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+      <h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
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+        Das Ziel dieses Teilprojekts ist es, unterstützende Lernumgebungen zu schaffen, die die Lernprozesse der Studierenden durch Learning Analytics optimieren. Wir nutzen verschiedene Datenquellen, um den Lernenden personalisiertes Feedback in Echtzeit zu geben und ihre Motivation sowie ihr Engagement zu steigern.
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+        Die Kombination von Learning Analytics und modernen Technologien wie Künstlicher Intelligenz ermöglicht es, Erfolge oder Schwierigkeiten frühzeitig vorherzusagen und gezielte Empfehlungen zu generieren. Unsere umfassende Learning Analytics-Infrastruktur sammelt, speichert, analysiert und visualisiert Daten aus Quellen wie Moodle, Unipark und VR-Anwendungen. Die Daten zu Anwesenheit, Lernzeit, Quiz-Ergebnissen, Kommunikationsmustern und Interaktionen werden in Learning Locker gespeichert und mit Tools wie Grafana und Excalibur visualisiert.
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-            <h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
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-                Auf der Seite „Learning Analytics Infrastruktur“ wird die technologische Grundlage des KNIGHT-Projekts vorgestellt. Besucher können sich über die eingesetzten Technologien und Plattformen informieren, die für die umfassende Analyse und Unterstützung von Lernprozessen entwickelt wurden. Die Seite bietet einen Überblick über die bisherigen Ergebnisse, aktuelle Entwicklungen und bietet Anleitung zur Nutzung der Learning Analytics Werkzeuge.
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-                Weitere Details werden hier bald ergänzt.
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+        Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Verknüpfung von Learning Analytics mit psychologischen und didaktischen Modellen, um das Lernverhalten besser zu verstehen. Ein integratives Modell zur Gestaltung von lernzentrierten Feedbacksystemen wird verwendet, das kognitive, motivationale und selbstbezogene Faktoren berücksichtigt und in drei Schichten organisiert ist: Bereitstellungslayer, Designlayer und Lernschicht.
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+        Ziel ist es, eine Learning Analytics-Infrastruktur zu entwickeln, die personalisiertes Feedback bietet. Diese wird zunächst in den Kursen „Mathematik“ und „IT in Unternehmensnetzwerken“ eingesetzt und evaluiert.
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