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  4. Innovative Weiterbildung: Didaktisches-Design des SMALO Lern-Ökosystems
 
Zitierlink DOI
10.26092/elib/3538

Innovative Weiterbildung: Didaktisches-Design des SMALO Lern-Ökosystems

Veröffentlichungsdatum
2024-12-16
Autoren
Ahrens, Daniela  
Siemer, Christine  
Ahlers, Reinhard  
Friedrichs-Büttner, Gesa  
Kersten, Franziska  
Steffens, Svenja  
Duin, Heiko  
Zusammenfassung
Ein vielfach beklagtes Problem ist die Intransparenz der Weiterbildungslandschaft und der marktförmig organisierte „Weiterbildungsdschungel“. Das Matching zwischen Weiterbildungsinteressierten und Weiterbildungsangeboten wird als problematisch wahrgenommen. Diese Problematik greift das Projekt SMALO auf und zielt auf die Entwicklung einer KI-basierten Weiterbildungsplattform im Sinne eines digitalen Lern-Ökosystems. Anspruch eines solchen virtuellen Lern- raums ist es, die differenten Einbettungs- und Handlungslogiken wie z. B. individuelle Motivation, betrieblicher Weiterbildungsbedarf, institutionelle Umsetzungsmöglichkeiten miteinander zu ver- knüpfen. Anspruch des SMALO-Lern-Ökosystems ist die Verbesserung der Transparenz innerhalb der Weiterbildungslandschaft in der Logistikbranche. Das Ziel ist es, am Beispiel der Logistikbranche, Adressat*innen und Akteur*innen in der beruflichen Weiterbildung stärker zu vernetzen und mittels einer KI-basierten Anwendung das Lernen zu personalisieren, individualisieren und zu flexibilisieren. Das vorliegende didaktische Design liefert durch die Zusammenführung der Ansätze von Arnold et al. (2019), Seufert (2018) und Reinmann (2015) die Rahmenbedingungen zur Gestaltung eines digitalen Lern-Ökosystems für die berufliche Weiterbildung am Beispiel der Logistikbranche.
Schlagwörter
Weiterbildung

; 

Künstliche Intelligenz

; 

Didaktik
Institution
Universität Bremen  
Institute
Institut Technik und Bildung (ITB)  
Dokumenttyp
Bericht, Report
Zweitveröffentlichung
Nein
Lizenz
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Sprache
Deutsch
Dateien
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Vorschaubild
Name

Didaktisches Design SMALO.pdf

Size

13.69 MB

Format

Adobe PDF

Checksum

(MD5):0ca761c88a83b1e84c8b59ea2b25e331

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