Monitoring von Lernprozessen in personalisierenden und nicht personalisierenden Lernplattformen (LeMo)

Formelles und informelles Lernen in Schulen, Hochschulen und Unternehmen, aber auch im privaten Bereich nehmen in unserer modernen Wissensgesellschaft eine immer wichtigere Rolle ein. Dabei eröffnen Lernplattformen (LMS, Learning Management System) neue Möglichkeiten des Lehrens und Lernens. Beispiele hierfür sind etwa die Kurse der Virtuellen Fachhochschule, das Bildungsportal des bbw (Bildungswerk der Wirtschaft Berlin Brandenburg) oder das Angebot ChemgaPedia des FIZ Chemie.

Um eLearning-Angebote zu entwickeln und zu verbessern, sind Informationen über das Lernerverhalten und die auf der Plattform ablaufenden Lernprozesse notwendig. Diese Informationen sind jedoch weder in personalisierenden Lernplattformen, wo angemeldete Benutzer definierte Kurse durchlaufen, verfügbar, noch auf nicht personalisierenden Plattformen, auf denen anonyme Benutzer selbst ihren Lernpfad bestimmen.

Großes Interesse besteht bei Unternehmen wie der eLeDia GmbH, welche Lernplattformen betreiben und Partner beim Einsatz von Lernplattformen beraten, bei Technologie- und Lösungsanbietern wie der IMC AG (Lernplattform clix), und bei Anbietern offener Lernlösungen wie dem FIZ Chemie. Alle drei genannten Unternehmen sind externe Partner in dem Projekt Lernprozessmonitoring. Interesse an den Informationen besteht aber auch an den Hochschulen, welche eine Lernplattform betreiben, und bei den Dozenten, welche ihre Lehre über die Lernplattform und vermehrt auch in neuen Formen (eLearning) durchführen ([KMW 2010]).

In dem Projekt sollte analysiert werden, wie mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren Informationen aus Daten der Lernplattformen gewonnen werden können. Von besonderem Interesse war es, Dienste zu identifizieren, die gleichermaßen auf personalisierenden und nicht personalisierenden Lernplattform realisiert werden können. Ausgangspunkt war ein Fragenkatalog, welcher aus Sicht der externen Partner die Anforderungen an das Lernprozessmonitoring beschreibt. Ein wichtiger Aspekt war der Datenschutz: Daten über Studierende, welche auf der Lernplattform einer Hochschule registriert sind, dürfen nur in anonymisierter Form ausgewertet werden. Von besonderem Interesse waren auch Informationen über das genderspezifische Lernverhalten. Ein an Hochschulen zunehmend wichtigeres Thema ist es, wie Studentinnen für Ingenieurstudiengänge oder ähnliche von Männern dominierte Fächer gewonnen werden können. Informationen über ein frauenspezifisches Lernverhalten helfen dabei, die Angebote passgenauer zu machen, die Eingangsschwelle zu senken und die Drop-out-Rate zu verringern.

Die Kernfragestellung dieses Projektes war es, zu untersuchen, ob sich gemeinsame Werkzeuge, Analyseverfahren und Auswertungsprozesse für die beiden Arten von Lernplattformen definieren, entwickeln und abbilden lassen, da viele Fragestellungen aus dem Fragenkatalog beide Arten von Lernplattform betreffen. Mit Hilfe der zu entwickelnden Anwendung konnten Lernprozesse und Lernangebote optimiert werden, basierend auf der Analyse und Auswertung des Nutzerverhaltens. Ziel des Projekts war es, einen Prototypen für das Lernprozessmonitoring zu entwickeln. Dieser Dienst sollte Fragestellungen beantworten und für Lernplattform-Betreiber und Durchführer von Lernmaßnahmen gleichermaßen intuitiv und einfach zu benutzen sein.

Projektlaufzeit

1.4.2011 - 31.12.2013

Projektleitung

Projektmitarbeiter/innen

  • M.A. Liane Beuster
  • Leonard Kappe
  • Boris Wenzlaff

Kooperationspartner

  • Beuth Hochschule für Technik (BHT) Berlin
  • Hochschule für Wirtschaft und Recht (HWR) Berlin
  • FIZ-Chemie - Fachinformationszentrum Chemie GmbH
  • eLeDia - E-Learning im Dialog GmbH
  • bbw Hochschule
  • IMC information multimedia communication AG

Mittelgeber

Senatsverwaltung für Bildung, Wissenschaft und Forschung, Institut für Angewandte Forschung (IFAF) Berlin

Förderprogramme

Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE), IFAF-Förderlinie 3