Educational Service Improvement Cycle

Die starke Verbreitung von Begriffen wie E-, M- oder Blended Learning zeigt bereits, dass die Dienstleistung Lehre zunehmend stärker durch Webtechnologien unterstützt wird. Ein Großteil der Nutzungsprozesse solcher Lernservices bleibt für die Lehrenden jedoch verborgen. Vor dem Hintergrund der Service- Dominant Logic fehlt damit ein wesentlicher Einblick in die gemeinsame Wertschöpfung zwischen Lehrenden und Lernenden. Die Learning Analytics könnte Methoden bereitstellen, welche eine kontinuierliche Entwicklung webbasierter Lernservices durch die Aufdeckung von Nutzungsdaten ermöglicht. Eine systematische Literaturrecherche legt jedoch dar, dass bislang kein geeignetes oder ausreichend konkretisiertes Vorgehen existiert, welches Lehrende beim Einsatz solcher Methoden unterstützt. Ziel dieser gestaltungsorientierten Arbeit ist daher die systematische Entwicklung eines Vorgehensmodells, dem "Educational Service Improvement Cycle (ESIC)". Dafür werden vier Gestaltungsparameter aus der Literaturrecherche abgeleite . Die iterative Entwicklung des Vorgehensmodells findet anhand zweier Lernszenarien aus der Entrepreneurship Education statt. Der ESIC besteht aus sechs Schritten, welche die systematische Analyse von Nutzungsprozessen ermöglichen. Das Vorgehen konkretisiert diese Schritte durch Empfehlungen von Methoden, einem Rollenkonzept und einer umfassenden Übersicht zu möglichen Indikatoren für die Analyse von Lernservices. Die Evaluation erfolgt ex ante durch die iterative Erstellung anhand der Fallstudien Net Economy und BWL@VetMed. In einer ex post Evaluation verwenden Studierende das Vorgehen zur Gestaltung eines Dashboards für die Weiterbildung von Gründern. Schließlich bestätigen auch Experteninterviews die wahrgenommene Nützlichkeit und Einfachheit des Vorgehens.Terms like e-, m- or Blended Learning show, currently many educational services are supported by web technologies. Within such services predominant parts of learner’s usage processes are hidden from the educator’s perception. In front of a service-dominant logic understanding usage processes is essential to comprehend the value-co-creation of educators and learners. Learning analytics may hold methods to enable a continual improvement process by collecting and analyzing usage data. A systematic literature review reveals that neither educational service nor learning analytics literature present a suitable or adequately specified procedural model for this purpose. Following a design science research approach this dissertation introduces a new procedural model to systematically improve educational services. It is called ’Educational Service Improvement Cycle (ESIC)’. Design parameters are derived from the literature review. As part of an iterative design process two learning scenarios from higher education are used to develop the procedural model. The ESIC consists of six activities, which enable a systematic analysis of usage processes. Recommended methods, a role concept and a broad overview on possible indicators are presented to clarify the ESIC. Besides their demonstrative purposes both learning scenarios are also part of an ex ante evaluation. The ex post evaluation contains another single case study, where students make use of the ESIC and create a learning analytics dashboard for advanced training of entrepreneurs. Additional interviews with experts of the field also indicate its perceived usefulness and ease-of-use

Der Qualitätspakt E-Learning im Hochschulpakt 2020

Der vorliegende Tagungsband beinhaltet die Artikel zu den Vorträgen auf der GML² 2014 und eine Sammlung der zu der Tagung eingereichten Abstracts. Wir danken allen Referierenden für ihre anregenden Vorträge auf der Tagung und ihre Artikel für den Tagungsband, allen Vortragenden in den Workshops der Pre- Conference für ihre Beiträge und allen Einreichenden für das Zur-Verfügung- Stellen ihrer Abstracts für den Tagungsband

Digitalisation of higher education. A critical analysis of learning analytics architectures using the example of dashboards

Im Rekurs auf gouvernementalitätstheoretische Perspektiven ergründet der Beitrag, welche neuen Formate der Selbst- und Fremdführung durch Learning-Analytics-Architekturen an Universitäten entstehen. Wir arbeiten heraus, dass Dashboards Schnittstellen zu Verdatungsregimen sind, in denen die von den Lernsubjekten hinterlassenen digitalen Spuren in Echtzeit zu Profiling-, Prognose- und Vergleichszwecken verarbeitet und präsentiert werden. Unsere These ist, dass sich im Kontext der digitalen Hochschulbildung neuartige Verflechtungen zwischen Fremd- und Selbstregierungspraktiken herausbilden, die sich durch besondere Formen des Ineinandergreifens von Außenlenkung und freiwilliger, selbstnormalisierender Innenlenkung von den Machtpraktiken in analogen Kontexten unterscheiden. (DIPF/Orig.)Leaning on theories of governmentality, the article explores which new formats of self-governing and being-governed are emerging at universities due to the implementation of learning analytics architectures. We carve out how dashboards function as interfaces with regimes of datafication, in which the digital traces left by the learning subjects are processed and presented in real time for the purposes of profiling, forecasting and comparison. We maintain that in the context of digital higher education, new interdependencies develop between practices of external government and self-government. The specific forms of interlocking external control and voluntary, self-normalising, internal control found here differ from the enactments of power in analogue contexts. (DIPF/Orig.

Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt in hochschuldidaktischen Kontexten wachsendes Interesse. Durch individualisierte Lernwege ergeben sich für Studierende und Dozierende neue Lern-Lehr-Möglichkeiten. Der Band befasst sich jedoch auch mit den daraus resultierenden Gefahren: Es sind Demarkationslinien zu ziehen, wenn es um Datenschutz oder ethische Bedenken geht. Die Autor*innen des Bandes nehmen verschiedene Sichtweisen ein, um eine multidisziplinäre Betrachtung der neuen Problemstellungen, die die Anwendung von KI im Hochschulkontext mit sich bringt, zu ermöglichen. (DIPF/Orig.)Higher education teaching contexts are becoming increasingly interested in the use of artificial intelligence. Individualized learning paths give students and lecturers new opportunities for learning and teaching. The volume, however, also covers the risks that follow: There must be clear boundaries when it comes to privacy or ethical issues. To enable a multidisciplinary view of the new issues raised by the application of AI in the university context, the volume\u27s authors adopt various vantage points. (Editors

Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt in hochschuldidaktischen Kontexten wachsendes Interesse. Durch individualisierte Lernwege ergeben sich für Studierende und Dozierende neue Lern-Lehr-Möglichkeiten. Der Band befasst sich jedoch auch mit den daraus resultierenden Gefahren: Es sind Demarkationslinien zu ziehen, wenn es um Datenschutz oder ethische Bedenken geht. Die Autor*innen des Bandes nehmen verschiedene Sichtweisen ein, um eine multidisziplinäre Betrachtung der neuen Problemstellungen, die die Anwendung von KI im Hochschulkontext mit sich bringt, zu ermöglichen

Hochschulbildung der Zukunft

ISSN 2219-699

Ein Ansatz zu anwendungsorientierten Web Analytics für Learning Analytics im Bildungsbereich

Durch die zunehmende Verbreitung digitaler Medien im Alltag und in der Lehre verändert sich die Art der Interaktionen in Lehr-Lern-Situationen. Deshalb wird eine neue Art der Analyse benötigt, die in der Lage ist die neue Situation abzubilden. Dieser Herausforderung wird durch die Entwicklung der Learning Analytics begegnet. Sie nutzt die Möglichkeiten digitaler Lernumgebungen Daten zu sammeln und zu analysieren, die bei der Interaktion entstehen. Aus den Analysen der Daten können Einblicke in das Lernerlebnis gewonnen werden, die es Lernenden und Lehrkräften erlauben das Lernerlebnis zu verbessern. In dieser Arbeit wird untersucht, auf welche Art Google Analytics, eine etablierte Web Analytics-Lösung, verwendet werden kann, um Learning Analytics durchzuführen. Die Learning Analytics-Lösung wird hier für die Webseite „Rockstartit.com“ entwickelt. Auf der Webseite können Lernende in verschiedenen Kursen einen interdisziplinären Einblick in die Informatik bekommen. Da die Kurse mit einem Computer bearbeitet werden, bietet es sich an Learning Analytics zu verwenden, um das Lernerlebnis zu optimieren. Es konnte in dieser Arbeit gezeigt werden, dass es möglich ist, mithilfe von Google Analytics Einsichten über die Kurse zu gewinnen, die es ermöglichen, die Kurse zu optimieren und das Lernerlebnis zu verbessern. Zusätzlich wurden Handlungsempfehlungen für Lehrkräfte entwickelt, die genutzt werden können, um eigene Beobachtungen aus einer Learning Analytics-Analyse zu interpretieren und eine Lerneinheit anhand der Empfehlungen anzupassen

Ich sehe was, was du auch siehst. Über die Möglichkeiten von Augmented und Virtual Reality für die digitale Beteiligung von Bürger:innen in der Bau- und Stadtplanung

Digital Government eröffnet Möglichkeiten, Verwaltungs- und Regierungsprozesse kritisch zu reflektieren und sie entsprechend neu zu denken. Oblagen Bürgerbeteiligungsprozesse in der Vergangenheit zahlreichen Hürden, bietet die e‑Partizipation Möglichkeiten, sie mit modernen Technologien zu verbinden, die eine niedrigschwellige Teilhabe ermöglichen. In dem Forschungsprojekt Take Part, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung, werden innovative Formen der Beteiligung von Bürger:innen in der Stadt- und Bauplanung mithilfe von Augmented und Virtual Reality (AR und VR) erforscht. Dabei geht es vor allem darum, neue Anreize zu schaffen, Bürger:innen zur Beteiligung zu motivieren und durch diese das Konfliktpotential um Bauprojekte zu reduzieren. Mithilfe der innerhalb von Take Part entwickelten App können Bürger:innen Bauvorhaben diskutieren, Feedback geben oder über sie abstimmen, während sie dabei den Beteiligungsgegenstand anschaulich in AR und VR präsentiert bekommen. Zugleich können auch Initiator:innen mithilfe eines Partizipationsökosystems die Beteiligung im jeweiligen Bauvorhaben konfigurieren, indem sie sowohl vorhandene Module kombinieren und konfigurieren, als auch passende Dienstleistungen, wie beispielsweise 3D-Modellierungen, einkaufen. In diesem Beitrag sollen die konkreten technologischen Entwicklungen (u. a. Outdoor-AR-Tracking und räumlich verankerte Diskussionen), sowie das Partizipationsökosystem (Dienstentwicklungs- und Ausführungsplattform) vorgestellt werden. Erstmalig soll so der entwickelte Prototyp umfassend dargestellt werden. Auf die Herausforderung, eine e‑Partizipations-App zu entwickeln, die die Möglichkeit bietet, verschiedene Interaktionskonzepte ineinander zu integrieren und gleichzeitig eine überzeugende User-Experience bietet, soll ebenfalls eingegangen werden. Anschließend wird das Potenzial einer solchen Lösung für die digitale Mitbestimmung in lokaler Verwaltung vor allem in Bezug auf gesteigerte Vorstellungskraft und Motivation zur Teilhabe für Nutzer:innen diskutiert und in den Kontext der Covid-19 Pandemie gesetzt