close

Anmelden

Neues Passwort anfordern?

Anmeldung mit OpenID

Kann ein Tool wie LeMo Learning Analytics an die Hochschulen

EinbettenHerunterladen
Kann ein Tool wie LeMo Learning Analytics
an die Hochschulen bringen?
Albrecht Fortenbacher
Potsdam, 27. Januar 2014
Agenda
Das Projekt Lernprozessmonitoring
Die Anwendung LeMo
Case Study: Nachbereitung und Vergleich zweier Kurse
„Einführung in die BWL“ durch LeMo
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
2
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
Monitoring von Lernprozessen in
personalisierenden und nicht
personalisierenden Lernplattformen
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
3
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
Margarita Elkina
Albrecht Fortenbacher
Agathe Merceron
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
4
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
imc information multimedia communication AG
eLeDia – e-Learning im Dialog GmbH
Fachinformationszentrum Chemie GmbH
bbw Hochschule
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
5
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
Fragenkatalog ...
l 
zu Nutzern und Nutzergruppen
wie lange lernt der Nutzer pro Session, an welchen
Wochentagen?
l 
zur Nutzung des Lernangebots
welche Lernmaterialien werden häufig, welche fast nie
angeklickt?
l 
zu Lernpfaden
was sind die typischen ersten 5 Klicks?
l 
zu Performance
welchen Zusammenhang gibt es zwischen der Nutzung von
Ressourcen und den Testergebnissen?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
6
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
Indikatoren
2014-01-27
Indikator
Kategorie
Fragen
Aktivität / Zeit
Benutzung
des Lernangebotes
16
Aktivität / Lernobjekt
Benutzung
des Lernangebotes
9
Häufige Pfade
Lernpfade
9
Activity Graph
Lernpfade
9
LeMo an Hochschulen
7
Lernprozessmonitoring
2011 – 2013
Die Anwendung LeMo wurde 2013 unter der GPL-Lizenz als
Open Source veröffentlicht.
www.lemo-projekt.de
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
8
LeMo
Systemarchitektur
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
9
LeMo
Connectoren
Über Connectoren können
Lernerdaten von
verschiedenen Plattformen
übernommen werden:
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
l 
Moodle
l 
Clix
l 
Chemgapedia
10
LeMo
Data Management Server
Die Aktivitätsdaten der
Lernenden werden aus der
jeweiligen Plattform in den
Server übernommen:
l 
l 
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
keine personenbezogene
Daten
einheitliches
Datenmodell für
Lernerdaten aus
verschiedenen
Plattformen
11
LeMo
Anwendungsserver
Die Analyseanwendung
ermöglicht einen intuitiven
Zugang zu Analysen:
l 
14 verschiedene Analysen
l 
Filtermöglichkeiten
l 
Überblicks- und DetailVisualisierungen
Jede Analyseanforderung wird
durch eine WebserviceSchnittstelle an den Data
Management Server
übertragen und dort
berechnet
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
12
LeMo
Anwender
Zielgruppen
l 
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
Dozentinnen und
Dozenten
l 
Plattformbetreiber
l 
(Forscher)
l 
((Studierende))
13
LeMo
Data Mining
„Frequent Pattern Mining“ gibt
Hinweise auf das
Navigationsverhalten der
Lernenden
l 
l 
l 
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
häufige Zugriffspfade
(dargestellt als
Sequenzen von
Lernobjekten)
BIDE Algorithmus
Fournier-Viger
Algorithmus
14
LeMo
Datenschutz
Verzicht auf
personenbezogene
Daten!!!!
k-Anonymity:
Ausnahmen:
l 
l 
l 
Gender-Daten
ID für Dozentinnen und
Dozenten (Hash)
l 
keine Analyseergebnisse,
wenn Stichprobe zu klein
erschwert die
Identifikation von
Studierenden
Die ID wird benötigt, um
angemeldeten Usern Zugriff
auf die eigenen Kurse zu
ermöglichen.
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
15
LeMo
Ausblick
mögliche Weiterentwicklungen
l 
ETL-Prozess:
Anbindung weiterer Plattformen (einschließlich MOOCs),
Framework für ETL (Talend)
l 
Erweiterung des Datenmodells
weitere Aktivitäten und Lernressourcen, Standard für
Austausch von Learning-Analytics-Daten (?)
l 
Einbindung von Analysen in sozialen Netzen
Forenanalyse, SNA, Textklassifikation
l 
Einbeziehung von Studierenden
Analyse des „eigenen“ Lernverhaltens, Recommender (?)
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
16
Case Study
Einführung in die BWL
l 
Lehrveranstaltung für 1. Semester BWL an der HTW Berlin
l 
l 
Blended-Learning-Konzept (G. Frank)
l 
l 
l 
semesterweise angeboten, 4-zügig
Vermittlung Basiswissen über WBTs (Basiswissen BWL,
Zeitmanagement), Diskussion der Themen in der
Präsenzveranstaltung
Konzept mehrfach evaluiert, auf Online Educa Berlin
vorgestellt
Learning Analytics mit LeMo
l 
l 
Untersuchung zweier Kurse der Wintersemester 11/12 und
12/13 (Dozent: Kurs 11/12 war besser)
vorgegebene Fragestellung, z.B. Einsatz der WBTs
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
17
Case Study 1
l 
Aktivität über die Zeit
l 
An welchen Tagen haben wie viele Lernende wie oft auf die
Lernobjekte zugegriffen?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
18
Case Study 1
Wintersemester 11/12
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
19
Case Study 1
Wintersemester 12/13
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
20
Case Study 1
Erkenntnisse
l 
Muster ist erkennbar
l 
l 
entspricht im Wesentlichen dem Lehrkonzept
11/12 wurde das Online-Angebot besser angenommen
l 
vermutlich gelang es besser, die Studierenden für das
Online-Lernen zu motivieren
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
21
Case Study 2
l 
Aktivität pro Lernobjekt
l 
l 
wie oft haben wie viele Lernende auf ein Lernobjekt
(Lehrmaterialien, WBTs, Tests, …) zugegriffen?
konkrete Fragestellung:
l 
l 
wie oft wurde das (vorgeschriebene) WBT: Basiswissen BWL
genutzt?
wie oft wurde das WBT: Zeitmanagement genutzt, das ein
zusätzliches Lernangebot war?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
22
Case Study 2
Wintersemester 11/12
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
23
Case Study 2
Wintersemester 12/13
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
24
Case Study 2
Erkenntnisse
die WBTs werden gut angenommen
• 
• 
im Schnitt 5-10 Aufrufe pro Student/in
auch das freiwillige WBT: Zeitmanagement wird stark
genutzt
• 
• 
trotz hohen Workloads und außercurricularer Verpflichtungen
• 
Eigenmotivation der Studierenden
unerwartet hohe Zugriffsrate auf WBT „Basiswissen BWL“
• 
• 
Verständnisprobleme?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
25
Case Study 3
l 
Häufige Lernpfade
l 
l 
welche Sequenzen beim Zugriff auf Lernobjekte treffen
häufig auf?
Beispiel: welche Sequenzen werden von mindestens 50%
aller Studierenden (Support) ausgeführt?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
26
Case Study 3
Wintersemester 11/12
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
27
Case Study 3
Wintersemester 12/13
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
28
Case Study 3
Erkenntnisse
l 
l 
l 
relativ kurze Pfade (Fournier-Viger)
→ unterschiedliches, auch unerwartetes Lernverhalten
im Kurs 12/13 wurde ein schwer nachvollziehbarer Pfad
entdeckt
→ Zugriff auf Semesterplan am Ende des Pfades
im Kurs 12/13 sieht man die intensive Beschäftigung mit
dem WBT „Basiswissen BWL“ auch an den Pfaden
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
29
Case Study 4
l 
Aktivitäten an Wochentagen
l 
an welchen Wochentagen (zu welchen Zeiten) fanden wie
viele Online-Aktivitäten statt?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
30
Case Study 4
Wintersemester 11/12
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
31
Case Study 4
Wintersemester 12/13
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
32
Case Study 4
Erkenntnisse
l 
Hinweise, wie didaktisches Konzept (Lernen der Basics über
WBT, danach Reflektion in der Präsenzveranstaltung)
l 
l 
bei Kurs 11/12 gibt es einen Peak am Tag vor der
Lehrveranstaltung (Peak am Sonntag!)
→ kann daraus auf Erfolg des Konzepts geschlossen werden?
bei Kurs 12/13 gibt es keine ausgeprägten Peaks
→ ...
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
33
Case Study 5
l 
Boxplots für die Darstellung der Ergebnisse von Selbsttests
l 
wie verteilen sich die Noten, wie können verschiedene Tests
verglichen werden?
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
34
Case Study 5
Wintersemester 11/12
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
35
Case Study 5
Wintersemester 12/13
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
36
Case Study 5
Erkenntnisse
l 
verschiedene Verteilungen der Testergebnisse
l 
l 
bei Kurs 12/13 liegt der Median bei 40% (!)
wenn die Ergebnisse der Abschlussklausuren (nicht in
LeMo) bekannt sind, können diese mit den Testergebnissen
korreliert und weitere Schlüsse gezogen werden
2014-01-27
LeMo an Hochschulen
37
Document
Kategorie
Internet
Seitenansichten
1
Dateigröße
1 565 KB
Tags
1/--Seiten
melden