Einführung
Gemäß dem DigCompEdu Framework (Punie & Redecker, 2017) ist die Analyse von Lerndaten ein Teil der Bewertungskompetenz und bedeutet, digitale Dokumentationen über die Aktivitäten, Leistungen und Fortschritte der Lernenden zu generieren, auszuwählen, kritisch zu analysieren und zu interpretieren, um das Lehren und Lernen zu informieren.
Durch die Anwendung von Lernanalysen zur Untersuchung der Lerndaten können die Lehrkräfte den Lehrplan anpassen und auf die Bedürfnisse und Fähigkeiten der Lernenden eingehen. Analysen sind auch nützlich für Lehrende, um die Anpassung von Inhalten und Strategien während des Kurses entsprechend den Bedürfnissen der Schüler zu planen und ihren Lernprozess und ihre Interventionen persönlicher zu gestalten.
Lernanalysen liefern wertvolle Informationen und Erkenntnisse nicht nur für Lehrkräfte, sondern auch für Studierende. Sie schärfen das Bewusstsein für die kognitiven Fähigkeiten der Lernenden und ein stärkeres Gemeinschaftsgefühl (Trespalacios & Perkins, 2016), was das Engagement der Lernenden fördert. Wie Sclater et al. (2016) erwähnen, gibt es verschiedene Möglichkeiten, Lerndaten zu analysieren und zu interpretieren, z. B. die Entwicklung von Vorhersagemodellen (siehe konzeptionelle Einführung), die Analyse sozialer Netzwerke, die Interaktionsmuster in Diskussionsforen aufzeigt (Holmes et al., 2019), und die Personalisierung des Lernens, indem die Lernenden mit Empfehlungen und Hinweisen zu ihren Fortschritten auf ihrem Lernpfad begleitet werden.
Was den dritten Aspekt, die Personalisierung des Lernens, betrifft, so sind die Lösungen für das Lerndesign nicht für alle Studierenden einheitlich und sequenziell. Vielmehr konzentriert sich der Unterricht auf ein breites Thema, das viele verschiedene Ressourcen umfasst, und die Verhaltensmuster der Lernenden unterscheiden sich voneinander.
Wichtig! Im Interesse der Transparenz ist es wichtig, dass die Studierenden von der ersten Vorlesung an wissen, dass der Dozent Zugriff auf die Daten hat, die im Zusammenhang mit ihrem Engagement in der virtuellen Lernumgebung stehen, und diese überwachen kann. Es ist auch wichtig, sie darüber zu informieren, auf welche Daten zugegriffen wird, welche Daten analysiert werden, wofür sie verwendet werden und wie der Datenschutz gewährleistet wird.
Themen
2.1. Wie analysiert und interpretiert man die verfügbaren Daten über die Aktivitäten und Fortschritte der Lernenden, um das Engagement zu unterstützen?
2.2. Wie können datengestützte Lehr- und Lerninterventionen anhand von Berichten durchgeführt werden?
Ergebnisse
Nutzung digitaler Technologien, um den Lernenden gezieltes und zeitnahes Feedback zu geben.
Anpassung der Unterrichtsstrategien und gezielte Unterstützung auf der Grundlage der durch die eingesetzten digitalen Technologien gewonnenen Erkenntnisse.
Die Lernenden sollen in die Lage versetzt werden, die von den digitalen Technologien bereitgestellten Informationen zu verstehen und sie für die Entscheidungsfindung zu nutzen.
Erstellung, Auswahl, kritische Analyse und Interpretation digitaler Dokumentationen über die Aktivitäten, Leistungen und Fortschritte der Lernenden, um Informationen für das Lehren und Lernen zu erhalten.
Nutzung digitaler Technologien, um den Lernenden die Möglichkeit zu geben, ihren Lernprozess zu reflektieren und selbst einzuschätzen.
STRATEGIEN UND EMPFEHLUNGEN FÜR DIE ANALYSE UND INTERPRETATION VON LERNDATEN
Pädagogischer Aspekt von Sichtweise:
Überlegen und entscheiden Sie, welche Daten über das Verhalten, den Lernprozess und den Fortschritt der Lernenden für Sie wichtig sind, um sie zu analysieren;
Entscheiden Sie, welche Daten während des Semesters und welche am Ende des Semesters/Lernzeitraums ausgewertet werden sollen;
Informieren Sie die Studierenden darüber, welche Daten von Ihnen erzeugt, überwacht und analysiert werden und welche sie selbst analysieren können;
Analysieren Sie die Aktivitätsberichte der Lernenden, aus denen hervorgeht, wie oft jede Lernressource oder Aktivität von den Lernenden aufgerufen wurde. Dies kann helfen, die Lernstile der Lernenden und die bevorzugten Formate der Lernressourcen zu verstehen und zu lernen;
Überlegen Sie, welche Änderungen an Lerndesign, Lernmaterial, Aktivitäten, Aufgaben oder Bewertungsstrategien auf der Grundlage digitaler Daten vorgenommen werden sollten;
Geben Sie den Schülern Rückmeldung über ihre Lernfortschritte.
Technischer Punkt von Standpunkt:
Vorbereitung und Planung von Aktivitäten und Aufgaben, die zur Erhebung der gewünschten Daten beitragen;
Integrieren Sie VLE-gestützte oder externe digitale Werkzeuge, die die aktive Beteiligung der Lernenden fördern (z. B. Moodle Mind-map, Mentimeter, Padlet, Jamboard, Google Docs);
Verwenden Sie digitale Tools, um den Schülern mündliches oder schriftliches Feedback zu geben.