Instructional Transaction Theory. Systematische Wissensanalyse und Automatisierung des Instruktionsdesigns (2)

Merill unterscheidet 13 Klassen von Transaktionen:

• Identifizieren: Teile einer Entität erinnern und benennen
• Ausführen: Schritte einer Aktivität erinnern und ausführen
• Verstehen / Erklären: Erklären von Prozessen durch Gesetzmäßigkeiten
• Urteilen: Bewerten, Rangfolgen bilden
• Klassifizieren: Sortieren von Objekten, Beispielen / Instanzen
• Verallgemeinern: Klassen bilden, Gruppieren von Objekten, Beispielen / Instanzen
• Entscheiden: Wählen zwischen Alternativen
• Transfer: Übertragen auf neue Situationen
• Ausbreiten: Erwerb von Fertigkeiten im Kontext des Erwerbs anderer Fertigkeiten; Generalisieren von Fertigkeiten
• Analogien: Erwerb von Wissen oder Können in Bezug auf Aktivitäten, Ereignissen oder Aktivitäten anhand der Ähnlichkeit zu anderen Aktivitäten usw.
• Ersetzen: Erweiterung einer bestimmten Aktivität um eine andere Aktivität zu erlernen
• Konzipieren: eine neue Aktivität erfinden, einführen

Ziel des Ansatzes ist die Entwicklung eines algorithmischen Instruktionssystems, d.h. ein wissensbasiertes Computerprogramm, das nach Abfrage und Eingabe aller notwendigen Informationen ein Lernprogramm automatisch konzipiert und unter bestimmten Bedingungen generiert. Voraussetzung ist jeweils eine systematische Wissensanalyse anhand der oben genannten Kategorien.

Ziele von ITT sind:

• wirksame Instruktion durch präzise Angaben über die zum Erreichen eines bestimmten Lehrziels erforderlichen Interaktionen
• effiziente Instruktionsentwicklung durch kürzere Entwicklungszeiten auf der Grundlage der algorithmischen Struktur der Theorie und Nutzung der entwickelten Softwarewerkzeuge
• Entwicklung hochinteraktiver Lernumgebungen mit Simulationsmöglichkeiten und Anleitungen für die Lernenden
• Konzeption und Produktion wirklich individuell adaptiver Instruktion

Die Entwicklung einer interaktiven Lernumgebung läuft dabei nach folgendem Muster ab:

Zunächst wird im Rahmen der Wissensanalyse eine Art Begriffsnetzes der Prozesse, Entitäten und Aktivitäten (PEAnet) entwickelt. Daraus wird ein Simulationsalgorithmus entwickelt (als Grundlage aller Lernumgebungen, die auf einer entsprechenden PEAnet-Repräsentation basieren). Dieser überwacht die Handlungen (meist Maus-Aktivitäten), interpretiert diese, prüft die Bedingungen des Prozesses, der durch die jeweilige Aktivität beeinflusst wird und führt gegebenenfalls den Prozess aus. Geänderte Eigenschaftsausprägungen werden auf dem Bildschirm in geeigneter Form dargestellt. Die Simulationen erlauben dabei dem Lernenden sowohl schwerwiegende Fehler als auch ein Rückgängigmachen von Handlungen.

Dieses Modell steht in enger Beziehung zur Entwicklung des CBT. Die Methode der Wissensanalyse kann beim Instruktionsdesign nützlich sein.

(vgl. Niegemann. 2001. S. 34 ff.)