Wie kann die Abbrecherquote von MOOCs reduziert werden?

Es ist nichts Neues, dass Massive Open Online Courses eine sehr hohe Abbrecherquote verzeichnen (dazu liest man allerhand unterschiedliche Zahlen). Fakt ist, dass die Kurse leider meistens immer noch für eine durchschnittliche Masse gestaltet sind, nicht aber auf einen einzelnen Teilnehmer angepasst werden können.

Harvard University und ein Lernplattform-Anbieter (TutorGen) haben vor diesem Hintergrund die MOOC Plattform (edX) mit einem intelligenten Tutoring System (SCALE) gekoppelt und so die Lernumgebung adaptiv gestaltet und gesteuert. Dabei war es ihnen möglich, im Rahmen eines experimentellen Desings (Experimentalgruppe und Kontrollgruppe, 435 Lernende), positive Erkenntnisse zur Bearbeitung von Aufgaben zu gewinnen. So zum Beispiel verzeichnete die Experimentalgruppe mit adaptiver Lernumgebung einen höheren Zuwachs an Wissen und die Quote der Kursabbrecher der Teilnehmenden mit geringem Wissen war kleiner in der Experimentalgruppe als in der Kontrollgruppe. Schlussendlich war die Experimentalgruppe auch ausdauernder im Lösen der Aufgaben (dies sehr wahrscheinlich durch die Abstimmung auf ihr aktuelles Kompetenzniveau).

Dies sind durchaus vielversprechende Erkenntnisse, die sich letztendlich auch positiv auf die Abbrecherquote von MOOCs auswirken dürften. Eine weitere Möglichkeit, die Teilnehmer von MOOCs zu motivieren, könnte das Peer Review System sein, welches ich im Rahmen eines Kurses zu Internet of Things von der Plattform openSAP kennen gelernt habe. Dazu stelle ich meine Erkenntnisse und Learnings auch an der SeLC-Konferenz vom 4.-5. April 2017 in Zürich vor.

Bildquelle: Pixabay

Autor: Prof. Dr. Andrea Back

Tags: Learning Innovations