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Dr. Sabina JeschkeDr. Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005
eLearning in Mathematik und
Naturwissenschaften
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TU BerlinSabina Jeschke & Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Hintergrund:
TU-Berlin: etwa 30.000
Studierende
Schwerpunkt:
Ingenieurswissenschaften,
ebenso Physik, Mathematik,
Geisteswissenschaften
HM für Ingenieure: ca. 1.500…
2.000 Hörer, parallel in fünf
Zügen
Multimedia Zentrum für
eLearning, eTeaching and
eResearch „MuLF“
Eingebettet in die Fakultät für
Mathematik und
Naturwissenschaften
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TU BerlinSabina Jeschke & Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Veränderte Anforderungen an dieMathematische Ausbildung
für Mathematiker
für Anwenderder
Mathematik!
UND
Anforderungen:
• Verständnisorientierung
• Selbständigkeit im Lernprozess,
Lebenslanges Lernen
• Interdisziplinarität & Soft Skills,
Teamfähigkeit
Impulse:
• Verfügbarkeit von
Mathematischer Software
• Rasanter Wissenszuwachs
• Steigende Komplexität der
Aufgabenbereiche
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TU BerlinSabina Jeschke & Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Generationen der eLTR-Technologie:
Erste Generation:
Informationsdistribution
Dokumentmanagement
Passive, statische Objekte
„Simple“ Trainingsszenaríen
Isolierte Kommunikationsanwendungen
Elektronische Präsentationsumgebungen
Dynamische Inhaltsverwaltung
Modulare, flexible Wissensbausteine
Hohe Interaktivität und Adaptivität
Komplexe Trainingsszenarien
Integrierte Kooperationsumgebungen
Unterstützung aktiver, explorativer Lernprozesse
Moderne Mensch-Maschine-Interfaces
Next Generation:
Aktueller Forschungs- &Entwicklungsgegenstand
Einsatz an vielen nationalen und internationalen Universitäten,
i.a. nicht durchgängig
WebCT& Co.
Virtuelle LaboreMumie Cinde-
rellaAppletFactory
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TU BerlinSabina Jeschke & Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Klassifikation von eLearning in vier Bereiche
Content-Bereich:
Semantic Retrieval Bereich:
Übungsbereich:
Virtual Lab Bereich:
Content
Retrieval
Training
VirtLabs
Kommunikation & Kooperation
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
• Unterstützung der Präsenzlehre• Zusammenstellung von Kurses aus elementaren Wissensatomen• Nichtlineare Navigation innerhalb der Kurse• Kurserstellung mittels Course-Creator• Trennung Rolle Autor - Dozent• LaTeX als Autorenwerkzeug, MathML zur Darstellung• Visualisierungen von mathematischen Konzepten und Objekten• Beinhaltet Multimedia-Elemente, Applet-Factory als Autorenwerkzeug• Java-Application-Server, XML-Technologie
Content
Konzipiert von:
Dr. Sabina Jeschke/
Prof. Ruedi Seiler
TU Berlin
Content-Bereich
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Mumie – Navigationsnetzwerk:
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Mumie Content – der CourseCreator:
Rohe Kursstruktur ohne
Inhaltszuweisung
Zuweisung von Inhaltsbausteinen an die Knoten
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• Gliederung von Übungseinheiten entlang von Übungspfaden• Interaktive, konstruktive Aufgaben• Realisiert durch Java Applets• eingebettet in Aufgabennetzwerke• Engine: MathML, Java-Applets über Application-Server
Training
Konzipiert von:
Dr. Sabina Jeschke/
Prof. Ruedi Seiler
TU Berlin
Übungs-Bereich
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
ÜbungsbereichBeispiel: Hausaufgabe zu linearen Abbildungen
Aufgaben zu einem Themengebiet
Navigation im Kurs
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Mumie (Übungsbereich) – Übungsnetzwerk:
Hausaufgabe: Löse die Differentialgleichung…Ingenieure: Sei y(t) = exp(wt)
…Mathematiker: Sei z(t)=(y(t),y´(t))…
Diagonalisiere A über…
Status:
im Aufbau
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
• Ausgangspunkt: Erstellen eines Lexikons aus bestehendem Material• Aufbau von Wissensnetzen• Darstellung fachspezifischer Zusammenhänge• Halb-automatisches Parsen natursprachlicher Texte• Quelltexte in LaTeX
Retrieval
Entwickelt von:
Dr. Nicole Natho &
Sebastian Rittau
TU Berlin
Semantic Retrieval-Bereich
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Mumie Semantic Retrieval Bereich
LaTeX
EntitätenTheoreme, Lemmata
Definitionen
Sätze
SemantikTripel aus Objekten und
Relationen
Knowledge Base
Retrieval
Konvertierung nach TIE, Ausnutzung
von LaTeX Annotationen
Aufbrechen in die Binnenstruktur
Linguistische Analyse (Chomskys
Transformationsgrammatik)
Ziel: Aufbau von Wissensnetzen zur
Darstellung von Sachzusammenhängen auf
Benutzeranfrage
Status:
im Aufbau
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
• Freiraum für selbstständige Experimente: Lernen durch Entdecken• Zusammenstellung von Laborelementen zu Experimenten• Integration von numerischen Tools und CAS• Diverse Oberflächen verschiedener Komplexität für div. Einsatzzwecke• Unterstützung kooperativer (u. Remote) Lernszenarien • Integration intelligenter Assistenten (prototypisch)
VirtLabs
Entwickelt von:Dr. Thomas RichterTU Berlin
Virtuelle Labore
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Begriffsklärung „Virtuelle Labore“
Definitionsversuch: Virtuelle Labore sind Umgebungen, die realen Laboren nachempfunden sind, und in denen – computergestützt – Experimente entworfen, „aufgebaut“ (erstellt)und durchgeführt werden können.
Dabei werden Experimente i.a. nicht an realen Aufbauten, sondern an rechnerimplementierten abstrakten Algorithmen realisiert.
Diese Algorithmen bilden dabei entweder reale Geräte und Gegenstände oder aber theoretische Konzepte und Objekte ab.
Virtualität
(Math./Fachl.) Komplexität
Flexibilität
Kompositionsfähigkeit
Charakteristika/
Kriterien:
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Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
Einsatz Virtueller Labore
In theoretischen Gebieten:
In experimentellen Gebieten:
Experimenteller Zugang zu abstrakten ObjektenErfahrbarkeit abstrakter KonzepteTrial-and-Error-Zugang zu neuen Erkenntnissen
Verfügbarkeit zusätzlicher Experimenteständige ZugangsmöglichkeitSteigerung VersuchskapazitätSicherheitsaspekteEffekt in „Reinform“ beobachtbar
• Mathematik• Theoretische Physik• Theoretische Chemie• Theoretische Gebiete der
Ingenieurwissenschaften
• Experimentalphysik• Experimentelle Chemie• Experimentelle Gebiete der
Ingenieurwissenschaften
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Didaktische Anforderungen an Virtuelle Labore:
Vermittlung von Problemlösekompetenz
Unterstützung explorativen Lernens
Adaption an individuelle Bedürfnisse der
Benutzer(gruppen)
Unterstützung kooperativer Lernszenarien
Interdisziplinäre, fachübergreifende Verschränkungen
Unterstützung MULTIPLER Einsatzszenarien:Motivation
Demonstration, Vorführmode (Präsenslehre)
Umgebung für (vor- und nachbereitende)
Übungs- & Trainingsszenarien Teamarbeit &
Projektarbeit
Demo-Umgebung für (insb. mündliche)
Prüfungen
Selbstständiges, experimentierendes
Entdecken
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Konsequenzen für das Softwaredesign:
Modularer AufbauTrennung von Oberfläche und RechenkernBereitstellung mehrerer GUIs für versch. EinsatzzweckeInterface-Layer zur Verknüpfung von Experimenten
Einsatz offener StandardsOffene, dokumentierte Schnittstellen
ermöglichen und unterstützen die Zusammenstellung von Laborelementen aus verschiedenen Quellen
Netzwerk-basierte Komponenten („Groupware“)um kooperative/remote Lern-Szenarien umzusetzen
Plattform-Unabhängigkeit
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Erstellung von Experimenten aus Laborkomponenten mittels Oorange
Java-Oberfläche für Praktika und
Demonstrationsexperimente
VideoEasel: Ein virtuelles Labor für Statistische Mechanik (DFG Zentrum MATHEON)
Rechenkern hier:Ein programmierbarer zellulärer Automat
implementiert die mikroskopische Dynamik und Messgeräte
=> Reichhaltiger Fundus von Experimenten:
• Ferromagnetismus und das Ising-Modell• Gittergase• Entropie und der zweite Hauptsatz der
Termodynamik• Bildentrauschung (nach Geman & Geman)• Partielle Differentialgleichungen• Bildverarbeitung durch Konvolutionsfilter
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Kooperative Lernszenarien:
Oorange & Maple
Dozent/Kommilitonen
Studierende
Java Oberfläche
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Konnek-tor
Konnek-tor
Oberfläche Oberfläche
Architektur „Virtuelle Labore“
VideoEasel(Simulation &
Berechung)
Benutzerverwaltung
InterfacesWeiteres
Labor
CAS:Maple,Matlabetc…
Integration externer Werkzeuge
Browser/ Interface
Browser/ Interface
Browser/ Interface
Kooperation
Assistenten
Oberfläche
Status:
im Aufbau
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Praxiserfahrung: Ein Kurs über das Ising-Modell
Freie Energie f(h,T) Magnetisierung m(h,T)
=> m ~ ∂f/∂h
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Das MuLF-Zentrum:
TU-Medienzentrum
für
Lehre & Forschung
Beratung
Multimedia-Schulung
Multimedia-Testlabor
Koordination
Information
InterdisziplinäreMultimedia-Forschung
InterdisziplinäreMultimedia-Lehre
Softwareentwicklung
Softwareintegration
Inhaltsentwicklung
Öffentlichkeitsarbeit
IndustriekooperationDrittmitteleinwerbung
Service &Dienstleistungen
Forschung,Entwicklung & Lehre
Organisation &Management
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eLearning Aktivitäten an der TU-Berlin
Von Konzeption ...
WASFachdisziplin(Mathematik,
Naturwiss., Ing.)
... bis Implementation
WIE
WOZU
Einsatz, Nutzer(Didaktik & Fachdidaktik,
Usability-Studies)
Informatik(Softwarearchitektur,Datenbankmodelle,
Serverkonzepte,Portaltechnologien,Formale Sprachen,
Algorithmen,...)
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TU BerlinSabina Jeschke & Thomas Richter
Berliner XML Tage 2005eLearning in Mathematik und Naturwissenschaften
The End!