Learning Analytics - Tools zur Erforschung von Lehre und Lernen?e-teaching.org
Der "NMC Horizon Report: 2014 Higher Education Edition" bewertete das Thema Learning Analytics als wichtige lehr-/lerntechnologische Entwicklung im Hochschulbereich, deren Umsetzung in einem Zeithorizont von einem Jahr oder weniger erwartet wird. In der Online-Veranstaltung auf e-teaching.org wurde das Thema näher betrachtet und diskutiert, welcher Beitrag damit zur Erforschung von Lehre und Lernen geleistet wird.
Als Learning Analytics wird die Erhebung von Daten über Lernende und ihren Lernkontext verstanden. Dabei geht es darum, bewusst die Daten verschiedener Quellen (z.B. von Verwaltungs- und Lernmanagementsystemen) zu aggregieren und sinnvoll aufeinander bezogen auszuwerten. Auf diese Weise sollen beispielsweise Lernfortschritte gemessen und künftige Leistungen vorhergesagt werden; außerdem geht es darum, den Lernprozess gezielt zu unterstützen. In Verbindung mit Lernplattformen lässt sich beispielsweise erheben, wann und wie lange gelernt wird, welche Lehrmaterialien Lernenden attraktiv erscheinen und welche Lernpfade sie benutzen. Mit diesem Wissen kann später auch ein Zusammenhang zwischen Nutzungsverhalten und Prüfungsleistungen hergestellt werden.
Im Online-Event wurde u.a. thematisiert, welche Daten erhoben werden und inwiefern die gewonnenen Daten Rückschlüsse auf das Lernverhalten zulassen bzw. zur Verbesserung der Lehre genutzt werden können. Nicht zuletzt geht es auch um die rechtlichen Fragestellungen, die sich bei der Erfassung personenbezogener Daten ergeben.
Überwachung und Bildung - Entgrenzung im Kontext von Kontroll - und Priorisie...Dan Verständig
Die Veröffentlichungen Edward Snowdens zur totalen Überwachung des Netzes durch verschiedene Geheimdienstorganisationen, wie die NSA oder GHCQ konfrontieren alle gesellschaftlichen Felder mit veränderten Ausgangsbedingungen. Während politische Debatten sich mit Fragen zur Freiheit und den Grundrechten befassen wird zudem die ökonomische Kontrolle des Netzes u.a. vor dem Hintergrund von Big Data thematisiert. Dabei wird schnell deutlich, dass solche Kontroll- und Überwachungssysteme in einem engen Zusammenhang mit Prozessen der Bildung, Identitätsentwicklung und des selbstbestimmten Lernens stehen: Medienpädagogik, Medienbildung und Mediendidaktik sind von diesen Systemen also im Kern betroffen.
Produktion und Weiterverwendung von offenen Bildungsressourcen - Perspektiven...Richard Heinen
Die Produktion von OER durch ehrenamtlich Tätige stellt langfristig keine Perspektive zur Sicherstellung einer Grundversorgung mit Lehrmaterialien sicher. Aktuelle Lizenzbestimmungen von Verlagsprodukten verhindern die Weiterbearbeitung und Weitergabe und damit andere Formen des Lernens. Alle Akteure bringen in der Produktion und Erweiterung von Materialien wichtige Kompetenzen ein. Im Vortrag werden diese Kompetenzen analysiert und Perspektiven für neue Formen der Zusammenarbeit aufgezeigt.
Der richtige Umgang mit Studien - Statistiken- WahrscheinlichkeitenPeter Welchering
Das Datenvolumen verdoppelt sich weltweit alle zwei Jahre. Wissenschaft
trägt dazu in hohem Maße bei: Messdaten aus der Geologie, Modelle für die
Klimaforschung und Genomsequenzierung in der Medizin zeigen das
Potenzial der Digitalisierung. Ebenso werden mittels Big Data neue
Technologien, Produktionssysteme und Arbeitsprozesse entwickelt. All dies
erfordert Speicher-, Rechen- und Analysekapazitäten ebenso wie Regularien
und Gesetzen zum Umgang mit Daten. Wie also vollzieht sich der Wandel hin
zur Informationsgesellschaft? Was bedeutet die digitale Revolution für
unseren Lebens- und Berufsalltag?
Im dritten Seminar geht es um folgende Schwerpunkte:
Geisteswissenschaften und Digital Humanities
Gesellschaftliche Perspektive auf die digitale Revolution
soziale, juristische, ethische Konsequenzen und Diskurse:
o Gestaltung und Flexibilität der Arbeit in Beruf, Management, Familie
o Bildung / eLearning
o Internetkriminalität und Cyberattacks
o Recht im Internet
o Zugang zu und Schutz von Daten
Learning Analytics - Tools zur Erforschung von Lehre und Lernen?e-teaching.org
Der "NMC Horizon Report: 2014 Higher Education Edition" bewertete das Thema Learning Analytics als wichtige lehr-/lerntechnologische Entwicklung im Hochschulbereich, deren Umsetzung in einem Zeithorizont von einem Jahr oder weniger erwartet wird. In der Online-Veranstaltung auf e-teaching.org wurde das Thema näher betrachtet und diskutiert, welcher Beitrag damit zur Erforschung von Lehre und Lernen geleistet wird.
Als Learning Analytics wird die Erhebung von Daten über Lernende und ihren Lernkontext verstanden. Dabei geht es darum, bewusst die Daten verschiedener Quellen (z.B. von Verwaltungs- und Lernmanagementsystemen) zu aggregieren und sinnvoll aufeinander bezogen auszuwerten. Auf diese Weise sollen beispielsweise Lernfortschritte gemessen und künftige Leistungen vorhergesagt werden; außerdem geht es darum, den Lernprozess gezielt zu unterstützen. In Verbindung mit Lernplattformen lässt sich beispielsweise erheben, wann und wie lange gelernt wird, welche Lehrmaterialien Lernenden attraktiv erscheinen und welche Lernpfade sie benutzen. Mit diesem Wissen kann später auch ein Zusammenhang zwischen Nutzungsverhalten und Prüfungsleistungen hergestellt werden.
Im Online-Event wurde u.a. thematisiert, welche Daten erhoben werden und inwiefern die gewonnenen Daten Rückschlüsse auf das Lernverhalten zulassen bzw. zur Verbesserung der Lehre genutzt werden können. Nicht zuletzt geht es auch um die rechtlichen Fragestellungen, die sich bei der Erfassung personenbezogener Daten ergeben.
Überwachung und Bildung - Entgrenzung im Kontext von Kontroll - und Priorisie...Dan Verständig
Die Veröffentlichungen Edward Snowdens zur totalen Überwachung des Netzes durch verschiedene Geheimdienstorganisationen, wie die NSA oder GHCQ konfrontieren alle gesellschaftlichen Felder mit veränderten Ausgangsbedingungen. Während politische Debatten sich mit Fragen zur Freiheit und den Grundrechten befassen wird zudem die ökonomische Kontrolle des Netzes u.a. vor dem Hintergrund von Big Data thematisiert. Dabei wird schnell deutlich, dass solche Kontroll- und Überwachungssysteme in einem engen Zusammenhang mit Prozessen der Bildung, Identitätsentwicklung und des selbstbestimmten Lernens stehen: Medienpädagogik, Medienbildung und Mediendidaktik sind von diesen Systemen also im Kern betroffen.
Produktion und Weiterverwendung von offenen Bildungsressourcen - Perspektiven...Richard Heinen
Die Produktion von OER durch ehrenamtlich Tätige stellt langfristig keine Perspektive zur Sicherstellung einer Grundversorgung mit Lehrmaterialien sicher. Aktuelle Lizenzbestimmungen von Verlagsprodukten verhindern die Weiterbearbeitung und Weitergabe und damit andere Formen des Lernens. Alle Akteure bringen in der Produktion und Erweiterung von Materialien wichtige Kompetenzen ein. Im Vortrag werden diese Kompetenzen analysiert und Perspektiven für neue Formen der Zusammenarbeit aufgezeigt.
Der richtige Umgang mit Studien - Statistiken- WahrscheinlichkeitenPeter Welchering
Das Datenvolumen verdoppelt sich weltweit alle zwei Jahre. Wissenschaft
trägt dazu in hohem Maße bei: Messdaten aus der Geologie, Modelle für die
Klimaforschung und Genomsequenzierung in der Medizin zeigen das
Potenzial der Digitalisierung. Ebenso werden mittels Big Data neue
Technologien, Produktionssysteme und Arbeitsprozesse entwickelt. All dies
erfordert Speicher-, Rechen- und Analysekapazitäten ebenso wie Regularien
und Gesetzen zum Umgang mit Daten. Wie also vollzieht sich der Wandel hin
zur Informationsgesellschaft? Was bedeutet die digitale Revolution für
unseren Lebens- und Berufsalltag?
Im dritten Seminar geht es um folgende Schwerpunkte:
Geisteswissenschaften und Digital Humanities
Gesellschaftliche Perspektive auf die digitale Revolution
soziale, juristische, ethische Konsequenzen und Diskurse:
o Gestaltung und Flexibilität der Arbeit in Beruf, Management, Familie
o Bildung / eLearning
o Internetkriminalität und Cyberattacks
o Recht im Internet
o Zugang zu und Schutz von Daten
Martin Ebner & Sandra Schön (2020). Teacher Training at Universities with “Inverse Blended MOOC”. Presentation at the Online Thematic Seminar, European Schoolnet Academy.
Was macht die Hochschule mit Videos? Was machen Videos mit der Hochschule? Sandra Schön (aka Schoen)
Unterlagen zur Keynote "WAS MACHT DIE HOCHSCHULE MIT VIDEOS? - WAS MACHEN VIDEOS MIT DER HOCHSCHULE?", DR. SANDRA SCHÖN, E-Learning-Tag der Berner Fachhochschule, 29. August 2018, Bern
Unterlagen für die Präsenzveranstaltung im Lehrgang Hochschuldidaktik T3C - Modul Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden - weiteres dazu in meinem Weblog.
Sandra Schön: Making mit Kindern und soziale Innovationen sowie die Erziehung zum unternehmerischen Denken und Handeln. Vortrag auf der MINT Zukunftskonferenz in Berlin, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 12.12.2017
Internet der Dinge – mit einfachen Werkzeugen zu Ideen und Prototypen für Ope...Sandra Schön (aka Schoen)
Präsentationsunterlagen für den Workshop des Projekts Labs4SME bei der Salzburger Innovationtagung 2017 der ITG, 16.11.2017. Workshopleitung: Diana Wieden-Bischof, Sandra Schön, Eva Hollauf, Markus Lassnig und Petra Stabauer. Projektleitung bei der SRFG: Veronika Hornung-Prähauser.
Maker Education als ein Beitrag für eine neue europäische Entrepreneurship Ed...Sandra Schön (aka Schoen)
Vortrag am 5. Oktober 2017 in Eisenstadt auf der
eLearning Experts Conference 2017
Schule 4.0 – Lernen in einer digitalen Welt
Dr. Sandra Schön | Salzburg Research
Digitalisierung ist konsequent eingesetzt ein pädagogischer Mehrwert für das ...Sandra Schön (aka Schoen)
Sandra Schön, Martin Ebner, Martin Schön, Maria Haas: Digitalisierung ist konsequent eingesetzt ein pädagogischer Mehrwert für das Studium. Thesen zur Verschmelzung von analogem und digitalem Lernen auf der Grundlage von neun Fallstudien. Vortrag von Maria Haas auf der GMW-Tagung, Chemnitz, 6. September 2017
CC BY Martin Ebner und Sandra Schön 2017 - Ähnlichkeiten mit konkreten Personen sind zufällig - und die Typologie basiert nur auf unserer eigenen Empirie und nicht auf einer wissenschaftlichen Arbeit. ;-)
Martin Ebner & Sandra Schön (2020). Teacher Training at Universities with “Inverse Blended MOOC”. Presentation at the Online Thematic Seminar, European Schoolnet Academy.
Was macht die Hochschule mit Videos? Was machen Videos mit der Hochschule? Sandra Schön (aka Schoen)
Unterlagen zur Keynote "WAS MACHT DIE HOCHSCHULE MIT VIDEOS? - WAS MACHEN VIDEOS MIT DER HOCHSCHULE?", DR. SANDRA SCHÖN, E-Learning-Tag der Berner Fachhochschule, 29. August 2018, Bern
Unterlagen für die Präsenzveranstaltung im Lehrgang Hochschuldidaktik T3C - Modul Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden - weiteres dazu in meinem Weblog.
Sandra Schön: Making mit Kindern und soziale Innovationen sowie die Erziehung zum unternehmerischen Denken und Handeln. Vortrag auf der MINT Zukunftskonferenz in Berlin, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 12.12.2017
Internet der Dinge – mit einfachen Werkzeugen zu Ideen und Prototypen für Ope...Sandra Schön (aka Schoen)
Präsentationsunterlagen für den Workshop des Projekts Labs4SME bei der Salzburger Innovationtagung 2017 der ITG, 16.11.2017. Workshopleitung: Diana Wieden-Bischof, Sandra Schön, Eva Hollauf, Markus Lassnig und Petra Stabauer. Projektleitung bei der SRFG: Veronika Hornung-Prähauser.
Maker Education als ein Beitrag für eine neue europäische Entrepreneurship Ed...Sandra Schön (aka Schoen)
Vortrag am 5. Oktober 2017 in Eisenstadt auf der
eLearning Experts Conference 2017
Schule 4.0 – Lernen in einer digitalen Welt
Dr. Sandra Schön | Salzburg Research
Digitalisierung ist konsequent eingesetzt ein pädagogischer Mehrwert für das ...Sandra Schön (aka Schoen)
Sandra Schön, Martin Ebner, Martin Schön, Maria Haas: Digitalisierung ist konsequent eingesetzt ein pädagogischer Mehrwert für das Studium. Thesen zur Verschmelzung von analogem und digitalem Lernen auf der Grundlage von neun Fallstudien. Vortrag von Maria Haas auf der GMW-Tagung, Chemnitz, 6. September 2017
CC BY Martin Ebner und Sandra Schön 2017 - Ähnlichkeiten mit konkreten Personen sind zufällig - und die Typologie basiert nur auf unserer eigenen Empirie und nicht auf einer wissenschaftlichen Arbeit. ;-)
Hochschullehrende als MOOC-Lehrende: Typen und Herausforderungen
Einführung in ausgewählte multivariate Verfahren
1. Und was kann
man mit Daten
noch machen?
(Vertiefung:
Multivariate Analysen)
Dr. Sandra Schön
Modul „Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden“
Lehrgang Hochschuldidaktik T3C
Quelle:
Defini+onen
orien+eren
sich
an
der
Wikipedia,
Stand
15.10.15,
URL
zur
Lizenz:
hAp://crea+vecommons.org/licenses/by-‐sa/3.0/legalcode
3. Multivariate Verfahren
• ... beziehen mehr als zwei Variablen bei
einer Auswertung ein.
• Kennt Ihr multivariate Verfahren?
4. Regressionsanalyse
Wenn Zusammenhänge zwischen einer oder
mehren unabhängigen Variablen und einer
abhängigen Variable beschrieben werden
sollen bzw. die abhängige Variable
„prognostiziert“ werden soll.
5. Regressionsanalyse
Szenario:
Mit
Hilfe
von
Geburtenrate,
Lebenserwartung,
Geburtenrate,
Kindersterblichkeit
sowie
Sterblichkeit
soll
das
Bevölkerungswachstum
vorhergesagt
werden.
Quelle:
Wikibooks
„Regressionsanalyse“
URL
zur
Lizenz:
hAps://crea+vecommons.org/
licenses/by-‐sa/2.0/
6. Regressionsanalyse
Das
Ergebnis
der
Regressionsanalyse
ergibt
in
diesem
Fall
die
Formel
Mit
einem
Bes+mmtheitsmaß
von
0,7
Quelle:
Wikibooks„Regressionsanalyse“
URL
zur
Lizenz:
hAps://crea+vecommons.org/
licenses/by-‐sa/2.0/
10. Clusteranalyse
Bei mehr als drei Variablen kann man nur
noch schwer visualisieren.
Inzwischen wurden zahlreiche
Vorgehensweisen entwickelt, um in Daten
Cluster zu entdecken.
13. Faktorenanalyse
Verschieden Variablen sollen zu „latenten
Variablen“ (den Faktoren) zusammengefasst
werden.
Der wohl bekannteste Anwendungsfall:
Das Fünf-Faktoren-Modell der Persönlichkeit
15. Faktorenanalyse
Zum Beispiel könnte dann herauskommen, dass
folgende Merkmale Teil eines Faktors sind.
– Höhe des Taschengelds
– Besitz eines Handys
– Hat eigenen Schreibtisch
– ...
Oder:
– Dauer des Schulwegs
– Benutzung öffentlicher Verkehr
– Länge des Schulwegs
16. Entscheidungsbaumverfahren
Die Daten werden so aufbereitet, dass mit
möglichst wenig Abfragen von Variablen
(oder auch ggf. nach anderen Kriterien) eine
Variable „vorhergesagt“ werden kann.
17. Entscheidungsbaumverfahren
ID
Familiäre
Schwierig
keiten
Zahl
der
Kinder
Zahl
der
Arbeitsstu
nden
Alter
Kurs-‐
abbruch
1
1
3
30
55
1
2
1
1
30
45
0
3
0
0
38
38
1
4
0
2
20
49
1
Fik+ve
Zahlen
(AusschniA),
klar
18. Entscheidungsbaumverfahren
Familiäre
Schwierig-‐
keiten
nicht
vorhanden
Zahl
der
Arbeits-‐
stunden
unter
20
Alter
Kurs-‐
abbruch
Kein
Kurs-‐
abbruch
unter
58
Jahren
59
und
mehr
Jahre
Zahl
der
Arbeits-‐
stunden
21
und
mehr
Familiäre
Schwierig-‐
keiten
vorhanden
Kurs-‐
abbruch
Kein
Kurs-‐
abbruch