Veröffentlichte Abschlussarbeiten
Im Folgenden finden Sie eine Auflistung der Abschlussarbeiten. Für weitere Optionen finden Sie alle Abschlussarbeiten der Professur im Forschungsinformationssystem der TU Dresden.
Masterarbeiten
Analysemethoden zur Messung der Lernzielerreichung
Art der Abschlussarbeit
Master
Autoren
- Beer, Pascal
Betreuer
- Dipl.-Wirt.-Inf. Christian Kummer
- Prof. Dr. rer. pol. habil. Eric Schoop
Abstract
Abstract
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
ABSTRACTSEITE 2
thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
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thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Schlagwörter
Lernziele, Educational Data Mining, E-Learning, Learning Analytics, Lernziel, Lernzieltyp, Ordnungs- rahmen, qualitative Inhaltsanalyse
Berichtsjahr
2013
Diplomarbeiten
Analysemethoden zur Messung der Lernzielerreichung
Art der Abschlussarbeit
Master
Autoren
- Beer, Pascal
Betreuer
- Dipl.-Wirt.-Inf. Christian Kummer
- Prof. Dr. rer. pol. habil. Eric Schoop
Abstract
Abstract
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
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thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
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thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Schlagwörter
Lernziele, Educational Data Mining, E-Learning, Learning Analytics, Lernziel, Lernzieltyp, Ordnungs- rahmen, qualitative Inhaltsanalyse
Berichtsjahr
2013
Bachelorarbeiten
Analysemethoden zur Messung der Lernzielerreichung
Art der Abschlussarbeit
Master
Autoren
- Beer, Pascal
Betreuer
- Dipl.-Wirt.-Inf. Christian Kummer
- Prof. Dr. rer. pol. habil. Eric Schoop
Abstract
Abstract
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
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thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Die Learning Analytics und das Educational Data Mining (EDM) zählen zu den Forschungs-
feldern der Lerndatenanalyse. Forscher innerhalb dieser Gebiete beschäftigen sich mit der
Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Analyse von Lerndaten, um Lernprozesse
und den Lernkontext besser zu verstehen. Der Einsatz dieser Methoden in E-Learning-
Umgebungen könnte das Lehrpersonal bei der Bewertung der Lernenden unterstützen. Es
existiert jedoch eine Vielzahl heterogener Analysemethoden mit unterschiedlichen Einsatz-
zwecken. Ohne Fachkenntnisse ist eine passende Auswahl in Abhängigkeit von den gestellten
Lernzielen für die computergestützte Lehrveranstaltung kaum möglich.
Das Forschungsziel dieser Arbeit ist es, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, die Lernziele
und Analysemethoden miteinander verknüpft und damit die Auswahl erleichtert. Für die Er-
reichung dieses Ziels werden zuerst das Design, die Fragen und das Vorgehen des For-
schungsvorhabens erläutert. Der Weg zum Forschungsziel wird in vier Schritten erklärt.
Der erste Schritt dient der Auswahl und der Ergänzung einer Lernzielkategorisierung in Hin-
blick auf die zu erstellende Entscheidungshilfe, um die Vielfalt an Lernzielen beherrschbar zu
machen. Die Wahl fällt auf die Lernzieltypen von Oser und Patry. Im zweiten Schritt erfolgt
die Auswahl eines Ordnungsrahmens für die Abbildung von Analysemethoden der Learning
Analytics und des EDM sowie des jeweiligen Analysekontextes. Die Wahl fällt auf den Refe-
renzrahmen von Chatti, Dyckhoff, Schroeder & Thüs (2012), welcher in Hinblick auf die Ent-
scheidungshilfe um die Lernzieltypen aus dem ersten Schritt und eine Altersstufe ergänzt
wird. Der dritte Schritt dient der Analyse von Beiträgen der Learning-Analytics-and-
Knowledge-Konferenz 2012 und 2013 sowie der EDM-Konferenz 2013 unter Verwendung
der Methode zur qualitativen Inhaltsanalyse. Der adaptierte Ordnungsrahmen aus dem zwei-
ten Schritt ist die Basis für das Kategoriensystem der Inhaltsanalyse. Ziel ist es, die Konfe-
renzbeiträge in das Kategoriensystem einzuordnen, die ein Lernziel sowie eine Analyseme-
EXTENDED ABSTRACT: ANALYSEMETHODEN ZUR MESSUNG DER LERNZIELERREICHUNG
ABSTRACTSEITE 2
thode zur Überprüfung der Lernzielerreichung enthalten und deren Daten von Lernern aus
dem tertiären Bildungsbereich oder von Lernern älter als 18 Jahre stammen. Im vierten Schritt
wird die Entscheidungshilfe anhand der Dimensionen des adaptierten Ordnungsrahmens ent-
worfen und mit den Ergebnisdaten der Inhaltsanalyse befüllt. Das Ergebnis sind zwei zusam-
menhängende Entscheidungstabellen. Anhand eines vorgestellten Anwendungsszenarios über
ein Wikiprojekt findet ein Proof of Concept statt. Darauf aufbauend erfolgt eine Nutzen- und
Potenzialbesprechung sowie die Nennung von allgemeinen Einschränkungen.
Das Forschungsziel, eine Entscheidungshilfe zu erarbeiten, ist mit den Ergebnissen der vier
Vorgehensschritte erfüllt. Der Nutzen der Entscheidungshilfe besteht in der Komplexitätsre-
duktion bei der Auswahl einer geeigneten Analysemethode, der Vergleichbarkeit durch den
Referenzcharakter des adaptierten Ordnungsrahmens und der Schaffung einer Kommunikati-
onsgrundlage für den Austausch zwischen Lehr- und Fachpersonal. Die Eignung des adaptier-
ten Ordnungsrahmens mit der Lernzieltypdimension kann anhand der durchgeführten Inhalts-
analyse bestätigt werden. Die Praxisrelevanz der Entscheidungshilfe beschränkt sich auf die
Planungspraxis des Lehrpersonals. In der Forschung kann sie zur Planung von Forschungs-
vorhaben zur Learning Analytics und zum EDM eingesetzt werden und bietet interessantes
weiteres Forschungspotenzial.
Weiteres Forschungspotenzial besteht in der Evaluation der Anwendbarkeit und des Nutzens
der Entscheidungshilfe. Resultiert daraus ein positiv bewerteter Nutzen, sollten weitere Bei-
träge zur Learning Analytics und zum EDM kategorisiert und die Entscheidungshilfe durch
die Ergebnisse ergänzt werden.
Wichtigste Literaturquellen
Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U. & Thüs, H. (2012). A reference model for lear-
ning analytics. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 318–
331. doi:10.1504/IJTEL.2012.051815
Elsässer, T. (2000). Choreografien unterrichtlichen Lernens als Konzeptionsansatz für eine
Berufsfelddidaktik. Bern: BBL, EDMZ.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International
Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304–317.
doi:10.1504/IJTEL.2012.051816
Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M. & Zobel, A. (2008). Kom-
pendium multimediales Lernen. Berlin: Springer.
Romero, C. & Ventura, S. (2010). Educational data mining: A review of the state of the art.
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Re-
views, 40(6), 601–618. doi:10.1109/TSMCC.2010.2053532
Schlagwörter
Lernziele, Educational Data Mining, E-Learning, Learning Analytics, Lernziel, Lernzieltyp, Ordnungs- rahmen, qualitative Inhaltsanalyse
Berichtsjahr
2013