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Learning Analytics forReflectiveLearning

Das MOVING Projekt beschäftigt sich mit "MOVING: TraininG towards a society of data-saVvy inforMation prOfessionals to enable open leadership INnovation"
Ein Teil dieses Projekts beschäftigt sich mit folgenden zwei Research Questions, die im Rahmen der Präsentation kurz erörter werden:
RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in Bezug auf ein Curriculum
RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter zu suchen

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Learning Analytics forReflectiveLearning

  1. 1. © Know-Center GmbH, www.know-center.at Learning Analytics for Reflective Learning DI Dr. Angela Fessl DATEN UND DIGITALE TRACES ZUM LERNEN Data-driven Future Forum, Graz, 17.4.2018
  2. 2. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics THE MOVING PROJECT (http://moving-project.eu/) 2 MOVING: TraininG towards a society of data-saVvy inforMation prOfessionals to enable open leadership INnovation
  3. 3. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics DAS MOVING PROJEKT 3 • 2016 - 2019 • Budget: 3,5Mio € • Anwendungspartner: • Studenten (TU Dresden) • Ernst & Young This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation action programme under grant agreement No 693092
  4. 4. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics HERANGEHENSWEISE 4 ZIELGRUPPE • Junge Forscher • Compliance Beauftragte • Öffentliche Verwaltung • EU Bürger/Bewohner MOVING bietet • Ausbildung und Arbeiten bezüglich datenintensiven Forschungsaufgaben • Benutzerführung zur Selbst-Reflektion PROJEKT ERGEBNIS • Daten-versierte Informationsfachleute • Kompetente Wissensgesellschaft
  5. 5. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics INFORMATION LITERACY AND DIGITAL COMPETENCE 5 • Information Literacy und Zugang und die Verwendung von Wissen … • Ist eine Voraussetzung um im sozialen, wirtschaftlichen, kulturellen und politischen Bereichen aktiv teilnehmen zu können • Informations Literacy = fundamentale Kompetenz • Ähnlich wie lesen, schreiben, rechnen • Information Literacy = „Überlebenstechniken” im Informationszeitalter
  6. 6. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics INFORMATION LITERACY AND DIGITAL COMPETENCE 6 Research Streams • RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in Bezug auf ein Curriculum • RQ1: Ist es möglich Lernziele automatisch zu erkennen • RQ2: Wenn ja, kann man Benutzern entsprechende Führung oder Anleitungen geben um die Lernziele zu erreichen • RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter zu suchen • RQ1: Kann man mit Hilfe eines Widgets Reflektion über sein eigenen Suchverhalten initiieren? • RQ2: Kann reflektives Lernen das Suchverhalten ändern?
  7. 7. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 7
  8. 8. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics 8 • Curriculum: Information Literacy und Digital Competency • 3 verschiedene Module • Searching information in digital environments • Communication and collaboration in digital environments • Content creation in digital environments • Jedes Modul besteht aus Sub-Kompetenzen und unterschiedlichen Kompetenz Levels RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT
  9. 9. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 9 LERN MODUL SUB-KOMPETENZEN LERNZIELE SEARCHING INFORMATION IN DIGITAL ENVIRONMENTS Browsing, searching and filtering data, information and digital content to articulate information needs, turn a (research) question into a search strategy, to search and access data, information and content; to create and update personal search strategies; Evaluating data, information and digital content to analyse, compare and critically evaluate the credibility and reliability of sources and the data, information and content; Managing data, information and digital content to organise, store, retrieve and process data, information, and content;
  10. 10. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 12 • Initialisierung durch Fragebogen • Kompetenzstatus darstellbar
  11. 11. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 13 • Kontinuierliche Verwendung von MOVING • RQ1: Ist es möglich aufgrund der Activity Log Daten auf einer Suchplattform den Kompetenzstatus in Bezug auf das Curriculum und den entsprechenden Lernzielen zu identifizieren? • Gibt es Lernziele für die das besser geht als für andere?
  12. 12. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 14 • Learning Analytics • Erheben, Aggregieren, Analysieren und Auswerten von Benutzerinteraktionen auf der MOVING Plattform um den Kompetenzstatus und den Lernfortschritt anzuzeigen • Wie lange verweilt ein Benutzer auf einer Seite? • Hat er/sie den Inhalt gelernt oder war er einen Kaffee trinken?
  13. 13. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 15 • Recommendations • Anzeigen von Ressourcen die relevant um das Lernziel zu erreichen
  14. 14. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics 16 • Reflektionsunterstützung • RQ2: Kann man Benutzern entsprechende Führung oder Anleitungen geben um die Lernziele zu erreichen • Anwendung eines allgemein anwendbaren „Reflection Guidance Concepts“ das adaptive Komponenten verwendet um Reflektion zu initiieren • Anzeigen von Prompts die zum Nachdenken über den Lernfortschritt anregen sollen, aber auch zum Lernen motivieren sollen RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT
  15. 15. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS1: AUTOMATISCHE ERKENNUNG VOM LERNFORTSCHRITT 17 • Ausbildung im Bereich Information Literacy und Digital Competency während der Verwendung der MOVING Platform • Ausbildung in 3 unterschiedlichen Bereichen • Lernstatus und -fortschrittsanzeige als Motivation zum Lernen automatisch erkennen • Technologie-gestützte Reflektionsunterstützung um aus Erfahrung zu lernen
  16. 16. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS UM EFFIZIENTER ZU SUCHEN 18
  17. 17. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS • Typisches Suchverhalten • Eingabe in die „one-line” Inputzeile • Auf unterschiedlichen Suchplattformen, gibt es unterschiedliche Möglichkeiten zu suchen, aber kaum jemand verwendet sie: • Verwendung von Operatoren: AND und OR • Verwendung von Platzhaltern • Begriffe ausschließen • … 19
  18. 18. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS • Ziel: • Motivation den Benutzer aus seiner Komfort-Zone herauszuholen und zu motivieren sein Suchverhalten zu verbessern 20
  19. 19. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 21 • Ziel • Benutzer zum Suchexperten auf der MOVING Plattform während der Arbeit ausbilden • Benutzer motivieren neue Suchfunktionalitäten auszuprobieren
  20. 20. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 22 • Learning Analytics • RQ1: Kann man mit Hilfe eines Widgets Reflektion über sein eigenen Suchverhalten initiieren? • Erheben, Aggregieren, Analysieren und Auswerten von Benutzerinteraktionen auf der MOVING • Suchverhalten des Benutzers während der Arbeit widerzuspiegeln
  21. 21. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 23 • Reflektionsunterstützung • RQ2: Kann reflektives Lernen das Suchverhalten ändern? • Anwendung eines allgemein anwendbaren „Reflection Guidance Concepts“ • Prompts die auf neue, nicht oder selten verwendete Suchfunktionalitäten aufmerksam machen • Prompts die zum Nachdenken über das eigene Suchverhalten anregen um sich zu verbessern
  22. 22. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics RS2: VERBESSERUNG DES SUCHVERHALTENS 24 • Motivieren um • über Suchverhalten nachdenken • Welche Suchfeatures verwende ich, welche verwende ich nicht? • Welche Suchstrategien verwende ich? Wie suche ich? • Wie könnte ich mein Suchverhalten verbessern? • Suchverhalten verbessern … • … um schneller und zielgerichteter zu suchen… • … und dabei neue Suchfeatures und Suchstrategien ausprobieren • Suchexperte werden
  23. 23. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics DIE MOVING PLATFORM – LIVE DEMO 25 • Probieren Sie es selber aus ;-) • https://moving.mz.test.tu-dresden.de/ (Create your own account) Oder • https://moving.mz.test.tu-dresden.de/openscience (Automatically logged in)
  24. 24. © Know-Center GmbH • Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics ZUSAMMENFASSUNG 26 • RS1: Automatische Erkennung vom Lernfortschritt in Bezug auf ein Curriculum • Wir erforschen “Überlebenstechniken” im Informationszeitalter • Herausforderungen zur Entwicklung von automatischer Lernunterstützung in Bezug auf ein Information Literacy and Digital Competence Curriculum • RS2: Verbesserung des Suchverhaltens um effizienter zu suchen • Wir erforschen das „Graben nach Gold“ im Informationszeitalter • Herausforderungen um den Benutzer aus seiner Komfortzone zu holen um mit Hilfe von Reflektion das Suchverhalten und die Suchexpertise zu verbessern
  25. 25. © Know-Center GmbH Know-Center GmbH Research Center for Data-Driven Business and Big Data Analytics Inffeldgasse 13/6 8010 Graz, Austria Firmenbuchgericht Graz FN 199 685 f UID: ATU 50367703 gefördert durch das Programm COMET (Competence Centers for Excellent Technologies), wir danken unseren Fördergebern: Senior Reseracher afessl@know-center.at Dr. Angela Fessl

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