H5P Hotspot-Inhaltstypen

Unter H5P Hotspot-Inhaltstypen fasse ich drei ähnliche Übungsformen zusammen. In allen drei Varianten wird Lernenden ein Bild präsentiert, das aktive Bereiche enthält. Lernende können diese Hotspots anklicken, um entweder eine Frage zu beantworten (Find the Hotspot, Find Multiple Hotspots) oder um weiterführende Informationen zu bekommen (Image Hotspots).

Drei Varianten von H5P Hotspot-Inhaltstypen:

H5P Hotspot-Inhaltstypen ist eine von mir gewählte Bezeichnung um drei recht ähnliche Inhaltstypen zusammen zu fassen. In allen drei Varianten wird Lernenden ein Bild präsentiert, wo sie mit einem Maus-Klick auf aktive Bereiche (sog. Hotspots) klicken können.

H5P Hotspot-Inhaltstypen
  • Image Hotspots: Lernende explorieren markierte Punkte in einem Bild und erhalten weiterführende Informationen als Text, Bild oder Video.
  • Find the Hotspot: Lernende suchen nach einem einzigen Objekt. Sie haben einen Klick zur Verfügung und erhalten entweder keinen oder maximal einen Punkt.
  • Find Multiple Hotspots: Lernende suchen nach mehreren Objekten. Sie haben so viele Versuche zur Verfügung bis sie alle korrekten Bildmotive entdeckt haben. Sie erhalten nach Ende der Übung immer die maximal vorgesehen Punktezahl.

Gegenüberstellung der drei H5P Hotspot-Inhaltstypen

Die Beispiele für Find the Hotspot, Find Multiple Hotspots und Image Hotspot habe ich direkt aus der "offiziellen" H5P-Seite entnommen.

Find the Hotspot

H5P-Demo 1: Find the Hotspot

Das Feedback bei Find the Hotspot kann entweder als Popup-Fenster (wie im Beispiel gezeigt) oder – wie normalerweise bei H5P-Übungen – unter der Aufgabe angezeigt werden. Wenn "Wiederholen" ausgeschaltet ist, dann heißt es für Lernende "hopp oder drop" (richtig = 1 Punkt, nicht richtig 0 Punkte).

Find Multiple Hotspots

H5P-Demo 2: Find Multiple Hotspots

Es gibt bei "Find Multiple Hotspots" weder die Option "Wiederholen" noch "Lösung anzeigen". Offensichtlich deswegen, weil die Übung erst dann zu Ende ist, wenn alle richtigen Objekte gefunden wurden. Damit aber werden die Rückmeldungen aller falschen Auswahlmöglichkeiten auf eine lakonische Falschmeldung reduziert, die keinen eigenständigen Mehrwert hat. Falschmeldungen bleiben verborgen, wenn sie nicht geklickt wurden und bleiben – falls sie angeklickt wurden – auch nicht stehen, sondern verschwinden mit dem nächsten Maus-Klick.

Image Hotspots

H5P-Demo 3: Image Hotspots

Sowohl die Farbe als auch das Symbol für das Informationszeichen kann ausgewählt werden. Neben den oben verwendeten ➕ (Plus), gibt es noch ➖ (Minus), ❌, ✔️,❓❗️ undℹ︎ (Info). Es können aber auch eigene Symbole in die Übung hinauf geladen werden. Allerdings kann nur ein Symbol für eine Übung (mehrmals) genutzt werden.

Für alle dieser Informationszeichen innerhalb einer Übung können ausführliche und multimediale Informationen den Lernenden angeboten werden. Ob sie die Lernenden auch tatsächlich nutzen bleibt ihnen überlassen. Es gibt kein definiertes Ende der Übung und es können auch keine Punkte gewonnen werden.

Didaktische Szenarien von H5P Hotspot-Inhaltstypen

Wie immer bei allen bisherigen H5P-Artikeln schließe ich mit kritischen Bemerkungen zur didaktischen Nutzung ab:

Zuerst war ich der Meinung, dass die beiden Übungen zum Auffinden von Hotspots in ihren didaktischen Prinzipien identisch sind. Ich glaubte, dass der einzige Unterschied nur darin liegt, dass bei "Find the Hotspot" bloß ein Objekte gesucht wird und bei "Find Multiple Hotspots" hingegen mehrere Objekte zu finden sind.

In diesem Fall wäre "Find the Hotspot" bloß ein Sonderfall von "Find Multiple Hotspots" und es könnte immer die umfassendere Variante ("Find Multiple Hotspots") zur Entwicklung von Bildsuch-Übungen genommen werden. Das funktioniert aber nicht: "Find Multiple Hotspots" reagiert auf Klicks erst, wenn mindestens zwei Objekte als richtige Antwort gelten.

Tatsächlich sind auch didaktisch gar nicht gleichwertig, denn es gibt es einen grundsätzlichen Unterschied in der Bewertung:

  • Find the Hotspot stellt eine Frage, die mit richtig und falsch beantwortet werden muss. Dementsprechend gibt es Null oder einen Punkt.
  • Find Multiple Hotspots ist eine Entdeckungsaufgabe, wo solange gesucht werden muss, bis alle Punkte eingesammelt wurden und die Aufgabe zu Ende ist.

Ehrlich gesagt verstehe ich nicht ganz, wieso bei "Find Multiple Hotspots" diese (Nicht-)Bewertungsmethode (als einzige Option) gewählt wurde. Meiner Ansicht nach eignet sich "Image Hotspot" besser als Entdeckungsaufgabe, da dieser Inhaltstyp zusätzlich auch noch multimediale weiterführende Informationen bereit halten kann.

Aus meiner Sicht ist daher der praktische Nutzen von "Find Multiple Hotspots" sehr beschränkt. Wird es als ernsthaft zu beantwortende Frage (Quiz) behandelt, müssten entweder die Anzahl der Versuche eingeschränkt werden und/oder auch Strafpunkte bei falscher Auswahl vergeben werden. Wird es als Explorationsaufgabe behandelt, scheint mir Image Hotspot dafür besser geeignet zu sein.

Ein weiteres Manko von beiden "Find Hotspot"-Übungen ist es, dass die kritischen Bildbereiche nur als Rechteck oder Kreis/Ellipse aktiviert werden können. Damit werden unregelmäßig abgegrenzte Objekte schwer für diesen Übungstyp nutzbar (z.B. eine geographischen Übung wo nach bestimmten Ländern gefragt wird). Deshalb sollten zusätzlich auch Polygone zum Markieren von Hotspots vorgesehen werden.

Zusammenfassung

Ich habe in diesen Beitrag drei ähnliche Aufgaben zu H5P Hotspot-Inhaltstypen zusammengefasst. Alle drei Übungsformen nutzen ein Hintergrund, wo bestimmte Bildbereiche als aktive Zonen (Hotspots) markiert werden können. Wenn Lernende auf diese aktiven Bereiche klicken, erhalten sie Informationen. Dies kann von einer richtig/falsch Feedback (Find the Hotspot und Find Multiple Hotspots) bis hin zu ausführlichen multimedialen Informationen (Image Hotspots) reichen.

Bei zwei der vorgestellten H5P Hotspot-Inhaltstypen habe ich Verbesserungsvorschläge diskutiert:

  • Polygon als zusätzliche Option um Hotspots zu markieren: Find the Hotspot und Find Multiple Hotspots.
  • Überarbeiten des Punktesystems: Find Multiple Hotspots.

In den derzeitigen Versionen sehe ich den didaktischen Nutzen von Find Multiple Hotspots innerhalb dieser drei ähnlichen Inhaltstypen sehr eingeschränkt. Wird Find Multiple Hotspots jedoch mit einem geeigneten Punktesystem versehen und – wie andere H5P Inhaltstypen auch – sowohl mit "Wiederholen" und "Lösung anzeigen" ausgestattet,, dann wird die Übung "Find the Hotspot" obsolet: Sie ist dann nichts anderes als ein Sonderfall (Hotspot = 1) von Find Multiple Hotspots.

Von Peter Baumgartner

Seit mehr als 30 Jahren treiben mich die Themen eLearning/Blended Learning und (Hochschul)-Didaktik um. Als Universitätsprofessor hat sich dieses Interesse in 13 Bücher, knapp über 200 Artikel und 20 betreuten Dissertationen niedergeschlagen. Jetzt in der Pension beschäftige ich mich zunehmend auch mit Open Science und Data Science Education.

4 Antworten auf „H5P Hotspot-Inhaltstypen“

Soeben habe ich vom ZUM.de Portal über Twitter erfahren, dass es für Image Hotspots eine ganz wesentliche Erweiterung gibt. Durch eine von Hamburg Open Online University (HOOU) finanzielle geförderte Programmierung von Oliver Tacke können nun in Image Hotspots andere H5P Inhaltstypen integriert werden. Und zwar:

  • Summary
  • Single Choice Set
  • Multiple Choice
  • True/False Question
  • Drag and Drop
  • Drag Text und
  • Speak the Words (nur Google Chrome)

Diese Erweiterung erhöht den didaktischen Nutzen von Image Hotspots ganz ungemein. Ich muss daher auch meine (vorläufige) Einteilung in didaktische Kategorien auf H5P Zeitstrahl der Inhaltstypen von 1 auf 3 erhöhen!

Warum in Find the Hostpost die Berücksichtigung nur 50 % angezeigt werden?
also Interactivesfortschift meine ich trotzdem habe ich alles richtig gemacht aber bleibt nur entweder null oder 50%?

Verzeihen Sie meine späte Rückmeldung!

Ich verstehe Ihre Frage nicht. Können Sie das Problem genauer beschreiben? Auch in Englisch oder Ihrer Muttersprache – die ich dann hoffentlich mit Google Translate in eine für mich verständlichen Frage umwandeln kann. – Tut mir leid!

Schreiben Sie einen Kommentar

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

Captcha loading...