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Learning Analytics for Reflective Learning
DI Dr. Angela Fessl
DATEN UND DIGITALE TRACES ZUM LERNEN
Data-driven Future Forum, Graz, 17.4.2018
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
THE MOVING PROJECT
(http://moving-project.eu/)
2
MOVING: TraininG towards a society of
data-saVvy inforMation prOfessionals to
enable open leadership INnovation
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
DAS MOVING PROJEKT
3
• 2016 - 2019
• Budget: 3,5Mio €
• Anwendungspartner:
• Studenten (TU Dresden)
• Ernst & Young
This project has received funding from the
European Union’s Horizon 2020 research
and innovation action programme under
grant agreement No 693092
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HERANGEHENSWEISE
4
ZIELGRUPPE
• Junge Forscher
• Compliance Beauftragte
• Öffentliche Verwaltung
• EU Bürger/Bewohner
MOVING bietet
• Ausbildung und Arbeiten
bezüglich datenintensiven
Forschungsaufgaben
• Benutzerführung zur
Selbst-Reflektion
PROJEKT ERGEBNIS
• Daten-versierte
Informationsfachleute
• Kompetente
Wissensgesellschaft
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INFORMATION LITERACY AND DIGITAL
COMPETENCE
5
• Information Literacy und Zugang und die Verwendung
von Wissen …
• Ist eine Voraussetzung um im sozialen, wirtschaftlichen,
kulturellen und politischen Bereichen aktiv teilnehmen zu können
• Informations Literacy = fundamentale Kompetenz
• Ähnlich wie lesen, schreiben, rechnen
• Information Literacy = „Überlebenstechniken” im
Informationszeitalter
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
INFORMATION LITERACY AND DIGITAL
COMPETENCE
6
Research Streams
• RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in
Bezug auf ein Curriculum
• RQ1: Ist es möglich Lernziele automatisch zu erkennen
• RQ2: Wenn ja, kann man Benutzern entsprechende Führung
oder Anleitungen geben um die Lernziele zu erreichen
• RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter
zu suchen
• RQ1: Kann man mit Hilfe eines Widgets Reflektion über sein
eigenen Suchverhalten initiieren?
• RQ2: Kann reflektives Lernen das Suchverhalten ändern?
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RS1: AUTOMATISCHE
ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
7
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• Curriculum: Information Literacy und Digital Competency
• 3 verschiedene Module
• Searching information in digital environments
• Communication and collaboration in digital environments
• Content creation in digital environments
• Jedes Modul besteht aus Sub-Kompetenzen und
unterschiedlichen Kompetenz Levels
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
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RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
9
LERN MODUL SUB-KOMPETENZEN LERNZIELE
SEARCHING INFORMATION IN
DIGITAL ENVIRONMENTS
Browsing, searching and filtering
data, information and digital
content
to articulate information needs,
turn a (research) question into a
search strategy,
to search and access data,
information and content;
to create and update personal
search strategies;
Evaluating data, information and
digital content
to analyse, compare and critically
evaluate the credibility and
reliability of sources and the
data, information and content;
Managing data, information and
digital content
to organise, store, retrieve and
process data, information, and
content;
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RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
12
• Initialisierung durch Fragebogen
• Kompetenzstatus darstellbar
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
13
• Kontinuierliche Verwendung von
MOVING
• RQ1: Ist es möglich aufgrund der
Activity Log Daten auf einer
Suchplattform den Kompetenzstatus
in Bezug auf das Curriculum und
den entsprechenden Lernzielen zu
identifizieren?
• Gibt es Lernziele für die das besser
geht als für andere?
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
14
• Learning Analytics
• Erheben, Aggregieren, Analysieren und
Auswerten von Benutzerinteraktionen auf
der MOVING Plattform um den
Kompetenzstatus und den Lernfortschritt
anzuzeigen
• Wie lange verweilt ein Benutzer auf einer
Seite?
• Hat er/sie den Inhalt gelernt oder war er
einen Kaffee trinken?
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
15
• Recommendations
• Anzeigen von Ressourcen die
relevant um das Lernziel zu erreichen
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics 16
• Reflektionsunterstützung
• RQ2: Kann man Benutzern entsprechende
Führung oder Anleitungen geben um die
Lernziele zu erreichen
• Anwendung eines allgemein anwendbaren
„Reflection Guidance Concepts“ das adaptive
Komponenten verwendet um Reflektion zu
initiieren
• Anzeigen von Prompts die zum Nachdenken
über den Lernfortschritt anregen sollen, aber
auch zum Lernen motivieren sollen
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM
LERNFORTSCHRITT
17
• Ausbildung im Bereich Information Literacy und Digital
Competency während der Verwendung der MOVING
Platform
• Ausbildung in 3 unterschiedlichen Bereichen
• Lernstatus und -fortschrittsanzeige als Motivation zum Lernen
automatisch erkennen
• Technologie-gestützte Reflektionsunterstützung um aus
Erfahrung zu lernen
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES
SUCHVERHALTENS UM
EFFIZIENTER ZU SUCHEN
18
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS
• Typisches Suchverhalten
• Eingabe in die „one-line” Inputzeile
• Auf unterschiedlichen Suchplattformen, gibt es
unterschiedliche Möglichkeiten zu suchen, aber kaum
jemand verwendet sie:
• Verwendung von Operatoren: AND und OR
• Verwendung von Platzhaltern
• Begriffe ausschließen
• …
19
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS
• Ziel:
• Motivation den Benutzer aus seiner Komfort-Zone
herauszuholen und zu motivieren sein Suchverhalten zu
verbessern
20
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES
SUCHVERHALTENS
21
• Ziel
• Benutzer zum Suchexperten auf der
MOVING Plattform während der
Arbeit ausbilden
• Benutzer motivieren neue
Suchfunktionalitäten auszuprobieren
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RS2: VERBESSERUNG DES
SUCHVERHALTENS
22
• Learning Analytics
• RQ1: Kann man mit Hilfe eines
Widgets Reflektion über sein eigenen
Suchverhalten initiieren?
• Erheben, Aggregieren, Analysieren
und Auswerten von
Benutzerinteraktionen auf der
MOVING
• Suchverhalten des Benutzers während
der Arbeit widerzuspiegeln
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES
SUCHVERHALTENS
23
• Reflektionsunterstützung
• RQ2: Kann reflektives Lernen das
Suchverhalten ändern?
• Anwendung eines allgemein
anwendbaren „Reflection Guidance
Concepts“
• Prompts die auf neue, nicht oder
selten verwendete
Suchfunktionalitäten aufmerksam
machen
• Prompts die zum Nachdenken über
das eigene Suchverhalten anregen um
sich zu verbessern
© Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics
RS2: VERBESSERUNG DES
SUCHVERHALTENS
24
• Motivieren um
• über Suchverhalten nachdenken
• Welche Suchfeatures verwende ich, welche verwende ich
nicht?
• Welche Suchstrategien verwende ich? Wie suche ich?
• Wie könnte ich mein Suchverhalten verbessern?
• Suchverhalten verbessern …
• … um schneller und zielgerichteter zu suchen…
• … und dabei neue Suchfeatures und Suchstrategien
ausprobieren
• Suchexperte werden
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DIE MOVING PLATFORM – LIVE DEMO
25
• Probieren Sie es selber aus ;-)
• https://moving.mz.test.tu-dresden.de/
(Create your own account)
Oder
• https://moving.mz.test.tu-dresden.de/openscience
(Automatically logged in)
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ZUSAMMENFASSUNG
26
• RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in
Bezug auf ein Curriculum
• Wir erforschen “Überlebenstechniken” im Informationszeitalter
• Herausforderungen zur Entwicklung von automatischer
Lernunterstützung in Bezug auf ein Information Literacy and Digital
Competence Curriculum
• RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter
zu suchen
• Wir erforschen das „Graben nach Gold“ im Informationszeitalter
• Herausforderungen um den Benutzer aus seiner Komfortzone zu
holen um mit Hilfe von Reflektion das Suchverhalten und die
Suchexpertise zu verbessern
© Know-Center GmbH
Know-Center GmbH
Research Center for Data-Driven
Business and Big Data Analytics
Inffeldgasse 13/6
8010 Graz, Austria
Firmenbuchgericht Graz
FN 199 685 f
UID: ATU 50367703
gefördert durch das Programm COMET (Competence Centers for Excellent Technologies), wir danken unseren Fördergebern:
Senior Reseracher
afessl@know-center.at
Dr. Angela Fessl

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Learning Analytics forReflectiveLearning

  • 1. © Know-Center GmbH, www.know-center.at Learning Analytics for Reflective Learning DI Dr. Angela Fessl DATEN UND DIGITALE TRACES ZUM LERNEN Data-driven Future Forum, Graz, 17.4.2018
  • 2. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics THE MOVING PROJECT (http://moving-project.eu/) 2 MOVING: TraininG towards a society of data-saVvy inforMation prOfessionals to enable open leadership INnovation
  • 3. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics DAS MOVING PROJEKT 3 • 2016 - 2019 • Budget: 3,5Mio € • Anwendungspartner: • Studenten (TU Dresden) • Ernst & Young This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation action programme under grant agreement No 693092
  • 4. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics HERANGEHENSWEISE 4 ZIELGRUPPE • Junge Forscher • Compliance Beauftragte • Öffentliche Verwaltung • EU Bürger/Bewohner MOVING bietet • Ausbildung und Arbeiten bezüglich datenintensiven Forschungsaufgaben • Benutzerführung zur Selbst-Reflektion PROJEKT ERGEBNIS • Daten-versierte Informationsfachleute • Kompetente Wissensgesellschaft
  • 5. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics INFORMATION LITERACY AND DIGITAL COMPETENCE 5 • Information Literacy und Zugang und die Verwendung von Wissen … • Ist eine Voraussetzung um im sozialen, wirtschaftlichen, kulturellen und politischen Bereichen aktiv teilnehmen zu können • Informations Literacy = fundamentale Kompetenz • Ähnlich wie lesen, schreiben, rechnen • Information Literacy = „Überlebenstechniken” im Informationszeitalter
  • 6. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics INFORMATION LITERACY AND DIGITAL COMPETENCE 6 Research Streams • RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in Bezug auf ein Curriculum • RQ1: Ist es möglich Lernziele automatisch zu erkennen • RQ2: Wenn ja, kann man Benutzern entsprechende Führung oder Anleitungen geben um die Lernziele zu erreichen • RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter zu suchen • RQ1: Kann man mit Hilfe eines Widgets Reflektion über sein eigenen Suchverhalten initiieren? • RQ2: Kann reflektives Lernen das Suchverhalten ändern?
  • 7. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 7
  • 8. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics 8 • Curriculum: Information Literacy und Digital Competency • 3 verschiedene Module • Searching information in digital environments • Communication and collaboration in digital environments • Content creation in digital environments • Jedes Modul besteht aus Sub-Kompetenzen und unterschiedlichen Kompetenz Levels RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT
  • 9. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 9 LERN MODUL SUB-KOMPETENZEN LERNZIELE SEARCHING INFORMATION IN DIGITAL ENVIRONMENTS Browsing, searching and filtering data, information and digital content to articulate information needs, turn a (research) question into a search strategy, to search and access data, information and content; to create and update personal search strategies; Evaluating data, information and digital content to analyse, compare and critically evaluate the credibility and reliability of sources and the data, information and content; Managing data, information and digital content to organise, store, retrieve and process data, information, and content;
  • 10. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 12 • Initialisierung durch Fragebogen • Kompetenzstatus darstellbar
  • 11. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 13 • Kontinuierliche Verwendung von MOVING • RQ1: Ist es möglich aufgrund der Activity Log Daten auf einer Suchplattform den Kompetenzstatus in Bezug auf das Curriculum und den entsprechenden Lernzielen zu identifizieren? • Gibt es Lernziele für die das besser geht als für andere?
  • 12. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 14 • Learning Analytics • Erheben, Aggregieren, Analysieren und Auswerten von Benutzerinteraktionen auf der MOVING Plattform um den Kompetenzstatus und den Lernfortschritt anzuzeigen • Wie lange verweilt ein Benutzer auf einer Seite? • Hat er/sie den Inhalt gelernt oder war er einen Kaffee trinken?
  • 13. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 15 • Recommendations • Anzeigen von Ressourcen die relevant um das Lernziel zu erreichen
  • 14. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics 16 • Reflektionsunterstützung • RQ2: Kann man Benutzern entsprechende Führung oder Anleitungen geben um die Lernziele zu erreichen • Anwendung eines allgemein anwendbaren „Reflection Guidance Concepts“ das adaptive Komponenten verwendet um Reflektion zu initiieren • Anzeigen von Prompts die zum Nachdenken über den Lernfortschritt anregen sollen, aber auch zum Lernen motivieren sollen RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT
  • 15. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 17 • Ausbildung im Bereich Information Literacy und Digital Competency während der Verwendung der MOVING Platform • Ausbildung in 3 unterschiedlichen Bereichen • Lernstatus und -fortschrittsanzeige als Motivation zum Lernen automatisch erkennen • Technologie-gestützte Reflektionsunterstützung um aus Erfahrung zu lernen
  • 16. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS UM EFFIZIENTER ZU SUCHEN 18
  • 17. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS • Typisches Suchverhalten • Eingabe in die „one-line” Inputzeile • Auf unterschiedlichen Suchplattformen, gibt es unterschiedliche Möglichkeiten zu suchen, aber kaum jemand verwendet sie: • Verwendung von Operatoren: AND und OR • Verwendung von Platzhaltern • Begriffe ausschließen • … 19
  • 18. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS • Ziel: • Motivation den Benutzer aus seiner Komfort-Zone herauszuholen und zu motivieren sein Suchverhalten zu verbessern 20
  • 19. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 21 • Ziel • Benutzer zum Suchexperten auf der MOVING Plattform während der Arbeit ausbilden • Benutzer motivieren neue Suchfunktionalitäten auszuprobieren
  • 20. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 22 • Learning Analytics • RQ1: Kann man mit Hilfe eines Widgets Reflektion über sein eigenen Suchverhalten initiieren? • Erheben, Aggregieren, Analysieren und Auswerten von Benutzerinteraktionen auf der MOVING • Suchverhalten des Benutzers während der Arbeit widerzuspiegeln
  • 21. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 23 • Reflektionsunterstützung • RQ2: Kann reflektives Lernen das Suchverhalten ändern? • Anwendung eines allgemein anwendbaren „Reflection Guidance Concepts“ • Prompts die auf neue, nicht oder selten verwendete Suchfunktionalitäten aufmerksam machen • Prompts die zum Nachdenken über das eigene Suchverhalten anregen um sich zu verbessern
  • 22. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 24 • Motivieren um • über Suchverhalten nachdenken • Welche Suchfeatures verwende ich, welche verwende ich nicht? • Welche Suchstrategien verwende ich? Wie suche ich? • Wie könnte ich mein Suchverhalten verbessern? • Suchverhalten verbessern … • … um schneller und zielgerichteter zu suchen… • … und dabei neue Suchfeatures und Suchstrategien ausprobieren • Suchexperte werden
  • 23. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics DIE MOVING PLATFORM – LIVE DEMO 25 • Probieren Sie es selber aus ;-) • https://moving.mz.test.tu-dresden.de/ (Create your own account) Oder • https://moving.mz.test.tu-dresden.de/openscience (Automatically logged in)
  • 24. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics ZUSAMMENFASSUNG 26 • RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in Bezug auf ein Curriculum • Wir erforschen “Überlebenstechniken” im Informationszeitalter • Herausforderungen zur Entwicklung von automatischer Lernunterstützung in Bezug auf ein Information Literacy and Digital Competence Curriculum • RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter zu suchen • Wir erforschen das „Graben nach Gold“ im Informationszeitalter • Herausforderungen um den Benutzer aus seiner Komfortzone zu holen um mit Hilfe von Reflektion das Suchverhalten und die Suchexpertise zu verbessern
  • 25. © Know-Center GmbH Know-Center GmbH Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics Inffeldgasse 13/6 8010 Graz, Austria Firmenbuchgericht Graz FN 199 685 f UID: ATU 50367703 gefördert durch das Programm COMET (Competence Centers for Excellent Technologies), wir danken unseren Fördergebern: Senior Reseracher afessl@know-center.at Dr. Angela Fessl