Betreuung, eine erfolgreiche Umsetzung der einzelnen Vorhaben sicher. 

Studierende werden im Rahmen der sog. Semestereinführungstage in der Benutzung der 

zentralen Lernplattform durch die e-LSE geschult. Zudem steht für sie während des 

gesamten Studiums ein Forum für asynchrone Support-Anfragen zur Verfügung. 

Das Projekt „Kompetenzentwicklung für den Einsatz neuer Medien in der Fachhochschullehre“ 

(KE-FH) ist ein vom Land Rheinland-Pfalz gefördertes Verbund-Projekt an 

dem sich die FH-KL (in Kooperation mit weiteren Fachhochschulen und dem Virtuellen 

303

Campus Rheinland-Pfalz (VCRP)) beteiligt und stellt den zweiten Schwerpunkt der 

integrierten Doppel-Strategie der FH-KL dar. Das Projektziel besteht in der flächendeckenden 

Ausweitung des Einsatzes neuer Medien in der Lehre. Die im Projektteam von 

einzelnen Arbeitsgruppen entwickelten Werkzeuge, Wissens- und Erfahrungsbestände 

werden in einen großen Ressourcen-Pool eingestellt, aus dem sich die Projektbeauftragten 

der beteiligten Fachhochschulen zur lokalen Weiterverwendung bedienen können. 

Somit werden erhebliche Synergieeffekte generiert und ein optimaler Erfahrungs- und 

Wissensaustausch zwischen den Fachhochschulen ermöglicht und gefördert. 

2.1 Ready for E-Learning 

„Ready for E-Learning“ als ein Produkt des KE-FH-Projektes ist eine 6-wöchige praxisbezogene 

hochschulübergreifende Weiterbildungsmaßnahme für Fachhochschullehrende, 

die sich intensiv mit den grundlegenden Themen des E-Learnings auseinandersetzt. 

Das Programm vermittelt E-Learning-Basisinformationen anhand eines integrativen 

Gesamtkonzeptes. Onlinephasen werden mit einigen speziellen Präsenzlernkomponenten 

ergänzt. Der Schwerpunkt des Programms liegt auf einem asynchronen Lehr-/Lern- und 

Kommunikationsprozess. 

2.2 Interne und externe Vernetzung und Kooperation 

Begrenzte Ressourcen erfordern bei einer geplanten flächendeckenden und langfristig 

orientierten Integration neuer Medien in die Lehre, den Aufbau umfassender Kooperationsnetzwerke, 

zur Erzielung eines höchstmöglichen Synergieeffekts und Informationsaustauschs. 

Durch die strategische hochschulleitungsnahe Verankerung der e-LSE kann 

eine zentrale Schnittstellen-Funktion zum Zwecke einer optimierten Vernetzung und 

Kooperation mit anderen (internen/externen) Einrichtungen wahrgenommen werden, die 

Zugriff auf einen umfassenden Ressourcenpool ermöglicht und zusätzlich die E- 

Learning-Strategie der eigenen FH in die landesweite Multimedia-Strategie integriert. 

3 Weitere strategische Schritte und Ausblick 

Nach dem Auf- und Ausbau lokaler Support-Strukturen und der Entwicklung des hochschulübergreifenden 

Weiterbildungsprogramms müssen nun weitere Mechanismen (z.B. 

Zielfestlegung/-vereinbarungen, Schaffung von Anreizstrukturen) entwickelt werden, die 

eine permanente Nutzung der neuen Medien in der Lehre gewährleisten und somit zu 

einer kontinuierlichen Weiterentwicklung der FH-KL beitragen. Darüber hinaus sollen 

die einzelnen Fachbereiche bei der Integration neuer Lehr-/Lernformen durch Umsetzung 

von, mit Hochschulleitung, Fachbereichen und e-LSE gemeinsam entwickelter, 

fachbereichsspezifischer/-definierter Programme zur Kompetenzentwicklung im Prozess 

der Fakultätsentwicklung unterstützt werden. 

304

E-Learning in der Sekundarstufe II – Evaluation eines 

Modellversuchs an sportbetonten Gymnasien 

Thomas Köhler (1), Jens Drummer (2), Claudia Börner (1) 

(1) Technische Universität Dresden, Media Design Center 

Weberplatz 5, D-01062 Dresden 

Thomas.Koehler@tu-dresden.de 

(2) Sächsischer Bildungsserver / Sächsisches Bildungsinstitut 

drummer@www.sn.schule.de 

1 Darstellung des Schulversuches 

In Sachsen existieren sechs Spezialschulen für Schüler mit besonderen Fähigkeiten im 

sportlichen Bereich. Für Schüler, die während der Schulzeit regelmäßig an sportlichen 

Aktivitäten wie Trainingslehrgängen und Wettkämpfen teilnehmen, musste eine Möglichkeit 

geschaffen werden, um den versäumten Schulstoff nachzuholen. Im Jahr 2004 

wurde daher der Schulversuch „E-Learning an sportbetonten Schulen“ gestartet 1 um mit 

dem Einsatz von E-Learning die Qualität des Lernens zu verbessern. Im Rahmen des 

Schulversuches werden zwei Lernplattformen eingesetzt (WebCT und BSCL 2 ) und den 

Schulen als zentrale Installationen auf dem Sächsischen Bildungsserver zur Nutzung 

bereitgestellt. Der Schulversuch teilte sich in drei Phasen über je ein Schuljahr (Erstellung 

von Lehrinhalten, Testlauf an ausgewählten Schulen und Überführung in den Regelbetrieb). 

Dabei wurden im Zeitraum 2004 - 2006 insgesamt 16 Kurse unterschiedlicher 

Fächer für die sportbetonten Gymnasien entwickelt, die schrittweise einer Nutzung 

zugeführt werden. 

2 Evaluation des Modellversuchs 

Die wissenschaftliche Begleitung des Schulversuches wird im Zeitraum 2005-2007 

durch das Media Design Center der Technischen Universität Dresden ausgeführt 3 . 

Zweck der wissenschaftlichen Untersuchung war und ist zu prüfen, ob das Hauptziel des 

Schulversuches - die Verbesserung der unterrichtlichen Unterstützung für sportlich stark 

belastete Schüler an sportbezogenen Schulen durch den Einsatz von E-Learning - in 

einem ökonomisch vertretbaren Rahmen erreicht wird. Weiterhin sollte die Untersuchung 

feststellen, inwieweit die Arbeit mit Onlinelernumgebungen die Selbstlernkompetenz 

der Schüler verbessert. Die Evaluation ist als Längsschnitt angelegt und in 

2 Schritte aufgeteilt. Schritt 1 (2005/06) umfasst die erste Datenerhebung und Vorbereitung 

der begleitenden Evaluation. Dazu gehört die Datenerhebung zur Analyse der Situa- 

1 http://www.sn.schule.de/index.php?auswahl=elearn&u_auswahl=eleas 

2 http://www.webct.com und http://bscl.fit.fraunhofer.de/ 

3 http://tu-dresden.de/ unter Forschung und Projekte 

305

tion vor dem Einsatz von E-Learning im Rahmen von ELeaS. Schritt 2 (ab 2006/07) 

umfasst die sogenannte begleitende Evaluation, d.h. die Datenerhebung und Auswertung, 

einschließlich notwendiger Tests und Anpassung der Fragebögen, zur Bestimmung 

der Veränderung in Bezug auf die erzielte unterrichtliche Verbesserung, die erworbene 

Selbstlernkompetenz, die Mediennutzung und -kompetenz sowie den ökonomischen 

Aufwand. 

Die Bestimmung der unterrichtlichen Verbesserung hat das Ziel, zu ermitteln, ob neben 

den in der Ausschreibung aufgeführten zwei Problemen (keine unmittelbaren Rückkopplungsmöglichkeiten 

und zeitliche Entfernung zum eigentlichen Unterrichtsthema) weitere 

Probleme bestehen, die für die gegenwärtig unbefriedigende Situation verantwortlich 

sind. Zu fragen war hier insbesondere nach Motivation, Strukturierung des Unterrichtsverlaufs, 

mangelnder Verfügbarkeit von Hilfsmitteln und nach Mängeln in der Aufarbeitung 

des Lehrstoffes, die durch das Medium Arbeitsblätter bedingt sind. Auf Basis der 

bisher vorliegenden Daten des ersten Erhebungszeitpunktes zeigt sich, dass auf keiner 

der unterschiedlichen Dimensionen des Selbstlernens (Selbststeuerung, Dozentenverhalten, 

intrinsische Motivation, extrinsische Motivation, Handlungsspielraum, Kognitive 

Strategie, Regulation) ein signifikanter Unterschied zwischen der Nutzung von Arbeitsblättern 

versus eLearning im Hinblick nachgewesen werden konnte. Insofern bedeutet 

das eLearning auf keinen Fall eine Verschlechterung der Unterrichtsqualität gegenüber 

dem Lernen mit Arbeitsblättern. 

Zudem wird bei der Arbeit mit Arbeitsblättern nur von 35% der Schüler bestätigt, dass 

im Falle eines Problems der Lehrer schnell zu erreichen ist. Auch betonen 36,3% der 

befragten Schüler, dass die gegenüber dem Unterricht zeitversetzte Nutzung der Arbeitsblätter 

mehr oder weniger problematisch sei. Insofern zeigt sich, dass die Unterrichtssituation 

beim Lernen im Trainingslager besonders anspruchsvoll ist. Auf die Frage „Was 

sind aus Ihrer Sicht die drei größten Probleme beim Lernen mit Arbeitsblättern?“ antworten 

alle befragten 256 Schüler! 

Allerdings ist relativierend anzuführen, dass bisher nur ein kleiner Teil (12,9%) der 

befragten Schüler mit ELearning-Modulen überhaupt in Berührung gekommen sind. 

Typisch sind für die Schüler-Lehrer-Kommunikation zudem eher als klassisch zu bewertende 

Kommunikationsformen (Fax zum Dokumentenaustausch, Telefon), das Internet 

spielt dabei (noch) keine wesentliche Rolle, Email für Kommunikation und Dokumentenaustausch 

wurden weniger als halb so häufig genannt, das Lernmanagementsystem 

nur ein mal. Ob es tatsächlich zu einer unterrichtlichen Verbesserung durch das eLearning 

kommt, kann erst durch den längsschnittlichen Vergleich beantwortet werden. Bei 

einer weiteren Differenzierung der beiden Lernmethoden nach dem Kaderstatus wird 

deutlich, dass mit höherem Kaderstatus (A) das Lernen mit E-Learning als auch das 

Lernen mit Arbeitsblättern als weniger anstrengend von den Schülern empfunden wird, 

als bei Schülern ohne oder mit geringerem Kaderstatus (C & D). Schließlich zeigt die 

Differenzierung der unterschiedlichen Schulstufen (10-13), dass die Anstrengung beim 

Lernen mit E-Learning mit zunehmender Schulstufe höher eingeschätzt wird. Bei dem 

Lernen mit Arbeitsblättern zeigt sich diese Systematik nicht. 

306

E-Learning im Spannungsfeld Schule 

Jens Drummer 

drummer@www.sn.schule.de 

1 Einsatzfelder von E-Learning in der Schule 

Der Nutzung von E-Learning, insbesondere die Verwendung von online basierten 

Lernplattformen, ist an Hochschulen und Universitäten weitestgehend in den 

Regelbetrieb überführt. Die Nutzung dieser online basierten Lernangebote verlangt von 

den Studenten neue Kompetenzen für das Lernen. Schüler müssen in der Schule auf 

diese neuen Lernformen vorbereitet werden. 

In einigen Schulen wird das online basierte Lernen schon jetzt auf der verschiedener 

Ansätze. Zum einen sind dies kollaborative Lernszenarien, in denen Schüler und Lehrer 

gemeinsam ein Thema bearbeiten und durch Kollaborationstechniken neues Wissen 

erwerben, zum anderen stehen Schülern aufbereitete Lernkomplexe in Lernplattformen 

zur Verfügung 1 . 

Die derzeit existierenden online basierten Lehr- und Lernumgebungen ermöglichen es, 

eine Vielzahl von didaktischen Szenarien umzusetzen. Es existiert bisher noch keine 

Lernplattform, welche in der Lage ist, die Vielfalt von möglichen Szenarien zu 

realisieren. Wesentlich bei der Auswahl der Lernplattform ist das Ziel, welches durch 

deren Einsatz verfolgt wird. 

2 Sichten auf Lernumgebungen 

Die Erfahrung hat gezeigt, dass für die Anwendung in der Schule eine andere Sichtweise 

(als z. B. beim Einsatz in der universitären Lehre) auf die Lernplattformen sinnvoll ist. 

Bei der Sicht auf die Lernplattformen sollte vorrangig der pädagogische Nutzen der 

online basierten Lernplattform im Vordergrund stehen. Diese Sichten werden hier kurz 

beschrieben 2 . 

Bisher wurden Lernumgebungen in der Regel nach dem technischen Realisierungen 

(vgl. [BHM02]) bzw. nach didaktischen Ansätzen (vgl. [SBH01]) unterschieden. Nutzen 

Schüler Lernplattformen, haben Sie eine – vom Lehrenden vorgegebene – eigene Sicht 

auf die Lernumgebung. 

1 vgl. https://www.selgo.de/selgoportal/index.php und 

http://www.sn.schule.de/index.php?auswahl=elearn&u_auswahl=eleas 

2 Eine ausführliche Beschreibung finden Sie unter: http://www.lernen-online.org/vortraege/delfi2007.pdf 

307

Es eröffnet sich somit eine neue Sicht auf Lernumgebungen, die von der Person ausgeht, 

welche die Lerninhalte wahrnimmt. Grundlegend können zwei verschiedene Sichten auf 

die Nutzung von Lernplattformen unterschieden werden: 

! Sicht I: Primär kollaboratives System – Gruppenlernsystem (PKS): Lerner 

vertiefen und erweitern sowohl ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten sowie ihre 

Kenntnisse durch Zusammenarbeit mit anderen Lernern; 

! Sicht II: Sekundär kollaboratives System – Individuallernsystem (SKS): Lerner 

vertiefen und erweitern sowohl ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten als auch ihre 

Kenntnisse mithilfe der Lernplattform selbstständig. 

Diese beiden Sichten ergeben sich aus dem Blickwinkel der Lerner innerhalb der 

genutzten Lernplattformen. Während die Sicht II dem Schüler vorrangig die Lerninhalte 

präsentiert, er aber nur mittelbar Kontakt zu den anderen Lernern (welche den selben 

Stoff bearbeiten) aufnehmen kann, wird dem Schüler in Sicht I vordergründig den Blick 

auf die anderen Lerner innerhalb der Lernplattform eröffnet. Im Fokus der Sicht I steht 

die Kommunikation zwischen den Lernern während dieser Fokus bei der Sicht II auf 

eine individuelle Bearbeitung der Lerninhalte gerichtet ist. 

Beide Sichten stellen als Ziel die Wissensaneignung in den Vordergrund, welche jedoch 

auf unterschiedlichen Wegen erreicht werden soll. Während bei der Sicht I – die der 

Lerner wahrnimmt – die Notwendigkeit der selbstständige Wissensaneignung durch die 

gewählten Werkzeuge vorgegeben ist, wird beim Gruppenlernen (Sicht II) ein 

gemeinsames Lernen mit oder ohne Lehrersteuerung angestrebt. In beiden Sichten kann 

der Lehrende mehr oder weniger stark steuernd eingreifen, jedoch wird der Schüler beim 

Individuallernen (Sicht I) dazu angehalten, sich die Lerninhalte weitestgehend 

selbstständig anzueignen. Die Kommunikationstools, welche die Lernplattform 

bereitstellt, dienen bei dieser Sichtweise dem Hinterfragen von Problemen, während 

dieselben Tools bei der Sichtweise des Gruppenlernens dazu dienen, dass der Lerner sich 

Lerninhalte zusammen mit anderen Gruppenmitgliedern erarbeitet und diskutiert. 

Diese beiden Sichten sollen dem Lehrer helfen, die für das jeweils geplante Szenario 

richtige Lernplattform auszuwählen. Unterstützt eine Lernplattform beide Sichtweisen, 

ist es dem Lehrer so besser möglich, die eigenen Lehrinhalte zu planen und somit den 

Unterricht effizienter zu gestalten, da er sich in diesem Fall nicht mehr auf die 

technischen Basis sondern auf der didaktischen Umsetzung konzentrieren kann. 


[BHM02] Baumgartner, Peter; Häfele, Hartmut; Maier-Häfele, Kornelia: Evaluierung von 

Lernmanagement-Systemen. Theorie - Durchführung - Ergebnisse. In (Hohenstein, A. et 

al. Hrsg.): Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis. Dt. 

Wirtschaftsdienst. Köln: Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst, 2002. 

[SBH01] Seufert, Sabine; Back, Andrea; Häusler, Martin: E-Learning. Weiterbildung im Internet. 

Kilchberg: Smartbooks Publishing AG (= SMARTBOOKS); 2001. 

308

Autorenverzeichnis 

A 

Amsler, Michael 301 

B 

Baker, Ashraf Abu 79 

Baumgartner, Peter 57 

Bernstein, Abraham 103 

Börner, Claudia 305 

Brinda, Torsten 295 

Bünzli, Alexandra 301 

Büse, Daniel 221 

C 

Clematide, Simon 301 

D 

Dording, Carole 91 

Drummer, Jens 305, 307 

E 

Effelsberg, Wolfgang 33 

Erren, Patrik 245 

F 

Faatz, Andreas 269, 299 

Fenske, Wolfram 185 

Frankfurth, Angela 115 

Fredrich, Helge 139 

G 

Godehardt, Eicke 299 

Görtz, Manuel 269, 299 

Grimmig, Simone 303 

Gruber, Clemens 233 

Gurevych, Iryna 45 

H 

Haake, Jörg M. 9 

Hamborg, Kai-Christoph 233 

Hampel, Thorsten 209, 221, 245 

Hauske, Stefanie 103 

Hermann, Christoph 151 

Hoffmann, Andreas 297 

Huerst, Wolfgang 151 

I 

Iske, Stefan 21 

K 

Ketterl, Markus 233 

Kienle, Andrea 257, 269 

Kiesmüller, Ulrich 295 

King, Thomas 33 

Köhler, Thomas 305 

Kolbe, Harald 173 

Kopf, Stephan 33 

L 

Lampi, Fleming 33 

Latocha, Johann 151 

Lehmann, Lasse 139 

Linckels, Serge 91 

Lokaiczyk, Robert 269, 299 

Lucke, Ulrike 197 

M 

Meinel, Christoph 91 

Mühlhäuser, Max 45 

N 

Niehus, Dominik 245 

Nikolopoulos, Alexander 173 

309

O 

Ojstersek, Nadine 67 

P 

Piotrowski, Michael 185 

Probst, Malte 33 

R 

Reinecke, Katharina 103 

Rensing, Christoph 139, 293 

Roth, Alexander 221 

Roth, Sandra 301 

S 

Sack, Harald 281 

Schellhase, Jörg 115 

Schulze, Leonore 233 

Sprotte, René 221 

Steimle, Jürgen 45 

Steinbring, Marc 209 

Steinmetz, Ralf 139, 293 

310 

T 

Tavangarian, Djamshid 197 

Thomas, Ludger 127 

Thöny, Luzius 301 

Tillmann, Alexander 79 

Topcuoglu, Hülya 103 

W 

Waitelonis, Jörg 281 

Wannemacher, Klaus 161 

Welte, Martina 151 

Wessner, Martin 269 

Wolk, Christoph 151 

Z 

Zauchner, Sabine 57 

Zimmermann, Volker 139 

Zimmermann, Birgit 293

Die 5. e-Learning Fachtagung Informatik - Universität Siegen

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?