FAIR Learning Analytics Workshop am IFS
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Workshop zum Thema „Learning Analytics“ am IFS mit Teilnehmenden aus ganz Deutschland.
Das interdisziplinare Forschungsprofil From Prediction to Agile Interventions in the Social Sciences (FAIR) veranstaltete vom 25.–27. September einen Learning Analytics Workshop an der TU Dortmund. Learning Analytics bezeichnet die Erfassung, Analyse und Veranschaulichung von detaillierten Daten über Lernprozesse, und bietet neben Erkenntnissen für die Lehr- und Lernforschung auch Lernenden Informationen über ihren Lernprozess.
Im ersten Teil des Workshops Effective dashboard design and data visualisation for Learning Analytics führten Junior-Professorin Ioana Jivet von der FernUni in Hagen und Junior-Professor Maren Scheffel von der Ruhr-Universität Bochum in das Design von Dashboards ein. Es wurden Prinzipien und Leitlinien der Datenvisualisierung betrachtet und ein strukturierter Ansatz für das „Warum“, „Was“ und „Wie“ des effektiven Designs von Dashboards für Learning Analytics erarbeitet. Die teilnehmenden Wissenschaftlter*innen aus ganz Deutschland wurden in die Leitlinien des Dashboard-Designs eingeführt, haben Beispiele von LA-Dashboards analysiert und interpretiert sowie ihre eigenen Dashboard-Entwürfe erstellt.
Im zweiten Teil stellten Dr. Jan Delcker, Joana Heil und Yvonne Fromm von der Universität Mannheim das Forschungsfeld Learning Analytics vor. Es wurde gezeigt, welche Bildungsdaten relevant sein können, wie diese analysiert werden können und welche Interpretations- und Interventionsmöglichkeiten sich für Lehrkräfte ergeben. Dabei wurde Raum für die vielfältigen Lehrerfahrungen und Herausforderungen der Teilnehmenden geschaffen, um eine offene Diskussion zu ermöglichen, die auch ethische Fragen und den Datenschutz thematisierte.
Im dritten Teil stellten die Teilnehmenden eigene Forschungsprojekte vor, die sich mit den im Workshop beschriebenen Themengebieten bearbeiten lassen. Die Vorträge umfassten Beiträge zu Learning Analytics in Schul- und Hochschulbildung sowie Ansätze zum Machine Learning. Abgeschlossen wurde der Workshop mit einem Austausch zwischen den Teilnehmenden zu verschiedenen Themenblöcken, die während des Workshops Diskussionsbedarf aufwarfen, wie zum Beispiel die Selektion von Log-Daten, Datenformaten, Analysemethoden und Interpretationsmöglichkeiten.
