Stud.IP

Dieser Beitrag beschreibt die Konzeption, den Funktionsumfang und Erfahrungswerte der Open-Source-eLearning-Plattform Stud.IP. Der Funktionsumfang umfasst für jede einzelne Veranstaltung Ablaufpläne, das Hochladen von Hausarbeiten, Diskussionsforen, persönliche Homepages, Chaträume u.v.a. Ziel ist es hierbei, eine Infrastruktur des Lehrens und Lernens anzubieten, die dem Stand der Technik entspricht. Wissenschaftliche Einrichtungen finden zudem eine leistungsstarke Umgebung zur Verwaltung ihres Personals, Pflege ihrer Webseiten und der automatischer Erstellung von Veranstaltungs- oder Personallisten vor. Betreiber können auf ein verlässliches Supportsystem zugreifen, dass sie an der Weiterentwicklung durch die Entwickler- und Betreiber-Community teilhaben lässt.

Logfile-Analysen zur Evaluation der didaktischen Einbettung von CSCL-Systemen

In unserem Beitrag evaluieren wir die didaktische Einbettung einer CSCL-Anwendung anhand von Logfile-Analysen. Dazu betrachten wir exemplarisch die Nutzung des webbasierten Systems CommSy in einer projektorientierten Lehrveranstaltung, die wir als offenes Seminar charakterisieren. Wir erzielen zwei Ergebnisse: (1) Wir geben Hinweise zur Gestaltung des Nutzungskontexts eines CSCL-Systems sowie zur Unterstützung seiner anfänglichen und kontinuierlichen Nutzung. (2) Wir beschreiben die Analyse von Nutzungsanlässen und -mustern sowie von NutzerInnentypen anhand von Logfiles. Dabei können Logfile-Analysen zur Validierung weiterer Evaluationsergebnisse dienen, sind selbst jedoch nur in Kombination mit zusätzlichen Informationen zum Nutzungskontext interpretierbar.

Matching Software and Context in Open Learning Scenarios

We describe the use of log file analysis to investigate whether the use of CSCL applications corresponds to its didactical purposes. Exemplarily we examine the use of the web-based system CommSy as software support for project-oriented university courses. We present two findings: (1) We suggest measures to shape the context of CSCL applications and support their initial and continuous use. (2) We show how log files can be used to analyze how, when and by whom a CSCL system is used and thus help to validate further empirical findings. However, log file analyses can only be interpreted reasonably when additional data concerning the context of use is available.

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.