study.log – Portfolio Learning Analytics

Verantwortlich

Prof. Dr. Torsten Meyer t.meyer[uk]uni-koeln.de

Weiter verantwortlich

Zeitraum

01.10.2015-31.01.2016

Förderung

Beschreibung

In 2016 soll ein größerer Drittmittelantrag für ein interdisziplinäres Forschungsprojekt gestellt werden, das die Erforschung des Potentials von Learning Analytics und Educational Data Mining in Portfolio-basierten Lernprozessen im Rahmen der Hochschulbildung zum Gegenstand hat. Es soll eine Software-Plattform entwickelt (oder ggf. eine geeignete existierende identifiziert und weiterentwickelt) werden, die Studierenden als Portfolio-Tool für das Management von Studienmaterialien dient und mittels User-Tracking-Verfahren umfangreiche Daten (Big Data) über die Nutzung generiert, die mit den in Prüfungen festgestellten Lernerfolgen korreliert werden. Auf diese Weise können detaillierte Einblicke in individuelle und kollaborative Lernprozesse der Studierenden auf verschiedenen Ebenen gewonnen werden. Sollten stabile Korrelationen nachgewiesen werden können, ergäben sich vielfältige Möglichkeiten für formatives Assessment, Leistungsmessung und fortlaufendes Monitoring in vielen verschiedenen Bereichen universitärer Lehre. Das Projektvorhaben eröffnet damit neue bildungswissenschaftliche Perspektiven auf das Thema Big Data, das – bislang von der anderen Seite der Medaille, z.B. im Kontext des Projekts „Wir sind die Daten!“ – bereits durch das Grimme-Institut adressiert wurde. Das Projekt soll kooperativ mit dem Arbeitsbereich Medienbildung & Medienkompetenz des Grimme-Instituts und konsequent interdisziplinär unter Beteiligung von Bildungswissenschaft, Mediendidaktik, Psychologie, Informatik und Medienkulturwissenschaft angelegt und in den portfolio-orientierten Studiengängen des Instituts für Kunst & Kunsttheorie erprobt und evaluiert werden.

Description

In 2016, a major third-party funding application is to be submitted for an interdisciplinary research project that will investigate the potential of learning analytics and educational data mining in portfolio-based learning processes in higher education. A software platform is to be developed (or, if necessary, a suitable existing one identified and further developed) which will serve students as a portfolio tool for the management of study materials and generate extensive data (big data) about the use by means of user tracking procedures, which will be correlated with the learning successes determined in examinations. In this way, detailed insights into individual and collaborative learning processes of students at different levels can be gained. If stable correlations can be demonstrated, there would be many opportunities for formative assessment, performance measurement and continuous monitoring in many different areas of university teaching. The project thus opens up new educational perspectives on the topic of Big Data, which - so far from the other side of the coin, e.g. in the context of the project "We are the data! - has already been addressed by the Grimme Institute. The project is to be designed in cooperation with the Media Education & Media Competence Department of the Grimme Institute and consistently interdisciplinary with the participation of educational science, media didactics, psychology, computer science and media cultural studies, and will be tested and evaluated in the portfolio-oriented study courses of the Institute for Art & Art Theory.