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Commit 66165dab authored by Traboulsi's avatar Traboulsi
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<title>Learning Analytics Infrastruktur - KNIGHT</title>
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<title>Learning Analytics Infrastruktur - Modell zur Gestaltung von Feedbacksystemen</title>
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<section class="model-overview">
<h2 class="section-title">Modell zur Gestaltung von Feedbacksystemen</h2>
<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 ist.</p>
</div>
</section>
<section class="model-detail">
<div class="model-box">
<h3>Kognitive Faktoren</h3>
<img src="kognitive-faktoren.png" alt="Kognitive Faktoren">
<p>Kognitive Faktoren beziehen sich auf mentale Prozesse, die das Lernen beeinflussen, wie beispielsweise Vorwissen, Denkprozesse und angewandte Lernstrategien. Eine grundlegende Theorie ist hierbei die Cognitive Load Theory, die erklärt, dass Lernende nur eine begrenzte Menge an Informationen gleichzeitig verarbeiten können.</p>
<p>Ein gut gestaltetes Feedbacksystem muss daher die kognitive Belastung minimieren, indem es Informationen so strukturiert, dass sie leicht aufgenommen und verarbeitet werden können, ohne Überforderung zu verursachen. In Kombination mit motivationalen und selbstbezogenen Faktoren trägt dies zur Entwicklung von personalisiertem und effektivem Feedback bei.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Motivationale Faktoren</h3>
<img src="motivationale-faktoren.png" alt="Motivationale Faktoren">
<p>Motivationale Faktoren betreffen die inneren Antriebe, die das Lernverhalten beeinflussen, wie z.B. Interesse, Engagement und Zielorientierung der Lernenden. Eine zentrale Theorie in diesem Zusammenhang ist die Self-Determination Theory, die besagt, dass Motivation durch die Erfüllung der Grundbedürfnisse nach Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit gefördert wird.</p>
<p>Ein gut gestaltetes Feedbacksystem muss diese Bedürfnisse berücksichtigen, indem es Lernenden die Möglichkeit gibt, ihre Lernprozesse selbst zu steuern und Fortschritte zu erkennen. Zusammen mit kognitiven und selbstbezogenen Faktoren hilft dies, personalisiertes Feedback zu gestalten, das die Motivation stärkt und das Lernen unterstützt.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Selbstbezogene Faktoren</h3>
<img src="selbstbezogene-faktoren.png" alt="Selbstbezogene Faktoren">
<p>Selbstbezogene Faktoren umfassen das Selbstbild und die Fähigkeit der Lernenden, ihre eigenen Lernprozesse zu steuern. Ein zentrales Konzept ist hierbei das Selbstgesteuerte Lernen (Self-Regulated Learning), das beschreibt, wie Lernende aktiv ihre Ziele setzen, Lernstrategien wählen und ihre Fortschritte überwachen.</p>
<p>Ein wirksames Feedbacksystem muss diese Selbstregulationsfähigkeiten unterstützen, indem es den Lernenden hilft, ihren Lernprozess besser zu reflektieren und zu steuern. In Kombination mit kognitiven und motivationalen Faktoren trägt dies dazu bei, personalisiertes Feedback zu gestalten, das die Eigenverantwortung und den Lernerfolg fördert.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Modellübersicht</h3>
<img src="assets/img/model-overview.png" alt="Modellübersicht">
<p>Das Modell unterscheidet vier Feedbacktypen, die durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden und in drei Schichten organisiert sind.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Usability und Akzeptanz</h3>
<img src="usability-akzeptanz.png" alt="Usability und Akzeptanz">
<h4>Usability</h4>
<p>Usability bezieht sich auf die Benutzerfreundlichkeit eines Systems, insbesondere darauf, wie einfach und effektiv ein Feedbacksystem von Lernenden genutzt werden kann. Ein benutzerfreundliches System zeichnet sich durch eine intuitive Bedienung, klare Struktur und verständliche Visualisierungen aus. In einem Learning Analytics-System bedeutet das, dass die bereitgestellten Daten und Feedbackmechanismen leicht zugänglich und verständlich sind, sodass Lernende die Informationen ohne großen Aufwand nutzen können, um ihre Lernprozesse zu verbessern.</p>
<div class="model-box">
<h3>Bereitstellungslayer</h3>
<img src="assets/img/bereitstellungslayer.png" alt="Bereitstellungslayer">
<p>In der inneren Schicht, dem sogenannten <strong>Bereitstellungslayer</strong>, werden Dashboards, Signalsysteme und pädagogische Agenten verwendet, um Feedback auf ansprechende und benutzerfreundliche Weise bereitzustellen.</p>
</div>
<h4>Akzeptanz</h4>
<p>Akzeptanz bezieht sich darauf, inwieweit ein System oder ein Feedbackmechanismus von den Nutzenden angenommen und positiv bewertet wird. Das Technology Acceptance Model (TAM) besagt, dass die Akzeptanz vor allem durch zwei Faktoren bestimmt wird:</p>
<ul>
<li><strong>Wahrgenommene Nützlichkeit:</strong> Wie sehr die Nutzenden glauben, dass das System ihre Leistung verbessert.</li>
<li><strong>Wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit:</strong> Wie einfach das System zu bedienen ist, ohne dass es zu einer übermäßigen Belastung wird.</li>
</ul>
<p>Je positiver die beiden Faktoren bewertet werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Lernenden das System nutzen und akzeptieren. Diese beiden Dimensionen beeinflussen stark, ob ein Learning Analytics-System erfolgreich in den Lernprozess integriert wird und wie bereitwillig es von den Lernenden angenommen wird.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Designlayer</h3>
<img src="assets/img/designlayer.png" alt="Designlayer">
<p>Die nächste Schicht, das <strong>Designlayer</strong>, stellt sicher, dass das Feedback verständlich und benutzerfreundlich gestaltet ist, wobei hier vor allem Fragen zur Usability im Mittelpunkt stehen.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Modellübersicht</h3>
<img src="model-overview.png" alt="Modellübersicht">
<p>Das Modell unterscheidet vier Feedbacktypen, die durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden und in drei Schichten organisiert sind.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Lernender</h3>
<img src="assets/img/lernender.png" alt="Lernender">
<p>Die äußere Schicht fokussiert sich auf den <strong>Lernenden</strong>, indem sie kognitive Fähigkeiten, Motivation und Selbstkonzept berücksichtigt, um personalisiertes Feedback zu ermöglichen.</p>
</div>
<div class="model-box">
<h3>Bereitstellungslayer</h3>
<img src="bereitstellungslayer.png" alt="Bereitstellungslayer">
<p>In der inneren Schicht, dem sogenannten <strong>Bereitstellungslayer</strong>, werden Dashboards, Signalsysteme und pädagogische Agenten verwendet, um Feedback auf ansprechende und benutzerfreundliche Weise bereitzustellen.</p>
</div>
<div class="content-box">
<div class="model-box">
<h3>Designlayer</h3>
<img src="designlayer.png" alt="Designlayer">
<p>Die nächste Schicht, das <strong>Designlayer</strong>, stellt sicher, dass das Feedback verständlich und benutzerfreundlich gestaltet ist, wobei hier vor allem Fragen zur Usability im Mittelpunkt stehen.</p>
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<div class="model-box">
<h3>Lernender</h3>
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<p>Die äußere Schicht fokussiert sich auf den <strong>Lernenden</strong>, indem sie kognitive Fähigkeiten, Motivation und Selbstkonzept berücksichtigt, um personalisiertes Feedback zu ermöglichen.</p>
</div>
</section>
<section class="project-goal">
<p>Ziel dieses Teilprojekts ist es, eine Learning Analytics-Infrastruktur zu entwickeln, die lernendenzentriertes und personalisiertes Feedback bereitstellt. Diese Infrastruktur wird zunächst in den beiden Kursen „Mathematik“ und „IT in Unternehmensnetzwerken“ eingesetzt und evaluiert.</p>
</div>
</section>
</section>
</div>
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<p>&copy; 2024 KNIGHT Project. All rights reserved.</p>
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<p>© 2024 KNIGHT. Alle Rechte vorbehalten.</p>
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