Im März diesen Jahres nahm das Swiss Centre for Innovations in Learning (SCIL) seine Arbeit auf. Die Gebert-Rüf-Stiftung stellt dem SCIL bis 2007 insgesamt sechs Millionen Franken zur Verfügung, wobei SCIL ein Zentrum aufbauen soll, das sich dem nachhaltigen Einsatz neuer Medien und Lerntechnologien im Hochschulunterricht widmet.
Zu den Zielen gehört die Schaffung neuer Lernkulturen. Ausserdem sollen die Studierenden Zugang zu innovativen Lernumgebungen erhalten, wo sie selbstverantwortlich neue Inhalte erschliessen. Weiter sollen jene didaktischen Konzepte gefördert werden, die E-Learning für die Qualitätsverbesserung des Studiums einsetzen. Die qualitative Weiterentwicklung der Lehre soll durch Weiterbildung, Beratung und Prozessunterstützung gefördert werden. Und schliesslich will man die Evaluation und Forschung so einsetzen, dass sich Innovationsgestaltung und Erkenntnisgewinnung positiv ergänzen.
Geschäftsführerin Sabine Seufert zieht für das erste Halbjahr eine positive Bilanz: "Wir haben eine Bestandesaufnahme und Bedarfsanalyse durchgeführt und sprachen in diesem Rahmen mit Vertretern aller Fachhochschulen und Universitäten der Schweiz und können unser Angebot entsprechend anpassen."
Da die Schweizer Hochschullandschaft ausgesprochen heterogen ist, versucht das SCIL komplementäre Services einzurichten. Das heisst, spezielle Expertengruppen sollen entstehen und die sogenannten E-Learning-Professionals unterstützen. "Die Profession entsteht erst jetzt und hat noch keinen richtigen Status", so Seufert. Deshalb will man einerseits die Professionalisierung von E-Learning an Hochschulen fördern. Andererseits wird grosser Wert auf die Qualitätsentwicklung gelegt. In diesem Bereich konnte man für die Zusammenarbeit die europäische Akkreditierungsinstitution European Foundation for Management Development (efmd) gewinnen, die an einem internationalen Zertifizierungsprogramm arbeitet.
Schliesslich schloss das SCIL eine strategische Allianz mit dem Stanford Center for Innovations in Learning der Stanford University im kalifornischen Palo Alto. Die Allianz widmet sich der gemeinsamen Forschung, um Dozierende davon zu begeistern, E-Learning einzusetzen.
Das Interesse an E-Learning sei sehr unterschiedlich und abhängig vom Bereich und von der Universität. "Während man in den Geisteswissenschaften noch eher zurückhaltend ist, weil die Affinität zum Computer noch fehlt, ist man in gewissen Disziplinen wie beispielsweise der Medizin, dem Engineering oder im Bereich Management und Volkswirtschaft schon sehr fortschrittlich", stellt Seufert fest.
Die Ziele für die Zukunft sind ehrgeizig. Man will einerseits als Innovator auftreten, wobei bereits ein Beratungsangebot von der Universität Hagen vorliegt.
Andererseits will das SCIL mustergültige Lernplattformen entwickeln. Mit einem ersten Pilotprojekt soll demnächst gestartet werden. Und im Bereich der Kompetenzentwicklung wird im Frühjahr 2004 mit den ersten Seminaren begonnen.
Forscher des Instituts für Neuroinformatik der Universität und der ETH Zürich haben ein Modell entwickelt, das zeigt, wie sich Wahrnehmung und Verhalten beim Lernen gegenseitig beeinflussen - mit Hilfe von Robotern.
Die Roboter wurden sowohl in Computersimulationen als auch im Labor mit einfachsten Grundreaktionen ausgestattet. Sie hatten die Aufgabe, auf einer begrenzten Fläche möglichst viele beleuchtete Punkte zu finden. Ausserdem mussten sie Zusammenstösse mit der Bande vermeiden. Die daraus erhaltenen Erkenntnisse wurden sowohl im Computer als auch in der Simulation strukturiert und in die Roboter zurückgespiesen, um die Feedback-Schlaufe zu schliessen. Zur Kontrolle wurde das neuronale Modell DAC (Distributed Adaptive Control) verwendet, das in der künstlichen Intelligenzforschung standardmässig eingesetzt wird.
Der Lernprozess führte dazu, dass die Roboter ihr Verhalten änderten. Mit der Zeit nahmen sie nur noch relevante Informationen auf. Das lässt etwa Vergleiche mit einem Gespräch zu, wo die beteiligten Personen gelernt haben, ihre Wahrnehmungen auf das Wesentliche zu beschränken.
Die Ergebnisse lassen sich zwar nicht eins zu eins auf biologische Systeme wie das menschliche Hirn übertragen, da dieses viel zu komplex sei. Das Modell ermöglicht es aber, Hypothesen zur Organisation des Hirns aufzustellen und somit Ideen zu erhalten, wie das Lernen abläuft. Die Resultate der Roboterexperimente werden im Wissenschaftsmagazin "Nature" veröffentlicht.
