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Beats Biblionetz - Begriffe

learning analytics learning analytics

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconDefinitionen

George SiemensLearning analytics is the use of intelligent data, learner-produced data, and analysis models to discover information and social connections, and to predict and advise on learning.
Von George Siemens im Text What are Learning Analytics? (2010)
Horizon Report 2013Learning analytics is the field associated with deciphering trends and patterns from educational big data, or huge sets of student-related data, to further the advancement of a personalized, supportive system of higher education.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams Becker, M. Cummins, V. Estrada, A. Freeman, H. Ludgate im Buch Horizon Report 2013 (2013)
Foundations of Educational Technologythe collection and analysis of large sets of data to enable and support evidence-based decision making on the part of administrators, curriculum specialists, instructional designers, program coordinators, students and teachers; learning analytics can support personalized learning.
Von J. Michael Spector im Buch Foundations of Educational Technology (2012)
Gabi ReinmannEin aktuelleres goldenes Kalb sind die sogenannten Learning Analytics. Darunter versteht man Software-Anwendungen, die Lernerdaten sammeln und auswerten, um auf dieser Basis die Unterstützung des Lernenden zu verbessern - z.B. indem man Lehrangebote an individuelle Erfordernisse anpasst.
Von Gabi Reinmann im Text Tablets, Apps und das Internet der Dinge (2012)
Handbuch Lernen mit digitalen MedienDie gängige und sehr inklusive Definition von Learning Analytics (LA) beschreibt die Erhebung, Aggregation, Analyse und Auswertung von Daten der Lernenden und ihres Lernhintergrundes zum Zwecke des Verständnisses und der Optimierung ihrer Lernprozesse und Lernumgebung (Siemens, 2011).
Von Jenny Jungeblut im Buch Handbuch Lernen mit digitalen Medien (2021) im Text Learning Analytics auf Seite  457
Beat Döbeli HoneggerMichael HielscherWerner Hartmann Mit Learning Analytics wird die automatisierte Erhebung, Verarbeitung und Auswertung von unterschiedlichsten Daten aus Lehr- und Lernprozessen bezeichnet. Es geht darum, Lernaktivitäten und Lernprozesse sichtbar zu machen und diese besser unterstützen zu können. Werden Daten über längere Zeit gesammelt, entstehen Profile für jeden Lernenden. Die Daten erlauben aber auch Vorhersagen, indem bereits gesammelte Daten mit jenen früherer Lernenden automatisiert verglichen werden. Daraus lässt sich etwa statistisch berechnen, wie gross die Wahrscheinlichkeit für einen bestimmten Schulabschluss oder eine Berufschance ist. Stehen diese Daten über Schulgrenzen hinweg zur Verfügung, lassen sich automatisiert Vergleiche zwischen Institutionen generieren und Trends erkennen.
Von Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann im Buch Lehrmittel in einer digitalen Welt im Text Learning Analytics (2018)
The Horizon Report 2012Learning analytics refers to the interpretation of a wide range of data produced by and gathered on behalf of students in order to assess academic progress, predict future performance, and spot potential issues. Data are collected from explicit student actions, such as completing assignments and taking exams, and from tacit actions, including online social interactions, extracurricular activities, posts on discussion forums, and other activities that are not directly assessed as part of the student’s educational progress. The goal of learning analytics is to enable teachers and schools to tailor educational opportunities to each student’s level of need and ability in close-toreal time. Learning analytics promises to harness the power of advances in data mining, interpretation, and modeling to improve understandings of teaching and learning, and to tailor education to individual students more effectively. Still in its early stages, learning analytics responds to calls for accountability on campuses and aims to leverage the vast amount of data produced by students in academic activities.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams, M. Cummins im Buch The Horizon Report 2012 (2012) auf Seite  22

iconBemerkungen

Beat Döbeli HoneggerSo lange personalisierte Werbung noch so schlecht personalisiert ist, will ich noch nicht recht an learning analytics glauben.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 06.10.2015
Lernen mit big dataIm zwanzigsten Jahrhundert war Bildung der große Gleichmacher. Mit Big Data besteht heute die Gefahr, dass unsere Vorhersagen potenzieller Resultate, unsere probabilistischen Erfolgsprognosen die Bildung zu etwas machen, das Ungleichheit verstärkt.
Von Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier im Buch Lernen mit big data (2014) im Text Folgen auf Seite  66
martin wellerAn educator might not trust their own judgment about a student if the technology tells them otherwise and if they know that they are being monitored on the basis of the data. A possible consequence of the quantity of data mentioned previously is that only data- driven decisions are trusted.
Von martin weller im Buch Metaphors of Ed Tech (2022) im Text Specific Ed Tech
martin wellerAs with VAR, though, there is the danger that learning analytics make the data the most important aspect, and that the decision could be made by an AI system, just as teaching could be deemed a task for AI. Implementing technology with the aim to support rather than replace actors in the field is a key principle that we can extract.
Von martin weller im Buch Metaphors of Ed Tech (2022) im Text Specific Ed Tech
Digital Didactical DesignsLearning analytics is a method to control student behavior. I provoke, sure. However, besides the benefits of such approaches, we need a look from an ethical viewpoint. From the view of ethics, Big Data and Learning Analytics restrict designs for social relations and roles; they can turn a social atmosphere based on trust into a climate of control, measurements, standardization and conformity.
Von Isa Jahnke im Buch Digital Didactical Designs (2015) im Text Conclusion and Looking Forward ...
Heike SchaumburgEin weiterer Kritikpunkt an der Auswertung von Schülerinnen- und Schülerdaten im Rahmen von Learning Analytics besteht darin, dass der Umgang mit und Schutz dieser umfangreichen personenbezogenen Daten nicht ausreichend geklärt sei. So ist häufig nicht transparent, welche Daten solche intelligenten LMS überhaupt erheben, wie sie von wem genutzt werden, wer zu welchen Daten Zugang hat, wo und wie lange und sie gespeichert werden usw.
Von Heike Schaumburg im Buch Handbuch Lernen mit digitalen Medien (2021) im Text Personalisierung mit digitalen Medien
Beat Döbeli HoneggerMichael HielscherWerner HartmannÜberforderung von Schülerinnen und Schülern: Verwenden Schülerinnen und Schüler Learning Analytics zur Selbststeuerung des eigenen Lernprozesses, erfordert die Interpretation der aggregierten Informationen Kompetenzen, die zunächst aufgebaut werden müssen. Insbesondere leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler können überfordert sein und das Potenzial nicht oder falsch nutzen. Learning Analytics könnte also die Schere zwischen leistungsstarken und -schwachen Lernenden weiter öffnen.
Von Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann im Buch Lehrmittel in einer digitalen Welt im Text Learning Analytics (2018) auf Seite  66
Beat Döbeli HoneggerMichael HielscherWerner HartmannÜberbewertung der prognostischen Fähigkeiten von Learning Analytics: Wird Learning Analytics zur Prognose von Schülerleistungen verwendet, bedarf es einer reflektierten Interpretation der Daten. Vorhersagen basieren auf statistischen Daten und Schätzungen und können nur Tendenzen aufzeigen. Werden bereits mögliche Berufseignungen im Laufe der Schulbildung vorausberechnet oder bereits zum Studienbeginn die Abschlussleistungen vorhergesagt, kann die Entwicklung und freie Entfaltung der Lernenden behindert werden
Von Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann im Buch Lehrmittel in einer digitalen Welt im Text Learning Analytics (2018) auf Seite  66
Beat Döbeli HoneggerMichael HielscherWerner HartmannÜbergewichtung messbarer Faktoren: Learning Analytics kann Lehrpersonen zwar Defizite der Klasse oder einzelner Schülerinnen und Schüler aufzeigen, liefert aber nur bedingt konkrete Handlungsempfehlungen zur Verbesserung des Unterrichts. Die Lehrperson muss weiter selber die Daten interpretieren und daraus Fördermassnahmen ableiten. Ein «Verwaltungs-Cockpit» mit den Daten aller Schülerinnen und Schüler ist verlockend, kann im Unterricht aber auch dazu führen, dass andere Aspekte – etwa soziale Faktoren – vernachlässigt werden.
Von Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann im Buch Lehrmittel in einer digitalen Welt im Text Learning Analytics (2018) auf Seite  66
Lernen mit big dataBig Data hilft Lehrern zu ermitteln, was am effektivsten ist. Ihre Tätigkeit wird dadurch nicht überflüssig, sondern produktiver und vermutlich auch befriedigender. Schulverwaltungen und Bildungspolitiker können zu geringeren Kosten den Menschen höhere Bildungschancen bieten - wichtige Faktoren, um die Einkommensunterschiede und das soziale Gefälle in der Gesellschaft zu verringern. Zum ersten Mal in der Geschichte verfügen wir über ein starkes empirisches Werkzeug, mit dem wir verstehen können, wie man lehrt und wie man lernt.
Von Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier im Buch Lernen mit big data (2014)
The Horizon Report 2012Learning Analytics stellt eine lose Verbindung her zwischen einer Vielzahl von Datenerhebungs-Tools und analytischen Techniken zur Untersuchung Lernender bezüglich Engagement, Leistung und Fortschritt sowie dem Ziel, anhand der gewonnenen Erkenntnisse Lehrpläne, Didaktik und Benotung zeitnah anzupassen. Auf Basis von Informationen, wie sie Google Analytics und ähnliche Instrumente generieren, zielt Learning Analytics darauf ab, die Macht von Datamining-Tools in den Dienst des Lernens zu stellen und die Komplexität, Diversität und Fülle der Informationen auszuschöpfen, die dynamische Lernumgebungen hervorbringen können.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams, M. Cummins im Buch The Horizon Report 2012 (2012)
Heike SchaumburgAllerdings sind die im Rahmen von Learning Analytics anfallenden Daten keinesfalls einfach zu interpretieren. So muss z. B. die Dauer der Beschäftigung mit einem Lernmaterial nicht notwendigerweise ein Ausdruck der Intensität der Beschäftigung damit sein. Entsprechend gibt es Studien, die zeigen, dass Lehrkräfte mit der Interpretation der Rückmeldungen intelligenter LMS überfordert sein können (Bulger, 2016). In diesem Zusammenhang wird den bisherigen Entwicklungen auf dem Gebiet von Learning Analytics auch vorgeworfen, dass sie zu informatiklastig sind und ihnen häufig eine lerntheoretische oder pädagogisch-didaktische Fundierung fehle (Banihashem et al., 2018).
Von Heike Schaumburg im Buch Handbuch Lernen mit digitalen Medien (2021) im Text Personalisierung mit digitalen Medien
Beat Döbeli HoneggerMichael HielscherWerner HartmannEinseitiger Fokus auf Fakten- und Anwendungswissen: Learning Analytics kann nur einzelne Facetten von Lernprozessen erfassen und messen. Es besteht deshalb die Gefahr, dass Unterrichtsinhalte so angepasst werden, dass sie sich möglichst gut durch elektronische Systeme automatisiert auswerten lassen. In der Regel lassen sich Inhalte auf tiefer Stufe der kognitiven Taxonomie einfacher erfassen und auswerten, zum Beispiel die Abfrage von Faktenwissen. Eine zu einseitige Gewichtung solchen Wissens steht im Widerspruch zu den heute gefragten Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler. Learning Analytics kann auch eine Reduktion der methodischen Vielfalt im Unterricht zur Folge haben und damit langfristig zu einem Qualitätsverlust führen.
Von Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann im Buch Lehrmittel in einer digitalen Welt im Text Learning Analytics (2018) auf Seite  66

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Verwandte Begriffe
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Learning analytics gefährdet die Privatsphäre von Lernenden

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