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Definitionen
Learning 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.
Learning 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.
the 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.
Ein 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.
Die 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).
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.
Learning 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.
Bemerkungen
So lange personalisierte Werbung noch so schlecht personalisiert ist, will ich noch nicht recht an learning analytics glauben.
Im 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.
Learning 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.
Ein 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.Überforderung 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.Überbewertung 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 werdenÜbergewichtung 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.Big 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.Learning 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.Allerdings 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).Einseitiger 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.
Verwandte Objeke
Verwandte Begriffe (Cozitation) | datafication in education,  Learning Management System (LMS) / LernplattformLearning Management System,  datafication, MOOCMassive Open Online Course,  big databig data |
 Verwandte Aussagen | Learning analytics gefährdet die Privatsphäre von Lernenden |
Häufig erwähnende Personen
AlbrechtFortenbacher
BeatDöbeli Honegger
AndreasBreiter
RalfLankau
MichaelHielscher
UlrikSchroeder
WernerHartmann
Häufig co-zitierte Personen
SigridHartong
WolfgangGreller
Rachel S.Smith
AlanLevine
JulianeJarke
AlexanderTscheulin
PeterSalden
Laurence F.Johnson
HendrikDrachsler
SiânBayne
Statistisches Begriffsnetz
Blahfasel-Generator (Beta)
Learning analytics und datafication: ein Spannungsfeld?
Fast nie eine bekanntere Diskussionssendung, ohne dass das Themenfeld "learning analytics" besprochen wird. Eine sachliche Dokumentation scheint an der Zeit.
Bereits vor 11 Jahren wurde das Thema zum ersten Mal diskutiert. Seither ist viel passiert.
Ein Blick auf die zahlreichen Definitionen des Begriffs ist unumgänglich. Die neuste Erklärung des Begriffs lautet: "Die 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)." (Jenny Jungeblut, 2021). ...
Fast nie eine bekanntere Diskussionssendung, ohne dass das Themenfeld "learning analytics" besprochen wird. Eine sachliche Dokumentation scheint an der Zeit.
Bereits vor 11 Jahren wurde das Thema zum ersten Mal diskutiert. Seither ist viel passiert.
Ein Blick auf die zahlreichen Definitionen des Begriffs ist unumgänglich. Die neuste Erklärung des Begriffs lautet: "Die 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)." (Jenny Jungeblut, 2021). ...
19 Vorträge von Beat mit Bezug
- Wie kann ich guten Unterricht leisten?
Welche Medien helfen wo und wie?
Tagung "Digitale Bildungswelten", Frankfurt, 15.11.2012
- Digitale Schulbücher
Warum alles ganz einfach ist und welche Schwierigkeiten daraus erwachsen
edu-ict-Tagung, Zürich, 21.11.2012
- Von eBooks und Warenkörben
Eine Annäherung
MIPHD-Treffen, Bern, 22.11.2012
- Cloud oder Keller?
Schul-ICT-Infrastruktur für die Sekundarstufe II in Zeiten von Tablets, Smartphones und BYOD
Projektgruppe Informatik-Strategie Sek II Kanton Schwyz, 03.12.2012
- Digitale Lehrmittel für die Schule von morgen
ILZ-Lehrmittelsymposium 2014
Wolfsberg, Ermatingen (TG), 24.01.2014
- Potenziale digitaler Lehrmittel
Olten, 01.04.2014
- Digitale Transformation in der Bildung
Beat Döbeli Honegger & Werner Hartmann
edu-ICT-Tagung 2016 Zürich, 28.09.2016
- Lehrmittel in einer digitalisierten Welt
Offensichtliches und Unklares
Lehrmitteltagung ILZ, Zürich, 05.04.2017
- Digidaktik oder Datadaktik?
Universität Frankfurt, 20.09.2019
- Mehr als 0 und 1?
CAS Digital Leadership der PHZH, 03.07.2020
- Digitalisieren Sie noch?
ICT-Kadertag "Begleiten in der Mediengesellschaft" der PHZG
Gemeindesaal Steinhausen, 16.09.2020
- Schule, wie hältst du es mit den Daten?
Schulleitungstagung der Stadt Zürich
Zürich, 21.01.2021
- Unsere Schule in der digitalen Welt
Schulleitungsforum Basellandschaft, 26.05.2021
- Was machen wir mit der Digitalisierung?
Bildungsrat des Kantons Zug, 23.06.2021
- Mehr als 0 und 1?
CAS Digital Leadership, 09.07.2021
- Was machen wir mit der Digitalisierung - und was verstärken Stiftungen?
Netzwerktreffen Digitalisierung, Schweizer Stiftungen, 20.10.2021
- Anforderungen an die Lehrkräftebildung MIT - ÜBER - IN digitalen Medien
QLB-BMBF-Kongress Berlin, 22.11.2021
- Gedanken zu neuen, neuen Lernwelten
Begegnungstag, hep Verlag, 26.03.2022
Einträge in Beats Blog
Zeitleiste
132 Erwähnungen
- Experience: Learner Analytics Data Quality for an eTextbook System (Kyu Han Koh, Eric Fouh, Mohammed F. Farghally, Hossameldin Shahin, Clifford A. Shaffer)
- Digitale Medien in der Schule (Jutta Standop)
- Datafying education - How digital assessment practices reconfigure the organisation of learning (Juliane Jarke, Andreas Breiter) (2005)
- Data for School Improvement - Factors for designing effective information systems to support decision-making in schools (Andreas Breiter, Daniel Light) (2006)
- What are Learning Analytics? (George Siemens) (2010)
- Perspektiven von Lern-Management-Systemen als Plattform für soziale Interaktion (Marc Widmer) (2011)
- L3T talk - Gespräche über Lehrmaterialien von morgen (Sandra Schön, Martin Ebner) (2012)
- 4. iLegende Wollmilchsau? - Lehrmittel in Zeiten von iPad & Co. (Beat Döbeli Honegger) (2012)
- 4. iLegende Wollmilchsau? - Lehrmittel in Zeiten von iPad & Co. (Beat Döbeli Honegger) (2012)
- Foundations of Educational Technology (J. Michael Spector) (2012)
- The Horizon Report 2012 - Higher Education Edition (Laurence F. Johnson, S. Adams, M. Cummins) (2012)
- Tablets, Apps und das Internet der Dinge - Der weite Weg von der technischen Invention zur didaktischen Innovation (Gabi Reinmann) (2012)
- Innovating Pedagogy 2012 - Exploring new forms of teaching, learning and assessment, to guide educators and policy makers (Mike Sharples, Patrick McAndrew, Martin Weller, Rebecca Ferguson, Elizabeth FitzGerald, Tony Hirst, Yishay Mor, Mark Gaved, Denise Whitelock) (2012)
- As Undercover Students in MOOCs (Rolf Schulmeister) (2012)
- Horizon Report 2013 (Laurence F. Johnson, S. Adams Becker, M. Cummins, V. Estrada, A. Freeman, H. Ludgate) (2013)
- DeLFI 2013 (Andreas Breiter, Christoph Rensing) (2013)
- Learning Analytics und Visualisierung mit dem LeMo-Tool (Liane Beuster, Margarita Elkina, Albrecht Fortenbacher, Leonard Kappe, Agathe Merceron, Andreas Pursian, Sebastian Schwarzrock, Boris Wenzlaff) (2013)
- Learning Analytics und Visualisierung mit dem LeMo-Tool (Liane Beuster, Margarita Elkina, Albrecht Fortenbacher, Leonard Kappe, Agathe Merceron, Andreas Pursian, Sebastian Schwarzrock, Boris Wenzlaff) (2013)
- MOOCs - Massive Open Online Courses - Offene Bildung oder Geschäftsmodell? (Rolf Schulmeister) (2013)
- Der Beginn und das Ende von OPEN - Chronologie der MOOC-Entwicklung
- Zurücknehmen: Die Reserviertheit des Lehrenden im virtuellen Raum (Eric Rabkin)
- Der Beginn und das Ende von OPEN - Chronologie der MOOC-Entwicklung
- Horizon Report 2014 - Higher Education Edition (Laurence F. Johnson, S. Adams Becker, V. Estrada, A. Freeman) (2014)
- Freie Bildungsmedien und Digitale Archive - Medien - Wissen - Bildung (Petra Missomelius, Wolfgang Sützl, Theo Hug, Petra Grell, Rudolf Kammerl) (2014)
- Lernen mit big data (Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier) (2014)
- GML2 2014 - Der Qualitätspakt E-Learning im Hochschulpakt 2020 (Nicolas Apostolopoulos, Harriet Hoffmann, Ulrike Mußmann, Wolfgang Coy, Andreas Schwill) (2014)
- Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive (Peter Salden, Detlef Rick, Alexander Tscheulin)
- Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive (Peter Salden, Detlef Rick, Alexander Tscheulin)
- DeLFI 2014 Workshops - Proceedings of DeLFI Workshops 2014 co-located with 12th e-Learning Conference of the German Computer Society (DeLFI 2014), Freiburg, Germany, September 15, 2014 (Christoph Rensing, Stephan Trahasch) (2014)
- Überprüfung von Lernpfaden mit Learning Analytics (Albrecht Fortenbacher, Gernold Frank) (2014)
- Ein generisches Datenmodell für Learning Analytics Autoren (Albrecht Fortenbacher, Marcus Klüsener, Sebastian Schwarzrock) (2014)
- Data Models in Learning Analytics (Vlatko Lukarov, Mohamed Amine Chatti, Hendrik Thüs, Fatemeh Salehian Kia, Arham Muslim, Christoph Greven, Ulrik Schroeder) (2014)
- Überprüfung von Lernpfaden mit Learning Analytics (Albrecht Fortenbacher, Gernold Frank) (2014)
- Der Bürger im Staat 4/2014 - Politik und Internet (2014)
- Internet und Lernen - Auswirkungen des Social und Mobile Web auf Lernprozesse und Lerninfrastrukturen (Joachim Griesbaum) (2014)
- Internet und Lernen - Auswirkungen des Social und Mobile Web auf Lernprozesse und Lerninfrastrukturen (Joachim Griesbaum) (2014)
- DeLFI 2014 (Stephan Trahasch, Rolf Plötzner, Gerhard Schneider, Claudia Gayer, Daniel Sassiat, Nicole Wöhrle) (2014)
- Lehren mit Learning Analytics - erste Erfahrungen mit dem Tool LeMolena (Margarita Elkina, Albrecht Fortenbacher, Agathe Merceron) (2014)
- Lehren mit Learning Analytics - erste Erfahrungen mit dem Tool LeMolena (Margarita Elkina, Albrecht Fortenbacher, Agathe Merceron) (2014)
- Open Learning and Teaching
in Educational Communities - 9th European Conference
on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2014 Graz, Austria, September 16-19, 2014 (Christoph Rensing, Sara de Freitas, Tobias Ley, Pedro J. Muñoz-Merino) (2014)
- Setting Learning Analytics in Context - Overcoming the Barriers to Large-Scale Adoption (Rebecca Ferguson, Leah P. Macfadyen, Doug Clow, Belinda Tynan, Shirley Alexander, Shane Dawson) (2015)
- Digitale Lehrmittel - Herausforderungen heute und in Zukunft (Oliver Ott) (2015)
- Learning Analytics (Dirk Ifenthaler) (2015)
- coding/learning - software and digital data in education (Ben Williamson) (2015)
- Digital Didactical Designs - Teaching and Learning in CrossActionSpaces (Isa Jahnke) (2015)
- 7. Conclusion and Looking Forward ...
- DeLFI 2015 - Die 13. E-LearningFachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e.V. (Hans Pongratz, Reinhard Keil) (2015)
- Orchestrating of complex inquiry - Three roles for learning analytics in a smart classroom infrastructure (Jim Slotta) (2015)
- Die digitale Bildungsrevolution - Der radikale Wandel des Lernens und wie wir ihn gestalten können (Jörg Dräger, Ralph Müller-Eiselt) (2015)
- ICER 2015 - Proceedings of the eleventh annual International Conference on International Computing Education Research, ICER 2015, Omaha, NE, USA, August 09 - 13, (Brian Dorn, Judy Sheard, Quintin I. Cutts) (2015)
- Exploring Learning Analytics for Computing Education (Daniel Olivares) (2015)
- Exploring Learning Analytics for Computing Education (Daniel Olivares) (2015)
- Big Data und Medienbildung - Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt (Harald Gapski) (2015)
- Medienpädagogik und (Big) Data - Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung und -praxis (Valentin Dander, Sandra Aßmann)
- Medienpädagogik und (Big) Data - Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung und -praxis (Valentin Dander, Sandra Aßmann)
- Privacy and Analytics – it's a DELICATE Issue - A Checklist for Trusted Learning Analytics (Hendrik Drachsler, Wolfgang Greller) (2016)
- Mobile Learning Design - Theories and Application (Daniel Churchill, Jie Lu, Thomas K.F. Chiu, Bob Fox) (2016)
- 11. An Effective Cloud-Based Simulator Facilitating Learning Analytics on Mobile Devices (Vincent Tam, Alex Yi, Di Xu, Edmund Y. Lam)
- 12. A New Wave of Innovation Using Mobile Learning Analytics for Flipped Classroom (Gary K. W. Wong)
- 24. Future Directions in Mobile Learning (Mark Pegrum)
- 11. An Effective Cloud-Based Simulator Facilitating Learning Analytics on Mobile Devices (Vincent Tam, Alex Yi, Di Xu, Edmund Y. Lam)
- Horizon Report 2016 (2016)
- Personal and Personalized Learning (Stephen Downes) (2016)
- Mehr als 0 und 1 - Schule in einer digitalisierten Welt (Beat Döbeli Honegger) (2016)
- Digitale Medien in der Bildung - Endbericht zum TA-Projekt (Steffen Albrecht, Christoph Revermann) (2016)
- Digitale Datenerhebung und -verwertung als Herausforderung für Medienbildung und Gesellschaft - Ein medienpädagogisches Diskussionspapier zu Big Data und Data Analytics (Sandra Aßmann, Niels Brüggen, Valentin Dander, Harald Gapski, Gerda Sieben, Angela Tillmann, Isabel Zorn) (2016)
- Bildungsoffensive für die digitale Wissensgesellschaft - Strategie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung) (2016)
- Welche «digitale Bildungsrevolution» wollen wir? (Lisa Rosa) (2016)
- Big Data in Education - The digital future of learning, policy and practice (Ben Williamson) (2017)
- 5. The Social Life of Education Data Science - Learning analytics, educational data mining and metrological platforms
- Seminar 1/2017 - Medien in Schule und Lehrerausbildung - 50. Seminartag in Leipzig (2017)
- Tomorrow's Learning: Involving Everyone. Learning with and about Technologies and Computing - 11th IFIP TC 3 World Conference on Computers in Education, WCCE 2017, Dublin, Ireland, July 3-6, 2017 (Arthur Tatnall, Mary Webb) (2017)
- 29. Learning Analytics for Formative Purposes - A Decision Support Tool (Bent B. Andresen)
- 29. Learning Analytics for Formative Purposes - A Decision Support Tool (Bent B. Andresen)
- DeLFI 2017 (Christoph Igel, Carsten Ullrich, Martin Wessner) (2017)
- Learning Analytics in Academic Writing Instruction - Opportunities Provided by Thesis Writer (TW) (Christian Rapp, Jakob Ott)
- Mediengestaltung und -einbettung in Moodle zur Vorbereitung von Learning Analytics auf Modulebene ( Sandro Leuchter)
- Learning Analytics in Academic Writing Instruction - Opportunities Provided by Thesis Writer (TW) (Christian Rapp, Jakob Ott)
- Lernen und Lehren mit Technologien: Vermittlung digitaler und informatischer Kompetenzen - Erziehung & Unterricht 7&8/2017 (2017)
- Praxiseinsatz und Nutzen von Learning Analytics (Klaus Hammermüller)
- Praxiseinsatz und Nutzen von Learning Analytics (Klaus Hammermüller)
- The Datafication of Primary and Early Years Education - Playing with Numbers (Alice Bradbury, Guy Roberts-Holmes) (2017)
- «Weltweit größtes Experiment am lebenden Objekt» (Ralf Lankau, Ralf Wurzbacher) (2017)
- Schule neu denken und medial gestalten (Nina Grünberger, Klaus Himpsl, Petra Szucsich, Gerhard Brandhofer, Edmund Huditz, Michael Steiner) (2017)
- Das digitale Schulbuch als Lernmanagementsystem (Robert Schrenk)
- Das digitale Schulbuch als Lernmanagementsystem (Robert Schrenk)
- Schule 4.0 - Bildung in der digitalen Welt (2018)
- Orwell 3.0 (Matthias Burchardt)
- Orwell 3.0 (Matthias Burchardt)
- EdMedia 2018 (2018)
- An Open Learning Analytics Systems Ensuring Students’ Privacy (David Sichau, Lukas Fässler) (2018)
- From learning to teaching analytics - using the data collected in class to increase visible participation (Emmanuel Zilberberg, Cristina Davino)
- An Open Learning Analytics Systems Ensuring Students’ Privacy (David Sichau, Lukas Fässler) (2018)
- Constructionism 2018 - August 20-25, Vilnius, Lithunia (Valentina Dagiene, Eglė Jasute) (2018)
- Synergie #6 - Shaping the Digital Turn (2018)
- Lehrmittel in einer digitalen Welt (Beat Döbeli Honegger, Michael Hielscher, Werner Hartmann) (2018)
- Nicht für das Tablet, für das Leben lernen wir (Ralf Lankau) (2018)
- Digitalisierung als De-Humanisierung von Schulen - Vom Unterrichten zum Vermessen. Bildungseinrichtungen unter dem Diktat von Betriebswirtschaft und Datenökonomie (Ralf Lankau) (2019)
- ilz Magazin 1/2019 (2019)
- Digitale Medien und Unterricht: Eine Kontroverse (Paula Bleckmann, Ralf Lankau) (2019)
- 4. Vom Unterrichten zum Bildungscontrolling - Über die Blindheit gegenüber den Zielen der »Digitalisierung« von Schule und Unterricht (Ralf Lankau)
- 4. Vom Unterrichten zum Bildungscontrolling - Über die Blindheit gegenüber den Zielen der »Digitalisierung« von Schule und Unterricht (Ralf Lankau)
- Medien im Unterricht (Dominik Petko) (2019)
- Machine behaviourism - future visions of ‘learnification’ and ‘datafication’ across humans and digital technologies (Jeremy Knox, Ben Williamson, Siân Bayne) (2019)
- Lernen mit Bildungstechnologien - Praxisorientiertes Handbuch zum intelligenten Umgang mit digitalen Medien (Helmut M. Niegemann, Armin Weinberger) (2019)
- 42. Learning Analytics (Dirk Ifenthaler, Hendrik Drachsler)
- 42. Learning Analytics (Dirk Ifenthaler, Hendrik Drachsler)
- Daten in der Bildung - Daten für die Bildung - Grundlagen und Ansätze zur Entwicklung einer Datennutzungspolitik für den Bildungsraum Schweiz (educa.ch Schweizerisches Medieninstitut für Bildung und Kultur) (2019)
- Should Robots Replace Teachers? - AI and the Future of Education (Neil Selwyn) (2019)
- DELFI 2019 (Niels Pinkwart, Johannes Konert) (2019)
- Sensor Based Adaptive Learning - Lessons Learned (Albrecht Fortenbacher, Manuel Ninaus, Haeseon Yun, René Helbig, Korbinian Moeller)
- Predictive Algorithms in Learning Analytics and their Fairness (Shirin Riazy, Katharina Simbeck) (2019)
- Sensor Based Adaptive Learning - Lessons Learned (Albrecht Fortenbacher, Manuel Ninaus, Haeseon Yun, René Helbig, Korbinian Moeller)
- Informatik für alle - 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule (Arno Pasternak) (2019)
- Pair Programming im Klassenraum (Maximilian Marowsky, Paul Ohm, Julian Dierker)
- Pair Programming im Klassenraum (Maximilian Marowsky, Paul Ohm, Julian Dierker)
- The Datafication of Education (Juliane Jarke, Andreas Breiter) (2019)
- Editorial: the datafication of education
- 4. Reconsidering data in learning analytics - opportunities for critical research using a documentation studies framework (Kyle M. L. Jones, Chase McCoy)
- Editorial: the datafication of education
- EDUsummIT2019 - Learners and learning contexts: New alignments for the digital age (2019)
- Aktivitäten der Digitalindustrie im Bildungsbereich (GEW Gewerkschaft Erziehung und Wissenschaft) (2019)
- Learning Analytics und Big Data in der Bildung - Zur notwendigen Entwicklung eines datenpolitischen Alternativprogramms (Sigrid Hartong) (2019)
- What’s the Problem with Learning Analytics? (Neil Selwyn) (2019)
- 25 Years of Ed Tech (Martin Weller) (2020)
- Arbeitshypothese «Lehrmittel 2030» (ILZ Interkantonale Lehrmittelzentrale, Urs Ingold) (2020)
- Die Debatte über digitale Bildung ist entgleist (Julian Nida-Rümelin, Klaus Zierer) (2020)
- Verspielte Zukunft durch digitale Bildungswunder - Anmerkungen zum Beitrag „3 Fragen an …“ mit Antworten von Dr. Nando Stöcklin, PH Bern, unter dem Titel: „Arbeit für eine verspielte Zukunft“. (Ralf Lankau) (2020)
- Journal für Schulentwicklung 2/2020 (2020)
- Vom System zum Netzwerk (Andrea Belliger) (2020)
- Vom System zum Netzwerk (Andrea Belliger) (2020)
- Vom E-Learning zur Digitalisierung - Mythen, Realitäten, Perspektiven (Reinhard Bauer, Jörg Hafer, Sandra Hofhues, Mandy Schiefner, Anne Thillosen, Benno Volk, Klaus Wannemacher) (2020)
- Digitalisierung der Hochschullehre: Was wissen wir wirklich? (Jörn Loviscach)
- Digitalisierung der Hochschullehre: Was wissen wir wirklich? (Jörn Loviscach)
- Studierende - Medien - Universität - Einblicke in studentische Medienwelten (Sandra Hofhues, Mandy Schiefner, Sandra Aßmann, Taiga Brahm) (2020)
- Digitale Spuren von Studierenden in virtuellen Lernumgebungen (Philipp Krieter, Andreas Breiter)
- Learning Analytics in der Hochschule - Theoretisches Potenzial oder praktischer Nutzen? (Antonia Weber, Peter Salden)
- Schule nach der Digitalisierung - eine Zeitreise ins Jahr 2040 (Jöran Muuß-Merholz) (2020)
- Addressing Global Challenges and Quality Education - 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14-18, 2020, Proceedings (Carlos Alario-Hoyos. María Jesús Rodríguez-Triana, Maren Scheffel, Inmaculada Arnedillo-Sánchez, Sebastian Maximilian Dennerlein) (2020)
- DELFI 2020 - Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. (Raphael Zender, Dirk Ifenthaler, Thiemo Leonhardt, Clara Schumacher) (2020)
- Eine forschungspraktische Perspektive auf xAPI-Registries (Matthias Ehlenz, Birte Heinemann, Thiemo Leonhardt, René Röpke, Vlatko Lukarov, Ulrik Schroeder)
- Learning Analytics und Diskriminierung (Marius Wehner, Alina Köchling)
- LernBar 4.6 - Barrierearme, für Learning Analytics optimierte Web Based Trainings (Sarah Voß-Nakkour, Patrick Sacher, David Weiß, Thorsten Gattinger)
- Eine forschungspraktische Perspektive auf xAPI-Registries (Matthias Ehlenz, Birte Heinemann, Thiemo Leonhardt, René Röpke, Vlatko Lukarov, Ulrik Schroeder)
- Failure to Disrupt - Why Technology Alone Can’t Transform Education (Justin Reich) (2020)
- World Yearbook of Education 2021 - Accountability and Datafication in the Governance of Education (Sotiria Grek, Christian Maroy, Antoni Verger) (2020)
- 4. Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’ - the Emergence and Transformation of Social Indices in German School Monitoring and Management (Sigrid Hartong, Andreas Breiter)
- 4. Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’ - the Emergence and Transformation of Social Indices in German School Monitoring and Management (Sigrid Hartong, Andreas Breiter)
- Bildung und Digitalisierung - Leitlinien für ein Impulsprogramm 2021 - 2025 (Departement für Bildung u Kultur des Kantons Solothurn) (2021)
- Pädagogik 05/2021 (2021)
- Künstliche Intelligenz - on. Lernen in der digitalen Welt Nr. 5/2021 (2021)
- Digitalisierung aus pädagogische Perspektive (2021)
- 1. Was machen wir mit der Digitalisierung? (Beat Döbeli Honegger) (2021)
- 5. Individualisierung durch Digitalisierung? (Matthias Trautmann) (2021)
- 7. Erziehung zur Konformität oder Autonomie? (Ralf Lankau) (2021)
- 1. Was machen wir mit der Digitalisierung? (Beat Döbeli Honegger) (2021)
- Handbuch Lernen mit digitalen Medien (G. Brägger, Hans-Günter Rolff) (2021)
- 15. Personalisierung mit digitalen Medien (Heike Schaumburg)
- 18. Learning Analytics - Erfahrungen aus kalifornischen Schulen (Jenny Jungeblut)
- 23. Strategische Planung einer lernförderlichen IT-Infrastruktur für Schulen (Andreas Breiter)
- 15. Personalisierung mit digitalen Medien (Heike Schaumburg)
- OECD Digital Education Outlook 2021 - Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots (OECD Organisation for Economic Co-operation and Development) (2021)
- Classroom analytics - Zooming out from a pupil to a classroom (Pierre Dillenbourg)
- 8. Learning analytics for school and system management (Dirk Ifenthaler)
- Classroom analytics - Zooming out from a pupil to a classroom (Pierre Dillenbourg)
- KI@Bildung - Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz (Ulrich Schmid, Berit Blanc, Michael Toepel) (2021)
- Autonom und mündig am Touchscreen (Ralf Lankau) (2021)
- 1. Einleitung - Schule, Computer und Unterricht
- 1. Einleitung - Schule, Computer und Unterricht
- DELFI 2021 (Andrea Kienle, Andreas Harrer, Jörg M. Haake, Andreas Lingnau) (2021)
- Dashboard für Lehrende zur Darstellung von Lerndaten anhand eines kollaborativen Informatik-Lernspiels für die Grundschule (Anne Hamann, Thiemo Leonhardt)
- Infrastrukturen für Learning Analytics in medien- und projektübergreifenden Lernszenarien (Birte Heinemann, Matthias Ehlenz, Jens Doveren, Ulrik Schroeder)
- Integration von Gamification und Learning Analytics in Jupyter (Annabell Brocker, Sven Judel, Ulrik Schroeder)
- Intelligente Lehr-/Lernsysteme im Lichte alter und neuer KI (Heinz Ulrich Hoppe)
- Supporting Learning Analytics in Educational Games in consideration of Qualifications-Based Learning (Ramona Srbecky, Marcus Frangenberg, Benjamin Wallenborn, Matthias Then, Iván José Perez-Colado, Cristina Alonso-Fernandez, Baltasar Fernandez-Manjon, Matthias Hemmje)
- Dashboard für Lehrende zur Darstellung von Lerndaten anhand eines kollaborativen Informatik-Lernspiels für die Grundschule (Anne Hamann, Thiemo Leonhardt)
- Bericht Lehrmittel im Fachbereich Medien und Informatik (Stephanie Appius, Arvid Nagel, Amanda Nägeli, Judith Pekarek) (2021)
- 3. Trends und Bedarf der Schulpraxis
- 3. Trends und Bedarf der Schulpraxis
- Pädagogik 10/2021 (2021)
- Individualisierung durch Digitalisierung? (Matthias Trautmann) (2021)
- Individualisierung durch Digitalisierung? (Matthias Trautmann) (2021)
- ilz Magazin 2/2021 (2021)
- Praxischeck digitale Lehrmittel - Was Schulen daran hindert, digitale Lehrmittel zu nutzen – ein Einblick in die Praxis. (Morena Borelli) (2021)
- Praxischeck digitale Lehrmittel - Was Schulen daran hindert, digitale Lehrmittel zu nutzen – ein Einblick in die Praxis. (Morena Borelli) (2021)
- Datengetriebene Schule - Forschungsperspektiven im Anschluss an den 27. Kongress der DGfE (Mandy Schiefner, Sandra Hofhues, Andreas Breiter) (2021)
- Editorial: Datengetriebene Schule
- Die Schule als digitale Bewertungsfiguration? - Zur Soziomaterialität von Algorithmen und Daten (Juliane Jarke, Andreas Breiter)
- Optimierung, Evidenzbasierung, Datafizierung - Systematisches Review zum Verhältnis von Daten und Schulentwicklung im internationalen Diskurs (Maike Altenrath, Sandra Hofhues, Jennifer Lange)
- Editorial: Datengetriebene Schule
- Positionspapier zur Weiterentwicklung der KMK-Strategie «Bildung in der digitalen Welt» (Tom Braun, Andreas Büsch, Valentin Dander, Sabine Eder, Annina Förschler, Max Fuchs, Harald Gapski, Martin Geisler, Sigrid Hartong, Theo Hug, Hans-Dieter Kübler, Heinz Moser, Horst Niesyto, Horst Pohlmann, Christoph Richter, Klaus Rummler, Gerda Sieben) (2021)
- Pädagogik 12/2021 (2021)
- Pädagogisches Wissen im Lichte digitaler und datengestützter Selbstoptimierung (Estella Ferraro, Sabrina Schröder, Christiane Thompson) (2021)
- Editorial: Pädagogisches Wissen im Lichte digitaler und datengestützter Selbstoptimierung (Sabrina Schröder, Christiane Thompson, Estella Ferraro)
- Vom pädagogischen Misstrauen gegen die Prüfung und dem Versprechen einer digitalen Problemlösung (Sabrina Schröder)
- Editorial: Pädagogisches Wissen im Lichte digitaler und datengestützter Selbstoptimierung (Sabrina Schröder, Christiane Thompson, Estella Ferraro)
- «Wir haben Akquisitionen in der Pipeline» (Felix Ohswald, Christian Füller) (2022)
- fokus 1/2022 (2022)
- 2022 EDUCAUSE Horizon Report - Teaching and Learning Edition (Kathe Pelletier, Mark McCormack, Jamie Reeves, Jenay Robert, Nichole Arbino, with Maha Al-Freih, Camille Dickson-Deane, Carlos Guevara, Lisa Koster, Melchor Sánchez-Mendiola, Lee Skallerup Bessette, Jake Stine) (2022)
- Algorithmen und Autonomie - Interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken (Dan Verständig, Christina Kast, Janne Stricker, Andreas Nürnberger) (2022)
- Algorithmen und Autonomie - Interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken
- Algorithmen und Autonomie - Interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken
- Individuelle Förderung und Digitalität (Götz Bieber, Julia Gerick) (2022)
- Was unter «Individuelle Förderung und Digitalität“ verstanden wird, ist oft sehr individuell... - … und wird zunehmend von der eingesetzten Software geprägt (Beat Döbeli Honegger) (2022)
- Was unter «Individuelle Förderung und Digitalität“ verstanden wird, ist oft sehr individuell... - … und wird zunehmend von der eingesetzten Software geprägt (Beat Döbeli Honegger) (2022)
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