learning-analytics.html

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  <title>Learning Analytics Infrastruktur - KNIGHT</title>
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      </p>
    <section class="container">
      <h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
      <p>
        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.
      </p>
      <p>
        Zur Umsetzung wird eine umfassende Learning Analytics-Infrastruktur eingesetzt, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, speichert, analysiert und visualisiert. Lernplattformen und Evaluationswerkzeuge wie Moodle, Unipark und VR-Anwendungen dienen als Basis für die Datenerfassung. Dabei werden Daten zu Anwesenheit, Lernzeit, Quiz-Ergebnissen, Kommunikationsmustern und Interaktionen erfasst. Die gesammelten Daten werden als xAPI Statements zentral im Learning Locker gespeichert und aufbereitet. Anschließend werden diese Daten mithilfe von Visualisierungstools wie Grafana und Excalibur dargestellt und für personalisiertes Feedback genutzt.
      </p>

      <p>Die folgende Abbildung zeigt den gesamten Prozess der LA-Infrastruktur:</p>

      <!-- Image of the Learning Analytics Infrastructure Process -->
      <div class="text-center">
        <img src="assets/img/LA-prozess.png" alt="Prozess der Learning Analytics Infrastruktur" class="img-fluid" style="width: 100%; max-width: 500px;">
      </div>

      <p>Die aktuelle Forschung im KNIGHT-Projekt konzentriert sich auf die Verknüpfung von Learning Analytics mit psychologischen und didaktischen Modellen, um das Lernverhalten besser zu verstehen und zu fördern. Dafür wird ein integratives Modell zur Gestaltung von lernzentrierten Feedbacksystemen eingesetzt (siehe Abbildung unten). </p>
 <!-- Image of the Feedback Model -->
      <div class="text-center">
        <img src="assets/img/modell.png" alt="Integratives Modell zur Gestaltung von lernzentrierten Feedbacksystemen" class="img-fluid" style="width: 100%; max-width: 500px;">
      </div>
    <p> Dieses Modell basiert auf theoretischen Grundlagen und aktuellen Forschungsergebnissen und umfasst mehrere Schichten, die verschiedene Aspekte des Feedbackprozesses abdecken. Es verbindet kognitive, motivationale und selbstbezogene Faktoren durch unterschiedliche Feedbacktypen, die in einem theoretischen Rahmen eingebettet sind, der auf Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit fokussiert.
    </p>