Learning Analytics & Academic Analytics
Blended Learning Analytics II
Text als Wissensspeicher
Das aktuelle Projekt im Kontext von Blended Learning-Analysen befasst sich mit der Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Texten im Rahmen von hybriden Lernszenarien, um sich Fragen zur Wirksamkeit digital-gestützter Lehre zu nähern. Das Forschungsvorhaben greift unstrukturierten Text (z. B. in Form natürliche Sprache) als (generalisierbaren) Wissensspeicher auf. Dazu werden insbesondere folgende Fragen in den Blick genommen: (1) Wie kann (unstrukturierter) Text in LMS extrahiert und zur Bewertung von Wirksamkeit digitaler Bildung eingesetzt werden? und (2) Inwieweit können insbesondere non-reaktive qualitative Verfahren in bzw. an bestehende LMS als Explorations- und Analyseinstrument implementiert bzw. gekoppelt werden? Neben der Beantwortung der Forschungsfragen zielt das Projekt auf die Modellierung von Verfahren zur (semi-)automatische Extraktion von Sinngehalt in unstrukturierten Texten. Übergreifendes Ziel ist es, den digitalen Lehr- und Lernraum als Forschungsraum einzusetzen und nachhaltig zur Bewertung der Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung durch die Implementierung interdisziplinärer Forschungszugänge beizutragen.
Laufzeit
05.2019 bis 12.2020
Projektleitung
Dr. Cathleen M. Stützer - Projektleitung
E-Mail: Cathleen.Stuetzer@tu-dresden.de
Wissenschaftliches personal
Marcel Jablonka
E-Mail: Marcel.Jablonka@tu-dresden.de
Studentische und Wissenschaftliche Hilfskräfte
Leon Schemm
E-Mail: Leon.Schemm@mailbox.tu-dresden.de
Jonas Wifek
E-Mail: Jonas.Wifek@mailbox.tu-dresden.de
Projektträger und Förderprogramm
Arbeitskreis E-Learning der LRK Sachsen
Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (SMWK)
Publikationen und Vorträge
Publikationen und Vorträge im Rahmen des Projektes bzw. rund um das Thema Digitale Tramsformation im Hochschulkontext finden Sie hier.
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Blended Learning Analytics
Ein Beitrag zur Messung und Bewertung der Leistungsfähigkeit von Blended Learning im Netzwerkzeitalter
Das Projekt befasste sich mit dem Thema Blended Learning Analytics – der Erhebung und Auswertung (digitaler) Daten aus Blended Learning-Arrangements. Ziel ist es, einen Beitrag zur Bemessung und Bewertung der Leistungsfähigkeit von Blended Learning auf Mikro-, Meso- sowie Makroebene zu leisten und dabei bildungswissenschaftliche Erkenntnisse mit informationstheoretischen Methoden sowie Erkenntnissen aus der Hochschulforschung näher zusammenzuführen. Es wurde auf eine Bestandsaufnahme der Bedarfe in (digitalen) Lehr- und Lernumgebungen gezielt, die zum einen die Bedarfe der heranwachsenden Generation der »Digitale Natives« und zum anderen, die der Lehrenden, die in den letzten Dekaden den Zugang zu Lernmanagementsystemen (LMS) erhielten, in den Blick nahm.
Laufzeit
BLA I: 09.2017 bis 12.2018
Projektleitung
Dr. Cathleen M. Stützer - Projektleitung
E-Mail: Cathleen.Stuetzer@tu-dresden.de
Wissenschaftliches Personal
Stephanie Gaaw
E-Mail: Stephanie.Gaaw@tu-dresden.de
Studentische und Wissenschaftliche Hilfskräfte
Lena-Sophie Raspe
E-Mail: Lena-Sophie.Raspe@mailbox.tu-dresden.de
Projektträger und Förderprogramm
Arbeitskreis E-Learning der LRK Sachsen
Sächsisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (SMWK)
Publikationen und Vorträge
Publikationen und Vorträge im Rahmen des Projektes bzw. rund um das Thema Digitale Tramsformation im Hochschulkontext finden Sie hier.