A first metadata schema for learning analytics research data management

Forschungsdaten bilden die Grundlage für wissenschaftliches Arbeiten und um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Learning Analytics ist die Wissenschaft zur Verbesserung des Lernens in verschiedenen Bereichen des Bildungssektors, doch obwohl die Datenerhebung zum größten Teil mittels computer-gestützter Verfahren durchgeführt wird, besitzt die Disziplin zum jetzigen Zeitpunkt noch keine Forschungsdatenmanagementkultur oder -konzepte. Wie jede Forschungsdisziplin hat Learning Analytics ihre Eigenheiten, die für die Erstellung von Forschungsdatenmanagementkonzepten, insbesondere für die Generalisierung von Daten und die Modellierung eines Metadatenmodells, wichtig sind. Die folgende Arbeit präsentiert Ergebnisse einer Anforderungsanalyse für Learning Analytics, um relevante Elemente für ein Metadatenschema zu identifizieren. Zur Erreichung dieses Ziels führten wir zunächst eine Literaturrecherche durch, gefolgt von einer Untersuchung unserer eigenen Forschung an Softwareumgebungen zur Evaluierung von kollaborativen Programmierszenarien an zwei Hochschulstandorten. Aus den Ergebnissen lassen sich ein disziplinspezifischer wissenschaftlicher Workflow sowie ein fachspezifisches Objektmodell ableiten, das alle erforderlichen Merkmale für die Entwicklung eines für Learning Analytics spezifischen Metadatenmodells für die Nutzung von Datenbeständen aufzeigt.In most cases, research data builds the ground for scientific work and to gain new knowledge. Learning analytics is the science to improve learning in different fields of the educational sector. Even though it is a data-driven science, there is no research data management culture or concepts yet. As every research discipline, learning analytics has its own characteristics, which are important for the creation of research data management concepts, in particular for generalization of data and modeling of a metadata model. The following work presents our results of a requirements analysis for learning analytics, in order to identify relevant elements for a metadata schema. To reach this goal, we conducted a literature survey followed by an analysis of our own research about frameworks for evaluation of collaborative programming scenarios from two universities. With these results, we present a discipline-specific scientific workflow, as well as a subject-specific object model, which lists all required characteristics for the development of a learning analytics specific metadata model for data repository usage