Von datengestützter Optimierung und gläsernen Studierenden. Beispiele, Potenziale und Probleme von Learning Analytics.

Autor/in	Scheidig, Falk
Titel	Von datengestützter Optimierung und gläsernen Studierenden. Beispiele, Potenziale und Probleme von Learning Analytics.
Quelle	Aus: Thielsch, Angelika (Hrsg.); Bade, Claudia (Hrsg.); Mitterauer, Lukas (Hrsg.): Ursprünge hinterfragen - Vielfalt ergründen - Praxis einordnen. ReGeneration Hochschullehre. Bielefeld: wbv Publikation (2021) S. 185-196Verfügbarkeit
Beigaben	Tabellen 1; Literaturangaben 38
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISBN	978-3-7639-6265-5; 978-3-7639-6266-2
Schlagwörter	Learning Analytics; Multimedia; Lehre; Datenanalyse; Digitalisierung; Studium; Hochschullehre; Hochschule; Fernunterricht; E-Learning; Deutschland
Abstract	Lernplattformen, Lernsoftware, E-Assessments, Campusmanagementsysteme, Online-Evaluationen - der Einsatz von Informationstechnologien in Studium und Lehre nahm seit der Jahrtausendwende massiv zu und dürfte aufgrund der flächendeckenden Verfügbarkeit von internetfähigen mobilen Endgeräten weiter steigen. Hierbei werden große Mengen an Daten generiert, deren Auswertung u. a. Einblicke in Lehr- und Lernprozesse in Aussicht stellt. Unter Learning Analytics firmieren seit ca. einer Dekade primär im Hochschulkontext Aktivitäten, die im Wege der Datenanalyse das Lernen gezielt zu unterstützen und Lernumgebungen zu optimieren beanspruchen. Der Beitrag führt in das Feld ein und illustriert anhand ausgewählter Beispiele ebenso Potenziale von Learning Analytics wie damit korrespondierende Bedenken und Limitationen. (zhb/Text übernommen).
Erfasst von	Zentrum für HochschulBildung - Technische Universität Dortmund
Update	2022/2