Offene Lernumgebungen - Chancen, Herausforderung, Grenzen

Offene Lernumgebungen – Chancen, Herausforderungen, Grenzen AK E-Learning, Berlin, September 15, 2009 Ralf Klamma Informatik 5 RWTH Aachen © www.role-project.eu

Internet Informationssysteme Organisational Memories (XML, HTML, Communities of XTM) Regeln/ Practice Geschäftsprozesse Social Software (XML, HTTP, Semantic RSS) Web (XML, RDF, Ontologien) Groupware / Meta Workflows E-Learning (XML, (XML, LOM, XML-RPC) Daten BPEL) Multimedia Web (XML, VRML, Services DC, MPEG) (XML, WSDL, Digitale Medien- SOAP,UDDI) technologie Jarke, Klamma: Metadata and Cooperative Knowledge Management, CAiSE 2002 © www.role-project.eu

Überblick • Schwächen heutiger Lernumgebungen • Die ROLE Cloud – Eine Infrastruktur für offene Lernumgebungen – Selbstbeobachtungs- werkzeuge für lernende Communities • Zusammenfassung und Ausblick © www.role-project.eu

Schwächen von Lernumgebungen • „Klebrige“ Metadaten • Interoperabilität nur über Unzureichende APIs (Mash-ups) Entwickelt von operationale Experten für Unterstützung • Semantisierung Experten unzureichend Lernumgebungen • „Abstimmung mit den nicht offen und Füßen“ nicht reflektiv Keine reflexive • Soziale Normen Unterstützung undefiniert • Konstitutiver Beitrag der Medien unverstanden © www.role-project.eu

Lernumgebungen und Communities: The Long Tail & Fragmentierung IN Kontinent Zentraler Kern OUT Kontinent Röhren Anderson: The Long Tail: Why the Future of Auswüchse Inseln Business is Selling Less of More, 2006 Barabasi: Linked – The New Science of Networks, 2002 • Potenzgesetze Das Web ist ein (Pareto-Verteilung etc.) • 95 % der Benutzer werden im skalenfreies, Long Tail erfasst (Communities) fragmentiertes Netzwerk • Zusammenarbeit basiert auf Vertrauen und Leidenschaft © www.role-project.eu

Communities of practice Analyse von CoP Spuren auf dem Web Community of practice (CoP) als Gestaltung von Basiskonzept für die Lernumgebungen die Konzeption von für CoP Lernumgebungen Communities of practice sind Gruppen von Menschen die ein gemeinsames Interesse oder eine Leidenschaft teilen und die miteinander interagieren, um zu lernen es besser Wenger: zu machen Communities of Practice: Learning, Meaning and Identity, 1998 © www.role-project.eu

Zentrale Fragestellungen • Operationale Unterstützung – Können CoPs komplexe Lernumgebungskonfigurationen verwalten? – Können CoPs Metadaten über Standard-Grenzen hinweg nutzen? – Können CoPs technische Metadaten und semantische Web 2.0 Metadaten zu neuen semantischen Diensten verbinden? – Wie sehen standardisierte Web Services und Protokolle für Lernumgebungen aus? – Wie sehen adaptive, mobile web-basierte Schnittstellen aus? • Reflexive Unterstützung (Sociability) – Können CoPs fortlaufend Anforderungen ermitteln und umsetzen? Wie viel Informatik-Unterstützung ist notwendig? – Können CoPs sinnvolles soziales Interagieren erlernen und Störungen produktiv nutzen? – Wie erfassen CoPs ihre komplexen medialen Spuren und wie gehen sie damit um? – Können CoPs ihre Handlungsfähigkeit (Lernen, Forschen, Arbeiten) im Web 2.0 erhalten oder sogar steigern? © www.role-project.eu

Reflexive Informationssystemarchitektur Community Agent- Self-Modeling Actor- Network oriented Theory RE Community Partici- Com- Self-Observation Game Social Network patory munity IS Theory Analysis Design Design Community Information Systems Communities of Practice Mediennetzwerke Jarke, Klamma: Social Software und Reflektive Informationssysteme, 2006 © www.role-project.eu

Cross-Mediale Transkriptionstheorie Transkript Cross-Mediale Transkription Prä-“texte“ Verstehen und Kritisieren  Strategien der Transkriptivität  Sammlungen multimedialer Materialien werden in anderen Medien restrukturiert  Gestaltung ist inhärent medien- and adressatenspezifisch  Strategien der Adressierung  Frei gestaltete digitale Medien fördern die Globalisierung von Adressenräumen  Personalisierung und adaptive Strategien sind erfolgskritisch  Strategien der Lokalisierung  Reorganisation der lokalen Praxen wird durch neue Medien stimuliert  Notwendigkeit der expliziten Modellierung der Praxis Jäger, Jarke, Klamma, Spaniol: Transkriptivität: Operative Medientheorien als Grundlage von Informationssystemen für die Kulturwissenschaften, 2008 © www.role-project.eu

Der babylonische Talmud: Ein sehr alter Hypertext • Rolle/Buch/Druck • Schulen (Jeshiwot) • Autoritäre Wissensquelle • Dialogische Enzyklopädie • Struktur komplexer Texte • Vernetztes Wissen Transkribieren? Adressieren? Lokalieren? Hollender, Klamma, Börner-Klein,, Jarke: A Comprehensive Study Environment for a Talmudic Tractate, 2001 © www.role-project.eu

CESE: Multi-linguales Cross-Media System © www.role-project.eu

Kollaboratives Filmwissenschaftliches Forschen • Videorekorder als Arbeitsgerät • Lange Filmsichtungen • Offene Repositories • Fluide Ontologien für flexible Kooperations- modelle Semantisches Multimedia? www.multimedia-metadata.info: MPEG-7 & MPEG-21 Community Klamma, Spaniol, Jarke: MECCA: Multimedia capturing of collaborative scientific discourses about movies, 2005 © www.role-project.eu

MECCA: Exploratives Forschen & Lernen © www.role-project.eu

Arbeiten und Forschen in lokalen und globalen CoPs • Mehr als 20 Jahre Bürgerkrieg • Zerstreute und zerstörte Archive • Intergenerationales Arbeiten und Forschen • Bedürfnis nach lokaler und internationaler Zusammenarbeit • Vertrauen und Schutz notwendig • Infrastrukturen angepasst für Entwicklungsländer Communities im Web 2.0? Klamma, Toubekis, Renzel, Cao, Jarke, Jansen: Virtual Campfire – Cultural Heritage Management based on Multimedia Web Services, 2009 © www.role-project.eu

ACIS: Das kulturelle Erbe Afghanistans Benutzer Verfolgen Profile des Nutzer- Präsentation UNESCO verhaltens Kulturgüter- verwaltung Verstreute CoP login Aufbereiten in CoP Eingabe RWTH Map Aachen Archiv Forschung & Lehre: Architekten, Forschen Informatiker in CoP Korrektur vor Ort Informationen über Denkmäler Media ICOMOS Junge Denkmal- Schutz des schützer, Kulturerbes Kuratoren Suche Diskussion in CoP © www.role-project.eu

Responsive Open Learning Environments R.Klamma, RWTH Aachen 16 © www.role-project.eu

ROLE Partner 1. Fraunhofer FIT DE 2. RWTH Aachen University DE 3. Technical University of Graz AT 4. Katholieke Universiteit Leuven BE 5. University of Koblenz DE 6. Uppsala University SE 7. École Polytechnique Fédérale de Lausanne CH 8. University of Leicester UK 9. Open University UK 10. Vienna University of Economics & Business Administration AT 11. Festo Lernzentrum Saar GmbH DE 12. imc AG DE 13. British Institute for Learning and Development UK 14. Shanghai Jiao Tong University, China 15. Zentrum für Soziale Innovation AT 16. U&I Learning BE R.Klamma, RWTH Aachen 17 © www.role-project.eu

Ziele und Anforderungen Benutzer-getriebene Aggregation und Kontrolle intelligenter und offener Lernumgebungen Pädagogische Anforderungen Organisatorische Technische Anforderungen 1) Benutzer-getriebene Lernprozesse Anforderungen 1) Einfluss der TEL 1) Infrastrukturen und Modernisierung auf die 2) Transition zwischen formalem Schnittstellen Organisation und informellem Lernen 2) Interoperabilität und Agilität 2) Paradigma der Bedürfnisse 3) Balance von Methoden der der Lernenden Führung und Selbstorganisation 3) Standards des Lernenden 4) Multimedia & Mobilität 3) Cross-organisationale Infrastrukturen 4) Durchgehendes psycho- 5) Implementierung realer pädagogisches Rahmenwerk Lernumgebungen 5) Großflächige Felduntersuchungen Ziele: Durchbrüche bei der Benutzerzufriedenheit und Kompetenzerwerb vermögen © www.role-project.eu

Intelligente Mash-ups ROLE Intelligente Vermittlung, Empfehlungen Mash-up innerhalb des ROLE Interoperabilitätsrahmenwerks Dienste (GUI mash-up + mash-up von Diensten + mash-up von Lerndesigns) Kompe- Manage- Aktivitäten Präferenzen Tests Resourcen tenzen ment Mash-up Action- Regeln Personal Competency Planned Learning outcome- Content learning profile driven Learning progress und tool rules style rules rules outcomes milestones bindings Prinzipien Tool and Time and Rules to Learning Peer learner cost fulfill Service progress educator interaction constraints Compliance rules driven rules given rules patterns /preferences Tests Offene API to Content Schnittstellen zu API to User and Skill Profiles in OpenID, LMS etc. API to Test Repositories, LMS, LCMS, Metadaten, Systems Soc. Networks Diensten, Inhalten, … © www.role-project.eu

Architektur & Infrastruktur (Widget & Gadgets) ROLE Cloud & Widgetstore Data & Services Testbeds ROLE Services Corporate Wrapping & Mediation: RSS, JSON, REST, WSDL, … Semantic Competency Community Mash-up Services Services Services … Services LMS Connectors: HTTP, SOAP, REST, WSDL, … Web 2.0 Courses Multimedia Multimedia Learning Repository Repository Repositories Semantic ROLE Interoperability Framework Search Loose Model Driven Web 2.0 Social Metadata Federation Basic Support Recommendation E-Portfolios Ontologies Semantic Mash-up Adaptation Mash-ups 3rd Party Engine Engine Engine Services MyROLE Models (Grapple, ..) Attention OpenID Trusted Access Session Metadata Manager Manager Management RSS ROLE Community Manager Blogs Wikis Invoking services Data flows © www.role-project.eu

Dienste einer Lernumgebung © www.role-project.eu

Zentrale Fragestellungen • Operationale Unterstützung – Können CoPs komplexe Lernumgebungskonfigurationen verwalten? – Können CoPs Metadaten über Standard-Grenzen hinweg nutzen? – Können CoPs technische Metadaten und semantische Web 2.0 Metadaten zu neuen semantischen Diensten verbinden? – Wie sehen standardisierte Web Services und Protokolle für Lernumgebungen aus? – Wie sehen adaptive, mobile web-basierte Schnittstellen aus? • Reflexive Unterstützung – Können CoPs fortlaufend Anforderungen ermitteln und umsetzen? Wie viel Informatik-Unterstützung ist notwendig? – Können CoPs sinnvolles soziales Interagieren erlernen und Störungen produktiv nutzen? – Wie erfassen CoPs ihre komplexen medialen Spuren und wie gehen sie damit um? – Können CoPs ihre Handlungsfähigkeit (Lernen, Forschen, Arbeiten) im Web 2.0 erhalten oder sogar steigern? © www.role-project.eu

Lösungsidee für Reflexion: Cross-Mediale Soziale Netzwerkanalyse • Interdisziplinäres multidimensionales Modell digitaler Netzwerke – Soziale Netzwerkanalyse (SNA) definiert Maße für soziale Beziehungen – Aktor-Netzwerk Theorie (ANT) verknüpft menschliche und mediale Agenten – I* Rahmenwerk definiert strategische Ziele und Abhängigkeiten – Transkriptionstheorie bringt Cross-Medialität ein Lernumgebungen Mediale Netzwerk der Artefakte Wiki, Blog, Podcast, IM, Chat, Email, Newsgroup, Chat … Netzwerke Microcontent, Blog entry, Message, Burst, Thread, Comment, Conversation, Feedback (Rating) i*-Abhängigkeiten (Strukturell, Cross-medial) Netzwerk der Mitglieder Mitglieder (Soziale Netzwerk Analyse) Communities of practice © www.role-project.eu

AERCS Fallstudie • Digital Bibliotheken (Informatik): - DBLP, ACM DL, IEEE Explorer, CiteSeerX, etc. - Digitale Medien für die Bewahrung wissenschaftlichen Wissens - Publikationen - Veranstaltungen VLDB community in 1990 (DBLP) - Entwicklung der Forschungsgebiete • Herausforderungen: - Datenmanagement - Dateninteroperabilität und Qualität - Methoden und Werkzeuge für die Reflektion - Visuelle Analyse VLDB community in 2006 (DBLP) © www.role-project.eu

Grundlagen und Methoden • Soziale Netzwerkanalyse (SNA) - Soziale Netzwerke von Forschern (Akteure) - Community detection - Dynamische Analyse - Visualisierung - Akteur-Netzwerk Theorie [Latour 1999] - Keine Unterscheidung zwischen sozialen und technischen Entitäten - Cross-mediale Akteure: Mitglied, Medium, Artifakt • Recommendation techniques [Adomavicius and Tuzhilin 2005] - Collaborative Filtering (CF) [Breese et al. 1998 ] - Memory-based algorithms: computation of similarity (Cosine, Pearson correlation); top K nearest neighbors approach - Model-based algorithms: Bayesian network [Breese1998] ; Clustering [Ungar1998] ; Rule-based [Sarwar2000] - Content-based recommendation [Sarwar et al. 2001] - Hybrid approaches [Burke 2002] © www.role-project.eu

Collaborative Filtering (CF) für Empfehlungen von Veranstaltungen • Forscher als Benutzer Researchers • Konferenzen als Items • Teilnahmehistorie der Forscher als Benutzerbewertung (binary ratings) bzgl. items Partici- • Methode: k nearest neighbors pation history (kNN) • Empfehlung der top N Konferenzen für anvisierten Forscher • Implementiert als Weblösung Academic events http://bosch.informatik.rwth-aachen.de:5080/AERCS/ Klamma, Cao, Pham: You never walk alone – Recommending Academic Events based on SNA, 2009 © www.role-project.eu

CF Empfehlungen von Veranstaltungen: Algorithmus Input: set of events E = (e1 , e2 ,..., eN ) ; set of researchers U = (u1 , u 2 ,..., u M ) Output: top N recommended events to target researcher ut  Building the model: Constructing the participation matrix P( M × N ) - Rows: researchers - Columns: academic events  Computing similarities: the cosine similarity   ∑ N x• y Px ,e Py ,e sim( x, y ) = cos(α ) =   = e =1 x × y ∑e=1 Px2,e ∑ N N e =1 Py2,e   where x , y : rows in P (researchers in P) α : angle between x, y    Generating recommendations: 1 where Rc ,e : rank value for event e of Rc ,e = ∑ Rd ,e researcher c based on set C of k nearest L d∈C researchers © www.role-project.eu

Clustering Approach [Ungar1998, Anglade2007, Harper2007] Researchers Clusters of researchers Partici- Partici- pation pation history history Academic events Clusters of events Memory-based approach Model-based approach © www.role-project.eu

Anforderungen • Netzwerke von Forschern Clusters of researchers - Co-Authorenschaftsnetzwerk - Zitationsnetzwerk - Konferenzteilnahmenetzwerk • Ziele Partici- - Finde Cluster von Forschern, pation die eine gemeinsames history Teilnahmeverhalten besitzen - Finde Cluster von Konferenzreihen, die ähnliche Teilnehmer haben - Untersuche Vorhersagemaße für Cluster-Strukturen Clusters of events - Integration mit CF © www.role-project.eu

Community Detection • Teile ein Netzwerk in Untermenge von Knoten mit gemeinsamen Pfaden • Techniken: - Graph partitioning [Kumar 1998, Brandes2003] - Hub-based [Costa2004] - Hierarchical clustering [Newman2002, Clauset2004] - Sukzessives Herausbilden oder Herausbrechen zu einer Hierarchie von Clustern - Dendrogramme als Resultat Q =∑i =1 (eii − ai2 ) q  Cluster Qualitätsmaß Modularität wobei ai = ∑ j =1 e ji q q: Anzahl der Cluster, eii: Bruchteil der Verbindungen innerhalb des Clusters, ai: Bruchteil der Verbindungen zu Knoten im Cluster i © www.role-project.eu

Experimentelle Analyse: Clustering • Datasatz: DBLP y-Achse: Anzahl der Cluster x-Achse: Cluster-Größe • Datenextraktion: - Co-Autoren von Konferenzbeiträgen bis 2005 - 10,197 Konferenzen in 2485 Reihen - Ungewichtetes Co-Autoren- netzwerk: - 228,288 Autoren - 773,661 Verbindungen • Clustering Algorithmus [Clauset2004]: - Limitierte Clustergröße: 500 Knoten - Resultat: 5580 cluster, 2 to 497 Knoten - Erreichte Modularität Q = 0.765471 Power Law Verteilung © www.role-project.eu

Experimentelle Analyse: Evaluierung der Cluster • Übereinstimmung von Forschern mit y-Achse: Anzahl der gut- klassifizierten Forscher Veranstaltungen der Community: x-Achse: Cluster-Größe cosine similarity • Gut-klassifizierte Forscher: 1 s (r , Cr ) = ' ∑ s (r , c) C c∈C ' - s: cosine similarity - Cr: Cluster von Forscher r - C‘: Menge der Cluster des Menge von Veranstaltungen überlappt mit der Veranstaltungsliste von Forscher r  Resultat: - 70% der Forscher sind gut klassifiziert - Verschieden verteilt in Bezug auf die Größe der Community © www.role-project.eu

Vereinfachtes Metamodell für die ANT nach Latour Eigenschaft hat Aktor isA Medium Artefakt Dienst Mitglied Netzwerk isA speichert erzeugt betroffen_von gehört_zu stellt_dar verbraucht führt_aus bewertet Browse Suche Retrieval … Match Klamma, Spaniol, Cao, Jarke: Pattern-Based Cross Media Social Network Analysis for Technology Enhanced Learning in Europe, 2006 © www.role-project.eu

Modellierung von Communities in i* Petrushyna, Klamma: No Guru, No Teacher, No Method: Self-Oberservation and Self-Modelling of E-Learning Communities, 2008 © www.role-project.eu

Modellierung von Abhängigkeiten in i* Koordinator Koordination Broker isA isA Gatekeeper Artefakt isA Mitglied isA Hub URL Legende Aktor Netzwerk Ressource Kommunikation Aufgabe © www.role-project.eu

Störungen in Cross-medialen Sozialen Netzwerken • Was ist eine Störung? – Wahrnehmung einer Inkompatibilität zwischen den modellierten Zielen und Abhängigkeiten und dem aktuellen Verhalten einer Person, einer Organisation, eines Netzwerks … • Störungen sind Ausgangspunkt von Lernprozessen – Sie stören, verhindern … aber sie erzeugen auch Reflektion • Störungen sind schwierig zu entdecken oder vorherzusagen © www.role-project.eu

PALADIN: Muster-Basierte Analyse von Agency in Social Software Agency: “Entwicklung der CoP Kompetenz im Fall von Störungen im digitalen Netzwerk” • Analyse von “Agency & • Abstraktion: Muster als Patienthood” Phänomenen in generalisierte wiederholbare Lösung Social Software für immer wieder auftretende • Was sind die Auswirkungen Störungen meiner Handlungen auf die • Basis: Mustersprache behebt CoP? Probleme bei der Beschreibung und • Was sind die Auswirkungen der Entdeckung von Mustern für Laien Handlungen der CoP auf mich? • Berechnung: Maschinen-lesbare • Welchen Einfluss haben Medien Beschreibung der XML-basierten auf meine Handlungen? Mustersprache für • Was hätte in der CoP stattfinden multidimensionale Störungen sollen? • Entdeckung: Automatische Analyse • Wie werden sich CoPs von digitalen sozialen Netzwerken entwickeln? mit Hilfe der Mustersprache Klamma, Spaniol, Denev: PALADIN: A Pattern Based Approach to Knowledge Discovery in Digital Social Networks, 2006 © www.role-project.eu

Mustersprache für PALADIN: Beispiel Troll Troll Muster: Ein Troll ist ein Mitglied, dass nur in Threads antwortet, die es selbst gestartet hat. Störung: (EXISTS [medium | medium.affordance = threadArtefact]) & (EXISTS [troll |(EXISTS [thread | (thread.author = troll) & (COUNT [message | (message.author = troll) & (message.posted = thread)]) > minPosts]) & (~EXISTS[ thread1, message1| (thread1.author1 != troll) & (message1.author = troll & message1.posted = thread1 ]))])]) Kraft: medium; troll; network; member; thread; message; url Kraftrelation: neighbour(troll, member); own thread(troll, thread) Lösung: Diskussionen, die von Trolls gestartet werden, brauchen nicht beachtet werden Erklärung: Der Troll braucht Aufmerksamkeit, um seine Aktivität durchzuführen. Ohne Aufmerksamkeit, wird er weitere Aktionen unterlassen. Verwandte Muster: Spammer © www.role-project.eu

Algorithmus zur automatischen Musteranalyse Muster 1. Muster- Mustervorlage Störung parameter Störung Variablen Variablen Musterparameter Musterinstanz 4a. Ändere 2. Instanziiere Störung Musterparameter Störungen Digitales Soziales Netzwerk 4b. Wende Variablen Musterparameter Lösungs -muster an Mustervorlageninstanzen Kräfte Kraftbeziehungen Störungsinstanzen Beschreibung Lösung Variablen Musterparameter Begründung Legende Abhängigkeiten 3. Werte Muster Störungen aus Definierte Musterkomponente Laufzeitmusterkomponente Instanziierte Musterkomponente Beziehungsmuster Beziehung zwischen Komponenten Aktivität © www.role-project.eu

PALADIN Fallstudie 10 Muster in 119 Netzwerken mit 17359 Mitgliedern und 215 345 emails Muster Auftauchen Bemerkungen Ausbruch 22 Das Muster findet Themen, die eine gewisse Zeit ein erhöhtes Interesse beanspruchen Keiner antwortet 61 Das Muster taucht in kleinen Netzwerken auf. Niemand antwortet auf eine Anfrage. Troll 2 Das Troll Muster taucht selten in kulturwissenschaftlichen Communities aus. Achtung: Wahre Negative kommen vor. Spammer 86 Oft auftauchendes Muster in Diskussionsgruppen. Achtung: Wahre Negative kommen vor. Anführer 37 Dieses Muster kommt in Netzwerken mit klaren Zentraliäten vor. Kein Anführer 40 Taucht in großen Netzwerken mit Mitgliedern in verschiedenen Clustern vor. Strukturelles Loch 67 Taucht für Mitglieder mit nur einem Kontakt auf. Unabhängige 13 Taucht in großen Netzwerken auf, wo viele nicht verbundene Teilnetzwerke Diskussion existieren. © www.role-project.eu

Messen: Die ATLAS Media Base • Sammlung medialer Artefakte mit parametrisierbaren PERL Skripten – Mailinglisten – Newsletter – Webseiten – RSS Feeds – Blogs • Datenbankunterstützung durch IBM DB2, eXist, Oracle, ... • Web Interface auf Plone/Zope Basis, LAS, ... • Visualisierungsstrategien – Tree Maps – Cross-media Graphen Klamma, Petrushyna: The Troll under the Bridge: Data Management for Large Web Science Mediabases, 2008 © www.role-project.eu

ROLE Transitionen Testbeds definieren die Reichweite von ROLE From academic to From formal Reiche Kontexte mit RWTH professional learning signifikanter Wirkung to informal Große Anzahl von Lernenden learning Schwerpunkt auf Transitionen OLrn FESTO • Festo Lernzentrum • RWTH Aachen transitions From un- From a position employment • BILD: British Institute for to positions or Learning & Development or a job to jobs accreditations SJTU BILD • OLrn: OpenLearn der Open University UK From individual • SJTU: Jiao Tong Universität to shared competences © www.role-project.eu

ROLE Roll-out Prozess Hohe Verfügbarkeit & Design Skalierbarkeit der ROLE Lösungen durch Open Source Scenarios Tryout Entwicklungsprozesse und viele Specs Tests unter realen Bedingungen Learners Participatory Design & Darwinismus Scientists RWTH Progressiv & Iterativ Components • Verfeinerung der Anforderungen OLrn FESTO und Spezifikationen Developers Externa- • Definition und Validierung der lisation ROLE PLE Dienstbündel All BILD • Design und Implementierung World Standards der the ROLE Evaluierungs- methoden SJTU Educators • Design wird unterstützt durch soziale Netzwerkanalyse und Providers Mining von Lerndaten Freeing Evaluation methodologies © www.role-project.eu

Zusammenfassung und Ausblick • ROLE FOKUS – Offene und intelligente Lernumgebungen – Transitionen als Prüfstein von Interoperabilität und Langlebigkeit – Open Source Entwicklungsprozess • ROLE Beiträge – neue Ideen & Geschäftsmodelle (z.B. ROLE Widgetstore) – Infrastrukturen & Schnittstellen (z. B. ROLE Cloud) – Vorkonfigurierte PLE als Dienstbündel © www.role-project.eu

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Offene Lernumgebungen - Chancen, Herausforderung, Grenzen

by Ralf Klamma

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