Abschlussarbeiten
Betreut werden Staatsexamensarbeiten im Lehramt Informatik sowie Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten im Fach Informatik sowie Medieninformatik. Sie können sich jederzeit mit eigenen Themenvorschlägen bei den Mitarbeiter:Innen des Lehrstuhls wenden.
Staatsexamensarbeiten
* Ausschreibungen zu Abschlussarbeiten im Lehramtsstudium für das Fach Informatik finden sich im OPAL-Lernraum "Lehramt Informatik".
Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten
* Informatik und Medieninformatik:
Abgeschlossene Studentische Arbeiten
Modellierung und Visualisierung von xAPI-konformen Lerninteraktionsdaten eines Multitouch-Lernspiels
Art der Abschlussarbeit
Master
Autoren
- Gleißner, André
Betreuer
- Dr. rer. nat. Thiemo Leonhardt
- Dr. rer. nat. Nadine Bergner
Abstract
Das Lernen in digitalen Umgebungen wächst und erzeugt immer mehr Daten. Die Bedeutung von Learning Analytics in digitalen schulischen Anwendungen nimmt stetig zu.
Lernspiele werden aufgrund der spielerischen Vermittlung von Wissen immer populärer. Sie sprechen viele Sinne an und können auch außerhalb der Schule gespielt werden. Eng verbunden mit Lernspielen ist die softwareseitige Entwicklung dieser. Dazu be-
nötigt es informatische Grundlagen wie die strukturierte Zerlegung. Der Einsatz neuartiger, großer Multitouch-Tabletops ermöglicht die Umsetzung kollaborativer Lernspiele und neuer Lehrkonzepte. Diese Lernspiele erzeugen und erfassen viele Interaktionen der Spielenden. Aufgrund der steigenden Anzahl und Nutzung von Lernanwendungen und deren Komplexität, wird ein Vergleich derer Daten immer schwieriger, aber auch notwendiger.
Das Forschungsfeld Learning Analytics analysiert diese Daten und stellt sie in einer adäquaten Form den Benutzenden zur Verfügung. Durch die automatisierte Aufbereitung des Lernprozesses, können Lehrende noch präziser auf die Lernenden eingehen. Folglich
erhalten Lernende eine stärker personalisierte Unterstützung für ihren Lernfortschritt.
Diese Arbeit modelliert mit Hilfe des Experience API (xAPI) Standards Statements aus Lerninteraktionsdaten für ein Multitouch-Lernspiel. Aus diesen Daten werden Visualisierungen erstellt, die den Lernprozess opportun darstellen. Damit können Benutzende mögliche
Schwierigkeiten und Erfolge erkennen und gezielter auf die Lernenden eingehen.
Lernspiele werden aufgrund der spielerischen Vermittlung von Wissen immer populärer. Sie sprechen viele Sinne an und können auch außerhalb der Schule gespielt werden. Eng verbunden mit Lernspielen ist die softwareseitige Entwicklung dieser. Dazu be-
nötigt es informatische Grundlagen wie die strukturierte Zerlegung. Der Einsatz neuartiger, großer Multitouch-Tabletops ermöglicht die Umsetzung kollaborativer Lernspiele und neuer Lehrkonzepte. Diese Lernspiele erzeugen und erfassen viele Interaktionen der Spielenden. Aufgrund der steigenden Anzahl und Nutzung von Lernanwendungen und deren Komplexität, wird ein Vergleich derer Daten immer schwieriger, aber auch notwendiger.
Das Forschungsfeld Learning Analytics analysiert diese Daten und stellt sie in einer adäquaten Form den Benutzenden zur Verfügung. Durch die automatisierte Aufbereitung des Lernprozesses, können Lehrende noch präziser auf die Lernenden eingehen. Folglich
erhalten Lernende eine stärker personalisierte Unterstützung für ihren Lernfortschritt.
Diese Arbeit modelliert mit Hilfe des Experience API (xAPI) Standards Statements aus Lerninteraktionsdaten für ein Multitouch-Lernspiel. Aus diesen Daten werden Visualisierungen erstellt, die den Lernprozess opportun darstellen. Damit können Benutzende mögliche
Schwierigkeiten und Erfolge erkennen und gezielter auf die Lernenden eingehen.
Zugeordnete Forschungsprojekte
- EduInf
Schlagwörter
XAPI, Lerndaten, Lernspiel
Berichtsjahr
2020