Das Intelligente Schulbuch

Forscher aus Kaiserslautern wollen digitale Techniken sinnvoll in den Unterricht integrieren. Das im Projekt HyperMind entwickelte Intelligente Schulbuch soll mittels Eyetracking Erfolge von Lernenden ermitteln und helfen sie individuell zu fördern.

Das Intelligente Schulbuch wird am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Technischen Universität (TU) Kaiserslautern unter Leitung des Informatik-Professors Dr. Andreas Dengel und des Physik-Professors Dr. Jochen Kuhn entwickelt. Mit dem Einsatz der Eyetracking-Technik werden Blickbewegungen von Schülerinnen und Schülern erkannt und in einem nächsten Schritt analysiert. Das soll Lernschwierigkeiten aufzeigen und dabei helfen, Schülerinnen und Schüler individuell zu fördern. Die Forscher stellten ihr Projekt bereits 2017 auf der Computermesse CeBIT in Hannover vor. 

Eyetracking

Eyetracking bezeichnet eine Technik, bei der die Blickbewegungen sowie die Verweildauer von Leserinnen und Lesern aufgezeichnet werden. Durch einen unter dem Bildschirm angebrachten Eyetracker, z.B. auf Tablets oder Computern, wird erkannt, wie lange eine Person zum Lesen eines Textes benötigt oder ob bestimmte Inhalte wiederholt gelesen werden.

Die Technik wird üblicherweise für Usability-Tests verwendet. So kann beispielsweise getestet werden, ob Werbebanner oder Produkte wahrgenommen werden. Durch Eyetracking wird demnach die Aufmerksamkeit von Probanden beim Lesen oder Anschauen von Inhalten erfasst.

Prof. Dr. Jochen Kuhn

Wie funktioniert die Technik hinter dem Intelligenten Schulbuch?

Kuhn: Ein Eyetracker ist eine Infrarot-Kamera, die Licht aussendet, welches vom Auge reflektiert wird. Daraus kann die Position des Blickes identifiziert werden. Die individuellen Blickdaten werden gesammelt, um daraus das Leseverhalten der Probanden zu erkennen. Um dies zu ermöglichen, muss der Eyetracker zunächst kalibriert werden. Er wird an den Desktop oder den Rand des Tablets angebracht, um Bilder vom Auge zu machen. Dabei werden die Blickbewegungen aufgezeichnet und an den PC ausgegeben.

Wie sind Sie darauf gekommen, diese Technik für Ihr Projekt zu verwenden?

Kuhn: Mein Kollege Prof. Dr. Dengel hat schon zahlreiche Vorarbeiten mit der Eyetracking-Technik geleistet. Eine davon wurde 2008/2009 durchgeführt und nennt sich „Text 2.0“. Ziel war es, multimediale Lesebücher mit Bild und Ton zu erstellen. Schon damals wurde das Leseverhalten der Nutzer mittels Eyetracker analysiert.

Unsere Idee war nun, dieses Projekt zu erweitern und neben der Eyetracking-Technik auch eine  Wärmebildkamera einzusetzen. Bisher hat der Eyetracker lediglich Aufmerksamkeitsdaten repräsentiert, d.h. Blickbewegungen in Kombination mit der Lesedauer. Aufmerksamkeit ist beim Lernen jedoch nur eine Komponente neben beispielsweise Belastung und Interesse. Neben Textobjekten spielen beim Lernen auch Bilder, Diagramme oder Formeln eine Rolle. Diese Objekte erzeugen auch andere Arten von Blickbewegungen.

Die Wärmebildkamera erfasst das Wärmebild vom Gesicht der Leserin oder des Lesers. Dadurch kann die kognitive Belastung der Leserin bzw. des Lesers identifiziert werden, da nachgewiesen wurde, dass es dabei zu einer Veränderung der Temperatur zwischen Nase und Stirn kommt. Es kommt ja nicht nur darauf an, wie jemand liest, sondern auch, ob die Person das Gelesene versteht. Dem wollen wir durch den Einsatz der Wärmebildkamera einen Schritt näher kommen.

Reicht denn der Einsatz von Eyetracker und Wärmebildkamera aus, um Lernprozesse zu analysieren

Kuhn: Diese Frage stellen wir uns momentan selbst. Bisher ist noch nicht genau geklärt, ob Eyetracking in Kombination mit der Wärmebildkamera ausreicht, um eine valide Aussage zum Lernprozess treffen zu können. Vieles deutet aber darauf hin.

Schwieriger ist es zu sagen, ob ein Lernerfolg stattgefunden hat. Diese Aussage ist mit der Sensor-Technik noch nicht messbar, kann allerdings interpretiert werden. Häufig werden dazu am Ende des Tests Wissensfragen gestellt, um das Antwortverhalten mit den Sensordaten zu korrelieren. Es besteht definitiv weiterer Forschungsbedarf.

Was wäre denn eine Möglichkeit, um Lernprozesse noch valider zu ermitteln?

Kuhn: Wir überlegen die Technik mit Pulssensoren – ähnlich wie bei Fitnessarmbändern – zu erweitern, um zusätzlich Stressfaktoren zu messen.

Wurde das Intelligente Schulbuch schon im realen Unterricht getestet?

Kuhn: Im Moment testen wir noch in Laborsituationen. Wir haben am DFKI ein sogenanntes Future Lab – ein Lehr-/ Lernraum mit Zukunftstechnologien. Im Frühjahr 2019 sind erste Feldstudien im Future Lab geplant.

Für welche Altersklassen ist es sinnvoll, die Eyetracking-Technik zu verwenden?

Kuhn: Es gibt keine Altersbeschränkung. Die Technik ist auch für jedes Fach einsetzbar. Wir beginnen erstmal mit dem Physikunterricht, da es hier neben Text auch viele Formeln und Diagramme gibt.

Was sind die Schwächen des Intelligenten Schulbuchs / der Eyetracking-Technik?

Kuhn: Die Robustheit des Eytrackers und dessen Praktikabilität ist für den Unterrichtseinsatz noch sehr eingeschränkt. Wenn er einmal kalibriert ist, dann darf man sich wenig bewegen, was natürlich schwierig für Schülerinnen und Schüler ist. Die Technologie entwickelt sich jedoch immens weiter, so dass wir optimistisch sind, was die Lösungen von diesen Schwächen betrifft.

Wie ist der aktuelle Stand des Projektes „HyperMind“?

Kuhn: Wir haben ein neues Tool entwickelt, den „HyperMind Builder“. Der Builder ermöglicht es, Lehrkräften eigene Materialien in einem System hochzuladen, z.B. ein Arbeitsblatt, in dem dann Bereiche definiert werden können, um Zusatzinformationen wie Videos, Audios oder Grafiken einzublenden.

Nächstes Jahr startet ein Folgeprojekt mit dem Ziel Lehrkräften zu vermitteln, wie sie mit den erhobenen Daten pädagogisch umgehen können. Dazu werden die mittels Eyetracking aufgezeichneten Blickdaten den Lehrkräften zur Verfügung gestellt, um im nächsten Schritt zu ermitteln, wie die Lehrenden didaktisch damit arbeiten können. Das Projekt wird vom BMBF 3,5 Jahre lang gefördert.

Was ist Ihr Wunsch für die Zukunft?

Kuhn: Wir würden uns wünschen eine Klassifikation von Lernmaterialien bereitstellen zu können, um  das individuelle Lernen von Schülerinnen und Schülern zu fördern sowie Lehrkräfte in die Lage zu versetzen ein solches System effektiv zu nutzen. Bisher werden in Deutschland relativ wenig digitale Medien eingesetzt, weil die Lehrkräfte sich nicht kompetent genug fühlen, diese zu nutzen. Für uns ist es wichtig dieses im Verhältnis 1:1 mitzudenken. Lehrkraft-Ausbildung sowie Fort- und Weiterbildung für die Lehrkräfte müssen gewährleistet sein.

HyperMind

„HyperMind“ ist Teilprojekt des Vorhabens "U.EDU: Unified Education – Medienbildung entlang der Lehrerbildungskette", das im Rahmen der gemeinsamen "Qualitätsoffensive Lehrerbildung" von Bund und Ländern aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung gefördert wird.