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Traboulsi authoredee0ef93e
<!DOCTYPE html><html lang="de"><head> <meta charset="utf-8"> <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0" name="viewport"> <title>Learning Analytics Infrastruktur - KNIGHT</title> <meta content="Beschreibung der Learning Analytics Infrastruktur im KNIGHT Projekt" name="description"> <meta content="Learning Analytics, Feedback, KNIGHT, Lernanalyse" name="keywords"> <link href="https://www.hft-stuttgart.de/typo3conf/ext/hft_sitepackage/Resources/Public/img/HFT_logo.svg" rel="icon"> <link href="https://www.hft-stuttgart.de/typo3conf/ext/hft_sitepackage/Resources/Public/img/HFT_logo.svg" rel="apple-touch-icon"> <link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:300,300i,400,400i,600,600i,700,700i|Nunito:300,300i,400,400i,600,600i,700,700i|Poppins:300,300i,400,400i,500,500i,600,600i,700,700i" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/bootstrap/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/bootstrap-icons/bootstrap-icons.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/aos/aos.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/remixicon/remixicon.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/swiper/swiper-bundle.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/vendor/glightbox/css/glightbox.min.css" rel="stylesheet"> <link href="assets/css/main.css" rel="stylesheet"> <style> .content-section { margin-top: 20px; } .content-section h2 { margin-top: 30px; } .content-section p { margin-bottom: 20px; line-height: 1.6; } .content-section img { max-width: 100%; height: auto; } .feedback-types ul { list-style-type: disc; padding-left: 20px; } .feedback-types li { margin-bottom: 10px; } .feedback-model-description { background-color: #e6f0ff; border-left: 5px solid #003366; } .interactive-element { cursor: pointer; margin: 10px 0; padding: 10px; background: #f8f9fa; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; } .interactive-element:hover { background-color: #e2e6ea; } .interactive-content { display: none; margin-top: 10px; padding: 10px; background: #e9ecef; border: 1px solid #ced4da; border-radius: 8px; } img { max-width: 100%; height: auto; } </style> <script>
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<h1 class="sitename">KNIGHT</h1>
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<div class="container text-center">
<h1 style="font-size: 2.5rem;">Learning Analytics Infrastruktur</h1>
<p class="lead">Personalisierte Lernunterstützung durch datengestützte Analyse und Feedbacksysteme</p>
</div>
</section>
<section class="container content-section">
<h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
<h2>Inhaltsverzeichnis</h2>
<ul>
<li><a href="#ziel">Ziel des Arbeitspakets</a></li>
<li><a href="#datenfluss">Datenfluss und Systemarchitektur</a></li>
<li><a href="#modell">Feedbackmodell</a></li>
<li><a href="#interaktive-elemente">Interaktive Elemente</a></li>
<li><a href="#feedbacktypen">Feedbacktypen</a></li>
<li><a href="#einsatz">Einsatz & Evaluation</a></li>
</ul>
</section>
<section class="container content-section">
<h2 id="ziel">Ziel des Arbeitspakets</h2>
<p>
Das Ziel dieses Arbeitspakets ist die Entwicklung und Erprobung einer modularen Infrastruktur für Learning Analytics (LA), die in Lernplattformen
integriert werden kann. Sie soll es ermöglichen, Lernprozesse datenbasiert zu analysieren und darauf aufbauend personalisiertes Feedback für Lernende
bereitzustellen. Die Infrastruktur dient damit sowohl der individuellen Lernunterstützung als auch der Evaluation von Lernpfaden und Bildungsmaßnahmen.
</p>
<h2 id="datenfluss">Datenfluss und Systemarchitektur</h2>
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Die Infrastruktur basiert auf einer Microservice-Architektur, die zentrale Komponenten wie Datenaggregation, Analysemodule und Feedback-Engines
integriert. Lernaktivitäten (z. B. Testbearbeitung, Interaktionen, Logins) werden in Echtzeit erfasst und in einer zentralen Datenspeicherung
verarbeitet. Analytische Services berechnen daraus individuelle Lernfortschritte, die über standardisierte Schnittstellen an Feedbacksysteme übergeben
werden.
</p>
<h2 id="modell">Feedbackmodell</h2>
<p class="feedback-model-description p-3">
Das zugrunde liegende Feedbackmodell orientiert sich an bestehenden didaktischen Prinzipien wie der Förderung von Selbstregulation, adaptivem
Feedback und motivationaler Unterstützung. Die Rückmeldungen sind differenziert nach Leistungsstand, Lernverhalten und Zielsetzung. Durch diese
Differenzierung werden unterschiedliche Feedbackarten (z. B. korrektiv, prozessbezogen, metakognitiv) ermöglicht.
</p>
<h2 id="interaktive-elemente">Interaktive Elemente</h2>
<div class="interactive-element">Was bedeutet „prozessbezogenes Feedback“?</div>
<div class="interactive-content">Prozessbezogenes Feedback bezieht sich auf die Strategie oder Herangehensweise, mit der eine Lernaufgabe bearbeitet
wurde. Es unterstützt die Entwicklung effektiver Lernstrategien.
</div>
<div class="interactive-element">Wie hilft Feedback bei der Selbstregulation?</div>
<div class="interactive-content">Selbstregulierendes Feedback fördert das Reflektieren des eigenen Lernverhaltens, indem es Hinweise zur Zielsetzung,
Planung und Kontrolle des Lernprozesses gibt.
</div>
<h2 id="feedbacktypen">Feedbacktypen</h2>
<div class="feedback-types">
<ul>
<li><strong>Leistungsbezogenes Feedback:</strong> Rückmeldung zum Ergebnis, z. B. richtig/falsch, Punktzahl.</li>
<li><strong>Prozessbezogenes Feedback:</strong> Hinweise zur gewählten Lösungsmethode oder Strategie.</li>
<li><strong>Selbstregulierendes Feedback:</strong> Unterstützung zur Selbstreflexion und Planung des weiteren Lernens.</li>
</ul>
</div>
<h2 id="einsatz">Einsatz & Evaluation</h2>
<p>
Die Infrastruktur wird prototypisch in mehreren Pilotkursen an Hochschulen eingesetzt. Dabei erfolgt eine begleitende Evaluation hinsichtlich
technischer Funktionalität, Akzeptanz durch Lehrende und Lernende sowie Auswirkungen auf den Lernerfolg. Die Erkenntnisse fließen in die
Weiterentwicklung der Feedbackmechanismen und die Optimierung der Lernpfade ein.
</p>
</section>
</main>
<footer id="footer" class="footer">
<div class="container">
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<p>© 2024 KNIGHT Project. All rights reserved.</p>
</div>
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