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Archives for Juli 2022

Datenbasiertes Bildungsmanagement und Daten aus dem Lernökosystem

20. Juli 2022 by Christoph Meier Leave a Comment

In einem umfangreichen Dokument beschreibt Watershed, Anbieter einer Learning Analytics Platform, die Prozessdaten, die aus verschiedenen Elementen eines Lern-Ökosystems herausgezogen und verarbeitet werden können.


Learning Analytics und Bildungsberichterstattung als Herausforderung

Bildungsorganisationen und Bildungsverantwortliche müssen aufzeigen können, ob und wie die mit Bildungsarbeit verbundenen Ziele tatsächlich erreicht werden. Die damit verbundenen Analyse- und Reporting-Aktivitäten sind eine Daueraufgabe und Dauerherausforderung für Bildungsverantwortliche und Bildungsorganisationen (mehr dazu hier).

Im Kontext der Digitalisierung kommt es zu einer als «Datenrevolution» bezeichneten Entwicklung – auch im Bereich der Bildung. In einem zuvor undenkbaren Umfang werden digitale Prozessdaten erzeugt und stehen für Analysen zur Verfügung (Learning Analytics).

Watershed, Anbieter eines Learning Record Store (dort spricht man mittlerweile von einer Learning Analytics Platform, LAP), hat kürzlich ein umfangreiches Dokument zum Thema datenbasiertes Bildungsmanagement publiziert:

Downes, Andrew

How to get meaningful insights from your learning ecosystem: A complete guide to L&D data requirements.

Watershed Systems, 2022

Bildquelle: watershed

Ausgangspunkt für den Bericht ist NICHT ein Orientierungsrahmen für Bildungsberichterstattung (z.B. im Kontext betrieblicher Aus- und Weiterbildung). Einen solchen Orientierungsrahmen haben u.a. David Vance und Peggy Parskey vom Center for Talent Reporting (CTR) geliefert. Ein solcher Orientierungsrahmen ist aus meiner Sicht ein unverzichtbarer Startpunkt. Denn darüber können die Zielsetzungen für eine Bildungsberichterstattung ebenso wie die Zielgruppen und Bericht-Formate aufgeschlüsselt werden.

Elemente eines Lern-Ökosystems, Daten & Analysemöglichkeiten

Was der Bericht von Andrew Downes bzw. watershed allerdings leistet, ist ein systematisches Durchdeklinieren von typischen Elementen eines Lernökosystems, der Daten, die diese Elemente liefern können, und welche Aussagen sich daraus ableiten lassen. Zu den Elementen eines Lernökosystems, die im Bericht betrachtet werden, gehören unter anderem:

  • LMS
  • LXP
  • Video-Plattformen
  • Survey-Werkzeuge
  • Beobachtungs-Apps (observation checklist apps)
  • HR-Informationssysteme
  • Webmeeting-Lösungen / Virtual Classroom-Lösungen
  • Lösungen für AR- bzw. VR-basiertes Lernen

Die einzelnen Kapitel im Bericht sind gleichförmig strukturiert:

  • Was ist xxx und welche Rolle spielt das Element im Lernökosystem?
  • Welche Daten sollte man aus diesem System / Element herausziehen können?
  • Welche Aussagen lassen sich aus diesen Daten ableiten?
  • Worauf sollte man bei der Beschaffung einer solchen Lösung achten?
  • Wie können Daten aus diesem System mit Daten aus anderen Systemen zusammengeführt werden?
  • Welche Rolle spielt dieses Element im Hinblick auf Skills- und Compliance-Management?

Ergänzt werden die jeweiligen Kapitel durch Beispiele für Auswertungen und durch Verweise auf Fallbeispiele / Fallstudien.

Abb. 1: Beispiele für Auswertungen zu Bildungsprozessdaten (Bildquelle: Watershed 2022)

Abschliessend werden noch fünf Empfehlungen zum Vorgehen formuliert:

1) Discuss your L&D data requirements with your vendors.

2) Base your data requirements on reporting requirements.

3) Review platform / service documentations with your techies.

4) Use xAPI where possible, but CSVs exported via API are a good plan B.

5) Consider ongoing maintenance / integration maintenance.

Downes / watershed (2022): How to get meaningful insights from your learning ecosystem: A complete guide to L&D data requirements, p. 88.

Fazit

Ein hilfreiches Nachschlagewerk für Bildungsverantwortliche, die das Thema ‘Datenbasiertes Bildungsmanagement’ systematisch angehen wollen – und bereits über einen Orientierungsrahmen für Bildungsberichterstattung verfügen. Interessant fand ich beispielsweise den Hinweis, dass Daten aus betriebsinternen Umfragen (Surveys) ebenfalls in einer Learning Analytics Plattform weiterverarbeitet werden können. Voraussetzung ist allerdings, dass eine Datenstruktur erzeugt wird, die es erlaubt, aus jeder Antwortzeile ein xAPI-Statement zu erzeugen. Aber letztlich überrascht es nicht, dass watershed (als Anbieter eines Learning Record Store) auf xAPI und xAPI-statements als gemeinsamen Datenstandard über das komplette Lernökosystem hinweg setzt…


Wir vertiefen die hier angesprochenen Themen in unserem Weiterbildungsmodul “Datenbasiertes Bildungsmanagement”. Mehr dazu hier.

Filed Under: Beiträge Tagged With: Datenbasiertes Bildungsmanagement, E-Learning / TEL, Lernplattform

Bewertungsraster für Active Learning Technologies

20. Juli 2022 by Christoph Meier Leave a Comment

Expert:innen des  Rochester Institute of Technology (USA) haben ein Bewertungsraster für ‘Active Learning Technologies’ erstellt. Das Bewertungsraster umfasst sieben Dimensionen (u.a. Aktivierung von Lernenden, einfache Handhabung, breite Verfügbarkeit, etc.) und ist online verfügbar.


EDUCAUSE, die grosse Nonprofit-Organisation in den USA, die sich auf den Bereich der Weiterentwicklung des Hochschulwesens durch den Einsatz von neuen Technologien konzentriert, erarbeitet und / oder publiziert unter anderem verschiedene Bewertungsraster, die dann als Handreichungen und Hilfestellungen für Bildungsverantwortliche zur Verfügung stehen. Beispiele sind etwa ein Bewertungsraster für E-Learning Werkzeuge oder ein Bewertungraster für physische Lernräume.

Kürzlich wurde auf den Webseiten von EDUCAUSE ein Bewertungsraster für Active Learning Technologies publiziert, das von Vertreter:innen des  Rochester Institute of Technology (USA) entwickelt wurde. Damit sind Technologien gemeint, die Lehr-Lernaktivitäten unterstützen, in deren Verlauf Lernende aktiv handeln und gleichzeitig über ihr Handeln reflektieren.

Das von den Autor:innen vorgeschlagene Bewertungsraster ist u.a. von den beiden oben genannten Bewertungrastern für E-Learning-Werkzeuge und Lernräume inspiriert. Die nachfolgend aufgeführten Dimensionen sind zentral für das Bewertungsraster:

  • Aktive Beteiligung von mehreren Personen
  • Einfache Handhabung
  • Breite Verfügbarkeit
  • Barrierefreiheit
  • Ermöglichung des Ausdrückens von Diversität
  • Flexibilität
  • Unterstützung von aktivem Handeln auf Seiten der Lernenden

Jede dieser Qualitätsdimensionen wird durch verschiedene Kriterien und über ein Punktesystem operationalisiert.

Das Bewertungsraster ist als Google-Sheet verfügbar. Eine Kopie kann über diese Adresse (Anmeldung bei Google erforderlich) geladen werden.


Bildquelle Beitragsbild: Heritage College of Osteopathic Medicine

Filed Under: Beiträge Tagged With: Lernräume, Lerntechnologien

Learning Space Rating System (Educause)

20. Juli 2022 by Christoph Meier Leave a Comment

Die systematische Bewertung und Gestaltung von Lernräumen gemäss den sich kontinuierlich verändernden Anforderungen ist eine Herausforderung für Bildungsinstitutionen. Das Learning Space Rating System (LSRS) von EDUCAUSE bietet hierzu Arbeitshilfen an.


Ein Projekt, das EDUCAUSE seit einigen Jahren verfolgt und immer wieder aufdatiert, ist ein Bewertungsraster für Lernräume (Learning Space Rating System). Eine erste Version des Bewertungsrasters wurde bereits in 2014 publiziert. Kürzlich bin ich auf die dritte Version von Ende 2020 gestossen.

Das Bewertungsraster für Lernräume soll Bildungsinstitutionen dabei unterstützen

  • die Planung und Design von Lernräumen zielorientiert voranzutreiben,
  • die aktuelle Ausprägung von Lernräumen und ihr Potenzial zur Unterstützung verschiedener Lehr-Lernformen zu bestimmen,
  • die Weiterentwicklung bestehender Lernräume mit Blick auf institutionelle Zielsetzungen (z.B. hybride Unterrichtsformen in der Breite ermöglichen) systematisch voranzutreiben.

Das Bewertungsraster ist in sieben Bereiche gegliedert:

  1. Integration in den Kontext des (Hoch-)Schul-Campus (ICC)
    (Campus-Strategie, Master-Plan, etc.)
  2. Planungs- & Design-Prozesse (PDP)
    (Einbindung von Anspruchsgruppen, Pilotierungen, etc.)
  3. Betrieb und Unterstützungsangebote (SO)
    (Befähigung von Lehrpersonen, Planungshilfen, etc.)
  4. Qualität der Raumgestaltung (EQ)
    (Licht, Sichtachsen, Temperatur, Akustik, etc.)
  5. Layout und Möblierung (LF)
    (Bewegungsmöglichkeiten, Möglichkeiten für Anpassungen des Layouts, Beschreibbare Oberflächen, etc.)
  6. Werkzeuge und Technologien (TT)
    (Strom, Datennetzwerke, Ton/Audio, etc.)
  7. Inklusion (IN)
    (Erreichbarkeit, Sicherheit, Zonenübergänge, etc.)

Die ausführlichen Dokumente (Checklisten, Bewertungsraster, etc.) sind nur für Mitgliedsorganisationen von EDUCAUSE verfügbar. Aber auf den Seiten zum Projekt findet sich u.a. auch eine umfangreiche Sammlung von Literatur zu den verschiedenen Dimensionen des Bewertungssystems. Ein Austausch zu Bewertungsdaten (Benchmarking) sowie zu Dokumentationen zu Raumgestaltungen ist über FLEXspace, ein Partner-Netzwerk von EDUCAUSE möglich.


EDUCAUSE: Learning Space Rating System

Bildquelle Beitragsbild: EDUCAUSE

Filed Under: Beiträge Tagged With: Lernräume

Blended Learning – Kontext, Orientierungsrahmen, Folgerungen

14. Juli 2022 by Christoph Meier 1 Comment

Kürzlich habe ich im Rahmen eines kurzen Impulses zu ‘Blended Learning’ verschiedene Modelle aufgezeigt, die für die Orientierung zu und Gestaltung von Blended Learning herangezogen werden können: Organisationsmodelle, Phasenmodelle, ICAP-Modell und einen (medien-)didaktisch orientierten Bezugsrahmen.


Anfang Monat hatte ich Gelegenheit, im Rahmen einer Besichtigung des Square einen kurzen Impuls zum Thema Blended Learning für die Baukaderschule St.Gallen beizusteuern. Ausgangspunkt für meinen Impuls waren zentrale Veränderungen die sich aus der fortschreitenden Digitalisierung für Bildungsorganisationen ergeben: Veränderungen im Bildungsmarkt, veränderte Kundenanforderungen, veränderte Kompetenzerfordernisse und neue Möglichkeiten der Gestaltung von Entwicklungsformaten.

Den letzten Aspekt haben wir dann in Richtung ‘Blended Learning’ vertieft. Ich habe zunächst aufgezeigt, dass ‘Blended Learning’ unterschiedlich verstanden werden kann und dafür geworben, ein einheitliches Verständnis zu ‘Blended Learning’ innerhalb der Bildungsorganisation zu entwickeln.

Anschliessend habe ich verschiedene Modelle aufgezeigt, die für die Orientierung zu und Gestaltung von Blended Learning herangezogen werden können:

  • die Organisationsmodelle von BlendedLearning.org (ursprünglich Clayton Christensen Institut),
  • Phasenmodelle,
  • das ICAP-Modell, das Kognition und Aktivierung fokussiert und schliesslich
  • einen (medien-)didaktischen Bezugsrahmen.

Ausgehend von dieser Orientierung sind wir dann in die gemeinsame Diskussion dazu eingestiegen, was sich daraus für die Weiterentwicklung von Lehren und Lernen an der Baukaderschule St.Gallen ableiten lässt.

Hier die wichtigsten Folien zu diesem Impuls:

2022-07-01_GBS_Baukader_Blended-Learning_Vs_2022-07-14_scil-blog


Unser Winter Workshop “Innovative Blended Learning Designs” bietet die Möglichkeit, in einer Lerngruppe die Gestaltungsoptionen für motivierendes Blended Learning Designs weiter zu vertiefen und im Rahmen eines selbst gewählten Entwicklungsauftrags umzusetzen.

Filed Under: Beiträge Tagged With: Blended Learning, Digitalisierung, Learning Design, Lernmedien

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