Themen

Big Data

Learning Analytics in informellen Szenarien

Stefan DietzeHannover, November 2016 - Lernen findet zunehmend in informellen Kontexten statt und ist zentraler Bestandteil alltäglicher Online-Aktivitäten. Beispielsweise der Austausch und die Interaktion in Sozialen Netzwerken oder auch die Benutzung von Suchmaschinen lassen oft einen impliziten Lernprozess erkennen. So entstehen täglich große Datenmengen, deren Interpretation in Bezug auf lernrelevante Aspekte, wie die Kompetenz oder das Lernverhalten eines Nutzers, die effiziente Auswertung großer Datenmengen erfordert. Dr. Stefan Dietze von der Leibniz Universität Hannover geht bei seinem Vortrag auf der LEARNTEC hierzu ins Detail.

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Universidad Carlos III de Madrid, Spain

Learning Analytics Enables Learners to Learn More

Pedro J. Muñoz MerinoMadrid (E), November 2016 - Pedro J. Muñoz Merino is a Lecturer and Researcher at the Universidad Carlos III de Madrid. He is the author of more than eighty scientific publications and has participated in more than twenty research projects. He has been invited to speak at various events on topics related to learning analytics and educational data mining. At OEB 2016 he will speak about "Behaviour Analytics and Visual Analytics to Improve the Learning Process" in the session "The Power of Data in Education" on Thursday, 1 December 2016 from 11:45 to 13:00.

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AFEL-Projekt

Data Analytics und Social Media Plattformen

AFEL-ProjektTübingen, Mai 2016 - Das AFEL-Projekt (Analytics for Everyday Learning) zielt darauf ab, Methoden und Werkzeuge zu entwickeln, um kollektives Lernen auf Internetplattformen besser zu verstehen und zu unterstützen. Dabei steht informelles und ungeplantes Alltagslernen durch die Mitarbeit und die Nutzung von internetbasierten Social Media Plattformen im Vordergrund. Das AFEL-Projekt ergänzt somit gezielt die bisherige Forschung zu "Learning Analytics" und "Educational Data Mining", die sich vorwiegend auf formale Lernumgebungen konzentrierte. 

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Projekt

Learning Prozess Management an kleinen Unis

Berlin, Mai 2016 - An der Universität Liechtenstein werden seit vielen Jahren Basiswerkzeuge aus dem eLerning-Bereich eingesetzt, jedoch nur mit minimaler Funktionalität und ohne Integration analytischer Elemente, die einen Mehrwert für die Lehre und Lernenden mit sich bringen würden. Begründet durch ein hohes Betreuungsverhältnis zwischen Dozierenden und Studierenden wurde bisher den Themen Learning Analytics und Lernprozessmanagement wenig Aufmerksamkeit entgegengebracht. 

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Opencast

Den kontinuierlichen Lernfortschritt ermitteln

opencastMünchen, Mai 2016 - Die Anforderungen an Lernende nehmen stetig zu. Im Zuge dessen wachsen auch die Ansprüche an die Ausbildungsstätten, eine möglichst individuelle und effektive Lernumgebung zu schaffen. An dieser Stelle setzt Learning Analytics an: Computergestützte Verfahren ermitteln kontinuierlich die Lernfortschritte. Dadurch ist es möglich, speziell auf die Lernsituation zugeschnittene Trainingskonzepte zu entwickeln und die Lehrmaterialien individuell anzupassen. Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) hat sich des Themas angenommen.

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Europäische Sicht

Learning Analytics und die Zukunft des Lernens

Brüssel, Mai 2016 - (von Jan Hylén) Learning Analytics gilt als ein Schlüsselfaktor für die Zukunft des Lernens. Es gibt keinen Konsens über eine einheitliche Definition des Begriffs. Nach einer oft gebrauchten Definition, die von George Siemens entwickelt wurde, bezeichnet Learning Analytics "das Messen, Sammeln, Analysieren und Auswerten von Daten über Lernende und ihren Kontext mit dem Ziel, das Lernen und die Lernumgebung zu verstehen und zu optimieren". Eric Duval drückt es folgendermaßen aus: "Bei Learning Analytics geht es darum, die Spuren zu sammeln, die Lernende - in digitalen Lernumgebungen - hinterlassen, sowie darum, aufgrund dieser Spuren das Lernen zu verbessern".

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LISA

Learning Analytics für sensorbasiertes adaptives Lernen

Berlin, Mai 2016 - Prof. Nils Pinkwart von der Humboldt-Universität zu Berlin entwickelt gemeinsam mit den Wissenschaftspartnern der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) in Berlin und dem Leibnitz-Institut für Wissensmedien in Medien didaktische Konzepte und Methoden für erfahrbares Lernen mit Learning Analytics und Sensoren. Im April 2016 ist das Projekt "LISA – Learning Analytics für sensorbasiertes adaptives Lernen" aus der Ausschreibung "Erfahrbares Lernen" des BMBF in seine dreijährige Laufzeit gestartet. Drei Unternehmen, NEOCOSMO GmbH, Solutions & Global Media GmbH und Promotion Software GmbH, entwickeln dafür Lernlösungen und setzen diese in verschiedenen Lernkontexten und –szenarien ein.

 

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Big Learning Data

Die Zukunft des Lernens? Selbstbestimmt und datengestützt!

Helko Lehmann, IMC AGSaarbrücken, Mai 2016 - "Big Data" ist ein großes Schlagwort heutzutage. Aber was bedeutet dieses Schlagwort konkret für die Weiterbildungsstrategie im Unternehmen? Moderne Learning Management Systeme beinhalten integrierte Auswertungsmechanismen, so genannte Learning Analytics, um auf Basis von komplexen Datenmengen das Lernverhalten der Mitarbeiter abzubilden. Dadurch helfen Learning Analytics Personalentwicklern und Weiterbildungsverantwortlichen "Big Learning Data" auszuwerten und zur Grundlage weiterer Entscheidungen zu machen. So identifizieren sie beispielsweise Bildungsbedarfe und schwierige Lernthemen, also die "blinden Flecken" der Lernenden. Dr. Helko Lehmann, verantwortlich für Big Data und Learning Analytics Lösungen bei der IMC AG, gibt Auskunft über entsprechende Lösungen.

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