Learning Analytics – Funktionen, Entwicklungsstand und Perspektiven


Thematik

Lernen ist insbesondere an Hochschulen zunehmend räumlich, zeitlich und medial stark verteilt. Dadurch werden teils neuartige Daten und jedenfalls anwachsende Datenmengen über Lernende (und Lehrende) und ihre Lernprozesse generiert. Diese Daten sind hauptsächlich Spuren, die Lernende hinterlassen, wenn sie mit vernetzten Lernumgebungen interagieren. Die (automatisierte) Analyse solcher „Lernprozessdaten“ zur Verbesserung der Lernerfahrungen wird seit einigen Jahren auch unter dem Begriff „Learning Analytics“ thematisiert, dem eine Reihe von unterschiedlichen Motivationen zugrunde liegen: Verbesserung der Lernerfahrung der Studierenden; Verringerung der Studienabbrecherraten; den Studierenden bessere Informationen über ihre Lernfortschritte vermitteln; Verbesserung der Lehre; Aufbau von besseren Beziehungen zwischen Studierenden und anderen Hochschulangehörigen; zusätzliche Unterstützung für leistungsschwächere Gruppen. Der Workshop befasst sich vor diesem Hintergrund mit Funktionen, Entwicklungsstand und -perspektiven von Learning Analytics im Hochschulbereich.

Methodik und Zielsetzung

Die Teilnehmer_innen stellen – soweit vorhanden – Konzept und Modellansatz oder Einzelprojekte von Learning Analytics ihrer Hochschulen vor. Zur Orientierung dient folgende Arbeitsdefinition: Learning Analytics („Lernanalytik”) ist die digitale (oder analoge) "collection, analysis, use, and appropriate dissemination of HEI-generated, actionable data [in learning and teaching] with the purpose[s] of creating appropriate cognitive, administrative, and effective support" (Slade, S. and P. Prinsloo. 2013. Learning analytics: ethical issues and dilemmas. American Behavioral Scientist XX(X), 1-20 (doi: 10.1177/0002764213479366), 3). Gemeinsam sollen Qualitätsindikatoren für Learning Analytics erarbeitet und zur Einschätzung von Stärken, Ambivalenzen und Entwicklungspotenzialen genutzt werden. Impulsbeiträge des Referenten sollen ggf. weitere grundlegende Informationen zu Learning Analytics zur Diskussion stellen und aktuelle Entwicklungen referieren. Ggf. kann dabei auch auf eine Studie der Higher Education Commission oder auf die Ergebnisse eines geplanten Forschungsprojekts zurückgegriffen werden. Insgesamt sollen die Möglichkeiten und Grenzen von Learning Analytics in methodischer, operationaler und ethischer Hinsicht kritisch diskutiert werden. Mögliche Analysedimensionen sind: Ziele und Methoden von Learning Analytics; Rahmenbedingungen von Studium und Lehre; Qualität und Sicherheit von Daten; Interessen und Kompetenzen von Stakeholdern.

Zielgruppe

Der Workshop richtet sich vorrangig an Hochschulmitglieder, die mit der Erhebung, Verarbeitung, Analyse oder Nutzung von Daten mit dem Ziel der (Qualitäts-)Entwicklung und Qualitätssicherung im Bereich von Studium und Lehre befasst sind.

Keywords

Governance | institutionelles Profil | Kompetenzen | Learning Analytics | Lernen und Lehren | Qualitätsindikatoren für Learning Analytics | Qualitätssicherung | Strategie | Visionen | Wissensgesellschaft | Werte | Wettbewerb | Ziele



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Ort und Zeit

evalag
M7, 9a-10, 68161 Mannheim

14. November 2018, 10:45 bis 17:00 Uhr

Referent_innen
Prof. Dr. Dr. Theodor Leiber, evalag

Teilnahmegebühr
250 €
190 € (Ermäßigter Preis baden-württembergische Hochschulangehörige)

Ansprechpartner_in

Tina Koch
Tel. ++49 (0)621.128545-45
koch(at)evalag.de

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