Die Anforderungen an den Beruf des Laboranten sind vielfältig. Angehende Lernende müssen Interesse am Forschen und Experimentieren zeigen, eine aussergewöhnliche Beobachtungsgabe besitzen, ausdauernd und geduldig sein und die Fähigkeit zum vernetzten Denken mitbringen, um nur einige zu nennen (Quelle: berufsberatung.ch).
Diese Eigenschaften sind gleichzeitig die Voraussetzungen und die geförderten Fähigkeiten der Teilnehmer im Rahmen des Projekts ChemLab. Wir arbeiten daher mit Lehrerpersonen von Labortechnikern/innen zusammen, um innovative Wege zu finden, die natürliche Neugier ihrer Schüler/innen und die wissenschaftlichen Methoden zu nutzen, um die Fähigkeiten zum kritischen Denken zu fördern.
Try again. Fail again. Fail better
In Zusammenarbeit mit Lehrern des GIBB (Berufsschule Bern) haben wir eine IBL-Aufgabe mit einer interaktiven Simulation entwickelt. Die Schülerinnen und Schüler sollten mit verschiedenen Komponenten eines virtuellen Labors experimentieren, um das Beer-Lambert-Gesetz zu erforschen, das die Abschwächung von Licht beim Durchgang durch eine Substanz beschreibt.
Die Auszubildenden sollten vier verschiedene Konfigurationen einer Substanz in einem Behälter anhand der gemessenen Extinktion bewerten. Um zu verhindern, dass sie die Aufgabe durch einfache Nachbildung der vier Konfigurationen in der Simulation lösen, wurden die Werte für die molare Konzentration und die optische Weglänge so gewählt, dass sie nicht in der Schnittstelle ausgewählt werden konnten. Stattdessen mussten sie selbständig einen Untersuchungsansatz erarbeiten, um die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen und eine Rangordnungslösung vorzuschlagen.
Im Anschluss an den Unterricht am GIBB haben Berufsschulen in der ganzen Schweiz das Lernangebot mit ihren Laborantenlehrlingen getestet.
Die wertvollen Rückmeldungen von Schülern und Lehrern sowie die generierten Daten werden es uns ermöglichen, Forschung zu betreiben und die Lernerfahrung in der nächsten Version der Simulation drastisch zu verbessern.
Ausblick
Wir analysieren derzeit die Interaktionsprotokolle der Auszubildenden mit Hilfe von Data-Mining-Methoden, um das individuelle Lernverhalten in digitalen IBL-Umgebungen besser zu verstehen. Dies könnte letztendlich personalisierte Lernerfahrungen fördern und mehr Auszubildenden helfen, die beabsichtigten Lernergebnisse zu erreichen. Dies ist entscheidend, um Lernerfahrungen zu ermöglichen, die nicht nur Spaß machen, sondern auch pädagogisch sinnvoll sind.