Das InstApplause-Konzept

Ausgangshypothese

Der limitierende Faktor bei Vorlesungen, wie vermutlich bei jeder Art von Lernprozessen, ist die Aufmerksamkeit der Studierenden. Wenn diese hellwach, gespannt und geistig dabei sind, nehmen sie auf jeden Fall etwas mit, selbst falls die Vorlesung oder der Lehrende nicht perfekt sein sollte. Wer sich mental mit den Inhalten beschäftigt, lernt auf jeden Fall etwas. Wenn die Aufmerksamkeit nicht da ist, kann der Lehrende ein Nobelpreisträger mit den Entertainment-Qualitäten von Stefan Raab sein – es kommt schlicht nichts an.

Als Dozent ist man einigermaßen geübt darin, das aktuelle Aufmerksamkeitsniveau einer Gruppe einzuschätzen, und bei Bedarf zu intervenieren (zur Ordnung rufen, Fenster aufmachen, einen Witz einstreuen, ein anderes, aktivierendes Didaktikformat wählen…).

Problemstellung

Dennoch treten regelmäßig Situationen auf, bei denen man unsicher wird: Ist der rege Ausbruch an Unterhaltung in den Reihen, der gerade stattfindet, auf die gerade gestellte Diskussionsfrage zurückzuführen, oder auf einen Witz, den just ein Student erzählt hat? Schaut einen die Studentin in der ersten Reihe mit so glasigen Augen an, weil der Vortrag für sie keinen Sinn ergibt, oder weil sie unter Hangover leidet? Ist das Nicken und der kurze Blick eines anderen Studierenden, während er hektisch in die Tasten seines Laptops hämmert, das Zeichen seiner vertieften Anteilnahme und eines gelungenen Mitschriebs? Oder erlerntes Sozialverhalten, um den Dozenten zu besänftigen, während man Mails schreibt, oder eine Facebook-Message?

Die Feedback-Mechanismen dazu liefern bestenfalls indirekte und verzögerte Ergebnisse:

  • Die Evaluation der Vorlesung kommt i.d.R. Wochen später und gibt nur den Gesamteindruck wider, nicht das Geschehen in den Situationen.
  • Die übliche Frage am Ende der Vorlesung, ob denn das alles interessant und nützlich war, wird i.d.R. mit einem höflichen Nicken beantwortet. Dieses fällt zwar mehr oder weniger enthusiastisch aus, aber es unterstützt im Zweifel die Selbstsuggestion, dass man doch wohl mal wieder einen tollen Job geleistet hat.
  • Auch der Applaus am Ende eines Vortrags vor einer größerern Runde ist eher sozial codiert als eine ernsthafte Rückmeldung.

Die Frage ist also, ob sich der Prozess der Aufmerksamkeitsgewinnung und -haltung nicht besser monitoren lässt. Das erscheint insofern bedeutsam für die Lehre, als die Erwartungen der Zuhörer signifikant gestiegen sind. Während meiner Zeit an der Universität galt es noch als völlig normal , dass Professoren unverständliches und langeweiliges Zeug von sich geben, gerne im Nuschelton. Die Lektüre guter Literatur war da oft die bessere Wahl. Heute setzen hochglanzpolierte Youtube-Lernvideos den Standard.

Zielsetzung

Mit diesem Konzept wird ein Experiment zur Messung der studentischen Aufmerksamkeit in Realtime beschrieben. Die Durchführung des Experimentes erfolgt im Rahmen meiner nächsten Vorlesungen im Studiengang Unternehmertum, und zwar sowohl offline wie auch online.

Das Ziel besteht darin, das Aufmerksamkeitsniveau der Zuhörer möglichst direkt und unmittelbar zu erfassen und anzuzeigen – nicht nur dem Dozenten, sondern auch den Teilnehmern. Zum einen wird der subjektive Eindruck dadurch bestätigt (oder widerlegt), zum anderen wird den Studierenden dadurch deutlich gemacht, dass es auf ihren mentalen Zustand ankommt. Falls die Aufmerksamkeit nicht mehr gegeben ist, kann (bzw. muss) man als Lehrender sofort reagieren. Entweder, indem man seine Lehre anpasst, oder indem man auf die Metaebene geht und die Teilnehmer nach den Gründen für ihre Unaufmerksamkeit fragt. Die Gründe können ja vielschichtig sein und müssen nicht unbedingt beim Dozenten liegen.

Methodik und Konzept

Die Realisierung eines solchen Systems basiert natürlich auf digitalen Kommunikationskanälen. Der Dozent startet mittels eines geeigneten Tools eine Umfrage, die Studierenden nehmen per PC/Browser oder Smartphone teil. Die Frage lautet sinngemäß:

Wie aufmerksam sind Sie jetzt gerade?“

In der einfachsten Variante gibt es dazu drei Antwortmöglichkeiten: grün (bin mehr oder weniger dabei), gelb (bin abgelenkt bzw. unaufmerksam), und rot (bin ganz anderswo und für den Dozenten verloren).

Wichtig sind zwei Dinge:

  1. Die Abstimmung bleibt während der gesamten Vorlesung offen, und die Studierenden können jederzeit von einer Farbe auf die andere wechseln. Das Ergebnis wird in Echtzeit verändert, d.h. der Dozent hat immer eine (einigermaßen) aktuelle Einschätzung der Situation. Falls er sich nicht sicher ist, kann er zu einer Aktualisierung des Votings aufrufen.
  2. Das Ergebnis wird für alle sichtbar gemacht, z.B. über einen zusätzlichen Bildschirm, der sowohl vom Dozenten als auch den Teilnehmern einsehbar ist. Idealerweise stellt das verwendete Tool dafür eine hübsche Grafik zur Verfügung. Damit wird eine sofortige Auseinandersetzung mit schlechten Werten quasi erzwungen („Störungen gehen vor Inhalte“).

Umsetzung

Ein Tool, das exakt diese Funktionalität liefert, ist die „Abfrage“-Funktion der Videokonferenz-Plattform „Adobe Connect„, die wir für unsere Online-Vorlesungen nutzen. Hier lässt sich das also problemlos direkt integrieren:

Connect-Abstimmung per PC und Tablet, hier mit fünf Auswahloptionen

Schwieriger ist dies bei – den immer noch überwiegenden – Offline-Vorlesungen. Am Sa 24.11.18 setzten wir versuchsweise mehrere Systeme ein, zum einen auch Connect:

Connect-Abfrage mit drei Optionen – diesess kleine Fenster kann bei Online-Vorlesungen gut in einer Ecke offen bleiben
Die grafische Auswertung erfolgt meist über Säulendiagramme

Das hat sogar funktioniert, aber nur wegen einer Abstimmung dieses mächtige System zu verwenden, scheint ein wenig überdimensioniert.

Andere, webbasierte Systeme wie Umfrageonline, Eduvote etc. sind einfacher zugänglich, lassen jedoch die permanente Echtzeit-Veränderungen nicht oder nur begrenzt zu.

Beim ersten Test lief eine Stopuhr im Hintergrund, die alle zehn Minuten piepte und die Gruppe an eine Aktualisierung der Stimmabgabe erinnerte. Das hat sich nicht bewährt, denn so wird jedesmal die Diskussion unterbrochen.

Der nächste Test, dann online, erfolgt am Di 27.11.18. Die Ergebnisse werden an dieser Stelle berichtet.

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