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Sabrina Zeaiter, 11 Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstützung für Lerner mit Behinderung in:

Sabrina Zeaiter, Jürgen Handke (Ed.)

Inverted Classroom - The Next Stage, page 103 - 114

Lehren und Lernen im 21. Jahrhundert

1. Edition 2017, ISBN print: 978-3-8288-4015-7, ISBN online: 978-3-8288-6782-6, https://doi.org/10.5771/9783828867826-103

Tectum, Baden-Baden
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Digitale Unterstützungselemente Dieser Buchabschnitt widmet sich weiteren digitalen Unterstützungselementen für das Inverted Classroom Model. Die Beiträge wollen bestehende Perspektiven erwei‐ tern und neue eröffnen. Dabei beschränken sie sich nicht nur auf neue Technologien, sondern beschreiben ebenfalls grundlegende Prozesse und mögliche Lehr-Lernszena‐ rien. Den Auftakt in dieser Rubrik macht Sabrina Zeaiter. Sie beschreibt in ihrem Bei‐ trag Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstüt‐ zung für Lerner mit Behinderung wie Roboter genutzt werden können, um Lerner mit Behinderung in ihrem Lernprozess zu unterstützen. Dabei geht sie auf verschiedene Einsatzszenarien ein und beschreibt unterschiedliche Robotertypen für verschiedens‐ te Herausforderungen beim Lernen für Menschen mit Behinderung. Die beschrieben Lehr-Lernszenarien können in Teilen aber auch auf Lerner ohne Behinderung ange‐ wendet werden mit ähnlichen unterstützenden Lerneffekten. Josef Buchner und Christian F. Freisleben-Teutscher arbeiten in ihrem darauf‐ folgenden Beitrag Offene Bildungsressourcen im / mit dem Inverted Classroom Modell die Bedeutung von Open Educational Resources heraus, insbesondere auch für das ICM, und führen in verschieden Lizenzmodelle beim Urheberrecht ein. Sie bespre‐ chen den Einsatz bestehender sowie die Entwicklung neuer OER und verweisen auf den gesellschaftspolitischen Bildungs- und Forschungsauftrag von Schulen und Hochschulen. IV 103 Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstützung für Lerner mit Behinderung Sabrina Zeaiter Technological development in the field of robotics has reached a stage, where robots become a valid option as teaching tool due to increased abilities, increased soft- and hardware stability, decreased complexity of user interfaces as well as decreased costs. As a result, we can see a spike in research of robots in education. Even though robots are still a quite steep investment, especially for public institutions, recent innovations show a rapid progression towards affordability for the public. However, research of as‐ sistive robotics is no new development, especially in the field of handicapped learners and disabled students there have been numerous studies since the 1990 s. The present article gives a first overview of possible areas of application for handicapped learners and robo-didactics. Many of the described learning arrangements can additionally be applied to learners without disabilities. Einleitung Die technischen Entwicklungen auf dem Gebiet der Robotik haben eine Phase er‐ reicht, in der Roboter eine tatsächliche und interessante Option als Lehr-Lernwerk‐ zeug werden. Dies begründet sich zum einen in den gesteigerten Fähigkeiten der Ro‐ boter und der erhöhten Stabilität der Systeme, sowohl auf der Hardware- als auch auf der Softwareseite, als auch in der Vereinfachung der Benutzeroberflachen von ver‐ scheidenen Eingabeprogrammen zusätzlich zu den erheblich gesunkenen Anschaf‐ fungskosten. All diese Aspekte haben sicher zu dem erstarkten Forschungsinteresse beigetragen, besonders im Bereich Roboter in der Lehre. Denn auch wenn die An‐ schaffung von Robotern immer noch einer erheblichen finanziellen Investition be‐ darf, zeigen die derzeitigen Innovationen auf dem Markt eine rasante Entwicklung hin zu Preiskategorien, die in naher Zukunft auch von der öffentlichen Hand getragen werden können. Durch die aktuelle Prominenz von Robotern in den Medien, ja dem regelrechten Roboterhype, könnte man vermuten, es handele sich um einen neuen, progressiven Trend, insbesondere im Bereich der Didaktik, doch diese Einschätzung ist weit gefehlt. Forschung zu möglichen Einsatzszenarien für Roboter spezielle auch im Hinblick auf Lerner mit Behinderungen und Junglerner hat eine lange Tradition, die mal mehr und mal weniger präsent in den Medien ist. Bereits in den 1990er Jahren wurden Ein‐ satzkonzepte, wie etwa Telepräsenz-Roboter oder auch Roboter-Buggies, erprobt und 11 11.1 105 in Pilotstudien getestet (vgl. Cooper, Keating, Harwin, Wiliam & Dautenhan, 1999; Newhart & Olson, 2017). Seit damals haben sich die technischen Möglichkeiten der Roboter dramatisch gesteigert, Kosten sind gesunken und die Benutzerfreundlichkeit ist durch leichter handhabbare Userinterfaces erheblich gestiegen. Diese abgebauten Hemmnisse, zusätzlich zu gestiegenen Einsatzmöglichkeiten durch ausgebaute Fähig‐ keiten der Roboter, haben den aktuellen Robotertrend maßgeblich beeinflusst. Durch die Digitalisierung und den technischen Fortschritt können immer mehr Hürden für Lerner assistiv aus dem Weg geräumt oder zumindest abgemildert wer‐ den. Dies gilt insbesondere für Lerner mit besonderen Bedürfnissen und speziellen Herausforderungen. Der vorliegende Beitrag wird einige Entwicklungen im Bereich Roboter sowie bisher erprobte Lehr-Lernszenarien und didaktische Konzepte vorstel‐ len, die auch im Hinblick auf Einsatzmöglichkeiten in der Präsenzphase des ICM von Interesse sind. Begriffsklärung Die Bezeichnungen Menschen mit Behinderung und Roboter bedarfen einer kurzen Kontextualisierung sowie näheren Eingegrenzung, da es sich bei beiden Begriffen um sehr umfassende Kategorien handelt, die eine großer Unschärfe und Vielfalt auszeich‐ net. Die Definierung für den konkreten Beitragskontext dient folglich dazu begriffli‐ che Unklarheiten zu vermeiden und den hier gewählten Fokus zu schärfen. Menschen mit Behinderung Menschen mit Behinderung, dieser so homogen klingende Begriff umfasst eine Grup‐ pe von Menschen, die aber im Gegensatz zum Klang kaum heterogener sein könnte. Selbst eine Zergliederung in körperliche und geistige Behinderung spiegelt nicht im Ansatz die Komplexität der bezeichneten Gruppe wieder. Viele der individuellen Be‐ dürfnisse von Lernern mit Behinderung wiedersprechen denen anderer Lerner mit oder ohne andere Behinderungen. Deshalb kann ein Beitrag zu möglichen Einsatz‐ szenarien von Robotern für Menschen mit Behinderung nur exemplarisch Möglich‐ keiten aufzeigen, die immer den jeweiligen Betroffenen und ihren Bedürfnissen ange‐ passt werden müssen. Dem entsprechend erhebt dieser Beitrag auch keinen Anspruch auf Vollständigkeit, vielmehr möchte er einige beispielhafte Versuche in den Fokus rücken, um so einen Beitrag zur Diskussion und zur Vorantreibung des gesellschaftli‐ chen und wissenschaftlichen Forschungsdiskurses auf diesem Gebiet zu leisten. Der Fokus hier liegt überwiegend auf körperlichen Behinderungen, wie etwa Mo‐ bilitätseinschränkungen, und geistige Behinderungen, die zu Einschränkungen im so‐ zialen Verhalten führen, wie etwa bei einigen Formen des Autismus. 11.2 11.2.1 11 Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstützung für Lerner mit Behinderung 106 Roboter Bei der Betrachtung von Robotern im Lehreinsatz muss zwischen verschiedenartigs‐ ten Ausprägungen unterschieden werden. Nicht nur die optischen und technischen Unterschiede definieren und klassifizieren Roboter, auch die Einsatzintention ist aus‐ schlaggebend. Natürlich kann hier eine wechselseitige Beziehung angenommen wer‐ den. Intendierte Einsatzgebiete determinieren die technische Ausprägung sowie die optische Gestaltung, aber auch die technischen Vorgaben beeinflussen die Gestal‐ tungsräume der Visualisierung. (vgl. Fong, Nourbahksh & Dautenhahn, 2003) Roboter die in ihrer äußeren Form dem menschlichen Vorbild nachempfunden sind, bezeichnet man als humanoid. Allerdings werden insbesondere in neueren Ent‐ wicklungen auch emotionale Softwareprogramme mit solchen Robotertypen assozi‐ iert. Bei Robotern, die mehr auf unterstützende Tätigkeiten ausgerichtet sind, spricht man von assistive robots. Diese nehmen in seltensten Fällen eine menschenähnliche Körperform an, da im Zentrum des Designs die Funktionalität liegt und alle anderen Aspekte diesem untergeordnet werden (vgl. Fong et al., 2003). Die Kategorie Social Robots kann sowohl humanoide wie auch abweichende Gestalten umfassen. Eine all‐ gemein anerkannte Definition der Kategorie hat sich noch nicht ausgeprägt, es exis‐ tieren vielmehr verschiedene Definitionen und Begrifflichkeiten neben einander, mit vielen gleichwertig bestehenden Ausrichtungen (vgl. Hegel, Muhl, Wrede, Hielscher- Fastabend & Sagerer, 2009; Campa, 2016). Allen gemein ist, dass die soziale Kompo‐ nente der Roboter im Fokus stehen muss. Die unter diesem Begriff subsummierten Roboter sind für die Interaktion mit dem Menschen kreiert und ahmen, im weitesten Sinne, menschliche Verhaltensmuster nach (vgl. de Graaf, Allouch & van Dijk, 2016; Hegel et al., 2009; Campa, 2016). Ein weiteres Unterscheidungskriterium präsentiert sich in dem Grad der Autono‐ mie der Roboter. Es gibt zum einen vollständig gesteuerte Roboter, zum anderen halbautonom agierende Modele neben den komplett autonom funktionierenden Robotern (vgl. Stiehl, Chang, Wistort & Breazeal, 2009). Die letzte Gruppe ist heute noch zu‐ meist basierend auf klar definierten und eng umrissenen Handlungs- und Aufgaben‐ feldern. Einsatzszenarien Nachfolgend werden einige Einsatzmöglichkeiten von Robotern in der Lehr-Lernun‐ terstützung von Lernern mit Behinderung präsentiert, die bereits in Pilotprojekten und explorativen Studien erprobt wurden. Die Bestrebungen lassen sich in fünf Teil‐ bereiche gruppieren (vgl. Cooper et al., 1999; Mubin, Stevens, Shahid, Al Mahmud & Dong, 2013): 1. Mobilität 2. Interaktion 3. Soziales Lernen 11.2.2 11.3 11.3 Einsatzszenarien 107 4. Empowerment 5. Edutainment Mobilität Lerner, denen es physisch nicht möglich ist am Präsenzunterricht teilzuhaben, eröff‐ nen sich durch Roboter mit Screentechnologien Formen der Telepräsenz. Dabei sind zwei Hauptvarianten zu unterscheiden, zum einen Tabletop-Versionen, die in der Re‐ gel zwar eine horizontale Mobilität aufweisen und somit diskursive Partizipation er‐ möglichen, aber dennoch eine mehr stationäre Präsenz ermöglichen. Zum anderen mobile Lösungen durch sie wird es den Lernern ermöglicht, auch außerhalb des abge‐ schlossenen Lernraums Präsenz zu zeigen. Die Wichtigkeit einer solchen Teilhabe er‐ gibt sich insbesondere im schulischen Kontext aus dem sozialen Klassengefüge, an welches so nicht der Anschluss verloren wird. Allerdings bedarf die Nutzung einer solchen Technik auch Regeln für den kommunikativen Diskurs, da der „Fern“-Lerner trotz allen Fortschritts dennoch beschränkt in seinem Handlungs- und Interaktions‐ feld ist. Räumliche Lokalisierung von Redebeiträgen ist erschwert oder gar unmöglich, gleiches gilt für Körpersprache, Gestik und Mimik. (vgl. Newhart & Olson, 2017) Diese Technik wurde bereits in den 1990er Jahren entwickelt und erscheint in Zeiten von Skype, Facetime und ähnlichen Formaten geradezu überholt. Dennoch ar‐ gumentieren wir, dass die neueren Möglichkeiten neben einer größeren Immobilität auch zumeist eine gesteigerte Abhängigkeit von anderen Menschen aufweisen, be‐ dingt zu nicht geringen Teilen durch die fehlende Mobilität. Einschränkend sei hier jedoch erwähnt, dass auch die mobilen Varianten der Telepräsenz der Unterstützung und Rücksichtnahme aller Beteiligten bedürfen, da z.B. das Öffnen von Türen oder Überschreiten von Bodenschwellen mitunter schwierig bis unmöglich mit einem Te‐ lepräsenzroboter ohne äußere Hilfestellung zu leisten ist. (vgl. Newhart & Olson, 2017) Zu dem Bereich Mobilität gehört aber auch das Erleben des physischen Raums. Für körperlich-behinderte Lerner können für nicht-behinderte Lerner basale anmu‐ tende Aspekte schon große Unbekannte darstellen und auf der Basis von abstrakten Konzepten bleiben, da diese für sie in ihrer Lebenswirklichkeit nur schwer erfahrbar sind (vgl. Nourbakhsh, 2000). Dazu gehören Richtungsbezüge, Entfernungsdimensio‐ nen, Feinmotorik oder auch Umgebungsgefühl, welches benötig wird, wenn sich an den Rollstuhl gefesselte und andere schwer körperlich behinderte Lerner in der physi‐ schen und technisierten Welt zurecht finden wollen, sollen und müssen. Roboter kön‐ nen hier, wie auch schon bei dem Beispiel der Telepräsenz als Brücke dienen, um Teil‐ habe zu ermöglichen. Lerner können mittels mobiler Roboter räumliche Dimensio‐ nen erleben und Erfahrungen im physischen Raum sammeln, ohne Bedenken für die eigene Gesundheit. Richtungsbegriffe wie vorwärts, rückwärts, rechts und links oder auch Distanzangaben wie Zentimeter und Meter erhalten Bedeutungstiefe. Aber auch der Umgang mit technischen Geräten kann eingeübt werden, was insbesondere für Lerner mit schwereinschränkenden körperlichen Behinderungen von Bedeutung ist, 11.3.1 11 Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstützung für Lerner mit Behinderung 108 die eine eigenständige Bedienung eines Touchscreens oder auch die Nutzung anderer Eingabemodi wie etwa Sprachsteuerungen unmöglich machen. Robotersteuerungen über einen Tippschalter mit einstellbarer Sensibilität, entsprechen den Fähigkeiten der Betroffenen, haben sich in Studien als ein definierbarer und deshalb gut geeigner Kontrollmodus erwiesen (vgl. Howard & Park, 2014; Standen, Brown, Hedgecock, Roscoe, Trigo & Elgajiji, 2014). So können Lerner mit Behinderung über diese Form der Fernsteuerung einen Roboter nutzen, um Aktionen im physischen Raum zu erler‐ nen, einzuüben und zu erfahren. Auch die Handhabung anderer technischer Geräte wie etwa Tablets wird in Teilen ermöglicht. Generell sollte auch die Multimodalität der Eingabe- und Bedienmöglichkeiten bei einem Roboter positiv hervorgehoben werden. So kann unterschiedlichsten Lernerbedürfnissen entsprochen werden. Interaktion Der Einsatz von Roboter im Lehr-Lernkontext eröffnet die Möglichkeit verschiedens‐ ter Interaktionsszenarien. Viele dieser sind ebenso übertragbar auf Lerner ohne Be‐ hinderung, dennoch zeigen sich insbesondere bei der Gruppe der Lerner mit Beein‐ trächtigung vielfältige Einsatzbereiche auch im Hinblick auf Bestrebungen hin zu einem inklusiven Lehrkonzept. Authentische Peer-to-Peer Lernszenarien können durchgeführt werden, wobei ein Roboter die Rolle des Peers auf Augenhöhe für den Lerner mit Behinderung einnimmt (vgl. Fong et al., 2003). Oftmals wird derzeit noch diese Rolle in inklusiven Klassen von einer Lehrkraft, im Idealfall mit entsprechen‐ dem Ausbildungszusatz, ausgefüllt. Dies führt allerding zu einer Inauthentizität der Lernsituation. Ein Roboter kann durch eine entsprechende Programmierung die Rol‐ le eines Peers viel authentischer und damit glaubhafter ausfüllen, während man einer ausgebildeten, erwachsenen Lehrkraft diese Rolle nur bedingt oder auch gar nicht ab‐ nehmen würde (vgl. Admoni & Scassellati, 2014). Es könnte sogar eine Drucksituati‐ on entstehen, in dem der Lerner sich konstant während der Lernsituation kontrolliert und abgefragt fühlt durch die vorgespielte Peer-Lernsituation. Ein weiteres Interaktionsszenario findet sich in der Variabilität bei der Verteilung von Anteilen bei der Wissensvermittlung. Sowohl der Roboter als auch der Lerner mit Behinderung können die Rolle des Wissensvermittlers einnehmen. Dabei sind unterschiedliche Kompetenzgrade denkbar, so dass beide jeweils als Tutor oder Leh‐ render agieren können. Hierbei spielen ähnliche Aspekte der Authentizität eine Rolle wie auch vorab geschildert bei einem Peer-to-Peer Setting. Während Lerner dem Ro‐ boter abnehmen, dass er über bestimmtes Wissen nicht oder nicht ausreichend ver‐ fügt, wirkt ein ähnliche Behauptung bei einer Lehrkraft weniger überzeugend und kann mitunter einen paternalistischen Effekt hervorrufen. Zur Inauthentizität kom‐ men folglich noch Aspekte der Täuschung und Irreführung, die sich negativ auf den Lernprozess auswirken könnten. Auch bliebe den Lernern die Vorteile des „Learning through Teaching“ dadurch verwehrt. Die Übungssituation erhielte durch den Faktor „Lehrkraft“ einen Prüfungscharakter, was einen erhöhten Lerndruck und Perfor‐ mance-Ängste hervorrufen könnte. Wobei hingegen der Roboter glaubhaft belehrt 11.3.2 11.3 Einsatzszenarien 109 werden kann und von ihm gestellte „dumme“ Fragen keine negativen Assoziationen zu Testszenarien hervorrufen. Der Roboter wirkt in seiner Unwissenheit überzeugen‐ der und der Lerner kann sich auf die neue Rolle als Wissensvermittler einlassen. Zu‐ sätzlich kann der Roboter Wissen den Bedarfen des Lerners mit Behinderung ange‐ passt vermitteln und mit einer Fokussierung sowie zeitlichen Intensität, die einer Lehrkraft in einem normalen Klassenverband für einzelne Lernerbedürfnisse nicht zur Verfügung steht. (vgl. Admoni & Scassellati, 2014) In allen hier beschriebenen Szenarien nimmt der Roboter die Rolle eines Facilita‐ tors oder Reinforcers ein und wirkt lernunterstützend in Form einer Prozessbeglei‐ tung entsprechend den Bedarfen der Lerner mit Behinderung. Zeitliche Fokussierung, Intensivität der Betreuung, Variabilität der Lehr- und Lernrollen sowie Authentizität sind nur einige der identifizierbaren Vorteile. Soziales Lernen Dass der Mensch ein soziales Wesen ist und soziale Bindungen auch den Lernprozess fördern ist hinreichend bekannt (Fong et al., 2003; Greczek, Short, Clabaugh, Swift- Spong & Matarić, 2014; Cooper et al., 1999, de Graaf et al., 2016). Für Menschen mit Behinderung ist das soziale Lernen jedoch nicht immer mit einer vergleichbaren Leichtigkeit möglich. Besonders Autismus kann zu einer Hinderung bei sozialer In‐ teraktion führen, aber auch andere Behinderungen konfrontieren Betroffene mit emotionalen Hürden. Diese zu überwinden oder an einer Überwindung zu arbeiten kann durch den Einsatz von Robotern unterstützt werden. Dafür bedarf es nicht ein‐ mal eines humanoiden Exemplars. Der Mensch neigt zu Anthropomorphismus (He‐ gel et al., 2009), was sich positiv auf die Arbeit mit Robotern unterschiedlichsten De‐ signs auswirkt. Solange dem Menschen nachempfundene Aktionen einprogrammiert sind, werden diese Handlungsmuster und Reaktionsstränge im Kontext zwischen‐ menschlichen Verhaltens interpretiert. Dies ausnutzend, können mit Lernern, die Un‐ sicherheiten im zwischenmenschlichen Umgang aufweisen, gesellschaftskonventio‐ nelle Verhaltensformen eingeübt werden. Auch können Roboter als Stellvertreter be‐ stimmte soziale Situationen durchspielen, um mögliche Aktio-Reaktio-Szenarien aus‐ zutesten und zu visualisieren. In Studien mit Autisten (insbesondere ASD – Autism Spectrum Disorder) stellte sich heraus, dass soziale Ängste und Unsicherheiten durch Roboter erfolgreich abgebaut werden können (Cooper et al., 1999; Greczek et al., 2014; Fong et al. 2003; Kaboski, Diehl, Beriont, Crowell, Villano, Wier & Tang, 2014). Auch fiel es den Probanden leichter, eine Beziehung zu dem Roboter als zu einem Gleichaltrigen aufzubauen. In den hier beschriebenen Szenarien half der Einsatz von Robotern Interaktion und soziales Lernen zu ermöglichen. Dies gelingt durch die Überwindung von kör‐ perlichen und/oder emotionalen Hürden, unterstützt auch durch die menschliche Tendenz zu Anthropomorphismus (vgl. Campa, 2016). Lerner mit Behinderung kön‐ nen so auch an der sozialen Komponente des Lernens teilhaben. 113.3. 11 Roboter trifft Menschen mit Behinderung: Robotereinsatz zur Lehr-Lernunterstützung für Lerner mit Behinderung 110 Empowerment Bei dem Aspekt Empowerment handelt es sich um einen Nebeneffekt vieler Teilhabe‐ szenarien. Lerner mit Behinderung leiden oftmals unter einem Mangel an Kontrolle ihrer Umgebung, ihrer Fortbewegung und auch ihres Lernprozesses. Durch einen Ro‐ botereinsatz kann Kontrolle an die Lerner mit Behinderung zurückgegeben werden. Durch die Möglichkeit der Steuerung der Bewegungsabläufe des Roboters, in welcher Weise auch immer, erfahren die Lerner nicht nur Kontrolle, diese kann ebenfalls als Erfolgserlebnis gewertet werden, da die erfolgreiche Steuerung eines Roboters ein sichtbares Ergebnis, eine Visualisierung des Erlernten und ein Zeichen der Zurückge‐ winnung von Kontrolle darstellt und vorzeigbar ist. Auch können durch verschiedene Lehrszenarien mit wechselnden Rollen der Wissensvermittlung, wie zuvor beschrie‐ ben, ebenfalls Formen der Kontrolle des eigenen Lernprozesses darstellen. Kontrolle des physischen Raums sowie (Inter)aktion mit und in ihm stellen weitere Formen der Kontrolle des Lernvorgangs dar. Die direkte Sichtbarkeit von Erfolgen gepaart mit der Möglichkeit zur positiven Resonanz durch den Roboter oder auch andere Lerner stel‐ len weitere Aspekte dar. In problematischen Situationen bieten Roboter darüber hi‐ naus noch Möglichkeiten zur wertfreien Unterstützung. Lerner brauchen keine Wer‐ tung ihres Lern(miss)erfolges von einem Roboter zu befürchten und können unbelas‐ teter in Übungen experimentieren ohne Angst vor möglichen initialen Misserfolgen. (vgl. Virnes, 2008; Greczek et al, 2014) Edutainment Es lässt sich nicht abstreiten, dass Roboter auch eine spielerische Komponente auf‐ weisen. Diese hängt in ihrer Ausprägung nicht nur vom gewählten Äußeren des Ro‐ boters ab, sondern ist auch beeinflusst durch die Art der gewählten Lernszenarien. Ob man Game-based learning Szenarien oder auch traditionelleren Übungsmustern folgt, der Roboter als Werkzeug hat oftmals auch einen Spielzeugcharakter. Davon ab‐ gesehen, tragen sowohl ein antizipierter Spaßfaktor sowie der Charakter des Novums, der Lern-Novelle zur Eingruppierung in das Segment des Edutainment eine tragende Rolle. (vgl. Standen et al., 2014) Fazit und Ausblick Die hier beschriebenen Vorteile sind, in Teilen zumindest, nicht ausschließlich auf Lerner mit Behinderung anwendbar. Vielmehr lassen sich viele der Konzepte und Einsatzszenarien auch bei Lernern ohne Behinderungen anwenden. Dies gilt insbe‐ sondere für die unterschiedlichen Interaktionsmodelle (Peer-to-Peer, Wissensvermitt‐ ler vs. Lerner etc.) und den beschriebenen Authentizitätsgewinn der mit dem Robo‐ tereinsatz einhergeht. Aber auch der Edutainmentfaktor sowie die Aspekte des Em‐ powerments und des selbstgesteuerten Lernens sind gut auf jeglichen Lernertyp über‐ 11.3.4 11.3.5 11.4 11.4 Fazit und Ausblick 111 tragbar. Die hier präsentierten Möglichkeiten sind zudem keine ausgeschöpfte Auflis‐ tung und können und sollen zukünftig noch ausgebaut werden. Derzeit beforscht Prof. Dr. Jürgen Handke zusammen mit einem Team im BMBF-geförderten Project H.E.A.R.T. mögliche Einsatzszenarien von Robotern in der Hochschullehre. Als Testroboter werden sowohl Nao als auch Pepper der Firma Softbank in invertierten Seminaren der Linguistik an der Philipps-Universität Marburg eingesetzt (siehe auch http://project-heart.de). Der Roboter soll hierbei nicht den Lehrenden ersetzen, son‐ dern in seiner Lehre unterstützen und so bei Lernerheterogenität und Betreuungsin‐ tensivierung unterstützen. Dieses Projekt steht beispielhaft für die jüngsten Entwick‐ lungen auf dem Gebiet der Roboter-unterstützten Lehre. 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Ver‐ fügbar unter: DOI: 10.1145/1463689.1463710. 11.5 Literaturverzeichnis 113

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References

Zusammenfassung

Nun schon zum sechsten Mal fand die „Inverted Classroom Konferenz“ statt, seit 2016 im jährlichen Wechsel zwischen der Philipps-Universität Marburg und der Fachhochschule St. Pölten in Österreich. Die Konferenz hat sich als fester Bestandteil der deutschsprachigen Community von Lehrkräften und Interessenten, die sich der Digitalisierung der Lehre verschrieben haben, etabliert und wird mit jeder Durchführung thematisch ausgebaut und erweitert. Der Organisator der „Inverted Classroom Konferenz“, Jürgen Handke, wurde 2013 mit dem 2. Projektpreis des hessischen Hochschulpreises für Exzellenz in der Lehre ausgezeichnet, im Oktober 2015 wurde ihm dann mit dem Ars legendi-Preis für digitales Lehren und Lernen der am höchsten dotierte und renommierteste deutsche Lehrpreis verliehen. Der Erfolg der „Inverted Classroom Konferenz“ mit all ihren Community-Mitgliedern dürfte bei diesen Errungenschaften einen wichtigen Beitrag geleistet haben. Neben speziellen Themen zum Inverted Classroom in all seinen Facetten standen bei der 6. Inverted Classroom Fachtagung 2017 unter anderem Anwendungsbeispiele aus den Fächern Wirksamkeitsstudien, Fragen nach der Erzeugung digitaler Inhalte sowie Open Educational Resources oder auch Roboter zur Nutzung in digital unterstützten Lehrszenarien zur Debatte. Der Tagungsband „Inverted Classroom – The Next Stage“ fasst nicht nur die Ergebnisse dieser 6. Fachtagung zusammen, sondern er bietet anhand ausgewählter Fallstudien und Untersuchungen auch einen Einblick in die Arbeit all derjenigen, die sich mit der Digitalisierung der Lehre im Allgemeinen und mit dem Inverted Classroom im Speziellen befassen.