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LEARNING ANALYTICS MEETS
MATHEMATICS TEACHER EDUCATION
Fabian Mundt, M.A. & Prof. Dr. Mutfried Hartmann
Digital geschärfte Einblicke in das Lernverhalten 

zu Beginn des Lehramtsstudiums
Agenda
1 Learning Analytics
2 Situation vor Ort
4 Einsichten
3 Analysestrategie
1
»Learning Analytics is the measurement, collection,
analysis and reporting of data about learners and
their contexts, for purposes of understanding and
optimising learning and the environments in which
it occurs.«
(1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 2010)
Definition
1
Herausforderungen
‣ Daten abrufen
‣ Datenschutz (interne vs. externe Dienste)

Dem Sammeln von Daten ist nicht grenzenlos möglich.
‣ Schnittstellen

Häufig ermöglichen die gängigen LMS nur oberflächliche Statistiken.
‣ Daten analysieren
‣ Datenmenge

In einem Semester fallen schnell große Mengen an Daten an.
‣ Analyseverfahren (»Smart Data«)

Die zielführende Exploration großer Datenmengen ist herausfordernd
1
Didaktischer Mehrwert
‣ Schwächen im Lernmaterial erkennen und
beheben
‣ Akzeptanz und Nutzung des Lehr-Lern-
Settings nachvollziehen
‣ Lernverhalten sichtbar machen
‣ Typische Lernprofile identifizieren
‣ Selbstkontrolle anbieten
1
2
®
e:t:p:M® Konzeptschema
2
montags Weihnachten
alle Inhalte freigeschaltet
e:t:p:M® Interaktionsdaten
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eise
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(n = 158)
Das eigenverantwortliche Lernen wird durch das
Gesamtkonzept gefördert.
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23%
28%
26%
0
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trifftüberhauptnichtzutrifftkaum
zu
trifftteilw
eise
nichtzu
trifftteilw
eise
zu
trifftw
eitgehend
zu
trifftvollzu
(n = 151)
Die online-Lektionen zusammen mit den Plenums-
veranstaltungen und Begleitseminaren bevorzuge
ich im Vergleich zu einer herkömmlichen
Präsenz-Vorlesung mit ca. 300–400 Studierenden.
https://etpm-dev.ph-karlsruhe.de/etpm-evaluation/
e:t:p:M® Umfragedaten
2
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Analysestrategie
3
Analysestrategie
3
Umfragedaten Interaktionsdaten
‣ individualisiert
‣ partikulär
‣ kategorial
‣ individualisiert
‣ vollständig
‣ metrisch
➡ integrative geometrische Modellierung
Geometrische Datenanalyse
3
Datentabelle
Variablen
Individuen
Punktwolken
Wolke der Variablen
Wolke der Individuen
i a b c
a
b
c
i
Punkte repräsentieren 

Kategorien (kategorial)
oder Variablen (metrisch)
Punkte repräsentieren 

Individuen
(kategorial & metrisch)
(vgl. Le Roux 2014; Husson et al. 2017)
4
Einsichten
Interaktionsanalysen
4
Beispiel: Erziehungswissenschaft
4
Multiple Korrespondenzanalyse
‣ Zusammenhänge zwischen 9 Variablen
‣ Bewertung einer online-Lektion [5 kategorial]

(Gestaltung, Struktur, Anspruch, Umfang, Interesse)
‣ Interaktion mit einer online-Lektion [4 metrisch]

(Anspielungen, Pausen, Sprünge, Gesamtdauer)
4
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Beispiel: Arithmetik I
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Multiple Korrespondenzanalyse
‣ Zusammenhänge zwischen 12 Variablen

Die metrischen Variablen wurden als ordinal umkodiert.
‣ Dauer [2 kategorial]

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‣ Web-App Interaktion [5 kategorial]

(Besuche gesamt, Klicks gesamt, Events gesamt, 

Videoevents gesamt, Events Durchschnit)
‣ Videointeraktion [5 kategorial]

(Abspielungen, Pausen, Springen, Fähnchen, Geschwindigkeit)
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HIERARCHISCHE
CLUSTERANALYSE der
Koordinaten der Individuen
Hier ggf. auch das Konzept der
KONZENTRATIONSELLIPSE benennen.
Nicht mit dem inferenzstatistischen
Konzept der Konfidenzellipse
verwechseln!
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Bezeichnung im Rahmen der Multiplen
Korrespondenzanalyse: 

STRUKTURIERENDE FAKTOREN

Weil sie durch Klassifikation der Individuen den
konstruierten Raum strukturieren.
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Prof. Dr. Mutfried Hartmann
mutfried.hartmann@ph-karlsruhe.de
Fabian Mundt, M.A.
fabian.mundt@ph-karlsruhe.de

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