Technologie und Unterricht: Kognitive Lernprozesse optimal nutzen

Die letzten Jahre waren Zeugen einer rasanten Zunahme von Technologie im Unterricht durch elektronisches Lernen und Fernunterricht (Bernard et al., 2009; Brown, 2006; Campbell, 2006; Clark, 2008; Jonassen, 1996; Jonassen et al., 1999; Larreamendy-Joerns & Leinhardt, 2006; Roblyer, 2006; Winn, 2002). Technologie wird oft mit Geräten (z. B. Computern) gleichgesetzt, aber ihre Bedeutung ist viel umfassender. Technologie bezieht sich auf die Designs und Umgebungen, die Lernende einbeziehen (Jonassen et al., 1999). Die Forschung über die Auswirkungen von Technologie auf das Lernen nimmt zu, ebenso wie die Bemühungen, Hindernisse für die Integration von Technologie in den Unterricht zu beseitigen (Ertmer, 1999).

Technologie hat das Potenzial, den Unterricht in einer Weise zu erleichtern, die früher unvorstellbar war. Vor nicht allzu langer Zeit beschränkten sich technologische Anwendungen im Klassenzimmer auf Filme, Fernseher, Diaprojektoren, Radios und dergleichen. Heute können Studenten Simulationen von Umgebungen und Ereignissen erleben, die sie im regulären Unterricht nie erleben könnten, Unterricht von anderen aus der Ferne erhalten und mit ihnen kommunizieren sowie mit großen Wissensbeständen und Experten-Tutorensystemen interagieren.

Eine Herausforderung für Forscher besteht darin, zu bestimmen, wie sich Technologie auf die kognitiven Prozesse der Lernenden während des Enkodierens, Behaltens, Transfers, der Problemlösung usw. auswirkt. Das Material in diesem Abschnitt über computergestützte Lernumgebungen und Fernunterricht ist keine praktische Anleitung zur Verwendung von Technologie in der Bildung. Vielmehr konzentriert sich dieser Abschnitt auf die Rolle, die Technologie beim Lernen spielt. Leser, die an eingehenden Anwendungen von Technologie interessiert sind, sollten andere Quellen konsultieren (Brown, 2006; Kovalchick & Dawson, 2004a, 2004b; Roblyer, 2006; Winn, 2002).

Studierende lernen zunehmend in computerbasierten Umgebungen. Forschende sind sehr interessiert an den Rollen, die Computer beim Lehren und Lernen spielen. Obwohl das Lernen in computerbasierten Umgebungen keine Lerntheorie darstellt, ist es wichtig zu wissen, ob Computer die schulischen Leistungen verbessern und zur Entwicklung von kritischem Denken und Problemlösungsfähigkeiten beitragen.

Es ist verlockend, computerbasiertes Lernen zu evaluieren, indem man es mit Lernen ohne Computer vergleicht, aber solche Vergleiche können irreführend sein, da auch andere Faktoren (z. B. Authentizität des Inhalts, Lehrer-Schüler/Schüler-Schüler-Interaktionen) unterschiedlich sein können. Anstatt sich auf dieses Thema zu konzentrieren, erscheint es produktiver, die Arten von kognitiven Prozessen zu untersuchen, die in computerbasierten Umgebungen und durch andere technologische Anwendungen auftreten können.

Jonassen et al. (1999) stellten eine dynamische Perspektive auf die Rolle der Technologie beim Lernen vor. Der maximale Nutzen der Technologie ergibt sich, wenn sie das Denken und die Wissenskonstruktion anregt und erleichtert. In dieser Konzeptualisierung kann Technologie die in den aufgelisteten Zielen dargestellten Funktionen erfüllen ('Funktionen der Technologie'). Die in diesem Abschnitt beschriebenen technologischen Anwendungen, die für das Lernen relevant sind, sind unterschiedlich effektiv bei der Erfüllung dieser Funktionen.

• Werkzeug zur Unterstützung der Wissenskonstruktion
• Informationsmittel zur Erkundung von Wissen zur Unterstützung des Lernens durch Konstruktion
• Kontext zur Unterstützung des Lernens durch Tun
• Soziales Medium zur Unterstützung des Lernens durch Konversation
• Intellektueller Partner zur Unterstützung des Lernens durch Reflektion

Computerbasierter Unterricht (CBI)

Bis vor wenigen Jahren, als er durch das Internet verdrängt wurde, war der computerbasierte Unterricht (CBI) (oder CAI – computergestützter Unterricht) die häufigste Anwendung des computergestützten Lernens in Schulen (Jonassen, 1996). CBI wird oft für Übungen und Tutorien verwendet, die Informationen und Feedback an die Studierenden geben und auf der Grundlage der Antworten der Studierenden reagieren.

Obwohl CBI in seinen Möglichkeiten begrenzt ist, sind mehrere CBI-Funktionen fest in der Lerntheorie und -forschung verankert (Lepper, 1985). Das Material kann die Aufmerksamkeit der Studierenden auf sich ziehen und sofortiges Feedback geben. Das Feedback kann von einer Art sein, die im Unterricht nicht oft gegeben wird, z. B. wie die aktuellen Leistungen der Studierenden im Vergleich zu ihren vorherigen Leistungen abschneiden (um Fortschritte beim Lernen zu zeigen). Computer individualisieren Inhalte und Präsentationsgeschwindigkeit.

Ein weiterer Vorteil von CBI ist, dass viele Programme eine Personalisierung ermöglichen; Studierende geben Informationen über sich selbst, ihre Eltern und Freunde ein, die dann in die Unterrichtspräsentation aufgenommen werden. Personalisierung kann zu höheren Leistungen führen als andere Formate (Anand & Ross, 1987). Die Personalisierung des Unterrichts kann die Bedeutung verbessern und die Integration von Inhalten in LTM-Netzwerke erleichtern. Die Wissenskonstruktion sollte mit vertrauten Bezugspunkten unterstützt werden.

Simulationen und Spiele

Simulationen stellen reale oder imaginäre Situationen dar, die nicht in die Lernumgebung eingebracht werden können. Beispiele sind Programme, die Flugzeugflüge, Unterwasserexpeditionen und das Leben in einer fiktiven Stadt simulieren. Lernende können Gedächtnisnetzwerke besser aufbauen, wenn sie während des Lernens greifbare Bezugspunkte haben. Spiele sind so konzipiert, dass sie einen angenehmen Lernkontext schaffen, indem sie Material mit Sport, Abenteuer oder Fantasie verbinden. Spiele können Denkfähigkeiten und Problemlösungskompetenzen betonen, können aber auch zur Vermittlung von Inhalten verwendet werden (z. B. ein Basketballspiel zur Vermittlung von Brüchen).

Lepper (1985; Lepper & Hodell, 1989) vermutete, dass Spiele das Lernen auch durch die Steigerung der Motivation beeinflussen. Die Motivation ist größer, wenn eine endogene (natürliche) Beziehung zwischen dem Inhalt und den Mitteln („Spezialeffekte“) besteht, mit denen das Spiel oder die Simulation den Inhalt präsentiert. Brüche stehen beispielsweise in einer endogenen Beziehung zu einem Basketballspiel, wenn Schüler gefragt werden, wie viel vom Spielfeld von Spielern bedeckt wird, die über den Boden dribbeln. Eine solche endogene Beziehung fördert die Sinnhaftigkeit sowie die LTM-Codierung und -Speicherung. In vielen Spielen und Simulationen ist die Beziehung zwischen Inhalt und Mitteln jedoch willkürlich, z. B. wenn die richtige Antwort eines Schülers auf eine Frage Fantasieelemente (z. B. Zeichentrickfiguren) hervorbringt. Wenn die Beziehung willkürlich ist, führt das Spiel nicht zu besserem Lernen als der traditionelle Unterricht, obwohl ersteres interessanter sein mag.

Als eine Art computergestützte Umgebung scheinen sich Simulationen gut für entdeckendes und forschendes Lernen zu eignen. In ihrer Übersicht über Studien, die Computersimulationen im entdeckenden Lernen verwenden, kamen de Jong und van Joolingen (1998) zu dem Schluss, dass Simulationen effektiver waren als der traditionelle Unterricht, um bei den Schülern eine „tiefe“ (intuitive) kognitive Verarbeitung zu verankern. Simulationen können auch für die Entwicklung von Problemlösungsfähigkeiten von Vorteil sein. Ähnlich wie bei den Ergebnissen für CBI stellten Moreno und Mayer (2004) fest, dass personalisierte Nachrichten von einem Agenten auf dem Bildschirm während Simulationen das Behalten und die Problemlösung besser verbesserten als nicht personalisierte Nachrichten. Woodward, Carnine und Gersten (1988) stellten fest, dass die Ergänzung von strukturiertem Unterricht durch Computersimulationen im Vergleich zum traditionellen Unterricht allein zu Problemlösungsgewinnen bei Sonderschul-Schülern der High School führte. Die Autoren merkten jedoch an, dass der Mechanismus, der diese Ergebnisse hervorbrachte, unklar war und die Ergebnisse möglicherweise nicht auf eigenständige Computersimulationen verallgemeinert werden können.

Multimedia/Hypermedia

Multimedia bezieht sich auf Technologien, die die Möglichkeiten verschiedener Medien wie Computer, Film, Video, Ton, Musik und Text kombinieren (Galbreath, 1992); Hypermedia bezieht sich auf verlinkte oder interaktive Medien (Roblyer, 2006). Multimediales und Hypermedia-Lernen findet statt, wenn Studierende mit Informationen interagieren, die in mehr als einer Modalität präsentiert werden (z. B. Wörter und Bilder; Mayer, 1997). Die Fähigkeiten von Computern, mit anderen Medien zu interagieren, haben sich rasant weiterentwickelt. Videostreaming, CDs und DVDs werden häufig mit Computern für Unterrichtszwecke verwendet (Hannafin & Peck, 1988; Roblyer, 2006).

Multimedia und Hypermedia haben wichtige Auswirkungen auf den Unterricht, da sie viele Möglichkeiten bieten, Technologie in den Unterricht zu integrieren (Roblyer, 2006). Forschungsergebnisse liefern einige Hinweise auf die Vorteile von Multimedia für das Lernen. In seiner Überprüfung von Forschungsstudien stellte Mayer (1997) fest, dass Multimedia die Problemlösungs- und Transferfähigkeiten von Studierenden verbesserte; die Effekte waren jedoch am stärksten bei Studierenden mit wenig Vorwissen und hoher räumlicher Vorstellungskraft. Dillon und Gabbard (1998) kamen in ihrer Überprüfung auch zu dem Schluss, dass die Effekte teilweise von den Fähigkeiten abhingen: Studierende mit geringeren allgemeinen Fähigkeiten hatten die größten Schwierigkeiten mit Multimedia. Der Lernstil war wichtig: Studierende, die bereit waren, zu explorieren, erzielten die größten Vorteile. Multimedia scheint besonders vorteilhaft bei spezifischen Aufgaben zu sein, die ein schnelles Durchsuchen von Informationen erfordern.

Forscher haben die Bedingungen untersucht, die das Lernen mit Multimedia begünstigen. Wenn verbale und visuelle Informationen (z. B. Erzählung und Animation) während des Unterrichts kombiniert werden, profitieren Studierende von der dualen Kodierung (Paivio, 1986). Die gleichzeitige Präsentation hilft den Lernenden, Verbindungen zwischen Wörtern und Bildern herzustellen, da sie sich gleichzeitig im Arbeitsgedächtnis (WM) befinden (Mayer, Moreno, Boire, & Vagge, 1999). Multimedia kann das Lernen besser erleichtern als die Anpassung von Medien an individuelle Unterschiede der Studierenden (Reed, 2006). Durch die Verwendung verschiedener Medien erhöhen Lehrkräfte die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eine Art für jeden Studierenden effektiv ist. Einige Unterrichtsmittel, die das Multimedia-Lernen unterstützen, sind: Textsignale, die die Struktur des Inhalts und seine Beziehung zu anderem Material hervorheben (Mautone & Mayer, 2001); personalisierte Botschaften, die Studierende ansprechen und ihnen das Gefühl geben, Teilnehmer der Lektion zu sein (Mayer, Fennell, Farmer, & Campbell, 2004; Moreno & Mayer, 2000); Lernenden die Möglichkeit geben, die Geschwindigkeit des Unterrichts zu kontrollieren (Mayer & Chandler, 2001); Animationen, die Bewegung und Simulationen beinhalten (Mayer & Moreno, 2002); die Möglichkeit, mit einem Bildschirmredner zu interagieren (Mayer, Dow, & Mayer, 2003); einen Übungstest zum Material ablegen (Johnson & Mayer, 2009); und einem menschlichen Sprecher anstelle eines maschinell erzeugten Sprechers ausgesetzt zu sein (Mayer, Sobko, & Mantone, 2003).

Maximale Vorteile von Multimedia erfordern, dass einige logistische und administrative Fragen behandelt werden. Interaktive Funktionen sind teuer in der Entwicklung und Produktion, obwohl sie sehr effektiv sind (Moreno & Mayer, 2007). Kosten können viele Schulsysteme daran hindern, Komponenten zu kaufen. Interaktives Video kann zusätzliche Unterrichtszeit erfordern, da es mehr Material präsentiert und mehr Zeit der Studierenden erfordert. Aber interaktive multimodale Lernumgebungen bieten ein großes Potenzial zur Steigerung der Motivation der Studierenden (Scheiter & Gerjets, 2007). Die größere Lernkontrolle, die möglich ist, führt zu besseren Lernergebnissen und kann die Selbstregulation fördern (Azevedo, 2005b).

Trotz potenzieller Probleme im Zusammenhang mit Kosten und benötigten technologischen Fähigkeiten scheinen Multimedia und Hypermedia das Lernen der Studierenden zu fördern, und die Forschung zeigt zunehmend, dass diese Technologie dazu beitragen kann, das selbstregulierte Lernen der Studierenden zu entwickeln (Azevedo, 2005a, 2005b; Azevedo & Cromley, 2004; Azevedo, Guthrie, & Siebert, 2004). Anwendungen werden im Zuge des technologischen Fortschritts weiterentwickelt (Roblyer, 2006). Weitere Forschung ist erforderlich, um die Auswirkungen von Multimedia auf die Motivation zu untersuchen und wie man sie mit einer Abfolge des Erwerbs selbstregulatorischer Fähigkeiten verknüpfen kann (z. B. sozialer Einfluss auf Selbsteinfluss; Zimmerman & Tsikalas, 2005).

E-Learning

E-Learning bezieht sich auf das Lernen durch elektronisch bereitgestellte Mittel. Der Begriff wird oft verwendet, um jede Art von elektronischer Kommunikation zu bezeichnen (z. B. Videokonferenzen, E-Mail); hier wird er jedoch im engeren Sinne des Internet-basierten Unterrichts verwendet.

Das Internet (eine internationale Sammlung von Computernetzwerken) ist ein System gemeinsam genutzter Ressourcen, das niemandem gehört. Das Internet bietet Zugang zu anderen Personen (Benutzern) über E-Mail und Konferenzen (Chatrooms), Dateien und das World Wide Web (WWW) – eine interaktive Multimedia-Ressource mit mehreren Computern. Es speichert auch Informationen, die für den persönlichen Gebrauch kopiert werden können.

Das Internet ist eine wunderbare Informationsquelle, aber das relevante Thema hier ist seine Rolle beim Lernen. Oberflächlich betrachtet hat das Internet Vorteile. Webbasierter Unterricht bietet Schülern Zugang zu mehr Ressourcen in kürzerer Zeit, als dies auf traditionelle Weise möglich ist; mehr Ressourcen bedeuten jedoch nicht automatisch besseres Lernen. Letzteres wird nur erreicht, wenn Schüler neue Fähigkeiten erwerben, wie z. B. Methoden zur Durchführung von Recherchen zu einem Thema oder kritisches Denken über die Genauigkeit von Material im Web. Webressourcen können das Lernen auch fördern, wenn Schüler Informationen aus dem Web entnehmen und in den Unterricht integrieren (z. B. entdeckendes Lernen).

Lehrer können die Entwicklung der Internetfähigkeiten der Schüler durch Scaffolding unterstützen. Den Schülern müssen Suchstrategien beigebracht werden (z. B. Möglichkeiten zur Nutzung von Browsern), aber Lehrer könnten auch die erste Websuche durchführen und den Schülern Namen hilfreicher Websites nennen. Grabe und Grabe (1998) bieten weitere Vorschläge.

Eine Gefahr bei der Nutzung des Internets durch Schüler besteht darin, dass die große Menge an verfügbaren Informationen den Glauben hervorrufen könnte, dass alles wichtig und zuverlässig ist. Schüler können sich dann auf “assoziatives Schreiben” einlassen, indem sie versuchen, zu viele Informationen in Berichte und Arbeiten aufzunehmen. In dem Maße, in dem E-Learning dazu beiträgt, den Schülern die höheren Fähigkeiten der Analyse und Synthese zu vermitteln, erwerben sie Strategien, um zu bestimmen, was wichtig ist, und Informationen zu einem kohärenten Produkt zusammenzuführen.

Fernstudium (Fernunterricht) liegt vor, wenn Unterricht, der an einem Ort seinen Ursprung hat, an Studenten an einem oder mehreren entfernten Standorten übertragen wird. Interaktive Fähigkeiten ermöglichen wechselseitiges Feedback und Diskussionen als Teil des Lernerlebnisses. Fernstudium spart Zeit, Aufwand und Geld, da Dozenten und Studenten keine langen Anreisen zu Kursen unternehmen müssen. Universitäten können beispielsweise Studenten aus einem großen geografischen Gebiet rekrutieren. Es gibt weniger Bedenken, dass die Studenten große Entfernungen zurücklegen müssen, um an Kursen teilzunehmen. Schulbezirke können Fortbildungsprogramme durchführen, indem sie von einem zentralen Standort an alle Schulen übertragen. Das Fernstudium opfert den direkten Kontakt mit den Dozenten, obwohl die Interaktionen in Echtzeit (synchron) erfolgen, wenn interaktives Zwei-Wege-Video verwendet wird. In ihrer Überprüfung von Fernstudienprogrammen stellten Bernard et al. (2004) fest, dass ihre Auswirkungen auf das Lernen und die Behaltensleistung der Studenten mit denen des traditionellen Unterrichts vergleichbar sind. Die Auswirkungen für den synchronen Unterricht begünstigten den Präsenzunterricht, während das Fernstudium für asynchrone Anwendungen (mit Verzögerungszeit) effektiver war.

Eine weitere Netzwerkanwendung ist das elektronische Schwarze Brett (Konferenz). Personen, die mit Computern vernetzt sind, können Nachrichten posten, aber wichtiger für das Lernen ist die Teilnahme an einer Diskussionsgruppe (Chat). Die Teilnehmer stellen Fragen und werfen Probleme auf sowie reagieren auf die Kommentare anderer. Es wurde eine beträchtliche Anzahl von Studien durchgeführt, um zu untersuchen, ob solche Austausche den Erwerb von Schreibfähigkeiten fördern (Fabos & Young, 1999). Ob dieses asynchrone Mittel des Telekommunikationsaustauschs das Lernen besser fördert als die Interaktion von Angesicht zu Angesicht, ist problematisch, da ein Großteil der Forschung widersprüchlich oder nicht schlüssig ist (Fabos & Young, 1999); die Überprüfung von Bernard et al. (2004) legt jedoch nahe, dass das Fernstudium mit asynchronem Lernen effektiver sein kann. Telekommunikation hat den Vorteil der Bequemlichkeit, da die Leute jederzeit antworten können, nicht nur, wenn sie zusammenkommen. Die rezeptive Lernumgebung kann das Lernen indirekt fördern.

Als Formen der computervermittelten Kommunikation (CMC) erweitern Fernstudium und Computerkonferenzen die Möglichkeiten des Lernens durch soziale Interaktion erheblich. Weitere Forschung ist erforderlich, um festzustellen, ob persönliche Eigenschaften der Lernenden und Arten von Unterrichtsinhalten das Lernen und die Motivation der Studenten beeinflussen können.

Webbasiertes (Online-) Lernen wird häufig als Blended-Learning-Modell in den traditionellen Unterricht integriert (d. h. ein Teil des Unterrichts findet im Präsenzunterricht statt, der Rest online). Webbasiertes Lernen ist auch in Verbindung mit Multimedia-Projekten nützlich. In vielen Lehrerausbildungsprogrammen nutzen angehende Lehrer das Web, um Ressourcen zu beschaffen und diese dann selektiv als Teil von Unterrichtsentwürfen in Multimedia-Projekte zu integrieren.

In ihrer Überprüfung von Online-Kursen stellten Tallent-Runnels et al. (2006) fest, dass die Studenten es mochten, in ihrem eigenen Tempo voranzukommen, Studenten mit mehr Computererfahrung eine größere Zufriedenheit äußerten und asynchrone Kommunikation tiefgreifende Diskussionen erleichterte. Fernunterricht, der Interaktionen beinhaltet (Student–Student, Student–Lehrer, Student–Inhalt), trägt dazu bei, die Leistungen der Studenten zu steigern (Bernard et al., 2009). Andere Arten von Interaktionen (z. B. Wikis, Blogs) können ebenfalls nützlich sein. Die Einbindung von Multimedia-Präsentationen in den Fernunterricht erhöht dessen Personalisierung und macht ihn somit eher zu einem Präsenzunterricht (Larreamendy-Joerns & Leinhardt, 2006), was die Motivation der Studenten steigern kann.

Der Versuch, Online- mit traditionellen Kursen zu vergleichen, ist schwierig, da es so viele Unterschiede gibt. Einer davon ist, dass sich die meisten Online-Kurse bisher hauptsächlich an nicht-traditionelle und weiße amerikanische Studenten richten. Diese Demografie wird sich ändern, wenn Online-Kurse häufiger vorkommen, was eine bessere Bewertung der Online-Lernergebnisse und der Umwelteigenschaften, die das Lernen erleichtern, ermöglichen wird.

Aus den vorangegangenen Beweisen können wir schließen, dass Technologie das Lernen verbessern kann. Wie sich technologisch erweiterter Unterricht mit konventionellem Unterricht vergleicht, ist schwer zu beurteilen, und Vergleiche können zu irreführenden Ergebnissen führen (Oppenheimer, 1997). Kein Unterrichtsmedium ist unabhängig von Inhalt, Lernenden oder Umgebung durchgängig anderen überlegen (Clark & Salomon, 1986). Technologie ist keine Ursache für das Lernen; vielmehr ist sie ein Mittel zur Anwendung von Prinzipien effektiven Unterrichts und Lernens.

Clark und Salomon (1986) empfahlen Forschern, die Bedingungen zu ermitteln, unter denen Computer den Unterricht und das Lernen erleichtern. Dies gilt auch heute noch und kann allgemein für Technologie gesagt werden. Der Einsatz von Technologie sollte von den Lernzielen abhängen. Obwohl Technologie das Potenzial hat, unterschiedliche Lernziele zu fördern, ist sie möglicherweise nicht der beste Weg, um die Interaktion der Schüler durch Peer-Teaching, Gruppendiskussionen oder kooperatives Lernen zu fördern.

Es sind eindeutig weitere Forschungen erforderlich, die die Wirksamkeit computergestützter Lernumgebungen und des Fernunterrichts bewerten. Einige Forschungsergebnisse zeigen, dass computergestützte Problemlösung für männliche und weibliche Studenten unterschiedlich wirksam ist (Littleton, Light, Joiner, Messer & Barnes, 1998). Die Erforschung von Geschlechter- und ethnischen Unterschieden sollte eine Forschungspriorität sein.

Ein weiterer Bereich, der angegangen werden muss, sind die motivationalen Auswirkungen der Technologie auf Lehrer und Schüler (Ertmer, 1999; Lepper & Gurtner, 1989). Lepper und Malone (1987) stellten fest, dass Computer die Aufmerksamkeit durch motivationale Verbesserungen auf die Aufgabe lenken, das Erregungsniveau auf einem optimalen Niveau halten und die Schüler dazu anleiten können, sich mit aufgabenorientierter Informationsverarbeitung zu beschäftigen, anstatt sich auf irrelevante Aspekte der Aufgabe zu konzentrieren. Die Idee ist, dass effektive Motivationsprinzipien eine tiefe (und nicht oberflächliche) Verarbeitung fördern können (Hooper & Hannafin, 1991).

Die Zukunft der Technologie im Bildungswesen vorherzusagen ist schwierig. Vor einigen Jahren hätten nur wenige vorhergesagt, dass Laptops Desktops verdrängen oder dass Handheld-Geräte schließlich Laptops verdrängen würden. Da die Technologie immer ausgefeilter wird, wird sie eine weitaus größere Bandbreite an Unterrichtsmöglichkeiten bieten (Brown, 2006). Wir werden in der Lage sein, auf neue, ausgefeilte Weise auf Wissen zuzugreifen und es zu erstellen. Die Forschung wird die Auswirkungen dieser Entwicklungen auf das Lernen der Schüler sowie effektive Wege zur Integration von Technologie in den Unterricht untersuchen.

Auf mehreren Gebieten sind aufregende Entwicklungen zu erwarten (Roblyer, 2006). Die drahtlose Konnektivität ist heute weit verbreitet, was den Komfort der Verwendung von Laptops im Unterricht erheblich erhöht. Drahtlosigkeit und die Portabilität von Geräten (z. B. Laptops, Handheld-Geräte) helfen Lehrkräften, Technologie in den Unterricht zu integrieren. Die Verschmelzung von Technologien wird sich fortsetzen (z. B. Mobiltelefone, die mehrere Funktionen ausführen können), was letztendlich dazu führen kann, dass Studenten nur minimale Hardware benötigen, um verschiedene Anwendungen auszuführen. Technologische Fortschritte werden die Zugänglichkeit für Menschen mit Behinderungen weiter verbessern, und assistive Technologien sollten in Schulen üblicher werden. Fernunterricht und Online-Lernmöglichkeiten werden zunehmen. Heute haben wir virtuelle Universitäten und High Schools, die auf frühere Stufen (z. B. Mittel-, Grundschule) ausgeweitet werden können. Da sich der Komfort der Technologie immer weiter verbessert, werden wir möglicherweise eine allmähliche Abkehr vom traditionellen Unterricht und hin zu einem Modell mit weniger Unterrichtsstunden und mehr elektronischer Kommunikation erleben.

Auf der Ebene der Grundlagenforschung können Untersuchungen zur künstlichen Intelligenz (KI) wichtige Erkenntnisse über menschliches Lernen, Denken und Problemlösen liefern. Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computerprogramme, die menschliche Fähigkeiten simulieren, um zu folgern, zu bewerten, zu argumentieren, Probleme zu lösen, Sprache zu verstehen und zu lernen (Trappl, 1985). John McCarthy prägte den Begriff 1956 als Konferenzthema.

Expertensysteme sind eine Anwendung von KI. Expertensysteme sind große Computerprogramme, die das Wissen und die Problemlösungsprozesse eines oder mehrerer Experten liefern (Anderson, 1990; Fischler & Firschein, 1987). Analog zu menschlichen Beratern werden Expertensysteme in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Chemie, Elektronik und Recht eingesetzt. Expertensysteme verfügen über eine riesige Wissensbasis, die aus deklarativem Wissen (Fakten) und prozeduralem Wissen (System von Regeln zur Ableitung von Schlussfolgerungen) besteht. Eine Schnittstelle stellt den Benutzern Fragen und gibt Empfehlungen oder Lösungen. Eine gängige Anwendung von Expertensystemen ist das Lehren, indem sie den Schülern Fachwissen vermitteln. Der Unterricht erfolgt oft durch geführtes Entdecken; die Schüler formulieren und testen Hypothesen und erleben Konsequenzen.

Zukünftige Expertensysteme werden in einem breiteren Spektrum von Bereichen eingesetzt. Eine Herausforderung besteht darin, die Fähigkeiten der Systeme zu verbessern, natürliche Sprachen, insbesondere Sprache, zu verstehen. Obwohl Expertensysteme Mustererkennungsaufgaben ausführen können, umfassen die meisten dieser Aufgaben nur visuelle Reize. Aber Spracherkennungssysteme verbessern sich ständig. Der Einsatz von assistiver Technologie im Bildungswesen nimmt zu, da Schüler mit Behinderungen so weit wie möglich in den regulären Unterricht integriert werden. Expertensysteme sollten die Fähigkeiten von Computern so verbessern, dass sie für alle Lernenden zugänglich sind (z. B. auditive, visuelle, mehrfache Behinderungen).

KI birgt aufregende Möglichkeiten, uns zu helfen, menschliche Denkprozesse zu verstehen. Diese Anwendung beinhaltet das Programmieren von Computern mit etwas Wissen und Regeln, die es ihnen ermöglichen, neues Wissen und neue Regeln basierend auf Erfahrungen zu ändern und zu erwerben. Beim Konzeptlernen kann beispielsweise ein Computer mit einer elementaren Regel programmiert und dann Instanzen und Nicht-Instanzen des Konzepts ausgesetzt werden. Das Programm modifiziert sich selbst, indem es die neuen Informationen im Speicher speichert und seine Regel ändert. Lernen kann auch durch die Auseinandersetzung mit Fallgeschichten erfolgen. Ein Computer kann mit Fakten und Fallgeschichten einer Krankheit programmiert werden. Während der Computer diese Geschichten analysiert, ändert er seinen Speicher, um die Ätiologie, die Symptome und den Verlauf der Krankheit zu berücksichtigen. Wenn der Computer eine umfangreiche Wissensbasis für eine bestimmte Krankheit erwirbt, kann er zukünftige Fälle präzise diagnostizieren.