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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.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams Becker, M. Cummins, V. Estrada, A. Freeman, H. Ludgate im Buch Horizon Report 2013 (2013) 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.
Von J. Michael Spector im Buch Foundations of Educational Technology (2012) 
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.
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.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams, M. Cummins im Buch The Horizon Report 2012 (2012) auf Seite 22
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.
Von Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier im Buch Lernen mit big data (2014) im Text Folgen auf Seite 66Learning 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 ... 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.
Von Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier im Buch Lernen mit big data (2014) 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.
Von Laurence F. Johnson, S. Adams, M. Cummins im Buch The Horizon Report 2012 (2012) 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.
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Zitationsgraph
68 Erwähnungen
- Experience: Learner Analytics Data Quality for an eTextbook System (Kyu Han Koh, Eric Fouh, Mohammed F. Farghally, Hossameldin Shahin, Clifford A. Shaffer)
- 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)
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- 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)
- Bildungserwartungen und Medienkulturen (Petra Missomelius)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
- 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)
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- 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)
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- 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)
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- 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)
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- Bildungsoffensive für die digitale Wissensgesellschaft - Strategie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung) (2016)
- Seminar 1/2017 - Medien in Schule und Lehrerausbildung - 50. Seminartag in Leipzig (2017)
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- Praxiseinsatz und Nutzen von Learning Analytics (Klaus Hammermüller)
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- 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)
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- Medien im Unterricht (Dominik Petko) (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)
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- Should Robots Replace Teachers? - AI and the Future of Education (Neil Selwyn) (2019)
- 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
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