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

Collaborative work as a didactic strategy for teaching/learning programming: a systematic literature review

La incorporación del trabajo colaborativo en cursos de programación ha sido identificada como una estrategia potencial que podría maximizar la participación de los estudiantes y tener un impacto positivo en el aprendizaje. En las fuentes consultadas no se ha encontrado un estudio dirigido a recopilar y analizar los resultados de investigación sobre este tema utilizando un método sistemático. Para tratar de llenar este vacío, se realizó una revisión sistemática de literatura con el objetivo de resumir los estudios sobre el uso del trabajo colaborativo como estrategia didáctica para la enseñanza/aprendizaje de la programación. Inicialmente, mediante la búsqueda en cuatro bases de datos de publicaciones científicas, se obtuvieron 95 estudios publicados en los últimos cinco años. Luego de un cuidadoso análisis de cada uno de ellos, se verifica que 40 coinciden con los requerimientos de la revisión, análisis que dio como resultado la síntesis de once Técnicas de Aprendizaje Colaborativo (TAC) que llevan a la práctica la estrategia, que a su vez agrupan a 19 denominaciones comunes de estrategias encontradas en los documentos, es decir, las estrategias o técnicas colaborativas asociadas a cada estudio. La revisión arrojó también una cantidad importante de aportes de la comunidad investigadora que sientan una base importante para trabajos futuros, dejando en claro que el trabajo colaborativo se consolida cada vez más como una estrategia didáctica válida y pertinente, no solo en la enseñanza/aprendizaje de la programación, sino también en otras áreas del conocimiento incluyendo las ciencias de la computación.The incorporation of Collaborative Work into programming courses has been identified as a potential strategy that could maximize student participation and have a positive impact on learning. In the consulted sources, no study has been found to collect and analyze the results of research on this subject using a systematic method. To try to fill this gap, a systematic literature review was conducted with the aim of summarizing the studies on the use of Collaborative Work as a didactic strategy for teaching/learning programming. Initially, through a search in four (4) databases of scientific publications, 95 studies published in the last five (5) years were obtained. After careful analysis of each one of them, only 40 were found to meet the review requirements. This analysis resulted in the synthesis of eleven (11) Collaborative Learning Techniques (CLT) that implement such strategy. Subsequently, they were grouped into 19 common names of strategies found in the documents, i.e. the collaborative strategies or techniques associated with each study. The review also showed a significant amount of contributions from the research community that constitute an important basis for future work. This demonstrates that Collaborative Work is increasingly consolidated as a valid and relevant didactic strategy, not only in programming teaching/learning, but also in other areas of knowledge including computer science