
Learning Empowerment through Analytics and Data
Das Projekt LEAD:FUH entwickelt ein Change-Management-Konzept zur Nutzung von Learning Analytics (LA) in Studiengängen mit unterschiedlicher institutioneller Readiness. LA umfasst die Analyse von Lerndaten zur Optimierung von Lernprozessen. Lernende erhalten personalisiertes Feedback, Lehrende gewinnen Einblicke in den Fortschritt ihrer Studierenden und passen Lernangebote an. Die Implementierung von LA stellt Hochschulen vor technologische, didaktische und rechtliche Herausforderungen. Besonders die unterschiedliche Readiness der Fakultäten ist problematisch: LA erfordert die Aggregation großer Datenmengen und deren Integration in Lernumgebungen, was eine gesamtorganisationale Strategie und Change-Management erfordert. In Deutschland wird LA oft nur in befristeten Projekten eingesetzt, eine umfassende Einführung fehlt. Darüber hinaus gibt wenige systematische Berichte zu den fachkulturellen Einflüssen auf LA. Typischerweise werden LA in datenaffinen Studiengängen eingeführt, während Evaluationen in heterogenen Kontexten fehlen. LEAD:FUH möchte diese Lücke schließen, indem die in den Rahmenmodellen zur Implementierung von LAV vorgeschlagenen Prinzipien an der FUH in fachkulturell unterschiedlichen Studiengängen angewendet werden. Die Lehrarchitektur an der FUH soll durch verzahnte, partizipative Organisations- und Personalentwicklungsmaßnahmen weiterentwickelt werden, um die FUH nachhaltig zu einer LA-Kooperationshochschule im deutschen Bildungsraum auszubauen.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren

Future Skills Applied
In dem Verbundprojekt Future Skills.Applied arbeiten die sechs großen niedersächsi¬schen Fachhochschulen in staatlicher Verantwortung zusammen. Der Markenkern der Anwendungsorientierung verlangt, dass Lehr- und Lernkonzepte laufend so weiterentwickelt werden, dass die Studierenden bestmöglich auf die Zukunft in einer zunehmend digitalisierten Arbeits- und Lebenswelt vorbereitet sind. Die dazu benötigten neuen Kompetenzen, hier future skills applied genannt, werden noch nicht ausreichend berücksichtigt. Gegenstand des Projekts ist die gemeinsame Konzeption, Entwicklung, Erprobung, Umsetzung, Übertragung und Evaluierung von Lehr- und Lernkonzepten zur Stärkung studentischer future skills applied. Im Innovationsverbund können sie effizienter, (breiten-)wirksamer und nachhaltiger gefördert werden als bei isoliertem Vorgehen. Die Hochschulen arbeiten an Maßnahmen in Teilprojekten, die einen zentralen Beitrag zum zukünftigen Studienerfolg leisten: die Stärkung studentischer überfachlicher Kompetenzen (TP 1), die Weiterentwicklung der Hochschuldidaktik (TP 2) sowie die Vernetzung von Lehr- und Lernorten (TP 3). Durch das Querschnittsprojekt entsteht der Innovationsverbund, in dem sich alle Partner vernetzen.
Projekt anzeigen
Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen
Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.
Maßnahme anzeigen
Multimodale Modellantworten als direktes Feedback bei der individuellen Unterrichtsvideoanalyse
Im Diskurs um Reformen in der Lehrkräftebildung wird der Forderung nach fundierten, berufspraktisch relevanten Kompetenzen u. a. mit dem Einsatz von Unterrichtsvideos begegnet. Dabei stellt sich nicht nur die Frage nach geeigneten Maßnahmen, um den Kompetenzerwerb auch im digitalen Raum bei der individuellen Videoanalyse zu begleiten, sondern es gilt auch zu untersuchen, welche Modalität diese Begleitmaßnahmen haben sollten, um für Studierende im Sinne der Cognitive Theory of Multimedia ansprechend und gut nutzbar zu sein. Es wurde eine Erhebung in einem videobasierten Online-Lernsetting durchgeführt, bei dem 137 Grundschullehramtsstudierende zwischen auditiven und transkribierten Modellantworten als direktes Feedback wählen konnten. Analog zur Feedbackmodalitätsforschung bestätigte sich das Audio als präferierte Modalität. Jedoch wurde ein einschränkender Reihenfolgeeffekt festgestellt. Erste Erklärungen, warum Studierende Audio oder Transkript präferieren, liefert eine Inhaltsanalyse.
Publikation anzeigen