<p><strong>AP 3a</strong> zielt auf den Aufbau und die iterative Weiterentwicklung einer technischen Infrastruktur für Learning Analytics, die eine
evidenzbasierte Unterstützung für Studierende, Lehrende und Studienverantwortliche ermöglicht.
Die untenstehende Abbildung veranschaulicht die zugrunde liegende Datenarchitektur im KNIGHT-Projekt: Durch die Integration unterschiedlicher Quellsysteme wie Moodle, Zoom
oder VR-Plattformen, eine zentrale Datenspeicherung und den Einsatz von Visualisierungstools wie Grafana wird ein kontinuierlicher Feedbackprozess realisiert.</p>
<divclass="container">
<h3>LA-Infrastruktur: Im Rahmen der LA-Infrastruktur werden…</h3>
<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>
<pclass="fst-italic text-center">Abbildung 1: Datenfluss und Feedback-Mechanismus der LA-Infrastruktur</p>
</div>
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<h3> Digital Educational Mirror: </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>
Hirsch, S., Uckelmann, D. & Podgayetskaya, T. (eingereicht). <strong>Understanding the Acceptance of Learning Analytics: The Role of Motivational and
Self-Regulatory Factors.</strong><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), Springer Nature</em>
</li>
<li>
Hirsch, S., & Uckelmann, D. (in process). <strong>Conditions for the Successful Implementation of Learning Analytics in Higher Education</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
<p><strong>AP 3a</strong> zielt auf den Aufbau und die iterative Weiterentwicklung einer technischen Infrastruktur für Learning Analytics, die eine
<h3>Ein intelligentes Frühwarn- und Handlungssystem für Studiengangsleitungen </h3>
evidenzbasierte Unterstützung für Studierende, Lehrende und Studienverantwortliche ermöglicht.
Die untenstehende Abbildung veranschaulicht die zugrunde liegende Datenarchitektur im KNIGHT-Projekt: Durch die Integration unterschiedlicher Quellsysteme wie Moodle, Zoom
<p>Der <strong>Study Dean Copilot</strong> (SDC) verfolgt das Ziel, Studiengangsleitungen durch datenbasierte <strong>Analysen</strong> frühzeitig auf kritische
oder VR-Plattformen, eine zentrale Datenspeicherung und den Einsatz von Visualisierungstools wie Grafana wird ein kontinuierlicher Feedbackprozess realisiert.</p>
Entwicklungen im <strong>Studienverlauf</strong> aufmerksam zu machen und gezielte Unterstützungsmaßnahmen zu ermöglichen. </p>
<p> Im Fokus steht dabei nicht ein abstraktes Learning-Analytics-System, sondern eine konkrete, praxisnahe Lösung zur <strong>Verbesserung von Studienerfolg</strong> und
<divclass="container">
Organisation.</p>
<p> Das SDC wurde nicht als experimenteller Prototyp, sondern von Beginn an als <strong>produktionsreifes System</strong> konzipiert – mit stabiler Architektur, durchgehender
<h3>LA-Infrastruktur: Im Rahmen der LA-Infrastruktur werden…</h3>
CI/CD-Integration und moderner Infrastruktur, die auch für hohe Nutzerzahlen ausgelegt ist.
<ul>
</p>
<li>lernbezogene Daten aus verschiedenen Quellen wie Moodle und VR erfasst, zentral gespeichert und ganzheitlich analysiert</li>
<p> Darüber hinaus wurde das System einer umfassenden <strong>ethischen Analyse</strong> unterzogen. Die daraus abgeleiteten Anforderungen – insbesondere im Hinblick auf
<li>auf Basis von gesammelten Daten Rückmeldungen an die Lernenden gegeben</li>
<strong>Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit</strong> – führten zu gezielten Anpassungen in der Systemarchitektur, um eine <strong>vertrauenswürdige und
<li>die Wirksamkeit dieser Feedbacks auf Lernprozesse, Engagement und Motivation empirisch untersucht</li>
verantwortungsvolle Nutzung</strong> zu gewährleisten.</p>
<pclass="fst-italic text-center">Datenfluss und Feedback-Mechanismus der LA-Infrastruktur</p>
<h4> Abbildung Übersicht aller Studierenden eines Studiengangs mit individuellem Fortschrittsbalken. Die Visualisierung zeigt den aktuellen Stand im Studium auf Basis bestandener Module und Regelstudienzeit – farbliche Markierungen weisen auf mögliche Unterstützungsbedarfe hin.</h4>
</div>
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<h3> Digital Educational Mirror: </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>
Hirsch, S., Uckelmann, D. & Podgayetskaya, T. (eingereicht). <strong>Understanding the Acceptance of Learning Analytics: The Role of Motivational and
Self-Regulatory Factors.</strong><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), Springer Nature</em>
</li>
<li>
Hirsch, S., & Uckelmann, D. (in process). <strong>Conditions for the Successful Implementation of Learning Analytics in Higher Education</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
<h2class="mt-3">AP 3b – Study Dean Cockpit & Monitoring</h2>
<p>Im Arbeitspaket 3b wurde eine webbasierte Anwendung entwickelt, die als intelligentes Frühwarn- und Handlungssystem für Studiengangsleitungen dient.</p>
<p>Der <strong>Study Dean Copilot</strong> (SDC) verfolgt das Ziel, Studiengangsleitungen mithilfe datenbasierter <strong>Analysen</strong> frühzeitig auf kritische
Entwicklungen im <strong>Studienverlauf</strong> aufmerksam zu machen und gezielte Unterstützungsmaßnahmen zu ermöglichen.</p>
<p>Im Fokus steht dabei keine abstrakte Learning-Analytics-Lösung, sondern eine konkrete, praxisnahe Anwendung zur <strong>Verbesserung des Studienerfolgs</strong> und der
Organisation.</p>
<p>Das SDC wurde von Beginn an nicht als experimenteller Prototyp, sondern als <strong>produktionsreifes System</strong> konzipiert – mit stabiler Architektur,
durchgehender CI/CD-Integration und moderner Infrastruktur, die auch für hohe Nutzerzahlen ausgelegt ist.</p>
<p>Darüber hinaus wurde das System einer umfassenden <strong>ethischen Analyse</strong> unterzogen. Die daraus abgeleiteten Anforderungen – insbesondere bezüglich
<strong>Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit</strong> – führten zu gezielten Anpassungen in der Systemarchitektur, um eine <strong>vertrauenswürdige und
<h4> Übersicht aller Studierenden eines Studiengangs mit individuellem Fortschrittsbalken. Die Visualisierung zeigt den aktuellen Stand im Studium basierend auf bestandenen Modulen und Regelstudienzeit. Farbliche Markierungen weisen auf mögliche Unterstützungsbedarfe hin.</h4>
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<imgsrc="assets/img/ap3b-1.png"alt="Study Dean Cockpit – Dashboard-Ansicht">
<imgsrc="assets/img/ap3b-1.png"alt="Study Dean Cockpit – Dashboard-Ansicht">
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<divclass="container">
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<h4>Die Abbildung zeigt das Dashboard eines einzelnen Studierenden mit zentralen Kennzahlen und einer visuellen Aufbereitung des Studienfortschritts</h4>
<h4>Dashboard eines einzelnen Studierenden mit zentralen Kennzahlen und einer visuellen Darstellung des Studienfortschritts.</h4>
