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ee0ef93e · Traboulsi · f8698e47 · ee0ef93e
Commit ee0ef93e authored May 07, 2025 by Traboulsi
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 <body>
-          <header id="header" class="header d-flex align-items-center fixed-top">
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+        <section class="hero-section d-flex align-items-center" style="background: #003366; color: white; padding: 60px 0;">
                <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>
-            <section class="container content-section">
+        <section class="container content-section">
-              <h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
+            <h1>Learning Analytics Infrastruktur</h1>
+            <h2>Inhaltsverzeichnis</h2>
-              <h2>Inhaltsverzeichnis</h2>
              <ul>
                <li><a href="#ziel">Ziel des Arbeitspakets</a></li>
                <li><a href="#datenfluss">Datenfluss und Systemarchitektur</a></li>
@@ -127,34 +126,60 @@
                <li><a href="#einsatz">Einsatz & Evaluation</a></li>
              </ul>
-            </section>
+        </section>
-            <section class="container content-section">
+        <section class="container content-section">
-            <h2 id="ziel">Ziel des Arbeitspakets</h2>
+              <h2 id="ziel">Ziel des Arbeitspakets</h2>
-            <p>In diesem Arbeitspaket wird eine Infrastruktur aufgebaut, die datenbasierte Rückmeldungen zur Lernaktivität ermöglicht …</p>
+                  <p>
+                  Das Ziel dieses Arbeitspakets ist die Entwicklung und Erprobung einer modularen Infrastruktur für Learning Analytics (LA), die in Lernplattformen
-            <h2 id="datenfluss">Datenfluss und Systemarchitektur</h2>
+                  integriert werden kann. Sie soll es ermöglichen, Lernprozesse datenbasiert zu analysieren und darauf aufbauend personalisiertes Feedback für Lernende
-            <p>Die Systemarchitektur basiert auf …</p>
+                  bereitzustellen. Die Infrastruktur dient damit sowohl der individuellen Lernunterstützung als auch der Evaluation von Lernpfaden und Bildungsmaßnahmen.
+                  </p>
-            <h2 id="modell">Feedbackmodell</h2>
-            <p>Das zugrunde liegende Modell basiert auf …</p>
+                <h2 id="datenfluss">Datenfluss und Systemarchitektur</h2>
+                   <p>
-            <h2 id="interaktive-elemente">Interaktive Elemente</h2>
+                    Die Infrastruktur basiert auf einer Microservice-Architektur, die zentrale Komponenten wie Datenaggregation, Analysemodule und Feedback-Engines
-            <div class="interactive-element">Klicke für mehr Informationen</div>
+                    integriert. Lernaktivitäten (z. B. Testbearbeitung, Interaktionen, Logins) werden in Echtzeit erfasst und in einer zentralen Datenspeicherung
-            <div class="interactive-content">Hier erscheinen weitere Informationen zum Element …</div>
+                    verarbeitet. Analytische Services berechnen daraus individuelle Lernfortschritte, die über standardisierte Schnittstellen an Feedbacksysteme übergeben
+                    werden.
-            <h2 id="feedbacktypen">Feedbacktypen</h2>
+                    </p>
-            <div class="feedback-types">
-              <ul>
+                <h2 id="modell">Feedbackmodell</h2>
-                <li>Leistungsbezogenes Feedback</li>
+                    <p class="feedback-model-description p-3">
-                <li>Prozessbezogenes Feedback</li>
+                      Das zugrunde liegende Feedbackmodell orientiert sich an bestehenden didaktischen Prinzipien wie der Förderung von Selbstregulation, adaptivem
-                <li>Selbstregulierendes Feedback</li>
+                      Feedback und motivationaler Unterstützung. Die Rückmeldungen sind differenziert nach Leistungsstand, Lernverhalten und Zielsetzung. Durch diese
-              </ul>
+                      Differenzierung werden unterschiedliche Feedbackarten (z. B. korrektiv, prozessbezogen, metakognitiv) ermöglicht.
-            </div>
+                    </p>
-            <h2 id="einsatz">Einsatz & Evaluation</h2>
+                <h2 id="interaktive-elemente">Interaktive Elemente</h2>
-            <p>Die Evaluation erfolgt in realen Lernsettings, unter anderem in …</p>
+                    <div class="interactive-element">Was bedeutet „prozessbezogenes Feedback“?</div>
-          </section>
+                    <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>