Der Begriff des Konnektivismus wird in Wiki-Learnia weitreichender verstanden als in der Literatur. Nutzer können sich nicht nur mit anderen Nutzern verbinden, sondern sind zusätzlich über den Learning-Hub mit lernzielorientierten Inhalten und zugehörigen Personen (z. B. Autoren, Tutoren) verknüpft. Die hierfür erforderliche Technologie ist eine semantische Metasuchmaschine, deren konzeptueller Funktionsaufbau in Abbildung 2 dargestellt ist.

Abbildung 2 - Semantische Metasuchmaschine von Wiki-Learnia

Bevor die eigentliche Suche nach passenden Lerninhalten startet (Phase 2 des Lernprozesses), wird zunächst eine Suchanfragen-Optimierung durchgeführt. Da die verknüpften Suchmaschinen Keyword-orientiert arbeiten, werden in einem ersten Schritt mit Hilfe eines Wörterbuchs Artikel, Pronomen, Präpositionen und Konjunktionen aus der eingegebenen Suchphrase entfernt. Basierend auf dem Ersetzen der übrig gebliebenen Schlüsselwörter mit Synonymen aus eigenen und externen Wörterbüchern (openthesaurus.de) werden zusätzliche Suchanfragen generiert, was für die Vollständigkeit der Suchergebnisse relevant ist. Da die Suchmaschinen der verlinkten Repositorien teilweise unterschiedliche Ergebnisse bei veränderter Reihenfolge der Wörter liefern, wird auch diese variiert. Somit ergeben sich i. d. R. mehrere Suchanfragen, welche anschließend parallel durchgeführt werden. Neben der internen Wiki-Learnia-Datenbank werden hierbei verschiedene externe Quellen im Internet (Bibliotheken, Videoplattformen, soziale Netzwerke u. v. a. m.) durchsucht, was die oben angedeutete Erweiterung des klassischen Konnektivismus-Begriffs darstellt. Neben der Verbindung zwischen den Lernern (“Mensch-zu-Mensch-Kommunikation”) findet hier eine “Maschine-zu-Maschine-Kommunikation” zum Auffinden von passenden Inhalten statt. Die in den Suchprozessen gesammelten Ergebnisse werden für den Nutzer aufbereitet ausgegeben. Nach aktuellem Stand der Entwicklung werden dabei gleiche Suchergebnisse eliminiert und die Verbliebenen anschließend kategorisiert dargestellt (siehe Abb. 3). Wie dem Beispiel der Abbildung entnommen werden kann, werden neben Wiki-Learnia-Artikeln sowie -Nutzer, in denen das Suchwort vorkommt, eine Reihe von externen Materialien wie MOOCs, News sowie weitere Webinhalte (Bücher, Videos, Beiträge etc.) gefunden.

Abbildung 3 - Anzeige der Suchergebnisse

In weiterführenden Forschungsarbeiten wird derzeit an Verfahren gearbeitet, um die Suchergebnisse auf Basis von Metadaten und semantischen Analysen, sowie unter Einbezug des Nutzerkontextes (Lernziel, Lernniveau, Lernpräferenzen) zu optimieren. Hierfür sollen die Resultate zunächst anhand vorhandener Metadaten (Quelle, Datentyp, Erstellungsdatum, Autor etc.) analysiert werden. Hat der Nutzer im Profil beispielsweise als bevorzugtes Medium “Video” angegeben, so werden ihm vorrangig Ergebnisse aus Videoportalen oder MOOC-Kursen mit Vorlesungsaufzeichnungen präsentiert. Wurde vorab ein individuelles Lernziel gewählt, können auch semantische Analysen der Inhalte herangezogen werden, um passende Materialien zu offerieren. Diese Eigenschaften werden in Zukunft die schlüsselwort-orientierte Metasuchmaschine mit Einbeziehung von Synonymen zu einer bedeutungserschließenden Metasuchmaschine mit Einbeziehung von Ontologien für eine intensiver zielgerichtete Verknüpfung von Nutzern mit noch zielangenäherten (passgenauen) Inhalten weiterentwickeln.

Die semantische Metasuchmaschine ist vollkommen in die soziale Umgebung von Wiki-Learnia integriert. Neben der aktiven Datensuche dient die Technologie auch als Basis für ein Empfehlungssystem, welches dem Nutzer stets interessante Ergebnisse aus allen verknüpften Repositorien bietet.

Neben der semantischen Metasuchmaschine zum Auffinden von Daten dienen verschiedene Autorenwerkzeuge zum Erstellen von eigenen Inhalten. Wie der Name der Plattform bereits impliziert, basiert Wiki-Learnia auf einer erweiterten Wiki-Software, welche in der Standard-Version unter anderem auch Wikipedia als Autorenwerkzeug dient. Hierdurch wird dem Nutzer ein mächtiges Tool zum kollaborativen Erstellen und Editieren von Lerninhalten geboten. Die Eingabe erfolgt dabei mittels eines intuitiven WYSIWYG-Editors, welcher die bekannte Handhabung gängiger Office-Programme aufweist. Durch vielfältige Anpassungen und Erweiterungen des Wiki-Editors, welcher vorrangig zur Erstellung von textuellen Inhalten konzipiert wurde, lassen sich mittels Learning-Hub unterschiedliche Medien aus externen Quellen integrieren, wodurch sich multimediale Lernobjekte wie bspw. MOOCs kreieren lassen. Ein nativer Versionierungsmechanismus zur Verwaltung unterschiedlicher Versionen (bspw. eine Arbeits- und eine Prüfungsversion) rundet das Autorenwerkzeug ab.

Daneben existieren noch zwei Tools zur Anfertigung spezieller Lernmaterialien, welche sich ebenfalls in die Lernobjekte integrieren lassen. Eines dient zum Erstellen von E-Lectures, also multimedialen Präsentationen samt Videoaufzeichnung (siehe Abb. 4). Als native App für mobile Geräte realisiert, lassen sich somit bequem Vorträge auch unterwegs einsprechen und mit den erstellten Begleitfolien synchronisieren. Das Ergebnis kann im Anschluss nahtlos zu Wiki-Learnia übertragen und in beliebige Inhalte eingefügt werden.

Abbildung 4 - Tool zum Erstellen von E-Lectures

Ein zweites Werkzeug dient zur Erstellung von sogenannten “Videoquiz” (siehe Abb. 5). Mit dem Online-Editor lassen sich Videos, auch von externen Portalen wie YouTube, mit unterschiedlichen Selbsttestaufgaben überlagern, die dem Lerner zu definierten Zeiten im Video gestellt werden. Das Video selbst bleibt dabei unangetastet, wodurch sich beliebig viele Quiz zu einem Video erstellen lassen. Je nach Beantwortung der Frage kann das Video entweder normal weiterlaufen, an eine andere Stelle springen oder gänzlich auf einen neuen Inhalt verweisen. Der Prototyp dieser Anwendung kann unter http://quiz.wiki-learnia.org selbst ausprobiert werden.

Abbildung 5 - Tool zum Erstellen von Videoquiz

Für den individuellen Lernprozess spielen die Autorenwerkzeuge mehrere Rollen. Einerseits werden mit ihrer Hilfe eigene Inhalte erstellt, welche wiederum als Lernmaterialien zur Verfügung stehen. Andererseits kann auch während des Lernprozesses neu gewonnenes Wissen aus externen Informationen extrahiert und zu einem bestehenden Inhalt ergänzt oder zu einem neuem zusammengesetzt werden. Dieser Vorgang besitzt einen reflexiven Charakter, da der Nutzer das frisch Gelernte eigenständig resümieren und wiedergeben muss. Durch das Feedback und den Disput mit der Community findet gleichzeitig eine Überprüfung des Gelernten statt.

Da Lernen einen Prozess darstellt, den jedes Individuum nach seinen Bedürfnissen selbstständig organisieren muss, bietet Wiki-Learnia weitere spezifische Werkzeuge zur Unterstützung. Eines davon erlaubt die Festlegung eines individuellen Lernziels, was der ersten Phase des Lernprozesses entspricht. Der Nutzer kann sein Lernziel entweder selbstständig manuell wählen oder aber das System legt dieses fest, basierend auf der Historie konsumierter Inhalte. Das Prinzip dahinter beruht auf der Kategoriesierung von Wiki-Learnia-Inhalten. Autoren können ihren Lernmodulen eine oder mehrere Kategorien zuordnen, indem sie diese entweder aus bereits existierenden auswählen oder eigenständig formulieren. Hierbei können auch Ober- und Unterkategorien definiert werden, wodurch sich Hierarchien herausbilden. Nutzer können nun eine beliebige Kategorie als Lernziel bestimmen, um nachfolgend gezielt nach passenden Inhalten in den verknüpften Repositorien zu suchen. Auch das interne Empfehlungssystem wählt seine Einträge basierend auf dem aktuellen Lernziel. Außerdem können auf diese Weise Nutzer mit gleichem oder ähnlichem Bestreben ausfindig und zu Lern-Communities aggregiert werden.

Auf Basis von WikiTrails [18] werden dem Nutzer auch (semi-) automatisch generierte Lernpfade geboten. Dieser Ansatz beruht auf der Beobachtung einzelner Nutzungspfade beim Lernen, welche unter Verwendung bestimmter Verknüpfungsstrategien und unter Beachtung von Community-Bewertungen zu eigenständigen Lernpfaden zusammengesetzt werden. Diese können dem Nutzer unter Umständen die aufwendige Suche nach geeigneten Lernmaterialien (Phase 2 des Lernprozesses) sowie die Extrahierung relevanter Informationen (Phase 3 des Lernprozesses) erleichtern.

Zwei weitere Tools dienen der Anfertigung persönlicher Lernmaterialien, was die dritte Phase (Informationsextraktion) beim Lernen unterstützt. Mit dem sogenannten “Annotator” können Lerner individuelle Anmerkungen den Wiki-Inhalten beifügen (siehe Abb. 6). Die privaten Annotationen (eigene Anmerkungen sind gelb eingefärbt in der Abbildung) werden dauerhaft gespeichert, können jederzeit bearbeitet, gelöscht und mit Freunden geteilt werden (Anmerkungen von Freunden sind rot eingefärbt in der Abbildung).

Abbildung 6 - Annotator

Der “Summarizer” ist ein Tool zur Erstellung individueller Zusammenfassungen (siehe Abb. 7). Beliebige Inhalte aus unterschiedlichen Modulen von Wiki-Learnia können hierzu den privaten Notizen hinzugefügt werden, welche anschließend frei editiert und ggf. mit weiteren Informationen angereichert werden können. Auch die Zusammenfassungen lassen sich mit Freunden austauschen oder einfach privat auf das mobile Gerät laden und zum Lernen für unterwegs nutzen.

Abbildung 7 - Summarizer

Mit der Möglichkeit der tutoriellen Betreuung durch Fachexperten sowie der abschließenden Zertifizierung des Gelernten bietet Wiki-Learnia hier als Vermittlerplattform eine weitere Unterstützung des gesamten Lernprozesses.

Gemäß den Grundzügen des Konnektivismus unterstützt Wiki-Learnia nativ die Verbindung zwischen Nutzern. Hierfür bildet ein soziales Netzwerk die Basis. Jedes Mitglied der Wiki-Learnia-Community verfügt über eine eigene Profilseite, auf der Bilder und Beschreibungen zur Person hinterlassen werden können. Hier werden auch sämtliche innerhalb von Wiki-Learnia absolvierten Kurse sowie die erworbenen Zertifikate automatisiert vermerkt. Dem Nutzer steht es frei, diese auch nach außen hin zu präsentieren.

Über die Profile können sich die Mitglieder untereinander verbinden und sowohl über unterschiedliche synchrone als auch asynchrone Kommunikationskanäle Informationen austauschen. Letzteres beinhaltet ein Nachrichten-Postfach, welches eingehende sowie ausgehende Nachrichten archiviert und über eine Suche stets zugreifbar macht. Auch die sogenannte “Wiki-Learnia-Wall”, eine private Pinnwand jedes Einzelnen zum Austausch und Kommentieren von Inhalten, gehört in diese Gruppe. Die Kommentarfunktion ist zudem im gesamten System integriert, sodass sich bspw. auch ganze Artikel diskutieren lassen. Für einen strukturierten Disput steht überdies ein vollständig integriertes Forum bereit. Die synchrone Kommunikation wird durch einen Live-Chat-Messenger realisiert, welcher zu jeder Zeit und überall innerhalb von Wiki-Learnia aktiv ist. Hier besteht auch die Möglichkeit eines Multi-Video-Chats, in welchem sich mehrere Nutzer gleichzeitig per Videotelefonie austauschen können. Die zugrundeliegende Technik basiert auf dem offenen Standard zur Echtzeitkommunikation WebRTC [19], der einzig einen modernen Webbrowser voraussetzt und keinerlei zusätzliche Software benötigt.

Um auch den netzwerkübergreifenden Austausch mit Nutzern anderer Portale zu gewährleisten, können die Accounts externer Dienste wie Facebook und Twitter mit dem Wiki-Learnia-Account verbunden werden. Als Folge werden Nachrichten der Netzwerke synchronisiert und Beiträge aller Plattformen gemeinsam auf der Wiki-Learnia-Wall dargestellt (siehe Abb. 8). Um die Informationsflut einzudämmen, konnen per Knopfdruck Beiträge einzelner Quellen aus- bzw. eingeschaltet werden. In einer weiterführenden Entwicklung wird derzeit an einem semantischen Filter gearbeitet, der sämtliche Beiträge der Wiki-Learnia-Wall extrahiert, welche am besten zum jeweiligen Lernziel passen.

Abbildung 8 - Wiki-Learnia-Wall

Somit unterstützen die Werkzeuge der vierten Säule ganzheitlich den Lernprozess. Neben der Möglichkeit, passende Inhalte aus verknüpften Portalen zu gewinnen, dienen vor allem die vielen Kommunikationsmittel der Erreichung des individuellen Lernziels.

Das mediengestützte Juniorstudium der Universität Rostock hat das Ziel, Schülern Fachinhalte der ersten Studiensemester online zur Verfügung zu stellen und sie als virtuelle Studierende aufzunehmen. So wird einerseits eine fachliche Einführung realisiert und andererseits die organisatorische Vorbereitung ermöglicht, z. B. durch intensives selbstbestimmtes Lernen, wie es im späteren Studium notwendig ist. Fachspezifische Studieninhalte sind für Schüler der gymnasialen Oberstufe ohne die Möglichkeit einer intensiven fachlichen Betreuung oft nur schwer zu bearbeiten. Klassische MOOCs, Vorlesungsfolien oder Fachbücher, die von vielen Autoren und Hochschulen bereitgestellt werden, ermöglichen i. d. R. keine oder eingeschränkte soziale Kontakte zu den Autoren der Inhalte oder entsprechenden Tutoren und sind daher für Schüler oftmals ungeeignet.

Das mediengestützte Juniorstudium gibt Schülern der Oberstufe die Möglichkeit, frühzeitig Inhalte und Prozesse eines späteren Studiums zu erfahren. Reguläre Vorlesungen werden in einer für das Online-Lernen angepassten Form als Videos mit ergänzenden Vorlesungsinhalten bereitgestellt und um die Möglichkeit einer Online-Kommunikation mit Dozenten sowie Fachtutoren erweitert. Es wird daher eine Plattform zur Bereitstellung von Inhalten (Videostreams, Folien, Texte, Aufgaben) benötigt, sowie ein Lehr-/Lernmanagement-System (LLMS) zur Kommunikation und Koordination der Veranstaltungen. Im mediengestützten Juniorstudium gibt es einige besondere Anforderungen an die LLMS-Plattform:

Bislang wurde im mediengestützten Juniorstudium ein herkömmliches LLMS mit verschiedenen Erweiterungen eingesetzt, das aber für die Bereitstellung von Online-Lerninhalten und die o. g. Anforderungen nur unzureichend geeignet ist. So erwies sich das eingesetzte System als sehr unintuitiv. Bestimmte Funktionen sind erst nach längerer Suche zu finden, was zu einer deutlichen Erschwerung und Verlangsamung von Arbeitsprozessen führt. Zudem zeichnet sich das LLMS durch eine hohe Fehleranfälligkeit und eine Reihe “Bugs” aus, die auch durch regelmäßige Aktualisierungen nicht zu beheben sind. Soziale Netzwerkfunktionen wie die Möglichkeit der Darstellung auf einer persönlichen Seite, das Veröffentlichen von Fotos oder Videos, das Vernetzen der User untereinander sowie das Hinzufügen von Freunden fehlen. Insgesamt wirkt das System veraltet und aktuellen Anforderungen eines modernen LLMS, welches auch elementare Bestandteile eines sozialen Netzwerks aufweisen sollte, nicht mehr genügend. Folgerichtig sollte die Chance genutzt werden, Wiki-Learnia auch für das Juniorstudium einzusetzen und damit besonders der Zielgruppe der 15- bis 20-jährigen durch ein adäquates Lehr- und Lernmanagementsystem mit integriertem sozialem Netzwerk optimal zu entsprechen.

Wie bereits ausführlich beschrieben, basiert Wiki-Learnia auf einem sozialen Netzwerk. So können Nutzer sich und ihre erworbenen Kompetenzen über ihr Profil nach außen hin präsentieren, sich mit anderen Mitgliedern der Community verbinden, miteinander kommunizieren, Inhalte teilen und somit gemeinsam lernen. Diese Mechanismen sind den Schülern des Juniorstudiums der Universität Rostock als “digital natives” bestens bekannt, was die Motivation steigert sowie die Hemmschwelle zum Arbeiten mit dem System und gegenseitigen Erfahrungsaustausch senkt. Mit Facebook, Twitter und Co. stehen sie täglich mit diesen Technologien in Kontakt. Dank der Möglichkeit, diese Netzwerke mit dem Wiki-Learnia-eigenen Account zu verknüpfen, wird die Bildung netzwerkübergreifender Übungs- und Lern-Communities gefördert. Weiterhin dienen die gesammelten Beiträge der externen Portale als Informationsquelle zur Unterstützung des individuellen Lernprozesses. So lassen sich mit Hilfe der semantischen Metasuchmaschine gezielt Daten finden, welche einen Bezug zum derzeitigen Lernziel besitzen, wie bspw. News zum Thema oder aktuell geführte Fachdiskussionen. Diese weiterführenden Lerninhalte sind insbesondere für Juniorstudenten wichtig, da sie i. d. R. noch kein tiefgreifendes Fachwissen im Umfeld des Lerninhalts besitzen.

Die besonderen Anforderungen vielfältiger Kommunikations- und Diskussionsmöglichkeiten beim Juniorstudium werden in Abbildung 9 detaillierter dargestellt. Juniorstudenten müssen vor allem synchron mit anderen Teilnehmern sowohl textuell, als auch über Audio- und Videoverbindungen kommunizieren können, um Fachdiskussionen zu ermöglichen. Dies erleichtert zudem die Abbildung von Präsenzveranstaltungen wie kleineren Seminaren, Konsultationen oder sogar Prüfungen, welche nicht von allen Schülern aufgrund ihrer örtlichen Verteilung wahrgenommen werden können. Aber auch eine asynchrone Kommunikation muss möglich sein, um die zeitliche Unabhängigkeit der Lerner zu gewährleisten. Während klassische LLMS i. d. R. lediglich textuelle Kommunikation unterstützen, ist mit der Wiki-Learnia die gesamte Bandbreite der dargestellten Kommunikationsmöglichkeiten realisierbar.

Abbildung 9 - Kommunikation LLMS vs. Wiki-Learnia

Lernen durch Lehren wird gern als probates Mittel zur Wissensvermittlung genutzt [22]. Durch die Wiki-Basis können die Schüler kollaborativ Inhalte erstellen und mit den restlichen Nutzern teilen. Hierbei müssen die Autoren miteinander interagieren und sich selbstständig koordinieren, was dem Grundgedanken des Social Learning entspricht. Mit dem Annotator und dem Summarizer existieren zwei Tools, welche den Nutzer in seiner individuellen Arbeit mit den Lernmaterialien unterstützen. Mit der jeweiligen Sharing-Funktion wird auch hier wieder die Kooperation zwischen den einzelnen Schülern gefördert.

Die dargestellten Möglichkeiten von Wiki-Learnia machen dieses Softwaresystem zu einem hervorragenden Werkzeug zur Nutzung in Online-Studierendenumgebungen wie dem hier skizzierten Juniorstudium, was in ersten Testversuchen bestätigt werden konnte. So wurde im August 2013 die Usability der Plattform untersucht [23] (vgl. [24]). Mit einer qualitativen Auswertung von Protokollen "lauten Denkens" (vgl. [25]) von Testnutzern konnte gezeigt werden, dass Wiki-Learnia die ISO-Norm 9241/110 ("Grundsätze der Dialoggestaltung" [26]; vgl. [27]) erfüllt [23]. Hinsichtlich der Kriterien der Norm (Aufgabenangemessenheit, Selbstbeschreibungsfähigkeit, Steuerbarkeit, Erwartungskonformität und Fehlertoleranz) wurden zwar vereinzelt Probleme deutlich (ebd.), die jedoch die Nutzbarkeit insgesamt nicht kritisch gefährdeten und mittlerweile behoben wurden. Gleichwohl ist darauf hinzuweisen, dass es sich bei der Studie um eine Laborsituation handelte und dass eine großflächige Studie zur Software im Alltagseinsatz noch aussteht. Im Rahmen eines prototypischen Einsatzes von Wiki-Learnia im mediengestützten Juniorstudium soll dies in naher Zukunft nachgeholt werden.