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Autor/inSchumacher, Clara
TitelCognitive, metacognitive and motivational perspectives on learning analytics.
Synthesizing self-regulated learning, assessment, and feedback with learning analytics.
QuelleMannheim (2019), xi, 248 S.
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Dissertation, Universität Mannheim, 2019.
BeigabenDiagramme
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; gedruckt; Monographie
URNurn:nbn:de:bsz:180-madoc-537125
SchlagwörterQualitative Forschung; Quantitative Forschung; Quasi-Experiment; Einstellung (Psy); Erwartung; Kognition; Metakognition; Selbstkonzept; Lernerfolg; Feedback; Lernen; Lernprozess; Lernverhalten; Motivation; Wissenserwerb; Wissenstransfer; Datenanalyse; Hochschulbildung; E-Learning; Bewertung; Unterstützung; Student; Deutschland
AbstractThus, the overall research question of this thesis is how cognitive, metacognitive and motivational components of learning and theory on assessment inform learning analytics and vice versa. The thesis includes three quantitative studies (studies 2, 3, and 4), and one qualitative study (study 1). To enhance the theoretical foundation of learning analytics the thesis comprises one integrative review (paper 4) focusing on the link of learning analytics to theory on assessment and feedback with regard to self-regulated learning. As learning analytics should support learning processes and the learners have a central role the first two studies investigate students' expectations towards features of learning analytics. With regard to self-regulated learning potential features of learning analytics were assigned to the three phases forethought, performance and self-reflection. (DIPF/Orig.).
Erfasst vonDIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update2021/1
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