Learning Analytics: Challenges and Future Research Directions

In recent years, learning analytics (LA) has attracted a great deal of attention in technology-enhanced learning (TEL) research as practitioners, institutions, and researchers are increasingly seeing the potential that LA has to shape the future TEL landscape. Generally, LA deals with the development of methods that harness educational data sets to support the learning process. This paper provides a foundation for future research in LA. It provides a systematic overview on this emerging field and its key concepts through a reference model for LA based on four dimensions, namely data, environments, context (what?), stakeholders (who?), objectives (why?), and methods (how?). It further identifies various challenges and research opportunities in the area of LA in relation to each dimension.

Generisches Framework Studi-App

Mit der Idee eines generischen, an vielfältige Hochschulanforderungen anpassbaren Studierenden-App-Frameworks haben sich innerhalb des Arbeitskreises Web der ZKI ca. 30 Hochschulen zu einem Entwicklungsverbund zusammengefunden. Ziel ist es, an den beteiligten Einrichtungen eine umfassende Zusammenstellung aller elektronischen Studienservices zu evaluieren, übergreifende Daten- und Metadatenmodelle für die Beschreibung dieser Dienste zu erstellen und Schnittstellen zu den gängigen Campusmanagementsystemen sowie zu Infrastrukturen der elektronischen Lehre (LMS, Druckdienste, elektronischen Katalogen usw.) zu entwickeln. In einem abschließenden Schritt werden auf dieser Middleware aufsetzende Studienmanagement-Apps für Studierende erstellt, die die verschiedenen Daten- und Kommunikationsströme der standardisierten Dienste und Kommunikationskanäle bündeln und in eine für den Studierenden leicht zu durchschauende, navigationsfreundliche Aufbereitung kanalisiert. Mit der Konzeption eines dezentralen, über eine Vielzahl von Hochschulen verteilten Entwicklungsprojektes unter einer zentralen Projektleitung wird sichergestellt, dass redundante Entwicklungen vermieden, bundesweit standardisierte Serviceangebote angeboten und Wissenstransferprozesse zwischen einer Vielzahl von Hochschulen zur Nutzung mobiler Devices (Smartphones, Tablets und entsprechende Apps) angeregt werden können. Die Unterstützung der Realisierung klarer Schnittstellenspezifikationen zu Campusmanagementsystemen durch deren Anbieter kann durch diese breite Interessensgemeinschaft ebenfalls gestärkt werden. Weiterhin zentraler Planungsinhalt ist ein Angebot für den App-Nutzer zum Aufbau eines datenschutzrechtlich integeren, persönlichen E-Portfolios. Details finden sich im Kapitel Projektziele weiter unten.

Konzeption eines proaktiven Risikomanagements in Logistiknetzwerken

Logistiknetzwerke von Unternehmen wachsen sehr schnell und werden immer komplexer. Unternehmen wissen oft nicht, von welchen anderen Unternehmen sie abhängig sind und welche geschäftskritischen Risiken sich daraus für sie ergeben. Aus diesem Grund wird in diesem Artikel ein Konzept eines proaktiven Ri-sikomanagements in Logistiknetzwerken vorgestellt. Das Konzept basiert auf der Big Data Technologie und verwendet zur Identifikation von Risiken und zum Aufbau eines Logistiknetzwerkes neben internen Unternehmensdaten auch externe Daten, z. B. Social Media Plattformen oder andere Datenportale. Diese Daten werden ausgewertet und mit Risiken behaftete Beziehungen werden dem Bediener grafisch angezeigt. Zusätzlich dazu kann das System dem Benutzer mögliche Alternativen zur Vermeidung dieser Risiken aufzeigen und somit zur Entscheidungsunterstützung genutzt werden.

FiFi – Robuste Personenerkennung gestengesteuerter Fahrzeuge in der Intralogistik

Die Steuerung des Fahrerlosen Transportfahrzeuges „FiFi“ erfolgt berührungslos durch Gesten- und Personenerkennung basierend auf 3D-Daten der Umgebung. Die genutzten Verfahren zur Personenerkennung führen in einigen Fällen zur Falsch-Erkennung von Personen in Objekten. Das Paper beschreibt die Ursachen der Fehlerkennung und stellt die umgesetzten Lösungsansätze zur Vermeidung vor. Experimente bestätigen, dass die entwickelten Verfahren die Robustheit des Systems erhöhen.

(Lifelong) learning in your pocket?

Der Beitrag fokussiert die Entwicklung, den Einsatz und die Nutzung von innovativen Technologien zur Unterstützung von Bildungsszenarien in Schule, Hochschule und Weiterbildung. Ausgehend von den verschiedenen Phasen des Corporate Learning, Social Learning, Mobile Learning und Intelligent Learning wird in einem ersten Abschnitt das Nutzungsverhalten von Technologien durch Kinder, Jugendliche und (junge) Erwachsene in Schule, Studium und Lehre betrachtet. Es folgt die Darstellung technologischer Entwicklungen auf Basis des Technology Life Cycle und die Konsequenzen von unterschiedlichen Entwicklungszuständen und Reifegraden von Technologien wie Content Learning Management, sozialen Netzwerken, mobilen Endgeräten, multidimensionalen und -modalen Räumen bis hin zu Anwendungen augmentierter Realität und des Internets der Dinge, Dienste und Daten für den Einsatz und die Nutzung in Bildungsszenarien. Nach der Darstellung von Anforderungen an digitale Technologien hinsichtlich Inhalte, Didaktik und Methodik wie etwa hinsichtlich der Erstellung von Inhalten, deren Wiederverwendung, Digitalisierung und Auffindbarkeit sowie Standards werden methodische Hinweise zur Nutzung digitaler Technologien zur Interaktion von Lernenden, von Lehrenden, sozialer Interaktion, kollaborativem Autorieren, Kommentierung, Evaluation und Begutachtung gegeben. Abschließend werden - differenziert für Schule und Hochschule - Erkenntnisse zu Rahmenbedingungen, Einflussgrößen, hemmenden und fördernden Faktoren sowie Herausförderungen bei der Einführung und nachhaltigen Implementation digitaler Technologien im schulischen Unterricht, in Lehre, Studium und Weiterbildung im Überblick zusammengefasst.

Social-Software-Portfolios im Einsatz

Die Dissertationsschrift widmet sich der Erforschung des Online-Lernens mittels Weblogs unter Anwendung der E-Portfolio Methode als einer seit mehreren Jahren verstärkt aufkommenden Lern- und Präsentationsform im Bildungskontext. Über mehrere Lehrveranstaltungen des Studiengangs "Angewandte Medien- und Kommunikationswissenschaft" an der Technischen Universität Ilmenau hinweg wurden drei Fallstudien gebildet. Innerhalb dieser wurde das Führen von eigenen E-Portfolio Blogs durch Studierende über einen Zeitraum von etwa drei Jahren evaluiert. Als Evaluationsziel wurde anhand spezifischer Fragestellungen ermittelt, wie das damit einhergehende selbstgesteuert-konnektive Lernen zu entsprechendem Erfolg führen kann. Hierbei wurde insbesondere die Teildimension Medienkompetenz im Spannungsfeld von Lernaktivität, Wissenserwerb und Informations-/Wissensmanagement betrachtet sowie weitere intervenierende Variablen, wie zum Beispiel Aufwand oder Akzeptanz, berücksichtigt. Inhaltlich wurden zunächst begriffliche Grundlagen dargestellt, die Nutzung von E-Portfolios in Theorie und Praxis beschrieben, Medienkompetenz-Ansätze detailliert aufgezeigt sowie in den Kontext von E-Portfolios gebracht und schließlich eine umfangreiche Analyse des Forschungsstandes aufbereitet. Diese gingen mit Erkenntnissen aus einer qualitativen Vorstudie in Form von fünf leitfadengestützten Experteninterviews einher. Die darauf aufbauende Hauptstudie widmete sich anschließend der Erhebung und Auswertung quantitativer Daten anhand von Online-Befragungen mit den Studierenden zu fünf Zeitpunkten aus intra- und interindividueller Perspektive. Als markanteste empirische Erkenntnis der Arbeit kann festgehalten werden, dass es durch das selbstgesteuert-konnektive Lernen mit E-Portfolio Blogs zu einer nachhaltigen Förderung der Medienkompetenz kommt, die sich auch in signifikanten Zusammenhängen mit den anderen Teildimensionen und intervenierenden Variablen widerspiegelt. Darüber hinaus bieten sich aber auch Potenziale für eine steigende Lernaktivität, einen ansteigenden Wissenserwerb und ein verbessertes Informations-/Wissensmanagement, die es aber noch weiterführend zu erforschen gilt. Demgegenüber können allerdings der entstehende und kontinuierlich hohe Aufwand sowie die erforderliche (Eigen-) Motivation als entscheidende Herausforderungen dieser Lernmethode identifiziert werden.