Learning Analytics Cockpit
Nach einer Grundlagenrecherche und Aufarbeitung des Stands der Technik und Forschung im Bereich Learning Analytics Dashboards wurde ein Beitrag dazu beim "Workshop on e-Learning 2022" an der Hochschule Zittau/Görlitz veröffentlicht. Die Datenanalyse erfolgte im intensiven Austausch mit der BPS GmbH. Eine Bedarfsanalyse an der HTW Dresden zum Thema Learning Analytics wurde auf der GeNeMe-Konferenz 2022 veröffentlicht. Aus dieser an Studierende gerichteten Umfrage ergab sich der Wunsch nach einer zeitbasierten Darstellung des Studienverlaufs. Im Rahmen des Prototypings wurde eine interaktive, zeitbasierte Darstellung von Lerninhalten umgesetzt. Lerninhalte und der Studienablauf sowie deren Abhängigkeiten werden darin visualisiert und die Lernenden können mittels eines Zoomable User Interfaces einfach zwischen Gesamtüberblick und Detailinformationen wechseln. Dadurch ist es möglich, den eigenen Lernfortschritt schnell und einfach zu erfassen, Aufwände abzuschätzen und den Einfluss verschiedener Kurse auf den Gesamtstudienablauf zu prüfen. Eine weitere Umfrage zur Validierung der Konzepte und des Prototyps wurde im Rahmen einer Publikation beim "Workshop on e-Learning 2023" veröffentlicht und mit dem Fachpublikum diskutiert. Die Ergebnisse wurden weiter verfeinert und die konkrete Integration in die Lernplattform OPAL sowie notwendige Anpassungen für die Umsetzung im Rahmen der Entwicklungs- und Veröffentlichungszyklen der BPS GmbH vorgenommen. Dies stellte die Voraussetzungen für die Überarbeitung der vorhandenen Kursstatistik in OPAL dar. Ein Strategiepapier auf Basis der vorhandenen Veröffentlichungen und Erkenntnisse durch die Zusammenarbeit mit der OPAL GmbH empfiehlt weitere Schritte im Bereich von Learning Analytics.
Details
Projektträger
Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus (SMWK)
Lessons Learned
Was lief gut im Projektverlauf?
Durch die zwei Online-Befragungen von Studierenden am Anfang und Ende des Projekts konnten insbesondere für diese Zielgruppe im Bereich Learning Analytics zuvor unerwartete Schwerpunkte und Herausforderungen identifiziert werden. Dies führte zu entsprechenden Anpassungen der Projektziele und einer zielgerichteten Konzeption für das Learning Analytics Cockpit.
Welche Herausforderungen ergaben sich bei der Projektdurchführung?
Ein verspäteter Projektbeginn aufgrund der Personalsituation musste und wurde kompensiert, auch durch eine kostenneutrale Verlängerung der Projektlaufzeit. Die anspruchsvollen Projektziele mussten in realistisch erfüllbare Aufgabenpakete umgesetzt werden. Die tatsächliche Integration der Vision eines Learning Analytics Cockpits in die bestehende E-Learning-Infrastruktur war zwar nicht vorgesehen. Wünschenswert wären hier dennoch größere Fortschritte gewesen.
Traten unerwartete Schwierigkeiten auf? Wenn ja, welche?
Das Personal stand für drei Monate nicht zur Verfügung. In dieser Zeit musste die Projektarbeit durch den Projektleiter am Leben gehalten werden. Dies erforderte mehr Zeit als vorgesehen. Einige zuvor im Fokus stehende Technologien mussten nach tiefergehender Recherche für die aktuellen Entwicklungen verworfen werden (Learning Record Stores).
Was würden Sie aus Ihren Erfahrungen heraus für ähnlich angelegte Projekte empfehlen?
Die Einbindung von Studierenden sowohl im Rahmen von Projektseminaren als auch Abschlussarbeiten war auch in diesem Projekt besonders gewinnbringend.
Weitere „Lessons-Learned“:
Eine fortlaufende Dokumentation der Projektergebnisse bietet sich vor allem durch Publikationen während der Projektlaufzeit an. Dafür sind auch kleinere Workshops und Konferenzen ein lohnender Anlaufpunkt.
Nachnutzungsmöglichkeiten
Das Thema Learning Analytics kann nun fundiert sowohl in der eigenen weiteren Forschung und Lehre weiterverfolgt werden als auch bei der BPS GmbH für die Weiterentwicklung von OPAL. Für die E-Learning-Infrastruktur in Sachsen ergab das Projekt eine Vielzahl möglicher Erweiterungen, die in Folgeprojekten umgesetzt werden sollten. Erste Implementierungen und Vorbereitungen für neue Learning Analytics Features wurden in der Projektlaufzeit innerhalb der bereits vorhandenen Kursstatistik für Lehrende umgesetzt. Diese können noch erheblich ausgebaut werden und auch für die Studierenden selbst verfügbar gemacht werden.
Weitere Informationen
Projektzeitraum: 01.03.2022 bis 31.03.2024
Kontakt
Prof. Dr.-Ing. Dietrich Kammer
Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden
0351 462-3608