Die Anforderungen an den Beruf des Laboranten sind vielfĂ€ltig. Angehende Lernende mĂŒssen Interesse am Forschen und Experimentieren zeigen, eine aussergewöhnliche Beobachtungsgabe besitzen, ausdauernd und geduldig sein und die FĂ€higkeit zum vernetzten Denken mitbringen, um nur einige zu nennen (Quelle: berufsberatung.ch).
Diese Eigenschaften sind gleichzeitig die Voraussetzungen und die geförderten FĂ€higkeiten der Teilnehmer im Rahmen des Projekts ChemLab. Wir arbeiten daher mit Lehrerpersonen von Labortechnikern/innen zusammen, um innovative Wege zu finden, die natĂŒrliche Neugier ihrer SchĂŒler/innen und die wissenschaftlichen Methoden zu nutzen, um die FĂ€higkeiten zum kritischen Denken zu fördern.
Try again. Fail again. Fail better
In Zusammenarbeit mit Lehrern des GIBB (Berufsschule Bern) haben wir eine IBL-Aufgabe mit einer interaktiven Simulation entwickelt. Die SchĂŒlerinnen und SchĂŒler sollten mit verschiedenen Komponenten eines virtuellen Labors experimentieren, um das Beer-Lambert-Gesetz zu erforschen, das die AbschwĂ€chung von Licht beim Durchgang durch eine Substanz beschreibt.
Die Auszubildenden sollten vier verschiedene Konfigurationen einer Substanz in einem BehĂ€lter anhand der gemessenen Extinktion bewerten. Um zu verhindern, dass sie die Aufgabe durch einfache Nachbildung der vier Konfigurationen in der Simulation lösen, wurden die Werte fĂŒr die molare Konzentration und die optische WeglĂ€nge so gewĂ€hlt, dass sie nicht in der Schnittstelle ausgewĂ€hlt werden konnten. Stattdessen mussten sie selbstĂ€ndig einen Untersuchungsansatz erarbeiten, um die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen und eine Rangordnungslösung vorzuschlagen.
Im Anschluss an den Unterricht am GIBB haben Berufsschulen in der ganzen Schweiz das Lernangebot mit ihren Laborantenlehrlingen getestet.
Die wertvollen RĂŒckmeldungen von SchĂŒlern und Lehrern sowie die generierten Daten werden es uns ermöglichen, Forschung zu betreiben und die Lernerfahrung in der nĂ€chsten Version der Simulation drastisch zu verbessern.
Ausblick
Wir analysieren derzeit die Interaktionsprotokolle der Auszubildenden mit Hilfe von Data-Mining-Methoden, um das individuelle Lernverhalten in digitalen IBL-Umgebungen besser zu verstehen. Dies könnte letztendlich personalisierte Lernerfahrungen fördern und mehr Auszubildenden helfen, die beabsichtigten Lernergebnisse zu erreichen. Dies ist entscheidend, um Lernerfahrungen zu ermöglichen, die nicht nur Spaà machen, sondern auch pÀdagogisch sinnvoll sind.