Dr. Kai Höver

 

Modellierung webbasierter Lernökosysteme zur Aggregation und Wiederverwendung

In der E-Learning-Domäne bilden sowohl die Lernressourcen, Lehrende und Lernende als auch die stattfindenden Lernprozesse in ihrer Gesamtheit Lernökosysteme. Diese Dissertation untersucht die Modellierung von Lernökosystemen zur Unterstützung ihrer Aggregation und Wiederverwendung. Zur Erreichung dieses Ziels müssen Modelle von Lernökosystemen die Aggregierbarkeit, Austauschbarkeit, Interoperabilität und granulare Wiederverwendbarkeit ihrer Daten unterstützen. Auf Basis durchgeführter Nutzerstudien werden Konzepte digitaler Modelle von Lernökosystemen, sogenannte LOOCs (Linked Open Online Courses), entwickelt. Dabei werden insbesondere Technologien des Semantic Webs sowie Linked-Data-Konzepte betrachtet. Die entwickelten ontologischen Modelle bilden die Basis für mehrere E-Learning-Applikationen, welche die Tragfähigkeit der Konzepte sowie eine hohe Nutzerakzeptanz zeigen. Ferner wird ein formales Interpretermodell für CSCL (Computer-Supported Collaborative Learning) Scripts zur Beschreibung von Lernprozessen, welches mit Hilfe von Abstract State Machines spezifiziert wurde, vorgestellt.