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Wann startet sie durch, die offene Bildung im Netz?

Offene Wissenschaft, ,

Schon beinahe 10 Jahre existiert das Phänomen der MOOCs, die zur Revolution der gesamten Bildungswelt stilisiert wurden. Die hohen Erwartungen wurden bisher eher nicht erfüllt, und einige Kritiker haben die offenen Kurse im Netz bereits für tot erklärt. Ich durfte am Montag in Berlin auf dem Fachforum DistancE-Learning (sic) einen 2,5-stündigen Workshop leiten. Meine Planungsnotizen habe ich wie so oft in der Wikiversity erstellt.

Ausgehend von einer kurzen Begriffsbestimmung wurden zunächst Probleme gesammelt, die sich aus Massive, Open, Online und Course ergeben. Anschließend sollten Ideen gesammelt und diskutiert werden, wie man diese Probleme angehen könnte. Letztlich sollten die Ergebnisse ein Indikator sein, wann die offene Bildung im Netz denn durchstarten könnte – oder ob da wirklich nichts mehr zu holen sei.

Wie lief es?

Das Ganze erwies sich als schwieriger, als ich vermutet hatte. Mein Programm war bereits sportlich, das war mir im Vorfeld klar. Nicht damit gerechnet hatte ich allerdings, dass die Mehrzahl der WorkshopteilnehmerInnen noch nie einen MOOC absolviert hatten. Damit hatte ich nicht gerechnet, aber das bekam ich zu Beginn durch eine Aufstellung im Raum heraus. Die Erläuterungen zum Begriff fielen daraufhin halt etwas umfänglicher aus, und ich habe auch Punkte ergänzt, die den TeilnehmerInnen wichtig waren (z. B. Zertifizierung). Irritiert bin ich trotzdem.

Der Rest lief dann solala. Zu Beginn sagte ich zwar, dass ich nicht alle Antworten hätte, aber dennoch hatte ich das Gefühl, die wurden von mir erwartet: Vorne steht jemand und sagt, was Sache ist. Notiz am Rande: BarCamps waren mindestens zweien der Leute jedenfalls kein Begriff. Leider habe ich in der Situation auch nicht sonderlich gut gesteuert. Ich bin wohl aus der Übung.

Die größten Probleme sahen die TeilnehmerInnen übrigens beim „Open“. Schon zu Anfang kam ein Einwurf, bei Verwendung freier Lizenzen hätten MOOCs keine Zukunft. Später war dann die Frage nach einem „Geschäftsmodell“ am drängendsten. Auf Rang 2 landete die „Qualitätssicherung“ bei Inhalten, die man nicht selbst erstellt habe.

Mein Fazit

Wahrscheinlich wurden beide Seiten auf dem falschen Fuß erwischt. Den TeilnehmerInnen fehlte aus meiner Sicht die Erfahrung im Umgang mit MOOCs, um überhaupt sinnvoll zu der Frage diskutieren zu können. Was wäre passiert, wenn ich das zur Bedingung für eine Teilnahme gemacht hätte? Ein leerer Workshop? Auf der anderen Seite konnte ich mich nicht auf die TeilnehmerInnen einstellen, die wohl etwas anderes erwartet hatten. Eine Vortrag-Frage-Antwort-Session ist aber schlicht nicht mein Ding und auch nicht mein Verständnis eines Workshops.

Ergebnis-Galerie

Halbzeit beim Machine Learning Engineer Nanodegree-Programm

IT, Offene Wissenschaft, , ,

Huzzah, Die Hälfte habe ich hinter mir beim Machine Learning Engineer Nanodegree-Programm von Udacity. Es ist wohl an der Zeit, meine Eindrücke und Erfahrungen mal zu sortieren.

Schon die Hälfte?

Wie ich bereits einmal beschrieben habe, soll das Programm etwa 420 Stunden umfassen. Und wer aufgepasst hat, wird auch mitbekommen haben, dass ich seit Freitag vorvergangener Woche daran sitze. Wofür ist Urlaub sonst da? ;-) Und nun schon Halbzeit? Ja, weil mich das Programm nur nicht ganz 50 Stunden dafür in Beschlag genommen hat. Das einfach auf 100 Stunden hochzurechnen, wage ich zwar noch nicht, aber ich werde wohl locker unter der 420 bleiben. Woran liegt das? An zweierlei Dingen, denke ich.

zu 50 % fertig bei Udacity

Zum einen bringe ich durchaus schon Hintergrundwissen aus der IT-Welt mit. Programmieren kann ich halbwegs anständig, und ein wenig beschäftigt habe ich mich mit dem Thema Maschinenlernen ja ebenfalls schon. Zum anderen bleibt das Nanodegree-Programm oft an der Oberfläche oder setzt nur das voraus, was man in Deutschland in der gymnasialen Oberstufe oder einem frühen Semester eines verwandten Hochschulstudiums mitbekommt: ein bisschen triviale lineare Algebra, ein bisschen Statistik-Grundlagen, und vielleicht schon mal hier oder da ein paar Zeilen Quelltext gebaut.

Wie isses denn so?

Ob man das gut oder schlecht findet, kommt ganz darauf an. Wer die Tiefe eines Hochschulstudiums erwartet, wird vermutlich enttäuscht sein. Wer sich praktisch weiterbilden möchte, ohne ganz auf Theorie zu verzichten, findet das Angebot hingegen vermutlich großartig. Man dürfte nach dem Abschluss kaum ein fertiger „Machine Learning Engineer“ sein, aber zumindest mit eigenen Projekten ein wenig besser starten können.

Was ich auf jeden Fall sehr schätze, sind die Projekte. Jedes Kapitel schließt mit einem solchen ab, in dem Inhalte tatsächlich angewendet werden müssen. Nicht nur muss das Gelernte in Quelltext verwandelt werden — leider meist nur durch das Einfügen einiger weniger Zeilen in ein vorgefertigtes Programm — es gilt auch seine Entscheidungen zu erklären und zu begründen. Ich habe das sehr sorgfältig gemacht und war durchaus einige Stunden damit beschäftigt. Okay, und wie checken die das? Clever!

Udacity hat ein Uber-ähnliches System geschaffen. Statt Lehrende zur Durchsicht der eingereichten Projekte fest anzustellen, wird bloß die Infrastruktur bereitgestellt. Es sieht für mich nach einer Plattform aus, auf der die Projekte eingehen und jede/r mit passenden Vorkenntnissen die Begutachtung übernehmen kann. Dafür gibt es auch etwas Geld. Ich tippe zudem, dass auf der Plattform zu jeder Aufgabe innerhalb des Projektes einige Textbausteine und Beispiele bereitstehen, die man ja nach Antwort verwenden kann. Funktioniert bestens. Die Rückmeldungen kommen wirklich schnell. Bisher habe ich noch nicht länger als zwei Stunden gewartet. Die Rückmeldungen finde ich auch wirklich hilfreich. Wären sie das nicht, könnte ich das steuern. Ich darf nämlich auch die Qualität des Feedbacks bewerten. Wenn es doch etwas Vergleichbares an Hochschulen gäbe…

Und sonst?

Gewöhnungsbedürftig finde ich die extrem kurze Laufzeit der Videos. Da reichen sich manchmal zig 30-Sekunden-Videos und trivialste Quizfragen die Klinke in die Hand. Ist das vielleicht eine kulturelle Sache? In den USA wird ja auch das Fernsehprogramm wohl alle Nase lang von kurze Werbeeinblendungen unterbrochen, was jemanden aus Deutschland wohl auch kirre macht. Ein paar andere Dinge würde ich auch anders machen, aber alles in Allem finde ich das dann doch eine runde Sache.

So. Muss weitermachen. Ich freue mich nämlich schon auf das Abschlussprojekt, dessen Thema und Fragestellung ich mir völlig frei aussuchen kann.

Add an H5P-Timer to your assignments, maybe?

IT, , ,

A while ago, I noticed that the memory game of H5P uses a timer that is tied to the library closely. It cannot be used for anything else. I decided to create something like a general purpose timer for H5P and here it is! You can  check it out it on github.

What is it good for?

The timer is not intended for time critical applications, but it can easily be used to keep track of time in games, to set a time limit for tasks, or to create other innovative content libraries that need triggers based on time. What about a mod-player that can handle ProTracker files for example? ;-) Also, it might reduce some redundancies across different h5p libraries under the hood.

You could build a stopwatch with the H5P-Timer

What can the H5P-Timer actually do?

First of all, the H5P-Timer can can count up and down. Wow, right? :-) Additionally, it can be paused. Really! More interestingly, it keeps track of three different types of counters:

  • clock time (can be modified even if running, e.g to give a time bonus)
  • playing time (the amount of time that the clock has been ticking when not paused)
  • running time (the total running time ignoring pauses)

I am not sure if there’s a use proper use case for all of them, but maybe you have something in mind?! Furthermore, the timer offers three types of notifications using callback functions. All three counter types can be used as a trigger. You can set up:

  • a notification at a particular point in time,
  • a notification after a certain time period has passed, and
  • recurring notifications in fixed intervals.

For example, you could set up a two minute warning for a countdown with a notification at a particular point in time. Or you could remove special powers that were granted a game character after 30 seconds have passed. Or you might just add a ticking noise to a clock every single second. It’s up to you! Apropos clock: the timer can use milliseconds internally but only „displays“ tenths of seconds and above. Everything else wouldn’t make too much sense, I guess.

Hmm, what else can the timer do? It will dispatch events for play, pause, stop and reset. You might want to listen for them.

Finally, the timer offers some static utility functions. You can

  • check if something is a timecode,
  • convert timecodes to milliseconds and vice versa,
  • extract single time elements like days or seconds from timecode or milliseconds.

Help, I need sombody, help!

I think that someone else should have a closer look at the H5P-Timer because it may still contain some bugs. While I have not completed my documentation, I hope that my comments are good enough to guide you. Your feedback is highly appreciated! Also, please let my know in the comments what content libraries you can imagine to use the H5P-Timer for!