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Learning Analytics auf Basis von SCORM, xAPI und cmi5: So messen Sie Lernerfolge im E-Learning

Magda Lehnert E-Learning Grundlagen, E-Learning Software

Lesedauer: 7 Minuten
SCORM, xAPI, cmi5 machen Lernerfolge messbar und liefern Ihnen als Unternehmen wichtige Kennzahlen darüber, ob Ihre Weiterbildungsangebote in Form von Online-Kursen erfolgreich angenommen, bestanden und abgeschlossen werden – Kriterien, die für Ihren Unternehmenserfolg maßgeblich sind. Wir stellen Ihnen die drei wichtigsten E-Learning-Standards vor, zeigen Ihnen auf, wie sie sich unterscheiden und schaffen die Basis, dass Sie genau wissen, welcher Standard für Ihr E-Learning Vorhaben am geeignetsten ist.

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Learning Analytics auf Basis von SCORM, xAPI und cmi5: So messen Sie Lernerfolge im E-Learning

Was sind E-Learning-Standards?

E-Learning-Standards übertragen Daten zum Lernprozess zwischen Learning Content und Learning Management System. Sie sorgen dafür, dass zwei verschiedene Systeme miteinander kommunizieren können und die gleiche Sprache sprechen. Damit kann der Online-Kurs (erstellt mit einem Learning Content Management System) Informationen an das Learning Management System senden und empfangen. Dies sind z.B. Informationen zum Lernfortschritt oder über Lernergebnisse. Dem Lernenden ermöglichen sie durch die Speicherung des aktuellen Standes jederzeit den nahtlosen Wiedereinstieg in unterbrochene Kurse.

eLearning standard: SCORM

Shareable Content Object Reference Model

SCORM ist eine Sammlung technischer Standards aus dem Jahr 2001 und definiert, wie Online-Kurse als sogenannte SCORM-Pakete verpackt werden und wie sie mit Learning Management Systemen kommunizieren. SCORM beschreibt dabei ein Zustandsmodell (statisches Modell), das einen Lern-Zustand abbildet. Wenn ein Lerner etwas tut, verändert sich der Zustand. Genau dieser wird beschrieben und festgehalten. Dabei ist das Vokabular sehr eingeschränkt auf beispielsweise “Fortschritt vollständig”/”Fortschritt unvollständig”.

SCORM beschreibt die Beziehung zwischen genau einem Lerner und einem Lernpaket. Der SCORM Standard ist in zwei verschiedenen Versionen gebräuchlich. Die heute noch weit verbreitete Version SCORM 1.2 war die erste Version, die breite Anwendung und technische Unterstützung in vielen Lernmanagement-Systemen erfahren hat. Die umfangreichere und mit einem etwas genauer spezifizierten Zustandsmodell ausgestattete Version SCORM 2004 wurde einige Jahre nach dem ursprünglichen Standard eingeführt und hat eine vergleichbare Verbreitung gefunden.

Datenerfassung

Folgende Daten können mit SCORM 2004 erfasst werden:

  • Kursfortschritt
  • Lernzeit
  • Testergebnisse für Einzelelemente
  • Abschlussstatus für den Gesamtkurs
  • Testergebnis des Gesamtkurses

Mit der Weiterentwicklung des E-Learnings und der Nutzung mobiler Endgeräte kam SCORM an seine Grenzen. So kann SCORM ausschließlich webbasierte Kurse berücksichtigen, jedoch keine Lernaktivitäten in Apps oder gar Offline-Aktivitäten. Dennoch ist SCORM noch immer ein angesehener Industriestandard und wird sehr häufig eingesetzt. SCORM-kompatible Inhalte können im Handumdrehen per Download und Upload übertragen werden und praktisch ist jedes LMS SCORM-kompatibel. Ob SCORM für das eigene E-Learning-Vorhaben geeignet ist, hängt ganz davon ab, was genau Sie im Nachgang auswerten wollen und wofür Sie die Daten nutzen. Beachten Sie in jedem Fall die unterstützten SCORM-Versionen Ihres LMS und der Inhalte, da diese stets zueinander kompatibel sein müssen.

E-Learning-Standard xAPI

Experience Application Programming Interface

xAPI gilt als Nachfolger von SCORM und findet ebenso in E-Learning-Inhalten Verwendung. Es ermöglicht den Format-unabhängigen Austausch der Lernaktivitätsdaten zwischen dem LRS und Reportingtools oder Learning Management System (LMS). Die Abkürzung xAPI steht für Experience Application Programming Interface, veraltet auch Tin Can API genannt, und ist ein Format-unabhängiger Standard. Er beschreibt die Kommunikation von Lerninhalten mit einem so genannten Learning Record Store (LRS). Ein Learning Record Store (LRS) ist ein zentrale Datenbank für die Dokumentation bzw. den Report von Lernaktivitäten. Diese werden dort im xAPI Kommunikationsstandard abgelegt und können von dort aus an ein Reportingtool oder an ein LMS weitergegeben werden.

1) Die Funktionsweise von xAPI und LRS

Die Kommunikation zwischen Lernmedium bzw. -Applikation und dem LRS erfolgt anhand sog. Experience Statements (auch xAPI-Statements), welche individuell definierte Lernereignisse nach einfachen Regeln beschreiben.
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In sog. Experience-Statements oder xAPI-Statements wird anhand von drei einfachen Hauptmerkmalen ein Lernereignis definiert: actor, object, verb. Nach diesem Prinzip wird zwischen Lernmittel und LRS kommuniziert, ob und wie das beschriebene Ereignis stattgefunden hat.Ein Experience Statement beschreibt folgendes zu einem Lernereignis: “Wer hat wann was wie verwendet?”
Wer (actor):
  • Lerner oder Lerngruppe
  • virtuelle Agenten: Ein virtueller Agent ist ein technisches System, das selbst lernbezogene Aktivitäten durchführt und eigene Ereignisse in Form von Statements an ein LRS sendet. Beispiele:
    • Ein Lernraum erkennt den anwesenden Lerner.
    • Eine virtuelle Maschine in einer Simulation führt eine bestimmte Aktion durch.
    • Ein virtueller Gegner in einem Lernspiel trifft eine Entscheidung.
Hat wann:
  • Zeitpunkt
  • Kontext
Was (object):
  • Kurse
  • Assessments
  • Seiten
  • Fragen
  • Bilder
  • Video
  • Ton
  • interaktive Wissensinhalte jeder Art
Wie verwendet (verb)
  • gesehen
  • bearbeitet
  • Bewertung erreicht
  • gestartet/beendet etc.

2) Reporting

Durch die Nutzung von xAPI lassen sich Lernereignisse einfach anhand definierter Statements erfassen und in einem LRS zwischenspeichern. In diesen können zusätzlich auch noch andere Daten zur (Lern-) Performance eingespeist werden, welche nicht initial über xAPI erfasst wurden.
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Übermittlung von Lernaktivitäten an einen Lerndatenspeicher (LRS) und deren Auswertung

Im LRS werden die verschiedenen Datenstränge zentral und systemunabhängig gespeichert, bei Bedarf zu Auswertungszwecken zusammengeführt oder auch an externe Auswertungstools übermittelt.

Damit ist ein vielfältiges, digitales Lernen möglich, welches sowohl in Kombination mit als auch unabhängig von Lernmanagement-Systemen messbar ist.

3) Welche Ergebnisse liefern die Daten aus einem LRS?

Individuelle Lernerfolge auf Mikroebene:
  • Beenden eines Lerninhaltes
  • benötigte Zeit
  • Bestehen oder Nichtbestehen
  • Report einfacher und mehrerer Scores
  • Auswertung auf Fragen-Ebene
  • detaillierte Testergebnisse aus verschiedensten Lernszenarien (z. B. Adaptives Lernen, Social Learning, etc.)
Lernverhalten bestimmter Nutzergruppen:
  • Anzahl der Lerner eines Systems
  • Vergleiche mehrerer Nutzergruppen zu benötigter Zeit, Bestehen bzw. Nichtbestehen etc.
  • Gesamtzahl aller Lerner bzw. Sitzungen
  • etc.
Hypothesen und Zusammenhänge:
  • Anzahl aktiver Lerner in Abhängigkeit des Lernthemas (Beliebtheit)
  • Wie viele Lerner haben das Modul in Zeitraum X durchlaufen? (Trends)
  • beliebteste Lerninhalte im Zeitraum X (aktuellste Trends)
  • etc.
Komplexes Abbild einer Multi-Channel-Lernsituation:
  • Kombination aus all diesen Punkten unter ggf. Berücksichtigung weiterer externer Faktoren. Daraus lassen sich Schlüsse für die Relevanz bzw. die Effektivität verschiedener Lernmethoden/ -trends für einen spezifischen Anwendungsfall ziehen:
    • Effektivität von Adaptivem Lernen
    • Erfolg von Social Learning
    • Nutzen von interaktivem Lernen
    • Mehrwert von Blended Learning
    • etc.
Auf dieser Basis kann ein Gesamteindruck vom Lernprozess gewonnen werden. Zusätzlich lassen sich nun Schlussfolgerungen und Handlungsempfehlungen für einen verbesserten Lernprozesses ableiten.

4) Wie können Reportings aussehen?

Mithilfe von Reportingtools lassen sich Lerneraktivitäten auswerten. Dafür senden ein oder auch mehrere LRS die gewünschten Lernaktivitätsdaten im xAPI-Format an das Reportingtool. Darin werden diese dann nach individuellen Anforderungen in konfigurierbaren Reports visualisiert. Auf diese Weise lassen sich spezifische Hypothesen zu Lernaktivitäten einfach prüfen.

a) Beispiel eines Reports aus länderspezifischen E-Trainings im Großhandel

Ein bekanntes Reportingtool sind Dashboards des LRS Learning Locker, welches auch zur Auswertung der Lernaktivitäten von Mitarbeitern bzw. Kunden eines weltweit agierenden Großhandels verwendet wird. Ein individuelles Reporting für eine Lernergruppe (Länderebene) könnte darin so aussehen:
Report Lernergruppe
Individuelles Reporting zu Lernaktivitäten rund um das Produktsortiment eines weltweit agierenden Großhandels

b) Beispiel eines Reports aus einer Lernkarten-App

Im Unterschied zum Lernen in geschlossenen Lernmanagement-Systemen, welche ausschließlich mit SCORM-basierten Inhalten kommunizieren, können durch xAPI und LRS auch Auswertungen für systemunabhängige, digitale Inhalte sowie in Mobile Apps stattfinden.Ein Beispiel aus einem typischen E-Learning-Szenario zeigt die Ergebnisse der Lernkarten-App Knowledgeworker Cards, mit deren Hilfe Mitarbeiter eines Unternehmens der Medizinbranche ihr Wissen auffrischen.
Report Knowledgeworker Cards

5) Die Vorteile von xAPI und LRS

Im, mit oder ohne LMS
Dank xAPI-Standard ist das Lernen unabhängig eines LMS möglich, kann zugleich jedoch auch innerhalb eines LMS stattfinden. Dabei ist das Endformat des Lerninhalts nicht auf HTML/JavaScript Pakete beschränkt wie bei SCORM.
Vielfältige, digitale Inhaltsformate
Ob offline oder online – nahezu jedes Lernformat lässt sich in Verbindung mit einer digitalen Aktivität via xAPI-Statements an ein LRS kommunizieren und damit auswerten. Das Format des Lerninhaltes ist daher so gut wie irrelevant. Besonders geeignet sind jedoch digitale Formate, an denen sich bestimmte Lernereignisse automatisiert messen lassen.
Gezielt steuerbarer Datenfluss
Spezifische Lernereignisse lassen sich auf Mikroebene definieren und live, für jeden Lerner einzeln messen. Die Analyse von Lerner-individuellen Lernaktivitäten wird sogar für Zusammenhänge während des Lernens möglich wie z. B. die benötigte Lerndauer in Abhängigkeit der bereits aktiven Lernzeit. Anhand definierter Endpunkte können Daten gezielt, schnell und unmittelbar zwischen Lernmittel und LRS ausgetauscht werden.
Detaillierte Reportings für jeden Lerner
Spezifische Lernereignisse lassen sich auf Mikroebene definieren und live, für jeden Lerner einzeln messen. Die Analyse von Lerner-individuellen Lernaktivitäten wird sogar für Zusammenhänge während des Lernens möglich wie z. B. die benötigte Lerndauer in Abhängigkeit der bereits aktiven Lernzeit
Tracking von Lernaktivitäten auf Mikroebene
Dank xAPI und LRS lässt sich nicht mehr nur der Abschluss einer Lernaktivität messen, sondern auch weitere Daten erheben und in individuellen Reportings sehr detailliert auswerten. Beispiel aus dem Großhandel: Produktkarten der Rubrik "Äpfel" bieten wertvolles Wissen zu einzelnen Apfelsorten. Durch xAPI und LRS ist auswertbar, welche Sorten am häufigsten aufgerufen werden.
Die LRS und xAPI ermöglichen ein neues Level der Lernerfolgsmessung
Nahezu alle digitalen Online- und Offline-Formate haben messbare Lernerlebnisse. Diese werden durch xAPI aufgezeichnet und quantifiziert, in Echtzeit im Learning Record Store gespeichert sowie zu Reportingzwecken weiter verarbeitet. Eine Erhebung von Lernaktivitäten kann in zahlreichen digitalen Online- und Offline-Formaten stattfinden. Die Verwendung von xAPI und LRS führen zu einer neuen, komplexeren Erfassung, Auswertung und einem tiefer gehenden Verständnis digitaler Lernprozesse.

E-Learning-Standard cmi5

cmi5 verbindet als neuester LMS-Standard die Vorteile von SCORM und xAPI. cmi5 wird deshalb auch gern als “xAPI mit Regeln” bezeichnet. Nachdem mit xAPI ein Standard geschaffen wurde, der so allgemein ist, dass er möglichst viele Anwendungsfälle abbilden kann, verschlankt cmi5 die Anwendung durch “einschränkende Regeln”. Diese definieren nun, wie Lerninhalte importiert, gestartet und verfolgt werden, wenn LRS-Informationen genutzt und mit xAPI fortgeschrieben werden. Der Funktionsumfang bleibt dabei jedoch nahezu derselbe wie bei xAPI.

Fazit und Empfehlung

Je nachdem, welche Daten Sie messen, auswerten und zur weiteren Optimierung verwenden wollen, sollten Sie bei der Wahl Ihrer E-Learning Tools darauf achten, welche Möglichkeiten Ihnen hier zur Verfügung stehen. Nur xAPI und cmi5 ermöglichen das lückenlose Tracking von Lernaktivitäten, die außerhalb des Webbrowsers (beispielsweise an mobilen Geräten, in Apps oder auch offline) stattfinden.

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