Dienstag, 05.06.2018
-
15:15
Learning Analytics als lernförderliches Instrument in der Hochschullehre
Prof. Dr. Peter A. Henning und Dipl.-Inform. Dipl.-Ing.-Päd. Martin Mandausch, Hochschule Karlsruhe
Die Analyse und Optimierung studentischer Lernprozesse ist kein neues Forschungsfeld, sondern schon lange im Fokus verschiedener Disziplinen. Learning Analytics bietet hierbei als Werkzeug neue Möglichkeiten der Lernprozessanalyse und will ein nuancierteres Bild des Lernprozesses ermitteln, das dazu dient, sowohl das Lehr- als auch das Lernumfeld zu verbessern. Die Referenten, Prof. Dr. Peter A. Henning und Martin Mandausch, forschen als Mitglieder des Institute for Computers in Education (ICe) an der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft unter anderem in diesem Bereich und sind Gründungsmitglieder der Arbeitsgruppe „Learning Analytics“ im Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Hochschullehre Baden-Württemberg. Prof. Dr. Henning ist darüber hinaus einer der Organisatoren der LEARNTEC. Im Rahmen der Koblenzer E-Learning Tage stellen sie aktuelle Erkenntnisse aus ihren Projekten vor.
Unser Bildungssystem muss die Menschen noch besser auf die Anforderungen der digitalen Arbeitswelt und der Wissensgesellschaft vorbereiten und ihre Medienkompetenz stärken. Folglich muss sich auch die Hochschullehre und Hochschuldidaktik mit dem Thema der Digitalisierung und den damit einhergehenden neuen Nutzungs- und Analysemöglichkeiten auseinandersetzen. Learning Analytics sind als Unterstützungswerkzeug allerdings nicht sinnvoll, wenn Dozierende es nicht gewinnbringend einzusetzen wissen. Sie müssen wissen, was die unterschiedlichen Visualisierungen der Daten bedeuten können, um Fehlinterpretationen zu vermeiden. Welche digitalen Kompetenzen benötigen Lernende und Lehrende um Learning Analytics als lernförderliches Instrument nutzen zu können? Wie kann Learning Analytics bei der optimalen didaktischen Gestaltung eines Kursraums im Lern Management System unterstützen?
Eine praktische Anwendung datengetriebener Unterstützung in der Hochschullehre bietet das im Rahmen des E-Learning Forschungsprojektes „Intelligent Tutoring Interface for Technology Enhanced Learning“, kurz INTUITEL entwickelte Empfehlungssystem. Dem internationalen Team gelang es, Learning Management Systeme (LMS) mit Eigenschaften und Fähigkeiten eines menschlichen Tutors auszustatten. Diese neue plattformübergreifende Technologie ermöglicht es, Lernenden – auch im E-Learning – individuelle Hilfestellungen während des Lernprozesses zu geben.
Über INTUITEL werden die bereits im Lernmanagementsystem vorhandenen Daten über den Lernenden und den Lernstoff mit zusätzlichen Informationen angereichert. Hierbei werden u. a. Informationen wie das verwendete Gerät, das aktuelle Lernumfeld und vor allem auch allgemeine und themenspezifische pädagogische Modelle herangezogen, um ein ganzheitliches Bild von der jeweiligen Lernsituation zu erhalten. So lassen sich für jeden einzelnen Lernenden individuelle Lernempfehlungen generieren, die ihn optimal durch den Lernstoff führen.
