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Learning Analytics - Tools zur Erforschung von Lehre und Lernen?

  • 1. R I N G V O R L E S U N G E - T E A C H I N G . O R G 3 0 . 0 6 . 1 4 Learning Analytics – Tools zur Erforschung von Lehre und Lernen? Albrecht Fortenbacher
  • 2. Agenda —  Learning Analytics! ¡  Begriffe – Daten —  Fallstudio LeMo! ¡  Projekt – Tool - Daten – Analysen – Analyse eines Kurses —  Quo vadis? ¡  Roadmap – Pro & Contra
  • 5. L E A R N I N G A N A L Y T I C S ! B E G R I F F E
  • 6. 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. [LAK 2011, G. Siemens]
  • 7. Educational Data Mining ... deals with the development of methods to explore data originating in an educational context. EDM uses computational approaches to analyze educational data in order to study educational questions. [S. Ventura, C. Romero]
  • 8. Educational Process Mining ... aims at constructing complete and compact educational process models that are able to reproduce all observed behavior, checking whether the modeled behavior matches the observed behavior, and projecting information extracted from the logs onto the model, ... [N. Trcka, M. Pechenizkiy]
  • 9. L E A R N I N G A N A L Y T I C S ! D A T E N A N A L Y S E
  • 10. Klassifikation —  institutionelle Ebene ¡  Bildungseinrichtungen, Kurse, ... ¡  statistische Auswertungen ÷  Ziel: Indikatoren, Maßzahlen —  Lehrende ¡  statistische Auswertungen ÷  Ziel: Verbesserung des Lehrangebots ¡  individuelle Auswertungen ÷  Ziel: bessere Betreuung —  Lernende ¡  individuelle Auswertung ÷  Ziel: Reflektion, pers. Lernumgebung, Recommender, ...
  • 11. Datenquellen —  Lernumgebung ¡  persönliche Daten ¡  Daten über Lernkontext ¡  Log-Daten —  Institution ¡  persönliche, sozio-kulturelle Daten ¡  Lernhistorie —  soziale Netzwerke ¡  Kommunikations- und Kollaborationsdaten
  • 12. Extract Transform Load Übernahme der Daten aus Plattform / Lernumgebung ¡  für Analyse geeignetes Datenmodell ÷  Standardisierung ¡  Filterung der Daten ÷  personenbezogene Daten (Datenschutz!) ÷  Reduktion der Datenmenge ¡  Aggregation der Daten ÷  Kontextinformationen
  • 13. F A L L S T U D I E L E M O ! P R O J E K T
  • 14. Lernprozessmonitoring 2011 - 2013 ¡  Monitoring von Lernprozessen in personalisierenden und nicht personalisierenden Lernplattformen ¡  3 Berliner Hochschulen ÷  Beuth-Hochschule für Technik Berlin ÷  Hochschule für Wirtschaft und Recht ÷  Hochschule für Technik und Wirtschaft ¡  4 Partnerunternehmen ÷  FIZ Chemie ÷  IMC AG ÷  eLeDia ÷  bbw Hochschule
  • 15. Hochschulbasierte Weiterbildung 2013 - 2015 ¡  Efficient Learning Analytics ¡  Hochschule ÷  HTW Berlin ¡  2 Partnerunternehmen ÷  Iversity.org ÷  BIG Social Media
  • 16. F A L L S T U D I E L E M O ! T O O L
  • 17. LeMo ¡  Open Source ¡  http://lemo- projekt.de ¡  http:// github.com
  • 18. Zielgruppen ¡  Lehrende (++) ¡  E-Learning Provider (+) ÷  Plattform ÷  Inhalte ¡  Forscher (+-) ¡  Studierende (-)
  • 19. F A L L S T U D I E L E M O ! A N A L Y S E N
  • 20. Analyse von Trends ¡  statistische Analysen ÷  Zugriff auf Lerninhalte ÷  Aktivität über die Zeit ¡  Analyse des Navigationsverhaltens ÷  Navigationsgraph ÷  häufige Pfade ¡  interaktive Visualisierungen ÷  Filter ÷  Zeitraum
  • 21. Nutzung des Lernangebots ¡  Aktivität / Zeit ¡  Anzahl der Clicks auf Lerninhalte / Tag ¡  Anzahl der aktiven User / Tag
  • 22. Nutzung des Lernangebots ¡  Aktivität / Lerninhalt ¡  alternative Darstellung als Treemap
  • 25. F A L L S T U D I E L E M O ! D A T E N
  • 26. Extract – Transform – Load ¡  Anbindung an verschiedene Plattformen ¡  einheitliches Datenmodell ¡  Gegenwart: Connectoren ÷  Moodle ÷  Clix ÷  Chemgapedia ¡  Zukunft: Talend ÷  ILIAS ÷  MOOCs ÷  ...
  • 27. Autorisierung - Datenschutz —  Datenschutz ¡  personenbezogene Datenwerden NICHT übernommen ¡  Konfiguration des Datenimports ÷  Kurs-ID, User-ID (Lehrende) —  Authentifizierung und Autorisierung ¡  Identifikation/Rolle von Usern über ID auf Lernplattform ¡  Authentifizierungsschema der Plattform ÷  LDAP —  Anonymität ¡  k-anonymity
  • 28. F A L L S T U D I E L E M O ! A N A L Y S E E I N E S K U R S E S
  • 29. Überprüfung von Lernpfaden mit LeMo ¡  Vorlesung: Einführung in die BWL an der HTW ÷  Prof. Dr. G. Frank, ca. 100 Teilnehmer ¡  Fragestellungen zu Lernprozessen ÷  wie wird das optionale WBT Zeitmanagement in das Thema „Problem der Konzentration (80/20-Phänomen) einbezogen? ÷  wie intensiv wurde das Lernprogramm „Zeitmanagement“ benutzt (freiwillige Neugier)? ÷  wird die o.g. Problematik mit Hilfe des Lernprogramms VOR oder NACH der Präsenzsitzung nachvollzogen? ¡  Analysen mit LeMo ÷  Nutzung des Lernprogramms Zeitmanagement ÷  häufige Pfade (A-Priori-Algorithmus BIDE) mit einem Support von 80% aller Studierenden
  • 32. Ergebnisse —  Ergebnisse ¡  das Lernprogramm wird akzeptiert, wenn es die Neugier anregt ¡  die weitaus meisten Studierenden folgen der „Vorbereitungsstrategie“ ¡  dies unterstreicht einen vermuteten Zusammenhang zwischen der Einführung des Lernprogramms und besseren Abschlussergebnissen für den genannten Themenbereich —  Publikation der Ergebnisse ¡  im Workshop-Band der DeLFI2014 in Freiburg (to appear)
  • 33. Q U O V A D I S ? R O A D M A P
  • 34. NMC Horizon Report > 2014 Higher Education
  • 35. Fragestellungen ¡  Learning Analytics an (deutschen) Hochschulen ÷  rechtlicher Rahmen ÷  Verfügbarkeit von (relevanten) Daten ÷  didaktisches Konzept ÷  Akzeptanz bei Lehrenden und Lernenden ¡  Daten für Learning Analytics ÷  Datenmodelle ÷  Datenaustausch ÷  Anbindung von MOOCs ÷  Daten aus sozialen Netzwerken
  • 36. Fragestellungen (2) ¡  Learning Analytics und informelles Lernen ÷  Foren als soziales Netzwerk ÷  Verfahren des SNA, NLP ÷  Klassifikation von Lernenden zur Erfolgsvorhersage ¡  lernerzentriertes Learning Analytics ÷  learning paths ÷  PLE, flipped classroom ÷  tutoring, adaptive Systeme ¡  wie viel Learning Analytics möchten wir???? ÷  ubiquitous learning analytics ;)
  • 37. Q U O V A D I S ? P R O & C O N T R A