Lernroboter im Unterricht | Problemlösen und Modellieren mit den Robotern Blue-Bot, Ozobot und Thymio
Zur Realisierung digitaler Bildung im schulischen Kontext ist es erforderlich, dass Lehrkräfte im Bereich IKT didaktisch-methodisch und wissenschaftlich qualifiziert sind. Das von der Universitätsgesellschaft Münster als Leuchtturmprojekt geförderte Projekt "Lernroboter im Unterricht", welches in der ersten Phase der Lehrkraftbildung verortet ist, setzt sich daher zum Ziel, Impulse für eine nachhaltige Qualifizierung von Lehramtsstudierenden zur Reflexion digitalen Kompetenzerwerbs zu geben. Hierzu wurde am Institut für Erziehungswissenschaft ein Seminar implementiert, das sich an Studierende aller Lehramtsformen wendet. Zu Beginn der Lehrveranstaltung, welche erstmals 2020 durchgeführt wurde, werden grundlegende Konzepte und Theorien der Medienbildung vermittelt. Anschließend regt das Seminar insbesondere zur Auseinandersetzung mit dem Prozessbereich Problemlösen und Modellieren des Medienkompetenzrahmens NRW an. Anhand ausgewählter Lernroboter wird deren Einsatz erprobt und basierend auf bildungswissenschaftlichen und disziplinübergreifenden Erwägungen evaluiert. Abschließend entwickeln die Studierenden eigene praktische Unterrichtsmodule für die jeweiligen Schulformen, in denen die Lernroboter bezugnehmend auf fächerübergreifende und spezifische Themen Anwendung finden und die im Rahmen von Hausarbeiten weiter ausdifferenziert werden. Das Seminarmaterial sowie die im Projekt entwickelten Unterrichtsmodule werden frei angeboten.
Entwickelte Unterrichtsmodule zu den Lernrobotern
Um bei Schüler:innen ein grundlegendes Verständnis und Bewusstsein für das Wirken von Algorithmen anzubahnen, werden immer häufiger Lernroboter im Unterricht eingesetzt. Durch die direkte Interaktion mit Lernrobotern erfahren die Schüler:innen nicht nur die algorithmische Wirkungsweise der Programmierungen als Bestandteil einer informatischen Grundbildung, sondern sie erlernen Kompetenzen im Problemlösen, da Programmierfehlern aktiv begegnet werden muss.
Die Webpräsenz des Forschungsprojekts "Lernroboter im Unterricht" (Universität Münster) bietet zu den Robotern Blue-Bot, Ozobot und Thymio entwickelte Unterrichtsmodule zum Download an. Die Module wurden von Lehramtsstudierenden gestaltet und zeigen, wie die Lernroboter fächerübergreifend und fachspezifisch in verschiedenen Jahrgangsstufen und Schulformen Anwendung finden können. Fachdidaktische Aspekte werden ebenso wie das entdeckende Lernen berücksichtigt. Alle Materialien stehen unter der Lizenz "CC BY 4.0". Die Nutzung ist kostenlos.
Um grundlegende Prinzipien und Funktionsweisen der digitalen Welt als Bestandteil digitaler Bildung in verschiedenen Kontexten zu vermitteln, weisen die Unterrichtsmodule thematische und fachliche Vielfalt auf. Ausgewählte Themen sind beispielsweise:
- "Der Blue-Bot und seine Müllprofis – Eine Unterrichtsstunde zur problemorientierten Planung und Umsetzung eigener Programmierungen mit dem Blue-Bot",
- "Es war einmal ein Ozobot... – Verwendung des Lernroboters Ozobot Bit zur Erweiterung der digitalen Kompetenz sowie zur Förderung der Erzählkompetenz im Deutschunterricht zum Thema Märchen" oder
- "Der Ozobot im Blutkreislauf – Der Weg des Blutes im menschlichen Körper".
Mithilfe eines Erklärvideos erhalten Sie über jedes Modul einen Überblick. Im Downloadbereich finden Sie jeweils eine konkrete Unterrichtsverlaufsplanung, eine Lehrkrafthandreichung inkl. didaktischer Hinweise sowie die adaptierbaren Unterrichtsmaterialien hinterlegt. Neben den Unterrichtsmodulen wird das universitäre Hochschulseminar online zum Download bereitgestellt.
Herausgeber: Forschungsprojekt "Lernroboter im Unterricht", Universität Münster, Prof. Dr. Horst Zeinz & Dr. Raphael Fehrmann
Bildnachweis: © LiU | R. Fehrmann
Dieses Projekt fördert die
Erreichung der Ziele für Nachhaltige Entwicklung:
Bildnachweis: © SDG / Bundesregierung
Dissertation zum Projekt erschienen
Wie schätzen Lehramtsstudierende ihre professionelle digitale Kompetenz ein?
Eine Interventionsstudie zur Förderung der professionellen digitalen Kompetenz mit Fokus auf das Computational Thinking im Themenfeld Bildungsrobotik
Diese quantitative Studie untersucht den Stand professioneller digitaler Kompetenz (angehender) Lehrkräfte sowie universitäre Möglichkeiten zur Initiierung eines Kompetenzausbaus. Ein Fokus liegt auf dem Computational Thinking, denn Lehrkräften wird die Aufgabe zuteil, Schüler:innen digitale Kompetenz zu vermitteln, um sie auf zukünftige Entwicklungen der Digitalisierung sowie auf daraus resultierende Auswirkungen auf das Lernen, das Lehren und das Leben vorzubereiten. Im Rahmen des Forschungsprojekts »Lernroboter im Unterricht« wird ein Interventionsseminar konzipiert, welches anhand der Bildungsrobotik Ansätze zum Lernen mit, über und durch Algorithmen bietet, technologische Phänomene nachvollziehbar macht und die professionelle digitale Kompetenz bei Studierenden steigert. Ziel ist es, Implikationen für die Lehrkraftbildung zu generieren und unter Einbezug spezifischer Lehrstrategien die Potenziale der Bildungsrobotik für die Kompetenzvermittlung (nicht nur) an Hochschulen zugänglich zu machen.
Fehrmann, R. (2023). Wie schätzen Lehramtsstudierende ihre professionelle digitale Kompetenz ein? – Eine Interventionsstudie zur Förderung der professionellen digitalen Kompetenz mit Fokus auf das Computational Thinking im Themenfeld Bildungsrobotik. Münster: Universität Münster. DOI: 10.17879/ 78978632588
Mit dem Ozobot auf Tour - Ein Erklärvideo für Schüler:innen
Das Video gibt Schüler:innen einen ersten, spielerischen Einblick in die technische Struktur und Verwendung des Ozobots. Nach einem kurzen Impuls, der verschiedene Beobachtungen möglich macht, werden an einzelnen Beispielen insbesondere die Regeln zur Programmierung des Ozobots und der Umgang mit Problemen (Förderung von Problemlösekompetenz, Computational Thinking) erläutert. Ein Ausblick, der im Zeitraffer den Aufbau eines (nicht schulspezifischen) Spielfeldes zeigt, regt zur Gestaltung eigener Ozobot-Programmierungen unter Zuhilfenahme von Alltagsgegenständen an.
