Proseminar: Learning Analytics and Educational Data Mining

 

Inhalt

Data Mining versucht mittels verschiedener systematischer Analyseansätze aus größeren Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen, indem bspw. Muster oder Zusammenhänge aufgedeckt werden. Dies geschieht z.B. mittels statistischer Verfahren oder Machine Learning Techniken und gewinnt auf Grund der zunehmenden Menge an verfügbaren Nutzer- und Interaktionsdaten an Bedeutung. Dabei stehen nicht nur wirtschaftliche Interessen im Fokus sondern mit Educational Data Mining auch bildungspolitische. Gleichermaßen versucht auch Learning Analytics diverse Daten von Lernenden zur Verbesserung der Lehre- und des Lernens nutzbar zu machen und zu interpretieren, oft in Form von Vorhersagen über Verhalten oder Erfolg von Studierenden.

Dieses Proseminar für Informatik und verwandte Studiengänge gibt eine Einführung in Educational Data Mining und Learning Analytics, deren Techniken, Anwendungen, Potentiale, Risiken, etc. Dabei folgt es einem konferenzähnlichen Ablauf, bei dem verschiedene Themen über das Semester verteilt erarbeitet und in einem Block am Ende vorgestellt werden. Der Fokus liegt dabei auf dem Erlernen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und wird von wöchentlichen Arbeitsaufträgen begleitet.

Weitere Informationen

Sprache

Der Kurs und die Treffen werden in deutscher Sprache abgehalten.

Anforderungen

Melden Sie sich zu diesem Proseminar nur an, wenn Sie dieses auch abschließen können/wollen. Vorkenntnisse aus dem Fachbereich sind hilfreich aber nicht notwendig.