Mathematisches Kolloquium

 

Freitag, 19.05.2017, 14:15 Uhr

Mehr Daten, besser Lernen? Ein evidenzbasierter Blick auf Learning Analytics und ihre Methoden

Dr. Malte Persike, Univ. Mainz

Abstract:
Mit zunehmender Digitalisierung in allen Bereichen des Lehrens und Lernens hinterlassen Studierende und Lehrende immer mehr Fußspuren in digitalen Systemen. Dies umfasst nicht nur Aktivitäten in Lernmanagementsystemen, sondern jeden digitalen Kontakt zwischen Studierenden und ihrer Universität wie Moduleinschreibungen, Prüfungsanmeldungen oder Bibliotheksausleihen. Learning Analytics ist der gesamte Prozess der Erhebung, Aggregation, Analyse und Interpretation von digitalen Nutzungs- und Verkehrsdaten im Kontext von Lehren und Lernen. Die Idee von Learning Analytics ist, große Datenmengen so zu verdichten, dass mit den gewonnen Erkenntnissen studentischer Lernerfolg vorhergesagt und die Qualität von Lehr- und Lernprozessen erhöht werden kann. Der Vortrag führt zunächst in die wesentlichen Fragestellungen, Datenquellen, Methoden und Modelle von Learning Analytics ein. Danach wird ein Überblick der Forschungslage zu Wirkungen und Nebenwirkungen von Learning Analytics gegeben. Studien legen nahe, dass Learning Analytics häufig nicht alle der gesteckten Kernziele zufriedenstellend erreichen. Während die Diagnose und Prädiktion studentischen Lernerfolgs überwiegend gut gelingen, ist die wichtigste Aufgabe schwieriger zu lösen: die Verwendung von Learning Analytics, um damit effektive Veränderungsmaßnahmen für besseres Lernen zu entwickeln. Empirische Evidenz legt nahe, dass die üblichen Datenquellen wie Verweildauern, Downloadzahlen und die Anzahl von Forenbeiträgen für diesen Zweck nur unzureichend geeignet sind. Um studentische Lernvorgänge zu modellieren, dabei wichtige Stellschrauben im Lehr-/Lernprozess zu identifizieren und daraus dann Verbesserungen anzustoßen, braucht es komplexere Datenereignisse der Operationalisierung von Lernvorgängen. Der Vortrag schließt mit einer Diskussion der damit verbundenen Gelingensbedingungen, damit Learning Analytics die hohen Erwartungen erfüllen und sich erfolgreich an deutschen Hochschulen etablieren können.

Wir laden herzlich alle Interessierten zu diesem Vortrag ein.

Ort:  Raum 008/SeMath, Pontdriesch 14-16, 52062 Aachen