Was ist Lernanalyse? Verwandeln Sie Daten in bedeutungsvolle Lektionen

Auf den ersten Blick mag es scheinen, als hätten Daten und Empathie nichts gemeinsam.

Wenn man sie jedoch im Kontext von Analysen und der Extraktion von Informationen betrachtet, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen, erhalten Daten eine ganz neue Bedeutung.

Ob es darum geht, ein umfassendes Bild von Kunden zu erhalten, neue Lösungen für Probleme zu entwickeln oder das Bildungssystem zu verbessern, weltweit nutzen Institutionen Daten, um die Menschen, mit denen sie interagieren, besser zu verstehen.

Und obwohl es viele Argumente gegen Einrichtungen und Software gibt, die auf unsere persönlichen Daten zugreifen, sind Lernmanagementsysteme im Bereich der Lernanalytik ein Segen.

Universitäten, Organisationen für standardisierte Tests und Online-Bildungsplattformen nutzen Lernanalytik, um Daten über ihre Studierendenbasis und deren Lernverhalten zu sammeln, damit sie ihre Ansätze bei Bedarf anpassen können.

Lernanalytik spiegelt eng das Data Mining wider, das typischerweise eine negative Konnotation hat. Es gibt jedoch einen moralischen Unterschied zwischen Data Mining, das darauf abzielt, Ihnen etwas zu verkaufen, und Data Mining, das darauf abzielt, Bildungssysteme zu verbessern.

Im Kontext der Lernanalytik wird diese Sammlung von Informationen als Educational Data Mining bezeichnet.

Was ist Educational Data Mining?

Educational Data Mining bezieht sich auf das Forschungsfeld, das sich mit der Sammlung und Anwendung von Daten, Lernen und Statistiken aus Lernsystemen beschäftigt.

Educational Data Mining ist eine relativ neue Methode, die implementiert wird, um Verbesserungsbereiche in Bildungssystemen zu identifizieren. Durch das Sammeln von Informationen über Studierende und die Umgebungen, in denen sie lernen, mithilfe von Bildungstechnologie, können Institutionen ihre aktuelle Lernsituation besser verstehen und den besten Weg für sie identifizieren, innerhalb dieser zu lernen, was den Studierenden Türen öffnet, um voranzukommen.

Typischerweise gesammelte Informationen umfassen, wie viele Studierende auf ein bestimmtes Stück Information zugegriffen haben, wann es angesehen wurde und wie lange es auf ihren Bildschirmen angezeigt wurde. Educational Data Mining kann auch Informationen über Studentenbewertungen sammeln, wie z.B. wann jemand eine Antwort auf ein Problem einreicht und ob sie korrekt war oder nicht.

Obwohl dies wie winzige Details in Bezug auf das Gesamtpotenzial eines Studierenden erscheinen mag, können diese Details, wenn Lernanalytik angewendet wird, analysiert werden, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Praktiken haben Wunder für die Bildungspsychologie und die Lernanalytik bewirkt.

Wie wird Lernanalytik verwendet?

Lehrkräfte haben seit der Gründung von Bildungseinrichtungen Informationen über Studierende verfolgt.

Bewertete Prüfungen haben als Eckpfeiler für Lehrkräfte gedient, um zu verstehen, wo Studierende Fortschritte machen und wo sie zusätzliche Unterstützung benötigen. Wenn man dies auf das digitale Zeitalter anwendet, in dem wir derzeit leben, können diese zeitlosen Praktiken fortbestehen, und neue wie die Lernanalytik können gleichzeitig angepasst werden.

Einer der häufigsten Verwendungszwecke der Lernanalytik ist die Vorhersage des Erfolgs von Studierenden, einschließlich der Bestimmung, ob ein bestimmter Studierender auf dem Weg ist, zu bestehen, durchzufallen oder abzubrechen. Darüber hinaus gibt es noch einige andere Gründe, warum Bildungseinrichtungen Lernanalytik implementieren.

Unterstützung der studentischen Entwicklung

Neben der Unterstützung von Studierenden, die Gefahr laufen, schlecht abzuschneiden oder abzubrechen, kann Lernanalytik Lehrkräften auch die Informationen liefern, die sie benötigen, um Studierende in ihrer gesamten Entwicklung zu unterstützen.

Dies könnte beinhalten, die richtigen Fähigkeiten und Strategien zu finden, die dem bevorzugten Lernstil eines bestimmten Studierenden entsprechen, oder Studierenden zu helfen, sich an ihre aktuelle Lernumgebung anzupassen.

Feedback geben

Basierend auf den mit Lernanalytik gesammelten Informationen können Lehrkräfte positives Feedback und konstruktive Kritik an Studierende geben. Diese Ratschläge können sofort geliefert werden, was den Studierenden schnelle Möglichkeiten zur Verbesserung bietet.

Entwicklung der Selbstwahrnehmung der Studierenden

Wenn Studierende Feedback erhalten und richtige Methoden der persönlichen Entwicklung verstehen, steigt ihre Selbstwahrnehmung, was es ihnen ermöglicht, einzigartige Wege zu finden, um sich selbst beim Lernen zu helfen.

Bereitstellung von qualitativ hochwertiger Bildung

Insgesamt wird Lernanalytik verwendet, um die Qualität der Bildung, die den Studierenden geboten wird, zu erhöhen. Indem man mehr darüber lernt, was funktioniert und was nicht, können Lehrkräfte das Erlebnis verbessern.

Ansätze der Lernanalytik

Studierende zeigen ihren Fortschritt, ihr Interesse und ihre Fähigkeiten auf verschiedene Weise, was bedeutet, dass es einige verschiedene Wege gibt, um Daten für die Lernanalytik zu sammeln.

Bevor wir einige der Ansätze durchgehen, die Fachleute der Lernanalytik bei der Informationssammlung verfolgen können, ist es wichtig zu beachten, dass das Fokussieren auf nur einen dieser Ansätze die Schlussfolgerungen, die man aus der Lernanalytik ziehen kann, einschränken könnte.

Leistung kann nicht allein auf Testergebnissen oder Teilnahme basieren - verschiedene Menschen lernen unter unterschiedlichen Umständen besser. Um ein genaues Bild der Situation eines Studierenden zu erhalten, sollten mehr als ein Bereich der Eingabe analysiert werden.

• Inhaltsanalyse: Untersuchung, wie Studierende bei Aufsätzen, Tests und anderen Bewertungen abschneiden. Einige Materialien für die Inhaltsanalyse sind objektiv, während andere etwas subjektiver sind, daher ist es wichtig, beide Arten von Inhalten zu verwenden.
• Diskursanalyse: Analyse von Studierendeninteraktionen und verwendeten Sprachen und deren Bezug zum Bildungskontext.
• Soziale Lernanalyse: Untersuchung der sozialen Interaktionen und Lernnetzwerke, die in Bildungseinrichtungen stattfinden.
• Dispositionanalyse: Verständnis der Art und Weise, wie Studierende ihre Beziehung zum Lernen und ihre Neugierde betrachten.

Methoden der Lernanalytik

Mit all den oben genannten Ansätzen im Hinterkopf gibt es vier Schlüsselmethoden, die zur Datensammlung für die Lernanalytik verwendet werden. Jede Methode kann auf Inhaltsanalyse, Diskursanalyse, soziale Lernanalyse und Dispositionanalyse angewendet werden.

Zur Klarstellung: Die Ansätze der Lernanalytik (oben aufgeführt) beziehen sich auf die Aktionen der Studierenden, die Lehrkräfte betrachten, um bestimmte Leistungsbereiche zu messen, und die Methoden sind die Mittel der Analyse. Im Wesentlichen sind die Ansätze die Informationen, die sie sammeln, und die Methoden sind, wie sie diese analysieren.

Ein entscheidender Teil jeder Methode der Lernanalytik ist das Finden von Mustern und Trends in den Daten. Indem man eine konstruktive und informierte Verallgemeinerung über Studierende und ihre Lernsituationen macht und gleichzeitig Ausreißer erkennt, sind diese Tendenzen entscheidend, um Wege zur Verbesserung des Studentenerlebnisses zu finden.

Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik bezieht sich auf die Sammlung historischer Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Im Bildungskontext wird deskriptive Analytik verwendet, um Informationen über die vergangene Leistung eines Studierenden zu sammeln.

Dies kann in jeder Phase der Beteiligung eines Studierenden an einer Bildungseinrichtung erfolgen - vom Moment der Einschreibung bis zu dem Zeitpunkt, an dem sie Prüfungen ablegen und ihren Abschluss machen.

Deskriptive Analytik ist auch ein wichtiges Werkzeug, um Feedback von einer großen Gruppe von Studierenden zu sammeln, um zu verstehen, wie die Massen über ihre Erfahrung während der Ausbildung denken. Ein allgemeiner Konsens über Dinge wie Kursmaterial, Lernumgebung und Interaktionsniveaus kann wertvolle Einblicke für Lehrkräfte bieten, die diese Prozesse und Erfahrungen für Studierende verbessern möchten.

Diagnostische Analytik

Diagnostische Analytik sammelt Daten, um die Gründe zu verstehen, warum etwas passiert ist. Im Bildungsbereich wird diagnostische Analytik verwendet, um festzustellen, warum ein Studierender gut oder schlecht abgeschnitten hat.

Es geht um Beziehungen: X ist passiert, weil Y aufgetreten ist. Kim hat gut abgeschnitten, weil sie mehr praktische Aufmerksamkeit hatte. Scott hat nicht gut abgeschnitten, weil er keinen Tutor gesehen hat, als er es hätte tun sollen.

Lehrkräfte werden tief in die Strategien eintauchen, um zu sehen, welche die Studierenden unterstützt haben und welche mehr hätten leisten können. Zu verstehen, warum eine bestimmte Bildungstaktik funktioniert hat oder nicht, ist ein kritischer Bestandteil bei der Anpassung.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik tut genau das, was jeder annehmen würde - sie sagt die Zukunft voraus. Im Bildungsbereich identifiziert prädiktive Analytik Muster im Verhalten und in der Leistung von Studierenden, um Risiken oder Chancen zu erkennen.

Durch das Sammeln historischer Daten und das Einbeziehen sich ändernder Bedingungen, die Studierende und die Bildungseinrichtung in der Zukunft beeinflussen werden, können Lehrkräfte die Ergebnisse von bestimmten Handlungen oder deren Vermeidung vorhersagen.

Präskriptive Analytik

Präskriptive Analytik geht einen Schritt weiter als die anderen Analysemethoden, indem sie diese Vorhersagen nutzt, um Ratschläge zu den möglichen Ergebnissen einer Situation zu geben. Aufgrund ihrer komplexen Natur und des Ziels, die Zukunft genau vorherzusagen, verwendet diese Methode fortschrittliche Analysemittel wie maschinelles Lernen, Algorithmen und computergestützte Modellierung.

Beispiele für präskriptive Analytik im Bildungsbereich umfassen die Bestimmung, ob eine Änderung des Kursmaterials die Leistung und das Engagement der Studierenden beeinflussen wird, bevor diese Änderungen tatsächlich vorgenommen werden, oder Lehrkräften Metriken zu geben, die eine Vorstellung davon bieten, wie sie erwarten können, dass Studierende abschneiden.

Auswirkungen der Lernanalytik

Bildungseinrichtungen sammeln seit ihrer Gründung Daten. Einfache Dinge wie die Adresse eines Studierenden, Testantworten und Notendurchschnitte sind alles Beispiele für Bildungsdaten. Es war jedoch erst, als Lernanalytik angewendet wurde, dass diese wertvollen Daten ihr wahres Potenzial erreichten.

Online-Lernplattformen, Lernmanagementsysteme und Technologie zur Bewertung der Leistung von Studierenden können Hunderte von Datenpunkten sammeln. Mithilfe der verschiedenen Methoden der Lernanalytik können Bildungseinrichtungen Muster und Trends aufdecken, die die Gründe erklären, warum etwas passiert ist, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses und Ratschläge, wie man mit bestimmten Situationen umgehen sollte.

Dies eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten für Lehrkräfte. Stellen Sie sich vor, Sie könnten vorhersagen, welche Studierenden bestehen werden, welche durchfallen und warum. Was ist mit dem Punkt, an dem die meisten Studierenden die Schule abbrechen und wann dieser Wendepunkt eintritt? Diese Informationen ermöglichen es Lehrkräften, proaktiv zu sein, indem sie bestimmte Maßnahmen ergreifen (und andere vermeiden), um den Studierenden zu helfen, ihr Bestes zu geben.

Hier sind die Hauptnutznießer der Lernanalytik und was sie gewinnen:

• Studierende: erhalten Feedback und konstruktive Kritik in der Hoffnung, ihre Leistung zu verbessern
• Lehrkräfte: finden Wege, Kursmaterial und Anleitung auf die effektivste Weise anzubieten
• Verwaltung: verstehen die Ergebnisse von Programmen, Lehrplänen und Ansätzen
• Online-Kursanbieter: gewinnen Einblicke in die Auswirkungen von Online-Kursen im Vergleich zu Präsenzveranstaltungen

Insgesamt bietet Lernanalytik Lehrkräften die Informationen, die sie benötigen, um den Studierenden die bestmögliche Chance auf Erfolg in ihrer Ausbildung zu bieten.

Häufig gestellte Fragen zur Lernanalytik

Lassen Sie uns einige Fragen zur Lernanalytik aufgreifen, bevor wir diesen Bildungsinhalt zusammenfassen.

F: Was ist Lernanalytik in der Hochschulbildung?

A: Lernanalytik in der Hochschulbildung ermöglicht es Institutionen zu verstehen, wie Studierende in ihrem Studium abschneiden. Sie hilft dabei, die besten Wege zu finden, um Studierende zu unterrichten und zu unterstützen. Der Prozess stützt sich auf technologie- und datengesteuerte Ansätze für effektive Entscheidungsfindung. Ethische Überlegungen, einschließlich Datenschutz, sind bei der Implementierung von Lernanalytik von entscheidender Bedeutung.

F: Wofür wird Lernanalytik verwendet?

A: Die Anwendung von Lernanalytik in Bildungseinrichtungen umfasst:

• Verfolgung des Fortschritts von Studierenden.
• Identifizierung gefährdeter Studierender.
• Personalisierung des Unterrichts.
• Bewertung der Wirksamkeit von Lehrmethoden.

F: Welche Art von Daten wird in der Lernanalytik gesammelt?

A: Lernanalytik sammelt verschiedene Datentypen, wie akademische Leistungsdaten (Noten, Test- und Bewertungsergebnisse), Engagement-Metriken (Zeit, die für Aufgaben aufgewendet wird, Anwesenheit, Interaktion mit Kursmaterial), soziale Interaktionen und mehr.

F: Was sind die Vorteile der Lernanalytik?

A: Lernanalytik bietet sowohl Lehrkräften als auch Studierenden Vorteile. Während Institutionen durch datengestützte Einblicke rechtzeitig Unterstützung bieten und Lehrmethoden verfeinern können, erhalten Studierende personalisiertes Feedback und verbesserte Lernerfahrungen.

F: Was sind die Herausforderungen der Lernanalytik?

A: Häufige Herausforderungen bei der Lernanalytik umfassen:

• Datenschutzbedenken.
• Datensicherheit.
• Dateninterpretation.
• Sicherstellung der Datenqualität.
• Und potenzielle Verzerrungen im Analyseprozess.

Verbessern Sie sich mit Daten

Die Idee von Big Data und der Informationsgewinnung kann in einem negativen Licht gesehen werden. Wenn sie jedoch im Bildungskontext angewendet wird, ist es schwierig, die Nachteile zu sehen.

Es ist eine bedauerliche Wahrheit, dass Bildung in vielen Orten nicht priorisiert wird, und Wege zur Verbesserung von Lernstrategien können oft übersehen werden. So frustrierend das auch sein mag, manchmal liegen die Antworten direkt in den Daten.

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