Learning Analytics Infrastruktur

Dieses Teilprojekt hat das Ziel, unterstützende Lernumgebungen zu schaffen, die die Lernprozesse der Studierenden durch den Einsatz von Learning Analytics optimieren. Dabei werden verschiedene Datenquellen genutzt, um den Lernenden personalisiertes Feedback in Echtzeit zu geben und ihre Motivation sowie ihr Engagement zu steigern.

Kognitive Faktoren beziehen sich auf mentale Prozesse, die das Lernen beeinflussen, wie beispielsweise Vorwissen, Denkprozesse und angewandte Lernstrategien. Cognitive Load Theory erklärt, dass Lernende nur eine begrenzte Menge an Informationen gleichzeitig verarbeiten können. Ein gut gestaltetes Feedbacksystem muss daher die kognitive Belastung minimieren.

Die Self-Determination Theory besagt, dass Motivation durch die Erfüllung der Grundbedürfnisse nach Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit gefördert wird. Ein gut gestaltetes Feedbacksystem muss diese Bedürfnisse berücksichtigen.

Selbstgesteuertes Lernen (Self-Regulated Learning) beschreibt, wie Lernende aktiv ihre Ziele setzen, Lernstrategien wählen und ihre Fortschritte überwachen. Ein wirksames Feedbacksystem muss diese Selbstregulationsfähigkeiten unterstützen.

Usability und Akzeptanz

Usability bezieht sich auf die Benutzerfreundlichkeit eines Systems. In einem Learning Analytics-System bedeutet das, dass die bereitgestellten Daten und Feedbackmechanismen leicht zugänglich und verständlich sind. Das Technology Acceptance Model (TAM) besagt, dass die Akzeptanz durch die wahrgenommene Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit bestimmt wird.

Feedbacktypen