Lecture Notes in Computer Science Edited by G. Goos and J. Hartmanis Series" Gi, Gesellschaft f(Jr Informatik, e. V.
17 Rechner-Gest(Jtzter Unterricht RGU '74, Fachtagung, Hamburg 12.-14. August 1974 ACU-Arbeitskreis Computer-Unterst0tzter Unterricht
Herausgegeben im Auftrag der Gi von K. Brunnstein, K. Haefner und W. H~ndler
Springer-Verlag Berlin. Heidelberg • NewYork 1974
Editorial Board: P. Brinch Hansen - D. Gries C. Moler • G. SeegmQller. N. Wirth
Prof. Dr. Klaus Brunnstein Institut for Informatik Universit~t Hamburg Prof. Dr. Klaus Haefner Universit~t Bremen Prof. Dr. Wolfgang H#.ndler Institut f~r Informatik Universit~t Erlangen
AMS Subject Classifications (1970): 68-00, 68-02, 6 8 A 0 5 , 6 8 A 1 0 , 68A30, 68A35, 68A45, 68A50, 68A55, 97A30, 98A30, 96B20, 97B20, 98B20, 65C99 CR Subject Classifications (1974): t.5, 3.1, 3.3, 3.4, 3.6, 3.7, 4.6, 8.1, 8.2
ISBN 3-540-06907-0 Springer-Vertag Berlin • Heidelberg • New York ISBN 0-38?-06907-0 Springer-Verlag New York • Heidelberg • Berlin This work is subject to copyright. Alt rights are reserved, whether the whole or part of the material is concerned, specifically those of translation, reprinting, re-use of illustrations, broadcasting, reproduction by photocopying machine or similar means, and storage in data banks. Under § 54 of the German Copyright Law where copies are made for other than private use, a fee is payable to the publisher, the amount of the fee to be determined by agreement with the publisher. © by Springer-Verlag Berlin . Heidelberg 1974. Library of Congress Catalog Card Number 74-15695. Printed in Germany. Offsetdruck: Julius Beltz, Hemsbach/Bergstr.
VORWORT
Die FachtagungRGU '74 hat sich die folgenden Ziele gesetzt: Ausgehend von den Erfshrungen in allgemeinbildenden und berufsbezogenen Bildungsinstituten und mit unterschiedlichen fachlichen Schwerpunk%en so!l der aktuelle Stand des Rec~ereinsatzes in verschiedenen L[ndern dargestellt und kritisch diskutiert werden. Dabei sollen einzelne Projekte erl[utert werden, und es soil auch fiber die Forschungsschwerpur~te
in den auf diesem Oebiet besonders
ak%iven IA'ndern berichtet werden. -
DarN~oer hinaus sollen auch neuere Ans[tze und M~glichkeiten fOr weitere Entwicklungen vorgeste!It und erSrtert werden. Schlie~!ich soil aus der kritischen Bestandsaufnahme und der Derste!lung m~glicher Ent~rickltmA~n versucht werden, international zu einer Abstlrmmng yen Projekten und zu einer engeren Zusanmenarbeit zu konmen.
Das Prograrm~komitee, dem die Herren K. Brunnstein,
Universit~t Hamburg
K. Heefner,
Universit~t Bremen
W. H~ndler,
Universit~t Erlangen
K.A. Keil,
Zentralstelle for Progranmierten Unterricht an bayerischen G~mmasien
M. Lansky,
Institut fOr Bildungsinformatik, FEoLL Paderborn
K. Samelson,
Technische Universit~t M0nchen
W. Thomas,
IBM Stuttgart
angeh~rten, glaubt, daR man diesen Zielen mit der Konferenz und mit dem vorge!egten Konferenzband n~herkormmn kamL Dazu sollte auch die Mitwirku~g yon Referenten aus Frsnkreich, Gro~britannien, Japan, Kana~la, ~sterreich, Schweiz und den Vereinigten Staaten von Amerika sowie aus der Bundesrepublik Deutschland beitra~en.
AIs Erg~nzung zu den Vortr~gen Gber Erfahrun~en mlt RGU-Systemen werden f~r die Teiluehmer w~hrend der Konferenz praktische Vorf~mrungen mit einigen verbreiteten s ~ / e einigen in der Entwicklung befindlichen Systemen dutch Co~puterherstel!er
und Informatik-Forschtmgsgruppen
im Institut f~r
Informatik der Universit~t Hamburg durchgef0Tmt. Obwohl die Korueerenz einen m'6glichst breiten C~erblick ~ber das Gebiet des Rechner~gest~tzten Unterrichts anstrebt, konnten nicht alle wichtigen Gebiete bei der Festlegung des Tagungsprogra~mes
ber~cksichtigt werden.
Das Programm-Komitee hat sich bem[~t, aus fast 80 vorgeschlagenen Referatsthemen diejenigen Beitrg~e (insgesamt 48) a u s z ~ l e n , Diskussion einzelner S e h w e r p ~ e
die eine intensive
auch im gegenseitigen Zusanm~nhsng von
Gebieten versprachen. Dabei konnten verschiedene wichtige Gebiete - so etwa Lerntheorien - nicht behandelt werden, weil sie nut dutch einzelne, weran auch zum Tell sehr interessante Beitr~ge, vertreten waren. Auch das Theme "Schulfach Informatik" kann leider nut am Rande der Ta~ng in einer Podiumsdiskussion
"Computer und
Schule" behandelt werden, obwohl dieses Fach nit den Einsatz des Rechners als Lebr- und Lernmedium en~ zusawmenh~ngt, weil n~nlich Strategien ~rie "Interaktives Programmieren" und "Probleml~sen" ~m RGU oft obme Informatikkenntnisse bel Lehrern und Schdlern micht eingesetzt werden k~nnen. Nut wenige Vortr~ge sind nicht rechtzeitig vor Drucklegung eingegangen. An deren Stelle wurden die Abstracts abgedruckt, um den Teilnehrern eine Vorbereitung auf Vortrag und Diskussion zu erm~Klichen. Herzlichen Dank an alle, die an der Vorbereitung und Durchf0~rung der Tagung mitge%~irkt haben. Insbesondere hat der Bundesminister for Forschung und Technologie durch die Bereitstellung von Mitteln die Durchfhlmrung der Konferenz erst ermSglicht. Der Universitgt Hamburg und den Institut for Infommatik ist for die Bereitstellung der RZu~e und die Durchftthrung der Tagung zu danken. Dem Springer-Verlag
ist sehr daf'dr zu danken, daS er diesen Tagungsband
in ~uSerst kurzer Frist ferti~stellen konnte. F~r ihre intensive Mitsx~beit bei der Zussmmenstellung dieses Bandes sind wit Frau E.Tetzl~ff und Herrn U.I~wandowski zu gro~em Dank verpflichtet.
Allen T ~ t e i l n e h m e r n
wdnschen wir elnen erfreulichen und nutzbringenden
Tagungsverlauf. H~urg
K. Brunnsteln
P~emen
K. Haefner
Er!angen
W. HAndler Juni 1974
INHALTSVERZEICHNIS
Partnerarbeit Hartmut Date n
im C o m p u t e r - U n t e r s t N t z t e n
Simon
aus E f f i z i e n z u n t e r s u c h u n g e n
Peter PROBE:
Schablowski
yon CMI
Michael
Dietmar
Learning
13
System 22
im F e r n s t u d i u m .........................................
eines Ulmer
Neumann
Didaktothek;
Mastery
.........................................
Tauber
UnterstNtzung
an C U U - C o u r s e w a r e
......................................
A Computer-Based
David M c M u l l e n Einsatz
Unterricht
.........................................
Schulversuches
durch EDV
........................................
Ein Modell
zur E r h ~ h u n g
31
34
der C h a n c e n g l e i c h h e i t
im B i l d u n g s a n g e b o t Cordula
yon Heyl
A Co m p u t e r
Gaming
Educational Robert
E.H.
and S i m u l a t i o n
.........................................
..........................................
Ein m e t h o d i s c h - d i d a k t i s c h e s
Rudi
50
Konzept
55
fNr S i m u l a t i o n s -
im RGU
Peschke,
A Computer Robert
Graham Wrightson
Resource Glaser,
Wolf
Konzeption
.........................
for the E l e m e n t a r y
Robert
Programmierausbildung Franz
of
im P L A T O - S y s t e m
Eichmann
programme
for the P r e p a r a t i o n
42
Administrators
E. Hoye
Simulation
.......................................
School
J.Fitzhugh ........................
mit dem R G U - S y s t e m
72
PUMA
.............................................
und E r p r o b u n g
63
von C U U - P r o g r a m m e n
76
fNr M a t h e m a t i k -
studenten Walter COGEL
Witzel
..........................................
- Ein C o m p u t e r u n t e r s t N t z t e s
Unterricht
Lehrsystem
86
fNr den
in Programmiersprachen
Ro!f L a n g e b a r t e l s
......................................
95
Eingliederung des rechnerunterst~tzten
Unterrichts
in
die klinische Ausbildung E. Renschler,
K.Recht
.................................
104-
Computer Utilization at the Secondary School Level: A Model for Computer Assisted Career Education P.Lorton Jr., E.J.Muscat Tutorieller und
..............................
Trainingsorientierter
Unterricht
t07
in
Informatik und Mathematik Klaus Kreisel
.........................................
Einsatz eines Computer-UnterstGtzten Chemieunterricht
Lehrprogrammes
110
im
einer lO.Klasse
Heidemarie Hecht
......................................
117
College Level Physics Computer Assisted Learning Gary M.Boyd Entdeckendes
...........................................
Lernen im RechnerunterstGtzten
Karl-August
Keil
125
Unterricht
......................................
128
Didaktische Aspekte der Dialogformen bei Auskunftlehrsystemen Wolf Martin, AUSKUNFT
+
Oskar Hecker
.............................
EDOR, Ein P r o g r a ~ s y s t e m
136
zur allgemeinen
Behandlung des anbietenden Lehrens im Dialog Rolf Petersen
.........................................
145
Bemerkungen zum Modellbegriff und zur Realisierung yon Modellen Joachim W.Schmidt
.....................................
A Computer System for Training Operators, Maintenance
Programmers
154
and
Personnel
Roulette W.Smith
......................................
168
Computer-Aided Teaching of Applied Mathematics R.D.Harding
...........................................
182
Rechner und Statistikunterricht J.-G.Hogge, W.W.Zwirner
................................
195
Klassifikation yon Lehrprogrammen Peter Ripota
..........................................
200
Rechner Peter
und S p r a c h u n t e r r i c h t Schefie
...........................................
Sprachwissenschaft K.H.Deutri6h, Linguistik
210
und CUU
P.Pauly, J.Wilbs
im Hochschulunterricht
.........................
221
mit Hilfe des RGU
(Fach:Englisch) Michael Baumert
........................................
RechnerunterstOtzte
230
Strategien zum Probleml6sen
Wolfgang Glatthaar,
Rul Gunzenh~user
Der Computerunterst~tzte
...................
Unterricht - Ein Instrument
241
zur
Erforschung des Lernprozesses Hans Freibichler E.S.P.A.C.E.:
.......................................
A Computer-Aided
249
Instruction System oriented
towards Educational Problem Solving Activities J.C.Latombe Rechnereinsatz
............................................
257
in Schule Und Lehrerausbildung
Hartwig Meissner
. .........................................
267
A Study of Children's Programming Alexander B,Cannara,
Stephen A.Weyer
Personality and Procedure-Writing:
...................
272
What makes a Kid a Good
(or not so good) Programmer? Michael Folk ........................................... LOGO ~- Eine Programmiersprache
f~r Sch~ler;
282
Inhaltliche
und Methodische Aspekte ihrer Anwendung Gerhard Fischer,
Ulrich Kling ..........................
290
A College-Level CAI Course in BASIC Avron Barr, Marian Beard, Paul Lorton Jr., Richard C.Atkinson ..................................... Design Strategy for Learner-Controlled C.Victor Bunderson, Lernergesteuerter
Edward Schneider
300
Courseware ...................
308
Unterricht auf der Grundlage eines
Datenbanksystems Volker Stahl Lernersteuerung Arndt Bode
...........................................
323
im RGU: Erste Erfahrungen mit LEGIS ..........................................
329
Struktur f a c h s y s t e m a t i s c h e r Netze als K o m p o n e n t e von Infotheken Klaus Haefner Principles
.......................................
of D e v e l o p m e n t
338
of Software at the L e a r n e r -
C e n t e r e d C o m p u t e r - B a s e d L e a r n i n g System Seigo Tanaka
........................................
347
P o r t a b i l i t ~ t und ~ k o n o m i e als i m p l e m e n t i e r u n g s g e s i c h t s punkte bei C U U - S y s t e m e n Claus Endres
........................................
Zur P o r t a b i l i t A t und A d a p t a b i l i t A t K.DGrre,
H.Hummel
von R G U - S y s t e m e n
...................................
Source S o f t w a r e Solutions
352
358
to Problems r e l a t e d to
P e r f e c t i n g and I m p l e m e n t i n g Dialogs on a C o m p u t e r F.Adam, J . P . T o u l o u s e
..............................
Computers and Instruction: Duncan N.Hansen~ Artificial
366
A F i v e - Y e a r R e s e a r c h Program
Paul T h u r m o n d
......................
375
I n t e l l i g e n c e M e t h o d e n im CUU
Joachim H.Laubsch Informatics
...................................
in L e a r n i n g
and Teaching:
385
Prospects for
the Future Karl L.Zinn
.........................................
394
N a t i o n a l D e v e l o p m e n t of C o m p u t e r A s s i s t e d Learning: Progress and Prospects Roger Miles
397
.........................................
C o m p u t e r - B a s e d L e a r n i n g in the United States:
Some Local
Observations Doris K.Lidtke CA! A c t i v i t i e s
......................................
406
in S w i t z e r l a n d
H a n s - P e t e r Frei
.....................................
410
PARTNERARBEIT
IM C O M P U T E R - U N T E R S T U T Z T E N U N T E R R I C H T Hartmut Simon Zentrum fur Neue L e r n v e r f a h r e n der U n i v e r s i t ~ t T ~ b i n g e n
C o m p u t e r - u n t e r s t ~ t z t e r U n t e r r i c h t ging lange Zeit davon aus, dab das L e r n e n durch I n d i v i d u a l i s i e r u n g des U n t e r r i c h t s e n t s c h e i d e n d v e r b e s s e r t w e r d e n k~nne und der C o m p u t e r ein optimales M e d i u m zur R e a l i s i e r u n g i n d i v i d u a l i s i e r t e n U n t e r r i c h t s sei. Die E r f a h r u n g e n mit C U U - L e r n p r o g r a m m e n haben jedoch gezeigt,
dab dies
nur fur w e n i g e eng b e g r e n z t e L e r n i n h a l t e gilt und dab sich ein den Einzel-SchHler)
(f0r
v o l l a d a p t i v e r U n t e r r i c h t auch mit C o m p u t e r - U n t e r -
st~tzung in der Praxi~ kaum o b j e k t i v i e r t e n t w i c k e l n l~Bt. N e u e r e n B e s t r e b u n g e n der E n t w i c k l u n g eines Unterrichtstechnologie
(z.B. DORING
1974)
"kritischen"
CUU, das S c h w e r g e w i c h t vom L e h r e r - z e n t r i e r t e n ,
volladaptiv gesteuerten
U n t e r r i c h t auf die Initiierung yon L e r n e r - o r i e n t i e r t e n , w o r t l i c h g e s t a l t e t e n L e r n p r o z e s s e n zu verlagern, rational konstruierter,
Konzepts der
folgend gilt es auch for den
selbstverant-
statt streng zweck-
g e s c h l o s s e n e r U n t e r r i c h t s s y s t e m e offene Inter-
aktions- und K o m m u n i k a t l o n s m o d e l l e
zu entwickeln,
in denen die tech-
n i s c h e n M e d i e n - hier der C o m p u t e r - zur R e a l i s i e r u n g
aktivierender
L e r n s i t u a t i o n e n d i e n e n und damit " e m a n z i p a t i o n s f ~ r d e r n d e " erhalten
Funktionen
(RADEMACKER 1971, S C H E F F E R 1973).
In d i e s e m Z u s a m ~ e n h a n g ist die Frage interessant,
w i e w e i t sich CUU-
P r o g r a m m e f~r k o o p e r a t i v e L e r n f o r m e n eignen. Welche A u s w i r k u n g e n auf die k o g n i t i v e L e r n l e i s t u n g und die affektive A r b e i t s e i n s t e l l u n g sich beobachten, wenn C U U - P r o g r a m m e in P a r t n e r a r b e i t
lassen
start in indivi-
d u a l i s i e r e n d e r E i n z e l a r b e i t v e r w e n d e t werden? Diese Frage ist nicht nut aus ~ k o n o m i s c h e n GrHnden for die w e i t e r e Entw i c k l u n g und Integration des k o s t s p i e l i g e n CUU interessant. zu vermuten,
dab sich die A r b e i t s f e r m
V i e l m e h r ist
(Einzel- oder Partnerarbeit)
auch
auf die affektive E i n s t e l l u n g des L e r n e n d e n zum CUU - und damit auf die Motivation,
in g r ~ B e r e m A u s m a B mit dem M e d i u m C o m p u t e r zu arbeiten und
zu lernen - niederschl~gt.
Auch
f~hren a n s p r u c h s v o i l e r e P r o b l e m s t e i l u n g e n
in P a r t n e r a r b e i t v e r m u t l i c h seltener zu F r u s t r a t i o n und Abbruch als in Einzelarbeit. F~r den Bereich der P r o g r a m m i e r t e n in v e r s c h i e d e n e n U n t e r s u c h u n g e n 1971, SCHELL
1972)
Instruktion(Buchprogramme)
(z.B. HIRZEL
n a c h g e w i e s e n werden,
konnte
1969, H A R T L E Y und H O C A R T H
dab der L e r n e f f e k t w e n i g s t e n s
gleich statt
gut - w e n n
nicht
in E i n z e l a r b e i t
Programme
zu gelten~
und einen
erh~hten
FUr den B e r e i c h arbeit b i s h e r
die eine
Uber
zwi s c h e n
und C A R T W R I G H T und g a n z e n
legen
ist die Partner-
Bekannt
sind
von GRUBB (1972,
z.Zt.
Grundfragen
der
Die b e s o n d e r e
des L e r n p r o z e s s e s
im CUU ist damit
nur
(1965,Statistik~
keinen Lernleistungsunter-
feststellen.
Individualisierung
des E i n z e l n e n
in Partnerfor solche
zu Grunde
Unterrichts
worden.
und P a r t n e r a r b e i t
der
vor allem
Lehrstrategie
CUU-Programme
im groBen
das P r o g r a m m
scheint
aufweisen.
untersucht
Algebra)
Einzel-
des Faktors
Lernleistung
induktive
tutorielle
(1969, B o e l e ' s c h e
schied
Dies
des C o m p u t e r - u n t e r s t U t z t e n
kaum empirisch
Psychologie) . Sie k ~ n n e n
Bedeutung
- ist, w e n n
wird.
Schwierigkeitsgrad
die drei A r b e i t e n LOVE
sogar b e s s e r
verwendet
zumindest
sehr
fHr die
in Frage
gestellt. Im Rahmen
der F e l d e r p r o b u n g
~'Statistik
ein V e r g l e i c h Nach
einer
genden
einer
vom Autor
fur S o z i a l w i s s e n s c h a f t l e r " Einzelarbeit
kurzen
Skizze
versus
die E r g e b n i s s e
referiert
und die K o n s e g u e n z e n
und
1973)
Partnerarbeit
des K o n z e p t s
die von uns u n t e r s u c h t e n
entwickelten
(SIMON
dieser
Hypothesen
im Blick
fur den w e i t e r e n
wurde
CUU-Lerneinheit von uns
auch
im CUU durchgefHhrt.
Lerneinheit
werden
zur P a r t n e r a r b e i t
im fol-
vorgestellt,
auf ihren B e g r 0 n d u n g s z u s a m m e n h a n g Einsatz
der C U U - L e r n e i n h e i t
diskutiert. I. K o n z e p t
der C U U - L e r n e i n h e i t
Das d i d a k t i s c h e Methoden We is e
Ziel d i e s e r
der S i g n i f i k a n z p r H f u n g
und p r o b l e m o r i e n t i e r t
benen)
CUU-Programmen
wird
sozialwissenschaftlichen fOhrung
stellung
untersucht bis
ist es,
eine
Auswertung
Aufstellung
nen einer
empirischen
inferenzstatistischer
Untersuchung
alle
auf induktive
(in PLANIT
der
auf die V e r s u e h s d u r c h Sie g e s t a t t e n
die v o r g e l e g t e der H y p o t h e s e n
(statistisch
"im Z e i t r a f f e r "
Testverfahren
geschrie-
Untersuchung
in Bezug simuliert.
des F o r s c h e r s
zur A u s w e r t u n g
Anwendung
In sechs
empirische
Forschungspraxis
und v o n d e r
die s t a t i s t i s c h e n
und die V e r s u c h s p l a n u n g
zu vermitteln.
dab er in der Rolle
Versuchsplanung
fur S o z i a l w i s s e n s c h a f t l e r "
Lerneinheit
jeweils
und die s t a t i s t i s c h e
Studenten,
"Statistik
dem
ProblemUber die
relevanten)
durchlMuft
am k o n k r e t e n
Statio-
und die
Problem
durch-
spielt. Der C o m p u t e r anfallenden
steht
die e i g e n t l i c h e n Diese
dabei
Rechenarbeit
auch
statistischen
CUU-Lernprogramme
als H i l f s ~ i t t e l
zur VerfHgung,
werden
f~r die A u s f ~ h r u n g
so dab der Student
sich
Problemstellungen
konzentrieren
von den S t u d e n t e n
individuell
der ganz
auf
kann.
oder
gemein-
san mit e i n e m P a r t n e r
an einer D i a l o g s t a t i o n ( B l a t t s c h r e i b e r )
durchge-
gearbeitet.
aufgeworfenen
Forschungs-
Die
darin
Probleme
der e m p i r i s c h e n
m e t h o d e n w e r d e n in a n s c h l i e B e n d e r K l e i n g r u p p e n a r b e i t
(8-1o Teilnehmer)
a u f g e g r i f f e n und vertieft. Die F e l d e r p r o b u n g dieser S t a t i s t i k - L e r n e i n h e i t w u r d e im WS 1972/73 an der U n i v e r s i t ~ t T ~ b i n g e n mit 65 S t u d e n t e n der S o z i a l w i s s e n s c h a f t e n (vorwiegend E r z i e h u n g s w i s s e n s c h a f t l e r
und Psychologen)
durchgefHhrt.
In einem Z e i t r a u m von 3 Wochen a r b e i t e t e n die S t u d e n t e n Io Stunden im CUU und 6 Stunden in K l e i n g r u p p e n a r b e i t .
Die E r g e b n i s s e der Felderpro-
bung iegen es jedoch nahe, die B e a r b e i t u n g s z e i t
in Zukunft erheblich
auszudehnen:
(ca. 16 Std.)
Nach einer intensiven V o r b e r e i t u n g
sollten
15-2o Stunden CUU und Io Stunden fHr v e r t i e f e n d e K l e i n g r u p p e n a r b e i t
zur
V e r f ~ g u n g stehen. 2. H y p o t h e s e n zur P a r t n e r a r b e i t Das d i d a k t i s c h e Konzept der V e r m i t t l u n g yon S t a t i s t i k im
(simulierten)
P r o b l e m k o n t e x t stellt v e r m u t l i c h b e s o n d e r e A n f o r d e r u n g e n an die Konzentration,
das V o r s t e l l u n g s v e r m ~ g e n ,
dauer des Studenten.
E n t s c h e i d u n g e n verlangt, Grundiagen
das P r o b l e m b e w u B t s e i n und an die Aus-
Besonders am A n f a n g des Kurses werden vom Studenten zu denen ih~ w a h r s c h e i n l i c h reiativ h~ufig die
(theoretische Vorkenntnisse)
fehlen. Dies k~nnte bei Einzel-
a r b e i t e r n z±emlich h~ufig zu F r u s t r a t i o n e n und zum ~bbruch von L6sungsv e r s u c h e n f~hren und dazu verleiten, mechanisch
die P r o g r a m m e ohne u b e r l e g u n g rein
"herunterzuklappern".
Es ist zu erwarten,
dab die F r u s t r a t i o n s s c h w e l l e
in P a r t n e r a r b e i t h ~ h e r
liegt und S c h w i e r i g k e i t e n b e s s e r H b e r w u n d e n w e r d e n k~nnen: findet man g e w ~ h n l i c h schneller einen L~sungsweg; sich g e g e n s e i t i g bei der Stange,
Zu zweit
die Partner halten
zwingen sich zu ~ b e r l e g t e n BegrHndungen,
k~nnen sich auf w i c h t l g e P r o b l e m z u s a m m e n h ~ n g e
a u f m e r k s a m machen,
Unklar-
heiten g e g e n s e i t i g kl~ren, K e n n t n i s l H c k e n a r b e i t s t e i l i g a u f ~ r b e i t e n und durch D i s k u s s i o n oder auch kleine P l a u d e r e i e n die L e r n s i t u a t i o n auflockern. In der P a r t n e r a r b e i t w e r d e n die Probleme
in der D i s k u s s i o n v e r b a l i s i e r t
und yon v e r s c h i e d e n e n A s p e k t e n her beleuchtet.Dies
d~rfte dazu fOhren,
dab die P a r t n e r a r b e i t e r g e g e n ~ b e r den einzeln A r b e i t e n d e n den Stoff - b e s s e r v e r a r b e i t e n ( P r o b l e m z u s a m m e n h M n g e d e u t l i c h e r sehen und tiefer ergrHnden, m e h r e r e L ~ s u n g s a n s ~ t z e probieren, b e s t i m m t e L ~ s u n g s a b s c h n i t te h ~ u f i g e r wiederholen) -
und folglich aucZ~ besser behalten.
Nach dem b i s h e r Gesagten ist auch zu erwarten,
dab die Studenten
die P a r t n e r a r b e i t der E i n z e l a r b e i t v o r z i e h e n werden. baut sich b e i
selbst
Denn w a h r s c h e i n l i c h
den einzeln A r b e i t e n d e n eher eine negative E i n s t e l l u n g
gegen~ber dem L e r n e n mit CUU auf, weil sie sich r e l a t i v h~ufig vor scheinbar u n ~ b e r w i n d l i c h e n S c h w i e r i g k e i t e n sehen, daher h ~ u f i g e r F r u s t r a t i o n e n
4 und selte n e r
Erfo!ge
erleben
und sich 6fter
iso!iert
und allein
gelassen
fOhlen. Die b i s h e r i g e n
Eorschungen
m@glichst
aus F r e u n d e n
haben
f[reinander
oder
und
zusammenzusetzen, Sympathien
leistungshomogene
gegen[ber
Paare
Aus hier
bzw.
nicht w e i t e r
darzulegenden
in E i n z e l -
der Paare nach
dem
von
auch
besser
lernt
Paaren
galt
es ja auch nut
festzustellen,
auch
in P a r t n e r a r b e i t
Dies
geschah
sinnvoll
gering,
hessere
gearbeitet
solchen
werden.
Gr~nden
verziehten
Paare) ~
Lernleistungen
nur bei
nachgewiesen
experimentellen
m u B t e n wir
und
sowohl
(sogo
"ad-hoc-Paare'~) . D a h e r
dab in u n s e r e m
Falle
als die E i n z e l a r b e i t e r o
die Gruppe
Mit der E r p r o b u n g
ob sich die C U U - L e r n p r o g r a m ~ e
verwenden
der ~ b e r p r ~ f u n ~
die
als auch die Z u s a m m e n s t e l l u n g
vornehmen
ist die W a h r s c h e i n l i c h k e i t
die Paare
"traditionelle"
nimlich
Paaren
und P a r t n e r a r b e i t e r
der P a r t n e r a r b e i t e r
es nahe~
Signifikant
~'optimalen"
Zufallsprinzip
anhand
(SOgo
bisher
leistungshomogenen
auf die B i l d u n g
Aufteilung
konnten
legen
die schon m i t e i n a n d e r
besitzen
zu bilden.
den E i n z e l a r b e i t e r n
traditionellen
jedoch
zur P a r t n e r a r b e i t
~berhaupt
lassen.
der drei
Hypothesen:
Hypothese
I: " P a r t n e r a r b e i t e r e r z i e l e n im a l l g e m e i n e n in der C U U - L e r n e i n h e i t gleich gute L e r n e r g e b n i s s e wie die E i n z e l a r b e i t e r . A u f t r e t e n d e U n t e r s c h i e d e sind z u f a l l s b e d i n g t . "
H_Vpothese
2___£:" P a r t n e r a r b e i t e r s c h ~ t z e n im a l l g e m e i n e n p o s i t i v e r
H_~othese
3:
Aus
"Partnerarbeit bevorzugto ~'
versuchstechnischen
insgesamt
wlrd
GrSnden
65 Vpn h e r a n g e z o g e n
26 P a r t n e r a r b e i t e r
als A r b e i t s f o r m
konnten
werden,
(= 13 Paare)
den CUU und seine W i r k s a m k e i t ein ais die E i n z e l a r b e i t e r ° " im C U U - K u r s
f~r die A u s w e r t u n g
die nach
eingeteilt
Zufall
deutlich
nut
44 der
in 18 Einzel-
und
wurden.
3o E r ~ e b n i s s e 3oi. A r b e i t s f o r m Zur M e s s u n g
und L e r n l e i s t u n q der durch den C U U - K u r s
ein l e r n z i e l o r i e n t i e r t e r aufgabe"(AA)
am SchluB
SIMON,
ff.) 0
lich
S.1]o
62,42
Punkten
Einzelarbeiter si~nifikant
mit
entwickelt
yon allen Vpn
Die P a r t n e r a r b e i t e r (Tabe!le 66r87
(t-Test E
I) zwar ein
Punkteno
Dieser
f~r 2 u n a b h ~ n g i g e
darin
Unterschied
s =
9,oi
N =
26
der L e r n l e i s t u n g e n
1,48
v,urde
"AbschluB-
bearbeitet(vglo mit
durchschnitt-
Ergebnis
als die
ist aber nicht
p
M = 62,42
N =
1~ V e r g l e i c h
und a!s
einzeln
schlechteres
t
s = 10~31 18
erzielen
Lernleistung
Stichproben) .
P
M = 66,87
Tabelle
Leistungstest des Kurses
vermittelten
p>o.15
yon Vg E und VG P
Die H y p o t h e s e bewirkt
eine
I k a n n a l s o beibehalten" werden. gleich
Die P a r t n e r a r b e i t
gute L e r n l e i s t u n g ( g e m e s s e n
wie die E i n z e l a r b e i t .
Die a u f t r e t e n d e n
in der
Unterschiede
im CUU
"Abschlu~aufgabe")
sind nur d u r c h
Zufall
bedingt. Trotzdem mindere nach
erscheint Leistung
unseren
leicht
VorHberlegungen
- wenn
arbeiter(Vg Begabung
es angebracht,
auch n i c h t
E).
- wenn
war eher
signifikant
Hier e r s c h e i n e n
auch n i c h t
P) n~her
vor allem
jeder Vp durch einen
s@nlichkeitsfragebogen
Die k o r r e l a t i o n s s t a t i s t i s c h e ihre W i r k u n g
die E i n f l N s s e
Auswertung
rE
rp
1.
.41
.o2
2. Intro-/Extrav.
(IE)
der a l l g e m e i n e n
Introversion/Extrainteressant,
(L-P-S yon Horn)
dieser
ergibt
K o r r e l a t i o n der A b s c h l u B a u f ~ a b e (ii) mit (IQ)
wie
als die Einzel-
und einen
Faktoren
(Tabelle
Per-
im H i n b l i c k
auf
2):
S i g n i f i k a n z - N i v e a u p des Unterschiedes IrE - rp~ !
p~ o.lo>p>
o. ool o.o5
.41
.24
3. D o m i n a n z s t r e b e n ( D O )
•55 s
.o7
p<
o.ool
4. A g g r e s s i v i t [ t
•57 s
-.oi
p<
o . oo 1
Tabelle
die
erhoben wurden.
auf die Lernleistung(~.)
Intelligenz
-
denn
dab die P a r t n e r a r b e i t e r
absehneiden
und D o m i n a n z s t r e b e n ( D O )
Intelligenztest
(FPI)
signifikant
zu analysieren;
zu erwarten, - besser
(IQ) und yon P e r s ~ n l i c h k e i t s v a r i a b l e n
version(IE) , AgressivitMt(AG) bei
die
der P a r t n e r a r b e i t e r ( V g
;
n.s.
2: V e r g l e i c h der K o r r e l a t i o n e n einiger P e r s O n l i c h k e i t s v a r i a b l e n mit der L e r n l e i s t u n g fur die Vgn E und P ( s := s i g n i f i k a n t auf d e m 5%-Niveau)
FUr E i n z e l a r b e i t e r merkmalen
IQ,
signifikant
ist ein Z u s a m m e n h a n g
- erkennbar.
den vier P e r s ~ n l i c h k e i t s -
Korrelationen
sehr klein
und nicht
si@nifikant.
Korrelationskoeffizienten
ist erheblich:
FUr den
Nur
noch - zum Teil
FHr die P a r t n e r a r b e i t e r
den j e w e i l i g e n
si~pifikant.
zwischen
IE, AG, DO und der Lernleistung(AA)
sogar
alle
Der U n t e r s c h i e d
fHr Einzel-
IQ, D o m i n a n s t r e b e n
fur das Merkmal
sind d a g e g e n
4
zwischen
und P a r t n e r a r b e i t e r
und A g g r e s s i v i t ~ t
Introversion/Extraversion
ist er hochliegt
er knapp
unter dem 5%-Niveau. Daraus IQ,
l[Bt
sich
folgern:
prozeB
von B e d e u t u n g
erfolg
in r e l a t i v hohen
Beim kooperativen einzeln
spezifische
erfa~t,
sind und deren
die
sind mit den vier V a r i a b l e n fdr den
Zusam~enhang
Korrelationskoeffizienten
L e r n e n mit e i n e m Partner w i r k e n
nicht mehr
auf die L e r n l e i s t u n g
s~nlichkeitsstrukturen eine
F~r E i n z e l a r b e i t e r
IE, DO und AG vier F a k t o r e n
aus.
in der P a r t n e r a r b e i t
Lernsituation,
Die
individuellen
mit dem j e w e i l i g e n zum A u s d r u c k sich diese Interferenz
konstituiert
die n a t ~ r l i c h
LernLern-
kommt.
Faktoren zweier
Per-
f~r jeden Partner
auch mit dem L e r n e r f o l g
in Zusarmmenhang stehto Nur werden die AbhZngigkeiten bier viel komplexer als in der Einzelarbeit, gungen offensichtlich
da das Zusammentreffen
zu neuen EinfluSfaktoren
untersuchten Pers~nlichkeitsvariablen
zweier Merkmalsauspr~fOhrt, die mit den 4 hier
nicht beschrieben werden.
Zur Evaluation der Partnerarbeit wire es demnach sinnvoll, bei der Wirkung eines Pers6nlichkeitsmerkmals
auf den Lernerfolg fdr jede Vp die Auspr~-
gung des Merkmals des jeweiligen Partners mitzuber~cksichtigen. allgemeinen Begabung(EQ)
Bei der
fOhrt dies zu einem erstaunlichen Ergebnis
(Abbildttng I): Einzel~rbeiter
Par~er~rbe~e: AA[Pkte] E
P
P.
P-
Pt.}
P~.;
~0
! °°
[rT~u~eru.g~..'_ .0c~s*.e
kelstu.~s~estes W~rteX
i
;'0"
<7
..........
I~6~9_?.? (N=8)
5ch~scn~ce~
V~e~el
(N=lll
i t
{N=~O; Abbildun@
{N=
iS]
Viertel nt~er~:te
{N=
~ktzkhl
12)
'°
(N =;4)
(N = ;I)
40
I: Verteilungen der Lernleistun[en f~r Einzel- und Partnerarbeiter, differenziert nach Intelligenzleistung
Gruppiert man die Einzel- und die Partnerarbeiter und unterdurchschnittlichem(-) diese Untergruppen~ Einzelarbeiter(E+)
so erzielen die ~berdurchschnittlich
(62,7 bzw.
~>o.o5).
fur
intelligenten
im Mittel einen besseren AA-Wert als die unterdurch-
schnittlichen(E_) ; der Unterschied (o.lo>p
jeweils nach ~ber-(+)
IQ und ermittelt die Lernleistungen
ist allerdings
noch nicht si~nifikant
Die P+ und P_ erzielen fast denselben Durchschnitt
62,0; t =o.21;
n.s.) .
FaSt man bei der Vg P aber die in bezug auf ihren Partner jeweils intelligenteren P(+) Die Vpn P(_)
und weniger intelligenten P(_)
zusammen,
so zeigt sich:
dberflOgeln in der AbschluBaufgabe mit M=64,87 Punkten ihre
intelligenteren Partner 1-seitigem t-Test)
(M=57,8o)
erheblich.
Der Unterschied
ist
(bei
auf dem 5%-Niveau signifikant.
Das heist: Arbeitet ein Proband im CUU mit einem intelligenteren Partner
zusammen,
so erzielt er nicht nut dessen L e r n l e i s t u n g s n i v e a u ,
liegt im a l l g e m e i n e n sogar e r h e b l i c h dar~ber.
sondern
Besonders e r s t a u n l i c h daran
ist, da~ bei der P a r t n e r a r b e i t die a l l g e m e i n e Begabung(IQ)
- w e n n sie in
b e z u g zum jeweiligen P a r t n e r gesetzt w i r d - und die L e r n l e i s t u n g gegenl~ufig sind, w ~ h r e n d sie bei E i n z e l a r b e i t eher p o s i t i v korrelieren. Vermutun~en
(Vor w e i t r e i c h e n d e n Schl~ssen
probenumfanges
ist w e g e n des kleinen Stich-
von 13 Paaren V o r s i c h t geboten!) :
In P a r t n e r a r b e i t nimmt der Intelligentere das L e r n e n w e n i g e r ernst;
even-
tuell f~hlt es sich dem Partner ~ b e r l e g e n und a r b e i t e t deshalb eher oberfl~chlich.
Dageqen w i r d der jeweils w e n i g e r Begabte durch die Existenz
des i n t e l l i g e n t e r e n Partners
angeregt,
besonders gr~ndlich und k o n z e n t r i e r t
zu arbeiten. Der w e n i g e r B e g a b t e hat mehr P r o b l e m e und stellt mehr Fragen. Er kann sich die jeweiligen L~sungen daher besser merken und in der A b s c h l u ~ a u f g a b e mehr r e p r o d u z i e r e n als sein b e g a b t e r e r Partner, CUU-Programme
der das D u r c h a r b e i t e n der
eventuell auf die leichte S c h u l t e r nimmt.
Als w e i t e r e F a k t o r e n bzw.
St~rvariablen
im H i n b l i c k auf die Lernlei-
stung bei P a r t n e r a r b e i t e r n m~ssen w a h r s c h e i n l i c h b e r ~ c k s i c h t i g t werden: I. Es kann sein, dab die P a r t n e r a r b e i t e r in der A b s c h l u B a u f g a b e g e g e n ~ b e r den E i n z e l a r b e i t e r n b e n a c h t e i l i g t werden, da sie die ~ b s c h l u B a u f g a b e in einer anderen als ihrer g e w o h n t e n A r b e i t s f o r m - n~mlich einzeln b e a r b e i t e n mu~ten. W ~ h r e n d des CUU konnten sie die A u f g a b e n g e m e i n s a m e v e n t u e l l ohne S c h w i e r i g k e i t e n bearbeiten; in der A b s c h l u B a u f g a b e fehlte ihnen abet an manchen S~ellen der Partner. 2. Es k~nnte sein, da~ in P a r t n e r a r b e i t andere, nicht w e n i g e r w i c h t i g e F ~ h i g k e i t e n v e r m i t t e l t werden, die abet in der A b s c h l u ~ a u f g a b e (Einzelbearbeitung, Papier- u n d - B l e i s t i f t - M e t h o d e , S t i c h w o r t b e a n t w o r t u n g , nur 2 Stunden Dauer) nicht erhoben werden: Etwa die F~higkeit, empirischm e t h o d i s c h e P r o b l e m e zu diskutieren, die Relevanz der s t a t i s t i s c h e n M e t h o d e n f~r die E n t s c h e i d u n g i n h a l t l i c h e r P r o b l e m e zu reflektieren, E x p e r i m e n t e k o o p e r a t i v anlegen und d u r c h f i h r e n u.a.m.. Ein Teil der inhaltlichen und e m p i r i s c h - m e t h o d i s c h e n P r o b l e m e w i r d in E i n z e l a r b e i t w a h r s c h e i n l i c h leichter ~ b e r s e h e n als in Partnerarbeit. H i e r ~ b e r zu e i n d e u t i g e n A u s s a g e n zu 9elangen ist sicher ~u~erst schwierig, wenn nicht gar empirisch ~nm~glich. 3. E m p i r i s c h n a c h p r ~ f b a r und interessant w~re die Frage, ob das in Partnerarbeit einmal G e l e r n t e b e s s e r b e h a l t e n wird, als das in E i n z e l a r b e i t Gelernte. Hierf~r spricht die b e k a n n t e Tatsache, da~ das V e r b a l i s i e r e n der L e r n i n h a l t e und Probleme und das E r k l ~ r e n von P r o b l e m l ~ s u n g e n zu h ~ h e r e n B e h a l t e n s l e i s t u n g e n f~hrt. Aus zeitlichen Gr~nden konnte diese Frage in unserem Projekt (noch) nicht u n t e r s u c h t werden. 4. Als w e i t e r e r w i c h t i g e r Faktor f~r die L e r n e f f e k t i v i t ~ t der Partnerarbeit ist w a h r s c h e i n l i c h die K r e a t i v i t ~ t der Vpn (in b e z u g auf ihren Partner) anzusehen. KL~S (1974) hat dieser~ Z u s a m m e n h a n g f~r die Prod u k t i v i t ~ t und die O r i g i n a l i t ~ t der Vpn u n t e r s u c h t und diskutiert. W ~ h r e n d sich in der E i n z e l a r b e i t kein Z u s a m m e n h a n g feststellen l ~ t , e r z i e l e n nach der P a r t n e r a r b e i t die H b e r d u r c h s c h n i t t l i c h P r o d u k t i v e n und O r i g i n e l l e n signiflkant b e s s e r e A A - E r g e b n i s s e als die U n t e r ~ r u p p e der u n t e r d u r c h s c h n i t t l i c h P r o d u k t i v e n und Originellen.
3.2. A r b e i t s f o r m Zum Ende bogen Als
(SIMON,
MaB
und CUU-Beurteilunq
des C U U - K u r s e s
erhielt
S.A117
86 F r a g e n
mit
f~r d i e E i n s t e l l u n g
schen Wirksamkeit der Antworten die mit
nehmen
(Z.B.
liche
Teile
aus
jede Vp einen
zuP C U U
zur
und die Einschitzung
wir
die
Zusammenfassung
CB
Nr.
46,
81,
lautet Ihrer
Tabelle
die
1(sehr
Frage
47,
positiv)
50:
Sie
beurteilen
die
tats~chlich
positiver
als d i e
ist
2%-Niveau
signifikant.
Vg
CB = 46+47+5o+8o+81+82
Partnerarbeiter
den CUU mit Der Unter-
Signifikanz df = 42
P
N = 26
t = I ,91 p< o.o5
55A
= 2~1i S = o,81
M = 1,54 s = 0,69
t = 2,45 p< o.oi
M
M
s = o,91
= 1,96 s = 1,o2
t = 1,47 o.25>p>o.lo
= 2,89 s = 1,1o
M = 1,96 s = 1,o6
t = 2,75 F < o.oi
=
2,41
Einsch~tzungen
haben,
kann
hat
Von
nur
eine
die Hypothese
Hypothese
wird
auch
kussionen;
in d e n e n
zu haben dagegen
zeigt
auch
bei
in d e r
den
deutlich
auch Tabelle
gab
aber den
der
2,8o
stammen
am positivsten
3).
schien
insgesamt
einzeln
Versuchsleiter
es m a n c h m a l
Spa~
ernsthaft
Beantwortung
im Computer-unterst0tzten Vg P mit M=I,65
(M=2,11) (vgl.
Zwar
schien
und sich
vorwiegend
sich
3,oo und
C B = I,oo
gearbeitet.
Den Partnerarbeitern
die Probanden
schienen
3,17,
die mit
Beobachtun~en
zu machen.
das A r b e i t s k l i m a
Situationen,
3,83,
3 Vpn,
einzeln
durch
SpaB
mehr
4,17,
den
Beantwortung
2 angenom~men w e r d e n .
gestdtzt.
Arbeiten
haben?)
~ = 1,65 s = 0,48
der CUU-Sitzungen
vonder
erhalten
versehen Sie w e s e n t -
M = 2,11 s = I,o5
CUU-Terminal
traten
dab
Fragebogens,
80
geurteilt
Dies
negativ)
Oef~hl,
3: U n t e r s c h i e d e z w i s c h e n d e n V g n E dnd P in d e r e i n i g e r F r a g e n 6es E i n s t e l l u n g s f r a g e b o g e n s
Demnach
loren
82 d e s
t : 2,269 p< o.o2
vo- E i n z e l a r b e i t e r n .
Die
Vg
18
didakti-
(~UU-Beurteilung)
M = 1,91 s = 0.43
5 negativsten
alle
seiner
M = 2,34 s = 0,79
55B
Die
Beantwortung.
Einzelarbeiter(M=2,34).
E
N =
F r a g e
5(sehr das
im C U U - K u r s
schied
auf dem
80,
his
"Haben
Statistik-Kenntnisse
3 zu e r s e h e n ,
50,
M=1,91
Tabelle
Einstellungsfrage-
individuellen
auf die Fragen
den Ratingskalen
sind.
Wie
ff)
Unterricht
Spas
am
erregte
Dis-
eher heiter.
zum C U U
Arbeitenden der Frage
positiver
die Arbeit auch
an d e r W e i t e r a r b e i t
negativ
wZhrend
auf.
8o("Hat
Ihnen das
gemacht?") :Sie
beantwortet
ver-
iuBerten,
wurde
als y o n d e r V g E
SO wurde auch das A r b e i t s k l i m a
(vgl. Frage 55 A und B) vor allem yon den
P a r t n e r a r b e i t e r n als "angeneh~"(M=1,54) pfunden,
g e g e n ~ b e r M=2,11
Arbeitsklima
bzw.
"aufgelockert"(~=1,96)
und M=2,41 bei den Einzelarbeitern.
insgesamt recht p o s i t i v b e u r t e i l t wurde,
em-
Da das
ist es erstaunlich,
dab sich ein solcher U n t e r s c h i e d zwischen den b e i d e n A r b e i t s f o r m e n ~berhaupt a u s m a c h e n l~Bt. Wir h a t t e n auch den Eindruck,
dab technische St6rungen
(Systemausfall,
m i n u t e n l a n g e s W a r t e n auf die A n t w o r t des Computers u.M.)
f~r die Partner-
a r b e i t e r leichter zu e r t r a g e n w a r e n als f~r die Einzelarbeiter. die E i n z e l a r b e i t e r h ~ u f i g glaubten,
WMhrend
den Fehler selbst v e r s c h u l d e t
haben und in p s y c h i s c h e S p a n n u n g s s i t u a t i o n e n
zu
~erieten, wurde die Situation
bei den P a r t n e r a r b e i t e r n vielfach durch eine h e i t e r e B e m e r k u n g entspannt; auch fiel die W a r t e z e i t bis zu~ W i e d e r e i n s e t z e n des Systems sicht!ich nicht so lang wie fHr den einzeln Arbeitenden,
zu zweit offen-
der in dieser
Pause nicht so leicht eine A b w e c h s l u n ~ fand. Diese B e o b a c h t u n g e n w u r d e n auch dutch e n t s p r e c h e n d e ~ u ~ e r u n g e n der Vpn in der a b s c h l i e B e n d e n Die Tatsache,
"Man6verkritik" bestMtigt.
dab die A r b e i t s f o r m im CUU die affektive H a l t u n ~ und
e m o t i o n a l e E i n s t e l l u n g b e e i n f l u B t oder gar pr~gt,
spiegelt auch die gegen-
iMufige K o r r e l a t i o n zwischen A g g r e s s i v i t ~ t und C U U - B e u r t e i l u n g
fdr die
Vg E(r=o.38)
sind zwar
und die Vg p(r= -0.22) wider.
nicht signifikant,
Beide K o e f f i z i e n t e n
ihr U n t e r s c h i e d ist jedoch h o c h s i g n i f i k a n t ( p <
o.ooI).
In der Vg E b e u r t e i l e n die A g g r e s s i v e r e n den CUU im a l l g e m e i n e n negativer, in der Vg P ist dies eher umgekehrt. Interessant ist in diesem Z u s a m m e n h a n g auch, offensichtlich
dab die P a r t n e r a r b e i t e r
ein gr~Beres P r o b l e m b e w u ~ t s e i n e n t w i c k e l n als die Einzel-
a r b e i t e r und i n f o l g e d e s s e n die K l e i n g r u p p e n a r b e i t a r b e i t u n g der C U U - P r o g r a m m e ( v g l .
Frage 9) fHr e r f o r d e r l i c h e r ( M = 1 , 9 6 )
h a l t e n als die E i n z e l a r b e i t e r ( M = 2 , 8 9 ) . denn man sollte annehmen,
zur i n h a l t l i c h e n Auf-
Dies ist eigentlich erstaunlich,
dab die einzeln im CUU A r b e i t e n d e n ein st~rkeres
BedHrfnis nach der Kl~rung yon w ~ h r e n d des CUU a u f g e k o m m e n e n Fragen haben. W a h r s c h e i n l i c h kommt darin nur zum Ausdruck,
da~ sie nicht soviel SpaB am
CUU - und folglich an der Statistik - versp~%ren wie die P a r t n e r a r b e i t e r -
etwa nach dem Motto:
"Fir reicht's!"
Diese Befunde und B e o b a c h t u n g e n zeigen deutlich, wirkungen,
dingt sind, w e n n ~berhaupt, bzw.
dab n a c h t e i l i g e Aus-
die durch das Lernen mit dem t e c h n i s c h e n Medium C o m p u t e r be-
e m p f u n d e n werden.
Partnerarbeit,
dann vor allem in der E i n z e l a r b e i t entstehen
In einer sozialen L e r n s i t u a t i o n , wie z.B. der
k~nnen sie w e i t g e h e n d a u s g e g l i c h e n werden.
Ein "Big-Brother-
Effekt" kann bei der C U U - A r b e i t mit einem Partner kaum entstehen, R e a k t i o n e n des Computers
da die
schnell in der D i s k u s s i o n mit dem Partner rela-
t i v i e r t w e r d e n und i n f o l g e d e s s e n das C U U - S y s t e m r e a l i s t i s c h e r e i n g e s c h ~ t z t wird.
10
3.3. V e r t e i l u n g der b e v o r z u g t e n A r b e i t s f o r m e n In Frage 17 des E i n s t e l l u n g s f r a g e b o g e n s ~ e r d e n die Vpn danach gefragt, welche Arbeitsform
(Einzel- oder Partnerarbeit)
w o r t e n sind in Tabelle
sie bevorzugen.
Die Ant-
4 zusammengestellt: I
W
a
h
1
Einzelarbeit
E
P
4 (22,2)
I (3,9)
12
Partnerarbeit
34
(84,6)
(77,2)
3
5 (11 ,4)
2
(11,1) N
5 (11,4)
22
(66,7) gleichg~ltig
E+P
(11,5)
18
26
T a b e l l e 4: V e r t e i l u n g der bevorzugten A r b e i t s f o r m e n (in Klammern: %-Angaben)
44
I n s g e s a m t w i r d die P a r t n e r a r b e i t d e u t l i c h bevorzugt: sich f~r diese A r b e i t s f o r m ; d e u t J g VOro W e i t e r e n
77,2 % e n t s c h e i d e n
und nur 11,4 % ziehen die E i n z e l a r b e i t ein-
11,4 % ist die A r b e i t s f o r m gleichgOltig.
Bei d i e s e m E r g e b n i s muB b e r ~ c k s i c h t i g t werdenv
da~ die Vpn jeweils nur
eine A r b e i t s f o r m p r a k t i z i e r t h a t t e n und daher fraglich ist, ob sie hinr e i c h e n d k o n k r e t e V o r s t e l l u n g e n iber die jeweils andere A r b e i t s f o r m besa~en. Aus dem W u n s e h nach einer anderen A r b e i t s f o r m lesen,
f~r wie g e e i g n e t sie die p r a k t i z i e r t e
Fi[r den V e r g l e i c h
l~Bt sich aber ab-
fur den CUU-Kurs halten.
zwischen der B e v o r z u g u n g der p r a k t i z i e r t e n
und dem
W u n s c h nach der anderen A r b e i t s f o r m ist das e n t s p r e c h e n d e V i e r - F e l d e r Schema
in Tabelle
Vg
prakt, Form
nicht prakt. Form
E
(E) 4
(P) 12
16
P
(P) 22
(S) I
23
E+P
26
13
39
Ergebnis: (~2
5 zusammengestellt. Summe T a b e l l e 5: B e v o r z u g t e A r b e i t s f o r m in A b h Z n g i g k e i t v o n d e r praktizierten Arbeitsform (Die 5 Vpn, die sich nicht e i n d e u t i g ft]r eine Form entschieden haben, sind nicht Ber0cksichtigt.)
Der U n t e r s c h i e d zwischen Vg E und Vg P ist h o c h s J q n i f i k a n t
= 18,95;p<
o.ooi).
Die E r f a h r u n g der P a r t n e r a r b e i t
ff~hrt in weit
g e r i n g e r e m Ma~e dazu, die e n t g e g e n g e s e t z t e A r b e i t s f o r m zu b e v o r z u g e n als die E r f a h r u n g der E i n z e l a r b e i t Die P a r t n e r a r b e i t e r s c h e i n t o f f e n b a r auch den Vpn selbst als die geeignetere A r b e i t s f o r m b e i b e h a l t e n werden.
fur den CUU-Kurs.
Damit k a n n auch die H y p o t h e s e 3
11
Nun ist n a t H r l i c h nicht auszuschlieBen,
dab in d i e s e m Befund auch eine
a l l g e m e i n e B e v o r z u g u n g sozialer L e r n f o r m e n zum A u s d r u c k kommt. In der M a n ~ v e r k r i t i k nach d e m Ende des C U U - K u r s e s w u r d e von m e h r e r e n T e i l n e h m e r n der folgende V o r s c h l a g zur geeigneten A r b e i t s f o r m gemacht, der b e i m w e i t e r e n Einsatz der C U U - L e r n e i n h e i t b e r H c k s i c h t i g t w e r d e n sollte: In den ersten 2 bis 3 C U U - S i t z u n g e n sollte in P a r t n e r a r b e i t g e a r b e i t e t werden~
da die CUU-Programme,
die K o n z e p t i o n des p r o b l e m o r i e n t i e r t e n Let-
hens, der neue S t a t i s t i k - S t o f f und die R e a l i s i e r u n g des CUU am T e r m i n a l am A n f a n g doch erhebliche S c h w i e r i g k e i t e n aufwerfen,
die sich k o o p e r a t i v
mit e i n e m P a r t n e r b e s s e r b e w ~ i t i g e n lassen als in Einzelarbeit.
Mit zu-
n e h m e n d e r S i c h e r h e i t wHrde man jedoch gern eigenen Fragen nachgehen und L~sungsversuche
individuell durchspielen, w o b e i die R H c k s i c h t n a h m e
einen Partner eventuell hemmen k~nnte,
auf
so dab sich - etwa in der 2.H~lfte
des CUU-Kurses - E i n z e l a r b e i t empfiehlt oder "freie T e r m i n a l z e i t "
zur
V e r f H g u n g gestellt werden sollte. 4. Fazit Die U n t e r s u c h u n g hat ergeben, fikant yon E i n z e l a r b e i t e r n Dieses Ergebnls
dab sich P a r t n e r a r b e i t e r nicht signi-
in der A b s c h l u B a u f g a b e
unterscheideno
ist aus ~ k o n o m i s c h e r Sicht n a t H r l i c h h~chst relevant f~r
den Einsatz des CUU: Es lieBe sich mit P a r t n e r a r b e i t ohne M i n d e r u n g der d i d a k t i s c h e n W i r k s a m k e i t eine V e r d o p p l u n g des A u s n u t z u n g s g r a d e s
des CUU-
Systems und damit eine Senkung der Kosten etwa um den Faktor 2 erreichen. Auch aus u n t e r r i c h t s t e c h n o l o g i s c h e r Sicht ist das Ergebnis Es m a c h t deutlich,
interessant:
dab die V o r z H g e des Computers als M e d i u m im U n t e r r i c h t
nicht nut in der R e a l i s i e r u n g eines H~chstmaBes
an I n d i v i d u a l i s i e r u n g zu
suchen sind, sondern dab er sich gerade auch bei k o o p e r a t i v e n L e r n f o r m e n sinnvoll e i n s e t z e n l~Bt. Auch dies hat einen ~ k o n o m i s c h e n Aspekt: Adressaten,
F~r
die p a a r w e i s e das P r o g r a m m durcharbeiten, muS das C U U - P r o g r a m m
nicht u n b e d i n g t his in alle E i n z e l h e i t e n festgelegt und fHr die "exotischsten" A n t w o r t e n und A n t w o r t k o m b i n a t i o n e n a u s p r o g r a m m i e r t sein, da Partnera r b e i t e r den Stoff starker d u r c h d i s k u t i e r e n und so auf die w a h r s c h e i n l i c h e ren A n t w o r t e n und L 6 s u n g e n kommen. Die U n t e r s u c h u n g hat a u B e r d e m bestMtigt,
dab die A r b e i t s f o r m die affektive
Ebene stark a n s p r i c h t und sich z°B. auch in der s u b j e k t i v e n E i n s c h M t z u n g der E f f e k t i v i t ~ t des L e r n v e r f a h r e n s deutlich w i d e r s p i e g e l t :
Partnerarbeiter
sch~tzen den CUU und seine L e r n w i r k s a m k e i t s i g n i f i k a n t p o s i t i v e r ein als Einzeiarbeiter. In u n s e r e m CUU-Kurs hat sich a u B e r d e m gezeigt, CUU d e u t l i c h b e v o r z u g t wird.
dab die P a r t n e r a r b e i t
im
12 Diese Ergebnisse sind nat~rlich auch yon Bedeutung
for die Integration
des CUU in unsere Ausbildungssysteme: Wenn CUU auf l~ngere Sicht yon den Lernenden positiv aufgenommen und als wirksames Lernverfahren akzeptiert werden sell, mHssen die M6glichkeiten entwickelt,
genutzt und eingesetzt werden,
die CUU auch f~r kooperative
und soziale Lernformen geeignet machen. Wenn die Vpn in unserer Untersuchung auch mit 0berwiegender Mehrheit die CUU-Programme
am !iebsten zusammen mit einem Partner durcharbeiten,
so
soli daraus doch nicht der SchluB gefolgert werden,
die Partnerarbeit
im
CUU sei der Einzelarbeit in jedem Fall vorzuziehen.
Die Entscheidung Hber
die geeignetste Arbeitsform kann immer nur im Kontext von den jeweils vorliegenden Lernzielen, Lerninhalten und Adressaten getroffen werden. Wie SCHELL
(S.69 ff) f~r die ProgrammJerte
so gilt wahrscheinli~h
Instruktion nachweisen konnte,
auch f~r den CUU, dab die Alternanz von individuel-
ier und koeperativer Arbeitsform didaktisch am sinnvolisten ist und dab die Entscheidung,
wann einzeln und wann zu zweit gearbeitet werden sell,
nicht allein beim Lehrer oder gar bei dem "perfekt durchgeplanten" System liegen kann, sondern jeweils vom Lernenden
CUU-
selbst mitbestimmt und
entschieden werden sollte. 5. Literatur Cartwright, G.F.: The use of group in computer-assisted instruction. In: Prec. of the Cannadian Symposium on Instructional Technology. Calgary ~972, S.397-4o4 D~ring, K.W.: Lehrerverhalten und das Konzept der Unterrichtstechnologie. In: Z.f.P~d. 2/~974, S. 188-21o. Grubb, R.E.: The effects of paired student interaction in the computer tutoring of statistics. Paper presented at the National Convention of the NSPI. Philadelphia, May 1965. Hartley, J.R./Hogarth, F.W.: Prograr~med learning in pairs. In: Educational Research, 13/1971, S.13o-134. Hirzel, M.:Partnerarbeit
im program/~ierten Unterricht.
Stuttgart
1969.
K16s, W.: Kreative SchOler im Computer-unterstHtzten Unterricht. Eine Untersuchung der Einstellung und des Verhaltens kreativer Lernender gegenHber einem neueren Lehrmedi~m. Arbeitsgruppe CUU THbingen, 1974. Love, W.P.: Individual versus paired learning of an abstrct algebra presented by computer-assisted instruction. Tech. Report NO.5. CAI Center, Florida State University. Tallahassee 1969. Rademacker, H.: Der qualifikationsorientierte In: Kursbuch 24, Berlin 1971. S.168-179.
Einsatz von Medien.
Scheffer, W.: Kritik an der didaktischen Funktionsbestimmung yon Unterrichtstechnologie. In: aula 3/1973, S. 244-249. Schell, C.: Partnerarbeit im Unterricht. Psychologische und pMdagogische Voraussetzungen. M~nchen 1972. Simon, H. : Computer-unterst~tzter Unterricht an der Hochschule: Entwicklung und Erprobung einer CUU-Lerneinheit "Statistik f~r Sozialwissenschaftler".Dissertation, Universit~t THbingen. 1973.
DATEN AUS EFFIZIENZUNTERSUCHL~GEN AN CUU-COURSEWARE *) ,
Peter Schablowski
Zusammenfassung: Dieser Beitrag enth~it die Ergebnisse von zwei Vergleichsuntersuchungen aus dem SS 1973. Die Untersuchungen, die mit den Teilnehmern an zwei verschiedenen Pflichtveranstaltungen des Grundstudiums fNr Biologen'der Universit~t Freiburg durchgefGhrt wurden, zeigen, dab mit entsprechenden CUU-Programmen gegenNber herk~mmlichem Unterricht deutliche Leistungsverbesserungen zu erzielen sind. Ferner werden Daten Nber den Zeitaufwand mitgeteilt, der von den Studenten fGr das Bearbeiten der Programme zu leisten war.
I. Einleitung Nachdem bisher die MSg!ichkeiten des Rechnereinsatzes f ~ r
Unterrichts-
zwecke unter den verschiedensten Aspekten vorwiegend theoretisch analysiert wurden, sollten jetzt die Bem~hungen um empirische Daten aus den Bereichen in den Vordergrund treten, in denen ein praktischer Einsatz im Unterricht erfolgt. Dabei sollten zun~chst auf Grund allgemeiner Uberlegungen die Untersuchungen weniger auf eine generalisierende Aussage ~ber die Leistungsf~higkeit des computerunterst~tzten Unterrichts konzentriert werden, stattdessen vielmehr auf die Teilbereiche, in denen ein traditione!ler Unterricht Bezugswerte und damit Voraussetzungen fGr einen Vergleich gibt. Damit in diesem Rahmen empirische Daten f~r die Bewertung von CUULehrprogrammen gewonnen werden kSnnen, mGssen u.a. die folgenden Bedingungen erf~ilt sein: a) es mGssen ausreichend getestete Lehrprogramme (Courseware) vorliegen b) diese sind unter kontrollierten Bedingunen im konkreten Unterricht von einer hinreichend groBen *) Die Arbeit ~ r d e
dutch Mittel des BMFT ( 2
DV-Programm) ermSglicht.
14 Adressatenzahl durchzuarbeiten c) es sind entsprechende Vergleichsuntersuchungen zu konzipieren,
durchzufGhren und auszuwerten.
Wenn man die Bedingung (a) als gegeben voraussetzt, dann resultieren aus den Forderungen (b) und (c) noch eine Reihe yon Problemen: Es ist eine weitgehende Kooperationsbereitschaft der f~r den Unterricht verantwortlichen Hochschullehrer und der beteiligten Studenten notwendig, da versuchsbedingte Eingriffe in den Unterrichtsablauf unumg~nglich sind. DarGberhinaus ergeben sich bei der Wahl des traditionellen Unterrichts als Bezugssystem fur den Vergleich Daten Gber die Effizienz des unterrichtlichen BemGhens, und es werden damit Aussagen m6glich in einem Bereich, in dem Messungen bisher nicht Gblich waren. Die hier ver5ffentlichten Ergebnisse resultieren aus einem ersten Versuch, im Sommersemester 1973 an der Biologischen Fakult~t der Universit~t Freiburg
CUU-Courseware zu evaluieren. An den notwendigen Expe-
rimenten waren die Praktikanten aus zwei verschiedenen Pflichtveranstaltungen im Rahmen des Grundstudiums fGr Biologen beteiligt, und ich habe den verantwortlichen Hochschullehrern, Frau Professor Wilmanns, Herrn Dr. Dierssen (Biologie II) und Herrn Dr. Vollmar (Biologie I), fur Ihre Bereitschaft, die Untersuchungen in ihren Lehrveranstaltungen durchfUhren zu lassen, sowie fGr ihr Engagement und die 0bernahme zus~tzlicher Arbeit sehr herzlich zu danken.
2. Versuchsbedingungen und Versuchsergebnisse Die Evaluationsuntersuchungen wurden an zwei Programmen mit unterschiedlicher Zielsetzung durchgefUhrt. Die Bedingungen und die DurchfUhrung der Versuche werden daher im folgenden getrennt behandelt° FUr beide gemeinsam gilt, dab die Bearbeitung fur alle Kursteilnehmer obligatorisch war, dab damit beide Programme als fester Bestandteil der Lehrveranstaltungen anzusehen sindo 2.1PFLABE_l_PrR~rammbeschreibun~ und Evaluationsverfahren Das CUU-Programm PFLABE (PFLAnzenBEstimmungsGbungen) stellt ein Ubungsprogramm mit Datenbank dar [1]. Es ermGglicht den Teilnehmern am obligatorischen Bestimmungskurs in Erg~nzung des Praktikums unter der Kontrolle des Programms den Umgang mit dem BestimmungsschlGssel und das Bestimmen von BlOtenpfianzen zu Gben. Im Programm wird die Entschei-
15
dung des Studenten an den einzelnen Knoten in einem dichotomen gentlich auch trichotomen)
System (dem BestimmungsschlUssel)
(gele-
mit den
Werten einer vorgegebenen richtigen Sequenz verglichen; entscheidet der Student falsch, erfolgt eine entsprechende Rfickmeldung, u n d e r kann an der Pflanze, die er vor sich hat, UberprGfen, warum seine Entscheidung falsch war. Aus den 50 wichtigsten einheimischen Pflanzenfamilien enth~lt PFLABE z.Zt. 150 0bungsbeispiele, deren Zahl bei Bedarf noch erhSht werden kann. Das Hauptziel der Untersuchung war, festzustellen, ob durch die Arbeit mit dem Programm ein Ubungserfolg eintritt und wieviel Zeit die Studenten daffir aufzuwenden haben. Die Praktikanten waren auf 4 Kurse verteilt,
die alle derselbe Dozent
unterrichtete. Zwei der Kurse wurden vor Beginn des Semesters zu Experimentalgruppen erkl~rt, die zus~tzlich zum Praktikum mit dem CUUProgramm arbeiten konnten. Die beiden anderen Kurse dienten als Kontrollgruppe. Nach vier Semesterwochen wurde im Praktikum ein Test mit 2 Beispielen (Trifolium dubium und Medicago lupulina) aus der Pflanzenfamilie Fabaceae (SchmetterlingsblGtler) durchgefGhrt. Die Pflanzenfamilie war his dahin im Kurs noch nicht behandelt und fGr die Arbelt mit PFLABE war kein ~hnliches Beispiel ausgegeben worden. Jeder Student muBte bei diesem Test neben den Namen, die er fGr die jeweiligen Beispiele herausgefunden hatte, die Zeit zu Beginn und zum Ende der Bestimmung eintragen; auBerdem war anzugeben, wieviel Pflanzen er im bisherigen Praktikumsabschnitt insgesamt bestimmt hatte, v o n d e r Experimentalgruppe auch die Anzahl der mit PFLABE bearbeiteten Beispiele. 2.2 PFLABE - Evaluationser~ebnisse Die Auswertung des Tests bezGglich der LSsungs- bzw. Fehlerh~ufigkeiten ist in Abb.la dargestellt° Die Ergebnisse zeigen fGr beide Beispiele ein signifikant besseres Abschneiden der Experimentalgruppe. Bei Trifolium dubium haben 70% der Experimentalgruppe
die Testaufgabe
gelSst gegenGber nut 45,2% der Kontrollgruppe; die Fehlerwahrscheinlichkeit liegt damit bei 30% (Experimentalgruppe) bzw. 54.8% (Kontrolle). Entsprechend fallen die Ergebnisse beim 2. Beispiel aus, wo die Relationen 80:59.5 bzw. 20:40.5 sind. Neben der Fehlerh~ufigkeit ist fGr die Erfolgskontrolle
die fGr die
LSsung der Testaufgaben benGtigte Zeit ein wichtiger Parameter. Die in Abb.lb gew~hlte Form der Darstellung mit Zeitklassen macht deutlich, dab auch hier die Experimentalgruppe besser abschneidet. Der mittlere Zeitbedarf liegt bei der Experimentalgruppe bei 15.7 min.,
16 ---] Kontro|lg ruppe N =42
a) Lbsungsh~uficJkei~en
Experimentalgruppe N = A0
% der
,
Tri foT.~um dubium
Teilnehmer
80.0
Medico9o Luputina, 70,0
s°t
59.5 54.8
~zz//,
~'////, f/Ill, / M / /
~////
45,7 "////~.
///II
40.5
"M/I~
"/////, p'////
30,0
ill/i,
"///2/,
71/I~
20.0 //i/I
;fs$; 33333
11///I
20 : ~ _____~19 ~-2B~ d, faLsch richtig best i mmt bestimmt
25 ;727
13
nicht
nicl~ od. fal.~h
richtig
bestimmt
bestimmt
b) Hdufigkeitsverteilung der Zeitwerte [ ~
Kontrollgruppe N = 4/, Experimentalgruppe N = 60
reL H~ufigkeit %
30-
20-
,o.
i17! 112 16 !
Klasse: Zeit:
I
2
O-A.s 5 - 9 , s
Abb. 1 a ) u . b )
I
I
t
4 5 6 7 10-14,s 15-19.s 20-24.s 25-29.s 30-3~.s
PFLABE-TEST
SS 73
!
i
8
9
O.
35-39.9 40-44.9
17
der der Kontrolle bei 19 min. Die Differenz von 3.3 min. ist signifikant. Diese Unterschiede sind zu bewerten unter BerGcksichtigung der Tatsache, dab die Experimentalgruppe zus~tzlich Zeit fHr die Arbeit mit PFLABE aufbringen muBte. Die Anzahl der Ubungsbeispiele betrug bis zum Zeitpunkt des Tests bei der Kontrolle im Mittel 9, bei der Experimentalgruppe 8 plus 7, die mit PFLABE bearbeitet wurden. Der mittlere Zeitaufwand f~r diese Beispiele lag bei 90 min. (vgl. Tab. I).
Anzahl der bearbeiteten Beispiele an 4 Kurstagen Kontrolle N = 42
I - 13 FfW=
Experimentalgruppe N
=
40
mit PFLABE
9
0 - 12 MW
=
8
4 - 15 MW
=
7
*)
Tab. I *) mittlerer Zeitbedarf 90 Minuten fGr 7 Beispiele Diese Ergebnisse lassen erkennen, dab mit einem CUU-Programm, das entwickelt wurde, um die Methodik des Bestimmens zu Gben und Fertigkeiten im Umgang mit einem Schl~ssel zu erwerben, die Fehlerrate und die fGr die Bestimmung notwendige Zeit erheblich gesenkt werden kGnnen. Die Zeit, die aufgebracht werden muBte, um diese Leistungsunterschiede zu erzielen, liegt mit im Mittel 90 Minuten weit unter dem Weft, der im traditionellen Praktikum festgestellt wurde. stellung der Ergebnisse vgl.
(Zur AusfGhrlichen Dar-
L2]).
2.3 ZOPR_AM_x_Pro~rammbes~hreib_un_~und Evaluationsverfahren ZOPRAM (Z0ologisches PRAktikum, Teil Mollusken) wurde als Instruktionsund Selbst-Test-Hilfe-Programm entwickelt. Das Programm entstand auf der Basis eines g~ngigen Lehrbuchs (A.KGhn, Grundlagen der allgemeinen Zoologie). Nach diesem Standardwerk wird in vielen zoologischen Anf~ngerkursen gearbeitet. Bei der Konzeption des Progr~mmes wurde davon ausgegangen, dab die Grundkenntnisse, die die Studenten fGr das Praktikum mitbringen, allgemein sehr gering und ~uBerst heterogen sind, so
18
dab damit die Hauptaufgabe
des Praktikums,
chen yon morphologisch-anatomischen ges Arbeiten
am 0bjekt wegen umfangreicher
stark limitiert
werden muB.
am zoologischen
lagenwissen
Gber die Mollusken
gangswissen
der Adressaten
AnfGngerkurs
standen
studenten
der Frage,
unterrichtet
wurden.
im Praktikum
behandelt
die Bestimmung auswahl.
werden
der Experimental-
bzw. wurde
Die Population
in beiden Teilkursen
der Kontrollgruppe angewiesen,
aufgefordert,
das Kapitel Mollusca
aus dem Lehrbuch
Praktikumstag
vorzubereiten.
ein schriftlicher
Fragen
zu beantworten
ne MSglichkeit
Test durchgefGhrt,
hatten.
bestand,
bei den Studenten
Anteil
gearbeitet
terscheidet. = Vortest),
zu erzwingen,
20 = Nachtest)
sorgf~ltig
die ~hnlich
mit ob der
in Frage kommt,
von den Gbrigen Teilnehmern zu 15sen
durchgearbeitet
die jedoch
auch nicht
10 Aufgaben
dab sie yon jedem,
un-
(Frage 1 - 10
standen,
und folglich
Die restlichen
auf
(Frage 10 -
der das Kapi-
hat, h~tten beantwortet
Damit fur die Experimentalgruppe
wurde bei der Aufgabenstellung
dab alle Pro-
festzustellen,
mit den Mollusken
waren so formuliert,
tel im Lehrbuch werden k8nnen.
Bezug nahmen.
20
kaum ei-
tats~chlich
der fGr die Auswertung
in keinem Fall auf den Stoff im Lehrbuch
gramm war.
in dem alle Teilnehmer
Zu diesem Zweck waren 10 Aufgaben die im Zusammenhang
das CUU-Programm
kam,
zu behandeln waren,
war zun~chst
Uber die Mollusken
auf
wurde
von A.KUhn fur den
his zum Praktikumstag
hatten,
der Experimentalgruppe,
sich im Fachwissen
die Eontrolle
Da im Rahmen dieses Experiments
banden der Experimentalgruppen dem CUU-Programm
durch Zufalls-
zur V o r b e r ~ t u n g
zu arbeiten,
wurde
war auf
Dozenten
zu dem die Mollusken
erfolgte
in dem die Mol!usken
wet-
(Biologie-
beide yon demselben
mit dem CUU-Programm
Zu Beginn des Praktikums,
das der Dozent
diese Ziele erreicht
zur VerfGgung.
sollten,
das Ein-
kann.
Anf~ngerkurs
Zwei Wochen vor dem Termin,
Die Experimentalgruppe
das Praktikum
ausrichten
am Zoologischen
die ebenfalls
den
bei der Aneignung von Grund-
ob und inwieweit
des 2. - 4. Semesters) verteilt,
EinfUhrungen
CUU-Programmes,
auf ein Niveau anzuheben,
130 Teilnehmer
zwei Teilkurse
durch selbst~ndi-
zu helfen und darGberhinaus,
kennt und auf das er seinen Unterricht Zur Untersuchung
das Veranschauli-
allgemeiner
Es ist Ziel dieses
Teilnehmern
den,
n~mlich
Grundstrukturen
darauf geachtet,
kein Vorteil
entstand,
dab keine Frage vor-
oder gar identisch mit einer Fragestellung
im Pro-
19
2.4 ZOPRAM - Evaluationsersebnisse In Abb. 2a und 2b sind die Ergebnisse des Tests dargestellt.
Die H8he
der S~ulen entspricht dem prozentualen Anteil der jeweiligen Gruppe, der 0,1,2 ... bis maximal 10 Au£gaben gelSst hat. Die Zahlen am Fu~ der S~ule sind die absoluten H~u£igkeiten. FGr beide Gruppen zeigt sich (Abb. 2a), dab yon den Aufgaben I - 10 im Mittel drei Aufgaben gelGst wurden.
(Der exakte Weft betr~gt f~r die Kontrolle MW K = 2.78,
fGr die Experimentalgruppe MW E = 2.73) Die Unterschiede, den Gruppen auftreten,
die zwischen
kGnnen als zuf~llig angesehen werden.
Bei den Aufgaben 11 - 20 (Abb. 2b) tritt eine signifikante Differenz der Mittelwerte auf, und es zeigt sich eine deutliche Anderung der Streuung. W~hrend die Kontrolle in allen 1 1 H ~ u f i g k e i t s k l a s s e n
vertre-
ten ist, haben die Teilnehmer der Experimentalgruppe mindestens 5 Aufgaben gelSst und sind lediglich in den H~ufigkeitsklassen 6 - 11 vertreteno In Tab. 2 sind die exakten Werte £Gr die Abb. 2b enthalten~ MW
Standardabweichung
Kontrolle
N = 84
5.68
2.65
Exp.-Gruppe
N = 37
8.41
1.71
Mit diesen Ergebnissen kann als bewiesen gelten,
dab mit entsprechend
konzipierten CUU-Programmen die Vorbereitung auf ein Praktikum deutlich zu verbessern ist, und dab die Eingangsf~higkeiten der Population deutlich homogener werden (d.h. die Streuung der LGsungsh~ufigkeiten nimmt ab.) Es schlieBt sich auch hier die Frage an, welchen zeitlichen Aufwand die Studenten fur diese Unterschiede zu leisten hatten. Es liegen Messungen Uber den Zeitbedarf fGr die Arbeit mit dem Programm vor. Der Mittelwert betr~gt 95 Minuten;
die Extremwerte
sind 26 Minuten und
190 Minuten. Bei diesen Werten ist allerdings zu ber~cksichtigen,
dab
fGr die Mehrz~hl der Studenten der Kurs ZOPRAM die erste und einzige Gelegenheit im Semester war, mit CUU-Lehrprogrammen
zu arbeiten. Er-
fahrungsgem~B ent£~llt bei der ersten Sitzung ein erheblicher Anteil der Zeit auf die Einarbeitung in das Bedienen der elektrischen Schreibmaschine
(=Terminal) und auf die kursspezifischen Modalit~ten.
Der Um-
20
a) Vortest- Verteilung der Anzah[ geldster Aufgaben ,~
Experimen~a[gruppe N = 37 {O = M ittelwert ) Kontroligruppe N=8l. (D = Mittelwert )
teL H~ufigkeit
%
&o~ 30'
20.
10.
i
l
0
1
i15 15
,
f
2
,
,
l
[~
1.
5
6
7 8 9 10 Anzahl gelSster Aufgaben
b) Nachtest: Verteilung der Anzahl gelOster Aufgaben ~]
re[,
H~ufigkeit % /.0-
Experimentalgruppe N = 37 (O= MH~elwert ) Kontrollgruppe N=84 (I7= l~ittelwert }
30-
20
10,
0
1
Abb. 2a)u.b)
2
3
Z,
,
5
ZOPRAM- TEST SS 73
1/. , , ® ? 8 10 Anzaht gel6ster Aufgaben
21 fang des Zeitbedarfs fur Ein£Ghrung und Einarbeitung wird allgemein auf ca. 30% der ersten Sitzung veranschlagt, und die MeBwerte fallen daher entsprechend hGher aus.
3. Diskussion und 2usammenfassung der Ergebnisse Beide Vergleichsuntersuchungen beziehen sich auf Programme, deren Inhalt in zwei verschiedenen Bereichen die MGglichkeit zum Uben bietet. Gemessenwurde der Ubungserfolg. Es ist einsichtig, dab Probanden, die die Chance nutzen, weitgehend individuell Gben zu kGnnen und Programme abarbeiten, die die jeweiligen Defizienzen aufdecken, sich gegenUber denjenigen Probanden, die diese MGglichkeit nicht haben oder nicht nutzen, in einem Leistungstest unterscheiden. Diese Ergebnisse, die nicht allein dastehen, sondern dutch ~hnliche Resultate aus dem Angebot anderer Programme (vgl.[3]) gestGtzt werden, machen deutlich, dab CUU-Programme, die zur UnterstGtzung herk8mmlichen Unterrichts entwickelt und eingesetzt werden, zu besseren Erfolgen fGhren. Die vorliegenden Daten sind unbefriedigend, und es bedarf weiterer gezielter Untersuchungen, wenn die Frage nach der generellen Leistungsf~higkeit des CUU erGrtert werden soll.
Literatur [I] Schablowski, Peter: PFLABE - ein computerunterstUtztes Ubungsprogramm zur Pflanzenbestimmung Nat.-Wiss. Rdsch. 9/72 Hochschuldidaktische Beilage 2 (13-16) [2~ Schablowski, Peter: PFLABE - Verfahren und Ergebnisse der Begleituntersuchung im SS 73 Internes Arbeitspapier, Projekt CUU, Januar 74 [3] Geist, Wolfgang:
Das Programm CUS-Chemie und sein Einsatz im WS 1973/74 internes Arbeitspapier, Projekt CUU, Mai 1974
PROBE: A Computer-Based Mastery Learning_SSystem David W. McMuilen A subtle shift is appearing in attitudes toward educational institutions on the part of both educators and laymen.
No longer do schools
command support solely on the basis of their role in socializing the young.
The concept of in loco parent is has had diminishing currency
for several reasons.
Schools now serve adults as well as youth in
steadily increasing numbers. Schools have lost status as agents of social change (Jencks, 1973). The cost of schooling is too high to justify a policy that simply pushes students along, whereas for a complex technological
society the cost of inadequate schooling is even
higher. From a Custodial to a Competency No del Perpetrating a custodial model, many schools still view their primary role as socializing agents, though often they function simply to keep youth off the job market. Pressures are mounting for a shift to a competency model.
A renewed emphasis on individualized learning
opportunities and an insistence
on accountability to the public have
contributed to a variety of efforts to gear education toward clearly stated learner outputs.
State-mandated programs in competency-based
teacher education have proliferated. visible reflections
Other developments provide less
of a shift to a competency model.
adherents of the Keller Plan (Keller, as university
1968) have multiplied rapidly
faculty turn to self-paced,
monitored by undergraduate proctors
In psychology,
modular instructional units
(Robin, 1974).
In education,
a
similar movement has gained steady momentum under the rubric of "mastery learning"
(Bloom, 1968; Block, 1971).
Instead of evaluating students
relative to their peers, mastery learning assumes that nearly all students can perform competently, the normal curve.
not just those in the upper range of
The critical variable is time; some students simply
need additional opportunity to master the learning objectives. Teachers who adopt a competency model quickly discover that they face a range of demands that far exceed previous demands in scope and intensity.
The increased scope arises from the need to monitor the
23
progress of each student toward a number of objectives, builds on a number of subobjectives.
each of which
A mastery learning system seeks
to reduce individual differences so that on each objective students converge toward criterion performance. Paradoxically,
the narrowing of individual differences in a well-
developed system requires a higher degree of individualization of instruction than in a system that allows variability in student performance to persist.
A custodial model, for example,
is norm-referenced
with respect to learning objectives since performance variations represent expected deviations from socialization norms.
Students enter with
differing levels of competency and emerge in much the same relative position with differences documented by grades and other evaluative data.
A competency model, on the other hand, is criterion-referenced;
it expects a change in relative position as students move closer to criterion performance levels (Glaser, 1963). to occur, however,
In order for convergence
students require instruction differentiated by the
performance levels at Which individuals are actually operating,
i.e.
individualized instruction. A ddin~ a Clinical to a Competency Model The increased scope that follows from a competency model gives demands upon teachers an increased intensity.
Serious attention to
criterion performance levels leads inevitably to close scrutiny of variability within as well as between individual students. culum oriented toward competency,
In a curri-
adding objectives does not add to
but multiplies the work of teaching by at least the number of students the instructor must monitor. Few conscientious teachers, however, tor progress,
are content simply to moni-
since the primary challenge is to instruct,
i.e. to inter-
vene skillfully in the normal course of events with the effect of facilitating learning.
A competency model points almost unavoidably to
a clinical model in which the teacher assumes a role similar to that of a physician, up.
working one-on-one to diagnose, prescribe,
and build
Instead of the client's health, the foremost concern of the teacher
is the client's competency in each of the specified learning objectives. The notion of a harried classroom teacher working clinically with each student in anything like the manner of a physician consulting with a client would be grotesquely absurd without resources and an environment unlike those of a traditional classroom. however,
is such a resource,
increasingly available,
The computer, and it can open
24
up the kind of environment that permits a clinically-oriented competency model to function.
The remainder of this paper will briefly
describe one attempt to construct a system that can relieve teachers of some of the enormous demands generated by a clinical model for mastery learning.
This system, in effect, puts into their hands a tool
(perhaps similar to a stethoscope or electrocardiograph) for carrying out their teaching responsibilities on a more professional level. A Computer Teaching Tool Two primary aims have guided the development of PROBE, a Program for Response Optimization in a Binary-adaptive Environment.
One aim
is to monitor student progress in mastering a set of critical concepts or objectives.
The system enables student and teacher to iden-
tify which objectives need attention at any given moment.
The second
aim, as the acronym emphasizes, is response optimization, or the guidance of learning along lines that are most productive for achieving the specified objectives.
While the first aim is to check and affirm
maste~j, the second aim is to deal clinically with learning deficiencies within the limitations of a response-sensitive computer (i.e. a binary-adaptive environment). The system thereby permits the teacher to interact selectively with individual students on a professionalclient basis, informed and free to pursue high-level objectives associated with divergent thinking (Guilford, 1959). Actually two programs, one written in PL-I and the other in Coursewriter II, PROBE is presently designed for the IBM 1500 Instructional System.
At Stony Brook that system includes 24 scope-and-key-
board terminals, enough to accommodate a typical class of 30 if half of the students share terminals at any one time.
The PL-I program,
called a generator (McMullen, 1974a), produces the Coursewriter II code that runs the IBM 1500.
The generator eliminates the tedious
task of preparing Coursev~iter II code for any given PROBE unit so long as the range of options and strategies provided by the generator is sufficient for the instructor's purpose. The disting~ishing feature of PROBE is hypothesis-testing in the following sense:
given a set of target competencies, the computer
repeatedly probes the student until evidence indicates that performance has reached criterion level.
Before the mastery hypothesis can
be accepted, in other words, students must emit a pattern of responses that is consistent with system criteria.
The major problems are
(I) constructing valid probes for each competency (2) developing
25
realistic criteria, and (3) providing learning experiences that progressively move the student from non-mastery to mastery. Concepts and Cues Current uses of PROBE deal with the formation and application of concepts, since the ability to identify concepts and relate them to problem situations is a major competency at any educational level (Gagne, 1970; Narkle and Tiemaun, 1971;Nerrill and Boutwell, 1973). In the discussion to follow, however, it is usually possible to replace the term "concept" with "objective" or descriptors of intellectual competencies such as "discrimination," "principle," or "solution strategy." The task of constructing valid probes begins with a careful analysis of the competency.
In the case of concepts it is important to
recognize that what is being probed is an internal (abstract) representation rather than a physical response (Carroll, 1964).
The repre-
sentation is a configuration of critical attributes that permits the learner to sort experiences into positive and negative instances of the concept.
Although the adequacy of the concept, as measured against
the instructor's own internal representation, can only be inferred from physical responses, it is the rule governing the responses rather the behavior itself to which PROBE attends. A concept probe is valid, then, if it aids in distinguishing a response that is rule-governed from one that is not.
Probes consist
of cues that lie near the concept boundary, i.e. the abstract line that separates experiences covered by the concept from those that are not.
Cues are therefore positive and negative, marking off the con-
cept boundary along a critical attribute or attribute-set.
Since
school concepts are usually verbal, experiences near concept boundaries are both verbal statements of attributes and concrete situations.
Thus, cues that are appropriate for testing the presence or
absence of a target concept fall into a 2-by-2 matrix called a boundar~ set:
attributes (verbal statements) and related examples (con-
crete situations) that lie either inside the domain of the concept (positive) or outside (negative). PROBE presently permits two boundary sets for each of eight concepts, half of which appear in true-false mode and half in matching mode (Figure 1).
Although probing basically calls for a binary re-
sponse (presence or absence) that is closer to the true-false mode, the matching mode adds variety, emphasizes distinctions between con-
26
TRUE- FALSE
MATCHING ,m m
2AI+
5AI+
7AI+
3A l-
6AI÷
8AI+
3Ii+
5Ii+
711+
3I 1-
6Ii+
8Ii+ !
4A 2 +
5A2+
7A2+
4A2-
6A 2 +
8A 2 +
412+
512+
712+
4Z 2-
612+
812+
--,-,,--"-.---4
! I
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i
a
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I
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2A ! I
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2A2+
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212+
i
!II2- i
&
~
i
i
212-
:
,
I
i3~
|
3
2
4
5-6
7-8
CONCEPTS Figure I. Concept-cue matrix. Accompanying each concept are two boundary sets, each containing four cues: a critical attribute (A+) with a related instance (I+), and a critical non-attribute ( A - ) w i t h a related non-instance (i-)' In matching mode, negative cues are cues for other concepts. cepts,
and reduces
no negative mutually
the number
cues are needed.
exclusive,
sets allow probing
on a critical
in a kind of bas-relief point.
If each boundary
the target
concept
So long as matching-mode
cues for one serve as negative
The two boundary each focused
of cues that have to be prepared
attribute
are
cues for the others.
from two distinct
(concept-marker)
by a rival concept
since
concepts
angles,
and highlighted
to which the negative
set is formed around the contrast
and a related but distinct
rival,
cues
between
PROBE checks
27
both the ability to generalize and the ability to discriminate,
each
of which is essential in concept mastery (Gagne, 1970). The two boundary sets also allow other variables to interact with the probing process.
For example,
rectly on reading material,
one set may present cues based di-
while the other set requires responses
to new cues (transfer of training). difficulty)
One set may be easier (level of
or contain more imagery (mode of representation).
One
set may be used for study, the other for testing. Probing Strategies A set of concepts (Figure I) forms an exercise , which has the dual purpose of checking mastery and reducing non-maste~g.
PROBE
randomly samples cues from each concept, requires two consecutive correct responses to each concept before dropping that concept from consideration,
and follows each response with a reply as well as an
updated progress report two forms:
(current score and item number).
explanatory comments,
seeking to make more clear the con-
cept bo~qdary as perceived by the instructor, the probe recursive!y. the exercise:
Replies take
and n e w cues that extend
A third type of reply occurs at the end of
either affirmation of mastery or the display of unmas-
tered concepts and referral to specific assigned readings. An exercise,
typically consisting of 20 items, combines with up
to three other exercises to form a unit over which the student takes a pretest and a posttest that functions as another pretest if the ~it
criterion is not met.
Errors on pretests flag concepts that
must be mastered on the exercises. A number of probing strategies have been tested with students in a continuing education (graduate)
course.
A strategy of spaced cueing,
which switches from one concept to another, has been compared with blocked cueing,
in which successive cues deal with the same concept.
Each strategy has been presented under both program control and learner control.
PROBE has also provided a context in which to examine the
effects of pretesting, and study questions.
paired study, learner prediction of mastery, In general,
results have favored conditions
under which cognitive strain has been combined with individual feedback.
Preferred modes of study, such as blocked cueing and paired
study, prove to be suboptimal when retention results are compared with less preferred study modes, (~cMullen,
such as spaced cueing and individual study
1973, 1974b, 1974e).
28
The Wider Role of PROBE Optimizing learning is a central aim of PROBE; however, its effects upon the teaching process may be more important than its contribution to the master5T of learning objectives.
The wider aim is to
construct an environment in which teaching is adaptive, transforming information about developing competencies and changing expectations and constraints into productive patterns of teaching-learning interaction.
The environment of PROBE is binary-adaptive not only in the
sense that it is computerized but in that it consists of nested loops of binary operations under adaptor control. cueing-replying and affirming-prescribing,
These operations, like are broken dov~ to a point
where the system can make fine-grained decisions about instruction on the basis of current memory and criteria.
Through recursion, the sys-
tem begins to take on self-generating properties (~cMullen, 1974d). The principle of a binary-adaptive loop (BAL) applies both on and off the computer, and the intent of PROBE is to set in motion an analysis of teaching that places learning in an environment responsive to individual contingencies.
Indeed, as students incorporate recursive
probing into their behaviors, they become their own teachers. PROBE models only the delivery component of a system of instruction but it suggests that other components, such as design and redesign, can be similarly modelled.
The total system provides a scaf-
folding by which mastery learning can occur, first clinically but ultimately on a self-generating basis.
That is, the scaffolding is de-
signed to be taken down, the external system internalized by the learner, so that the checking and attainment of competency becomes a lifelong enterprise.
29
Block, J.H. Mastery learning:
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1974.
Einsatz yon CMI im Fernstudium yon Michael Tauber
Institut fGr Bildungsinformatik FEoLL Paderborn
Manuskript nicht rechtzeitig eingegangen Abstract siehe n~chste Seite
32 ABSTRACT
Zentraler
Bestandteil
unterstiitze Analyse
des im Rahrnen und Vergabe
inforrnatik der FEoLL zur Analyse
GmbH
und Vergabe
Modellvorst
des Vorhabens
yon Aufgaben)
entwiekelten
yon Aufgaben.
am
CAVA
(Computer-
Institut fiir Bildungs-
Softwarepaketes
Diesem
System
ist ein System liegen folgende
ellungen zugrunde:
Die stofflichen Inhalte eines Fernstudienlehrmaterials
kSnnen
Sequenz
Grobziel
yon Grobzielen
Klasse wenn
yon Aufgaben
Mindestzahl
aus,
oder LSsungsetappen
Grobziel
zugeordnet
werden
Grobziel
fiigung stehenden
werden
die LSsungen
eingesehickt. bogen,
so schl~gt ihm aus einer dem
aus mehreren
auf dem
der Computer
vor.
Postwege.
Die Mitteilung Nach
ebenfalls auf dem
Durcharbeiten
Postwege
entsprechenden
Formular
werden
lungsaufgaben Dureh Lernweg
nun Aufgaben
eingelesen zu einem
zu frilheren Grobzielen
diesen Prozefi der Analyse in der Sequenz
auf einem
der Kodierung
werden. neuen
Aufgrund Grobziel
yon Aufgaben
wird der
festgelegt und yore Computer
zu steuern,
Beratungshilfen
der abgegebenen
vergeben.
yon Aufgaben
Diese
menschlicher
oder Wiederho-
Dies gibt nicht nur die l~ISglichkeit den Proze~
tungshilfen.
Markierungs-
der eingesandten
geschrieben.
sondern
der Aufgaben
oder auch in freier Formu-
und Vergabe
der Grobziele
zurn
zur Ver-
an das Rechenzentrum
diese nun direkt oder nur unter H[nzunahme
in den Computer
der Form
aus
fiber diesen
LSsungen
LSsungen
einern
Aufgaben
Entsprechend
Korrektoren
von
Teil-
eines Grobzieles
lierung erfolgen. kSnnen
richtig
geht man
Fernstudienteilnehmer
Dies kann je nach Art tier Aufgabe
auf einem
Grobziel
jede LSsungsetappe
an der Bearbeitung
Aufgabensammlung
geschieht
gilt,
kann.
der Gobziele,
entsprechenden
zu diesem
einer Aufgabe wobei
wird eine
dann als erreicht
der einzelnen Aufgaben
besteht,
!st ein Fernstudienteilnehrner
Vorschlag
yon Aufgaben
da~ die LSsung
15sungen
Zu jedem
das Grobziel
Bei der Strukturierung
der Vorstellung
der Sequenz
werden.
erstellt, wobei
eine geforderte
gelSst wurde.
zugeordnet
einer
es gestattet auch umfangreiche bestehen
aus Bemerkungen
rnit-
der Vergabe Berazu den
33
einzelnen
abgegebenen
LSsungen,
des Fernstudienlehrmaterials reals zu studieren, holungskurse
licher Schwierigkeiten
Der
einzelnen
besonderer
Intensiv-
Lernwege
oder Wieder-
aufgrund
stoff-
Software
ist an der FEoLL
und ausgetestet
T~ start. Das
zur Verffigung
Prozefl der Analyse
ein im Dialog zu Leistungen
betreuten
worden.
GrnbH
in ihren
Eine erste Erpro-
Fernstudienlehrgang
entsprechende
"Grund-
Studienmaterial
wurde
gestellt, die fiir den computerunterstfitzten
und Vergabe
yon Aufgaben Dieser
werden
am
Bildungsinformatik
entwickelt.
Dauer
und hat seinen Platz in der Lehrerfort-
yon 3 Jahren
und die
zur Verfiigung.
programmiert
kurs der Mathematik
bildung.
noch-
Art oder zeitlicher VerzSgerungen
fiber die erbrachten
bung finder in einern yore Autor
DIFF
angebotene
steht fi~r individuelle Beratungszwecke
Die hier grob beschriebene
vom
Abschnitte
Gesichtspunkten
oder sich mit der Kursleitung
Informationssystem
Hauptfunktionen
bestimmte
zu setzen.
Kursleitung
handhabendes
unter besonderen
aus Aufforderungen
zu besuchen
in Verbindung
aus Vorschl~gen,
Fernstudienlehrgang
Institut fiir hat eine und -weiter-
U N T E R S T O T Z U N @ EINES U L M E R S C H U L V E R S U C H E S DURCH EDV
Dietmar
Seit dem S c h u l j a h r
i970/71
ikuft in Ulm ein S c h u l v e r s u c h unter dem Na-
men "2~Ulmer Mode!i '~. Es handelt wissenschaftliches
Neumann
sich dabei um ein m a t h e m a t i s a h - n a t u r -
G y m n a s i u m mit z~ Zto etwa 400 Schfilern in den Jahr-
gkngen 5 bis 8, das als G a n z t a g e s s c h u l e liegen dieses
Schu!versuches
konzipiert
ist die m S g l i c h s t
der Schiller, eine Forderung,
ist.
Zentrales
An-
individuelle F S r d e r u n g
die mi~ der k o n v e n t i o n e ! l e n U n t e r r i c h t s -
o r g a n i s a t i o n nut schwer zu e r f ~ l l e n ist, Am G y m n a s i u m 2.Ulmer Modell wird allen S c h ~ ! e r n ein B a s i s u n t e r r i c h t K l a s s e n v e r b a n d angeboten, tiert ist. Jahrgangs
der an den G r u n d f o r d e r u n g e n des Faches
E n g l i s c h und M a t h e m a t i k in-
l e r n z i e l o r i e n t i e r t e n Tests un~erzogen,
die vor allem diagno-
stische F u n k t i o n e n haben und etwa v o r h a n d e n e L e r n d e f i z i t e len. Schiller mit
f~cher drei a n g e b o t e n werden, laufen.
aufzeigen
zugewiesen, die p a r a l l e l
yon denen f~r jedes der Kernzum w e i t e r g e h e n d e n B a s i s u n -
Sch~ler ohne oder mit nut g e r i n g e n L e r n ~ e f i z i t e n wet-
den mit E i n z e l a u f t r k g e n b e s c h ~ f t i g t ,
bei deren Auswahl ihre W~nsche be-
rficksiahtigt werden~
Durch diese U n t e r r i c h t s o r g a n i s a t i o n w e r d e n sich
stkndig v e r g r $ S e r n d e
L e r n d e f i z i t e w e i t g e h e n d vermieden.
ffir ihre E f f e k t i v i t ~ t
Entscheidend
sind
i. die schneile R ~ c k m e l d u n g der T e s t e r g e b n i s s e 2. die sinnvolle
sol-
solchen D e f i z i t e n w e r d e n f~r die folgenden vier Wochen
entsprechenden Trainingskursen
terr~cht
orien-
Nach etwa vier Wochen U n t e r r i G h t w e r d e n alle Sch~ler eines in den drei K e r n f ~ c h e r n Deutsch,
formeilen~
im
und
Z u s a m m e n s t e l l u n g der T r a i n i n g s k u r s e .
Diese F o r d e r u n g e n kbnnen nut mit Hilfe der EDV b e f r i e d i g e n d erf~llt werden. In enger Z u s a m m e n a r b e i t
mit dem G y m n a s i u m 2.Ulmer Modell wurde im Uni-
v e r s i t k t s - R e c h e n z e n t r u m Ulm
(URZ Ulm)
~Universit~ts-Rechenzentrum 79 Ulm-Wiblingen Schlo~bau 38
Ulm
im Rahmen eines yon der S t i f t u n g
35
Volkswagenwerk und dem Kultusministerium Baden-WUrttemberg ten Forschungsprojektes
ein Programmsystem entwickelt,
finanzier-
das den beiden
genannten Forderungen gen~gt. Dieses Programmsystem wird im folgenden vorgestellt. Ausgehend yon den Gegebenheiten am URZ Ulm wurde erstmals ein Testauswertungssystem entwickelt, dessert gesamte Dateneingabe Uber einen optischen Klarschriftleser erfolgt, der sowohl alle Zeichen der optischen Schrift A (OCR-A) als auch handschriftlich einige weitere Zeichen)
geschriebene
Ziffern
(und
erkennen kann. Es handelt sich um einen Beleg-
leser CD955 der Firma Control Data Corporation
(CDC), der in Verbindung
mit dem Proze~rechner CD1700SC mit 40K Byte Kernspeicher und zwei Magnetbandger~ten FUr die
arbeitet.
Pateneingabe
stehen vier verschiedene Belegarten - alle im For-
mat DIN A4 - zur Verf~gung. Zur Eingabe der Sch~lerantworten Identifikations-
h~it die Kennzahl, und Testnummer.
eine sechsstellige,
Sch~lerbeleg.
Er besteht aus
Der Identifikationsteil
selbstprUfende
ent-
Zah!, sowie Fach-
Jedem SchUler wird bei Eintritt in die Schule eine Kenn-
zahl zugeordnet, bekanntgegeben.
dient der
und Aufgabenantwortteil.
Fach- und Testnummer werden vor jedem Test vom Lehrer Der Aufgabenantwortteil
bietet Raum zur Beantwortung
yon bis zu 45 Aufgaben, wobei zu jeder Aufgabe maximal sechs Antworten zugelassen sind. Alle Eintragungen geschehen in Form yon Markierungen, wobei eine vorgedruckte Null (D) mit Bleistift
auszufUllen
Sch~lerbeleg ist also ein reiner Markierungsbeleg, Tests vom SchUler vollst~ndig ausgefUllt
ist (|). Der
der w~hrend eines
und dann direkt vom Klarschrift-
leser eingelesen werden kann. Das Programmsystem bietet sich also vor allem zur Auswertung von Tests an, die aus Mehrfachwahlaufgaben tiple choice items) bestehen.Jedoch
ist auch die Auswertung freier Auf-
gaben m~glich~ was im n~chsten Abschnitt Der
Lehrerbeleg
erl~utert wird°
enth~it neben Angaben zur Testidentifikation
rung der Listenausgabe
(mul-
und Steue-
(s.u.) die Bewertung der Aufgaben und ihrer Ant-
worten sowie die Aufgabentypen.
Jede Antwort jeder Aufgabe kann mit ei-
ner ganzen Zahl zwische~ O und 99 einschlie~lich bewertet werden. Alle bekannten Algorithmen zur Auswertung von Mehrfachwahlaufgaben zur VerfUgung und werden ~ber den Aufgabentyp gesteuert.
stehen
Zur Auswertung
freier Aufgaben ist eine Vorkorrektur durch den Lehrer n~tig. Er entscheidet zun~chst, wieviele Punkte er fur jede freie Aufgabe jedes Sch~lers vergeben will und tr~gt diese Punktzahlen dann selbst durch geeignetes Markieren in die Sah~lerbelege genden Seite).
ein (vgl. das Beispiel auf der fol-
Auf diese Weise k~nnen freie und gebundene Aufgaben in
36
einem Test zusammen auftreten.
Als Nachteil wirkt sich allerdings die
durch die Vorkorrektur bedingte zeitliche Verz~gerung aus.
Beispiel:
Aufgabe
i eines Tests sei eine freie Aufgabe
satz),
fur die maximal
18 Punkte vergeben
(z.B.
ein Auf-
werden sollen.
Dann wird im Lehrerbeleg die Antwort
la mit 1 P u n k t ,
die Antwort
Ib mit 2 Punkten,
d~e Antwort
lc mit 4 Punkten~
die Antwort
Id mit 8 Punkten,
die Antwort
le mit 3 Punkten,
die Antwort
If mit 0 Punkten
bewertet.
Hat ein Sch~ler beispielsweise
~o markiert lc und Id.
12 Punkte
der Lehrer auf dessen Sch~lerbeleg (Die Punktzahl
dukt yon Bewertungs-
yon 12 ergibt siah als Skalarpro-
und Antwortvektor:
(1,2j4,8,3,0)o ( 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 0 )
Mit Hilfe des dritten Beleges,
erreicht,
die Antworten
= 12 ).
Subtestbeleg
bis zu neun Subtests unterteilt werden. gaben enthalten wie der Gesamttest
genannt,
kann ein Test in
Jeder Subtest kann soviele Auf-
(maximal 225). Je nach ihrer Bedeu-
tung f~r den entsprechenden Subtest kann jeder Aufgabe ein Gewicht zugeordnet werden
(ganze Zahl zwischen 0 und 99). Verschiedene
Subtests
k~nnen also Aufgaben gemein haben, m~glicherweise mit unterschiedlicher Gewichtung.
AuSerdem enth~it der Subtestbeleg die Bezeichnungen der Sub-
tests und Parameter zur Steuerung der Zuweisung der Seh~ler in die Trainingskurse
(s.u.).
Lehrer- und Subtestbeleg Schreibmaschine
sind reine Klarschriftbelege.
in 0CR-A Schrift auszuf~llen,
at der Schule geschieht.
Da der Belegleser
Sie sind mit
was bisher im Sekretari-
CD955 des URZ Ulm seit ei-
nigen Monaten mit dem Zusatz zur Erkennung von Handschrift tet ist, wurden Handschriftbelege
ausgestat-
entwickelt~ die yon den Lehrern selbst
vollst~ndig ausgef~llt werden k~nnen, und die die bisherigen Klarschriftbelege ersetzen sollen.
Dadurch wird die Datenerfassung weiter dezentra-
lisiert und die Sehulsekret~rin
entlastet.
~ber Erfahrungen mit den neu-
en Beiegen wird im Vortrag eingegangen werden. Der vierte Beleg dient der Erfassung der Sch~lernamen und der zugeh~rigen Kennzahlen.
Die mit diesen Belegen erfa~ten Daten werden in eine
Datei eingetragen und erm~glichen ~ber die in den Sch~lerbelegen markierten Kennzahlen Sch~ler.
eine Ausgabe der Testergebnisse mit den Namen der
37
Ein Test kann aus maximal 225 Aufgaben bestehen. der Sch~ler f~nf Sch~lerbelege und gegebenenfalls
zu markieren,
In diesem Fall hat je-
und es m~ssen f~nf Lehrer-
Subtestbelege geschrieben werden.
2.Ulmer Modell f~r einen Test nur eine Sehulstunde
Da im Gymnasium
zur Verf~gung Steht,
wurde bisher eine Aufgabenzahl von 45 nicht ~berschritten. Die Belege eines Tests werden mit dem Klarschriftleser eingelesen und die Daten auf Magnetband gespeichert.
Die Anzah! der Sch~ler, die an
einem Test teilnehmen k~nnen, ist dutch das Auswertungsprogramm praktisch nicht begrenzt.
Die
zwei Faktoren abh~ngig:
Lesegeschwindigkeit
vonder
Aufgabenzahl
ist im wesentlichen von des Tests und v o n d e r
falt, mit der die Belege von den Sch~lern markiert werden.
Sorg-
Bei einwand-
frei ausgef~llten Belegen werden in einer Stunde bei einer Aufgabenzahl von weniger als 16 etwa 800 Belege, bei einer Aufgabenzahl und 30 etwa 650 Belege und bei einer Aufgabenzahl wa 500 Belege gelesen. sehr geringe Kapazit~t.
zwischen 16
zwischen 3~ und 45 et-
Das ist im Vergleich zu Markierungslesern
Das Leseprogramm enth~It eine Reihe yon Plausibilit~tskontrollen. durch werden Fehler sehr fr~h im Verlauf der Datenverarbeitung und es wird vermieden,
Da-
erkannt,
dad fehlerhafte Daten auf Band gespeichert wer-
den. Falsah ausgef~llte Belege werden vom Klarschriftleser lerfach ausgesteuert
eine
Darauf ist noch zur~ckzukommen.
in ein Feh-
und anhand einer Fehlermeldung vom Operateur kor-
rigiert und erneut eingelesen.
Nach bisher±gen Erfahrungen sind durch-
schnittlieh etwa 10% der Sch~lerbelege
fehlerhaft, wobei die h~ufigsten
Ursachen falsch markierte Kennzahlen und Verschmutzungen lerh~ufigkeit nimmt n a t u r g e m ~ ler ab. Fehlerkennungen
sind. Die Feh-
mit der Dauer der Testerfahrung der Sch~-
(Substitutionen)
des Klarsehriftlesers
sind na-
hezu ausgeschlossen. Die eigentliehe Testauswertung und Zuweisung in Lerngruppen
(Trainings-
kurse) gesehieht mit dem TR440 des URZ Ulm. Alle Programme sind ausschliedlich in FORTRAN geschrieben und damit leicht auf andere Rechenanlagen ~bertragbar. Das Testauswertungsprogramm
liefert sowohl Informationen ~ber jeden
T~stteilnehmer als auch ~ber den Test selbst. die Punktzahlen pro Aufgabe,
Gedruckt werden k~nnen
Subtest und Gesamttest, Note und Pro-
zentrang fur jeden Testteilnehmer, Mittelwert
und Standardabweichung
der Punktzahlen des Gesamttests,
jedes Subtests und der Noten, die bei zuf~lligem Raten zu erwartende Punktzahl und ihre Standardabweichung, die innere Konsistenz als Mad fur die Reliabilit~t
jedes Subtests,
38
eine Aufgabenanalyse mit Schwierigkeitsgrad und Trennsch~rfe. ~ber entsprechende Angaben in Lehrer- und Subtestbeleg kann der Lehrer den Listenausdruck
steuern,
so dab er nur die f~r ihn wichtigen Infor-
mationen erh~It. Ebenfalls ~ber Lehrer- und Subtes~beleg kann der Lehrer Einflu~ auf die Zuweisung der Sch~ler in die Trainingskurse Ergebnissen in yam Lehrer vorgegebenen
nehmen°
Ausgehend van den
Subtests wird versucht,
mit ~hnlichen Lerndefiziten in Gruppen zusammenzufassen, f~rdern zu k~nnen.
Dabei m~ssen organisatorische
Gruppenst~rken und Stundenplan ber~cksichtigt al homogenen Trainingskurse
um sie gezielt
Randbedingungen wie
werden,
so dab keine ide-
- im Sinne gleicher Lerndefizite
glieder - erwartet werden k6nnen. staltung der Listen verwendet,
Sch~ler
ihrer Mit-
Desto mehr Sorgfalt wurde auf die Ge-
die den in den Trainingskursen Unterrich-
tenden an die Hand gegeben werden
(vgl. die Seiten 7 und 8; ein Ausru-
fezeichen weist darauf hin, da~ der entsprechende
Sch~ler nicht in den
Kurs "pa~t" und deshalb abweichend van der Mehrzahl der Kursteilnehmer besch~ftigt werden muG). Da die Subtests Operationalisierungen zielen darste!!en,
handelt
van Lern-
es sich bei dem hier angedeuteten Algorith-
mus der Lerngruppenzuweisung
um eine Form der lernzielorientierten
Dif-
ferenzieruny, die sich vat allem auf die Lernmotivation der Sch~ler positiv auswirkt. Durch langfristige
Speicherung al!er Testergebnisse
besteht dar~berhinaus
eines Sohuljahres
for die an die maschinelle Testauswertung ange-
schlossenen F~cher Deutsch, Englisch und Mathematik die M~glichkeit, Diagnoseb~gen
zu erstellen.
Das hier vorgestellte
Ein Programm daf~r ist ebenfalls vorhanden.
Programmsystem wird seit Anfang 1972 zur Auswer-
tung informeller Tests des Gymnasiums
2.Ulmer Modell mit Erfolg einge-
setzt. Als eine wesentliche Voraussetzung
f~r diesen Erfolg mug die
r~umliche N~he van Schule und Rechenzentrum angesehen warden. seits ermSglichte sie den r e g e l m ~ i g e n
Mitarbeitern des URZ Ulm, so da6 ein Programmsystem entstand, W~nschen der Schule
(sowohl der Lehrer als auch der Sch~ler)
wird und daher voll akzeptiert
ist. Andererseits
unmittelbare R~ckmeldung der Testergebnisse, gen an das Programmsystem, Es sei noah erw~hnt~
Einer-
Kontakt zwisehen Lehrern und das den gereaht
ist nur dadurch die
eine der beiden Forderun-
gew~hrleistet.
dab neben dem Gymnasium 2.Ulmer Modell drei wei-
tere Ulmer Schulen~ die Universit~t Ulm, die PH Freiburg, die Loreleyschule in St. Goarshausen
sowie die Gesamtschulen
heim mit dem Programmsystem Es wurde bereits erw~hnt,
in Freiburg und Wein-
arbeiten.
dab bei der Konzeption des Programmsystems
39
von den Gegebenheiten am URZ Ulm - ein Klarschriftleser CD955/CD1700SC und ein TR4 wurde,
(im Oktober 1973 ersetzt durch einen TR440) - ausgegangen
Wirtschaftlichkeits~berlegungen
also keine entscheidende Rolle
spielten. Den erhebliehen Vorteilen, die die ausschlie~liche Datenerfassung ~ber einen Klarschriftleser gerade zur Auswertung informeller Tests bietet, stehen deshalb einige wirtschaftliche Nachteile gegen~ber. Sieht man von den hohen Ansehaffungs- bzw. Mietkosten einmal ab, so fallen vor allem die im Vergleich zu den meisten Markierungslesern geringe Lesegeschwindigkeit des Klarschriftlesers CD955 und die damit verbundenen hohen Lesekosten ins Gewicht. Beispielsweise w~rde die Datenerfassung fur einen Test mit 45 Aufgaben und 100 Teilnehmern bei einem Stundensatz von 175,-DM f~r den Klarschriftleser etwa 40,-DM kosten. F~r die spezielle Situation des URZ Ulm bietet sich daher eine Kombination von Klarschrift- und Markierungsleser an, wobei Lehrer- und Subtestbelege ebenso wie die Belege zur Erfassung der Sch~lernamen und -kennzahlen weiterhin ~ber den Klarschriftleser, die Sch~lerbelege dagegen ~ber einen Markierungsleser gelesen werden. Dadurch blieben alle Vorteile des Programmsystems bei wesentlich geringeren Kosten f~r die Datenerfassung erhalten.
40
VORSCHLAG 4.
EINER
TEST
FOLGENDE
IN M A T H E M A T I K
(FACH
SUBTESTS
ZUR
ERKLAERUNG A B C D E F
GRUPPENZUWEISUNG:
DER
WURDEN
l) V O M
ZUWEISUNG
19.12.73
MODUL
VERWENDET:
4 JAHRGANG
6
WINKELMESSUNG DECKABBILDUNGEN VERKETTUNG
BEZEICHNUNGEN:
:WINKELMESSUNG :KONSTRUKTION :DREHUNG :DECKABBILDUNGEN :VERKETTUNG :GESETZE
EIN
! BEDEUTETp
DASS
DER
TESTTEILNEHMER
NICHT
IN D E N
KURS
PASST.
ZUR E R L A E U T E R U N G DES TYPS: TYp=~** BEDEUTET: DER PROBAND HAT AM TEST NICHT TEILGENOMMEN. A D D I E R T M A N D I E DREI Z I F F E R N D E S T Y P S , SO E R H A E L T M A N I M M E R 6~ 0 BEDEUTET, DASS DER PROBAND KEINE UNTERSTOTZUNG BEN~TIGT. DIE Z I F F E R N 2 , 3 , 4 U N D 6 G E B E N A U S K U N F T U E B E R DEN G R A D D E R U N T E R S T U E T ZUNGSBEDUERFTIGKEIT. D I E S E W E R T E W E R D E N N U R N A C H DEN I N D I V I D U E L L E N LEIS T U N G E N DES P R O B A N D E N IN D E N G E W A E H L T E N FELDERN BESTIMMT. D I E W E R T E IM P R O F I L S I N D A M K L A S S E N D U R C H S C H N I T T ORIENTIERT. DIE Z E I C H E N IM P R O F I L B E D E U T E N : 0 DER PROBAND HAT NICHT AM TEST TEILGENOMMEN. IM F O L G E N D E N S T E H T S I G M A F U E R S T A N D A R D A B W E I C H U N G
2 3 4 5 6
[M E N T S P R E C H E N D E N FELD L I E G T D I E P U N K T Z A H L UNTER MW.-SIGMA ZWISCHEN MW.-SIGMA UND MW.-SIGMA/2 ZWISCHEN MWo-SIGMA/2 U N D MW. Z W I S C H E N MW. U N D M W . + S I G M A / 2 ZWISCHEN MW.+SIGMA/2 UND MW.+SIGMA UEBER MW.+SIGMA
STUETZKURS LERNZIELKURS LERNZIELKURS EINZELARBEIT
Legende
zur
TE!LNEHMERZAHL: i TEILNEHMERZAHL: 2 TEILNEHMERZAHL: TEILNEHMERZAHL:
Lerngruppenzuweisung
DES
UND
MW.
FUER
MITTELWERT
TEILNEHMERS
22
25 W I N K E L M E S S U N G 27 D E C K A B B I L D U N G E N 20
VERKETTUNG VERKETTUNG
AE DE
41
LERNZIELKURS NAME
i
BAUMEISTER FAIK HAAG HEHL HERRMANN KRAMER LEDIG SCHUMACHER SPINNER STREIT SUBAL ZILLHARDT BLUEMMEL MOESCHLER PEUCKER ROTTER WALTER AMMON GLANDER HUEBEL JUNGE KOSLOWSKI KRAUSE SCHROTT SEEGER WOLFSON
Trainingskursliste
TEILNEHMERZAHL: NUMMER TYP ADE 2610 033 2668 204 2684 222 2692 033 2712 O06 2753 033 2786 006 2888 024 1375 303 2924 402 2932 024 2940 204 3003 402 3146 303 3154 033 3195 006 3272 O24 3325 033 3366 006 3410 204 4327 330 3451 042 3468 033 3553 006 3586 024 2073 042
25
!
! !
!
!
! ! !
!
WINKELMESSUNG VERKETTUNG PROFIL UEBER ALLE FELDER ADE BCF 623 652 453 522 223 525 423 222 433 555 423 522 65~ 225 42~ 226 263 252 • 53 555 633 552 453 555 X55 252 253 565 6 ~ 222 433 525 42~ 222 423 222 43~ 522 453 522 226 522 6~3 525 423 225 65~ 522 62x 222 4~3 222
AE
DIDAKTOTHEK; EIN MODELL ZUR ERH~HUNG DER CHANCENGLEICHHEIT IM BILDUNGSANGEBOT
Cordula v. He~
EINLEITUNG
In den letzten J a h r e n w u r d e w e i t g e h e n d a b g e s t e c k t , weiche A n w e n d u n g s g e b i e t e fL~" den RGU in Frage kommen. S t r a t e g i e n zur s i n n v o l l e n E n t w i c k l u n g yon L e r n p r o g r a m m e n und CMI sind e n t w i c k e l t w o r d e n . Damit steht d e r RGU als w i r k u n g s v o l - les A r b e i t s m i t t e l zum A b d e c k e n b e s t i m m t e r L e r n z i e t e zur V e r f Q g u n g .
These: V e r f e i n e r u n g e n d e r S t r a t e g i e sowie w i s s e n s c h a f t l i c h e V e r s u c h e mit dem RCU sind z w a r m 6 g l i c h - v i e l i e i c h t auch w O n s c h e n s w e r t - j e d o c h in d e r augenblick-lichen S i t u a t i o n nicht s i n n v o l l . Der Phase d e r w i s s e n s c h a f t l i c h e n V e r f e i n e r u n g des RCU s o l l t e eine Phase d e r Umsetzung in die P r a x i s auf b r e i t e r Basis f o l g e n , Ein w e i teres V o r a n t r e i b e n d e r F o r s c h u n g ist u n e f f e k t i v , wenn d a d u r c h n u r die Kiuft zwi,schen w i s s e n s c h a f t l i c h als s i n n v o l l e r k a n n t e m und dem t a t s ~ c h l i c h e n Einsatz v e r gr6Bert wird.
Probleme beim Einsatz y o n RCU sind heute w e i t g e h e n d o r g a n i s a t o r i s c h - p o l i t i s c h e r Art.
Beispiele: Die L e h r e r , die e i g e n t l i c h e n Tr~iger y o n U n t e r r i c h t s r e f o r m e n , stehen dem RGU s k e p t i s c h g e g e n 0 b e r . Sie befQrchten d u t c h ihn M a n i p u l a t i o n , Schematisie-r u n g und zus~tzlichen A r b e i t s a u f w a n d , um sich mit d e r f r e m d e n M a t e r i e v e r t r a u t zu machen.
T e r m i n a l s fQr den RGU stehen b i s h e r n u t e i n e r k l e i n e n M i n d e r h e i t zur V e r fQgung und sind, wenn sie angeschafft w e r d e n , n i c h t g l e i c h m ~ B i g b e l e g t , da f o r v i e l e F a c h g e b i e t e noch n i c h t genQgend L e r n p r o g r a m m e v e r f Q g b a r sind, L e r n p r o g r a m m e sind nicht z e n t r a l erfaBt und d o k u m e n t i e r t .
43 RGU ist n u t in e i n e r s i n n v o l l geplanten Umgebung a n d e r e r Medien w i r k u n g s v o l l . Zur Planung d i e s e r Umgebung g i b t es keine p r a k t i k a b l e n Instrumente. H~ufig w i r d RGU f o r L e r n z i e l e e i n g e s e t z t , d i e m i t a n d e r e n Medien (z. B. PU)" auch e r r e i c h t w e r d e n k6nnten,
Mit d e r X n d e r u n g der wissenschaftlichen und gesellschaftspolitischen V o r aussetzungen ~ndern sich auch Lernziele und Inhalte des RGU. Es besteht daher die Gefahr, da6 die Programme des RGU k u r z l e b i g und d a m i t u n w i r t schaftlich sind. Eine " S c h u l e n b i l d u n g '~ w i e sie an den Universit~ten zum Teit zu beobachten ist, w i r d d u r c h RGU g e f 6 r d e r t und unter Umst~nden auf den Bereich der 6ffentlichen Schulen v o r v e r l e g t . Viele Probleme sind latent v o r h a n d e n , werden jedoch zur Zeit d u r c h den Neuigkeitseffekt f o r SchOler und E n t w i c k l e r Oberdeckt. Wissenschaftliche E x p e r i mente mit dern RGU b r i n g e n keine A b h i l f e , da sie nicht o f t - und zeitunabh~ng i g sind. Erst wenn der RGU in i r g e n d e i n e r Form auf b r e i t e r Basis e i n g e setzt w i r d , lassen sich die wahren Gefahren und eventuelle Konflikte mit dem gesellschaftlichen Umfeld und gegebenfalls L6sungsans~itze zu i h r e r 0 b e r w i n d u n g absch~tzen. Das im folgenden d a r g e s t e l l t e Konzept der Didaktothek ist p r i m e r aus dem Gedanken entstanden, die L e h r e r zu entlasten und Ober das "Lockmittel Entlastung" mit einer Form des RGU v e r t r a u t zu machen. Es nimmt darOberhinaus f o r sich in A n s p r u c h , die obengenannten Probleme zum Teil zu beheben. Der Name Didaktothek w u r d e g e w ~ h l t , well sie dem Lehrer ~hnlich wie eine B i b l i o t h e k zur fachlichen und d i d a k t i s c h e n V o r b e r e i t u n g und Nachbereitung seines U n t e r r i c h t s zur VerfOgung stehen, a b e t auch interessierten Sch01ern zug~nglich sein solI. O_rgani sator i sches Konzept
Die Didaktothek ist eine zentral gespeicherte Datenbank. Die Daten k6nnen Qber Datenstationen abgerufen w e r d e n . AIs V e r t e i l e r n e t z f o r die Datenstationen bieten s i c h d i e Landesbildstellen an (in e i n e r sp~teren Phase sollte j e d e S c h u l e eine Datenstation e r h a l t e n ) .
Die Lehrer suchen bereits jetzt die Landesbildstellen regelm~J6ig auf, um B i l d - und Tonmaterial zu entleihen. Mit Hilfe der Didaktothek kann der Lehrer alle U n t e r r i c h t s stunden eines Zeitraumes z. B. einer Woche rationell v o r b e r e i t e n und gleich das
44 e m p f o h l e n e B i l d - und T o n m a t e r i a l mit nach Hause nehmen. Ebenso e r h ~ l t er Kopien der wichtigsten Texte der Datenbank.
Datenbankkonzept der Didaktothek
tm f o t g e n d e n w i r d d e r A u f b a u d e r Datenbank e x e m p l a r i s c h fQr das Fach B i o l o g i e v o r g e s t e l It. In d e r D a t e n b a n k w e r d e n SchriftstQcke g e s p e i c h e r t , die e n t w e d e r b e r e i t s e x i s i t i e r e n (z. B. A r t i k e l aus F a c h z e i t s c h r i f t e n ) o d e r speziell fL]r die Datenbank e r s t e l l t w e r d e n (z, B. L i s t e d e s b e n 6 t i g t e n B i l d - und T o n m a t e r i a t s ) ,
Die in d e r D a t e n b a n k g e s p e i c h e r t e n SchriftstL]cke w e r d e n Dokumente g e n a n n t . Die Dokumente fQr die D i d a k t o t h e k B i o l o g i e lassen sich in die f o l g e n d e n Rubriken einordnen.
I ,
,~achzeitschr if ten
2
Fachb0cher
3
Didaktische Zeitschriften
4
Didaktische Literatur
5
SchulbOcher
6
A u f s t e l l u n g des v o r h a n d e n e n B i l d - und T o n m a t e r i a l s (Medien)
7
Experimentieranleitungen
8
V o r s c h l ~ g e fQr U n t e r r i c h t s e i n h e i t e n
9.
A u f g a b e n s t e l l u n g e n m it L6sungen
10.
Dokumentation vorhandener RGU-Programme
Die Dokumente i h r e r s e i t s sind in A b s c h n i t t e u n t e r t e i l t , die dem Benutzer der D a t e n b a n k die 0 b e r s i c h t e r l e i c h t e r n und ihm e r l a u b e n , ein Dokument auch s e l e k t i v zu lesen.
Das Benutzen d e r D i d a k t o t h e k A u f die D a t e n b a n k k a n n Qber B i t d s c h i r m t e r m i n a i z u g e g r i f f e n w e r d e n , Der B e n u t z e r g i b t e i n e F r a g e {n f r e i e r F o r m u l i e r u n g e i n . Die Worte d e r F r a g e w e r d e n als S u c h b e g r i f f e v e r w e n d e t , um die e n t s p r e c h e n d e n Dokumente a u f z u s u c h e n , Die I n f o r m a t i o n s s u c h e v o l l z i e h t sich im Dialog zwischen dem 8 e n u t z e r und dem D a t e n b a n k s y s t e m . Das Problem w i r d allm~ihlich e i n g e k r e i s t , D u t c h Benutzen e i n e r l e i c h t zu e r l e r n e n d e n A b f r a g e s t r a t e g i e kann d e r S u c h -
45 proze6 v e r k 0 r z t werden (BoolscheVerknOpfungen der Suchbegriffe).
Die Dokumente sollten zus~tzlich auf Mikrofilm gespeichert sein. Jedem Dokument w i r d eine Mikrofilmnummer zugeordnet. Vorschlacj for die stufenweise DurchfOhrun9 d e s P r o j e k t s Didaktothek Die Datenbank sollte zentral yon einem Team, das fQr mehrere Jahre nomi niert w i r d , erstellt und sp~ter gewartet werden. Die ersten Erfahrungen sollten mit einem Teilbereich z. B. Biologie und in nerhalbdieses Bereichs mit einem Teilgebiet z. B. Humangenetik gesammelt werden. Auch bei der Erfassung der Literatur der Medien und Unterrichtsentw~rfe mu6 zun~chst mit Einschr~nkungen gearbeitet werden. Dieses erste "Minibeispiel" sollte einem Kreis yon Lehrern vorgestellt und entsprechend ihren Vorstellungen angeglichen werden. Danach sollte das Projekt for andere Gebiete des Fachs Biologie und for einen gr6r~eren Bezirk mit mehreren Landesbildstellen konzipiert werden (fOr dieses Stadium des Projekts w i r d noch ein F6rderer gesucht). Die Erweiterung des Projekts ist gedacht a)
in bezug a u f d e n Umfang der gespeicherten Daten (andere F~icher, mehr Literatur)
b)
in bezug auf das Verbreitungsgebiet ein Studienseminar 1 Bildstelle mehrere Bi Idstel len alle Bildstellen Bildstellen und Schulen
Vo___rteile des Didaktothek-Konzepts
Zun~chst ist zu betonen, da6 die Didaktothek andere Formen des RGU nicht ab16sen, sondern sie nut erg~nzen soil. Das Konzept der Didaktothek kn~pft an die bisherige Vorstellungswelt der Lehrer an, ist aber fur die Zukunft geplant. Die Didaktothek erm6glicht den Lehrern eine schnelle und gut geplante Unterrichts-
46 v o r b e r e i t u n g . Dabei bestimmt d e r L e h r e r im Einzelfall selbst wie intensiv d i e V o r b e r e i t u n g sein s o l l . Hat e r v i e l Zeit, kann er sich in die F a c h l i t e r a t u r e i n a r b e i t e n . Ist er in e x t r e m e r Zeitnot, so w ~ h l t er einen yon anderen Kollegen vorgeschlagenen und getesteten U n t e r r i c h t s e n t w u r f fCir die U n t e r r i c h t s e i n h e i t aus und erh~It g l e i c h d i e Bestellnummern des zugeh6rigen B i l d - und T o n m a t e r i a l s . Die F o r t b i l d u n g , gerade in den Naturwissenschaften sehr w i c h t i g , e r f o l g t g i e i t e n d , da immer neueste A r t i k e l in der Didaktothek g e s p e i c h e r t sind. in den Schulferien kann d i e Datenbank g e z i e l t zur F o r t b i l d u n g und V o r b e r e i t u n g g r 6 6 e r e r Abschnitte benutzt w e r d e n . Die L e h r e r in l~indlichen Gebieten e r h a l t e n gleiche F o r t b i l d u n g s c h a n c e n w i e ihre Kollegen in g r 6 B e r e n St~dten oder g a r Universit~tsst~idten. Ober die Didaktothek w i r d ein b r e i t e r Personenkreis mit dem RGU v e r t r a u t gemacht. Die Didaktothek steht auch SchQlern zum A r b e i t e n zur VerfOgung. Das A r g u m e n t , begabte SchQler wQrden nicht genQgend g e f 6 r d e r t , kann damit abgeschw~icht w e r den. Ein f r 0 h z e i t i g e s Einarbeiten in die A r b e i t s w e i s e an d e r Universit&it ist m6glich. Ideal k6nnte die Didaktothek an e i n e r Gesamthochschule genutzt w e r d e n . Mit d e r Didaktothek w i r d erstmals eine systematische Erfassung der bestehenden L i t e r a t u r , des B i l d - u n d T o n m a t e r i a l s , der RGU-Programme und sonstiger Bezugsquellen f o r das j e w e i l i g e Fach e r f o r d e r i i c h , und als Folge davon, auch zur VerfQgung stehen, Die Dokumentation der RGU-Programme v e r h i n d e r t D o p p e l e n t w i c k l u n g e n . Eine Kooperation d e r L e h r e r bei d e r U n t e r r i c h t s v o r b e r e i t u n g w i r d i n d u z i e r t , da die U n t e r r i c h t s e n t w Q r f e d e r Didaktothek yon L e h r e r n zur VerfOgung g e s t e l l t w e r d e n . Die Daten d e r D i d a k t o t h e k sind v e r g l i c h e n mit anderen RGU Programmen nicht so anf~ilig gegen L e h r p l a n ~ n d e r u n g e n , wissenschaftlichen Neuerungen und g e s e l l schaftliche V e r ~ n d e r u n g e n . Die E n t w i c k l u n g d e r Software f o r die Didaktothek geht s c h n e l l e r als die E n t w i c k l u n g von RGU-Programmen. Die Didaktothek kann daher v o r l ~ u f i g T e i l f u n k t i o n e n des CMI Qbernehmen. Schwiericjkeiten Beim Aufbau und Benutzen e i n e r Didaktothek ist mit S c h w i e r i g k e i t e n v e r s c h i e d e n e r A r t zu r e c h n e n . Aufbau und Wartung der Datenbank mu6 yon einem permanent dafQr eingesetzten Team e r f o l g e n . G l e i c h z e i t i g sollen d i e L e h r e r aber an der E n t w i c k -
47 lung beteiligt werden. Hierbei wird es Koordinationsschwierigkeiten geben. Bei dem Einpassen des Konzepts der Didaktothek in bestehende organisatorische Konzepte (z. B, der Landesbildstellen) m~ssen Kompromisse gefunden werden. Lehrer und Sch61er m6ssen an das neue Konzept gew6hnt werden. Das DidaktothekKonzept greift tief in das bisherige Verst~ndnis vom Lehr- und Lernprozess ein. Lernen wird zwar demokratischer, abet auch schwieriger. Zusan3menfassuncJ Mit der Didaktothek soll zun~chst for das Fach Biologie sp~ter auch fur andere F~chef eine Form des RGU geschaffen werden, die das bisherige Konzept des RGU erg~nzt und damit eine gr61~ere Verbreitung, eine zentrale Organisation und eine gr6Foere Selbstbestimmung von Lehrern und Sch61ern erm6glicht.
48
Beispiel I
AUFBAU DER DOKUMENTE DER DIDAKTOTHEK RUBRt K: Fachzeitschriften
PARAGRAPH
NAME DES PARAGRAPHEN
TITEL 1
Titel der Zeitschrift
VERLAG
Verlag
JAHRGANG
J a h r g a n g , Nummer
V ERFASSER
Verfa sser des A r t i kels
, TITEL 2
Titel des A r t i k e l s
VERFUGBARKEIT
Registriernummer, M i k r o f i Imnummer
VERWENDBARKEIT
Klasse (n) Bemer ku ngen
KURZFASSUNG
k u r z e r O b e r b l i c k Qber den A r t i k e l
TEXT
e n t w e d e r der gesamte T e x t oder alle Stichworte des Textes, die als Suchbegriffe dienen k6nnen
ERFAHRUNGEN
E r f a h r u n g e n mit dem A r t i k e l
49 Beispiel 2
AUFBAU DER DOKUMENTE DER DIDAKTOTHEK RUBRIK: Schulversuche PARAGRAPH
NAME DES PARAGRAPHEN
TITEL I
T i t e l der Versuchssarnrnlung, falls Versuch aus einer Sarnmlung starnnrnt
VERLAG
Verlag, falls
JAHR
Erscheinungsjahr/Jahr, in dem Versuch beschrieben wurde
VERFASSER
vorhanden
Verfasser oder Name des Kollegen, der den Versuch zur Verf6gung stellt
TITEL 2
Name des Versuchs (Arbeitstitel)
VERFUGBARKEIT
Registriernurnrner der Versuchsanleitung (falls vorhanden)
VERWENDBARKEIT
Klasse (n) Bernerkungen
KURZBESCHREIBUNG
Kurzbeschreibung des Versuchs
L ITERATUR
Hinweise auf Literatur
VERSUCHSBESCHREIBUNG
ausfQhrliche Beschreibung des Versuchs
MATERIAL
Liste des ben6tigten Materials
BEZUGSQUELLEN
Bezugsquel len, Beschaffungsdauer, Netzplan fQr die Beschaffung
ERFAHRUNGEN
Versuch gemacht wurden
Erfahrungen, die rnit diesem
A COMPUTER GAMING AND SIMULATION FOR THE PREPARATiONOF EDUCATIONAL ADMINISTRATORS Robert E. Hoye~ Ph.D. Assistant to Vice President for Academic Affairs University of Louisville Louisville, Kentucky The Problem This research is concerned with the development of a gaming and simulation model which would be used to design instructional strategies and related materials to help potential and practicing school administrators acquire special administrative competencies. Innovative and alternative approaches to the training of school administrators have been called for by leaders in the field.
Computer-
based gaming and simulation in the training of school adminisrators is in the earliest stages of experimentation; however, both business and the military have developed sophisticated operational programs. Lacking in many of the games and simulations are specific statements of performance objectives indicating exactly what is expected behaviorally of the learner. Desi_f~ 0f The Study This study has resulted in the development of an instructional systems design model directed to the development and production of an interaction computer-based gaming and simulation learning exercise° Inherent to the final exercise is utilization of the tutorial mode of computer-based learning with emphasis on interaction through program branching. The "hazards" (internal) and "consequences" (external) of each possible decision may be retrieved by the participant° The degree of "risk" and consequences of "conflict" are made known to the participant as he assumes the role of Superintendent of Schools in Mayton°
The
51
gaming and simulation focuses on the Superintendent's ability to institute a new management system, i.e., Planning-Prograraming-Budgeting System (PPBS). Evaluative Procedures The final gaming and simulation exercise known as PPBSDATA was subjected to evaluation by a Professional Jury of practicing school administrators and a field test group of graduate students by means of an attitudinal questionnaire. A special program was developed (LOOK) to store and retrieve the results of each participant. Each participant was provided with a computerized "Administrative Behavior Profile Matrix" and an opportunity to compare his results through retrieval of a composite profile matrix with all participants in PPBSDATAo Major Findings Some specific conclusions drawn from the data secured from the final test group indicated: - A high degree of active participation of those taking the computerbased gaming and simulation. - A high degree of agreement as to the reality of the simulation. - A more positive attitude towards computer-based learning after completing the exercise than held before the experience. - Positive attitudes towards the statements of performance objectives. -
Agreement that something was actually learned about management systems.
The following marked relationship was noted by the final test group: A high correlation between personal attitudes after completing the program and the feeling that something was actually learned about management systems. implications Both computer-assisted instruction and computer-managed instruction are utilized in the gaming and simulation exercise (PPBSDATA).
52 Behavioral objectives are specified for each of ten modules in the exercise. Factors relating to "hazards" and "consequences"; and to levels of "risk" and "conflict" are provided to each participant based upon his decisions while playing the role of Superintendent of Schools in Mayton. The participant is subjected to realistic situations inherent in attempting to institute a new management system and interacts with teachers, administrators, citizens and school board members in adopting the Planning-ProgramMing-Budgeting System (PPBS). The basic instructional design model provides an opportunity for the development of other characters and situations.
The development
of an easy to use computer source program and computer language facil~ tates the development of many more modules designed to present realistic problem solving situations through the interaction of the computer. Storage and retrieval of the results of each participant and a comparison with a norm group population is accomplished through the development of the LOOK computer-managed instruction program.
53 A SYSTEMS APPROACH TO THE DEVELOPMENT OF A SIMULATION MODEL
I ~'~'°""E'~° I .
J ASSESSMENT OF NEED
DESCRIPTION OF OPERATIONAL OVERVIEW OF SIMULATION MODEL
f
.
uJ ¢0 <
l
RELATE OPERATIONAL I SIMULATION MODEL TO
-
I!NSTeUCT!0NALPROSLEM
SPECIFICATION OF TERMINAL I-I~U,~,~ut-'l |PERFORMANCE| ~ . n _ ~ . r . j I OBJECTIVE I ~
i
6 INTERIM PERFORMANCE OBJECTIVE
, ' " '5 I DEFINITION AiD j TASK ANALYSIS '" .............. I [
"'................. 7 FORMULATION ~ OF CONTENT
I
S
SELECTION OF MOST PRACTICAL AND RELEVANT MEDIA (DELIVERY SYSTEM}
0--
:~ ;n ~'~ ~ L ........ ,,
o._it -- = ;lu)
CONDUCT I FIELD TEST
,qlz
o
w
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, ; I
--! I
PRODUCTION AND/OR MODIFICATION OF SIMULATION MODEL ~ ~ / ~ O F , ,~. . . . . . . MAKE FURTHER MODIFICATIONS
I j
DEVELOPMENT PROTOTYPE I
---
FINAL EVALUATION
t 14
FINAL PRODUCT
54
ADMINISTRATIVE
B E H A V I O R PROFILE M A T R I X
)TAL OF
~ES :rOSS)
HIGH RISK
MEDIUM RISK
LOW RiSK
TOTAL CONFLICT SCORE*
*ENTER TOTALOF AL_._LL$CORESIN EACHCATEGORY(read down)
SIMULATIONEN
IM PLATO SYSTEM
E.H. Eichmann Mitarbeiter I.
der Control Data GmbH~ Frankfurt
Einleitung Das CUU-System PLATO stoffautor
~) ist so konzipiert~
ein Maximum an Freiheit
tegie l ~ t .
dab es dem Lehrer und Lehr-
in Bezug auf die Wahl seiner Lehrstra-
Das System und die darin enthaltene Sprache TUTOR erlauben
die Anwendung aller heute bekannter Lehrformen und bieten dazu eine groBe Anzahl yon "Hilfsmitteln" grammen und Lektionen. Infothek
2.
(K.Haefner
Lehrstrategie:
z.B. in Form von aufrufbaren Makros~
Unterpro-
Selbst die in jHngster Zeit diskutierte
(3))findet bei PLATO sehon Anwendung
Form der
(J. Nievergelt(4)).
Simulation
An dieser Stelle soll anhand einiger Beispiele auf die Simulation als Lehrform und -Strategie eingegangen werden.
2.1Biologie: Zum Studium der Vererbungslehre Praktikums
hat der Biologie-Student
das Vererbungsverhalten
Dieser Versuch wird nun Fliegenst~mme Unterschiede
simuliert:
w~hrend seines
am Beispiel der Drosophila
zu studieren.
Dem Studenten werden 2 verschiedene
auf dem Schirm seines Terminals
pr~sentisrt~
so dab er die
erkennen und eventuell in seinem Versuchsprotokoll
festhalten
kann.
Danach wird der Student Frage wird dem Studenten Gang des Experimentes
gefragt:
" Was wollen Sis jetzt tun?"
immer wieder gestellt~
fest zu legen). Verlangt
(diese
um ihn zu zwingen~ er sine Kopulation~
den so wer-
den die Nachkommen generiert und erscheinen auf dem Schirm. Es ist wichtig hervorzuheben~
dab die Nachkommen "generiert"
sind nicht die Fliegen als ganzes gespeichert~ Teile - wie: Kopf, Augen (wei5, schwarz)~ sie zusammengesetzt Terminal
werden (Bild I); denn es sondern nur die einzelnen
Fl~gel~
Beine,
etc. - aus denen
werden (Bild 2). Diese einzelnen Teile sind im
(siehe 5) gespeichert.
~) PLATO = Programmed Logic for Automatic Teaching Operations zur Einf~hrung siehe Alpert~ Bitzer (I) und E.H. Eichmann
(2).
56
Das Geschlecht~
das Aussehen und die dominanten und rezessiven Eigen-
schaften werden mit Hilfe von Zufallszahlen und Verteilungen~ aus den Mendelschen Vererbungsgesetzen
die sich
ergeben~ bestimmt. Auf diese Weise
k6nnen K~rperteile und Eigenschaften jeder Fliege in einem Computerwort codiert werden.
Diese Art der Codierung ist sehr ~hnlich der biologischen
Informationsverschl~sselung Codeworte an das Terminal,
in Genen. Der Computer schickt auch nur diese damit aus dessen Speicher die Teile zur
"Zusammensetzung der Fliegen" verwandt werden.
Der Student hat weiterhin die MSglichkeit, tion als Ausgangspunkt
einzelne Fliegen einer Genera-
f~r weitere Z~chtungen zur~ckzuhalten.
Simulation gibt ihm dar~berhinaus die M~glichkeit, strategien zu verfolgen,
Diese
verschiedene Z~chtungs-
zu denen er in einem realen Experiment meist
nicht die Zeit hat.
2.2 Chemie Zu den einfachen, Chemie,
jedoch grundlegenden Experimenten der quantitativen
geh~rt die Titration. Ebenso einfach wie der Versuch ist dessen
Simulation.
Der Student muS jedoch den Eindruck haben,
dab diese Simu-
lation dem wirklichen Experiment sehr ~hnlich ist. Die Bilder 3 und 4 mSgen dies verdeutlichen.
Der Student muS die Pipette zur Titration benutzt,
f~llen,
er muB angeben, ~ieviel Pottasche er
er mu6 ein Reagenz hinzuf~gen,
etc., d.h. der
Student mu~ immer angeben, wie er das Experiment ausf~hren will. Andererseits bleibt er nicht sich selbst ~berlassen?
sondern erh~lt Anleitungen
und Anregungen.
In einem anderen chemischen Experiment wird der Student aufgefordert,
eine
bestimmte organische Verbindung ~ber mehrere Zwischenstufen herzustellen (Bild 5 und Bild 6). Der Computer zeigt auf dem Schlrm den aktuellen Stand der Synthese mit den Zwischenprodukten - falls Mischprodukte entstehen,
gibt er den prozentualen Anteil der einzelnen K o m ~ n e n t e n
an -.
Es steht dem Studenten frei, welche Substitutionselemente
und welche Reak-
tionen er W~hlt~
In jeder Zeit
um das verlangte Endprodukt zu erhalten.
w~hrend der Simulation kann er n~here Informationen oder Hilfe erhalten.
57
2.3 Vorschuleinsatz: Schon kleinen Kindern kann man die Grundelemente des Programmierens lehren: Zun~chst lernen sie in einer Reihe yon Spielen einige "Operationen" kennen,
die yon einem kleinen Mann auf dem Schirm ausgefHhrt werden. So
wei~ das Kind nach einiger Zeit~ da~ das Dr~cken der Pfeil-nach-linksTaste den Mann auf dem Schirm einen Schritt nach links gehen l ~ t . sprechendes gilt f~r die 7 anderen Haupt-Eompass-Richtungen, entspricht:
Gegenstand aufheben,
Ent-
dem "+"
"-" entspricht: Gegenstand hinlegen, wenn
das Kind diese Grundoperationen zu gebrauchen gelernt hat, kann es auch Aufgaben wie diese l~sen: jeden der 5 B~lle auf dem Schirm soll der Mann um 10 Pl~tze nach rechts bringen. Falls nichtausfHhrbare Operationen verlangt werden,
k~nnen Fehlermeldungen wie diese erscheinen:
"Hier ist nichts
aufzuheben". Wenn das Kind noch nicht lesen kann, k~nnen diese Meldungen auch durch den Lautsprecher
gesagt werden.
Den Kindern macht es SpaB, mit dem Mann auf dem Schirm zu spielen, doch sie lernen dabei, wichtige Aspekte des Computers und der Programmierung kennen,
z.B.: Schritt-f~r-Schritt-AusfHhrung,
Programmschleifen,
Operatoren
und Operationen.
3.
Simulation des Unterrichts: Die Simulation einzelner Experimente und Abschnitte des Unterrichts l ~ t es geeignet erscheinen,
auch den Unterrichtsablauf selbst zu simulieren.
Woher soll z.B. ein Student wissen, wo er seine Schw~chen hat, und woher soll er wissen, wie er diese Schw~chen ausb~geln kann,
- wenn es ihm der
Lehrer nicht sagt. Wenn dieser Lehrer abet PLATO ist, mu~ und kann PLATO auch diese Funktionen Hbernehmen.
(J. Nievergelt
(4)).
Ein Beispiel soll dies verdeutlichen und soll zeigen, was notwendig ist, um diese Funktionen zu ~bernehmen: Student: " Die letzte Lektion hat mir sehr viel Spa~ gemacht, kann ich noch etwas ~hnliches haben? " PLATO:
"Lektion B ist die Fortsetzung Ihrer gestrigen Lektion A. Da Sie Jedoch Schw~chen in lateinischer Grammatik zeigen, w~rde ich Ihnen raten, Lektion Latingram zu rufen, um auf die PrHfung am 20. vorbereitet zu sein."
Um diese Antwort geben zu kSnnen, mu~ PLATO Zugriff zu folgenden vier Datenbanken haben:
58
I. Ein Katalog mit Inhaltsangabe Lektionen. 2. Ein Katalog der Sachgebiete der zugeh~rigen Lektionen.
und Querverbindung
s~mtlicher
(und SchlHsselworte)
mit Angabe
3. Ein Datenfile der Studenten und eren Leistungen. 4. Vom Lehrer geplanterKursverlauf
4.
(f~r s~mtliche Kurse).
Schlu~bemerkung: Damit PLATO die verschiedenen zun~chst
grundlegende
beschriebenen
Aufgaben 18sen kann, mu~ten
Hard- und Software-Fragen
I. Die Wahl des Terminals, geeignet ist (5).
gekl~rt werden.
dss f~r multiplen
In- und Output
2. Die Autorensprache, die es den Lehrern mSglich macht ihre Lektionen selbst zu schreiben (6).
3. Die Wahl des Computers,
der nicht nur stereotype Antworten erkennt und geben kann, sondern vielmehr Antworten generieren und freie Eingaben des Studenten erkennen kann und der es m~glicht macht, da~ 1000 Studenten an 1000 verschiedenen Lektionen arbeiten - die Antwort abet doch in I-2 Sekunden erhalten.
5-
Literatur
(1) D. Alpert~ D.L. Bitzer: Advances
in Computer-based
Science Vol. 167, p. 1582-1590,
Education science.
March 1970
(2) E.H. Eichmann PLATO CUU in Schule, CUU Kollquium, Vulkan-Verlag,
(3)
Betrieb und Universit~t Universit~t Essen 1973 Essen 1974
K. Haefner Struktur und Bedeutung yon Infotheken als Basis des Probleml~sens und des Lernens im tertilren Bildungsbereich. Higher Education,
demn~chst.
(4) J. Nievergelt, E.M. Raingold,T.R. Willcox, D.S. Watanabes, H.G. Friedmann, R.G. Montonelli, J.L. Pradels: ACSES, An Automated Computer Science Education System. Department of Computer Sciece, University of Illinois, Urbana, April 1974
59
(5) E.H. Eichmann Das Plasma Terminal AV-Praxis demn~chst (6) E.H. Eichmann Teachwareentwicklung und -implementierung beim CUUSystem PLATO. Beitrag zur ACU-Tagung, Aachen, M~rz 1974
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The synthesis is completed:. Bild 6
EIN METHODISCH-DIDAKTISCHES KONZEPT FUER SIMULATIONSPROGRAMME IM RGU R. Peschke,
G. W r i g h t s o n
i, [~OTIVATION Die durch L e h r s t r a t e g i e n wie Simulation,
L e r n e r s t e u e r u n g etc. e i n g e l e i -
tete A b k e h r yon k o n v e n t i o n e l l - r e z e p t i v e n L e r n f o r m e n f~hrte zum Zerb r ~ c k e l n des einheitlichen, rammierten
Instruktion.
m e t h o d i s c h - d i d a k t i s c h e n Systems der prog-
Diese N e u o r i e n t i e r u n g im RGU b e g r ~ n d e t sich
in einer a n s c h e i n e n d w e s e n t l i c h e f f i z i e n t e r e n B e w i l t i g u n g des Lernprozesses.
Probleme des Individualisierung,
die Integration des w e i t g e h e n d
Motivierung
scheinen dutch
"autonomen" Lerners in den U n t e r r i c h t
besser l~sbar ais in t u t o r i e l l e n Konzepten. D i e s e m bisher vor allem p r a g m a t i s c h e n V o r g e h e n in der U n t e r r i c h t s o r g a n i s a t i o n fehlt jedoch eine erneute l e r n t h e o r e t i s c h - o r i e n t i e r t e Verankerung,
die einer L e h r s t r a t e g i e auch vom V e r s t i n d n i s des Lernprozes-
ses her gesehen einen b e s t i m m t e n didaktischen Stellenwert kann.
zuweisen
Die A u s e i n a n d e r s e t z u n g mit k o g n i t i v e n L e r n t h e o r i e n scheint einen
Weg zur U b e r w i n d u n g dieses Dilemmas aufzuzeigen S o w j e t i s c h e Lernpsychologen,
(Peschke,
1974).
wie auch die G e n f e r Schule mit Piaget,
zei-
gen Ansitze ~ber die E n t w i c k l u n g und den Verlauf p s y c h i s c h e r Prozesse, die in ihrem V e r s t ~ n d n i s weit ~ber F r a g e s t e l l u n g e n der V e r h a l t e n s p s y c h o logie hinausweisen.
In eider daraus r e s u l t i e r e n d e n
Lernens g e w i n n e n Fragen der BewuBtheit,
I n t e r p r e t a t i o n des
Selbstindigkeit,
A k t i v i t ~ t etc.
zentrale B e d e u t u n g fur den Verlauf eines L e r n p r o z e s s e s und fOhren damit zu einer e r w e i t e r t e n B e t r a c h t u n g der bisher starker u n t e r r i c h t s t e c h n o logisch b e s t i m m t e n K o n z e p t i o n e n der Lernorganisation. M~gliche didaktische K o n s e q u e n z e n fur den Einsatz und die F u n k t i o n einer L e h r s t r a t e g i e aus dieser Sicht sollen am Beispiel der Simulation h e r a u s g e a r b e i t e t werden.
2, LERNEN BEI PIAGET UND GALPERIN Unterricht,
der Lernen im Sinne der p r o g r a m m i e r t e n
Instruktion reali-
sieren soll, besteht im w e s e n t l i c h e n darin, V e r h a l t e n s w e i s e n des Lerners mit Hilfe yon e i n g e r i c h t e t e n S t i m u l i s i t u a t i o n e n auszul~sen, l e r n z i e l b e s t i m m t e A s s o z i a t i o n e n bilden zu k~nnen.
um
64
Piage t ' s
Verstindnis
turen w e i s t -
Nicht
einen
die
Lerners, formen
sondern
Reaktion
die V e r ~ n d e r u n g
1970) t u n d
terworfen
nieht
wird
Die V e r m i t t l u n g
als eine
(Bruder,
untrennbar
- z~
einen
besteht
wenn
1968).
Die T r a n s f o r m a t i o n
~uBeren,
- die sog.
mechanismus,
etc.
vollzieht
Bedingungen
han(Aeb-
des Lernens
un-
wie bei Gal-
verkn~pft:
selbst
ein
aktives
stufenloser
Handeln,
eine
geistigen
Operationen
praktischen
Interiorisation
Handelns
Piagets
Auffassung
Bildung
geistiger
1967
der p r o z e s s u a l e
geistige
auf den A u f b a u
Operation
nur die
ger Titigkeit.
stirker
Hypoliegt
Struktur
dieser
her muB
Handlung
wider-
sich dagegen
zwischen 1967 b).
fur die B i l d u n g materieller
und damit
der
jeder
und geisti-
zu jedem Begriff,
PrimMres
ist d e s h a l b
der H a n d l u n g
Einheit
eine
zu ei-
und hin-
(Leontjew,
zwischen
Ursprungshandlung.
als es Aebli
zwischen
Galperin
Beziehung
Interiorisation
konzentriert
die eine bilden
Zu jeder Operation,
schen V e r m i t t l u n g s p r o z e s s e s
Von d i e s e m ~nsatz
Ebene
sieht
genuine
es eine m a t e r i e l l e
origin~ren
Grund-
zugrunde
des H a n d e l n s
Struktur
Galperin
yon Begriffen,
als Piaget
g~ltige
der
inhalten
logische
Operationen.
und i n h a l t l i c h e n
- Weitergehend
Poa-
geistige
als auch G a l p e r i n s
Verlauf
yon g e g e n s t i n d l i c h e n
inhaltsleere,
operativen
in innere,
1947;
a) :
f~hrt
"Befreiung"
spiegelnde
(Piaget,
Operationen
zwi-
materiellen
- ist der p s y c h o l o g i s c h e
der sowohl
- Nach P i a g e t
Zusa~enhang
- der p r a k t i s c h e n ,
der e t a p p e n w e i s e n
Einheit
als aktives,
selbst
ist damit bei Piaget,
Reaktionen
- und den i n n e r e n
mehr
1970)
der L e r n e r
des L e r n e r s
ontogenetisch
Titigkeit
noch
(Montada,
"Variable"
Lernziele
binstein,
terl~Bt
Reaktions-
1971).
Wahrnehmung
senso-motorischen
(Leontjew,
von
des
Form des Tuns,
- andererseits
T~tigkeit
Struk-
der eine W e i t e r e n t w i c k l u n g
den L e r n p r o z e 8
m i t der T ~ t i g k e i t
ist Denken,
besondere
der N e u e r w e r b
anstrebt.
Subjekt
kognitiver
perin
net
bzw.
Lernprozesses,
Handlungssysteme
selbst~ndiges
kognitiver
aus dem V e r h a l t e n s r e p e r t o i r e
Zie! w i r d nur dann erreicht,
delndes,
these
als A u f b a u k o m p l e x e r
Weg:
einer
ist die Folge eines
- Dieses
schen
anderen
Selektion
geistiger
li,
vom Lernen
Ziel eines
das A u f f i n d e n
(Galperin,
gibt
pidagogi-
der m ~ g l i c h s t
1969).
sich die O r g a n i s a t i o n
eines
fordert
- auf die u n t r e n n b a r e
sinnlichem,
"Begreifen ~' hin orientieren.
(Aebli,
praktischem Diese
1970) und
Konsequenz
Lernprozesses
logischem, zeigt
-
theoretischem
sich am d e u t l i c h s t e n
65 im Etappenplan, zisiert
der Galperins Verst~ndnis vom Lernen didaktisch pr~-
(Galperin,
1967; Klingenberg,
1972).
Die Titigkeit des Lernens wird demnach in drei verschiedene Formen, h~ngig vom Fortschreiten der Interiorisation, -
herausgefordert:
als praktisches Handeln in der materialisierten
- als sprachlich-kommunikatives
ab-
Etappe
(od. schriftliches)
Handeln in der
Etappe der "~uBeren Sprache" -
als inneres, (Galperin,
geistiges Handeln in der Etappe der "inneren Sprache"
1967).
Aebli's Konsequenz
fur den Ablauf eines Unterrichts zur Ausbildung gei-
stiger Operationen f~hrt zum gelenkten, schen.
"Selbstregler"
selbst~ndigen Suchen und For-
der Lernert~tigkeit ist der in der geeigneten
Problemstellung implizierte Plan der L~sung
(Aebli, 1970). Eine solche
Gestaltung des Unterrichts ist aber starker mit Problemen der direkten F~rderung sch~pferischen Denkens verkn~pft, Denkqualit~ten voraussetzt.
das bereits entsprechende
Von daher divergiert die Realisierung m~g-
licher Lernzielsetzung nach Piaget oder nach Galperin.
Die Ausbildung
geistiger Operationen list sich als Voraussetzung des Probleml6sens interpretieren Galperins
(Pippig, 1971).
Ziel ist ein fehlerfreies Lernen, das auf der Grundlage der
Interiorisation nach dem "white box"-Prinzip verwirklicht werden kann (Talyzina,
1973). Als dazu notwendige Voraussetzung erwies sich die Be-
wuStheit Hber den Lerninhalt,
die ~ber eine Orientierungsgrundlage
beim
Lerner entwickelt werden kann. Fehlt eine Orientierung,
dann vollzieht
sich der Lernproze8 nach dem "trial and error"-Prinzip.
Die vollst~n-
dige Ori~ntierung
folgerichtiges
dagegen,
gew~hrleistet einsichtiges,
Handeln und wird dadurch notwendige Grundlage (Galperin,
f~r effektives
Lernen
1969).
3, DIE LEHRSTRATEGIE SIMULATION IM I
fur den Lernproze8
Lernen in zwei selbst~ndige,
(Lompscher,
1972). Von daher l~Bt sich
abet doch eng miteinander verkn~pfte Pha-
sen unterscheiden: -
den Orientierungsteil,
in dem sich der Lerner das Muster der zu er-
werbenden Handlung aneignen soll und - den Vollzugsteil,
in dem der Lerner dann die Handlung selbst ausf~hrt.
Inhalt dieser Phase ist ein "Transfertraining",
abh~ngig vom etappen-
86
weisen Verlauf der Interiorisation, indem eine wiederholte Anwendung des erworbenen Handlungsmusters in analogen Problemsituationen stattfindet
(Ohl, 1971).
Die dadurch vom Lerner geforderten verschiedenen Ebenen der Erkenntnistitigkeit sind deshalb: - die unmittelbare und mittelbare Anschauung als Wahrnehmungst~tigkeit praktisch-gegenst~ndliches Handeln und kognitive T~tigkeit, die das
-
iuSere Handlungssystem steuert Die Struktur der ~'optimalen" Typ 3; Galperin,
(Lompscher, 1970).
Orientierungsgrundlage
(Orientierung vom
1969) so!l ein Handlungsmuster verdeutlichen, das ~ber
eine spezifische Problemsituation hinausweist.
Das Ger~st, die wesent-
lichen Beziehungen des Sachverhalts m~ssen in einem "allgemeinen Schema" aufgezeigt werden.
Deshalb kommt der Form der Darstellung eine vorran-
gige Bedeutung zu. Die engen Beziehungen zwischen einem solchen Orientierungssystem und den gnoseologischen Funktienen eines Modells veranlassen Ohl, dessen Representation dutch ein Modell zu fordern
(Ohl, 1971).
Yon daher begrdndet sich der Einsatz einer Lehrstrategie Simulation von zwei Ebenen: - als Mittel zur darstellungsm~Sigen Realisation der Orientierungsgrundlage -
als "Instrumentarium" der operativen Prozesse des Lerners im Handlungsteil.
3.1. Simulation und die Anei~_uqg de r Orientierun~s~rundlage Das gew~nschte Lernverhalten ist die Aneignung yon Kenntnissen, die spitere Handlungsfolgen orientieren sollen, uber die Wahrnehmung entwickeln sich bild- und symbolhafte Darstellungen, die eine vorstellungsm~ige
Reproduktion des Handlungsmusters erm~glichen.
Wahrnehmung ist keineswegs ein passiver Vorgang, sondern bedarf des aktiven innerlichen Mitgehens des Lerners
(Aebli, 1970; Rubinstein,
1968). Nur der innerliche Nachvollzug erm~glicht eine erfolgreiche Aneignung. Eine didaktische MaBnahme zur F~rderung der Aufmerksamkeit und damit der Wahrnehmungst~tigkeit sehen Aebli
(1970) und Kostjuk
(1969)
in einer dynamischen anschaulichen Darbietung des Problemgegenstandes. Aebli's
(1963) hypothetisches Konstrukt der Vorstellungskraft bezeich-
67
net das V e r m ~ g e n des Lerners, m ~ B i g p r e s e n t zu halten. lemgegenstand,
eine V i e l z a h l von E l e m e n t e n vorstellungs-
Der Lerner gewinnt Elemente, wenn er den Prob-
die O r i e n t i e r u n g s g r u n d l a g e ,
rationen gelingen umso leichter,
identifiziert.
Diese ODe-
v o l l s t ~ n d i g e r und eindeutiger,
s c h a u l i c h e r der b e t r a c h t e t e G e g e n s t a n d ist.
(Aebli,
je an-
1963)
In dieser Phase des L e r n p r o z e s s e s soll demnach eine L e h r s t r a t e g i e
zwei
F u n k t i o n e n e r f ~ l l e n k~nnen: -
den Lerner zum Beobachten,
- die Grundlage
zum aktiven W a h r n e h m e n zu v e r a n l a s s e n
fur eine m 6 g l i c h s t leichte und e i n d e u t i g e vorstellungs-
m~/Bige D a r s t e l l u n g der O r i e n t i e r u n g s g r u n d l a g e bereitzustellen. Eine S i m u l a t i o n kann solche F o r d e r u n g e n dann erf~llen, wenn sie das Modell und die L ~ s u n g s s t r u k t u r v e r a n s c h a u l i c h t d y n a m i s c h e Simulation).
(graphische, graphisch-
Die A b b i l d u n g der P r o b l e m k l a s s e im Modell in-
tegriert sowohl anschauliche, konkrete Elemente, logische Beziehungen. phisch-symbolische
als auch abstrakte,
Ein S i m u l a t i o n s p r o g r a m m sollte deshalb ~ber gra-
und dynamische Abliufe den selektiven W a h r n e h m u n g s -
prozeB des Lerners auf die O r i e n t i e r u n g s s t r u k t u r hinfHhren.
~.2. S ! m q ~ t i 0 n
i m Handlungsteil
Die m a t e r i a l i s i e r t e Etappe, zen, Symbolen etc. erl~Blich.
das Operieren mit Schemata, Modellen,
ist nach Galperin
Skiz-
fur den o p t i m a l e n LernprozeB un-
Dieser jetzt geforderte p r a k t i s c h e V o l l z u g des Handlungs-
musters muB zumindest teilweise mit m a t e r i a l i s i e r t e n Hilfen vom Lerner d u r c h g e f ~ h r t werden. Der Einsatz von S i m u l a t i o n bemiSt sich deshalb daran: - in w e l c h e r Form m a t e r i a l i s i e r t e ten w e i t g e h e n s t
Objekte d a r g e b o t e n werden.
Sie soll-
;'sinnliches Begreifen" erm~glichen.
- i n w i e w e i t der Lerner durch aktive T ~ t i g k e i t T e i l o p e r a t i o n e n an diesen O b j e k t e n v o l l z i e h e n ka~n
(z. B. ~ber Tastatur,
Lichtgriffel,
etc.) Zie! d i e s e r Etappe ist eine m 6 g l i c h s t hohe Q u a l i t ~ t der Handlung, sich n a c h v e r s c h i e d e n e n P a r a m e t e r n ausbildet
(Galperin,
L e r n z i e l w i r d durch eine T r a n s f e r ~ b u n g erreicht.
die
1969). Dieses
Durch das V a r i i e r e n
der P r o b l e m s i t u a t i o n soll der Lerner einen H a n d l u n g s a l g o r i t h m u s erwerben,
der m ~ g l i c h s t eine ganze P r o b l e m k i a s s e ~berdeckt.
Der U m f a n g des H a n d l u n g s f e l d e s steht in d i r e k t e r B e z i e h u n g zum Allgem e i n h e i t s g r a d des Inhalts der O r i e n t i e r u n g s g r u n d l a g e
(Ohl, 1971). Bei
68
hoher "Modelltiefe ~' liBt sich eine Vielzahl von Handlungen und Operationen vollziehen, die dutch ein System konkreter Aufgaben ausgelSst werden. Erkenntnisobjekte sind gegenst~ndliche und schematische Darstellungen der Problemgegenst~nde
(Lompscher, 1970), die z. B. an el-
hem Sichtgerit sehr anschaulich dargeboten werden k~nnen.
Das dutch
ein Simulationsprogramm prisentierte Modell muB durch geeignete Parameterstreuung dem Lerner die M~glichkeit bieten, den Handlungsvollzug dutch gegenst~ndlich-praktische Erkenntnistitigkeit Lichtgriffel, etc.)
(~ber Tastatur,
zumindest in Teilbereichen durchf~hren zu k~nneno
Die Qualitit der Aneignung wird primir durch die Handlungskomponenten entschieden, die auf das strukturelle System des Modells gerichtet sind. Ziel der Aufgabenstellung muB es desha!b sein, die Durchf~hrung der Handlung yon spezifischen, varianten Z~gen zu befreien und damit die ~bertragbarkeit auf analoge Probleme zu erm~glichen. Diese Transferleistung l~Bt sich durch Anwendung des von Montada
(1968) unter-
suchten Mobilititstrainingsmit Hilfe yon Simulation ~ben
(Peschke, 1974).
Der Lerner muB als funktionaler Bestandteil des Simulationsablaufes ~ber Parametereingabe auf wechselnde Problemsituationen reagieren. Der Einsatz von Simulation in weiteren Etappen wird hier nicht behandelt, da dort keine zusitzlichen Anforderungen an diese Lehrstrategie entstehen
(Peschke, 1974).
3.3. Eine Klassifikation yon Simulationen Die Lehrstrategie Simulation erm~glicht dem Lerner sowohl rezeptive, als auch aktiv steuernde, quasi spielerische T~tigkeit. Dieses Handlungspotential wird in einer Organisation des Lernens im Sinne Galpetins voll ausgenutzt. Befriedigend wird der didaktische Stellenwert erst dann, wenn gewisse Voraussetzungen der Anschaulichkeit und der "EinfluSnahme" durch den Lerner vom Simulationsprogramm erf~llt werden k~nnen. Bereits unabhingig von einer konkreteren Problemsituation gewinnt folglich Simulation im Konzept Galperins als diejenige Lehrstrategie, die wohl die gr~Bte Sch~leraktivit~t erm~glicht, erh~hte Bedeutung. Eine "Typologie" yon Simulationen, ausgerichtet nach dem Grad des praktischen Handelns und der bildhaften Darstellung soll eine strukturelle, lernzielinvariante Voreinteilung liefern, die die didaktische Position eines m~glichen Einsatzes einer Simulation im Konze~t Galperins bestimmen soll. Diese Gliederung st0tzt sich auf zur Zeit gegebene technische M~glichkeiten von Unterrichtsstationen.
(Siehe Tabelle)
Diese
69 Einteilung soll wichtige Aspekte yon Simulationen hervorheben, die in einem Lehrprogramm nach Galperin eingesetzt werden und erhebt keineswegs einen allgemeing01tigen Anspruch.
4, TECHNISCHE MOEGLICHKEIT ZUR REALISIERUNG EINES SIMULATIONSPROGRAMMES Ausgehend von den Hauptforderungen a) biidhafte Darbietung des Simulationsmodells und b) Aktivierung des Lerners wurde die bisher auf dem Markt existierende Hardware untersucht, in wie weit sie diesen Bedingungen nachkommt. Dabei wurde zun~chst die Wirtschaftlichkeit nicht betrachtet. Es ergab sich, dab an einem Terminal m~glichst viele der folgenden Mensch-Maschine-Kommunikationstechniken vorhanden sein sollten: i. Biidschirm f~r dynamische, graphische, farbige drei-dimmensionale Darbietung
(Wahrnehmungl);
2. Tastatur f~r sprachliche Kommunikation mit Prograntmen und Eingriffsm~glichkeiten in das Simulationsmodell
(Handlung!);
3. Lichtgriffel oder Joystick fur Direkteingriff am Bildschirm
(Hand-
lung!); 4. Potentiometerpult f~r sofortige Parameter~nderung (Handlung!). Das didaktische Konzept wird zur Zeit an der Universit~t Karlsruhe mit Hilfe eines Vektor General Bildschirms untersucht, wobei alle der erw~hnten Kommunikationstechniken, abgesehen von farbiger Darbietung und Joystick, gegeben sind. Der spezifische Inhalt dieses Programms ist die Zahnradkonstruktion f~r den Maschinenbaustudenten. In dem Orientierungsteil werden die Gesetzm~Bigkeiten aufgezeigt bei der Konstruktion von Evolventen und Entwurf von Evolventenz~hnen und Zahnr~dern. Der Vollzugsteil erlaubt dem Lerner viele Schritte selber nachzuvollziehen, z. B. das Setzen yon Koordinatenachsen und das "Ziehen" von verschiedenen Konstruktionslinien mit dem Lichtgriffel, der Wahl und die Verinderungen von verschiedenen Parametern mit dem Potentiometerpult. Auch ein Zoomeffekt bietet dem Lerner die M~glichkeit wichtige Details nach Wunsch n~her anzuschauen z. B. der ubergang yon W~izen zum Schleifen der Z~hne, wenn zwei R~der drehen. Selbst das Blokkieren der Z~hne bei falsch gew~hltem Parameter wird veranschaulicht.
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70
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(1973)
Berlin
Typ
Reprisentation des Modells
nicht sichtbar
teilweise
- vollstUndig
statisch - dynamisch Graphik
wie 2
Modellrealisierung
ohne Parametereinmit gabe
ohne Lernereingabe
Parametereingabe ~ber Tastatur u. ~.
Parametersteuerung Lichtgriffeleinsatz graphischer Dialog etc.
Typologie yon Simulationen
wie 2
Tabelle:
Aktivit~t
Art der T~tigkeit des L.
keine kognitive
Wahrnehmung,
Didaktische Position
Etappe der "~uBeren" Sprache
Orientierungsphase, materialisierte Etappe
Orientierungsphase
Wanrnehmung, beschr~nktes, praktisches Handeln, kognitive Aktivierung
materialisierte Etappe
vorstellungsm~Sige Aneignung
gr~Btm~gliches praktisches Handeln, kognitive Aktivierung, selbst~ndiges Operieren und Lernan
A Computer Resource for the Elementary Sch,oo1
~y Robert Glaser and Robert J.Fitzhugh
University of Pittsburgh Pittsburgh, Pennsylvania
Paper not received in time Abstract on next page
73 A COMPUTER
RESOURCE
Robert
Learning
Glaser
FOR
THE
ELEMENTARY
and Robert
Research
SCHOOL
J. Fitzhugh
and Development
University
of Pittsburgh
Pittsburgh,
Pennsylvania
Center
ABSTRACT
The research reported herein was supported by a grant from National Science Foundation (NSF-GJ-540X) and by the Learning Research and Development Center, supported in part by funds from the National Institute of Education, United States Department of Health, Education, and Welfare. The opinions expressed do not necessarily reflect the position or policy of the sponsoring agencies and no official endorsement should be inferred.
74
ABSTRACT
The
Learning
Pittsburgh design
Research
is a university-wide
and study of prototype
to the learning should
and Developmen~ research
characteristics
in terms
systems
been
throughout
are being The
developed
made
Center
processes
also maintains underlying
this activity, laboratory
ed in the use educational There
was
at the Center States~
have
been
of basic
and elementary on-line
and installed
this on-line
laboratory,
of small-computers,
in early
in applying
this experience
adopted
materials
and to support
psychological 1967.
by school
on the cognitive
learning,
on their limits,
systems
instructional
research
considerable
tool that can be highly responsive interest
environments
Prototype
widely
and related
a program
designed
These
and (3) be available
systems.
firms.
preschool
is the
of all students,
by publishing
a computer-controlled,
was
and operating
of school
mission
of
that are adaptive
students.
growth
of their effectiveness,
the United
available
environments
of individual
at a cost that is within the reach that have
at the University
institute whose
educational
: (I) faeilitate the intellectual
(2) be validated
Center
research
Through
developing
experience
was
acquir-
and on their use as an
to individual
differences.
to the development
of a
small-computer-based system that could be located at a school site and which could provide a broad range of computer-assisted testing, instruction and data m a n a g e m e n t serviees. in order to explore the extent to which a small computer could provide these services and to explore the w a y s in which computer assistance could be integrated into an individualized educational environment, a system was developed and was installed in an individualized elementary school. Based on a D E C
P D P - 1 5 computer and using specially designed
general purpose time-sharing software, the system has been fully operational since early 1972 and is used on a daily basis by students, teachers and school administrators w h o access the system using terminals located
75
throughout
the school.
The
system
is a multi-purpose
computer-assisted
testing,
vices.
has been developed
Courseware
language
comprehension,
solving.
A comprehensive
significant instructional updated
on a daily basis.
characters researchers
instruction and information
computational
in the areas
and provides
management
ser-
of spelling and
skills, and inquiry and problem
on-line data base containing
records
events within the school is maintained This data base is now
in size and is accessed through
resource
by teachers,
an on-line information
approximately
of all and 20 million
school administrators
retrieval and reporting
and
syste~.
This paper describes the c o m p u t e r system, its cost, the services it provides, and the w a y s in which it has been successfully integrated into an on-going elementary school. Particularly highlited is the use of the c o m p u t e r as a diagnostic and inforrnation m a n a g e m e n t ized classroom.
tool in an individual-
PROGRA~IERAUSBILDUNG
MIT DEM RGU-SYSTEM
PUMA
Franz Wolf Rechenzentrum
der Universit~t
Erlangen-N~rnberg
Zusammenfassung: Seit fast 3 Jahren k6nnen Studenten der Universit~t Erlangen-N~rnberg eine Lehrveranstaltung "Rechnergest~tzte EinfUhrung in die Programmiersprache ALGOL" besuchen. Dieser Kurs wurde mit Hilfe des RGU-Systems PUMA realisiert, das fur die CD 33oo des Universit~tsrechenzentrums entwickelt wurde. Aufgrund der bisherigen Erfahrungen erh~it das ALGOL-Lehrprogramm zur Zeit eine neue Struktur, die dem SchUler mehr M6glichkeiten fur eine selbst~ndige Bearbeitung des Stoffes gibt. Dieselbe Organisationsform soll fur weitere Lehrprogramme mit anderen Lehrstoffen verwendet werden.
I. E!nleitung An der Universit~t
Erlangen-N~rnberg
bestehen bereits
t~ten auf dem Gebiet des Rechnergest@tzten Zusammenhang vorhabens
mit der Programmierausbildung.
schinen und Datenverarbeitung tierung von Programmiertem entwickelt.
Als Lehrprogramm
Programmiersprache
ALGOL
realisiert
Da jeweils nur ein SchUler am Bildschirm gesamte Anlage blockierte~ ter Unterricht
in Angriff
Unterrichts
CD 33oo des Universit~tsrechenzentrums dieses
Systems
sollte
einen kompletten
zun~chst
Terminal
Einf@hrung
absolvieren.
in die
arbeiten konnte und dabei die genommen,
welches
(Programmier-
die Realisie-
im Teilnehmerbetrieb
auf der
zum Ziel hatte /1,8/. Mit Hilfe
ein Lehrprogramm
Programmierkurs
ster 1971/72 k~nnen Studenten nergestUtzte
PDP 7" /3/
/3/.
wurde Ende 1969 das Projekt PUMA
unter MASTER)
rung des Rechnergest~t~ten
Ma-
f~r die Implemen-
auf einer Rechenanlage
wurde u.a. eine kurze ~inf@hrung
(Mini-ALGOL)
wurde
fur Mathematische
ein "Programmiersystem
im
Forschungs-
Mensch-Maschine"
1968 am Institut
Unterricht
insbesondere
Im Rahmen eines
yon Prof. H~ndler ~ber "Kommunikation
unter Leitung yon Dr. A. Schmitt
seit 1967 Aktivi-
Unterrichts,
ersetzen
erstellt werden,
sollte.
diesen Kurs als Lehrveranstaltung:
in die Programmiersprache
welches
Seit dem WintersemeALGOL"
(REPAL)
"Recham
77
2. Beschreibung Das RGU-System konzipiert.
yon PUMA PUMA /1,8/ wurde
Eine portable
Version /2/ befindet
PUMA besteht aus drei Teilen: dem Sch~lerteil
(Abb.
Steuerinformation
verwenden
der Lehrtextdatei.
verwaltet
und die Statistikdatei
Im Verwaltungsteil
teil k6nnen nur im Stapelbetrieb de in das Teilnehmersystem
Prozeduren
Hintergrundspeicher
ablaufen.
zeichenweise
einander
dienen k6nnen.
II
die als
als Zwischenspeicher
it t:Tr A
Strukturdiagramm des RGU-Systems PUMA
kann der
PUMA erlaubt das AnDateien,
yon Lehrprogrammen
SYSTEM DATEIEN
Abb.1
Sprache mit speziellen
verarbeiten.
f~r Datenmaterial,
"II!!
dagegen wur-
und die Ausgabe yon Frames und die Ana-
oder lehrprogrammspezifischen
oder zur Kommunikation
i
Der Sch@lerteil
Neben Standardvergleichsroutinen
lenwerte
I
wird die Sch~lerdatei
Lehrer- und Verwaltungs-
PUMA ist eine FORTRAN-~hnliche
Autor die Sch~lereingabe legen yon sch~ler-
ausgewertet.
neben
zur Eingabe und
RESPOND eingebettet.
f@r die Aufbereitung
lyse von Sch~lerantworten.
in verschiede-
enth~it der Lehrerteil
PUMA auch Routinen
und
haben zwischen
um die Lehrtexte
zu k6nnen,
Korrektur
Die Autorensprache
dem Verwaltungstell
I). Da wir streng unterschieden
fur die Autorensprache
CD 3300
sich in Arbeit.
dem Lehrerteil,
und Textinformation,
hen Lehrprogrammen dem Compiler
zun~chst nur f@r die Rechenanlage
f~r Variab-
oder Sch~lern unter-
LEHRPROGRAMM oder SCHUELER-
.-.
78
3. Das Lehrprogram m REPAL REPAL wurde f~r Studenten der Naturwissenschaftlichen und der Technischen Fakultgt ohne Vorkenntnisse im Programmieren konzipiert. Als Vor!age diente ein von J. Kettler zusammengestelltes Vorlesungsskriptum /5/, welches den Oblichen Programmierkursen des Rechenzentrums
zugrunde
liegt. Die Lehrveranstaltung sollte komplett mit Hilfe des Rechners am Bildschirm dargeboten werden. Auger allgemeinen Hinweisen for den Teilnehmerbetrieb und speziell den Rechnergestfitzten Unterricht wurde kein schriftliches Material verteilt. Wiederholungsteil und Lexikon wurden ebenfalls programmiert. Das Lehrprogramm ist in 58 Abschnitte unterteilt,
die streng sequentiell
bearbeitet werden mfissen (Abb. 2). In die Textdarbietung sind laufend SyntaxObungen eingebettet.
Jede zweite Texteinheit schlie~t mit einer
Frage ab, wobei jedoch die Hglfte Aufmerksamkeitsfragen lauf des Kurses sind 12 ALGOL-Programme ben und auszutesten.
sind. Im Ver-
im Teilnehmerbetrieb
zu schrei-
Eingabedaten hierzu werden vom Lehrprogramm auf
Dateien zur Verfilgung gestellt und die Ergebnisse dort abgefragt.
Zu-
s~tzlich werden die Programmlisten vom Schiller beim Betreuer abgegeben. Die Oberwiegend richtige Bearbeitung der Fragen und der 0bungsaufgaben ist Voraussetzung f~r ein Weiterkommen im Lehrprogramm. Der Schiller wird durch den gesamten Lehrstoff gefOhrt, lediglich durch den eingebauten Wiederholungsteil,
dutch die Nachschlagem6glichkeit mit
Hilfe des programmierten Lexikons und insbesondere durch den freien Zugang zum Teilnehmersystem RESPOND steht ihm ein gewisses Mag an Bewegungsfreiheit zur VerfOgung.
Die M~glichkeit der freien Zeiteinteilung,
d.h. das Fehlen fester Vorlesungs- und 0bungstermine, wird v o n d e r
fiber-
wiegenden Zahl der Teilnehmer sehr begrfigt. Eine studentische Hilfskraft betreut die SchOler, diskutiert bei Bedarf mit ihnen Ober offene Fragen und korrigiert die Programmierilbungen, die ohne Lehrprogrammkontrolle im Teilnehmerbetrieb durchgeffihrt werden. Der Betreuer wertet augerdem die Schfilerstatistik aus und korrigiert aufgrund dieser Erfahrungen laufend das Lehrprogran~. Erstellt wurde es vor allem yon studentischen Hilfskr~ften, Obungsleiter
die vorher
in herkSmmlichen Programmierkursen waren. Dies fiel zeit-
lich mit der Realisierung des RGU-Systems PUMA zusammen, so dag Erfahrungen bei der Erstellung des Lehrprogramms bei der Implementierung des RGU-Systems berficksichtigt werden konnten. Das Lehrprogramm wird aufgrund der Auswertung der automatisch registrierten Schiller- und Lehrprogrammdaten noch laufend verbessert.
Diese enthalten z.B. die 0bergangs-
h~ufigkeit yon einem Lehrprogrammabschnitt
zu einem anderen, die Denk-
79
zeit zur Durcharbeitung geh~rigen
der dargebotenen
Frage sowie die Sch~lerantwort
ler hinter jeder Antwort
zus~tzlich
mit der Antwortspeicherung
Qualit~t pr~zisere
Fragestellung,
Hilfestellungen
Hilfsmittel
den der Sch~-
Die Antwortaufzeichnung
zur Verbesserung
Mierdurch werden kritische
des Lehrprogramms
und/oder der zu-
Kommentar,
eingeben kann und der automatisch
registriert wird.
sich als ein sehr wirksames herausgestellt.
Informationen einschl.
Stellen erkannt,
durch einpr~gsamere
vereinfachte
oder auch spezielle
so da~ die
Informationsdarstellung,
Antwortm6glichkeit,
Behandlung
hat
des Lehrprogramms
zus~tzliche
spezifischer
Fehler ver-
bessert werden kann. 4. Erfahrungen mit REPAL Von Anfang
1972 bis zum Wintersemester
let - ~berwiegend schaftlichen
Studenten
der Technischen
(27 %) Fakult~t
davon 116 (79 %) mit ~rfolg. viele Studenten
1973/74 haben insgesamt
(60 %) und der Naturwissen-
- das ALGOL-Lehrprogramm Im gleichen
an herk6mmlichen
146 Sch~-
REPAL bearbeitet,
Zeitraum haben etwa doppelt so
ALGOL-Programmierkursen
des Rechenzen-
trums teilgenommen. ~ber die RGU-Teilnehmer tenmaterial lerantworten
gesammelt:
wird von verschiedenen Das PUMA-System
und Sch~lerweg;
Seiten umfangreiches
protokolliert
das Betriebssystem
automatisch
registriert
Da-
Schfi-
neben den
~blichen Accounting-Informationen
in einer speziellen Me,version
lich Daten @ber den Dialogablauf;
im Rahmen einer Nachklausur wird in
einer Fragebogenaktion
die Einstellung
nen und zu dem ALGOL-Lehrprogramm jedoch mit diesem Datenmaterial insbesondere
Im Rahmen des RGU-Kurses den am Bildschirm,
Der Dialog erstreckt
REPAL verbringt
Die mittlere
Terminalstunde
Sitzungsdauer
tot 2-3 an Kosten.
k~nnen des-
im Mittel
belaufen
37 Stun-
liegt bei 114 Minuten. bei einer mittleund 23 sek.
im
des Systems von 2-3 sek.
sich die Kosten bei REPAL fGr eine sind 0bungsprogramme
jedoch sind keine Teachwarekosten
zu herk6mmlichen
Programmierkur-
und 12 Std° bei Obungen
yon 44 sek. im Lehrprogramm
auf DM 2o,--. Hierbei
ber~cksichtigt,
Vergleich
durchgef~hrt;
Einzeldaten
der Sch~ler
und einer mittleren Antwortzeit
Nach unseren Untersuchungen
Bisher wurde
Analyse
sich @ber rund 35oo Interaktionen
des Sch~lers
RESPOND-Betrieb
ermittelt.
dienen.
davon 25 Std. im Lehrprogramm
im Teilnehmerbetrieb.
zum RGU im allgemei-
in herk6mmlichen
Die folgenden herausgegriffenen
halb nut als grobe Orientierung
bereits
im besonderen
keine detaillierte
wurde keine Parallelgruppe
sen untersucht.
ren Denkzeit
der Sch~ler
zus~tz-
Programmierkursen
und Betreuung eingesetzt.
Im
ergibt sich damit ein Fak-
80
Im folgenden
slnd die h~ufigsten
nachtr~glich
k!assifizierten
lhnen an REPAL
gefallen
der ursprNnglich
SchNlerantworten
bzw.
mi~fallen?"
frei
formulierten
auf die Frage:
tabellarisch
und
"Was hat
zusammengefa~t~
MilSfallen
Gefallen Individuelle Zeiteinteilung (keine festen rermine)
82 %
Wartezeiten auf einen freien Bildschimarbeitsp lat z
Lauf. OberprSfung des Wissens, Zwang zur aktiven Mitarbeit
43 %
H~ufiger Zusammenbruch des DV-Systems 27 % Formulierung der Texte und Fragen
25 %
Individuelles Lerntempo
33 %
Antwortanalyse nicht ausreichend
]7 %
Direkter Zugang zum Rechner
~8 %
Vorkenntnisse unberiicksichtigt
8 %
Stoffgliederung, Stoffangebot
12
Kein Zuriickbl~ttern mOglich
8 %
Wiede rholungsm6glichkei t Zusammenfassend nehmer
8 %
kann man sagen,
mit der Darbietungsart
wesentlichen
5. Festlegung Aufgrund
bzw.
einer
"Rechnergest~tzte den folgende - Flexibler
war.
Die Kritik
und technische
der Teil-
richter
sich im
Schwierigkeiten
mit
Lehrprogrammstruktur Erfahrungen
Grundausbildung
Naturwissenschaftlichen
wird ein neues ALGOL-Lehrprogramm in ALGOL"
und Technischen
Gesichtspunkte
(REGAL)
Fakult~t
f~r Studenten
erstellt.
der
Dabei wet-
ber~cksichtigt:
Medieneinsatz
Der Rechner den,
zufrieden
Mehrzahl
dem Rechner.
der bisherigen
k~nnen
da~ die ~berwiegende
gegen organisatorische
den Sichtger~ten
33 %
soll nicht mehr das einzige
andere Methoden
z.B.
zur Aneignung
Selbststudium
Darbietungsmedium
des Lehrstoffs
sein.
eingesetzt
Es wer-
dutch ein Lehrbuch.
- Sch~lersteuerung Der Sch@ler k6nnen,
soil den Weg
er soll angeben
er ein~ben will. Zukunft -
Damit
der Sch~ler
selbst bestimmen
Stoff er durcharbeiten
sich Studenten
Stoff gezielt
entscheiden
erkennen
k~nnen,
er sich befindet
bearbeitet
und was
mit Vorkenntnissen
in
aneignen.
kann,
was er als n~chstes
an welcher
und welche
Stelle
Teile
tun will,
mu~
in der Lehrprogramm-
des Lehrstoffs
er bereits
hat.
Simulation Die Obungsm~glichkeiten Abfragen,
k6nnen
weitgehend
des Lehrprogramms
er jederzeit struktur
k6nnen welchen
Dadurch
den fehlenden
Transparenz
im Lehrprogramm
dafNr mehr
sollen verbessert
Simulationen
etwa
werden.
Es sollen weniger
in Form der Ausf~hrung
von
81
eingegebenen Anweisungsfolgen geboten werden. -
Stellenwert im Lehrplan Der Kurs soll als offizielle Lehrveranstaltung anerkannt werden. Ein Scheinerwerb mu~ m6glich sein.
Es wurde versucht, eine Lehrprogrammstruktur WOnschen entgegenkommt,
zu entwickeln, die diesen
aber nicht nur for die Programmierausbildung an-
wendbar ist, sondern auch for die Vermittlung anderer Lehrstoffe benutzt werden kann. Der Lehrstoff wird nach sachlichen Gesichtspunkten
(Abb. 3 u. 4) in Ka-
pitel gegliedert, die alle gleich organisiert werden. Sie bestehen aus: einem Kapitelwegweiser zur Auswahl des gewOnschten Abschnitts, einer ~infOhrung zur Vorbereitung des Stoffs, einem Textteil, der in tutorieller Weise die Information pr~sentiert, einem Ubungsteil,
der die entsprechenden 0bungen dazu bietet und
einem Test zur Selbstkontrolle und for den Scheinerwerb. Die einzelnen Teile sind je nach Umfang in verschiedene Abschnitte unterteilt; diese Abschnitte sind die kleinsten Ober den Wegweiser erreichbaren Einheiten. Sie sind ihrerseits noch einmal in Lehreinheiten eingeteilt, die weiterhin aus einzelnen Lehrschritten (Frames) bestehen k6nnen. Der Aufbau yon Kapitel O entspricht dem der Obrigen Kapitel, jedoch enth~It dieses nut Informationen,
die for alle Kapitel von Interesse sind.
Es enth~It den Hauptwegweiser,
der dem SchOler eine 0bersicht Ober den
Aufbau des Kurses und den Inhalt der einzelnen Abschnitte gibt und ihn an die gewfinschte Stelle leitet. Damit der SchOler erkennen kann, welche Teile des Stoffs er bereits durchgearbeitet hat, wird neben der Abschnittsnummer und der Oberschrift gezeigt, wie oft er diesen Abschnitt angesprungen und ob er ihn bereits ganz durchgearbeitet hat. Dem SchOler stehen zur Auswahl seines Weges dutch das Lehrprogramm neben der Leitfunktion des Wegweisers Kommandos zur Verffigung, die von beliebiger Stelle aus gegeben werden k6nnen, im Testteil jedoch abgeschaltet sind. Innerhalb eines Teils eines Kapitels ist ein Vor- oder ZurOckgehen auf Lehreinheitenebene m6glich (Abb. 4). In einem Kapitel k~nnen SprOnge auf die Abschnitte der einzelnen Teile durchgefOhrt werden. Dagegen sind Spr~nge in ein anderes Kapitel nur ~ber den Wegweiser m~glich. Eine Ausnahme bildet lediglich das Nachschlagen von Textinformationen im Hauptwegweiser Ober ein spezielles Kommando. Zur Orientierung kann der SchOler eine Routine anspringen,die ihm anzeigt, wo er sich gerade befindet und wie er auf jeden Fall weiterkommen kann. Beim Nachschlagen und bei
82
der Orientierung
kommt der Sch~ler
die Ausgangsstelle
zur~ck.
programm unterbrechen; zur@ck,
Die skizzierte
Lehrprogrammstruktur
beschriebenen Der Textteil
Struktur
hinweis,
schlie~end
dem bisherigen
0bungen,
keine Verzweigung,
mu[,
sondern neben der An-
Textabschnitt
ein Fehler-
kann. 0bungsabschnitt,
kommt man mit
zur~ck.
Der Obungsteil
bei denen der Sch~ler Anweisungsfol-
die vom Lehrprogramm
schrittweise
lediglich
ein korrespondierender
auch Aufgaben,
und Ubungen,
jedoch mit einfa-
auf jeden Fall weitermachen
existiert
tu-
Bei falschen Sch~lerant-
aufgerufen werden kann; umgekehrt
insbesondere
beispiele
ohne schwierige
in den entsprechenden
gen formulieren
entspricht
oder der erwarteten Alternative
Zu jedem Textabschnitt
enth~it
Kapiteln
im allgemeinen
so da~ der Sch~ler
"~GO,TEXT"
ist, wird zur Zeit
Es beruht auf der im vorhergehenden
und Aufmerksamkeitsfragen.
der mit "~GO,UEB"
sind
(Abb. 3 und 4).
toriellen ALGOL-Lehrprogramm
gabe der richtigen
Kommandos
programmiert.
REPAL noch im Einsatz
in den einzelnen
worten erfolgt
und die beschriebenen des RGU-Systems
REGAL entwickelt.
chen Verst~ndnis-
an die Stelle
REGAL
W~hrend das ALGOL-Lehrprogramm das Lehrprogramm
an
das Lehr-
hat.
in der Autorensprache
6. Das Lehrprogramm
wieder
kann er jederzeit
er kommt dann beim Wiedereintritt
an der er unterbrochen
vollst~ndig
durch ein Abschlu~kommando
Selbstverst~ndlich
syntaktisch
ausgef@hrt werden. die selbst~ndig
~berpr~ft
Daneben enth~It
und an-
er Programm-
im Teilnehmerbetrieb
bearbeitet
werden m~ssen. Studenten
mit Vorkenntnissen
0bungen ~achen;
k6nnen
z.B.
falls sie Informationsl~cken
entsprechenden
Lehrtext mit "~GO,TEXT"
Textabschnitte
durcharbeiten,
Der Testteil schnitten: bearbeitet
die zur Se]bstkontrolle
jedoch obligatorisch
Testaufgaben
sind. Er besteht
im Lehrprogramm
ohne Unterbrechung
feststellen,
und solchen
und ohne Hilfsmittel
Von jedem Aufgabentyp fallszahlengenerator den so erzeugt.
spezielle
mit dem Betreuer
werden.
Eine f@r alle Kapitel
ten, die je nach Interpretation
fur
aus zwei Ab-
in RESPOND. werden;
Erstere
abgeschaltet) andernfalls
nStig.
gibt es mehrere Varianten, ausgew~hlt
bestimmt,
(Kommandos
werden und d~rfen nur einmal wiederholt
ist eine R~cksprache
k~nnen sie den
erreichen und umgekehrt
ohne @bungen dazu zu machen.
enth~It Aufgaben,
den ~bungsschein m~ssen
den Text ~bergehen und nur die
die dutch einen Zu-
Auch die zugeh6rigen
gemeinsame
Daten wer-
Datei enth~It Testda-
v~llig verschieden
benutzt werden kSnnen.
83
7. Weitere Lehrprogramme Die diesem Lehrprogramm zugrunde liegende Organisationsstruktur auch fur weitere Kurse, in den~n Simulationsprogramme
soll
im Vordergrund
stehen, verwendet werden. Da diese Struktur in der Autorensprache programmiert ist, mu~ sie nicht starr ~bernommen werden, sondern kann leicht dem jeweiligen Problem angepa~t werden. F~r ein Praktikum wird neben einem Operateur-Trainingsprogramm
/4/ (Si-
mulation der Steuerkonsole der CD 33oo unter dem Betriebssystem MASTER) die Simulation eines Universalrechenautomaten
realisiert. Hierbei kann
der Sch~ler nicht nur Experimente mit vorgegebenen Modellen durchf~hren (Programmablauf auf Befehlsebene, Befehlsablauf auf Mikrobefehlsebene), sondern selbst konstruktiv t~tig werden durch die Festlegung neuer Mikrooperationen und die Konstruktion neuer Befehle aus Mikrooperationen. Der Textteil enth~It dabei die notwendigen Experimentbeschreibungen, w~hrend der Ubungsteil den Aufruf der verschiedenen Simulationsprogramme gestattet. Ein weiteres Praktikumsprogramm, simuliert,
das chemische Experimente
ist in Arbeit.
Daneben existiert ein Satz von Lehrprogrammen im Rahmen des computerunterst@tzten Entscheidungstrainings formatik
(CET) am Institut f~r Betriebsin-
(Prof. MertensJ, ein Trainingsprogramm zur Kurvendiskussion
/7/, das an einem Erlanger Gymnasium eingesetzt wird /6/, sowie eine Vielzahl der @blichen Vorf@hrprogramme
(Spielprogramme).
Literaturverzeichnis I/ Endres, C.: PUMA-Programmierter Unterricht unter CD 33oo MASTER. Mitteilungsblatt des RZ d. Unlversit~t Erlangen-N~rnberg, M~rz 1973
Nr. 13,
2/ Endres, C.: Portabilit~t und ~konomie als Implementierungsgesichtspunkte bei CUU-Systemen.
In diesem Band
3/ Haferkorn, J., Schmitt, A., Seidel, R., Wolf, F.: Rechnergest~tzter Unterricht. Arbeitsbericht des Instituts f. Mathematische Maschinen und Datenverarbeitung,
Band 2, Nr. 4, 1969
/4/ Jakob, G.: OPTRAIN: Ein in PUMA geschriebenes Operator-Trainingsprogramm. Interner Arbeitsbericht Nr. 42 d. RZ d. Universit~t ErlangenN@rnberg, Januar 1974
84
/5/ Kettler, J.: Einf@hrung in die ALGOL-Programmierung
f~r die Rechen-
anlage CD 33oo. Mitteilungsblatt des RZ d. Universit~t ErlangenN@rnberg, Nro 4, Januar 197o /6/ Kreisel, K.: Tutorieller und trainingsorientierter Unterricht in Informatik und Mathematik.
In diesem Band
/7/ Maehle, E.: KURDISK: Trainingsprogramm
zur Kurvendiskussion in EDI
und PUMA. Interner Arbeitsbericht Nr. 39 des RZ d. Universit~t Erlangen-N~rnberg,
November 1973
/8/ Wolf, F.: The CAI-System PUMA for the CD 33oo with RESPOND/MASTER. ECODU-Proceedings,
No. XIV, Bremen, Oct. 1972
85
WlEDERHOLUNGSTEIL TEXT UBUNGEN TEST A1
AI
A2
A2
LEXtKON I
H
I
L
.
A von I'(1-b/~L
KAPtTEL- WEGWEISER TEXT
UBUNG
TEST
-I
1
Abb.2
Struktur REPAL
yon
Abb.4
Kapitelstruktur
KONZEPTION
UND ERPROBUNG V0N CUU-PROGRAMMEN FOR MATHEMATIKSTUDENTEN Walter Witzel
Abstract:
I)
Es wird eine Struktur fGr CUU-Programme
scher Aufgaben
(Probleml~sen)
danach entwickelten
dargestellt
Lehrprogramme
zum L~sen mathemati-
und Gber die Erprobung
der
berichtet.
I. Die Bedeutung v0n Ubun~sauf~abe n in den ersten Semestern des Mathematikstudiums Die ersten Semester
des Mathematikstudiums
schulen der BRD relativ einheitlich. chen l~Bt sich der Studienbeginn FUr Mathematikstudenten und "Lineare Algebra"
verbindlicho
entlich ~bungsaufgaben
~bungen
ausgegeben.
Beide Vorlesungen erg~nzt.
"Analysis"
sind vierstHndig und
In den Vorlesungen
werden w~ch-
Die Studenten haben diese Aufgaben zu
und schriftliche
folgenden ~bungsstunde
Abgesehen yon einigen Reformversu-
etwa so beschreiben:
sind im ersten Semester die Vorlesungen
werden dutch zweistGndige hause zu bearbeiten
sind an den verschiedenen Hoch-
L~sungen
erhalten die Studenten
abzugeben.
In der darauf-
ihre L~sungen korrigiert
zur~Jck, und die Aufgaben werden besprochen. Diese Obungsaufgaben
erf~llen folgemde Funktionen:
a) Durch sie erf~hrt der Student~ muliert:
Die 0b~ugsaufgaben
was er zu lernen hat;
sind eine operationale
ziele der Anf~ngervorlesungen. b) Die 0bungsaufgaben geben dem Studenten das selbst~ndige Definitionen Student
die M~glichkeit
L6sen yon mathematischen
und S~tze ben~tigt
auch das Erlernen
der relevanten
werden,
oder anders for-
Definition der Lern-
Problemen
und den Anreiz,
zu ~ben. Da hierbei
erfordern die Ubungsaufgaben
Begriffe und Regeln.
Au~erdem ~bt der
dabei die richtige Anwendung von mathematischen
Schlu~weisen.
c) Durch die Korrektur seizer LSsungen erh~lt der Student (relativ schnell und kontinuierlich) RGckmeldung Gber sein K~nnen bzw. seinen Lernerfolg. Aus dem bisher Gesagten wird deutlich, ~bungsaufgaben
da~ die vorlesungsbegleitenden
am Anfang des Mathematikstudiums
eine zentrale Rolle spie-
len. Trotzdem nutzt ein gro~er Teil der Studenten diesen Teil des Lehrangebots nicht: Das Abschreiben yon fertigen LSsungen vor den Abgabeterminen ist keine Ausnahme. die die ~bungsaufgaben
Dadurch werden zweifellos
beinhalten,
~ier setzen die ~berlegungen tritt mit dem Anspruch
die LernmSglichkeiten,
stark verringert.
zum Einsatz yon CUU-Programmen
auf, Lernprozesse
ein: Der CUU
zu individualisieren.
Daher
I) Dieser Beitrag gibt die pers~nliche Meinung des Autors wieder; es handelt sich nicht ~&m einen Beitrag der Projektgruppe CUU-Freiburg (Mathematik). - Die Arbeit wurde auch aus Mitteln des 2.DV-Programms gefSrdert.
87
mGSte es m~glich sein, CUU-Pregramme zu entwickeln, L~sen von 0bungsaufgaben individuell
die die Studenten beim
unterstGtzen. Diese Hypothese wur-
de in den letzten Jahren am Projekt CUU der Universit~t Freiburg, Teilbereich Mathematik,
untersucht. Dazu wurde u.a. eine Struktur fur CUU-Auf-
gahenprogramme entwickelt und erprobt. ~ber diesen Tell der Arbeit soll im folgenden kurz berichtet werden. 2. Bedin~un~en des Probleml~sens Das L~sen von mathematischen Uhungsaufgahen ist in der Gagneschen Hie~archie als ProblemlSsen einzustufen. Dieser Lerntyp ist bislang noch niaht so gut erforscht,
dab sich aus den zugehSrigen ~ernzielen in eindeutiger
Weise Unterrichtssequenzen ableiten lassen. Es ist jedoch m~glich, Bedingungen anzugeben,
die fGr das ProblemlSsen notwendig erscheinen bzw. die
dies positiv beeinflussen. Einige von diesen Bedingungen sollen im folgenden kurz genannt werden, da sich aus ihnen Hinweise fGr die Gestaltung der CUU-Aufgabenprogramme ergeben: Verstehen der Auf~abe: Eine Bedingung fGr das LSsen einer mathematischen Ubungsaufgabe ist das Verstehen der Aufgabenstellung. Dies setzt u.a. voraus, dab der Student alle auftauchenden Begriffe kennt. Vorkenntnisse: Die Vorkenntnisse sind nach Gagne die entscheidende Bedingung f~r das Erreichen neuez Lernziele. Dies gilt auch f~r das Problem18sen: Die L~sung wird sehr wahrscheinlich, wenn die relevanten Regeln dem Lernenden bekannt sind und in enger zeitlicher Reihenfolge aktualisiert werden. 2) Lenkun~: Probleml~sen ist nur da mSglich, wo der Lernweg nicht fest vorgegeben ist. Es muB vielmehr m~glich sein, dab der Lernende eigene Hypothesen aufstellt, GberprGft und eventuell revidiert. Dabei ist ein gewisses MaB an Lenkung sinnvoll, um die Skala der mSglichen Hypothesen einzusehr~nken und so dem Lernenden die Such der richtigen L~sung zu erleichtern. F~r die CUU-Aufgabenprogramme ergibt sich daraus die Forderung naeh einem gewissen Ma8 an Lernersteuerung. Motivierun~: Die im letzten Absatz angesprochene Freiheit des Lernenden bedeutet, dab dieser beim ProblemlSsen selbst die Initiative ergreifen mu~. Das ist nur mSglieh, wenn der dazu "motiviert" ist. Die Lernmotivierung l ~ t
sich nach Heckhausen kurzfristig nut dutch zwei
MaBnahmen erh~hen: Die Aufgabenstellung muB neuartig sein, und die Aufgabe muB einen mittleren Schwierigkeitsgrad besitzen. 3) Anschanun~: Die Anschauung unterst~tzt und erg~nzt mathematische Denkprozesse, die auf der abstrakten Ebene der Formelsprache ablaufen, indem sie "viele Implikationen der Voraussetzungen,
die logisch nur in schwerf~lli-
2) Gagne,R.M.: Die Bedingungen menschlichen Lernens, Hannover 1969,S.134 3) Heckhausen,H.:FSrderung der Lernmotivierung und der intellektuellen T~chtigkeiten, in: Begabung und Lernen, Stuttgart,1969, S.193-228
88
gem Nacheinander macht~
explizit
das Gesamtterrain
Denkenden,
zu werden m~chten, sondiert.
die entscheidenden
simultan
... Nbersehaubar
Auf diese Weise ermSglicht
Angriffsstellen
sie es dem
zu sehen und sich auf diese
zu konzentrieren."4) Diese Bedingungen
des Probleml~sens
benen Programmstruktur 3. Struktur
berNeksichtigt.
bei der automatischen
Verarbeitung
m~d das Fehlen yon differenzierten
ses lassen folgende
Annahme realistiseh
II E±n CUU-Programm,
das alle Antworten
denten genau analysiert
erscheinen: (in naturl±cher
und darauf eingeht,
l~t
tretbar hohem Aufwand an Zeit und Speicherplatz fNr die hier beschriebenen
Sprache)
der Stu-
sich nur mit unvererstellen.
des letzten Abschnitts
CUU-Aufgsbenprogramme
die sich als "Datenbank
yon nat~rlicher
Modellen des Lehr-Lern-Prozes-
Aufgrund dieser Annahme und der Uberlegungen w~hlt,
besehrie-
der Pro~ranmle
Die Schwierigkeiten Sprache
wurden bei der nachfolgend
eine Lehrstrategie
mit kurzen tutoriellen
Sequenzen"
wurde ge-
beschrei-
ben IgBt. Den Progr~mmen wurde folgende Grobstruktur zugrunde gelegt: Teil I: Erkl~rungen zur Aufgabenstellung Teil 2: Erarbeiten
einer Beweisidee
Tell 3: Formulieren
eines Beweises
Die dazugehSrige
Feinstruktur
3.1. Teil I: Erkl~run~en
soll im folgenden dargestellt
zur Auf~abenstellun~
Im Teil I erh~lt der Student zun~ehst se zur Benutzung
des Programms.
me auf die Beziehung
werden.
die Aufgabenstellung,
sowie Hinwei-
AuBerdem wird in der Mehrzahl
zwischen der Problemstellung
der Program-
und dem schon bekannten
Stof£ hingewiesen. Nach dieser Einleitung fGgung,
steht dem Studenten
eine kleine Datenbank
in der die notwendigen Definitionen,
derer Formulierung
und (soweit m~glich)
dem Problem abgerufen werden k~nnen.
zur Ver-
die Aufgabenstellung
eine anschauliche
Der Student
in an-
Darstellung
entscheidet
selbst,
zu in
welchem Umfeng er yon diesem Angebot Gebraueh maeht. Am Ende von Tell I erh~lt der Student noch eine Verst~ndnisfrage diese Weise soll erreicht werden, Aufgabenstellung
verstanden
3.2. Tell 2~ Erarbeiten
dab jeder,
Er l ~ t
d~r zu Tell 2
~bergeht,
die
einer Beweisidee
sich beschreiben
an dessen Ende zwei tutorielle
Programmen
als ein gestufes
Sequenzen
stehen.
ist jeweils der beSystem von Hilfen,
Der Student kann diese
Hilfen bei Bedarf anfordern und kann diesen Tell des Programms 4) Duncker,K.:
Auf
hat.
Der zweite Tell in den hier beschriebenen deutendste.
zur Aufgabenstellung.
Zur Psychologie
des produktiven
Denkens,
verlassen,
Berlin 1963,S.132
89
sobald er eine L~sung
(Beweis)
gefunden hat.
Die Hilfen lassen sich in Bruners Terminelogie Lernhilfen Aufgabe
als ergebnisorientierte
bezeichnen. 5) Da die Art der Hilfen stark yon der gestellten
abhHngt,
vsriiert
ihre Zahl in den bisher erstellten Programmen.
Im allgemeinen
gibt die erste Hilfe die Anregung,
anschaulichen,
oder sie weist auf entsprechende
sell der Student
sich das Problem
Schaubilder
und S~tze zur L~sung des Problems tire Lernhaltung
zu vermeiden,
nis dieser Definitionen die relevanten
und S~tze zu ~berpr~fen.
Vorkenntnisse,
Hat der Student
ben~tigt werden.
eine rezep-
die die Kennt-
Auf diese Weise sollen
aktualisiert
und (teilweise)
ge~bt
nach Abrufen dieser Hilfen noch keine L~sung gefunden,
das urspr~ngliche
der Aufgabe reduziert,
Beweise: wird also umgeformt
aufge-
durch das Angeben einer Zwischenbehauptung.
A @
B
A ~
A'
zu:
Beweise: und
so
indem
Problem in zwei etwa gleich schwere Teilprobleme
spalten wird. Das geschieht Die urspr~ngliche Aufgabe:
A'
Um hierbei
die beim Studenten aus der Vorlesung her
wird bei der n~chsten Hilfe die Komplexit~t
A ~
erhalten.
welche Definitionen
stellt das Programm Fragen,
mehr oder weniger vorhanden sind, werden.
wobei
hin. Damit
einen Uberblick ~ber die Problemsituation
In den folgenden Hilfen erh~It der Student Hinweise,
zu ver-
A' @
B
und
A' ~
B
leichter zu 18sen sind als
A @
B
Nach dem Abrufen dieser Hilfe stehen dem Studenten noch zwei tutorielle Sequenzen zur VerfNgung, in denen L~sungen erarbeitet werden k~nnen.
zu den beiden Teilbehauptungen
Nit diesem gestuften System von Hilfen soll erreicht werden, Studenten mit geringen Vorkenntnissen beiten nnd dann die Aufgabe
sich das relevante Vorwissen
erfolgreich
dagegen kSnnen wahrscheinlich
l~sen k~nnen.
3.3. Tell 3: Formulieren
Hier liegt die Individua-
eines Beweises
wird der Student aufgefordert,
formulieren
und stichwortartig
nur darauf,
ob bestimmte SchlNsselw~rter
einen Beweis
einzutippen.
zu den fehlenden Punkten, Beweis einzutippen.
5) Eigler,G.;
einen mathematisch
u.a.: Grundkurs
so
wird aufaller
Beweis erhNlt der Stu-
richtigen Beweis.
Lehren und Lernen,
under
Beim Vorhandensein
oder nsch dem dritten 1Nckenhaften
dent vom Programm
diesen
sind. Fehlen diese,
erh~lt der Student RNckfrsgen einen verbesserten
zu der Aufgabe zu
Das Programm NberprGft
vorhanden
gefordert,
SchlNsselwSrter
erar-
"Gute" Studenten
schon nech einer der ersten Hilfen einen
Beweis formulieren und nach Teil 3 springen. lisierungsm~glichkeit dieser Programme.
In Tell 3
dab aueh
Er wird darauf hin-
Weinheim
1973, S.88ff
90
gewiesen,
dab das Programm
~berpr~fen
die Richtigkeit
des eingetippten
Beweises
kann und daher er selbst diese Aufgabe ~bernehmen
zu erleichtern~
kann der Student
Beweises Erkl~rungen
anfordern.
zu den einzelnen Die Kentrolle
niche
muB. Um dies
Zeilen des ausgegebenen
der Richtigkeit
des eigenen
Beweises wird also in die Hand des S~udenten gelegt. 3.4. Lernersteuerun~ Neben der Entseheidung,
wieviel Nilfen und Erkl~rungen
dem Studenten weitere M~glichkeiten Die drei Teile teilt,
jedes Programms
an deren Anfang
beiten des Programms Prsgrammteils
jeweils
um z.B. gewisse
Die Marken,
einge-
zu wiederholen
wird der Student mehrmals
eines neuen
deutlich angegeben.
kann der Student beliebige
Programmsequenzen
In den Beibl~ttern
zur VerfHgung:
Unterabschnitte
die am Anfang
sind in den Beibl~ttern
Hilfe eines Sprungbefehls
stehen
eine Marke steht. Diese werden beim Abar-
ausgedruckt.
stehen,
zur Lernersteuerung
sind in sinnvolle
er abruft,
Mit
Marken anspringen,
oder zu ~berspringen.
angeregt~
diese M~glichkeit
zu nutzen. Auf diese Weise wurde erreicht, des Programms bestehen;
dab einerseits
andererseits
der Hilfen ein Lernweg hervorgehoben klar strukturiert
und somit auch geeignet
Motivierung. 6)
der Programme
in der Programmiersprache
PLANIT
Zu diesen Programmen
Studenten w~hrend der Arbeit leitungen
geh~ren insgesamt
am Terminal
zum Umgang mit den Programmen beim L~sen mathematischer Dgs pro~ramm MS35
Zur Verdeutlichung
des bisher Gesagtsn
werden.
alle beschriebenen Es enth~lt folgende Voraussetzung:
zur Verf~gung
Die Datenbank "stetig",
I!
stehen.
die den
Neben Anzahl-
Passagen,
zu einer
sowie Hinweise
soll hier eins dieser Programme
Dazu wurde das Programm MS35 ausgew~hlt, Arten von Hilfen einprogrammiert
da in ihm
sind.
Aufgabe:
FGr die differenzierbare fist
22 Beibl~tter,
enthalten die Beibl~tter
Funktion
f' ist stetig und periodisch Zeigen Sie:
MUNI)
Aufgaben.
3.6. Ein Beispiel: dargestellt
(MS20, MS28, MS35, MS49,
erstellt und Studenten ~ber Fernschreiber
reiche Skizzen und einige textintensive Strategie
relativ
f~r Studenten mit geringen ¥or-
Nach dieser Struktur wurden f~nf Programme dargeboten.
beim Durchlaufen
und damit die Lernsituation
kenntnissen und/oder miBerfolgs~ngstlieher 3.5. Realis±erung
Freiheiten
ist sber durch die lineare Anordnung
periodisch
(Periode = b)
in Teil I enth~lt einerseits
differenzierbar
I!
, "periodisch",
f:~ @ ~
mit der Periode ~
Erkl~rungen "Periode",
gilt: b
f(O) = f(b) zu den Begriffen "Funktion"
und
"Ableitung", zum anderen lassen sich die Voraussetzung und Behauptung 6) Witzel,W.: Sch~lergesteuerter Unterricht, NUP S.392-398 (1973)
in
g]
ausf~hrlicherer
Formulierung
sowie eine graphische Darstellung
eines Bei-
spiels abrufen. Vorm Ubergang stellung:
zu Teil 2 kommt als RUckfrage
"Ist f' (also die erste Ableitung
In Teil 2 sind unter den Voraussetzungen genden Teilbehauptungen (BI)
f
(B2)
f(O) = f(b)
zum Verst~ndnis
der Funktion f) integrierbar?"
von Aufgabe
35 die beiden fol-
zu beweisen:
ist periodisch ~
(Periode = b) f
@
ist periodisch
f(0) = f(b) (Periode = b)
Als Hilfen zur Behauptung
BI stehen zwei Hinweise
periodisch
Wesentlich
weis zu
der Aufgaben-
zur VerfUgung.
schwieriger
auf die Definition yon gestaltet
sich der Be-
B2 . ~aher wurden hierzu vier Hilfen und zwei tutorielle
Sequen-
zen progremmiert. Hilfe
I gibt als Beispiel und "Nicht"beispiel 7) fur die Behauptung
Funktionen
f
und
g
an, mit
f(x) :: cos(x) Beiblatt
g(x) := cos(x) + x/5
35.1 liefert dazu eine graphische Darstellung.
Hilfe 2 enth~It eine kleine Aufgabe. berechnen.
Das erfordert
des Fundamentalsatzes ausse~zung weisschritt
b
Der Student soll hier
die Anwendung
~ f'(x) dx
(und Aktualisierung)
der Differential-
f(0) = f(b) . Gleichzeitig fur die sp~tere LSsung.
Hilfe 3 enth~it den Hinweis,
0
und Integralrechnung
und der Vor-
liefert das einen (m~glichen)
Be-
da2 Aufgabe 35 mit Hilfe des Fundamental-
satzss und des Satzes yon der Additivit~t Intervalls
B2 die
l~sbar ist. Die Kenntnis
indem der Student die Behauptung
des Integrals
bezUglich des
des letzteren Satzes wird ~berp~dft,
dieses Satzes vervollst~ndigen
mu2
(L~ckenantwort). Hilfe 4 enth~It die Hilfsbehauptung: Unter den ~oraussetzungen x
yon
B2
gilt:
b+x
f'(u) du
=
0 In Tutorial
/ f'(u) du h
I wird diese Hilfsbehauptung
wieder eine Veranschaulichung In Tutorial
2 wird mittels
Diese beiden ~utorials beliebiger Reihenfolge
ffir alle
x~
hewiesen.
Am Anfang steht dabei
des Teilproblems
der Hilfsbehauptung
(auf Beiblatt die Aufgabe
35
35.2). bewiesen.
sind voneinander unabh~ngig und k~nnen daher in bearbeitet werden.
Einen Uberblick Hber die Grobstruktur yon Programm dung I
MS35 gibt die Abbil-
7) Die Bedeutung yon Nichtbeispielen f~r das Lernen im hSheren kognitiven Bereich wird u.a. betont yon Markle,S.M.; Tiemann,P.W.: ~inige Prinzipien der Entwicklung yon Unterrichtsmaterialien fur den h~heren kognitiven Bereich, in: Rollett,B.; Weltner,K.: Fortschritte und Ergebnisse der Bildungstechnologie, MUnchen 1973, S.119-132
92
¢ stellung
id'A~ be J
~
b~enstillungl
~ilfo I b ~ilfe 2 b ~3 b
beweisen
p___[~ilfe 4 b L(H.Beh.) Tutorial 11
S1+$2=?
ITutorial 2
Erl~uterungen z.Beweis
Abb,.1• Grobes Flu~diagramm des Pre~ramms MS35
93
4. Erprobung dsr Programme Zur Erprobung der Programmstruktur wurden die CUU-Aufgabenprogramme im Wintersemester 1973/74 von Studenten der Vorlesung "Analysis I" bearbeitet. Die Begleituntersuchung lie£erts eine Reihe von bemerkenswerten Ergebnissen, von denen aber - aus Platzgrttuden - hier nur zwei dargestellt werden: I) Lernerfolg~ Die Studenten meinen, beim Bearbeiten der CUU-Programme mehr zu lernen als in der Ubungsgruppe. Diese Tendenz ist durchg~ngig bei allen f~nf Programmen festzustellen. Bei drei Programmen (MS28, 8)
MS35, MUNI) sind die Unterschieds signifikant.
Die genauen Ergebnisse sind in Abbildung 2 dargestellt.
MS20
I MS28 •
t MS35
w MS49
j MUNI
Obungsgruppe
Abb.2: S elbsteinsch~tzung des Lermerfolgs bei den einzelnen Pro~rammen und in der ~ u n g s g r u p p e Die Frage lautete: Wievisl haben Sie in diesem Programm gelernt? (I ~ sehr wenig; 6 ~ sehr viel) Eingezeichnet sind die Mittelwerte und Standardabweichungen. 2) Individualisierun~: F~r jeden Studenten wurde ermittelt, wieviele Hilfen er in den einzelnen Programmen benutzt hat.(Dabei wurden auch die Tutorials als Hilfen gez~hlt.) Die H~ufigkeitsverteilung der so ermittelten Ma~zahl ist in Abbildung 3 angegeben. Eine solche H~ufigkeitsverteilung erm~glicht im Prinzip R~ckschl~sse auf den Weft der einzelnen Hilfen. Aber leider war die Zahl der Versuchspersonen zu 8) Benutzt wurde hierbei der t-Test f~r abh~ngige Stichproben.
94 gering, um "schlechte" Hilfen eindeutig identifizieren zu k~nnen. Trotzdem l~Bt Abbildung 3 erkennen, dab die Studenten unterschiedlicb viele Hilfen anfordern, was ein Anzeichen fGr Individualisierung ist. .....
H~ufigkeiten von "Zahl der benutzten Hilfen"
I
,,N,,
oll
21314
516
IMS20
20
3
5
2
3
5
2
I MS28
22
7
4
1
2
6
2
IMS35 IMS49
21 !I I
I 4
4 I
2
2
2
6
4
0
3
2
1
-
Abb.3:
-
-
Zahl der benutzten Hilfen in den einzelnen Pro~rammen
Aufgrund dieser bisherigen Ergebnisse l~Bt sich noch nicht klar entscheiden, inwieweit die hier beschriehenen Programme f~r Mathematikstudenten brauchbar sind.
COGEL - EIN COMPUTERUNTERSTUTZTES
LEHRSYSTEM FUR DEN UNTERRICHT IN
PROGRAMMIERSPRACHEN Rolf Langebartels Zusammenfassun~:
Ein computerunterst~tztes
miersprachenunterricht
Lehrsystem for den Program-
wurde entwickelt und implementiert.
Die Komponen-
ten dieses Lehrsystems sind ein lernergesteuerter Kenntnisvermitt!ungsteil, ein Dialogprogrammiersystem und ein Auskunftlehrsystem,
zwischen
denen der Lernende je nach Lern- und Problemsituation wechseln kann. Das Konzept und die technische Realisierung werden beschrieben,
sowie wird
Ober erste praktische Erfahrungen berichtet. I EINLEITUNG Das Lehrsystem COGEL ist das Ergebnis von Forschungsarbeiten I, die an der Technischen Universit~t Berlin, Fachbereich Kybernetik, durchgefOhrt wurden.
seit 1971
Im Verlauf dieser Forschung wurde versucht, Teile
des Unterrichts in der Programmierung von Computern zu automatisieren. Dieser Versuch begrOndete sich aus dem wachsenden Zustrom von Studenten zu den Lehrveranstaltungen,
in denen Programmieren gelehrt wird, und
der sich daraus ergebenden Uberlastung dieser Lehrveransta!tungen.
Pa-
rallel dazu verl~uft ein ProzeB der weitergehenden wissenschaftlichen Durchdringung des gesamten Gebietes des Programmierens
(I), der die Ent-
wicklung von Algorithmen als die Hauptaufgabe des Programmierunterrichts herausarbeitete.
Wurde in fr~heren Programmierkursen
eine bestimmte Programmiersprache
gelehrt,
oft ausschlieSlich
so r0ckt heute das Konstru-
ieren und Formulieren von Algorithmen in den Vordergrund. aber nicht die Aufgabe, Programmiersprache grammierunterrichts
Dabei entf~llt
das Umsetzen von Algorithmen in eine bestimmte
zu lehren. Diese Zunahme des Stoffumfanges des Prowar ein weiterer Grund for die Durchf~hrung des For-
schungsprojektes. Ausgangspunkt der Arbeiten war die Ansicht, dab die Automatisierung des Programmierunterrichts
sich nicht darin ersch~pfen kann, Teile des Un-
terrichts ohne oder weitgehend ohne Beteiligung von Lehrpersonen durchzuf~hren,
sondern dab darOberhinaus durch den Einsatz von Computern im
Unterricht neue, verbesserte Unterrichtsformen m~glich sind und genutzt werden sollen. Ich danke den studentischen Tutoren, den Herren O. Hecker, H. Hille, J. Hinrichs und K.-H. R~diger for ihre wertvolle Mitarbeit bei der Erstellung des Lehrsystems.
96
Diese ~berlegung f~hrte dazu, dab besonders Unterrichtsformen wie lernerorientiertes Lehren, Lernen durch Auskunfterteilen und ein Unterricht in das Blickfeld r~ckten~ in dem ein enges Verh~itnis von Vermittlung theoretischer Kenntnisse und deren praktischer Anwendung realisiert ist°
2 PROGRAMMIERUNTERRICHT Unter der T~tigkeit des Programmierens ist der gesamte Komplex von T~tigkeiten zu verstehen, mit denen zur L~sung yon Aufgaben der Informationsverarbeitung Computerprogramme entwickeit werden. Das Programmieren ist damit aufzufassen a!s die Anwendung von Hilfsmitteln oder Werkzeugen -Computern und Programmiersprachen- zum L6sen von Problemeno Im ProzeB des Programmierens lassen sich verschiedene, voneinander getrennte Phasen unterscheiden Phase der Programmanalyse,
(2): in der das Programm durch die Angabe der
Eingabedaten~ die dem Programm zur VerfHgung stehen, durch die Angabe der Funktion des Progra~ms, die als Verarbeitung der Eingabedaten beschrieben wird, und durch die Angabe der sich ergebenden Ausgabedaten definiert. Phase der Programmauftei!ung, in der das Ergebnis der Programmanalyse
-
in ~berschaubare und bearbeitbare Eiemente aufzuteilen und zu trennen ist. - Phase der Entwicklung yon L~sungsalgorithmen, in der f0r jedes Element der Programmaufteilung ein Algorithmus konstruiert wird. - Phase der Implementierung, in der die Teilalgorithmen in eine bestimmte Programmiersprache umzusetzen sind und die sich ergebenden Computerprogramme auf einem bestimmten Computer auszuf~hren sind. -
Phase der Prograr~TLprHfung,
in der das implementierte Programm darauf-
bin zu pr~fen istt ob es die Definition erf~llt. Die Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf die Phase der Impiementierung~ Das Lehrsystem COGEL zielt im wesentlichen darauf, die F~higkeit des Lernenden zu entwickeln, einen vorgegebenen Algorithmus in ein Computerprogramg~ umzusetzen. Dabei kann dieser Algorithmus in einer verbalen Beschreibung oder auch in einer graphischen Darste!lung vor!iegen. Das entwickelte Lehrsystem ordnet sich dementsprechend in den Programmiersprachenunterricht ein. Die verbleibenden Phasen des Programmierens werden in der Ausbildung von Studenten abgedeckt dutch den Unterricht in Algorithmik, die sich mit der Konstruktion und der PrHfung der Korrektheit von Algorithmen
97
befaBt,
sowie dem Unterricht in Softwaretechnik,
Programmsysteme
die den Entwurf groBer
zum Gegenstand hat. Zur Zeit erscheint es kaum m~glich,
mit computerunterst~tzten Lehrsystemen die F~higkeit von Lernenden zu entwickeln, Algorithmen
zu konstruieren,
da die Forschungsergebnisse
aus dem Gebiet des "problem solving" didaktisch nicht auszureichen scheinen. 3 LEHRZIELE DES PROGRAMMIERSPRACHENUNTERRICHTS Bei der Umsetzung eines vorgegebenen Algorit~mus gramm in einer bestimmten Programmiersprache
in ein Computerpro-
treten verschiedene T~tig-
keiten auf. Der Algorithmus gibt an, welche Operationen an welchen Objekten in welcher Reihenfolge auszuf~hren sind. Dementsprechend folgende T~tigkeiten und zugeh6rige Programmiertechniken
sind
zu unterschei-
den: - Repr~sentieren von Objekten des Algorithmus
in einer Programmierspra-
che - Formulierung von Operationen des Algorithmus
in einer Programmier-
sprache - Umsetzung der Struktur des Algorithmus terprogramms,
in die Struktur eines Compu-
das in einer Programmiersprache
Das Erlernen einer Programmiersprache
formuliert ist.
ist ein LernprozeB,
in dem sich
die F~higkeiten f~r die oben angegebenen T~tigkeiten ausbilden und die dazu erforderlichen Kenntnisse vermittelt werden mHssen.
Im einzelnen
haben folgende Kenntnisse Bedeutung in diesem LernprozeB: -
Kenntnis der Syntax der Programmiersprache
- Kenntnis der Semantik der Programmiersprache - Kenntnis der verschiedenen Programmiertechniken. Daneben ist besonders bei Dialogprogra/r~iersprachen die Kenntnis der Steuerbefehle
zum Editieren,
Listen, Ubersetzen und AusfHhren des Pro-
gramms erforderlich. 4 LEHRSYSTEM COGEL Im Rahmen der weiteren Forschungsarbeiten wurde das computerunterstHtzte Lehrsystem COGEL entworfen und auf einer Rechenanlage PDP 10 implementiert.
Die Zielrichtung des Entwurfs bestimmte sich aus der Hypo-
these, dab unabh~ngig von den Einsatzm~glichkeiten
des computerunter-
stHtzten Unterrichts in anderen Fachgebieten der Computer ein geeignetes Instrument ist, seine Handhabung und Programmierung
zu lehren
(vgl.
98 dazu die Arbeiten yon Fenichel, Weizenbaum u.a. Nievergelt u°a. gegenstand
(4)). Der Computer,
(3) und in letzter Zeit
dessen Programmierung der Lehrge-
istj wird damit zur UnterstHtzung dieses Unterrichts heran-
gezogen. Das Lehrsystem COGEL baut sich aus drei Blacken -Kenntnisvermittlungsteil, Dialogprogrammiersystem
und Auskunftlehrsystem-
auf. Es kann als
integraler Bestandteil einer Lehrveranstaltung 0ber die Programmierung von Computern eingesetzt werden. Abbildung
I zeigt den Aufbau einer
solchen Lehrveranstaltung mit dem Lehrsystem COGEL. 4.1LERNERGESTEUERTE
KENNTNISVERMITTLUNG
FUr das Lehrsystem COGEL ist der gesamte Lehrstoff einer Programmiersprache nach den verschiedenen Programmiertechniken, che m~glich sind, Untersuchungen
in Lektionen gegliedert.
die in der Spra-
FHr die Lektionen wurde nach
zur Didaktik des ProgramF~iersprachenunterrichts
einheit!iche didaktische
Standardprozedur
(Lehralgorithmus)
(5) eine
entworfen,
die in wesentlichem Umfang Lernersteuerung m6glich macht. Nachdem der Lernende eine Lektion ausgew~hlt hat, wird er mit einem Beispielprogramm konfrontiert. Strukturbild
(FluBdiagramm)
Er hat zu entscheiden,
ob er sich das
des Programms ansehen m~chte oder sich ein-
ze!ne Zeilen des Progra/mas, deren Nummern er w~hlen kann, erkl~ren lassen will.
Zu jeder Zeile sieht das Lehrsystem maximal vier, gestaffel-
te Erkl~rungen vor, die die Anweisung Beispielprogramms
erkl~ren,
in einer Zeiie im Kontext des
auf die verwendete Programmiertechnik
ein-
gehen, die Syntax und Semantik der Anweisung angeben und inhaltliche Verbindungen
zu anderen Programmiertechniken
es dem Lernenden Hberlassen~
zu entscheiden,
in das Dialogprogrammiersystem
aufzeigen.
Zus~tzlich ist
zu welchem Zeitpunkt er
der Lektion ~berwechseln will, um ein
eigenes Ubungsprogramm zu implementieren.
In diesem Fall erh~it der
Lernende den Text einer Ubungsaufgabe und den zugeh~rigen L6sungsalgorithmus° Der Lernende hat zwei M~glichkeiten, benutzen,
den Kenntnisvermittlungsteil
zu
die er je nach Wunsch in einer Lektion wechseln kann: Abfrage-
dialog und Steuerdialog.
Im Abfragedialog
fragt das Lehrsystem die Ent-
scheidungen des Lernenden ~ber seinen weiteren Weg durch den Kenntnisvermittlungsteil
ab, w~hrend der Lernende im Steuerdialog dutch Angabe
von Steuerbefehlen seinen weiteren Weg explizit angeben kann. 4.2 VERMITTLUNG VON THEORIE UND PRAXIS Der Unterricht
in Programmiersprachen
nimmt eine ganz besondere Stel-
9g lung ein, da ein besonders enger Zusammenhang von Theorie und Praxis bedingt durch den Charakter des Lehrgegenstandes m~glich ist. Der Lernende hat im Programmiersprachenunterricht prinzipiell die MSglichkeit, jede Aussage des Unterrichts sofort selbst auf seine Richtigkeit zu Oberpr~fen und dazu festzustellen, ob er die betreffende Aussage genOgend verstanden hat, indem er am Computerterminal den entsprechenden Sachverhalt nachvollzieht. Zudem ist es im Programmiersprachenunterricht m6glich, dab der Lernende auch falsche, unvollst~ndige oder ineffektive L~sungen realisiert und im Umgang mit einem Dialogprogrammiersystem Fehler und Verbesserungen findet. Obwohl es bisher "praktisch keine harten Daten, die ~ber den Wert des interaktiven Programmierens etwas aussagen"
(6, S.159) gibt, stellt das
Lehrsystem COGEL dem Lernenden ein Dialogprogrammiersystem zur Verf~gung. Will ein Lernender ein ~bungsprogramm implementieren, so verzweigt das Lehrsystem ihn in ein Dialogsystem, ohne dab er das Lehrsystem verlassen und mit Befehlen an das Betriebssystem der Anlage das Programmiersystem laden und starten muB. Durch die Verbindung eines computerunterst~tzten Kenntnisvermittlungsteils mit einem interaktiven Programmiersystem und der M6glichkeit fur den Lernenden, zwischen diesen Teilen je nach Lern- und Problemsituation zu wechseln, wirken sich die Vorteile des Einsatzes eines Dialogprogrammiersystems verst~rkt aus: - Der Lernende wird auf syntaktische Fehler sofort hingewiesen und kann sie direkt korrigieren. Er kann aber auch nochmals in den Kenntnisvermittlungsteil zur~ckspringen und bestimmte Teile einer Lektion nacharbeiten. - Der Lernende erh~it sofort die Ergebnisse seines Progranuns, das er mit Testdaten ausf~hren l~Bt. Er erh~it sofort Hinweise auf Programmlauffehler und hat die M~glichkeit, mit einem dynamischen symbolischen Debugging-System logische Fehler zu lokalisieren und zu korrigieren. Auch hier bietet sich dem Lernenden ein RGcksprung in den Kenntnisvermittlungsteil an, wenn er in der Problemsituation bemerkt, dab seine bisherigen Kenntnisse zur LSsung des Problems nicht ausreichen. Im Lehrsystem COGEL wird z. Zt. als Dialogprogrammiersystem BASIC verwendet. Die Nachteile von BASIC -Fehlen grunds~tzlicher Programmiertechniken, Schwierigkeiten beim strukturierten Programmieren, Unzul~nglichkeiten der syntaktischen Fehleranalyse und Fehlen einer M~glichkeit zum symbolischen dynamischen Debugging- waren AnlaB fur die Arbeit an einem didaktisch orientierten ALGOL-Dialogprogrammiersystem, das sich derzeit
100
in der Implementationsphase
befindet.
Neben der bisher dargestellten Verbindung von Theorie und Praxis, die sich aus der Kopplung yon Kenntnisvermittlungs~eil
und Programmiersystem
ergibt, besteht im Lehrsystem COGEL eine weitere Form dieser Vermittlung, indem im Dialogsystem ein zus~tzlicher Steuerbefehl mit dem ein Lernender ein computerunterst~tztes
implementiert wurde,
Auskunftlehrsystem
rufen kann. Der Lernende kann an dieses Auskunftlehrsystem einfachen didaktisch orientierten Abfragesprache richten und somit fHr seine Problemsituation seines Ubungsprogramms
in einer Lektion)
auf-
(7) in einer
formulierte Anfragen
(Abfassen oder Korrigieren
notwendige
Informationen abru-
fen. Drei Beispie!e so!!en den Weft des Auskunftsystems
veranschaulichen:
- Mit dem Befehl SYNTAX:PRINT erh~it der Lernende die syntaktische Definition in Backus-Naur-Form der BASIC-Anweisung PRINT. - Die Antwort auf den Befehl ZUSAMMENHANG:PRINT
ist ein Auszug aus dem
fachsystematischen Netzwerk fur den Lehrstoff der Programmiersprache BASIC. - Auf den Befehl FRAGE:WIE KANN ICH EINEN TEXT AUSDRUCKEN? wird mit den gefundenen Deskriptoren ein RetrievalprozeB durchgefHhrt, nen Lehrtext fHhrt,
der auf ei-
in dem die Ausgabe von Texten mit der BASIC-Anwei-
sung PRINT erkl~rt ist. 4.3 IMPLEMENTIERUNG Bei der Imp!ementierung des Lehrsystems COGEL wurden zwei Ziele vorrangig verfolgt: - Das Lehrsystem sollte m6glichst weitgehend einsetzbar nerunabh~ngig bzw.
leicht Hbertragbar
sein, d.h. rech-
sein. Dementsprechend
schieden
die CUU-Sprachen aus, deren Prozessoren in einer maschinenabh~ngigen Sprache implementiert verfHgbar
sind und nicht auf verschiedenen Rechenaniagen
sind.
- Das Lehrsystem sollte m6glichst benutzerfreundlich
sein. Diese Forde-
rung ergibt sich aus der Sicht des Autors, der Kurse f~r verschiedene Programmiersprachen
erstellt.
Der Lehralgorithmus,
der f~r das Lehr-
system COGEL entworfen wurde, gilt f~r jede Lektion des Kurses fdr eine Programmiersprache.
Dar~berhinaus
fur andere Programmiersprachen. st~tzte Auskunftlehrsystem.
eignet er sich auch f~r Kurse
Gleiches gilt f~r das computerunter-
Die entworfene Standardprozedur
Programmiersprachenunterricht
erm~glicht bei geeigneter
fur den
Implementie-
101
rung eine weitreichende Allgemeinheit des Lehrsystems gegen~ber den zu iehrenden Programmiersprachen. Die angegegebenen Ziele lieBen sich dadurch erreichen, stem in einer h~heren Programmiersprache
dab das Lehrsy-
implementiert wurde.
ALGOL 60 f0r unsere Zwecke am geeignetsten erschien,
Obwohl
entschieden wir
uns dennoch f~r FORTRAN IV als der auf fast allen Rechenanlagen verf~gbaren Programmiersprache. FUr die Implementierung wurde ein Unterprogrammpaket fur den CUU geeignete Routinen zur Eingabeanalyse, heiten, Protokollierung etc. bereitstellt.
(8) entworfen, das
Ausgabe von Lehrein-
Wesentliches Kennzeichen der
Implementation
ist die Trennung yon eigentlichem CUU-Programm und den
Lehreinheiten,
die in Plattenfiles
organisiertsind. Fttrdie Eingabe, Kor-
rektur und Dokumentation der Lehreinheiten wurde ein maBgeschneiderter Editor entwickelt,
der ebenfalls in FORTRAN IV implementiert ist.
In der technischen Realisierung des Lehrsystems COGEL ist somit die Standardprozedur der Lektionen des Lehrsystems von den Lehreinheiten verschiedener Kurse vollst~ndig getrennt.
Daraus ergibt sich die M~g-
lichkeit, einen neuen Kurs fur eine Programmiersprache Weise zu erstellen,
in effektiver
da nur die Lehreinheiten des Kurses zu formulieren
und mit Hilfe des Editors in das Lehrsystem zu integrieren sind. 5 PRAKTISCHE ERFAHRUNGEN Nach der Implementierung des Lehrsystems COGEL wurde ein BASIC-Kurs mit 12 Lektionen veranstaltung
(ca. 800 Lehreinheiten)
fertiggestellt.
Studenten der Lehr-
"EinfHhrung in die Programmiersprache BASIC", die am Fach-
bereich Elektrotechnik der Technischen Universit~t Berlin als Ferienkompaktkurs stattfindet,
benutzten das Lehrsystem.
gen vor aus einem Einsatz
Weitere Erfahrungen
im Kurs "Datenverarbeitung
lie-
in der Schule",
einer Veranstaltung zur Lehrerfortbildung des Senators fHr Schulwesen, Berlin. Nach Benutzung des Lehrsystems verfHgten die Probanden Hber die im Lehrziel definierten Kenntnisse und F~higkeiten. hobenes Polarit~tsprofil
Ein bei den Teilnehmern er-
zeigte eine positive Beurteilung des Lehrsystems.
Interviews mit den Teilnehmern ergaben, dab diese die Kopplung von Kenntnisvermittlung und praktischer Anwendung der Kenntnisse in einem CUULehrsystem sowie dem Zusammenspiel von Dialogprogrammiersystem und AUSkunftlehrsystem als wesentlichen Grund fur ihre subjektive Einsch~tzung nannten.
102 6 SCHLUSS Die ersten praktischen ten BASIC-Kurs
Erfahrungen
lassen es sinnvoll
stem COGEL fortzusetzen
mit dem Lehrsystem und dem realisiererscheinen,
die Arbeit an dem Lehrsy-
und es im Programmiersprachenunterricht
einzu-
setzen. N~chste Arbeitsschritte
ergeben sich aus der Entscheidung,
ser fHr den Programmiersprachenunterricht als BASIC ~berzugehen.
Arbeiten
geeignete
auf eine bes-
Programmiersprache
an einem Dialogprogrammiersystem
fHr
einen Subset von ALGOL 60 und an den entsprechenden
Lehreinheiten
ALGOL-Kurses
Als weiterer Arbeits-
werden in n~chster
punkt ist die Verbesserung sehen,
insbesondere
schen Netzwerkes.
Zeit abgeschlossen.
des beschriebenen
Es ist beabsichtigt,
Zahl von Probanden
Auskunftlehrsystems
der Ausbau und die Verfeinerung
eines vorge-
des fachsystemati-
den ALGOL-Kurs
mit einer gr~Seren
zu erproben.
7 LITERATUR (I) Wirtht N.~ Systematisches
(2) Simensen~
C.J., Teaching
Scheepmaker~
B. and K.L.
on Computer Education (3) Fenichel,
(4) Nievergelt,
J., Reingoid,
unterst~tzten
(6) Eyferth, (7) Hecker,
Computer
Symposium
(5) Langebartelst bildung,
(eds.), Proceedings
E.M.
Technische
K.et al., Computer
lin, Berlin
of
International
1974, S.495-501 Realisierung
Universit~t
im Unterricht,
eines computer-
Programmieraus-
Berlin,
Stuttgart
Berlin
Technische
1974
1974
Auskunftlehrsystem
Diplomarbeit,
CALS fHr die
Universit~t
Ber-
1974
H., Unterprogrammpaket
Diplomarbeit,
The Automation
Proceedings
f0r die elementare
O.~ Das computerunterst~tzte BASIC,
A Program to Teach
No.3, S.141-146
and T.R. Wilcox,
Science Courses,
Unterrichtssystems
in:
World Conference
J. and J.C. Yochelson, ACM 13(1970)
1973, Amsterdamm
Dissertation~
1972
1970, S.II/445-449
R.r Konzept und technische
Programmiersprache
(8) HilleF
Zinn
1970, Groningen
Communications
Introductory
Stuttgart
a Rational Approach to Programming,
R.R.~ Weizenbaum,
Programming,
Computing
Programmieren,
Technische
und FORTRAN-Erweiterung
Universit~t
Berlin,
Berlin
fHr den CUU, 1973
103
Integrierte Lehrveranstaltung: PROGRAMMIEREN I Lehrveranstaltung: ALGORITHMIK (Vorlesung, Tutorium etc.) ComputerunterstHtzter Unterricht: PROGRAMMIERSPRACHE (Lehrsystem COGEL)
|
i Kenntnisvermittlungs-I teil I
I Dialogprogrammieri system
AuskunftlehrIsystem
i
Abb. I: Integration des Lehrsystems COGEL in den Programmierunterricht
I
Eingliederun ~ des rechenunterstGtzten Unterrichts in die klinische Ausbildung
yon H.E. Renschler und K.Recht
!nstitut f~r Didaktik der Medizin Universit~t
Bonn
Manuskript nicht rechtzeitig eingegangen Abstract siehe n~chste Seite
105
ABSTRACT
Das unmittelbare Diagnostik Von
dem
Zusammenwirken
von Arzt und Patient bei der
und bei der Therapie
ist der Kern
Patienten
wird ein pers6nlicher
und dementsprechend
auch in der Praxis
fiihrt. Die medizinisch-technischen Forschung
Medizintechnik
Bei dem
dieses
gro~en
Investitionsbedarf
fiber die Universit~tsklinik
unter Beweis. zieherische
Aufwand
zu einem
gegeben
Lehrverfahren,
fiir die Ausbildung
die zunehmende
zu erbringen. auf solche,
haben.
da~ der gro~e
er-
verbessert, des Studiums
Entwicklung
Werkzeug
des
des Arztes
Einsatz bei der Fortund Arbeitsprogramme
sein.
tritt der Computer der Beweis
die
stellt diese Forderung
den Anforderungen
sein. Lehrprogramme
kompatibel
werden,
unmittelbarer
fiir einen gleichzeitigen
mSglichst
satzes ist schwierig
Me-
Patientenbetreuung bevorzugt
Informations-verarbeitenden
Fiir viele Lehrstrategien herigen
apparativen
da~ diese Mittel der
sichergestellt,
entsprechend
der Fall ist. Durch
bildung in Zukunft
auf den Patienten
~rztliche Bedeutung
die ~rztliche Versorgung
wird die Voraussetzung
sollen daher
hinaus allgemein
wird weiterhin
als dies bei der Schulung
Computers
Ver-
des Computereinsatzes
in der unmittelbaren
fiir die ~rztliche Fortbildung
Dadurch
und des Examens
Die ungleiehe
zu fordern,
Es sollen dabei solche Themen
lhre Verwertbarkeit
sowie die theoretische
als auch in der praktischen
fiir den Beginn
ist daher
der Ausbildung
zugute kommen.
herbeige-
~rztliche Grundprinzip.
in der ~rztlichen Ausbildung Verbesserung
in der Sprechstunde
der unmittelbar
in der Forschung
T~tigkeit.
Arzt erwartet
T~tigkeit und der Patienten-fernen
sowohl
dizin bedroht
mit dem
unterordnen.
teilung der finanziellen }VIittel zwischen ~rztlichen
Kontakt
Hilfsdisziplinen
sollen sich dieser Aufgabe
bezogenen
der ~rztlichen
in Konkurrenz
der Uberlegenheit
des Computerein-
Die Computerunterstiitzung
allgemein
wichtige
zu den seit-
Lehrziele
ist daher hin einzusetzen,
106 die ohne Corn puterunterstiitzung derzeitigen
ungiinstigen
dies besonders
sicht ausniitzen.
Datenbanken,
neuer
besfirnmter
Variablen
(Blutdruck,
deren
klinischer
der Wirklichkeit folg zu erwarten.
vorgegebener eingegebener
Ma~nahrnen.
ausreichend
zu vergleiehen.
Hin-
teils in
Anderungen
in nurnerischer
der Daten
Forrn
Modelle
von Faktoren
vorliegen
lassen
(Herz-
dieser StSrungen
realer Patienten
arn Sirnulationsrnodell Hiervon
rnit
Hierfiir eignen sich besonders
zuverl~ssige
Eingeben
Aufgaben
l~t
Zeitabhiingigkeit
oder die sich leieht formalisieren
ist es rnSglich dutch
sehwieriger
in vielfacher
far Sirnulationsrnodelle,
Erscheinungsforrnen
Liegen
zu. Hierbei
dann aber auch als echte Simulation
oder aufgrund
Blutzucker)
Entscheidungen
des Computers
aufgrund
therapeutischer
erkrankungen). vor,
Parameter
klinischer
Bei der
- Relation trifft
Entscheidungskriterien
Dies gilt besonders
Generieren
als Simulation
Treffen
Leistungsf~igkeit
kontrollierter
kSnnten.
/ l~atienten / Dozenten
kornplexer
sich die spezifische
I(rankheiten,
Studenten
fiir das individuelle
unter der Auswertung
Form
nicht erreicht werden
das LSsen
zu iiben und rnit
ist ein besonders
hoher
Lerner-
Computer Utilization at the Secondary Scho01 Level: A Model for Computer Assisted Career Education
b__y Paul Lorton, Jr. x) and Eugene J.Muscat xx)
x) University of San Francisco xx) EDP Resource Center Woodrow Wilson High School San Francisco
Paper not received in time Abstract on next page
108
ABSTRACT
Since
1968 the s~aff of the Electronic
Center been
at Woodrow developing
its core. Packard
Since 2000
Hilson a vocational
1970, series
an extensive
system
in a variety
of ways.
developed
High
at the EDP
School
education
the EDP
to support paper
Resource
Processing
model
system
the educational describes
Resource
California,
has
with a digital computer
Center
BASIC
Center
(EDP)
in San Francisco,
Resource
Time-Shared
This
Data
at
has had a Hewletton site and has built effort at the high school
the variety
and discusses
of applications the effectiveness
and
cost of those applications. I. Applications in Direct Support of C l a s s r o o m Education T w o major types of applications have been used in direct support of classr o o m instruction: computer assisted instruction and computer simulations and games. Data on the reception of both types of applications by students and teachers, as well as their effectiveness in education is presented. II. Applications in Indirect Support of C l a s s r o o m Education A variety of computer applications have been developed for use in the indirect support of classroom instruction. These applications center on tests for evaluation of achievement and on counseling and guidance tools, T h e development, use and reception of these p r o g r a m s is discussed. llI. Applications in Support of Administrative Services. Part of the cost effectiveness of the model system is that the instructional uses can dominate the usage of the system while the administrative uses can dominate the cost justification of the system. Several administratively useful p r o g r a m s have been developed to demonstrate this fact. The p r o g r a m s range f r o m an on-line daily attendance information system to a system for reporting library fines. The paper concentrates on the economies and uses of these p r o g r a m s in an educationally oriented computer system. IV. Cost and Effectiveness of the E D P
Resource Center System.
T h e most important aspect of the E D P
Resource Center System as a model
is its educational effectiveness. The data supporting the positive effect
109
of this systern is presented. sine qua non for this system, is presented Resource The
in various
Center
final section
of the computer
System
most
important
aspect,
is its relatively
low cost.
Cost
second
to demonstrate
of the paper
sumarizes
inexpensive
information the EDP
the effect of the variety
effort in this vocationally
the applicability
for computer
how
and the
is.
in the educational
setting and discusses as a model
ways
The
of the EDP
use in the secondary
Resource
school.
of uses
oriented Center
system
T U T O R I E L L E R UND T R A I N I N G S O R I E N T I E R T E R
UNTERRICHT
IN I N F O R M A T I K UND M A T H E M A T I K
Klaus Kreisel Christian-Ernst-Gymnasiumy
Zusammenfassunq: in E r l a n g e n
Seit O k t o b e r
ein F e r n s c h r e i b e r
Rechenzentrums
1972 steht im C h r i s t i a n - E r n s t - G y m n a s i u m als D a t e n e n d s t a t i o n
der U n i v e r s i t ~ t
T e i l n e h m e r der I n f o r m a t i k k u r s e
Erlangen-NUrnberg.
entwickelt worden
K!asse wurde
ist.
zer r a t i o n a l e r F u n k t i o n e n
Damit erlernten
das am R e c h e n z e n t r u m
Im M a t h e m a t i k u n t e r r i c h t
ein w e i t e r e s L e h r p r o g r a m m
nachfolgenden
e i n e r CD 3300 des
der S c h u l e die P r o g r a m m i e r s p r a c h e
A L G O L mit e i n e m t u t o r i e ! l e n L e h r p r o g r a m m ~ Studenten
Erlangen
11.
fHr die K u r v e n d i s k u s s i o n
sowohl im K l a s s e n u n t e r r i c h t
Trainingseinsatz
einer
f~r
gan-
als a u c h im
erprobt.
1. V o r a u s s e t z u n q e n Zur E i n f ~ h r u n g
der D a t e n v e r a r b e i t u n g
schiedene Wege
(siehe /I/):
rechners~
die B e n u t z u n g
in den S c h u l b e r e i c h
die B e s c h a f f u n g
einer Rechenaniage
d u r c h B e s u c h e am S t a n d o r t o d e r m i t t e l s geb~ude.
Der B e t r i e b eines
g~bt es v e r -
Tisch- oder Klein-
a u B e r h a l b des S c h u l h a u s e s
einer Datenendstation
eigenen Schulcomputers
l i n g e r e Zeit e i n e n A u s n a h m e f a l l g e w ~ h l t wird~
eines
darstellen.
im S c h u l -
d U r f t e n o c h fur
W e l c h e r Weg im e i n z e l n e n
h ~ n g t yon den f i n a n z i e l l e n M ~ g l i c h k e i t e n und yon der ge-
p l a n t e n E i n s a t z a r t a b e r a u c h yon den ~ r t l i c h e n G e g e b e n h e i t e n ab. D i e s e hatten
fHr die A k t i v i t ~ t e n
Christian-Ernst-Gymnasium s i u m mit H b e r
auf dem G e b i e t der D a t e n v e r a r b e i t u n g in E r l a n g e n
900 S c h H l e r n
- Vorrang:
Zuse Z 23 im U n i v e r s i t ~ t s b e r e i c h t i k k u r s e an der Schule, an das R e c h e n z e n t r u m
t a k t e zur U n i v e r s i t ~ t ~
dann ab O k t o b e r
einer
fHr die I n f o r m a -
1972 b e i m d i r e k t e n A n s c h l u B
Voraussetzung
besonders
s o l i t e u n t e r s u c h t werden~ den U n t e r r i c h t
z u e r s t bei der B e n u t z u n g
als U b u n g s m a s c h i n e
(RZ) der U n i v e r s i t ~ t
eines F e r n s c h r e i b t e r m i n a l s .
am
(CEG) - e i n e m m u s i s c h e n G y m n a -
Erlangen-NUrnberg
mittels
d a z u w a r e n die g u t e n K o n -
zum R e c h e n z e n t r u m .
Mit d e m A n s c h l u B
ob und in w e l c h e r A r t sich das T e r m i n a l
fur
in I n f o r m a t i k und M a t h e m a t i k und f~r die S c h u i o r g a n i -
s a t i o n e i n s e t z e n l~Bt.
Die S c h u l e e r h i e l t d a z u v o m B a y e r i s c h e n
Staats-
m i n i s t e r i u m fHr U n t e r r i c h t und K u l t u s den S t a t u s e i n e r V e r s u c h s s c h u l e . AIs D a t e n e n d s t a t i o n v o m Typ 2000 mit
im S c h u l h a u s
20 Z e i c h e n / s e c
d i e n t ein S i e m e n s - F e r n s c h r e i b e r Schreibgeschwindigkeit
(FS)
und mit e i n e r
111
8 - K a n a l - L o c h s t r e i f e n s t a n z - und - l e s e e i n r i c h t u n g .
Die V e r b i n d u n g
zum
RZ w i r d H b e r das 3 f f e n t l i c h e F e r n s p r e c h n e t z mit M o d e m s und e i n e m T e l e f o n a p p a r a t zum A n w ~ h l e n Schulterminal
der T e i ! n e h m e r n u m m e r am RZ h e r g e s t e l l t .
ist, wie ca.
20 w e i t e r e F e r n s c h r e i b e r und 11 S i c h t g e r ~ t e ,
an die g r ~ B e r e der b e i d e n CD 3 3 0 0 - A n l a g e n Steuerung
Das
des RZ a n g e s c h l o s s e n .
Die
der D a t e n e n d s t a t i o n e n U b e r n i m m t das T e i l n e h m e r s y s t e m R E S P O N D
u n t e r dem B e t r i e b s s y s t e m MASTER. am RZ e n t w i c k e l t wurden~
Zwei U n t e r s y s t e m e von RESPOND,
die
h a b e n eine b e s o n d e r e B e d e u t u n g fHr die S c h u -
!e erlangt: - EDI
( E i n f a c h e r D i a l o g - I n t e r p r e t e r - siehe /2/) g e s t a t t e t
w e n d u n g des T e r m i n a l s als k o m f o r t a b e l
programmierbaren
die V e r -
Tischrech-
net. - PUMA
( P r o g r a m m i e r t e r U n t e r r i c h t u n t e r M A S T E R - siehe /3/) d i e n t
zur D u r c h f H h r u n g
rechnergestHtzten Unterrichts.
Der T e i l n e h m e r b e t r i e b in der S c h u l e w i r d d u t c h zwei U m s t ~ n d e b e g H n stigt:
zum einen d u r c h die Tatsache,
dab in e i n e m m u s i s c h e n G y m n a s i u m
die S c h H l e r n a c h m i t t a g s h ~ u f i g u n b e a u f s i c h t i g t an der Orgel o d e s an den K l a v i e r e n im S c h u l h a u s Hben und den FS v o n d e r nur als ein b e s o n d e r e s U b u n g s k l a v i e r b e t r a c h t e n .
O r g a n i s a t i o n her Zum a n d e r e n k o n n t e
eine r e c h t g H n s t i g e U n t e r b r i n g u n g des FS g e f u n d e n werden: k l e i n e r e n Raum~ k~nnen.
in e i n e m
in dem e i n z e l n e S c h H ! e r o d e r K l e i n g r u p p e n a r b e i t e n
D i e s e s Z i m m e r ist d u t c h eine V e r b i n d u n g s t H r m i t e i n e m g r o B e n
Kollegstufenraum verbunden, unterricht
sodas der FS zur V e r w e n d u n g
im K l a s s e n -
l e i c h t in d i e s e n R a u m g e b r a c h % w e r d e n kann.
Das T e r m i n a l w i r d in der Schule f o l g e n d e r m a B e n
e i n g e s e t z t (s. /9/):
- r e c h n e r g e s t d t z t e r U n t e r r i c h t in der P r o g r a m m i e r s p r a c h e ALGOL, - ProgrammierHbungen -
fHr A n f ~ n g e r und F o r t g e s c h r i t t e n e ~
K l a s s e n - u n d T r a i n i n g s e i n s a t z bei der K u r v e n d i s k u s s i o n
im M a t h e -
m a t i k u n t e r r i c h t der 11. Klasse, -
-
Bew~Itigung numerischer
Probleme,
E r s t e l l u n g des V e r t r e t u n g s s t u n d e n p l a n e s
der S c h u l e mit H i l f e der
Rechenanlage. Zwei S e m i n a r a r b e i t e n yon R e f e r e n d a r e n
fHr das 2. S t a a t s e x a m e n u n t e r -
suchen den E i n s a t z des T e r m i n a l s im K l a s s e n u n t e r r i c h t ; h a b e n fHr den W e t t b e w e r b
"Jugend f o r s c h t "
vier Kollegiaten Jahresarbeiten
fHnf S c h H l e r
P r o g r a m m i e r a r b e i t e n und
mit H i l f e des FS a n g e f e r t i g t .
Das T e r m i n a l
ist etwa 20 S t u n d e n pro W o c h e in Betrieb,
DurchfHhrung
des r e c h n e r g e s t H t z t e n U n t e r r i c h t s
vor a l l e m zur
fHr A L G O L und zur Be-
112
arbeitung yon 0bungsprogrammen. Teilt man die entstandenen Kosten (Miete des FS~ PostgebHhren, Kosten fHr die Rechenzeit der vom Terminal a b g e s e t z t e n Jobs) dutch die Zahl der Betriebsstunden,
so ergibt
sich ein Betrag von etwa DM 12,-- pro Betriebsstunde.
2. T u t o r i e l i e r U n t e r r i c h t in Informatik Wie an anderer Stelle a u s f H h r l i c h b e r i c h t e t
(/4/) wurde am RZ ein um-
fangreiches L e h r p r o g r a m m entwickelt, mit dem Studenten seit 1971 die P r o g r a m m i e r s p r a c h e ALGOL r e c h n e r g e s t H t z t erlernen k~nnen.
Das Pro-
gramm fHhrt den T e i i n e h m e r nicht nut dutch den gesamten Lehrstoff, sondern es v e r a n l a B t und k o n t r o l l i e r t auch die n o t w e n d i g e n ProgrammierHbungen~ die ebenfalls Hber die T e i ! n e h m e r s t a t i o n e n im RESPONDBetrieb b e a r b e i t e t werden sollen. Durch einen Wiederholungsteil,
ein
programmiertes Lexikon und den freien Zugang zum R E S P O N D - S y s t e m bleiben dem A d r e s s a t e n gewisse B e w e g u n g s f r e i h e i t e n in dem tutoriellen L e h r p r o g r a m m offen. Dieses L e h r p r o g r a m m wurde auch am CEG im Rahmen der I n f o r m a t i k k u r s e eingesetzt. Etwa 20 SchHler arbeiteten es am FSTerminal der Schule dutch. Folgende E r f a h r u n g e n konnten anhand der Betreuung der SchHler und dutch eine schriftliche A b f r a g e gewonnen werden: - Die SchHler lernten die P r o g r a m m i e r s p r a c h e A L G O L g r H n d ! i c h e r als im k o n v e n t i o n e l l e n Unterricht. Dazu scheint nicht nut die Begeisterung der Teilnehmer und die etwas lingere Lernzeit beizutragen. Wesentlich ist auch die U n e r b i t t l i c h k e i t des Programms bereits bei A n t w o r t e n mit geringen Fehlern und die enge V e r w a n d t s c h a f t des Lehrstoffs mit dem U n t e r r i c h t s m e d i u m . - Das L e h r p r o g r a m m wurde f~r Studenten entwickelt, bew~hrte sich mit E i n s c h r i n k u n g e n aber auch im Einsatz bei den bis zu 6 Jahre jHngeren SchHlern: Fdr sie ist eine intensivere Betreuung als bei Studenten notwendig~
bei einigen T e i l n e h m e r n besteht sonst die Gefahr, dab
sie die Lust am "unbeaufsichtigten" W e i t e r a r b e i t e n verlieren. Einige z u s ~ t z l i c h e V e r s t ~ n d n i s s c h w i e r i g k e i t e n bei SchHlern vor allem beim R E S P O N D - S y s t e m v e r s t ~ r k t e n diese Tendenz. Die V e r z w e i g u n g s m ~ g l i c h k e i t e n im L e h r p r o g r a m m sollten fHr SchHlet gr~Ber sein als fHr Studenten~ vor allem beim Einsatz bei w e n i g e r i n t e r e s s i e r t e n SchHlern (gr~Berer Begabungsspielraum). Gewisse E r m H d u n g s e r s c h e i n u n g e n beim D u r c h a r b e i t e n dHften auch auf die L~nge des L e h r p r o g r a m m s zurHckzufHhren sein. Die Be-
I13
arbeitung kHrzerer Teile, fordern,
k~nnte im Wechsel mit anderen Unterrichtsarten
einen
gr~Beren Ansporn fHr die Sch~ler bringen.
Die in Arbeit befind-
liche Weiterentwicklung
kommt diesem Wunsch
entgegen -
die 5 his 10 Stunden am Terminal er-
des Lehrprogramms
(siehe /4/).
0bet einen Fernschreiber "St~rend wirkt
als RGU-Station heiBt es in /5/
(S. 38):
sich die langsame und meist sehr ger~uschvolle
Text-
ausgabe Hber FS aus. Die Ausgabe l~ngerer Texte Hber l~ngere Zeit bin ist kaum zu ertragen." Diese Aussage konnte beim Einsatz am CEG nicht best~tigt werden. einw~chigen
Die Sch~!er fragten
probeweisen Bi!dschirmeinsatz,
wieder angeschlossen wHrde. wenden die ausgegebenen
sogar nach einem
wann endlich der FS
Die GrHnde dazu sind: Die SchHler ver-
Texte als Lehrbuch weiter;
allein in einem extra Zimmer.
Beim RGU-Einsatz
der FS steht
am RZ (siehe Ab-
schnitt 3) waren allerdings die Sichtger~te beliebter durchnahme~
(keine Neu-
sondern Training bereits erlernten Wissens).
Vor dem Einsatz des Terminals fHr den Informatikunterricht Schule wurden die ProgrammierHbungen
an der
an einer Zuse Z 23 abgehalten.
Diese Maschine diente auch zur Demonstration yon Aufbau und Betriebsweise einer Rechenaniage.
Beim Terminaleinsatz
sind die Ubungen har-
monisch ins Lehrprogramm eingebaut und der Adressat kann jederzeit und bequem weitere
selbst gew~hlte Aufgaben bearbeiten.
Dagegen
sind
die Abl~ufe im Rechner vom Anf~nger nur mit viel MHhe zu begreifen, und ein schrittweises
Durchgehen
eines Maschinenprogramms
zeitiger Anzeige der wichtigsten Registerinhalte
bei gleich-
kann naturgem~B
am
Terminal nicht durchgefHhrt werden. U m diesen Mange! zu beheben~
baut man am RZ ein L e h r p r o g r a m m auf, das
f~r die !nformatikausbildung
der Studenten einen Rechner mit seinen
Registern
simulieren
anderem untersucht~
soll. Im Rahmen einer Seminararbeit wird unter inwieweit
einer Schule einsetzen
sich das Programm auch im Unterricht
l~Bt.
3. Das Traininqssystem KURDISK fHr die Kuvendiskussion
qanzer ra-
tionaler Funktionen Der rechnergest~tzte
Unterricht er!aubt bei ernsthafter Ausnutzung
eines Computers gegenHber dem Einsatz yon Buchprogrammen iiche Erweiterung der Lehrformen
eine erheb-
(siehe /5/). WMhrend beim ALGOL-
Lehrprogramm noch das tutorielle Element dominierend Trainingssystem KURDiSK die Lernersteuerung
ist~ tritt beim
in den Vordergrund.
114
Ausgangspunkt
zur Erstellung von KURDISK war die Frage,
sich ein Terminal vor einer ganzen Klasse einsetzen chen und o r g a n i s a t o r i s c h e n
inwieweit
l~Bt. Aus zeitli-
GrHnden wurde das Thema Kurvendiskussion
einer ganzen rationalen Funktion im M a t h e m a t i k u n t e r r i c h t
der II. Klas-
se gew~hlt und eigens fHr diese U n t e r s u c h u n g vom RZ das Programm KURDISK erstellt
(/6/). Es ist so ausgeiegt,
dab es sowohl yon einer
Lehrkraft ohne groBen A u f w a n d im Unterricht v e r w e n d e t werden kann, als auch den Sch~lern
zum Training des erlernten Wissens dient.
Das Programm fertigt keine Kurvendiskussionen Adressaten
teilweise dutch Abfrage erlernter
NachprHfung v o l l z o g e n e r
SchlHsse~
an,
sondern hilft dem
SMtze,
teilweise dutch
es stellt auf Anfrage einzelne Wer-
te oder auch ganze Tabellen yon der eingegebenen Funktion oder ihren Ab!eitungen
in vorgegebenen
Bereichen bereit,
gibt Graphen aus und
iteriert Nullstellen nach Angabe von NMherungswerten. dazu in etwa 30 Abschnitte
eingeteilt,
der aufgerufen werden k~nnen, bereits erarbeitet worden sind
KURDISK
ist
die alle unabh~ngig voneinan-
soweit die notwendigen Voraussetzungen (z. B. kann die 2. Ableitung nicht vor
der I. A b l e i t u n g
errechnet werden).
eines Abschnitts
weisen die Teilnehmer auf einen g~nstigen Weg dutch
das T r a i n i n g s s y s t e m
Lediglich
Empfehlungen
am Ende
bin.
Das Programm KURDISK ist, wie auch das tutorie!le A L G O L - L e h r p r o g r a m ~ in PUMA realisiert~ Sprache.
ein Zeichen fHr die F!exibilit[t
Im Rahmen einer Seminararbeit
Unterricht
einer
dieser RGU-
(/7/) wurde KURDISK
sowohl im
11. Klasse a!s auch beim Training an den Sichtger[-
ten des RZ verwendet. Die wichtigsten f~hrt.
Ergebnisse
dieser Un~ersuchung
Beim Einsatz im Klassenunterricht
fen yon Daten:
Tabellen~
Graphen,
seien bier kurz aufge-
(vor allem zum Bereitstel-
N[herungswerte)
traten folgende
Probleme auf: Die Sch~!er m~ssen vorher in die A r b e i t s w e i s e gefHhrt werden; lendarstellungen
eines Computers
ein-
ebenso ist eine Besprechung der v e r s c h i e d e n e n
Zah-
und die Wahl der MaBst~be bei den Funktionsgra-
phen notwendig. Die Ausgabezeiten,
z. B. @ H r u m f a n g r e i c h e
k~nnen nut mit MHhe ~berbrHckt werden, eine WeiterfHhrung
des Unterrichts
sich weniger bemerkbar machen, selbst verfolgen k~nnte.
wenn
graphische
Darstel!ungen
zumal das Druckger~usch
hindert.
Dieser Leerlauf wHrde
jeder Sch~ler die Ausgabe
115
Der N u t z e n eines F e r n s c h r e i b e r s
wird
stark r e d u z i e r t ,
Ausgabe nur von einigen SchH!ern gesehen,
w e n n die
der K l a s s e n u r v o r g e l e -
sen o d e r die P r o t o k o l l e n a c h B e e n d i g u n g h e r u m g e r e i c h t w e r d e n . Ergebnisse
lern g e s e h e n w e r d e n k~nnen. ger~tes
Ein p r o b e w e i s e r
e r g a b eine V e r b e s s e r u n g
scher D a r s t e l l u n g e n ; vonder
Die
s o l l t e n m ~ g l i c h s t schon b e i m A u s d r u c k e n yon allen Sch~E i n s a t z eines S i c h t -
in Bezug auf die A u s g a b e n
graphi-
T a b e l l e n usw. k o n n t e n abet auch h i e r n i c h t
g a n z e n K l a s s e e r k a n n t werden°
Der E i n s a t z yon K U R D I S K im T r a i n i n g k a n n im G e g e n s a t z zum K l a s s e n u n t e r r i c h t o h n e E i n s c h r ~ n k u n g als e r f o l g r e i c h b e z e i c h n e t w e r d e n . I n t e r e s s a n t d H r f t e d a b e i sein, dab a u f f a l l e n d v i e l e SchHler, a l l e m die s c h w ~ c h e r e n , nahmen:
den e m p f o h l e n e n Weg d u r c h das T r a i n i n g s s y s t e m
U n s e r e E r f a h r u n g e n b e s t ~ t i g e n d a m i t die A u s s a g e n yon B.
Brockmann Lage,
vor
(/8/):
"Der D u r c h s c h n i t t s s c h H l e r
seinen L e r n w e g
selbst zu suchen.
ist m e i s t n i c h t in der
Er ist auf s e l b s t ~ n d i g e s A r -
beiten noch nicht genHgend vorbereitet." K U R D I S K w i r d in d i e s e m S c h u l j a h r e r n e u t v e r w e n d e t , offene
um vor a l l e m
P r o b l e m e b e i m K l a s s e n e i n s a t z zu u n t e r s u c h e n :
- 5~t H i l f e e i n e r F e r n s e h k a m e r a
soll die T e r m i n a l a u s g a b e
let s i c h t b a r g e m a c h t und d a m i t g e p r H f t werden, richtsablauf
flHssiger gestalten
- Wo ist ein T e r m i n a l
jedem SchH-
ob sich der U n t e r -
l~St.
programmierbaren
nischer Hinsicht leichter einsetzbar
Tischrechnern~
die in tech-
sind, n i c h t n u t g r a d u e l l
~berlegen? - Welche Rolle
spielt das T e r m i n a l fur S c h H l e r und L e h r e r
(z. B.
RHckkopplungen)?
Z u s a m m e n f a s s e n d ist f e s t z u s t e l l e n ~ Klassenunterricht
weitere Untersuchungen richt einer Klasse Wahl des Stoffes,
sinnvoll und n o t w e n d i g
sind.
im U n t e r -
Dabei u n t e r l i e g t die
fur die ein T e r m i n a l v o r a u s s i c h t l i c h im K l a s s e n starken Einschr~nkungen.
sollte m e h r l e i s t e n als nut H i l f s m i t t e l
ste!len~
sind, dab also
zum E i n s a t z yon D a t e n e n d s t a t i o n e n
u n t e r r i c h t v e r w e n d e t w e r d e n kann, minal
dab bei V e r w e n d u n g von K U R D I S K im
die m e i s t e n F r a g e n o f f e n g e b l i e b e n
Das Ter-
zum U n t e r r i c h t b e r e i t -
die man sich auch sonst o h n e M H h e b e s c h a f f e n kann.
vendiskussionen
ist ein E i n s a t z z u m i n d e s t dann sinnvoll,
w e n n die
L e h r k r a f t I m p u l s e aus der K l a s s e in das U n t e r r i c h t s g e s c h e h e n bezieht
Bei K u r -
mit e i n -
(das T e r m i n a l k a n n z. B. Daten von den F u n k t i o n e n b e s c h a f f e n ~
die die S c h H l e r im U n t e r r i c h t als d i s k u s s i o n s w H r d i g n e n n e n ) .
DarHber
116
hinaus k~nnen dutch Terminaleinsatz angeboten
werden,
Rechenaufwandes
deren Behandlung
verbietet
keitstheorie)~
neue Stoffgebiete
(Simulation
in Physik und Wahrscheinlich-
Dabei ist ein Terminaleinsatz
die Kapazit[t
des Rechners
in der Schule
sich sonst auf Grund zu groBen
ausgenutzt
umso wertvo!ler,
je mehr
wird.
Literaturverzeichnis: /1/ Schlier,
C.: Computer
in der Schule
- aber wie?,
MNU 26,
322-331
(1973) /2/ Seybold,
G.: EDI, ein Einfacher
Dialoginterpreter
Mitteilungsblatt
Nr. 9 des Rechenzentrums
langen-NHrnberg,
Eriangen,
/3/ Endres~
C.: PUMA-Programmierter
system MASTER, Universit~t /4/ Wolf,
Januar
F.:
Nr.
unter dem Betriebs-
13 des Rechenzentrums
Er!angen,
Programmierausbildung
Er-
1972
Unterricht
Mitteilungsblatt
Er!angen-NHrnberg,
fHr die CD 3300,
der Universit~t
M~rz
der
1973
mit dem RGU-System
PUMA,
in die-
sem Band /5/ Freibichler,
H.: Vergleich
ComputerunterstHtztem Neue Unterrichtspraxis /6/ Maehle,
yon Programmiertem
Unterricht
E.: KURDISK:
1/73,
/7/ Zitzmann, richt,
(PU) und
Sicht,
S. 31-45
Trainingsprogramm
EDI und PUMA, Interner Arbeitsbericht der Universit~t
Unterricht
(CUU) in didaktischer
zur Kurvendiskussion Nr.
in
39 des Rechenzentrums
Erlangen-NHrnberg
N.: Einsatz
P~dagogisches
eines Computer-Terminals Seminar
im Klassenunter-
1972/74 am Hardenberg
Gymnasium
in
FHrth /8/ Brockmann, Augsburg~ /9/ Kreisel,
B.: Computerunterst~tzter AV-Praxis
K., Wolf,
Unterricht
am CUU-Projekt
1/74 F., Zitzmann,
Schule:
Bericht Hber den Einsatz
scheint
in MNU 5/74
N.: Datenverarbeitung
in der
eines Fernschreibterminals,
er-
EINSATZ EiNES COMPUTER-UNTERSTOTZEN LEHRPROGRAMMS IM CHEMIEUNTERRICHT EINER 10. KLASSE
Heidemarie Hecht
Abstract:
Am Beispiel eines Lehrprogramms zur Erarbeitung des Perio-
densystems der Elemente wird diskutiert, welches die Ziele des Computer-unterstGtzten Unterrichts sein sollten und wie das Medium Computer in der Schule auf der Basis des problemorientierten Lernens sinnvoll eingesetzt werden kann. KernstGck des Programms ist eine Datenbank, in der die Ionisierungsenergie jedes einzelnen Elektrons der ersten 20 Elemente des Periodensystems sowie einige weitere physikalische Daten gespeichert sind. Der SchGler hat die Aufgabe, die Elemente aufgrund der Daten nach von ihm frei w~hlbaren Gesichtspunkten zu ordnen. Er wird dadurch eine dem Periodensystem entsprechende Tabelle erstellen. Die didaktischen Forderungen des Chemieunterrichts kSnnen nur dann eingehalten werden, wenn das Programm in den Unterricht integriert ist. Dies geschieht durch die Aufgabenstellung und die an die Programmbearbeitung anschlieBende Gruppenarbeit.
I. Perspektiven des Computer-unterstGtzten.Unterrichts In den "Empfehlungen fGr die Zukunft" yon EYFERTH wird deutlich, dab die bisher verfolgte Absicht, Computer-unterstGtzten Unterricht (CUU) in das deutsche Bildungswesen zu integrieren, in keiner Weise Erfolg haben wird, wenn wir nicht die Erfahrungen der Computer-assisted-instructions (CAI) in den USA in unsere Weiterarbeit und unterrichtstechnologische Forschung mit einbeziehen. Die heutigen Buchprogramme,
auf deren lerntheoretischen Grundlagen
der CUU zun~chst aufgebaut wurde, haben inzwischen an den Schulen Fu8 gefa~t. Die Forderung nach Effektivierung des Unterrichts ist heute starker denn je. Eine LSsung dafUr schien sich zun~chst mit der EinfGhrung von Buchprogrammen anzubieten. Jedenfalls wurde dem Lehrer ein Mittel in die Hand gegeben, dem SchGler mehr Stoff in der glei-
118 chen oder gar in kGrzerer Zeit beizubringen als zuvor. Diese Effektivierung des Unterrichts ist jedoch einseitig auf die Interessen des Lehrers ausgerichtet und ohne Perspektive fur den SchGler. Die weitergehende Forderung nach Obertragung der Buchprogramme auf EDV-Anlagen kann daher erst recht keine neuen Aspekte bringen. Die so viel gepriesene Individualisierung durch programmierten Unterricht erweist sich in Wirklichkeit als Einschr~nkung der Selbst~ndigkeit und Kreativit~t des SchUlers. Das Argument, dab sich das Programm an das individuelle Lerntempo der Sch~ler anpassen k6nne, wird fragwGrdig, wenn man den praktischen Einsatz sieht, n~mlich: dab dem SchGler die Bearbeitung der Programme als Hausaufgabe oder in einer bestimmten Zeitspanne vorgeschrieben wird° In der heutigen Schulsituation jedoch kann ein Lehrer den Programmeinsatz auf diese Art und Weise nur schwer umgehen, wenn er seinen Unterricht koordiniert weiterfGhren will. Noch ~bernimmt der Lehrer in unserer Gesellschaft die Rolle des bloBen Wissensvermittlers. Inso£ern ist es auch nicht verwunderlich, dab Lehrprogramme fGr den Gberlasteten Lehrer eine reale Hilfe in der Bew~ltigung seines Unterrichtsstoffes darstellen. Aus den Tagunsberichten des 2. BTZ-Symposions geht jedoch hervor, dab dies nicht die Funktion und Reaktion des Lehrers sein kann und darf. Die Forderungen nach anderen Zielen des Unterrichts, wie die Entwicklung der Kreativit~t, des SelbstbewuBtseins und der Selbstsicherheit, die F~higkeit zum Probleml6sen, werden inzwischen von den meisten erziehungswissenschaftlichen Theoretikern gestellt. Gleichzeitig mit diesen Forderungen wurde auch die Rolle, die das Medium und Unterrichtsobjekt Computer spielt, neu Gberdacht. Man wundert sich pl8tzlich, "wer ... wohl auf die im Vergleich zu den Verwendungsformen des Computers auBerhalb der Schule abenteuerlich und pervers anmutende Idee gekommen sein (mag), den Computer Aufgaben
... an Menschen stel-
len zu lassen und den Menschen damit in eine Situation zu bringen, in der seine Antworten das 'intellektuelle Niveau' des Computers nicht Ubersteigen dGrfen, damit dieser die Antworten auch noch 'verstehen' und 'bewerten ~ kann." (RADEMACKER) Inzwischen hat in einigen CUU Projekten eine verst~rkte Hinwendung auf Simulationsprogramme, Datenbanken und auf die Methode des interaktiven Programmierens stattgefunden. Es ist wichtig, dab Forschungsgruppen nun endlich beginnen, ihre Erfahrungen in diesem Bereich auszutauschen und eine breite Diskussion darGber auch in die Schule und die Lehrerausbildung zu tragen. Die Beschreibung und Diskussion des folgenden Programmes soll dazu beitragen°
119
2. Beschreibung des Programmes
Das Lehrprogramm wurde im Rahmen einer p~dagogischen PrGfungsarbeit fur die Unterrichtseinheit
'Atombau und Periodensystem der Elemente'
im Chemieunterricht einer Untersekunda (10. Klasse) entwickelt. Grundlage des didaktischen Vorgehens im U n ~ r r i c h t und damit des Aufbaus des Programmes war im wesentlichen der Aufsatz von H.R. CHRISTEN 'Uber die Bedeutung der Atommodelle und die EinfGhrung des Kugelwolkenmodells' sowie das vom gleichen Autor stammende Lehrbuch. Der Inhalt des Programmes umfaBte nur einen Teilbereich der Unterrichtseinheit, n~mlich: I. Die Kl~rung der Begriffe Ionisierung und Ionisierungsenergie; Interpretation und HinfGhrung auf das Bohr'sche Atommodell 2. Der Aufbau des Periodensystems der Elemente (PSE). Die Erarbeitung der Vorkenntnisse sowie die Weiterarbeit bis hin zum Kugelwolkenmodell fand in normalen Unterrichtsstunden (Frontalunterricht) statt.
Die inhaltliche Gliederung des Programmes kommt auch in der Verwendung zweier verschiedener Lehrstrategien zum Ausdruck: I. der programmierten Instrukt£on (PI) und 2. der 'kontrollierten' Datenbank. Zun~chst wird in einem Uberblick fur den SchGler noch einmal zusammengefaBt, was Gber den Atombau bereits im Unterricht erarbeitet wurde. In der PI, die im groBen und ganzen dem Skinnerschen Aufbau entspricht, werden die neuen Begriffe
'Ionisierung und Ionisierungsenergie' charakterisiert.
Hier wird vor allem herausgearbeitet, wovon die Ionisierungsenergie abh~ngig sein kann. Die Kreisbahnen des Bohr~chen Atommodells werden vorgestellt. Dem KernstUck des Programmes, der kontrollierten Datenbank, liegt die Idee zugrunde, dab das sprunghafte Ansteigen der Ionisierungsenergie (beim Abspalten aller Elektronen eines Elementes yon auBen her) beim Vergleich aller Elemente untereinander die SchGler automatisch zur Aufstellung einer dem Periodensystem entsprechenden Tabelle kommenl~Bt. Dem SchGler wird die MGglichkeit geboten, sich aus der Datenbank zu mindestens 5 der ersten 20 chemischen Elemente die Ionisierungsenerglen fur die Abspaltung aller Elektronen tabellarisch und graphisch ausdrucken zu lassen (siehe dazu Abb.1). DarGberhinaus kann er weitere
120
Informationen Gber physika!ische GrSBen des jeweiligen Atoms abrufen. FGr die Interpretation dieser Daten wurden dem SchGler £olgende Aufgaben gestellt: I. Ordnen der yon ihm bearbeiteten Elemente nach allen ihm einfallenden und sinnvoll erscheinenden Gesichtspunkten. 2. Beschreiben der Zusammenh~nge zwischen Atommasse,
Atomradius und
Elektronenzahl. 3. Zusammenstellen von 17 der ersten 20 Elemente nach den vorher gefundenen und diskutierten Gesichtspunkten; ErschlieBen der atomphysikalischen Daten der 3 £ehlenden Elemente. 4. Vergleich dieser Tabeile mit dem Periodensystem der Elemente und daraus folgende Beschreibung der Gruppen, zahlen.
Perioden und 0rdnungs-
Diese Aufgaben wurden nicht mehr im Programm bearbeitet, sondern in der darauffolgenden Chemiestunde in Form von Einzel- und Gruppenarbelt. (Die Programmbearbeitung erfolgte jedoch einzeln.) Daran schloB sich eine gemeinsame Diskussionsstunde
an.
2.3 D~e_Ve~tei~_un~ der Daten Dutch den Einbau von Gruppenarbeit und die dabei £ormulierte Aufgabenstellung mu0 gew~hrleistet sein, dab innerhalb einer Gruppe genGgend chemische Elemente auftreten, um daraus auf Regelm~Bigkeiten schlieBen zu k8nnen. Die 32 Sch~ler wurden daher vor der Bearbeitung des Progrsmms aufgefordert, sechs Gruppen zu jeweils f~nf (maximal sechs) Teilnehmern zu bilden. Jeder SchGler erhielt eine Kennziffer, hervorging,
aus der
zu welcher Gruppe er gehGrte. Die Kennziffer entschied im
Programm Gber die Verteilung der Daten, so dab Jede Gruppe die Ionisierungsenergien und weitere physikalische Gr8Ben von mindestens 17 Elementen zur Interpretation vorliegen hatte. Es war fGr die SchGler also nicht m6glich,
sich die Elemente selbst auszusuchen,
sie auswerten wollten (daher die Bezeichnung
deren Daten
'kontrollierte'
Daten-
bank).
3. Be6rthndung fur das d i d a k t i s c h e ~ d
methodisgheVorgehen
In den Vorbemerkungen des Lehrplans fGr Chemie in Baden-WGrttemberg wird herausgehoben, dab "das Experiment unentbehrlicher Bestandteil des Unterrichts (ist) ". Es soll dazu dienen~ Probleme zu erschlieBen
121
und soll einen Beitrag zur erlebnispsychologischen Experimente,
Motivation leisten.
deren DurchfUhrung kompliziert ist oder die einen sehr
groBen apperativen Aufwand fordern, k~nnen im Unterricht nur selten demonstriert werden. Der Lehrer kommt nicht daran vorbei, sie wenigstens theoretisch zu erkl~ren. H~ufig kSnnen die Daten und Ergebnisse auch nur mit Hilfe des Lehrers interpretiert werden. Damit f~llt die eingangs geforderte Motivation weg. Jedoch gerade bei so grunds~tzlichen Themen wie dem Atombau und dem Periodensystem der Elemente scheint es besonders notwendig,
die SchG-
ler zu problemlGsendem Verhalten anzuregen, zoB. dadurch, dab man den induktiven Weg w~hlt. Der SchGler sell den Atombau oder das Periodensystem der Elemente nicht einfach auswendig lernen, sondern f~hig sein, durch Anwenden einiger weniger Grundregeln eventuell vergessene Fakten neu zu erschlieBen. Es w~re sicher kein Problem gewesen, anstelle eines Lehrprogramms den SchUlern die Tabelle der Ionisierungsenergien und daraus in einer Unterrichtsstunde
aller Elemente zu geben
die Regeln des Periodensystems
abzuleiten. Dabei istallerdings nicht fur jeden SchUler die Notwendigkeit zum Nachdenken gegeben. Im Lehrprogramm aber kann im Gegensatz zum Normalunterricht eine Individualisierung erreicht werden, da der SchUler audere Daten erh~lt und fur die Interpretation mitverantwortlich isto Die L~sung der Aufgabe ist Ergebnis seiner eigenen Denkarbait. Entscheidend ist allerdings, dab er die notwendigen Vorkenntnisse besitzt° Diese werden im ersten Tell (der PI) erarbeitet und nochmal in einer Ubersicht zusammengestellto So hat der SchUler jederzeit die MGglichkeit, darauf zurGckzugreifen. Es ist also wichtig, jeden SchUler an der L8sung des Problems zu beteiligen. Es wird nicht gefordert, im Konkurrenzverfahren die Aufgabe allein zu 18sen. Die Individualphase
am Terminal muB daher unbedingt
durch eine Sozialphase, hier in Form von Gruppenarbeit, abgelGst werden. Letztere fordert vom SchUler die Bereitschaft zur Diskussion und damit zum AuBern seiner Probleme. In die Planung zur Gruppenarbeit muB diese Forderung eingehen (z.B. durch die Aufgabenstellung). Unter BerUcksichtigung dieser Punkte ist es eher m8glich,
Oene in der Ein-
leitung angesprochenen Ubergeordneten Lehrziele im heutigen Unterricht zu verwirklichen.
122
4. Zur Evaluation des Programmes Bei einigen P~dagogen scheint sich die Ansicht zu festigen, dab ein Programm nut dann seine Daseinsberechtigung hat, wenn sich aus Vorund Nachtests ein Leistungsfortschritt bei den SchUlern ergeben hat. Programme, bei denen die Integration in den Unterricht Beding~_ng ist, lassen sich jedoch nicht allein nach diesem Gesichtspunkt bewerten. So kann ProblemlGseverhalten nicht oder nur bedingt mit Leistungstests Gberpr~ft werden. Ebensowenig sind individuelle Tests angebracht, wenn zuvor bei gruppendynamischen Prozessen Wert auf die Entwicklung von Kritikf~higkeit und Teamarbeit gelegt wurde. Eine Messung dieser F~higkeiten durch Vor- und Nachtests war aus technischen und organisatorischen G~dnden nicht m~glich. Zuletzt sei darauf hingewiesen, dab f~r eine sinnvolle Evaluation das Programm mehr~als eingesetzt werden sollte.
5. Diskussion In diesem Abschnitt soll kurz auf einige Punkte eingegangen werden, die bisher bei der Evaluation von CUU-Programmen nur selten beachtet wurden. Als erstes ist es n~tig, nicht nur die Funktion zu betrachten, die die Schule heute haben sollte, sondern auch diejenige, die sie in Wirklichkeit hat. Wie schon erw~hnt, Gbernimmt ein Lehrer trotz vieler BemGhungen seitens fortschrittlicher P~dagogen noch immer die Aufgabe, so viel wie mGglich an Fachwissen zu vermitteln. Die SchUler haben dies nicht nur aufgrund der Unterrichtsart~
sondern noch mehr wegen
der ~uBeren Bedingungen erkannt: So kann man yon einem SchGler auf der einen Seite kein problemlGsendes Verhalten guten Gewissens fordern, wenn auf der anderen Seite nur die Menge seines Fachwissens Gber seinen Ausbildungsgang entscheidet. Es wird daher schwer sein, den SchUlern klarzumachen, warum sie die F~higkeit zum Probleml5sen gerade hier lernen sollen. In vielen solchen F~llen beurteilen sie den Unterricht als ineffektiv, wenn es dem Lehrer nicht gelingt, sie mit anderen Mitteln zu motivieren. Der zweite Gesichtspunkt setzt an dieser Stelle an: Computer-unterstGtzter Unterricht ist noch nicht Alltag in unseren Schulen. Dutch das Neuartige an der Situation beim Bearbeiten eines Programms und dutch die Abwechslung sind die SchGler zun~chst begeistert. DaB sich die Begeisterung auf dieser Basis allein nicht aufrechterhalten l~Bt, zeigt sich in Berichten Gber die Erfahrungen, die nach jahrelangem
123
Einsatz yon CAI-Programmen in den USA gemacht wurden. Ein dritter Punkt ist die Ber~cksichtigung der F~higkeiten der SchGler, wenn man versucht, neue Gbergeordnete Lehrziele mit neuen Methoden und Strategien zu er~eichen. Da es nur wenige SchGler gibt, die solchen neuen Anforderungen sofort gewachsen sind, ist es wahrscheinlich, dab die meisten SchGler frustriert werden, und dadurch gerade nicht das gewGnschte Lehrziel erreichen. Schwierige Probleme bei Simulationen z.B. kGnnen erst gelGst werden, wenn der SchGler Erfahrungen im Probleml8severhalten gesammelt hat. Eine der wichtigsten Forderungen fGr den sinnvollen Einsatz des Computers im Unterricht ist daher die koordinierte Ver~nderung der realen Ausbildungssituation im Hinblick auf die neuen Bildungsinhalte, Bildungsziele und Bildungsmethoden.
Literatur: BTZ-Reihe,
Band 3: Computer-unterstUtzter
Unterricht in der ~lgemein-
bildenden Schule; Inhalte des 2. BTZ-Symposions 73 CHRISTEN, H,R.:
Die Bedeutung der Atommodelle f~r den Chemieunterricht. Die EinfUhrung des Kugelmodells. in: Der Chemieunterricht, Jg.1, Heft 1, M~rz 1970
CHRISTEN, H.R.:
EinfGhrung in die Chemie° Verlag Diesterweg und Salle, Frankfurt,
EYFERTH, K.:
7. Aufl.
(1972)
Empfehlungen fGr die 2ukunft. in: BTZ-Reihe, Inhalte des 2. BTZ-Symposions
RADEMACKER,
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Was leistet Computer-unterstGtzter
Unterricht? The-
sen zu einer teuren Unterrichtsform. Erziehung,
Bd. 3,
(1973)
in: betrifft:
1. April 74, 7. Jg., Heft 4
SENST, H. (verehel. Hecht): Einsatz eines Computer-unterstGtzten Lehrprogrammes zur Erarbeitung des Atombaus und des Periodensystems der Elementeo Schriftliche PrGfungsarbeit fGr das Lehramt an Gymnasien, Sept. 1973 Vorl~ufige Lehrpl~ne fGr die Gymnasien der Normalform, berg; in: Kultus und Unterricht,
Baden-WUrttem-
Sondernummer 4, August 1971, 20. Jg.
124 * N6chstes Element
Tabelte der Ionisierungsenergien for (]lie Elek{ronen des Elements Netrium Notrium EL. I,E.(eV) 1 2 3 4 5 6
5 47 ?1 99 139 174 210 264
7
8 9 I0
tl
29B
1461 1649
* Graphische Darsteliung Anz. der abgesp+ Elektronen
3 ~71 4 |199 5| o139 6| =1?4 ? J +' 210 BJ • 26/+ 9t • 29B 1t
'° 1 Abb. I : DIALOGBEISPIEL aus der Datenbank {Eingaben des Sch(31ers unterstrichen )
-1461 e1649 ~-(eV)
COLLEGE LEVEL PHYSICS COMPUTER ASSISTED.LEARNING
Assoc. Prof. Gary M~ Boyd PhD.,
1.0
PROBLEM
(Goals, psychostructure of learners, constraints)
i.i
The problem is to help college students with no background in physics to learn some of the fundamentals of dynamics and of electricity.
1.2
The meta-goal is to help students learn and appreciate the essence of scientific method: viz. imaginative conjectures whittled down to accurate models through systematic attempts at refutation.
1.3
(Popper, Karl, 1973)
A subsidiary aspect of the problem is that many of the potential learners are lacking the motivation to study physics thoughtfully and carefully.
Other im-
portant constraints are limited time committment and lack of the basic manipulative skills pertinent to laboratory work.
(It is not an objective of these
lessons to teach lab skills.) 1.4
There is a cost constraint which precludes full scale professional Open University
(Bates, A. W., 1974) course production.
On the other hand instructional
dispensing costs in the order of 4S/student contact hour for selected lessons are considered acceptable. 2.0
INSTRUCTIONAL DESIGN
(Mathemata, Algorithms, media sociostructure)
2.1
Mathemata (things -knowledge, skills, values- to be learned).
Two lessons will
be considered by way of illustration: one on simple harmonic motion -'SHM'- the other on Kirchoff's laws applied to simple networks.
The S~I lesson is the foun-
dation for other lessons in dynamics and for lessons on alternating current. pre-requisite knowledge assumed is some rudimentary mathematics
The
(some algebra,
simple trig. functions, differentiation in calculus). 2.2
Two sorts of basic instructional algorithm are employed.
One, the simple Popperian
is: a) to present a situation to evoke conjectures, and then b) to present test questions to evoke refutations, -repeat these phases as needed then c) summarise and test.
The other algorithm is a game t~pe variant on the above.
It consists
of a) presentation of rules and verification of understanding of the rules, b) presentation of a 'physical' situation and a question, c) one student ventures an answer in the form of a descriptive prediction while another student confirms or challenges the first, d) the students' responses are analysed and their scores are assigned and displayed together with diagnostics. presentation-conjecture-operate-test
With either algorithm successive,
evaluate, cycles are pursued, starting with
* Sir George Williams University, Montreal, Qugbec, Canada. This work was supported by a grant from the Ministry of Education of Quebec (FCAC/DIGES).
126
visual and verbal functions,
(~arm-waving')
presentations
and finally the construction
then moving through graphical
of elementary mathematical models of the
phenomena. 2.3
Media--Simple
visual presentations
are provided on videotape. one of its tracks.
of diagrams and motion are required.
The videotape
These
is recorded with real time encoded on
A random access device which can be set to obtain a replay
of an}, sequence or single frame beginning at any specified minute and second is used.
This is particularly
helpful for the Simple Harmonic Motion lesson as the
motion can be studied in real time. Alpha numerics (CSA PROTOCOL).
are handled by a CRT type computer
(Ideally one would like subscripts,
matical notation but at present
terminal with full ASCII
superscripts
and mathe-
this is not available here).
These media were chosen mainly for flexibility;
both video and CAI files
are readily edited and improved. 2.4
Sociostructure--The
units are designed
together at a single video-CAI
to be studied by pairs of students working
terminal or by individual
students
if a 'buddy'
is not available.
3.0
DEVELOPMENTAL
IMPLEMENTATION
The overall objectives fessors.
and criterion
Lesson outlines
down to the teaching points were worked out in dis-
cussion with undergraduate topics.
test items were written by two physics pro-
students who had just taken courses including
Student assistants wrote the individual
the graphics and videotaped
illustrations
these
teaching points and prepared
with criticism and directions
for
revision being provided by the professors. Once skeleton lessons with all the essential remedial or enrichment branching,
had been written
teaching points, but without these were coded as CAI tutor-
ials and were tried out on a number of students with a~live tutor in attendance (Boyd, 1972) to determine where branching was needed and what kinds of branching were needed. Subsequently
the extra branches were written and coded and the video illus-
trations were shot to complete
the first version of each module.
modules were then tried out on students
4.0
These Mark i
in summer school in June and July, 1974.
RESL%TS AND CONCLUSIONS
As of the time of writing revisions
the results of the tryout and the difficulties
to be made are not yet known.
the conference
in August.
These will be communicated
and
verbally at
127
5.0
REFERENCES Bates, A . W .
(1974)
"Success and Failure in Innovation at the Open University",
pp. 16-23, Programmed Learning and. Educati£nal Technology, V. ii, #i Blum, Ronald ed. (1971)
Computers in Undergraduate Science Education, American
Institute of Physics, 335 East 45th St., New York, N. Y., 10017 Boyd, Gary M.
(1972) "Auswertungsm6glichkeiten eines anfgezeichneten Lehrer-
Lerner-Protokolls durch Computer", p. 25 in Rollett, Brigitte and Weltner, Klaus, Fortschritte und Ergebnisse der. Bildungste_chnologie 2, Ehrenwirth Verlag ~6nchen Popper, Karl R.
(1972)
Clarendon Press
Objective K n o w l e d g e : ~ Evolutionary Approach, Oxford:
Entdeckendes Lernen im RechnerunterstUtzten U n t e r r i c h t Karl-August Keil I.
Einleitun@~
In den letzten Jahren begegnet man in der pedagagischen Literotur in Deutschland immer hWufiger dem 8egriff des entdeckenden Lernens. Ausgel6st wurde diese Diskussion durch .amerikanische Arbeiten v a t allem der vezgangenen ca. ]5 Jahre z.B. van Brunet r Ausubel, DeCecco,
Cronbach, Kersh, Hassialas und frUher J.
Dewey. 1965 land in New York eine Konferenz Uber entdeckendes Lernen s t a r t ,
bet
der die Ergebnisse zusammenge%ragen wurden, aber auch die Unsicherhei% in d i e sem Bereich zukoge t r a t .
Die w i c h t i g s t e n amerikanischen S c h r i f t e n sind i n z w i -
schen in deutscher Ubersetzung e r s c h i e n e n [ ] ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] .
Neue deutsche V e r S f f e n t -
lichungen zu diesem Thema g r e i f e n vorwiegend auf diese amerikanischen Autoren zurUck LsJ[6~. Vezwandte Ansatze linden sich~ v i e l f a c h unter anderem Namen z.B. genetisches P r i n z i p t
bet Wittenberg [ 7 1 und Wagenschein. Wenn man an die enge
Vezwand±schaft zum Probleml~sen denkt, ware im mathematischen Bereich vat a l lem noch Pblyo [8] zu nennen. Eine e i n h e i t l i c h e D e f i n i t i o n
g i b t es f u r dos entdeckende Lernen n i c h t . Auf i e -
den F a l l wird es sich dabei n i c h t um dos Entdecken van etwas g r u n d s d t z l i c h Neuem handeln, sondern nut um etwas Neues f u r den Lernenden. Freudenthal [ 9 ] s p r i c h t deshalb ouch van Nacherfinden. Die Diskrepanz in den Meinungen, was entdeckendes Lernen i s t ,
geht soweit, dab Ausubel f2, S.552] zu einem E x p e r i -
ment Brunets, bet dem die Uberlegenheit entdeckenden Lernens g e z e i g t werden s o l l re, e r k l a r t ,
dab es sich dabei Uberhaupt n i c h t um entdeckendes, sondezn gerade
um s i n n v o l l e s ~ r e z e p t i v e s Lernen handelte. Fernez is± k l a r , da~ es sehr verschiedene Azten des entdeckenden Lernens g i b t , }e nachdem, um welches Gebiet es sich handelt, ob B e g r i f f e ,
Regeln entdeckend
g e l e r n t oder ob Probleme gelSst werden, in welchem Umfang H i l f e n [lOJ gegeben warden oder wie gelenkt w i r d . FUr das Gegenteil des entdeckenden Lernens werden eine ganze Reihe van AusdzUcken verwendet:
Rezeptives, passives, mechanisches Lernen oder E x p o s i t i o n s -
lehren, darbietendes, d i d a k t i s c h e s [11J , a u t o r i t ~ r e s kehren. Als V o r t e i l e des en±deckenden Lernens werden im allgemeinen genannt: Bessere Hotivation,
besseres Behalten, bessere T r a n s f e r m S g l i c h k e i t e n ; das Gelernte ez-
129
h ~ l t mehr Bedeutung, die Methoden des Entdeckens und Pzobleml~sens s e l b s t wetden dabei g e l e z n t . Als Gegenargument wird vor allem der gr~Bere Zeitaufwand beim Selbstentdecken aufgefUhrt. Ausubel sagt: "das v i e l l e i c h t Kuttuz . . . .
e i n z i g a r t i g s t e Herkmal menschlichez
i s t gerade die Tatsache, dab die angehduften Entdeckungen yon Jahr-
tausenden iedez nachfolgenden Generation im kaufe dez K i n d h e i t und Jugendzeit v e z m i t t e l t werden k~nnen und n i c h t von }edez Generation neu entdeckt wezden mUssen".
Die Entdeckungsmethode kann daher nut
e i n e
Art des U n t e r r l c h t e n s neben
andezen s e i n . Das P r l n z i p des exemplarischen kehzens s o l l t e sich mit dem des entdeckenden kernens verbinden. An S t e l l e n des Curriculums, die sich f u r d l e ses Vorgehen besonders eignen und denen besondeze Bedeutung zukommt, b i e t e t sich entdeckendes kernen an, einmal um h i e r besondere Einpr~gsamkeit zu e r reichen und zum anderen um wenigstens g e l e g e n t l i c h das S e l b s t f l n d e n z.B. von Zusammenh~ngen kennenzulernen und zu Uben. II.
Schwiezigkeiten des En±deckenden ' Lernens
Wird entdeckendes kernen $m K l a s s e n u n t e r r i c h t durchgefUhrt, teratuz berichtet,
so s t e l l t
wie o f t in der k i -
sich heraus, dab es im Grunde nur wenige SchUlez
sind, die s e l b s t auch nut ein D e t a i l l i n d e n , einen k r l t i s c h e n B e i t r a g l i e f e r n oder wenigstens einen eigenen, wenn auch unwichtigen oder n i c h t weitezfUhrenden Vorschlag machen. Die Hehrzahl nimmt passiv an dem Geschehen t e l l
und l e r n t eher
z e z e p t i v , in diesem F a l l Uberwiegend von anderen SchUlern und n i c h t vom kehrer. Dieser i s t meist mit groBem Einsatz und Begeisterung b e t e i l i g t
und tduscht sich
in diesez Beziehung nur a l l z u l e i c h ± , wenn der Untezzicht gut l ~ u f t und die Vorschldge und Ideen weitgehend yon der Klasse kommen. Vergleiche dazu auch /12, S.117] . Hinzu kommt, dab die SchUler verschieden denken /14, S.148,151] . In der Klasse mu8 l e t z t l i c h
e i n
Vorschlag, ein Weg v e z f o l g t werden. Die Pzoblement-
wicklung kann n i c h t i n d i v i d u e l l
angepaBt werden. Ein Entdeckungsvorgang muB
r e i f e n . Er kommt kaum untez Z e i t - oder Konkuzzenzdzuck zustande / 6 , S.128
,
13, S.185] . Die i n d i v i d u e l l e n Unterschiede sind h i e r besonders groB. Vielen wird daher die H ~ g l i c h k e i t genommen etwas beizutragen, w e l l andere ihnen zuvozkommen. C h a r a k t e z i s t i s c h beim entdeckenden kernen in der Ktasse i s t also die Ansto8 gebende, l e i t e n d e , k o r r i g i e r e n d e Funktion des kehrers, der abet n i c h t auf i e -
130 den einzelnen eingehen kann. Dazaus ergeben sich dann die obengenannten Schwierigkeiteno Wenn der SchUler in E i n z e l a r b e l t entdeckend lezn±, kann er in seiner i n d i v i d u e l l e n Art vorgehen. Aber )eder is± our sich g e s t e l l t und kann sich nicht wie im Klassenunterricht auf die wenigen verlassen, die die Ideen beitragen. Hier besteht die groBe Gefahr, dab v i e l e SchUlez Uberhaupt nicht vorankommen. Es wird die Z e i t dieser SchUler vergeudet und Frustrationen bleiben nich± aus. Bei manchem kann es daran liegen, dab Voraussetzungen fehlen; KenntnislUcken z.B. verhindern~ dab ein Probleml~sungsweg gefunden wird.
Wenn die Schgler einzeln azbei±en, kann es l e i c h t passieren, dab die n~tige Kritikfahigkeit
fehl±, dab sie slch an Falschem fes%beiBen [ 1 2 ] . Selbst ein
Evidenzerlebnis kann die R i c h t i g k e i t eines gefundenen Ergebnisses nur vortauschen [14, S.164] . Es fehl± das helfende, his zu einem gewissen Grad lenkende und auch berichtigende Eingreifen des kehzers bzw. anderer SchUlez. Der Zeitaufwand, der allgemein beim entdeckenden kernen vezhaltnismaBig hoch is±, kann hier besonders gravierend werden. Eine zwischen der A r b e i t in dez Klasse und der A r b e i t des Einzelnen liegende H~glichkeit is± die Gruppenarbei±, die s i c h e r l i c h v i e l e VorzUge hat z.B. duzch das Diskutiezen der Pzobleme in einem Rahmen, in dem ieder zu Wort kommen kann. Je nach den Umstanden~ vor allem ie nach Zusammensetzung der Gruppe is± es mSgl i c h , dab dabei die H~ngel der beiden anderen Arbeitsformen mehr oder weniger gemildert oder behoben werden. Es komm± abet durchaus auch vor, dab die Schwachen von beiden anderen Arten zusammen±reffen,
dab z.B. nur einer in der Grup-
pe dominierend und a k t i v is± und die anderen r e z e p t i v sind wie im Klassenunterrich± und dabei sogar noch in die I r z e gefUhr± werden kSnnen, ohne es zu merken~ ode: dab z.B. falsche Zusammenhdnge erarbei±e± wezden, ohne die r e c h t z e i ±ige Anregung zu k r i t i s c h e z UberpzUfung dutch den Lehrez. III.
Welche M~giichkeiten bie±et RUU fur entdeckendes Lernen
So wie es verschiedene Ar%en des entdeckenden Lernens gib±, so gib± es auch heute ein ganzes Spek%rum van Ar±en des RUU. Es g i l t
also zu Uberlegen, bei
welcher Art des entdeckenden Lernens, bel welchen Schwierigkei±en, eine UnterstUtzung duzch einen Rechnez m~glich erscheint. Allgemein kann der Rechner zu den H i l f s m i t t e l n geh~ren, die fur den kernvorgang zur VerfUgung g e s t e l I t werden. Seine Rechenf~higkeit kann das Durchprobieren von Beispieten in der Ma%hematik e r l e i c h t e r n oder ezs± ezm~glichen.
131 Wenn es z.8.
gilt, Eigenschaften van komplexeren mathema±ischen Operationen
oder Funktlonen zu linden, b i e t e t er das geelgnete £ x p e r i m e n t i e r f e l d . Erfozd e r l i c h i s t dafUr vor allem eln brauchbazer Calc-mode. Ebenso kann mi± H i ! r e des Computers eln Infozmationssystem zur VerfUgung gestellt
werden. Die Fakten dieses Systems werden dabei zwar darbietend g e l e h r t ;
trotzdem g i b t es auch hiez Ziele fur entdeckendes kernen dutch S t r u k t u r i e r e n , Vergleichen u.a. Als weitere rein instrumentale Einsatzart i s t das Probleml~sen durch Programmleren, eine s p e z l e l l e Art des entdeckenden kernens, zu nennen. Der Lernende b r i n g t das Problem in die Form eines Pzogramms und l~Bt dieses dann auf dem Rechner ablaufen. Er bekommt dabel die unmlttelbare Kontzolle, ob er das Problem r i c h t i g bew~ltlgt hat. Han s o l l t e dabei anstzeben nicht nut LSsungen, sondern Probleme selbst suchen zu lassen. Bel den genannten Formen dient dez Rechner rein als Instrument in der Hand des kernenden und Ubt k e i n e r l e i lenkenden EinfluB aus. Er kann als H i l f s m i t ± e l des E i n z e l l e r n e r s , der Kleingzuppe oder sogar unter der Regie des Lehrezs fur die ganze Klasse beim Entdeckungsvorgang
fungieren.
Ein bekannter Progzammtyp des computerun±erstutz±en U n t e r r i c h t s , die Simulation, elgnet sich besonders fur entdeckendes kernen. Sollen Zusammenh~nge am realen Vorgang z.B. beim naturwissenschaftllchen Experiment gefunden werden, so kann dies dutch die Komplexit~t der Versuchswerte, dutch den EinfluB nicht i n t e r e s sierender Variablen, durch He~ungenauigkeiten u.a. sehr erschwert werden [ 2 , S.522;J . Wird der Vorgang dagegen auf dem Computer s i m u l i e r t , so kann man d i e se natUrliche Komplexlt~t b e l i e b i g Ieduzieren und so das eigene Entdecken erst erm~glichen. Es k~nnen auch noch Abl~ufe un±ersucht werden, die real fur den LernpzozeB Ubezhaupt nicht verfUgbar gemacht werden k~nnen. DaB dadurch das reale na±uzwissenschaftliche Experiment nicht Uberflussig wizd, sei abet ausdrucklich betont [15J . Zus~tzlich i s t es m~glich, g l e i c h z e i t i g ein geeigne±es Auskunftssystem im Rahmen des Simulationsprogramms zur VezfUgung zu s t e l l e n , oder das Programm so zu ezweltern, dab ein gelenktes Entdecken s t a t t f i n d e t , wobei der Grad der kenkung i n d i v l d u e l l abgestimmt werden kann. Das gelenkte Entdecken, das im kernprozeB in der Regel wesenttich v o r t e i l h a f t e r i s t als ungelenk±es Entdecken,
kann im RUU ganz allgemein in der Einzel-
oder Pa~tnezarbeit durchgefuhzt werden. Der lenkende EinfluB des kehrers kann
132 in gewissem Umfang vom Rechner e r s e t z t werden, und zwar i n d i v i d u e l l
fur den e i n -
zelnen, nicht wie beim gelenk%en Entdecken im Klassenunterricht fur a l l e gemeinsam. Den verschiedenartigen Denkans~tzen der Schuler kann bis zu einem gewissen Grad Rechnung getragen werden, kUcken im e r f o r d e r l i c h e n Vorwissen k~nnen aufgedeckt und behoben werden. Die Forderung, dab entdeckendes kernen f r e i von Z e i t oder Konkurrenzdruck erfolgen s o l l , erfullt
kann bei der Zusammenarbeit mit dem Rechner
werden. Frustrationen, weil nichts gefunden wird, ein FestbeiBen an
falschen Vorstellungen und ein allzugroBer Zeitaufwand, die bei individuellem En±decken lelcGt auftze±en, sind dadurch vermeidbar, und doch k~nnen die Nacht e i t e der Arbeit in der ganzen Klasse vermieden werden. Die !ernergesteuerte Benutzung yon Hinweisen oder von einem geeigne±en Auskunftssystem kann unter Umst~nden ganz oder t e i l w e i s e die Steuerung ersetzen.
IV.
Beispiele fur entdeckendes Lernen im RUU
Einige Programmbeispiele aus unserem Proiekt in Augsbuzg [16, S.241J m~gen das Vorstehende verdeutlichen. Sie sind in der Sprache LIDIA programmiert. Bei dem $imutationsprogramm PLANCK von G.Elges sollen die SchUlez in Paz±nezazbei± die spektrole V e r t e i l u n g der S%rahlung eines schwarzen K~rpers un±ersuchert, die graphische Dars~ellung des Zusammenhangs zwischen Emissionsverm~gen und Wellenldnge linden, das Wien'sche Verschiebungsgesetz T- ~max = C, die Beziehung Emax~T 5 und des Stefan-Boltzmann-Gese%z stung pro
m2
fur die Gesamts%rahlungslei-
S = ~ ' T 4 nachentdecken.
Der Rechner simulier± dos Strahlungsgese%z indem er ieweils fur eine Temperatur und ein Wellenl~ngenintervall,
die vom SchUler gew~hlt werden, eine Tabelle fUr
das Emlssionsverm~gen ausgibt. Der SchUler e r h d l t nacheinander 4 Fragestellungen zu den einzelnen Problemen und im Laufe der Arbeit einen kektionspa8 in Form von v e z v i e l f ~ l t i g t e m B e g l e i t m a t e r i a l .
Ein kleines Avskunf±ssystem, das abge-
stimmt aug den F o r t s c h r i t t e r w e i t e r t wird, und Hinweise stehen dem Schuler im Dialog zur VezfUgung. Au~erdem gberprUft und kommentiert der Rechner die Zahlenergebnisse mit einer gewissen Toleranz und s t e l l t
Rechenhilfen zur VerfU-
gung. Als Vorbereltung werden in Demonstrationsversuchen q u a l i t a t i v e Experlmen-
te zur Strahlung eines K~rpers in verschiedenen Frequenzbereichen auch auBerhalb des sichtbaren Bereichs durchgefUhrt und einiges Vorwissen wlederholt. Nach der ersten Simulationsphase werden die bisherigen Ergebnisse mit der Klasse kurz zusammengefaBt. Nach der zwei±en Simu!ationsphase wird dez ganze Fra-
133 genkreis in der Klasse d i s k u t i e r t und Beispiele werden besprochen, wobei das Simulationsprogramm nochmals an einem Terminal aufgerufen werden kann. Die kenkung, bestehend aus Vorbereitung, Zwischendiskussion, B e g l e i t m a t e r i a l und H i l f e n im Dialog, hat sich als unbedingt notwendig er~iesen, wenn nicht nuz einzelne, sehr leistungsf~hige SchUler zu Ergebnissen kommen s o l l e n . An einigen Stellen i s t auch ein Eingreifen in die Entdeckungsarbeit vom Programm her vorgesehenr wenn sich Schwierigkeiten zeigen. Die Programmsteuerung i s t aber gezing. Ein anderes Pzogramm yon E.M~ncke h i l f t
dem SchUle~ gebrochen r a t i o n a l e Funk-
tionen zu untersuchen und die bei dieser Funktionsklasse erstmals auftretenden Besonderheiten wie Pole, waagrechte und schr~ge Asymptoten, DefinitionslUcken zu entdecken. Das Programm i s t noch starker lernergesteuert als das Programm PLANCKn bie~et aber ebenfalls Aufgabenstellungen als gewisse FUhrung fur das Vorgehenr H i l f e n und Uberprufung von Ergebnissen. Von anderer Art i s t ein Programm fur etwa 14-)~hrige zur Untersuchung des Problemkreises Rechtecke mi± konstantem Umfang [16, S.263] . Hier werden Vorschl~ge fur das Vorgehen~ Vermutungen und Ergebnisse vom SchUler eingegeben und vom Rechner i n t e r p r e t i e r t .
Der Schuler erh~lt~ f a l l s es notwendig is±~ sehr starke
H i l f e n . Trotzdem e r g i b t sich im Vergleich zu ~hnlichem entdeckenden Vorgehen im Klassenunterricht eine weir gr~Bere Quote yon eigenen Hypothesen und k~sungen, besonders von seiten der schw~cheren SchUler. Ein Programm mit geringer FUhrung (bei dem aber a l l e Eingaben vom Rechner UberprUft werden), mit dem die SchUler herausfinden sollen, wie man den Hauptnenner zv zwei BrUchen f i n d e r ,
b e r e i t e t uns noch Schwierigkeiten. Sonderf~lle wurden
vom SchUler unzuldssig verallgemeinert und wenn das vermutete Gesetz nich± mehr stimmte, waren die SchUler (12-j~hrige) noch zu r a t l o s .
Es zeigte sich also
d e u t l i c h das vorhin erw~hnte FestbeiSen an falschen Gesetzm~Bigkeiten und ebenso die Gefahr, dab das Selbstvertrauen dann nicht g e s t e i g e r t , sondern geschw~cht wird. Eine vollkommene Uberarbeitung der Konzeption i s t e r f o z d e r l i c h . Die M~ngel des Programms durften zu beheben sein. Andererseits sei ein Programm Uber Phenole von Dr. Burkhart genannt. Es ldSt den kernenden gewissermaBen den Entdeckungsvorgang miterleben. Eine starke FUhrung is± dazu e r f o r d e r l i c h ,
wobei abet der kernende selbst logisch zwingend Er-
gebnisse erschlieBen kann. Das Programm e r f o r d e r t eine ungemein k o n z e n t r i e r t e Arbeitr erreich± aber sehr gut eine w i r k l i c h e Einsicht in die Zusammenh~nge.
134 V.
Eini~e Erfahrun@en
Hit diesem und einigen anderen Programmen, die sehr un±erschiedliche Konzep%e des en%deckenden Lernens zu r e o l i s i e r e n suchen, konn%en berei%s eine keihe von Ezfahrungen gesammel± werden. Die Schwierigkeit, dab bei en%deckendem Lernen krea%ives und g l e i c h z e i t i g k r l ±isches Denken e r f o r d e r l i c h sind, zeig%, dab die Lenkung i n d i v i d u e l l angepaB±, in zwei gonz verschiedene Rich%ungen gehen muB. Einmal sind Anregungen zum Aufs±ellen und Anwenden yon Hypo±hesen, dann abet Aufforderungen zur UberprUfung erforderlich. Als eminent wich±ig fur das Gelingen erweist sich das B e r e i t s t e l l e n des ezfozderlichen Vorwissens, eine gute Hotlvierung und ein vorheriges BewuBtmachen der en±deckenden Hethode, die den SchUlezn ia aus dem konventionellen U n t e r r i c h t wenig veztrau% i s t . Der Wille zum eigenen Suchen, zum Spielen mlt dem im Computer gespeicherten Hodell, i s t keineswegs immer gegeben. Nicht ieder hat auch die n~tige Ausdauer. Hart muB daher dafUz sorgen, dab der kernende bald erste Ergebnisse f i n d e r und dami% einen Erfolg s i e h t . Die Unselbstdndigkeit v i e l e r SchUler erschwert die A r b e i t ; von vielen wird wohl mlt aus diesem Grund die Partnerarbei± vorgezogen. Die Reduzierung der Komplexi%~% dez Daten i s t o f t unbedingt no%wendig, wenn Zusammenh~nge gefunden werden s o l l e n . Sie kann unter Umst~nden sogar i n d i v i d u e l l abgestuft werden, ie ncch dem Verhal±en des kernenden. Die H ~ g l i c h k e i t das Adressatenverhal±en au±omatisch zu speichern, e r l e i c h t e r t elne Vezbesserung des Programms und des ganzen kernvorgangs erheblich. Zusammenfassend kann man f e s t s t e l l e n ,
dab RUU das entdeckende kernen in vielen
F~llen r e c l i s l e r b a r e r und ezfolgversprechendez machen kann. Unter der V i e l f a l t entdeckenden Lernens g i b t es i e d e n f a l l s Bereiche, wo der Computer ein sehr geeignetes Medium dars%ell%. VI.
Literatur
[1] Neber: En±deckendes Lernen, Weinheim 1973 [2] Ausubel: Psychologie des U n t e r r i c h t s 1. und 2. , Weinheim 1974 [3] Bzuner:
Der ProzeB der Erziehung, B e r l i n 1973
[4] Massialas/Zeviz: K r e a t i v i t ~ t im U n t e r r i c h t ,
S t u t t g a r t t969
[5] D i e t r i c h : Unterzich±spsychologie der Sekundarstufe, Donauw~rth 1972 [6] Brunnhuber/Czinezoll: keznen dutch Entdecken, Donauw~rth 1974
135 [7] Wi%%enberg: 8ildung und Mathema±ik, S%u~%gart 1963 [8] Pblya: Vom L~sen mathematischer Aufgaben 1/2, Basel 1966 und 1967 [9] freudenthal: Ma%hema%ik als p~dagogische Aufgabe, S±u%%gart t973 [10] Riedel: kehrhilfen zum entdeckenden kernen, Hannover 1973 ~1] Cronbach: Die kogik yon Experimenten Ober Entdeckung in [1] ~ 2 ] Friedlander in [1] [13] 8loom: Taxonomie von kernzielen, Weinheim 1972 [14] Oerter: Psychologle des Denkens, Donauw~rth 1971 [15] Heinrich, Keil, Haefner, Simon, 8runns±ein in 8TZ-Reihe 8d.2, Wiesbaden 1972 16] Keil: kernen mi% LIDIA in der Schule in: Freibichler, Compu%erun~erstU%zter Un~errich±, Hannover 1974
DIDAKTISCHE
ASPEKTE DER DIALOGFORMEN
BEI AUSKDq~FTLEHRSYSTEMEN
Wolf Martin Oskar Hecker Zusammenfass~ug:
Bei einem Auskunftlehrsystem
mationsbed~rfnis
des Lernenden unter BerUcksichtigung
Unterrichtsmantischen
und ProblemlSsungssituation
Netzes
eingeordnet.
schen und fachlichen Abh~ngigkeiten zukommt,
nisses unter didaktischen mantischen
Netzes
prinzipiel! begrenzten
diese E i n o r d n ~ g
des InformationsbedUrf-
Gesichtsp~nkten
anhand des seEs werden zwei
MSglichkeiten
Einsatz beider Systeme
~ber den Zusammenhang
darstellt,
so da~ dem
zu lenken und anzuleiten.
Auskunftlehrsysteme
rungen Uber die Z w e c k m ~ i g k e i t
das die didakti-
gemacht werden,
und faehlichen
unterschiedliche
zweier realisierter
Netz,
der Informationseinheiten
zug~mglich
der Begriffe
der speziellen
erfaBt und mit Hilfe eines se-
Das semantische
kann selten dem Lerner direkt Dialog die Aufgabe
wird im Dialog das Infor-
der Dialoggestalttmg
dargestellt.
anhand
Aus dem bisherigen
ergaben sich erste didaktisohe
der unterschiedlichen
zwischen der Strukturierung
Erfah-
Dialogformen
und
des Lehrstoffes
und
dem Dialog. I. Einleitun~ Ausgangspunkt
des vorliegenden
Berichtes
sind zwei realisierte
Auskunft-
lehrsysteme: - Ein Auskunftlehrsystem jektorientierten -
fur die Elektrotechnik
Laborarbeit
bud ein Auskunftlehrsystem computertmterstGtztes (5) integriert
(6) im Rahmen der pro-
fur das Lehrgebiet Transistortechnik
fur Programmiersprachen
Lehrsystem
(4), das in ein
fur Programmiersprachenunterricht
ist (z.Zt. fGr BASIC).
Aus unterschiedlichen
Anforderungen
stemen in beiden Bereichen
und im Programmiersprachenunterricht der Programmerstellung
an die Funktion yon Auskunftlehrsy-
- im Laborbetrieb
nur punktueller
kontinuierliche
Einsatz
UnterstGtzung
bei
- wird der Dialog des Systems fur die Elektro-
technik vom System durch Fragen angeleitet fGr Programmiersprachen
und der Dialog des Systems
mit Hilfe einer didaktischen
Abfragesprache
vom Lernenden angeleitet. 2. Ausk~uftlehrsxstem Ein Auskunftlehrsystem trieval-System,
ist ein didaktisch
das den Lernenden
durch gezielte Ausgabe yon Informationen Auskunftlehrsystemen
bietet
orientiertes
in konkreten
Information-Re-
Probleml~sungssituationen
unterstGtzt.
Der Einsatz yon
sich daher in den Unterrichtssituationen
an,
137
in denen der Lernende w~ltigen
eine konkrete Aufgabe weitgehend
soll. In dieser Unterrichtssituation
lung yon geforderten sinnvoll.
Informationen
bereitgestellt,
so die Zusammenh~nge
untereinander aufgezeigt
Dazu mu~ das System das InformationsbedGrfnis fachlichen und didaktischen
nicht nut reine
sondern es mGssen dem Lernenden
der Informationen
gen zur konkreten ProblemlSsungssituation
leistet werden,
Zusammenhang
werden.
des Lernenden
erkennen.
verffigt.
ellen Bereich dieser Struktur zugeordnet dieser Struktur
Struktur als graphische
innerhalb
erfassen,
Neben der graphischen
3. Auf~aben
zu un~bersichtlich
deren Darstellung
wird.
Darstellung kann Gber den Dialog zwischen Lernenbei der Informationssuche
werden. des Dialogs
Der Dialog ist ein Teil der Kommunikation kunftlehrsystem.
Es w~re wttuschenswert,
gel~ufigen Form,
der natGrlichen
zwischen Lernendem und Aus-
den Dialog in der dem Lernenden
Sprache zu fGhren.
auf dem Gebiet der Analyse von S~tzen in natGrlicher einem sehr f r ~ e n
Da aber die Arbeiten Sprache noch in
Stadium sind (8), sollte auf diesen Anspruch verzich-
tet werden und der Dialog auf der Basis einer definierten der natGrlichen realisierten natGrlichen
Es zeigt sich
die nur einen Tell der Zusam-
dem und System die Struktur als Hilfsmittel herangezogen
yon
Eine M~glich-
(I) in der Ausgabe der
des Dialogs.
zu ~u2erst komplexen Netzen f ~ r e n ,
fur den Lernenden
(2) und
einem spezi-
um in Abh~ugigkeit
durchzuft~hren.
sieht K. Brunnstein
Darstellung
da2 selbst Informationsstrukturen,
unmittelbar
des Lernenden
werden,
die Auswahl der Information
keit dieses Ziel zu erreichen
menh~nge
der einzelnen
wie z.B. in den Systemen SCHOLAR
(7), sondern das Informationsbedt~rfnis
jedoch,
auch
In dieser Struktur mGssen sowohl
erfa2t sein. Damit soll aber nicht der Anteil des Systems
am Dialog generiert werden, ELIZA
im konkreten
Das kann aber nur ge-
die fachlichen als auch die didaktischen Abh~ngigkeiten Informationen
eben-
und ihre Beziehun-
wenn das System auger Gber Informationseinheiten
Gber Informationsstrukturen
be-
auch eine Beratung und Anleitung
Daher sollen durch ein Auskunftlehrsystem
Sachinformationen
selbst~udig
ist neben der Bereitstel-
Sprache erfolgen.
Systemen auch nicht versucht, Sprache zu erwecken,
Untermenge
Deshalb wurde bei den yon den Autoren im Dialog den Anschein der
sondern der Dialog wird auf der Grund-
lage der einzelnen Begriffe und definierter
Zusammenh~nge
unter den Be-
griffen gef~hrt. Der Dialog zwischen Lernendem und Auskunftlehrsystem aufgeteilt
werden:
kann in zwei Phasen
138
- org~uisatorischer - fachspezifischer
Dialog Dialog
Die organisatorische
Phase des Dialogs
Systems.
In dieser Dialogphase
gegeben,
er erh~lt Hinweise
zur Benutzung,
seiner Hilfe die Informationsausgabe. Benutzungsdauer,
auch innerhalb
den organisatorischen Der fachspezifische Lernende
Frage stellt,
spezifiziert
Zusammenh~nge
wird das eigentliche
d.h. die Lernsituation
nenden werden analysiert, Informationselemente
Dialogs
in dem der
und gezielte Hilfen
und Hinweise,
erh~lt.
Informationsbed~Ar£nis
und der Kenntnisstand
des
der Ler-
tun auf Grund der Struktur der gespeicherten
die geeigneten
Dazu mGssen die komplizierten den nutzbar gemacht werden. schen Aspekte
oder der Lernende regelt mit
der Phase des fachspezifischen
wie z.B. Strukturen,
errant,
des
Der Lernende kann Gber die gesamte
Dialog besteht aus dem Tell des Dialogs,
In dieser Dialogphase Lernenden
die Handhabung
z.B. eine EinfU~rung
Dialog ftthren.
seine fachliche
des Systems,
erleichtert
wird dem Lernenden
Informationen
Strukturen
auszuw~hlen.
~ber den Dialog fttw den ~ernen-
Der Dialog soll die f a c h l i c h e n u n d
der Frage schrittweise
Fragen des Systems an den Lernenden,
erfassen,
didakti-
entweder dutch geeignete
oder dutch Mitteilungen
des Lernen-
den an das System. Fragt ein Lernender borbetrieb
z.B. beim Aufbau eines Transistorverst~rkers
nach der Stabilisierung
kunftlehrsystem
folgendes
- Es mu~ erkennen,
-
zur Stabilisierung
die auf die Anwen-
des Arbeitspunktes
ist.
Die Vorkenntnisse
des Lernenden
sollten berGcksichtigt
Art und Umfang des InformationsbedGr£nisses -
im La-
so soll ein Aus-
leisten:
da~ es sich um eine Frage handelt,
dung einer bestimmten Methode gerichtet
des Arbeitspunktes,
Es sollte
au~erdem
um so
in der Lage sein, die Arbeitspunktstabilisierung
in den aus der Lernsituation wie z.B. die Abh~ugigkeit turverhalten
werden,
einzusch~tzen.
geforderten
fachlichen
Bezug zu setzen,
der Arbeitspunktstabilisierung
eines Transistors
und yon der Schwankung
vom Tempera-
der Speisespan-
nung. In welchem Ma~e die Zusammenh~nge werden,
vom Auskunftlehrsystem
h~ngt in erster Linie v o n d e r
turierung
der Informationselemente
Gestaltung
des Dialogs bestimmt.
zielgerichtet
berGcksichtigt
fachlichen und didaktischen
Struk-
ab, wird abet auch wesentlich yon der
Denn im Dialog entscheidet
die Struktur benutzt werden kann.
sich, wie
139
4. S t r u k t u r i e r ~ g
des Lehrstoffes
In einem Auskunftlehrsystem ist der Lehrstoff auf der Basis von Informationseinheiten abgespeichert. Jede Informationseinheit stellt einen Teilaspekt des gesamten Fachgebietes dar. Um die Z u s a m m e n h ~ g e
der im
System gespeicherten Informationen eines gesamten Fachgebietes darzustellen, sind die Teilaspekte,
d.h. die Informationseinheiten,zu
struk-
turieren. In einer informationseinheit wird der Teilaspekt im allgemeinen dutch mehrere Begriffe und die Beziehungen der Begriffe untereinander dargestellt. Bei einem Deskriptorensystem wird aber diese Struktur der Begriffe innerhalb der Informationseinheit vernachl~ssigt und die Informationseinheit nur durch die in ihr enthaltenen Begriffe beschrieben. Diese Einschr~nkung in der Genauigkeit der Beschreibung ist notwendig, um den Aufwand des Einordnens und Suchens in Grenzen zu halten. Damit der Lernende auf diese Informationseinheiten zugreifen kann, mu~ er sie dutch Begriffe und Beziehungen zwischen Begriffen beschreiben. Daher wird dem Lernenden bei der Frageformulierung die Struktur der Begriffe zug~nglich gemacht, w ~ r e n d
die Auswahl der Informationseinheiten
dutch das System anhand der Struktur der Informationseinheiten durchgef~rt
werden kann. Im System wird daher sowohl die Struktur der Infor-
mationseinheiten als auch die Struktur der Begriffe zur UnterstGtzung des Dialogs ben~tigt. Fachliche Strukturierung Die fachlich bedingten,logischen Zusammenh~uge der Informationselemente, d.h. die Zusammenh~uge der Begriffe und Informationseinheiten,
lassen
sich unter verschiedenen Gesichtspunkten darstellen, Je nach dem Gesichtspunkt der Beziehung kann eine unterschiedliehe Verkettung der Informationselemente vorgenommen werden. Eine Form der Beschreibung dieset fachlichen Struktur ist das fachsystematische Netz. In diesem Netz stellen die Informationselemente die Knoten, und die Verbindungen zwischen diesen Knoten, die Beziehungsoperateren dar. Die Art der Beziehungsoperatoren h~hugt vom jeweiligen Fachgebiet ab. (s.Haefner (3)). Ft~r die Programmiersprachen k~nnen z. B. folgende Operatoren fGr die Beziehungen zwischen den Informationselementen verwendet werden: zus~mmengesetzt aus
-
-
Bestandteil von
-
verwendet fGr
-
~hhnlich verwendet wie
Das fachsystematische Netz der Begriffe ist eine vereinfachte Abbildung des fachsystematischen Netzes der Informationseinheiten.
Nur in Sonder-
140
f~llen sind beide Netze deckungsgleich, wie z.B. in weiten Bereichen des Lehrgebiets BASIC, wo der Name einer BASIC-Anweisung sowohl einen Begriff darstellt, als auch eine Informationseinheit genGgend genau beschreibt. Didaktische Strukturierung Aus den Anforderungen der konkreten Unterrichtssituationen ist es notwendig die Informationseinheiten au2erdem noch nach didaktischen Gesichtspunkten zu strukturieren, wie z.B. allgemeine Erkl~rung eines Sachverhaltes,
Anwendungsbeispiel oder Aufgabe. Die Informationsein-
heiten befinden sich dann auf unterschiedlichen didaktischen Ebenen° Welche didaktischen Ebenen vorzusehen Bind, wird weitgehend yon dem spezifischen Fachgebiet bestimmt. Bei dem Auskunftlehrsystem,
dessen
Einsatz im Rahmen der projektorientierten LaborGbungen im Bereich der Elektrotechn±k vorgesehen ist, erwiesen sich zus~tzliehe Informationseinheiten zur vergleichenden Ubersicht zwischen Methoden und AnwendungsmSglichkeiten und konkreten Arbeitsanleitungen als sinnvoll. FUr das Auskunftlehrsystem das im Programmierunterricht
eingesetzt wird, wurden
zus~tzliche Informationsein~heiten zur Definition der Syntax tmd ~ber Programmierungstechniken
erstellt.
Die notwendigen Vorkenntnisse kSnnen durch unterschiedliche Gewichtung der Beziehung der einzelnen Dokumente gekennzeichnet werden. Zum Beispiel ist in dem Auskunftlehrsystem der Elektrotechnik die in der DokumentDokument-Matrix abgebildete Struktur der Informationseinheiten unter dem Gesichtspunkt der notwendigen Vorkenntnisse gewichtet. Die Darstellung der fachsystematischen Struktur der Informationselemente und ihre Abbildung auf die verschiedenen didaktischen Ebenen ft~hrt zu einem komplexen Netz, das sich Gber mehrere Ebenen spannt, dem semantischen Netz des Lehrstoffes. Ein Ausschnitt aus einem semantischen Netz fGr die Programmiersprache BASIC ist im Bild I dargestellt. Stellt der Lernende z.B. eine Frage nach der Programmierung yon Schleia~f der fen, so erh~lt er die Informationseinheit ~ber Schleifen ( 3 ~ ) didaktischen Ebene "Programmiertechnik".
Fragt er, aus welchen BASIC-An-
weisungen eine Schleife z u s ~ m e n g e s e t z t
ist, so wird er verwiesen auf die Informationseinheiten ~ber die LET-Anweisung ( 2 ~ ) u_~d ~ber die IFauf der didaktischen Ebene "Erkl~rung". THEN-Anweisuug ( Q )
5. Gestaltung des fachspezifischen Dialogs FGr die Dialoggestaltung existieren zwei prinzipielle MSglichkeiten: - systemgeleiteter Dialog - lernergeleiteter Dialog
141
Diese beiden gegens~tzlichen Dialogformen sollen im folgenden an den zwei realisierten Auskunftlehrsystemen dargestellt und eingesch~tzt werden. Systemgeleiteter Dialog Bei dem systemgeleiteten Dialog werden dem Lernenden vom System Fragen gestellt. Die Aktivit~t des Lernenden beschr~ukt sich au£ die Beantwortung dieser Fragen. Die Fragen selbst sind in nat~rlicher Sprache gestellt und so formuliert,
da~ vom Lernenden Ja/Nein-Entscheidungen oder
die Eingabe yon Stichworten erwartet wirdo Bei dieser eingeschr~h~kten Form des Dialogs wird die Einschr~nkung der natGrlichen Sprache fur den Lernenden kaum merkabr. Jedoch sind zur Analyse des InformationsbedGrfnisses eine Vielzahl solcher Fragen und Antworten notwendig. Die Grundlage des Dialogs ist ein stark vereinfachtes fachsystematisches Netz der Begriffe,
eine Baumstruktur. Als Ergebnis des Dialogs erh~lt das System
eine Reihe yon Begriffen,
eine Aussage Gber die didaktische Ebene und
einen Beziehungsoperator. Mit Hilfe der Begriffe wird tiber einen RetrievalprozeB eine Klasse von Informationseinheiten auf der entsprechenden didaktischen Ebene als potentiell relevant identifiziert.
0bet den Be-
ziehungsoperator werden mit einer Dokument-Dokument-Matrix alle im ge~dnschten Zusammenhang stehenden Informationseinheiten ermittelt, aus denen dann der Lernende selbst die geeignete Informationseinheit ausw~hlt. Im systemgeleiteten Dialog werden die Voraussetzungen an die 0~ersicht und die Eigeninitiative des Lernenden bewuBt gering gehalten. Der Lernende formuliert sein InformationsbedGrfnis anhand des vereinfachten fachsystematischen Netzes der Begriffe, dutch mehrere Ja/Nein-Entscheidungen.
entsprechend der Baumstruktur
Auch in Bezug auf die Systemhand-
habung benStigt der Lernende nut geringe Kenntnisse. Damit bietet sich die Form des systemgeleiteten Dialogs besonders in folgenden Situationen an: - kuskunftlehrsystem als erg~nzendes Hilfsmittel in selbstorganisierten Unterrichtsphasen Die Lernenden benutzen das System nur punktuell,
so da~ keine Ver-
trautheit mit der Handhabung verlangt werden kann. -
Auskunftlehrsystem zur Einft~rung der Lernenden in ein neues Fachgebier Die Lernenden besitzen gar keinen Uberblick Gber das Fachgebiet,
so
da~ eine weitgehende Anleitung bei der Formulierung der Anfrage notwendig wird. Die Nachteile des systemgeleiteten Dialogs machen sich bemerkbar, wenn der Kenntnisstand des Lernenden in Bezug au£ Systemhandhabung und fach-
142
lichen Oberblick grS~ere Selbst~ndigkeit erlaubte, abet das System dutch die Vielzahl der Fragen ihn
unn~tig aufh~lt. Die Auswahl der Information
aufgrund einer vorgegebenen Strategie ist fur den Lernenden nicht erkennbar und hilft i h m n i c h t
die Struktur des Fachgebiets zu erkennen.
Lernergeleiteter Dialog Bei dem lernergeleiteten Dialog steht dem Lernenden zur Handhabung des Systems eine didaktische Abfragesprache zur VerfGgung,
deren Syntax und
Semantik nach didaktischen Gesichtspunkten entwickelt ist. Er verfGgt ~ber eine Reihe yon Befehlen, die ihm einen direkten Zugriff auf Informationseinheiten in der gewiguschten didaktischen Ebene erm~glichen (siehe auch Abschnitt 4, Bild I), oder mit denen er Gber Beziehungsoperatoren beliebige Ausschnitte des fachsystematischen Netzes erh~lt. Da es sich bei diesen Befehlen um eine eindeutige Zuordnung handelt, erfolgt der Zugriff auf die entsprechende Informationseinheit Gber eine Zuordnungsmatrix.
Der Lernende mu~ sich schon einen gewissen Uberblick
Gber den Lehrstoff erarbeitet haben, da er sonst die Befehl nicht sinnvoll einsetzen k~un t u n d
er muB mit der Syntax und Semantik der Abfrage-
sprache vertraut sein. Er hat jedoch jederzeit die Kontrolle Gber den Dialog und yon seiner F~higkeit wird die Effektivit~t der Informationsausgabe bestimmt. Der lernergeleitete Dialog ist daher fur folgende Lernsituationen besonders geeignet: Auskunfterteilung als eingeplante Phase im ~bungsbetrieb
-
Die Lernenden besitzen aus anderen Lernphasen einen Uberblick Gber das Fachgebiet und greifen r e g e l m ~ i g
auf das System zurGck, so da~ sie
mit der didaktischen Abfragesprache vertraut sind. -
Auskunftlehrsystem zur Einft~hrung des Fachgebietes anhand seiner Struktur Die Lernenden erarbeiten sich im Dialog mit dem System anhand des fachsystematischen Netzes die Struktur des Gebietes,
in dem sie mit
Hilfe der Befehle das Netz gezielt durchlaufen. Der lernergeleitete Dialog ist u n z w e c k m ~ i g ,
wenn der Lernende mit der
Formulierung der Frage wegen mangelnder fachlicher ~bersicht Gberfordert ist. Je komplexer das sementische Netz des Lehrstoffes ist, desto schwietiger wird auch der gezielte Zugriff auf Informationseinheiten,
da sich
die didaktische Abfragesprache an diesem Netz orientiert. 6. SchluBfolgerung Die GegenGberstellung der beiden Formen des fachspezifischen Dialogs zeigt, da~ sowohl die Lernsituation als auch die individuellen Kenntnisse des Lernenden Gber die Zweckm~Bigkeit der speziellen Dialogform entscheiden. Um zu erreichen, da~ das Auskunftlehrsystem in unterschiedli-
143
chen Unterrichtssituationen und fur Lernende mit unterschiedlichem Kenntnisstand geeignet ist, sind beide Dialogformen zu kombinieren. Deshalb liegt folgender Schlu~ nahe: Lernergeleiteter und systemgeleiteter Dialog sind nicht als sich ausschlie~ende Alternativen zu betrachten, sondern als sich erg~nzende Komponenten. Es scheint sinnvoll ein Auskunftlehrsystem so zu gestalten, da~ der Dialog weitgehend lernergeleitet abl~uft, aber im Hintergrund die systemgeleitete Form verfGgbar ist. So kann z°B. fttr den Lernenden, dem das Fachgebiet unbekannt, oder dem das System nicht vertraut ist, ein systemgeleiteter Dialog zur VerfGgung stehen, der ihn durch das fachsystematische Netz f~hrt und ihn nach einer gewissen Einarbeituug mit dem lernergeleiteten Dialog vertraut macht. Eine andere MSglichkeit ist, da~ aus dem lernergeleiteten Dialog jederzeit ein systemgeleiteter Dialog werden kann, wenn sich der Lernende Gberfordert sieht. 7. Literatur (I) Brunnstein, K., Datenstrukturen im Computer-GestGtzten Unterricht, GI-Fachtagung "Problemgegebene Datenstrukturen", Birlinghoven Februar 1973 (2) Carbonell, J.R., AI in CAI: An artificial intelligence approach to CAI, IEEE Transactions on Man-Machine Systems, vol. MMS-11 (1970), No. 4, pp. 190-202 (3) Haefner, K., Struktur und Bedeutung yon Infotheken als Basis des Probleml~sens und des Lernens im terti~ren Bildungsbereich, unver8ffentlichter Bericht, Universit~t Bremen, Januar 1974 (4) Hecker, 0., Das computerunterstGtzte Auskunftlehrsystem CALS fur die Programmiersprache BASIC, Diplomarbeit, Technische Universit~t Berlin, Berlin 1974 (5) Langebartels, R., Konzept und technische Realisierung eines computerunterstGtzten Unterrichtssystems fur die elementare Programmierausbildung, Dissertation, Technische Universit~t Berlin, Berlin 1974 (6) Martin, W., Einbeziehung der Lehrstoffstruktur bei einem Auskunftlehrsystem, Beitrag zur ACU-Tagung in Aachen, Februar 1974 (7) Weizenbaum, J., "ELIZA-A computer programm for study of natural language communications between man and machine", Comm. ACM (1966) vol. 9, pp. 36-45 (8) Zinn, K.L., Four viewpoints on Instruktional Use of Computers, Editorial IEEE Transactions on Man-Machine Systems, vol. MMS-11 (1970), Nr. 4, pp. 167-169
t44
Ausschnitt aus dem semantischen Netz des Fachgebietes "BASIC"
Y u~w.
I 1
'ogrammieriechnik
Erkl~rung
Legende :
In formations einheit en zu den Begriffen:
Ope~atoren :
zusammengesetzt
aus --.
(~
Datenzuor dnungen
-
Bestandteil yon
=:
~)
LET-Anweisung
-
verwendet
--~
(~)
INPUT-Anweisung
-
~ihnlich v e r w e n d e t
-
Vertiefung yon
(~
Arithmetischer
allgemeiner Beziehungsoperator (zur V e r b i n d u n g der didaktischen E b e n e n )
(~
Komma
(~)
Fragezeiehen
(~
IF-THEN
(~
Schleife
-
-
fiir
wie -~-4b-
Bild I
Operator
-Anweisung
AUSKUNFT + EDOR, Behandlung
ein
des
Programmsystem
anbietenden
zur
Lehrens
im
allgemeinen Dialog
R. P e t e r s e n Gesellschaft ffir Mathematik und Datenverarbeitung mbH Bonn (GMD)
Abstract AUSKUNFT ist ein allgemein verwendbares U n t e r p r o g r a m m ffir s t i c h w o r t g e s t e u e r te Informationsauswahl in einer h i e r a r c h i s c h s t r u k t u r i e r t e n Datenbasis, f~ir dialogmfiBige Darbietung ausgew~ihlter Information mit zeilen- und kontextorientierten PositionierungsmSglichkeiten, f[ir Druckaufbereitung durch Interpretation von Steuerzeichen im Text, und f[ir Druckausgabe ausgew~ihlter Information in einem Standardformat. Das Dateibearbeitungssystem EDOR, welches neben den [iblichen E d i t o r - F u n k tionen insbesondere die MSglichkeiten der Textverarbeitung und der Kommandop r o z e d u r e n enth~ilt,
kann vom Autor in mannigfacher Weise zur Erstellung und
Manipulation seiner Texte genutzt werden. Problem Im Informatik-Kolleg der GMD standen wir vor dem P r o b l e m , da~ die Benutzer einer EDV-Anlage in der Anwendung computergest[itzter Systeme f[ir die v e r schiedensten Anwendungsgebiete unterwiesen werden m u ~ e n .
Als Beispiele seien
genannt: H a r d - und Software allgemein, speziell Systembenutzung, Maschinenbedienung, Anleitung f[ir die Benutzung von Dialog-Anwenderprogrammen, insbesondere Datenbanksysteme, Software f~ir Planungszwecke, Software zu allen Unterrichtsinhalten eines Ausbildungsprogramms. Der e r s t e Versuch dieses Problem mit der klassischen F o r m des CUU, der tutoriellen Unterweisung durch computergestfitzte p r o g r a m m i e r t e In~struktion zu lSsen, wurde s e h r bald verworfen, da es dem Benutzer, abgesehen von den Nachteilen der p r o g r a m m i e r t e n Instruktion, zu unbequem war, vor einer s p e z i fischen Benutzung der EDV-Anlage, i m m e r e r s t an einem vorbereitenden Kurs teilnehmen zu mfissen.
146
Dies ffihrte dazu, daft in den einzelnen Gebieten individuelle LSsungen p r o b i e r t wurden,
z.B.
das S y s t e m k o m m a n d o
HELP,
das allerdings nur das B e t r i e b s -
s y s t e m etwas g e s p r ~ c h i g e r jedoch nicht verstfindlicher machte. D i a l o g p r o g r a m m e wurden, urn sie selbsterkl~irend zu machen, mit zusfitzlichen Erkl~rungen v e r sehen, welches sich nachteilig auf den P r o g r a m m u m f a n g auswirkte.
Aufterdem
m u f t e dieses P r o b l e m bei jedem D i a l o g p r o g r a m m wieder neu gelSst ( p r o g r a m miert) werden.
H i e r a u s e r g a b e n sich die folgenden Forderungen:
Es sollte ein P r o g r a m m entwickelt werden, welches p r i m f i r in Verbindung m i t einem D i a l o g p r o g r a m m die Funktion des anbietenden L e h r e n s leistet. sollte eine L e h r s t r a t e g i e ,
die auf f o r s c h e n d e s ,
Hierbei
z i e l g e r i c h t e t e s und selbst~indiges
L e r n e n abzielt, i m p l e m e n t i e r t werden. Das Programm smite mSglichst allgemein, d.h. f[ir alle oben genannten Themen einsetzbar sein. Die Kommandos,mit denen der Lernende das Programm steuert, sollten einfach, eindeutig und leicht erlernbar sein. Andererseits sollten sie mSglichst flexibel und nicht spezifisch auf ein Thema zugeschnitten sein. Fazit:
Es wurde ein a l l g e m e i n v e r w e n d b a r e s , s i t u a t i o n s g e s t e u e r t e s Auskunfts-
s y s t e m gew[inscht.
Konzept Zun~chst tieg± es nahe, f[ir ein A u s k u n f t s s y s t e m die bekannte Technik des I n f o r m a t i o n - R e t r i e v a l anzuwenden. plexe Suchanfragen zu stellen.
Bei d i e s e r Technik ist es erlaubt, beliebig k o m Um die F o r d e r u n g nach einfachen, teicht e r l e r n -
b a r e n Kommandos zu erffillen, kSnnte m a n die F o r m u l i e r u n g der Suchanfrage dialogm~iftig unterstiitzen.
Aber ein s o l c h e r Dialog is[ weitgehend Selbstzweck
und lenkt den Benutzer yon s e i n e m eigentlichen Ziel, tier Informationsgewinnung, ab. Aus diesen Gr[inden haben wir den Weg des schrittweisen,
situationsgesteuerten
Auskunftdiatoges gew~ihlt. Dem Benutzer wird nach jeder Eingabe (Suchbegriff) Auskunft e r t e i l t ,
in der er dann w e i t e r e n Hinweisen folgen kann. Auch auf diese
Weise besteht die MSglichkeit k o m p l e x e r Anfragen, jedoch dutch s c h r i t t w e i s e V e r f e i n e r u n g und nicht durch Vorgeben eines k o m p l i z i e r t e n Suchausdrucks. Die g e s a m t e Information zu einem der oben angegebenen T h e m e n wird Text ge-
147
nannt.
Ein Text ist in Einheiten,
genannt Abschnitte, unterteilt,
wobei jeder
Abschnitt selbst wieder Abschnitte enthalten kann; insbesondere kann der Text selbst als Abschnitt aufgefa~ werden.
Diese Struktur ist yon einem gegliederten
Buch her allgemein bekannt. Der Text hat also eine lineare Struktur, wird aber durch die Unterteilung als h i e r a r c h i s c h interpretiert. Stichworte zugeordnet werden.
Allen Abschnitten kSnnen
In u n s e r e m Konzept ist es also nicht vorgesehen,
Stichworte einzelnen Stellen im Text zuzuordnen, sondern nut ganzen Textabschnitten. Daraus ergibt sich, da~ es einerseits elementare und meist recht kurze Textabschnitte gibt, a n d e r e r s e i t s besteht nach diesem Konzept die MSglichkeit, Stichworte auch grSl~eren z u s a m m e n g e s e t z t e n Abschnitten zuzuordnen. Bei dem Zugriff zu Textabschnitten unter Verwendung yon Verweisen (Listen yon Stichworten) ist tier Benutzer nicht an die lineare (hierarchische) Anordnungss t r u k t u r des Textes gebunden, sondern kann in beliebiger Reihenfolge durch das Netz yon Verweisen navigieren. AuBerdem bietet die vorhandene tineare Struktur des Textes die MSglichkeit, ihn leicht in Buchform auszudrucken.
Anwendung AUSKUNFT kann als U n t e r p r o g r a m m an beliebige D i a l o g p r o g r a m m e angeschlossen werden, urn diese durch gezielte Auskunfterteilung selbsterklfirend zu machen. Die Dialogf~ihigkeit wird wesentlich erh5ht, wenn in Abh~ingigkeit der momentanen Dialogsituation Auskunft erteilt wird. Hierzu einige Beispiele: 1.
Ein Benutzer befindet sich bei der Anwendung eines beliebigen Dialogprog r a m m s in einem Fehlerdialog.
T r o t z der ausgegebenen Fehlermeldung ist
der F e h l e r weiterhin unklar. Jetzt werden zusfitzlich Erkl~rungen verlangt (innerhalb der GMD wird ffir dieses Kommando standardm~iBig das F r a g e zeichen verwendet), und man gelangt gezielt zu dem Abschnitt der B e n u t z e r anleitung,
der die Situation n~her erkl~rt und Hinweise zur Behebung des
F e h l e r s gibt. 2.
In einer bestimmten Dialogsituation sei nut ein b e s t i m m t e s Kommando m5glich. Wenn unter diesen Umst~nden Hilfe gewfinscht wird, gelangt man zu dem entsprechenden Abschnitt der zugehSrigen Kommandobeschreibung.
148
3.
Bei einer Dialog-Formularsprache rator (IREG) im Dialog auf dem ben.
Der
der GMD
erfragt.
Bestehen
benutzt wird),
Dabei
Bildschirm
(wie sie beim
wird
dem
vorgelegt,
Unklarheiten,
das entsprechende
Vorteil
der situationsgesteuerten
in diesen
schaffen, auch
Erkl~rungen
Lernenden
in der Benutzung
zweckmfii~ig,
einem
systeme
sog.
Netzplantechnik konzipiert
etc.. Solche
werden,
vertraut
Modellsysteme
werden
Nachdem
gemacht
hat, ist dann gegebenenfalls Auskunfterteilung
in Abh~ingigkeit
gelangt.
Anhand
von
Auskfinfte be-
betreffen,
Systeme
oder die
ist es ffir den
~iberschaubaren
zu machen.
Subset
Als Themen
Relationen,
Simulation,
durch Auskunft
Planspiele, so klar
selbsterkl~irend
sich mit dem
auch das eigentliche
des Sy-
ffir Modell-
sollten in ihrer Struktur
der Lernende
selbsterkl~irend
dal~ der Be-
informieren.
dab sie ohne Schwierigkeit
kSnnen.
sondern
komplexer
Mengenlehre,
gemacht
ihn mR
Fragen
einge-
ausgeffillt wird.
darin,
der Ausgangssituation
besonders
Modellsystem, Logik,
mul~,
Erkl~irungen
sich zunfichst mit einem
seien genannt:
offenbar
Benutzer
Formular
fiber einen Para-
kann er sich dann noch weitere
fiber g~inzlich andere
Ffir die Einfibung
stems,
gew[inschten
die das Informationsbedfirfnis
"sprunghaft"
lie~
Gene-
Parameter
Fragezeichen
pr~izise formulieren
der Situation zu den vermutlich Verweisen
die fraglichen
Feld mit dem Auskunft
vom
ein auszuftillendes
so erh~ilt er gezielt Auskunft
wenn
nicht erst seine Frage
mu~
Report
alle Parameter
Benutzer
under
meter,
nutzer
werden
interaktiven
Modell
komplexe
vertraut
System
f~ir
geworden.
Kommandos Im folgenden
wird
l~iutert. Am
Ende
die Wirkung
der wichtigsten
ist die Syntax
Kommandos
aller z. Zt. verffigbaren
yon AUSKUNFT Kommandos
er-
in BNF
angegeben. Die
"Grundfunktion"
desselben, kann
genannt
Sichtfenster,
fiber den ganzen
entweder einer
ist das Zeigen
durch Vor-
Zeichenkette
Die auf dem weise. merkmal
Jeder
Abschnitt bzw.
eines Abschnitts,
am
Bildschirm
verschoben
(kontextorientiert);
Bildschirm solche
des Textes
sichtbare
ist entweder (z.B.
I. 3.2),
sichtbar
werden.
R[ickw~irtsbliittern jeweils
Information
wobei
nur ein Ausschnitt
ist. Das
Sichtfenster
Die Positionierung
(zeilenorientiert) innerhalb
geschieht
oder durch
Suchen
eines Abschnitts.
enth~tlt in der Regel weitere
eine Abschnittsbezeichnung, oder ein freies Stichwort,
d.h.
Ver-
ein Sortier-
welches
z.B.
durch
I49
Voranstellen des Zeichens > im Text als solches gekennzeichnet ist. In beiden F~illen kann der Verweis direkt im Verweiskommando verwendet werden. Wird als Kommando ein unvollstfindiges Stichwort angegeben, so werden alie Stichworte, die mit der eingegebenen Zeichenkette beginnen, zur Auswahl am Bildschirm ausgegeben, sofern mindestens 2 Stichworte mit dieser Eigenschaft vorhanden sind. Gibt es genau eins, so wird dieses als eingegeben betrachtet, andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Beispiel: Ausgabe:
E ingabe: INDEX
INDEXANDERUNG INDEXGENERIERUNG INDEXLANGE INDEXMODUS
Durch geschickte Wahl von Stichworten hat der Autor, wie aus dem obigen Beispiel schon ersichtlich, selbst zu definieren:
die MSglichkeit, beliebige neue AUSKUNFT-Kommandos
z.B. bei der Auskunft zu einer P r o g r a m m i e r s p r a c h e die
Kommandos SYNTAX, ERKL, BEISP durch s y s t e m a t i s c h e Verwendung der Stichworte (z. B. SYNTAX-PRINT, SYNTAXGET, ERKL-GOTO, BEISP-PRINT, . . . ) . Das Pseudoauskunftskommando BEISP liefert dann eine Stichwortliste aller vorhandenen Beispiele (f[ir einen L e r n e r , . der es bevorzugt, an Beispielen zu lernen). Wird nur das Kommandozeichen Punkt (.) eingegeben, so bedeutet dies, dab das Stichwort aus der leeren Zeichenkette besteht, was dazu f[ihrt, dab alle zum Text gehSrigen Stichworte zur Auswahl am Bildschirm ausgegeben werden. Der durch die Verweiskommandos vollzogene Weg (Folge von Abschnitten) wird dynamisch gespeichert.
Mit dem Zur[ick-Kommando wird genau der zuletzt aus-
gef[ihrte Verweis zur[ickverfolgt. Dies unterst[itzt direkt das zielgerichtete, f o r schende Lernen. Die Wirkung des Drucke-Kommandos ist abh~ingig yon der Dialogsituation; es wird i m m e r nur der momentan (z.B.
durch ein Verweiskommando) ausgewfihlte
Abschnitt in einem S t a n d a r d - F o r m a t ausgegeben.
150
Autorunterstfitzung Ffir die Erstellung EDOR Die
eines Textes
steht dem
Autor
das Dateibearbeitungssystem
zur Verffigung. "Grundfunktion"
Bildschirm. durch
yon EDOR
Die jeweils gezeigten
einfaches
auch g~nzlich
iJbertippen,
Position am
eingeffigt werden).
Einsatz
methode selben bzw.
kSnnen
kann
aber auch aIlgemein
und leichtere Orientieerreicht. Gruppenzugriffs-
deren Satzschlfissel
beginnen,
"Hin-
mR
der-
als eine "Indexgruppe" werden.
Datei eine beliebige Hierarchie
definiert und erstellt werden.
Datei abgebildet,
jedem
indem kSnnen
Autor
auch dessen
sollen neue S~tze
verwendbaren
Datei,
einer einzigen (ISAM-)
hierarchische
mando)
ge~indert oder
aufgefa~t und als eine Datei ffir sich bearbeitet
Die im Text vorhandene
Gruppenindizes
hier
der Fehtbedienungen
genannt Gruppenindex,
Dateien
(z.B.
Satz wird eine schnellere
S~itze einer (ISAM-)
innerhalb
yon (Gruppen-)
Der
Kommandos
"Sicht" in die Datei und das direkte
und eine Verringerung
als "Gruppendatei"
werden.
yon Zeichen
Inhalt eines Kommandos
gewertet
die st~ndige
einer eigenen,
(GAM)
dem
als Parameter
Durch
Zeichenfolge,
Dadurch
einer Datei am
dann ohne besondere
Einf~igen oder L~schen
einen bestimmten
rung des Autors Durch
S~itze kSnnen
wird auger
Bildschirm
a~
eines Ausschnittes
gel~scht werden.
Bei der Kommandoeingabe
zeigen"
ist das Zeigen
z.B.
Struktur wird
Abschnitt
direkt mittels GAM
eine Gruppendatei
Abschnittsbezeichnungen
AbschnRts
wird.
(Sortiermerkmale)
hat also nur jeweils eine Gruppendatei
und den Inhalt des zugehSrigen
zugeordnet
auf die Als
verwendet
zu ~ffnen (Offne-Kom-
in diese einzuffigen (EinlUge-
Kommando). Genauso
teicht wie das Erstellen
der Datei.
Hierzu
ffigung. W~ihrend
stehen dem beim
ist auch das Andern
Autor
das Kopier-
ersten der zu kopierende
den Stelle in der Datei eingeffigt wird, bietet das zweite die M~glichkeR, schnittsinternen
Satzschlfissel
wird die in diesem
Abschnitt
ein komplettes
Kommando).
MR
vorhandene
Kommando
Textabschnitt
Kommando",
und dem
d.h.
Konzept
werden,
der ab-
Datei zu retten,
dabei
nicht zerst~rt.
ein Kommando, sind,
zur Ver-
generiert
unter Beibehaltung
(Gruppen-)
Struktur
an der entsprechen-
neue Satzschlfissel
tiefere Struktur
TextverarbeRungsprogramm
diesem
und Rette-Kommando
einen Abschnitt
in eine andere
Es steht ein "programmierbares meter
wobei
der hierarchischen
dessen
Para-
zur Verffigung (Such-
der Kommandoprozeduren
151
sind viele Textverarbeitungsprobleme zu 15sen. Anhand yon Beispielen soil ein Eindruck der vielf~iltigen MSglichkeiten gegeben werden. 1.
Substitution yon Worten oder Abkfirzungen.
2.
Randausgleich und Umbruch yon Texten.
3.
Erstellung einer Stichwort-Tabelle, sofern eine Stichwort- und Abschnittskennzeichnung im Text vorhanden i s t .
4.
Auswertung der bei AUSKUNFT anfaIlenden L e r n e r d a t e n ,
die durch das all-
gemein verwendbare U n t e r p r o g r a m m ACCT gesammelt und in einer Datei gespeichert werden. W~ihrend der Texterstellung ist es jederzeit leicht mSglich, sich die momentan bearbeitete Gruppendatei (Textabschnitt) mit AUSKUNFT zeigen zu lassen.
Dies
ist insbesondere im Hinblick auf die mSglichen Steuerzeichen zur Textaufbereitung s e h r nfitzlich. Dabei wird AUSKUNFT durch das Ausffihre-Kommando, das den Anschlul~ geeigneter F r e m d p r o g r a m m e an EDOR ermSglicht, aufgeruf~n. Eine weitere Verwendung ist der AnschluB von interaktiven Modellsystemen und S p r a c h p r o z e s s o r e n , die jeweils die in EDOR erstellte Datei welter v e r a r b e i t e n s oIlen.
Erfahrungen Das AUSKUNFT-System hat sich innerhalb der GMD als Standard zur c o m p u t e r gestfitzten Anleitung bei Verwendung s~imtlicher GMD-Software durchgesetzt.
Es
wird insbesondere im Informatik-Kolleg zur Unterstfitzung des Unterrichts nnd des selbst~indigen Arbeitens der Lernenden eingesetzt. Die dabei g e s a m m e l t e n Erfahrungen werden f[ir die Weiterentwicklung herangezogen.
I52
Syntax der A U S K U N F T - S p r a c h e
::=
< AUSKUNFTSKOMMANDO>
< KOMMANDO>
!
[
< KOMMANDO > ::=
< KOMMANDO >
< AUSKUNFTERTEILUNG > [ < AUSKUNFT B E E N D E N > ] < ZEILENORIENTIERTE POS.> I < K O N T E X T O R I E N T I E R T E POS.> t < ABSCHN. -VERWEIS > ! < STICHW. - V E R W E I S > I
< VERWEIS ZURi3CKVERFOLGEN> ] < AUSKUNFTERTEIL < AUSKUNFT
UNG>
BEENDEN>
::=
< DRUCKAUSGABE> ?
::=
H
::~:
. < zAHL> +-!-+
::=
S, "" (
< ZEILENOR!ENTIERTE" POS.>
I - l + l
I *+
l -- I
< KONTEXTORIENTIERTE POS.>
-VERWEIS>
::=
<STICHW.
-VERWEIS>
::=
] S
]
] S? I ()
< STICHWORT> I < STICHWORT>
ZURi3C K-
VERFOLGEN>
>
< ABSCHN
>
::=
Z
::=
S
::=
::=
I ]
< ST IC HWORT>
::=
< ZEICHENKETTE >
< ZAHL
::=
::=
::=
<Buchstabe>
]
::=
<Buchstabe >
I
< Zfffer>
>
< ZEICHENKETTE
>
]
]
<Sonderzeichen> ::=
Weitere
ErlSuterungen
]
zu dieser Syntax finden Sie in der Benutzeranleitung
(1).
153
Literatur (1)
Petersen, R.
AUSKUNFT, Unterprogramm zur einheitlichen Behandlung der Auskunfterteilung im Dialog Beaut zeranleitung
(2)
Petersen, R.
ACCT, Sammeln yon Accounting-Informationen Programmbeschreibung
(3)
Szalay, G.
Das Dateibearbeitungssystem EDOR Benutzeranleitungen ffir Anf~nger, Normalbenutzer und Fortgeschrittene
BEMERKUNGEN
ZUM MODELLBEGRIFF Joachim
UND ZUR REALISIERUNG
VON MODELLEN
W. Schmidt
Instltut fGr Informatik der Universit~t Hamburg
Eine der grundlegenden Bereich
Voraussetzungen
ist die F~higkeit
mit Hilfe yon Beobachtungen vit~t,
d.h.
erzeugen.
Weiterhin
experimentelles
muB er in der Lage sein, Zust~nden
yon Gagn@s Lernhierarchie
aufgrund
auszubilden
seiner Umwelt
~2] entspricht
und Begriffsbildung
im kognitiven
Gber seine Umwelt
oder dutch eine gezielte
Sinne
eigene innere Zust~nde
ihm unterscheidbaren straktion
Informationen
zu gewinnen
durch ein im weitesten
nen Wahrnehmungen
f~r Lernprozesse
des Lerners,
zu
der verschiedeund sie den von
zuzuordnen
Eli. Im Sinne
diese F~higkeit
auf der Grundlage
Akti-
Vorgehen
der der Ab-
multipier Diskrimina-
tion. Eine weitere der Umwelt
wichtige
Voraussetzung
beobaohteten
men, die diese ZustandsHberg~nge
Zust~nde
System R Regeln gibt,
fdhren auf den Begriff
oder die Struktur hen" verstanden (interner)
dab aufgrund
der in
Angestrebt
wird ein Satz
dab es fur alle Zustands~berg~nge deren Anwendung
in einem System M zu zugeordneten
Uberlegungen
darin,
Regeln gebildet werden k~n-
beschreiben.
yon Regeln mit der Eigenschaft, einem gegebenen
besteht
Zustands~nderungen
in
auf zugeordnete
Endzust~nden
f~hrt.
Diese
des Modells M fHr das Verhalten
einer Umwelt R ~ 3 ~ • In diesem Sinn kann nun "Ler-
werden als der Vorgang
Modelle mit dem Ergebnis
der Bildung
solcher abstrakter
ihrer Verf~gbarkeit
und Anwendbar-
keit. Der h~ufig beobachtete dellen
Vorgang
der Externalisierung
ist zum einen darin begrNndet,
macht w e r d e n plexit~t
sollen,
z~
anderen
dab Modelle
sind Modelle
nur noch mit Hilfe externer
Mittel
yon internen
Mo-
kommunizierbar
ge-
ab einer gewissen Kom-
zu speichern und zu benut-
zen. im erfahrungswissenschaftlichen "Analogiemodelle"
Bereich
von besonderer
einem Bereich R und einem Analogiemodell Gesamtheit richtig mus).
bzw.
sind
eine Teilmenge
(vollst~ndiger
Solche Analogiemodelle
ist die Benutzung
Bedeutung.
M A sind v o n d e r
der in R geltenden
bzw. partieller werden
sogenannter
Die Beziehungen Gesetze
nomologischer
insbesondere
zwischen
Art,
dab die
auch in M A isomorphis-
zum Zwecke
der Repro-
155
duktion von Abl~ufen in einer schwer zug[nglichen Umwelt oder zur Vorhersage yon Ereignissen konstruiert bzw. herangezogen. Die in der Vergangenheit nahezu ausschlieBlioh verwendeten meehanischen M o d e l l e b e s i t z e n den gravierenden Nachteil,
dab ihre materielle
Representation die Modellerstellung und -benutzung erschwert Klasse der modellierbaren Bereiche stark einschr~nkt. solchen "hardware-L6sungen"
und die
Im Vergleich zu
bieten die mit Hilfe (digitaler bzw. ana-
loger) Rechenmasohinen realisierten Modelle eine Reihe augenf~lliger Vorteile: -
die Programmiersprachen
erm~glichen eine problem- und benutzer-
orientierte Reprisentation, - die Klasse der auf Reehenmaschinen ausfHhrbaren Abliufe ist die aller algorithmisch angebbarer, - heutige Reehenmaschinen verfHgen Uber Rechengesehwindigkeiten, Speichergr~Ben,
Ein/Ausgabe-Ger~te
und Betriebsformen,
(insbesondere Siohtgerite)
die in weiten Grenzen die Bildung realisti-
scher Modelle und eine ~konomisehe Benutzung erlauben. Diese AusfHhrungen ~ber den Vorgang der Modellbildung und die Bedeutung einer Modellbenutzung
stehen in engem Zusammenhang mit bestimm-
ten zeitgemiBen Interpretationen des Wesens der Datenverarbeitung
(vgl. C.A.R. Hoare [4 3 ). Die im Hinblick auf die Informatik ebenfalls bedeutsamen Begriffe "semantisches Modell" und "mathematisches Modell" sollen an dieser Stelle nicht niher diskutiert werden (vgl. W. StegmHller ~5~
).
I. Definition des Model!be~riffes Klir ~ 3 ~ definiert als ein Verhaltensmodell M einer Realit~t R "every system M with it's input and output mapping,
in which all stimuli of
system R are transformed - after performing the input and output mapping - in such a manner that they evoke the same responses as in system R". FUr den Bereieh der angewandten Wissenschaften weist Edmundson ~ 6 ~ darauf hin, daB, basierend auf unterschiedlichen Theorien (Kalk~le), im allgemeinen fdr dieselben ( p h y s i k a l i s c h e ~ P h ~ n o m e n e je nach Fragestellung mehr als ein Modell gebildet werden kann; zum Zwecke ihrer
156
[m
real i ty
stimul~s
response
I
.....
utput mapping
k Unterscheidung
sollre man deshalb
rie T) einer Rea!it~t
Die Bedeutung betont: sofern k~nnen,
eines Model!s
informationelle
einem Objekt M und einem Objekt R Analogien Beziehungen
Verhaltensweisen
geeignetere ziehungen
fHr seinen Benutzer wird yon Klaus [ 7 ~
ist M fur ein Modellsubjekt
Eine weitergehende~
(Modelle mit T h e o -
R sprechen.
"Wenn zwischen
bestehen,
von T-Modellen
B (Benutzer)
zwischen
yon B gegen~ber
f~r die Verwendung
Festlegung
... ein Modell,
B und M dazu beitragen
R zu beeinflussen."
im vorliegenden
Zusammenhang
eines Modells [ 8 ~ umfaSt die Angabe der Be-
zwischen Modell
und
- ReallZ~t - BenuZzer
(Zweck)
- Transformationsregeln - Representation
(Kalk~l;
Algorithmus)
(Zeichenvorrat)
- Exekutionsmeohanismt~s
(Zeichentr~ger,
Dabei
Prozessor).
steht der Benutzer
(B) im allgemeinen
in einem
Interpretationszusammenhang mit der Realit~t M6glichkeit
(R). Die
zur Exekution
(P) eines Modells
h~ngt we-
sentlich yon den Transformationsregeln Representation allgemeinen
bestehen weitere
gegenseitige
Beziehungen.
(T) und ihrer (Z) ab. Im
157
2. Die Rolle von Modellen Bei der Verwendung lich verschiedene
in Lernprozessen
von Modellen Aktivit~ten
a) die Modellerstellung, bildung, rens,
in Lernprozessen
des Benutzers
verbunden
der Hypothesenbildung,
Axiomatisierens
b) die Modellbenutzung
Formalisie-
Ausf~hren
und Interpretation
bildet mit der erstgenannten lichkeit
der Begriffs-
des Regellernens,
einer Realit~t
yon Ergebnissen. als "Simulation"
entwickelt
In einem CUU-System
und
in dessen Ver-
werden kann, wenn die M~g-
yon Vorhersagen
Hypothesen
zu best~tigen
Rollen
ler oder vom System eingenommen
(die je nachdem vom Lehrer,
(vgl. Abb.
Eine erste Funktion
in einem derartigen
in der Auswahl
und Erzeugung
Modells
(Rolle
er zum Aufbau Gegenstand ben~tigt.
als
(Ersatz-)
dieses
des Ablaufes
Probleml~sungsprozess
entsteht.
dieses Modell
Nun wiederum
als Ausgangspunkt
(und damit die zu erwartende
sicherzustellen)
die
Modells ~ber den gew~hlten -
Vorgehensweise
dab dab
besteht fdr wei-
Transitivit~t
oder es mit dem Ausgangsmodell
gleichen und so - in Grenzen - den Lernerfolg le 4). Die hier skizzierte
zur Verf~gung,
in einer Form externalisiert,
Programmversion
zu verwenden
Dieses Modell
(Rolle 3) k~nnte darin bestehen,
interne Modell
die M~glichkeit,
tere Benutzer
Lernsituation
Realit~t und stellt dem
der Information
(internen)
Eine weitere Funktion
eine lauff~hige
vom Sch~-
folgender-
(Rolle 1) besteht
des Lernstoffes.
- und dies ist der eigentliche
der Benutzer im Prinzip
Lehrsystem
eines f~r eine spezielle
die Gesamtheit
eines eigenen
schematisch
I).
f~r ein Teilgebiet
2) im weiteren
im Dialog
und
kann man deren Verwen-
werden k~nnen)
maBen verdeutlichen
geeigneten
durehzuf~hren
oder zur~ckzuweisen.
auf der Basis yon Modellen
dung anhand verschiedener
dabei
bezeichnet
Prozess,
besteht,
dementsprechend
Benutzer
(Herstellen
der Transformationen
einen iterativen
c) einen Test auf Richtigkeit
dlent
und
mit den Phasen Initialisierung
Die zweite Phase wird im allgemeinen lauf ein Modell
mit den Vorg~ngen
und Externalisierens
der Antezedenzbedingungen), (Berechnung)
sind zwei grunds~tz-
zu unterscheiden:
zu verifizieren
zu ver(Rol-
wird in der Praxis nur
158
~
'
4lP Eingabe (stimuLus)
i----
~'~ Ausgabe ( reponse )
( die Ersatz- [__ realit~t '),,,,,,[--i
~~
[--
,-~-
~
~ _ _ . ] ' tn, te0,.rnes Mode[t' ~ !
( ~o,.~ )---q,
~ Abb.
, .,oo7-o..,.. L
/
........
Ex~:~bM:kdtIe;[ .
I
Verwendunq von Modellen
in lernergesteuerten
partiell zu verwirklichen
CUU-Systemen
sein; einige Anforderungen an @in solches
CUU-System sollen im folgenden diskutiert werden.
159
3. Anforderun~en an ein CUU-System auf Modellbasis
Eine Reihe konkreter Anforderungen an ein Lehrsystem der beschriebenen Struktur lassen sich, je nach Funktion
(Ro!le), die der Benutzer
eines solchen Systems jeweils ausNbt, unterscheiden;
sie richten sich
insbesondere an folgende Systemeigenschaften: a)
Dialogf~higkeit des Systems,
b)
Hiifen bei der Modellimplementierung,
c)
Unterst~tzung des Probleml~sevorgangs.
Im nachfolgenden Abschnitt werden diese Anforderungen und Ans~tze zu ihrer Realisierung
am Beispiel der "Bewegung wechselwirkender K~rper"
diskutiert. Eine der Aufgaben steht darin,
(Rolle I) bei der Bearbeitung eines Lehrgebiets be-
ein der entsprechenden Lernsituation angemessenes Teil-
problem auszuw~hlen, genauer: ner zu realisieren,
ein Modeil zu bestimmen und auf dem Rech-
welches Informationen Nber die Ph~nomene des ge-
w~nschten Teilgebietes zur VerfNgung stellen kann. Wird diese Aufgabe vom Lehrer wahrgenommen,
so liegt es nahe,
sie mit
Hilfe einer im Rahmen des CUU-Systems verfNgbaren Programmiersprache zu l~sen. Anforderungen an solche Sprachen seien hier nut insofern erw~hnt, als es m~glich sein sollte, die Eigenschaften realer Objekte, die Beziehungen Prozesse,
zwischen ihnen und die in der Realit~t ablaufenden
soweit sie modelliert werden sollen, mit Hilfe geeigneter
Datenstrukturen,
Operationen und Kontrollstrukturen
in einer dem Pro-
blem angemessenen Weise zu beschreiben. Die Entscheidung,
welches Modell aktuell ausgew~hlt werden soll,
trifft der Lehrer auf der Grundlage seiner Annahmen ~ber den Kenntnisstand und die Arbeitsmethoden der Schiller. Die Frag~drdigkeit dieser Annahmen ist eine der Haupteinw~nde gegen "lehrergesteuerte"
CUU-
Systeme. In lernergesteuerten Systemen fallen die Aufgaben der Bestimmung und der "Erzeugung" des fur die augenblickliche Lernsituation geeigneten
160
Modells
dem Sch~ier
zu; der Lehrer bzw. das Lehrsystem
sung dieser Aufgabe
durch methodische
und didaktische
werden Hilfen
die L~erleich-
tern. Erfolgreiche
Ans~tze
(Modellbestimmung) memory ~ 9 ~ )
f~r eine Unterst~tzung
und J.D. Wexier
F~r die LSsung des anderen ten Modells
in Betracht.
des Modells
Algorithmus
networks
elm Programm)
der Erzeugung
Systeme:
in der Dialogphase
des so bestimm-
die Methode
der Kodie-
naturgem~B
des Systems;
sie kann
Arten gel~st werden.
die Gesamtheit
der Programme
wird lediglich
ist bereits
eines davon ausge-
und
generative
Systeme:
ten Dialogs
im Verlauf
des zur Modellbestimmung
wird soviel Information
erzeugt,
sieh aus in der Lage ist, das dadurch Programm Die Benutzung
gefHhr-
dab das System von
eindeutig
festgelegte
zu generieren. des ausgewihlten
der schrittweise Funktion
, vg!. auoh
(vgl.E12~,E13~)
selektive
Modells
zur Informationserzeugung
Aufbau des eigenen internen
in einem Lehrsystem
Dabei werden
(semantic
einer geeigneten Representation
ist Aufgabe
existent, w~hlt,
EI0~
dutch den Benutzer
auf zwei verschiedene
Man unterscheidet
b)
Teilproblems
Die Bereitstellung
(hier:
grunds~tzlich
a)
(information
kommt im Fall der Lernersteuerung
rung des entsprechenden nicht
bei der ersten Teilaufgabe
liegen vor und gehen auf M.R. Quiliian
und
Modells
ist die zentrale
Aspekte
der Modellbenut-
(Rolle 2).
zwei grunds~tzlich
verschiedene
zung deutlioh:
a)
ein externes Modell, und verf~gbar
das mit Hilfe
realisiert
ist, wird als eine Informationsquelle
die zum Zwecke der Bildung Benutzer
des Rechners
zeitweilig
eines internen Modells
eine andere Realit~t
ersetzt
befragt, dutch den
(simulierte
Realit~t),
b>
ein internes Phase
Modell - soweit bereits
dazu benutzt,
externen Modells
existent
es durch Vergleich
sehrittweise
- wird in dieser
mit dem Verhalten
auszubauen
des
und zu validieren.
161
Dieses Wechselspiel zwischen der Befragung eines externen Modells und der Erstellung und Validierung eines internen Modells stellt die eigentliche Grundlage der Verwendung von Modellen in computerrealisierten Lehrsystemen dar. Dabei soll das befragte Modell die Ph~nomene des modellierten Realit~tsausschnitts unter mSglichst uneingeschr~nkten Fragestellungen reproduzieren (Beispiel: der zeitliche Verlauf des Wurfes eines KSrpers in Abh~ngigkeit von beliebigen Randbedingungen) und die typischen Eigenschaften des Exekutionsmechanismus (hier: Berechnung diskreter Werte der Bahnkurve auf einem digitalen Rechner) in den Hintergrund treten lassen. Die Form der Ausgabe (etwa als Bahnkurve auf einem Bildschirm) soll den Benutzer in der Interpretation der Modellaussage im Hinblick auf Abl~ufe in der Realit~t ("der geworfene Stein") unterstGtzen. Die fGr den Benutzer wesentliche ProblemlSsungsaufgabe der Erstellung und Validierung seines internen Modells kann vom Lehrsystem erlelchtert werden durch Unterst~tzung in a) der Hypothesenbildung auf der Grundlage geeigneter Daten, b) der Wahl kritischer Bedingungen und geeigneter Verfahren fGr den Test der gebildeten Hypothesen und deren Durchf~hrung. FGr die Externalisierung eines internen Modells (Rolle 3) kommt die MSglichkeit einer Kodierung des gefundenen Algorithmus dutch den Lernenden in der Regel nicht in Betracht (Programmieren ist im allgemeinen nicht eines der Lernziele). Die Kodeerzeugung muB in diesem Fall vom System geleistet werden, wobei der Programmierer lediglich die Problembeschreibung (das "was"), nicht abet der LSsungsablauf (das "wie") spezifiziert. Ein solches Vorgehen wird auch als "deklarative Programmierung" bezeichnet und gehSrt zu den aktuellen Fragestellungen im Bereich der kGnstlichen Intelligenz~4~. Die deklarative Programmierung und die oben erw~hnte generative Programmierung sind im Grunde zwei Seiten ein und desselben Problems, betrachtet einmal aus der Sicht des Benutzers, zum anderen aus der des Systems. Von diesem Standpunkt aus hat der Dialog zwischen Benutzer und System eine Doppelfunktion: dem Benutzer ermSglicht er die Deklaration des zu 18senden Problems, dem System stellt er die Information zur VerfUgung, die es zur Generierung des die Probleml~sung
162
darstellenden
Programms
Diese auf dem Rechner ten Modells
exekutierbare
Version des vom Benutzer
kann nun mit dem Modell des eingangs
ches verglichen
werden
des Tests mit Hilfe se!bst,
ben~tigt.
(Rolle 4). Dies kann gesehehem
"kritischer
Daten"
Eigenschaft,
beider Modelle
Ans~tze
in Richtung
werden oder lediglieh
auf Beweise
grammen und damit der Korrektheit
auf der Ebene
Dabei kann das gleiche ~in/
gefordert
dab das eine Modell Teil des anderen
Weitergehende
gebilde-
Teilberei-
, sei es dutch den SchHler
den Lehrer oder dutch das System.
Ausgabeverhalten
gew~hlten
ist.
der Gleichheit
der gefundenen
die
L~sung
von Pro-
sind denkbar
( gl. 4. Bemerkun~en
zur Realisierun~
Die oben angef~hrten Modei!en den.
Anforderungen
und M~glichkeiten
Problemkreis
yon Modellen an CUU-Systeme
zu ihrer L~sung
der "Bewegung weehselwirkender
In einer Hinsicht
im Rahmen der klassischen fe eines einzigen ohungen E 1 6 J
dener Teilchen Andererseits
Physik
Formalismus
) beschreiben
grundversehiedene
(insbesondere
(Hamiltonsches
und erkl~ren.
Ph~nomene
in elektrischen - insbesondere
tion und Integration
besonders
Dazu geh6ren
Feldern"
geeignet, mit Hil-
Lagrange-Gleiso scheinbar
die "Bewegung
gela-
oder "Pendelschwingungen".
Realisierung
im Bereich
wet-
Beobaohtungen
der Meohanik)
Prinzip,
wie der "freie Fall",
an dem
diskutiert
unterschiedlicher
stehen einer umfassenden
sehe Prebleme
K6rper"
scheint dieses Beispiel
denn es l~Bt sich eine gro~e Anzahl
auf der Basis von
sollen beispielhaft
erheblieheprakti-
der symbolischen
Differentia-
- im Weg.
Beispiel: Lernziel:
der ~Wurf auf der Erdoberf!~che" Wechselwirkung
Vorkenntnisse:
Der Ausgangspunkt des allgemeinen "Erkl~rung"
f~r die Bewegung wechsel-
K~rper.
des Probleml~sungsprozesses
Lagrange-Formalismus
per, das Ziel besteht
der
zweier K~rper,
der Lagrange-Formalismus
wirkender
als Spezialfall
fdr (zwei) wechselwirkende
in der Entwicklung
des Ein/Ausgabeverhaltens
ist also die Kenntnis
eines internen Modells
des ausgew[hlten
Modells
K~rzur
"Wurf".
J Bewegung l
lwech~.twirkendeq Potential :
L.o°~,,o.ww] Ior=~ot,oo~-~l l.,.~,.o~wwl
system:
i °rtsfestes System I
N~herung :
mitbewegtes System J
A j homogenes i Feld J
Parameter :
J variables , Fe[d
i
~
Randbedingungen: ~
/~"~
ll'" freier Fail !1
~
Wurf
Ii
IISateilitenbahn11
llMete°ritenfail,I
Abb. 2a Beispiel
eines Uberganqsgraphen
s=g o
s : Variable s*: Parameter
lot(j-g= all: ) o
dl:
0
s':
Konstante
Jdingung: .....
I[
de
~ ..... ~
s 'freierFatl I I o oouns*:-= "11 s-=O' II I
Abb. 2b L~sung der Bewegungsgleichung im homoqenen Feld mit der Methode der Problemreduktion (UND/ODER - Graph)
,
,
,
.~
.~
......
'Wurf'
Ii
164
Der Ablauf dieses ProblemlSseprozesses ~berg~nge vom Ausgangszustand Zielzustand
(hier:
"Wurf auf der Erdoberfl~che")
raum dargestellt werden (vgl. [I?~ Die Operatoren
kann geeignet durch Zustands-
(der Kontext "Wechselwirkungen")
(Produktionen)
zum
in einem Zustands-
).
fur die Ausf~hrung der Zustands~berg~n-
ge kSnnen beispielswelse folgenden Klassen angehSren: - Ersetzen des allgemeinen Wechselwirkungspotentia!s
dutch ein
spezielles~ - Entscheiden ~ber ein Koordinatensystem, DurchfGhren
einer bestimmten N~herung,
-
Setzen yon Parametern,
-
Fest!egen von Randbedingungen
etc.
Eine Form der Unterst~tzung des ProblemlSseprozesses bestehen,
kann nun darin
dab das System dem Benutzer diese Klassen yon 0peratoren
und damit den
Ubergangsgraphen
zur Kenntnis bringt.
Eine weitergehende Form der UnterstGtzung wird dann angeboten, wenn das System lediglich den Graphen der "sinnvollen" ZustandsGberg~nge zur VerfGg~mg
stellt (Abb. 2a). Geschieht dies schrittweise und je-
weils nut in der Umgebung eines Knotens des Obergangsgraphen und ist eine Interaktion
zwischen Benutzer und System dutch Auswahl einer
der Kanten mSglich,
so ist zwar sichergestellt,
richtige Folgen yon Ubergingen entstehen
dab nur syntaktisch
(der Benutzer endet im Ver-
lauf eines Dialogs in jedem Fall bei einem der definierten Zielzust~nde), die semantische Korrektheit damit ailerdings nicht garantiert
des erreichten Zielzustandes
ist
(der Benutzer kann, z.B. durch die
Wahl inkorrekter Randbedingungen das Blatt "Freier Fall" an Stelle des Zielzustandes
"Wurf" erreichen). Dieser Freiheitsgrad fGr den Sy-
stembenutzer ist andererseits im Hinblick auf die Hypothesenbildung gerade erw~nscht. Ein weiteres Beispiel for einen ProblemlSsungsvorgang der mit Hiife der Lagrange-Gleichung
ist die LSsung
gefundenen Bewegungsgieichung
fur das Beispiei "Wurf" (Abb. 2b). Die angewandte LSsungsmethode ist die der Problemreduktion UND/0DER-Graphen dargestellt.
(vgl. [17~ ) und ist in Form eines sog.
165
* Q
=
i~2
2r
r
0
m
V+7
m "K" - ~ 2
=
~
r
÷
Q
+
m
+2 s
s
-
y
o m
7 r
mrt
~s s
*
•)
r
m
s
1;-31 (+
~" 2 s -
7
r
0
m
= m
r
o
: Koordinatensystem
)
s
I~'*- $ I
I I; ;I !
+
+ +o
1
+
( I - s
• e )
r~
m~ ;2 S
+
7
: N~herung
r ~ +o ( e
=
sp
: Potential
7
Q
(r,
s
÷ 2 r
mS
=
V
s
m
r
mr
-2s
+
7
o
: Einheitsvektor)
~* r
--~2
. m
~
S
.~ , s
•
30+ c o n s t
r
r
+
r
m
-~
m
o
(Erdradi us) o
(Erdmasse)
: Parameter
r m °
7°
r =
-~
r
m
o
e
+0 g
÷
0
(Erdbeschleunigung)
2
~2
+
g
,
+ const
k.J s
(t=o)
÷
;
(t=o) +
~*
{Anfangsgeschwindigkeit)
s
(Anfangskoordinaten)
: Randbedingunqen
S ~
+
m
~ 0 ~
+
const;
;
}
s
Abb. 3 Lagrangefunktion f1~che"
und
Randbedingungen
f~r
das
Problem
"Wurf
auf
der
Erdober-
Solche UND/ODER-Graphen
sind Beispiele
einer in der Informatik zur
Modellierung yon Abl~ufen verwendeten al!gemeinen K!asse yon Graphen, den sogenannten Petrinetzen ~ 1 8 ] . ~bergangsgraphen
(Abb. 2a) entspre-
chen dem Spezialfall der Graphen yon Zustandsmaschinen,
reine UND-
Graphen bezeiohnet man als markierte Graphen. Es liegt nahe, den Dialogteil eines Petrinetzes
eines Lehrsystems auf der Grundlage
zu model!ieren und f~r eine sp~tere Auswertung
(sei
es aus didaktischen Gri]nden oder zum Zweck der Generierung eines deklarierten Modells)
den Dialogverlauf aufzuzeiohnen
(vgl. E 8 ~
: SINTAC:
Systemmodul f~r die Interaktion). Eine denkbare Vorgehensversion im Hinb!ick auf die Realisierung des diskutierten Beispiels als generatives ein allgemeiner Algorithmus
System w~rde voraussetzen,
da~
zur Bildung und LSsung yon Lagrange-Glei-
chungen unter gegebenen Randbedingungen
zur Verfdgung steht. Die Aus-
wahl eines Teilbereichs durch den Benutzer - etwa "freier Fall" entspricht dann der Beschreibung einer speziellen Lagrangefunktion nebst einer Reihe yon Randbedingungen
(Abb. 3). Der allgemeine LSsungs-
algorithmus kann diese Deklaration interpretieren und generiert dabei den gew~nschten Programmablauf. AbschlieSend
seien einige Ans~tze zur Implementierung generativer Sy-
steme erw~hnt.
Sie laufen stets darauf hinaus, dab das System impli-
zit ~ber eine Programmfamilie verfHgt,
deren Mitglieder es zur Lauf-
zeit n~oh Ma8gabe des Dialogs Benutzer/System
erzeugen kann.
Der deduktive Zugang, der duroh die Darstellumg des Probleml~sungsprozesses in Form yon Ubergangsgraphen nahegelegt wird (vgl. Abb. 2a), f~hrt in den Bereich der Symbolmanipulation und damit zu sehr erheblithen Programmanforderungem
im Falle nicht-trivialer Anwendungen.
Gr~Bere Effektivit~t versprechen konstruktive Methoden, die in Anlehnung an das Verfahren der Problemreduktion,
GesamtlSsungen aus vorlie-
genden TeillSsungem aufbauen (vgl. Abb. 2b). Gemischte Verfahren linden vor allem im Bereich nichtnumerischer steme (Informationssysteme,
question-answering-systems)
Sy-
Verwendung.
167
Literatur I 2 3
4
5 6
7 8
9 10
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A COMPUTER SYSTEM FOR TRAINING OPERATORS, PROGRAMMERS AND MAINTENANCE PERSONNEL
Roulette Wm. Smith University of California, Santa Barbara, California Value Engineering Company, Alexandria, Virginia Humanized Technologies, Inc., Palo Alto, California
Summary :
Two central issues related to computer assisted instructional (CAI) systems are discussed.
First, we discuss logistics management and integrated logistics support
for the life-cycle of a CAI product included in an automatic test system.
A descrip-
tion of a proposed prototype CAI system is included in the second portion of this paper.
This discussion includes a description of preliminary, demonstration
systems along with features to be included during the next two years.
The under-
lying theme in the discussion is that both of these issues must be treated simultaneously. The broader implications of this research (including management science, artificially intelligent instructional systems, and models of human cognition), are also discussed.
169
Introduction:
This paper is perhaps unique in one respect.
Our concern includes the develop-
ment, management, and integrated logistic support for a computer assisted instructional (CAI) system used to train operators, programmers and maintenance personnel using an automatic test system (ATS).
The specific application of using computers
in automatic testing (e.g., avionics parts, circuits, etc.) is now in its third generation, yet the possibility of using those systems to train their operators and maintenance personnel has only recently become apparent. The present discussion focuses on a specific system being developed for the U.S. Navy. i.
The goals of this development are four-fold: the identification of integrated logistic support (ILS) requirements for the training of operators and maintenance personnel;
2.
the design, development, and fabrication of a prototype training program;
3.
a technical evaluation of the prototype training program;
4.
the finalization and documentation of descriptive data required to initiate the procurement of ATS hardware, software, and training support.
Implicit in this statement of goals are concerns for: a.
cost effective and cost efficient training procedures;
b.
specification of ILS planning and scheduling documents;
c.
reduction in variation of operational performance due to human factors;
d.
reduction in variation among questionable training programs;
e.
specification of useful guidelines for preventing mishaps (including physical and psychological harm to trainees, time delays, accidents, operator confusion, and inappropriate protocol stemming from prior training or systems specificity);
f.
revealing alternative training strategies which perhaps could be used on a
g.
minimizing potential conflicts between designers, developers, and users of
case-by-case basis;
ATS and CAI systems. These concerns are made explicit to reveal the range in issues having some impact on the training function and its ILS.
It is also clear that the specification
of ILS requirements and guidelines may have an impact on the design of ATS (including hardware, software, and "firmware"). In the remaining sections of the paper, we shall proceed in the following manner. First, we define integrated logistic support and argue for its role in the development of future computer-based teaching systems.
Next, we identify a number of ILS
considerations which should be incorporated in any logistic model for training. This discussion will not reveal the depth of our thinking on these issues primarily because of the space limitations imposed on this paper. CAI system is then presented.
An overview of the prototype
The reader is encouraged to consider its planned
170
features in regard to the stated logistics cations of this approach implications
to research.
issues.
Perhaps of particular
for the long-term development
of information~
Integrated Logistic
is it needed?
It is generally necessary
for its life-cycle.
interest will be the
of CAI, the representation
to group CAI.
Support is a management
the systems-sciences~ port considerations
acquisition,
and deployment
and an alternate approach
ILS - What is it and w ~
Finally, we discuss the impli-
concept,
considered
although its use extends to
to be a composite of all the sup-
to assure effective and economical
support of a system
It should be an integral part of the system specification
and, over the life-cycle of the system,
be reflected
and
in the total sys-
tem cost. The incorporation
of ILS requirements
argued, adds sufficiently curement
(for whatever reasons).
complexity
in the specification
to the total cost of the system,
Despite
it may be its pro-
Another argument against its use is the resulting
of the system and its management
be processed.
of a system,
thereby obviating
these arguments,
because of its concern for reliability,
due to the increases
in information
to
ILS has been shown to be a viable approach efficiency,
validity,
effectiveness,
and
economy. Large-scale
and systematic
port in psychology,
education,
use of logistic
support and integrated logistic sup-
and the computer
outside of military applications.
sciences
One explanation
of the arts cannot support its introduction.
is virtually non-existent
for this trend is that the states
The position taken in this paper is
that a serious analysis of logistics matters reveals shortcomings CAI systems which possibly have deterred Our interest
in ILS stems,
plement a military ATS.
surement devices
in part, from our development
The latter generally
PDP-8 or PDP-II, HP-2100,
etc.)°
consists of a minicomputer
power supplies,
(e.g., DEC
stimulus and mea-
digital volt meters,
Some of the "third generation" ATS replace one or more in-
struments with software such as Fast Fourier Transforms military,
of a CAI system to com-
Varian 6200, Nova, etc.), and programmable
(e.g., distortion analyzers,
crossbar scanners,
in the design of
its evolution and acceptance.
use of the ILS concept is mandatory
(FFTs), etc.
In the U.S.
for most systems and equipment procure-
ments. The thrust of the current effort is to determine for training its operators quirements
and maintenance
for a combined ATS-CAI
system.
personnel,
and to develop logistics re-
And, in a broader sense, our goal is to
determine how ILS may lead to design improvements It is also a goal to spur some interest
if and how the ATS could be used
for future CAI/CMI applications.
in problems of managing
computer-based
teach-
ing systems
(including CAI, CMI, simulation and gaming~ problem solving systems~
information
retrieval
systems).
and
171
The Identification
of Logistics
Issues
In seeking to clarify the meaning of ILS for training, canvassed:
U.S. Naval facilities
cerned with CAI/CMI, in universities
using ATS or CAI/CMI,
the following groups were
other military activities
industrial use and development ATS or CAI/CMI,
or other institutions.
The following
con-
and researcbers
is a partial list of logistics
issues resulting from these discussions: accountability, documentation/readability, safety, security, instructor/contractor instructional
competence and experience,
engineering,
reliability, validity, retrofitting, transferability/transportability, facilities, protocol, planning,
projecting
and scheduling procurements,
transitioning, course/system
"memory",
test program/operator humanization
interface
(human factors),
of technology,
MTBF/MTTR/MTBOF MTOT/MTBL/MTTF
and variances, and variances,
student skill and entry levels, availability, calibration,
testing,
and certification.
No attempt has been made to order these issues by their importance chical (or heterarchical)
time dependencies.
ble exception of human factors,
Each of the above logistics
And equally important, with the possi-
these issues can be generalized
for traditional modes of instruction
or by any hierar-
to account for ILS
or the more innovative modes of instruction.
issues is discussed below, although our discussions
are short in the interest of brevity.
Accountability The concern for accountability runs, delivery delays, recommendations
stems primarily from a desire to avoid cost over"boondoggles
and rip-offs",
are sought to aid logistics managers,
tractor management reference
contractor
procurement
to insure that conflicts do not occur.
to "contractor"
refers to persons,
etc.
Guidelines officials,
[Note: Hereafter,
groups or organizations
and
and coneach
responsible
for
172
for the development and delivery of CAI systems.]
Documentation/Readabilit~ Documentation needs occur on two levels. clear documeneation of the training system.
On the one hand, there is the need for This may include flowcharts, engineer-
ing diagrams, instructional scenarios, manuals, operating instructions, specifications of types of errors, etc.
The other need for documentation relates to content
and subject-matter material (e.g., textbooks, media, etc.). Since it is not uncommon to have specific guidelines covering the readability of training materials, methods need to be devised which would aid contractors in validating their products (from the standpoint of readability).
An equally important
consideration is to provide means for translating instructional materials system to another) while preserving readability characteristics.
(from one
The readability of
systems documentation should also be carefully specified to possibly aid logistics managers in their determination of transitioning or alternate source contracting (i.e., changing contractors).
Safety Surprisingly, safety is an extremely important logistic issue.
Persons receiving
training could cause the loss or destruction of costly and irreplaceable hardware or software.
Equally important, poorly designed or constructed training programs may
lead to physical or psychological harm to the student.
We already foresee a number
of recommendations aimed at obviating many of these possibilities.
Securit~ Two types of security matters will affect the logistic management of training systems.
First, there is the general student "need to know", although few problems
of this type are envisioned. from the student, himself."
The second type of security can be called "security To wit, preventing cheating, classroom conspiracies and
unlimited access to privileged training material or data has long been an important educational issue.
Instructor/Contractor Competence and Experience Our citing this issue stems from three considerations.
First, because relatively
few training specialists exist, even among some of the larger corporations,
there is
a need to formulate guidelines to aid logistics management in evaluating (particularly) unsolicited proposals.
Secondly, ways are sought to prevent unfair competition
leading to the elimination of valid products or approaches.
This latter concern be-
comes especially pertinent if one were to consider, say, a small consulting organization being challenged by larger, more resourceful competitors.
My third concern is
to respond to the need for a "valid" product ('valid' in the sense of statistical
173
validity and accuracy), hopefully also leading to the reduction in teaching variance.
Instructi0nal Engineerin_~ By instructional engineering I mean the identification, development and deployment of tools, procedures, methods, techniques and systems for training.
An instruc-
tionally engineered product should also be empirically derived and systematically replicable.
Examples of instructionally engineered concepts might include strate-
gies for branching, procedures used for remediation, techniques for providing hints or help, and, decisions on how, why, when, and where to use, say, computer-based instructional techniques.
Reliability and Validity Reliability and validity may be discussed in the same context.
In discussing
reliability we seek a coefficient of replicability, while in discussing validity we seek a coefficient of accuracy.
Although our specific concerns relate to training
products, there is now little doubt that invalid or unreliable training procedures may affect the reliability and validity of the total system.
Poorly trained opera-
tors and maintenance personnel may seriously hamper the life-cycle of an ATS. It should be clear, however, that classical techniques for determining validity and reliability may be inappropriate, especially when small samples of students are envisioned (as in the current application).
Retrofitting By retrofitting we mean the process of implementing alterations, repairs and improvements to an extant system, where the modified system differs in some way from the original system.
From the logistician's point of view, ATS systems could be
retrofitted with new training programs or engineering changes (e.g., upgrading a second generation system to become third generation), leading to new training programs.
This is not to suggest that each system would be retrofitted with new train-
ing systems based solely on the advances in the states of the art.
To the contrary,
in circumstances where needs exist (e.g., prolonging the life-cycle of a product or extending the scope of a system), it is desirable that elaborated guidelines for retrofitting be provided.
Transferability/Transportability By transferability,
I mean the transference of a training product from one sys-
tem or application to another.
For example, it may be possible to use a training
program from an ATS for testing circuits to an ATS for testing avionics, thereby reducing operator specialization.
By transportability, I wish to suggest that a
training product may be used in different locations and environments.
For example,
a training program for a production-oriented ATS at a large factory may of necessity
174
be different
from one at a remote or subsidiary
(hardware and software) or the backgrounds velopment
are used.
even when the same systems
This could be a function of either the environment
of the students,
of an adaptive
facility,
etc.
Quite obviously,
training system not influenced
our goal will be the de-
too greatly by transporta-
bility issues.
Facilities Although we typically conceive of facilities
for hardware alone,
tical concern for facilities planning and management are space and environmental need to "logistically"
considerations
est, for example,
in the training areas.
important,
intended for other purposes.
is the need for decisions
determining
noise abatement,
with and
Of particular
the relationships
ATS and, say, special purpose training systems,
terms of space, equipment,
Not only
there is an equally important
manage instructional media, and, their interactions
impact on the facility presumably
production-oriented
there is a cri-
inter-
between
particularly
in
etc.
Protocol Our use of the term protocol users, students, dimension will, For examples, settings,
procurement
and other third parties.
in fact, be one of the truly "thorny"
in my discussions with persons
it has become abundantly
the arrangements
among contractors, I suspect that this
areas of critical importance.
in industrial,
military,
and academic
clear that one organization may be responsible
for training and trainers,
sibility for the student, product,
shall refer to the relationships
officials,
a third organization may hold title to the instructional
and a fourth organization may provide the physical plant facilities.
discussions effective,
These
have made clear the need for protocol procedures which are reasonable, simple and adaptive.
Planning_~cting
and Scheduling_Procurements
It appears that since a trend is developing the training-related
actions,
procurement
activities.
contractors
and subcontractors
tant, the estimation
to centralize
and standardize
some of
a need will exist to have a PERT type organization
for
The complexity of these tasks may depend on the numbers of
of costs,
involved in the procurement
and accountability
cycle.
especially where few precedents
park" costs exist, would be an aid in evaluating engineering
for
another organization may have the respon-
contractor
And equally impor-
establishing
competence,
"ball
instructional
measures.
Transitionin~ My term transitioning
shall mean that process by which the user assumes ful] or
partial title
(i.e., ownership)
to a training product.
transitioning
will involve matters of protocol,
Quite obviously,
documentation,
security,
adequate transporta-
175
bility/transferability,
and contractor experience.
Yet is is important
to treat this
as a separate logistic issue because of the handling of trade secrets, patents and copyrights,
potential
for moral abuse, and because of the competencies
ence of the group receiving
Course/System
and experi-
title to a CAI system.
"Memory"
This is perhaps a unique logistic issue and has only recently provoked any real interest.
I considered
Bell Laboratories. puterized)
By a course memory,
is needed to accumulate
tion on characteristics retrofitting
I mean that a large data bank (possibly com-
(for both the user and its contractors)
of trainers,
and instructional
student data. meaningful
it only after reading a document by Ernst Rothkopf of the
course objectives,
engineering
experiences,
What I would hope to accomplish
feed-forward/feed-back
course experiences,
data on
system performance
data, and
is the injection of a reasonable
dimension in logistics management.
a course memory may involve several CAI systems tied together ly), and should also (perhaps in an artificially own assessment
informa-
Ideally,
such
(directly or indirect-
intelligent manner)
of needs for course changes, retrofitting,
and
provide its
etc.
Media As one may well imagine, many media may be utilized in the training of operators and maintenance clude:
personnel.
classrooms,
instruction,
A few examples of media being used in the military in-
television,
radio, computer-managed
slide projectors,
tape recorders,
laboratory electronic modules kits, etc. allowable provided logistics management can be shown to be effective,
Test Program/Operator
instruction,
computers,
claculators
is not hampered,
and the training programs
valid and reasonable.
Interface
(Human Factors)
is clear is the need for "boiler plates"
(standard programming
to be included in most test programs
For example,
textbooks,
It is fair to say that any media should be
This issue arose after I attempted to operate two automatic
dures)
computer-assisted
to facilitate
test systems.
What
or operating proce-
operations and training.
an operator need not sit around and guess about when a test will ter-
minate if the system can advise him of this ahead of time.
And equally important,
a training program need not attempt to teach "guessing" procedures when proper systems specificity
could simplify operating and maintenance
of view of the logistics manager,
interactions
structional material and those specifying
between organizations
test philosophies
ply from the standpoint of working out some protocol. training specialist, reduce frustration, Perhaps
procedures.
From the point developing
in-
are a must, and not sim-
From the point of view of the
we would encourage the formulation of operating practices which anxiety,
supervision,
confusion and safety infractions.
the most important point to be made concerning
this issue is that pro-
176
gramming languages programming ming.
(for CAI and otherwise)
variance.
To my knowledge,
the COBOL language is the only programming
comes close to meeting
Humanization
need to ~equire "boiler plates"
language which
this objective,
of Technology_
Perhaps
to the surprise of many I will argue for logistics management
call "humanized
technologies."
In the ATS application
and man's general reticence when dealing with machines, manized technologies.
For instance,
mere "barked"
I have partially
orders.
supported
in the types of features proposed
ter will be discussed momentarily.
in the man-machine
this dimension
interface.
include more than
This concern is also ex-
the acceptance
system.
of CAI systems which do more than "cut corners",
current systems do.
To be more candid,
Ideally,
I believe our approaches
should possess instruments
of technology.
Although
nology will be realized when products are designed
cognitively,
These are characteristics
emotionally
and spiritually,
for the measurement
this development
years away, I am hopeful that, in the long run, the effective,
characteristics.
as many of the
to solving problems,
for remediation deserve much more attention.
logistics management
the degrees of humanization
The lat-
of CAI may well depend
on the demonstration
providing hints and strategies
interaction,
in my above comments
in the prototype ATS/CAI
Certainly,
of what I
defines a need for more hu-
operator instructions should
about course memories and the operator/program hibited
to reduce
This goes beyond recent calls for, say, structured program-
of
is perhaps
idealized use of tech-
to exhibit essentially
"human-like"
which man could respond to skillfully,
rather than cognitively
and skillfully as
so often occurs presently.
MTBF/MTTR/MTBOF
and Variances
These are some classic logistic measures useful in mathematical modeling and simulations.
Mean Time Between Failure
and engineering
(MTBF) may serve to indicate system design
problems possibly due to human factors.
Mean Time To Repair
should indicate factors influencing ATS/CAI systems availability problem-solving ator Failures
curriculum
A new measure,
the operators.
indicated by the variances
More useful indicators
of systems reliability may be
associated with each of these mean times.
and Variances
Although not much is said about these measures mental and mathematical
psychology,
on experi-
should be clear,
record
the mean time on tasks, mean time before learn-
ing (to the extent that this can be estimated), relevance
outside the literature
I propose that CAI systems systematically
(possibly in the course/system memory)
educational
and how extensive a
the Mean Time Between Oper-
(MTBOF) will provide insights concerning human factors and training
needs affecting
MTOT/MTBL/MTTF
should become.
(~TR)
and the mean time to forgetting.
Their
especially when considering needs to revise or
177
improve an instructional product.
The mean time to forgetting should have added im-
portance since it could indicate the need for continuing education or continued onthe-job training in the automatic testing application. Variances associated with each of these mean times are also useful.
Because much
of instruction is concerned with the identification, elimination, correction, avoidance and reduction in errors, and because the variance is a measure of errors and their range, it perhaps would be more useful to develop logistic models to use these data.
Student Skill and Entry Levels The students' level of entry is of logistic importance because of possible needs for retraining, remediation, or advanced placement.
This information, coupled with
MTOT, MTBL and MTTF also will indicate possible "bottlenecks" in the instructional cycle.
A student's skills may also affect this logistics pipeline.
By the same rea-
soning, the skill level may influence decisions on the placement of personnel.
Availability The availability of an ATS/CAI system can have crucial importance.
Not only is
knowledge of the system duty-cycle important, one also finds that the availability for production may impact the availability for instruction.
[This is particularly
true when CAI systems are supplemental to production-oriented computing systems, and where the latter cannot be timeshared for technical or other reasons.]
Calibration, Testing and Certification A central part of a maintenance philosophy must include preventive maintenance measures.
Particularly in automatic testing applications,
calibrate, and certify the ATS.
there is a need to test,
Although instructional systems do not have the need
for frequent testing, calibration and certification, a need does exist to periodically perform some form of preventive maintenance.
And, at the point that adaptive
and dynamic curriculum generation becomes a reality, the certification problems will become increasingly important.
The reader will note that the above logistics issues are discussed in the context of our stated goal of developing CAI systems to train operators and maintenance personnel for automatic testing applications.
Upon careful scrutiny it will be realized
that these issues are of importance when considering most (if not all) CAI/CMI applications.
In fact, many of these issues are of concern (or should be of concern) in
traditional educational settings.
A Prot0t~pe ATS-CAI System Upon reviewing and weighing ILS factors affecting training in the ATS application,
178
CAI emerged as one of the potentially and maintenance personnel. need .for uniform operating the remoteness
rewarding
and maintenance
performance;
of some of the operational
in equipment
the potential
are: the
small classes;
the availability
of hardware
the desire to standardize
training
the desire to reduce costs associated with pos-
(caused by the need to provide "hands-on"
of developing a standardized
gram~ning and problem solving
this viewpoint
the desire to reduce costs associated with the relo-
cation of students and/or teachers;
the possibility
for training operators
the projected
environments;
and software which could be used for training; procedures and ATS philosophy;
sible duplication
candidates
Some of the reasons supporting
curriculum emphasizing
(e.g., fault isolation,
of having instruction,
program debugging,
"re-instruction",
experience);
operations,
and continuing
pro-
etc.); and,
educational
ex-
periences always available° In citing these reasons it may be realized played a major role~ availability
A logistic "nightmare"
re-instruction,
and continuing
educational
would result from the constant availability
in on-the-job
settings.
And more important,
reduces the number of problems associated with MTTF. the usual assumption
considerations
Consider one example related to our point about the constant
of instruction,
training strategies
that many logistics
that instruction
experiences.
of traditional
the present approach
Furthermore,
we have not made
should precede experience.
Because of these and other factors we first undertook the development CAI program to demonstrate
the efficacy of the approach.
teaches a subset of the ATS-BASIC BASIC statements
programming
and types, but is modified
cific instruments
in the Hewlett-Packard
language.
This demonstration ATS-BASIC
to handle "drivers"
HP-9500D
of a sample system
includes most
for some of the spe-
system we are using.
Since our re-
search is a part of a broader research activity aimed toward devising standards a particular
class of ATS, we are currently reviewing our demonstrational
with the view of producing another demonstration
for
approaches
CAI system to teach ATLAS
(another
ATS oriented language). The preliminary, to its availability
demonstration on the HP-9500D
able to recommend a specific at this time.
the proposed
We are not
is the need for a more elaborate
of subject knowledge,
instructional
knowledge,
schema for
and instructional
after we have described
several of
features for our prototype ATS-CAI system. testing system now in use consists of an HP-9500D
high speed line printer,
a distortion analyzer,
a programmable
thus includes descriptions
their operation.
Atpresent,
including:
CRT
dual-disk drives, HP-2100 CPU with 32k memory,
two power sources,
unit, a crossbar scanner, of operators
system).
language for these types of applications
This will be discussed momentarily,
The automatic teleprinter,
(using the TODS operating
instructional
What has become apparent
the representation semantics.
CAI system is written in ALGOL due, in large part,
operators
two digital voltmeters, counter-timer,
a multifunctional
and a clock.
of these instruments
The training
and instructions
in
are not to be taught any of the specifics
179
about the unit under test (UUT). need to be taught ATS-BASIC It is apparent,
however,
It is also assumed that ATS operators will not
or ATLAS since all tests will be developed elsewhere.
that programmers
porate "boiler plate" approaches erators.
One example,
initiating any test.
test programs do need to incor-
also cited above,
is the display of estimated
Another example concerns the initialization
struments prior to their use. nots."
developing
to test programs to facilitate the training of optest time before
of switches and in-
A third example is the inclusion of a list of "do
The estimated time of training for operators
is expected
to require not more
than two weeks. The training of maintenance difficult
personnel
is one or more orders of magnitude more
than the training of operators°
Since their skill and entry levels are
presumably higher, and because of their concern for the maintenance more in-depth
treatment of the programming
ments and systems, emphasized.
and techniques
Quite obviously,
language,
of problem-solving
of the ATS, a
the characteristics
of instru-
and fault isolation are being
the amount of information,
in addition
to its sophis-
tication, will present major problems for the CAI approach unless emphasis is placed on organization,
efficiency,
and shared responsibility.
To respond to these requirements,
the following features are being implemented.
The first of these is the capability to automatically for their editing by the student. "hard-copy"
instrument
of the protocol for that session),
on the students'
A second
transcripts
(when the group CAI system is implemented),
emphasizing
interpretation
performance
homework to be responded
computer program to be formulated or written),
manuals,
of a
to list the edited notes at the end of each training session.
One's notes may include reflections
more students
generate notes, and to allow
We are taking advantage of the availability
(including excerpts
to off-line
(such as a
of dialogues among one or and tailored reference
concepts not mastered.
(proposed)
feature is a simulator of the system to permit a meaningful
of programs while reducing possibilities
general system simulator
of safety infractions.
(GSS) will be easier to incorporate
This
for second generation
ATS as compared to the third generation ATS because of the relative difficulties circumscribing
software errors.
of
We expect that a suitably designed GSS would also
enhance a curriculum related to problem solving and fault isolation. A third (proposed) dialogue facility system,
feature of the prototype
(IFIDF).
is an interactive
This set of programs will be embedded
and will monitor all maintenance activities.
tenance personnel,
but not to operators.
serial number)
porated in the master curriculum. perience)
in the operating
It will be available
of instruments
(main-
and information related to problems not incorIn regard to this latter point, our view (and ex-
is that many types of special problems cannot be documented
to practical,
to main-
Not only will this facility be integrated
with the GSS, it will maintain data related to the reliability tained by instrument
fault isolation
political or other factors.
For example,
in advance due
in the manufacturer's
speci-
180
fication of tolerances (e°go~ temperature, voltage, etc.), rarely (if ever) is there a discussion of related problems arising from the violation of these tolerances.
The
IFIDF, by entering into a dialogue with the maintenance technician, will attempt to incorporate these types of errors into its GSS. While we expect to complete this project by early 1976, much of the development of note-taker and editor is now complete.
The development of the GSS and IFIDF will
depend on the success of the representation schema for information.
Proposed Information Representation Schema After reviewing network models (e.g., Collins and Quillian, 1969) and procedureoriented models (e.g., Winograd, 1971) of syntax and semantics, it becomes apparent that the successes and failures of these approaches in CAI will depend, in part, on memory and instructional "logistic" considerations
(e.g., planning, scheduling, er-
ror identification and processing, parallelism, serialization, network pruning and expansion, etc.).
Accordingly, a general representation schema is being devised to
respond to some of the shortcomings we envision.
In our model, each datum (including
"data" and "programs") will have five components and attributes. attempting the implementation of this model. I.
Identification:
We are presently
Its features are:
The identification names the datum, specifies its source,
and describes its formats. II.
Purpose:
The purpose of the datum includes its intended uses, permissible
uses, and prohibited uses.
Associated with each of these types of usage
are categories of errors. III. Security Codes:
The security codes include levels of classification (e.g.,
available to student; for teacher/author only; secret; confidential; etc.) associated with the datum and associated errors (arising from the security violations). IV.
Logistic Data:
Logistic data associated with the datum can specify depen-
dencies (e.g., A must be used with B), organizatio~ (e.g., A is a part of system B), plans and schedules (e.g., if A is to be used be sure that conditions B are met), availabilit X (e.g., A is near the top of the stack), economization (e.g., if cost of A large then choose B), necessity and sufficiency (e.g., ignore purpose, consider security, etc.), etc.
Thus, use
of logistic data should aid in pruning networks to more manageable levels. V.
The Datum: [4,1] ).
The datum is either an image (e.g., "5") or imagery (e.g., add In the examples cited here, we have sought to make clear that the
"imagery-image" distinction is related to the "program-data" distinction. What will he observed in this representation schema is that many of the logistic considerations mentioned earlier are integrated into the data representation philosophy.
And equally important, because instruction is, in large part, concerned with
the identification, reduction, avoidance, and correction of errors, it is useful to
181
have error types categorized. Without belabouring this presentation, we do see a need to mention two other points.
In the Identification section, formats was deliberately made plural.
It is
our view that some data can be more successfully taught if several alternate formats are presented.
For example, one format may represent a LISP structure, while another
represents a "string" to SNOBOL.
Our other point is that the source of information
is included to efficiently manage backwards chaining (e.g., pronomial references).
Summary and Implications We have sought to show that logistics considerations and ILS for training may have a substantial influence on CAI systems.
In the previous section, it was also
argued that logistic matters are of relevance in psychology (viz., through the data representation schema).
A preliminary, demonstration CAI system was discussed, along
with features being incorporated in a general prototype ATS-CAI system. While the success of this effort may depend on many factors, it is of interest that operations and maintenance of computers are likely candidates for full-scale development CAI curricula.
Perhaps this community of computer scientists and CAI
specialists should work together to produce three exemplary curricula: on operations; on programming; and on problem-solving (as it relates to program debugging and fault isolation).
It might also be a goal to integrate educational psychology and the psy-
chology of human memory to aid in the comprehension of the logistics of information processing, particularly as this relates to instructional science.
Acknowledgements This research has been supported, in part, by a U.S. Navy contract to Value Engineering Company.
The author is indebted to J. Perkins, J. Little, and W. Wishon
of the Naval Missile Center, Point Mugu~ California, for their technical assistance.
References Collins, A.M. & Quillian, M.R.
"Retrieval time from semantic memory."
Journal
of Verbal Learning and Verbal Behavio r (1969) 8, 240-247.
Quillian, M.R.
"Semantic Memory."
In S ~ n t i c
Information Processing, ed.
M. Minsky.
Winograd, T.
"Procedures as a representation for data in a computer program for
understanding natural language."
MIT TR-84,
February 1971.
COMPUTER AIDED TEACHING OF APPLIED MATHEMATICS •
R.D. Harding Summary The CATAM project cal Physics,
at the Department
University
applied mathematics to supplement are performed mathematical class,
techniques.
rapidly allowing and physical
are essential
teacher
and student to concentrate
significance
of the results.
system needed and developed
Two practical
courses
mathematics. Computer
lecture courses The project
throughout
drawn from other fields this, and then offers a
drawn from the whole field of applied
are optional
and much enjoyed by students.
have been developed the Mathematics
has demonstrated
sely valuable 1
The second continues
Both courses
demonstrations
The first teaches program-
methods with examples projects
Graphical
of results.
since 1968 is described.
have been developed.
choice of computational
on the
In a practical
a problem computationally.
The computing
of applied mathematics.
by using a computer
In the lecture room, calculations
for rapid assimilation
ming and basic numerical
and Theoreti-
aims to improve the teaching of
already given by the Department,
analytical
the student can investigate
displays
of Applied Mathematics
of Cambridge,
and used in a variety of Tripos.
that computational
facilities
are an immen-
aid to the teaching of applied mathematics.
INTRODUCTION The Cambridge Mathematics
to a first degree,
Tripos
is a three-year
and there are examinations
course leading
at the end of each aca-
demic year,
known as Part IA, Part IB, and Part II of the Tripos.
ditionally,
mathematicians
have been trained
in analytical
Tra-
techniques
and this skill has shaped both the style of their teaching and the contents of their courses. saw that computational
The CATAM project was started by lecturers
who
methods which are much used in applied mathemat-
ical research would also be of great value in the teaching of undergraduates.
Not only has the digital
in applied mathematics
computer
enlarged
which can b~ solved,
the range of problems
but it has provided
an al-
183
ternative
to analytical
methods
for conveying understanding
of the na-
ture of a problem. 2
OBJECTIVES
OF THE CATAM PROJECT
The property
of a computer which makes
teaching aid in applied mathematics form.
instantaneously
structure
ious initial parameters
and physical
can be in di-
for a particular
both teacher and student can concentrate
the mathematical peated,
effectively
Thus once the computer programme
lem is written,
as a
is that a complex calculation
carried out and the result displayed agramatic
it most attractive
significance
prob-
their minds on
of the result.
can be changed at will and the calculation
Varre-
giving the student a feeling for 'what is likely to happen'
for the properties
of the system represented
The use of graphical agramatic
form is central
to produce
to the educational
aims of the CATAM project.
to produce results
printed form will know that the essential merge only after a few minutes table of numbers
in applied mathematics. information
T
F (T) 0.00 1.20
1 50 O.86 2 25 1.18 300 0.35 3 75 -1.14 4 50 -0.90 5 25 -i.ii The function F(T) As an example,
F (T)
information
a graphical
dis-
and in a form
5.00 -0.94 5.75 -1.O7
1.03 0.97 1.04 0.88 -0.82 -1.06
TABLE 1 tabulated against T (see Figure i) the function tabulated in Figure
purpose of describing
1.
in Table i.
The
It is clear that for
the nature of the function,
the
is vastly superior.
The use of display facilities may be generated by the computer; These examples display--that
F (Z)
4.75 -0.85 5.50 -1.20
kind of graph used in Figure i.
the computer
T 0.50 1.25 2.00 2.75 3.50 4.25
consider
presentation
ures 2 and 3.
By contrast, very rapidly,
0.25 0.60 1.OO 1.13 1.75 0.89 2.50 1.16 3.25 -0.27 4.00 -1.19
is shown graphically
the educational diagramatic
e-
A display of a
attention.
T 0.00 0 75
same function
of their results
scrutiny.
it convey the kind of qualitative
such qualitative
which attracts
in di-
in the conventional
features
or more careful
results
in a lecture room full of students will not gain their nor will
that is so useful play conveys
by the programme.
display facilities
Anyone who has used a computer
full attention,
and
is not, of course,
confined
Any kind of diagrammatic two more examples
do not illustrate
to the
information
are shown in Fig-
the dynamic nature of
must be left to the reader's
imagination--
184
but, for example,
it would be possible
to show the graph in Figure 1
being drawn rather than just being flashed onto a screen all at once. The rate of drawing could be made proportional is also possible
to present
like a very slow cine film,
results
to the time scale.
in a fairly rapid sequence,
It
rather
frame by frame.
FIGURE 1 The function F(T) plotted against T (see Table i)
k
J--
f
>
l
FIGURE 2 Flow of an irrotational fluid past a flat plate All such effects
FIGURE 3 Solution of Laplace's
are available
using slides or cine film, but only
at the expense of lengthy preparation. grammed to produce fully flexible,
graphical
allowing
tance the programme
that produced
or two to display a different would probably computation
take a day.
The computer
displays,
alterations
can easily be pro-
and once programmed,
to be made very easily.
Figure
function,
remains For ins-
1 could be changed in a minute whereas
to produce a new slide
Even more conveniently,
can be fed in at the start of each run.
angle of inclination
Equation
of the flat plate in Figure
initial data for the For example,
the
3 could be varied in
t85
this way. There is a further computer, problems
important
advantage which is possessed by the
and that is its ability to solve a very much larger class of than those which are soluble by analytic
tance, non-linear
ordinary differential
merically.
Without
mathematics
must avoid treating
analytically. tificial
the computer,
equations
the syllabus
For ins-
are easily solved nu-
of many courses
in applied
those problems which cannot be solved
This has often led to courses
and unrealistic
techniques.
examples,
avoiding
happen to be insoluble by analytical
that are full of quite arimportant
means.
topics that just
In cases like these,
in-
creased use of the computer as an integral part of a course should lead to a more realistic
syllabus.
Since problems
in research or industry
frequently belong to the class of analytically practical
skills acquired by the student whilst
puter will often be very useful 3 3.1
insoluble problems,
THE CATAM COMPUTING
the
learning to use the com-
in his later career.
SYSTEM
Hardware The system is illustrated
gram contains
the original
ject developed. Interface,
Of the additional
the Scope Multiplexer,
specially made,
the remaining
The graphics logue signals device,
suitable
hardware,
control
for driving a display. is needed
were
signals
into ana-
As it is an expensive
to enable many scopes to be
The scopes themselves display
The hard copy multiplexer
computer displays
One--TSS/8
equipment being standard.
to be made of a display on any scope. enables
only the Modular
and the Hard Copy multiplexer
and work on the storage
principle.
The central box in the Dia-
converts digital
by the one generator.
Type 611 units, display)
generator
the scope multiplexer
controlled
in Figure 4.
TSS/8 system which was added to as the pro-
are Tektronix
(as opposed to refreshed enables a dry photocopy
The closed-circuit
to be transmitted
TV system
to a lecture room remote
from the computer. The peripheral
devices on the Modular One are for system use only,
and are not available
to normal users.
The whole system cost approximately 1970), but today the same performance
~90,000
(spent during 1969-
could be achieved much more cheap-
ly. 3.2
Operating
System
The TSS/8 operating swapping principle,
system works on the time-slicing
and core-
in which each user has access to exactly 4K of
186
store°
Since there is a total of 24K of store,
and Monitor uses
there are only three 4K fields a v a i l a b l e at any one time. in turn allowed a time-slice and M o n i t o r
in w h i c h his p r o g r a m m e
swaps these fields
up to 16 users can appear
12K,
Each user is
is acutally running,
to and from the disc in such a way that
to be using the machine all at once.
Only on-
line use is catered for. The advantage of a s y s t e m like this from an educational point of view is that it is fully interactive tasks,
such as editing,
and the response time for trivial
is very short,
an obvious
advantage when users
are learning to use the system. The M o d u l a r One is totally n o n - i n t e r a c t i v e pherals
available
TSS/8 m a i n t a i n s
to users
and as it has no peri-
it does not have to do any time-sharing.
The
a job queue from w h i c h jobs are submitted one at a time
to the M o d u l a r One;
all input data is supplied by TSS/8,
is sent to the TSS/8
for printing.
and the extra power of the M o d u l a r One, programmes than on the TSS/8
itself.
for p r o g r a m m e and v a r i a b l e s
and any output
Because of this mode of operation, run 15 times faster
The amount of store available
to each user
is much larger than on the TSS/8.
i
I I
"~-
{ReelTirOlI\yf;2-~,~°~ll C.TL,. MODULAR ONE {16 bit word)
D,E.{[2 CTSS/ 8SYSTEM bitword)
FIGURE 4 The CATAM c o m p u t i n g system
T¢tctypcs IS
187
The TSS/8 Monitor was modified to allow the graphics display units to be used interactively from within the TSS/8 system; programmes
run-
ning on the Modular One may also generate graphical results but interactive use is not then possible. The use of the disc is controlled entirely by Monitor.
A sub-pro-
gramme of Monitor administers a filing system, which contains a library of standard system programmes 3.3
and files created by users.
System Facilities A variety of system programmes and compilers
main programming
language used is FOCAL.
are available,
but the
The reason for this is that
FOCAL was designed to exploit all the features of the TSS/8 whereas BASIC was not.
In particular,
the original version of BASIC on the TSS/8
made excessive demands on the disc system.
FOCAL provides good inter-
active debugging and editing facilities. FOCAL programmes may be run either on the TSS/8 or the Modular One, and the user may choose which machine to use.
All programmes
in at the console and edited under the control of the TSS/8. retained by the system for further editing or running,
are typed They are
so that the same
programme can be run successively on either machine at will.
The inten-
tion is that testing and debugging are done on the TSS/8 where full interaction is very useful,
and main runs are done on the Modular One,
with greater efficiency and speed. The graphics displays units may be programmed
in the FOCAL language
by using two special function calls added for the purpose.
Users may
use pre-written programme segments which do certain commonly useful tasks like graph plotting and contour drawing,
or they may programme
displays for themselves. Once a programme as a file on disc
is written,
the user may retain it for future use
(short term storage)
or on magnetic tape (longer term
storage). 4 4.1
EDUCATIONAL DEVELOPMENTS The Part IB Course The Part IB course is for second-year students,
16 one-hour lectures class sessions
(2 per week for 8 weeks)
(i per week).
the basic techniques
and 8 2-hour practical
The primary aim of the course is to teach
of mathematical
programming and numerical methods, the student will be proficient
and consists of
computing,
including elementary
so that in his final year of study
in these skills.
However, where possible
the practical exercises are designed to be relevant to other Part IB
188
Mathematics
courses,
and in this respect the course differs from a nor-
mal first computing course. A class manual
is given to eac~ student at the start of the course,
containing an elementary
introduction to the use of the computer,
the
exercises to be done, and a set of appendices
that describe system fa-
cilities
The first two weeks of the
in a form convenient for reference.
practical work are spent learning to use the system, lecturer time to cover sufficient material to tackle the first actual exercise. usually work in pairs, Five exercises
and this gives the
for the students to be able
In the practical classes,
students
and each class is supervised by two demonstrators.
are set, each corresponding
to about one two-hour
class plus some time for preparation and subsequent writing up. is allocated for the final
(eighth)
class,
No work
to allow for some catching
up, and extra computing time is always available for those who want it. On completion of each exercise, work,
the student writes a report on his
including copies of his programmes
and results.
This report is
marked according to a marking scheme by one of a team of markers.
Com-
ments on the work are written where appropriate and the report returned to the student.
The marks--suitably
scaled--are added to the marks
gained by the student in the written Tripos examination papers at the end of the year.
The computing course is not compulsory,
and changes
way that these marks are credited has led to fluctuations
in the
in the numbers
taking the course. The five exercises are: Third week exercise:
Solution of Equations
Fourth week exercise:
Quadrature
Fifth week exercise:
Ordinary Differential
Sixth week exercise:
Ordinary Differential Equations
Seventh week exercise:
Laplace's Equation
Equations
I II
The notes setting out an exercise assume a knowledge of the numerical methods
to be used
(gained from the associated
lecture course)
and
also of the theory of the subject from which the exercise is drawn.
Such
notes as there are on basic theory are intended only as an aide--memoir. But the student is led to consider the significance of his work by being required to answer in his written report several questions throughout
the exercise;
ods and the mathematical
interspersed
these may be concerned both with numerical methsignificance
of the results.
The Third and
Fourth week exercises are concerned almost entirely with numerical methods, but the remaining Sixth week exercise
exercises
are wider in scope; for example,
is to solve Schrodinger's
the
equation for a one-dimen-
sional potential well, and the Seventh week is concerned with Laplace's
189
equation. 4.2
The Part II Course The Part II course consists
tical classes
(2 per week)
spread over two eight week terms.
split into two sections, transforms
partial
differential
and 16 prac-
The practical work is
the first section and the lectures being a con-
tinuation of the Part IB course, Fourier
exercises,
of 16 lectures
dealing with numerical
and solution of elliptic, equations.
parabolic
Section 2 contains
from which the student chooses
methods
for
and hyperbolic
a wide variety of
a subset carrying credit up
to a given limit. This course is optional for a variety
of reasons,
allows practical response
classes
to be smaller
from the computer.
flexible marking
schedule
the course is organised The exercises on the mathematical the student
as for Part IB but attracts
connected with the examination
individual
This
a faster
also allow a much more attention.
Otherwise
in a similar manner to the Part IB course.
are listed in Table 2. and physical
is expected
system.
and gives each student
The smaller numbers
and greater
fewer students
In Section 2, the emphasis
significance
of the results,
is
although
to be aware of the effects of the numerical
meth-
ods used. Numerical Methods Fourier transforms Elliptic p.d.e.'s Parabolic p.d.e.'s Hyperbolic p.d.e.'s
Dynamics The rotating
top
Quantum Mechanics Band structure Resonances in potential
Statistical Physics Van der Waal's equation Waves Shock formation Non-linear wave interactions Group velocity
wells
Electromagnetism Diffraction pattern due to a current strip Convection of magnetic flux Mathematical Methods Bessel functions of integral
order
Fluid Dynamics Boundary layer flow Numerical weather prediction Some viscous flow patterns
Optimisation Theory Golden section search for the mode of a function
Statistics Maximum likelihood estimation under convexity restrictions
Dynamic Stochastic Systems Policy improvement method for a Markov decision process
List of optional 4.3
TABLE 2 exercises for the Part II course
Lecture Displays Graphical
courses. siastic,
displays
are now used at some point in several Part II
Those lecturers who have tried using the displays and the demand for them keeps increasing.
are enthu-
The use of displays
190
is limited only by the rate at which lecturers the technique Displays
and devise
examples.
have also been given in courses
of the Mathematical 5
suitable
can become familiar with for Part IB and Part III
Tripos.
CONCLUSIONS The CATAM project,
ible to provide tical classes,
now in its fifth year, has shown that it is feas-
computing
facilities
for use during
and that those facilities
a first degree mathematics
It has also shown that on-line graphical system,
useful aid to the assimilation similar projects
in
in applied mathema-
problems
are encountered.
display units can be sup-
and that such units are an immensely
of computed
It is hoped that the experience stimulate
and prac-
can be used very effectively
course to study problems
tics or any subject where similar mathematical ported by a mini-computing
lectures
elsewhere,
results.
gained by the CATAM project will and that eventually
tional approach will be an integral part of every course
the computain applied math-
ematics. Footnote:
Copies of the Computing Practical Please write to the author.
Class Manuals
are available.
~
ij
illllll
I ILILJ
i i
I
IJ
192
K
Pig,
_____
2
(.0
:.'Lg. 4
CT L
I
PT
Loader
MODULAR ONE (16 bit word)
Executive|
1.11 CPU
32K Core
TSS / 8
._1
DEC
Disc 256K
TSS8 SYSTEM (12 bit word)
Care 24K
CPU and I/0
M ul ti -
Multi-
Master Scope
J
I
I I
I
I
I J
Master TTY
15 Tetet~pes
copy }.._{ e ~
TV Camera
Rechner und S ± a t i s t i k u n t e r r i c h t ( e n g l . : Nultimode Computermodels for S t a t i s t i c s I n s t r u c t i o n ) Prof. Dr. J.H. Hogge, George Peabody Call. zur Zei±: S t a a t s i n s t i t u t
for Teachers, Nashville, Tenn. USA
fur Bildungsforschung und Bildungsplanung, HUnchen
Prof. Dr. W.W. Zwizner, The U n i v e r s i t y of Calgary, Calgorys Alta, Canada zur Z e i t : Z e n t r a l s t e l l e fur PU und CUUt Augsburg Seit einer r e l a t i v kurzen Zeit werden Rechner in verschiedener Art im U n t e r r i c h t gebraucht. Beschreibungen Uber den Rechnereinsatz in CUU, CMI, Simulationsspiele u.a. liegen vat (z.B. F r e i b i c h l e r t974). Do man den Gebrauch van Rechnern im U n t e r r i c h t als in den Anfangsstadien stehend sehen muB, i s t eine m~glichst v i e l s e i t i g e Verwendung gewUnscht. Die folgende Beschreibung b e t r i f f t richt,
die s p e z i e l l auf S t a t i s t i k
abh~ngig i s t .
eine Integrierung des Rechners in den Untereingestellt ist,
also yam U n t e r r i c h t s s t o f f
Die Beschreibung i s t in zwei Teile g e g l i e d e r t :
1.
Vorlesungen, in denen S t a t i s t i k mit FORTRAN i n t e g r i e r t wird;
2.
Labor- und Ubungsarbeiten, in denen der Rechner fUr Datenherstellung und Verarbeitung gebraucht wird.
Diese Zweigliederung deckt sich weitgehend mit den Interessen und Arbeit der Referenten. Statistik
und FORTRAN
EinfUhrungskurse in S t a t i s t i k
und Computersprachen wie z.B. FORTRAN werden ge-
w~hnlich unabhdngig voneinander gegeben. So l e r n t man o f t s t a t i s t i s c h e B e g r i f f e in Verbindung mit t r a d i t i o n e l l e r H i l f e van B l e i s t i f t
Notation und l e r n t s t a t i s t i s c h e Rechnungen mit
und Papier oder per Tischrechner auszufUhren. Sparer f o i g t
gew6hnlich eine Einfuhrung in den Rechnergebrauch. Weitgehender Einsatz van Rechnezn i s t damit erst verh~ltnism~gig spdt m~gtich und kann dadurch den kernenden nicht van Routinearbeiten entlasten. Noch wichtiger i s t der Verlust der dadurch entsteht, dab die Verbindung p a r a l l e l e r B e g r i f f e und das Verstehen beider Disz i p l i n e n durch ihre Abh~ngigkeit verloren geht. FORTRAN wurde haupts~chlich gew~htt, weil die meisten Rechenzentren FORTRANUbezsetzer haben. Dos Ein- und Ausgeben van Daten i s t fur den Anf~nger van besonderer Schwierigkeit. Solche Routinearbeiten mUssen daher zu Beginn des Unter-
196
r i c h t s geUbt werden. Dem B e g r i f f der r e e l l e n Variablen s o l l t e Vorrang gegeben
werden. Eine Verbindung zu Z u f a l l s v a r i a b l e n s o l l b i e r h e z g e s t e l l t werden= Diese Verbindung kann man Uber r e i n f o r m e l l e Wege e i n l e i t e n :
X(W) ¢, > X ( 1 ) , wobel
W der Stichpzobenraum s e i und I eln I n d e x t d e r in FORTRAN die V a r i a b l e X i d e n t i flziezt.
Der B e g r i f f der Z u f a l l s v a r i a b l e n kann nun w e l t e r e r l a u t e r t werden, so-
wie seine R e a l i s a t i o n
X(1).
FrUhzeitig werden im Statistikunterricht Begriffe wie Summieren und Kategorisieren verwendet. Der B e g r i { f des DO LOOP und des logischen IF sind daher frUh zu de£inieren und zu e r k t ~ r e n . FUr: A/
A/
A/
fl X; : i=l Xz :,T__ X (_T) i=I
i =|
kommt der P o r e ! t e l b e g r i f f SUMX = 0.0 D05I=1, 5
N
suMx = suMx + x ( I )
dez die Summennotation f u r den Rechner i n t e r p r e t i e r t . Die M~glichkeit~ mehrere 8uchstaben zum I d e n t i f i z i e r e n
von Variablen zu gebrau-
chen~ e r l a u b t es uns (im Gegensatz zu BASIC z . B . ) , B e g r i f f e so in FORTRAN zu
benennen, dab s i e l e i c h t mit S t a t i s t i k b e g r i f f e n
zu i d e n t i f i z i e r e n
B e i s p i e l , d i e Standardabweichung wird d e f i n i e r t
dutch ~ X (SUMX) und~ X2(SUHX2);
sind. Zum
w i t k~nnen dann SD folgenderma~en erzechnen: SUMX = 0.0 SUMX2 = 0.0
DO6I=I,N suMx = suMx + x ( 1 )
6
SUMX2 = SUMX2 + X ( I ) * * 2 SD = SQRT ((SUMX2 - SUMX**2/FLOAT(N)) /FLOAT(N- 1 ) .
Hier werden neben dem B e g r i f { des DO LOOP auch Systemunterprogramme wie FLOAT und SQRT e i n g e f U h r t . Obwohl Lezner anfangs dazu angehalten werden s o l l t e n , zufUhren um s t a t i s t i s c h e AusdrUcke wie ~ X 2
Rechnungen s e l b s t durch-
Methoden besser zu verstehen, werden sparer solche
und ~ X Y
zum unn~tigen B a l l a s t . FORTRAN Unterprogramme
kUnnen benUtzt werde%um solche unn~tigen Rechenarbeiten zu umgehen. Die Be-
rechnung der Standardabweichung kann dann i n einem Ausdruck programmiert werden:
197 SD = SQRT((SUHX2F(X,],N)-
SUMXF(X,1,N)**2/FLOAT(N))/ FLOAT(N-I). In diesem Ausdruck werden FORTRAN-Funktionsprogramme SUMX2F und SUMXF gebraucht. Diese errechnen ieweils Y X2
und ~ X fur die ersten N-Elemente des Vectors X.
NatUzlich k~nn±e man auch ein Un%erprogramm zur Auswertung der Standardabweichung e r s t e l l e n . Die GegenUbezstellung yon vergleichbaren AusdrUcken in FORTRAN und S t a t l s t i k
sind vorerst w i c h t i g e r als Pzogrammschreiben.
FrUher oder sparer wezden einige der Lernergruppe S t a t i s t i k Arbeit vezwenden. Unterpzogramme,
in dez t~glichen
die fur hdufigen Gebrauch verfaBt wurden,
sind n~tig, denn Programme, die fur das l e i c h t e Verst~ndnls des kerners gebraucht werden, sind gew~hnlich nicht lelstungsfOhig. Daher s o l l t e
in einem Einfuhrungskurs mit S t a t l s t i k
ein kerner mit solch be-
kannten Programmen wie BMD (Biomedical Computer Programms) oder SPSS ( S t a t i s t i cal Package for the Social Sciences) oder der SIESTA2 (Siemens-Statlstlk-System) v e r t r o u t gemacht werden. Neben den eben erw~hnten g i b t es auch Unterprogrammbibliotheken, Statlstikunterrlcht
die in den
eingebaut werden k~nnen. Dies i s t besonders wichtig fur
Probleme, die n i c h ± s t a n d a r d i s i e r t behandelt werden k~nnen. In Frage kommen hier wlssenschaf±liche Unterprogrammbibliotheken wie die SSP (IBM S c i e n t i f i c Subroutine Package), die PRAH (Programme fur angewandte Hathematik, Siemens) oder die Programme von Veldmann. Zum bisherigen Einsatz dieser Methode, der simultanen Einfuhrung in FORTRAN und S t a t i ~ t i k ,
hat sich gezeigt, dab der S t o f f schneller behandelt werden kann.
Es i s t anzunehmen, dab das Wissen auch i n t e n s i v e r v e r m i t t e l t wird. Der i n t e n sive Rechnergebrauch erm~glicht es dem Lerner, die s t a t i s t i s c h e n Probleme besset in r e c h n e r o r i e n t i e r t e r Weise auszudrUcken. Die Befreiung yon der RechenbUrde erm~glicht es, im Kurs Probleme mlt groBer Datei zu behandeln, also wirkl i c h k e i t s n a h e Probleme zu behandeln. Sandler und Hogge arbeiten an einem Buch, das sich mit Strategien ~hnllch dez besprochenen befaBt. Dieses wizd in einem Einfuhrungskurs in S t a t i s t i k
an dem George Peabody College eingefUhrt.
Rechner im Ubungsprogramm In diesem T e i l beschreiben wir eine weitere Hethode, wie der Rechner in den Statistikuntezricht
eingebaut werden kann. Es wird angenommen, dab der kerner
198 bezeits mi% dem Rechnez veztzaut i s t .
Dieser Weg, S t a t i s t i k
in Ubungsarbelt ein-
zusetzen, hat ~ h n l i c h k e i t mit entdeckendem Lernen und Simulationsspielen. Hauptuntezschied zu t z a d i t i o n e l l e m S t a t i s t i k u n t e r z i c h t das i n t u i t i v e
Dez
besteht in dem Vezsuch,
Verstehen van s t a t i s t i s c h e n Pzoblemen und k~sungen zu entwickeln.
Der Schwerpunkt lieg% bei der wahzscheinlichkeitstheoretischen Auslegung der Fzogen und Antwozten, der Hypothesen und BeschlUsse. Die hiez entwickelten Lehrmethoden sind fur Labor- und Ubungsarbeiten gedacht, im Gegensatz zu den vorhezigen Ausfuhrungen. An Software ben~tigt man Programme, die es erlauben, Stichpzoben van Verteilungen zu ezheben. Als Beispiele k~nnen die Normalvertei!ung, die Poissonverteilung, die Chi-quadzatverteilung,
die t ,
Fund Rechteckverteitung und die zweidimensionale Normalverteitung dienen. Die H~glichkeit,
dem keznez nut Teilinformationen Uber die Vezteilung zu geben, muB
bestehen. Wohrscheinlich hat der kerner in den Vorlesungen bereits B e g r i f f e deskrlptivez Statistik lichkeit
gelernt,
so dab er die Stichprobe fur gr~Sere Ubersicht-
umordnen und einige s t a t i s t i s c h e Gr~Ben berechnen kann. Trotzdem s o l l -
te er hier, wie auch spdter, immer dazu ermutigt werden, eigene Hethoden zu pzobieren. Anfangs werden dem Lernez a l l e Einzelheiten der Verteilung bekannt gegeben. Das erste Z i e l i s t es, dem kerner a l l e vielfachen Fozmen der Stichproben van einez
einzigen Verteilung zu demonstrieren. Diese V i e l f a l t
wird uber verschiedene Vez-
teilungen demonstziert, so dab Vezgleiche zwischen Stichproben verschiedener Verteilungen m~glich i s t .
Die Notwendigkeit s t a t i s t i s c h e r k~sungen zur Fragen-
s t e l l u n g der UrsprungsmSglichkeit van Stichproben s o l l daraus h e r g e l e i t e t wetden.
Als ndchstes wird eine Verteilung mit einem unbekannten Parameter behandel%. Gew~hnlich wird man sich den arithmetischen Durchschnit% fur diesen Fall nehmen. Der Lerner wizd d r e i Aufgaben zu l~sen haben: 1. Punktsch~tzung des unbekannten Parameters;
2. Intezvaltsch~tzung des unbekannten Parameters; 3. Verteilung dez s t a t i s t i s c h e n Stichprobengr~Se die zur Sch~tzung benUtzt wlrd. L~sungen zu diesen Aufgaben s o l l der kezner dutch Inspektion v i e l e r Stichproben erraten. Daneben sollen logische Argumente, gestUtzt auf das Wissen Uber die Verteilung, gemacht werden. Die L~sungsversuche zur ersten Aufgabe dienen der Ermittlung van solchen Optimierungsverfahren. Die zweite Aufgabe dient der r Entwicklung des B e g r i f f s van bestem Konfidenzbereich und dem B e g z i f f der Vex-
199 t e i l u n g von Konfidenzbereichen. Dies fuhrt zu Wahrscheinlichkeitsaussagen bezugs Konfidenzbereichen. Die d r i t t e L~sung s o l l t e zur Verallgemeinerung von Verteilungen von Stichprobengr~Sen fUhren. In der n~chsten Ubung wird gew~hnlich nichts Uber die Varianz der Verteilung bekannt sein. Die Untersuchung durch S±ichproben s o l l zu chi-square V e r t e i l u n gen fUhren. Notwendigerweise wird in diesem Zusammenhang auch der B e g r i f f der Freiheitsgrade auftauchen. Dies i s t unvermeidbaz, wenn a n s t a t t des Durchschnitts der Verteilung der Durchschnitt der Stichprobe benU±zt wird. Wie zuvor sollen auch h i e r logische SchluSfolgerungen das Verstandnis des kerners fes~igen, ohne dab man schwierige mathematische B e g r i f f e einzusetzen hat. Ein schwieriges Problem entsteht, wenn zwei Parameter der Verteilung nicht bekannt sind. Auch das Problem, der nicht bekannten Form der Verteilung, f u h r t zu einer neuen Gruppe yon k~sungen. Im Falle der zwei unbekannten Parameter, etwa Durchschnitt und Varianz, fUhren k~sungsversuche neben anderem zu der t und F-Ver±eilung. Wie zuvor s o l l man auch hier die Verteilung von Konfidenzbereichen besprechen. Da die Verteilung auf asymtotischen F~llen beruht , mUssen auch Stichproben mit groBer Anzahl yon F~llen in Betracht gezogen werden. Die d r i t t e Art von Problemen besch~ftigt sich mit mehrdimensionalen V e r t e i lungen. Hier wird wahrscheinlich zuerst die zweidimensionale Normalverteilung betrachte±. Hypothesen Uber die Verteilung yon Punkt- oder Konfidenzbereich yon K o r r e l a t i o n s k o e f f i z i e n t e n k~nnen mit Stichproben verglichen werden. P a r a l l e l zu den vorherigen besprochenen Methoden werden Sch~tzungen auf Grund yon S t i c h probenwerten durchgefUhr±. Negen der zu betrach~enden Schiefe k~nnen dann Transformationsfunktionen eingefUhrt werden. Dieses B e i s p i e l kann dann auf die Regressionsanalyse ausgedehnt werden. Die Abh~ngigkeit zwischen Korrelationskoe f f i z i e n t e n und Regressionskoeffizienten kann anhand yon Beispielen demonstriert werden. Die Methode der kteinsten Quadrate wird an demselben B e i s p i e l e n t w i c k e l t . In a l l diesen BeispieZen kommt es darauf an, zuerst ein i n t u i t i v e s Verstehen nicht nut der k~sung, sondern vor allem des Problems, im kerner zu entwickeln. k~sungsversuche stUtzen sich vorers~ auf Stichproben, danach werden sie durch mathematische Uberlegungen g e f e s t i g t . Der Rechner erlaubt es, durch groBe Stichprobenzahlen ein Modell aufzubauen, das groBe ~ h n l i c h k e i t mit w i r k l i c h e n F~llen hat.
KLASSIFIKATION
VON
LEHRPROGRAMMEN
Peter Ripota
ABSTRACT Es wird eine Methode dargelegt, mit deren Hilfe Lehrprogramme als geo richtete Graphen in normierter Form dargestellt werden kGnnen. Es werden weiterhin gewisse, aug dem Graphenschema einfach ableitbare Kenngr6Ben (die sogenannten charakteristischen GrGBen) angegeben, die zu einer Klassifizieru~ng und Charakterisierung vorgegebener Lehrprogramme allein auf Grund ihrer inneren Struktur fGhren. Die Normierung geschieht mit Hilfe automatentheoretischer Konzepte, wobei sowohl SchGlet als auch Lehrprogramm als endliche, deterministische Automaten aufgefaBt werden, so dab die Eingaben des einen Systems Ausgaben des anderen sind (und umgekehrt). EINLEITUNG Zur Dokumentation yon Lehrprogrammen aus dem Bereich der Programmierten Instruktion oder des Computer-unterstGtzten Unterrichts (CUU) geh6rt die Angabe gewisser quantitativer Merkmale (z.B. durchschnittliche Durcharbeitungszeit)
sowie qualitativer Attribute (z.B. ZugehGrig-
keit zu einem bestimmten Lehrprogrammtyp,
etwa "tutorielles Programm").
Die empirisch bestimmten Gr~Ben der ersten Art haben den Nachteil einer starken Abh~ngigkeit von Einsatz und Adressatenkreis und sagen zudem nichts Nber die innere Struktur des Programms. Die Angabe einer Lehrstrategie wiederum ist von willkGrlichen Entscheidungen abh~ngig, krankt an unexakten oder nicht vorhandenen Definitionen und l~Bt keine numerischen Vergleiche zu. Man mGchte z.B. Uber zwei Lehrprogramme Aussagen der Form "A ist um soviel % adaptiver als B" treffen; man mSchte die Komplexit~t yon Spielen vergleichen und den Verzweigtheitscharakter einer didaktischen Simulation bestimmen kSnnen. Um dies zu erreichen, wurden in (I) einige einfach zu berechnende,
so-
genannte charakteristische GrGBen definiert, die sich aus einer normierten Graphendarstellung des Lehrprogramms ergeben und zu dessen eindeutiger Klassifizierung herangezogen werden k~nnen. Es wurden dort auBerdem al!gemeine Lehrprogrammklassen (Lehrstrategien) auf Grund dieset GrGBen vorgeschlagen. Der folgende Beitrag ist eine Kurzfassung.
201
AUTOMATEN Wir fassen das Lehrprogramm als einen deterministischen, nicht-markhoffschen
initialen,
abstrakten Automaten mit diskretem Zeitverhalten
auf, den SchGler als stochastischen, nicht-initialen, nicht-markhoffschen Automaten, der bei der Abarbeitung des Progr~mms ebenfalls diskretes Zeitverhalten zeigt. Beide kommunizieren miteinander; im folgenden betrachten wir nur den Lehrautomaten, aus dessen abstrakter Struktur die entsprechenden Gr6Ben abgeleitet werden. Der Automat empf~ngt im i-ten Zeittakt das Wort x i (die EinEabe) und druckt auf Grund dieser Eingabe und seines inneren Zustands z i das Wort Yi (die Ausgabe), woraufhin er seinen inneren Zustand ~ndert, inaktiv wird und auf die n~chste Eingabe wartet. Beginn und Ende eines Zeitintervalls k6nnen wit dutch den jeweiligen Wartepunkt kennzeichnen. gleich RGckkehrpunkt,
Der Wartepunkt ist zu-
wenn der SchGler eine (im Sinne des Autors) fal-
sche Antwort gegeben hat, wonach ihm im allgemeinen die Chance gegeben wird, seine Eingabe zu wiederholen. GRAPHEN Zur Normierung der graphenschematischen Representation spalten wir die Ausgaben des Lehrautomaten in technisch nicht unterscheidbare,
begriff-
lich jedoch voneinander abgegrenzte Typen: a) die Reaktion auf eine (meist richtige) Antwort, und b) die neue Frage. Die Darstellung eines Lehrschritts als gerichteter Graph sieht dann so aus wie in Abb.1 gezeigt. Dabei bedeuten: YO
Frage, die dem Adressaten gestellt wird (was eine Frage ist, kann nur auf Grund inhaltlicher Kriterien entschieden werden)
xi
vom Programm unterscheidbare Eingaben (Antworten)
zi
innere Zust~nde des Lehrautomaten (z.B. Werte der Schalter und Variablen, die im Programm ver~ndert werden k6nnen)
Yi
Ausgaben des Lehrautomaten
(Hilfen, Best~tigungen,
Hinwei-
se). Die x i und Yi k6nnen auch das leere Wort sein. unbezeichneter Knoten:
Warte- oder RUckkehrpunkt
Belegen wir den Abstand zwischen zwei Knoten mit der MaBzahl I, dann umfaBt ein Lehrschritt alle Knoten, die vom Wartepunkt den Abstsnd I haben. Die Darstellung eines Lehrprogramms als gerichteter Graph kann, nach einem Vorschlag von SCHRETTENBRUNNER
(3), in drei Stufen erfolgen:
202
Stufe O:
AusfGhrliche Darstellung aller Lehrschritte wie soeben dargelegt (siehe Abb. 1)I ±m allgemeinen nut sinnvoll bei besonderen Lehrschritten.
Stufe I:
Alle einem Lehrschritt zugeh8rigen Knoten werden in einen Knoten zusammengefaBt (siehe Abb. 2; Beispiel aus (3)). Dies ist eine exakte Wiedergabe der Programmstruktur mit allen darin enthaltenen Lehrschritten
(Reduktion
I. Stufe). Stufe 2:
Der Lehrprogrammgraph wird so reduziert,
dab er nut noch
aus Hills- und Untersequenzen besteht, wie sie auf S. 7 definiert werden (siehe Abb. 3) (Reduktion 2. Stufe). GROSSEN An die mit einem Lehrprogrsmm verknGpften,
aus seiner Struktur be-
stimmbaren GrGBen stellen wir drei Forderungen: 1.) Sie mGssen einfach zu berechnen sein, d.h. m~glichst ohne komplizierte mathematische Theorien oder Rechenprogramme. 2.) Sie m~ssen vernGnfti~e Werte annehmen,
d.h. in einer Gr8Benordnung
liegen, die dem menschlichen AnschauungsvermSgen noch zug~nglich ist (am besten zwischen 0 und 1 oder -1 und +1). 3.) Sie mGssen interpretierba r sein, d.h. zu einer (anschaulichen) Wirklichkeit Bezug haben und intuitiven Vorstellungen weitgehendst entgegenkommen. Wit betrachten im folgenden Lehrschritte (Graph O-ter Stufe) und bezeichnen mit x die Anzahl der Durchgan~sstellen (=Knoten, die zum n~chsten Lehrschritt verzweigen), mit y die Anzahl der RGcksprun~stellen (=Knoten, die zum Wartepunkt zurGckfGhren), und mit z deren Summe (z = x + y). Nun definieren wit folgende Gr8Ben: Durchl~ssigkeitsKrad
d. Er ist ein MaB fGr die Durchl~ssigkeit oder
Offenheit eines Lehrschritts. d = O
wenn bei Freianwortanalyse nicht nach mindestens y Wartepunktpassagen ein eindeutiger Hinweis auf eine richtige Antwort ge-
d = 1
geben wird; wenn die Durchtrittsstelle
noch vor Erreichen des Wartepunkts
vom Programm bekanntgegeben wird (d.h.z.B.~ wort schon bekannt ist); in allen ~nderen F~llen. d = x/z
die richtige Ant-
203
Freiheitsgrad £. Er ist ein Ma8 fur die freie Beweglichkeit innerhalb eines Lehrschritts,
sofern ein l~ngerer Aufenthalt didaktischwGn-
schenswert erscheint. Echte "Freiheit" liegt allerdings nut vor, wenn d=l; ansonsten korreliert f negativ mit d und kaun nicht als Freiheit interpretiert werden. Der Freiheitsgrad ergibt sich aus N* f = 1 - ~
N* = Anzahl der Knoten des kondensierten Graphen I)
mit
N
= Anzahl der Knoten des unkondensierten Graphen
F~hren die RGcksprGnge nur zum Wartepunkt f direkt aus
Y f = ~ z+2
(und nicht zu yo ), dann kann
berechnet werden°
Strukturgrad s. Er ist ein MaB fur die Strukturiertheit, Komplexit~t und damit fGr den Programmieraufwand er ist definiert als s = log z
Verzweigtheit,
eines Lehrschritts;
Wenn die im Programm gespeicherten AuswahlmSglichkeiten
dem SchGler
nicht bekannt sind, ist es sinnvoll, eine auf den Adressaten bezogene GrSBe Sef f (den effektiven Struktur~rad) Sef f = log Zef £
einzufGhren,
die sich aus
ergibt, wobei Zef f = Anzahl der dem SchGler bekannten AuswahlmGglichkeiten.
Der effektive Strukturgrad ist ein MaB fur den Entscheidungsgehalt
der
im Lehrschritt vorliegenden Situation. Betrachten wir nun Lehrprogramme nach der 1. Reduktion (Graph I. Stufe), dann kGnnen wir auch hier einige, den obigen GrGBen analoge Parameter ableiten, die sich jetzt aber nicht mehr auf einzelne Lehrschritte, sondern auf das gesamte Lehrprogramm beziehen. Adaptivit~ts~rad A.
Er ist ein Ma8 fur die Anpassungsf~higkeit
eines
Lehrprogramms bezGglich seiner Wegl~ngen. Wenn 1 die L~nge des k~rzesten Weges (der 'Geod~tischen ' ) und L die L~nge des l~ngsten Weges durch das Programm bedeuten, dann gilt A = I - ~ L I) Die Kondensation eines Graphen besteht darin, alle stark zusammenh~ngenden Teile in einen Knoten zus~mmenzufassen°
204
L kann nicht immer allein aus theoretischen Uberlegungen gefunden werden~ in solchen F~llen muB man empirische Werte oder Absch~tzungen zu Hilfe nehmen. Man k a n n G b r i g e n s auch eine - auf empirische Daten gestUtzte - Zeitadaptivit~t definieren, als A t = I - tmin/tma x, Das wGrde aber das gesteckte Ziel, die charakteristischen GrGBen allein aus der Programmstruktur zu bestimmen~ Gberschreiten. Freiheitsgra d F. Die Definition wird unver~ndert von vorhin Ubernommen; die Kondensation bezieht sich jetzt aber nicht auf einzelne Lehrschritte, sondern auf das gesamte Programm. Er ist ein MaB £~r den Zykluscharakter des Lehrprogramms,
d.h. fGr die MSglichkeit, in dem Pro-
gramm vor- und r~ckzuspringen, ohne an den Endpunkt zu gelangen.
Von
echter Freiheit kann auch hier nur dann die Rede sein, wenn diese SprGnge vom SchGler direkt beeinfluBbar sind. Struktur~rad So Dutch die Eigenschaft des Logarithmus, Produkte auf Summen zu reduzieren, k8nnen wir eine vereinfachte Formel zur Berechnung des Strukturgrades eines Lehrprogramms angeben: g(i) a = Ausgrad des i-ten Knotens N S =
~
= Anzahl der Kanten, die von log
~(i)
i=I
ihm wegfGhren N
= Anzahl aller Knoten des Graphen I. Stu£e
Der Strukturgrad ist auch bei Lehrprogrammen ein MaB fGr deren Strukturiertheit, Verzweigtheit, Komplexit~t oder deren Entscheidungsgehalt; zugleich ein MaB £Gr den Programmieraufwand bezGglich der Verzweigungen. Es sei betont, dab die Interpretation dieser GrSBen nur gleichzeitig (und nicht isoliert) erfolgen darf, d.h., die GrSBen haben nur Sinn in Bezug aufeinander. Dies wird im folgenden beim Versuch einer Aufstellung yon Kiassen gezeigt. KLASSEN Wir schlagen zun~chst einige Klassen f~r Lehrschritte vor. Sind die Lehrschritte charakteristisch fGr das gesamte Programm (oder einen abgrenzbaren Tell desselben), dann kann der entsprechende Programmteil in diese Kategorie eingeordnet werden.
205
Werte der charakteristischen Gr88en
Name (I)
Presentation
f=0, s=0, d=1
Reine Textpr~sentation oder Trivialfragen nach Name, Geschlecht oder Gem~tszustand. (2)
Normalfall
O~d<1, O<_f
(3)
0bung
f nahe I, ansonsten wie (2); n theoretisch nicht bestimmbar (siehe Simulation)
Lehrschritte fGr Ubungen haben hohen Zykluscharakter, wiederholt durchlaufen werden soll. .
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(4)
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Bibliothek
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w - - - - .
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da eine Ubung
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£=0, d=l, Sef£~O
Verteiler bei Lernersteuerung; Durchgangs- und Verzweigungsstelle zu (vom Sch~ler w~hlbaren) Unterprogrammen° Bei Se£f>>O gelangt man zu einer Datenbank.
(5)
Simulation
£7) 0, Seff>> O, d=1, n_~l (n=Anzahl der Zyklen, d.h. der Durchl~ufe in diesem Lehrschritt)
Wegen d~s Zykluscharakters hoher Freiheitsgrad, wegen der groBen Auswahl realisierbarer MGglichkeiten hoher effektiver Strukturgrad, weg e n d e r M~glichkeit, den Lehrschritt jederzeit verlassen zu k~nnen, d=l.
(6)
Spiel
wie (5), aber n~1
Eine Simulation kann nach dem ersten Schritt bereits abgebrochen wetden, ein Spiel hingegen nur nach Erreichen des im Spiel gesetzten Zieles (wobei wit annehmen, dab dazu mindestens zwei Durchl~ufe nStig sind).
206
Fiir den Gesamtverlauf von Lehrprogrammen beschr~nken wir uns auf die drei Klassen~ die bei der Reduktion 2. Stufe Gbrigbleiben. Name
Werte der charakteristischen Gr8Ben
(A)
Lineares Programm
A=O, F=O, S=O
(B)
Hilfsprogramm
A>O, F=O, S>O
...
(C)
UnterDroKr8mm
Hauptsequenz
A>O, F>O, S>O
...
Hauptsequenz
Abb. 3 zeigt einen Graph 2. Stufe, d e r n u r noch diese Programmtypen enth~lt. Bei der Reduktion 2. Stufe geht man so vor, dab man stark zusammenh~ngende Gebiete so zusammenfaBt, dab die Hauptsequenz (im allgemeinen der kGrzeste Weg durchs Programm) erhalten bleibt.
207
DOKUMENTATIONEN Die dargelegten Vorschl~ge dienen der Dokumentation von Lehrprogrammen. Allerdings liegt ihre Bedeutung weniger in ihrem informatorischen Wert als vielmehr in der M8glichkeit, auf diese Weise unterschiedliche Programme quantitativ vergleichen zu kGnnen. Es ist also mGglich, Vergleiche fiber die (Weg-)Adaptivitfit zweier Programme durchzuffhren; die normierte Graphendarstellung lfiBt auch unmittelbar (und auf vergleichbare Weise) die Verzweigtheit eines Programmes erkennen und mit der anderer Programme in Beziehung setzen. Wichtig sind nicht so sehr die einzelnen in diesem Beitrag beschreibenen GrSBen als vielmehr der Versuch, die Beschreibung von Lehrprogrammen allein auf Grund ihrer inneren Struktur und in normierter Form vorzunehmen° Zu einer vollst~ndigen Beschreibung eines Lehrprogramms ist die Angabe der chrakteristischen GrGBen odor der normierten Graphen nicht ausreicher~; dazu w~re eine Dokumentation in einer maschinenunabh~ngigen Sprache notwendig. (Eine solche Sprache wurde am Projekt CUU der Universit~t Freiburg entwickelt (siehe (2)) und zur Dokumentation eines tutoriellen Programms verwendet. Doch dies ist, wie KIPLING sagen wGrde, eine andere Geschichte.)
LITERATUR (1) Ripota, P.: Klassifikation von Lehr~ro~rammen. Toil I und II. Neue Unterrichtspraxis 6/72 und 1/73 (2) Ripota, P.: A Concept for a Primar Y Author's Language (PAL). International Journal of Man Machine Studies. Im Druck. (3) Schrettenbrunner, H.: Theoretische .......Charakterisierun~ .......... eines Lehrprogramms fur den Geographie-Unterricht° Manuskript, Geographisches Institut der Technischen Universit~t Mfnchen, 1974
208
V ~T-rmierte Darstellung eines Lehrproa m m s als Graph I. Stufe. Jeder Known umfaBt einen Lehrschritt im Sinne ~r Definition auf So 2 unten.
209
I ()
Abb.3:
Das Lehrprogramm der Abb. 2 nach Reduktion 2. Stufe. Der Graph enth~lt nur mehr lineare Sequenzen (I-IV-VVI-VII), Hilfssequenzen (z.B. I-IIIIV) und Untersequenzen (z.B. I-II).
Abb. 1: Darstellung elnes Lehrschritts als normierter Graph. Zentraler Knoten ist der Wartepunkt (unbezeichneter Knoten in der Abb.). Erkl~rung der Symbole auf S. 2.
J
RECHNER UND SPRACHUNTERRICHT Peter Schefe 1. Der Rechner als Sprachlehrer Besonders in den letzten zwanzig Jahren ist der Zusammenhang zwischen Sprachtheorie, Lerntheorie und der Praxis des Sprachunterrichts, des Fremdsprachenunterrichts
zumal
enger geworden. Dies wurde zun~chst in den
USA deutlich, mit einiger VerzSgerung auch in Europa. Die behavioristische Lerntheorie SKINNERscher Pr~gung im Verein mit der taxonomischstrukturalistischen Sprachtheorie BLOOMFIELDs fGhrte dazu, daS der pattern-drill eine welt verbreitate Unterrichtspraxis wurde. AuSer fGr die Entwicklung des programmierten Sprachunterrichts
ist diese Richtung
auch fGr den zunehmenden Einsatz audiovisueller Medien verantwortlich. Zu den bekannten BegrGndungen - 0bjektivierung und Individualisierung des Unterrichtsprozesses
- kommt hier die Annahme bzw. Forderung, da5
nun das Sprechen-Lernen anstel!e eines abstrakten, mechanisch gelernten grammatikalischen Wissens treten wGrde. Diese Entwicklung scheint sich erst jetzt in Deutschland durchgesetzt zu haben, obwohl die zugrundeliegenden Theorien ihr wissenschaftliches Ansehen inzwischen weitgehend eingebGSt haben I). Bereits 1959 hatte N. CHOMSKY in seiner Besprechung yon SKINNERs "Verbal Behavior" auf wesentliche M~ngei der behavioristischen Sprachlerntheorie hingewiesen 2) . Auch die Einbeziehung von Lehrmaschinen in den Sprachunterricht erfolgte zun~chst unter dem Einflu~ des Behaviorismus. Typisch fGr die Auffassung der Rolle einer Maschine ist die Argumentation BARRUTIAs, der die kontrastive Linguistik rezipiert, aber daran festh~It, dab Sprache im wesentlichen eine Menge yon Gewohnheiten ist: "Modern linguistic science advocates an oral-aural, habit-forming approach to the surface structures at least of language learning, and it analyses languages by describing the distribution of minimal contrasts° ''5) I) Vgl. K. OTTEN in DIE ZEIT vom 19.4.1974, S. 56: "Nun hat in den'Neusprachlichen Mitteilungen' die DenkmalenthGllung des Fremdsprachenlehrers stattgefunden. Ein Team des Fachverbandes hat einen Katalog erstellt.., folgen wir im Sprachunterricht immer mehr der Annahme einer - ebenfalls mechanistisch-deterministischen Methode - dem 'Behaviorismus', der vor allen Dingen im Werk B.F. Skinners gro~es Ansehen gewann, die aber eigentlich den Zenit ihrer Anerkennung schon hinter sich hat. Daher hinkt der Merkmalkatalog des Fremdsprachenlehrers bereits hinter seiner Zeit her." 2) Language 35(!959), S. 26-58. 3) BARRUTIA 1969, S. 10.
211
Im Sinne SKINNERs besteht er darauf, dab ein Maschinenlehrprogramm die F~higkeit besitzen mug: "of not allowing the student to proceed to the next frame until the previous one has been mastered "I). Khnlich ist die Auffassung, die GAGN~s Entwurf einer "Lernstruktur"des Englischen zugrundeliegt. GAGN~s vielzitierte Taxonomie yon Lernarten verr~t gerade bier die unreflektierte Ubernahme yon Elementen der behavioristischen Lerntheorie 2) . M.E. mit Recht hat B. SPOLSKI in Frage gestellt, ob es Gberhaupt mSglich ist, in der Sprache "bestimmte Verhaltensweisen zu identifizieren, und ferner, durch Analyse der Beziehungen zwischen den Verhaltensweisen und ihren Ursachen und Konsequenzen, Techniken zu entwickeln, die sie verst~rken bzw. Gberhaupt erst etablieren. ''3) Dem entspricht sein Resum~e: "Meine Meinung ist, dab der programmierte Fremdsprachenunterricht bisher noch nicht den Nachweis hat erbringen k8nnen, dab er auBer zu einem sprach~hnlichen Verhalten auch zur Entwicklung einer Sprachkompetenz fGhrt. "4) Die psycholinguistische Forschung, z.T. unter dem EinfluB der generatiyen Sprachtheorie CHOMSKYs, hat in den letzten zehn Jahren deutlich gemacht, dab Spracherwerb ein hoch selektiver Vorgang ist, der nicht mit Konditionierungsmodellen erkl~rt werden kann 5). So ist es nicht verwunderlich, wenn nach Drillmethoden Gelerntes nicht in neuen Situatiohen angewendet werden kann 6). Kann der Rechner die Schw~chen des programmierten Sprachunterrichts beseitigen? Neuerdings hat PLICKAT 7) die Frage mit dem Hinweis darauf be1) BARRUTIA 1969, S. 17 f. 2) GAGNE 1969, S. 160 ff., l~Et die Ergebnisse der neueren Spracherwerbsforschung unberGcksightigt. 3) SPOLSKI 1970, S. 2. 4) SPOLSKI 1970, S. 3, vgl. auch ACHTENHAGEN/WIENOLD 1971, S. 223: "dab ... pattern practices undiskutiert die LSsung des entscheidenden Problems voraussetzten: wie werden die zu Gbenden, zu automa~isierenden Regeln erkannt und internalisiert? Wie ent~teht die Kompetenz fGr die Zielsprache beim sekund~ren Sprachenlernen?" 5) Vgl. den Forschungsbericht yon LEUNINGER et al. 1972, S° 176: "prinzipielle Unzul~nglichkeit explanativer Konzepte wie Verst~rkung und Imitation". 6) Vgl. OTTEN, a.a.O.: "Aber wenn solches Wort- und Satzmaterial nun in einen anderen Zusammenhang Gbertragen werden soll, dann setzt plStzlich eine Blockade ein." 7) PLICKAT 1971, S. 47 ff.
212
jaht, dab aufgrund der Speicherung
einer grSSeren
Anzahl von Wegen
durch das Programm ein hSherer Grad an Adaptivit~t Argument
wurde von Anfang an fGr den rechnergestGtzten
Feld gefGhrt.
Auch SPOLSKI beurteilt
'&daptive Sprachlehrmaschine" darGber aber angesichts Analyse mit dem Computer Problems
prinzipiell
positiv,
dells 2), das als Grundlage
Dies ins
als
h~it eine Diskussion
Probleme
fGr verfrGht 1). M.E.
ausgeschlossen.
Unterricht
den Einsatz des Computers
der noch ungel6sten
der vollautomatischen
prinzipiell
linguistischer
ist die LSsung dieses
Analyse der sprachlichen
Kommunikation
Auch bei einer Einbeziehung
eines Weltmo-
elner semantischen
wird der Rechner nicht die Kompetenz reichen.
erreicht werde.
Analyse
Dazu fehlt ihm nicht nur eine umfassende
sondern vor allem auch die Handlungsdimension. GrGnden ist es nicht sinnvoli,
erforderlich
eines Kommunikationspartners Kenntnis
ist, er-
der Umwelt,
Schon aus theoretischen
den Rechner als Sprachlehrer
programmie-
ten zu wollen. 2. Der Rechner als Werkzeug
im Sprachunterricht
Bleibt dem Rechner aufgrund der neueren Entwicklung Lerntheorie
noch eine sinnvolle
Rolle im Sprachunterricht?
darauf muS nach muttersprachlichem ferenziert
und fremdsprachlichem
dab die SchGler ihre Sprache bereits und Differenzierung
ten dutch 0bung und Reflexion des Lernziels wichtigsten
Gber Sprache.
"Wissen Gber Sprache"
Gesichtspunkte
dellen verwendet siger,
dif-
Es geht bier also um die und kognitiver
Besonders
F~higkei-
zur Erreichung Die
sind: bei der Formulierung
von Grammatikmo-
Er erfGllt hier die Forderung nach "schlGs-
leicht einsehbarer,
weitern bzw.
ist kennzeichnend,
kann der Rechner beitragen.
korrekter,
Der SchGler kann selber Beschreibungen stenz GberprGfen;
-
werden.
"k~nnen".
kommunikativer
- Der Rechner kann a!s Hilfsmittel
-
Die Antwort Unterricht
werden~
FGr die Didaktik des muttersprachliche n Unterrichts Erweiterung
der Sprach- und
er kann produktiv
koh~renter entwerfen
Beschreibung "3)" und auf ihre Konsi-
seine kognitiven
F~higkeiten
er-
differenzieren.
Sein Wissen Gber Sprache wird in vielfacher kommt Einblick nicht nur in die Strukturen
I) SPOLSKI 1970, S. 8 f. 2) Vgl. WINOGRAD 1971 5) BUNTING 1973, S. 299.
Weise erweitert.
Er be-
seiner Muttersprache,
son-
213
dern auch in universale che Gberhauptl)°
Strukturen,
in die Begrifflichkeit
Hier werden BrGcken geschlagen
unterricht 2) wie auch zum Unterricht Philosophie 3)
-
Sprachen
Der SchGler erkennt rationalen
behandelt
Die Erreichung
zu kommunikativen)
einer Behandlung
Systeme in der Gesellschaft
mit grGSerem
h~ngt nicht ausschlie~lich
als Unterrichtshilfsmittel
der Generativen
vonder
Ein-
ab. Sie ist z.T. mit
Grammatik 4) verbunden,
die Lernziele
operational
und inhalt-
bzw. vertieft.
Die obenstehende Sekundarstufe
zweck-
Im Zusammen-
kann die Rolle textspeichernder
werden aber dutch die Benutzung des Rechners lich erweitert
als Instrument
Handelns.
werden.
dieser Lernziele
fGhrung des Rechners
und
klar, in welchen Dimensionen
die Bedeutung des Computers
hang mit dem Sozialkundeunterricht Verst~ndnis
Informatik
von formalen Sprachen unterscheiden.
(im Unterscheid
und sprachverarbeitender
zum Fremdsprachen-
in Mathematik,
Dabei wird insbesondere
sich natGrliche
der Spra-
grobe Beschreibung
der Lernziele
II und die Eingansstufe
Auf der Sekundarstufe re das beschreibende Experimentieren
I k6nnen Teilziele
sche einen besonderen
angestrebt
Erfassen einfacherer
mit kGnstlichen Akzent.
dGrfte im ganzen die
des Linguistikstudiums werden,
Sprachstrukturen
betreffen. insbesondesowie das
Sprachen 5). Hier bekommt das Spieleri-
Beispiele
dafGr bieten die Sprachprogram-
me in LOGO 6) Auch im Fremdsprachenunterricht flexion Gber Sprache
kann der Rechner eine Hilfe bei der Re-
sein. Gegen den behavioristischen
Patterndrill
ist
I) Vgl. BREKLE 1970, S. 51: "Diese Aufgabe ist zu 15sen, dab dem SchGlet im Sprachunterricht solche Kategorien und Begriffe vermittelt werden, die - wie es der theoretische Ansatz der allgemeinen Grammatik verlangt - fGr alle Sprachen gGltig und anwendbar sind ..." 2) Vgl. LIST 1972 "dab eln isolierter muttersprachlicher Grammatikunterricht ... mit einigen Vorbehalten zu beurteilen ist"., S. 95. 3) Vgl. ROTHSCHILD 1970, S. 35: "Es w~re durchaus sinnvoll, in den Linguistik-Unterricht mathematische Logik einzubeziehen und hier eine Querverbindung zu Mathematik und Philosophie herzustellen." 4) W. HARTMANN (1969) berichtet dber einen Unterrichtsversuch mit Generativer Grammatik: "... wie die SchQler sich um das Verstehen diesen syntaktischen GerGstes bemGhten, wie sie Anregungen aufgriffen und selbst~ndig nach neuen Wegen des Verst~ndnisses,nach neuen Beziehungen suchten und in selbst~ndlger Arbelt Sprachgesetzen nachgingen." S. 522. 5) Vgl. dazu H.L. HAUTUMM, EinfGhrung yon SchGlern der unteren Klassen des Gymnasiums in die strukturalistische Sprachbetrachtung, besonders den Abschnitt "Wir bauen eine einfache Sprache", In: ROTZER 1973, S. 453 ff. 6) S. FISCHER 1975.
214
mit Recht eingewendet worden~ daZ der Zweitsprachenerwerb die BewuStmachun~ von sprachlichen Strukturen ver!angt, und zwar aus folgenden GrGnden: -
Die Fehier des Lernenden mGssen diesem einsichtig gemacht werden~ Es mu~ also Gber Sprache gesprochen werden. Das erfordert ein Inventar grammatischer
Begriffel)o
- "Es ist bekannt, da~ eine Fremdsprache zun~chst durch die Brille der eigenen Sprache gelernt wird. ''2) - Die formale Vermittlung der syntaktischen Formen yon AussagemSglichkeiten wirkt auch auf das Verst~ndnis der eigenen Sprache gGnstig zurdek 5). (Ein isolierter muttersprachlicher Grammatikunterricht
ist
also nicht wGnschenswert~) Nach ACHTENHAGEN/WIENOLD z~B. ist momentan das Modell der Generativen Transformationsgrammatik
wegen der "Stringenz der Hypothesenbildung"
yon grS~ter Relevanz fGr den Fremdsprachenunterricht 4). Diese Behauptung soll hier nicht weiter GberprGft werden. Im Augenblick scheint es geraten, mehrere Grammatikmodelle nebeneinander in Betracht zu ziehen. Wie schon beim muttersprachlichen Unterricht bemerkt wurde, sind diese Lernziele auch weitgehend ohne Computer erreichbar.
Im Fremdsprachen-
unterricht ist dies Werkzeug noch eher entbehrlich; es unterstGtzt jedoch die Analyse komplexerer Strukturen, insbesondere im Bereich der linguistischen Analyse an der Hochschule 5) 3. Ein Beispielprogramm Im folgenden sollen anhand eines von mir entworfenen Grammatikprogramms einige M~glichkeiten des rechnergestGtzten Wissenserwerbs im Bereich Sprache erGrtert werden, wobei ich mich in diesem Rahmen auf Andeutungen beschr~nken muS.
1) 2) 3) 4) 5)
Vgl. BONTING 1973, S° 299. LIST 1972, So 95° Ebenda° ACHTENHAGEN und WIENOLD 1971, S. 220. Vgl. ROHRER und VON DER MULBE 1971, die yon ihrer Arbeit mit dem bekannten Grammatikprogramm yon J. FRIEDMAN berichten: "... dab dieser Grammatiktester einem tats~chlich die MSglichkeit gibt, Grammatiken explizit zu formulieren. Dadurch trltt man selber in einen Lernproze~ ein, denn man merkt, wie unvollkommen die eigenen Vorstellungen yon sprachlichen Sachverhalten und deren R e g e l m ~ i g k e i t e n sind." (S. 156).
215
3~.1 GrundzGge der Modellstruktur Dem Programm liegt das Schema der Generativen Grammatik zugrunde. Der syntaktische Teii besteht aus einem Generator/Analysator fGr eine kontextfreie Phrasenstruktur~rammatik.
Die erzeugbaren/analysierbaren Struk-
turen kSnnen kGnstlichen oder natGrlichen Sprachen entstammen, sie sind als konkrete 0berfl~chen- wie auch als abstrakte Tiefenstrukturen interpretierbar.
FGr die Arbeit mit dem Programm mu6 die Grammatik in die
sogenannte Chomsky-Normalform gebracht werden, d.h. es gibt nur zwei Formen yon Regeln: 1. bin~re Formationsre~eln, Satz~*Nominalphrase
z°B.:
+ Verbalphrase
2. un~re Lexikonre~eln , z.B.: Adjektiv @ klein, Verb @
zieh- etc°
Solche Regeln kSnnen vom Benutzer direkt oder Gber eine Datei eingegeben werden I) Das Modell ist dutch ein semantisches Netzwerk 2) zu erweitern, das Selektionsbeschr~nkungen fGr die verschiedenen syntaktischen Funktionen wie 0bjekt, Attribut etc. enth~lt. FIG. I auf der n~chsten Seite zeigt einen Ausschnitt aus einem semantischen Netz und der darauf bezogenen Syntax. Einige semantisch richtige, abet syntaktisch nicht wohlgeformte S~tze werden ±m folgenden besprochen 3). Generierung und Analyse yon S~tzen kSnnen also optional durch das semantische Netzwerk gesteuert werden. Zur Konstruktion dieses Mechanismus sind u.a. Annahmen Gber selektionale Dependenzen notwendig, z.B. darGber, ob semantische Merkmale des Verbs oder seiner Objekte, des Substantivs oder seiner Attribute selektional dominant sind. Dies stellt eine Beziehung zum Modell der Dependenz~rammatik her. Das Netz ist auch in der Lage, SchlGsse zu ziehen; so ergibt sich eine Verbindung zur Logik. 3.2 Didaktische Aspekte Der allgemeine didaktische Rahmen ist "Eeflexion Gber Sprache" auf verschiedenen kognitiven Niveaus. So kann man dem SchGler im muttersprachlichen Unterricht mit einem einfachen in sich geschlossenen syntaktischen System in leicht manipulierbarer Darstellung zun~chst frei experimentieren lassen. Mit Hilfe verschiedener Techniken des Generierens I) Genaueres s. SCHEFE 1973. 2) Eine Diskussion der Verwendung yon semantischen Netzwerken im CUU bei SCHEFE 1974. 3) Drei Seiten weiter.
216 FIG~
I
Ausschnitt
aus einer e i n f a c h e n G r a m m a t i k
Syntax SATZ--~ S U B J E K T + PR~DIKAT PR~DIKAT ~ VERB(TR) + OBJEKT P R ~ D I K A T - ~ VERB(IT) + ADVERB S U B J E K T - - ~ D E T E R M I N A T I V + NOMEN(ATTR) NOMEN(ATTR) ---~ADJEKTIV + NOMEN A D J E K T I V ~ ADVERB + A D J E K T I V . e . ,
OBJEKT---~DETERMINATIV
+ NOMEN
NOMEN--~~ ETWAS, LEBEWESEN, GEGENSTAND, F L U E S S I G K E I T , HUFTIER, MENSCH, N A T U R G E W A L T , MANN, TIER, PFERD, HUND, WASSER, FLEISCH ... VERB(IT) --~ SCHLAEFT ... VERB(TR) ~ ISST, FRISST ... ADJEKTIV ~GROSS, FETT, MAGER, SCHNELL ..o ADVERB ~ S E H R , HEFTIG ... D E T E R M I N A T I V - - > DXX, EINX ...
Semantik ETWAS // L E B E W E S E N < ETWAS // G E G E N S T A N D < ETWAS // M E N S C H < L E B E W E S E N // N A T U R G E W A L T ~ G E G E N S T A N D // F L U E S S I G K E I T < G E G E N S T A N D // T I E R < L E B E W E S E N // H U F T I E R < T I E R // PFERD ~ H U F T I E R / A D J E K T I V GROSS FETT SCHNELL // HUND < TIER / A D J E K T I V GROSS FETT S C H N E L L // WASSER < F L U E S S I G K E I T N A T U R G E W A L T // F L E I S C H < G E G E N S T A N D / A D J E K T I V FETT // MANN < MENSCH / A D J E K T I V GROSS FETT SCHNELL // ° , ° ,
GROSS ADVERB SEHR // SCHNELL ADVERB SEHR // FETT A D V E R B SEHR // M A G E R = FETT // S C H L A E F T SUBJEKT L E B E W E S E N // ISST SUBJEKT MENSCH / OBJEKT F L E I S C H // FRISST SUBJEKT T I E R / OBJEKT F L E I S C H //
und A n a l y s i e r e n s ~
die durch das P r o g r a m m b e r e i t g e s t e l l t werden, kann
er sich ~ber die S t r u k t u r eines
s p e z i e l l e n Modells mit dem a l l g e m e i n e n
S t r u k t u r s c h e m a o p e r a t i o n a l vertraut machen.
Dies wird durch eine theo-
217
retische Einf~hrung
- etwa auf der Sekundarstufe
f a h r u n g s g e m ~ I)" wird das Grundschema den meisten schnell begriffen. se zun~chst mit einfachen "Klammerspraehe",
II - unterstHtzt.
einer Phrasenstrukturgrammatik
Es scheint n~tzlich,
kdnstlichen
die durch folgende
I SATZ --gKLAMMERAUF 2 KLAMMERAUF
--)(
5 KLAMMERZU
--~ )
Er-
Sprachen
von
in der Eingangspha-
zu arbeiten,
z.B. der
Grammatik generiert werden kann: + KLAMMERZU
4 KLAMMERAUF ---~KLAMMERAUF + SATZ 5 KLAMMERZU --* SATZ + KLAMMERZU Sie liefert Klammerausdr~cke
der Form (), (()),
An diesem Beispiel wird das Rekursionsprinzip st~ndlich.
Einfache
einer Grammatik
(()()), etc.
(Regel 4) schnell ver-
Aufgaben kSnnen sich anschlie~en
wie die Findung
zu einer gegebenen Menge yon Zeichenketten
Charakterisierung
von Zeichenketten,
oder die
die durch eine gegebene
Grammatik
erzeugt werden. Reizvoller
ist die Modellierung
Ausschnitten
nat~rlicher
selbstgew~hlter
Sprache.
wenigen Stunden zum Entwurf eigener Modelle. syntaktisch
einwandfreie
tionsregeln
erzeugt wird: ILLEGAL EXTRAORDINAER
"DAS WEIB VERSCHLEISST
NICHT DREI BEFLECKTE
Sprachkombinatorik
die Grammatik
hier mit Aufgabenstellungen F~r JHngere
cher Aufgaben reicht v o n d e r von Wortableitung
tion von komplexeren und zur Herstellung
Die
dadurch wird das spieDer Grad des Spieleeinzurichten
sein.
dominieren 2). Das Spektrum m6gli-
Nachbildung
der Wortstruktur,
aussprechbaren
und -zusammensetzung
Satzstrukturen
etc.
Sicher ist es angebracht,
wird nach Altersstufe
f~r Deutsche
GEWEHRE"
ohne Anleitung des Lehrers.
gefSrdert.
sollte das Spielerische
nerierung yon neuen, dellierung
KLEINE HAEUSER"
lenkend einzugreifen.
rischen und der Schwierigkeit
folgende
KLEIDER"
bietet Uberraschungseffekte;
lerische Erwerben von Einsichten
von
das durch 15 Forma-
KAUFT MEISTENS FUENF MUSEUMSREIFE
Wie man sieht, entstand
besonders
So entstanden
S~tze nach einem Muster,
"DIE DIEBIN VERSCHENKT "DER INGENIEUR
Systeme,
Primaner I) reizte das Programm nach
W~rtern,
z.B. zur Ge~ber die Mo-
sowie die Konstruk-
his zur Imitation von Sprachstilen
yon Computerlyrik.
I) Frau D. WENDLER und SCHEFE haben einen kurzen Unterrichtsversuch Primanern des Helene-Lange-Gymnasiums Hamburg durchgef~hrt. 2) Vgl. dazu FISCHER 1975.
mit
218
Schwieriger
ist die Modellierung
"Spielraum"
beschr~nken
m6gen stellen.
II und der Eingangs-
vorbehalten
Einsicht,
erzeugt werden,
wort !iegt u~a.
bleiben.
da5 durch rein syntaktische
solcher S~tze ausschlie5en
in der Spezifizierung eines SchluSvermGgens
ein semantisches
Regelsysteme
fGhrt zu der Frage, wie man die Gene-
rierung bzw. die Akzeptierung
erkennen,
da sie den
Sie dQrfte wohl der Sekundarstufe
Die unmittelbare
der EinfGhrung
Systeme,
an das logische Ver-
stufe der Universit~t
Nonsense-S~tze
semantischer
und hShere Anforderungen
Netzwerk realisiert,
kann. Die Ant-
von Selektionsbeschr~nkungen in das System.
und
Dies wird dutch
das z.B. imstande
sein mu~ zu
da5 yon den S~tzen i DXX TIER SCHLAEFT 2 DXX HUND SCHLAEFT
der erste den zweiten im Kontext
im_mpliziert, nicht
aber umgekehrt,
yon Satz 2 mit diesem synony m i s t .
obwohl Satz I
Andererseits
ist zu er-
kennen, dab yon den S~tzen: I DXX TIER SCHLAEGT 2 DXX HUFTIER SCHLAEGT der erste den zweiten nicht nur impliziert, tenden Selektionsbeschr~nkungen Es ist deutlich, kognitive
da~ eine solche Arbeit
Verm~gen
f8rdert.
in sich geschlossene
sondern aufgrund der gel-
auch immer mit dem zweiten synonym ist. an der Sprache das logisch-
Es ist nicht auszuschlie6en,
Netzwerke
in der Verwendung
steme auch zu einer Art yon kompensatorischen teren Klassenstufen
genutzt werden k6nnen.
fGhrt die Behandlung der Relationen Antonymie
und Hyponymie
wissenschaftlichen arbeitung.
Die Unterschiede
Kunstsprache
besonders
MSglichkeiten setzung,
zwischen Umgangssprache
auf Probleme
Betrachtung.
lexikalischen
entworfene
der
Informationsver-
- Fachsprache
-
werden.
scheint die aktive Modellierung
fGr das Anfangsverhalten,
yon fremdsprachlichen der Muttersprache
verdeutlicht
zu ihrer Bewu~tmachung
der kontrastiven
typisch
auf un-
zwischen Begriffen wie Synonymie,
und der automatischen
kSnnen exemplarisch
Im Fremdsprachenunterricht strukturen
Sprachunterricht
Auf hSheren Klassenstufen
auf Fragen der formalen Logik,
Terminologie
da6 komplexere
als Frage-Anwort-Sy-
geeignet.
von Sprach-
Hier er5ffnen
sich
Eine Art Wort-fGr-Wort-Oberkann z.B. dutch Einsetzung
Einheiten
Syntax simuliert
in die fur einen Ausschnitt werden.
219
FIG.
2
Eine einfache k o n t r a s t i v e G r a m m a t i k
DEUTSCH I S 2 S
3 4 5 6 7 8 9 IO
ENGLISH
--~ AUX + SS >
S --> SS--~ NP--> AVP-~ VP--~ HVP -~ W--~ HV--~
1 S
NP + A V P
--m AUX + SS ---> NP + AVP S --;'NP + VP S S - n ' ~ N P + HVP NP -~'DET + N A V P - ~ A U X + HVP V P - - > HV + NP H V P - - > V V + NP H V P - - > N P ÷ ~q~ W - - ~ V +.EN HV--~ V + ET
2 S
NP + VP NP + HVP DET + N AUX + HVP HV + NP NP + VV V + EN V + ET
~
3 4 5 6 7 8 9 I0 II
LEXIKON: KUH ~ N WAGEN ~ N MANN 4-- N DXX ~ DET ZIEH~V BESCHMUTZ-4-V EN ~-" EN T ~ ET SOLL <-- AUX WIRD ~ AUX KANN 4--- AUX
LEXIKON: COW #~---N MAN 4"-- N W A G O N ~-- N THE ~-- DET PULL- 4 - - V DIRT- C--V $ 4 - - EN S 4~- ET SHALL ~ r - A U X WILL <-- AUX CAN ~--AUX
SOLL DXX KUH DXX WAGEN B E S C H M U T Z E N
SHALL THE COW THE MAN PULLS
DXX MANN KANN DXX MANN ZIEHEN
THE W A G O N PULLS THE WAGON
SOLL DXX KUH DXX KUH ZIEHEN
SHALL THE COW THE MAN DIRTS
WIRD DXX MANN DXX KUH ZIEHEN
THE MAN W I L L DIRTS THE WAGON
DXX W A G E N SOLL DXX KUH B E S C H M U T Z E N
THE COW CAN PULLS THE MAN CAN THE W A G O N D I R T S THE COW
FIG.
2 zeigt fGr einen e i n f a c h e n S p r a c h a u s s c h n i t t ,
man n e b e n der z i e l s p r a c h l i c h e n Regel(8) noch die m u t t e r s p r a c h l i c h e Regel(9)
was geschieht, wenn
fGr die S t e l l u n g der Satzteile
beibeh~lt.
Die zwei T y p e n yon feh-
l e r h a f t e n e n g l i s c h e n S~tzen w e r d e n also lediglich d u t c h eine Regel erzeugt, die die P o s i t i o n der i n f i n i t e n V e r b f o r m festlegt I). Hier handelt es sich um einen Fall yon " s t r u k t u r e l l e r N i c h t k o r r e s p o n d e n z
yon
Regeln oder R e g e l k o m b i n a t i o n e n in Ausgangs- bzw. Zielsprache ''2). Die M o d e l l i e r u n g solcher k o r r e s p o n d i e r e n d e n S p r a c h a u s s c h n i t t e mit dem Computer sollte eine Hilfe fGr die B e w u 6 t m a c h u n g der Relativit~t der mutt e r s p r a c h l i c h e n S p r a c h s t r u k t u r e n sein. Es ist s e l b s t v e r s t ~ n d l i c h ,
da6
die V e r w e n d u n g des Computers fGr e n t d e c k e n d e s Lernen nicht ein ganzes F r e m d s p r a c h e n c u r r i c u l u m ersetzen kann,
sondern darin e i n g e b e t t e t wet-
den mu6. I) Vgl. A C H T E N H A G E N / W I E N O L D 2) Ebenda, S. 225.
1971, S. 226.
220
Literatur: F. ACHTENHAGEN, G. WIENOLD, Curriculumforschung und fremdsprachlicher Unterricht, in: F. ACHTENHAGEN, H.L. MEYER (Hrsg.), Curriculumrevision, M5gliehkeiten und Grenzen, MGnchen 1971, 2. Aufl., S. 216-234 BARRUTIA, Teaching, F. BRAUN, VENNEMANN (Skriptor
Linguistic Theory of Language Learning as Related to Machine Heidelberg 1969 Linguistik und Fremdsprachenunterricht, In: R. BARTSCH, Th. (Hrsg.), Linguistik und Nachbarwissenschaften, Kronberg/Ts. Verlag) 1973, S. 263-285
H.E. BREKLE, Al!gemeine Grammatik und Sprachunterricht, In: LuD i(1970), S. 48 ff. K.-D. BONTING, Linguistik und Didaktik des Deutschunterrichts, in: R. BARTSCH, Th. VENNEMANN (Hrsg.), Linguistik und Nachbarwissenschaften, Kronberg/Ts. (Skriptor Verlag) 1973, S. 281-305 N. CHOMSKY, Formal properties of grammars, In: LUCE et al., Handbook of Mathematical Psychology, New York 1963, S. 523-418 G. FISCHER, Material and Ideas to Teach an Introductory Programming Course Using LOGO, UC !rvine, Dep. of Comp. Sc. (Interner Bericht) R. GAGNE, Die Bedingungen des mensch!ichen Lernens, Hannover 1965 H. GRONERT, Sprachwissenschaft und Sprachunterricht, in: LuD 3(1972), S. 185 ff. W. HARTMANN, Unterrichtsbeispiele zur Arbeit mit der generativen Grammatik im Deutschunterricht, In: Zur Didaktik der deutschen Grammatik, hrsg. von G. ROTZER, WBG Darmstadt 1973, S. 308-342 G. HELBIG, Zur Anwendbarkeit moderner !inguistischer Theorien im Fremdsprachenunterricht und zu den Beziehungen zwischen Sprach- und Lerntheorien, In: STZ 32, S. 287-305 B. HELLER, Formale Sprachen - Ein Thema zwischen Mathematik und Linguistik, In: LuD 4(1973), S. 303-512 H. LEUNINGER et al., Psycholinguistik, Ein Forschungsbericht, Frankfurt 1972 G. LIST, Psycholinguistik, Eine Einfflhrung, Stuttgart 1972 H.-H. PLICKAT, M~glichkeiten und Grenzen von Lehrprogrammen im Deutschunterricht, In: Der Deutschunterricht 3/1971, S. 26-53 H.G. R~TZER, Zur Didaktik der deutschen Grammatik, WBG Darmstadt 1973 Ch. ROHRER, U. VON DER MOLBE, Der Einsatz von Computern beim Schreiben einer Transformationsgrammatik, In: LuD 1(1970), S. 288-296 und 2(1971), S. 157-157 Th. ROTHSCHILD, Linguistik in der Schule, In: STZ 33, S. 34-44 P. SCHEFE, Kompiexe CUU-Anwendungen: Generative Programmierung und semantische Netze, In: H. FREIBICHLER (Hrsg.), Computerunterst~tzter Unterricht, Hannover 1974, S. 191-205 P. SCHEFE, Beschrelbung eines Programms f~r das Konstruieren und Testen von Phrasenstrukturgrammatiken in Chomsky-Normalform, UnverSff. Papier, Hamburg 1973 B. SPOLSKI, Programmiertes Lehren yon Fremdsprachen, In: STZ 33, S.!-10 H.K. URION, Cum Laude: A New Approach in Designing Computer-Assisted Language Instruction Programs, In: IFIP W. Congress 71, Ljubl~ana 1971 T. WINOGRAD, Procedures as a Representation for Data in a Computer Program for Understanding Natural Language, MIT, Cambridge (Mass.) ~970
SPRACHWISSENSCHAFT UND CUU
K.H.Deutrich - P.Pauly - J.Wilbs
I. Sprachwissenschaft im Hochschulunterricht
Das Studium der Sprachwissenschaft erfordert die Beherrschunq wissenschaftlicher Hilfsmittel, besonders etwa die Arbeit mit biblioqraphischen Systemen sowie mit Sach-, Autoren- und Schlagwortverzeichnissen. Zur Voraussetzung sprachwissenschaftlichen Arbeitens geh~rt ebenso die Einarbeitung in terminologische Systeme, in Methoden der Sprachbeschreibung und die Diskussion der Prob!ematik der Einteilunq der gesamten Studiendisziplin. Das zentrale Anliegen des sprachwissenschaftlichen Hochschulunterrichts liegt in der Vermittlung der Kenntnis verschiedenartiger ODerationen zur Analyse des Untersuchungsgegenstandes Sprache. Von der strukturalen Sprachwissenschaft erwMhnen wit: - Segmentierung sprachlicher Sequenzen auf verschiedenen linguistiEbenen
(Phonologie, Morphologie, Syntax, Textlinguistik, Semantik)
Anwendung Yon Klassifizierungssystemen zur Satz- und Textanalyse
-
(paradigmatischer Aspekt) -
Erarbeitung Yon Regeln zur Kombination linguistischer Einheiten in der linearen Abfolge der sprachlichen Sequenzen
(syntagmatischer
Aspekt) - Erarbeitung sprachhistorischer Prozesse durch Vergleich zeitlich versetzter synchroner Sprachanalysen.
Die Erarbeitung von Regularit~ten der Sprachverwendung impliziert die Anwendung von Beschreibungsmethoden auf sprachlich kommunikative Prozesse. Dazu geh6rt das Erkennen der Abwahl sprachlicher Mittel aus einem oder mehreren Sprachsystemen in bestimmten sozialen und situativen Kontexten.
222
2. Zum Einsatz yon CUU in d i e s e m S t u d i e n g a n g
FUr das L e h r z i e l
~Beherrschung w i s s e n s c h a f t l i c h e r Hilfsmittel'
bietet
sich beim Einsatz von CUU im Rahmen des s k i z z i e r t e n S t u d i e n g a n g e s der A u f b a u e i n e r D a t e n b a n k als l i n g u i s t i s c h e s
I n f o r m a t i o n s s y s t e m an. Als
n o t w e n d i g e B e s t a n d t e i ! e d i e s e r D a t e n b a n k sehen wir an: ein b i b l i o q r a p h i s c h e s S y s t e m mit r e t r i v a ! - E i g e n s Q h a f t e n ; Aufgaben-,
Test-,
LSsungsteile;
t e r m i n o l o g i s c h e Lexika;
P a r a d i g m e n t e i l und M u s t e r a n a l y s e n ;
D o k u m e n t a t i o n von F o r s c h u n g s e r g e b n i s s e n .
Zur E i n 0 b u n g von F e r t i g k e i t e n Hilfsmittel
fur die A n w e n d u n g w i s s e n s c h a f t l i c h e r
lassen sich Ubungs- und T e s t p r o g r a m m e einsetzen.
Eine r e a l i s t i s c h e E i n s c h ~ t z u n g der in t e c h n i s c h e r H i n s i c h t zur Verf~gung s t e h e n d e n A n l a g e n als H i l f s m i t t e !
fHhrt zum Ergebnis,
dab der S t e l l e n w e r t des CUU
fHr s p r a c h w i s s e n s c h a f t l i c h e H i l f s w i s s e n s c h a f t e n
z. Zt.
n i c h t ~ b e r s c h ~ t z t w e r d e n darf. Die uns b e k a n n t e n und zur V e r f H g u n g s t e h e n d e n D i a l o g s p r a c h e n sind b i s h e r in H b e r w i e g e n d e m MaBe fHr numerische P r o b l e m e und A n a l y s e n e n t w i c k e l t worden.
Denn die n o t w e n d i q e SDei-
cherung und V e r a r b e i t u n g a l p h a n u m e r i s c h e r E i n g a b e n d u r c h P r o g r a m m b e n u t z e r ist z~ T. n i c h t o d e r nur Hber k o m p l i z i e r t e H i l f s o p e r a t i o n e n l~sbar. So e r l a u b t etwa PLANIT w e d e r die S p e i c h e r u n g noch die M o d i f i k a t i o n s p r a c h l i c h e r E l e m e n t e seitens der Benutzer. A u t o r e n - und b e n u t z e r f r e u n d l i c h e D i a l o g s D r a c h e n
fHr T e x t v e r a r b e i t u n q
b l e i b e n ein D e s i d e r a t f~r alle, die CUU im s p r a c h w i s s e n s c h a f t l i c h e n Bereich e i n s e t z e n wollen.
Die E r s c h l i e S u n g von L e r n i n h a l t e n
in der
Sprachwissenschaft erfordert umfangreiche Textverarbeitungsm~glichkeiten, die z u m i n d e s t S p e i c h e r u n g b e l i e b i g langer Texte,
Zugriff zum
einzelnen
E d i t i o n und
Zeichen und zu Z e i c h e n k e t t e n mit M o d i f i k a t i o n ,
Suchprozeduren
jeweils auch fur den B e n u t z e r e r m ~ g l i c h e n m~ssen.
es sich h i e r b e i um keine u n e r f H l l b a r e n F o r d e r u n g e n handelt, Tatsache,
DaS
zeigt die
dab im U n t e r s c h i e d zum D i a l o g b e t r i e b im S t a D e l b e t r i e b Pro-
z e s s o r e n dieser A r t a n g e b o t e n und e i n g e s e t z t werden. An D a t e n b a n k - S p e z i a l i s t e n w ~ r e von s D r a c h w i s s e n s c h a f t l i c h e r Seite aus die F o r d e r u n g zu stellen,
Programmkonzente
zu entwickeln,
die eine
a u t o m a t i s c h e S p e i c h e r u n g neu e i n g e h e n d e r Daten e r m ~ g l i c h e n und Strukturen bereits a b g e f o r d e r t e r Outputs memorieren;
z. B. e r s c h e i n t uns
223
die Erstellung eines Algorithmus vordringlich,
fHr ein rHckl~ufiges W6rterbuch als
da mit einem Lexikon dieser Art Bereiche wie etwa Wort-
bildung, Flexionsbildung und Affixbildung abgedeckt werden k~nnen. Solche Teillexika mHssen den zukOnftigen Benutzern in dieser klassifizierten Form zur Verf~gung stehen. Eine erneute Generierung durch den Rechner k~nnte dann unterbleiben. Die Bew~itigung solcher Probleme ist ebenfalls Sprachsystems"
im Bereich
"Analyse des
zur umfassenden wissenschaftlichen Arbeit unumgMnglich.
In diesem Lehr- und Forschungsbereich wird mit vielfMltigen Ans~tzen und Methoden gearbeitet,
so dab selbst im Hochschulunterricht,
der
mehrere Semester umfaBt, die BedHrfnisse einzelner Studenten nur ungenHgend berdcksichtigt werden.
CUU bietet mit Hilfe der verschiedenen
Lehrstrategien die MSglichkeit, bereitzustellen,
verschiedene
linguistische Methoden
die parallel oder kontrastiv zu Hochschulveranstal-
tungen benutzt werden. FHr die kollektive Lernphase ist dadurch mehr Raum gegeben zum Austausch Hber Lehrstrategien und Diskussionen Hber Konsequenzen der Anwendung verschiedener Darstellungs- und Forschungsmethoden.
Der Methode der strukturalen Sprachwissenschaft kommt nach unseren Erfahrungen die CUU-Programmform
"Lernen unter teilweiser Kontrolle des
Lernenden"
Die Arbeit an den vorliegenden und ein-
am besten entgegen.
satzf~higen Programmen zur "Funktion des Umlauts in der G e ~ n w a r t s sprache" und zur "Zweiten Lautverschiebung" dentendaten unterstHtzen dieses Urteil.(Vgl. P.Pauly, J.Wilbs: schulunterricht,
Sprachwissenschaft in:
und die Kenntnis der Studazu: K.H.Deutrich,
und Computer-unterstHtzter
Hoch-
Linguistik und Didaktik, Jahrbuch 1974 des In-
stituts fHr d~utsche Sprache, D~sseldorf,
In den Gebieten Soziolinguistik,
erscheint demn~chst.)
Psycholinguistik
und Pragmalinguistik
arbeitet die Sprachwissenschaft mit Modellen, deren Komponenten so operationalisierbar
sind, dab sich f~r CUU der Einsatz von Simulation
anbietet. Eine in einem Lehrprogramm integrierte Simulation im Bereich des schichten- und situationsspezifischen die M6glichkeit, Analysef~higkeiten
Sprachverhaltens
erSffnet
zu vermitteln und selbst~ndig Re-
224
gularititen
zur S p r a c h v e r w e n d u n g
So ist geplant,
unterschiedliche
zu e r a r b e i t e n und zu formulieren. s p r a c h l i c h e A u s p r ~ g u n g e n des ge-
s c h r i e b e n e n und g e s p r o c h e n e n D e u t s c h zu simulieren.
Damit w e r d e n Prob-
leme der T e x t s o r t e n s p e z i f i k a t i o n und v e r s c h i e d e n e r K o m m u n i k a t i o n s v e r haltensformen
fHr S t u d e n t e n d e m o n s t r i e r b a r .
Die G r e n z e n der A n w e n d u n g
sind jedoch yon folgenden A s p e k t e n her scharf
gezogen: - Zur A r b e i t mit s p r a c h l i c h e n S e q u e n z e n m ~ s s e n Texte b e l i e b i q ver~ndeft w e r d e n k~nneno
In den uns b e k a n n t e n D i a l o g s p r a c h e n PLANIT,
BASIC
und APL ist das nicht m~glich. - Die b i s h e r i g e n P r o z e s s o r e n
fHr A n t w o r t a n a l y s e gehen ~ber S c h l H s s e l -
w o r t - V e r g l e i c h e n i c h t hinaus. Es gibt zwar schon A n s ~ t z e f~r Programme, die n a t H r l i c h e Sprache Simmons, Minskyr
"verstehen"
Quillian);
sollen
(wie etwa von Lindsay,
diese P r o g r a m m e
sind aber noch nicht fHr
den D i a l o g b e t r i e b v e r f H g b a r gemacht.
Die S p r a c h w i s s e n s c h a f t hat noch keine a l l g e m e i n a k z e p t i e r t e s e m a n t i s c h e T h e o r i e entwickelt, Analyse
au~ die f~r eine vom R e c h n e r g e l e i s t e t e s e m a n t i s c h e
z u r ~ c k g e g r i f f e n w e r d e n k~nnte.
Da eber fHr e f f e k t i v e r e
sprach-
w i s ~ e n s c h a f t l i c h e P r o g r a m m e eine z u m i n d e s t t e i l w e i s e s e m a n t i s c h e Analyse u n v e r z i c h t b a r ist, s c h l a g e n wir ein V e r f a h r e n vor, das dieses P r o b l e m fHr die F r e i a n t w o r t a n a l y s e n unter v e r t r e t b a r e m A u f w a n d zu l~sen versucht.
3. V o r s c h l a g zur F r e i a n t w o r t a n a l y s e
Die v e r b r e i t e t s t e F o r m der F r e i a n t w o r t a n a l y s e b e n u t z t die M ~ g l i c h k e i t der S c h l ~ s s e l w o r t e i n g a b e o
Der A r b e i t s a u f w a n d
f~r den A u f b a u von Program-
men mit S c h l ~ s s e l w ~ r t e r n ist sehr hoch, da von L e h r e i n h e i t
zu L e h r e i n -
heit sowie yon P r o g r a m m zu P r o g r a m m jeweils S c h l ~ s s e l w 6 r t e r neu vorgesehen w e r d e n m~ssen.
Es ist sinnvoll,
Schl~sselw~rter
f~r den Bereich
der B e n e n n u n g yon G e g e n s t ~ n d e n und f~r B e g r i f f e der F a c h t e r m i n o l o g i e e i n z e l n e r Sach- und L e h r g e b i e t e w e i t e r h i n
zu verwenden,
der N o m i n a f~r A n l i e g e n des CUU ~ b e r s c h a u b a r doch,
ist.
da die Anzahl
An den P u n k t e n je-
an d e n e n R e l a t i o n e n zwischen O b j e k t e n u n d / o d e r P r o z e s s e bzw. Ver-
b i n d u n g e n z w i s c h e n O b j e k t e n b e n a n n t w e r d e n m~ssen,
wo l i n g u i s t i s c h ge-
225
sprochen
der Verbbereich
wortanalyse halb
vorsehen,
des Verbbereichs
fiche
Fachw6rter
denselben Verben
betroffen
sehr
werden
verwendet,
Vorgang
sind Programme, oder wenig
zwar eine Anzahl es b e s t e h t
durchaus
zu b e n e n n e n .
ist,
zeitaufwendig
zutreffend
Als Antwort
die
SchlHssel-
effektvoll.
Verben
auch
als verbind-
aber die M~glichkeit, und dachgerecht
Inner-
durch
in e i n e m C h e m i e - L e h r p r o g r a m m
ein-
und
andere ist d e n k -
bar: " A sublimiert
Als
Antworten
akzepiert
mHBten
u. U.
zu B "
Als wahrscheinlich
werden:
akzeptabel Antworten
sind
vorstellbar:
" A geht ~ber
in B "
" A schl~gt
" A verdampft
zu B "
" B l ~ s t A ab
" A ver~ndert
sich
" A schmilzt
" A verdunstet " A wird
zu B "
zu B "
" A entwickelt
Die Kontrolle
sich
die
zu B "
dieser
z. B.
Antwortm6g!ichkeiten
ist a u c h d u r c h
m~glich.
jedoch
Es bedeutet
eine
strukturierte
folgendermaBen
Verb,
das
-
Verb,
das Aggregatszustands~nderung
zum Fachwortschatz
-
Verb,
das
auf Endzustand
Die
linguistische lauten:
Regel,
Chemie
'gasf~rmig'
die
die
eine
Verbliste
subklassifiziert
-
mus
sich
zu B "
zu B "
zu B "
zur Antwortkontrolle
steht,
"
" A verbrennt
Schl~sselwortvorgabe wenn
u m zu B "
" A verfl~ssigt
zu B "
nicht
folgende
zur VerfHgung
ist.
geh6rt, angibt, hinweist.
formulierten
Bedin~ungen
'Sublimieren' ( + Verb:
(+ V e r ~ n d e r u n g ) (+ A g g r e g a t s z u s t a n d s ~ n d e r u n g ) (+ F a c h w o r t
(
+
NP
NP A
NP
Chemie)
)
)
B :
(+ f e s t e r
K~rper)
A NPB:
ausfHhrliche
Zeitersparnis,
(+ g a s f ~ r m i g e r
K~rper)
enth~it,
2~
Die Regel zum V e r b
"verfldssigen"
ist identisch mit der d a r g e s t e l l t e n
Regel bis auf den S p e z i f i z i e r u n g s b e r e i c h von
NPBo
NP B : (+ fl~ssiger K6rper)
Auch die S c h l ~ s s e l w ~ r t e r
im N o m i n a l b e r e i c h k 6 n n t e n auf die d a r g e s t e l l -
te Weise i n h a l t l i c h s t r u k t u r i e r t werden.
Die Pr~fung des p r ~ d i k a t i v e n Teils der A n t w o r t mit Hilfe der inhaltlich s t r u k t u r i e r t e n V e r b l i s t e e r l a u b t eine d i d a k t i s c h g e z i e l t e r e Reaktion. Gibt z~ B. ein B e n u t z e r die Antwort: "A v e r ~ n d e r t sich zu B", so gilt diese A n t w o r t als
"teilrichtig ~', well ein V e r b aus dem Be-
reich des V e r ~ n d e r n s g e n a n n t w o r d e n ist. Da in der V e r b l i s t e unter "sich verMndern" eingetragen
kein I n h a l t s m e r k m a l
des A g g r e g a t s z u s t a n d e s Verblisten~
(+ A q g r e g a t s z u s t a n d s ~ n d e r u n g )
ist, kann der B e n u t z e r a u f g e f o r d e r t werden, in seiner A n t w o r t
wie z. B. zum B e r e i c h
die ~ n d e r u n g
zu b e r d c k s i c h t i g e n .
"Ver~ndern" k6nnen in b e l i e b i g e n
S a c h g e b i e t e n zur F r e i a n t w o r t a n a l y s e v e r w e n d e t werden.
Sie m ~ s s e n al-
lerdings je nach Einsatz e n t s p r e c h e n d eines neuen S a c h g e b i e t e s durch z u s ~ t z l i c h e M e r k m a l e a u s g e b a u t werden. analyse eines V e r b b e r e i c h s j e d e r z e i t verwendbar.
F r e i a n t w o r t e n von B e n u t z e r n a!ler P r o g r a m m e lie-
fern z u s ~ t z l i c h e s Material, st~ndigen~
Eine einmal g e l e i s t e t e S t r u k t u r -
ist fHr alle P r o g r a m m e und P r o g r a m m t e i l e
um eine s t r u k t u r i e r t e V e r b l i s t e
zu v e r v o l l -
Die E r w e i t e r u n g der s t r u k t u r i e r t e n V e r b l i s t e b e d e u t e t Ver-
m e i d u n g yon E i n g r i f f e n in e i n z e l n e Programme, reich b e t r o f f e n ist;
da nur ein e x t ~ r n e r Be-
sie schafft aber die M~glichkeit,
g e z i e l t e r e Re-
a k t i o n e n auf B e n u t z e r e i n g a b e n vorzusehen.
Fdr die f r e i b u r g e r P r o g r a m m e zur S p r a c h w i s s e n s c h a f t des D e u t s c h e n in BASIC ist eine s t r u k t u r i e r t e Liste zum V e r b b e r e i c h des V e r [ n d e r n s era r b e i t e t worden. Ein B e i s p i e l aus dem P r o g r a m m LINTEST:
(Linguistisches Testprogramm)
m~ge die A r b e i t s w e i s e mit dieser Liste v e r d e u t l i c h e n .
227
A u f g a b e in LINTEST: B e t r a c h t e n Sie g e m e i n g e r m a n i s c h e Tenues in p o s t v o k a l i s c h e r Stellung. N e n n e n Sie die v o n d e r
2. L a u t v e r s c h i e b u n g b e t r o f f e n e n Tennes und for-
m u l i e r e n Sie eine Regel, die die W i r k u n g der 2. L a u t v e r s c h i e b u n g festh~it. Nach der b i s h e r i g e n F r e i a n t w o r t a n a l y s e m H B t e n im V e r b b e r e i c h u.a.
fol-
gende S c h l ~ s s e l w ~ r t e r v o r g e s e h e n werden: N o m i n a l e Schl~sselw~rter:
-p-, -ff- etc.
V e r b a l e SchlHsselwSrter:
-~nder-,
-wandel-,
-wird-,
-wurd-,
-sind-,
-Hbergeh-,
-auswechs-,
-word-,
-Hberging-,
-umform-p-entwickel-,
-werd-,
-transform-,
-ist-,
-abl~s-,
-umstell-,
u. ~.
N a c h dem v o r g e s t e l l t e n V e r f a h r e n b e s t i m m t der P r o g r a m m a u t o r , w e l c h e I n h a l t s e l e m e n t e aus d e m V e r b b e r e i c h h a l t e n sein mHssen.
"Ver~nderung"
im A n t w o r t - V e r b ent-
FHr den Fall, dab ein Verb g e n a n n t wird, bei dem
nicht alle v o r g e s e h e n e n I n h a l t s e l e m e n t e v o r h a n d e n sind, oder bei dem noch z u s ~ t z ! i c h e I n h a l t s e l e m e n t e a n g e s p r o c h e n werden, g r a m m a u t o r darauf b e z o g e n e w e i t e r e Hilfen bzw.
kann der Pro-
I n s t r u k t i o n e n einplanen.
FUr unsere A u f g a b e aus LINTEST sehen die A n g a b e n fur e r w a r t e t e A n t w o r t e n -verkHrzt- so aus: N o m i n a l e SchlHsselw~rter:
-p-, -ff- etc.
S t r u k t u r i e r t e Verbliste:
(+ VerMnderung), sichtigt), angesehen),
(+ Z e i t f a k t o r nicht berHck-
(+ neuer Zustand als k o n s t a n t (-Aggregatszustands~nderung),
(-Organisches A u s g a n g s o b j e k t ) ,
(Zerlegung
eines Objektkomp~exes) Nach der V e r b l i s t e
(Abb.
I)
wMren
- richtige A n t w o r t e n im V e r b a l b e r e i c h etwa: verMndern,
w e r d e n zu,
e n t w i c k e l n zu,
Platz e i n n e h m e n - falsche A n t w o r t e n etwa:
abwechseln,
umwenden,
altern,
erstarren.
228
Das D e m o n s t r a t i o n s b e i s p i e l mentet
der V e r b l i s t e
die fHr die F r e i a n t w o r t a n a l y s e
yon S p r a c h h i s t o r i s c h e n E r s c h e i n u n g e n a r b e i t e t w o r d e n sind. f~r L e h r p r o g r a m m e
(Abb.
I) enth~it I n h a l t s e l e -
im V e r b b e r e i c h
zur B e s c h r e i b u n g
in l i n q u i s t i s c h e n P r o g r a m m e n er-
Z u s M t z l i c h sind I n h a l t s e l e m e n t e angedeutet,
die
in den B e r e i c h e n Chemie und M a t h e m a t i k von B e d e u t u n q
sein k~nnten. Bei der V e r w e n d u n g des d a r g e ! e g t e n V o r s c h l a g s
zur E f f e k t i v i e r u n g der
F r e i a n t w o r t a n a l y s e w e r d e n neue A k z e n t u i e r u n g e n bei der P r o g r a m m k o n z e D tion notwendig.
W e n n P r o g r a m m a u t o r e n mit s t r u k t u r i e r t e n V e r b l i s t e n ar-
beiten, m ~ s s e n sie e i n d e u t i g
festlegen,
i n n e r h a l b eines V e r b b e r e i c h s
der " e r w a r t e t e n A n t w o r t e n "
w a n n eine~'Toleranzschwelle '' z w i s c h e n und
"falschen"
welche
semantischen Merkmale
"richtiqen",
Antworten Hberschritten
ist.
der P l a n u n g von P r o g r a m m e n die Z u s a m m e n a r b e i t
z u t r e f f e n und
"teilrichtigen"
In diesen Fragen ist bei zwischen der S p r a c h w i s -
s e n s c h a f t und anderen D i s z i p l i n e n sicher fruchtbar.
229
I
Abbildung
Ausschnitt
aus
einer
strukturierten
"Verbbereich
Verbliste
Ver~nderung"
Inhaltsmerkmal
I
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
+
0
0
+
+
0
O
O
0
O
O
0
-
-
O
+
+
-
+
-
0
0
0
0
O
0
0
-
-
0
abwechseln
+
0
0
-
+
0
O
0
0
O
0
0
-
-
O
altern
+
-
+
+
-
-
-
0
0
O
0
0
-
+
-
analysieren
+
O
0
+
+
+
-
O
+
O
O
O
-
-
O
aufl~sen
+
O
O
+
+
0
O
O
+
O
O
+
-
-
O
austauschen
+
+
-
+
0
-
-
+
0
O
O
O
-
-
O
auswechseln
+
+
-
+
-
O
0
O
O
O
O
O
-
-
O
+
-
+
+
+
O
O
0
0
0
O
O
-
-
-
erbl~hen
+
-
+
+
+
-
-
0
0
0
+
-
-
+
-
ermGden
+
-
+
+
+
-
-
0
0
0
O
-
-
+
+
erstarren
+
-
+
+
0
0
0
+
0
O
+
-
+
O
erstrahlen
+
-
+
+
O
-
-
0
0
0
O
-
-
+
-
faulen
+
-
+
+
+
-
-
0
0
O
+
-
-
+
+
katalysieren
+
-
-
+
0
+
-
0
+
O
-
-
-
O
kondensieren
+
+
-
+
-
O
O
O
+
O
-
+
-
-
O
Verb abl~sen an
die
Stelle
entwickeln
treten
zu
gefrieren
+
-
+
+
O
-
-
O
0
0
O
+
-
+
0
modifizieren
+
-
+
+
O
O
O
0
0
O
O
O
-
-
O
oxydieren permutieren
+ +
+
+
+ 0
+ -
O
+ O
O +
+ 0
O +
O
O
-
+ -
O
Platz
-
-
0
+
+
+
-
0
0
O
0
0
0
polymerisieren
einnehmen
+
O
0
+
0
0
0
O
0
+
.
.
.
.
reagieren
+
-
-
+
+-
+
0
+
+
0
.
.
.
.
reduzieren
+
-
+
+
0
-
-
0
O
O
0
resublimieren
+
+
-
+
-
-
-
0
+
O
schmelzen
+
+
-
+
-
-
-
0
+
O
sublimleren
+
+
-
+
-
-
-
O
+
O
-
synthetisieren
+
-
-
+
+
-
+
0
+
+
.
t~ten
+
+
-
+
-
-
-
0
0
O
+
transformieren
+
O
-
+
0
O
O
+
O
+
umformen
+
-
+
+
+
+
+
O
0
0
+
-
+
+
+
+
+
O
0
umkippen
+
0
0
+
-
0
0
0
umlagern
+
0
0
+
+
O
0
ver~ndern
+
0
0
+
+
O
verbl~hen
+
-
+
+
+
-
+
+
-
+
-
+ +
O
+ 0
+ +
+ +
+
-
-
+
O
umbauen
zu/in zu
verbrennen
zu
verj~ngen werden zu zerlegen
Legende:
in
Inhaltsmerkmale 3
=
(objekt
angesehen); zu
B
+
C
1
=
ver~ndert
5
=
...);
(Aktionszeit 7
=
(A
10 = (fw mathematik); zustands~nderung); 13 aspekt);
14
=
sich
(verb
+
B
zu
-
+
-
+
-
-
0
O
+
-
-
O
+
-
-
0
-
-
+
0
O
O
-
-
O
O
0
-
-
O
O
0
0
-
-
O
+
0
0
0
+
-
O
O
0
O
0
O
-
-
O
O
0
0
0
O
O
-
-
O
-
O
0
0
+
-
+
-
+
-
+
O
+
O
0
O
-
-
O
O
O
O O
O 0
O O
O O
O
-
+ -
O
+
-
O
0
O
O
-
-
-
O
2 X');
C);
8
=
(objekt
4
=
X
(neuer
.
punktuell);
6
=
deutsch);
(fachwort
-
15 = (abnahme durch verb spezifiziert) '+' = z u t r e f f e n d ; '-' = n i c h t zutreffend;
ingressiver 'O'
=
.
ver~ndert Zustand =
( A
.
O
sich
als 9 12
aspekt); irrelevant
zu
Y);
konstant
ver~ndert
11 = ( o r g a n i s c h e s ausgangsobjekt); = (verb spezifiziert Ausgangszustand-
spez.zielzustand
0 -
nicht zu
0
0
(ver~nderung);
X
0
=
(fw
sich chemie);
= (aggregategressiver
LINGUiST!K IN HOCHSCHULUNTERRICHT NIT HILFE DES RGU (FACH: ENGLiSCH) Michael Baume~t
~.
Unterrichtstheoretische
Voz~iberle~ugen
1.q
Bestandsaufnahme:
q.q.J
unterricht RGU fir lin~aistische Ei~fiihrungskurse an Universititen und
Linguistische Einfdhrungskurse
Pidagogischen Hochschulen In z~ahezu allen U n i v e r s i t ~ t e n u ~ d
im Hochschul-
Pidagogischen Hochschulen der Bun-
desrepublik ist in den letzten Jahren an Englischen~
Deutschenund
RomanischenSeminaren und Instittt~n ein Grandkn~rs unter dem Titel ~Einf~hrung in die Linguistik" eingerichtet worden. Diese Veranstaltung dient dazu~ Studienanf~nger mit den Grundbegriffen der modernen Sprachwissenschaft
der jeweiligen Fachrichtung vertraut zu m a c h e n u n d
in die Technik linguistischer Arbeitsweisen einzuf~hren.
Der Besuch
dieser Veranstaltung wird entweder zur Pflicht gemacht oder er ist an Instituten, die keinen verbindlichen Stundenplau aufstellen - zumindest dringend empfohlen. Inhaltlich kann dieser Kurs entsprechend curricularen Zielsetzungen oder persSnlichen Neigungen und Vorlieben der Dozenten starker historisch oder systematisch ausgerichtet, vorwiegend theoriebezogen oder praxisorientiert sein. Da es sich jedoch um einen Kurs handelt, der als Adressatenkreis
Teilnehmer anspricht~
die in der Regel ~ber keinerlei Erfahrung v e r f G g e n u n d
keine Motiva-
tion besitzen~ sich mit linguistischen Fragestellungen zu befassen Linguistik ist ja bekanntlich (noch) kein Schulfach - gibt es genGgend Sc~hnittstellen~ die sowohl in den linguistischen EinfGhrungsbNchern als auch in den Anf~ngerkursen mehr oder weniger ausfGhrlich angesprochen werden mdssen. Aufgabe der Autoren yon RGU-Programmen ist es, diese gemeinsamen ~ e
herauszufinden und wenn mSglich bei
der Programmentwicklung primir zu be~&cksichtigen. q.fl.2 RGU f~r linguistische Einfihhrungskurse an der Pidagogischen Hcchschule Freiburg (Fach Englisch) Trotz des globalen Auftrags des RGU, dutch Verwendung an mSglichst vielen Instituten den Kosten-Nutzungsfaktor
mSglichst positiv zu ge-
stalten~ mu~ er sich auf einer e r s t e n E b e n e
an einer gegebenen kon-
231
kreten Situation einer bestimmten Bildungseinrichtung
orientieren.
Der Modellversuch CUU der Gesamthochschulregion Freiburg hat sich im Fach E n g l i s c h u n t e r
anderem zur Aufgabe gestellt, fir den Pflichtkurs
"Introductory Linguistics" an der P~dagogischen Hochschule Freiburg RGU-Programme zu erstellen. Diese Programme werden yon Studenten der PH Freiburg getestet u~d bewertet, um nach einer erfolgreichen Revision den anderen Teilhochschulen der Region zur Verf~gung gestellt zu werden. Die Programmerstellung wird entscheidend gepr~gt: 1. von dem globalen Auftrag, RGU-Programme fir linguistische Einfdhruagskurse in der Gesamthochschulregion Freiburg zu erstellen. 2. von den konkreten curricularen Vorstellungen,
die an der P~dagogi-
schen Hochschule Freiburg ±m F a c h E n g l i s c h herrschen. 3. von den hard- und softwarem~LSig bedingten programmtechnischen Voraussetzungen. 1.2 Curriculare Voraussetzungenund
didaktische $berlegungen
Starker als an Universit~ten ist an P~dagogischen Hochschulen das Bewu~tseinverankert~ nicht primer Wissenschaftler auszubilden~ sondern vielmehr zuk/iuftigen Lehrern das nStige theoretische und praktische R/stzeug zur Bew~ltigung des Schulalltags mitzugeben. An der PH Freiburg bedeutet dies fdr die formale G e s t a l t u n g u n d inhaltliche F~llung etwa des einfihrenden Linguistikkurses eine strenge Ausrichtung nach dieser Zielsetzung. ~.2.1 Inhaltliche Ausrichtung des Kurses Entsprechend diesen Vorstellungen nehmen in den Linguistikkursen der PH Freiburg jene Fragestellungen einen breiteren Raum ein, die fur die schulischenund
speziell fremdsprachlichen Unterrichtssituationen
von
grSBerer Relevanz sind. Das bedeutet~ dab linguistische Grundtatsachen nicht so sehr modell- als vielmehr problembezogen dargestellt werden. Bedingt durch die kurze Studienzeit des PH-Studenten sowie dutch seine starke zeitliche Beanspruchung durch eine Vielzahl von zu bewiltigenden Fachdisziplinen herrscht ein besonders rigoroses Selektionsprinzip bei der Stoffauswahl. Als ordnendes Prinzip mu~ der Grundsatz des exemplarischen 1.2.2
Lehrens angesehen werden.
Didaktische Aufbereitung des Unterrichtsstoffes
Es w~re eine h~chst fragw~rdige Methode~
st~Ludig iber linguistische
und didaktische Methoden zu diskutieren,
ohne die in diesen Diszipli-
nen dargestellten Erkenntnisse nicht auch gleichzeitig im Kochschulunterricht anzuwenden. Ohne hier auf lerntheoretische T h e s e n u n d unterrichtswissenschaftlichen
ihre
Folgerungen eingehen zu kSnnen, lassen
sich grob vereinfacht auch im Hochschulunterricht
zwei Unterrichts-
232
stile unterscheiden :Der traditione!le Wortunterricht und der mediale Arbeitsunterricht. Der erstere ist stirker deduktiv und beruht im wesentlichen auf der miindlichen Darstellung yon Sachverhalten. Informationstheoretisch wirde man yon einem einseitigen Nachrichtenstrom sprechert. In dieser Form des Unterrichts wi[rde RGU mehr oder weniger parallel zum traditionellen Unterricht l a u f e n u n d sich somit als konkurrierendes Lehrverfahren verstehem. Unter dem medialen Arbeitsunterricht sei hier die stirker induktiv ausgerichtete Lehrform verstanden, die sich an dem Gagn$'schen Statement orientiert:"Die beste Art eine Handlung zu erlernen, ist der Vollzug dieser Handlung"~ In dem Prinzip "learnin~ by doing" liegt der Schwerpunkt der geistigen Aneignung eines Sachverhalts auf der praktischen Anwendung gewonnener Erkenntnisse. Wenn diese GrundGberzeugung den Ausgangspunkt unterrichtlicher Titigkeit bildet, findet der RGU neben der Angabe neuer Information eine echte Chance, den Lehrer yon einer Vielzahl yon starker im mechanischen Vollzug ablaufenden T~tigkeiten zu entlasten. Die Hauptfunktion des RGU liegt d8n~ in eiher Aufgabenstellung im Sinne des Erwerbs prohlemlSsenden Verhaltens, die gleichzeitig einunmittelbares Feedback bietet. Dem RGU obliegt es, den exemplarisch im Hochschulunterricht dargebotenen Stoff nochmals abrufbar in Form yon Lehr- oder Testverfahren zur VerfGgung zu stellen. Das bedeutet, dab inhaltlich die RGU-Programme nicht als konkurrierend zum traditionellen Hochschulunterricht konzipiert sind, sondern als flankierende Ma~nahme in einem zusitzlichen Medium neben die in anderen Medien tritt. 1.2.3 EinsatzmSglichkeiten des RGU im UnterrichtsprozeB 2 Der RGU, der primer als ein Instrument zur selbst/ndigen,
jedoch kon-
trollierten Auseinaudersetzung mit wissenschaftlichen (hier linguistischen) Fragestellungen verstanden wird, kSnnte seinen didaktischen Ort in der Motivations-, der Informations-, sowie Anwendungs- bzw. Vertiefungsphase des Hochschulunterrichts finden. Wenn auch die Programme so gestaltet worden sind, dab sie theoretisch an jedem d i e s e r l ~ k t e einsetzbar sind, so ist doch die Grundplanung eindeutig, RGU nahezu ausschlieBlich in der Anwendungsphase als wertvolle und hilfreiche Erg~zung
in Anwendung zu bringen. Ohne seinen gelegentlichen Einsatz
in der Motivationsphase ausschlieBen zu wollen, so scheint dies zumindest im jetzigen Versuchs- und Erprobungsstadium des RGU zweckm/~iger, da der RGU als Medium dem Studenten bei der Abarbeitung noch zu bewuBt ist, als dab er eine intrinsische Motivation f~rdern kSnnte. ~) aus Skowronek ~H.: Lernen und Lernf~higkeit.~inchen ~972, 8.86 2) Diese und die folgenden AusfGhrungen gehen auf Vorstellungen zur/ck,
233
Vielmehr wird eine Lehrstrategie als sinnvoller angesehen, die im direkten Lehrgesprich (das Interaktionsformen unmittelbar und nicht nur als Simulation ermSglicht) den Studenten bzw.Schdler fGr die Auseinandersetzung mit einem neuen Problemkreis zu gewinnen sucht. Erst nachdem dies geschehen ist und nachdem die nStigen Sachinformationen in einer f r e i e n u n d dutch keine eingeschr/nkte Antwortanalyse behinderten Diskussion vermittelt wurde, finder der RGU in der Anwendungsphase seinen bedeutsamen Platz. Dieser Stufe des Unterrichts wird besonderes Gewicht beigemessen, da hier, wie angedeutet, die eigentliche Arbeit des Lernens stattfindet. Wegen der besonderen Struktur des Ablaufs yon RGU-Programmen in Frage-Antwort-Sequenzen wird vermutet, dab an dieser Stelle mit einem programmiertechnisch relativ geringen Aufwand am ehesten ein Maximum an Effizienz erreicht werden kann. ft.2.# Einsatzform des RGU Noch liegen kaum Ergebnisse Gber RGU-Einsatz im Linguistikunterricht an Hochschulen vor. fi Schon aus diesem Grund verbietet es sich u.E., Studenten zum Abarbeiten yon Computerprogrammen zu zwingen. Andererseits sind zur DurchfGhrung der nStigen
Refinementprozeduren eine
grSBere Anzahl yon Programmdurchliufen erforderlich. Deshalb erscheint es ein angemessenes Verfahren zur Gewinnung yon Daten, den Studenten intensiv fir RGU dutch Hinweise auf dessen MSglichkeiten zu motivieren und ihm dann jedoch die Wahl zwischen zwei oder mehreren Medien mit ~quivalenter Aufgabenstellung frei zu lassen, wobei RGU als eines dieser Medien angeboten wird. Allerdings wird der Student dazu gezwungen, eine Wahl zu treffen. Dar~iber hinaus werden Programme erstellt, die als Zusatzarbeit fir tmd neben Kursen zur vSllig freiwilligen Bearbeitung angeboten werden.
Integration von RGU in den an der PH Freiburg angebotenen Kurs "Introductory Lihguistics" 2.1
~uBere Schwierigkeiten bei der Integration des RGU in den Hochschulunterricht
Der Einsatz des RGU wird in einem Fach wie z.B.Englisch von verschiedenen ~uBeren Faktoren beeintr~chtigt, die nicht primer v o n d e r
tat-
die von Herrn Professor Finger,PH Freiburg, und mir gemeinsam entwickelt wurden. I) Im der Tat wird augenblicklich in der Bundesrepublik der RGU im Hochschulunterricht fGr das Fach Linguistik der Englischen Sprache nur im Modellversuch der Gesamthochschulregion Freiburg eingesetzt und erprobt.
234
s~chlichen Programmqualit~t abh/ngig sind: I. Gewisse Vorbehalte von geisteswissenschaftlich ten gegenGber Technologie und Lernmaschinen, seelenlose Apparate abgelehnt werden. 2. Arbeitsbedingungen, die r ~ u m l i c h e n u n d
orientierten Dozen-
die als mechanistisch-
zeitlichen Beschr/nkungen
unterliegen. 3. Hardwarem~Sig bedingte technische M/ngel (z.B. zu lange Antwortzeiten des Computers, Systemzusammenbr~che) 4. Soft- bzw. teachwarem~Sig bedingte Unzul/nglichkeiten
(z.B. Starr-
heit der Antwortanalyse). Bevor eine inhaltliche Auseinandersetzung mit den Programmstrukturen erfolgt, sollten diese Einschr/nkungen mSglichst mitdiskutiert wetden. Dies kann jedoch immer nut zugeschnitten auf die jeweilige konkrete Situation erfolgen: zu I: Der Nodellversuch CUU ist in der glGclichen Lage, dab die Programmentwickler gleichzeitig in der Lehre titige Fachwissenschaftler sind. Fdr das Fach Eng!isch an der PH Freiburg gilt somit, dab die RGU-Programme
einerseits direkt aus den Unterrichtsbed~rfnissen
kon-
zipiert und andererseits problemlos in den UnterrichtsprozeB eingegliedert werden kS~nen. So wird im SS 74 der Kurs "Introductory Linguistics" (der hier eine Pflichtveranstaltung ist) yon den zwei Dozenten angeboten, die die RGU-Programme selbst erstellten. Das ermSglicht eine volle Integration. Es entsteht dadurch zwar die Gefahr, dab RGU-Programme stark auf den Lehrstil dieser Dozenten zugeschnitten sind, jedoch haben sie die Chance, in dieser ersten Testsituation im Verbund mit anderen Medien optimal eingesetzt werden zu kSnnen. Wie eingangs ausgef~hrt~ wird jedoch versucht,
in Thematik
und DurchCdhrung der Lehr- und Testprogramme die BedGrfnisse der anderen Teilhochschulen der Hochschulregion Freiburg mit zu be~dcksichtigen. zu 2: An der PH Freiburg stehen zwei SIEMENS Terminals zur VerfGgung, die an die SIEMENS 4004/151 des Projekts CUU der Universitit Freiburg angeschlossen sind (System PLANIT und Siemens-BASIC).
Dazu kommen 14
Terminals, vom Rechenzentrum der PH Freiburg bedient,
auf denen vor-
wiegend die Programmiersprache HEWLETT & PACKA2~-B~&SIC l~uft. Da diese grSBere Anzahl von Konsolen zus~tzlich bis zur SchlieSung der Gebiude weitgehend bedienbar ist, werden im Fach Englisch augenblicklich vorwiegend Programme erstellt~ die yon diesen Terminals aus abrufbar sind. zu 3 und 4: HardwaremiSig bedingte Schwierigkeiten sind bis zur Weiterentwicklung der Computertechnologie
in Kauf zu nehmen, wihrend
235
soft -I und teachwarem~Bige N ~ g e l
zu reduzieren eine der Hauptaufgaben
der Programmautoren ist. 2.2
Zielsetzung des RGU-Einsatzes
Die jeweiligen Zielvorstellungen bedingen n a t u r g e m ~ Anlage und Einsatz des RGU. Fi~r den Nodellversuch CUU sind im Fach Englisch drei Aufgabenschwerpunkte gesetzt: I. Testen der Bereitschaft zur Abarbeitung von RGU-Programmen.
Dies
wird gemessen in Abh~ugigkeit von Geschlecht, Semesterzahl, Studienerfolg (meBbar an erzieiten Zensuren)~ Studienrichtung und Zahl der bereits abgearbeiteten Programme. 2. Sammeln yon Verbesserungsvorschl~gen vertreten,
zu RGU. Es wird die Ansicht
da~ es weniger zweckm~Big ist, am "gr~nen Tisch" Programm-
strukturen Gber einen l~ugeren Zeitraum hinweg theoretisch zu ventilieten. ~dnstiger erscheint es, auf empirischem Weg Daten zu gewinnen. In demokratischer Weise sollen die Studenten selbst entscheiden k6nnen~ in welcher Richtung und nach welchen Strategien sie den RGU voran~etrieben sehen mSchten. Dies geschieht dutch Auswertung yon Frageb6gen? die dem Programm amgeh~ugt werden (quantitative Analyse). Entscheiderider sind jedoch V o r s t e l l u n g e n u n d A n r e g u n g e n yon studentischer Seite~ die in Gespr~chen yon D o z e n t e n u n d studentischen Mitarbeitern des Projekts gewonnen werden. AuBerdem werden Zulassungsarbeiten vergeben? die in anonymen Interviews Statements s a m m e l n u n d
analysieren Cqaali-
tative Analyse). 3. Lernerfolgsmessungen Da die meisten Programme noch nicht ihren endg~ltigen Status erreicht haben and zudem ja nur Detailbereiche umfassen, wissenschaftlichen Methoden aufgebauter, Effizienzvergleichunterschiedlicher durchfGhren.
l~d~t sich ein nach
testtheoretisch abgesicherter
Medien augenblicklich nut bedingt
Dennoch kann zumindest bei allen Programmen das subjektive
Empfinden eines Erfolgserlebnisses im Vergleich z u m A r b e i t e n mit anderen Medien in augedeuteten Frageaktionen festgestellt werden. 2.3
Praktische Durchf~hrung
2.3.~ Programmrealisierungen Um eine optimale Integrationvon
RGU in den Hochschulunterricht
zu er-
mSglichen, wurden nach einer Bedarfsanalyse und gezielt zu den Veranstaltungen "Introductory Linguistics" eine Reihe yon Kurzprogrammen 2 erstellt. Sie bestehen in der Regel aus etwa 10-15 Fragen und sind I)So wurde u.a. von Professor Finger ein System entwickelt, mSglicht,
die Straktur yon PLANIT in BASIC zu simulieren.
2)Verzeichnis der RGU~Programme siehe Tabelle
das es er-
236
grob gerechnet in etwa 10 Minuten abzuarbeite~.
Dieser Aufbau der Pro-
gramme nach dem Baukastenprinzip hat den Vorteil, dab sie ohne groBen Aufwand~
z.B. zwischen zwei Lehrveranstaltungen,
yon den Studenten zu
bew~ltigen und leicht in beliebiger Reihenfolge anzugehen sind. Inhaltlich decken sic ein Detailproblem ab, das in der Regel im Unterricht erkl~rt wurde, jedoch in der Anwendungsphase
eine intensivere
Durcharbeitung benStigt. Der Sto££ wurde fur einige Programme aus eihem Lehrbuch I genommen~ das neben einer Bammlung von Aufs~tzen zu einzelnen Problemen praktische ttbungsbeispiele gibt. Diese ~bungsbeispiele wurden mit mSglichst geringen ~uderungen in RGU adaptiert. Programme, die nicht in Anlehnung an dieses Lehrbuch geschrieben wurden,
ge-
hen ebenfalls yon einer Textgrundlage aus, die - wenn auch meist etwas ver~ndert - den Studenten die nStigen Informationen zus~tzlich in Buchform zur VerfGgung stellt. Da&urch ergeben sich nicht nur bessere VergleichsmSg~chkeiten,
sondern auBerdem steht dem Bearbeiter die M~g-
lichkeit offen, bei Interesse an einem Problem in diesem Buch weiterzuarbeiten. Da bisher noch keine MSglichkeit gesehen wurde, Simulationsprogramme fur die Linguistik zu entwickeln, Frage-Antwort-Sequenzen
laufen d i e P r o g r a m m e
in
ab. Sie sind im wesentlichen linear aufgebaut,
wobei als Lernersteuerung lediglich dis Ausschalt~ng bzw. die Abrufung von Information zu den ttoungsaufgaben vorgesehen ist. Zu unterscheiden ist im wesentlichen zwischen zwei Programmtypen:"Comprehensionprograms" und "Exerciseprograms". W~hrend erstere Begriffsdefinitionen und Begriffsfindungen verlangen,
fordern letztere die Anwendung yon Begriffen
oder Regeln anhand yon konkreten F~llen. 2.3.2 RGU im Unterrichtsablauf Die Studenten m~ssen zum Erwerb des Linguistikscheines an der PH Freiburg im Fach Englisch Hausarbeiten sowie eine etwas umfangreichere Spezialarbeit an£ertigen. DafSr bleibt ihnen das Ablegen einer AbschluBklausur erspart. In Bezug auf RGU wird ihnen in der ersten Sitzung des Kurses eine kurze Erkl~rung und eine genaue Augabe des technischen Code gegeben, der es ermSglicht, ein Programm zum Laufen zu bringen und zu beenden. AuBerdem wird ein Heft verteilt, das kurze Programmbeschreibungen
enth~lt. In den letzten 10 Minuten der ersten
Sitzung finder ein Besuch der Terminals start. In den folgenden Seminarstunden wird d a ~ etwas gezielter auf den Inhalt der auf dem Kursplan 2 verzeichneten ~bungen hingewiesen. Diese kSnnen in RGU-Form, in der Form eines traditionellen Buches~ a~hand von Aufgaben in einem Mischbuch oder von ArbeitsbSgen abgeleistet werden. Gleichzeitig wird 1)Wi&dowson~H.G.: Language Teaching Texts. London, 1972 2) siehe Tabelle 2
237
bekanntgegeben, zu welchem ZeitpnnWt RGU-Programme unter Betreuung eines Tutors abgearbeitet werden kSnnen. W/hrend des ganzen Semesters steht es den Studenten frei, zwischen den verschiedenen Medien eine Wahl zu treffen. 2.3.3
Programmbewertung
Eine Auswertung der Ergebnisse erfolgt nach den unter 2.2 angegebenen Kriterien.
Thesenartige Zusammenfassung der im Modellversuch CLUJ im Fach Englisch entwickelten Grunds~tze I. RGU wird nicht als konkurrierend zum konventionellen Hochschulunterricht gesehen, sondern als eine flankierende UnterrichtsmSglichkeit. 2. RGU wird primir in der Anwendungsphase eingesetzt und dient als wertvolle und hilfreiche Entlastung des Lehrers von zeitraubenden tboungen. 3. RGU wird als ein Medium unter vielen verstanden. Sein Einsatz sollte nicht erzwungen werden. 4. RGU bietet in der Erm~glichung eines unmittelbaren Feedback eine extrinsische Motivation zur Beschiftigung mit einem Gegenstand. Er vermag sekund~re StSrungsfaktoren, die beim Buchlernen vorhanden sind, auszuschalten. 5. RGU manifestiert sich in unterschiedlichen Formen. Der unorientierte Beobachter neigt dazu, den sich ihm bietenden RGU zu verabsolutieten. Aus diesem Grunde sollte die Vielfalt der MSglichkeiten nebeneinI ander reprisentiert sein. 6. RGU schligt £dr vorwiegend geisteswissenschaftlich ausgebildete und interessierte Studenten eine BrGcke zu naturwissenschaftlichem Denken. Sein Einsatz sollte aus diesen Grtinden speziell an Instituten, die Lehrer ausbilden, verstirkt werden. 7- Eine endgGltige Bewertung des RGU dutch die Bearbeiter steht noch aus. Eine Ablehnung einer der Lehrstrategien bedeutet noch 1/ngst nicht die Ablehnung des RGU insgesamt. Die Zustimmung zu einer seiner Formen bedeutet jedoch die Zustimmung zu der Vorstellung, daS Rechenmaschinen neben dem nicht zu ersetzenden menschlichen Wissensvermittlet eine wichtige Funktion einnehmen. I) Dies wird im Modellversuch CUU realisiert~ da vier Projekte nebeneinander bestehen (in den F~chern Biologie, Deutsch, Englisch, FranzSsisch) und unterschiedliche Strategien verfolgen.
238
Tabelle I - Verzeichnis der RGU-Programme WID!9
Widdowson,Chapter
19: The Functions of Language in Society
(H.Finger) - Gberprdft das ~eseverst/ndnis
eines linguisti-
schen Fachtextes PHON
The Classification of English Vowels (M.Baumert) - enth~lt Leb~rsequenzen entsprechend den drei KlassifikationsmSglichkeiten. 3 Teile, Abschl~iStest. Erlaubt Lernersteuerung.
WID12
Widdowson~Chapter
12: The Mechanism of Speech (H.Finger) - er-
fragt Grundbegriffe und Fachtermini aus einem vorgegebenen Text. The Classification of English Diphthongs
DIPH2
- stellt Verst~adnisfragen DIPHI
(N.Baumert,B.Gartm~n)
zur Einteilung der Diphthonge.
The Classification of English Diphthongs
(M.Baumert)
2 Teile; Abgrenzung reiner Vokal-Diphthong, FRIC____~q,PLOSI,CONTq Find the Fricatives,Plosives Continuants
(H.Fingerund
Grenzf~lle
and Frictionless
Studenten) - Aus einem zu w ~ l ~ n d e n
Text sind durch Unterstreichen die entsprechenden Konsonanten herauszusuchen. International Phonetic Association
IPA
(H.Finger) - Erfragt den letz-
ten Konsonanten oder die letzte Konsonantengruppe
eines engli-
schen Wortes. Angabe in phonetischer Transkription. ACC
English W o r d Accent
(H.Finger) - tboerpr/ft die Kenntnis des Wort-
akzentes englischer WSrter; ATICS
Phonematics
Zufallsgenerator.
(M.Baumert) - Erfragt zentrale Begriffe der Phone-
matik anhand von englischen Beispielen. Widdowson,Chapter
5: The Class-meaning of Words
(H.Finger) -
S/St den Unterschied zwischen der lexikalischen und funktionalen Bedeutung eines Wortes erarbeiten. GR~
Grammar 3: Morphemes
(H.Finger) - In einem vorgegebenen Text
sind ~1orpheme, "content word" und "structural words" zu nennen. POSPE
The Parts of Speech (M.Baumert) - Aus verschiedenen Texten, die dutch einen Zufallsgenerator ausgew/hlt werden~
VPq
zu bestimmen. Verb P a t t e r n 1 (H.Finger) - Es
sind
sind Wortarten
vier verschiedene Verb-
patterns aus einer Reihe von S~tzen zu nennen. PASGR
Phrase Structure Grammar
(M.Baumert) - Englische Kernsitze
sind entsprechend den Regeln der Phrasenstrukturgrammatik DEFIN
zu
zerlegen. The Definition of English Words (M.Baumert) - Vorgegebene Definitionen englischer W S r t e r sind anhand eines Schemas zu klassifizieren.
239
SEMAN Semantics (M.Baumert) - FGr eine Reihe von englischen WSrtern sind die "semamtic markers" zu nennen. SOCIO Sociolinguistics (M.Baumert) Englische S~tze sind nach verschiedehen soziolinguistischenKriterien zu klassifizieren.
240
Tabelle 2 - ttbersichtsp!an: Baumert~ IntroductorzLin~istics Date
Topic
Literature (Theory)
and CAI
Exercises (Practice)
22.4. Introd. (1)
Abercrombie (Widdowson) 106-7 WID19 Widdowson 109-11fl Wichtler 37-#3,50-53 Finger 3ff
29.#. Phonet. (2) Vowels
Jones (Widd) 74-75,Maccarthy 80-81,Lyons I0q-104
PHON1,WIDI2,DIPHJ,DIPH2 Widd.77-79,Finger 76ff,58ff
6.5. (3)
BarrT-GutknechtII 29-40 G6tz-Burgschmidt 24-27
FRIC1,PLOSI, Widd.89-91 Barry-G.I 27-4fl,Finger dO2
Phonet. Conson.
13.5. Phonet. (4) Sup.el.
Barry-G.ll 16-28,Gimson 216f. ACC, Barry-G. 1-26 Jones 255-326,W~chtler 141ff Finger 38ff
2o.5. Phonol. (5)
G6tz-B.28-31, Lyons Id2-f152 ATICS, Widd.94-95 Ul!mann~Widd)92-93,W~cht.q55f Finger 59ff.
27.5. Norphol. BHnting 86-96, GStz-B.S4-38 (6) Marchand 11-30, Strang 25-26
WIDe, GR>, Widd. 28-30 Arbeitsbogen
10.6. Syntax GStz-B. 46-50,Lyons 317-333 (7) Prts.Sp. Roberts (Widd) 13-14
P_O~PE, Widdowson 17-18 Arbeitsbogen
17.6. Syntax GStz-B. 50-60, Lyons 247-269 ~ASG~, VPJ, Widd. Au~-47 (8) @r.Modl° Roberts(Widd) 38-39 W~cht.166 Arbeitsbogen 24.6. Semant. (9) Defin.
Bruton (Widd) 192-193,Doy~ 39-53,Lyons I#00-403
~EF_I~, Widd. 195-198 Arbeitsbogen ~_E~_, Arbeitsbogen
1.7. (qO)
Semant. Theory
Doy~ 82-91, GStz-B. 38-42 W~chtler 190-198
8.7. (11)
Socio!.
G6tz-B. 109-130, Halliday S._OCI~,Widd. 127-128 (Widd) 120-12q,Wichtler199ff. Arbeitsbogen
Aus druchtechnischen Grttuden muBte stark gekiirzt werden. Die ange£ihhrten Werke sind jeweils die EinfGhrnngen der betreffenden Verfasser. Durchgebend unterstrichene WSrter in G roBbuchstaben markieren realisierte RGUProgramme, unterbrochen unterstrichene ±m Planungsstadium befindliche. (Stand: Anfang Mai q974)
R E C H N E R U N T E R S T U T Z T E STRATEGIEN ZUM P R O B L E M L O S E N
W o l f g a n g G l a t t h a a r und Rul G u n z e n h ~ u s e r
I. Der Rechner im U n t e r r i c h t
Soll ein Rechner als L e h r m a s c h i n e v e r w e n d e t werden, stellen.
zur D a r b i e t u n g eines L e h r p r o g r a m m s
so ist dieses als lauff~higes R e c h n e r p r o g r a m ~ darzu-
Damit diese A u f g a b e vom L e h r p r o g r a m m a u t o r ,
Programmierer,
dem d i d a k t i s c h e n
ohne spezielle Kenntnisse der R e c h n e r p r o g r a m m i e r u n g ge-
l~st w e r d e n kann, w u r d e n Autorensprachen U n t e r r i c h t entwickelt. als Lehrmaschine,
fur r e c h n e r u n t e r s t ~ t z t e n
Es hat sich gezeigt, dab der Einsatz des Rechners
wie er durch diese A u t o r e n s p r a c h e n u n t e r s t ~ t z t wird,
a n g e m e s s e n ist f~r die
(I) Lernpsychologische
Forschung. Die vom Rechner a u f g e z e i c h n e t e n Daten
dienen zur U b e r p r U f u n g von l e r n t h e o r e t i s c h e n Hypothesen. (2) Durchf~hrung
und Auswertung yon Test~ zur L e i s t u n g s k o n t r o l l e . (3) Entwicklung und Erprobung yon Lehrprogrammen. Mit den vom Rechner a u f g e z e i c h n e t e n D a t e n lassen sich M~ngel in L e h r p r o g r a m m e n erkennen. Sie k~nnen an dem im Rechner g e s p e i c h e r t e n L e h r p r o g r a m m ohne gro~en A u f w a n d v e r b e s s e r t werden, bis eine F a s s u n g des P r o g r a m m s e r a r b e i t e t ist, die b e i s p i e l s w e i s e
in Buchform d a r g e s t e l l t w e r d e n kann.
FUr einen a d ~ q u a t e n Einsatz eines
Rechners
im U n t e r r i c h t k6nnen jedoch
d e s s e n s p e z i f i s c h e F ~ h i g k e i t e n i n t e n s i v e r genutzt werden.
Sollen unter-
r i c h t s o r g a n i s a t o r i s c h e A n w e n d u n g e n und v e r w a l t u n g s t e c h n i s c h e A u f g a b e n hier nicht b e t r a c h t e t werden, dann bleiben zwei M 6 g l i c h k e i t e n : (I) Der C o m p u t e r wird zum k o m p e t e n t e n D i a l o g p a r t n e r des Adressaten. (2) Der C o m p u t e r v e r a r b e i t e t als D i e n s t l e i s t u n g r e l e v a n t e I n f o r m a t i o n e n fur den Adressaten.
Hier u n t e r s t ~ t z t der Rechner den Unterricht,
dem er dem A d r e s s a t e n gestattet,
in-
seine A u f m e r k s a m k e i t ohne A b l e n k u n g
auf L e r n z i e l e zu richten, die sich z u s a m m e n f a s s e n d als das Lernen vom P r o b l e m l ~ s e n c h a r a k t e r i s i e r e n lassen.
Diese zweite M S g l i c h k e i t wird bier n~her er~rtert. Der Rechner soll dabei nicht die O r g a n i s a t i o n d i d a k t i s c h e r K o n z e p t e - etwa die D a r b i e t u n g einer L e h r s t r a t e g i e - unterst~tzen,
sondern soll dem A d r e s s a t e n seine Rechen-
leistung zur V e r f O g u n g stellen for -
die A n a l y s e einer P r o b l e m s i t u a t i o n ,
242
- die A n a l y s e
der g e e i g n e t e n
- die D u r c h f ~ h r u n g
Hat der A d r e s s a t stellt
sich
motiviert
der g e f u n d e n e n
ein Ziel,
Definition
dar.
eines
dieses
Ziel
seines
Problems
Bedingungen
zu schaffen,
Jahrhunderts
Nber
zu gewinnen.
Nber den
so lange
K.L. Zinn
in d i e s e m
geeignet
bezeichnet
zum L e r n e n
dem A d r e s s a t e n und b e m [ h e n Ziel kann
besitzt
den R e c h n e r
jedoch d u r c h
einen
st[tzt werden.
Dazu
seine E i n f ~ l l e
an M o d e l l e n
~berprNfen
zu k6nnen.
fr~her
gelernt
jedoch
die
schleiert
Die
hat und die
zur L ~ s u n g - Obernimmt
so ihren Weft
2. E i n f a c h e
der Rechner. erkennt
ihrer
Rechner
selbst
ausf~hren
ben@tigten
Dutch
diese
der A d r e s s a t
bieten
Probleme Das
an
angestrebte
noch mehr
unter-
zu schaffen,
Bedingungen
Routinearbeit",
als
Autoren
experimentell
die der A d r e s s a t
k~nnte
- die
Prinzipien unmittelbare
ihm
eher verAusfNhrung
rasch d e r e n A u s w i r k u n g
und
selbst NberprNfen.
M~glichkeiten
Sinne b i e t e n
siert der A d r e s s a t Operat o r e n ,
er nun
Andere
das ei-
kann,
die M ~ g l i c h k e i t
realistischen
"technische
[3]).
PLANIT,
generieren
m~g-
Operatoren
Die e i n f a c h s t e n gegebenen
unter
(vgl.
Sinne b e r e i t s
benutzten
der E i n s i c h t
Die P r o b l e m s i t u a -
hat
Programmieren
im D i a l o g
Ziel dieses
der D e n k p r o z e s s e
Programmiersprachen.
seiner A u f g a b e
der L 6 s u n g s v o r s c h l ~ g e kann
erreicht
ist fNr den A d r e s s a t e n
sein
zu Beginn
bis eine L ~ s u n g
in Statistik.
zum freien geeignete
die Aufgabe,
die B e d e u t u n g
und Z u f a l l s z a h l e n
von P r o b ! e m l @ s e n
sich um d a f ~ r
vor-
Selbstbeobachtung
des Problems.
ihr Ziel
S.18)
durch
umstrukturiert,
lich ist und die V e r s u c h s p e r s o n
([63~
Schon
internen Ablauf
untersucht
in die O r g a n i s a t i o n
nen T i s c h r e c h n e r m o d u s
ein stets
erm~glichen,
- zu erreichen.
die G e s t a l t p s y c h o l o g i e
und
zu bem~hen.
fur den Lehrer
die es dem A d r e s s a t e n
Aufschlu6
analysiert
so
zu erreichen,
ist die M o t i v a t i o n
sich dann
Die G e s t a l t p s y c h o l o g i e
der V e r s u c h s p e r s o n tion w i r d
stellt
Teilziele
versuchte
der V e r s u c h s p e r s o n e n
kann,
Problems.
von P r o b l e m l ~ s e n
gegebenenfalls
erreichen
Der Wunsch,
Beim L e h r e n
-
unmittelbar
sich um die L ~ s u n g
von P r o b l e m l 6 s e n
Bestandteil
und
L@sungsmethode.
das er nicht
ihm ein P r o b l e m
den A d r e s s a t e n ,
Bei d i e s e r handener
L@sungsverfahren
wie
der V e r w e n d u n g
interpretierende
die e i n z e l n e n
z.B.
Radizieren,
der R e c h n e r l e i s t u n g
Programmiersysteme.
in einer L ~ s u n g s s t r a t e g i e L~sen
linearer
Dabei
im anreali-
auftretenden
Gleichungssysteme,
Text-
243
operationen usw.,
im Tischrechnermodus
seines Dialogsystems.
Zur Durch-
f~hrung eines solchen Dialogs wurde bei uns das System APL/360 verwendet. Die einfachen dem Adressaten angebotenen Operatoren sind die im APL-System selbst implementierten Operatoren. Zur Vorstellung dieser Operatoren und zu ihrer EinHbung wurde eine Lehr-
strategie f~r APL entwickelt° Jeder Operator wird in einer Lehrfunktion behandelt,
die sich in einen Darbietungs- und Ubungsteil gliedert. Mehre-
re Lehrfunktionen bilden ein Lehrprogramm. implementiert.
Im Darbietungsteil einer Lehrfunktion wird die Syntax
und Semantik des Operators erkl~rt. des Operators durch Aufgaben, riert werden,
Dieses wurde selbst in APL
eingeHbt.
Im Ubungsteil wird die Verwendung
die anhand einer Grammatik zuf~llig gene-
Hat der Adressat dabei Schwierigkeiten,
den geeignete Ausschnitte des Darbietungsteils Innerhalb einer Lehrfunktion steuerung beim Program~.
so wer-
als Hinweise ausgegeben.
(Dauer etwa 4 Minuten)
liegt die Ablauf-
Zu Beginn des Lehrprogramms und zwischen den
Lehrfunktionen wird der Fortgang durch den Adressaten bestim~t,
der hier
insbesondere durch Stichw~rter gezielt Erkl~rungen oder ubungsaufgaben ansteuern kann. Diese Ablaufm~glichkeiten
des Lehrprogram~s
sind in
Diagramm 1 dargestellt.
3. Komplexe Operatoren
RechnerunterstHtzte
Lehrstrategien
fHr das Probleml6sen mit einfachen
Operatoren k6nnen auf problemorientierte werden.
auf, die dem Adressaten als Gegensatz (vgl.
komplexe Operatoren ausgeweitet
Sie bauen aus einfachen Operatoren vollstZndige L6sungsmethoden (Rechner-)Program~ zur VerfHgung stehen.
zu ~blichen Bibliotheksprogrammen
Im
sind sie in einen Dialogteil
Diagramm 2) eingebettet, der die Programme selbsterkl~rend macht.
In diesem Dialog kann zunHchst das zugrundeliegenHe Verfahren erlMutert werden;
dabei werden die Parameter des Verfahrens mit ihren Wertebereichen
aufgezeigt.
Dieser vom Rechnerprogramm gesteuerte Dialogteil versetzt
den Adressaten dann in die Lage, das Programm anschlieBend in einem adressatengesteuerten
Dialog auf seine eigene Problemsituation anzuwenden.
Er hat hier die experimentellen M~glichkeiten, suchen,
sein Problem zu unter-
indem er Aufbau und Wirksamkeit des LSsungsverfahrens
EinfluB seiner Parameter in verschiedenen Probiemsituationen
sowie den studiert.
Dies wird bei uns an Beispielen aus der numerischen Mathematik,
den
244
s t a t i s t i s c h e n V e r f a h r e n und dem P r o b l e m l ~ s e n im Bereich p r a g m a t i s c h e r Entscheidungsmode!!e durchgefHhrt.
Diese k o m p l e x e n O p e r a t o r e n w u r d e n
in APL, A L G O L und BASIC p r o g r a m m i e r t
(vgl.
[I]). Dabei b r a u c h t der Ad-
ressat selbst keine K e n n t n i s s e Hber die R e a l i s i e r u n g der L 6 s u n g s s t r a t e g ~ e im R e c h n e r .
Er hat die Aufgabe,
Entscheidungen
zu treffen.
die fHr das L 6 s u n g s v e r f a h r e n b e n 6 t i g t e n
D a z u wird er im D i a l o g v o n d e r
des k o m p l e x e n O p e r a t o r s angeleitet.
Lehrfunktion
Der B e r e c h n u n g s t e i l des k o m p l e x e n
O p e r a t o r s v e r w i r k l i c h t das L ~ s u n g s v e r f a h r e n bzw. die G e s e t z m ~ B i g k e i t des z u g r u n d e l i e g e n d e n Modells; prOft ihre V o r a u s s e t z u n g e n . mittel vorhanden
er fHhrt die B e r e c h n u n g e n d u r c h und Hber-
Dazu testet er, ob die n o t w e n d i g e n Betriebs-
sind, damit der D i a l o g z w i s c h e n A d r e s s a t und O p e r a t o r
nicht u n t e r b r o c h e n wird. Der B e r e c h n u n g s t e i l 0 b e r p r ~ f t ferner die synt a k t i s c h e R i c h t i g k e i t der A d r e s s a t e n e i n g a b e n und pr~ft die v o m A d r e s saten g e t r o f f e n e n E n t s c h e i d u n g e n auf Plausibilit~t. solchen k o m p l e x e n O p e r a t o r s
Der A b l a u f eines
ist aus Diagramm 3 ersichtlich.
4. D i d a k t i s c h e B e u r t e i l u n g
Im D i a l o g w i r d der A d r e s s a t
zu E n t s c h e i d u n g e n gezwungen,
die sich aus
der Struktur des P r o b l e m s und den d i d a k t i s c h e n Z i e l s e t z u n g e n der Lehrf u n k t i o n ergeben.
Der A d r e s s a t
lernt e x p e r i m e n t e l l die E n t s c h e i d u n g s -
r~ume einer P r o b l e m s i t u a t i o n kennen,
indem er seine E n t s c h e i d u n g e n un-
m i t t e l b a r nach der E i n g a b e und nach V o r l i e g e n von Z w i s c h e n e r g e b n i s s e n m o d i f i z i e r e n kanno F~llt ihm eine E n t s c h e i d u n g schwer,
so k a n n er yon
der L e h r f u n k t i o n e i n e n V o r s c h ! a g dafHr erhalten.
N a c h A b s c h l u B der B e r e c h n u n g e n und nach A u s g a b e des Ergebnisses,
dessen
D a r s t e l l u n g s f o r m und U m f a n g der A d r e s s a t b e s t i m m e n kann, k 6 n n e n einzelne E n t s c h e i d u n g e n - E i n g a b e d a t e n - g e z i e l t g e ~ n d e r t werden, samten D i a l o g zu w i e d e r h o l e n .
ohne den ge-
Der A d r e s s a t g e w i n n t so E r f a h r u n g e n ~ber
den EinfluB der v a r i i e r t e n G r ~ B e n auf die Probleml~sung. Durch d i e s e Experimentierm~glichkeiten, bei denen der A d r e s s a t Entscheid u n g e n trifft~ die A r b e i t zur A u s f H h r u n g der d a d u r c h n o t w e n d i g e n Oper a t i o n e n aber vom R e c h n e r a u s g e f H h r t wird,
e r z i e l t man bei d i e s e m Ver-
fahren (I) eine Transparenz der G e s e t z m ~ i g k e i t e n ,
d.h. des z u g r u n d e l i e g e n d e n
M o d e l l s bzw. L S s u n g s v e r f a h r e n s (2) eine groBe Anschaulichkeit durch die kurze Dauer zur D u r c h f H h r u n g eines L 6 s u n g s v e r f a h r e n s
und
245
(3) eine Operationalieierung
der T ~ t i g k e i t des Probleml6sens.
5. B i b l i o t h e k k o m p l e x e r O p e r a t o r e n
Ein Ziel der U n t e r s u c h u n g e n zum Einsatz k o m p l e x e r O p e r a t o r e n E r s t e l l u n g von B i b l i o t h e k e n solcher Operatoren, lemkreis abdecken.
ist die
die jeweils einen Prob-
Ein Problem wird derart in T e i l p r o b l e m e
zerlegt, dab
jedes dieser T e i l p r o b l e m e durch einen O p e r a t o r der B i b l i o t h e k gel~st w e r d e n kann. FUr eine gewHnschte G e s a m t l 6 s u n g des Problems sind die einzelnen O p e r a t o r e n zusammenzusetzen.
Dabei w e r d e n
folgende A u f g a b e n be-
arbeitet: (I) T e c h n i s c h e P r o b l e m e der S y s t e m p r o g r a m m i e r u n g ergeben sich beim Aufbau eines P r o ~ r a m m s (einer L~sunqsstrate~ie) aus m e h r e r e n k o m D ! e x e n Operatoren. Das B i b l i o t h e k s s y s t e m soll dabei in der Lage sein, zu entscheiden,
ob eine vom A d r e s s a t e n b e a b s i c h t i g t e Z u s a m m e n s e t z u n g
p r a g m a t i s c h sinnvoll ist, ob sie im g e g e b e n e n P r o b l e m k r e i s einen Tell einer L S s u n g s s t r a t e g i e d a r s t e l l e n kann. soll das System so zusammenfHgen,
Geeignete Operatoren
dab sie als Einheit erscheinen,
ohne dab nur t e c h n i s c h b e d i n g t e Eingriffe des A d r e s s a t e n - zum Beispiel m i t t e l s einer K o m m a n d o s p r a c h e - n~tig sind. Dazu werden Bes c h r e i b u n g e n der Semantik der Operatoren, E i n g a b e / A u s g a b e - S c h n i t t s t e l l e n ben6tigt. bei zwischen der Benutzerebene,
d.h.
insbesondere der
Zu u n t e r s c h e i d e n
ist hier-
in der sich ein e i n h e i t l i c h e r D i a l o g
ergeben muB, und der S y s t e m e b e n e der b e n u t z t e n Operatoren,
in der
die Zugriffe auf geteilte Daten zu k o o r d i n i e r e n sind. Die B e h a n d l u n g dieser Fragen soll mittels der Vienna Definition werden
Language a n g e g a n g e n
(vgl. [5]).
(2) M e t h o d i s c h - p s y c h o l o g i s c h e
Probleme:
den einer L ~ s u n g s s t r a t e g i e ,
Wie lernt der A d r e s s a t das Fin-
die mehrere O p e r a t o r e n einer B i b l i o t h e k
ben~tigt? Auf der G r u n d l a g e eines p s y c h o l o g i s c h e n Modells des D e n k p r o z e s s e s b e i m P r o b l e m l 6 s e n nach G. LSer [4] kann ein Weg fur diese P r o b l e m e gezeigt w e r d e n
([2J,S.IO7 ff.). Komplexe O p e r a t o r e n w e r d e n dabei
nicht mehr in S i t u a t i o n e n angewandt,
in denen es klar ist, dab sie
zur L~sung fHhren. V i e l m e h r wird die Suche nach einem g e e i g n e t e n O p e r a t o r einer P r o g r a m m b i b l i o t h e k gelernt.
Die so geHbte F e r t i g k e i t
yon P r o b l e m l 6 s e n kann der A d r e s s a t dann bei der s e l b s t ~ n d i g e n Prog r a m m i e r u n g des Rechners anwenden.
246
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Gunzenh~user
der Universit~t
I, Herdweg
Stuttgart
51
Operato£ Computer
Adressat ,
Diagramm 2: Aufbau eines komplexen Operators
IBM
(1971)
,
,,,,,
247 ],
]
Start
LDI
L.~.~, "; WEITER
I
LF 2
U
J u I D
WEITER
_[ ° __1 U ,,,',','1
ERKLAERUNG
LP
WIEDERHOLUNG{,,
I
LF 3
......
D AUFGABEN
[
STOP
l
m
LF 2_
nd°
-
-
U
I
Diagramm I: Ein A b l a u f des L e h r p r o g r a m m e s
fur APL.
E n t s p r e c h e n d der Steuerung durch den A d r e s s a t e n ruft das L e h r p r o g r a m m (LP) eine L e h r f u n k t i o n
(LF), einen D a r b i e t u n g s - oder einen Ubungsteil
(D/U) auf. A n s c h l i e B e n d bietet das L e h r p r o g r a m m w i e d e r dem A d r e s s a t e n die K o n t r o l l m 6 g l i c h k e i t e n an.
248
IBegr~Sung ~
des I ~ Adressaten|
l~ahl des Uerfahrerls] J W~l
der Darstellungs~rt~
Erl~uterunq
_Anwendung
,,] !Erkl~rungen I
]
~
[
I Adressat analysiert J I Problemsituation unter ~ Anleitung des Operators "I und gibt Daten ein | (kann dazu Vorschlage I w~nschen)
......
Adressat be- 1 antwortet 1 Testfragen J
I Pr~fung der Daten t__ m ~ q ~ikation
oo\
. der Daten
I Operato--~f~hrt ~erechnungen aus
{ Anwendung ~
7-
I
! i I l !I
...| IA d r essat ..gestaltet IAusgabe des Ergebnisses
', ,~ , i Adressat ~ndert einzelL ne Daten
i
...... i"",..........
'Adressat ~ndert das Verfahren
!
>
Diagramm 3:
Dialogf~higkeiten eines komp!exen Operators. Die Aktivit~ten des Adressaten sind durchgezogen eingerahmt.
l
I
DER COMPUTERUNTERST~TZTE UNTERRICHT - EIN INSTRUMENT ZUR ERFORSCHUNG DES LERNPROZESSES
Hans Freibichler
Abstract: Es soll anhand der Besehreibung eines konkreten betrieblichen CUU - Anwendungsprogramms aufgezeigt werden, inwieweit der CUU einen Beitrag leisten kann zur Erforschung des Lernprozesses und solche forschungsorientierten Ansitze bedeutsam sind fur die CUU - Praxis. AUSGANGSPUNKT Es stehen sich im Bereich des CUU zwei (Extrem-) Positionen gegenHber: - rein pragmatische CUU - Ans~tze,die davon ausgehen, da~ die Psychologic und die P~dagogik keine abgesieherten und/oder verwertbaren Leitlinien und Prinzipien einer Theorie einer Instruktionspsyehologie bzw. einer Theorie des Lehrens bietet - vorwiegend forschungsorientierte CUU - Ansgtze, in denen es um die UberprHfung (sehr) spezifischer Hypothesen geht und die im allgemeinen yon der Zielsetzung, der Methodik und Lernumgebung her mehr oder weniger weir yon der (sog.) Praxis entfernt sind. W~hrend es in der deutschen CUU - Entwicklung bislang kaum forschungsorientierte Ans~tze gab und gibt und die pragmatisch orientierte Anwendergruppe Hberwiegt und weitgehend ablehnend gegenHber einem kritisehen forschungsorientierten Ansatz ist (Beispiel: Reaktionen auf Eyferth's Vortrag auf dem GPI - Symposium 1974), l~Bt sich die amerikanische Situation wie folgt beschreiben: Hier sind beachtliche forschungsorientierte CUUAnsgtze geschaffen worden (stellvertretend sollen nur die Namen BUNDERSON, HANSEN,ATKINSON genannt werden), auf der anderen Seite wurden jedoch viele CUU-Progran~ne entwickelt, deren Qualit~t geringer zu sein scheint als die der deutschen.
ZIELSETZUNG DIESES BEITRAGS In diesem Beitrag soll anhand der Beschreibung eines konkreten betrieblichen CUU - Einsatzes gezeigt ~erden, dab eine Integration heider Ans~tze sehr wohl mSglich, sinnvoll und effektiv sein kann und zwLar indem die bei der Planung, Realisierung und Evaluation getroffenen Entscheidungen kritisch hinterfragt und unter Einbeziehung vorhandener Elemente einer Theorie des Lehrens und Lernens interpretiert werden. Dabei wird von folgenden Annahmen ausgegangen: - auch die Pragmatiker gehen immer von irgend~elchen (meist nicht oder nicht angemessen reflektierten) Hypothesen und Bewertungen (= Strateg~en) aus, die durch
250
einen unscharf definierten Lernerfolg best~tigt oder revidiert werden Ergebnisse forschungsorientierter Ans~tze kSnnen durchaus fHr die CUUPraxis sehr relevant sein und erste Sehritte zu einer Theorie des Lehrens liefern. Dies erscheint um so notwendiger, als mittlerweilen aueh die Pragmatiker erkannt haben, dab zentrale CUU-Konzepte wie die der Individualisierung, Adaptivit~t, Lerndateninterpretation gu6erst vage fundiert sind. BESCHREIBUNG EINER CUU
-
ANWENDUNG
Problem In einem Betrieb wird die ganze Auftragsabwicklung in Direktverarbeitung mit Hilfe der EDV geleistet. Die telefonisch Ubermittelten Auftr~ge werden yon den Mitarbeiterinnen in Datenstationen eingegeben. Da keine Faehkr~fte zur VerfUgung stehen, mUssen faehfremde Personen darin geschult werden, die Artikelnamen korrekt aufzunehmen und in die Datenstation einzugeben. Das Hauptproblem ist dabei die groBe Zahl der unbekannten Artikelnamen (ca. 30 000). Das Ziel einer Schulung besteht darin, die anzulernenden Mitarbeiterinnen in mSglichst kurzer Zeit mit den Fertigkeiten auszustatten, die fur eine erfolgreiche Auftragsentgegennahme erforderlieh sind. Wichtig ist dabei eine ausreichende Schnelligkeit und weitgehende Fehlerlosigkeit
(Vermeidung yon Fehlhuchungen oder RHekfragen).
Nach der Analyse verschiedener mSglicher Aushildungsverfahren entschied sieh die Firmenleitung
fur einen CUU - Versueh.
Zun~chst standen folgende Merkmale und Vorteile eines CUU - Einsatzes im Vordergrund: a) Realitgtsn~he der Schulung: das Lerninstrument ist zugleich sp~teres Arheitsinstrument; das Auftragsverfahren kann vollst~ndig simuliert werden (kein Umlernen notwendig) b) Fersonenunabhgngige Schulung: Durch ein geeignet angelegtes CUU-Programmkann und soil die Schulung vSllig ohne Eingriffe yon au6en ablaufen kSnnen (zur Kontrolle sind LeistungsUbersichten abrufbar). c) angemesseneKo__sten
der Schulung: da die Hardware bereits vorhanden ist, geringe
Softwarekosten anfallen und aueh die Teachware-Entwicklung keinen erhShten Aufwand erfordert (im Vergleich zu anderen Verfahren wie etwa audiovisuelle~ Techniken) und kein Ausbilder erforderlich ist, sind die Kosten angemessen. Die Konzeption eines CUU - Schulungsprogramms wurde zungchst ohne bewuBte Bezugnahme auf eine Lehr- oder Lerntheorie entwickelt, allerdings auf demHintergrund relevanter lernpsyehologischer Prinzipien. Es ~ r d e n
folgende strategisehe
Entseheidungen gefgllt:
(1) Die groBe Zahl yon neuen Namen macht eine Aufgliederung in kleine, Hbersehauhare Ubungseinheiten notwendig( maximal 20 Namen pro Ubungseinheit). (2) Es sind verschiedene Ubungsarten vorzusehen, die spezifische Lernfunktionen
251
ausfHllen (z.B. akustisches Erkennen, Einprggen des Wortbildes), andererseits auch eine motivierende und aktivierende Funktion besitzen. (3) Es werden relevante Lerndaten gespeichert (Reaktionszeit, Be~rbeitungszeit, Zahl der Fehler und Hilfen usw.), die aueh den Lernenden zur VerfHgung stehen (mit der Funktion der LeistungsHbersicht). (4) Es wurde die Lehrstrategie der Lernersteuerung gew~hlt: einmal zum Zweeke der Individualisierung (selbst entscheiden ~ber Umfang und Methode der Ubung), aber auch um der Monotonie entgegenzuwirken. Die Lernersteuerung soil eine freie Auswahl der Ubungseinheiten, eine beliebige Zusammenstellung der Aufgabenarten und weitere Entwscheidungen ermSglichen (u.a. Wahl der Darbietungszeit fHr optisches Wiedererkennen).
~ i ~ _ ~ _ ~ ~ In einem pragmatisehen Ansatz wurden einige Mitarbeiterinnen mit dem Verfahren vertraut gemacht. In einer schriftliehen Anleitung wurden die einzelnen Aufgahenarten im Detail beschrieben, wohei aueh auf die spezifisehe Lernfunktion hingewiesen wurde. Ferner waren Ratsehlgge f~r eine sinnvolle Lernersteuerung eingeschlossen. Naeh AbsehluB der Erprobungszeit wurden folgende Entscheidungen getroffen: a) Das Konzept der Aufgliederung in kleine Ubungseinheiten sowie und die Realisierung der Aufgabenarten
die Zielsetzung
scheinen angemessen zu sein: Die Adres-
saten kSnnen damit in kurzer Zeit die Artikelnamen lernen. h) Das Konzept der Lernersteuerung dHrfte weitgehend in dieser Form und fHr diesen Zweek unbrauehbar sein, aueh wean die Lernenden damit
zureektkommen und durch-
aus positiv motiviert sind: Sie sind weitgehend ~herfordert~ wenn ihnen neben der Lernaufgabe aueh die vollstgndige Kontrolle ~ber den Lernweg Hbergeben wird. c) Die erhobenen Lerndaten sind bis auf wenige Ausnahmen nleht verwertbar bzw. nieht interpretierbar: Nicht verwertbar sind Angaben Ober die Reaktions- bzw. Bearbeitungszeit,da unterschiedliehe System - Reaktionszeiten vorkommen und nieht exakt von Adressaten - Reaktionszeiten untersehieden werden k~nnen; nicht interpretierbar sind Lernweg-lnformationen (Gr~nde fHr Wahlen sind nicht eindeutig). - Es bleihen nur die absoluten Fehlerzahlen sowie die Zahl der Hilfeersuehen.
Die Lernersteuerungskonzeption erweist sich als einfaeherer ~[eg (programmierteehnisch und methodiseh), der jedoch trotz Praktikahilitgt und positiver Motivation nieht den erhofften Nutzen hringen dHrfte. Es wurde deshalb das zunaehst bewuSt ausgesehiedene Konzept einer Programmsteuerung herangezogen, mit dem eine angemessene 0ptimierung erreieht werden k~nnte und sollte: ein Schritt, der 5el der vorliegenden Komplexitgt der Lernaufgabe nicht mehr pragmatiseh vollzogen ~erden kann, sondern nut unter Bezugnahme auf eine Lehrtheorie bz~. verstreute empirlsche Ergebniase. Gldeklieher~eise liegen einige in Frage kommenden empirisehe Untersuehungen vor, die
252
sich mit Optimierungsstrategien bei einfachen Lernarten befassen (ATKINSON,
siehe
dort auch weitere Literaturangaben). Auf Grund einer detaillierten Analyse der vorliegenden Aussagen und Ergebnisse auf dam Hintergrund der konkreten CUU-Zielsetzung wurden felgende Entseheidungen getroffen: a ) Es wird eine reaktions-sensitive Strategi 9 en~worfen, da die ATKINSON'schen Ergebnisse (ebenso aueh die von LAUBSCH) eine 0berlegenheit dieser Strategie bei einfachem Faktenlernen gegenHber einer Zufallsfolge -Strategie bzw. airier lernergesteuerten Strategie erkennen lie~en. b ) Die Strategie mu~ adaptiv sein und in der Lage sein, "fortlaufend in jedem Zeitpunkt die Reaktionsgeschichte der Lernenden her~cksichtigen"
(ATKINSON,
S. 72). Dahei muB ein weir hSheres Adaptivitgtsniveau erreicht werden, als in den meisten bisherigen CUU- Ubungs- und Unterweisungsprogrammen geschehen ist (vor allem eine dynamisehe Anpassung). Es werden dabei folgende Annahmen versuehsweise ~bernonm~en: - Individuallsierung ist (wenigstens bei dieser Lernart) weir wichtiger als Methodenvariation. -
Extrinsische Motivationen haben um so weniger Bedeutung, je wirksamer die adaptive Strategie ist.
c) Es kommt auf eine kurzfristise Maximierung an, um eine angemessene Kosten-/ Nutzenrelation der Schulung zu erreichen, d.h. konkret: durck dieses Programm soil in angemessener Zeit (in einigen Wochen) die Befghigung fHr einen effekriven Arheitseinsatz erreieht werden.
Es soll im folgenden ansatzweise skizziert werden, wie die entworfene Optimierungsstrategie aussleht: (I) Es werden bestimmte Aufgabenarten-Kombinationen
programmgesteuert vorgegeben~
wobei zwisehen folgenden Lernphasen unterschieden wird: -
I. Durchgang: Vertrautwerden mit neuen Namen und zwar akustiseh und optisch; Zwischentest (Abbruch der 0hungseinheit hei Erreichen eines bestimmten Kriteriums), sonst gezieltes 0hen der schwierigen Namen und SehluStest
- 2. und alle weSteren Durehgange: zunichst Vortest (Abbruch bei Erreiehen eines verseh~rften Kriteriums), sonst [~ben der fehlerhaften Namen, SchluStest; falls fehlerfrei, wird diese Einheit "abgehakt". - Wiederholung fehlerfreier Einheiten nach einigen Tagen (Nachtest).
Je naeh
Ergebnis bleibt die Einheit in diesem Status oder wird als fehlerhafte Einheit hehandelt. F~r jede 0bungseinheit sind folgende Zustgnde mSglieh: O = noeh nicht bearbeitet;
1,2 ... = einmal oder mehrmals bearbeitet, mit Fehlern
100 = einmal fehlerlos ("abgehakt");
IO|, 102 ... = mehrmals fehlerfrei
253
Die ~hnlichkeit mit den ATKINSON'schen Kategorien U, T, P sind offensichtlich. Die Optimierungsstrategie sieht nun folgendermaBen aus: Sobald der Adressat mit dem Schulungsprogran~n starter, wird gepr~ft, in welchem Zus~and sich die einzelnen Ubungseinheiten befinden. Je nach Ergebnis werden die einzelnen Ubungseinheiten mit den entsprechenden Aufgabenarten - Kombinationen automatisch pr~sentiert. Die aktuellen Daten werden danach wieder abgespeichert und stehen fHr die weitere Steuerung zur VerfHgung. (2) Diese Globalsteuerungsstrategie wird noch wesentlich adaptiver dadurch, dab vom Prograrmn automatisch neue Uhungseinheiten generiett werden, die aus den fehlerhaften Namen xeE~h~£dener_E~nhe~en stammen. Diese programmgenerierten Einheiten werden jeweils nach Schulungsbeginn vorgegeben, sie kSnnen aber auch zwischendurch angefordert werden. Auch mit diesen Einheiten wird in gleicher Weise verfahren (StatusprHfung usw.). Damit wird die Ebene der selektiven Programmierung durchbrochen: Die Reaktionsgeschichte wird zur selbst~ndigen 0bungseinheiten-Generierung herangezogen, auf die dann die ~blichen Strategien anwendbar sind. (3) Auch innerhalb der Obungseinheit wird adaptiv vorgegangen. Je nach Ergebnis des Zwischen-, Vor- , SchluB- oder Nachtests (siehe die ohen beschriebenen Lernphasen) wird in verschieden~n Aufgahenarten his zu einem hestimmten Kriterium geHbt. M~glich ist auf- oder absteigende Reihenfolge der Fehlerzahl oder auch zufgllige Folge. Erst nach Erreichen eines Kriteriums (z.B.: weniger als 5 % Fehler) wird ein SchluBtest vorgegeben, dessen Ergebnis gespeichert wird (StatusprHfung; Teil programmgenerierter Einheiten) und dem Adressaten zur VerfUgung steht. (4) Wiehtig sind einige lernpsychologische Prinzipien, die innerhalb dieser globalen Optimierungsstrategie yon wesentlicher Bedeutung sind: - es wird ein Oberlernen strikt vermieden: Fehlerlosigkeit wird erst sukzessive erreicht und in keinem Falle in einemmonotonen, demotivierenden und Hherfordernden Drill (deshalh verschieden hohe Lernkriterien in einzelnen Lernphasen). - groBer Wert wird au~_~eEt~k~£_~b~n$ gelegt: die ~ichtigsten Verfahren hierzu sind Wiederholung einer Einheit erst nach erneutem Anmelden, Ohung in programmgenerierten Einh~iten, Variation der Aufgabenarten, auch 5ei fertigen Einheiten Wiederholung nach~einigen Tagen oder Wochen -
der Reiheneffekt wird vermieden, indem in zwei der 6 Aufgabenarten fehlerzahlahhgngige oder zufgllige Reihenfolgen yon Namen mSglich sind. Noch wichtiger sind hier program~generierte Einheiten, da sie Namen aus
verschiedenen Einheiten ent-
halten. -
trotz weitgehender Programmsteuerung sind motivierende Adressatenentscheidungen m~glich: etwa zwischen verschiedenen Aufgahenarten, Wahl der Pr~sentationszeit, Wiederholungsm~glichkeit , Ahruf einer programmgenerierten Einheit, u.U. sogar Wechsel zur Lernersteuerungsstrategie U = unbekannt;
T = im tempor~ren Status
Cnoch nicht sicher beherrscht)w
P = bekannt
254
FOLGERUNGEN W~hrend sich die fr~he CUU - Geschichte dadureh kennzeichnen l~Bt, dab man Konzepte des Programmierten Unterrichts und der damit verbundenen Lerntheorie(n) weitgehend kritiklos auf den Computerun~erst~tzten Unterricht Hbertrug, neigen derzeit viele auf Grund der ern~chternden Ergebnisse des CUU dazu, den komplexen Problemen der LernprozeBsteuerung dadureh zu begegnen (und auszuweichen), indem sie instrumentale Funktionen eines Compu~ereinsatzes betonen und mit dem "Trick" der Lernersteuerung dieser heiklen Frage zu entrinnen hoffen. "Argumente gegen lerner-kontrollierte Programme sind im heutigen Meinungsklima unpopul~r, sie mHssen jedoch vorgebracht werden, damit wit nicht dureh die plausible Aussage verf~hrt werden, dab wir keine Theorie des Lehtens benStigen, denn "wer kbnnte ein besserer Beurteiler dessen sein, was fHr den Lernenden am hesten is~, als der Lernende selbst'" (ATKINSON, S. 73). Der vorliegende Versuch scheint zu best~tigen - wenigstens fHr die hier anstehende Lernart -, da~ der "Lernende kein besenders erfolgreieher Entseheider ist" (ebd.). Es soil nun nicht weiter auf die Frage der Lernersteuerung eingegangen werden (siehe Literaturhinweise). Vielmehr soil auf die Begriffe Adaptivit~t und Individualisierung auf dem Hintergrund des vorliegenden Versuchs Bezug genommen werden. Beide Begriffe haben derzeit bei vielen CUU - Autoren keinen besonders guten Klang: Die Verspreehungen waren zu gro~, die tatsgehlichen Erfolge jedochmehr als 5escheiden. Aueh yon der Lerndatenspeieherung und - aus~ertung erhoffte man sich in CUU - Kreisen sehr viel; gegenwgrtig stehen vieie CUU - Projekte der F~lle der mit der EDV erfaBharen Lerndaten hilflos gegenHber. Der konkrete, hier skizzierte Versuch kann aber in einigen Punkten m.E. zeigen, in weleher Richtung man trotz aller fehlenden oder unzureiehenden Theorienbildung weiterforsehen kSnnte und sollte, vor allem aber, was in der CUU -Praxis versucht werden kann (selbst w e n n m a n keine tutoriellen Ans~tze mehr versucht, bleibt doch der grebe und wichtige Berelch der 0bung, bei dem die hier besprochenen Begriffe von groBer Relevanz sing). Die ~iehtigsten Ans~tze sind m.E.: (|) Man kann eine Theorie des Lehrens nicht vorantreiben, ~enn man v o n d e r Annahme ausgeht, da~ das Vorliegen einer vollstgndigen Lerntheorie unumggngliehe Voraussetzung darstellt (ATKINSON, S. 72). So kann man auf Grund der vorllegenden Ergebnisse z.K. davon ausgehen (siehe z.B. auekUntersuehung von Hullfish), dab eine reaktion&-sensirive 0bung oder Unter~eisung vorteilhaft ist, sofern eine angeme&sene Optimierungsstrategie verwendet ,~ird. Die&e wird, wenn sich eine vertrethare Kosten-f Nutzenrelation ergeben soil, ein ~eit hDheres Niveau anstreben und erreichen m5ssen, als es bislang geschah und gesehieht (Z~hlen bestimmter Reaktionen 5z~. -klassen, Lernwegentseheidungen ). (2) Es mHssen lehrstoffspezifische Algorithmen gefunden, realisiert und 0berprHft werden, wobei auch Adressatenbedingungen und die konkreten Lernziele jeweils mitberdcksiehtigt werden m~ssen. Organisations- und Integrationsaspekte gehSren ebenfalls dazu.
255
Wghrend sich bei einfachen Lernarten bereits gewisse Aussagen Hber optimale Strategien anfHhren lassen, ist zugegehenermaBen bei hSheren kognitiven Bereichen noch wait weniger Verwerthares vorhanden (siehe aber z.B. manche bedeutsame Ergebnisse von BUNDERSONUntersuchungen ~ber Regellernen). (3) Es ~berrascht, wie selten (kaum umstrittene) lernpsychologische und methodische Prinzipien in der CUU - Praxis realisiert werden. Trotz aufwendiger und z.T. raffinierter programmiertechnischer Realisationen bleiSt die Methodik vieler CIFU - Anwendungen auf einem erschreckend niedrigen Niveau. Das Niveau wird durch das Ausweichen auf die Lernersteuerung nicht grundlegend angehoben. Mangelnde Bachlogische Analysen, Lernziel- und Adressatenanalysen kommen hinzu. ERGEBNISSE AuBer dam beschriebenen Ergehnis einer lehrstrategie - Revision liegen bei Ahfassung dieses Beitrags noch keine weiteren Ergebnisse vor. Sie warden w~hrend der Tagung vorgetragen warden.
LITERATURANGABEN Richard C. Atkinson
Entwurf einer Theorie des Lehrens, in: Fortschritte und Ergebnisse der Bildungsteehnologie 2 Herausg.: B. Rollett und K.Weltner MHnchen 1973
Hans Freibichler
Der Computerunterst~tzte Unterricht (CUU) aus didaktischer Sicht, in: Computerunterst~tzter Unterricht - Erfahrungen und Perspektivan Herausg. H. Freibichler Hannover 1974
W. A. Judd, C. V. Bunderson, E. W. Bessent
An investigation of the effects of learner
control in computer-assisted instruction prerequisite mathematics Techn, Report No. 5 Univ. of Texas at Austin 1970 R. L. Newkirk
A Comparison of learner control and machine control strategies for computer-assisted instruction, in: Programmed Learning & Educational Technology 1973
F. Beiner
Wirkungen der Lehrstrategie "Lernersteuerung" im kognitiven und affektiven Lernzielbereich,Vortrag GPI - Symposium 1974 Wiesbaden
~. Eyferth
Psychologisehe Aspekte des ComputerunterstHtzten Unterrichts, Vortrag GPI - S)nmposium 1974 Wiesbaden
~. R. ilullfish
A comparison of response-sensiti~e and res~ponse-insen~itive
deci-
sion rules in p~esenting learning materials b~ computer-assisted instruction. State University College at Broekport N.Y. 1969
256
VEREINFACHTER PROGRAMMABLAUFPLAN (Start) (1)
1
[ letzte Einheit ? l nein
bJa----~ (Ende)
Iprogrammgenerierte ~ ja4DurchfHhrung best. [ Einheit vorhanden?U [~ufgabenarten I nein
I
(2) ~
n = n + 1
.......... I Einheit n: Status=0 ? ~ J a - - ~ l ~ _ ~ Aufgabenart a I Aufgabenart b neln I Z wi se he nt e st
I~ 7 ~ _
......~----j a
Vortest
Einheit n: Status~0 und < 100 ?
J
--]--~ --n II Erg e b n i s < ~ ja-~(2) I
I
ne in
__L
I Statusindikator I I setzen ] (2)
1
ja i Fortsetzun_.~ I - ' ~
i
ja LSehlu6test ___j
i
(2)
I Einheit n: Status = 100?J
Dei~
•
neln[Ergebnis ( k 1 ?
[TEST
~ Schlu6test I
nein
+ I Statusindikator
I
I k~ erfallt? Status-lndikator setzen
~ ElnheJ.t n: S t a t u s >100
(2)
und Zeitdifferenz >d ja
4r
i Statuslnd. I (2)
(2)
Hin~eise: Die Lernkx'iterien k Ibis k 3 sind auf ~unsch leicht zu gndern und kSnnen in einer sp~teren Ausbaustufe im Programm selbst dynamisch angepaBt ~erden. Die Zeitdifferenz ist nicht linear vorgegeben, sondern erhSht sick naeh vSlliger Fehlerfreiheit immer atgrker,
E.S.P.A.C.E. : A COMPUTERAIDED INSTRUCTION SYSTEMORIENTED TOWARDS EDUCATIONAL PROBLEMSOLVING ACTIVITIES J.C. LATOMBE, l.N.P.Grenoble (FRANCE)
SUMMARY Problem-solving a c t i v i t i e s open to CAI a new o r i e n t a t i o n that is f u l l
of promise. But
a new kind of software is needed. This paper discusses an approach of the organization of such a CAI system around the two concepts of p o t e n t ia l and generative models that are issued from a previous analysis of the problem-solving process. INTRODUCTION Because of the tremendous bursting of knowledge of nowadays a student cannot leave the u n i v e r s i t y with a complete and d e f i n i t i v e set of knowledge. Thus, the educational a c t i v i t i e s which lead to improve the student's a b i l i t i e s to process knowledge and information become more and more r e q u i s i t e . Among these a c t i v i t i e s , problem recognition and problem-solving are basic ones with respect to many d i s c i p l i n e s such as engineer i n g , physics or economics ; t h e i r main aim is to extend the natural d i s p o s i t i o n of each student to set up a dynamic s tr u c tu r a t i o n of his knowledge oriented towards both decision making and rapid assimilation of new knowledge. To acheive t h i s aim, educat i o n in such d i s c i p l i n e s must harmonize the teaching of facts with problem solving a c t i v i t i e s in which the student would have the opportunity to experiment to a large extent his i n d i v i d u a l i t y and to assume responsability. This is perhaps more necessary at the u n i v e r s i t y level - the l a s t step before " a c t i v e l i f e " - where the student must test his knowledge as a mean to confront r e a l i t y , by measuring his i n t e l l e c t u a l capacity with real and complicated problems that are set and tackled in an i n d i v i d u a l i z e d and o r i g i n a l way. But the present educational u n i v e r s i t y environment is usually unable to be an e f f i c i e n t support of so free and so i n d i v i d u a l i z e d a c t i v i t i e s . This is due to several reasons such as : too many students, s t r i c t timetables, lack of p r o f i c i e n t teachers in each educational f i e l d , shortage of tools s p e c i a l l y f o r computation. Above a l l , by r e i n f o r c i n g the students habit not to learn enough according to t h e i r own c r i t e r i a but too much with the purpose to be judged by teachers (examination), this environment turns out i n d i viduals with poorly creative minds.
258 Due to the technological growth of systems engineering and to the development of numerical and non numerical problem solving methods, the computer appears to be the best adapted educative media of to day with regard to these previous a c t i v i t i e s . The preceding thoughts connected with this f a c t led us to define and r e a l i z e a rather new kind of CAI system that is e n t i r e l y based upon problem solving a c t i v i t i e s . This system named ESPACE has been used u n t i l now f o r two school years in the E.N.S. d ' E l e c t r o technique et de G#nie Physique de Grenoble where i t turns out to be a real improvement of the educational environment. During these l a s t years, CAI has been introduced mainly at education levels preceding u n i v e r s i t y where the clearcut c u r r i c u l a in various subjects and the r e l a t i v e l y simple notions to be taught were favourable factors f o r such experiments ; in our opinion, the new o r i e n t a t i o n of CAt software that we propose, as i t responds to an actual necess i t y of education while making better use of the computer c a p a b i l i t i e s , is f u l l of promise and can open more l a r g e l y u n i v e r s i t y (and other educational levels too) to CAl. In this paper, we develop the approach that has been p a r t l y introduced in !11 and that emphasized the part of models in the present and future organization of ESPACE. Consequently, the pedagogic foundations w i l l be viewed through this may be too formal approach ; but they are stated d i f f e r e n t l y in 171 and 181- More, in these two l a s t references, some technical elements of the system r e a l i z a t i o n that w i l l be only touched on here are described more precisely. As i t would take too much place, we shall say nothing about the pedagogic v a l i d a t i o n of the system : i t w i l l be published soon aft e r the second active year of ESPACE is completed. At l a s t , the examples that we shall use are r e l a t e d to e l e c t r i c a l engineering f i e l d in which l i e the now a v a i l a b l e system a p p l i c a t i o n s t h a t are b r i e f l y described in 111 ; but the underlying concepts are much more general. MODELS AND PROBLEMSOLVING ACTIVITIES For our purpose, we define a model as a more or less approximative representation of r e a l i t y into one of the many possible forms such as programs, graphics or equations 1121 ; i t can be, in p a r t i c u l a r , the mental picture of r e a l i t y that a person builds up in his mind. Then simulation is defined as the processing of data through such a representation in order to analyse the r e l a t i o n s between causes and effects into reality.
We c a l l modelling the e n t i r e process that combines the generation of a model
and the simulation on i t . In applied sciences, ~roblem solving a c t i v i t i e s involve much modelling. With regard to the e l e c t r i c a l engineering f i e l d , these a c t i v i t i e s are mainly composed by p r a c t i -
259
cal and t h e o r e t i c a l d r i l l s ,
practical works on technical systems or simulators and
design of i n d u s t r i a l projects. Let us take as an example the problem that is set to a student who has to design a transformer according to f i x e d s p e c i f i c a t i o n s and standards. I t s solution l i e s in the creation of a r e l i a b l e model of t h i s apparatus, such that i t s c h a r a c t e r i s t i c s , as well as the outcomes provided by simulations run on i t , s a t i s f y the previous set of constraints. The creation of such a model is done step by step : at f i r s t ,
the student forms only small parts of i t ,
then he r e c t i f i e s and as-
sembles them through incomplete simulations u n t i l he gets a complete model that meets the solution c r i t e r i a .
In the flowchart describing t h i s process (figure I ) , the feed
back loop corresponds e i t h e r to an i t e r a t i v e approach of a part of the solution through successive approximations or to an h e u r i s t i c search in the s o l u t i o n space by the student. We believe that i t is a general enough representation to include almost a l l the students' problem solving a c t i v i t i e s lying in the f i e l d of applied sciences. I t takes into consideration t h e i r three main features : the i t e r a t i v e , hierarchical (create part of model) and associative (assemble parts) ones. Therefore, i t is used in ESPACE as a general model of the students' problem solving a c t i v i t i e s .
r
. . . . ISET OF SPECIFICATIONS/f
, !
:
~JCREATE(PART OF) MODEL IN I ---]CONNECTION WITH TEMPORARYI~ F--| OPERATINGCRITERIA I
I ~__
RUN SIMULATIONS
........I
COMPARE RESULTS WITH CRITERIA
J
SOLUTION
....../
Figure 1 : The problem solving process When he solves a problem, a student must decide each step of the process leading to a s o l u t i o n and his consecutive choices depend on many parameters that are p a r t i c u l a r to him, such as his knowledge, his working methods and his s k i l l .
Within an educational
f i e l d l i k e transformer theory and design or power network engineering, the student generates the d i f f e r e n t models he needs according to the set of a l l these parameters which forms in his mind a general model of the corresponding f i e l d that we c a l l "gener a t i v e model". By attending some preliminary lectures on the subject, the student starts to set up a generative model with an incomplete l i s t of hazy and unrelated concepts that gives him only a very poor a b i l i t y f o r decision making. Then, problem solving a c t i v i t i e s in connection with the subject, provides him with the opportunity
260
to experiment and to improve his model by r e v i s i n g the r e l i a b i l i t y
of his knowledge,
by r e l a t i n g concepts according to the i n t e r a c t i o n s observed in d i f f e r e n t p a r t i c u l a r cases and by t r a i n i n g his a b i l i t y to make decisions. In f a c t , each time he tackles a problem, the student runs a simulation on his generative model and so, advances in i t s debugging. The previous l i s t becomes a better structured set of concepts more and more adapted to make decisions and to learn new concepts (cf.
"dynamic s t r u c t u r a t i o n "
of the i n t r o d u c t i o n ) . According to the analysis above, we perceive two parts in the generative model ; the f i r s t
one is concerned with the organization of knowledge and
is made of the structured set of concepts : we regard i t as the "potential model" of a l l the p a r t i c u l a r ones that the student can generate without extra information ; the second part is a decision making model organized according to the student's s k i l l , his experience and his methods ; i t gives him a b i l i t y f o r logical and h e u r i s t i c reasoning. The aim of education is not to overstock the student's minds with complete potential models ; i t is better to help them in s e t t i n g up concise generative models made of well structured potential models containing good synthesises of the informations and h i g h l y e f f i c i e n t decision making models. This purpose is the fundamental educational objective of the ESPACE system. To acheive i t ,
ESPACE has been worked out as set of
programs that forms a well adapted support of various problem solving applications related to the applied sciences, so that teaching people can design a new one without any p a r t i c u l a r computer knowledge except FORTRAN programming. Every a p p l i c a t i o n is made of a programmed generative model composed of a potential model and a decision making one (Figure 2). Each one of these programmed models is connected with the student's problem solving process by educational constraints issued from the previous basic objective. The main constraints at the generative model level are stated here after. A l l the decisions leading to the s o l u t i o n of his problem must s t i l l by the student. The use of the system must introduce very l i t t l e
be taken
l i m i t a t i o n and reduce
much the usual constraints of the student's problem solving process with customary
PROGRAMMEDGENERATIVE MODEL
U
-J
POTENTIALMODEL
1
2 2
21 DECISION MAKING MODEL l
Figure 2 : Shema of an a p p l i c a t i o n under ESP~CE
261 tools : i n p a r t i c u l a r , i t have to be well adapted to the i t e r a t i v e , h i e r a r c h i c a l and associative c h a r a c t e r i s t i c s of i t .
At last the communication through the interface
must be easy and e f f i c i e n t , while needing no computer knowledge. THE PRESENT E.S.P.A.C.E STRUCTUREAROUND A POTENTIAL ~ODEL The ESPACE educational features concerning the only potential model proceed from the fundamental educational objective stated above : the system must avoid tedious tasks l i k e intensive c a l c u l a t i o n or programmation to l e t the student focus a l l his e f f o r t s on the more educative decision making and devote his a t t e n t i o n in observing, understanding and learning the interactions between the d i f f e r e n t concepts and data r e l e vant to the a p p l i c a t i o n he has selected ; the educational constraints stated in the first
part have to be also s a t i s f i e d : in p a r t i c u l a r , a l l decision making must come
from the student. In t h i s purpose, a l l the formulas or basic algorithms that l i e in the f i e l d of an a p p l i c a t i o n must be previously programmed in the potential model, so that a student have not to know a l l of them quite by heart. These views led to the system's organization described in f i g u r e 3 : among the general programs, the i n t e r preter, the generator, the executive program and the e d i t i n g program belong to the communication interface of f i g u r e 2 ; the other general programs are the support of the potential models.
STUDENT'S
l L
TEACHER'S COMMAND - - ~ LANGUAGE DESCRIPTION
l
TEACHER'S -~'I ! FORTRAN SUBROUTINES I I II II
ESPACE SYSTEM
'
LANGUAGES
J
l
---I GENERATOR k---I *INTERPRET:, * ,J[!DITZNG ,, PROGRAM11
I PROGRAMMED
I EXECUTI VPROGRAM E FL I " ,,
I
,I
-~MEMORY MA-~---'-~AGEMEN------~P-ROGRA,~S : DYNA-] IMtC LISTS, DISK AND FILES ACCES,..J
POOLOF
APPLICATIONS
1
i l !t il il I
GENERAL PROGRAMS
[FORTRAN COMPILER ~ - i
Figure 3 : The present ESPACE system organization When a student enters the system from a conversational terminal, he selects an a p p l i -
262 cation ; he is immediately provided with a command structured language that has been s p e c i a l l y designed to f i t
the needs of the elected a p p l i c a t i o n . Then, by expressing
each step of his reasoning into this language, he can set up through the system, in the computer memory, any model lying in the scope of the a p p l i c a t i o n ( i t is the problem description phase) and run simulations on i t
( i t is the problem solving phase).
Some commands being relevant to the problem description and other ones to the problem solving, these two phases can be mixed by the student as i t is convenient to him. The system processes a command according to the f o l l o w i n g stages. At f i r s t ,
a
unique i n t e r p r e t e r which has access to the c o d i f i c a t i o n of each language on disk performs syntax analysis. Its output is sent to an executive program which links some of the basic actions that are contained in the a p p l i c a t i o n i n t o a more complex one. This so b u i l t action is p a r t i c u l a r and adapted to each student's command and to his previous work. The system executes i t in two steps ; the f i r s t
one checks i f i t is
not at variance with any technical or s c i e n t i f i c rule relevant to the f i e l d in which the a p p l i c a t i o n l i e s ; the second one is the real execution of the action. At l a s t , a specialized program performs clear e d i t i n g of the results on the terminal : errors, numerical r e s u l t s , graphic output, messages, ... Thus, by immediatly showing o f f to a student the impact of his decisions, the system assists him in extending and improving his generative model related to the a p p l i c a t i o n . More, as the student can lead his apprenticeship according to his own c r i t e r i a , these improvements are personalized. Meanwhile, educational people keep a fundamental contribution on them through the r e a l i z a t i o n of the applications. The basic p r i n c i p l e s of a methodology f or such a r e a l i z a t i o n are b r i e f l y described hereunder. This methodology involves a d e t a i l e d planning of the problem solving domain that w i l l become a new a p p l i c a t i o n under ESPACE. The basic p r i n c i p l e that makes such a planning possible holds in the hypothesis according which the domain is a closed one, that is to say : i t is made up of a l i m i t e d number of concepts and connections between them, even i f tNere exists an unlimited number of meaningful ways to use and to combine them ; i t follows that the number of basic algorithms allowing a l l required processings is f i n i t e .
Thus, the f i r s t
step of the methodology is to close the domain wi-
thin pedagogic boundaries, while taking i n t o consideration the computer capacity and the programming e f f o r t that i t w i l l involve. The set of a l l the concepts, connections between them and algorithms makes up the p r i m i t i v e 141 the programmation of which w i l l produce the p o t e n t i a l model of the a p p l i c a t i o n . But before this l a s t step, a l l the concepts must be organized i n t o a hierarchical and associative structure ( f i g u re 4), in which the links synthetize groups of i n t e r a c t i o n s between them. The second step of the methodology consists in designing t h i s structure and in associating a set of properties with each concept and a set of constraints with each l i n k .
In a s i m i l a r
way, the t h i r d step is to break the algorithms i n t o basic ones according to two AND/OP graphs ; the f i r s t
one groups algorithms that can execute the problem description
263 commands : in this purpose they can develop and modify in the computer memory a data structure that represents the current state of the problem ; the other graph is concerned with the algorithms that are able to process data on any possible data structure generated by the precedent ones (there is a i n f i n i t e number of p o s s i b i l i t i e s in order to execute the problem solving commands. The l a s t step is to program a l l these algorithms into a set of Fortran subroutines. The function of the executive program is to supervise the process of a command by working on a stack which contains the codes of the subroutines to be executed. This stack is i n i t i a l i s e d at the command i n t e r p r e t a t i o n level and i t is completed during control algorithms execution, depending on the p a r t i c u l a r data structure ; then, i f no error is detected, i t is run backward for real execution of the command. So, the system works in a way simil a r to the student's one : problem recognition followed by algorithm execution. This methodology has revealed i t s e l f adequate for rather practical problems where concepts can be easily joined to physical objects. Meanwhile, we are aware that i t can be uns u f f i c i e n t f o r more theoretical problems and i t must be completed in these cases ; this l a s t point constitutes a part of our present research work.
I
TRANSFORMER
I
ELECTRIC CIRCUIT
i
"Flux c o n d u c ~ "'-I
MAGNETIC 1 CIRCUIT
1 I COOLING I ~
l TANK ,,,
\
i ns a
\
in;;;t
COPp - renC{ _~Jconduction
t
CO L
~ ~ P" " J #~@p-[fng coupling
around coupling
Figure 4 : An example of concept structure concerning the design of transformers The design of ESPACE around the notion of potential model represents the f i r s t
phase
of the t o t a l system r e a l i z a t i o n . I t was worked out two years ago on an IB~ 360/67. Since this time, permanent improving based upon the results of a pedagogic v a l i d a t i o n has been carried out. These rather r e l i a b l e results being s a t i s f y i n g , we undertook
264
also the r e a l i z a t i o n of a new version of this part of the system on a small computer with less than 64 k bytes of core memory (Telemecanique T 1600) ; i t is now well advanced. SOME PROSPECTS OF STRUCTURE FOR ACOMPLETE ESPACE SYSTE M
The design of programmed decision making models being our present research topic, we give hereunder only a short abstract of our current thoughts. The main pedagogic obj e c t i v e s of such models are to help the student through adequate suggestions without removing the aspect of discovery that characterizes problem solving with the present system ; thus, i t must detect the whys and the wherfores of an error and not only i t s mere manifestation, as i t is now ; i t could also c r i t i c i z e the student's methods and propose other ones. The prime d i f f i c u l t y
that we have to break down to design such
decision making models l i e s in the elaboration of methods allowing to produce programs able to solve any reasonable problem stated in the f i e l d of an application according to a process analogue to the student's one ; so, these programs must combine inferences based upon deductive and inductive logic and h e u r is t ic s . Research on a r t i ficial
i n t e l l i g e n c e has developped three i n t e r e s t i n g directions : problem reduction
and state space representations and predicate calculus 191. The problem reduction representation changes the i n i t i a l
problem i n t o a set of smaller ones : we connect i t
with the educational importance to teach the students to set a plan before plunging i n t o any solving t r i a l
[101 ; each
subproblem can represent a phase of such a plan.
The state space representation leads to apply operators to a problem in order to move i t from an i n i t i a l
state to a goal one in which i t is solved. There is an obvious re-
l a t i o n with the present system : the data structures produced by the potential model are the problem states, the commands being the operators. A problem expressed in one of these two representations becomes a search problem in a graph that is solved by using h e u r i s t i c functions to estimate the "cost" of a s olut ion. The formal predicate calculus language in which v a l i d l o g i c a l deductions can be made allows automatic demonstration and automatic program e x t r a c t i o n . I t needs no special problem reduction or state space search procedures other than the general ones f o r f i n d i n g proofs ; but i t s uniformity can be a disadvantage 191. These methods can be embedded in our programs as follows : a f t e r setting up a plan using problem reduction methods, state space search routines and predicate calculus l o g i c would be applied to build the sol u t i o n of each subproblem in the form of programs stated with the a p p l i c a t i o n command language. The decision making model could c a l l the p o t e n t i a l model and make inductive inferences from i t s r e p l i e s , in order to eliminate some switching points of the program. Such models implementation w i l l need more communication than a v a i l a b l e now : they are noted Ib, 2, 3 and 4 on Figure 2 (2 is under student's c o n t r o l , 3 under system's one).
265 CONCLUSION In this paper, we stated f i r s t
that problem solving a c t i v i t i e s open a new and f u l l of
promise o r i e n t a t i o n to CAI systems. Then we developped an approach to such a system named ESPACE through the analysis of the modelling process during problem solving. This led us to a complete system organization around the notion of generative model. The present state of the system that includes the only potential model has been described a f t e r . At l a s t , we gave some prospects of the design of decision making models, which r e l y mainly on the use of a r t i f i c i a l
i n t e l l i g e n c e methods.
Used since two years the present system has shown real q u a l i t i e s . But the now available applications l i e in very practical domains ; we recognize that the methodology explained in the second part can be u n s u f f i c i e n t for more theoretical ones. At the l i g h t of a short application on theoretical d r i l l s
about transformer, the r e a l i z a t i o n
of which has been based upon h e u r i s t i c programming, we t h i n k that the corresponding potential models w i l l have to be composed of several connected reference frames (and not only one as i t is now the case f o r practical a p p l i c a t i o n s ) , each one being concerned with a p a r t i c u l a r and useful representation of a subset of the concepts l y i n g in the domain. ACKNOWLEDGMENT : The development of the ideas embodied in ESP#CE and i t s r e a l i z a t i o n have been the r e s u l t of the combined e f f o r t s of the present author, Alain BOLOPION, Michel CAMPMAS,Philippe MASSE and Jean-Claude SABONNADIERE. The research reported herein was sponsored by the French Minist~re de l'Education Nationale. REFERENCES
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A. BOLOPION, J. C. LATOMBE, P. MASSE : Problem solving methods and computer used as a tool to teach power system and apparatus science. 4thlCEE, Shiraz, IRAN (May 1974). R. G. COLCLASER : The development of design c a p a b i l i t y in young engineers. I.E.E.E. Transaction on Education, Vol. E 13 (July 1970). C. FAFIOTTE, R. SACCO, C. BELLISSANT : Education software : some solutions and prospects. I . F . I . P . S . Congress 1971. O. J. FRANKSEN : Closed and open design projects in the education of engineers. I.E.E.E. Transactions on Education (March 1965). GUILFORD : The structure of i n t e l l i g e n c e . ~c Graw H i l l 1971. C. A. LANG, J. C. GRAY - ASP : A ring implemented associative structure package. Communication of the A.C.M., (August 1968). J. C. LATOMBE : Elaboration d'un syst~me p~dagogique d'aide ~ la conception en Electrotechnique. Th~se de Docteur-lng~nieur - Universit~ de Grenoble (Nov. 72). J. C. LATOMBE, J. C. SABONNADIERE : Elaboration d'un syst~me informatique i n t ~ gr~ pour l ' a s s i s t a n c e ~ l'enseignement et ~ la conception en Electrotechnique. Revue Fran~aise Automatique Informatique Recherche Op~rationnelle. 92. 1972. N. J. NILSSON : Problem solving methods in a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e . Mc Graw H i l l (1971). C. POLYA : How to solve i t . Princeton U n i v e r s i t y Press - NoY. U.S.A. 1965.
266
(11) - J. C. SABONNADIERE, J. C. LATOMBE : Education s o f t w a r e : d e f i n i t i o n of comput e r systems adapted to e n g i n e e r i n g education and t r a i n i n g . European Conference on E l e c t r o t e c h n i c s - EUROCON'74 ( A p r i l 22 to 26, 1974). (12) - L. SILVERN : Systems e n g i n e e r i n g of education V : q u a n t i t a t i v e concepts f o r education systems - E.T.C. - 1972. APPENDIX
In o r d e r to i l l u s t r a t e
the use of the system we give hereunder a sample made of p a r t s
of a commands sequence intended to solve a p r a c t i c a l problem on t r a n s f o r m e r : i t can be f o r example t o minimize the losses in the magnetic c i r c u i t
under given c o n d i t i o n s .
This sample is to be connected w i t h the concept decomposition of f i g u r e 4. Text in capital
letters
corresponds t o the commands sent to the computer ; the o u t p u t i s typed
in lower-case l e t t e r s . CREATE MAGNETIC CIRCUIT MC ; CREATE CORE C1 ; ok ok IDENTIFY C2 , C3 TO C1 ; ok COMPOSE MC WITH C1 , C2 , C3 ; ok CREATE STEP Sl , S2 ~ $3 ; ok INSERT Sl IN $2 ; INSERT S2 IN S3 ; ok ok INSERT $3 IN $1 ; s l err181 COMPOSE CI WITH $1 s2 , s3 compose also ci CREATE WINDING W1 ; WIND W1 ON CI ; ok ENTER WIDTH $1 0.125 ; ok MATERIAL IRON I FOR MC ; ok FUNCTION LOSS PER KILO I 0.55 INDUCTION 1 ; ok COMPUTE MAGNETIC LOSS MC ; magnetic loss MC 6.02783E+02 COMPUTE INDUCTION CI ; induction NI 1.6500E+00 PLOT MAGNETIC LOSSES MC SHEETS NUMBER $2 80 120 GRAPHIC ; . . . . the curve showing the change of the magnetic losses in MC when the sheets number of S2 goes from 80 to 120 is p l o t on a d i s p l a y .
These commands d e s c r i b e a problem s i t u a t i o n . Basic a l g o r i t h m s l i n k a ges develop in the computer memory a data s t r u c t u r e (Figure 5) :
fig.5 Data is entered at the r i g h t place i n t o the precedent data s t r u c t u r e .
S i m u l a t i o n s a r e run. Depending upon t h e i r r e s u l t s the data s t r u c t u r e or only the contained data is m o d i f i e d u n t i l the s o l u t i o n is got.
RE
CHNERE UND
INS
A T Z
IN
LEHRERAUSB
S CHUL
E
I LDUNG
Hartwig NeiBner
Inhalt Berichtet wird ~ber ein Projekt "Computer in der Schule", einschlieBlich Testauswerttmg und Bearbeitung einfacher Aufgaben aus der Schulverwaltung.
I. P r o ~ e k t r a h m e n u n d Ger~teausstattung Die Mehrzahl der (deutschsprachigen) Ver~ffent!ichungen zum Thema "Computer in der Schule" konzentriert sich auf das Gymnasium, speziell auf dessert Oberstufe, noch spezieller auf den Informatikunterricht. Wenig behandelt werden der Computer in der Hauptschule7 der Computer in der Testauswertung, der Computer in der Schulverwaltung, samt zugehSrige Ger~teausstattung. Der vorliegende Bericht beschreibt eine Untersuehung, die sich mehr auf diese "Stiefkinder" der Computer-Propagierung konzentriert. Hierbei sind natGrlich Gymnasium und Gymnasiallehrer nicht ausgeschlossen, auch nicht ~berlegungen zum Unterricht dort mit dem Computer. Es erscheint jedoch Gberaus notwendig zu sein, weitere Erfahrungen im praktischen Einsatz zu sammeln, und zwar Erfahrungen mit weniger gut ausgebildeten Lehrern, mit einer weniger "elit~ren" SchGlerschaft und mit Lehramtsstudenten, deren Studierf~higkeit und Leistungswille i.a. besser sein kS~mten. Denn Programme fur engagierte Lehrer sind immer realisierbar. Missioflare fur neue $toffgebiete in gymnasialen Grund- und Leistungskursen gibt es ebenfalls genug, auch bez~glich Informatik. Woran es fehlt,
268
das sind Konzepte fur die Lehreraus- und -weiterbildung, Konzepte fur den Normal-Lehrer! Und im Hintergrund bleibt unbeantwortet die Kernfrage "Wozu Gberhaupt Computer in der Schule?" Wit haben diese Kernfrage fur den Bereich Hauptschule beantwortet, per definitionem. Nut so war es mSglich, einen Plan zum Rechnereinsatz zu erstellen, und damit einen Plan zur Auswahl geeigneter Ger~te und zur Erprobung geeigneter Kurse bzw. Software.
Die Ergebnisse der
Untersuchung werden RGckwirkung auf unsere Thesen haben, die vorerst lauten: Der Computer mu~ in die Schule als Hilfsmittel 1.1 fur den Unterricht 1.1.1 als Lehrgegenstand, 1.1.2 als didaktisches Hilfsmittel, 1.2 fur die Testauswertung, 1.3 fGr Teile der Schulverwaltung, und zwar 7.3.1 zur Entlastung des Lehrers und 7.3.2 ohne zus~tzlichen Personalbedarf. Nach dem Studium vorliegender Erfahrungsbericht oder Empfehlungen (vgl. z.B. ~ I bis [4]) ~ud aufgrund eigener Erfahrungen wurde ein transportabler~ in BASIC programmierbarer "Tischrechner" (mit Display und Nagnetbandkassette, erweitert tun Plotter, optischen Kartenleser und Ausgabeschreibmaschine) angeschafft (insgesamt ca. 55.000 DM). Diese Rechner-Konfiguration wird z.Z. in der Lehrerausbildung (P~dagogische Hochschule in NGnster/Westfalen) und im Nathematikunterricht der Hauptschule eingesetzt stehen Handrechenmaschinen
(und getestet).
Zus~tzlich
CURTA zur VerfGgung.
2. Fragesteliungen Die Untersuchungen sollen eine Antwort liefern auf die folgenden Fragen: 2 . 1 W i e kann ein Kurs ~'EinfGhrung in die Datenverarbeitung" fur HauptschGler aussehen, wie l~Bt sich "interaktives Programmieren" im Mathematikunterricht
der Hauptschule realisieren?
2.2 Wie mUssen Tests und die zugehSrigen Programme aussehen, die bis zu maximal 200 JA-NEIN-Antworten jedes SchGlers (beliebig multiple choice) verarbeiten und sowohl fur Sch~ler als auch fur Lehrer vSllig problemlos und fehlerfrei ablaufen?
269
2.3 Welche schulinternen Verwaltungsaufgaben belasten den einzelnen Klassenlehrer am meisten, und wie ist mit Hilfe der EDV Abhilfe zu schaffen? Voraussetzung ist der Einsatz ein- und desselben Rechners fur alle drei Aufgabenbereiche. Nach einer experimentellen Phase, die vornehmlich der Sammlung von Erfahrungen und Anregungen dient, ist nach ca. einem Jahr eine systematische Phase geplant, in der die bis dahin entwickelten Konzepte bzw. Programme im grSSeren Rahmen zu erproben sind (einschlie~lich Evaluation).
>. vorliufigeErgebnisse Ergebnisse im Sinne yon Empfehlungen an Anwender liegen noch nicht vor, wohl abet in Form neuer Probleme, die klar formuliert werden kSnnen: 3.1 was heist eigentlich "interaktives Programmieren" (vgl. [2])~ woran erkennt man es~ wie kann es gelehrt werden~ welches sind die psychoiogischen Voraussetzungen? Es hat sich gezeigt~ da~ die bisherige Literatur zu diesem Thema global zwar viel aussagt (und verspricht)~ fir die einzelne Unterrichtssituation jedoch kaum mehr als traditionelle Progrsmmieranleitungen liefert. 3.2 Es scheint eine menschliche Grundhaltung zu existieren~ die bei vielen Lehrern und Lehramtsstudenten eine instinktive Abwehrhaltung dem Computer gegenGber erzeugt. Wie kann diese (vermutlich psychologisch bedingte) Barriere ~berwunden werden? (Dies betrifft sowohl den Einsatz des Rechners im Unterricht als auch als Hilfsmittel in der Schulverwaltung.) Erste Programme sind zur Zeit entwickelt zur Testauswertung, zur Zeugniserstellung einsehlie~lich zugehSriger Datei (Datentriger Fapier), Schdlerdatei der Schule nach Klassen getrennt (Datentriger Magnetband). Zus~tzlich liegen vor kleine Unterrichtseinheiten zur Einfdhrung in die EDV und zum problemorientierten Arbeiten im Mathematikunterricht der 8. Klasse.
4. Folgerungen Die "~rgebnisse" 3.J und 3.2 haben zu insgesamt vier Arbeitsschwerpunkten gefihrt:
270
4.1Es
wird eine Bestandsaufnahme und Analyse der bisherigen Vor-
schlige zum interaktiven Programmieren gemacht mit dem Ziel~ u~nter BerUcksichtigung psychologischer Gesichtspunkte konkretere Hinweise zum Entwurf detaillierter Unterrichtseinheiten
(in Mathe-
matik) zu erhalten. 4.2 Es wird selbstschulendes Material entwiskelt (auf Band gespeichertes Tex~buch), das eine ausfUhrliche Anleitu/qg zur Bedienung der Gerite ~nd zur Einfdhrung in BASIC bringt. Das Vorgehen ist pro-
blemorientiert~
die Probleme sind so ausgewihlt, dab sehritt-
weise die Reehnertastatur erklirt und ihr Gebrauch einge~bt wird. 4.3 Die Programme zur Testauswertung und fur schulinterne Verwaltungsaufgaben werden unter Ausnutzung der Dialog-MSglichkeiten in dem Sinne optimiert~ dab sie auch yon Laien mit wenigen Handgriffen in Betrieb gesetzt und benutzt werden kSnnen. ~.4 Es wird eine Programmbibliothek erstellt zur LSsung yon Prob!emen aus der zukUnftigen Berufswelt des SchUiers ([tberpr~fllng yon Zinsgutschriften im Sparbuch, Erarbeiten eines Angebots zur Bepflanzung yon Grdnanlagen~ Jahresabrechnung der Strom- und Wasserwerke~ Nalerkosten einer Altbaurenovierung, Berechnung der Rohbaukosten fur Garagenbauten,
...). Hierbei sind jeweils einfache Programme
mit den Schilern zu entwickeln (sktives Verst/ndnis), wobei anschlieBend "komfortablere" Programme zur Demonstration bereitstehen (passives Verst~ndnis).
5. MSglichkeiten und Grenzen ~ber M~g!ichkeiten und Grenzen des Einsatzes yon Computern in der Schule ist ausfUhrlich in [I] und
[2] diskutiert worden~ wobei
[I]
auch den Einsatz fur Testauswertungen und in der Schulverwa!tung ber~cksichtigt. Abweichend bzw. erg~/Izend zu diesen beiden Berichten meinen wir bis jetzt bereits feststellen zu k~nnen: 5.1Unbedingt
erforderlich ist eine problemorientierte Sprache. ~ r sind zusitz-
einen Unterricht mit dem Computer als Lehrgegenstand liche Baus~tze ausreichend.
5.2 Der Wert eines Ger~tes h/ngt erheblich ab vom Service und Softwareangebot der Lieferfirma. 0hne detaillierte Anleitung, Beratung und Betreuung bleiben die Gerite unbenutzt (vgl. 3.2). (Unser Ger~t ist in diesem Sinne wertlos~ da das fur uns zustindige Ver-
271
triebsbGro jegliche Kundenpflege ablehnt und einen Software-Service nicht anbietet.)
5.3 Die Probleme der schulinternen Verwaltung sollten nicht en bloc gesehen werden. Ein gro~er Teil der anfallenden Aufgaben l[~t sich auch mit bescheideneren Hardware-LSsungen bew[ltigen, ohne zus~tzlichen Personal- und Raumbedarf,
ohne hohe laufende Kosten.
5 . 4 Einschlie~lich Demonstrationsger[ten fur den Informatikunterricht mu~ mit Kosten um 60.000 DE gerechnet werden. Im Gegensatz zu [I] gilt dieser Betrag prsktisch unabh~ngig v o n d e r Schulart, da die zu bew[ltigenden Aufgaben weitgehend gleich sind. (F~r gymnasiale 0berstufen werden in CI] 90.000 DE und fGr Haupt-/Realschulen 7.000 DE je Ger[teausstattung angesetzt.)
Literatur ] Arbeitsgruppe Schulcomputer beim Kultusminister des Landes Nordrhein-Westfalen:
Automatisierte Daten-Verarbeitung
im Unterricht.
(I. Entwurf, unverSffentlicht). [2] Bildungstechnologisches Zentrum Wiesbaden, Gruppe CUU (Hrsg.): ComputerunterstGtzter Unterricht in der allgemeinbildenden Schule. (BTZ-Reihe Band 3, 1973). [3] Ch. Schlier:
Computer in der Schule - abet wie? MNU 26, Heft 6/
1973. ~] H. Wolgast: Kriterien zur Auswahl und zum Vergleich von Kleincomputern fGr den Unterricht. 1/1972.
Anschrift des Verfassers Prof. Dr. Hartwig Mei~ner ~00
M G n s t e r Fliednerstr. 26 P[dagogische Hochsch.
Der Mathematikunterricht
18, Heft
A STUDY OF CHILDREN'S PROGRAMMIN5 Alexander B. Cannara Stephen A. Weyer Address:
I n s t l t u t e for Mathematlcal Studies in the 3oclal Sciences (IMS$S) Stanford University Stanford, California 94305
A b s t r a c t . Young children should have maximum access to i n t e r a c t i v e computation so t h a t they can use the machine as a t o o l f o r mathematical thinklng o f the most general kind. And, i f children are given an understanding o f the t h e o r e t i c a l c a p a b i l i t i e s of machine computation, they might use i t f o r more e f f e c t i v e study o f t h o l r own thinking a b o u t the world. W i t h these as goals, we produced an experimental course f o r teaching computer programming concepts to c h i l d r e n who had no previous experience with a computer. This paper discusses the r e s u l t s o f t h a t experiment and what they suggest about how children react to d i f f e r e n t programming languages and problems, and programmable devices. We provide d e t a i l s o f the c u r r i c u l a and remarks on the students' experiences.
In~ro~uctiop. The idea that young children can and should learn how to program a computer is not a new one° Manycomputer s c i e n t i s t s have been i n t e r e s t e d in c a s t i n g the computer as a personal "mathematlcal laboratory" f o r students in u n i v e r s i t i e s and high schools, as well as elementary schools (Brown, Dwyer, Feurzeig, P a p e r t ) . The computer is one of the most valuable tools For thought yet invented. I t has a n a t u r a l place in schools where thinking, or thinking about thinking (Papert, 1972), can and should be taught. Computation theory has much to o f f e r elementary education; (a) the concept t h a t ideas can be Formalized as sequences of instructions, (b) methods f o r modeling processes in the real world, and (c) metaphors to l i n k machine and human processing o f i n f o r m a t i o n . Concepts of programming and thinking can be taught as n a t u r a l , inseparable partners; i n contrast to the teaching of specific programming languages or o f subjects such as logic or business mathematics. One goal in such i n s t r u c t i o n i s to get children to think mathematically and to understand why such t h i n k i n g does not imply an obsession with numbers. We produced a course in computer programming f o r 10- to 15-year old children who had no previous experience with a computer. The course is intended to give i t s students a f e e l i n g f o r both the v e r s a t i l i t y and the l i m i t a t i o n s of computers. In r e t u r n , we wanted to learn something about how children think when they program, how they work t o g e t h e r , how they approach new languages and problems, and how one prograrmning language or programmable device might be better suited f o r teaching a p a r t l c u l a r idea than another language or device. We took what we considered to be several important concepts in computation theory (Table I ) and wove them into two written currlcula, one For each of two programming languages. These curricula were presented to t h l r t y - n i n e volunteer students during J u l y and August, 1973. The two languages were implemented on the DEC PDP-iO a t the I n s t i t u t e f o r Mathematical Studies in the Social Sciences (IMSSS) a t Stanford U n i v e r s i t y . Since we f e l t i t inappropriate to r e l y on self-contained curricuZa t o teach general programming concepts, tutors were always available to help the students, serving as information resources and providing accounts o f t h e i r interactions. In t h i s paper, we w i l l discuss the experiment and what i t has suggested t o us about how c h i l d r e n approach computer programming and how they react to the s t r u c t u r e s o f prograrrs~ing languages and curricula. ~ h i s w o r k was s u p p o r t e d by G r a n t 6J-443× from the National Science Foundation to Stanford University. We are indebted to Carolyn Stauffer f o r s e t t i n g up c o n t a c t s w i t h l o c a l students, and to Avron Barr, Marian Beard, Doug Danforth, Adele 6oldberg, David Rogosa and J o h n Shoch f o r their invaluable help.
273
Table I Some Fundamental Prograamlng Concepts Io 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. IZ. 13 14 15 16 17 18
Machine as a tool manlpulated with a command language Machine possessing an alterable memory Literal expressions Name-value associations Evaluation and symbol-snbstltutlon Execution of stored programs Programs which make decisions Procedures (algorithms) Evaluation of arguments to procedures Procedures as realizations of functions (transformations) Composition of functions Partial and total functions Computational context (local versus global environments) Evaluation in changing environments Induction (recursion and iteration) Data structures as defined by functions Problem formulation (representation) Incomplete algorlthms (heuristics)
The Lanquanes. The two programming languages used in the experiment were 31mper and Logo They were chosen because both are computatlonally general, both are relatlvely easy to learn, and they .are mutually disslmilar. Simper was developed by Lorton and Sllmick (1969) at IMSSS. It was used to teach business applications of programming to students at Woodrow Wilson High 8ch0oi in San Francisco, California. Simper was implemented later on that high schoolts HP-2000. At IHSSS, it has been expanded and rewritten in Sail (3winehart & 3prou11, 1971) by the authors. Simper, like Logo. is designed for interactive use. It is an assembly language interpreter for a slmple decimal machine with an addressable program counter, Its instruction set typifies those of early minl-computers. The Simper system has three functional components: (a) an interpreter which handles editing and general management of programs, (b) a real-time assembler which translates symbols and mnemonic instructions (listed in Table II) into machine language, and (c) a simulator for the underlying machine. This system allows students to generate and easily "debug" n o n - t r i v i a l machine language programs. Table I I Simper Machine Operations Mnemonic
Action ( I f not obvious)
PUT LOAD STORE ADD SUBTRACT MULTIPLY DIVIDE LAND LOR LEXOR JUMP JASK COMPARE
value of address to r e g i s t e r
SHIFT ROTATE EXCHANGE INCREMENT NEGATE ERROR
decimal d i g i t - w i s e minimum between r e g i s t e r and memory decimal digit-wlse maximum l i k e LOR, but equal d i g i t s become zeros transfer to address i f register i s non-zero transfer to address i f a key has been typed three-way skip on memory g r e a t e r than, equal t o , or l e s s than r e g i s t e r
o v e r f l o w e r r o r code t o r e g i s t e r
274
ASK WRITE CASK CWRITE lOT RANDOM TIME WAIT HALT NOP
decimal number from keyboard to r e g i s t e r inverse o f ASK ASCII character from keyboard to r e g i s t e r inverse o f CASK Input/output t r a n s f e r ( f o r graphics e t c . } random l O - d l g i t i n t e g e r to r e g i s t e r seconds since midnight to r e g i s t e r defer execution f o r mi11Iseconds in r e g i s t e r no-operatlon
Logo (Feurzeig, et a l , 1969) is a procedural, s t r l n g - o r i e n t e d language a l s o developed f o r c h i l d r e n . The Logo i n s t r u c t i o n set Is e a s l l y expanded v i a procedure definitions, which may be expressed r e c u r s l v e l y . The i n t e r p r e t e r used f o r t h l s experiment was w r i t t e n in PDP-IO machine language. I t has been modified by the authors to communicate with TEC(R) alphanumeric dlsplays and a S a l l program which communicates, in turn, with e Marklin(R) model t r a i n ( v l a a s p e c i a l hardware i n t e r f a c e ) , an HP7202A p l o t t e r , and a machine language graphics program f o r IMLAC(R) PDS-I v e c t o r d l s p l a y terminals. The students had access to each o f these d e v i c e s . A l s o , Seymour Papert brought a Logo-controlled "music box" and robot n t u r t l e n t o be used f o r s e v e r a l days. Added features not used during the experiment Include Logo access to the IMSS$ l i b r a r y of d i g i t i z e d sounds and Simper access to g r a p h i c s . The d i s p a r a t e natures o f Logo and Simper are demonstrated by two sample d l a l o g u e s (fig. I ) which produce a l t e r n a t l v e programs f o r the repeated typing o f a given c h a r a c t e r . In the f i g u r e , prompts from Simper are the current memory address and a " - " o r " ! " , depending on whether the addressed l o c a t i o n i s empty or n o t . Logo prompts are ~-~ a t the outer l e v e l and "@" at the e d i t i n g l e v e l . A c h a r a c t e r p r e c e d e d by "t" indicates a nonprintlng control character. SIMPER
LOGO
001 :PUT A 43 00Z :NAME REPEAT 002 :CWRITE A 003 :PUT P REPEAT 004 :RUN EXECUTING I TO 500
~TO REPEAT :LETTER: @10 TYPE :LETTER: @20 REPEAT :LETTER: @END REPEAT DEFINED ~REPEAT "+" +++÷+++÷÷++tG +++÷++÷++++tGBREAK I WAS AT LINE 10 IN REPEAT ...23 INSTRS IN .043 SEC. ~EDIT REPEAT 004 :EDIT 1 @EDT 001 !CASK A @TITLE TO REPEAT :LETTER: :TIMES: 004 :SLIDE 2:7 @5 TEST LESSP :TIMES: i 002 :A~K B @7 IFTRUE DONE 003 :NEGATE B @EDL 20 004 :JUMP B .+2 20 REPEAT :LETTER: DIFFERENCE :TIMES: 1 005 :HALT @END 0 0 6 :INCREMENT B REPEAT DEFINED 0 0 7 !NAME 4 REPEAT SWITCHING REPEAT'S REFERENCE8 ~REPEAT "+~ I0 007 ~RUN ++++÷+++*+-EDIT REPEAT @6 IFTRUE SKIP EXECUTING 1 TO 500 @END +10 ++++÷÷÷+++ REPEAT DEFINED H A L T . . . 4 5 INSTRS IN .117 SEC. ~REPEAT "+" I0 ÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷ 007 ! L I S T ~LIST REPEAT 001 :CAS A OD2 :ASK B TO REPEAT :LETTER: :TIMES: 5 TEST LESSP :TIMES: I 003 :NEG B 6 IFTRUE SKIP 004 :JUM B .÷Z (REPEAT) 7 IFTRUE DONE 0 0 5 :HAL 0 0 6 :INC B 10 TYPE :LETTER: 20 REPEAT :LETTER: DIFFERENCE :TIMES: 1 007 :CWR A 008 :PUT P REPEAT Figure
1. Simper and Logo Sample D i a l o g u e s .
275
Th__~e ExDeriment. The experlment was designed to expose q u a l i t a t i v e features o f c h i l d r e n ' s reactions to and mastery of prograrm,tng concepts and programmable devices. The design ( f i g . 2) produced two linked sub-experlments: children using "turtle" graphics and children u s i n g Teletypes(R). I. II. III. IV. V.
5 students individual]y l e a r n i n g Logo w i t h d i s p l a y g r a p h i c s 10 pa~red students learning Logo with display graphics 8 students learning Logo and then Simper at Teletypes(R) 8 students learning Simper and then Logo at Teletypes(R) 8 students learning Logo and Simper at once at Teletypes(R)
Figure Z.
Experlmental Groupings o f Students.
Pedagoglcally, our goal was to impart an understanding of the concepts In Table I . Experimentally, we were interested in: (a) whether or not t u r t l e graphics would promote achievement of the educational goal; (b) how the natures of the programming languages would Influence achievement of that goal; (c) how learning a l o w - l e v e l language (Simper) would later influence learnlng a hlgh-level language (Logo), and vlce-versa; and (d) how paired students react to cooperative problem-solvlng situations. Although f l g . 2 depicts the experiment in classlcal analysls of variance layout, we did not consider such an analysis. I t Is inadequate to the task of forming d e t a i l e d q u a l i t a t i v e contrasts about the troubles that each student has wlth prograrmBlng and the kinds of errors he or she makes. We are interested in understanding why d i f f i c u l t i e s in learning programming arise and how they are resolved ( o r exaggerated) by the languages and devices used. In order to obtain an i n i t i a l assessment of each s t u d e n t ' s a p t i t u d e for p r o g r a r m ~ l n g , we constructed a test consisting of questions gleaned from a wide range of sources. I t was hoped that questions on the test could be correlated l a t e r wlth the progress of each student; they might also aid in the tutoring e f f o r t . Two questions dld seem to be p a r t l c u l a r l y useful. The f i r s t question presented a p a r t l a l flow-dlagram f o r a candy machine. A few states had been l e f t blank and connections between some states were missing. The task was to complete the diagram. M o s t students had trouble wlth the basic Idea that a machine process can be represented on paper as a diagram of the sequence of process events. Many l e f t the blank states empty, f l l l e d them inappropriately, or mlsconnected the dangling states, The second q u e s t i o n asked the s t u d e n t s t o obey a s h o r t sequence o f arithmetic instructions which o p e r a t e d on numbers in a s e t o f numbered b o x e s . No s t u d e n t correctly obeyed t h e i n s t r u c t i o n which r e a d ; "Add the number i n b o x 7 t o t h e number f o u n d i n t h e b o x whose box number i s in box 6, and w r i t e t h e sum i n b o x 6 " . The s e n t e n c e i s h a r d t o r e a d , b u t the idea t h a t a number i n a box c o u l d be u s e d as t h e name o f a box (indirect a d d r e s s i n g ) was the e s s e n t i a l p r o b l e m . Many s t u d e n t s a l s o had t r o u b l e w i t h t h e i d e a t h a t w r i t i n g a new number i n t o a box s h o u l d d e s t r o y i t s previous contents. Results of our test were used to e s t a b l i s h the d i v i s i o n of students among experimental groups III, IV and V. These g r o u p i n g s were l o g i c a l rather than physical because s t u d e n t s largely determined their own s c h e d u l e . The l i m i t e d availability of graphics terminals f o r c e d a more r i g i d s c h e d u l i n g upon t h e s t u d e n t s in groups I and I I . And each o f these decided w h e t h e r he o r she w i s h e d to work alone or in a pair. Our i n t e n t was to schedule each s t u d e n t f o r a t l e a s t an h o u r a day, f o u r days a week. Flexible s c h e d u l i n g and t h e c o r e o f w r i t t e n curricula allowed students t o l e a v e on v a c a t i o n s and e a s i l y c o n t i n u e when t h e y r e t u r n e d . Throughout the eight-week experiment, the Logo and Simper i n t e r p r e t e r s e v e r y t h i n g t y p e d by each s t u d e n t , e v e r y t h i n g p r i n t e d by s t u d e n t programs, e r r o r messages e l i c i t e d . L a t e r , b o t h i n t e r p r e t e r s were m o d i f i e d so t h a t replay each s t u d e n t ' s o n - l i n e e x p e r i e n c e s and t r y to see Logo, Simper curricula as t h a t s t u d e n t saw them. We a l s o t a b u l a t e d statistics such frequencies and r e s p o n s e l a t e n c i e s , These were u s e f u l i n point ing to troublesome errors. In the f o l l o w i n g description of the curricula, we appropriate results o f t h e r e p l a y s and t u t o r i n g .
recorded and a l l we c o u l d and t h e as e r r o r t h e most include
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The C u r r i c u l a . Each c u r r i c u l u m was d i v i d e d i n t o 1 o g l c a l p a r t s (10 f o r L o g o , 13 f o r Simper), e a c h t y p i c a l l y discussing m o r e than one concept. T h e s e p a r t s were d i s t r i b u t e d one at a time, glvlng t u t o r s a chance to review each s t u d e n t ' s work on them. T h o s e students learnlng Simper and Logo simultaneously (group V) a l t e r n a t e l y r e c e i v e d p a r t s f o r each language. Thls was a p o t e n t l a l l y confusing s i t u a t i o n , but i t produced p o s i t i v e r e s u l t s which w i l l be discussed l a t e r . Because t u r t l e g r a p h i c s d i d not glve the students an a l t e r n a t e , testable data s t r u c t u r e , most o f the concepts were taught to both Logo groups in the same way, r e l y i n g on Logo s t r i n g s . The concepts were presented roughly in the order o f Table I . Table I l l outlines where a major discussion o f each concept occurred in each currlculum. The concept o f h e u r i s t i c was introduced v i a a scheme f o r thinking about recurstve a l g o r i t h m s (Polya, 1957). This involved a b r i e f case-analysls of a programming problem: ( a ) what case can be computed? (b) how do I detect that case? (c) I f not t h a t case, then how do I generate one closer to I t ? (d) what must I remember f o r each case? and ( e ) when do I stop? In procedural terms, (a) and (b) form the procedure body, ( c ) i s the r e c u r s i v e step, (d) preserves l o c a l c o n t e x t , and (e) i s the s t o p p i n g rule. Table I l l P o s i t i o n s o f the Concepts in the C u r r l c u l a
Concept
Loao.Part
SimPer P a r t
machine command language a l t e r a b l e memory llteral names and values evaluation, substitution stored program execution decisions procedures procedure arguments functions composition p a r t l a l l t o t a l functions context changing context recursion, iteration data s t r u c t u r e s problem formulation heuristics
I, 2, 3 4 4, 5 8 5 6, 6 6, 7 4, 7 5, 4, g, .
l, 2, 3 3, 3, 3, 5, 8, 7, 7, 7 7 5, 1l 4, 3, 8,
Z 4, 5 5
7
7 6
7, 8 7, 8 10 . .
.
.
Z 3, 8 8 5 4 IZ it It 8 i|
9, i t , g, 13 13
i2,
i3
.
A s p e c l a l e f f o r t was made to produce v l s u a l l y pleasing c u r r l c u l a . P a t h - p o l n t e r s g i v e d i r e c t i o n to the student, making the next question or i n s t r u c t i o n c o n t i n g e n t on the s t u d e n t ' s l a t e s t response. Thls subtley introduces program declslon-maklng and sequencing. Cartoons and examples were chosen f o r humorous as w e l l as conceptual m e r i t , and frequent summaries were included so that the c u r r i c u l a can endure as reference material. The Logo and Simper curricula begin with an informal discussion o f Church's thesis and how i t r e l a t e s to the p o t e n t i a l s o f human thought and machine computation. Some i n t e r e s t i n g c a p a b t l l t l e s o f computers are l l l u s t r a t e d . Part 2 uses ] I n e - e d l t l n g to lllustrate t h a t a machine can possess a memory that is a l t e r a b l e v i a commands In a slmple, d e f i n i t e l y non-human, language. Students w e r e encouraged to type anything they desired, producing s o m e imaginative dialogues ( s t u d e n t t y p i n g I s in lowercase). j o e l has long h a i r UNKNOWN OPERATION JOEL
yes YES NEEDS A MEANING "means alrlght MATCHING "? yes YES NEEDS A MEANING I already gave I t
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These dialogues demonstrate very primitive e r r o r handling. We t r i e d to e x p l o l t t h i s t o help the students understand why present machines do not understand human languages (because humans do not yet understand how language is comprehended), and t o r e l a t e t h i s to Church's thesis and thinking In general. However, such m l s l e a d l n g e r r o r messages dld produce s i g n i f i c a n t teaching problems. No i n t e r p r e t e r should print a "?" unless i t is ready to engage the student in a h e l p f u l d l a l o g u e . From p a r t 3 onward, the techniques f o r introducing concepts wlth Simper and Logo d i v e r g e d ; we w i l l dlscuss the Logo curriculum f i r s t , then Simper. Part 3 describes Logo's l l t e r a l s (numerals and quoted s t r i n g s ) ; some commands (PRINT and TIME); and, f o r groups I and I I , the t u r t l e commands: POKE ( t u r t l e ' s head o u t ) , UNPOKE, PENUP, PENDOWN, FRONT, BACK, RIGHT, and LEFT. This introduced Logo's l e f t - t o - r i g h t sequence of evaluation, and commands which return values. Part 4 deals with assigning to and finding values of names using e i t h e r MAKE and TILING OF, or the colon notation. Students t r i e d expressions s u c h as ::SNOOPY:: which they lntended to mean THING THING "SNOOPY"; Logo ( i n c o n s i s t e n t l y ) does n o t permit the nesting o f colons. We view Logo names as analogous to, but more slmple than, procedures; and we found that i t would be easier to motivate the name/value concept i f I t were deferred to the discussion o f procedures with inputs ( p a r t 6 ) . Part 5 d i r e c t s students to copy a RECTANGLE procedure and then to make changes, It presents an example procedure, TWORECTANGLES, that c a l l s on the RECTANGLE procedure twice. The idea o f flow of procedure control Is Introduced, as Is simple recurslon ( t h e RECTANGLE procedure c a l l i n g I t s e l f ) . Part 6 presents procedures w l t h i n p u t s and an output, the use of the TRACEcommand f o r debugging, and the p r o p e r t i e s o f functions with respect to composition and inverses. Although students sometimes t r i e d to write procedures In English, ( f o r example, TO UNDOUBLE IS TO TAKE HALF or TO MAKE A HOUSE FIRST MAKE A SQUARE THEN A TRIAN6LE), more f r e q u e n t e r r o r s involved quoting names and improper numbers o f i n p u t s , 8ome students believed that procedure inputs could be given values at d e r l n e - t l m e . This misconception was f a c i l i t a t e d by Logo a11owing numbers to be names. Actual exulples of student e r r o r s are: TO DOUBLE :89: 10 P SUM :56: AND :178:
and
TO RECTANGLE :LEN:
:WID:
:ZOO:
:50:
T u r t l e students d r e w geometric shapes of varylng sizes, such as r e c t a n g l e s and t r i a n g l e s , and formed more complex pictures with these procedures. Most o f these students explored within the context of the curriculum r a t h e r than d e v i s i n g t h e i r own p r o j e c t s ; t h i s changed noticeably when the p l o t t e r and animation c a p a b l l l t l e s were m a d e a v a i l a b l e . Several students using Teletypes(R) worked on poster p r o j e c t s . Problems occurred because Logo deletes a l l but one blank between words i n literals; the pseudo-character "#" is needed to reserve blank spaces, Students o f t e n omitted quotes e n t i r e l y , as in 'PRINT **###**', or treated "#" as something a p a r t from" the l i t e r a l (which, in f a c t , i t Is in Logo), as in 'PRINT ### " ~ * ~ " ' Part 7 deals with s t r i n g manipulating procedures. A common e r r o r was the omission of an i n p u t In a title line. At r u n t i m e , Logo h a p p l l y s u p p l i e s a d e f a u l t value (:EMPTY:) for the f o r m a l parameter r a t h e r than complain a b o u t an u n d e f i n e d v a r i a b l e . I n c o n s i s t e n t l y , undeflned procedures are not defaulted to "no-ops", and a formal parameter and i t s d e f a u l t i n s t a n t i a t i o n do not appear when the s t u d e n t requests a list of all the names in the workspace. C o o r d i n a t i n g procedure inputs, the correct functlonal operations, and the OUTPUT command was another source o f d i f f i c u l t y . For example, in place o f OUTPUT WORD BUTFIR~T :W: FIRST : W : , students tried the f o l l o w i n g solutlons:
(1) (2) (3) (4)
OUTPUT FIRST OF :W: TO END :W: OUTPUT WORD BUTFIRST FIRST :W: OUTPUT BUTFIRST :W: FIRST :W: OUTPUT WORD BUTFIRST FIRST
Error (Z) occurred, often. Students may have b e l i e v e d t h a t :W: was d i s t r i b u t i v e or t h a t o n l y one mention o f the i n p u t was necessary. In ( 3 ) , the student concatenates by l i s t i n g ; s t u d e n t s sometimes used the noise word "AND= as an i n f i x c o n c a t e n a t i o n
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o p e r a t o r . This i l l u s t r a t e s the danger of having "noise words' at at1; t h e y d o n ' t have meaning in Logo, b u t t h e y do in the student's natural language. The r o l e o f a f o r m a l p a r a m e t e r in the t i t l e line should properly be distinguished from the THING ( o r colon) notation f o r accessing the parameter's value by a d o p t i n g a d i f f e r e n t n o t a t i o n (also noted by Fischer, t973). This would make Logo more c o n s i s t e n t since " T O " quotes, rather than evaluates, i t s arguments. Logo t e l l s the student immedlately about mismatched quotes or colons, but otherwise p r o v i d e s no e r r o r information about lines preceded by l l n e numbers u n t i l r u n - t l m e . To i n c o r p o r a t e t u t o r i a l dlalogue in Logo, erroneous numbers o f input i n s t a n t l a t l o n s and undeclared or unused inputs could be reported at deflne-time (when the s t u d e n t types END), rather than as execution errors during a define-run-edit sequence. A frequent student error involved use of outputs which were not printed or passed to another f u n c t i o n . For example, 'SUMOF 3 AND Z' would produce the e r r o r message 'THERE IS NO COMMANDFOR " 5 " ' Typical student reaction to e r r o r s were: 1ogglng out, r a n d o m typing, typing carriage returns ( t o s c r o l l clean the d l s p l a y o r T e l e t y p e ( R ) , or typing f a m i l i a r commands or old procedures to see i f they st111 worked.
At the end o f part 7, we present recursive procedure c a l l s as a sequence o f " 1 l i l l e b r o t h e r s " (Feurzelg, 1969; Brown, 1973) with "knowledge clouds" d e s c r i b i n g t h e i r l o c a l environments. T u r t l e students wrote recurslve procedures to draw polygons, s p i r a l s and nested f i g u r e s . The other students printed f i g u r e s using dashed l l n e s . P a r t 8 deals with t e s t i n g and the use o f predicates, p a r t i c u l a r l y in stopping r u l e s f o r r e c u r s i v e procedures. Testing should have been introduced e a r l l e r so t h a t Part 8 presents the following students could apply it to more interesting problems. model of recurslon: TO CHOMP :WORD: 10 TEST EMPTYP :WORD: 20 IFTRUE STOP 30 PRINT :WORD: 40 CHOMP BUTFIRST :WORD: 50 PRINT :WORD: END
CHOMP "TAR" TAR AR R R AR TAR
This model was chosen because it was not a "last llne" recurslon thinking about the state of the formal parameter.
and required
some
Part 3 o f t i l e Simper c u r r i c u l u m i n t r o d u c e s the l i t e r a l s of t h e Simper l a n g u a g e , decimal numerals. Names and values in machine language terms are also i n t r o d u c e d . Students typed numbers (values) d i r e c t l y i n t o memory l o c a t i o n s with p a r t l c u l a r addresses (names) and saw that they were remembered by using the LIST command. We i n t r o d u c e the concept that a stored l l s t of values is a program when I t is executed by a machine f o r which those values have meaning.
P a r t 4 motivates the sequentlal execution of Simper i n s t r u c t i o n s . E d i t i n g memory l o c a t i o n s i l l u s t r a t e s another approach to the concept o f a l t e r a b l e memory. Program control is introduced by a programwhich subverts (by addressing the program c o u n t e r , P) the normal sequence o f execution and runs I n d e f l n l t e l y . This program I s f u r t h e r e x p l o l t e d to l l l u s t r a t e the f a c t that the same algorithm often can be realized in m o r e than one way. For example, 001 :PUT A 73 OOZ :PUT P Z 003 :HALT
and
001 :PUT A 73 002 :SUBTRACT P 3 003 : t
How i n s t r u c t i o n s use t h e i r address f l e l d s confused some students. This was exaggerated by the PUT operation w h i c h takes the address f i e l d l l t e r a l l y . 80 s e v e r a l t r i e s at the second program shown above contained a 'SUBTRACT P l ' i n s t r u c t i o n , and some students f a i l e d to e d i t the value i i n t o l o c a t l o n 3. We needed a better way of motivating why most instructions address memory to obtain operands. In spite of these problems, the students enjoyed programs which ran on and on; a debugging feature in Simper allowed them to display registers and instructions as their programs were executed.
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Part 5 attempts to c l a r i f y the t h r e e - l e v e l structure o f Simper by c o n t r a s t i n g the syntax and semantics o f i n t e r p r e t e r commands, assembler i n s t r u c t i o n s and machine i n s t r u c t i o n s . M o s t students had d i f f i c u l t y understanding which l e v e l o f the i n t e r p r e t e r they were typing to at any given time. When a program o f theirs waited f o r i n p u t , they sometimes typed i n t e r p r e t e r commands such as LIST or SCRATCH. The same i n s e n s i t i v i t y to computational context was also observed with Logo s t u d e n t s . At t h i s time, students learning both languages (group V) began to confuse Logo and Simper commands, p a r t i c u l a r l y at the beginning o f a session with e i t h e r i n t e r p r e t e r . Typing SCRATCH to Logo, or PRINT to Simper, was common. However, once reminded by the appropriate e r r o r message, they usually proceeded w i t h little further difflculty. P a r t 5 also introduces the decislon-maklng operation, JUMP, and the n o t i o n o f a program bug. The JUMP i n s t r u c t i o n o f f e r s a good t e s t o f a s t u d e n t ' s a b i l i t y t o p r e d i c t what a given program w i l l do. Students w e r e encouraged to debug by pretending to be the Simper machine. For p a r t i c u l a r l y confused students, an egg-carton model of Simper's memory and r e g i s t e r s proved helpful. Part 6 c l a s s l f l e s Simper's instructions with respect to format and usage. S p e c i a l o p e r a t i o n s , such as ROTATE, are treated in d e t a i l , and new i n t e r p r e t e r commands are i n t r o d u c e d . This part acts p r i m a r l l y As a reference manual f o r i n s t r u c t i o n s and c h a r a c t e r codes. Part 7 reviews the three essential c h a r a c t e r i s t i c s o f a computer (sufficient i n s t r u c t i o n set, accessible memory, c o n t r o l l a b l e e x e c u t i o n ) . The concept o f function is introduced using the character input/output i n s t r u c t i o n s (CASK, CWRITE) which transform Teletype(R) keys to/from declmal (ASCII) codes. This simultaneously introduces a new l i t e r a l , the keyboard character, and the idea o f computational context. The concept of functional composition and inverse f o l l o w s n a t u r a l l y with a program which uses the B r e g i s t e r to l l n k mutual inverses: 001 :CASK B 002 :CWRITE B Concepts o f symmetry and domain can he introduced here because the above program cannot be executed backwards; CWRITE does not produce an output which i s a c c e s s i b l e t o CASE. Students worked on a program which r e a l i z e s a more complicated f u n c t i o n ( i . e . , X + X + 9). The students w e r e shown a table which describes the f u n c t i o n ' s outputs f o r the inputs 3, 4 and I0. One resourceful student t r i e d Simper's mental powers with: 3 4 10 are r e l a t l v e to the numbers 15, 17, Z9. in what way though? UNKNOWN OPERATION 3 3 ( t h r e e ) is a number and a l i computers l i k e you should know what i t means! P a r t l a l functions are introduced using the ASK operation, which accepts o n l y numerals from the keyboard. The concept of data s t r u c t u r e is provided by t h e c h a r a c t e r Input/output operations, and by t e s t i n g f o r a r i t h m e t i c o v e r f l o w and truncation. The latter could be exploited to illustrate non-determinism. Difficulty with program control showed up in these relatively compllcated programs. One student seemed to leave holes in his programs which caused i11egal instruction errors, while another tended to Include redundant or reglster-clobbering combinations of instructions: 001 :ASK B 00Z :CASK B. Part 8 introduces symbolic addresses (names) f o r memory l o c a t i o n s . I t points out t h a t a name can be chosen to r e f l e c t the content of a l o c a t l o n , making i t e a s i e r t o remember the name/value p a i r . Students are asked to f i n d an a l t e r n a t e r e a l l z a t i o n f o r the f u n c t i o n o f the previous part ( e . g . , 2X + 9) using names and, u p o n success, t o synthesize a program that r e a l l z e s some function o f t h e i r own choosing. Part 9 introduces r e l a t i v e addressing and data defined by a program which r o t a t e s five character codes into a single memory word. An i n v e r s e program rotates the
280
codes back out, typing them on the Teletype(R). Students could use these t o g e t h e r to read in and p r i n t gut some short words. This type o f program was e n t h u s i a s t i c a l l y received and offered interesting debugging opportunities. Part I0 deals with i n d i r e c t addressing, demonstrating again that the meaning o f data depends on how and by whom i t is used. A program which destroys I t s e l f by decrementing an address used f o r s t o r i n g is exploited to prove t h a t the i n s t r u c t l o n s tlnderstood by the underlying machine are simply numbers; the program reads i t s own i n s t r u c t i o n codes from the student, writes them over i t s e l f , and keeps r u n n l n g . I n d i r e c t addressing is also u s e d in a program that reads a s u b s t i t u t i o n code from the t e r m i n a l and then translates "secret" messages. This was a popular enterprlse; i t helped to c ] a r l f y what are addresses, showed that programs and data are o f t e n segregated, and introduced the array data s t r u c t u r e . Part 11 f o r m a l l y introduces procedures and t h e i r c a l l i n g sequences. Some students had t r o u b l e with the idea that the c o d e f o r a procedure defines I t s ca111ng sequence. Most had some trouble s e t t i n g up procedure c a l l s ; they passed Inputs and the r e t u r n address Jn incorrect order, or mixed the c a l l to a procedure w l t h I¢s body. Part 12 introduces stopping rules in an i t e r a t i v e procedure f o r typing dashed l l n e s o f any length. Part 13 merges the programs in parts g and 12 I n t o two 11nked procedures in order to define a new data structure, s t r i n g s ; the procedure i s c a l l e d PRINT in d i r e c t analogy to Logo's comraand. Students can load character codes i n t o memory and p r i n t them out, thus making such things as posters p o s s i b l e , I f tedlous. Students are then asked to synthesize a procedure which creates, anywhere In memory, a s t r i n g typed from the keyboard, This was a d i f f i c u l t problem and no student had time to complete i t . F i n a l ComJ~ents. We found that students have the most d i f f l c u l t y understanding the e v a l u a t l o n o f a c o , a n d by an i n t e r p r e t e r , programc o n t r o l , and the computatlonal c o n t e x t created by a program. We became convinced that c u r r i c u l a must be supported by human t u t o r l n g and i n t e r p r e t e r s that give Inte11Igent e r r o r messages to avoid unnecessary confusions. And we observed that the students using graphics proceeded more s l o w l y through the curriculum, often because manipulating the t u r t l e was s u f f i c i e n t l y pleasing; they did not see the need to continue the c u r r i c u l u m . Of the " b i l i n g u a l " students, groups I I I , IV and V, those who s t a r t e d the lengthy Logo curriculum did net progress f a r enough to continue wlth Simper. Some Simper st~Idents did s t a r t l e a r n i n g Logo, Surprisingly, those who learned both languages s i m u l t a n e o u s l y did so at nearly the pace o f the other students. However, these students, a f t e r two weeks, showed a preference f o r learning Logo. Their assend~ly language experience did o f f e r motlvatlonal advantages f o r a few concepts ( e . g . , procedure d e f i n i t i o n s ) . Moreover, students seemed to appreciate ( a n d sometimes understand features o f ) a h l g h - l e v e l language l l k e Logo b e t t e r a f t e r learnlng machlne language. We view student enthusiasm and continued attendance as measures o f the success o f the course. Many students stayed beyond t h e i r a11otted session; a m a j o r i t y o f the students often came on optiona] days (Fridays). But, negative r e s u l t s appeared In group I I , the paired experiment. Students showed d e f i n i t e preference for working alone. Four o f those ten students dropped the course, making I n d l v l d u a l access to the terminals posstb]e. In comparison, al1 f i v e s t u d e n t s i n group I f i n i s h e d t h e course, Student response to a questionnaire at the end o f the summer was posltlve, i n d i c a t i n g a desire to p a r t i c i p a t e in a s l m i l a r course. Thelr ratings are given In fig. 3 (most p r e f e r r e d l i s t e d f i r s t ) . Several students returned In the F a l l to initiate projects and to e x p e r i m e n t with the animation and audio c a p a b i l i t i e s .
281
Course
Devices
participate again Logo Logo currlculum ~imper curriculum Simper
plotter graphics t u r t l e train robot turtle Teletypes(R)
Figure 3.
Ranklngs of Student Preferences.
Referenc~.~ Brown, J. and Rubinstein, R. Recursive Functional PrograrmlngLo.~r Students In the Humanities and Social Sciences, Report No. Z7, Dept. of Information and Computer Science, U. C. Irvine, 1973. Dwyer, T. A. An Experiment ~g ~ Reaional Use o! Computers b~Secondar 7 S c h o o l s . F i n a l Report NSF-OCA-GJIO77-SOLO, 1972. F e u r z e l g , N., Papert, S., Bloom, M., Grant, R., & Solomon, C. Programming Languages a s a C o n c e p t u a l Framework for Teaching Mathematics. Report No. 1189, B o l t , Beranek & Newman I n c . , 1969. Fischer,
G. Naterial and Ideas to Teach agn Introductory Programming Course Using LoQo. Dept. of Information and Computer Science, U. C. Irvine, 1973.
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S. Teaching Children Thinking. Mathematics Teaching, Association of Teachers of Nathematlcs, IgTZ, 58.
Polya, O.
HOW tq
Solve It.
Prlncton,
S w t n e h a r t , D. and S p r o u l l , R. SAIL. I n t e l l i g e n c e Laboratory, 1971.
N.J.: Princeton Satlon No.
Bulletln
University Press, 57.2, Stanford
oJ[ the 1957.
Artificial
PERSONALITY
AND PROCEDURE-WRITING:
WHAT MAKES A KID A GOOD (OR NOT SO GOOD) PROGRAMMER?
Michael Folk
Some of the most interesting
research efforts underway in the area of compu-
ter-based learning systems involve the implementation guages for use by children.
of high-level
computer lan-
Seymour Papert's LOGO and Alan Kay's Smalltalk are
examples of such languages,
which form the core of larger systems designed for
handing over to the child control of the computer and some interesting peripherals. Since the main activity of children who use these systems is writing procedures (computer programming)
we shall refer to the whole activity as "procedure-writing"
in this paper. Most computer-based programmed
instruction
and programmers.
systems treat the learner as a passive recipient of pre-
or, at best, of problems
Elaborate
instructional
formulated and posed by the computer
schema and "intelligent"
formulated which can take care of any conceivable contrast,
the systems
to be discussed
the specific patterns of control the behavior, attempting mathematics
children's
routines are
response by the learner.
in this paper make
learning behavior,
few
In
presumptions
about
and, rather than attempt to
assume that the child's active involvement
to solve problems will result in significant
in formulating
and
learning in areas such as
and general problem-solving.
The educational potential of such
action-oriented
computer environments
for
children has been well documented
(Papert, 1970; SULO(~,
discussed in this paper.
the concern here is with some questions which we
Rather,
feel need to be addressed before it will be possible mentation.
1972) and will not be
to consider widespread
imple-
It is because we share the enthusiasm of Papert and others for the
potential of such systems
that we are concerned about the pragmatic problems associ-
ated with making them available. The issue which will be dealt with here concerns ships between certain personality work with computers
characteristics
in the various ways intended.
the existence
of
relation-
of children and their ability
to
This concern is one which the
author and colleagues at the Syracuse University LOGO Project have felt over the past few years in our attempts
to teach procedure-writing
language and a limited set of peripheral
devices.
using Papert's LOGO
Also, among others we know who
283
have also taught procedure-writing consider individual differences gical strategy
to children, we have noted a similar need to
among children in fashioning an effective pedago-
for teaching them.
There are two components computer concepts
to the basic question being asked:
that are to be learned,
procedure-wrlting,
and (2) the set of personality
characteristics
influence ability to understand and apply the concepts. some research which has attempted a methodology
for investigating
(i) the set of
including the so-called heuristics
This
paper will review
to discover linkages between
some such linkages,
of
which might
the two, describe
and suggest further important
areas of investigation. By computer concepts we mean, first, strictly computational procedure,
variable,
input, state, and recursion.
which we shall call heuristics,
Heuristics
ideas, such as
there are concepts
which come into play in significant ways in
virtually any intense and complex problem-solving gramming.
Secondly,
of procedure-writing
exercise such as computer pro-
include principles
such as "break the
problem into subproblems which are easier to solve," or "look for easy special cases," or "look for and use 'bugs' to help revise and clarify your theory about what a correct procedure should be." There are a number of different there are "affective confidence,
mechanical
characteristics,"
originality,
which describe
Then there are cognitive
(e.g. arithmetic
(e.g. computational
there are those characteristics
classification
and propositional
self-
facts, and vocabulary)
skills) which the child possesses.
and identity,
First~
characteristics
which describe cognitive development,
identified and described in the work of Jean Piaget. notions such as reversibility
charaqteristics.
including traits like perseverence,
and curiosity.
the factual knowledge
skills
types of personality
and
Finally,
as first
Here we refer both to elemental
and psychomathematical
notions like
logic.
Given the so-called computer concepts on the one hand, and personality characteristics
on the other, it is interesting
to speculate on which kinds of
children would have what kinds of success and difficulties procedure-writing
activities.
Some knowledge
to be quite valuable in considering chiidren.Some
such speculation
strategies
with which kinds of
about potential relationships
ought
for teaching procedure-writing
to
and ensuing experimentation
done
by the Syracuse
University LOGO group will form the content of the remainder of this paper. Chart 1 on the next page provides a schema for the different sorts of relationships
that might exist.
by each of the six cells.
Quite different sorts of relationships
are implied
Those in the last column have served as the primary focus
of the research which will be discussed here, but first, some mention should be made of the other cells. In theory,
it would be difficult to argue that there was a strong relationship
between the so-called "affective"
personality
characteristics
and ability to learn
284
Personality Characteristics affective
facts/skills
developmental
strictly computational heuristic
Chart Io
strictly computational computer concepts.
While we know of no research in the area,
we would expect that if any such relationship were shown it might ultimately be shown that in fact affective characteristics
influenced the quality of the process
of learning the concepts rather than the concepts themselves. Similarly, we would expect "facts and skills" to influence the learning of both "heuristics" and "strictly computational" concepts only in so far as the possession of certain facts and skills would be prerequisite to engaging in the problem-solving process that might foster the development of heuristic abilities. In general mathematics education,
the generation of simple b~t non-trivial problems
is very difficult because of the heavy reliance in much of mathematics on certain facts and skills. One of the real strengths of procedure-writing is that it does provide the child with an
environment in which just such problems can easily be
generated. In the "affective" vs. "heuristic" cell one would expect to find some definite relationships,
and our observations indicate that this is the case.
is sometimes difficult to tell the difference between the two. instance,
Indeed, it
Originality,
for
could be described in terms of behavioral characteristics which in another
context would be called heuristics.
While we have done no careful research on the
matter s one of our teachers has provided evidence of such relationships in her descriptions of some individual among children she worked with. instance,
She found, for
that being meticulous about her work in general made it very difficult for
one very bright girl to debug procedures.
Her meticulousness was a manifestation of
a fear of making errors, and she found it very difficult to deal positively with them. And now to the third column -- relationships between children's developmental levels and their ability to deal with concepts of procedure-writing.
The
research which we have conducted in this area has been based largely on the work of Jean Piaget, which we now discuss briefly. Two principles of Piaget were especially important in examining this issue:
285
(I) There exist certain mental actions which a child cannot perform until he has achieved a "stage" or level of development which equips him with the mental tools to perform it.
Development
(2) Intellectual
refers to the growth of those tools over time.
development
follows an unalterable
ordered sequence,
with
higher thinking processes dependent on lower ones. We can infer from these principles to deal with computer concepts,
certain questions about a child's ability
depending on the stage he is at and the mental
actions required to deal with the concepts.
We may also infer that teaching such
concepts is not a simple matter of figuring out the best way of presenting material, but might even be impossible
if the child has not reached a sufficient
developmental
level. The levels which our research was concerned with are the two latest ones to develop,
the "concrete operational"
characteristics which precedes
and the "formal operational"
of the stages are outlined in Figure 1 (below), the concrete stage ("preoperational').
Preoperational
stage
stages.
General
including the stage
Most of the children we dealt
(2 to 7 years)
There is a global or intuitive feel for the cognitive phenomena, but a lack of planning and foresight characterize this period. Thinking is distinguished by what it lacks, namely, logical operations and particularly reversibility. The child cannot reverse a thought process and so he is at the mercy of his perceptions, which often mislead him. Child lacks the ability to think in terms of more than one variable. Also lacks ability to combine classes and thus establish a hierarchy of classification. Concrete operational
stage (7 to i! years)
This stage is characterized by the emergence of logical operations. Child becomes able to reverse a process mentally. Child can combine subclasses into a supraclass and take the supraclass apart into its subclasses. He may use an identity operation to arrive at a logical conclusion. Child can combine data in the above ways as he tests reality. At this stage the child is using concrete data to make the displacements; he is not able to think abstractly about the problem. Formal operational
stage (from ii years on)
Now thought is decreasingly tied to the concrete; the adolescent becomes more and more capable of abstract reasoning. He reasons in terms of propositions and can make logical combinations of these propositions. His thinking is in terms of possible combinations and not with objects or events directly.
Figure i. Outline of Piaget's stages
286
with were in the concrete or formal stages.
Note that most of the differences
between these two stages have to do with the kinds of data children deal with and how they deal with it, Thus, conceptually developmental other.
this resea-:ch ~as dealing with two types of information
characteristics
on the one hand, and programming
--
concepts on the
The schema in Chart 2 below describes how the two were compared to arrive
at possible "linkages" between them.
On the basis of certain hypothesized
linkages,
some testable conjectures
about the existence of such linkages were generated.
There were 28 conjectures
in all, and they were expressed
correlations developmental
between children's levels.
performances
Two examples of such conjectures
i. There is a correlation (with respect to concrete procedures in which it is physical beginning states. the better able he should with the robot "turtle."
DEVELOPMENTAL
in terms of expected
in learning and using LOGO and their are
between a child's level in terms of reversibility actions) and his ability to write and debug important to relate physical end states to Particularly, the higher a child's level, be at debugging procedures which draw pictures
CHARACTERISTICS
CONCEPTS OF PROCEDURE-WRITING
(characterized by Piaget's stages and substages)
Variables
Sensorimotor
Procedures State
Concrete operations (based on grouping structures; reversibility schemata, etc.)
Conditionals Recursion
Formal operations (based on group and lattice structures; proportionality, etco )
Chart 2.
f
f
Scheme for generating
conjectures.
287
2. There will be procedure-writing and debugging situations involving the use of variables in which the concrete operational child will see unresolvable "contradictions."" The contradictions will involve the fact that there is more than one variable and the child will not be able to deal with the logical relationships among the variables. The formal level child will be able to discover the logical relationships among the variables and hence resolve any contradictions. The research design for exploring four components for gathering
the validity of the conjectures
information about the children.
included
First, there was
a two-week pretesting period during which Piasetian tasks were administered eight children to gather information about their developmental
levels.
to
Following
this was a period of about four months during which the children were learnin$ LOGO.
Concurrently,
each child's "dribble file"
actions with the computer) was annotated were covered,
(a record of the child's inter-
to keep track of his progress.
computer concept tasks were administered
As concepts
to each child to determine
how well he had attained the concept; more computer concept tasks were given after the LOGO experience. Two types of information were generated by this process, ted components
From the LOGO-rela-
there was information on each child's ability to learn and use cer-
tain procedure-writing
concepts.
each child's level, with respect
From the Piagetian
tasks there was information on
to each of nineteen developmental
characteristics.
The testing of each conjecture was done by studying information on each child's level and LOGO performances of this analysis,
to identify any apparent
"correlations."
the following tentative relationships
On the basis
were suggested:
- Ability to distinguish between variable names and variable values correl~ ates with ability to distinguish between signifier and significate on developmental tasks, -
Ability to understand and use the assignment command
(associating
name with
value) correlates with ability to deal at the formal level with reversible transformations. There is a correlation between a child's ability to seriate objects or written statements according
to logical criteria and his ability to determine
correct serial order of statements
- There is a correlation between a child's level of syncretism which the child thinks in terms of accidental causal connections,
the
in a procedure.
associations
(degree to
rather than logical or
when the latter are valid) and his ability to deal with those
aspects of procedure-writing
which have to do with logical integration of parts of
procudures. - Children who are not at the formal level will tend to have difficulty translating mental actions involving propositional
thought into conditional
instruc~
tions in LOGO. - The child's ability to deal with simple logical operations, more complex (combinatorial)
cases, and inferential
implication correlates with his general
288
-
Concrete operational children will tend to have greater difficulty than
formal stage children in dealing with several logically interrelated variables. -
The concrete operational child who can deal with facility with concrete
hierarchies of sets and not with their formal representations will have less facility with simple recursion than the child who can deal with the formal representations. Results such as these indicate that it is possible to look at specific logical constructs in developmental theory and to find in a subject like procedure-writing the presence of logically related constructs, and hence to identify equivalences accross the two areas which can aid in forecasting learning performance.
The most
that can be said of the study reported here, of course, is that some promising hypotheses have been identified.
What is now needed is a more focused inquiry into
the validity of those hypotheses. In conclusion~
let us consider the implications of the issues raised here
for pedagogy. One of the first questions this research suggests needs to be asked in planning to present a subject like procedure-writing ter?"
If it seems entirely formal,
is "How formal is the subject mat-
then for some children we should make every
effort to concretize it, though we must remember that doing this might not make its "formal" version any more learnable. A second question is "What can we expect the child to learn?"
Material pre-
sented in the same way to children of different levels is likely to result in very different learning.
Consider the use of recursion.
Children who were at the lower
end of the developmental scale saw recursion as a form they could use when they wanted to make something happen over and over again. standing of the recursive process, times as a process.
They seemed to have no under-
even though it had been explained to them many
Some of the higher level children, however, did show indications
of seeing recursion as a process. A third question is "When should we teach what?" answers to the first two questions.
The answer to this combines
If we are concerned primarily with formalism,
we probably ought to wait until children are old enough to handle it.
But if our
main concern is to provide the child with a rich, intense, concrete problem-solving experience,
then it may not matter that the child not understand the formal aspects
of procedure-writing and, in fact, much of the necessity for formal thinking might be alleviated by raising the "level" of the language. Finally,
the issues raised here about the range of personality characteristics
which might influence procedure-writing ability suggest that a child's intelligence is a much more complex matter than our usual measures of it suggest.
IQ tests tell
us a bit about a child's intelligence relative to his peers on narrow cognitive factors, hut little about his absolute capacity to solve problems at a given time. Typical achievement
tests tell us about what subjects a child has learned and how
289
well he has learned them. But none of the usual measures tell us anything about what the child's mind will do with the environment he is confronted with, how he will interpret it, and what logical model he will assign to it in order to give it meaning. If we were to stress these latter aspects of intelligence, we might find that the ability to say facts and label things would decrease in importance in our schools, to be replaced by an emphasis on having experiences and forming and testing personal theories about how the world works.
Procedure-writing may be the most effective
vehicle yet devised for enabling this to happen.
References: Papert, Seymour, "Teaching Children Thinking." Paper delivered at the World Conference on Computer Education, IFIP, August, 1970. SULOGO (Syracuse University LOGO Project).
Final Report, 1972.
Syracuse, NY.
LOGO - EINE PROGRAMMIERSPRACHE
FOR SCHOLER;
INHALTL!CHE UND METHODISCHE ASPEKTE IHRER ANWENDUNG
G. Fischer und U. K l i n g
!. Einleizung Die meisten Programmiersprachen zeichnen, wurde~
daS jeder Algorithmus,
sind a!s universell in dem Sinn zu beder in der einen Sprache geschrieben
auch in einer anderen Sprache ausgedr[ckt
jedoch nicht~ daS a!le Arten von Programmen Einfachheit
werden kann. Dies heist
in jeder Sprache mit gleicher
geschrieben werden k6nnen.
Jedes sinnvol!e Design einer problemorientierten
Programmierspraohe
setzt eine Anzahl yon 0berlegungen voraus~ welche Arten yon Programmen in dieser Sprache erstellt werden so!len. gende Zielvorstel!ungen
a) Es so!Ite eine benutzerfreundliche, geschaffen werden;
Bei LOGO d[rften u. a. fol-
im Vordergrund gestanden haben: p[dagogisch orientierte
die Verwirklichung
zienz der Programmausf[hrung)
anderer Kriterien
Sprache
(z.B. Effi-
wurde nut in dem Made angestrebt~ wie
sie sich mit dem zuerst genannten Ziel vereinbaren lieb. b) Die Sprache sollte leicht erlernbar sein (auch yon j~ngeren Sch~lern), sich aber auch zur L~sung komplexerer Aufgaben eignen. c) Die Verarbeitung von symbolischer Information sollte im Vordergrund stehen. d) Moderne Sprachkonzepte Aufbau)
der Informatik
(wie Rekursion~
prozeduraler
sollten enthalten sein.
e) Das System sollte echt interaktiv und in sich abgeschlossen sein (d.h. Zun[chst
"editing" und "filing" sollten innerhalb LOGO mSglich sein). sollen im folgenden Kapitel die p~dagogischen
der LOGO-Anwendung
skizziert werden,
Zie!vorstellungen
ehe in den weiteren Kapiteln ein-
zelne Aspekte der Sprache behandelt werden.
291
2. Der curriculare
und didaktische
Rahmen des Einsatzes
yon LOGO in
der Schule Das eigenst~ndige Prognammieren,
Programmieren
durch den Sch~ler,
ist die z.Z. verbreiteste
Die mit dem Interaktiven
Programmieren
werden im folgenden kurz aufgez~hlt. Programmiersprachen ziele zu erf~llen.
das sog.
Interaktive
(EYFERTH et.al.,
verbundenen
1974).
Unterrichtsziele
Von den wenigen
sch~lergeeigneten
scheint LOGO - nach dem heutigen Kenntnisstand
am ehesten die Anforderungen ~berlappen~
CUU-Form
f~r das Gesamtspektrum
Die Unterrichtsziele,
-
dieser Unterrichts-
die sich in der Praxis h~ufig
sind:
a) Einf~hrung
in die Informatik
und gesellschaftlich
relevante
EDV-
Anwendungen; b) explizite
und fr~hzeitige
F~rderung bestimmter
im Bereich des formalen Denkens Denken,
kognitiver
(z.B. prozedurales,
F~higkeiten
algorithmisches
ProblemlSsestrategien);
c) intensivere st~ndiges tiertes,
Durchdringung
Programmieren
geeigneter
aktives Lernen);
d) Verbesserung
fachspezifischer
grS~ere Resistenz Lernprobleme.
Problemaufgaben
dutch selb-
(problemorien-
dadurch:
der Lerneinstellung,
durch erfolgreiche
Lerninhalte
d.h. St~rkung des Selbstvertrauens
Problembew~Itigung
(laufendes
LSsungsprogramm),
gagen Entmutigung bei der Bew~itigung
Steigerung
der Lernmotivation
schwieriger
dutch den selbst~ndigen
Umgang mit dem Computer. Die Erreichbarkeit und die besondere einer breiten, Schulversuche 1970/74)
der Ziele b) bis d) ~ber Interaktives Eignung der Sprache LOGO bed~rfen
empirischen mit LOGO
- beteiligt
Best~tigung
folgreich,
in der Schulpraxis.
(z.B. FEURZEIG/LUKAS, - erwiesen
um eine Weiterentwicklung
noch
Einzelne
1972 und PAPERT et.al.
waren sowohl relativ junge SchHler
als auch College-Studenten
Programmieren
allerdings
(8-10j~hrig)
sich jedoch als ausreichend und Erforschung
er-
dieses Computerein-
satzes zu rechtfertigen. Wesentliches
Merkmal
selbst~ndigen
dieser CUU-Form
und verstehenden
folgreiches
Programmieren
Verst~ndnis
bzw. intensives
Lernstoff
voraus.
ist die F~rderung
Lernens
(LSsen) einer Problemaufgabe
Geeignete
Auseinandersetzen Curriculumbereiche
den mathematisch-naturwissenschaftlichen, F~chern
(Unterrichtsziel
(z.B. im ling~istischen
aktiven, (C))o
d.h.
Denn er-
setzt grHndliches
mit dem zugrundeliegenden finden sich vor allem in
vereinzelt
aber auch in anderen
Teil des Sprachunterrichts).
292
Eine ausf~hrlichere thetische)
Beschreibung und lernpsychologiseh-didaktische
Begr~ndung dieser computerunterst~tzten
findet sich bei KLING
Form aktiven Lernens
(1974).
3. Rekursion und Prozeduren
in LOGO
Diese beiden Konzepte sind f~r das Verst~ndnis Program~ierspraehe
(hypo-
und fur den Einsatz der
LOGO yon elementarer Bedeutung.
Dar~berhinaus
scheinen
beide Konzepte von allgemeinerer Bedeutung zu sein. So finden sieh sehr viele Strukturen - vor allem im nichtnumerischen sivem Aufbau:
z.B. Relativs~tze
Bereich - mit rekur-
in nat~rlichen Sprachen;
Grammatiken;
Datenstrukturen wie Listen und B~ume, wobei letztere vor allem im Zusammenhang mit der Rolle spielen.
Spie~und
Entscheidungstheori@
Auch das Prozedurenkonzept
des "strukturierten Progra~mierens"
eine wesentliche
und die damit verbundenen Ideen
k~nnen beim Design von komplexen
Systemen verschiedenster Art nutzvoll angewandt werden. Das folgende Programm zum Umkehren eines Wortes soll als Beispiel fur eine rekursive TO SPIEGELM
Prozedur in LOGO dienen: :KETTE:
iO TEST EMFTYP
:KETTE:
20 IFTRUE OUTPUT " " 30 OUTPUT WORD (LAST :KETTE:)
(SPIEGELN BUTLAST
:KETTE:)
END Dieses Beispiel wurde gew~hlt, weil sich daran die Tragweite von rekursiven Formu!ierungen
zeigt
Umformung als iteratives
(SPIEGELN kann z.B. nicht durch eine triviale
Programm geschrieben werden, wie dies bei dem
speziellen Fall einer "last-line" Rekursion m~glich ist). In LOGO bietet die TRACE Funktion die M~glichkeit, rekursiven
Prozedur im einzelnen zu studieren.
den Ablauf einer
Noch wiehtiger - gerade
f~r den Anf~nger - erscheint uns jedoch, dab rekursive Prozeduren durch geeignete Modellvorstellungen
verst~ndlich gemacht werden.
Diagramm i
ist als ein Versuch in dieser Richtung zu verstehen.Mit Hilfe des Prozedurenkonzepts Baukastenprinzip
erstellen.
lassen sich in LOGO Programme nach dem
Die eingebauten Prozeduren bilden die Grund-
elemente zur Konstruktion yon neuen Bausteinen. Anf~ngern keine Sehwierigkeiten~
So bereitet es in LOGO
nach einer kurzen Einarbeitungszeit
yon ein paar Stunden selbst neue Prozeduren zu schreiben.
Diese k~nnen
dann auf diesselbe Art und Weise benutzt werden, wie die in LOGO urspr~nglich vorhandenen
Prozeduren.
293
Die Darstellung von Prozeduren als Boxen hat sich als ein guter methodischer Ansatz e ~ i e s e n .
Damit lassen sich die folgenden Punkte klar
herausarbeiten: a) Unterscheiden von Befehlen und 0perationen
(nut die letzteren haben
eine Ausgabe und lassen sich deshalb zum Verschachteln benutzen); b) Zahl der Eingaben und Ausgaben einer Prozedur; c) die Struktur und Ausf~hrung eines komplexen LOGO Befehls; d) ein sinnvoller Ansatz zur Entwicklung yon Prozeduren wird gef~rdert: zuerst werden die Schnittstellen der Prozedur nach au~en festgelegt, indem Zahl und Art der Ein- und Ausgaben bestimmt wird. Erst im Anschlu~ daran wird die Prozedur selbst programmiert. Diagramm 2 bietet zu diesen Punkten einige konkrete Beispiele.
4. Beispiel f~r ein LOGO Prosramm: Verse und Gedichte In diesem Abschnitt
$oli ein konkretes LOGO Programm vorgestellt werden.
Wir haben bewu~t ein Beispiel aus dem sprachlichen Bereich gew~hlt,
um
zu zeigen, da~ LOGO auch au~erhalb der Mathematik sinnvoll angewendet werden kann. Mathematische einheiten)
Aufgaben
(zum Teil sogar ganze Curriculum-
wurden von dem LOGO Projekt bei BBN (FEURZEIG et.al.,
1971)
erarbeitet. In unserem Beispiel wollen wir zun~chst Verse folgender Art erzeugen: "The old cat sings a big tree" "The crazy rainbow cries a small dog" Dieses erste Ziel l ~ t
sich in LOGO relativ einfach erreichen und er-
fodert die folgenden Prozeduren: 1) eine Prozedur GEDICHT, welche die Anzahl der Verse bestimmt: TO GEDiCHT
:ANZAHL:
10 TEST EMPT~P
:ANZAHL:
20 IFTRUE STOP 30 PRINT VERS 40 GEDICHT
(SUB1
:ANZAHL:)
2) eine Prozedur VERS welche die Struktur eines Verses bestimmt KEL:, Art):
:ADJEKTIV:
(:ARTI-
usw. sind die Namen f~r Listen von W~rtern dieser
294
TO VERS I0 OUTPUT SENTENCES OF ZUFALLSELEMENT OF :ARTIKEL: ZUFALLSELEMENT OF :ADJEKTIV: ZUFALLSELEMENT
OF :SUBSTANTIV:
END 3) eine Prozedur ZUFALLSELEMENT, tiv-, Substantivliste TO ZUFALLSELEMENT
die zuf~llig ein Wort aus der Adjekt-
usw. ausw~hlt:
:LISTE:
iO OUTPUT N.TES.ELEMENT
(ADDI RANDOM)
:LISTE:
END Diese drei Prozeduren bringen typische Eigenschaften yon LOGO Programmen zum Ausdruck: a) modularen Programmaufbau b) die Benutzung yon Bausteinen,
die zu einem fr~heren Zeitpunkt erstellt
worden sind (ADD1, SUBI, N.TES.ELEMENT) c) die Verwendung semantischer Namen da$ dadurch zu viel Schreibarbeit
(die ABBREVIATE Funktion verhindert, entsteht)
d) die kompakte und einfache Realisierung bestimmter Aufgaben durch LOGO Programme~ Das bestehende werden
Programm k~nnte nun in verschiedenen Richtungen erweitert
(hierbei hat der modulate Aufbau eine wichtige Funktion):
a) Erzeugen yon verschiedenen Satzstrukturen kleine ~nderung,
(dies bedingt nur eine
indem Zeile 40 in GEDICHT folgenderma~en ersetzt
wird: 40 PRINT DO WORD "VERS" RANDOM und weitere Versprozeduren
geschrieben werden).
b) Hinzuf~gen weiterer Information auch deutsche,
in den entsprechenden Listen,
so da~
syntaktisch richtige Verse erzeugt werden k~nnen, wo-
bei insbesondere auf die ~bereinstimmung
von Artikel und Substantiv
und auf verschiedene F~!le geachtet werden mu~. c) Versuche~
semantische
Zusammenh~nge
k~nnte man Teillisten von Adjektiven
mit in Betracht
zu ziehen
(z.B.
schaffen, die nur in Zusammen-
hang mit Personen verwendet werden kSnnen).
295
d) Hinzuf~gen
von Prozeduren,
ausw~hlen zu k~nnen
um aus Listen beliebiger L~nge ein Wort
(bisher m~ssen alle Listen I0 Elemente haben,
wil RANDOM eine Zahl zwischen 0 und 9 erzeugt). Diese Erweiterung f~hrt zu mehr mathematischen Fragestellungen. Je nach Art der Erweiterung kann das Problem im Unterricht Ans~tze bieten, um den folgenden Fragen allgemeiner Art nachzugehen: a) Warum ist es eine so unerwartet schreiben,
schwierige Aufgabe,
Programme
zu
nach welchen Computer gewisse Befehle in nat~rlicher
Sprache "verstehen" k~nnen? b) In welchem Ma~e k~nnen Syntax und Semantik als voneinander unabh~ngig betrachtet werden und inwieweit k~nnen semantische Fragestellungen gel~st werden?
5. Empirische Erfahrungen mit LOGO Der erste Autor f~hrte 1973 in Zusammenarbeit mit J. Brown zwei LOGO Kurse an der UC Irvine dutch. Der erste Kurs wurde f~r undergraduate Studenten angeboten und wurde in ~hnlicher Form schon fr~her durchgef~hrt
(BROWN/RUBINSTEIN,
1973), w~hrend der zweite Kurs mehr experi-
mentellen Charakter hatte und mit einer Arbeitsgemeinschaft (Alter zwischen
12 und 15 Jahren)
von Sch~lern
erprobt wurde.
Dabei standen folgende Aspekte im Vordergrund: a) Finden neuer Aufgaben numerischen Bereichen
(vor allem auch komplexerer Natur)
in nicht-
zum Vertiefen und Erweitern bestehender Curri-
cula. b) Aufgrund von Beobachtungen und sorgf~itiger Analyse yon Fehlern wurde versucht,
Aufschl~sse dar~ber zu erhalten, welche Konzepte den Lernen-
den am meisten M~he bereiteten.
Dabei zeigte sich die Brauchbarkeit
der im vorletzten Abschnitt dargestellten Erkl~rungshilfen. Die Ergebnisse
zu a) und zu manchen Fragen von b) sind in FISCHER
ausf~hrlich dargestellt.
Hier sollen einige Punkte kurz erw~hnt werden:
a) Die meisten Lernenden batten wenig Schwierigkeiten, duren und strukturierte dab diejenigen, FORTRAN kannten, als Lernende,
(1973)
Programme zu schreiben.
rekursive Proze-
Erw~hnenswert
die schon andere Programmiersprache
ist,
wie BASIC und
mit diesen Konzepten of mehr Schwierigkeiten hatten
die LOGO als erste Programmiersprache
b) Viele hatten Schwierigkeiten,
den Unterschied
lernten.
zwischen STOP und OUT-
296
PUT zu erkennen. c) Die MSglichkeit~
in LOGO komplexe Datenstrukturen
entwerfen
zu k~nnen~
indem das "Thing" von einem Namen auch gleichzeitig wieder als Name benutzt werden kann, wurde nur yon einigen genutzt. des Kurses auch kaum Zeit vorhanden,
Leider war w~hrend
um auf Datenstrukturen
ausf~hr-
lich einzugehen. Innerhalb der beiden Kurse wurde beschr~nkt.
der formale Unterricht
Hingegen wurde versueht,
auf ein Minimum
schon zu einem fr~hen Zeitpunkt
kleinen Gruppen mit der Arbeit an komplexen Aufgabestellungen
in
zu begin-
nen,
6. Ausblick Die vorangehenden Abschnitte
sollten einen ~berblick ~ber die M~glich-
keit geben, die LOGO bietet und welche Ziele damit erreicht werden k~nnen. Obwohl wit keinesfalls stellt
der Meinung sind, dab LOGO ein Fertigprodukt
dar-
(z.B. gibt es ein paar wenige Prozeduren wie LIST, EDIT usw.,
die ihre Inputs nicht evaluieren,
im Gegensatz
duren), vertreten wir trotzdem die Ansicht, Instrument
darstellt.
zu allen anderen Proze-
dab LOGO ein brauchbares
Wir glauben ebenso, da$ die Schwerpunkte weiterer
Arbeit auf inhaltlichem Gebiet liegen m ~ t e n
und sich nicht nur auf die
Form beschr~nken
1973). Wit messen empiri-
d~rften
(siehe dazu MINSKY,
schen Erfahrungen mit Sch~lern und Studenten einen gro~en Weft bei, denn erst durch l~ngerfristige, bedingte
Schwierigkeiten
einer Sprache aufdecken. werden, notwendige
praktische
Erprobungen
lassen sich sprach-
der Lernenden feststellen und Inkonsistenzen Diese Erfahrungen
sollten dann dazu benutzt
Teile zu erg~nzen und ~herfl~ssige Teile der Sprache
zu streichen.
Literatur: Brown, J.S. und Rubinstein~ students
in the Humanities
E.: Recursive
functional programming for
and Social Sciences.
UC Irvine,
ICS Techni-
cal Report Nr. 27, Januar 1973. Eyferth et al.: Computer im Unterricht.
Stuttgart,
Klett,
1974.
~7
Feurzeig,
W. et.al.:
Programming
for teaching mathematics.
Languages
as a conceptual
Bolt, Beranek and Newmann,
framework
Report Nr. 2165,
4 B~nde, Juni 1971. Feurzeig,
W. und Lukas, G.: LOGO - a programming
mathematics. Fischer,
In: Educational
G.: Material
Technologie,
March
ICS Technical
Kling, U.: ComputerunterstNtzte des Wiesbadener
Minsky, M.: Form and Content
Programming
Report, Nr. 42, Juni 1973.
Formen aktiven Lernens.
Symposions
for teaching
1972.
and Ideas to Teach an Introductory
Course using LOGO. UC Irvine,
Tagungsband
language
Erscheint
im
(April 1974) der GPI.
in Computer Science.
JACM, Vol 17, No 2,
April 1970, 197-215. Papert,
S. et.al.:
LOGO Memos No 1-8, AI Lab, MIT, Cambridge,
Mass.
1970 bis 1974. Anmerkung:
Eine kommentierte erscheint
~bersicht
"DV im Bildungswesen",
Anschriften
~ber LOGO Literatur
in der Informationsreihe Feoll,
Paderborn.
der Verfasser: Dr. Ulrich Kling
Gerhard Fischer
Bildungstechnologisches -
6100
Au~enstelle
Zentrum GmbH
Darmstadt
D a r m s t a d t Alsfelder
Strafe
yon G. Fischer
des Projekttr~gers
12
-
fGr
1:
Br~der
Au be vom vorhergehenden Bruder
der einzelnen
:KETTE:
Die "Wolke"
LAST
"UK"
~ PIEGELN
__
"K"
j
zeigt~ welche Vorstellung
, ~
~
~
N
sie v o n d e r
"Welt"
" "
" " ~
SPIEGELN
m
haben.
~
" "
L
I ~
Test in Linie i0 erfolgreich Linie 20 gelangt zur Ausf~hrung
//~ETTE: = "K" "K'~' / LAST :KETTE: : " J
WORT "K"
~
= "K'~/
bildet
:KETTE:
ETTE: = "KU" ST :KETTE: = " U " /
SPIEGELN
Prozeduren
bildet WORT "U" "K"
~PIEGELN "KU"
~
der Prozedur
an Hand des Beispiels
:KF,TTE: : "KUH" LAST :KETTE: : "H" BL :KETTE: : "KU"
f~r rekursive
Ein Anschauu,ngsmodell
bildet WORT "H" "UK"
"HUK"
ELN
DIAGRAMM
299
DIAGRAMM 2:
Darstellung der LOGO Prozeduren als Boxe ~
i. Einfaches Erkennen der Zahl der Ein- und Ausgaben einer Prozedur: a) LOGO-Befehle:
ohne Eingabe
I
STOP
mit Eingabe
I PRINT
i
I
b) LOG0-0perationen:
I
RANDOM
ohne Eingabe
1
I I I SENTENCEP I I
mit einer Eingabe
mit mehreren Eingaben I
WORD
I I,s~
I 2.
~,,,,,,,3_j I
Parsen einer LOGO-Zeile: Die eindimensionale LOG0-Zeile PRINT WORD FIRST BUTFIRST "HERR" WORD "S" "FL" l~t
sich folgendermaSSen darstellen: "HERR"
"S"
,,I
IB ~ I ~
~ "E~R" l
F~RST
....]..
I
"E"
i
i~
"EL"
I
WORD ....... 1
"SEL"
WORD
1
TT"~
3. Definieren einer neuen Prozedur: I 'IHAUS" F ......... I
,
.....
I~T~IRST
1
'
s I
,I,
I
"AUS"
FIRST " k '~
1
ZWEITES
"HAU S"
I
'
|
I ' I I
IzwEJEs j
I 'TA't
.....
A COLLEGE-LEVEL CAI COURSE IN BASIC
Avron Barr, Marian Beard, Paul Lorton~ Jr.~ and Richard C. Atkinson
Summary
An introductory course at
Stanford University
computer-assisted
as a
instruction
in computer programming is vehicle for (CAI).
Several
appropriate to training
in other technical
instructional
where
settings
solving skills is
a goal.
research in
tutorial features
areas and applicable
the development
This paper
design
being developed
of
analytic
describes the course
its integration into college curriculums.
modes of will be in other
and problemand discusses
301
Rationale
and Description
The
BASIC
Instructional
Program
computing through the BASIC programming in introductory
computer science
Anza College in
Cupertino and the
work
at
teletype
timesharing Sciences
terminals
by
introduction
It is
telephone
BIP
colleges:
Francisco. lines
can be
decision-making
De
Students
to
the PDP-10
Studies in
the Social
incorporates as he works
a
variety of
on programming
explore the application of these
The problems
to
presently offered
two California
and aiding the student
student, by means of a
an
University of San
University.
and was designed to
technical subjects.
methods
selected individually
scheme that draws on
to
for each
the program's
of each student's specific abilities and difficulties.
BIP
was developed
oriented
course written
language
(Friend,
branching
system to it
sufficiently
flexible
have
result of
at IMSSS
Although
the
to teach AID
different
clear that to teach
our experience
in 1971
individualize
became
(see Beard, Lorton,
as a
1973).
curriculum,
should
language.
courses at
linked
at Stanford
methods for monitoring
knowledge
is
system at the Institute for Mathematical
(IMSSS)
problems,
(BIP)
the
Searle, and Atkinson, to
course
an extensive
students' paths
both the
through the
approach
subject such
1973).
a frame-
AID programming
used
frame-by-frame
a procedural
built-in sensitivity
the
with
A more student
was not
as programming suitable course and
the subject
matter. The BIP tutorial approach to instruction two
characteristic
individually
features.
sequenced
series
without on-line preparatory an optimally individualized weaknesses.
First, of
lessons°
in technical
the
student
is
carefully
written
programming
presented
The problems are selected
presentation
aimed directly at
The student receives real programming
useful programs
subjects has
tasks,
to provide
each student's
assignments
from his first session with the course.
an
that lead to
302
Second,
useful and
student's programming curriculum answer
efforts.
lessons and
The
BASIC
interpreter,
program is executed,
location,
during the
contrast
material
of dealing
to
a CAI
as question-and-
with
especially
The student
the student's
illegalities
in
syntax errors the completed
routine called "ERR
the run.
much instructional
BIP, identifies
Just before
the student program.
terminate
and cause of error.
for
is notified of
an incorrect lineo
an error-detection
occur during execution give as
capable
designed
program errors.
after he enters
for structural
available
stands in strong
instructional
minimally
is
difficulties°
three types of immediately
is
assistance
This
that primarily presents
problem-solving
to
relevant
DOKTOR"
Finally,
The error messages
information
as
possible,
checks
errors that are designed
including type,
A TRACE option for debugging
is available
to
the student. The student difficulty
programming
with a
cross references specific errors.
may request
to
assistance when
HINT/HELP
options
and question/answer
exercise down into subtasks,
efforts of
each
a human
requiring
After exhausting
lessons for
the student may
program should run, by using the DEM0 the
he has
supply hints,
type
To clarify the task he has been assigned,
simulates
simpler program.
problem.
the BIP manual,
ask to see how his own SUBTASK feature
several types of
tutor by
option.
The
breaking
the
that the student write
his other options,
The student
a much may see
the model solution stored for each task. One
consideration made
require of the student Our experience confidence
Many
of
the
the design
as little mathematical
with students whose
was low
mathematics
in
indicated
competence
that the
unnecessarily
complicated
problems
for
call
of the
sophistication and, more
confusion the
task of
interactive
curriculum
was to
as possible.
important,
self-
surrounding
unfamiliar
learning
to program.
programs,
written
with a
303
hypothetical
"user" in mind.
For example,
the student might be required to
write a program that plays a game. At
BIP's
interrelations
core
and
student's history,
areas in
to
network
skills, problems,
manual references.
embodies
that
By using
the data stored
weak, or as
A detailed
levels -- either an extension of
description
the
lessons, hints,
remedial
in each
through the network to find tasks
the student's skill
which he is
Atkinson
information
BIP searches
already competent. and
an
of the concepts,
BASIC commands,
appropriate
is
that are
as remedial
work on
skills in which
of BIP appears in
he is
Barr, Beard,
(~974), which also contains a more thorough bibliography.
Usage of BIP and Reactions
The BIP course has been used in three ways at the college level. In each
case, some
measures of
student performance
were made,
and student
evaluation of the course solicited.
Independent sole
source
of
study.
Approximately
instruction
in
an
50 students
introductory
Consultation was manual,
available,
information
experimentation.
and
Reaction
students with no prior
hints has
(except
through the curriculum at
but most
students seemed to available
been
on-line,
favorable,
computer experience.
varying rates. rely on and
on-line.
Additions
In each case option,
and
(2) that insufficient
the BIP
their
especially
The most
course.
for scheduled
from
own those
frequent criticisms
were (I) that a student does not know how far he has progressed of available problems,
as their
data-processing
Students signed on at all hours of the day and night system down times), and proceeded
used BIP
instruction
in the body was provided
to BIP to remedy these drawbacks are being implemented.
the desired information
is
available only through
a student
so that students who do not want the information do not get it.
304
Adjunct
to classroom
part of an introductory at the CAI terminal,
lecture.
More than
lectures
and class discussions
for
and
BIP.
They were
submit a well-documented
final programming
curriculum.
to
enthusiasm,
and
self-scheduling status"
the most
BIP
ranged
through the curriculum,
students
a
two week
control
concentrated
continuing
technicians
systems. completed
discussions
how
design and
required to
indifferent
The addition of
information
the BIP
acceptance
about
to
that the
a "curriculum their progress
20
the students
understanding
of computer
students
teaches
electronic
used
BIP
in
control.
of automatic
programming
this
way,
Many of these students
on" aspect
of
the course,
process of writing and running their own programs~
quality test
and many
The classroom
test systems,
experience
core of
automatic
through concentrated work.
actual
"hands
BIP is the instructional
with computer-controlled
dealt with the operation
for this
their own
to develop
was, surprisingly,
course that
to deal
curriculum
used to give
enthusiasm
system was
the CAI
to be covered.
course work.
education
Approximately the entire
a student's
will help correct this situation by indicating what
portion of the subject matter remains
Short~
from
frequent complaint
gives
the actual
project after completing
encouraged procrastination.
feature, which
Again,
students were encouraged
completing work on
Reactions
dealt with
that mediate between
BASIC program and its execution by the machine. available at all hours,
BIP as
In addition to their work
computer science course.
operation of a computer and the processes
schedules
70 students used
to
and BIP was
broaden their expressed
and
great
enjoyed the
305
Integrating BIP into Collese Curriculums
Several features of CAI make possible dramatic changes methods.
To some,
the changes brought
CAI are threatening, any
CAI
and resistance
course into
the
liaison with
the school,
course.
first factor
The
problem.
The successful on
and effective student is a
introduction of
two
integration of
factors:
effective
interaction with
human problem,
the second
the CAI
a programming
We will discuss both, as illustrated by experience with BIP.
its availability
that (I)
In practical
large numbers of
schedules,
(2)
individually,
and
task
of
the pace of of
The
students
providing
strengths and weaknesses well-designed
(3)
non-human properties:
and its unresponsiveness
applications,
kept in an
consequently,
large number
difficult
of CAI are its
students can receive
data can be
rate, without affecting a
features
at all hours, its vast memory,
emotional pressures.
these
properties
instruction on
efficient manner for
each student can
of widely
instruction
An
varying
insure
each student his own
instructor abilities
appropriate
to
to
their own
proceed at
other students.
while working with all
faced
has the
each student's
the students at
once.
A
CAI course must supply this kind of individualization. first
requirement
course into the curriculum is school itself.
In
successful integration
Hostile to
the instructors
CAI
known limitations.
and its shortcomings
received by faculty.
of
the presence of interested personnel had been
in general
on the
in the
part
when the of some
of the actual goals
Demonstrations
can be seen
a CAI
involved in
and were enthusiastic
is often caused by a misunderstanding
of the course and its its capacities
the
courses in programming
was developed.
college personnel
for
the case of BIP,
previous IMSSS CAI course
is high.
curriculum depends
The most attractive
with
about through the
in teaching
of BIP,
clearly, have
in which been well
306
Especially too simple-minded developments
at the college to make
capable
intelligence
of dealing both
student in complex ways° to
optimize
area,
a valid contribution
to the
the
BIP is
procedures
Recent
application
of
instruction
matter and
that mimic
in
a
the teaching
of
has produced with the
an example of a CAI course whose
individualization
incorporating
The
to practical work in CAI with their subject
as being
curriculum.
in CAI have made this objection obsolete.
research in artificial programs
level, CAI has been criticized
goal is
highly technical heuristics
of a
human tutor. Perhaps
the most important factor in the success of a CAI course is
the nature of its interaction with students. development
can eliminate
the frustrations
machine dialogue and make CAI an effective, on long experience with students' number of features
reactions
Careful design inherent in enjoyable
particular
annoyance.
option have motivated many
for
One of the most useful features has
when he has some serious difficulty a
learning tool.
important
sent by
improvements
Based BIP a
been the
for the BIP programmers
with a problem,
Messages
man-
about all aspects of his
facility that allows the student to leave a message
feels
instructional
to CAI, we designed
to give the student information
interaction with the course.
and continual
or f~nds an students
error,
or
through this
to BIP during
and dozens of small changes designed to avoid student frustration.
the year,
307
ACKNOWLEDGEMENTS
This Programs, During
research
Office these
cooperation from
of
is
funded
Naval
by
Personnel
Research,
on
months,
we
developmental the staffs of
Training
contract have
and
Research
N00014-67-A-O012-54. received
the pilot institutions,
considerable
notably Professor
Carl Grame of De Anza College and Dr. Paul Lorton, Jr. of the University of San Francisco.
REFERENCES
Barr, A., Beard, M., & Atkinson, R. C. ~ rationale and description of the BASIC instructional program, (Technical Report No. 228) Stanford, Calif.: Institute for Mathematical Studies in the Social Sciences, Stanford University. April 22, 1974. Barr, A., Beard, M., Lorton, P., & Atkinson R. C. Tutorial CAI in technical areas: Skill development using an information network. £roceedings of the fifth annual conference on computers in the undergraduate curriculum, Pullman, Washington. June 1974. Beard, M.H., Lorton, P., Jr., Searle, B.W., & Atkinson, R . C . Comparison of student performance and attitude under three lesson selection strategies i_~n computer-assisted instruction, (Technical Report No. 222) Stanford, Calif.: Institute for Mathematical Studies in the Social Sciences, Stanford University, 1973. Friend,
J, C pmputer-assisted instruction in programming: A curriculum description. (Technical Report No. 2117 Stanford, Calif.: Institute for Mathematical Studies in the Social Sciences, Stanford University, 1973.
DESIGN
STRATEGY
FOR
LEARNER-CONTROL~D
C. V i c t o r
COURSEWARE
Bunderson
Summary Unlike other CA! systems which weight system design in favor of the biases of engineers and computer scientists, the TICCIT system is built around a coherent set of instructional principles, incorporated in a learner-control command language. In this paper some of the goals to be served by a CAI system were discussed, and the strategy, using the command language, for achieving these goals described.
The led
TICCIT
service,
of
novel
by
the
and
audio,
its
worth
conceptually
result
is is
and
the
to
sufficient author
scriptive
instructional
ment ing
company procedures
in
cost-savings
in
a taxonomy
training
has in
and
to
of
component
theorems
and
cross-validated a major and
increased
teams
of
project effectiveness
*The work described in this paper was subcontract from the MITRE Corporation, Contract #C-179.
and
begun
content,
content
files
both are
variables. with
The
differentiated based
conducted McLean,
courseware the in
to
procedure.
and
these
free-
de-
on
efficiencies.
for
can
of
instruction. already
specifications management
some
training
has
instructional
organize
128
display
development
The
to
videotapes,
low-cost
strategy
computer.
both
display
effective
which
courseware
the
a number
developed
(up the
colors, as
of
hardware,
has
display
for
for
computer of
which
terminals
seven
project
a separation
structure
staffing,
mercial
on
in
needed the
systematic
actually
according
is
of
TV
together
manufacturers,
provide
alternative
capabilities
based
color
bring
a system
digicolor
influence
which
a new
contribution
procedure
structured
the
to
Sony
is
strategies
graphics
represent
have
Another prove
The
to
psychology,
result
excellent
begun
minicomputers),
Computer-Control-
a catalyst
instructional The
the has
computer-generated
which
This
Already
two
CAI,
as
implementation
indirectly.
by
digitized vices
and
Corporation
and
driven
in
Interactive,
acted
engineering.
features. MITRE
has
workers
systems
courseware,
directly
form
from
and
software,
(Time-Shared,
Television*
contributions
be
project
Information
U.S. the
in large Virginia,
preA
com-
develop-
Navy;
result-
development part under under NSF
of a
309
materials,
both
Other tion
of
and
ness
potential
the
of
into
must
await
courseware
written, topic
of
this
follows
is
Project:
A. TICCIT the
CAI
by
last
two
units
expected
to
is C.
to of
efficiency
improves
they of
on
this
the
design
and
the
paper
was
will
be
strategies
the
which
The
TICCIT
~ (Bunderson,
students
defined
improve
by
who
the
as
1974)
take
the
mastery
tests
in
as
the
25
an
with
the
below.
to
system. are
learner
decontrol
Improvement
which
the
greater Time
educational
of
two
is
or
strategies
use
section extent
percent
learn-
first
goal
instruction.
to
of
in
the
a design
Learning
patterns
another
by
of
classroom
well
Strategies: of
between as
time
to as
efficiency
measured
decreased
terms
their
Efficiency
relative
measured
any
optional items
and
take
would
not
measurement
Than
by
to the
material. to the
rather course.
the
reduction
the
student to
(This students
higher
level
take
have place
than
in
student's in
who
time
the
the
to
his
and
will
require-
develop
relative
to
the
measured
in
part
time,
but
will
This courses.
can
be
will
be
voluntarily
simulations, TICCIT
courses.) higher
be
student
games~
take
English
may
the
includes
taken
students
avoidance
from
which
TICCIT
in
The
Attitude
extent
which
otherwise can
Avoidance:
approach TICCIT
given
primarily
on
of as
factor
students,
of
in
questionnaires
measured
other
learner-control-
time
goals
percent
will
a
Rather
attitude matter
and
in
STUDENTS
simultaneously
Approach
a positive
work
the
advice.
D.
subject
be
and
Innovati0n
course.
described
will
for
any
in
language
effectiveof
Educational
85
Learning
strategies
the
begin,
of
levels.
to
to
can
campus
effectiveness
publication,
Students
complete,
value
the into
of
mastery,
a substantial
Improved
command
go
unit
operationally
ment
least
contribute
students
comple-
in mathematics
extensive
INDIVIDUAL
achieve
of
by
discussion
for
Efficiency:
from
the
the
revision
of
involved
built
a more
At
ing
fined
The
FOR
and
of
strategies
validated
Strategy
and
for
strategies
will
lesson B.
saving
been
Mastery:
courses
and
Alexandria
evaluation
strategies
and
GOALS
and
await
developments.
from
Design
media.
project
evaluation
not
paper.
adapted
EFFECTIVENESS
an
of
testing,
An
implementation
these
goals
debug, College
instructional had
the
the
College.
and
and
forms
of
so
Community
the
non-CAI
Phoenix
learner-control
Since
for
software,
structure
English
led
and
contributions
system
Virginia
content
by
CAI
implementation
Northern
at
for
"tidbits"
Algebra
course
assumes
that
The
reflected
same at
type a
310
gross
level
courses
through
not E.
increased
taught
by
enrollment
will
difficult
scheduled
they
exert
Students'
increase
to
meet
from
measure,
it
the
is
attitude
first
unit
expected
appointments
continual
the
more
advanced
English
TICCIT.
Responsibility:
learning
in
can
effort
that
be
toward
of to
responsibility
the
the
last
extent
assessed,
as
achieving
goals
to
can
toward
unit. which
the of
While students
extent
to
mastery
which
and
efficiency.
ed
is
The
extent
very
much
described
student establish
his
establish
bed
in
terms
a student
the
of
Rather
given
and
hope
effectiveness
a
to
sequence
his
own
of
be
command
the
being
able
is to
the
help
the
students
guided
him
survey
to
set
Learning
student
by
for
by
and
a
freely,
are
descri-
practice
learner-control achieve
some
him,
prerequisites,
tactics
examples
discussed
achievconcept
decisions
allows
this
are
courseware
constraints
rules,
through
goals
makes
tactics. of
only
for
step-by-step,
which
within
learning
effectiveness
led which
language
sequence
It
goals
learner-controlled
algorithm
own
sees.
the
than
mathematical is
of
which
function
below.
all-knowing
we
to a
instances
strategy
that
in
all
five
based
on
improvement
above.
MASTERY The the
strategy
application
courseware is
data
separated
logic
is
guided
strategy
and
Instructional
In
the
tion tional quence
are
to
design in
paper, the
or
sequencing largely
is
design
in
of
a modular
content
the
structure,
computer
from
strategies.
left
in
program
to
and
propositions
the
content
Merrill
and
a review
By in
mastery
the
structure,
advisor
of
development
variables. involved
an
to
the
Instruc-
hands
develop
the
of
his
the
own
charac-
tactics. research,
the
described
former led
are
by
student
physically
instructional
who
of
data and
strategies
teristic
tions
This
implements
shaped
goal theorems
conceptually
sequencing
it,
the
structure.
student,
from
achieve
instructional
both
which
tional
to of
means
complex
of
or
Boutwell the
of
what
of
this
(1973)
literature is
in
on
effect
taxonomy,
cognitive
theorems
components. and
proposi-
Merrill
learning
(1973). and
instruc-
of
instruc-
a taxonomy
any
learning
derived
These
tasks
instructional may
be
se-
character-
ized. This form,
taxonomy
inter-display Presentation
ces,
either
of
tory
form.
The
involves
three
relationships form
which system
may
may be deals
be
classes and
of
four
presented primarily
of
variables:
mathemagenic types, either with
generalities in
presentation
information.
expository
concept
learning
or
instan-
or
inquisiand
rule
311 using, ment or
so
a generality
of
a rule.
a rule
in
Inquisitory TICCIT,
use.
since
to
learning
and
other
production
information
is
information
(use
ically
indexed
within
these
structures
sought
to
and
state-
a concept ask.
rarely
since
are
of
the
used
in
open-ended
difficult
thus
to
of
the
These
levels
present
a standardized
are
the
worked.
Course
Level:
Unit
key
mnemonic
production
aids,
of
developed
Merrill
to
concept
language
stu-
indexed
the
content
files
were
move
about
within
the
these along
idea
these
the
hierarch-
developed
variables, sequence
the
devise
of
to
files
to
at
taxonomy the
content
was
files
that
them-
variables.
hierarchically to list
objectives
objectives
organized
into
the
student
by
the
topics,
provide
and
display
status
and
objectives
Lesson
Level:
include
four
special
disaccess
after
to the
are:
Unit
Level:
Segment
the
Course
Level:
Lesson
of
cuing
paragraphs).
a command
represented
These
(gen-)
highlight
of
hierarchies,
version
has
is
the
included
instructional
courseware
to
instruction
language
and
techniques
etc.,
guide
instructional
command
manipulating
that
and
prompting
written
the
birth
algorithm),
to
These
Since
taxonomy
TICCIT
graphics,
with
A set
gives
Specific
example,
structures
use
involves
man-machine
combined
defined.
which
(step-by-step
structure.
data
could
color,
for
structures. was
levels.
of
of
were
courseware
The
of
are
language
category
(heuristics
concepts
laboratory
selves,
a clear
inquisitory
not
techniques.
strategies
products:
Certain
student
This
strategies
dent-generated
plays
is natural
search
lines
or
non-example
a concept")
in
isolation
students
tell,
"define rules
(mathema-).
attributes),
the
to
or
computer.
attribute
Texas
a concept,
statements
rule
of
of
example
means
attention-focusing
modular
an
(e.g.,
memorization or
by
is
Expository
Mathemagenic
and
a definition
instance
generalities
definitions analyze
is
An
and
objectives
Primary
status
display
status
and
Instruction
display
status
(course (unit
display
Components
map).
map).
(lesson
(rule,
map).
example,
practice). OBJECTIVES
AND
STATUS
A simplified hierarchy may
look
tally or
"P".
on at
one the
generated Typing
DISPLAY
map side
is and
(MAP)
shown
introduction displays, an
cartoon
illustrating
sites.
STATUS
is
integer the indicated
in
topics
on
Figure the
(either or
i.
followed
by
by
He the
objective. coloring
the
screen
To
a minilesson,
a videotape).
segment
The
other.
displays
survey,
the
a sequence may
OBJ
also
gives
boxes
red,
of
type
(objective) "P"
the
a student digi-
integers key
gives
prerequi-
yellow
or
green
a
312
to
indicate
trouble~
a similar
map
simulations
for and
uncertainty, extra
other
or
optional "fun
clear
progress.
material,
Typing
including
"X"
AB
gives
work,
games,
options."
E.8.5 i.
The
2.
Uses
Complete of
Verb
the
3.
Memorizing
4.
Recognizing
Phrase
Verb Be
"to
be"
Verbs
Have
5.
Recognizing
the
6.
Memorizing
Modals
7.
Identifying
Verbs Modals
Verbs
I
T--
I
i PREQU S TES
Figure
At
the
course
unit
level,
they
represent To
they
the
control
boxes
lesson
student
MAP
represent
and
access
to
keyboard
level
logoff,
calculate).
BACK
ceding
Zcreen
image.
SKIP
by-passing
a
nine
keys
at
HARDER,
HELP,
MAP
ADVICE
On es
the
from
the
of
and
NOTE
level
control
his
and
records
button
of
OBJ
or
the
unit
and
deal
map
drops
is
at
lesson
the
level,
the
RULE,
events
in
pre-
and and
certain
EXIT
pops
operation.
the
EXAMP,
within
forthcoming
item
some
a in
immediately
author
for
involved
The
courseware, illustrated is
the a test
for
2 are
with
the
It command
exited
tactics.
more
of
displays
student
Figure
keys are
a typed
a comment
the
learning
keys
that
permits
which
bottom own
a course
"GO"
signals
any
logon,
functions.
objectives;
at
designed.
2.
to
key
was
(e.g.,
back
unit
objectives
Figure
other
ATTN
Lesson
objectives.
command
The
the
represent segment
permit
learner
level,
i.
The
learner's PRACT,
a segment
EASIER, while
the
general. when to
the
the next
student lower
selects map.
a box, On
a
he
lesson
pushmap,
313
when
the
student
selects
(example)
or
content.
Following
HARDER,
or
require
HELP
for From
the
the
EASIER
The is
as
"RULE,
interact
buttons,
he
"EXAMP"
directly
with
may
EASIER,
variables
illustrated
various
main
as
be
push
which
he
the
may
HARDER the
of
in
from
the
compose
the
learner-control of
Figure
3.
related
the
This
to
mathemagenic nine
1 and
which
dimension
are
to the
files
instruction
keys
HELP
Figure
primary modular
inferred.
form
indicated
and
in
content
may
primary
and
buttons
taxonomy figure
also
inter-display
are
of
instrucshows
how
relationship
information.
principal
learner
control
command
keys
follows: RULE
Accesses
the
main
generality
concept,
this
is
a definition;
clear
statement
tion EXAMP
of
what
Accesses
is
the
EASIER
sequence
not
Accesses
followed
in of
it
a file
and
for
a
is
a
a descrip-
expository
is
construc-
other
student
For it
is
of
instances
pairing,
appropriate
a rule,
instructional control,
are
in. the it
in
same
instance
inquisitory
processing be
instance
matching,
sents
may
next The
that
variables,
PRACT
memorization, memorized.
be
a segment.
for
; for
ted
so
for
to
instances.
built
RULE
to
three
the
learning. map
the
function
pushes
instructional
presentation
variables
variables,
the
he
button
these
structure
three to
of
vary
lesson
data
The
tional
to
keys,
courseware
(practice) any
effective the
instruction
related
"PRACT"
a segment,
for
file
mode,
as
with
student-entered
EXAMP,
but
necessary
preanswer
responses.
by:
More
concrete
form
of
rule
(an
analogy).
Simpler
terminology. HARDER
More
abstract.
HELP
Mnemonic
aids
lation
of
graphics by
an
rule PRACT EASIER HELP
or or
and
may
HARDER Instance arrows, to
to
key
recall
or
audio.
These
instances
followed Shifts
specific sometimes the
the
rule
and
rule.
terminology.
Attribute
characteristics displays
processing
testing be
notation
remember
terms
information or
EXAMP
Technical
using may
sequence of
the
be for
isocolor,
followed using
the
concept.
by: to
easier
attribute graphics are
or
harder
isolation and
sometimes
presented
first,
instances. using
color,
audio. followed
Aids by
a
EDITING
RESET
MARK
TAB
CONTROL
ERASE
LINE
KEYS
X
INSERT
TAB
A
Ii rl Ax i
Figure
2.
MATH SYMBOL OVERLAY KEYS
with
STANDARD ALPHA NUMERIC KEYBOARD
TICCIT
Keyboard
RULE
HELP
OBJ
GO
ATTN
LEARNER
MAP
CONTROL
EXAMP
BACK
NOTE
PRACT
EASIER
ADVICE
KEYS
IHARDER
]I
SKIP
EXIT
I
I
I
CUING ATTRIBUTE ISOLATION MNEMONIC AIDS ALGORITHMS
INFORMATION
I
MATCHING DIVERGENCY
MATHEMAGENIC
I
RELATIONSHIPS
ABSTRACT-CONCRETE~ DIFFICULTY
INTERDISPLAY
\ .....~ |/
HELP
BUILT-IN SEQUENCE
HARDER EASIER
EXAMP
Inquisitory
to
COMMAND
INSTANCE - NO CONTROL
PRACT
CONTROL
Commands
LEARNER
INSTANCE
Expository
CATEGORY
Relation of Learner Control Instructional Variables
RULE
FORM
VARIABLE
3.
GENERALITY
PRESENTATION
INSTRUCTIONAL
Figure
316
step-by-step for
walk-through
using
the
rule
EASIER variables this
and
HELP
distinction
going
divergency their
was
ligent
files
logic.
A
students
are
hold
hard
the
the
principle be
given
a basis
or
of
EASIER. sequence
necessary instance
in
the
control could
although
a default the
into
instance.
relationship"
case and
covering
built
guiding
had
in
and
is
this
information,"
non-examples
should
they
five
for
display
Map
files
the
INTRO
content
Instance
range files
design
only
learn
of
over
of
and learner
those
a basis
for
intel-
easy,
medium
and
hard
For
each
available.
In
available.
Instance
as
by
of for
map
in
are
although
options
are
information,
ests.
These
The a means listen forced
are
to
access
to
and
look
to
look
From
the
possible
to
Each various
student
at
objectives
an
made
the of
or
to
an
generality. between
classified
expository
and generative
up
of
as
inquisitory
that
by
instance
is
feedback
is
algorithms
instances
files.
course
AB
level
s~ulations, to
look
as
similar
level
tests
on
the
extra
same
map
if
few he
instructional description the
to
language
with
advice
tests
may
be
to on
the
provided,
strategy
constitute
of
with
going
astray, that
courseware for
any
He
he
a course.
AB
for
level
student be
forced
but
he
is not
with to
never select.
structures, the
goal
of
instruction
Through
work,
work.
the
does
inter-
inter-
may
content
achieving
requirement
or of
optional
provides
restraints. is
humorous
videotapes
choose
material of
idiosyncratic which
tidbits at
voluntarily command
summarize
has
and
options
file
any
above
are
available
at
are
specific
defined
generality,
for
a sequence
instances
instance
students
any
file
answer-processing be
survey,
maps. a main
segment
in
for
items.
games,
made
lesson
"help"
file
lesson
learner-control to
may
additional
off-line.
and
induce
and
available
mode,
Unit
often
a
each
a help
each
prerequisites
segment
The
inquisitory
are
esting
hopefully
are
discrete
optional.
they Fun
the
and
for
files
files
found
and
with
and
each
instances.
inquisitory
a set
Test
unit for
version
instance,
files,
answer-processlng.
course,
include
forty
content
objectives
provide
files and
modes.
those
for
a harder
of
and
the
version,
twelve
kinds
formatting include
files
about
well
basic
Generality easier
is
to
to
"inter-display
"mathemagenic
and
algorithm
specific
choice. There
XTRA
typically
instances
which
concept,
always
easy
the
that for
not
from
controlling
control
are
examples
among
variables
and
of
the
provides
does
Matching generally
testing
HARDER
while
a good information-processing
of
or
the
it mastery. on
map
the
displays
317
and
through
which
the
objectives
requisite
Within
rule,
~tand
an
needs
to
using
and,
vary
perform
as on
to
displays
number
of
the
amount
practice
focusing
on
the
quirements ports
tell can
he
more
can
HELP ~he
student
read
the
for
typically
instruction
when
which
is they
primary
already
know. keys
efficiency
by
of
modify
plays is
helping
constitute
expected
would
status
that
by
develop
in
through
where
greater
ed
by
computer
we
doubt
The
goal
will of
attitudes to
the
of quest
Previous (eg.,
Judd,
relationships
used
will
levels
of
control occur). improved approach for
work-
own
to
which
incidental objectives
sequences
hope
to
of
improve
characteristic and
this
dis-
goal.
at
on
that
plan
status
efficient, based is
hier-
designed
those
achieve
less
advisor,
learning
since skip
program
hypothesis
tactics
and
keepw
into
also
sequence
strategy
the
be
adaptive The
any
he
tactical
his
techniques
good
of
the we
devise
It
first,
research
given
and
practice,
will
exceed
than
and
adequate students the
can
efficiency
control.
Strategies.--Assume
modeling
of
advisor
computer.
rere-
systematically
can
The
a reasonably
program
Improved matical
design
designed
the
skill
student
fewer Status
so
instruction,
level
needed.
have
if
content
a segment,
learner-control
displays,
possible
as
the
a skillfully
controlled
the
it
will
more
approach,
displays.
of
students
the
need
a greater
mastery,
of
classroom
At
under-
state.
efficiency
within
concept
objective.
will need
that
pre-
objec-
unlimited.
a discovery
assured
the
to
that
use They
analysis
to
need
test
rule
by
those
probably
achieved
be
Furthermore,
instruction
attack,
and
the
comparison
has
a mastery
careful
deleted.
they
are
may
alternate
he
increases
in
material
will
select
a single
students
instances.
the
reach
help which
slower
They
displays
eventually
of
students
practice
and
Efficiency.--The archies
HELP.
of
teaches
items
can
set
sequence
possibilities
Brighter
harder
for
student ing
and
he
restraints
the
typically
sequencing
instances.
display,
broad
The EASIER
map
lessons, which
the
student-controlled
this
within
between
objective,
students
how
The
he
reports
relationships
tives. or
status
that
learning mastery
and
than
by
Even
then,
and
could
control
its
of
to
the
always
companion should
would
be
goals, not
be
mathepoint
be
(a possibility
control
responsibility,
science
evolve
efficiency
learner and
art
should
learner
strategies and
the
process
obtainwhich
preferred.
improved subordinated
efficiency.
research Bunderson between
on
learner
and
Bessent,
the
availability
control 1970)
at did
of
the not
learner
University seek
to
control
of
Texas
establish and
the
318
growth
in
ception comes CAI
strategy
of of
to
and
broader
what
What
basis
taxonomy
do
of
answering
variables
well
(1973)
ad
design
authors
for
learner
to
out-
available
the in
con-
modularity the
TICCIT
the
in
one
implemented student
and
or
special
languages.
according to
questions the
cess
itself,
some
way,
take
in
which
L° and
be
A more
control
over
learning. and
be
manipulated
remain
of
of
the
Bout-
under
this
MAP
deci-
logic,
for
be
student
the
of
processes
learner
by about
student
to
possible
can
in
still The
limi-
TICCIT as
a
language
be
as
all
taking
command
place
the
student
in
one se-
and
the
comprise
instructional
control
discussed
(1967)
information
computer,
also
Pask
communication
the
the
by
control
that
instructional
entered
is
of
content
interaction
developed
within
Discussion
It
were
language--a
asserted
algorithms problems
choice at
control.
command
of
developed
approaches
described
flow
a fairly
learning.
Pask
the
was
con-
separation
students
student-machine formal
of
languages,
of
approach
under
in
lack
CAI
hands
learner
student
the
communication
can
by
the
of
these
affect
The
L I.
Earlier
to
the
all
a
TICCIT.
and
in
control
results
discussion
The
framework
Merrill
should
The
rational
but
inspiration
fixed
attempts
now,
it? a
his
readily
tutorial
viewed
language.
place
by
to
controlled?
have in
controlled?
placed
computer
to
the
into
which
between
gives
paper
for
Because
requiring
in
control
could
least
various
1972),
of
the
control
variables
source
to
should
answers
be
above
student
computer.
student-machine
language
calls
to
the
variables for
to
a difference in
in
better it
commands.
control
provided
answers
the
unexpectedly
of
is
learn
which
manner.
process
A model
quenced
at
and
points.
range
more
which,
above
(Schneider,
the
The
relinquished
content thrust
to
make
those
variables
had
decision
related
guage
conthe
learner
lacked
requires How
classified
described
these
communication
Pask
in
inherent
described
can
instruction
and
years in
to The
skill
structures
student
into
non-systematic
was
specific
the
and
those
are
are
strategy options
ted
it.
much
control
question:
the
primary
and
later
The
relation
implement
for
controlled?
which
and
researchers hoc
in
variables
variables
divided
of
How
be
expect
reviewed
student
the
trol
responsibility. both
to
data
learner
to
~irst
were
process
and
we
the
control
sion
of
is
variables
The
the
means duration
instructional
instructional
instructional
the
the in
and
narrow,
courseware
to
concept
questions:
by
the
too
design.
A
for
and short
relationship
courseware
On
too
approach was
control
were
develop~and
the
the
control
learner
programs
trol
competence,
learner
the to
process
define
and
an
modified.
what proin
L2
lan-
319
In of
the
TICCIT
discourse, Level
stances
0 may
where
Level
1 is
refers
municates and
to
by
segment
through
Pask's
of
is
basis
may
the
MAP
necessary
to
availability
of
which
time
during
student's tactics
the
when
the
displays until
support.
Learner
A course,
and
unit
any
the
course
lesson uses
the
of
audio
and
which
the
departs to
his
own
the
question:
the
might The
discrepancy
to
request appropriate
advisor
useful
the
learn
student of any
The
at
which
the
or
model. to
strategic
use
and
requirement
for
survey,
learning
the
of
the tactical advisor tactics,
lesson or
levels.
The
has
OBJ,
he
through
Any
map
permits
to
the
objectives,
minilesson,
but he
GO,
primarily
student may
not INTRO,
not
may work
completed
survey on the
use
access
any
unit or
prerequisite and
to
the
instances
PREREQUISITES,
MAPs
at the
the intro-
prerequisites,
and
lesson
tests
on
tactics
occur
within
a segment,
lessons.
RULE
and
in any
commands
He to
survey. Learning
any
monitors
stralegy
a generally
of
informa-
suggestions
also
about
from
phases:
the
be
help
four
tests
decisions.
advice
initiation
instruc-
and
have
tactical
"On
Given
(objectives
student
independent has
implementavariable-
advisor. to
students
unsolicited
of
improv-
earlier
reveal
and
three
for
strategies?"
status,
advisor
all
instructional
the
instruction.
effected
display.
MAP,
comlesson
and
at
approach
goals
decisions
designed
language
answer
improved
reports
offers
becomes
freely,
for
and
unit,
review. is
and
rule
and
permits
strategy
videotape
and
primary
through
from
the
an
desired
tactical
guide
he
survey
duction,
is to
maneuvers
evaluation,
displays
strategic
student
advisor
course,
machine
missing
well-defined
advisor
and
in-
program,
(monitor)
at
design
were
learn
and
process
of
practice.
the
advisor
data
and
elements
status
or
choices
The status
an
may
and
an
command
the
provide
initiate
strategic
in
control
student
status
files
or
communicates
student
status
and
present
also
the
logic by
control
The
commands,
displays),
MAP
displays"
element
elements
relevant
the
within
historical
between
the
levels
displays.
learner
latter
of
advisor
key
higher
examples
implemented
a learner
the
commands,
between
on
of
worked
"status
visual
progressively
at
student
to
strategies.
These
tionally
of
The
so-called
related
means 2 is
discourse
student
tion
a set
concept
levels
tions
on
by
of
languages. primarily
look
Level
reference
permits
what
may
levels.
The
speak
Pask's
implemented
blue-colored
which
ing
be
students
keys.
we
to
implemented
instruction which
system,
analogous
use
the
primary
320
instruction any
commands
sequence,
by
RULE,
EXAMP,
ing,
and
in
the
take
lesson
and
working
with
greater
to
take
the
XTRA
work.
and
more
advanced
be
provided
survey
and
HELP
HARDER,
must
and
always
HELP
be
in
preceded
tests°
students may
XTRA
map,
practice
also
and
for
which at
limited
to
An one
Within the
a few
on
certain
a
simple,
MAP "AB"
The
fun
level
test
is
permitted.
student
no
general
may
uses
review
that
at
lessons
with
lesson,
exception
attempts aspirations
attempt
time.
self-test-
three
another
only any
for
higher
elect
rules.
commands. with
get with
provides
permitted
learning
files
Students
The
concepts
tactics
is
the
the
mode
scoring
comments
is
occurs
about
re-
strategy. Approach
toward
vs.
learning
which
the
which
effect
Avoidance.--What
a particular
TICCIT
even
measure
choice
is
objective
(Lee,
1972).
The
menu
is
one
means
level
test
and
to
which
assess
approach. skill
take
he
otherwise
more
The duce
A
use
the
task
TICCIT math not
graphics
is
understood.
an
an
learner
of
will
The
this
XTRA
concept.
The
voluntary.
materials
is
affective
control
strictly
these
It
choice.
is
AB
The
one
possible
the
most
powerful
tactics
and
may
instruction
lead and
English
variable
a recognition the
more
courses
in
student
of to
using
his
choose
significantly,
not
pro-
elect
TICCIT,
which
taken. and
minilessons
toward
taking
and
low-key
are
each
TICCIT
humor
are
designed
lesson.
to In
designed
to
pro-
addition,
lighten
learning.
Responsibility.--Like bility
be
clear:
responses.
accomplishment,
or
have
that
of
on
variables
responses.
be
videotapes
attitude
color,
of
of and
during
introductory
of
approach
is
free
measurement
to on
of
point
approach
affect
variables
permitting
measurement
time
may
sense
of
designed
of
advanced
a positive
the
is
strategy
would
the
the
spend
growth
at
work
to
implement work
One
hypothesize
instruction
ducing
for
of
a classification
without
development
students the
growing optional
to
is
positive
taxonomy
affect.
approach
TICCIT
the
extra
Effective
not
effect
The
built
requisite
of
to
extent to
a
designers
contribute
was
learning,
to
Voluntary
also
variables
content?
courseware
mastery
impossible
way
unit
responses
are
initial
advisor
in
Typing
XTRA
learning to
the
the
tactics
and
identical
view
approach
on
Review
EASIER,
or
place
tests.
or
options
PRACT,
HARDER,
PRACTo
tactics
lesson-level
EXAMP,
EASIER,
or
Testing
the
RULE,
except
outcome The
approach, for
modular
which design
the of
the
growth
controlling TICCIT,
of
a
sense
variables with
its
are
clearly
of not
responsiwell
defined
321
outcomes serve
of
mastery
variations
resources.
vide
in
The
provides
The
to
to
the
to
for
him. proctors
responsibility
of
your
leads
to
process
his
experience.
rescue
a student
In
from
summary,
a review
of
particularly were
control
own
plan
specific
testing
efforts
and
and
make
helps
him
level
of
tion,
improved
through
learn mastery
global
strategy
concept
an
the
language.
The
overall
sequence
learning review
tactics.
strategic the and
command
of of
for Status tactical
will
approach
the
so
and
courseware
the
growth
and
per-
go or
as
can
not
to
when
a pro-
is
means
language
for
learning
displays
help
choices.
An
these a learn-
to
survey
develop him
his
focus
advisor
strategies
and
of of
objectives,
simultaneously.
responsibility
based
cognitive
Certain
this
and
requested.
complex
by
from
in
goals in
student
design
about
maintain
help
his
stu-
learn
step
objective~and
that
the
a course
information
learning.
improve
great
let
effective
each
The
permit
instead
uses
stu-
to
well
learn
the
the
the
to
student
strategy
language
efficiency
attitudes aspects
and
the
rule
in
the
activities
child
as
but
student
tactics
the
provide
of
actively
in
learning
effective
and
control
regi-
forth
aspect
sufficient
for
variables
in
that
must
and
put
increase
necessary
error,
attitude
advice.
responsibility.
failure,
impending
provide
himself
can
his
It
goalsi(at
apply
teachers:
with
or
to
helpful
a key
failure
proctors
design
and
is
own
else
is
means
provided
and
under
command
course,
develop
put
and his
An
program.
authors
to
in help
responsibility. advisor
An
is
produces
success
an
the
by it
choice
instructional
learning,
the
If to
nonjudgmental
variables er
of
Teachers
blem-solving
on
led
learned
that
success.
that
the
teacher's
students,
a course
that the
one
time
the
pro-
and
teachers
his
in be
your
Freedom
choose
the
must
or
choice.
can
control
efficiency
growth
responsibility.
a decrease
parenthood
children
free
which
to
by
kept
fixed
and No
and
and
that
select
subgoals~
time
explored.
clearly
resources,
and
improved
in
ob-
is
and
goals.
of
scheduled
be
carry
to
to
assumption
of
is
of
those
of
lesson
dent
a sequence
learning
accompanied
to
courseware
student
training
dent's
mit
the
achieving
achieve
the
responsibility
of
to
should
on
instructional of
plan of
based
individual
the
use
are
fluctuations
which
the
The strategy
of
the
opportunity
responsible
responsibility
pervades
interesting
task
effort
is
assist
responsibility
stration)~
is
when
that
to
an
appointments
Day-to-day
strategy
wordlessly
effective,
which
measure
occurs
tone
provides
related
to
measure.
design
provided
The
indices
fine-grained
over-riding says
efficiency,
extent
a gross
a more
responsibility is
and
his
program and
his In
are through
addi-
sought the
manner
322
in which
teachers
and
proctors
are
expected
to
interact.
References:
B u n d e r s o n ~ C,V. "The TICCIT P r o j e c t : Design Strategy for Educational Innovation." Published in final report of symposium. Harrison, S.A., and Stolurow, L.M. (Eds.). Educational Technologies: Productivity in Higher Education. Stony Brook, New York 11790: State University of New York at' Stony Brook, 1974. This symposium was sponsored Health, Education and Welfare.
by
The
United
States
Department
of
Lernergesteuerter Unterricht auf der G r u n d l a g e e i n e s Datenbanksystems
Volker Stahl
Hier wird fdr den Lernergesteuerten Unterricht ein Werkzeug vorgestellt, das auf einem Informationssystem aufbaut. An der stufenweisen Realisierung im Betriebssystem fGr virtuelle Speicher der DVA Siemens 4004 wird seit 1972 gearbeitet. Mit einer kleinen Vorabversion, die in Form von Prozeduren des Dateiaufberelters EDT verwirklicht wurde, sollen erste Einsatzerfahrungen gemacht werden, die in die weitere Entwicklung mit einflie~en. Diese Version wird wihrend der Veranstaltung vorgefdhrt. Zur Zeit entsteht eine gro~e Version auf der Basis des erprobten Informationssystems GOLEM II. Ungeachtet des gegenwirtigen Realisierungsstandes wird das gesamte Projekt vorgestellt. I. Vor~berlegungen, Vorentscheidungen, Maximen, Grenzen Neben dem vielgenannten Problem der Flut kurzlebiger Informationen, die kurzfristig zu vermitteln sind, sind folgende Tatsachen als Argumente fGr datenbankorientierte Lernersteuerung zu berdcksichtigen: - In breiter Front wird die EDV zur Wissensvermittlung vorerst dort eingesetzt werden, wo andere EDV~{erfahren schon etabliert sind. Ein EDV-"Klima" darf daher vorausgesetzt werden. - Ein relativ gut erforschter Sektor der nicht numerischen Datenverarbeitung, der nach unserer Vorstellung
e i n e
m~gliche
und heute gangbare Stufe zu komplexeren zukGnftlgen CUU-Techniken darstellt, ist das Gebiet der Datenbanksysteme. -
Die klassisehe Trennung yon vorgeschalteter Lernzeit und nachfolgender Anwendungszeit wird immer hiufiger durchbrochen: Lernen, Informiere~, Probieren, Anwenden, Arbeiten wechseln sich in nioht vorhersehbarer Reihenfo!ge ab°
- Die Zeit, die fGr das Lernen zur Verf~gung steht, sollte nioht in erster Linie dazu benutzt werden, Informationsmengen yon
324
einem Datentr~ger ins Gehirn umzuspeicherm.
Die Arbeit der In-
formationsspeicherung nehmen uns heute Datezbanken ab. Viel mehr sollte~ Einblicke, Uberblicke, Startpositio=en
Strukturen,
Techniken und
fg~r eigenes Arbeiten vermittelt werden. Verwei-
se auf andere Medien ersetzen das Ambiete~ von I=formatio~smassen. Das Lernen von Details wird in die Anwendu~gsphase~ verlagert. 2.
Das Werkzeug Nach diesen 0berlegungen
entsteht ein Werkzeug,
das Retrieval-
funktionen didaktisch nutzt und nach oben offen ist (sowohl benutzerseitig als auch im Hinblick auf kommende Techniken).
Die-
ses Werkzeug wlrd hier vorgestellt. Der Benutzer arbeitet im Regelfall
im Dialog mit dem Rechner,
gew~hnlich in eigener Initiative. - Er f~hrt den Dialog ~ach einem eigenen Pla=, zu dem er sich auch Anregungen aus der Dateobank holen kann, und der sich laufend ~odern kano. - Er bedient sieh einer nach obe~ offenen Kommandosprache. Diese Kommandosprache kann w~hrend des Gebrauchs gelernt werden; das System erkl~rt sich selbst. Der Benutzer kan= die Imitiative ~ber beliebig lange Strecken arts System abgeben: - Er befolgt Vorschl~ge des Systems; er durchl~uft
(aueh streckenweise) Wege, die der Autor vorher
angelegt hat. Dies kan~ dann sinnvoll sein, wenn er keine eigene Strategie bilden will oder kann. Es reicht vom einfachert Bl~ttern bis zum Durcharbeiten
eines tutoriellen Tells.
Das System hat folgende Fu~ktio~en: 2.1. Datenbankfunktion banksystems
(alle Funktionen
eines vollst~ndigen Daten-
in ei=er eigeos fur LGU geschaffenen Korrespondenz),
d. h. also Abspeichern vo= deskribierten
Informatione~
Automatischer Thesaurusaufbau Programm zur automatischen Deskribierung Suche~ und Wiederfiode~ solcher Zielinformatiozen Suchfragen
aufgrund von
(logische Verk~Gpfung von Suchdeskriptoren)
325
Browsing Ausgeben gefu~dener Informatione= auf Dialogstation oder Drucker Bl~ttern in gefundenen Informationen (ins Auge gefa~t: Fact-retrieval) Die Zieli~formaticnen: Von der Seite des I~strume~ts bestehen keine Spezifizierungen. Es sind in erster Linie Texte fGr die Ausgabe an de~ Benutzer: Kurztexte fGr den Dialog, Langtexte f~r die Druckerausgabe. Dabei sollte sowohl zwischen Pr~senz- und Katalogwissen als auch zwischen Primer- und Sekund~rinformationen getrennt werden: Pr~senzwissen muB man im Kopf haben, Katalogwissen kann man nachschlagen. Prim~rinformationen sind Informationen zum Sachgebiet, Sekund~rinformationen sind Informatione~
G b e r
solche Informationen, i~sbesondere Hinweise fGr das Vorgehen beim Ler~en, Angaben Gber m~gliche Lernziele, Angaben Uber Voraussetzungen, Hinweise auf exter~e Date~ (BGcher, Lehrg~nge usw.), Tests, Diag~oseroutinen, Aufgaben, L~sungshilfen und anderes mehr. Vorzugsweise sollten Prim~rinformationen und Katalogwissen als extern gespeicherte Informatio~smengen zus~mmenfallen und im Rechoer nut Sekund~ri~formationen und Pr~semzwissen bereitgehalten werden. Falls ei=e Informationsumspeicherung Gberhaupt ~tig 2.2.
erscheint, sollte sie vom Dialogplatz weg verlagert sein.
Strukturierung Die Datenbank ist z u ~ c h s t
semantisch unstrukturiert. Es lassen
sich jedoch Strukturen sowohl in den Pools als auch imThesaurus erstellen, als auch systembedingte Strukturen ausnutzen. 2.2.1. Strukturen im Pool Der Autor bedient sich zum Aufbau eines Pools einer Deklarati~ssprache, die Gemeinsamkeiten mit der Autorensprache LIDIA hat. Er kann in dieser Sprache Verbindungen von einer Zielinformation zur anderen herstellen, entlang der sich der Lernende fortbewegen
k a n ~
, falls er auf eige~e Initiative ver-
326
zichten will. Solche Kettungen definieren beispielsweise eine fur vorhersehbare Situationen didaktisch sinnvolle Sequenz von Informationen. Der Autor kann solche Ketten verzweigen lassen und in bekannter Weise Dialoge programmieren. Diese M~glichkeit ist fttr Situationen vorgesehen, in denen es sich nicht rentiert, eigens ein in einer Autorensprache verfaStes Dialogprogramm anzuspringen und damit das System zu wechseln. Die Konzeption dieser Verbindung zwischen Zielinformationen ist hinsichtlich der Anzahl der ~ber einen Pool gelegten Strukturen, hinsichtlich der Interpretation solcher Strukturen dutch den Rechner und hinsichtlich der Erzeugungsart dieser Strukturen (Autor oder lernendes Programm) offen. 2 . 2 . 2 . Strukturen im Thesaurus
Der Autor definiert Beziehungen zwischen Thesauruseintrigen. Solche Beziehungen k ~ n n e n
ohne Richtung sein (z. B. Verweise,
Assoziationen) oder eine Richtung haben (z. B. die Beziehung "Voraussetzung fdr ..."). In dieser Art lassen sich mehrere Netze Gber einen Thesaurus legen. Der Lernende kann sich von einem Thesauruseintrag solche Beziehungen n e n n e n
lassen - auoh mehrere "Generationen" tief -
und sich somit entlang vorher erzeugter Strukturen bewegen. Ebenso wie im Pool ist hier die Strukturkonzeption offen hinsiohtlich Anzahl, Interpretation und Erzeugungsart. Diese Strukturen im Thesaurus sind dafUr gedacht, dab der Lernende sich orientiert, Obersichten gewinnt, auf Verbindungen aufmerksam gemacht wird und Hilfen oder Anregungen fur die Art seines Vorgehens erhAlt. 2.2.5. Systembedingte Strukturen In der derzeitigen Modellversion werden soiche nicht eigens definierte Strukturen ausgenutzt: Man kann sich z. B. zu jedem Thesauruseintrag alle diejenigen Deskriptoren nennen lassen, mit denen zusammen dieser Eintrag Zielinformationen beschreibt. Man erh~lt so eine stichwortartige Charakterisierung der Zusammenh~nge, in denen ein Begriff vorkommt. 2.3.
Uzspezifische Funktionen Neben diesen beiden
das Werkzeug konstituierenden Funktionen
ist das System noch mit eioer Reihe voz Funktionen ausgestattet,
327
die mehr dem Dialogkomfort
dienen
als dab sie systemspezifisch
w~ren:
2.5.1. Das System erkl~rt Schwierigkeiten
sich selbst.
im Umgang mit dem System sollen
dadurch
ausge-
schaltet werden. 2.3.2. Status-quo-Keller Der Benutzer kann im Dialogverlauf er sp~ter wieder zurGckkehren faSte Dialogpl~ne
befristet
kann.
auch Gber mehrere
FGr das lineare
ZurGckverfolgen
2.3.3. Notizzettel;
um an vergangene Mailbox;
zu denen
Dies dient dazu,
zu verlassen
wiederzufinden, im Protokoll,
Punkte markieren,
"Etagen"
hinweg.
des Dialogs Stellen
vorge-
und spiter den Faden genGgt das Bl~ttern
zurGckzukehren.
Dateiaufbau
Der Benutzer kann Notizen
zum eigenen
Gebrauch machen
und ab-
rufen. Der Benutzer kann Notizen Neben Meldungen nachfolgende
fGr andere Dialogteilnehmer
an den Dateiautor
Benutzer
absetzen.
ist vor allem an Tips fGr
gedacht.
Der Benutzer kann mit zwei Dateien
arbeiten:
Aus der ersten Datei kann er nut lesen;
in die zweite kann er
auch schreiben. Dem Lernenden
ist die erste Datei die Lernstoffdatei
zweite ein Briefkasten fGr nachfolgende
f~r Nachrichte~
Lerner.
Dem Autor ist die zweite Sammlung
die Arbeitsdatei.
organisatorischer
Regeln
Die erste ist eine
und didaktischer
gen, nach denen er die Datei erstellen
.
und die
an de~ Autor oder Tips
Empfehlun-
kann.
Einsatz Der Einsatz
ist nicht von vornherein
begrenzt,
doch ergeben
sich einige Pr~ferenzen: Es bieten
sich Orte an, die ~ber einen DialoganschluB
Rechner verf~gen; Es eignen
vorzugsweise
Hochschulen
zum
und Industrie.
sich eher solche Lehrstoffe , die man yon oben nach
unten durcharbeitet die man gleichf~rmig
(vom ~berblick
zu den Details),
von vorn ~ach hinten
als solche,
liest. Au~erdem
EDV-
Wissen und EDV-orie~tierte Techniken. Die Benutzer sollen lerngewohnt sein und sich selbstverantwortlich Strategien zurechtlegen k~nne~.
328
.
Ausblick Dieses Werkzeug ist hi~siehtlioh zuk~n£tiger Entwicklunge~ ellen. Insbesondere wird a~gestrebt, Ergebnisse auf den Gebieten li~guistische Date~verarbeitung, K ~ s t l i c h e
i~telligenz
und Ler~e~de Automaten zu ber~eksichtigen, mit dem Ziel, die Rolle des Systems etwas vom passiven E~de weg, hin zum aktive~ zu verlager~.
IH RGU:
LERNERSTEUERUNG
ERSTE ERFAHRUNGEN MIT LEGIS Arndt Bode
l, MOTIVATION Konventionelle Autorensprachen oder TUTOR)
(wie COPI, COURSEWRITER,
LIDIA, PLANIT
haben die an sie im "RGU-Boom" der 6Oer Jahre g e k n i o f t e n
H o f f n u n g e n nur teilweise erfillt.
Diese Aussage gilt insbesondere hin-
s i c h t l i c h des t a t s i c h l i c h e n Einsatzes von RGU im U n t e r r i c h t als Hilfsmittel
f~r den Lehrer und als L e r n e r l e i c h t e r u n g f~r den Sch~ler. Ver-
g l e i c h e n d e U n t e r s u c h u n g e n iber A u t o r e n s o r a c h e n DUTTING 1972)
(etwa ZINN 1969; BODE,
suchen den Grund f~r diese E n t w i c k l u n g in der t u t o r i a l e n
p r i g u n q dieser S o f t w a r e e n t w i c k l u n g e n ,
die sich stark am V o r b i l d des
P r o g r a m m i e r t e n U n t e r r i c h t s orientieren. Als N e u e n t w i c k l u n g im B e r e i c h des RGU sell den k o n v e n t i o n e l l e n A u t o r e n sorachen ein System zur R e a l i s i e r u n g yon L e r n e r s t e u e r u n g e n t g e g e n g e setzt werden,
das L Erner G e s t e u e r t e I n f o r m a t i o n s S y s t e m LEGIS.
2, GRUNDLAGENDER LERNERSTEUERUNG 2.1. U n t e r r i c h t s t e c h n o l o g i e T h e o r e t i s c h e U b e r l e g u n g e n in der L e r n o s y c h o l o g i e
sorechen f~r den Ein-
satz D i a l o g i s c h e r L e h r f o r m e n mit Dominanz des Lerners im U n t e r r i c h t s dialog.
Hier wird der A d r e s s a t aktiviert, m o t i v i e r t und muB seine re-
zeptive Haltung aufgeben. keitsstruktur
Zudem wird auf seine soezielle P e r s ~ n l i c h -
(~{otivationen, F~higkeiten)
eingegangen,
sodaB eine ech-
te I n d i v i d u a l i s i e r u n g e r r e i c h t werden kann. So w i r d e i n e r s e i t s das E r l e r n e n k o n k r e t e r L e h r i n h a l t e erleichtert, d e r e r s e i t s w i r d dutch die A k t i v i e r u n g des A d r e s s a t e n erreicht, das "Lernen lernt", d. h. die F~higkeit, zu e r a r b e i t e n
sich k o n k r e t e
an-
da~ er
Inhalte selbst
(im Sinne der immer m e h r v o r h a n d e n e n N o t w e n d i g k e i t des
e x e m o l a r i s c h e n Lernens in der Schul- und U n i v e r s i t i t s a u s b i l d u n g ) . Fir den U n t e r r i c h t im H o c h s c h u l b e r e i c h und der E r w a c h s e n e n b i l d u n g ist auch die r'4~glichkeit des E i n g e h e n s auf v e r s c h i e d e n e V o r k e n n t n i s s e der A d r e s s a t e n von groBer Wichtigkeit.
P r ~ f o r m i e r t e L e h r s e q u e n z e n mit star-
330
ker
Lehrersteuerung
RGU-Lehrprogramme zwingen
(Programmierter
tutorialer
den A d r e s s a t e n ,
beherrscht
Wirkung
dem Ad r e s s a t e n , zur A b r u n d u n g Letztlich gender
sich g e n a u
seines
kann
die
Wissens
Informationen
Pers~nliehkeit
Anwendung
fur den A d r e s s a t e n
allen U n t e r r i c h t s t e c h n o l o g e n
Skinner,
Taube
haft bleibt),
betrachtet
wissen,
haben,
wo der L e r n e n d e
rung wie eine
man
dieser
wenn
yon
erlaubt
zu lassen,
die
es ihm
wird
ihn h i e r
das E i n b r i n -
vielleicht
angestrebt
wird.
auch
Anders
der U n t e r r i c h t s e f f e k t i v i e -
(wobei der E r f o l g als
und F i h i g k e i t e n ,
Methode
auch e m a n z i o a t o r i s c h e n
dieser A s o e k t
orimir
zum Zwecke
konditioniert
Bed[rfnissen
die er bereits
hingegen
geben
in den U n t e r r i c h t
Charakter
als bei
und
fur seine ~ t i v a t i o n
Lernersteuerung
nicht
von
und auch
fehlen.
bei e n t s p r e c h e n d e r
eigenen
was
Filme
unflexibel
zu b e a r b e i t e n ,
langweilen,
sein kann.
Vortr~ge,
sind hier e x t r e m
Lehrinformationen
und die ihn d a h e r
katastrophaler
Unterricht,
Pr~gung)
"autonomen
noch
zweifel-
Menschen"
mit Vor-
die er in den U n t e r r i c h t
einbrin-
gen kann. 2.2.
Die V e r s u c h e
yon M a g e r
Unterrichtsversuche Erfolg
mit
durchgef~hrt
Lernenden gebnisse
dabei dieser
- Lernweqe
Lernersteuerung
(MAGER
1961,
im a l l g e m e i n e n Untersuchung
Als
bereits
recht
Dialogpartner
ein m e n s c h l i c h e r
sind
bei S c h ~ l e r s t e u e r u n g
hen k o n v e n t i o n e l l e r
wurden
1963).
Lehrer.
frih mit
diente
dem
Wichtigste
Er-
(mauschalisiert) :
unterscheiden
Unterrichtsmaterialien
sich s i g n i f i k a n t (Sachloqik
von de-
un~lqich
Ler-
nerlogik) - Die E i n s t i e q s D u n k t e wissen
in den U n t e r r i c h t
und M o t i v a t i o n
- Die L e r n m o t i v a t i o n
des
unterscheiden
sich nach Vor-
Lerners
scheint
mit
der L e r n e r s t e u e r u n g
zu steigen.
3, LERNERSTEUERUNGIM EGU Der RGU hat die g e n a n n t e n und immer neue der versucht, ten
(also dem L e r n e r
maschinerien steuerunq gen dert -
Systeme seine
geraten
des
tutorialer
Programme
l~St.
Die
und E r g e b n i s s e
Pr~gung
konziDiert,
auch nur a n s a t z w e i s e
anzupassen),
Lehrdialogs
im Lehrprogramm0
~berlegungen
diese
die dem Lehrer,
Verzweigungs-
ist das Konzeot
durch vom A u t o r yon
ignoriert
zu i n d i v i d u a l i s i e -
zu g i g a n t i s c h e n
Grund hierfir
Realisierung
lange
vorzugebende
der P r o g r a m m -
Smrunganweisun-
Lernersteuerung
in RGU for-
jedoch:
Abgehen
yon der P r o g r a m m s t e u e r u n g ,
dosDrache
mit
allgemeiner
statt
dessen
Zugriffseinheit,
sowie
eine
SchSler-Komman-
umfassende
Infor-
331
mationsm~glichkeiten Umdefinition
-
Kriterium Drifunq Diese
der F u n k t i o n
des A d r e s s a t e n
BICHLER weise
1973)
her C U U - S y s t e m Programm-
wie
in den
letzten
einerseits
Controlled
entwickelt,
(BEINER
sie sollen
sondern
Mittel
nicht mehr
als
zur S e l b s t i b e r -
1972),
teilweise
"aufgeofropft",
Statistics
wie TICS
Eingang
in
auf be-
so bei
LIS
(FREI-
(GRUBB
1969),
beziehungs-
(KAPLOW et al.
1973),
das A a c h e -
und TICCIT
auch L e r n e r s t e u e r u n g
Jahren
Lernersteuerungselemente
Autorensnrachen
und Learner
Systeme
und ~ b e r s i c h t e n
sein.
So w u r d e n
konventionelle
neue
dienen,
haben erst
den RGU gefunden.
Sachlogik
yon Testfragen;
f~r V e r z w e i g u n g e n
Forderungen
stehende
durch Querverweise,
(BUNDERSON
1973),
die
sowohl
(BODE 1973;
SA~EN,
erlauben.
4, DAS LERNER GESTEUERTE INFORMATIONSSYSTEM (LEG!S) Das
an der U n i v e r s i t i t
WEISE
1974)
Karlsruhe
unterscheidet
te B e s t e h e n
auf der L e r n e r s t e u e r u n g .
die L e r n e r s t e u e r u n g ~4ethode b e t r a c h t e t - Die ~4~glichkeit
zun~chst wird,
als
sogar -
ginzlich
Grundeigenschaft
sein,
(vgl.
are O r d n u n g verfolgen Erstes
sondern
fir Lerner,
werden
die
das har-
als
"unbequeme"
eingehalten: gleichberechtigt hat h S c h s t e n s
ne-
eine
sich im Stoff nicht
mu~ vom Autor
zu-
zu V e r s u c h s z w e c k e n
k~nnen. so b e q u e m
da er sich ja zunichst
einmal
und d u r c h s i c h an eine
neue
Un-
mu6.
in LEGIS
v~llig
Neben
(GruDpen),
auch Bild
Lehrstoffes
den k o n k r e t e n
frei iber
gerichteten
zergliedert
gebracht
aufbereiteten
(also die Graohen
I) Die Frames
aufrufen
(Regionen),
(die A u t o r e n s e q u e n z ) ,
Grupoe
wird
zwischen
bereitgehalten.
als U n t e r e i n h e i t e n
einer
Tren-
den Fra-
kann,
Zusammenh~nge
abrufbar
sich in F a c h g e b i e t e die w i e d e r u m
ist die
Inhalten,
ihren Namen
des S t o f f g e b i e t e s
in Form eines
Lehrstoff
darf n i c h t
werden,
durch
yon der E i n s c h i t z u n g , d a B
Grunds~tze
fir den A d r e s s a t e n
und Inhalt.
fir ihn die S t r u k t u r
aus F a c h g r u p p e n
Ans~tzen
LEGIS-Fachgebietes
die der A d r e s s a t
sitzen.
muB
eines
hung yon S t r u k t u r
Jeder
Rettung"
gew~hnen
A u f b a u eines
den Frames)
angeboten
unterbunden
tig wie m ~ g l i c h terrichtsform
mes,
folgende
Die P r o g r a m m s t e u e r u n g
Die L e r n e r s t e u e r u n g
4.1.
Ausgehend
der P r o g r a m m s t e u e r u n g
"letzte
rechtfinden.
LEGIS
vom Lerner wie vom Lehrer
wurden
ben der L e r n e r s t e u e r u n g Funktion
entwickelte
sich von den g e n a n n t e n
bestehend Frames
sind in eine
die der L e r n e n d e
be-
line-
jedoch n i c h t
muS.
Frame
der A u t o r e n s e q u e n z
ist das M o t i v a t i o n s f r a m e
(Angabe
der
332
LEGt S - Teac hwa re
/
Region ~
Gruppe~ Oruppe~
Region
Gruppe~,
Region
- ......
.......
Gruppe~m
Gruppe ~j Motivationsfram e
j"
%
Bild i: LEGlS-Teachware mit Fachgebieten gruppen
(Regionen) und Fach-
(oben);
Aufbau einer Grunme mit Autorensequenz und Struktur
(lineare Ordnung)
(gerichteter Graoh).
F=Frames, T=Zwischentest, GT=Gruonenabschlusstest
°
333
Lernziele, mes ein
motivierendes
Zwischentest
der Schiler
seine
Jedes
besteht
Frame
didaktischen
saten 4.2.
Kenntnisse
Lehreinheiten).
angeboten,
m~ssen
wird
zu jeweils
15 Fra-
FachgruDne
Informationseinheit, (den s o g e n a n n t e n
Testeinheiten
und S u b f r a m e s
bearbeitet
kann.
Testeinheit,
Subframes)
des Lehrers
aber nicht
~berDr~fen
einer
(Empfehlungen
in dem
und den
f~r die B e a r b e i t u n g werden
dem Adres-
werden.
Der S c h H l e r t e i l
Dem A d r e s s a t e n dosDrache fNgung
steht
zur S t e u e r u n g
mit e i n f a c h e r
- Aufrufe
Befehle
betrachtet
reichhaltig
der S t r u k t u r
- Autorensequenz
vgl.
des A d r e s s a t e n
der L e r n e r s t e u e r u n g
ken b e s o n d e r s
des L e h r d i a l o g s
eine
Syntax und s e l b s t e r k l N r e n d e n
(FNr die e i n z e l n e n
Da die O r i e n t i e r u n g bei
zur g e s a m t e n
aus e i n e r
Frames"
Weiterhin
sowie ein G r u D D e n a b s c h l u S t e s t ,
Zusatzinformationen,
"weiterfNhrenden weiterer
BeisDiel).
vorgesehen,
Befehlen
zur Ver-
Tabelle).
im L e h r s t o f f wurde,
ausgestattet
als das gr~Ste
ist das
System
Problem
zu diesen
Zwek-
worden:
(Begriffs~bersicht
(Programmsteuerung
Schilerkon~an-
als
und Zusammenh/nge)
letzte
Rettung)
- Inhaltstabellen - Angabe
der L e r n z i e l e
- lexikalische tomatisch
ners
die L e h r e r e m p f e h l u n g e n sich
somit
im Unterricht,
nersteuerung - reine
-
nicht
mit A u s w a h l
Bearbeitung
der l e x i k a l i s c h e n
in Z w i s c h e n t e s t s
Software
der Dominanz bis
zu freier
der v e r s c h i e d e n e n yon
des LerLer-
Kommandos :Autor,
falls
aus L e h r e m p f e h l u n g e n
Querverweise
genannten
mit e n t s p r e c h e n d e r
Formen,
Auswahl
je nach v o r h a n d e n e m ~berDr~fen
und G r u p p e n a b s c h l u ~ t e s t ,
nach
mit vielen
"Intuition", Frames
Kommando-Repertoire
Softwareasoekte
An die
Frames".
:Frame)
aus den b i s h e r
ruf yon B e g r i f f e n
4.3.
Formen
des S t o f f g e b i e t e s
:Zoom,
volle
abgestufte
(ausschlieBlicheverwendung
der S a c h l o g i k
Fachgebieten
"weiterf~hrende
untersagt)
(:Struktur,
sens
f~r
je nach V e r w e n d u n g
Programmsteuerung
Mischung
(werden vom System au-
die yon reiner P r o g r a m m s t e u e r u n g
- Programmsteuerung
-
im LEGIS
reichen,
vom Lehrer
- Verfolgen
in jeder T e x t e i n h e i t
gesetzt)
- letztlich Es e r g e b e n
im M o t i v a t i o n s f r a m e
Querverweise
wobei
sinnvoll
sowie
letzteres
ist.
Hierbei
Wissen
des e i g e n e n zus/tzlich
WisAuf-
nur bei g r ~ e r e n w i r d dann das ~
ausgenutzt.
bei LEGIS
wurden
vorab einige
Randbedingungen
gestellt
(BODE 1973)
334
Liste
:RRegion :Region
der F a c h g e b i e t e
Aufruf
:GruDDe
Liste
:_~Gruppe < G r u o D e n n a m e >
Aufruf
des F a c h g e b i e t e s der F a c h g r u m o e n der Gruooe
und des
Motivationsframes Liste
:Struktur :Struktur :Zoom
der M o t i v a t i o n s f r a m e s
Einstieg
in S t r u k t u r
Durehlaufen
:Frame
:Frame
<Subframe>
:A u t o r
der S t r u k t u r
Aufruf
des F r a m e s
Aufruf
des
Aufruf
des n ~ c h s t e n
Subframes Prames
der
Autorensequenz :Test
Aufruf
des
:_TTest < G r u p p e n n a m e >
Aufruf
des G r u D o e n a b s c h l u 6 t e s t s
:Hilfe
Aufruf
der S v s t e m h i l f e
:Hilfe
Aufruf eines
<Subframename> iO :Liste{. }I
Vormerken
:__MMemory
Ausgabe
:Nicht
Zwischentests
Teils
der S y s t e m h i l f e
von Frames
in e i n e r
Liste
der F r a m e l i s t e
Streichen
:Do
Aufruf
:Back L
Vormerken
:Back
Vormerken
von Frames
von Frames des
aus Liste
aus Liste
letzten
Prames
in
R e gi s t e r
eines
Frames
:Back
Aufruf
des F r a m e s
:Work
Aufruf
des
:Off
Abschalten
:Kommentar
$ NOLIST
Tabelle:
LEGIS
in R e g i s t e r
in R e g i s t e r
Rechenmodus des
Rechenmodus
Sch~lerkommentar Dialogorotokoll
(Hardcoo¥)
Dialognrotokoll
aus.
- Sch~lerkommandosDrache
ein
335
das
-
System
FORTRAN
soll voll o o r t a b e l
System-Subsets
-
kleineren
sollen
Rechnern
- die A n t w o r t z e i t e n nicht wie
sein
(ImDlementierung
in S t a n d a r d
-
IV) lauffihig
sein
fir den Einsatz
auf
Aufbau)
im L e h r d i a l o g
zu frustrieren.
Setzen
eigenstindig
(modularer
missen
(Verlagerung
von Q u e r v e ~ e i s e n ,
kurz
sein,
um die L e r n e n d e n
von z e i t a u f w e n d i g e n
Thesaurushaltung
etc..,
Systemaufgaben auf den Uber-
setzungslauf.) LEGIS w u r d e
in d i e s e m
seit J a n u a r
1974
TRONIX
Sinne
auf e i n e m
4002A und 4023
imDlementiert Rechner
- Display
(SALMEN,
BURROUGHS
- Terminals
WEISE
1974)
und liuft
6700 mit A n s c h l u 8
von TEK-
(sowie F e r n s c h r e i b e r a n s c h l ~ s -
sen) . LEGIS
besteht
im w e s e n t l i c h e n
und e i n e m P r o z e s s o r setzer
zur F ~ h r u n g
und P r o z e s s o r
formation
zu e i n e m F a c h g e b i e t
fache
Programmierung
einer
SNOBOL
die
nelle
Sorache
Eingebettet
erlaubt
Der P r o z e s s o r
dieser
in den U b e r s e t z e r der die ein-
(Prozedurkonzeot)
(bisher e x i s t i e r e n
besteht
aus e i n e m
zur E r f a s s u n g
Daten w i r d
v o n Uber-
Verwaltungsin-
fur
Er e n t h ~ i t
der Dialogdaten.
durch L E G I S - e x t e r n e
in
12 ver-
Interpreter
und dem S"4AL-Laufzeitsystem.
ein R e c o r d i n g - S y s t e m
Auswertung
Kernstick
der jegliche
von A n t w o r t a u s w e r t e r o u t i n e n
Sch~lerkommandosprache
s~tzlich
enth~it.
fir L e h r o r o g r a m m e
(Sting M_AAniDulation ~anguage),
4 ~hnlichen
Routinen).
des Lehrdialogs.
ist der Thesaurus,
ist der S M A L - U b e r s e t z e r
schiedene
aus e i n e m U b e r s e t z e r
zu-
(Die m a s c h i -
Programme
er-
ledigt.)
5, F R A G E S T E L L U N G
ZUM EINSATZ,
AIs g r u n d l e g e n d e s rung im RGU
-
die
~ber den Einsatz
LEGIS)
Unterrichtsformen
folgenden
sind die E r g e b n i s s e Dialog Mensch
wurde
oder e r w e i s t als
zu groBer
Gebrauch
betrachtet.
von M A G E R und anderen,
Rechners
von L e r n e r s t e u e -
seit B e g i n n
der A r b e i t e n
b e i m Einsatz
von
Hier i n t e r e s s i e r e n
ins-
Detailfragen:
zu M e n s c h
reichen,
- welchen
mit
ERFAHRUNGEN
yon Daten ~ber das A d r e s s a t e n v e r h a l t e n
lerner-dominanten besondere
Untersuchungsziel
(hier speziel!
die G e w i n n u n g
ERSTE
erzielt
wurden,
die im w e s e n t l i c h e n
auch mit dem Rechner
sich die e i n g e s c h r i n k t e
Dialogfihigkeit
im
zu erdes
St6rfaktor.
yon der L e r n e r s t e u e r u n g
machen
die Adressaten;
hal-
ten sie sich an die A u t o r e n s e q u e n z - ~ndern halten
die A d r e s s a t e n
bei
lingerer
Benutzung
yon LEGIS
ihr Lernver-
336 welche
-
Lernweqe
- unterscheiden
schlagen
die A d r e s s a t e n
sich die Lernwege
felt nach M o t i v a u s p r N g u n g e n , - unterscheiden ventionellen Script,
sich die
letztlich
Lerners
Unterrichtsmaterialien
(not least!), wird
Der bis Mirz
dab
finden
1974
angelaufene iber
Lerndaten
die
in kon-
(Vorlesung,
an der Lern-
Eigenaktivitit
des
Einsatz zu.
die B e n u t z u n g
recht
yon LEGIS
Immerhin des
list b i s h e r
hat
sich ge-
Systems
gut b e h e r r s c h e n ,
nach ei-
soda8
der Be-
erscheint.
f~r den F r ~ h s o m m e r
1974
zu erwarten.
GEGEN ALLGEMEINE ~ O K U M E N T A T I O N S S Y S T E M E
S, A B G R E N Z U N G Der in l e t z t e r oder
Zeit a u f g e w o r f e n e
auch
ist bei
vielmehr
notwendig~
LEGIS
bewuSt
Voraussetzungen
zeiten)
zu erproben~ allgemeiner
~ntwortzeiten
f~r den U n t e r r i c h t
bei
aufgegriffen
Doku~entations-
im U n t e r r i c h t
worden.
eventuell
zu
Es e r s c h e i n t
bei d i d a k t i s c h
Systemantworten,
die o ~ d a g o g i s c h
Systeme
~ntworten
1974)
der L e r n e r s t e u r u n g
(eindeutige
bevor
allgemeine
(H~FNER,
nicht
die W i r k u n g
timalen
uneindeutige
Vorschlag,
Informationssysteme
benutzen,
lange
werden
Gefallen
vermehrte
orobeweise
Einleitung
sind
-
die A d r e s s a t e n
auch n i c h t - I n f o r m a t i k e r
einst~ndigen
Erste
-
von denen,
eingeschlagen
das L e r n v e r h a l t e n
ausreichend
Probleme
etc...) Lernwege
also der RGU d u r c h
dienungskomfort
systeme
(ev. g e s t a f -
attraktiv?
noch k a u m A u s s a g e n zeigt,
Vorwissen
so e r m i t t e l t e n
Adressaten
Buch)
ersteuerung,
her etwa
ein
der e i n z e l n e n
kurze
oo-
Antwort-
schwerwiegenden
wie
(Recall,
Precision)
gro~en
Datenmengen
in Kauf g e n o m m e n
werden
kSnnen.
7, LITERATUR Beiner,
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im R e c h n e r - G e s t ~ t z t e n
Unterricht",
Karlsruhe
"Team P r o d u c t i o n
A Progress
Brigham
Systemvergleiche,
Unterricht~
Karlsruhe
"Lernersteuerung
Universit~t Bundersonr
"Comouter-Unterst~tzter
Young
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13, oD 71 - 76
fur LEGIS",
eines
Ubersetzers
Universit~t
Study of L a n g u a g e s
Use of Computers D. C.
R.
7 - 14
of i n s t r u c t i o n a l
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in s t u d e n t - c o n t r o l l e d
Reports
"Comparative
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und des Lernens
Universit~t
Schneider,D.
von
sowie
Karlsruhe
for Programming
in Instruction"
STRUKTUR FACHSYSTEMATISCHER NETZE ALS
KOMPONENTE
V0N
INFOTHEKEN
Klaus H a e f n e r UNIVERSiT~T BREMEN BREMEN~ GERMANY
Zusammenfassun~: Das fachsystematische Netz (FN) als Baustein eines lernerorientierten Informationssystems (Infothek) wird n~her charakterisiert. Aus den Forderungen, die sich in einer Problemumgebung zur LSsung fachbezogener Probleme ergeben~ wird die Struktur fachsystematischer Netze hergeleitet. Das FN besteht aus Begriffsbenennungen als Knoten und aus Kanten, die sich durch die Anwendung eines Satzes von Beziehuugsoperatoren ergeben. Das Netz ±st mehrschichtig. Die wichtigsten Eigenschaften eines derartigen Netzes, ±nsbesondere MSglichkeiten der Bewegung des Lernenden eztlaug des Netzes, Nachbarschaftsbeziehungen, Generierbarkeit und Netztiefe werden ph~uomenologisch besprochen. I. Einordnung des fachs~stematischen Netzes Mit dem Konzept fur eine Infothek (I) wurde ein allgemeines Modell fur Planung und Entwicklung lernerorientierter Iuformationssysteme vorgestellt. Dieses fur die ProblemlSsung und das Lernez im terti~ren Bildungsbereich konzipierte System sieht fGnf wesentliche Komponenten vor: (a) Die Problemum~ebung, als Basis aller Operationen. ~b) Den Problem-Anal~sator, als Dialogsystem zur Einenguug und Spezifizierung yon ProblemlSsungsstrategien. ~c) Das fachs~stemat±scheNetz (FN), als sachlogische Representation semantischer und syntaktischer Beziehungen in dem betreffenden Fach. (d) Das Steuerpro~ramm, als Verweissystem zwischen Problemanalysator und Informations-Einheiten. (e) Die stark modular aufgebauten Infgrmations-E±nheiten, zu denen der Lernende fGr die eigentliche Informationsvermittlung zugreift. Ein ~hnliches, wenn auch nicht so stark durchstrukturiertes System hat Evans C2) in einer neueren Arbeit diskutiert.
339
Wenn es gelingen soll, derart aufwendige Systeme im Rahmen einer Weiterentwicklung des terti~ren Bildungswesens zu implementieren, so ist es zun~chst nStig, einzelne Bausteine n~her zu analysieren. Hier wird versucht, in Erweiterung der Ans~tze in (I) und unter Verwendung yon Vorstellungen, wie sie in der Literatur vorhanden sind (z.B. (2), (3), (4), (5)), die Eigenschaften des FN herzuleiten und detaillierter zu besprechen. 2. Forderun~en an das fachsystematischeNetz Ausgehend von dem Ansatz, dab eine wichtige Komponente bei der LSsung realer Probleme die Integration neuer Information in beim Lernenden vorhandenen kognitiven Strukturen ist, lassen sich folgende Forderungen an das FN angeben: (I) Das FN muB eine d~namische Grenzfl~che zwischen den kognitiven Strukturen des Lernenden und der in den Informations-Eiuheiten verfGgbaren Information derart darstellen, dab der Lernende am Netz entlang gleiten kann, bis er eine geeignete Einstiegsstruktur zur Probleml6sung gefunden hat. (In der Infothek wird dieses "Entlanggleiten" unter Kontrolle des Problem-Analysators durchgef~hrt.) (2) Durch das FN soll der Lernende die M~glichkeit haben, seinen Problem-LSsungsraum angemessen zu erweitern und zu strukturieren~ er soll insbesondere syntaktische oder semantische Fernbeziehungen kennenlernen. - Ferner sind folgende allgemeine Beziehungen zu erfGllen: (3) Das FN mu2 so strukturiert sein, dab es ohne groBe Aufwendungen erweitert und modifiziert werden kann. (4) Ein FN sollte ein gesamtes Fach (z.B. Physik oder Chemie oder Wirtschaftswissenschaften) Gberspannen, um sicherzustellen, da~ eine wirkliche Bewegung im Fach m6glich iSto Die ErfGllung dieser Forderungen ist schwierig. "The generation of a model that would actually represent and manipulate various knowledge domains whereby the actions of the model could depend upon and reflect this capability remained to be accomplished" ((2), Seite 424). Dies gilt insbesondere deswegen, weil traditionelle Informationssystemeeigentlich immer schon voraussetzen, dab der Anfrager weiB, wonach er fragt. Ans~tze der artificial-intelligence-Forschung auf der anderen Seite betrachten das ProblemlSsen h~ufig ohne die Integration gr6Berer, fGr den Lernenden unbekannte Informationsmengen:
340
"Bome researchers believe ~hat intelligent behaviour can be produced by a combination of specialized programs ..... and accessing encyclopedic data bases of well indexed facts° But it is not our purpose here to take a position on this issue." ((6), Seite 2.) Dennoch existieren zahlreiche Netz-Strukturen, die gewisse Ann~he~_ngen darstellen. Sie sind in (I) und (2) a u s ~ h r l i c h e r zitiert und dargestellt. ~. S t r u k t u r d e s
fachs~stematischen Netzes
Das FN besteht aus Knoten (K i) und Kanten (Bi,l_m). Jeder Knoten enth~lt eine Begriffsbenennung des betreffenden Faches. (Z.B. ist der Inhalt yon K#3 ! in einem hypothetischen FN CHEMIE die Begriffsbenennung "Fluoreszenz".) - Jede Kante stellt einen Beziehungsoperator i angewandt auf die Knoten 1 und m dar. (Z°B. hat die Kante B5,2_11 im FN CHENIE den Inhalt ~charakterisiert~ ~ sie verbindet z.B. die Knoten 2 und 11 mit den Inhalten "Chemische Analyse" und "Stoff", dies ergibt "chemische Analyse"
(keiue echten Synonyme).
Daher werden im FN
Synonyme Gber geeignete Beziehungen ausgewiesen. Jeder Knoteninhalt wird durch seine Knotenumgebung in gewissem Umfang definiert. Die Anzahl und die Qualit~t der bestehenden Beziehungen zu anderen Knoten des Netzes gibt dabei einen Hinweis auf die Ausf~hrlichkeit dieser Definition. Im Prinzip w~re es mSglich~ Knoten einzufGhren,
die einen Anschlu~
an die Umgangssprache erlauben. Dies kSnnte das FN zu einem "sich selbst erkl~renden" Netz machen. Im Hinblick darauf, da~ die Infothek nicht versucht, ein automatischer ProblemlSser zu sein (I), sondern, unter Ber~cksichtigung bereits vorhandener Grundkenntnisse, an der Grenzfl~che des betreffenden Faches arbeitet, soll auf derartige
341
Knoten verzichtet werden. (Sie k6nnten als eine sp~tere Erweiterung der Infothek eingef~hrt werden.) Jede Kante des Netzes wird durch jeweils einen Beziehungsoperator aus einem Satz von Beziehungsoperatoren definiert. Es gibt umkehrbare und nicht-umkehrbare Beziehungsoperatoren. Ein umkehrbarer Beziehungsoperator baut eine Kante auf, die in beiden Richtungen vom Knoten K n zu Knoten K m und von K m zu K n so gelesen werden kann, da~ sie eine sinnvolle Beziehung ergibt. Im Gegensatz dazu baut eine nicht-u~kehrbarer Beziehungsoperator bare Beziehung au£.
eine nur in einer Richtung les-
Es soll ferner unterschieden werden zwischen ordnenden und aussagenden Beziehungsoperatoren. Erstere sind ±dentisch mit den semantischen Beziehungen hierarchischer Klassifikationssysteme (z.B. gist Oberbegriff von~, ~ist Verbandsbegriff fGr> etc., siehe z.B. (7))- Aussagende Beziehungsoperatoren werden in der Klassifikation in der Regel nicht verwendet, beziehen sie sich doch bereits auf die Syntax von Texten. F~r das FN sind sie jedoch yon groBer Bedeutung, sie erlauben es bereits im FN, Aussagen durch VerknGpfung von Knoten zu machen. Im einfachsten Fall wird es sich hierbei um nichtumkehrbare Beziehungsoperatoren handeln, die auf zwei Knoten angewandt werden (z.B. "Spektralanalyse" <ergibt,
"Atommodell").
Neben den bisher besprochenen Beziehungsoperatoren,
die jeweils nur
auf zwei Knoten wirken (dyadischer Beziehungsoperator), lassen sich unter Verwendung der logischen VerknUpfungen UND, ODER und NICHT auch ~olyadische Beziehungsoperatoren aufbauen. Tabelle I gibt einen ~berblick Uber die dadurch m6glichen Typen yon Beziehungsoperatoren. FUr jeden Typ mug eine bestimmte Zahl von unterschiedlichen Beziehungsoperatoren dutch Analyse der betreffenden Fachsystematik, - zun~chst sicher durch intellektuelle Arbeit und nicht mittels des Computers, - ermittelt werden. Tabelle 2 gibt einige Beispiele fur Beziehungsoperatoren. Dutch die Benutzung jedes einzelnen Beziehungsoperators aufgespannt.
im Netz wird jeweils eiue Netzschicht
In der Dokumentation und beim Thesaurusaufbau ±st man bisher mit relativ wenigen Beziehungen ausgekommen (JANSEN unterscheidet z.B. bei der IDC-Klassifikation 8 Beziehungstypen (7)). Es ±st zu erwarten, dag auch fGr ein FN nur eine begrenzte Zahl von Beziehungsoperatoren Bedeutung gewinnen wird. Dies wird sich allerdings erst aus einer empirischen Analyse der Problem-Umgebung und der Benutzer-
342
Beziehungsoperator umkehrbar dyadisch polyadisch
nicht-umkehrbar dyadisch polyadisch
Tabe!le I:
Typ des Beziehungsoperators
Typ 1: umkehrbar, dyadisch, ordnend Typ 2: umkehrbar, dyadisch, aus sagend
ordnend
aussa~end
Typ I nicht vorgesehen
~p 2 nicht vorgesehen
nicht vorges. Typ 3
nicht vorgesehen Typ 4
~bersicht Gber die im FN verfGgbaren Beziehungsoperator-Typen
B eispiele
dst Unterbegriff von~ , ~ist 0berbegriff von~ dst Synonym von
Sesteht aus~ , Gist ein Bestandteil von~ charakterisiert~ , ~ w i r d charakterisiert durch~
Typ 3: nicht-umkehrbar, ~n "UND" K m polyadisch, ordnend
ist Teilbegriff von
Typ 4: nicht-umkehrbar, (K n "ODER" Km) "UND" K I polyadisch, aussagend Tabelle 2:
ergibt
K
s
Kk~
Beispiel fGr die verschiedenen Beziehungsoperatortypen. (Unter Bezug auf das FN CHEMIE.)
343
wGnsche ermitteln lassen. Abbildung 1 zeigt einen winzigen, unvollst~ndigen Teilausschnitt aus einem mSglichen FN CHEMIE. F~r dieses FN k6nnte heute eine Teilmenge der ca. 10.000 Begriffe herangezogen werden, die z.B. im Thesaurus der IDC vorhanden sind (7). 4. Ei~enschaften fachs2stematischer Netze Die komplexe Struktur des Netzes mit verschiedenen Ebenen und einem Satz unterschiedlicher Beziehungsoperatoren erschwert allerdings eine graphentheoretische Beschreibung mit dem Ziel, Konsequenzen herzuleiten, tet.
erheblich; deshalb wird hier darauf zun~chst verzich-
Die im vorigen Abschnitt charakterisierte Netzstruktur hat eine Reihe besonderer Eigenschaften, die jedoch im Hinblick auf die in 2. aufgelisteten Forderungen kurz dargestellt werden sollen: (I) Bewegungen im Netz. Jeder Beziehungsoperator spannt mit einer, Teilmenge aller Knoten eine Netzebene auf, entlang deren Kanten sich der Lernende bewegen kann. So kann z.B. aus dem Netz der Abbildung 1 gelesen werden: "Aldehyde" 4entstehen aus~ "~thylalkohol", "~thylalkohol" ~entsteht aus~ "G~rung". Daneben ist es mSglich, an geeigneten Knoten die Netzebene zu wechseln. Dadurch kSnnen neue Zusammenh~nge erkannt werden. Z.B. ergibt sich bei Alkohol auf der Netzebene ~ist Unterbegriff von~ : "Alkohole" ~sind Unterbegriff yon, "aliphatische Verbindungen" und weiter "aliphatische Verbindungen" ~ sind Unterbegriff von~ "Kohlenwasserstoffe". Auf der Netzebene ~wird charakterisiert von~ , ergibt sich "Alkohol" ~wird charakterisiert von~ "fl~ssig". Konsequenz: zumindest einige aliphatische Verbindungen sind flGssig. Dieser adaptive Wechsel der Ebene erfGllt die Forderungen an eine dynamische Grenzfl~che, vorausgesetzt, dab die Beziehungsoperatoren bekannt sind und die Knotendichte hinreichend groB ist. (2) Nachbarschaftsbeziehun~en
und Clusterbildun~. Versucht man die
Knoten des FN in einer Fl~che so anzuordnen, da~ Knoten, die ~ber zahlreiche Beziehungen zusammenh~ngen, dicht be£einander und solche mit wenigen Beziehungen weir auseinander liegen, so erh~lt man Gruppierungen unterschiedlicher Dichte. Dichte Knoteubereiche verweisen auf ausdifferenzierte Bereiche des Faches und erlauben Cluster zu definieren.-Fernbeziehungeu werden dutch eine derartige
344
I Kohlenwasserstoffe
I Physikalische Eigenschaften
i ,,
]
,
Aliphatische Verbindungen
/~Ketone /
!
fl~ssig
Alkoho!e ~/
'~
/ ~iAldehyde
I
J CnH2n_I-0H
17
Abb. 1: Winziger, unvollstindiger Teilausschnitt aus einem hypothetischen fachsystematischen Netz CHEMIE. 4~-~ist Unterbegriff yon> , ~ ist 0berbegriff von> ~ ~ist nStig fir~ , , < ergibt> CTyp 2) ~-~ ~wird charakterisiert von>, < charakterisiert (Typ 3)
C~yp I)
C~yp 2)
345
Abbildung deutlich erkennbar~ entsprechend der Forderung (2). Allerdings sind diese Fernbeziehungen nur sehr bedingt nutzbar, da sie immer nur einen Schritt (von Knoten zu Knoten) realisieren. (3) Leichte Generierbarkeit und Modifizierbarkeit. Das FN l~Bt sich im Prinzip von jedem Knoten aus generieren. An diesen werden Gber Beziehungsoperatoren neue Knoten angeschlosSen, die sich ihrerseits vernetzen und weitere Knoteu nachziehen° Eine systematische Generierung wGrde beinhalten, da~ beim EinfGgen des n-ten Knoten, vorausgesetzt b Beziehungsoperatoren existieren,~b - (n - I) mSgliche Beziehungen auf GGltigkeit zu pr~fen w~ren. Diese Zahl w~rde sich allerdings in der Praxis dadurch stark reduzieren lassen, da~ fGr jeden neuen Knoten nur gewisse Beziehungsoperatoren relevant sind. Die betreffenden Beziehungspaare liessen sich dann automatisch generieren und kSnnten halb-manuell GberprGft werden. (4) "Netztiefe". Wie bereits angedeutet, ist das FN "oberfl~chlich" in zweierlei Hinsicht, es bietet keine Herleitung aller Knoten bis hin zum umgangssprachlichen, und es ist durch die relativ kleine Zahl yon verwendeten Beziehungsoperatoren
unpr~zise und unvollst~n-
di~. Es stellt also keine "deep case structure" dar, aus der alle die Aussagen mittels einer geeigneten Grammatik generiert werden kSnnten, die in den Informationseinheiten
vorhanden sind. Aber gera-
de dies ist hier aus pragmatischen Gr~nden intendiert. Das FN soll eine bereits heute erstellbare Struktur sein und zur Orientierung im Hinblick auf die Informations-Einheiten dienen. (5) Einheit yon didaktischer Struktur und sachlo~ischemAufbau? Das F N v e r s u c h t in seiner Gesamtheit eine Einheit zwischen sachlogischer Struktur und didaktisch sinnvoller Darstellung zu bieten. Es kSnnen Beziehungsoperatoren
gew~hlt werden, die gewisse Lernpfade
aufzeigen (z.B. ~ergibt sich aus~ ) und solche, die rein sachlogische Zusammenh~nge darstellen (z.B. ~entsteht aus ~ ). Allerdings fordert diese Struktur, da~ der Lerner die Lernorganisation selbst Gbernimmt. Insoweit entsprechen die hier mSglichen didaktischen Btrukturen nicht dem zum Beispiel zur Entwicklung von programmierten Materialien verwandten Darstellungen (siehe dazu z.B. (8)). Es ist wieder als sehr wesentlich zu berGcksichtigen, dab das FN an sich in der Infothek keinen Instruktionscharakter hat, sondern nut als sehr komfortable Basis zur Auffindung der geeigneten Informations-Einheiten ist.
dient und gemeinsam mit diesen zu verwenden
346
L I T E R A T U R (1) H a e f n e r , K.: Struktur und Bedeutung von Infotheken als Basis des ProblemlSsens und des Lernens im terti~ren Bildungsbereich. Higher Education (im Druck). (2) E v a n s , S.: The Structure of Instructional Knowledse: An Operational Model. Instructional Science ~, 421 - 450 (197#). (3) M a c d o n a 1 d - R o s s , M. (THE OPEN UNIVERSITY): The Problem of Representing Knowledge. Structural learning conference (1972). (4) P a s k , G. et al.: Entailment and Task Structures for Educational Subject Matters. Final Report. System Research Ltd. Richmond, Surrey G.B. (1973). (5) Q u i 1 1 a n , M. R.: Semantic Memory. In: Minsky, Semantik information processing. MIT Press (1968). (6) N i 1 s o n , N. Y.: Problem-solving methods intelligence. McGraw Hill, New Y o r k (1971).
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in artificial
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fdr
(8) R i p o t a ~ P.: Lehrstoffaufbereitung mit Hilfe von Logogrammen. 12. Symposium ~ber Programmierte Instruktion und Unterrichtstechnologie, Wiesbaden 1974.
PRINCIPLES OF DEVELOPMENT OF SOFTWARE AT THE LEARNER-
CENTERED COMPUTER-BASED LEARNING SYSTEMS
Seigo
Tanaka
Summar~ Twelve principles pedagogical
of software development based on the learner-centered
thoughts of design were presented with several examples.
Their implications
in learner's meaningful development were stressed
from the standpoint of creativity development and motivation to learn. In many CAI Centres around the w o r l d we can find various
types of their
thought of design on the development of the computer-based systems,
and accordingly of languages
learning
or software corresponding
The thought of design as a mental product of system designers priority structure of several principles electronical,
cost/effective
--
pedagogical,
to them.
is a
psychological,
and so on.
Among these the pedagogical principle seems to be of much importance than any others.
If it is aimed at e. g. to indoctrinate
the terminal against modern pedagogical can execute the jobs very efficiently,
thoughts,
a learner at
the computer system
although it is not recommendable
from an educational point of view. We can say that the computer system, however complex and elaborate,
is and should be one of teaching devices
or aids for the learner's purposeful As to the pedagogical principle of design.
and meaningful development.
there seem to be two types of thought
The one is that a learner should be a master of the computer
system having his own command upon it. The other is that, his superficial appearance,
in spite of
he is a so-called slave of the huge page-
turning machine without any command upon it. In our CAI Centre,
Faculty of Human Sciences at Osaka University,
we
have designed so that a learner may be able to use the computer system as his own calculating and electronic data-processing several commands.
tool
with his
348
Such a learner-centered pedagogical of principles
of software development
i) A special BASIC-like a natural
thought of design requires
a set
in the following way;
language should be developed which is close to
language and easy to be mastered by a learner at his terminal.
The learner would be able to master this language even during his first lesson of regular subjects gramme.
guided by a well-prepared
This language called MAPS is especially
learner studies mathematics,
statistics,
mathematical models of social sciences.
step-by-step pro-
convenient when the
natural sciences,
and
some
When it is necessary for him
to solve a calculating problem during his learning of these subjects, he can use it by keying in a simple programme
of his own at his key-
board. (Example No.
I)
Calculation of standard deviation in a course of "Statistics" After keying
in a command
following an example i0
DATA
20
SD
30
PRINT
40
END
The last statement
#MAPS, he is guided to programme his own by
in the programme
as follows;
3,4~5,6,7,
is necessary
to inform the computer
that the pro-
gramme is over. Then if he keys in RUN in his keyboard,
the computer starts to calculate
the standard deviation of the set of the numbers,
and prints out the
result at his terminal. Next the lesson programme may suggest for the learner to set his own data and calculate
the standard deviation through his programme.
He may key in his statement as follows; I0
DATA
13,14,15,16,17,
i0
DATA
i, 3, 5, 7, 9,
or
Stimulated his creativity
(space is neglected)
in this way and guided by a meaningful pro-
gramme prepared by an experienced author, he may feel that he can use the computer at his will. He may also be well motivated
in the learning
at the terminal of the computer system and later in the non-computer based learning situations. From the standpoint of creativity development programming
for the computer-based
this means
that lesson
learning system supported by such
349
a language
as MAPS
creativity which
is a new exploration
is not found before
field of instruction. based
learning
traditional
system is required
bined;
learning,
system
learning
not to repeat
for
in the
for the computer-
a mere CAI version
requirement
namely
(TSS)
system.
time between keying
of
reinforcement,
for the system designer
a) a programme
moving
principle
asks
for
the time
of the computer-based
system two ways
is moved by signals
and the
should be kept
of a psychological
immediate
In our operation
a timer controls
in of his answer
of the results by the computer
This essential
sharing
an advent of the computer
The author of lesson programmes
2) The learner's waiting
efficient
development
lesson plans.
output of knowledge minimum.
of curriculum
of moving were com-
of input and output,
of jobs every 500 ms. At present
does not feel any sense of being kept waiting
and b)
a learner
at all, because
the delay
is less than 1 second. 3) Each terminal be executed memory
is independently
simultaneously.
(2.5 mega words),
immediately.
and called
(data transfer
4) If a learner wants the definition
this by using his command (Example No.
(MA; syn.
The level of mental
is prepared
and stored also in the disk. He can do
HINT.
in a learner's
references
key word,
Intelligence development
terms or any infor-
for college
students.
e. g. "MENTAL AGE" or "MA"
age)
expressed
in a specific
the learner wants
tion of a question
of technical
#SEARCH.
or adult for that level
a command
which
#SEARCH.
of definitions
Key in the registered
5) When
(20 kilo-words)
2) retrieval
Key in a command
age
can
to do so, he can ask for
terms out of a glossary,
mation of this sort including
Mental
lessons
are stored in a disk
for into the CPU
it and he is permitted
of technical
and different
speed = 64,000 w/s)
by the author of the programme
Information
processed
The lesson programmes
in terms of the average child
intelligence
some help out of the computer
in a programme,
for the solu-
he may ask for a hint by keying
If it is prepared befoehand
typewriter.
test used.
In case not,
by the author,
the message
in
it is put
is printed
out
350
to the effect.
The problem of hint or over-hint
is still a difficult
issue of pedagogical
it is left to the author's 6) When a learner wants terminal
in the room,
some help of a proctor who
he can key in the command
3)
Help message
for the proctor,
12
So in our Centre
is seated at his
HELP.
Then the message
typewriter with the learner's code,
( A-TYPE
(Here 12 is the learner's
) ,3,
and A is a typewriter
7) A learner if he wants
can review to do so.
this also by pushing ally attached
and
come to help the learner.
(Example NOo *** HELP
sciences.
judgement.
is printed out in the proctor's _the proctor will
in lesson programmes
code,
code.)
the past frame of the lesson by his command,
If the frame
is just the previous
one of the eight
to the regular
keyboard
one, he can do
function keys which were especifor this purpose.
(Example No.4) Review of Slide No.
12 for 60 seconds.
Key in a command
#MAPS.
I0
SLD 12 TIME 60
20
END
Then key in RUN in his keyboard. for 60 seconds.
case of VTR too, where i0
The Slide No.
12 will be projected
This way of review can be done quite similarly a time element
is not necessary
VTR 12
Then VTR No.
12 will be shown and stoped when
it is finished.
8) A learner
can challenge
frames
he is qualified
for more difficult
in the way of m u l t i - t r a c k
lification based upon a learner's judgement
9) A learner
history
and his strategy
by ability of learning
is up to
the programme.
The proctor
the number
right answers,
that of wrong
answers,
answers
the
when his
is up to the author of
can also do it at the learner's
of right
The qua-
of programming.
The format of evaluation
wrong
answers,
if
must be pre-
levels.
can call for the result of his achievement,
lesson is finished. In general,
of the lesson,
to do so. For this the lesson programme
pared beforehand author's
in the
as follows;
terminal.
per cent of
are to be typed out.
351
i0) The object tape of a lesson programme need not to be punched out. It is executed
in a "compile
and go" way. This is very efficient
for
programmers. ii) The software modular
12) The learner telephone periment
can be extended by adding new outer subroutines
in
systems. can access
networks
to the systems
through accoustic
from remote terminals
coupler and interfaces.
by
This ex-
is now under way.
These principles also evaluation
are the leading
ideas of designing,
criteria of our software
under these principles learning processes
systems.
are to serve better
of the learner's
flowcharting,
to optimize
meaningful
and
Software designed the teaching-
development.
PORTABILIT%T UND OKONOMIE ALS IMPLEM~NTIERUNGSGESICHTSPUNKTE BEI CUU-SYSTEMEN
Claus Endres gechenzentrum der Universit~t Erlangen-Nfirnberg
Zusammenfassunl! Das seit 197o am Universit~tsrechenzentrum Erlangen eingesetzte CUU-System PUMA/I/wird auf andere Computersysteme flbertragen, wobei auf die Erhaltung der Okonomie des Systems besonderer Weft gelegt wird. Dies wird insbesondere dutch eine mit geringem Aufwand Qbertragbare Generierung yon Maschinencode erreicht. Das System kann eine Multiaccessverwaltung unabh~ngig yon einer entsprechenden Leistung des jeweiligen Betriebssystems durchffihren. Eine Zweiteilung des Systems mit Compilierung auf einem Gro~rechner und Ablauf der compilierten Lehrprogramme auf einem Kleinrechner ist mSglich. I. Motivation der Arbeit Die ~bertragbarkeit der mit gro~em Aufwand entwickelten Teachware ist ein wesentliches Problem des CUU; es mu~ gel~st werden, ehe an eine weitere Verbreitung zu denken ist. Als M~glichkeiten bieten sich dazu an die Verwendung - einer "prim~ren Autorensprache" einer - eventuell maschinell
(d.h. Abfassung des Lehrprogramms in
- in die ~blichen CUU-Sprachen fibersetz-
baren Zwischenspraehe /2/)° - einer "normalen" Programmiersprache
(z.B. APL, BASIC, FORTRAN)
fur Lehrprogramme oder - portabler CUU-Systeme. Bei einer primiren Autorensprache
ist im allgemeinen bei einem 0bergang
auf ein anderes Computersystem das gesamte Lehrprogramm neu zu codieren, au~erdem sind komplexe Lehrstrategien in einer derartigen Sprache kaum zu beschreiben;
solche Formulierungen von Lehrprogrammen k~nnen anderer-
seits sehr gut gleichzeitig zur Dokumentation dienen. Bei normalen Programmiersprachen
tritt im allgemeinen entweder durch vor-
gegebene Rahmenprogramme eine starke Festlegung auf starre Programmschemata ein oder der Aufwand zur Erstellung eines Lehrprogramms
ist erheb-
lich grS~er als bei Verwendung einer speziellen CUU-Sprache.
Gfinstig fur
weiterffihrende Experimente wirkt sich aus, da~ keine Lehrstrategie bevorzugt wird.
353
In speziellen CUU-Systemen ist die Autorensprache den Problemen des CUU angepa$t, so dag sie leicht erlernbar und die Programmerstellung einfach ist. Der Nachteil portabler CUU-Systeme liegt in der oft sehr mangelhaften Effektivit~t, was sich in schlechtem Zeitverhalten oder grogen Arbeitsspeicheranforderungen
~uSert.
Eine Standardisierung der Hard- und Software ffir CUU ist unseres Erachtens zum gegenw~rtigen Zeitpunkt weder mSglich noch wGnschenswert. 2. Beschreibung des Systems PUMA-2 Aufbauend auf den Erfahrungen, die in den letzten Jahren mit dem CUUSystem PUMA gewonnen wurden, wird zur Zeit am Universit~tsrechenzentrum Erlangen PUMA-2 implementiert.
Im folgenden wird das Konzept dieses
portablen CUU-Systems vorgestellt, das bei Obertragung auf unterschiedfiche Computersysteme einen 8konomischen Einsatz gestattet. Wesentliche Grundlage einer effektiven Darbietung yon Lehrprogrammen mit grogem Rechenaufwand - etwa fGr Simulation - ist die 0bersetzung des Quellenprogramms Computers.
in unmittelbar ausf@hrbaren Maschinencode des jeweiligen
Gegen~ber einem rein interpretativen System (wie z.B. PLANIT
/3/) ergeben sich dadurch Geschwindigkeitsgewinne Iooo, gegenGber Systemen mit Zwischencode
bis zu einem Faktor
(wie z.B. LEKTOR /4/) etwa ein
Faktor Io. Aus diesem Grund verwendet PUMA-2, sofern es das jeweilige Computersystem erlaubt
(siehe Tabelle I), eine Maschinencodegenerierung,
im anderen Fall wird ein Zwischencode erzeugt. Der generierte Code wird -
zu Segmenten zusammengefa~t - auf Dateien gehalten, beim Ablauf des
Lehrprogramms eingelesen und im Falle des Maschinencodes fOhrt bzw. bei Zwischencode interpretiert.
Maschinentyp
Maschinencode durch FORTRANUnterprogramme
Maschinencode durch AssemblerUnterprogramme
direkt ausge-
Zwischencode
Burroughs B67oo
X
CD 3Loo
XX
X
X
CD CYBER 7o
XX
X
X
IBM 37o
XX
X
X
PDP
XX
X
X
XX
X
X
XX
X
n
Siemens 4oo4 TR 44o
Tabelle I
Beispiele fur CodegenerierungsmSglichkeiten schiedenen Computersystemen
bei ver-
354
Ein effektiver Einsatz des CUU-Systems auch auf kleineren Rechenanlagen ohne Timesharing-Betriebssystem macht es notwendig, da~ der Ablaufteil des CUU-Systems eine eigene Vielfachzugriffsverwaltung enthglt, d.h. mehrere Terminals quasi gleichzeitig bedienen kann. !st ein Timesharingsystem vorhanden, wird jedem Terminal eine Kopie des Ablaufteils zugeordnet; auch hier kann jedoch die Betriebsart als Multiaccesssystem g~nstiger sein (siehe Tabelle 2).
l
Mas chinentyp
Multiaccess im CUUSystem
V e r w e n d u n g des T i m e sharing-Systems
Burroughs B67oo X X
IBM 37o Siemens DP n R 44o
Tabelle
X
X
X
X
X
X
l abh~ngig vom Betriebssystem
X
2
M~gliche Betriebsarten bei verschiedenen Computersystemen (ohne Inanspruchnahme yon Systemprivilegien)
Die Autorensprache des Systems PUMA-2 entspricht im wesentlichen der des Vorg~ngersystems, es handelt sich um eine FORTRAN-~hnliche Sprache mit Framestruktur. Beibehalten wurde die Verteilung der im CUU-System gehaltenen Information auf mehrere, jeweils Lehrprogrammen bzw. Sch~lern zugeordnete Dateien, was sich (insbesondere im Hinblick auf die Erhaltung des Informationsbestandes Nber l~ngere Zeit hinweg) sehr bew~hrt hat. Dadurch wird auch vermieden, da~ durch parallele Bearbeitung einer Datei Inkonsistenzen entstehen. P U ~ - 2 gliedert sich in Lehrer-, Sch~ler- und Verwaltungsteil. Dabei abernimmt der Lehrerteil die Erstellung der den einzelnen Lehrprogrammen zugeordneten Dateien, die Eingabe und Korrektur der Lehrtexte und die Compilierung der Lehrprogramme. Der Sch~lerteil bearbeitet die den Sch~ler zugeordneten Dateien und aberwacht und steuert die Darbietung der Lehrprogramme, d.h. er liest die vom Lehrerteil erzeugten Codesegmente, f~hrt sie aus und gibt die darin entsprechend der Sch~lereingabe ausgew~hlten Lehrtexte an das Schalerterminal aus.
355
Der Verwaltungsteil gung, Erstellung
dient zur Vergabe und L~schung der Zugriffsberechti-
yon Listen des Standes der einzelnen
tung der statistischen und insbesondere
Aufzeichnungen
einschlieBlich
auch zur Durchf~hrung
SchUler, Auswerder SchOlereingaben
der Datensicherung
auf Magnet-
band. 3. Implementierung
von PUMAI2
PU~-2
aufgebaut,
ist modular
Implementierungs-Sprache
FORTRAN /5/. Zur Portabilit~t -
-
Parametrisierung Schnittstellen
yon Einzelroutinen zu elementaren
- Schnittstellen
ist genormtes
sind welter notwendig: Betriebssystemfunktionen
zur Codegenerierung
- eine Schnittstelle
und
zur ParameterUbergabe
zwischen Lehrprogrammcode
und SchOlerteil. Die Parametrisierung
geschieht
Werten - z.B. fur Wortl~nge, BlScken.
Die so parametrisierten
der Syntaxanalyse analyse
durch Setzen yon maschinenabh~ngigen
Bytelgnge
im Sch@lerteil
verwendet
werden.
Dateiverwaltungsfunktionen gung yon Programmen.
umgehen.
mUssen im allgemeinen Assembler-
Dabei handelt
es sich um die elemen-
auf Standardmedien
Massenspeicherdateien
und der Antwort-
und sollen die fehlende Normung yon
Systemfunktionen
geschrieben
taren Ein-/Ausgabeoperationen ausgabe),
im Lehrerteil
der Zeichenverarbeitung
F~r die elementaren unterprogramme
- in COMMON-
Routinen werden vor allem im Bereich
der Autorensprache
FORTRAN bezOglich
und Zeichensatz
und Terminals,
(Karteneingabe,
Drucker-
um die grundlegenden
und um die Anschl0sse
fur Beginn und Beendi-
Alle diese Routinen bestehen
jeweils nur aus wenigen
Befehlen. Die Schnittstellen
zur Codegenerierung
die Einzelprogramme Befehlssequenzen verwaltung
generieren
parametrisierte
den. Diese Codegenerierung werden,
Sch0lerteil
so gew~hlt,
Programme
yon Zwischencode
Lehrprogramms
kurze wet-
in FORTRAN geschrieben
(z.B. TR 44o)
sind Assembler-
sind die an diesen yon PUMA-2 ent-
zwischen Lehrprogrammcode
den Einsprung
daS
und Segment-
Routinen verwendet
im Standard-Material
zur Parameter0bergabe
hat nur die Aufgabe,
des Obersetzten
fur Abspeicherung
kann im allgemeinen
FUr die Erzeugung
zu verwendenden
Die Schnittstelle segmente
mNssen, wobei
maschinenunabh~ngige
nur bei Computern mit Typenkennung
routinen n6tig. Stellen halten.
sind ebenfalls
nut geringen Umfang haben und genau definierte
und
in die Maschinencode-
und den Anschlu~
der Routinen
356
des Sch@lerteils bei Aufruf aus den Codesegmenten durch Simulation der Parameter~bergabe bei einem FORTRAN-Funktionsaufruf ist ein Assemblerunterprogramm
durchzufUhren.
Dazu
zu schreiben; wird im CUU-System mit
maschinenunabh~ngigem Zwischencode gearbeitet, tritt an diese Stelle ein im Standardmaterial yon PUMA-2 enthaltenes FORTRAN-Programm,
das
im wesentlichen aus einem Sprungverteiler und den Aufrufen der einzelnen Routinen besteht.
4. ~konomie des PUMA-2-S~stems Bei der Betrachtung der ~konomie eines CUU-Systems sind verschiedene Aspekte zu berUcksichtigen: Rechenzeitbedarf des Systems Arbeitsspeicherbedarf Anforderungen an spezielle Peripherie Implementierungsau£wand Aufwand fur Teachware-Erstellung und -Wartung Aufwand f~r Teachware-0bernahme. Durch die m6gliche Erzeugung von Maschinencode
ist der Rechenzeitbe-
darf yon PUMA-2 gerade bei rechenintensiven Anwendungen,
die bisher im
CUU kaum m~glich waren, entschieden kleiner als der anderer portabler Systeme; bei einfachen Programmen, die zum gro~en Teil aus Aufrufen weniger Standardroutinen bestehen,
ist der Unterschied allerdings ge-
ringer, hier ist jedoch stets der gesamte Zeitbedarf klein. Die Arbeitsspeicheranforderungen
des Sch~lerteils yon PUMA-2 sind stark
abh~ngig yon der Anzahl der zu bedienenden Terminals, da fur jedes ein Ein-/Ausgabe-Puffer notwendig und ausreichend Platz zum Aufbewahren von Codesegmenten und Schfilerinformationen wfinschenswert ist. Hier wirkt sich die eigene Multiaccessorganisation
g~nstig aus, wenn nicht ein
au~ergew6hnlich leistungsf~higes Time-sharing-Betriebssystem f@gung steht.
zur Ver-
Insgesamt erscheint ein Einsatz auf einem Rechner mit etwa
64 K Bytes Arbeitsspeicher und 8 Megabytes Hintergrundspeicher sowie einem Magnetband bei 16 Terminals befriedigend m6glich.
Die Obersetzung
der Lehrprogramme kann dabei auf einem anderen Rechner erfolgen, wenn der Compiler ohne Segmentierung zu gro~ ist und es daffir keine einfache L6sung gibt. Das PUMA-2-System ben~tigt keine spezielle Peripherie, es sind sowohl Fernschreiber,
fernschreiberkompatible
Sichtger~te und schnelle Displays
verwendbar, sofern eine Mindestzeilenl~nge yon 50 Zeichen und mindestens 20 Zeilen am Bildschirm vorhanden sind. Diese Einschr~nkungen k~nnen abgeschw~cht werden, wenn auf die Benutzung fremder Teachware verzichtet
357
wird. Zur 0bersetzung von Lehrprogrammen sind Standard-Ein-/Ausgabeger~te notwendig, da dies im Stapelbetrieb geschieht. Der 0bertragungsaufwand yon PUMA-2 bleibt gering, da alle Schnittstellenprogramme nur elementare,
genau definierte Funktionen durchfNhren mNssen;
zu Testzwecken kann darNber hinaus auf Maschinencodeerzeugung
verzichtet
und zun~chst mit den vorhandenen Routinen f~r Zwischencode gearbeitet werden. Die Teachware-Erste!lung und -Wartung ist nach unseren Erfahrungen durch die Arbeit im Stapelbetrieb und die MSglichkeit,
gezielt nur einzelne
Frames eines Programms zu ~ndern, auch bei groSen Lehrprogrammen noch einfach und bequem durchzufNhren. Da PUMA obendrein leicht erlernbar ist und der 8bersetzer eine gute Fehlerdiagnostik besitzt, kann auch ein Autor ohne Vorkenntnisse nach kurzer Zeit in dieser Sprache programmieren. Die
Obernahme
tionen
in PUMA
ist bei Einhalten
und bei
Verzicht
funktionen Wichtig
(offenes
f~r einen
Version
yen
Computer
Ende
der
yon
PUMA
entsprechen,
3 Jahren
anderen
(insbesondere
leicht
Einsatz
insbesondere
yon
und
BildschirmgrS~e)
im Dauerbetrieb
in Erlangen praktisch
Sonder-
mSglich.
zur Datensicherung,
einen
Installa=
installationsspezifischen
Sprache)
langfristigen
und Magnetplatten
~ber
Lehrprogramme
der Konventionen
auf Benutzung
Verwaltungsroutinen
seit
gesckriebene
trotz
sind die
der
auch
die
bisherigen
Hardware-Fehlern
stSrungsfreien
an
CUU-Betrieb
ermSglichen.
Literaturverzeichnis /I/ Endres,
C.:
PUMA-Programmierter
Mitteilungsblatt M~rz /2/
Ripeta,
/3/
System
P.:
A concept
Development Monica
Schmitt, Systems des
Unterricht
RZ d. Universit~t
unter
CD 33oo
MASTER.
Erlangen-Nfirnberg,
Nr.
13,
1973.
Santa /4/
des
A.:
for
a Primar F Author's
Corporation:
ICU System
Language. Program
Freiburg
1971.
Description.
197o. Zum Entwurf
eines
fur RechnergestGtzten
Instituts
f~r
Informatik
flexiblen
und portablen
Unterricht. der Universit~t
1972. /5/ USA Standard FORTRAN. USAS X3.9 - 1966.
Interner
SoftwareBericht
Karlsruhe,
Nr.
7
September
ZUR P O R T A B I L I T ~ T UND A D A P T A B I L I T ~ T VON
RGU - SYSTEMEN
K. D~rre~ H. Hummel
I, EINFOHRUNG Sieht man sich heute auf dem Gebiet des R e c h n e r g e s t ~ t z t e n U n t e r r i c h t s um,
so findet man,
dab f~r die T e a c h w a r e - E n t w i c k l u n g
sehr viel Zeit
und Geld a u f g e w e n d e t w i r d und t r o t z d e m keine breite A n w e n d u n g s b a s i s (z. B. A u s t a u s c h b a r k e i t ) ist die N o t w e n d i g k e i t ,
e r r e i c h t wird.
Ein w e s e n t l i c h e r G r u n d d a f ~ r
Lehrstoffe parallel
fur sehr u n t e r s c h i e d l i c h e
A u t o r e n s p r a c h e n und R e c h n e r k o n f i g u r a t i o n e n e r s t e l l e n zu m~ssen,
ohne
daS h i e r z u ein AnlaB von d i d a k t i s c h e r oder m e t h o d i s c h e r Seite best~nde. Eine B e w [ I t i g u n g dieses Dilemmas, b a r k e i t von L e h r p r o g r a m m e n , (i) Man einigt f~r RGU-Zwecke)
d. h. das E r r e i c h e n der A u s t a u s c h -
kann auf v e r s c h i e d e n e Arten gelingen:
sich auf eine A u t o r e n s p r a c h e
(h@here P r o g r a m m i e r s p r a c h e
und stellt f~r alle infrage k o m m e n d e n Rechner ~ b e r s e t -
zer zur Verf~gung.
Diese M @ g l i c h k e i t muB im w e s e n t l i c h e n
aus folgenden
Gr~nden u n b e r ~ c k s i c h t i g t bleiben: - Der A u f w a n d fur die B e r e i t s t e l l u n g yon U b e r s e t z e r n ist viel zu groB. - Die E r s t e l l u n g und E i n h a l t u n g eines S t a n d a r d s ist zu schwierig.
(Es
gibt H b e r h a u p t nur zwei P r o g r a m m i e r s p r a c h e n mit a k z e p t a b l e r Standardisierung.) - Eine
" S u p e r " - S p r a c h e w~re mit S i c h e r h e i t zu k o m p l e x und damit zu un-
handlich.
Sie w~rde an s p e z i e l l e n R G U - B e d ~ r f n i s s e n vorbeigehen.
(2) Die V e r w e n d u n g e i n e r vorhandenen, w e i t v e r b r e i t e t e n h ~ h e r e n P r o g r a m miersprache
als A u t o r e n s p r a c h e ,
bei der die fur RGU w e s e n t l i c h e n
Sprach-
e l e m e n t e durch p r o z e d u r a l e A u f w e i t u n g e r z e u g t werden, w~re e b e n f a l l s eine M~glichkeit. versprechend,
Doch auch dieser L ~ s u n g s w e g ist nicht sehr e r f o l g -
da hier z u m i n d e s t die letzte B e m e r k u n g von Punkt
(i) zu-
tr~fe und eine solche Sprache nur in g e r i n g e m MaBe auf die I n t e n t i o n e n von L e h r p r o g r a m m a u t o r e n
z u g e s c h n i t t e n w e r d e n k~nnte.
(3) Legt man den B e t r a c h t u n g e n n i c h t die A u t o r e n s p r a c h e , der Sprache
zugeh~rige S o f t w a r e - S y s t e m zugrunde,
L6sung des Problems
sondern das
so e r g i b t sich eine
(die nach e i g e n e n E r f a h r u n g e n mit v e r n ~ n f t i g e m Auf-
359
wand zu realisieren ist und nicht die vorstehend angesprochenen M~ngel aufweist), wenn dieses System ~ortabel ist, d. h. "leicht" auf verschiedene Rechnerkonfigurationen
~bertragbar,
ist, d. h. anpaBbar an Benutzerw~nsche
und wenn es adaptibel
in bezug auf Austausch, Weg-
nahme und Hinzuf~gen yon Randbedingungen. Im folgenden soll diskutiert werden, wie und wie weit sich Portabilit~t und Adaptabilit~t bei RGU-Systemen erreichen lassen.
2, PORTABILITAT Die "ideale" Portabilit~t,
die ein einfacher physikalischer Transport
der Hardcopy eines Programmes von einem Rechner zum andern w~re,
schei-
tert bereits an Trivialit~ten wie Benutzernummer und Job-Control-Language. Von Portabilit~t kann ~berhaupt nicht gesprochen werden, wenn ben~tigte Komponenten in der Rechnerkonfiguration
v~llig fehlen, z. B.
kann kein auf Dialog abgestelltes Programm
auf einen Rechner ohne
Dialogstationen ~bertragen werden. stellt Mindestanforderungen
(RGU!)
Das heist: Jedes Programmiersystem
an die verf~gbare Hardware.
Es sollte zwar
immer die M~glichkeit beinhalten, Modifikationen zuzulassen schreiber anstelle eines Bildschirms),
(z. B. Fern-
jedoch ist auf gewisse Kompo-
nenten nicht zu verzichten. Allgemein betrachtet sind die Probleme, treten, nicht maschinenunabh~ngig
die bei Ein- und Ausgabe auf-
zu l~sen, da sich die Ger~teeigen-
schaften nicht eliminieren und nur sehr schwer parametrisieren Es sollte deshalb der Ein-/Ausgabe-Teil
riert werden, wobei auf eine saubere Schnittstellendefinition ten ist. Nur dann ist gew~hrleistet,
lassen.
vom allgemeinen Programm sepazu ach-
dab eine ."Ubertragbarkeit" mit
annehmbarem Aufwand zu schaffen ist. Als weitere Portabilit~tsprobleme
ergeben sich:
- Verf~gbarkeit der Programmiersprache dem Gastrechner,
(Implementierungssprache)auf
in der das Software-System geschrieben ist;
- spezifische Eigenschaften der Rechnerstruktur wie Wortlinge, und Art der Register, -
Zahlbereichsgrenzen
spezifische Eigenschaften der Betriebssysteme mentierung,
Speicherstruktur
griffsprobleme
Anzahl
und Adressierung; wie Timesharing,
(teilweise auch hardwarebedingt),
SegZu-
auf Speicher und File-Handling allgemein.
Durch die Wahl einer h~heren Programmiersprache
als Implementierungs-
360
sprache sind einige dieser P r o b l e m e u n m i t t e l b a r gel~st, es w i r d eine Sprache gew~hlt, ein S t a n d a r d existiert,
vorausgesetzt~
die ~berall v e r f ~ g b a r ' i s t und f~r die
der t a t s i c h l i c h e i n g e h a l t e n wird.
Diese Bedin-
gungen e r f ~ l l e n im A u g e n b l i c k nut COBOL und F O R T R A N IV, wobei C O B O L unter a n d e r e m aus E f f i z i e n z - und A u f w a n d s g r ~ n d e n w e n i g e r in Frage kommt. A l l e r d i n g s mud auch F O R T R A N IV als "Notl~sung" B. keine d i r e k t e n Hilfen dem
(in F O R T R A N IV implementierten)
h a n d l i n g aufzubauen~ genen
(system-)
internen
S y s t e m ist daher ein eigenes String-
Zeichencode. festgelegt)
den j e w e i l i g e n m a s c h i n e n i n t e r n e n
Informationen
uber K o n v e r t i e r u n g s t a b e l l e n
zu erreichen,
Zeichencode m@glich.
mud in die n o t w e n d i g e n P a c k u n g s - und Bit-
die W o r t l i n g e des Rechners als P a r a m e t e r einge-
hen° W e r d e n bei P a c k u n g a r i t h m e t i s c h e O p e r a t i o n e n benutzt,
so ist zu
dab bei m a n c h e n R e c h n e r n nicht die gesamte W o r t l ~ n g e
ne I n t e g e r z a h l bits eines
(z.
ist so ein leichter A n s c h l u D an
S p e i c h e r u n g yon Texten und p r o g r a m m s p e z i f i s c h e n
manipulationsroutinen
beachten,
da z. In je-
Das w i r d am e i n f a c h s t e n e r r e i c h t durch e i n e n ei-
B. dutch D A T A - A n w e i s u n g e n
Um eine ~ k o n o m i s c h e
a n g e s e h e n werden,
fur T e x t v e r a r b e i t u n g a n g e b o t e n werden.
zur V e r f ~ g u n g
48 b i t - W o r t e s
steht
f~r ei-
(z. B. w e r d e n bei der B 6 7 0 0 nut 39
f~r die I n t e g e r d a r s t e l l u n g verwendet!).
Un-
ter d i e s e m Aspekt bringt die V e r w e n d u n g a r i t h m e t i s c h e r O p e r a t i o n e n eine v o l l s t i n d i g e M a s c h i n e n u n a b h ~ n g i g k e i t
von Text- und B i t m a n i p u l a t i o -
nen~ Scheut man den A u f w a n d der oben b e s c h r i e b e n e n Methode, eine andere M 6 g l i c h k e i t :
so gibt es noch
Da in fast jedem F O R T R A N - S y s t e m B i t m a n i p u l a -
tionen ~ber S y s t e m p r o z e d u r e n
(Intrinsics)
zur V e r f ~ g u n g stehen, kann
man die T e x t m a n i p u l a t i o n e n
in U n t e r p r o g r a m m e
t r i n s i c s v e r w e n d e t werden.
Auf diese Weise kann man leichte
Speichergewinne
legen,
in denen diese In-
g e g e n ~ b e r der anderen Methode erreichen.
muB abet eine - bei e x a k t e r S c h n i t t s t e l l e n d e f i n i t i o n mentation akzeptable
Zeit- und
Allerdings
und guter Doku-
- E i n s c h r i n k u n g der P o r t a b i l i t i t in Kauf genom-
men werden. Bei den in e i n e m R G U - S y s t e m u n e r l i D l i c h e n cher
(Platten, Binder)
reichen,
Zugriffen auf externe Spei-
ist eine M a s c h i n e n u n a b h ~ n g i g k e i t nicht zu er-
da nur s e q u e n t i e l l e
Dateizugriffe
in F O R T R A N IV s t a n d a r d i s i e r t
sind und die S p e i c h e r v e r w a ! t u n g der M a s c h i n e b e r ~ c k s i c h t i g t w e r d e n muB°
Da a l l e r d i n g s p r a k t i s c h jedes B e t r i e b s s y s t e m direkte S p e i c h e r -
zugriffe erm@glicht, lativ kurzes,
kann dieses P r o b l e m gel~st w e r d e n dutch ein re-
s e p a r i e r t e s und leicht dem j e w e i l i g e n B e t r i e b s s y s t e m an-
zupassenden Unterprogramm,
das v o l l s t ~ n d i g die Scb~eib- und L e s e f u n k -
361
tionen, also den gesamten Verkehr mit den externen Speichern, ~bernimmt. Alle anderen Funktionen der Dateiverwaltung k~nnen vom Programm selbst vorgenommen werden, ohne spezielle Eigenschaften des Betriebssystems ber~cksichtigen zu m~ssen. Jedoch sind die Blockl~ngen der Datei bei einer notwendigen Segmentierung m~glichst durch Parameter der Segmentierung der realen Speicher anzupassen. Probleme, die Register und Adressierung mit sich bringen k~nnen, werden durch die Wahl yon FORTRAN IV gel~st, nicht jedoch das Problem der Zahlbereichsgrenzen. Da aus AufwandsgrHnden zu empfehlen ist, die Arithmetik des Gastrechners zu benutzen, muB bei allen Rechnungen ein ~berschreiten der Zahlbereichsgrenzen
(overflow) verhindert werden; denn
sonst w~re der Abbruch des FORT~qAN-Programme~ und damit ein Zusa~menbruch des RGU-Systems die Folge.
3, EFFIZIENZFRAGEN Eng verbunden mit der Forderung nach portablen Systemen ist die Frage nach der Effizienz solcher Systeme. Dieses Problem muB beim Entwurf wesentlich ber~cksichtigt werden. Ein rein interpretatives System wird f~r RGU wegen "ung~nstigen" Zeitverhaltens im allgemeinen nicht in Frage kommen. Eine akzeptable L~sung des Zeitproblems ist z. B. die Trennung in einen Ubersetzer, der ein Lehrprograrma in einen Zwischencode ~bersetzt, und ein Laufzeitsystem, das diesen Zwischencode
(zu-
sammen mit Dialogeingaben) verarbeitet. Das Zeitverhalten h~ngt dabei im wesentlichen ab v o n d e r
Konstruktion des Zwischencodes, dem Aufbau
des Interpretierers ~nd der Verwaltung der "systemeigenen" Dateien. Sofern die Dateiverwaltung zufrie@enstellend gel~st ist
(im wesent-
lichen bedeutet das eine Vermeidung h~ufigen Wechselns yon Bl~cken w~hrend der Laufzeit), lassen sich mit einem solchen Aufbau Antwortzeiten erreichen, die weit unter den Bedienungszeiten des RGU-Benutzers liegen. Diese Aussage gilt ebenfalls, wenn der Interpretierer in einer h6heren Programmiersprache, etwa FORTRAN, geschrieben ist. Wesentlich ist auch, dab der Interpretierer im Speicherplatzbedarf "klein" gehalten werden kann, und damit gegebenenfalls mehrere Exemp%are ~m Kexn ~ speicher verfHgbar sind.
4, ADAPTABI LI T~T Die letzte Bemerkung, das Laufzeitsystem klein zu halten, ~st auch relevant bei Ubernahme des Systems auf kleinere Rechner. D~ese Frage muB
362
bei der S y s t e m k o n z e p t i o n in der Weise b e r ~ c k s i c h t i g t werden,
dab be=
stimmte Teile des P r o g r a m m s e i n f a c h w e g z u l a s s e n oder auszutauschen sind. N a t ~ r l i c h gehen dem B e n u t z e r dabei b e s t i m m t e F u n k t i o n e n des A u s g a n g s systems verloren.
Eine derartige A n p a B b a r k e i t des P r o g r a m m i e r s y s t e m s
an die B e n u t z e r g e g e b e n h e i t e n und - a n f o r d e r u n g e n w i r d als A d a p t a b i l i t ~ t bezeichnet.
Neben der P o r t a b i l i t i t ist die A d a p t a b i l i t ~ t w e s e n t l i c h
f~r einen groBen A n w e n d u n g s b e r e i c h .
Um adaptible P r o g r a m m e
zu erstel-
len, sind u. a. folgende Punkte zu beachten: = Es sollter wie oben angedeutet, duren
(Benutzerfunktionen)
neue hinzuzuf~gen.
m ~ g l i c h sein, e i n g e b a u t e Systemproze-
ohne groBen A u f w a n d w e g z u l a s s e n oder auch
(Wenn die A u t o r e n s p r a c h e die M ~ g l i c h k e i t bietet,
kann im S y s t e m ein Ersatz der den K e r n s p e i c h e r b e l a s t e n d e n durch B i b l i o t h e k s p r o z e d u r e n chern liegen.
v o r g e s e h e n werden,
In d i e s e m Sinne hat der E n t w u r f einer A u t o r e n s p r a c h e
E i n f l u B auf die A d a p t a b i l i t i t . )
So!che - b e n u t z e r o r i e n t i e r t e
p r o z e d u r e n k ~ n n e n sein A n t w o r t a n a l y s e r o u t i n e n , tionen~ T e x t m a n i p u l a t i o n e n , - Die Gr~Ben von Feldern, tabe!le b e i m Ubersetzer,
m a t h e m a t i s c h e Funk-
die als A r b e i t s b e r e i c h e dienen
(z. B. Symbol-
W o r k s p a c e und P a g i n g b e r e i c h beim Interpretie-
nissen yon L e h r p r o g r a m m e n ,
so dab das S y s t e m den E r f o r d e r -
etwa b e z ~ g l i c h Platzbedarf,
kann. W e n n die I m p l e m e n t i e r u n g s s p r a c h e n a m i s c h e Arrays verf~gt,
- System-
u. ~.
rer) , m ~ s s e n e i n f a c h zu ~ndern sein,
metersatzes
Intrinsics
die auf e x t e r n e n Spei-
(z. B. FORTRAN)
angepaBt werden nicht ~ber dy-
so k a n n dieses P r o b l e m mit Hilfe eines Para-
gel~st werden.
- Es sollte m ~ g l i c h sein, den jeweils auf den e i n z e l n e n Ger~ten verf~gbaren Zeichensatz roll auszusch~pfen, bung zu nutzen. vermindertem
also auch GroG- und K l e i n s c h r e i -
A n d e r e r s e i t s mug das System mit e i n g e s c h r ~ n k t e m oder
Zeichensatz e b e n f a l l s
leicht r e a l i s i e r e n dadurch,
arbeiten k~nnen.
dab man die M 6 g l i c h k e i t
Dies l~Bt sich zur Eingabe yon
A b b i l d u n g s t a b e l l e n vorsieht. Hier ist die Frage der A n p a s s u n g des Systems an u n t e r s c h i e d l i c h e Ein-/Ausgabegerite
nicht zu vergessen.
P r o b l e m auf wie bei der Portabilit~t, pekt. W e i t e r kann es n ~ t z l i c h sein, len
(Wortsymbolen)
Es tritt dabei das gleiche jedoch unter e i n e m anderen As-
die symbolische
S c h r e i b w e i s e von Befeh-
zu v e r i n d e r n und neu festzulegen,
ligen ~ m e m o t e c h n i s c h e n B e d ~ r f n i s s e n zu entsprechen. mit der oben a n g e s p r o c h e n e n T e c h n i k zu erreichen.
um den jeweiDas ist e b e n f a l l s
363
5, LEITLINIEN ZUR R E A L I S I E R U N G Aus den hier a u f g e w o r f e n e n P r o b l e m e n und den a n g e d e u t e t e n L ~ s u n g s m ~ g lichkeiten kann man folgende L e i t l i n i e n fHr den E n t w u r f und die Imp i e m e n t i e r u n g von p o r t a b l e n und a d a p t i b l e n R G U - S y s t e m e n
fur eine Au-
t o r e n s p r a c h e angeben: W e s e n t l i c h ist die Wahl einer s t a n d a r d i s i e r t e n h~heren P r o g r a m m i e r sprache als I m p l e m e n t i e r u n g s s p r a c h e , nern u b e r s e t z e r v o r h a n d e n sind.
fHr die auf m ~ g l i c h s t vielen Rech-
(Zur "Wahl" steht p r a k t i s c h nur FOR-
TRAN IV~ Mit dem Einsatz einer h~heren P r o g r a m m i e r s p r a c h e nicht nur einige P o r t a b i l i t ~ t s p r o b l e m e rungsfragen)
lassen sich
(z. B. Register- und A d r e s s i e -
e l e g a n t l~sen, sondern es w i r d d a r H b e r hinaus bei der
P r o g r a m m i e r u n g die K o n z e n t r a t i o n
auf die e i g e n t l i c h e n Probleme erm~g-
licht, was eine V e r m e i d u n g von Fehlern b e g ~ n s t i g t und eine k~rzere p l e m e n t i e r u n g s p h a s e bewirkt;
Im-
ferner wird eine f~r P o r t a b i l i t ~ t und
A d a p t a b i l i t ~ t u n e r l ~ B l i c h e gute Progranundokumentation erleichtert. Da die V e r w e n d u n g von FORTRAN g e g e n ~ b e r e i n e r m a s c h i n e n n a h e n Sprache als I m p l e m e n t i e r u n g s s p r a c h e ohnehin schon h~heren Speicher- und Rechenz e i t a u f w a n d mit sich bringt,
ist es ung~nstig,
nen I n t e r p r e t i e r e r zu konzipieren. liegende A u t o r e n s p r a c h e
die zugrunde
in eine m ~ g l i c h s t e i n f a c h a b z u a r b e i t e n d e
s c h e n s p r a c h e vorzu~bersetzen,
Zwi-
was eine T r e n n u n g des Systems in uber-
setzer und L a u f z e i t s y s t e m bedeutet. Zwischencode
ein R G U - S y s t e m als rei-
V i e l m e h r ist es n~tig,
Gelingt es, einen
"passenden"
zu finden und verlagert man aufwendige V e r w a l t u n g s a u f g a -
ben in d e n Ubersetzer,
so kommt man
(wie die E r f a h r u n g e n mit Imple-
m e n t i e r u n g e n von drei v e r s c h i e d e n e n A u t o r e n s p r a c h e n gezeigt haben)
zu
e i n e m f~r RGU-Zwecke recht guten Zeitverhalten. Bei der P r o g r a m m i e r u n g ist es wichtig, eine S t r u k t u r i e r u n g in einzelne, in sich a b g e s c h l o s s e n e P r o g r a m m t e i l e vorzunehmen, deutige F u n k t i o n zukommt,
denen eine ein-
und die nur Hber genau definierte und doku-
m e n t i e r t e S c h n i t t s t e l l e n m i t e i n a n d e r v e r b u n d e n sind. Ein derart modularer A u f b a u sorgt nicht nur f~r ein ~ b e r s i c h t l i c h e s , w a r t u n g s - und t e s t f r e u n d l i c h e s Programm,
sondern ist ~ b e r diese w e s e n t l i c h e n V o r a u s -
setzungen hinaus Grundlage zum E r r e i c h e n von P o r t a b i l i t ~ t und Adaptabilit~t. Es lassen sich drei G r u p p e n von Moduln u n t e r s c h e i d e n U b e r s e t z e r als auch f~r das L a u f z e i t s y s t e m ) :
(sowohl f~r den
364
FUr die P o r t a b i l i t i t ist eine S e p a r i e r u n g der die E i n - / A u s g a b e bet r e f f e n d e n K o m p o n e n t e n notwendig. T r a n s f e r yon L e h r p r o g r a m m e n
Dazu geh~ren Programme,
die den
zwischen E x t e r n - und K e r n s p e i c n e r be-
sorgen und dabei nicht s t a n d a r d i s i e r t e und meist r e c h n e r g e b u n d e n e Operationen tinen,
fir d i r e k t e n D a t e i z u g r i f f benutzen~
W e i t e r sind es Rou-
die die Ein- und A u s g a b e ~ber D a t e n s t a t i o n e n durchf~hren. Hier
spielen spezielle E i g e n s c h a f t e n der Gerite B i l d s c h i r m oder S t e u e r z e i c h e n
(z. B. Zeilenl~nge
fur den Graphik-Modus)
bundene E i g e n s c h a f t e n wie W o r t ! ~ n g e herein, metrisieren
lassen,
auf dem
und r e c h n e r g e -
die sich t e i l w e i s e para-
ferner die A n p a s s u n g des M a s c h i n e n - und Ger~te-
codes an den Interncode des RGU-Systems,
die sich leicht ~ b e r Wand-
l u n g s t a b e l l e n r e a l i s i e r e n l~Bt. - Um A d a p t a b i l i t ~ t - im Sinne von ~ndern, von B e n u t z e r f u n k t i o n e n tio~en
E l i m i n i e r e n und H i n z u n e h m e n
- zu g e w ~ h r l e i s t e n ,
(z. B~ m a t h e m a t i s c h e Funktionen)
m ~ s s e n diese B e n u t z e r f u n k -
w e i t g e h e n d u n a b h ~ n g i g von-
e i n a n d e r sein, do h. sie dHrfen sich nicht g e g e n s e i t i g beeinflussen. Es darf also nur ein lockerer Z u s a m m e n h a n g in d i e s e r Gruppe bestehen, wie er b e i s p i e l s w e i s e unter der V e r w e n d u n g eines Verteilers, H a u p t s y s t e m a n w i h l b a r ist,
r e a l i s i e r t w e r d e n kann.
V e r w a l t u n g dieser M o d u l n durchzuf~hren,
der vom
Um eine sinnvolle
b e d a r f es e i n e r Tabelle,
in
der jede ~ n d e r u n g r e g i s t r i e r t wird. Nicht zu v e r g e s s e n ist ein - speziell diger - V e r e i n b a r u n g s t e i l .
fur die A d a p t i b i l i t i t notwen-
Hier w e r d e n F e l d g r ~ B e n
festgelegt,
und
auch die fur die M a n i p u l a t i o n dieser Felder b e n ~ t i g t e n Parameter, z° B. Zeiger und Begrenzer. wa solche,
W e i t e r e T a b e l l e n k ~ n n e n hinzukommen,
wie et-
die die Z u o r d n u n g yon W o r t s y m b o l e n und i n t e r n e m B e f e h l s -
code erledigen. - AuBer den his hierhin e r w i h n t e n M o d u l n v e r b l e i b e n noch diejenigen, die den !'Kern" der A u t o r e n s p r a c h e betreffen, r i t h m i s c h e n Teil der S p r a c h a n a l y s e
d. h. die den rein algo-
und - v e r a r b e i t u n g beinhalten,
bei denen ~ n d e r u n g e n an die Substanz der Sprache gingen.
und
Diese M o d u l n
w e r d e n in der Regel s t i r k e r a n e i n a n d e r g e b u n d e n sein und k o m p l e x e r e S c h n i t t s t e l l e n haben,
a!s die P r o g r a m m e im A d a p t a b i l i t ~ t s b e r e i c h .
doch muB auch hier darauf g e a c h t e t werden, t r e n n u n g vorliegt, Fehlerkorrekturen
Je-
dab eine saubere F u n k t i o n s -
damit T r a n s p a r e n z g e w ~ h r l e i s t e t
ist und n o t w e n d i g e
loka! b e g r e n z t bleiben.
Zum SchluB sei angemerktr
dab b e r e i t s gute E r f a h r u n g e n mit der oben be-
schriebenen Verfahrensweise R G U - S y s t e m e LIDIA-KA,
b e i m E n t w u r f und bei der R e a l i s i e r u n g der
LEGIS und L E K T O R g e m a c h t w o r d e n sind.
365
LITERATUR Goos, G.: Language C h a r a c t e r i s t i c s , Engineering, Systems
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f~r Informatik der U n i v e r s i t i t Karlsruhe
(1973).
SOURCE
SOFTWARE AND
SOLUTIONS
IMPLEMENTING
F.
The system to
aim
in
order
gather
the
some
this to
features
The
gathering
of
of
1,1.
Hardware
O,P,E,
64
- a
reader-puncher fast
-
20
and
in
make
successively
the
OPE*
them
able
deal
wi~h
built
in
the
O.P,E,
system.
data,
the
is
implemented
O.P.E.
large.
system
on
The
an
used
IBM
360
model
peripherals
30
CPU,
are
unit
disk-units
typewriter-like
dialog
e set
of
- blocks
"questions" "answers"
- blocks blocks which
terminals,
each
one
being
coupled
types
;
to
a
device.
is
blocks
of
different
"comments" "end", are
not
of
:
system.
of
- blocks
of
dialogs
then,
built
printer
slide-projecting
A
O.P.E.
PERFECTING
COMPUTER
facilities
develop
shall,
A
TO
Toulouse
present to
RELATED
ON
J.P.
facilities
Kbyte s
- a
to
research
system
being
and
We
the
PROBLEMS
DIALOGS
authors
oriented
features
memory
is
data.
Some
- four
some
help
author
Adam
paper
research
The
The core
of
TO
mandatory
use.
*O.P,E. Laboratoire Ordinateur POor Etudiants.Univers~ T o u r 13, 2, p l a c e J u s s i e u 7 5 2 2 1 P A R I S C e d e x 05
Paris
VII
the
367
Couples any
o#
dialog.
To
characters, Any
wrong,
block or
each - A
typical
in
a new
Using choose
it
actual
first is
ding
part
the
prerecorded
using
type
I#
dent's
answer,the
is
"question"
sent
and
The
link
associated
on
text
"please told,
the of
exceeded)
[E)
comment
more
again"
is
being
a check
j iT, its
at
of the
link
or
"question".
this
in.
to
be
to
be
more
in
such
order
to
me..."and
so
%nswer"
check
case
of
any
on.
allows
be
a avoid
loop).
the
to
or
automatic
third
the
presented
In
at
as
follows
author next
then and
to
the
expected sent, and
where
processed
to
associated
block
answer
the
and by
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(dependln~
the
goes on
on.
the
it
accor-
compared
followed
the
:
terminal
is
"ansstu-
text
o#
If
there
student's
used• an
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or
such not the
[A)
a case,
terminal.
of
of
second
Cthis
an
loops
(the
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last
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of
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comment
there
presented
number the
on
requested
RT,
link
used
one
In
student's
comment
typed
"question"
in
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is
generally
end are
right
a block
that
an
any
has
the
an
either
the
is
of
goes
at
belong
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either
are
presented
The
(E)
with
there
a block
comment to
block
they
analysis
which
or
thousand
"question"
expected.
a dialog
associated
question
and
is
again, As
it
cannot
a loop the
was
number there
can
already
of
is
and
message
two
no
cannot
match,the
initiate
one
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mode,
same
the
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there
the
CA)
of
answer.
between
linked the
one
part
"answers".
to
is
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keyboard.
associated
a
help
of
typed
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(RT]
a link
happens
end
be
current
ma~h
is
branch the
the the
any
the to
of
main
:
block
block,
at
S.O.S..
is
about
a block
to (it
very
a student's
answers
is
match,either
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be
there
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of
typical
wers".
the
the
of
"question"
answered to
loop
line
presentation
block
a link
link
each
of
type
a
the
answer.
the
Know,
links,
the
to
a link
same q u e s t i o n
with
of
answers
by
the
are
a black
follows
and
comment
don't
those
to
The
(H)
"I
which
according
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as
a comment
by
to
the
( a text associated
unexpected
through
the
as
by
linked to
"answers"
typical
a student's
looping
such
8)
followed
of
are
A comment
answer
The
[E)
answer
presents -
an
is
framed
to
followed
o#
case
a continuous which
is
(up
CA)
and
"question"
followed
case
answers
case,
to
"answers"
A comment
presented
block
a question),
being
in
~questions
several
comment
presented -
each
namely
One
-
blocks
a The
are
verbal latter
offered analysis is
based
different
types
which
be
on
can
a rough
used
either
Key-word
analysis in
a coarse
technique
and
: or the
a ~ine Tormer,
368
uslng
Key-words
or
skeleton
of
words,
allows
to
deal
with
spelling
mistakes, - a formular
analysis
[to
process
any
Kind
of
answer
presented
as
a formula], - a numerical to
check
both
analysis
numerical
{to
process
values
in
numerical
a given
answers]
range
of
which
accuracy]
allows
and
units
used. Links
botween
recorded are
answers
described
fyers.
Knowledge
set in
2
- The
A
general
comments
be
{E, of
field
of
overview is
groups
according
to
to
implement
to
check
to
test
the
implement
and
the
fig°
their
used
These which
in
of
internal
any
science
or
of
requested
preanalysis
the
author
identi-
without
any
programming.
the
offered can
O,P.E.
system
to
authors
by
the
be
divided
in
three
are
the
cards
in
typos
of
built-in
routines
disk
files,
representing
machinery
a dialog
typo
by
%acilities
I,
use
docks
RT),
facilities
a dialog
the
A,
computing
of
given
H,
of ~fferent
"oasy-tm-learn-and-to-remember"
learned
author-oriented
system
To
identification
a dozen
can
the
O.P.E.
of
disk
a dialog,
a dialog.
files
is
a
three
step
opera-
: to
at
or
using
This
tion
blocks,
the
fyers) cked
begin
the
a
file
where
Once
each
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conformity
to
the
the
to
of
This
the
set
texts
the
~ext
routine.
is
has
This
been
s,o.),
The
modular the
a all
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information
types
of
is
identi-
then
sto-
allowed.
and
represents
routine,
[including
dialog,
alteration
original,.,
deck
"FGP32TPK"
of
a given
any
"PERFORAT"
alteration.
using
whole
corresponding
in
using
with~
terminal
checked
(spelling
a deck
of
format
"source"
cards
used
which
mistakes, is
eases
will
be
punched any
needed
kept
in
a
library. The the this
ENTFGP3
dialog routine
[disk
checks
dimension logic
routine
library
of
of
some
blocks,
links,
using file
the of
logical
source-deck
operational and
physical
implements dialogs], features
the
At the such
dialog same
as
in
time,
369
lo~ical at
an
elementary
dialog
is
cally
correct,
Once
has
been
as
of
•
for
any
clearly
what
between
the
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A,
the
source
it
diversity
carry
the
need
E,
to
of
be
correct
three
this
task,
the
use
(As
of
corrections
but
routines a matter
this
can
set
be
is
made
the
o~
terminal
all
and
a complete
blocks
such
appears.
a document
lis-
Used is
the
alteration. LIENSK
{fig,
3)
the
whole
"question"
links to
of
CORRIGK
with
and
its
other
set
prints of
blocks
links
the
of it
(distinction sorting
prerecorded
some
at
"answers"-,
from),
associated allows
routine
- block
starting
routine
told
(cf
as
well
~or
richer
as
H}
at
printed
representing
the
set
deck, and
content
are
the
coming
long
as
to
use
a dialog as
1,2,),seVeral their
some t e s t s
students
The tests
tool,
all
prints
whole
or
logi-
step),
2)
links
the
being
a given shows
is
each
made
llnk
and
made
on
answer.
corrections
to
be
~O_#9~Qm~#_~§~_Q~_~#_~£O~_m@£b~O#£7
was
Their
allow
the
When
and
deck,
2.3,
to
[fig.
couple-block
are
{RT,
Then,
third
the
RT's.
Known
A
perform
source
of
too,
links
the
is
checked. to
o~
controls
terminal.
a dialog
be
implementation,
abstract
any
any
author
got
these
actual
the
an
For
has
at
of
to
the
correction
perfect
use
logic
one
a pre-analysis
undergone
for
help
where
appear
printer
As
has
still
routine
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dialog.
the
as
the
LISTEK
To
perform
it ready
to
soon of
idantifyers basis
and
has
performance
The
the
is
designed
fact,
fast
it
contents
independent
ting
level
blocks,
implemented,the
actual
before
of
implemented,
its
of
sequence
they
types
of
complexity
of
the
analysis
(owing
contents
of
to
ca n
be
their
block
used,
versatility)
"answers"
prior
a dialog, is,
must
the be
more
time
performed
must
by
be
actual
devoted authors
for
such
sitting
at
terminals, The
T,A.K,
inconvenience, zed to test
answers each
The (RS)
block
each
set
o~ first
[which
~question",
answer
looking
routines step
is
simulate T,A,K, for
all
has
been
designed
to
build
a file
student's
to of
answers)
routines
take
possible
matches
this
obviate
such
numerous sorted ~ile
with
an
speciali-
according in
charge
prerecorded
and
370
R.T.s
belonging
answers an
is
live
Results of
answer, is
as
those
Two
it
was
tests
different
sorting
the
associated an
blocK°
It
means
that
actual
student's
each
answer
of
these
given
during
session°
of
it~ The
-
its
processed
actual
part
to
list
is
is
are
printed
editings
made
can
according
given
of
the
either be
to
the
for
a whole
re ~ e s t e d
each
R.T s of
or
a
:
simulated the
dialog
answer.
block
for
For
which
each
there
a match, The
sorting
R.T. , the
list
Besides will
soon
3
- The
made
given
those
offer
a
dialogs
present
section,
of
is
stored
we
the
different
Whenever e recording
is
of
set
will
a
is
blocK,
is
under
improve
For
each
a match. development
testing
end
procedures.
data
information to
recorded
maKe
o~
there
be
successively
the
to
RT
this
about used
students
afterwards.
and In
the
with
data,
data
available
to
authors
to
which
answer includes
number
of
the
then
- the
number
of
the
question,
used
- the
number
of
the
RT
hue
the
which
is
sent
from
the
terminal
to
the
: dialog,
matches
with
the
given
student's
answer~
the three
of
given
answer
according
groups . flrst
group J
second
be
purposes.
student's
made
T.A.K.
which
the
-
each which
a disK-file
deal
ways
research
any
the
specific in
shall
to
for
research
session,
specification
their
RS
facilities
the
for
all
properties,
other
live
current
acoorcLng
of
gathering
Outing
used
is
is
for
right
C for
correct
I For
unprecise
P
partly
for
group
F for
wrong
M for
awful
right
to
one
of
the
following
CPU
371
• third
group V for
the the
time
ded so
in
answering
to
think
0 for
spelling-mistakes
A
for
an
[cf
2,1,)
time
about
the
student's
one
of
the
actual
the
diversified
answer
which the
includes
answer
files
could
the
and
identification
speci{ic
which
the
time
to
typing
number
devoted
not
which
to
be
analyzed
read
the
question,
time, must
Physics,
be
already
recor-
B i o l o g y ....
and
on~
several behaviour
flags
great
of
the
are
answer
importance
terminal,
The
system
to
understand
of
lower
and
the
answer
At in
features
of
the
student's
an
even
answer
88
the
the
position
if
lower-case
characters of
on this
there
are
to
given
Key
the flag
mistakes
[~lis is
key-board allows
due
to
the
the
upper-case~ is
for
end
of
not
the
next
where
help use
each
first
is
has
the
and
sorted
been
data
session,
section
it
be
to
the
current
made,
bank,
this
data
is
simultaneously according
to
prlnted
as
it
recorded
in
a special
dialog
type
the
will
for
be
further
use.
~ £ ~ O g _ Q f _ ~ Y ~ g _ ~ 3.2.1.
This
sorting
ls
Dialog-oriented made
of
the
dlalog,
number
of
the
question,
number
ef
the
RT,
This
allows
dialog
3.2,2. Several data
dialogs is
to
the
following
run
of
parameters
identification,
sorting
a given
sorting
according
number
student's
recorded
some
using
only
of
to
3.2.
meters.
to
typed
are
Knowledge
a request
the
r e s e arch
of
been
there
a request
the
disk-file
tion
according
(loop),
question
-
set
has
as
misuse
shown
answer,
: the
of
student's
then
to
regroup
during
Session can
be
sorted
a live oriented
used and
al1
the
answers
given
to
each
ques-
session• sorting
simultaneously printed
during
according
to
a
session.
different
The para-
372
For
each
aialog
Eo
following
according -
of
students
number
of
answers
to
the
number
- for matches
each
with
a
at
Such during
groups
answere0
in of
first, hue
help,
Cidentified
from
end
the
sorting
is
made
a given or
(of
i to
question,
second
line
{or
more)
3.1.),
8]
: the
hue~
the
number
of
answer.
answers
sortin@
question,
:
for
student's
the
a
by
having given
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Unexpecteo terminal
three
o~
question
parameters
number
according -
ano
~A]
are
of
the
is
printsd
recorded
separately
and
printed
on
a
session. for
any
of
the
dialogs
which
are
used
a session. 3.2.3. It
is
sorted
designed
in
order
session.
It
prints
that
student
the
ponding
to
the
Student-orlented
according to
also
spent
whole
~urm
such
recorded
: the
mean
total
The
researcq point
about
Kind
Such described
number
answering
student's
path o~ Col
identification
followed asked
3.1.),
by
questions, the
and
a student
mean
the total
it
during total time
is a
time corres-
To
which
each is
number
dialog
recorded
updated of
in
everytime
answers
given
the to
the
library
dialog
each
is
quest/on
corresponds used. and
Are
the
time,
technical the
the
the
the
session.
3.2o4~ a statistical
to
describe
sorting
data o~
of
processes in
this
processing
view,
it
could
processing are paper,
uhder
is
no~
yet
have
been
is
needed
which study
using
computerized, done has
easily not
parameters
yet
From
but
been
which
a
Knowledge acquired.
have
been
373
,.
1----~l--- - ~ ~
,_
~---r---~ ~<,,'''''~:~o,,.-~-,,.i
>~Jl
i
TO
~-H~
T~
R l,'t i N I~il..-
i
9 E ~ C-er~P,1
I
r----, ,"
L~----
i
ILI ST~ l~i(A I OF T ~ X~I~OUE
i ,ST'l r,i (,-,
-I
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i
,,"'~"~ ..i~;! ~- ~:~
%%
It i,,I v E IVT~I~y /
oF Si i~.,ut..A-i'i~j..~I
L~
Figure I
374
QO6 F% % % % % E N M E M E T E M P S QUE SE D E V E L O P P E CE P E R M A S T E R , L E NOYAU SPERMATIQUE% ~EMODIFIE,GROSSIT ET P R E N D UN A S P E C T C O M P A R A B L E AU P R O N U C L E U S FEMELLE, C'EST%%%LE PRONUCLEUS MALE. LA C E L L U L E C O N T I E N T A L O R S D E U X N O Y A U X H A P L OIDES.%%%QUEL PHENOMENE NUCLEAIRE INTERVIENT < A V A N T
H QO6 % % Q U E SE
PASSE-T-IL
SE REALISE DANS LES PRO UCLEI AVANT LA
NECESSAIREMEN;
AVANT
ROUPLI%//%//REPLI~%AON//DNA//ACIDE%
TOUTE
DIVISION
CELLULAIRE.
DESOXY%RIBONUCLEIQUE%//A%/O%N%//%
CBROMATINE%%ARN//RNA//RIBO%NUCLEIQUE%. CJO Q07 %TRES BONNE
REPONSE%
RCLIV%//DIVS%//SEPAR%//DOUBL%CHROMOSOM%//CHROMATIDES//CHROMATINE% CFO %
Q16
RSYNTHESE//MULTIPLI%//AUGMENT%//ACCROI%ADN//DNA//A%D%N%//ACIDE%DESOXY RIBO%NUCLEIQUE%//%CHROMATINE//CHROMATIDES//CHROMOSOMES. CIO QO6 %CE P H E N O M E N E S ' O P E R E DE F A C O N BIEN ~UE % % Q U A L I T A T I V E M E N T .
TRES
PRECISE
~ QUANTITATIVEMENT
<%AUSSI
RFUSEAU% CFO Q06 % S A N S D O U T E , UN EST N U C L E A I R E .
FUSEAU
DERIVERA
OU
SPERMASTER,MAIS
LE
PHENOMENE
OEMANDE
RMEI6BE% CFD gO6 % C O M M E N T P E U T - O N P E N S E R QUE LA R E D U C T I O N
Qo6
Figure
2
CHROMATIQUE SEGMENTAIION
EPASSAGE .... %
DE
<%2N
CO~UTERS AND INSTRUCrI@~:
A FIVE-YEAR RESEARO{ PROGR~4
, ~ c a n tiansen & Paul Thurmond ,~mphis State University I~rlIODL~I (IN If the CAI researchers who began the initial systems in the early 1960's had envisioned the contents of a current technical report, the image of the table of contents would have centered about "the conputer as the teacher." The group mind set was framed about the vision of enriched, detailed, student-computer interaction with learning control via optimization. Now, in the light of a decade time tunnel, CAI investigators can report their principal finding: the context of computer-based training is broader than our original conception and profits best from a management model for instruction. There is no singular way to individualize instruction to its optimal level without employing some of the older techniques, such as group discussion, or the newest ones, such as multimedia split-screen presentations. This requirement for a broader multifacet approach to learning resulted from our facing research as it evolved through study after study towards "the computer as the manager of instruction." Using a computer-managed instructional (C~II) model to encompass computer-assisted instruction (CAI), simulation, adaptive testing, natural language dialogues, media management, scheduling, record keeping and evaluation, the potential of each of these components as training processes became most enhanced. This paper will report some of the research developments within this C~.~ framework. For purposes of review, the studies were organized into four categories: learner strategies , training strategies, validation strategies and computer systems strategies. In learner-oriented research, investigators sought to find the students' cognitive and personality processes reflective within computer-based training. Therefore studies included rule learning behaviors, behavioral objective learning, memory, subjective organization, anxiety and curiosity. Those involved in training s~rategies studied effectiveness of computer-managed instruction, the possibilities of adaptive testing and modeling and the uses of simulation and information retrieval systems. The focus was on the design, implementation and evaluation of C~{I components. The area of validation studies led to the evolution of an interdisciplinary team, an important ideational contribution in its own right, plus the role of CAI/C~ in schools and DOD training. Computer strategies produced, over the years, insight into interactive systems, instructional management systems and data analysis systems. Brought together, the strategies, the studies and the results lead us to repeat here, and throughout this report, those tJ~emes which have led to profitable outcomes. I.
A model of computer-managed instruction yields a sufficient, integrated and cost effective approach to learning/teaching.
2. The individual difference variables reflective of the behavioral processes of memory, anxiety, curiosity and rule application are critically important to a CMI adaptive training model. The primary research need is to extend
376
the set of available indices reflecting training in learning behavioral objectives ~ graphics, etc. 3.
The selection and integration of media components and the requirements for optimal resource a11ocatien of training elements ( i n s t r u c t o r s , sinmlators, peer instructors, etc.) has received limited research attention and represents one of the promising areas of the future,
4.
The requirement to build substantive liaison models between the educational system's leaders and university researchers is essential if the design characteristics and requirements of training on the one hand and the theoretical concepts on the other are to merge in productive fashion. An interdisciplinary researcAl team was an exemplary model of this liaison process.
S.
In reference to computer strategies, the creation of management or central programs was highly profitable and the need to create training-oriented management systems is of the highest importance.
We turn now to the specific elements and studies within the broad four strategy theme approach. Each topic ~¢ili be reviewed and summarized by valid CAI/(~I conclusions. Statements as to needed future activity will be made topic by topic.
LEARNERORIENTEDRESEARCH The primary focus of CAI investigation for the learner strategy research was devoted to studying the internal cognitive and personality processes of the learner while in computer-based learning tasks. Studies o f rule learning behavior, anxiety and c u r i o s i t y and memory lead to positive indications that these searches should be continued. Results of research into the role of behavioral objectives in learning and into subjective organization have led investigators to feel that these are less rewarding areas. Rule Learning Behaviors Probably the most ¢~aon ty~pe of learning undertaken by students is the acquisition of principles or t a l e s . The ambiguous term "rule learning" may be divided into two appropriately descriptive terms: (a) learning the rule statement which refers to learning to verbalize the rule statement, and (b) acquisition of rule-governed behavior which refers to the correct application of the rule. A r e p l i c a t i o n study was implemented to investigate p r i o r findings that rule statements presented in the instruction reduced the nuuber of examples needed and t o t a l time required to meet a prespecified c r i t e r i o n . Further, presentation of rule statements increased performance on a transfer task and reduced the requirement of reasoning a b i l i t y in learning the task and presentation of ob]~ectives also reduced the nurser of examples and reduced the requirement for reasonzng a b i l i t y . The r e p l i cation showed that presentation of rule statements reduced the number of e x a ~ l e s required to meet c r i t e r i o n perfomance, increased retention performance, and reduced the level of state anxiety within the learning task. Implications from these studies for instructional method in acquisition of rule application skills appear to be three fold: i.
Instruction should present general instructional objectives to inform the student as to what is expected of him.
2. Presentation of rule statement can prevent the "discovery" of an incorrect rule.
377
3.
Presentation of san~ole test items gives the stL
In addition to apparently useful generalizations given for the development of instruction for acquisition of complex rule application skills, implications for
fruitful future research in this area have grown out of the investigations. It should be ascertained what type of examples are most profitable presented to the student: non-examples, examples, or both. A second line of research recormuended is the investigation of design of rule learning materials dependent upon the abilities of the learner; this would contribute to the adaptive model research. A final area which appears to offer promise is the area of optimal number of examples for presentation before sauple test items. All of these studies relating to nt~uber of examples would contribute to a drill and practice adaptive model. Behavioral Objective Learning Only in the latter part of t/m decade was researdl Lmdertaken to examine empirically the claims made for objectives in instruction. Of the approximately 35 studies conducted, about half failed to confirm the hypothesis that providing students with objectives leads to increased learning. Remaining studies showed facilitative effects. The research on interactions between objectives and type of learning provided few positive findings. No general conclusions can be found in the research which found a few significant interactions between objectives and learner characteristics. Investigations found that objectives significantly increased study timo with no posttest difference between groups, and that objectives partially reduced anxiety without affecting performance. The hypothesis that objectives add structure to learning as is done by advance organizers was not confirmed, although a main sequence effect was fotmd. A further study found that objectives focused learning on relevant materials and depressed incidental learning. To generalize from studies overall, it seems that objectives can have an effect on learning, although t/lis effect does not appear to be as strong or as pervasive as originally assuaed. Memory Research An important capacity for memory is the ability to discriminate. This is an idea M d c h has been reinforced by the researdl Mlich we have conducted on directed forgetring. Important to the retrieval of some previously stored event is that we be able to discriminate it from other stored information. We think voluntary forgetting is largely a matter of sharpening one's capacity to discriminate between material which is to be remembered and that whidl is not. This way of looking at things raised the question of the nature~ of memory storage. If one's ability to discriminate among memories is important, then perhaps encoding is in terms of dimensions which offer a basis for discriminating among memories, and more specifically, in terms of tlm values of such dimensions. Just what these dimensions are is unknown. The point is simply the proposition that events are encoded according to abstracted features. Another study investigated short-term memory (S230 prerequisites to development of more complex mental processes. Of special interest was the possible differences between wldte, advantaged children (6-7 years old) and black, disadvantaged children. Differences would seem to indicate that memory characteristics are not the same for these two groups.
378
The findings were also compared with prediction of three of the more characteristic information processing models for SYI,I: Sperling's Visual S ~ }bdel, the Feigenbaum-Simon Computer Simulation bbdel, and the Atkinson-Schiffrin Model It was found that some of the results could be incorporated into the structure of all the models, but that no one model could account for all the findings. An alternative model was developed which included an IQ parameter, a more complex rehearsal process, and an operational representation of organizing strategies. Our conclusions for both the directed forgetting and S~,I childhood research are that they both indicate possible individual differences which could be useful in adaptive instruction. It is necessary to continue research to fully operationalize appropriate memory indices. Anxiety and Curiosity Research Our investigation of anxiety and curiosity behaviors of a student while being trained was primarily focused on the use of these personality indices as predictors of optimal instructional treatments. I~IxileState/Trait Theory initially guided our efforts, the subsequent inconsistencies between replicatable findings and the theory indicated its limited role in a training context. The theoretical study of curiosity did pro-vide us with a new framework whidl appears to resolve many of these prior inexplicable complexities. The development of State/Trait Anxiety 111eory, based on Drive Theory, allowed a number of derivations for prediction of performance relevant to computer-assisted instruction. At the same time CAI seemed an excellent vehicle for testing the theory. The results were not encouraging for confirming a Drive Theory interpretation of State/Trait Anxiety. However, anxiety was sho~,m to be an indicator of CAI performance and the thrust of research continued in this area. Studies included anxiety effects on memory support, test taking, and interactions with response mode, subject matter familiarity, and learning time. The important results indicated a consistent inverse relationship between state anxiety and learning, differential effects of trait anxiety especially as it revealed learner latencies, the complex role of memory aids and response modes as facilitators under some conditions, and the complex functional relationship of anxiety, curiosity and latencies. This later finding could be a promising future framework for studying latencies within training. In addition, the anxiety theory and research directly initiated and influenced new work on state/trait epistemic curiosity. Curiosity provides an additional indicator of performm~ce within instruction and specifically C~ff. The concurrent interests in adaptive instruction models resulted in postulating the value of these personality variables as useful predictors in decision models for selecting alternative individualized treatments. One study, utilizing regression teclmiques, especially found state anxiety to be a useful predictor for selecting remedial instruction. For the future, we anticipate that the effort within adaptive models and the theory of anxiety-curiosity within training will be highly fruitful. The use of anxiety-curiosity concepts to study response latencies may help explain the highly variable results one tends to find. TRAINING STRATEGIES A major investigation of computer-managed instruction was conducted as a priority in training strategies, to study training effectiveness, and cost benefit outcomes. Further training strategies in the areas of adaptive testing, adaptive systems, and
379
simulations were also researched to various degrees. The research, generalizations, and future trends are described in the following sections. Computer-Managed Instruction Throughout the duration of the contract there was a concurrent set of investigations in computer-assisted instruction (CAI) and computer-raanaged instruction (Ck~). The primary purpose of the investigations of O{I was to determine its training effectiveness and associated cost benefit outcome in comparison with CAI and other more conventional means of instruction. As pursued, computer-managed instruction involves the follo~dng: i.
and
2. 5. 4. 5.
diagnostic assessment and tile assignment of individualized learning prescriptions ; the use of CAI for practice and remediational purposes; the use of simulation for role and decision-making training purposes ; the use of the computer for ease and objectivity of curriculum development; the development of a record system so that the individualized training process could be effectively monitored and managed.
With this C~ff conceptual context, a n~uber of studies were pursued. All of these studies indicated that (~II at the collegiate level is highly feasible, cost effective and provides for learning results similar to CAd. However, due to the mastery level learning approach utilized in the instructional materials, the relationship of individual difference variables to learning rate or performance was more limited, l~here extensive media and recitation sections were used, the effects of individual difference variables seemed to be more pronounced. Finally, learning attitude toward the instructional materials was quite positive and could be manipulated by the form of training. In turn, investigations of CAI indicated that nical training areas. It proved especially useful fo~u%d in engineering dynamics. However, while CAI like chemistry, the results did not tend to exceed
it is useful in a number of techfor dynamic graphics such as was shown to be viable in areas those found in CK|I.
It is important to note the fact that the development process for (~II, while not quite as demanding as that of CAI, still was considerable. The dependency on a sound training model, formative evaluation, and effective monitoring of students in an individualized mode seem to be the critical factors in the design and implementation of CMI. From t h i s , consequently, the following research g e n e r a l i z a t i o n s can be derived: Io
Terminal-oriented computer-managed instruction has shown to be more e f f e c t i v e than conventional i n s t r u c t i o n and l e s s c o s t l y than computer-assisted i n s t r u c tion.
2. The most significant gains in the quality of instruction have not necessarily been due to the use of computers, but have been through the implementation of systematic approadles to the training process required for application of the computer. 3.
Although the computer provides the i n s t r u c t i o n s / developer with more i n f o r mation about the i n s t r u c t i o n s / process than has been a v a i l a b l e , the r e v i s i o n process remains the l e a s t well ~ d e r s t o o d and u t i l i z e d component of the systems approach; however, the provision for systematic, r e l i a b l e data now allows us to turn our a t t e n t i o n to t h i s problem.
4.
I n t e r d i s c i p l i n a r y c o l l e g i a t e development teams w i l l not n e c e s s a r i l y produce
380
better computerized instructional materials than those produced by conceptually integrated teams° Adaptive Testing The initial undertaking with adaptive testing concerned itself with the automation of intellectual and personality measures. This effort successfully resulted in the automation of an individualized intelligence test [Slosson Intelligence Test) with satisfactol7 reliability and validity coefficients. Moreover, a complex personality test, namely, the })~I, was also satisfactorily in~lemented. These studies indicated that response latency contributed to the score information and concurrent validity when measured against a conventional administration. This line of research eventuated in a systematic review covering the various uses of automated testing.
In turn, the development of sequential testing and tailored testing continues to be investigated. Utilizing simulation techniques, sequential testing can be shown to be a profitablo approach. The general goal of sequential testing is to present the smallest number of test items necessary to accurately classify an examinee into two or more exclusive groups, or in conceptual terms, to improve reliability and validity of or the decision process within CAI testing. Previous computer-based sequential testing models have been based upon right-wrong measures of performance. The sequential testing effort differs from previous models in that both invariate and multivariate performance measures are utilized. The multivariate prediction model is expected to increase classification accuracy beyond that possible using binary-coded item response data alone. }~re importantly, the use of tailored testing is currently being investigated as an approach for the administration of attitude items in a training situation. It is conjectured that the nt~nber of test items can be minimized and the assessment of learning satisfaction can be improved in terms of its accuracy. These studies of sequential testing led to the development of adaptive reading comprehension tests. The adaptive reading tests provided for a more dynamic individualized seard~ of the student's current comprehension level especially under paced conditions. The rationale for using paced conditions is based on learning-time savings being pace contingent. Adaptive ~bde! J3/g A major theme throughout the research has been d m t instruction should not be fixed for all students either in treatments or time. The alternative to fixed instruction is adaptive instruction which attempts to match an individual's unique dlaracteristics ~¢idl optirmlm treatment dimensions. }bdels for selecting appropriate alternative treatments consist of contingent, mediated, and optimizing algorithms designed to adlieve the objectives. The initial studies of adaptive models investigated learning and personality variables whidl might prove useful in predicting and assigning remedial instruction, lesson lengtJ~, and other instructional variables. }~/Itiple linear regression methods were developed and used in an early modeling attempt with predictor variables consisting primarily of performance variables. Personality variables were added, in a phased approach to determine useful predictors, ~4~ich resulted in outstanding performance levels for the adaptive group. A major study whicJl manipulated the assignment of remedial instruction was undertaken. The order of outcomes in terms of superiority were the adaptive model strategy, remediation for all strategy, a learner choice strategy, and a no-remediation strategy. These results and models were then considered for employment in reading comprehension. }bre recently, models were developed for the Air Force Advanced Instruc-
381
tional System. In addition, ONR adaptive modeling has continued with an investigation of drill-and-practice in terms of lesson structure composition. Further, the study of the utility of measures which relates information processing to reinforcement contingencies for adaptive instruction has resulted in a model which takes into account both memory and motivational processes and procedures. System Simulation One of the major methods of using simulation in education, as well as other spheres, is the projection and analysis of systems. By simulating a prototype computerized management system intended as a subcomponent of an elementary teacher training model, the CAI Center examined a number of problems in a data acquisition and instructional system. The following generalizations resulted from the system analysis: (a) a computer-managed system is technically feasible for use with an individualized teacher training program, and ~) computer processing for trainee scheduling and testing data, as well as program management, is necessary. Simulating a teacher training system using information from a behavioral simulation, advantages were found in experimentation capabilities and resulting predictions about the teacher training program. Further, advantages were found in the utilization of regression techniques in combination with A Progranming Language (APL) for designing, constructing, and utilizing a system si~ation. Instructional Simulation A f u r t h e r major function of simulation is instructional. 5~ch of the debate i n t h i s area continues to be over the p o t e n t i a l for s i m u l a t i o n to a f f e c t a t t i t u d i n a l and/or c o g n i t i v e growth. One game, or s i m u l a t i o n , developed was designed to allow the p l a y e r to r e l a t e ] i s knowledge o f science to s i t u a t i o n s i n elementary classroom i n s t r u c t i o n . Use o f the game by graduate s t u d e n t s i n d i c a t e d t h a t a l e a r n i n g e n v i r o n ment o f t h i s n a t u r e can f o s t e r growth i n bor2~ c o g n i t i v e and a f f e c t i v e areas. One of the primary advantages seen in instructional simulation is the ability to reduce cost (e.g., by reduction of expensive laboratory equipment) and a second is experimentation without danger (e.g., investigating dangerous chemical combinations without use of the chemical). Investigation into simulating laboratory experiences showed that simulation, as opposed to traditional laboratory methods, was equally effective as evaluated by posttest performance and total instructional time. VALIDATION STRATEG IES During t/m FSU research, every effort was made to interrelate with ongoing institutional activities, its associate problems and its need for research. DOD Computer-Related A c t i v i t i e s As an i n d i r e c t consequence o f our research e f f o r t , the p r o j e c t personnel was a l s o able to serve the Department of Defense on o t h e r t r a i n i n g p r o j e c t s . The most s i g n i f i c a n t one o f these was the AF Advanced I n s t r u c t i o n a l System (AIS). We could not have designed and s p e c i f i e d the AIS without the p r i o r work o f the Lowry Human Resource Laboratory group or our c r i t i c a l CAI/(~ff experience and data. We t u r n now to a d e s c r i p t i o n of the AIS p r o j e c t .
382 The Advanced Instructional System (AIS) is a development within the Air Force Human Resources Laboratory (AB~II) to implement the latest demonstrated state-of-theart in training techniques, media usage, management procedures, and computer technology to Air Force Technical Training. ~le CAI Center was awarded a contract by A~{RI to develop functional design specifications for the individual multimedia computer-based training system which would provide significant cost-effective improvements in the operation of technical training courses at Lowry Air Force Base, Colorado. In addition to the goal of providing individualized training, AIS will focus on the managerial processes which can be enhanced by the computer, cost-effective n~Itimedia approaches which may provide time-savings, modular implementation which will provide both flexibility during development and revision of learning materials and additional cost savings during expansion throughout the Air Force. AIS will be implemented within three tedmical training courses with a total enrollment of over 2000 students. The courses of Inventory Management (inventory and supply), Precision ~asuring Equipment (precision electronics measurement and calibration), and Weapons Mechanic (tactical weapons loading) represent a broad range of technical training requirements. The AIS consists of seven subsystems which reflect the scope and complexity of the effort: (a) instructional materials, Co) instructional strategies, (c) media hardware and software, (d) management components, (e) computer harchvare, (f) personnel and training requirements, and (g) related requirements. These subsystems are designed to provide for all aspects of the instructional process frcm materials development and evaluation through student use and management to revie~c and revision. ~rational considerations, including computer systems design and maintenance, CAI languages, and the selection and training of AIS personnel are also considered in the design. Wakulla School System The Wakulla County Title Ill project focuses on two primary goals: (I) implementation of computer-assisted instruction in mathematics and reading for Southern rural students, and (2) development and implementation of (~II for the mentally retarded. Begun in July, 1968, students in Shadeville Elementary School and selected seventh and eighth grade students at ~dart iIigh School were receiving two to three computerassisted instruction lessons per week in reading and/or mathematics. ~t]1 materials had undergone revision, and reading lesson assignments had been varied to best accommodate needs of the students. As in the Spring of 1969, testing results in the Spring of 1970 indicate the students who participated in the CAI instruction showed positive gains in both reading and mathematics. In addition, attitude measures completed on teachers and students involved with the computer instruction demonstrated positive reactions to computerassisted instruction. In the Fall, assessment instruments previously used were eliminated because it was felt that they did not measure the effects of the instruction; and individualized reading tests and a criterion-referenced test, constructed from sample CAI reading items, were administered by project personnel. Spring posttest results on these instruments and the regularly administered standardized achievement test indicated strong positive results. The CAI program was the first of a three-phase effort designed to serve between 60 and 70 E ~ students in three elementary schools and one high school. The second phase involved the development and evaluation of a computer-managed instruction program in which the computer was used only for evaluations and prescriptions. In Phase III, a curricul~a will be developed whidl does not involve computers.
383
CO~'PUFER SYSTE~-[SSTRATEGIES ]]lere are three main areas of design and implementation of computer systems for instruction~ namely, (a) interactive programming languages, (b) management schemes, and (c) data analysis systems. The software or language developments employed a conm}on strategy, to maximize the ease of use ~lile devoting a minimtm~ of developmental effort. The topics within this theme ~¢ilI be organized around the above three topics. Interactive Systems The development o f the prograr,~ning language APL (A Programming Language) on the IBH 1500 CAI system was a p r o j e c t o r i e n t e d toward determining the c a p a b i l i t i e s of t h i s type of language f o r meeting the diverse requirements of computing in education. The elegant and powerful data s t r u c t u r e s and commands of APL appear s u i t a b l e to the areas o f i n s t r u c t i o n , data processing, and computer science. Natural Language Processing One of the initial dreams for research in CAI was tlm possibility of nearly natural communication between student and computer for the purpose of instruction. Over the past few years t/~is research has become actuality based on the concept of semantic processing and semantic nets as defined first by Quil!ian (1969). Carbonelle (1970) terms most CAI systems "ad hoc, frame-oriented" systems, in that all stimuli presentations and responses must be fully planned ahead. With a natural language processing systems and appropriate semantic-oriented data bases, sucJl preplanning is not necessary, and, in fact, the flexibility of the system may be more powerful and realistic for learning. The t h r u s t of the n a t u r a l language research has been not so much on the t e c h n i c a l aspects o f computing t h a t must be solved f o r such a system, but r a t h e r on the pedagog i c a l considerations for specifying and planning the desired type of i n s t r u c t i o n a l dialogue. To accomplish t h i s , a systematic approach was developed which u t i l i z e d the t y p i c a l l y s t a t e d steps f o r i n s t r u c t i o n a l development, o r i e n t e d toward n a t u r a l language i n s t r u c t i o n a l dialogues. ~,bre s p e c i f i c a l l y , the a n a l y s i s of i n s t r u c t i o n was based on determining a semantic network of information which the student was expected to have learned by the end of the dialogue. On the b a s i s of t h i s semantic network, a data base and questions to the student can be s p e c i f i e d as perfomance o b j e c t i v e s and so programrood. While t h i s p a r t i c u l a r type of system i s l i m i t e d in i t s pm~er f o r developing semantic networks, p a r t i c u l a r l y for s y n t a c t i c analysis of student input, the p r o j e c t was n e v e r t h e l e s s a success as a prototype development. A complete dialogue was developed f o r a humanities course, and students using the dialogue in t h i s course did generally acquire the semantic content as specified in the systematic approach to the dialogue development. A more extensive research program would be required to fully research and evaluate the tedmique used. Instructional )~nagement Systems Instructional )~magement Systems consists of the computing software and hardware necessary for control and monitoring of the instructional process. Operationally, it is convenient to talk of the instructional data base as the associated files within the data base as well as the manipulation of those data for control and monitor functions. The rest of the approach has been development and dissemination of data base software appropriate to educational users in both service and research.
384
Data Analysis Systems The business of all instructional researdl is analysis and interpretation of data gathered. In order for the data to be useful, however, the CAI/(~I system must be well integrated ~it~ data analysis systems. The thrust of the FSU effort with concern to data analysis has been in the direction of providing new user capabilities for analysis of data. Online versus Offline Systems Many CAI researdlers have suggested the need for data reduction and presentation in an online mode, with data output to the researcher as students proceed through instructional treatments on display devices. The offline mode allows gathering of data on intermediate storage media which are accessible at later times for data reduction and presentation. The offline mode has been primarily emphasized. The advantages of offline data recording are in ease of operations and flexibility with which raw data can then be transmitted to data analysis systems. ~any manual operations necessary for online data gathering are bypassed with offline functions.
Report Generation Both the EDIT and DATA PREPARATION programs provide punched output of data collected during CAI coursewriter activities for use on various computer system statistical packages. In addition, two programs were developed at FSU which provide s~m~aries in tile form of printed output reports of CAI data. The ITI~! ANALYSIS SU~IARY program provides s ~ a r y statistics such as the percentage of students who answered an item correctly and the average latency time for the item. The DETAILED PRIN~ program prints a comprehensive detailed description of a student or subject's record. Information such as course name, data, EPID, MID, student response, response latency and value of counters and switches is provided. This program has a great deal of flexibility through the use of 32 options for output specification to select or suppress specific information elements.
I f , in the future, the trend continues toward more prayerful general purpose and algorithmic-type languages for CAI, t/len more general and powerful report generation systems will have to be developed with some loss in execution optimization for the gain of power and flexibility.
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE M E T H O D E N IM CUU J o a c h i m H. Laubsch
Abstract:
The a p p l i c a b i l i t y of current r e s e a r c h m e t h o d s
in a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e to c o m p u t e r - a i d e d tion is considered.
instruc-
The most p r o m i s i n g c o n t r i b u t i o n s to
the d e s i g n of systems able to carry on h u m a n - l i k e dialogue should be expected from semantic networks and theorem-proving
techniques.
General p r o b l e m - s o l v i n g me-
thods - such as the state-space method or the problemr e d u c t i o n method - can be applied to p r o b l e m generation, selection,
and solving.
Einleitung.
Die t r a d i t i o n e l l e F o r s c h u n g auf dem Gebiet
des CUU und ihre e x p e r i m e n t e l l e n E r g e b n i s s e
lassen die
G r e n z e n der g e g e n w ~ r t i g e n T e c h n o l o g i e erkennen: Didaktik verschiedener Unterrichtsf~cher der u m f a n g r e i c h e n Aufgabe,
(1)Die
sieht sich vor
Inhalte unter bewuBter Ein-
s c h r ~ n k u n g auf b e g r e n z t e I n t e r a k t i o n s f o r m e n a u f z u b e r e i ten;
(2) Die g e g e n w ~ r t i g e n
komplexe,
"Autorensprachen"
auf p ~ d a g o g i s c h - o r i e n t i e r t e B e n u t z e r b e d H r f -
nisse e i n g e s t e l l t e T e i l n e h m e r s y s t e m e . die Frage,
erfordern
Es ergibt sich
inwieweit der Aufwand an L e h r p r o g r a m m e n t w i c k -
lung mit tutorieller Zielsetzung zu einem Z e i t p u n k t noch g e r e c h t f e r t i g t erscheint, wo bereits erkennbar ist, dab neue M e t h o d e n der semantischen I n f o r m a t i o n s v e r a r b e i tung die a u g e n b i i c k l i c h e n G r e n z e n der I n t e r a k t i v i t ~ t a u f h e b e n werden. I. Modell des M e n s c h - M a s c h i n e Dialogs ffir
CUU
Wir gehen yon einem d e s k r i p t i v e n Modell der I n t e r a k t i o n zwischen SchOler und L e h r s y s t e m aus, das folgende Komponenten enth~It
(vgl. Bild i):
386
~
I
Lernziel ~
(2)
(I)
Lerner-
Problem-
kM
Generator
T1
(4) Problem-
[
~s)
I
LSser
1
i I Generierung I (6) syntakt. & semantische~
syntakt. & I I semantische 1
k_fna yse l
t
t-
"1
)
LERNER
I,
Bild I: Modell des Mensch-Maschine Dialogs im CUU (i) Problem-Generator: semantisch
Aufgrund einer syntaktisch und
strukturierten Darstellung der Inhalte wer-
den Probleme erzeugt.
Die Klasse der erzeugbaren Probleme
ist eines der Merkmale eines Problem-Generators. fachsten Falle werden Zufallszahlen Problem-Schemata regeln einer
Im ein-
in Leerstellen von
eingesetzt oder Strings nach Produktions-
(stochastischen)
Grarnmatik generiert
[7,24].
In komplexeren F~llen werden Vqr~eschichte des Lernprozesses
[11] oder kontextueller Bezug [2] benutzt,
einen "nat~rlichen" (2) Lerner-Modell:
um
Dialog zu erm~glichen. Aufgrund der Vorgeschichte
Lernziels werden aus dem Modell Strategien
und des
(3)
abgeleitet,
die Prob!emauswahl oder -generierung steuern. Eine Representation des Lerner-Modells nenden Begriffshierarchie
ist ein Netz der zu ler-
[6], wobei die Knoten Begriffe
(oder mit ihnen assoziierte Problemklassen)
sind und die
Kanten Relationen
f~r " ) s i n d .
(wie "
ist Vorbedingung
387
M e r k m a l s l i s t e n an den Knoten b e s c h r e i b e n L e r n z u s t a n d und P a r a m e t e r des Lernprozesses.
Das Ziel des L e r n p r o z e s s e s kann d a n n als F u n k t i o n auf
den L e r n z u s t ~ n d e n der B e g r i f f s h i e r a r c h i e d e f i n i e r t werden. (4) Problem-L~ser:
A n s t a t t eine
(vielleicht sehr !ange)
A n t w o r t e n zu einer Aufgabe a priori festzu!egen, vom C o m p u t e r 16sbar sein, um Hilfen
Liste m ~ g l i c h e r
soll die A u f g a b e auch
zu geben und A n t w o r t e n
zu bewerten.
Der h e u t i g e n Praxis des CUU l~uft es zuwider, ein S y s t e m zu bauen, das "versteht was es unterrichtet". stehenden"
Ein P r o b ! e m - L ~ s e r
oder i n t e l l i g e n t e n Systems.
ist Herz eines "ver-
P r o b l e m - L 6 s e r wurden auf zweier-
lei Art realisiert: -
w ~ h r e n d der G e n e r i e r u n g des Problems aus S c h e m a t a w e r d e n L ~ s u n g e n aus e n t s p r e c h e n d e n S c h e m a t a g e n e r i e r t
- das P r o b l e m w i r d intern so repr~sentiert, dab es durch allgemeine P r o b l e m - L ~ s e - A l g o r i t h m e n b e a r b e i t e t werden kann. (5) Analyse und
(6) G e n e r i e r u n ~ yon S~tzen e r f o l g e n aufgrund einer ka-
n o n i s c h e n internen D a r s t e l l u n g
(semantisches N e t z w e r k ) [ 2 , 1 9 , 2 0 . 2 5 , 2 6 ] .
Viele D i a l o g s i t u a t i o n e n v e r l a n g e n K o m m u n i k a t i o n in n a t 0 r l i c h e r Sprache. Um d i e s e n Teil des C U U - S y s t e m s u n a b h ~ n g i g vom Rest des Systems zu machen, wird eine gemeinsame interne D a r s t e l l u n g gew~hlt, und L ~ s u n g s b e s c h r e i b u n g sowie Inferenz scher Ebene)
erm6glicht,
die P r o b l e m -
(auf logischer und psychologi-
aber auch einfach in
(und aus) n a t u r s p r a c h l i -
chen oder g r a p h i s c h e n A u s d r u c k u m w a n d e l b a r is~.
2. A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e Um es vorweg
(AI) M e t h o d e n
zu sagen: Es gibt weder eine v o l l s t ~ n d i g e Liste von AI-
M e t h o d e n noch eine M e t h o d o l o g i e in dieser p r a g m a t i s c h o r i e n t i e r t e n Wissenschaft. Wir w e r d e n - ausgehend v o m A s p e k t einiger z e n t r a l e r A I - M e t h o den - sich aus ihnen ergebende Ans~tze zum Entwurf der in Bild 1 gezeigten F u n k t i o n s e i n h e i t e n
zeigen.
2.1 Z u s t a n d s r a u m - M e t h o d e
(state-space method)
Es ist oft m~glich, die A u s g a n g s - und Z i e l s i t u a t i o n eines Problems als Zust~nde in e i n e m Z u s t a n d s r a u m zu repr~sentieren. sen sich Zust~nde in andere transformieren. der O p e r a t o r e n
Durch O p e r a t o r e n las-
Durch w i e d e r h o l t e A n w e n d u n g
auf den A u s g a n g s z u s t a n d ergibt sich ein Z u s t a n d s r a u m
(auch als Baum darstellbar),
in dem der L 6 s u n g s z u s t a n d e n t h a l t e n ist.
Um den L ~ s u n g s w e g - d.h. eine Folge yon O p e r a t o r e n - zu finden, k~nnen v e r s c h i e d e n e S u c h v e r f a h r e n a n g e w a n d t werden sich z.B.
[14]. Diese Methode eignet
zur L ~ s u n g des Problems der optimalen Auswahl oder A n o r d n u n g
yon L e r n e i n h e i t e n
(item-allocation)
[12].
Der Zustand des Lerners sei z.B. als eine B e g r i f f s h i e r a r c h i e
im Sinne
388
yon Gagn~
[6]~ vgl.
Bild 2~ dargestellt.
Das L e r n e n
jedes B e g r i f f s voll-
zieht sich nach e i n e m der w o h l b e k a n n t e n M a r k o v - L e r n m o d e l l e ,
al!erdings
unter B e r U c k s i c h t i g u n g yon T r a n s f e r durch B e g r i f f e anderer E b e n e n z.B.
(vgl.
[53). Eine p l a u s i b l e Annahme ist, dab der L e r n p r o z e s s eines Be-
griffs bei den v e r k n ~ p f t e n B e g r i f f e n einen T r a n s f e r o p e r a t o r ausl~st. Dieser T r a n s f e r o p e r a t o r h ~ n g t von T r a n s f e r p a r a m e t e r n V e r ~ n d e r u n g e n des L e r n z u s t a n d s Dutch h e u r i s t i s c h e kungen)
ab und b e w i r k t
~hnlich wie ein " r e i n f o r c e m e n t " - O p e r a t o r .
S u c h v e r f a h r e n kann eine
(unter b e s t i m m t e n E i n s c h r ~ n -
o p t i m a l e Folge Yon B e g r i f f e n g e f u n d e n werden.
A n w e n d u n g dieses A n s a t z e s
Eine informelle
findet sich in der Studie yon K o f f m a n
[11].
2.2 P r o b l e m - R e d u k t i o n s - M e t h o d e Newell
& Simon
[13] haben generelle M e t h o d e n
men in T e i l p r o b l e m e
untersucht,
(besser: L~sungsgraph)
zur Zerlegung yon Proble-
die zur D a r s t e l l u n g des L 6 s u n g s w e g s
inform eines U N D / O D E R - G r a p h e n
fUhren
(vgl. auch
[14]). Die a l l g e m e i n e Idee ist, ein P r o b l e m solange durch A n w e n d u n g yon Problem-Reduktions-Operatoren
in T e i l p r o b l e m e
T e i l p r o b l e m e p r i m i t i v l~sbar sind.
zu zerlegen, bis alle
In b e s t i m m t e n
g e b i e t e n wie M a t h e m a t i k , Logik und P r o g r a m m i e r e n Problem-Reduktions-Operatoren
formalisierten Wissensist es m@glich,
die
a n z u g e b e n und auf diese Weise ein vom
Lerner g e s t e l l t e s oder auch s y s n t a k t i s c h - g e n e r i e r t e s
P r o b l e m zu l~sen.
Der P r o b l e m - G e n e r a t o r kann nach d i e s e r Methode z.B. einen V o r s c h l a g einen L ~ s u n g s p l a n machen generieren,
[10] oder r e l e v a n t e T e i l a u f g a b e n
w e n n der vom L e r n e r g e w ~ h l t e Weg nicht
fUhrt [8]. Bild 3 zeigt ein B e i s p i e l beim Programmieren
zu einer L~sung
fur einen U N D / O D E R L ~ s u n g s g r a p h e n
in A s s e m b l i e r s p r a c h e .
Der Ansatz ist n a t U r l i c h auf
das Lernen h ~ h e r e r P r o g r a m m i e r s p r a c h e n ~bertragbar. gerade hier die A n w e n d u n g
fur
(bzw. Hilfen)
I r o n i s c h e r w e i s e mag
fur " a u t o m a t i s c h e s P r o g r a m m i e r e n "
liegen.
2.3 T h e o r e m - P r ~ f e n In e i n e m I n f o r m a t i o n s s y s t e m ist es n i c h t m ~ g l i c h alle Fakten e x p l i z i t im Korpus T h e o r e m e n g e f o l g e r t werden. (erster Ordnung)
(und auch nicht n@tig),
zu speichern. V i e l e A u s s a g e n k ~ n n e n aus
Wenn Fakten und T h e o r e m e
im P r ~ d i k a t e n k a l k U l
d a r g e s t e l l t sind, k a n n zur P r H f u n g yon A u s s a g e n ein
auf dem Resolu___tionsprinzip von Robinson rithmus b e n u t z t werden.
Das B e i s p i e l
[16] b a s i e r e n d e r
Inferenzalgo-
in Bild 4 zeigt, wie R e s o l u t i o n
in einem F r a g e / A n t w o r t - S y s t e m b e n u t z t werden k~nnte
(nach Coles
[4]).
Solch ein T h e o r e m p r H f e r wurde von G o l d b e r g in e i n e m u m f a n g r e i c h e n Kurs zum E r l e r n e n l o g i s c h e r B e w e i s t e c h n i k e n
[8] eingesetzt.
Der Student kann
sich bier das A u s f ~ h r e n von t r i v i a l e n Z W i s c h e n s c h r i t t e n w ~ h r e n d des Bew e i s g a n g s ersparen,
indem er den T h e o r e m p r U f e r bittet,
ein L e m m a zu
389
pr~fen. Ein Theorempr~fer wird von Goldberg auch eingesetzt, um automatisch Hilfen zu generieren. Hierzu ist das Resolutionsprinzip nur eingeschr~nkt geeignet, weil die in ihm benutzte Inferenzregel nicht der menschlichen Inferenzmethode entspricht. Durch PLANNER [9] ist es m~glich, ziel-orientiertes Beweisverhalten (oder andere ziel-orientierte Pl~ne von Handlungen)
auf der Ebene einer h~heren Programmiersprache zu
beschreiben. AuBerdem bestehen bei PLANNER
(bzw. Implementationen wie
MICRO-PLANNER [233 Oder CONNIVER) keine Beschr~nkungen auf die im Pr~dikatenkalk~l darstellbaren Problemsituationen. Insbesondere dann, wenn sich die Datenbasis oft ~ndert (z.B. durch EinfHhren neuer Fakten oder Manipulation der Situation dutch den Lerner, wie bei Spielen und Simulationen), werden auf dem Resolutionsprinzip basierende L~sungen schnell zu komplex. Prozedurale Beweistechniken, wie sie z.B. mit PLANNER realisierbar sind, haben diesen Nachteil nicht und lassen sich auch einfacher mit einem AntwortgenerierungsprozeB verbinden [23~25].
2.4 Semantische Netzwerke Quillian [18] untersuchte die Frage, wie die Bedeutung von Worten in einem Modell abgebildet werden k~nnte, so dab menschliche Ged~chtnisprozesse simuliert werden. Zur Darstellung des semantischen Ged~chtnis benutzte er semantische Netzwerke
(Begriffe, die durch Relationen mitein-
ander verbunden sind). Semantische Netzwerke erlauben eine Art kanonischer
(canonical) Darstellung natursprachlichen Ausdrucks.
"Ideally we
hypothesize one central cognitive structure of semantic net form into which perceptions of speech, vision, action, and feeling can map, and from which can be generated speech, physical actions, hallucinations, feelings, and other thoughts."
(Simmons, [20,S.66]) Ein semantisches
Netz ist eine symbolische Struktur, die Abbildung in und aus linguistischen, logischen, kognitiven und prozeduralen Strukturen erm~glicht. Algorithmen, die diese Abbildung leisten, finden sich bei Woods [26] und Simmons [20.22]
(fUr natursprachlichen Ausdruck), bei Quillian [15],
Rumelhart [17], Schank [19] und Charniak [3] sowie bei Simmons [21] und Sandewall [18]
(fUr kognitive Strukturen)
(fUr logische Strukturen).
Die fur CUU interessanteste Entwicklung und Anwendung semantischer Netzwerke ist das SCHOLAR-System yon Carbonell [2]. Es demonstriert eindrucksvoll die Praktikabilit~t des Eihsatzes von semantischen Netzen und aufbauender Dialogprozeduren. Folgeprojekte sehen Erweiterungen auf neue Inhalte, Inferenz und eine gr~Bere Untermenge der Natursprache vor. Der natursprachliche Dialog ist sicher nicht in allen, jedoch in vielen Bereichen, wie im Sprachunterricht sowie anderen fakten-orientierten Ge-
390
bieten wie zoB~ Geographie und Biologie n~tzlich.
3. Softwa{e-yoraussetzun@en Die gegenw~rtige CUU-spezifische AI-Methoden nichts beitragen.
Software kann zur Implementierung yon
Es ist n6tig, diese Einschr~nkung ins Be-
wuStsein der auf dem Gebiet des CUU praktisch T~tigen zu rufen. Allgemeine Sprachen zur symbolischen Manipulation, wie LISP und Umfange)
LOGO sind Grundbausteine
sie erf~llen die Forderungen
(in gewissem
zur Realisierun~ von AI-Methoden,
an Rekursivit~t,
Kontrolle des Interpre-
tiervorgangs,
Zugriff auf baum- und netzwerkartige Datenstrukturen
Einschr~nkung
auf Datentypen)
Neuere Entwicklungen
denn (ohne
und interaktives Debugging.
(INTERLISP oder QLISP)
- um die Effizienz der ent-
stehenden Systeme bem~ht - enthalten Sprachmerkmale wie "memory management", erweiterte Kontrollstrukturen te Unterbrechungen, dur Evokation,
(wie Pseudo-Parallelismus),
alternative Umgebungen,
Backtracking,sowie
"pattern"-gesteuerte
automatische
bedingProze-
Inferenzmechanismen
Ill.
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392
Ebene 3
-
Ebene
2
Ebene
I
Bild 2: B e g r i f f s h i e r a r c h i e
N p r i m i t i v e s Problem.
o reduzierbares Problem
Bild 3: U N D / O D E R Graph
393
AX IOME I .(~x)(~S) [Luftfeuchtigk. (x, s)Akleiner (x, 50)~Trocken (s)] 2. [~/s)[sonnig (s)ATrocken (s)~ Schwil (EVAPORATION (s) )} 3. (~s) {Schw~l (s)-~Kondensation (ABKUHLEN (s))} 4. (~/s){Kondensation (s)-~Regen (TROPFENBILDUNG (s))~ 5. Sonnig (jetzt)ALuftfeuchtigkeit (IO, j etzt)
v :-
1
Sc~4w~;k (~.J
1
,,, L~#~.~,.~,~;~v,. (x4a~_~) 5. m[.~fe~c~,~.(.. ,~ kl~('~e'~ rio,so)
Bild 4 : Refutationsgraph: "Warum regnet es?" Antwortgenerierung : Regen (TROPFENBILDUNG (ABKUHLEN (EVAPOP~.TION (jetzt)) ) ) "Es regnet,weil sich Wassertropfen bilden,wenn sich die Luft abk[~hlt, nachdem Evaporation eintritt."
INFOPd~IATICS IN LEARNING AND TEACIilNG: PROSPECTS FOR THE FUTURE
Karl L. Zinn University of Michigan Ann Arbor, Michigan U.S.A.
The impact of computers and information sciences on learning and teaching at all levels of education is considerable and the extent of use of this revolutionary technology for amplifying the intellect is increasing rapidly°
A brief history and
a description of the current status of this field in North America provide a framework for the analysis and recommendations regarding informatics applied in education which are the main thrust of this paper° into two major parts:
The presentation is divided
a) the unique role for informatics in learning various
subjects and skills; and b) the significant contributions and responsibilities of specialists in informatics to the field of education. The contribution of computer assistance to learning and teaching should be examined critically.
In many vocations information processing is an indispensable
tool for sound professional practice and thereby essential in education which prepares students in the corresponding areas of study°
Furthermore the very
process of a learner's thinking and problem solving is reflected in the procedures and structures he may develop and use with computers°
Exploration of music and
graphic arts will be facilitated (consider the work of Allen Kay) as well as written expression (O.K.
Moore) or mathematics and sciences (Seymour Papert).
In nearly all subject areas computers are highly desirable as an effective means of interaction with a large set of learning materials°
Dynamic information
systems constructed for handling networks of text and procedures have been used in an exploratory way to provide intellectual tools for scholars and learners. Participants in such experimental seminars share a computer-based, primary-source "textbook" which is continually updated by the scholars and annotated by the collection of students using it.
These systems designed by information scientists
(HYPERTEXT by Nelson, SPIRES by Parker, FRESS by van Dam, and AUTONOTE by Reitman) are described and compared as prototypes of one kind of environment for learning and scholarly work in the future.
395
Automated information systems help learners and teachers share a working environment for hypothesis testing°
The environment may be artificial as in
computer simulation of physical and social processes; for example, various models of evolution of species can be examined, compared and revised by participants in an advanced seminar in biology°
The environment may also be quite real in the sense
of providing experience based on actual data from experiments.
For example,
students in political science explore relations hidden in a data base of facts and reported opinions dealing with election returns; engineering students and faculty analyze complex data from physical apparatus directly connected to a computer they share 0 Increased access to information processing tools is the most important contribution of informatics to instruction at the present time.
Students in social
research retrieve and summarize information obtained from large-scale surveys, often testing hypotheses which were overlooked by those who executed and reported the original survey.
Students in physics test lens designs according to a detailed
model of aberrations and corrections, perhaps finding variations on standard lens designs which better serve a particular photographic or instrumentation purpose° Specialists in informatics should help find the proper balance of economy~ power, and convenience in the design of such tools. In the long term, education will benefit from very basic developments in informatics.
Significant advances in artificial intelligence, natural language
processing, speech recognition, and extensible programming languages are expected to provide important breakthroughs for computers in learning and teaching.
A dozen
such projects are reviewed with particular attention to directions for additional development and application of these techniques (Carbonell, Koffman, Quillian, Simmons, Thompson, etc.). One may conclude from this review that contributions by professionals in the field of informatics are essential to further development and effective use of computing and information sciences in the instructional process.
If computer
assistance is to be used well with learning and teaching, and if informatics is not to be blamed for a failure of the new technology to meet expeetations~ professionals must meet their responsibilities for applications in education, providing consultation and general education about computer use as well as specific applications and projects. Recent publications by the author provide background on the contributions of informatics to learning and teaching:
"Computer Science Contributions to Learning and Teaching," ppo 560-563 in Proceedings of the ACM 1971 Annual Conference° New York: Association for Computing Machinery, 1971.
396
"A Personal View of Computing Software for Use in the Instructional Process," pp. 402-412 in Proceedinss of the International Computing Symposium, Venice, Italy, ACM and AICA, 1972. "A Technology for Instruction in the Age of Informatics~" in Fortschritte and Ersenbnisse der Unterrichtstechnolo$ie. Report of the Congress "Lehrsysteme 72" held in Berlin, April, 1972. Munich: Ehrenwirth-Verlag, 1973. "Computers in the Instructional Process: Directions for Research and Development," pp. 648-51 in Communications of the ACM, Volo 15, No o 7, July 1972.
P A P E R FOR RGU CONFERENCE,
H A M B U R G A U G U S T 1974.
MAY 1974
N A T I O N A L D E V E L O P M E N T OF C O M P U T E R A S S I S T E D LEARNING: P R O G R E S S AND P R O S P E C T S
kz ROGER MILES INTRODUCTION !.
The United K i n g d o m ' s N a t i o n a l D e v e l o p m e n t P r o g r a m m e in C o m p u t e r A s s i s t e d L e a r n i n g b e g a n on 1 J a n u a r y 1973. It is planned to run for five y e a r s and cost about £2 million. The P r o g r a m m e was established by a group of government d e p a r t m e n t s led b y the D e p a r t m e n t of E d u c a t i o n and Science. The origins of the N a t i o n a l P r o g r a m m e h a v e been d e s c r i b e d in a recent paper by its director, Richard H o o p e r (Hooper, 1974).
2.
This paper summarises the aim, o r g a n i s a t i o n and current a c t i v i t i e s of the N a t i o n a l P r o g r a m m e and then d i s c u s s e s some of the issues w h i c h have arisen d u r i n g its work.
THE N A T I O N A L P R O G R A M M E 3.
The aim of the N a t i o n a l P r o g r a m m e is to develop and secure the a s s i m i l a t i o n of c o m p u t e r assisted l e a r n i n g on a regular institutional b a s i s at r e a s o n a b l e cost. Thus its emphasis is on d e v e l o p m e n t a c t i v i t i e s leading to c o n t i n u i t y of use b e y o n d the period of funding and the widest p o s s i b l e a c c e p t a n c e by other institutions.
4.
It is important to stress that the N a t i o n a l P r o g r a m m e is not an agency for d i s t r i b u t i n g r e s e a r c h grants. Other a g e n c i e s already fund r e s e a r c h in c o m p u t e r assisted l e a r n i n g and related areas. N a t i o n a l P r o g r a m m e funds are intended to stimulate and facilitate d e v e l o p m e n t s w h i c h will give computer assisted l e a r n i n g a significant and c o s t - e f f e c t i v e role in a large number of educational institutions.
D e f i n i t i o n of C o m p u t e r A s s i s t e d L e a r n i n q 5.
A v a r i e t y of t e r m s h a v e been used by w r i t e r s d i s c u s s i n g c o m p u t e r uses in education. Thus it is important to state that the N a t i o n a l P r o g r a m m e defines c o m p u t e r a s s i s t e d l e a r n i n g very widely. It does not restrict its a c t i v i t i e s to the c o m p u t e r i s e d p r o g r a m m e d l e a r n i n g w h i c h in the USA is k n o w n as C o m p u t e r A s s i s t e d Instruction (CAI).
6.
The N a t i o n a l P r o g r a m m e r e c o g n i s e s seven b r o a d types of a c t i v i t y w i t h i n the t e r m c o m p u t e r assisted learning. These are:
398
a.
The c o m p u t e r as m a n a g e r - of c l a s s r o o m learning, timet a b l i n g and student records.
b.
The c o m p u t e r as t e s t e r - student assessment, of l e a r n i n g systems.
c.
The c o m p u t e r as t u t o r - t e a c h i n g a range of skills, c o n c e p t s and facts, u s i n g v a r i o u s strategies.
d.
The c o m p u t e r as e x e r c i s e r - p r o v i d i n g regular p r a c t i c e in skills, use of k n o w l e d g e etc., in v a r i o u s ways.
e.
The c o m p u t e r as c a l c u l a t o r - aid to l e a r n i n g n u m e r i c a l l y -based subjects.
f.
The c o m p u t e r as l a b o r a t o r y - simulation of experiments, modelling, g a m i n g and p r o b l e m - s o l v i n g experiences.
g.
The c o m p u t e r as p r o d u c e r - g e n e r a t i n g l e a r n i n g m a t e r i a l s in v a r i o u s m e d i a for use w i t h o u t computers.
evaluation
Initial G u i d e l i n e s 7.
8.
Some initial g u i d e l i n e s for the N a t i o n a l P r o g r a m m e w e r e formulated by the i n t e r e s t e d government d e p a r t m e n t s in F e b r u a r y 1972. These e s t a b l i s h e d that d e v e l o p m e n t a c t i v i t y should c o n c e n t r a t e on the f o l l o w i n g areas: a.
The t e a c h i n g and l e a r n i n g of mathematics, science and m e d i c i n e in u p p e r - s e c o n d a r y and p o s t - s e c o n d a r y e d u c a t i o n (age 16 and above).
b.
The m a n a g e m e n t of l e a r n i n g in p r i m a r y and secondary education (ages b e l o w 16).
c°
T e c h n i c i a n t r a i n i n g in the armed services.
d.
I n d u s t r i a l training.
T h e s e g u i d e l i n e s also stressed that e m p h a s i s should be placed on d e v e l o p m e n t of sound e d u c a t i o n a l m a t e r i a l s and e c o n o m i c a l use of c o m p u t i n g facilities.
P r o q r a m m e St r a t e ~ 9.
A s a m a j o r n a t i o n a l effort i n v o l v i n g a great many a u t h o r i t i e s and institutions, the N a t i o n a l P r o g r a m m e had the significant initial p r o b l e m of what i n n o v a t i o n strategy it should
399
adopt. It r e q u i r e d a strategy w h i c h w o u l d a l l o w it to d e t e r m i n e the i m m e d i a t e feasibility of c o m p u t e r assisted l e a r n i n g in specific situations and e n c o u r a g e w i d e r a s s i m i l a t i o n at reasonable cost. IO.
The p r o c e s s of e d u c a t i o n a l i n n o v a t i o n has a t t r a c t e d considerable interest in recent years and v a r i o u s m o d e l s of the i n n o v a t i o n p r o c e s s h a v e b e e n p r o p o s e d and discussed (Collier, 1974). One a p p r o a c h has a central group w h i c h d o m i n a t e s and controls, d i s s e m i n a t i n g only selected results as and w h e n it chooses. A n o t h e r is to h a v e a loose federation of local groups without central control, relying on informal c o n t a c t s for communication. E d u c a t i o n a l i n n o v a t i o n s have been a t t e m p t e d in b o t h these ways and u s i n g c o m b i n a t i o n s of t h e s e and other approaches.
Ii.
It was recognised that if the P r o g r a m m e acted as a central a g e n c y funding p a r t i c u l a r i n s t i t u t i o n s u n d e r set conditions, then t h o s e i n s t i t u t i o n s might c o n c e n t r a t e on d e m o n s t r a t i n g s h o r t - t e r m feasibility at the expense of l o n g - t e r m issues of c o s t - e f f e c t i v e n e s s and d i f f u s i o n to other users. On the other hand, as a development exercise, the P r o g r a m m e needed to mount p r o j e c t s in educational institutions w i t h e x p e r t i s e and facilities for c o m p u t e r assisted learning.
12.
Thus it was decided that w h i l s t r e t a i n i n g a central c o n t r o l l i n g function and p r o v i d i n g a n a t i o n a l focus, the P r o g r a m m e would o p e r a t e as a co-operative. P a r t i c i p a t i n g i n s t i t u t i o n s w o u l d play a very real part in the design anc conduct of projects. A c o n s e q u e n c e of t h i s a r r a n g e m e n t was the n e c e s s i t y to formulate n a t i o n a l c r i t e r i a for the selection and design of projects; c r i t e r i a w h i c h would b e considered a l o n g s i d e t h o s e d e r i v i n g from the n e e d s of the specific institution.
Project C r i t e r i a 13.
The project design criteria that w e r e d e v e l o p e d cannot b e p r e s e n t e d in detail in this short paper. However, they can be c a t e g o r i s e d into two groups and summarized as follows: a.
A s s i m i l a t i o n criteria. These c r i t e r i a seek to e s t a b l i s h that a p r o j e c t will meet a real educational need, will fit into the o r g a n i s a t i o n and climate of the t e a c h i n g i n s t i t u t i o n and is c o m p a t i b l e w i t h t r e n d s in c u r r i c u l u m development. One important c r i t e r i o n was the need for i n t e r - i n s t i t u t i o n a l c o - o p e r a t i o n w h e n e v e r possible.
b.
R e a s o n a b l e c o s t criteria. C o s t - e f f e c t i v e n e s s is a difficult concept b e c a u s e d e f i n i n g e d u c a t i o n a l effectiven e s s is not easy. Nevertheless, p r o j e c t s should aim at economical use of resources, use e x i s t i n g facilities whenever possible, choose important courses w i t h large student
400 numbers and avoid duplicating work done by others. P rojegt Management 14.
Various guidelines for the organisation and management of projects were established to facilitate achievement of the National PrograF~mJs aim. The main ones were: a.
Stepped fundin__q. Large projects extending over several years are to be designed and funded in stages. This gives continuity of control and allows flexible direction of the project.
b.
Virement budqetinq. Within the agreed overall funding, project managers are allowed some discretion for virement of funds between sections of the budget. This allows fine adjustment to local circumstances and unforeseen problems.
c.
Documentation. High standards of documentation of project work are required to ensure that all educational specifications, computer programs, planning decisions and other important steps are recorded, the aim being to ensure good communication both within the project and with outside audiences.
d.
~ a r repQrtiq~. Project managers are required to report progress and expenditure to the National Programme Director at four-monthly intervals. Project staff also report to a steering committee set up specifically to monitor the work and advise on policy.
Evaluation 15.
The National Programme lays special emphasis on the need for evaluation and recognises evaluation as an important component in any innovation process aimed at institutionalization and diffusion. The Programme has independent financial and educational evaluators who have been appointed to give an external assessment of the work of the Programme as a whole. This includes evaluation of the Directorate of the Programme as well as examination of the projects.
16.
Internal evaluation of projects is being conducted by project staff and the National Programme Directorate. The Programme Directorate will make a formal evaluation of each project at the end of each phase of funding. It follows that project managers must ensure that adequate data collection procedures operate throughout the work and that all aspects of the project are well documented. However, each project director will select the evaluation approach and techniques that best suit his particular situation.
401
PROGRESS 17.
N a t i o n a l P r o g r a m m e project work has b e g u n in the selected subject m a t t e r areas in a v a r i e t y of e d u c a t i o n a l institutions, spread t h r o u g h o u t the country. Each project has its own staff, m a i n l y funded by the Programme, w o r k i n g within an institution and often w i t h r e s p o n s i b i l i t i e s to a group of educational establishments. The aim and o b j e c t i v e s of each project h a v e b e e n set to meet the needs of the institution and to relate to the overall o b j e c t i v e s of the Programme.
18.
At the time of writing, the pattern of p r o j e c t s was as shown in T a b l e i. It must b e emphasised that only two of t h e s e projects, DP i/O1 and FS 1/02, are u s i n g the c o m p u t e r in the t u t o r i a l CAI mode. Most of the work is u s i n g the c o m p u t e r for simulation, m o d e l l i n g and calculation, or as a m a n a g e r of l e a r n i n g situations. N o n e of the work is in computer e d u c a t i o n or p r o g r a m m e r training.
19.
The amount shown in the funding column is the money p r o v i d e d by the N a t i o n a l Programme. Projects have been designed on a matched funding b a s i s so that the i n s t i t u t i o n s c o n c e r n e d m a k e a c o m p a r a b l e c o n t r i b u t i o n to the total cost of the work. National P r o g r a m m e funds are g e n e r a l l y used to cover staff costs rather than to b u y equipment. Thus the i n s t i t u t i o n s matched funding c o n t r i b u t i o n is often to p r o v i d e c o m p u t i n g f a c i l i t i e s and accommodation.
PROSPECTS 20.
Some of the e x i s t i n g p r o j e c t s are r e a c h i n g the end of t h e i r first p h a s e of f u n d i n g or c o m p l e t i o n of t h e i r work as feasibility studies. A l r e a d y it is clear that some changes will be needed for the next stages. As w i t h any innovation, there have been some u n e x p e c t e d p r o b l e m s and successes as well as the a n t i c i p a t e d results. One important point is that several p r o j e c t s h a v e interested other i n s t i t u t i o n s w h o h a v e offered t h e m s e l v e s as p o t e n t i a l sites for t r a n s f e r and d i f f u s i o n of the work. This is most important and encouraging.
21.
To date, the m a j o r i t y of the p r o j e c t s are in h i g h e r education. One reason for this is that c o n s i d e r a b l e w o r k had been done in this area b e f o r e the P r o g r a m m e b e g a n and so there were several secure sites for further development. P o s s i b i l i t i e s for more effort in s e c o n d a r y education are n o w b e i n g explored, but cost c o n s i d e r a t i o n s are likely to limit the amount of i n t e r a c t i v e c o m p u t i n g in this area. Management training, industrial t r a i n i n g and m i l i t a r y t r a i n i n g are also b e i n g examined for p o t e n t i a l developments.
22.
As i ~ experience b u i l d s up, the N a t i o n a l P r o g r a m m e will be
402
i n c r e a s i n g l y w e l l - e q u i p p e d to a d v i s e i n s t i t u t i o n s and a u t h o r i t i e s who are c o n s i d e r i n g c o m p u t e r a p p l i c a t i o n s in e d u c a t i o n and training. This is recognised as an important role for the Programme. C l o s e l y related to this function is that of a c t i n g as a link b e t w e e n r e s e a r c h and development. Project w o r k w i l l suggest q u e s t i o n s for future r e s e a r c h and r e s e a r c h may reveal ~ a i d e l i n e s for c o m p u t e r a p p l i c a t i o n s in e d u c a t i o n a l institutions. ISSUES 23.
T h e r e are some i m p o r t a n t general p r o b l e m s for the P r o g r a m m e as a w h o l e and some o t h e ~ w h i c h h a v e b e e n raised in several of the projects. An o v e r v i e w of t h e s e can b e given u n d e r the f o l l o w i n g t h r e e headings: a.
U t i l i t y of E d u c a t i o n a l t e c h n o l o g y theory.
b.
I m p o r t a n c e of an i n n o v a t i o n
c.
E v a l u a t i o n procedures.
strategy.
U t i l i t y of E d u c a t i o n a l T e c h n o l o q v T h e o r y 24.
E d u c a t i o n a l t e c h n o l o g y p r o v i d e s a systematic a p p r o a c h to the design and a s s e s s m e n t of l e a r n i n g systems. One of its b a s i c p r i n c i p l e s is that b e h a v i o u r a l o b j e c t i v e s should be w r i t t e n b e f o r e l e a r n i n g m a t e r i a l s are prepared. W h i l s t this p r o c e d u r e has several a d v a n t a g e s it also raises some p r o b l e m s and t h e r e has b e e n a c o n s i d e r a b l e r e a c t i o n against it a m o n g educationists. S t e n h o u s e (1973), lists n i n e r e s e r v a t i o n s w h i c h he h o l d s c o n c e r n i n g the o b j e c t i v e s model.
25.
A c o m p u t e r programmer~ w r i t i n g the p r o g r a m w h i c h w i l l c r e a t e a L e a r n i n g e x p e r i e n c e for students, n e e d s a clear statement of the e d u c a t i o n a l r e q u i r e m e n t s . Some p r o c e d u r e w h i c h ensures good c o m m u n i c a t i o n b e t w e e n t e a c h e r and p r o g r a m m e r is v i t a l to the success of the project. An e d u c a t i o n a l s p e c i f i c a t i o n w r i t t e n in b e h a v i o u r a l o b j e c t i v e s w o u l d assist that process. Furthermore, w h e r e several t e a c h e r s are c o - o p e r a t i n g to decide the content and s t r u c t u r e of l e a r n i n g materials, d i s c u s s i o n in t e r m s of o b j e c t i v e s is a good way to m a k e r e q u i r e m e n t s explicit. A statement of the o b j e c t i v e s of some e d u c a t i o n a l m a t e r i a l is also useful when the p u r p o s e of the m a t e r i a l is b e i n g explained to a p o t e n t i a l user.
26.
Thus t h e r e are several r e a s o n s for s u g g e s t i n g that the s p e c i f i c a t i o n of b e h a v i o u r a l o b j e c t i v e s can b e a useful step in the d e v e l o p m e n t of e d u c a t i o n a l material. However, the d e c i s i o n to adopt this t e c h n i q u e must be left to the project staff for two reasons. The first reason is the d i s l i k e of the method m e n t i o n e d earlier and the second is that w r i t i n g b e h a v i o u r a l
403
objectives is not easy, particularly objectives for high level cognitive skills. 27.
Another important point about objectives is that it is unwise to insist that they be specified at the very beginning of the project. There is a danger that good ideas will be lost if they cannot easily be expressed as objectives. Furthermore, as the project progresses new or better ideas may occur which indicate that the objectives should be changed. Thus objectives can be useful but must not be allowed to inhibit the work by rigidly specifying the educational content at too early a stage.
Importance of an Innovation Strateqv 28.
Innovation is a complex process requiring careful management, project staff need clear plans for dealing with the various obstacles. For example many teachers are apprehensive about computers and a project needs good techniques for overcoming this problem. Some workers insist that the way to do this is to provide a computer appreciation course and get the teachers to write programs. Is this really the best method?
29.
The context in which students will meet computer assisted learning is important to the success of the material. Innovation plans must include steps for briefing students and helping them over the difficulties of learning to work with the computer. There is a danger of development staff forgetting that computer technology does constrain what can be done in computer assisted learning. A smooth interface between education and computing can be very difficult to achieve.
30.
Project staff need to recognise that at times development must precede not follow research. This situation is not uncommon in education and good results are often produced. However, the fact that a policy decision has been made without the benefit of research evidence should be acknowledged. There is a danger of too many unrecognised assumptions leading to false conclusions about the work.
Evaluation Drocedures 31.
Choice of the evaluation procedures to be used is proving to be a major issue in some projects. A reason for this is the different evidence required by different audiences and the effort needed to produce that information. Some authorities request the type of comparative evidence which comes from control-group experimentation. However, such work is very difficult to do in education and can disrupt teaching severely if it is attempted in real situations.
32.
Some evaluation techniques call for considerable expertise on the part of the evaluator. For example questionnaires and
404
interviews are often used to investigate student attitudes to new teaching materials~ but questionnaire design and interviewing are skills which require training. Information from a badly designed questionnaire can be grossly misleading. This problem raises interesting issues about the staffing of projects and the need for staff training within projects and the National Programme as a whole. Conclusion 33.
It is early days in the National Programme but already a great deal has happened. At the beginning it defined its aims and chose a strategy and working procedures to achieve those aims. The consequences of those early decisions are now emerging and provide interesting information for students of educational innovation. Various problems have emerged which the Programme must try to solve within its life-time. These will command the attention of the Directorate as well as efforts to expand the range and depth of computer applications in education and training.
REFERENCES i.
Collier~ windsor;
KoG. (1974) Innovation in Higher Education. NFER Publishing Co. Ltd.
2.
Hooper, R. (1974) "The National Development programme in Computer Assisted Learning - Origins and Starting-point". Programmed Learning and Educational Technology, 1!, No.2, 59-73.
3.
Stenhouse, L. (1973) "The Humanities Curriculum Project". pages 149-167, in Butcher, H.J. and Pont, H.B. Educational Research in Britain 3. London; University of London Press Ltd.
405
TABLE 1
FUNDING (IN £' S)
CODE
SUBJECT (S)
INSTITUTION(S)
DURATION
DP 1/Ol
Statistics for Social Scientists.
Leeds University Bradford U n i v e r s ~ y Leeds Polytechnic
2 years
DP 1/02
Engineering
Queen Mary)Colleges 2 years Imperial ) of University) London Universityi
49,000
Physics
Surrey Universit ~
2 years
1.8,000
DP 1/04
Medicine
Glasgow University Leeds University
1 year
Ii,000
DP 1/06
Chemistry
Leeds University and 8 other institutions
2 years
65,000
DP 2/02
Mathematics
2 years
49,000
FS 1/01
Mathematics
16 months
13,000
FS 1/02
Mathematics
Hertfordshire Schools Napier College Edinburgh College Falkirk C o l l e q e Glasgow University Strathclyde univ.
1 year
19,000
FS
Biology Chemistry Physics Education
University College Chelsea College Surrey University New University of Ulster Council for Educational Technoloqy RAF Staff Colleqe .. Cambridge Inst. of Education Haverinq LEA Cambridge Univ. Surrey Univ. NDP Directorate
2 years
63,000
16 months
20,000
Culham Lab.
1/04
FS 1/22/01 FS 2/01
Local Information Services Staff traininq Remedial Reading
FS 3/22/01 DS 2/01
TP 22/01
Mathematics
TP 22/02
Management of Learning B A S I C to FORTRAN machine translation
TP 22/03
KEY:
,,,
98,000
I year
7,'000
lO months
1,200
3 months
3,000
1 year
5,000
6 months
7,000
6 months
5,000
.......
......
DP
=
Development
DS
=
Design
Project.
Study.
FS
=
Feasibility Study.
TP
=
Transferability P roj ect.
COMPUTER-BASED LEARNING IN THE UNITED STATES:
SOME LOCAL OBSERVATIONS
DORIS K. LIDTKE, TOWSON STATE COLLEGE
The major concerns that have surrounded computer-based learning since its beginning are of continuing import today in the United States.
These concerns are for
computer facilities, well-trained faculty, instructional materials and curricula (or the integration of computing into the curricula).
Technological advances in hardware
have often made computing facilities obsolete within a few years, sometimes even before delivery.
Educational personnel must spend much time working to keep abreast in
the field where computing knowledge is sometimes said to have a half-life of about five years.
Texts are usually somewhat out-of-date by the time they are published
and must be constantly updated in order to be useable.
In this paper the situation
in the state of Maryland will be considered for in many ways it typifies the general condition.
Computing Facilities In the state of Maryland, with a land area somewhat less than that of Belgium and a population of approximately four million people, there are m~ny types of educational computing facilities.
In some instances, these facilities serve both academic
and administrative needs, and in others, these functions are separated.
The largest
institution, the University of Maryland, with over 40,000 students, relies heavily on two UNIVAC ll00's for its academic work.
The seven state colleges, with combined en-
rollments of over 25,000, all use one state operated time-sharing facility, the Maryland State Colleges Information Center (MSCIC), with one remote job entry terminal and one or more time-sharing terminals on each campus tying into a UNIVAC 1106 which was installed in August 1973.
The Johns Hopkins University, a private school with great
emphasis on graduate training, has a wide variety of computers, but no large central facility for academic use~
Goucher College, a small liberal arts school for women,
has an IBM 1130 which is used for academic computing from 8:00 a.m. to 3:00 p.m. daily.
Loyola College of Maryland, a small Catholic institution, is installing a
mini-computer with time-sharing capabilities.
The U.S. Naval Academy useS commercial
facilities and trains every student in computer usage.
Most of the two year colleges
407
in the state have an in-house computer,
several of the private secondary schools
have either a small computer or one or more commercial
time-sharing
public secondary schools, with the exception of those in Montgomery wealthiest
terminals. County,
The
the
county in the state, have little in the way of computing facilities.
Bal-
timore City Schools have an IBM 1130 at one school and students there use it regularly.
The students from other schools in the city may send their programs via courier
to be processed and returned.
In Baltimore County, students
two weeks to the computer laboratory
are bussed once every
to run their programs on an IBM 1130.
Montgom-
ery County has a federally funded CAI program from 1968 to 1971 with thirty-one sharing terminals connected to an IBM 1500. staff, computer maintenance the computer system.
time-
The county is now providing support for
and program expenses,
and the manufacturer
is providing
There are some school systems with a single commercial time-
sharing terminal which currently costs about $600 a month for unlimited usage of a single terminal.
On the elementary level, there is very little computing activity.
Trained Personnel The problem of finding highly qualified faculty persists Faculty salaries do not compete with those of industry.
at many levels.
The number of recent gradu-
ates with training in computer science is small.
In a recent recruitment
Towson State College,which
for applicants,
thirty-six applicants two-hundred
advertises nation-wide
and fifty applicants
for other positions.
In addition,
of the applicants
only a few actually held degrees in computer
In areas outside of computer science,
training or experience
there were only
for the opening in computer science in contrast to as many as
for the computer science position, science.
effort at
in computing,
few faculty members have had formal
in fact at some colleges only one or two faculty
members have had minimal training in computer programming.
At Towson State College, users,
fewer than twenty-five
the largest state college with the most computer
faculty members out of a total of nearly five hundred
have used the computer during the past semester. departments
of mathematics,
The bulk of these users are in the
which includes computer science, physics and psychology.
Younger faculty members doing research outside of computer science usually make arrangements
to have their computing done at some facility outside of the college,
despite the fact that there is no charge for computer usage at the college. complexity
of either adapting their programs
priate library programs to run in this relatively new computing environment the inconvenience,
and sometimes
at some other educational are familiar.
The
to run at MSCIC or of finding appro-
the cost, of processing
outweighs
their data commercially
or
institution with a computing environment with which they
This seems to indicate a real need to train current faculty in the
use of computers
in their own field and to develop methods so that their training can
408
be used in almost any computing environment.
Certainly if faculty members go else-
where to do their own research, they are unlikely to develop and/or use computerbased learning in their own courses.
On the junior college level, most of the faculty have had some years of business or industrial experience rather than formal training.
Indeed, the evening
college courses at junior colleges and four-year colleges are frequently taught by individuals in business or industry.
On the secondary level, most computer-based learning is concentrated in mathematics.
Many mathematics teachers in Maryland have taken a computing course in
college or university or have had in-service training.
If teachers in areas other than mathematics are to use computer-based learning in their classrooms, a large training program will be needed,
l~ere are few vacan-
cies in the elementary and secondary schools in Maryland and the task before us is that of training teachers across the entire state.
This will not be an easy task,
for it will require the dedicated faculty of the colleges and universities to devote much effort to the task of stimulating the interest in computer-based learning and then
of retraining~
instructional Materials Instructional materials are meager except for texts in the area of computing. In the last year or so~ many texts on computers and society have appeared, but all other computer-based learning materials must still be assembled by the instructor. Some materials are available from colleagues who are usually very generous in sharing materials they have developed.
The problem that usually arises is that the
computing environments are not compatible and the problems involved in adapting to the new environment are sometimes nearly insurmountable.
Although the University of
Maryland has been most generous in sharing their materials and technical advice, only a small number of their programs and processors are now available through MSCIC because of differences of environments in spite of the same basic hardware.
The
magnetic tapes have different recording specifications and the operating system has been implemented differently.
As an example of the work involved in changing of
environments, during the summer of 1973 four students at Towson State College worked about four-hundred hours on the conversion and retesting of programs for use in one of the elementary computing courses which had been offered previously using commercial time-sharing.
Without financial aid from the college to support these students,
this entire conversion would have fallen on the faculty and probably could not have been completed for use in the current year.
409
Curriculum Computer-based learning has been slow in finding its way into the curriculum for several reasons.
Most of the successes that have been reported are not easy to
implement on a wide scale because of the previously discussed problems of equipment, personnel and instructional materials.
School districts are not willing to invest
vast sums of money without better evidence of the efficacy of the results and assurance it will work in their own district. learning in Maryland.
There are many examples of computer-based
Many of the presentations at the October 1973 Workshop-Sympo-
sium of Maryland Association for the Educational Uses of the Computer (MAEUC)detailed local experiences.
The majority of the reports were in the area of undergraduate
science and were to a large extent positive.
It was encouraging to learn that "A
Computer Package for a Course in Research Methods in Sociology" is being used and of the continuance of the program in "Computer-Aided Instruction (CAI) in Montgomery County Schools" after the federal funding ended.
This sharing of experiences is
important and may form the basis for the realization of the objectives of MAEUC which are : i.
Collecting and disseminating computer-related information about materials, techniques, opportunities and programs
2.
Encouraging investigation and development of new computer-related materials and techniques of instruction
3.
Bringing together the creative efforts of the educational and computer communities to the service of curriculum and course development
4.
Encourage cooperative activities among educational computer facilities
5.
Providing information on computer equipment, related to educational uses
6.
Sponsoring proposals leading to cooperative projects among member institutions and agencies
Though computer-based learning has not lived up to the extravagant claims of some of its early promoters, and while the many problems in the field have discouraged some, the past decade has been one of progress.
Concrete implementations
have been effected, a more realistic attitude is apparent, attendant problems have been identified, and the trickle-do~cn effect from universities to colleges to secondary schools an~ in isolated cases, to elementary schools can be observed. training or retooling of faculty has been slow.
The re-
CAI ACTIVITIES
IN SWITZERLAND
H.P.
I. A SHORT
The first
HISTORY
applications
can schools scattered Geneva,
were
experimsnts
and supported
land.
of Computer
reported
Neuchatel,
jointly
Frei
with
CAI began
and Zurich.
by local
supported
school
Instruction
sixties.
in !968
boards.
and centered
at the Swiss
rather
One of the larger
firm
Ciba-Geigy
Federal
(CAI)
in Ameri-
In Switzerland
Most of these were
by the chemical
It was realized
Assisted
in the early
in Basle, small
Berne,
projects
undertakings
in Basle
Institute
various
and
was
IEM Switzer-
of Technology,
Zurich.
For various
raasons~
applications training.
all the projects
focused
Normally,
on the p r i m a r y / s e c o n d a r y the instructional
All the persons
involvsd
related
or they were
during
to CAI,
their spars
of the projects small
number
time.
warm
in thoss
Under
outcome
of the expsriments
stage),
the enthusiasm to live
type. position
on the project the success
the enthusiasm
exclusively
or failure
of one or a
with
(which
for a CAI project
decreased.
TO THE FEDERAL
a commission Affairs In July
the difficulties is normal
Some projects
funding,
were
and the little
dropped;
in its first others
in agony.
Interior
concluding -
costs,
In 1971,
puters.
had only a part-time
conditions, upon
or the vocational
was of a tutorial
and worked
based
and most of the
of persons.
of the high
2. A REPORT
projects
these
education
material
teachers
completely
Because
continued
used Coursewriter,
was appointed
to study 1972,
GOVERNMENT
by the Swiss
the question
a report
[I] was
Federal
Department
of the instructional submitted
of
use of com-
to the federal
government
that:
The instructional
use of computers
in colleges
and universities
was
411
highly
recommended
- Developments supported
for the areas
and projects
of mathematics
in this direction
and natural
should
sciences.
be encouraged
and
by the government.
- Two research
centers
should
be created,
one in Lausanne
and one in
Zurich.
The report
[I] showed
This was reinforced project
(number
that
a subdivision
sociated
American
(Center
of OEED.
trend
in Swiss
CAI researchers
concluding
sentences
CAI activities
of the report
put the main
and simulation".
solving
3. PRESENTLY
These days
ACTIVE
there
- ETH Zurich - Institut
(Swiss
Let us first
are more
3.1
Both
They are
in CAI.
of the joint and
Inno-
with
with
Federal
11 as-
the use of
which
Research
having
of the
one of the
desirable--for
differ-
are oriented
serious
Institute
(but still
towards
rather
order):
of Technology,
of Technology,
et de Documentation
Then,
about
Lausanne)
Zurich)
P@dsgogique,
the projects
Neuchatel
at ETH Zurich recommended
on the learninq
of the last two mentioned
with research
the planned
the lines
the Institut
"It seems
of many
citing
IN SWITZERLAND
Institute
are concerned
the activities along
by simply
Zurich
say something
process.
and the ideas
(in alphabetical
Federal
de Recherche
institutions,
detail)
project
on projects 'which
are four institutions
(Swiss
- Pestalozzianum,
[I]:
effort
INSTITUTIONS
CAI projects.
EPF Lausanne
teaching
a member
is concerned
may be characterized
ent reasons--to
-
interested
Research
decentralized
countries
problem
small)
became
for Educational
This
and European
getting
in education.
The present Swiss
were
in 1974 when Switzerland
3) of CERI
vation),
computers
the authorities
project
on the learning
of EPF Lausanne
are described, in the report
where
and
and (more in
these projects
[I].
process
de Recherche
et de 8ocumentation
P~dagogique
(Neuchatel)
412
and the P e s t a l o z z i a n u m They
are mainly
secondary
(Zurich)
concerned
with
are under
the cantonal
documentation
and research
education.
Each
of these
institutions
has a CAI componsnt.
Both
projects
are sponsored
Nationalfonds Fadsral
zur Foerderung
Science
hypothesis
on the mental
CAI programs Zurich:
Foundation)~
that
how the students
The computer to develop Ill.
teach
elementary
At the EPF Lausanne
These models computer veloped
4.1
members
small
CAI
will
A CAI
courses
grammar; data on
is written
in Neuchatel
in Coursewriter
are available,
of CAI
to develop
academic
and mineralogy. and their
by the two projects
a series
to study
of in-
and apply models.
subjects,
such
as mathematics,
The CAI programs
will
be de-
assistants.
of a project special
which
leader
and some computer
pedagogical
computer
and technical
software
will
be used
to
programs.
of CAI use at ETH Zurich
to develop
at the ETH Zurich~ problems will
some
SYSTEM REALIZED AT ETH ZURICH
is no intention
specific
which
the student
in solving
the instructional
Context
courses
is planned
various
french
to gather
is employed
material
team consisting
assist
(Neuchatel:
as a vehicle
of the studies
It is not yet decided
THALES~
There
from
mechanics
problems,
4.
are taken
science,
specialists
of Zurich
allows
by faculty
A rather
realize
which
(Swiss
problems.
an aoplication
a project
programs
subject
are used
the course results
purpose
of learning.
a specific
3.2 The stud Y o~f modmls,
structional
is to study
process
and
which
by the S c h w e i z e r i s c h e r Forschung
of the University
Some preliminary
on primary a project
and their main
she presented
and present
includes
authorities.
der w i s s e n s c h a f t l i c h e n
arithmetic)
solve
school
students
be developed~
eomplesely
automated,
large
scale CAI
of small
lessons
covering
Instead,
a series
normally
encounter
that
traditional
is,
when
attending
courses
traditional
are not replaced,
413
but supported
by CAI programs~
of mathematics needs
and natural
the capability
The student
sciences.
above
a CAI system
to develop
existing--mostly
could
to be useful
be employed
to run CAI under
and the economic rather
by CAI
the student
4.2 Structure o f the THALES
system
consists
the
goes
to
of course material.
led to the
was designed
in conventional
Furthermore,
existing
Hence,
to use one of the already
THALES
and powerful
authors.
the already
CAI system
open.
considerations
than
frame orientsd--systems.
proven
The THALES
are generally
to the use of a library:
The ideas mentioned
in the fields
the employed
room a t any time and works with his choice
decision
techniques
be mainly
computinq.
are in rooms which
use of CAI is very similar
will
Therefore,
for sophisticat@d
terminals
the terminal
The topics
it would
multiaccess
so that
programming
then be possible
system
of the ETH.
system
of an author
language,
a compiler,
and an
interpreter.
The author
lanquaqe
(vid.[2]).
Of course,
specifically
is a programming many
CAI oriented
and CAI appropriate in no way obliges
read
features
of Pascal
ones--were and write
the author
language
added,
routines.
to follow
which
is similar
were omitted
such
to Pascal
and ethers--
as text related
The structure
any particular
concepts
of the language
instructional
strategy.
The compiler check
is a one-pass
and accurate
compiling is written
exact source
error messages
a CAI source on a lesson
The interpreter, machine
which
interaction,
run-time
compiler
program,
written
are the points
then
interprets
program--are
the lesson
delivered,
stressed
represents
in assembly
error m a s s a g e s - - i n c l u d i n g
not initialized"
A meaningful most.
the code for a hypothetical
file which
is written
in Pascal.
file and handles language.
"index
~hile
stack
computer
the course material.
the location
for example:
syntax
the student-
In the author
mode,
of the error in the
out of ranget',"variable
414
4.3 Some author lanquaqe features
The procedure orientation
and the need for explicit variable declaration
are the main characteristics of the author language. this structure, procedures
the author may define constants and declare variables and
either locally to a lesson or procedure,
belonging to a specific lesson. significance throughout author-defined
As a consequence of
the entire CAI program.
response-analysis
all the lessens,
or globally,
i.e. not
In the latter case these entities have In this way the same
routines or textpor~ions may be used in
which makes the collection and evaluation of student
performance data throughout the entire CAI program possible. may have constant and/or variable parameters,
Procedures
and they may be called
recursively.
The available data ~ Boolean,
integer,
in THALES include the scalar types of text, char,
and real,
of arbitrary dimension, trary integers.
Also,
and the structured type array.
Arrays may be
and their bounds are fixed and defined by arbi-
constants and variables of type text may have an
arbitrary number of characters.
The CAI authors may specify actions by using a set of conventional simple and structured statements such as the assignment, repeat,
if..othen...else,
for,
while,and the procedure statement°
4.4 CAI lessons written in THALES
A first step towards tha aim described in 4.1 lessons covering specific problems)
(having a series of small
is the present development of CAI
lessons about introductory computer science.
These lessons assist a course
for undergraduate students, which is given twice a year each time for approximately
200 students°
The lessons were
(or are being) written mostly by graduate students under
the supervision of members of the Division of Computer Science.
As an example let us look at a part of one of these CAI lessons, FORLOOP
(program listing see Appendix).
is to study a given for-statement
called
The objective of this lessoo piece
415 to
for
[PI]
:= [P2]
The student [P3]
at the
as being
constant, value
terminal
constants
he has
one
may
its
variables
a and b.
After
having
specified
the
about
his
which
- If it is,
what
statement -
What
are
was
are
of the
executed
the values
own
forloop
In the same
first
of the v a r i a b l e s
and
to be
has
way he also initial
to answer
values
questions
creation:
executed?
of the v a r i a b l e s
the
[P2],
and an initial
and assigns
the s t u d e n t his
[PI],
a parameter
a name
t_~o or downto
partially
the values
otherwise
by the program.
parameters,
statement
has been
the p a r a m e t e r s If he selects
value~
symbols
to the given
- Is the c o m p o n e n t
choose
is d e m a n d e d
of the special
problem,
do a:= a+b
or variables.
to s p e c i f y
(or undefined)
selects
[P3]
downto
after
the c o m p o n e n t
time? after
the c o m p l e t e
execution
of
the f o r - s t a t e m e n t ?
In this -
What
way,
happens
initial - What
happens
study
special
if one of the p a r a m e t e r s
if one of the v a r i a b l e s
of the
way,
the p r o g r a m
5.
may
cases,
[PI],
such
[P2],
or
as: [P3]
has
no
value7
variable
In this
the s t u d e n t
as the c o n t r o l
for-statement?
the students piece
a or b is s p e c i f i e d
may
and work
study
with
cases
another
at their
convenience
problem
of their
charg@
d'@tudier
or leave
choice.
R E F E R E N C E S
[I ] . . . . . . . . :
"Rapport
du Groupe
l'Enseignement la S c i e n c e l'Int@rieur"
[2] N. Wirth:
"The Acta
ad hoc
Assist@
par
Ordinateur
et de la R e c h e r c h e (July
Programming Informatica,
Pascal",
I, 35-63
& la D i v i s i o n
du D @ p a r t e m e n t
1972).
Language
la q u e s t i o n
(1971).
f@d@ral
de
de de
416 Appendix Due to space restrictions the bodies of three procedures had to be omitted: updown:
accepts t._9_oor downto,
returns up
number1:
reads integer,
varnum2:
reads variable identifier,
lesson forloop F,~ max = 11; feedbn = 2; v_ej~, c: text(10); oh: char; my: integer; name: ~_E~J~.[l.,max] ~ t e x t ( 1 0 ) ; v: ~j"~&3L[1..max] ~E i n t e g e r : oosfb,negfb: &~_&~L[0.,feedbn] ~ d e l t a ,p 3 , i , i I , i 2 , i 3 , n : integer;
yes(3L#j~ j a : be~in read(c) ~io write(" ja := ( c = ' j a ' ) e#j~; { y e s }
bitte
boolean); mit
(true: t_o_o,false: downto)
returns value and under
{ja
(defined or undefined)
puts it in name table.
{input} {anzaht eintraage in var table} { v a r t a b l e , namen ! i s t e } {var table, werte} text(10);{pos und neG f e e d b a c k s } up , u n d e f , v a l i d . j a : boolean ;
oder nein antwort
ja oder nein antworten:
");
einlesen} read(c)
end;
updown(~L#JC up : b o o l e a n ) ; ~J3£~Y_~ numberl(name: text(t0);
3L~J~ n:
integer;
~
undef:
boolean);
o r o c e ~ u r e number(name: t e x t ( 1 0 ) ; ~ n : i n t e g e r ; 3L~J& u n d e r : b o o l e a n ) ; { i n p u t f u e r i n t e g e r v a r . name, * b e d e u t e t u n d e f i n i e r t } write(" " , n a m e , " := ' ) ; ~#_e2~ r e a d ( o h ) ~ L ~ ch¢' '; under:= (oh='*'); &j~ ~undef ") #_@3z~n n u m b e r 1 ( n a m e , n , u n J ~ £ ) ; i__~fundef ~heo write(" = u n d e f i n i e r t . end end; {numberl Pr~Zc.edure v a r n u m 2 ( ~
i: integer);
Pr_~,e~_W3Z~ v a r n u m 1 ( ~ i: integer; coost short: boolean); {variable oder k o n s t a n t e einlesen und in tabelle eintragen} va~z nun: integer; found, undef: boolean; be~j3 i£ ~short ~_ed3 write(' v a r i a b l e ( v ) oder k o n s t a n t e ( c ) : r e a d (c) ; wh_~ (c~'v')^(o~'c °) ~ [falsehe eingabe} he_qin w r i t e ( " v o d e r c : " ) ; r e a d ( c ) eoJ~; i f c = ' v ' h~_b_WJ3v a r n u m 2 ( i ) e_l.~A be.qin i . n v := n v + l ; n a m e { i ] := ' * ' ; w r i t e ( " wart = "); n e~g~!
");
read(oh) ~#_~ ohm' ' ; f o u n d : = ch i n " + - 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 " ; ~,~ found &~J~J& ~ # _ q ~ n u m b e r 1 ( ' w e r t ' , n u m , u n d e f ) ; found:= ~ u n d e f end; ~_f ~found then write(" gib elne zahl: ") until found ; viii := hum
end £Dd; {varnum1~ orocedur_& v a r n u m ( i n d : text(10): vat i: integer); be~in write( ind, ":'); vernum1(i, false) end; { v a r n u m }
417
ornc.edure c h e c k l i s t ( u n d e f : boolean: ii: i n t e g e r ) ; vat i,j: i n t e g e r ; u: b o o l e a n ; beoin j := O; i := I to nv ~L~ i~ name[i] ~ "* " J ~ _b#~J3 n u m b e r ( n a m e [ i ] , j, u); i f (i=i 1)~undef th@n i f u J~b~n w r i t e ( p o s f b [ r a n d ( O , f e e d b n ) ] ) else w r i t e ( n e g f b [ r a n d ( O , f e e d b n ) ] .name[i] o" ist l e u f v a r i a b l e , "also nicht d e f i n i e r t . ' , e o l ) else i f ~ u ^ ( j = v [ i ] ) then write(posfb[rand(O,feedbn)] ) else write(negfb[rand(O,feedbn)] , n a m e [ i ] ," = " , v i i ] ,eol) end;
{checklist}
{ hauptprogramm beoin w r i t e (eol, " f o r - s o h l e i f e " ,eol, " ' ,eel,eol) ; p o s f b [ O ] := " r i c h t i g ' ; posfb[1] := " gut': posfb[2] := " j a ' : n e gfb[O] := ° f a l s c h ' ; negfb[ I]:-- ' u n r i c h t i g ° ; negfb[2] := ' nein'; ~ e o e a t name[l] :-- "a'; name[2] := 'b': nv:-- 2; [ e i n g a b e d e r p a r a m e t e r p 1, p 2 , p 3 } write('definiere die sehleifenparameter ",eel); varnum('[pl] ', il): w h i l e (ii=I) ~ (name[ill =°* ' ) do beain if ii=I t h e n w r i t e ( ' b e e c h t e : e kann nicht l a u f v a r i e b l e s e i n . ' ) ; i f n a m e [ i l ] = ' * " J~tl#J3 w r i t e ( ' a b e r nein. eine k o n s t a n ~ e kann " 'nicht l a u f v a r i a b l e s e i n . ' ) ; v a r n u m 2 ( i I) end ; varnum('[p2] " i2): up down (up ) ; v a r n u m ( ' [ p 3 ] " i3); {eingabe der anfengswerte:} w r i t e ( c o l , 'glb" d i e e n f e n g s w e r t e ein, " ): ~ o r i := 1 &O nv d o i f n a m e [ i ] # ' * ° t h e n r e o e a t n u m b e r (name[i] ,v[i] ,under): valid := ( ~ u n d e f ) v ( i = i l ) ; i_L ~ v a l i d J~ben w r i t e ( ' ',name[i] ,° muss d e f i n i e r t seln. ") ~inbil v a l i d ; { evaluation } i f up t h e n d e l t a := I else delta := - 1 ; {index increment} p3 : = v [ i 3 ] ; if (p3 - v [ i 2 ] ) * d e l t a < 0 t h e n n : = 0 {kein d u r c h l m u f } be~in {t. durchlauf:} n : = 1; v i i 1 ] := vii2]; v[1] := v [ 1 ] + v[2] end ; write(eol,'wird die s c h l e i f e uebersprungen "); yes(ja); if (ja ^ (n=O))v(~ja ^ (n=l)) then write(posfb[rand(O,feedbn)] ) else write(negfb[rand(O,feedbn)] ); i f n=1 J&hen # e u i n w r i t e ( e o l , ' g i b die w e r t e naeh dem ersten d u r c h l a u f an.'); c h e c k l i s t (false,il); {weitere durchlaeufe:} vii1] := vii1] + delta; ~bile (p3 - v[il] )*delta 2 0 do be~in n:= n+l; v[1] := v [ 1 ] + v [ 2 ] ; v[il] := v [ i l ] + d e l t e ~OJ~; ~nd ; w r i t e ( e o l . ° g i b die w e r t e der v a r i a b l e n nach der s c h l e i f e an "): c h e c k l i s t (true ,i I) ; w r i t e ( e o l . ' n o c h e i n e n w e i t e r e n v e r s u c h : °); y e s ( j a ) ; u n t i l ~ja ; end . { h a u p t p r o g r a m m }
