Ich begrüße die alle ganz herzlich und bedanke mich auch für die Einladung.
Das Thema des Vortrags heute lautet Learning Analytics, aktuelle Entwicklung im datengetriebenen E-Learning.
Ein Titel, der gleichsam etwas falsch ist und dann aber
auch doch wieder richtig. Denn natürlich ist das E-Learning,
was wir unter dem Mantel von Learning Analytics betreiben,
letztendlich nicht datengetrieben. Es ist pädagogisch, didaktisch getrieben,
teilweise sicherlich auch mit technischen Treibern, nicht durch die Daten letztendlich.
Nichtsdestotrotz unterscheidet sich Learning Analytics von anderen Formen des E-Learnings,
die wir kennen, dadurch, dass die Daten tatsächlich eine relativ definierende Rolle dem ganzen Prozess spielen. Und wir heute Morgen für diejenigen von Ihnen,
die dem Kino-Talk von Kollegin Rheinmann verfolgen durften, schon angedeutet,
hat Learning Analytics durchaus eine der Schlüsselstellungen in dem aktuellen Horizon-Report,
wenn Sie sich das hier anschauen, dann taucht Learning Analytics,
wenn auch verkleidet, als einziges Phänomen gleich zweimal auf,
nämlich sowohl als wichtige Lerntechnologische Entwicklung im Hochschulbereich mit einem Zeithorizont von einem Jahr und weniger,
was wir nachher diskutieren werden,
wie weit wir da sind, aber letztendlich auch oben,
wir uns die dort im Horizon Report genannten Flüsseltrends,
die den Einsatz von Technologien im Hochschulbereich befördern, anschauen,
dann finden wir dort auch eine Zunahme von datengetriebenem Lernen.
Und, das ist eine schöne Querverbindung zu dem Vortrag von vorhin,
von Assessment. Das heißt, wir nutzen Daten letztendlich,
um Lernprozesse zu unterstützen, aber auch um Bewertungsprozesse zu unterstützen.
Am Anfang vielleicht einen ganz kurzen historischen Abriss, dieser neu entstehenden Schlüsseltechnologie,
die geht in der Tat schon so einige Jahre zurück.
Die Wurzeln kann man vermutlich bei den ersten internationalen Konferenzen und Formierungen von wissenschaftlichen Einrichtungen
zu den Themen Intelligent Tutoring Systems und Artificial Intelligence in Education legen,
die sich in der Tat schon im Jahr 1983 gefunden haben,
also zehn Jahre, bevor wir das www.
hatten, befassten sich die ersten Forscher damit, wie man Lernerwissen modellieren kann,
wie man vielleicht die E-Learning-Angebote adaptiv auf lernende zuschneiden kann,
wie man letztendlich etwas interessantere Lernformen computergestützt realisieren kann.
Diese Konferenzen, die Communities gibt es heute noch,
Mitte der 2000er Jahre konnte man beobachten,
dass sich sowas wie eine Workshop-Serie zum Thema Educational Data Mining von DTRs als Satelliten-Workshops zu den größeren Konferenzen.
Dann hat man gemerkt, hey, da sind teilweise 30,
40, 50 Leute bei den Satelliten-Workshops,
die sich halt mit der Rolle von Daten in diesem E-Learning-System befassen,
sodass dann seit 19,
seit 2008 die erste Konferenz zum Thema Educational Data Mining entstanden ist,
entsprechendes Journal und interessanterweise noch eine konkurrierende wissenschaftliche Community,
Learning Analytics and Knowledge, die auch entsprechend ihre Zeitschrift herausbringt.
Im Jahr 2013 hat auch die Deutsche Gesellschaft für Informatik
Ein Arbeitskreis und einige, eine kleine Workshop-Serie zum Thema Learning Analytics gegründet.
Man sieht, das Feld hat schon gewisse Wurzeln.
Er ist aber eigentlich in den letzten paar Jahren erst wirklich
in die Fahrt gekommen. Doch was ist Learning Analytics?
In der Tat ist diese definitorische Frage noch gar nicht wirklich beantwortet.
Wenn Sie danach recherchieren und sich halt die Einschläge in Quellen anschauen,
stoßen Sie ziemlich prominent eigentlich auf George Siemens,
Gründer und auch Vorsitzender der Society for Learning Analytics to Research.
Und in seiner Definition, genauer gesagt in einem von seinen Definitionen
, entwirft er hier einen kleinen Prozess
Ist Learning Analytic, als Messung, Sammlung,
Analyse und Berichterstellung von Daten, den Klernern,
deren Lernkontexten zu tun haben mit der Idee,
dass wir letztendlich den Lernprozess wissenschaftlich verstehen wollen und dann auch auf dieser Datenbasis optimieren möchten.
Das ist nicht die einzige Definition und auch nicht die einzige Definition,
wenn wir in die USA schauen. Relativ aktuell hat RIP auch ein prominenter,
der Lernforscher, der Stanford University einen Bericht an der Learning Analytics Work Group vorgelegt,
in der er mit einigen namenhaften Kollegen vorwiegend aus den USA sich auch überlegt hat,
was müssen wir eigentlich tun,
um das Feld,
Learning Analytics aufzubauen
Und sie sehen schon, anhand des einen Zitats,
dass dort durchaus, was für Stanford jetzt nicht untypisch ist,
auch ökonomische Faktoren eine Rolle spielen, wie können wir eigentlich Lerntechnologien bauen,
nicht in die Effiziente, in jeder Hinsicht sind,
die kosteneffizient sind, die aber auch lernen, effizient sind.
Das Zitat zieht sich im Übrigen auf eine McKinsey-Studie, die sich angeschaut hat,
in welchen Bereichen der Ökonomie werden eigentlich Daten systematisch verwendet,
welches Potenzial gibt es da und das und das hat der Lernbereich,
als einer der, ja, als eines der Areale identifiziert worden,
wo es durchaus Potenzial gibt, wo die Daten, die anfallen,
bis dato zumindest, das war aus dem Jahr 2010 datiert,
kaum eine wissenschaftliche Rolle gespielt haben und auch nicht versucht wurden,
systematisch zu analysieren, um Prozesse zu verbessern.
Im Unterschied zu vielen anderen Bereichen. In Deutschland haben wir
uns auch gefragt, gibt es eigentlich eine spezifische Perspektive?
Stimmen wir mit dem so überein? Oder setzen wir einfach einen etwas anderen Fokus?
Und dazu gab es initiiert von diesem eben genannten Arbeitskreis Learning Analytics,
in diesem Jahr im September und Workshop auf der E-Learning-Fachtagung
Informatik mit 20 bis 25 Experten auf dem Gebiet,
wo wir uns auch diese Frage gestellt haben,
was das eigentlich für uns als deutsche Forschungslandschaft Was verstehen wir unter Learning Analytics?
Das sind die wesentlichen Faktoren. Sie sind hier,
die fünf Punkte, die lose auch, einen Prozess entsprechend,
der nicht notwendigerweise in dieser Reihenfolge eigentlich immer durchgeführt werden muss,
der sich aber zunächst einmal damit beschäftigt, welche Daten können,
welche Daten sollten wir erheben für die entsprechenden Zielgruppen,
die wir definitiv als Lehrende und Lernende verstehen.
Denn wie wir nachher sehen wollen, sehen werden,
sowohl die Lehrenden können von Learning Analytics,
also von der systematischen Durchdringung von den Datenspuren,
natürlich profitieren, um zu verstehen,
was in ihren Kursen vor sich geht.
Aber auch bei den Lernenden
Dort ein großer Bedarf zu schauen, wo bin ich eigentlich?
Welches Feedback kann das System mir geben? Wie spiegelt ein E-Learning-System
mir meinen eigenen Lernfortschritt wieder? Das hat technische Fragen hinsichtlich der Datenformate,
die wir benötigen. Und danach hat das technische Fragen,
die sich mit den wirklichen Analyse-Werkzeugen, als Teil des Learning Analytics befassen.
Welche Methoden benötigen wir eigentlich? Welche Algorithmen, welche Verfahren,
um geeignete Erkenntnisse aus diesem Tool, aus diesen Daten zu generieren?
Typischerweise, da ist ja die deutsche Community relativ einig,
wollen wir keine vollautomatisierte Verarbeitung oder nicht immer. Wir sehen den Lehrenden oder auch den Forschenden als Teil dieses Prozesses,
weswegen Visualisierungsformen eine sehr, sehr große Rolle spielen,
die es uns erlauben, die Massen von Daten,
die die Lerner generieren und eventuell auch die Lehrenden selbst so aufzubereiten,
dass es leicht für die Lehrenden oder auch für die Lehrenden wird,
sich einen Überblick über ihren eigenen Lernstand,
dann stand ihres Kurses zu verschaffen und dass sie dafür keine speziellen Ansprache fragen,
Anfragesprachen,
lernen müssen oder gar schon irgendwie halb wissen müssen,
wonach sie suchen
Natürlich spielen die daraus gewonnenen wissenschaftlichen Erkenntnisse,
wie lernen und wie lehren die Neil Learnings-Szenarien funktioniert,
eine ganz wesentliche Rolle für Learning Analytics.
Und als ganz wesentlicher Punkt auch wieder in Bezug auf das, was wir heute Morgen gehört haben.
Wir sehen eigentlich die Learning Analytics-Forschung als inhärent Design-Based. Research-orientiert. Wir wollen,
dass nicht nur die wissenschaftlichen Erkenntnisse im Sinne einer empirischen Lernforschung dort im Vordergrund stehen,
sondern dass es eigentlich immer auch handlungsorientiert ist,
dass die Ergebnisse, die die Visualisierungen liefern,
für Lernende und oder für Lehrende Möglichkeiten geben,
ihren eigenen Lernprozess zu verstehen und eventuell auf Basis dieser Informationen
zu ändern
Nicht zu trennen von dem ganzen Prozess. Und deshalb sehen Sie
auch rechts in der Klammer, sind natürlich Fragen der gesellschaftlichen Einbettung,
der organisatorischen Einbettung in die jeweiligen Kontexte,
in denen Lernen passiert, die sehr, sehr unterschiedlich sind.
Von formalen Lernszenarien in Schulen,
in Universitäten bis hin zu informellen Lernen,
was in Muks passiert oder Dingen,
die in der betrieblichen Weiterbildung passieren,
überall dort sind Fragen zum Beispiel des Datenschutzes zu stellen und können von dem ganzen Prozess des Learning Analytics eigentlich kaum losgelöst betrachtet werden.
Das Ziel von Learning Analytics Ist in einer Publikation des US-Department of Education sehr,
sehr schön formuliert worden und besteht in skalierbarer Personalisierung.
Nun werden dort die Begriffe nicht ganz so verwendet,
wie wir sie typischerweise in der Deutschen Pädagogik verwenden.
Deshalb hier kurz, wie sie es dort gemeint ist,
Personalisierung ist gemeint als Individualisierung. Das heißt,
Lernende haben gleiche Ziele, aber unterschiedliche Bedürfnisse,
zum Beispiel wiederholt der eine nochmal etwas,
möchte was überspringen,
weil er etwas schon kann,
was also in unterschiedlichen Lernwegen oder unterschiedlichen Geschwindigkeiten
sich äußert
Die Personalisierung beinhaltet auch Differenzierung. Das lernen zwar die gleichen Ziele haben,
aber unterschiedliche Präferenzen, unterschiedliche Lehrmethoden, Lernmethoden präferieren.
Und daher unterschiedliche Angebote eigentlich gerne hätten. Und die Klammer
darauer ist dann definiert als Personalisierung. Das heißt,
wir lassen eigentlich auch noch zumindestens leicht unterschiedliche Ziele zu.
Das Ganze ist natürlich etwas,
wenn Sie in der Schulpraxis oder auch in der Hochschulpraxis mal überlegen,
wie soll das eigentlich funktionieren?
Wenn ich eine kleinstlernen Gruppe habe von einer Handvoll Lernender,
kann ich das
vielleicht noch machen
Dass ich mir anschaue, wer benötigt jetzt eigentlich was genau?
Welche Methoden sind für welche, welches Mitglied in einer Lerngruppe gerade geeignet?
Und wer möchte eigentlich wann, wie schnell vorangehen?
Das Ganze tatsächlich skalierbar hinzukriegen. Und zwar durchaus in der Radikalität,
wie das Roy P hier fordert. Sehr amerikanisch formuliert,
everyone on the planet for any knowledge domain,
personalized cyber learning at scale, ist eine riesen Herausforderung.
Aber im Endeffekt verspricht es dann doch etwas,
was beispielsweise in den hier schon mehrfach zitierten Muks durchaus Potenzial haben könnte,
wenn ich von der One-Size-Fits-All-Idee Videos plus Maltiple Troice abkommen würde und tatsächlich die Kurse auf die Bedürfnisse einzelner Lernender zuschneiden kann,
einfach darüber, dass ich aufgrund der Datenspuren,
die sie hinterlassen und aufgrund der Informationen,
die sie ansonsten freigeben, mehr über sie weiß.
Es gibt jetzt eine ganze Reihe von Herausforderungen und ich werde nur
zu einigen wenigen ihnen davon ansätze oder gar Lösungen vorstellen können,
die sind technisch orientiert, wie Nummer eins,
teilweise Nummer zwei, die sind technisch pädagogisch orientiert,
wenn wir uns mit Messverfahren mit Alternativitätsmechanismen befassen.
Die sind orientiert am Interaktionsdesign. Wie kann ich eigentlich Lernergruppen erfassen über Learning Analytics?
Oder wie kann ich das Thema Multimodalität analytisch fassen?
Und die sind nicht zuletzt ethisch und juristisch.
Das ist eigentlich die Implikation des Datenschutzes und damit kann ich
die Frage beantworten, ja, ich komme drauf.
Und auf die einzelnen sechs Punkte möchte ich jetzt
einen Rest des Vortrags in dieser Reihenfolge auch eingehen.
Das erste sind zunächst mal sehr, sehr technische Fragen,
die in die Richtung der anderen Kinos heute Morgen gehen,
die sich mit Big Data befasst hat und auch mit dem Thema Open Educational Resources. Wenn wir davon ausgehen,
dass unsere Lernenden mehr als eine Art von Tool verwenden und sich vielleicht nicht immer mit den gleichen Videos befassen,
die wir ohnehin bereits in unserem Lernmanagement-System haben,
sondern eine relativ große Freiheit haben und vielleicht sogar Programme verwenden,
die ihrerseits wiederum Datenformate haben, die völlig inkompatibel miteinander sind,
wir aber trotzdem in der Lage sein möchten,
überhaupt irgendwie analytische Aussagen treffen zu können,
dann müssen wir uns mit Tools und mit Datenstandards befassen,
die es erlauben,
der Datenflut überhaupt zunächst mal technisch herzu werden,
was sie hier sehen
Ein Ergebnis, wirklich das direkte, unaufbereitete Ergebnis,
von dem eben schon benannten GI-Workshop,
wo eine Teilmenge der Teilnehmer sich damit, sich mal die Frage gestellt hat,
welche Werkzeuge verwenden wir eigentlich für Learning Analytics?
Auf der linken Seite sehen Sie ganz kurz was zum Thema Tools.
Und ich glaube, das waren nur acht oder neun Leute,
die in der Teilgruppe waren.
Und trotzdem so viele Leute, so viele Tools.
Und das sind nur die Analyse-Tools. Das sind noch nicht
die Lerntools. Jedes Analyse-Tool kann typischerweise oder sollte typischerweise
mit einer ganzen Reihe von Lerntools eigentlich kompatibel sein.
De facto sind sie es noch nicht
Einige der Arbeiten, die im Moment passieren in Deutschland,
als auch international, widmen sich genau der Frage,
wie können wir eigentlich vielleicht Kompatibilitätsmechanismen zwischen den Analysewerkzeugen erzeugen,
damit wir der Datenflut ein bisschen besser werden.
Sie wird heterogen bleiben, völlig klar.
Aber zumindest eine gewisse Handhabung, werden wir benötigen,
um das Feld voranzubringen und auch mit flexiblen,
freieren Lernressourcen in dem Zusammenhang umgehen zu können.
Das Thema 2, und dafür brauchen wir eigentlich
das Thema
Sind die Erzeugung von Lernermodellen und Adaptivitätsmechanismen. Wenn wir es ernst nehmen,
dass wir Personalisierung sogar noch Adscale erreichen möchten,
dann müssen wir über den Lerner einiges aus den Daten inferieren können.
Das können wir, deswegen war Timo 1 auch so wichtig.
Eigentlich nur dann machen, wenn wir eine gewisse Datenstrukturierung haben.
Wenn wir also nicht nur irgendwelche Daten herumliegen haben,
sondern annäherungsweise in der Lage sind, sowas zu bauen,
was sie hier oben sehen.
Das ist die Struktur eines klassischen, intelligenten Tutorensystems,
was sowas hat wie formalisiertes Domänenwissen
Dann ein idealtypisches Expertenlernerverhalten, ein Expertenmodell, dann haben wir
die eigentliche Lernerinteraktion, die oben links in dem Studen-Model steht.
Und dann gibt es noch eine Komponente, die sich mit der pädagogisch-didaktischen Komponente befasst.
Wenn ich also weiß, wie meine Domäne strukturiert ist,
wie sich ein Experte verhält und wie sich der aktuelle Lerner verhält,
dann kann ich so und so intervenieren,
kann das System folgende Arten von Rückmeldungen geben,
die über ein Kommunikationsmodul funktionieren.
Soweit so gut. Das Ganze funktioniert in einem
weit gedachten Learning Analytics Feld vermutlich nicht mehr ganz so gut
Wir ein sehr, sehr heterogenes Umfeld haben,
wo wir vielleicht schon nicht mehr unbedingt das Domänenwissen formalisieren können,
was bei komplexeren Aufgabenfeldern immerhin relativ schwierig ist,
wo wir aber auch nicht wissen, wie sich ein Experte wirklich,
wenn er 20 verschiedene OER-Werkzeuge nutzt, die ihre Datenspuren irgendwie ablegen,
wie das Ganze idealtypischerweise aussehen wird,
dann stoßen wir dort an Probleme und diese Probleme werden in der Tat in der aktuellen Forschung zum Thema Learning Analytics angegangen.
Ich habe in Hunden nur ein kleines Beispiel dazu gegeben aus
unserer eigenen Forschung, wie das eventuell aussehen könnte,
was ich hier unten recht sehen ist eine Visualisierung eines Wissensraums oder genauer gesagt eines Datenraums.
Jeder einzelne Punkt repräsentiert dabei eine Lernerlösung. In dem Fall
sind das Lernerlösungen zu Programmieraufgaben. Die sind nicht geschlossen gestellt,
sondern eine Programmieraufgabe, die ist den Lernenden ermöglichte, verschiedene Lösungsstrategien zu verfolgen.
Über Ähnlichkeitsmaße, die letztendlich dann automatisiert berechnet worden sind,
die dann auf die 2D-Ebene kojiziert sind, kann man sehen,
wie ähnlich sich jede Lernerlösung oder wie ähnlich eine Lernerlösung wie einer anderen Lernerlösung in dem Datenraum jeweils ist. Und wenn wir sowas wissen,
und vielleicht noch wissen, welche Lösung eine gewisse Qualität haben,
vielleicht weil sie aus dem letzten Jahr irgendwie benotet worden sind,
weil es Peer-Reviews oder sonst irgendwas gibt,
dann können wir eventuell Feedback-Strategien, Rückmeldungsstrategien verwenden,
in der Art und Weise, wie sie unten links sehen,
dass man dem Lerner seine eigene Lösung zeigt und die Abweichungen von einer anderen Lernerlösung zusammen mit einer Reflexionsfrage,
um zum Nachdenken über die eigene Lösung anzuregen oder aber auch einfach nur Highlighting macht in der Lernerlösung,
ohne, denn das gegenüberliegende Stück zu zeigen, die Grundidee,
die dorthinter steht, ist, dass wir Verfahren brauchen,
um auf den Lerner um ihm letztlich Rückmeldungen zu geben,
ohne dass das System notwendigerweise ein komplettes Wissen über die Anwendungsdomäne in dem Fall.
Das wird eine der wesentlichen Herausforderungen in diesem Bereich Learning Analytics sein,
an der, wie gesagt, unter anderem halt ein DFG-Schwerpunktprogramm,
Autonomous Learning, aber auch in vielen anderen Gebieten geforscht wird.
Damit es zusammenhängt,
und wir hatten uns vorhin den Vortrag zum Thema E-Affestment angeschaut und gehört,
wird es natürlich eine der Herausforderungen sein,
nicht nur schöne Wissensraumbilder zu zeigen, sondern letztendlich eine Abbildung von Learning Analytics,
also von der Interpretation der Lernerdaten zu haben, die formalisiert ist.
Die abgebildet ist, auf Elemente der formalen Bildung,
wenn sie es im Schulkenntrext haben wollen,
werden die Elemente der Rahmenlehrpläne dort eine Rolle spielen,
die werden das Messkriterium sein.
Kompetenzmodelle im Universitätsbetrieb oder im amerikanischen Fall finden sie es ebenfalls als Grand Challenge definiert,
eine Abbildung dessen, was wir dort messen.
Also von den sehr Low-Level-Daten auf das, was auf einer
sehr, sehr hohen Ebene als Lernziele definiert ist.
Wir werden das brauchen, wir werden das in einer Form
brauchen, die den klassischen Anforderungen an Messinstrumenten gerecht wird
Reliabilität, auch wenn die Daten verrauscht sind, wir können davon ausgehen,
dass die Daten, die wir in Learning Analytics-Bereich sammeln,
in jedem Fall verrauscht sein werden.
Validität, insbesondere die Übertragung dessen,
was wir dort an Verfahren haben, auf andere Lernkontexte.
Wir wissen allerdings leider jetzt schon, dass sich beispielsweise amerikanische Muoks,
dass die Lerner sich in amerikanischen Muoks durchaus anders verhalten,
als sie das in deutschen Muoks tube tun.
Typischerweise zum Beispiel bei der Foren-Nutzung und auch Objektivität, insbesondere,
wenn wir uns anschauen, dass wir interaktive Visualisierungen haben und
wir eigentlich den Menschen in der Schleife haben wollen, als interpretierendes Element.
Trotzdem möchten wir letztendlich objektive Messungen haben. Die Datengrundlage dafür
ist dann sicherlich mehr, übrigens als nur Abschlussprüfung,
dadurch, dass wir potenziell natürlich die gesamte Interaktion des Lernenden
mit dem Computersystem über die gesamte Nutzungszeit haben und eben nicht nur die Abschlussprüfung als Grundlage.
Eine wieder einfache Herausforderung ist die Unterstützung von lernender Gruppen.
Alleine dadurch, dass Lerner miteinander in dem E-Learning-System interagieren und
dass dieser zusätzliche Grad der Komplexität zu berücksichtigen ist,
bei der Einschätzung bei der Modellierung von einzelnen Lernern.
Das ist ein Faktor. Der zweite Faktor ist, wie wir überhaupt,
Learning Analytics einsetzen können, um kollaboratives Lernen im E-Learning zu befördern.
Wir stellen fest, dass die Nutzung von Diskussionsformen,
Koren in Muks unter zehn Prozent liegt. Wir stellen fest,
dass sich de facto bisher Peer-Reviews als bislang fast einzige effektive Gruppenlernform in Muks etabliert haben.
Die Hoffnung ist, und auch daran arbeiten einige internationale Gruppen,
dass wir durch die Analyse dessen,
was die Lerner in Muks beispielsweise tun, in der Lage sind,
besser letztendlich auch Unterstützung zu geben, Lernergruppen initiiert werden könne.
Unsere eigenen Forschung arbeiten wir da,
zum Beispiel mit Diversity zusammen und schauen,
wie wir dynamische Regruppierungen machen können, wie wir auf Basis dessen,
dass wir den Dropout berücksichtigen und auch schauen,
welche Lerner passen eigentlich zusammen aufgrund ihres Profils und aufgrund ihres Interaktionsverhaltens,
funktionierende Lerner-Kleingruppen zu bilden.
Auch dort sind wir aber zugegebenermaßen zunächst am Anfang.
Das Thema Multimodalität als vorletztes hatten wir vorhin eindrucksvoll gesehen,
wie multimodale Lerner-Interaktionen stattfinden kann
In der Tat ist die Interaktion mit modernen E-Learning-Systemen reichhaltiger als
nur die Antwort auf dem Haltiple-Choice-Fragen oder das Wissen,
wer sich wann, welches Video, in welchem Teil angeschaut hat.
Es gibt die Lerner, Lerner, Interaktionen, es gibt die ganzen Nutzungs-Hatterns von Lernressourcen.
Natürlich gibt es auch sowas wie Ort und Zeit und es gibt sogar,
das haben wir in anderen Vorträgen gesehen, gestenbasierte Interaktionen, sprachbasierte Interaktionen.
Wir wissen, wenn wir die richtige richtigen Geräte nutzen,
wohin der Lerner schaut. Es gibt dort Ergebnisse zum Beispiel von City Mellow und von Kurt van Lehen aus den USA,
die tatsächlich zeigen, dass wenn wir diese affektiven Faktoren berücksichtigen und mitmodellieren,
wir also wissen, welche Emotionen der Lerner zu einem gewissen Zeitpunkt hat,
dass wir dann die Instruktion effektiver gestalten können,
in deren Systemen zeigt sich dann tatsächlich eine Motivations- und auch Lernsteigerung,
wenn wir es mitmodellieren.
Die wichtige Frage, ob die Kosten, die dabei entstehen,
gerade im Sinne der riesigen Mengen von Daten,
die wir aufnehmen müssen, ob die tatsächlich einen Mehrwert hat,
in bezogen auf das, was letztendlich an Lernförderung zusätzlich dabei rauskommt,
ist aber in der Tat noch offen und die praktische Umsetzbarkeit und Akzeptanz,
fraglich,
insbesondere natürlich hinsichtlich der Fragen des Datenschutzes
Viele der hier besprochenen Verfahren haben Mehrwerte für Lernende. Und viele Lerner wollen das,
dass ihnen also eine Rückmeldung von einem komplexen ILAN-System gegeben wird,
an der sie erkennen können, wo sie sind im Lernprozess.
Nicht, aber offensichtlich in den heutigen Zeiten kaum nötig zu erwähnen,
dass die Datensammlung, die dabei entstehen, Risiken darstellen,
eine komplette Anonymisierung wird.
An der Quelle wird es schwierig sein,
wenn wir den Lernenden auch in Rückmeldungen zu sich selbst,
dass sie einen eigenen Lernverhalten geben wollen.
Es gibt Konflikte zwischen der informationellen Selbstbestimmung der Lernenden,
die natürlich ein Grundrecht ist. Aber gleichzeitig haben wir Bildungsaufträge von Schulen.
Wie ist die Frage zu beantworten, wenn wir wissen,
E-Learning-Angebote nachweislich effizienter gestalten können und da mit unserem Bildungsauftrag eigentlich besser nachkommen können.
Sollen wir sie dann absichtlich weglassen? Die Frage, sicherlich
zu diskutieren, unter allen Facetten des Datenschutzes. Zwei Zitate,
um es zu illustrieren, auf dem Workshop,
das GI-Arbeitskreises kam die Frage, was im Mudel passiert,
geht nur den Dozent und die Kursteilnehmer etwas an.
Die Reaktion einiger Teilnehmer war darauf, nee, eigentlich nicht.
Eigentlich geht es im Wesentlichen nur zunächst mal die Studierenden etwas
an und der Professor hat darauf eigentlich überhaupt gar kein Zugriffsrecht.
Ich war gestern war in der Schule gewesen,
Ich habe dort zu anderen Themen des E-Learnings einen Vortrag gehalten.
Und dort war halt eine Lehrerin, mich sofort gefragt,
ja, ist ja schön, wenn die Klasse dort E-Learning betreibt.
Aber ich muss die Schüler doch letztendlich bewerten.
Wenn die jetzt die ganze Stunde dort mit Lernsoftware arbeiten,
ich muss doch irgendwas daraus wissen. Eine völlig nachvollziehbare Sache,
auf die man letztendlich Antworten finden muss, die datenschutzkonform sind.
Die Antworten müssen oder können technischer oder nicht technischer Natur sein.
Organisatorische Dinge werden in unterschiedlichen Universitäten beispielsweise, ganz unterschiedlich gelöst.
Die Universität Köln hat beispielsweise meine Informationen nach,
die kompletten Logging-Funktionalitäten,
ihres E-Lehrsystems aus Datenschutzgründen abgestellt
Die technische Universität München beispielsweise hat ein komplettes Learning-Analytics-Framework auf ihr Mute draufgesetzt und analysiert alles vollständig.
Jeweils in Agreement mit deren Organisationsstrukturen. Nicht technische Lösungen hier dargestellt,
können auch datenschutzkonforme Analyse-Tools, wie hier das Lemo-System von Kollegen Pfortenbracher,
seinen, die es ermöglichen, Analysen durchzuführen,
ohne Personen identifizierbare Daten zu erhalten.
Zu guter Letzt, als Zusammenfassung mit Ausblick Learning Analytics
ist ganz klar eine der Trend-Technologien im Bereich E-Learning.
Man kann sie als Verwissenschaftlichung als naturwissenschaftlichen Zugang zu zum Lernen,
zur Education Data Science zusammenfassen oder auch mit dem Ziel des Personalization
at Scale mit der Zielgruppe der Lehrenden, aber definitiv auch der Lernenden.
Innerhalb der GI, dort sind sie ganz herzlich eingeladen,
dort mitzutun, arbeiten wir an einer Roadmap,
die für Deutschland spezifisch ist und damit bedanke ich mich