Learning Analytics bezeichnet die Sammlung und Auswertung von Informationen (Datenspuren) zu digital gestützten Lehr-/Lernprozessen, um diese genauer zu verstehen und besser gestalten zu können.
Alfred Fortenbacher und sein Team an der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) Berlin hatten für diese Woche zur ersten Learning Analytics Summer School eingeladen.
Gestern standen Doktoranden-Workshops auf dem Programm, heute Keynotes, Workshops und eine Panel-Diskussion, zu der auch ich eingeladen war.
In seinem Vortrag zum Thema “European perspectives on learning analytics” heute Vormittag zeigte Hendrik Drachsler (Open Universiteit Nederland) den Entwicklungsstand in verschiedenen europäischen Ländern auf. Er verwies u.a. auf eine in Deutschland fehlende, national koordinierte Forschungs- und Entwicklungsagenda zu diesem Thema – etwas, was in anderen europäischen Ländern durchaus zu finden ist.
Besonders interessant war für mich dann die Session mit Dirk Ifenthaler (Universtität Mannheim / Curtin University, Australien) zum Thema “Change management for learning analytics“. Ifenthaler berichtete u.a. über seine Erfahrungen aus der 2013 begonnenen Einführung von Learning Analytics bei der Australian Open University. In diesem Zuge stellte er ein umfangreiches Rahmenmodell sowie auch ein Argumentarium zu LA vor.
Gleichzeitig stellte er heraus, dass die Umsetzung von Learning Analytics spezifisch qualifiziertes Personal und technische Infrastrukturen erfordert. Und diesbezüglich zeigen die von ihm erhobenen Daten, dass es bei Hochschulen sowohl am entsprechend qualifizierten Personal (z.B. Learning Analytics Specialists, Information Management Architects, Data Scientists) als auch an den erforderlichen Infrastrukturen (z.B. Data Warehouse, Automated Data Reporting, Interactive Dashboards) mangelt. Die meisten Hochschulen befinden sich daher erst ganz am Anfang des von ihm skizzierten Entwicklungswegs.
Aus der Sicht von Ifenthaler erfordert der Weg zur Umsetzung von Learning Analytics in Hochschulen (und anderen Bildungsinstitutionen) ein umfangreiches Veränderungsmanagement mit folgenden Arbeitsfeldern:
- organisatorische Voraussetzungen schaffen, u.a. im Hinblick auf
- Regelungen / Leitlinien (z.B. zur Verwendung von Daten)
- Prozesse (z.B. zur Datengewinnung und -verarbeitung)
- technische Voraussetzungen schaffen, u.a. im Hinblick auf
- Systemintegration
- Data Warehouse-Lösungen
- personelle Voraussetzungen schaffen, u.a. im Hinblick auf
- Datenmanagement
- Datenanalyse
- didaktisches Design
Nach der Mittagspause standen Poster-Präsentationen von Nachwuchs-Forschern in diesem Forschungsfeld auf dem Programm. Interessant fand ich das vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Verbundprojekt “Smart Learning im Handwerk”, bei dem es neben der Entwicklung von neuen mediendidaktischen Gestaltungen von Weiterbildung auch um die Umsetzung von Learning Analytics geht. Mehr zu diesem Projekt hier.
Beim Programmpunkt “Learning Analytics aus Unternehmenssicht” machte Volker Zimmermann (neocosmo) deutlich, dass er das Potenzial von Learning Analytics eher im Bereich der persönlichen (intelligenten) Lernassistenten sieht, weniger im Bereich der Umsetzung von Learning Analytics auf Unternehmensebene. Hier sind die Hürden u.a. im Hinblick auf Sicherheitsbedenken und Vertriebsvereinbarungen einfach zu hoch.
Im Rahmen der abschliessenden Panel-Diskussion, die von Christoph Igel (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI, Berlin) moderiert wurde, war mein zentraler Punkt, dass bei den meisten der mir bekannten OE / PE-Bereichen zum Thema Learning Analytics noch viel Unklarheit besteht. Es ist unklar, was genau Learning Analytics ist, wie das Thema umgesetzt werden kann und welchen Nutzen Learning Analytics stiften könnte. Das hat aus meiner Sicht auch damit zu tun, dass die Forschung zu diesem Thema mehrheitlich im Bereich der Hochschulen (und Schulen) passiert, aber kaum im betrieblichen Bereich. Entsprechend wenige Beispiele für gute Praxis finden sich bisher im deutschsprachigen Raum. Hier lohnt sich der Blick über den Atlantik in die USA, wie die CLO Online-Konferenz zum Thema im letzten Herbst zeigte.
[…] Neben den veränderten Kundenbedürfnissen werden gesellschaftliche, wirtschaftliche und technologische Entwicklungen aber auch der verstärkte globale Wettbewerb als Treiber in der Executive Education gesehen. Betrachtet man die technologischen Entwicklungen als Innovationsfaktoren näher, so betreffen diese einerseits die „Entgrenzung der Arbeits-, Lebens- & Lernwelt“ als auch „neue technologiegestützte Lernmöglichkeiten“.1)Schuchmann, D., 2016. Implementierung von Bildungsinnovationen in Executive Education Programme – Erfolgsfaktoren der Gestaltung eines innovationsorientierten Programm-Managements, St.Gallen, S. 34. jQuery("#footnote_plugin_tooltip_1").tooltip({ tip: "#footnote_plugin_tooltip_text_1", tipClass: "footnote_tooltip", effect: "fade", fadeOutSpeed: 100, predelay: 400, position: "top right", relative: true, offset: [10, 10] }); Diese beiden Faktoren beeinflussen sich gegenseitig, so dass Lernerkenntnisse am besten in einer optimalen technologieunterstützen Lernumgebung erzielt werden; diese basieren vor allem auf einem gut durchdachten und bereits in seiner Anwendung bewährten didaktischen Konzept. […]