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Veranstaltungsart: Workshop

Zielgruppe: Lehrende

In Kooperation mit der Binational School of Education

Mit Learning Analytics werden allgemein sozio-technologische Data-Mining-, Analyse- und Interventionspraktiken bezeichnet, welche das Ziel verfolgen, Bildungsprozesse individuell und systemisch zu unterstützen. Folglich verwendet Learning Analytics sowohl statische Daten von Lernenden als auch dynamische Daten über deren Aktivitäten (und den Kontext), die in Lernumgebungen gesammelt werden. Ziel ist es, diese Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren, um auf diese Weise Lehr- und Lernprozesse zu modellieren und zu unterstützen. Hieraus lassen sich Rückschlüsse zum besseren Verständnis von allgemeinen Bearbeitungsprozessen und hinsichtlich des individuellen Unterstützungsbedarfs ziehen. Der Workshop Learning Analytics Grundlagen führt in den Forschungsbereich ein und präsentiert neben ausgewählten Forschungsdesiderata auch offene Implementierungs- und Forschungsfragen zur vertiefenden Diskussion.

Teil 1 am 19. Juli 2022 (Online)

Lernergebnis: Die Teilnehmenden kennen Forschungsdesiderata im Zusammenhang mit Learning Analytics.

Teil 2 am 26. Juli 2022 (Präsenz)

Lernergebnis: Die Teilnehmenden reflektieren die Anwendung von Learning Analytics im Kontext der Hochschullehre.

Einführende Literatur

Gibson, D. C., & Ifenthaler, D. (2020). Adoption of learning analytics. In D. Ifenthaler & D. C. Gibson (Eds.), Adoption of data analytics in higher education learning and teaching (pp. 3–20). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47392-1_1

Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising learning analytics to support study success in higher education: a systematic review. Educational Technology Research and Development, 68(4), 1961–1990. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z

Sahin, M., & Ifenthaler, D. (2021). Visualizations and dashboards for learning analytics: Challenges and future directions. In M. Sahin & D. Ifenthaler (Eds.), Visualizations and dashboards for learning analytics (pp. 585–597). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-81222-5_27