"Statistical Aspects of Data Mining" by David Mease

Professor David Mease hält eine interne MitarbeiterInnenschulung von Google - der Inhalt dieser Schulung entspricht seiner Lehrveranstaltung "Statistical Aspects of Data Mining" an der University of Stanford. In der ersten Einheit behandelt er den Ablauf des Kurses sowie das erste Kapitel des von ihm empfohlenen Buches "Introduction to Data Mining" von Tan, Steinbach & Kumar. Zudem präsentiert er seine Website, auf der u.a. die verwendeten Power Point-Folien zur Verfügung stellt.
Bereits die Präsentation des Kurses legt für mich nahe, dass es sich nicht um E-Learning 2.0 handelt. Im Falle von E-Learning 2.0 interagieren und lernen Mitglieder einer community miteinander sowie entwickeln Lernmaterialien. Meist handelt es sich bei dieser community um eine limitierte Gruppe von LernerInnen (z. B. Studierende eines Kurses), die z.B. über Weblogs miteinander kommunizieren.
Im Falle des Videos von David Mease spricht man m.E. von E-Learning 1.0, da der Inhalt vom Vortragenden hergestellt, in Kurse strukturiert und von Studierenden "konsumiert" wird. Weiters baut der Kurs auf einem Buch und nicht auf Kommunikation innerhalb der LernerInnengruppe auf.
Zu den Vor- und Nachteilen dieser Art von Lernsetting möchte ich im Folgenden eingehen.

Vorteile:

• Eine Vielzahl von Lernenden kann auf das Lernmaterial zugreifen und kostengünstig zu Wissen kommen
• LernerInnen können Ort und Zeit des Lernens bestimmen (z.B. Heimstudium, auch neben Beruf möglich)

Nachteile:

• LernerInnen können keine spontanen Rückfragen machen
• Sie sind auf neue Medien angewiesen, um Zugang zu den Lernmaterialien zu erhalten
• Verlust sozialer Kontakte zu Mitstudierenden und Lehrenden