Vorteile und Herausforderungen von IBL

IBL geht von einem Problem aus, anstatt feststehende Fakten zu präsentieren oder einen glatten Weg zum Wissen zu zeigen. Die SchülerInnen steuern ihr eigenes Lernen innerhalb der von der Lehrkraft (die die Rolle eines Moderators/einer Ressource für die SchülerInnen übernimmt) gesetzten Parameter.

Bildung ist das, was bleibt, wenn alles, was man gelernt hat, vergessen ist

Einige Vorteile von IBL:

  • IBL vermittelt soziale Kompetenzen: Die SchülerInnen identifizieren ihre eigenen Untersuchungsbereiche und engagieren sich in praktischem Lernen, indem sie wissenschaftliche Verfahren zur Informationssuche einsetzen. Dieser Ansatz erhöht die Eigenverantwortung für das Lernen und verbessert die Fähigkeiten zum kritischen Denken.
  • IBL vermittelt relevantes Wissen: Fakten ändern sich, und die Informationen sind leicht verfügbar – was man braucht, ist ein Verständnis dafür, wie man die Masse an Daten erhält und ihnen einen Sinn gibt.
  • IBL schafft eine Kultur, die die Ideen der Lernenden wertschätzt: Bei IBL geht es nicht so sehr um die Suche nach der richtigen Antwort – denn oft gibt es keine -, sondern vielmehr um die Suche nach angemessenen Lösungen für Fragen und Probleme.

Digitale Lernumgebungen ermöglichen es den Lehrkräften, diesen Ansatz optimal zu nutzen und die Forderung nach nachhaltigen Kompetenzen für den Arbeitsmarkt, wie sie im Berufsbildungsleitbild 2030 des Sekretariats für Bildung, Forschung und Innovation dargestellt ist, umzusetzen.

Einige Herausforderungen in Bezug auf IBL:

  • IBL ist eine authentischere Nachbildung der realen Welt und kann daher chaotisch sein. Das endlose Umherwandern und die Suche nach Antworten kann verwirrend sein.
  • IBL muss mit anderen Lehrmethoden kombiniert werden, da es in der Praxis Grenzen hat und zu einer unangemessenen Ausbildung führen kann.
  • Der Lehrer muss einen Schritt zurücktreten und akzeptieren, dass die Ergebnisse weniger vorhersehbar sind als bei herkömmlichen Lehrmethoden.
  • Die individuelle Lernerfahrung hängt von der Fähigkeit des Einzelnen ab, selbständig zu forschen. Lernende können frustriert sein, wenn sie nicht in der Lage sind, eine Problemlösungsstrategie anzuwenden.

In Anbetracht dieser Herausforderungen planen wir insbesondere, die Interaktionsprotokolle der Auszubildenden mithilfe von Data-Mining-Methoden zu analysieren, um das individuelle Lernverhalten in digitalen SBL-Umgebungen besser zu verstehen. Dies könnte schließlich personalisierte Lernerfahrungen fördern und mehr Auszubildenden helfen, die beabsichtigten Lernergebnisse zu erreichen. Dies ist entscheidend, um Lernerfahrungen zu ermöglichen, die nicht nur Spaß machen, sondern auch pädagogisch sinnvoll sind.

Darüber hinaus wollen wir Lehrern und Bildungsexperten die relevanten Informationen an die Hand geben, die es ihnen ermöglichen, die Ausbildung individuell an die nachgewiesenen Bedürfnisse der Lernenden anzupassen.