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

Feedback-Proxys zur Digitalisierung von Classroom Response Systemen

Die Arbeit entwickelt ein neues Design Pattern des Technology Enhanced Learning, mit dem Lerner und Dozenten Feedback in großen Lehrveranstaltungen kommunizieren können. Dieses Entwurfsmuster wird dazu verwendet, eine neue, dritte Generation von Classroom Response Systemen abzuleiten, die in der Lage sind, Feedback nicht mehr nur zum Dozenten, sondern auch zwischen den Lernern, vom Lerner zum Dozenten oder vom Lerner hin zum Auditorium zu vermitteln. Weil Feedback zwischen Lernern und Dozenten über ein technisches System geleitet wird, erhält das Entwurfsmuster den Namen „Feedback-Proxy“.This thesis focuses on these two drawbacks and creates a new Technology Enhanced Learning Pattern so teachers and students can communicate feedback. This design pattern is further used to imply a new, third generation of Classroom Response Systems, that are able to transport feedback not only from learners to teachers but also from students to the audience. Therefore, a technical system has been created that acts like a proxy server in forwarding feedback from learners to teachers or other learners, hence the name “Feedback-Proxy”

eCollaboration in der Hochschullehre: Bewertung mittels Learning Analytics

Wissen bekommt in unserer Gesellschaft eine immer stärkere Bedeutung und stellt Individuen und Organisationen vor verschiedenste Herausforderungen. Der gesamtwirtschaftliche Anteil materieller Güter wird gegenüber wissensintensiven Dienstleistungen zurückgehen, d.h. es bedarf zukünftig immer stärker gut aus- und weitergebildeter Experten, die miteinander die Innovationskraft von Organisationen steigern und kundenspezifische Lösungen entwickeln. Ausgehend von den für Experten benötigten Kompetenzen sogenannter Wissensarbeiter fokussiert diese Arbeit die Begleitung und Bewertung von kollaborativer Teamarbeit. Als Forschungsobjekt dienen Virtual Collaborative Learning-Veranstaltungen, in denen die zukünftigen Experten als Lernende teilnehmen. Sie werden in virtuellen Klassenräumen von Lernbegleitern beobachtet und bewertet, um sie bei der Entwicklung neuer Kompetenzen zu unterstützen und so die Erreichung der Lernziele zu gewährleisten. Da die Lernbegleitung bislang manuell durchgeführt wird, ist eine zeitnahe Beurteilung und Intervention nicht möglich. Mit Learning Analytics sollen Lösungen vorgeschlagen werden, die die Lernbegleiter in ihrer Arbeit unterstützen und den Aufwand reduzieren. Hierzu thematisiert diese Dissertation in sechs kumulativen Beiträgen, wie die zugrundeliegenden Daten verfügbar gemacht werden können und welche Beobachtungen anhand welcher Kriterien mittels ausgewählter Methoden der Learning Analytics durchgeführt werden sollten. Im Rahmen des Design Science Paradigmas werden verschiedene qualitative und quantitative Forschungsmethoden zur Datenerhebung und -auswertung angewendet. Im Ergebnis entsteht ein beispielhafter Katalog von Learning Analytics Methoden, die sich auf spezifische Erkenntnisziele der Beobachtungen von kollaborativer Gruppenarbeit beziehen. Ebenso wird der Einsatz einer ausgewählten Methode evaluiert. Die gewonnenen Erkenntnisse können zukünftig auf vergleichbare kollaborative Lehrangebote in der Ausbildung von Wissensarbeitern, aber auch zur Analyse und Unterstützung der virtuellen Zusammenarbeit im geschäftlichen Umfeld transferiert werden

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

DataPolitics

In our interaction with digital systems, we produce a great deal of data every day, which can be used for economic purposes as well as for political purposes. While democratic systems in Europe are looking for ways to deal with these personal traces as securely, anonymously and effectively as possible, data can also be used for political and social control, of which China is an example. This anthology contains contributions on current questions about opportunities and dangers of the political use of data. The contributions cover data-driven campaigning, the "naturalisation" of personal data production, the democratisation of digital control, data activism and digital citizenship, as well as digital literacy and the responsible use of educational data

Konzeption und Untersuchung eines technologiegestützten Selbstcoachings als Intervention zur Förderung von ergebnisorientierter Selbstreflexion bei Studierenden am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

In einer dynamischen Arbeitswelt voller Möglichkeiten und Herausforderungen wächst der Unterstützungsbedarf bei der Bewältigung komplexer Probleme und bei der Entscheidungsfindung. Es gibt viele Wege um mit Herausforderungen umzugehen, dennoch kann die Komplexität von Herausforderungen zur Überforderung führen. Zudem sind Entscheidungen oftmals unter Zeitdruck zu fällen. Diese in der Arbeitswelt verbreiteten Bedingungen finden sich in ähnlicher Weise bereits im Studium. So ist es ratsam, möglichst früh den geeigneten Umgang mit Herausforderungen zu erlernen. Selbstreflexion ‒ angeregt durch Selbstcoaching ‒ kann ein möglicher Weg sein, die Herausforderungen zu bewältigen. Technologiegestütztes Selbstcoaching bietet zudem besondere Möglichkeiten zur Einbeziehung der Zielgruppe „Studierende“. In der hiermit vorgelegten Arbeit geht es um die Frage ob und wie eine ergebnisorientierte Selbstreflexion bei Studierenden am KIT durch ein technologiegestütztes Selbstcoaching gefördert werden kann. Die Kernfrage der Untersuchung lautet dementsprechend: Kann ergebnisorientierte Selbstreflexion durch technologiegestütztes Selbstcoaching (mittels einer Selbstcoaching-App) gefördert werden? Die Konzeption des Selbstcoachings und der zu implementierenden App basiert auf aktuellen Studien zu technologiegestütztem Selbstcoaching, E-Coaching und Tools in diesem Bereich. Das verwendete Selbstcoaching-Konzept orientiert sich an dem Vorgehen der „Karlsruher Schule“ (vgl. Berninger-Schäfer 2011, S. 84). Der Untersuchungsaufbau für die Haupthypothese folgt einem Prä-Post-Warte-Kontrollgruppendesign, um die Wirkung des technologiegestützten Selbstcoachings auf die individuelle ergebnisorientierte Selbstreflexion zu erfassen. Die Probandengruppe bestand aus 70 Personen wovon 34 der Interventionsgruppe (IG) und 36 der Kontrollgruppe (KG) zugehörig waren. Die Auswertung zeigt signifikante Ergebnisse bezüglich der ergebnisorientierten Selbstreflexion der Studierenden. Insgesamt konnte die Haupthypothese der Untersuchung bestätigt und technologiegestütztes Selbstcoaching professionell konzipiert und wissenschaftlich fundiert werden. Damit leistet die vorliegende Arbeit einen Beitrag zur Professionalisierung im Coaching bezogen auf Selbstcoaching und technologiegestütztes Selbstcoaching

Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Universität Ilmenau, 09. - 11. März 2016; Band I

Übersicht der Teilkonferenzen Band I: • 11. Konferenz Mobilität und Digitalisierung (MMS 2016) • Automated Process und Service Management • Business Intelligence, Analytics und Big Data • Computational Mobility, Transportation and Logistics • CSCW & Social Computing • Cyber-Physische Systeme und digitale Wertschöpfungsnetzwerke • Digitalisierung und Privacy • e-Commerce und e-Business • E-Government – Informations- und Kommunikationstechnologien im öffentlichen Sektor • E-Learning und Lern-Service-Engineering – Entwicklung, Einsatz und Evaluation technikgestützter Lehr-/Lernprozess