28.11.2022 – Keynote von Prof. Dr. Hendrik Drachsler

28.11.2022 – Keynote von Prof. Dr. Hendrik Drachsler

In seinem Vortrag vom 28.11.2022 geht Prof. Drachsler auf die Rolle von Learning Analytics bei der Verbesserung von Feedback ein. Er beschreibt ein typisches Cluster aus Adaption, Reflexion, Personalisierung, Selbstregulation, Motivation und Engagement, die man aus diesen Clustern ableiten kann. Das Ziel ist es, Learning-Analytics-Feedback-Systeme zu entwickeln, die den Wissensaufbau und die Kompetenzentwicklung unterstützen. Er spricht auch über Computational Psychometrics, die eine Kombination von Psychometrie und Learning Analytics darstellt. Er möchte diese beiden Ebenen kombinieren, um Interpretationen auf hohem Niveau zu erreichen, wie Selbstregulierung und Leseverständnis. Außerdem möchte er auch die formative und summative Bewertung kombinieren, indem er ein Feedback gibt, das über die Beurteilung von richtig/falsch hinausgeht und korrekte Lösungen, Verbesserungsmöglichkeiten, Hinweise zur Selbstregulierung und effektive Lernstrategien bietet. Prof. Drachsler gibt auch einen Überblick über seine Forschungsaktivitäten, wie Lerndesign, Prototyp-Entwicklung, Qualitative und Quantitative Forschung, Produkte und Dienstleistungen, Rollout & Implementierung. Er präsentiert auch den Digital Cycle for Education (DC4E), der zeigt, wie man Ziele und Herausforderungen identifiziert, Inspiration und Analyse kombiniert, Entwicklungen und Prototypen erstellt und Evaluierung und Adaption untersucht. Zum Schluss geht Prof. Drachsler auf datenangereicherte Lernaktivitäten und die Analyse davon ein, wie Lese Analytik, Konzept-Analytik, Gruppenanalytik und Schreibanalytik. Er schließt seinen Vortrag mit 3 wichtigen Forschungsfragen und deren Lösungen, wie die Extraktion von relevanten Lernattributen aus Spuren in der digitalen Lernumgebung, die Bestätigung von Learning Analytics-Indikatoren durch klassische standardisierte Assessment Instrumente und die Auswirkungen von unterschiedlichen Feedbacktypen auf Aufgabenergebnisse, Prüfungsleistungen und affektive Variablen der Studierenden.

Wir hoffen, dass Sie die Informationen nützlich fanden.

Hier ist unser Video zum Thema: https://www.youtube.com/watch?v=XDLKfcjbCJ0&t=7s