BrainSwipe

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Projektlaufzeit:
Oktober 2015 – März 2016

Projektmitglieder:
Peter Sonnleitner (Web Engineering)
Katharina Kolenc (Social Web)
Constantin Mayer (Social Web)
Hannes Steininger (Web Business & Economy)
Christoph Strutzenberger (Web Business & Economy)

Lehrveranstaltungen:
Methoden für interdisziplinäre Projekte I
Methoden für interdisziplinäre Projekte II
PR Interdisziplinäres Projektpraktikum

Die Grenze zwischen Fiktion von Computerspielen und der Realität vereint sich immer mehr und durch die zunehmende Verwendung von multimedialen Smartphones und Tablets sowie immer ansprechenderen Spielgestaltungsmöglichkeiten, höhere Nutzerinnen- und Nutzeraktivität sowie der Allgegenwärtigkeit von Computern.

Im Rahmen des Kurses „Interdisziplinäres Projektpraktikum“, war es das Ziel ein Projekt zu entwickeln, dass sich primär auf den Schwerpunkt Bildung stützt. Durch die vielseitigen Kompetenzen der Projektmitglieder, die aus den Bereichen Pädagogik, Wirtschaft sowie Informatik kommen, ist die Interdisziplinarität der Gruppe optimal gewährleistet. Nachdem die Gruppe Interviews mit Experten in Bereichen wie Medienpsychologie sowie e-learning geführt hat und sich umfassend mit der Thematik auseinandergesetzt hat, wurde der Entschluss gefasst eine mobile-learning-Anwendung zu erstellen.

Unter mobile-learning ist alles Lernen mit mobilen Endgeräten zu verstehen. Unter bestmöglicher Nutzung technologischer Voraussetzungen wird mobile-learning ein immer wesentlicherer Aspekt im Bildungsbereich –  neben herkömmlichen e-learning Anwendungen. Lernen findet demnach nicht nur zur organisierten Zeit an einem bestimmten Ort (zum Beipiel im Klassenzimmer), sondern auch in zu jedem anderen Zeitpunkt und an jeden Beliebigen Ort statt. Dieser Vorschlag für eine mobile Learning Anwendung darf also nicht nur bei der Bereitstellung einer Technologie enden, ebenso wichtig sind die Aspekte einer Ortsentkoppelung zwischen Lehrer und Lerner („distance-learning“), sowie eine Zeitentkoppelung zwischen Content-Bereitstellung und Content-Konsum zu realisieren, um so eine any-time, any-where Lernsituation zu schaffen.

Die Projektgruppe entwickelte im Laufe von einem Semester eine Lern- und Lehranwendung bestehend aus einer Applikation und einer begleitenden Internet-Plattform.

Die BrainsSwipe Applikation für Studierende

BrainSwipe ist eine mobile Lernanwendung, mit der man ohne großen Aufwand Fragenkataloge lernen kann. Muss man sich also für eine Klausur oder Prüfung vorbereiten, so kann man dazu passende Richtig­oder Falsch-Aussagen mit schnellen Wischbewegungen beantworten und Punkte sammeln.

Egal, wieviel Zeit man hat, oder wo man gerade ist, kann man den benötigten Lernstoff üben – so wird ein Zugabteil, das Wartezimmer beim Arzt oder die Kassaschlange zum spontanen Lernplatz. In verschiedenen Modulen kann man nun Fragen für einen Kurs durchgehen und sich dadurch immer weiter steigern und neue Module freischalten.

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Die BrainsSwipe Plattform für Lehrende

Begleitend zur Applikation wird noch eine Plattform entwickelt, die es potentiellen Kursentwicklern ermöglicht, Kurse für die Applikation zu erstellen.

Kurs-Entwicklerinnen und -Entwickler haben die Möglichkeit, eine unbegrenzte Anzahl an Kursen zu erstellen, die jeweils aus Modulen bestehen. Diese Module würden im optimalen Fall einen höheren Schwierigkeitsgrad als die vorangehenden besitzen. Hat man ein Modul erstellt, so bieten sich zwei Möglichkeiten:

  • Man fügt dank einer Funktion in der Plattform die Fragen mit Antworten oder Statements ein, verwaltet diese oder vergibt Eigenschaften und Regeln.
  • Man importiert die Fragen aus anderen Quellen (z.B.: Moodle), wo bereits Fragen aufgelistet sind.

Es können auch Hinweise oder Lehrinhalte eingegeben werden, die in gewünschten Fällen nach einer Frage angezeigt werden können. Hier wird auch angegeben, ob der Kurs für alle Personen öffentlich ist und in der Plattform in einer Kurs-Bibliothek angezeigt wird oder ob der Kurs nur intern (zum Beispiel nur für eine Lehrveranstaltung) verwendet wird.

Um ein vernetztes System zu erschaffen, kann jeder Frage eine oder mehrere Eigenschaften zugewiesen werden, so kann man individuell auf die Bedürfnisse jedes Einzelnen eingehen und Fragen so miteinander vernetzten, dass ein optimales Lernergebnis zustande kommt.

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