OpenLAP - Plattform für Open Learning Analytics

Das Interesse an Lernanalytik, kurz LA, im Bereich Lernen mit Lerntechnologien, kurz TEL, ist in den letzten Jahren stark gewachsen. Die Herangehensweisen von LA-Ansätzen teilen dabei eine Bewegung von den Daten über die Analyse hin zum Handeln und zum Lernen. Die Landschaft technologiegestützten Lernens befindet sich im Wandel. Lernen findet immer mehr in offenen und vernetzten Lernumgebungen statt, die sich durch wachsende Komplexität und schnellen Wandel auszeichnen. Dies sollte sich in der Konzeptionierung und der Entwicklung von innovativen LA-Ansätzen widerspiegeln, um effektivere Lernerfahrungen zu erreichen. Es besteht ein Bedürfnis, zu verstehen, wie Lernende in diesen Umgebungen lernen und wie die Lernenden, Lehrenden, Institutionen und Forscher diesen Prozess am besten unterstützen können.

Diese Forschungsarbeit fokussiert auf die Entwicklung eines Frameworks für Lernanalytik in offenen und verteilten Lernumgebungen. Sie befasst sich mit den Herausforderungen der Aggregation und Integration von Daten aus unterschiedlichen und heterogenen Quellen mit dem Ziel, nützliche Datensätze für Lehren und Lernen zu erstellen. Es werden verschiedene Lernanalytik-Techniken wie Statistiken, Informationsvisualisierung, systematische Analyse großer Datenbestände, das heißt Data Mining, und Analyse sozialer Netzwerke auf Daten zu Lehren und Lernen angewendet. Dadurch sollen versteckte Muster aufgedeckt werden, die die verteilten Aktivitäten von Lernenden reflektieren und die individuellen Fragen verschiedener Nutzerinnen und Nutzer beantworten.

Mehr Informationen finden Sie auf der Webseite zu OpenLAP.