This project was intended to inform the future design of learning spaces for higher education. It created an annotated directory of the methods and tools currently used to evaluate the contribution technology-supported physical learning spaces make to learning and teaching. It considered teaching and learning in newly-designed contexts, both formal and informal, looking at the interaction of four elements: learning/learners, teaching/teachers, space and technology.
The project reviewed the methods and tools currently used to evaluate the contribution technology-supported physical learning spaces make to learning and teaching.
The objectives were:
* To identify ‘good practice’ in the evaluation of physical learning space,
* To identify tools, models and data sources that can be used to monitor learning activities, to inform the development of new spaces and help improve the layout and operation of existing spaces, thus enabling development of baseline information to inform the design of new projects,
* To identify aspects (and examples) of space configuration, and of elements within a space, that contribute to effective learning by individuals and groups.
The full report and study plan can be found at http://www.jisc.ac.uk/whatwedo/projects/learningspaces08.aspx read more... > see the resource
In this paper we present AnswerTree, a collaborative mobile location-based educational game designed to teach 8-12 year olds about trees and wildlife within the University of Nottingham campus. The activity is designed around collecting virtual cards (similar in nature to the popular Top Trumps games) containing graphics and information about notable trees. Each player begins by collecting one card from a game location, but then he or she can only collect further cards by answering questions – whose solutions are obtainable through sharing knowledge with other cardholders. This ostensibly allows each player to become a subject expert at the start of the game, encouraging collaborative interaction for the game to be successfully completed. In this initial paper we will outline the structure and background of this location based game. AnswerTree has been authored within the Hyperplace framework, and is a first implementation of a wider process to develop a flexible, multi-purpose platform for both individual and group location-based mobile learning. read more... > see the resource
We report a study in which 30 university geography students compared five techniques to enhance the experience of visiting outdoor locations. The techniques were: a pre-prepared acetate overlay of the visual scene; a custom-designed visitor guide running on a PDA; the mScape location-based software running on a GPS-enabled mobile phone; Google Earth on a tablet PC; and a head-mounted virtual reality display. The students were given the assignment as part of their assessed coursework for a field trip to the UK Lake District, where they had to evaluate the techniques and propose improvements or future designs to enable tourists or students on field trips to gain an enhanced understanding of their surroundings. The paper describes these techniques, reports the process and results of the student assignment, and concludes with a discussion of some broader issues emerging from the project. read more... > see the resource
Le travail présenté dans ce mémoire s'inscrit dans le domaine des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH), plus précisément celui de l'ingénierie des EIAH dans le cadre d'une approche de type " Learning Design ". Cette approche propose de construire des EIAH à partir de la description formelle d'une activité d'apprentissage. Elle suppose l'existence d'un langage de modélisation communément appelé EML (Educational Modelling Language) et d'un moteur capable d'interpréter ce langage. LDL est le langage sur lequel nous avons travaillé, en relation avec l'infrastructure LDI intégrant un moteur d'interprétation de LDL. L'EML est utilisé pour produire un scénario, modèle formel d'une activité d'apprentissage. L'EIAH servant de support au déroulement de l'activité décrite dans le scénario est alors construit de manière semi-automatique au sein de l'infrastructure associée au langage selon le processus suivant : le scénario est créé lors d'une phase de conception ; il est instancié et déployé sur une plate-forme de services lors d'une phase d'opérationnalisation (choix des participants à l'activité, affectation des rôles, choix des ressources et services) ; le scénario instancié et déployé est pris en charge par le moteur qui va l'interpréter pour en assurer l'exécution. Dans ce cadre, l'activité se déroule conformément à ce qui a été spécifié dans le scénario. Or il est impossible de prévoir par avance tout ce qui peut se produire dans une activité, les activités étant par nature imprévisibles. Des situations non prévues peuvent survenir et conduire à des perturbations dans l'activité, voire à des blocages. Il devient alors primordial de fournir les moyens de débloquer la situation. L'enseignant peut par ailleurs vouloir exploiter une situation ou une opportunité en modifiant l'activité en cours d'exécution. C'est le problème qui est traité dans cette thèse : il s'agit de fournir les moyens d'adapter une activité " à la volée ", c'est-à-dire pendant son exécution, de manière à pouvoir gérer une situation non prévue et poursuivre l'activité. La proposition que nous formulons s'appuie sur la différentiation entre les données convoquées dans chacune des trois phases du processus de construction de l'EIAH : la conception, l'opérationnalisation et l'exécution. Nous exhibons un modèle pour chacune de ces phases, qui organise ces données et les positionne les unes par rapport aux autres. Adapter une activité " à la volée " revient alors à modifier ces modèles en fonction des situations à traiter. Certaines nécessitent la modification d'un seul de ses modèles, d'autres conduisent à propager les modifications d'un modèle vers un autre. Nous considérons l'adaptation " à la volée " comme une activitéà part entière menée, en parallèle de l'activité d'apprentissage, par un superviseur humain qui dispose d'un environnement adéquat pour observer l'activité, détecter les éventuels problèmes et y remédier par intervention dans l'activité d'apprentissage en modifiant les modèles qui la spécifient. Pour développer les outils support à la modification et les intégrer dans l'infrastructure LDI, nous avons eu recours à des techniques de l'Ingénierie Dirigée par les Modèles. Les modèles manipulés dans ces outils en sont ainsi des données à part entière : les outils réalisés n'en offrent ainsi que plus de flexibilité et d'abstraction. Les modèles sont alors exploités comme des leviers pour atteindre et modifier les données ciblées par l'adaptation. read more... > see the resource
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