Glenn Langemeier: Rollen in virtuellen Teams - Entwicklung und Evaluation eines analytischen Verfahrens
Auf die Mischung kommt es an.
Komplexe Aufgaben und Probleme werden heute üblicherweise im Team bearbeitet und gelöst. Die Teams werden im Hinblick auf eine erfolgreiche Zielerreichung in der Regel mit Experten unterschiedlicher Fachgebiete und Fähigkeiten gebildet. Dabei findet eine Funktionsdifferenzierung statt: einzelne Teammitglieder nehmen unterschiedliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten wahr. Jedem Teammitglied wird hier eine bestimmte Rolle zugeordnet. Dies gilt für reale Teams genauso wie für virtuelle Teams, deren Zusammenarbeit ausschließlich unter Nutzung eines Computer-Netzwerks stattfindet.
Mittels eines stochastischen, selbstlernenden Verfahrens, sog. naiven Bayes-Filtern, soll das Profil eines solchen virtuellen Teams während seiner Zusammenarbeit ermittelt werden. Dazu wird eine spezielle CSCL-Umgebung zur Verfügung gestellt, welche die gesamte Kommunikation und Interaktion eines Teams kanalisiert, protokolliert und letztlich auch analysiert. Das resultierende Profil gibt Auskunft über die Zusammensetzung des jeweiligen Teams und kann als Grundlage für Maßnahmen zur Stärkung der Effizienz eines solchen Teams dienen.
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Ralph Kölle: Virtuelle Mitglieder in virtuellen Teams - Kompensation defizitärer Rollen durch Simulation
Die erfolgreiche Zielerreichung eines Teams hängt von der Zusammensetzung seiner Mitglieder bezüglich Funktion, Aufgabe und Verantwortlichkeit ab. Teammitglieder nehmen Rollen ein und füllen diese funktional aus. Auf der Basis bestehender Rollenmodelle wird ein eigenes, auf den Bereich "Lernen objektorientierter Programmierung in virtuellen Teams" adaptiertes Rollenmodell erstellt und evaluiert.
Dazu wird eine Softwarekomponente entwickelt, die im Team erkannte Defizite kompensiert, indem sie fehlende oder unterrepräsentierte Rollen innerhalb einer CSCL-Umgebung simuliert. Die Softwarekomponente übernimmt somit die Funktion dieser Rollen und unterstützt das Team bei auftretenden Problemen, ohne es aber von den für den Lernerfolg wichtigen Teilaufgaben zu entlasten.
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