| Kommentar |
MOOCs wie bspw. Coursera und Udacity wurden nicht etwa von Pädagogen, sondern von Machine-Learning-Gurus wie Andrew Ng und Sebastian Thrun gegründet. Warum eigentlich? Möglicherweise, dass der Erfolg eines MOOCs nicht nur von lernpsychologischem Fragestellungen abhängt, sondern auch von Problemstellungen des maschinellen Lernens (Machine Learning). Diese beiden Themen konvergieren in der Disziplin Learning Analytics: Bei Learning Analytics handelt es sich um Methoden zur systematischen Datenerhebung und -auswertung beim E-Learning mit dem Ziel, Dozenten und Studenten beim Lehr- und Lernprozess zu unterstützen.
In diesem Proseminar für Bachelor-Studenten werden die Themen Learning Analytics beim E-Learning aus der Perspektive mehrerer Disziplinen behandelt. Der Fokus liegt auf Studierenden der Informatik-Studiengänge, aber auch Interessierte aus Pädagogik und Psychologie sind willkommen (grundlegende Kenntnisse in quantitativen Analyseverfahren vorausgesetzt).
Das Proseminar wird durchgeführt von Dr. phil Ulrich Wechselberger und Dr. rer. nat Jérôme Kunegis. Die Veranstaltung wird in deutscher Sprache gehalten und findet im Wintersemester 2015/2016 statt. Die Einführungsveranstaltung wird voraussichtlich in der ersten Vorlesungswoche im Oktober stattfinden. |
| Literatur |
- Gross, S, et al. (2012): "Feedback provision strategies in intelligent tutoring systems based on clustered solution spaces." DeLFI 2012: Die 10. e-Learning Fachtagung Informatik (2012).
- Medina, R. D., Gómez-Pérez, D., Nieto-Reyes, A., and Santos, C. B (2013): “A method to form learners groups in computer-supported collaborative learning systems”. In Proceedings of the First International Conference on Technological Ecosystem for Enhancing Multiculturality (TEEM '13), Francisco José García-Peñalvo (Ed.). ACM, New York, NY, USA, 261-266. DOI=10.1145/2536536.2536576 http://doi.acm.org/10.1145/2536536.2536576
- Narciss, S. (2008): “Feedback Strategies for Interactive Learning Tasks”. Chapter 11 in J. M. Spector, M. D. Merrill, J. Van Merrienboer and M. P. Driscoll (Eds.): Handbook of Research on Educational Communications and Technology, 3rd Edition. Taylor & Francis Group, NY: New York.
- Tempelaar, D. T., Rienties, B., and Giesbers, B. (2014): “Computer Assisted, Formative Assessment and Dispositional Learning Analytics in Learning Mathematics and Statistics.” In M. Kalz and E. Ras (Eds.), Computer Assisted Assessment. Research into E-Assessment, pp. 67-78. Berlin, Springer: Communications in Computer and Information Science, Volume 439. DOI: 10.1007/978-3-319-08657- 6_7
- Tempelaar, D. T., Rienties, B., and Giesbers, B. (2015): “In search for the most informative data for feedback generation: Learning analytics in a data-rich context.” Computers in Human Behavior, 47, 157-167. Special Issue Learning Analytics. DOI: 10.1016/j.chb.2014.05.038.
- VanLehn, K. (2011): “The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems”, Educational Psychologist, 46:4, 197-221.
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