Monitoring, supporting, and engaging students based on the evidence generated by digital technologies (German language)

 Im Kontext dieses Frameworks sind Daten die Informationen, die wir über die Lernenden sammeln. Sie können aus Formularen, Tests, der Interaktion der Lernenden mit Lernressourcen oder Aktivitäten usw. stammen.

 Die Fähigkeit, Daten zu finden, zu bewerten und kritisch zu lesen, oft über ihre numerische und quantitative Form hinaus. Learning-Analytics konzentriert sich auf die Sammlung und Generierung der Daten der Lernenden zur Verbesserung der Lehr- und Lernerfahrungen. Es hängt jedoch von den digitalen Kompetenzen der Lehrenden und Lernenden ab, ob die von der LA generierten Daten in das Lehren und Lernen einfließen oder nicht. 

Informationen und Daten mit Wert für eine Untersuchung, die auf einem elektronischen Gerät gespeichert sind oder von einem elektronischen Gerät empfangen oder übertragen werden (Electronic CSI, 2008).

Laut "The Glossary of Education Reform" bezieht sich das Engagement der Lernenden "auf den Grad der Aufmerksamkeit, der Neugier, des Interesses, des Optimismus und der Leidenschaft, den die Schüler beim Lernen oder Lehren an den Tag legen, was sich auf den Grad der Motivation erstreckt, die sie haben, um zu lernen und in ihrer Ausbildung voranzukommen". Diese Definition bezieht sich nicht nur auf die Studierenden, sondern auch auf die Schulleitung, die Lehrkräfte und alle anderen externen Faktoren, die die Lernenden in die Gestaltung und den Entscheidungsprozess in Bezug auf ihr Lernen "einbinden" könnten. Das Engagement der Lernenden bezieht sich auf das Verhältnis zwischen der Zeit und dem Aufwand, der in die Optimierung der Lernerfahrung investiert wurde. Engagement kann sich in Verhaltensweisen, Denkprozessen und Anzeichen von Emotionen zeigen. Mit anderen Worten: Engagement wird als eine verhaltensbezogene, kognitive und emotionale Dimension wahrgenommen. 

 Evidenzbasiertes Lernen und Lehren, wie es im EUA-Bericht beschrieben wird, umfasst mehrere Schritte: (1) Entscheidung über die zu behandelnde Frage, (2) Sammlung und Analyse der Evidenz, (3) Design, Ziele und Bewertungsindikatoren, (4) Implementierung und Praxis, (5) Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage der Evidenz zur Verbesserung des Prozesses (Emplit & Zhang, 2020).

Eine allgemeine Aussage, die die gewünschten Kenntnisse, Fähigkeiten und Verhaltensweisen eines Absolventen eines Studiengangs (oder eines Kurses) beschreibt. Kompetenzen definieren im Allgemeinen die angewandten Fähigkeiten und das Wissen, die es den Menschen ermöglichen, im Beruf, in der Ausbildung und in anderen Lebenszusammenhängen erfolgreich zu sein (Gosselin, 2020).

Lernanalytik

Lernanalytisches Dashboard

 Es handelt sich um ein Werkzeug zur Bewertung, Interpretation und Analyse der von den Lernenden generierten Daten in der Online-Lernumgebung, um die Lern- und Lehrprozesse effizienter zu gestalten, indem die Lehrkraft die Lernenden rechtzeitig berät oder konsultiert, um ihren akademischen Erfolg zu verbessern. (Volungeviciene et al., 2021, 12). Es gibt vier Hauptkategorien von Learning Analytics: (1) deskriptiv (was ist passiert?); (2) prädiktiv (was wird als Nächstes passieren?); (3) diagnostisch (warum ist es passiert?); (4) präskriptiv (was tun, um sich zu verbessern).

 Learning Analytics Dashboards sind eine wichtige Teilmenge von Learning Analytics und beziehen sich auf die visuelle Darstellung der vom System automatisch generierten Daten. LADs sind Datenvisualisierungstools, die Informationen auf benutzerfreundliche Weise anzeigen und darstellen und "aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse auf einen Blick" bieten (Pokhrel & Awasthi, 2021:93).