Kurzbeschreibung
Dieses Projekt nutzt die Lernplattform SHRIMP, um die Erforschung und praktische Nutzung von Learning Analytics in zwei Richtungen voranzutreiben.
Zum Einen sollen unterschiedliche Machine-Learning-Verfahren erprobt und eingesetzt werden, um Lernende anhand ihrer jeweiligen Interaktions- und Lernneigungen in Gruppen einzuteilen, die durch jeweils unterschiedliche didaktische Impulse gezielt gefördert werden können. In einer früheren Projektphase wurden bereits statistische Verfahren zu diesem Zweck erfolgreich eingesetzt. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen sollen dieses Vorgehen nun generalisiert und weiter abgesichert werden.
Zum Anderen sollen neue, automatisierbare Interaktionsmuster erprobt werden, die, basierend auf Learning Analytics, die Interaktivität und Personalisierung der Plattform weiter verbessern und die Studierenden zwischen den Seminarsitzungen aktivieren. Unter Anderem soll hierbei der mögliche Einsatz eines einfachen Chatbot getestet werden, der z.B. ergänzend zu Online-Tutoring eingesetzt werden kann.
Die Lernplattform SHRIMP wurde 2015 implementiert und wird seitdem kontinuierlich in der Lehre am Institut für Amerikanistik der Universität Leipzig eingesetzt. Sie dient dabei — neben dem Einsatz in der Lehre in einem Einführungsmodul mit ca. 90 Studierenden pro Jahr — als modulares Testbed für unterschiedliche digitale Lehr-Lern-Innovationen. SHRIMP basiert auf einer Remedialisierung von Lehrmaterialien als Social Hypertext. Dieses Medium bietet den Lernenden zahlreiche Interaktionsmöglichkeiten (Navigation, Annotation, Kommentar, etc.); bei der Nutzung fallen reichhaltige Metadaten an, die für Learning Analytics genutzt werden können.
Verbund
Hochschulvorhaben 2019/2020 >> Advanced Learning and Examination Spaces in Saxony (ALExS.sax)
Leitung des Teilvorhabens und Kontakt
Universität Leipzig
Dr. Sebastian M. Herrmann (smherrmann@uni-leipzig.de)
Prof. Dr. Katja Kanzler (katja.kanzler@uni-leipzig.de)