Learning Analytics bietet große Chancen zur Verbesserung des Lernens und Lehrens. Auf Grundlage der Analyse von Lernprozessdaten können Lernenden und Lehrenden Informationen über Lernprozesse zur Verfügung gestellt werden. Damit kann beispielsweise die Selbstregulation der Lernenden unterstützt oder die Hilfestellung durch Lehrende verbessert werden. Auch ist es möglich, automatisierte Unterstützung zu realisieren.
Die Risiken sollten jedoch nicht unterschätzt werden. Die ständige Überwachung der Lernenden kann für diese hemmend wirken, beispielsweise in der freien Äußerung von Mutmaßungen oder Fragen. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Daten für die spätere Verwendung gespeichert werden. Für effektive Lernvorgänge ist die Rückkopplung unfertiger Gedanken unabdingbar. Dies setzt Vertrauen zu allen Beteiligte voraus; natürlich inklusive der verwendeten Plattformen. Eine missbräuchliche Nutzung der Daten für andere Zwecke muss somit stets ausgeschlossen werden.
Ziel des Netzwerks
Daher ist das Ziel dieses Themenschwerpunkts, eine vertrauenswürdige Version von Learning Analytics zu etablieren: Trusted Learning Analytics. TLA sieht einen verantwortungsvollen, zielgerichteten und transparenten Einsatz von Daten aus dem Hochschulbetrieb vor, welcher der hessischen Hochschullandschaft ein Alleinstellungsmerkmal im nationalen und internationalen Vergleich geben kann.
Folgende Ergebnisse sollen im Themenschwerpunkt erarbeitet werden:
- Leitfäden zu ethischen und rechtlichen Aspekten von Learning Analytics mit praktischen Handreichungen für die Hochschulen
- Technische Lösungen (Open Source) für die Realisierung von Trusted Learning Analytics
- Evaluation der Trusted Learning Analytics Lösungen in Pilotprojekten an hessischen Hochschulen
- Sammlung von Lessons-learned- und Best-practice-Beispielen zu den Pilotprojekten
- Aufbau einer hessischen/nationalen Community zu Trusted Learning Analytics
Gesammelte Ergebnisse
Das Forschungsfeld Learning Analytics wächst in den letzten Jahren beständig. Mit dem Wachstum entstanden eine Vielzahl von Technologien und Anwendungen. Diese reichen von der Durchführung von kleinen Machbarkeitsstudien mit innovativen, prototypischen Anwendungen bis hin zu in großen empirischen Studien evaluierten kommerziellen Systemen. Es ist jedoch für potentielle Anwender*innen von Learning Analytics schwierig, die Forschungslandschaft zu überschauen und sich einen Einblick in die Thematik zu verschaffen. Folglich sind viele Hochschulen und Lehrende beim Einsatz von Learning Analytics zögerlich, da alleine ein Überblick über die Möglichkeiten eine hohe Einarbeitungszeit erfordert. Auf Basis des ersten Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics (Hansen, Rensing, Herrmann, Drachsler, 2020), der vom Innovationsforum Trusted Learning Analytics des Projektes: Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen (digLL) im Januar 2020 veröffentlicht wurde, möchten wir mit dem Report “Learning Analytics Anwendungen für den Hochschuleinsatz. Eine praxisnahe Übersicht. (Version 1.0)” einen Überblick über vielversprechende Anwendungen und Technologien geben, mit denen eine Umsetzung von Learning Analytics Anwendungsfällen in der Hochschullehre gelingen kann.
Austausch zwischen Hochschulen zum Thema Trusted Learning Analytics konnte bereits früh im Projekt durch Workshops, die im Kontext der Entwicklung des Verhaltenskodex stattfanden, initiiert werden. Durch weitere Workshops während der DeLFI-Konferenz 2019, dem eLearning-Netzwerktag der Goethe-Universität 2019 sowie der DeLFI-Konferenz 2020 konnte vor allem die hessische und deutsche TLA-Community erweitert und vernetzt werden. Durch die pandemiebedingte Umstellung auf virtuelle Veranstaltungsformate konnte in 2020 zwar kaum persönlicher Austausch realisiert, jedoch eine deutlich größere nationale wie internationale Interessengruppe im virtuellen Raum erreicht werden. Im folgenden finden Sie eine Auflistung der Veranstaltungen:
Federführende Universitäten
Goethe-Universität Frankfurt
- Prof. Dr. Hendrik Drachsler | drachsler@em.uni-frankfurt.de
- Dr. Ioana Jivet | jivet@studiumdigitale.uni-frankfurt.de
Technische Universität Darmstadt
- Stephan Tittel | stephan.tittel@kom.tu-darmstadt.de
- Tim Steuer | tim.steuer@kom.tu-darmstadt.de
Weitere Themen-Expert*innen in den Teilprojekten
Wenn Sie selbst aktiver Teil dieser Expertencommunity werden möchten, melden Sie sich gerne über das Formular Registrierung eines*er Experten*in an.
Name | Hochschule/Universität | Expertisen und Interessen |
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Robert Hörhammer | Hochschule RheinMain | Learning Analytics, Augmented und Virtual Reality, Digitales Prüfen, Projekt-/Innovationsmanagement E-Learning, LMS: Stud.IP + ILIAS, Panopto, EvaExam, Audience Response Systeme |
Dr. David Weiß | Goethe-Universität Frankfurt am Main | Learning Analytics, Barrierefreiheit, Augmented und Virtual Reality, Digitales Prüfen |
Dr. Ioana Jivet | Goethe-Universität Frankfurt am Main | Learning Analytics |
Prof. Dr. Hendrik Drachsler | Goethe-Universität Frankfurt am Main | Learning Analytics |
Ekaterina Soroka | Goethe-Universität Frankfurt am Main | Learning Analytics, Learning Design |
Saba Mateen | Goethe-Universität Frankfurt | Learning Analytics, Barrierefreiheit, Augmented und Virtual Reality |
Bernhard Karakoulakis | Frankfurt University of Applied Sciences | Learning Analytics, Barrierefreiheit, LMS, Moodle |
Daria Budakova | Frankfurt University of Applied Sciences | Learning Analytics, Barrierefreiheit, Augmented und Virtual Reality |