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Workshop
Learning Analytics
GRADE Centre
Johann-Wolfgang Goethe Universität Frankfurt
Wolfgang Greller (PH Wien)
16.-17. Mai 2019
Learning Analytics für
schulisches Lernen
Learning Analytics bietet simultan verschiedene
Perspektiven zum Lernen im Kontext ohne Störung.
 Mikro-Level (individuell) – Personalisierung
 Meso-Level (Klasse, Gruppe) – Adaption von
Lehrstrategien und Lerndesigns; um Sonderfälle
zu identifizieren
 Makro-Level (alle Lernenden jetzt und früher,
Curriculum, Schule) – Schulmanagement;
Curriculum-Entwicklung; Pädagogische Theorie
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
2
Learning Analytics für
schulisches Lernen
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
3
Learning Analytics für
schulisches Lernen
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
4
Learning Analytics für
schulisches Lernen
 Learning Analytics erlaubt ein Hineinzoomen in
bestimmte Lernaspekte und Lernverhaltensweisen
 Beobachtet Lernfortschritt und kann auf
Lernversagen / Schulabbruch frühzeitig hinweisen
 Gibt Hinweise auf sonst unerkannte Zusammen-
hänge und verbessert Lernverständnis
 Ermöglicht Unterrichtsverbesserungen (z.B.
Materialien)
 Ermöglicht Motivationsgewinn
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
5
Nutzung von Lernerdaten
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
6
Technologie Pädagogik
Daten und
Algorithmen
Dashboard
Visualisierung
Interpretation
Intervention
Lernerfolg
verstehen
interpretieren
reagieren
definieren /
validieren
Zyklische
Veränderung
 Woher kommen die Daten?
 Was ist drin enthalten, was nicht?
 Ursachenerklärung durch Hypothesenbildung (erfordert
Verifizierung)
 Wahrscheinlichkeiten oder Tatsachen? Wie sind
Wahrscheinlichkeiten zu behandeln?
 Daten zeigen nicht nur Lerner(mis)erfolg, sondern
implizit auch Lehrer und Kontext
 Liegt evt. Systemmisbrauch vor?
Kritische Analyse
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
7
Motivationsdaten
Sozialer Kontext als Motivationsfaktor, Daten werden häufig für
Motivationsmechanismen verwendet. Wie stehe ich zu anderen
oder zu meinen eigenen früheren Leistungen?
 Punktesammeln
 Level meistern
 Zeiten o.ä. verbessern
 Direkter Vergleich (vgl. Quizwettbewerb)
 Rankings
ABER: nicht überbewerten, da Gefahr von Frust besteht
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
8
Learning Design
Ist ein formeller pädagogischer Standard (eine Modellsprache)
um Lernszenarien zu beschreiben, wiederverwertbar und
teilbar zu machen (auch Computer-lesbar). Wird meist auch
informell für Unterrichtssequenzen verwendet.
Theatermetapher:
 Akteure nehmen Rollen ein und vollführen eine Reihe von
Aktivitäten (z.B. für Lernende kann das die Diskussion mit
Klassenkameraden sein, Tutoren können z.B. Ergebnisse
kommentieren)
 Jeder Rolle stehen eigene Lernobjekte und Services (z.B.
Kommunikationswerkzeuge) innerhalb einer Aktivität zur
Verfügung.
W. Greller
2019
Workshop Learning Analytics
9

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Evidenzbasierte Bildung mit Learning Analytics - Teil 5 FRANKFURT 2019

  • 1. Workshop Learning Analytics GRADE Centre Johann-Wolfgang Goethe Universität Frankfurt Wolfgang Greller (PH Wien) 16.-17. Mai 2019
  • 2. Learning Analytics für schulisches Lernen Learning Analytics bietet simultan verschiedene Perspektiven zum Lernen im Kontext ohne Störung.  Mikro-Level (individuell) – Personalisierung  Meso-Level (Klasse, Gruppe) – Adaption von Lehrstrategien und Lerndesigns; um Sonderfälle zu identifizieren  Makro-Level (alle Lernenden jetzt und früher, Curriculum, Schule) – Schulmanagement; Curriculum-Entwicklung; Pädagogische Theorie W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 2
  • 3. Learning Analytics für schulisches Lernen W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 3
  • 4. Learning Analytics für schulisches Lernen W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 4
  • 5. Learning Analytics für schulisches Lernen  Learning Analytics erlaubt ein Hineinzoomen in bestimmte Lernaspekte und Lernverhaltensweisen  Beobachtet Lernfortschritt und kann auf Lernversagen / Schulabbruch frühzeitig hinweisen  Gibt Hinweise auf sonst unerkannte Zusammen- hänge und verbessert Lernverständnis  Ermöglicht Unterrichtsverbesserungen (z.B. Materialien)  Ermöglicht Motivationsgewinn W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 5
  • 6. Nutzung von Lernerdaten W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 6 Technologie Pädagogik Daten und Algorithmen Dashboard Visualisierung Interpretation Intervention Lernerfolg verstehen interpretieren reagieren definieren / validieren Zyklische Veränderung
  • 7.  Woher kommen die Daten?  Was ist drin enthalten, was nicht?  Ursachenerklärung durch Hypothesenbildung (erfordert Verifizierung)  Wahrscheinlichkeiten oder Tatsachen? Wie sind Wahrscheinlichkeiten zu behandeln?  Daten zeigen nicht nur Lerner(mis)erfolg, sondern implizit auch Lehrer und Kontext  Liegt evt. Systemmisbrauch vor? Kritische Analyse W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 7
  • 8. Motivationsdaten Sozialer Kontext als Motivationsfaktor, Daten werden häufig für Motivationsmechanismen verwendet. Wie stehe ich zu anderen oder zu meinen eigenen früheren Leistungen?  Punktesammeln  Level meistern  Zeiten o.ä. verbessern  Direkter Vergleich (vgl. Quizwettbewerb)  Rankings ABER: nicht überbewerten, da Gefahr von Frust besteht W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 8
  • 9. Learning Design Ist ein formeller pädagogischer Standard (eine Modellsprache) um Lernszenarien zu beschreiben, wiederverwertbar und teilbar zu machen (auch Computer-lesbar). Wird meist auch informell für Unterrichtssequenzen verwendet. Theatermetapher:  Akteure nehmen Rollen ein und vollführen eine Reihe von Aktivitäten (z.B. für Lernende kann das die Diskussion mit Klassenkameraden sein, Tutoren können z.B. Ergebnisse kommentieren)  Jeder Rolle stehen eigene Lernobjekte und Services (z.B. Kommunikationswerkzeuge) innerhalb einer Aktivität zur Verfügung. W. Greller 2019 Workshop Learning Analytics 9