E-Learning in Ländlichen RegionenLutz LaschewskiEmel Abu Mugheisib

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E-ruralnetNetwork promoting e-learning for Rural Development

• Europäisches Netzwerk-Projekt im Rahmen des Programms für Lebenslanges Lernen (LLP)

• (ko-)finanziert durch EU

• Dauer: 12/2008 - 11/2011

• Verbesserung der Möglichkeiten für Lebenslanges Lernen in ländlichen Räumen unter Nutzung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT)

• Bedürfnisse der ArbeitnehmerInnen in KMU, UnternehmerInnen in Klein- und Kleinstunternehmen, Selbstständige und Arbeitslose

http://www.prismanet.gr/eruralnet/

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Projektpartnerschaft

• Partnerschaft von 13 Partnern (Bildungseinrichtungen, NGOs und privaten Unternehmen) aus 11 europäischen Ländern

• Euracademy Association (GR)

• PRISMA-Centre for Development Studies (GR)

• Universität Helsinki / Ruralia Institute (FI)

• Mediterranean Institute for Sustainable Development (Spain

• Ungarische Academy of Sciences (Hungary)

• Nicolas Copernicus Universität (Poland)

• Norton Radstock College (UK)

• Estonian InformationTechnology Foundation (EE)

• Typical Mutations–WebServices LLP (GR)

• EMMERCE EEIG (SE)

• iZone Knowledge Systems (PT)

• IBIMET (IT)

• Universität Rostock (DE)

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Ziele

• Umfragen, um den E-Learning-Markt in den ländlichen Räumen von 11 Staaten und der EU im Allgemeinen abzubilden, mit Schwerpunkt auf der Förderung von Innovationen und Kreativität

• Dokumentation von Best-Practice-Beispielen

• Bestandsaufnahme innovativer Bereitstellung von E-Learning

• Studie zu alternativen Medien und E-Learning-Übermittlungsmodellen

• Aufbau von Netzwerken auf nationaler Ebene

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Befragungen

• Dokumentation des e-Learning Marktes

• onlinebasierte Befragungen, die sich an 3 Zielgruppen richten• e-Learning Anbieter

• Nutzer von e-Learning Angeboten

• Kontrollgruppe (mit/ohne Weiterbildungserfahrung)

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Anbieter Befragung

• Standardisierte Befragung

• Einheitlicher Fragebogen

• ø 51 Fälle je Land

• Synthesebericht verwendet 533 Fälle

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Zielgruppen

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Rural Orientation

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Angebotene Inhalte

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Geschlechterverhältnisse

Mittelwert of 50,3%

KI ~ +/- 2,0%

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Methoden

• Faktoren, die Nutzung anspruchsvollerer Methoden beeinflussen:

• Größe des Anbieters (Umfang der e-Learning Aktivitäten/Zahl der Studenten)

• Erfahrung des Anbieters

• kommerzielle Anbieter

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Teilnehmer und Kontrollgruppen

• e-Learning Teilnehmerbefragung • 1737 Fälle

• Nationale Stichproben ø 157,9 Range: 41 - 474

• Kontrollgruppe• 1679 Fälle

• ø 152,6, Range 35 - 368

• nicht repäsentative Stichprobe

• Quasi-Experimentelles Design• Meta-Analyse für Nationale Vergleiche

• Regression für zur Kontrolle von Kovariaten

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Zusammensetzung der Gruppem

• Frauenanteil größer in der ELG

• Anteil der Altersgruppe 36-50 ist 7,4% größer in der ELG

• Effekte der Ausbildungin den nationalen Stichproben unterschiedlich

• je kleiner der Wohnort desto geringer die Teilnahme in ELG

• Beschäftigte von Großunternehmen (+)

• Beschäftigte in Mikro-Unternehmen (--)

• IT & K Sektor (++)

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Gegenstand

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Einstellungen

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Resümee

• geringere Partizipation der ländlichen Bevölkerung ist nicht in den Einstellungen, sondern

• in einem Mangel an Angeboten für ländliche Wirtschaftssektoren und Kleinstunternehmen bedingt

• Erhebliche nationale Unterschiede in Hinblick auf ein “rural E-learning gap.”

• Kernproblem: Soziale Inklusion

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e-Learning Konferenz

• „ICT for inclusive learning: the way forward“

• 10-11 November 2011, Palazzo Medici Riccardi, Florence, Italy

• http://eruralnetconference.com/

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