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Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive

Peter Salden, Detlef Rick, Alexander Tscheulin
Zu finden in: GML2 2014, 2014 local web 
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iconZusammenfassungen

Der Begriff „Learning Analytics“ bezeichnet die Analyse großer Datenmengen, die durch die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Lernprozessen anfallen. Mit Hilfe dieser Datenanalysen sollen Nutzungsmuster gefunden werden, die Hinweise auf erfolgreiches oder nicht erfolgreiches Lehr- und Lernverhalten geben. Erkenntnisse aus Analyseprozessen können der Ausgangspunkt sowohl für Feedback an Studierende als auch für Veränderungen der Lehre sein. Die Debatte um Learning Analytics findet auf vielen Ebenen statt – eine große Rolle spielen dabei die Fragen, was technisch möglich und was datenschutzrechtlich und ethisch vertretbar ist. Wichtig erscheint uns aber auch die Frage danach, welche Erkenntnisse überhaupt gefunden werden können und was ihr didaktischer Mehrwert ist.
Der vorliegende Text führt zunächst allgemein in das Thema Learning Analytics ein, klärt Begriffe, und zeigt, wer von den Datenanalysen in welcher Weise profitiert. Er zeigt dann, in welchen hochschuldidaktisch relevanten Situationen Datenanalysen möglich sind. Am Ende steht ein kurzer Blick auf die Debatte um Learning Analytics sowie Thesen zum Umgang mit den zweifellos bestehenden Herausforderungen.
Von Peter Salden, Detlef Rick, Alexander Tscheulin im Konferenz-Band GML2 2014 (2014) im Text Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive

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Datenschutz, learning analyticslearning analytics, Vorlesung, Vorlesungsaufzeichnung

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