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Commit a1b9fcb6 authored by Traboulsi's avatar Traboulsi
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</div>
</header>
<main >
<main>
<section class="container">
<!-- Optional Intro Section if needed -->
</section>
<section class="container">
</section>
<section class="container">
<h2> Arbeitspaket 3: Learning Analytics - Konzeption und Umsetzung </h2>
<p>Ziel von <strong>AP 3</strong> ist die aufbau von Aufbau von Learning Analytics & KI-Systemen zur Unterstützung der Lehre.</p>
<h6>Verantwortlich für AP 3:</h6>
<ul>
<li>Prof. Dr. Dieter Uckelmann </li>
<li>Dr. Sunita Hirsch </li>
<li>Dr. Tatyana Podgayetskaya</li>
<li>Dr. Salam Traboulsi</li>
<li>Dr. Muddsair Sharif</li>
</ul>
<section class="container">
<h2>Arbeitspaket 3: Learning Analytics – Konzeption und Umsetzung</h2>
<p><strong>AP 3</strong> zielt auf den Aufbau und die iterative Entwicklung technischer Learning-Analytics- und KI-Infrastrukturen zur evidenzbasierten Unterstützung von Studierenden, Lehrenden und Studienverantwortlichen.</p>
<h6>Verantwortlich für AP 3:</h6>
<ul>
<li>Prof. Dr. Dieter Uckelmann</li>
<li>Dr. Sunita Hirsch</li>
<li>Dr. Tatyana Podgayetskaya</li>
<li>Dr. Salam Traboulsi</li>
<li>Dr. Muddsair Sharif</li>
</ul>
<div class="container">
<h3>LA-Infrastruktur</h3>
<p>Im Rahmen der LA-Infrastruktur werden:</p>
<ul>
<li>lernbezogene Daten aus verschiedenen Quellen wie Moodle und VR erfasst, zentral gespeichert und ganzheitlich analysiert,</li>
<li>auf Basis von gesammelten Daten Rückmeldungen an die Lernenden gegeben,</li>
<li>die Wirksamkeit dieser Feedbacks auf Lernprozesse, Engagement und Motivation empirisch untersucht.</li>
</ul>
<img src="placeholder-la-infrastruktur.png" alt="LA Infrastruktur – Datenquellen" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Datenfluss und Feedback-Mechanismus der LA-Infrastruktur</p>
<div class="container">
<h3>LA-Infrastruktur (AP 3.1)</h3>
<ul>
<li>Parallele Infrastrukturen: produktiv & forschungsorientiert</li>
<li>Integration: Moodle, LSF, Zoom, VR – zentrale Speicherung in MongoDB</li>
<li>Visualisierung: Grafana 11.5, Learning Locker 6.0.0</li>
<li>Befragungen zu Studierendenakzeptanz via Unipark</li>
<li>Externe Veröffentlichung: IEEE Access, LAK 2025, JOTED</li>
</ul>
<img src="placeholder-la-infrastruktur.png" alt="LA Infrastruktur – Datenquellen" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Datenfluss und Feedback-Mechanismus der LA-Infrastruktur</p>
<h3>Digital Educational Mirror (AP 3.2)</h3>
<p>Einsatz des Excalibur-Plugins in Lehrveranstaltungen der Mathematik und Logistik. Bietet datengestütztes Feedback für Studierende zu ihrem Lernverhalten.</p>
<p>Alternative Umsetzung auf Basis von Grafana zur Überwindung technischer Limitierungen (z. B. Update-Intervalle, Visualisierungsoptionen).</p>
<img src="placeholder-excalibur-student-dashboard.png" alt="Excalibur Studierenden-Dashboard" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Excalibur – Studierendenansicht (Video Analytics, WiSe 2024/25)</p>
<h3>Digital Educational Mirror</h3>
<p>Realisierung durch das <strong>Moodle-Plugin Excalibur</strong>. Eingesetzt in Mathematik- und Logistik-Kursen.</p>
<p>Der Mirror bietet datengestütztes Feedback für Studierende zu ihrem Lernverhalten (z. B. Videoaufrufe, Aktivität, Fortschritt) und ermöglicht gezielte Selbstregulation.</p>
<p>Die Wirksamkeit wird kontinuierlich evaluiert (siehe Publikationen unten).</p>
<img src="placeholder-excalibur-student-dashboard.png" alt="Excalibur Studierenden-Dashboard" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Excalibur – Studierendenansicht (Video Analytics, WiSe 2024/25)</p>
<h3>Digital Educational Lecture Cockpit (AP 3.4)</h3>
<p>Für Lehrende bietet das Lecture Cockpit aggregierte Nutzungsdaten und Visualisierungen zur datenbasierten Steuerung der Lehre.</p>
<p>Umgesetzt in Excalibur, mit geplanter Weiterentwicklung über Grafana-Dashboards.</p>
<img src="placeholder-excalibur-lecturer-dashboard.png" alt="Excalibur Lehrenden-Dashboard" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Excalibur – Lehrendenansicht (Lecture Cockpit, WiSe 2024/25)</p>
<h3>Digital Educational Lecture Cockpit</h3>
<p>Für Lehrende steht das Lecture Cockpit zur Verfügung, das in Excalibur integriert ist.</p>
<p>Lehrende erhalten Einblick in aggregierte Aktivitätsdaten der Studierenden (z. B. Videoabrufe, Aufgabenbearbeitung) und können ihre Lehre datenbasiert anpassen.</p>
<img src="placeholder-excalibur-lecturer-dashboard.png" alt="Excalibur Lehrenden-Dashboard" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: Excalibur – Lehrendenansicht (Lecture Cockpit, WiSe 2024/25)</p>
<h3>Digitaler Assistent zur Interaktionsanalyse (AP 3.3)</h3>
<p>Analyse von VR-Interaktionen zur Unterstützung personalisierter Lernprozesse:</p>
<ul>
<li>Eye-Tracking, Gestik/Mimik</li>
<li>Sprachverhalten & Interaktionsmuster</li>
<li>VIPAs (Virtuelle Intelligente Pädagogische Agenten) als Feedbackinstanz</li>
</ul>
<img src="placeholder-vipa-vr.png" alt="Virtuelle pädagogische Agenten (VIPAs)" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: VIPA-Simulation in einer kollaborativen VR-Umgebung</p>
<h3>Digitaler Assistent zur Interaktionsanalyse</h3>
<p>In VR-basierten Lernszenarien werden Interaktionen erfasst und analysiert, z. B.:</p>
<ul>
<li>Augenbewegungen (Eye-Tracking),</li>
<li>Gestik und Mimik,</li>
<li>räumliche Nähe zwischen Avataren,</li>
<li>Sprachverhalten und Sprechanteile.</li>
</ul>
<p>Ziel ist eine adaptive Unterstützung individueller Lernprozesse und sozialer Gruppeninteraktionen.</p>
<p>Zum Einsatz kommen sogenannte <strong>VIPAs (Virtuelle Intelligente Pädagogische Agenten)</strong>, die situativ eingreifen und unterstützen.</p>
<img src="placeholder-vipa-vr.png" alt="Virtuelle pädagogische Agenten (VIPAs)" class="img-fluid mb-3">
<p class="fst-italic">Abbildung: VIPA-Simulation in einer kollaborativen VR-Umgebung</p>
<h3>Study Dean Cockpit (AP 3.5–3.7)</h3>
<p>Konzeption, Umsetzung und Rollout eines datenbasierten Dashboards zur curricularen Steuerung und Lehrplanoptimierung für Studiendekan:innen:</p>
<ul>
<li>Datenmigration aus Altsystemen inkl. Datenreinigung und Validierung</li>
<li>Funktionale Umsetzung für die Informatik abgeschlossen (AP 3.6)</li>
<li>Monitoring-Architektur: Grafana, Prometheus, Loki, ArgoCD</li>
<li>Skalierung & Roll-out in Vorbereitung (AP 3.7)</li>
</ul>
<h3>Publikationen (Auswahl)</h3>
<ul>
<li>
Hirsch, S. & Uckelmann, D. (2024). <strong>Effective Feedback Systems in Learning Analytics</strong>: Didactic and Psychological Foundations, Implementations, and Perspectives. In: <em>21st International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET)</em>, 1–10. <br>
<a href="https://doi.org/10.1109/ITHET61869.2024.10837632" target="_blank">DOI: 10.1109/ITHET61869.2024.10837632</a>
</li>
<li>
Hirsch, S., Uckelmann, D. & Podgayetskaya, T. (in process). <strong>Understanding the Acceptance of Learning Analytics</strong>: The Role of Motivational and Self-Regulatory Factors. <em>Journal of Technical Education (JOTED)</em>.
</li>
<li>
Hirsch, S., Traboulsi, S., & Uckelmann, D. (2025). <strong>Theory-based design of AI-driven virtual training systems</strong>. <em>Artificial Intelligence in Education and Training (AIET)</em>, Springer Nature. (in press)
</li>
<li>
Hirsch, S., & Uckelmann, D. (in process). <strong>Conditions for the Successful Implementation of Learning Analytics in Higher Education</strong>. In: Auer, M. & May, D. (Eds.), <em>2025 Yearbook Emerging Technologies in Learning</em>, Springer.
</li>
</ul>
</div>
</section>
<h3>Hardware & Architektur</h3>
<ul>
<li>GPU-Server + 4 High-End-Workstations</li>
<li>Containerisierung: Docker-basiertes Deployment</li>
<li>Automatisierung: GitOps/CD über ArgoCD</li>
</ul>
<h3>Publikationen (Auswahl)</h3>
<ul>
<li>
Hirsch, S. & Uckelmann, D. (2024). <strong>Effective Feedback Systems in Learning Analytics</strong>. In: <em>ITHET</em>, IEEE.
<a href="https://doi.org/10.1109/ITHET61869.2024.10837632" target="_blank">DOI: 10.1109/ITHET61869.2024.10837632</a>
</li>
<li>
Hirsch, S., Uckelmann, D. & Podgayetskaya, T. (in process). <strong>Acceptance of LA</strong>. <em>JOTED</em>
</li>
<li>
Hirsch, S., Traboulsi, S., & Uckelmann, D. (2025). <strong>AI-driven Virtual Training</strong>. <em>AIET</em>, Springer
</li>
<li>
Hirsch, S., & Uckelmann, D. (in process). <strong>Conditions for Implementation of LA</strong>. In: Auer & May (Eds.), <em>2025 Yearbook</em>, Springer
</li>
<li>
Hirsch, S., Uckelmann, D., & Sharif, M. (2025). <strong>Monitoring of Higher Education Dashboards</strong>. In: Springer Volume „Advanced Technology and the University of the Future“
</li>
</ul>
</div>
</section>
</main>
<footer class="text-center mt-5 p-4 bg-light">
<p>KNIGHT – Sachlicher Zwischenbericht 2024 | Teilprojekt 1.3 – AP 3</p>
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