Apport des Learning Analytics

National audienceLes Learning Analytics – ou analyse de l’apprentissage – constituent une discipline émergente à la confluence de l’informatique, des sciences de l’éducation et des mathématiques. Leur objet d’étude est la collecte, l’analyse et l’utilisation intelligentes de données produites par l’apprenant. Si les Learning Analytics puisent leurs techniques dans plusieurs communautés, elles constituent en tant que telles un phénomène assez récent apparu avec la généralisation du numérique éducatif et la disponibilité de données massives sur l’apprentissage. Cet article présente brièvement leurs objectifs et quelques exemples illustratifs de leurs apports potentiels à l’amélioration ou à la meilleure compréhension de l’apprentissage

Zwischen digitaler Unterstützung und gläsernen Studierenden: Begriffsbestimmung und Perspektiven der Praxis

Die Analyse von lerner- oder lernprozessbezogenen Daten gewinnt im Hochschulbereich immer mehr an Bedeutung. Die 'Learning Analytics' wurden bereits 2011 als eine der Schlüsseltechnologien für zukünftige Lehr- und Lernansätze identifiziert, sind aber in der pädagogischen Praxis noch nicht verankert. Datenanalysen wecken gleichermaßen Begeisterung wie Skepsis: Werden Studierende und Dozierende in Zukunft gläsern und auf die von Ihnen hinterlassenen Datenspuren reduziert? Oder ergeben sich durch die 'Learning Analytics' neue didaktische Wirkungsfelder zur Bereicherung der Hochschullehre? Der Beitrag führt zunächst grundlegend in das Thema ein. Anschließend folgen die Beschreibung bereits durchgeführter Workshops und die Reflexion über sie, welche die potenziellen Chancen und Risiken beim Einsatz der 'Learning Analytics' in der Hochschullehre aus unterschiedlichen (Fach-)Blickwinkeln thematisierten. Die seitens der Teilnehmenden in einem intensiven Austausch über den Einsatz von Datenanalysen in der Hochschullehre erarbeiteten Ergebnisse werden zusammengefasst, bevor abschließend ein kurzer Blick auf die mögliche zukünftige Entwicklung des Forschungs- und Praxisfelds der 'Learning Analytics' geworfen wird

Exploring Data Driven Youth Character Education Frameworks: A Systematic Literature Review on Learning Analytics Models and Participatory Design

Character development requires not only high-quality curriculums, but also educators who are able to adapt programs to learners’ needs and context and staff development strategies. Big data and learning analytics strategies may improve youth character development especially in developing countries facilitating educators’ development and practical wisdom, as well as curriculum implementation’s effectiveness in countries with less knowhow in the issue. This study presents a systematic mapping literature review on the models and methods of learning analytics applied in the improvement of youth character education. Based on the literature review results, the research provides insights for future research and implementation of character education programs, and proposes a revised participatory knowledge management data-driven procedure that may facilitate educators to identify and undertake the best character formation actions in specific situations

The Application Potential of Data Mining in Higher Education Management: A Case Study Based on German Universities

German universities are facing an intense, competitive environment caused by globalization, digitalization, and public sector reforms. The latter also gave the universities more decision-making autonomy, which goes hand in hand with more responsibilities, but also with the possibility of individualizing their strategy. This thesis examines how German universities can use Data Mining techniques to extract useful information from their available data resources to address these current challenges by supporting management decisions. The use of Data Mining methods in education is called Educational Data Mining. Research in this area has so far focused mainly on supporting students and lecturers. This thesis focuses on researching the benefits of Educational Data Mining for university management, which has been mentioned several times in various Educational Data Mining studies but has not been studied in detail so far. After discussing the most important challenges faced by German universities, their current tasks and objectives were examined. A framework model was then developed that illustrates how the results of two specific Data Mining projects can help universities tackle the challenges and accomplish their tasks. The selected Data Mining projects are dropout analysis and enrollment prediction because the student and applicant data are available to all the German universities. The proposed framework model was verified with two case studies in which the specified analyses were carried out at a German university of applied sciences. To build well-performing models, several Data Mining methods were used and compared. Subsequently, the results were discussed with representatives from the case university, and suggestions were made how the information generated could be included in the decisions of the university administration. It has been shown that German universities can use their data resources to support their management activities. An overview of this support was presented in the form of a framework model that is not only a first attempt to close the existing research gap in the field of EDM but should also mo-tivate university decision-makers to use their existing data resources. Therefore, the presented thesis can stimulate further research that combines the results of EDM projects with managerial decisions to increase the efficiency of educational institutions. In addition, university administrators can be inspired to use all available resources to ensure their long-term success

Action Research and Learning Analytics in Higher Education

Teaching is a dynamic activity. It can be very effective, if its impact is constantly monitored and adjusted to the demands of changing social contexts and needs of learners. This implies that teachers need to be aware about teaching and learning processes. Moreover, they should constantly question their didactical methods and the learning resources, which they provide to their students. They should reflect if their actions are suitable, and they should regulate their teaching, e.g., by updating learning materials based on new knowledge about learners, or by motivating learners to engage in further learning activities. In the last years, a rising interest in ‘learning analytics’ is observable. This interest is motivated by the availability of massive amounts of educational data. Also, the continuously increasing processing power, and a strong motivation for discovering new information from these pools of educational data, is pushing further developments within the learning analytics research field. Learning analytics could be a method for reflective teaching practice that enables and guides teachers to investigate and evaluate their work in future learning scenarios. However, this potentially positive impact has not yet been sufficiently verified by learning analytics research. Another method that pursues these goals is ‘action research’. Learning analytics promises to initiate action research processes because it facilitates awareness, reflection and regulation of teaching activities analogous to action research. Therefore, this thesis joins both concepts, in order to improve the design of learning analytics tools. Central research question of this thesis are: What are the dimensions of learning analytics in relation to action research, which need to be considered when designing a learning analytics tool? How does a learning analytics dashboard impact the teachers of technology-enhanced university lectures regarding ‘awareness’, ‘reflection’ and ‘action’? Does it initiate action research? Which are central requirements for a learning analytics tool, which pursues such effects? This project followed design-based research principles, in order to answer these research questions. The main contributions are: a theoretical reference model that connects action research and learning analytics, the conceptualization and implementation of a learning analytics tool, a requirements catalogue for useful and usable learning analytics design based on evaluations, a tested procedure for impact analysis, and guidelines for the introduction of learning analytics into higher education.Lehre ist eine dynamische Tätigkeit. Sie kann sehr effektiv sein, wenn ihr Einfluss konstant gemessen sowie an die sich verändernden Anforderungen und sozialen Kontexte der Lerner angepasst wird. Dies bedeutet indirekt, dass Lehrende sich über Lehr- und Lernprozesse bewusst sein müssen. Darüber hinaus sollten sie ihre didaktischen Methoden und die den Studierenden zur Verfügung gestellten Lernmaterialien kontinuierlich hinterfragen. Sie sollten darüber reflektieren, ob ihre Aktivitäten angemessen sind und gegebenenfalls regulierend in die Lehre eingreifen, z.B. indem sie Lernmaterialien gemäß ihres neu gewonnen Wissens über Lernende aktualisieren oder die Lernenden zu weiteren Lernaktivitäten animieren. In den letzten Jahren ist zu beobachten, dass das Interesse an ‚Learning Analytics’ zunimmt. Motiviert wird dies häufig durch die Verfügbarkeit der großen Datenmengen aus dem Bildungsbereich. Zudem wird dieser Forschungsbereich durch kontinuierlich besser werdende Verarbeitungsmöglichkeiten und die starke Motivation, neue Informationen aus den Datenmengen abzuleiten, vorangetrieben. Learning Analytics könnte eine Methode für reflektierendes Lehren sein, welche es Lehrenden ermöglicht, ihre Arbeit zu untersuchen und zu evaluieren. Jedoch wurde dieser potentiell positive Einfluss bisher noch nicht ausreichend durch Learning-Analytics-Forschung nachgewiesen. Eine weitere Methodik, die sich diese Ziele setzt, ist die ‚Aktionsforschung’. Learning Analytics verspricht, Aktionsforschung zu initiieren, weil es Bewusstsein, Reflektion und die Regulation von Lehraktivitäten analog zu Aktionsforschung fördert. Vor diesem Hintergrund, vereint diese Doktorarbeit beide Konzepte, um die Gestaltung von Learning-Analytics-Werkzeugen zu verbessern. Zentrale Fragestellungen dieser Dissertation sind: Welche Learning-Analytics-Dimensionen gibt es in Bezug auf Aktionsforschung, die bei der Gestaltung eines Learning-Analytics-Werkzeugs in Betracht gezogen werden sollten? Welchen Einfluss hat ein Learning-Analytics-Dashboard auf Lehrende technologie-gestützter Universitätslehrveranstaltungen in Bezug auf ‚Bewusstsein’, ‚Reflektion’ und ‚Aktion’? Initiiert es Aktionsforschung? Welche sind die wichtigsten Anforderungen an ein Learning-Analytics-Werkzeug, welches solch eine Wirkung haben soll? Die Doktorarbeit folgte ‚Design-based Research’-Prinzipien, um diese Forschungsfragen zu beantworten. Wesentlichen Forschungsbeiträge sind: ein theoretisches, Aktionsforschung mit Learning Analytics verknüpfendes Referenzmodell, die Konzeption und Implementierung eines Learning-Analytics-Werkzeugs, ein Anforderungskatalog bezüglich nützlicher und benutzbarer Learning-Analytics-Designs basierend auf Evaluationen, eine getestete Vorgehensweise zur Evaluation des Einflusses von Learning Analytics sowie Empfehlungen für die Einführung von Learning Analytics in die Hochschullehre