Learning Analytics und Diskriminierung (LADi)
Das Projekt hat sich damit beschäftigt, wie Diskriminierung nach Geschlecht, Alter, Herkunft oder Lerntyp durch den Einsatz von algorithmischen Auswertungen in digitalen Lernsystemen und -prozessen begünstigt oder verhindert werden kann.
Durch die Verwendung digitaler Lernumgebungen entstehen immer mehr Daten über Lernende und Lernprozesse. Diese Daten betreffen:
- den Lernprozess: betrachtete Lehrmaterialien, durchgeführte Übungen, benötigte Zeit, Tageszeit des Lernvorgangs, Anzahl der Wiederholungen
- den Lernerfolg: erzielte Punkte, richtige Lösungen, abgelegte Prüfungen
- die Lernperson: demographische Merkmale, persönliche Eigenschaften (Lerntyp, Interaktionstyp)
- Interaktionen: zwischen Lernenden oder zwischen Lehrenden und Lernenden
- Lernenden mit niedrigerem sozialen Status oder eines bestimmten Geschlechts ein niedrigerer Lernerfolg prognostiziert wird.
- Die Bewertung nicht allein auf dem Ergebnis sondern auch auf dem dokumentierten Lernprozess beruht.
- Lehrmaterial auf Grund von prognostiziertem Lernerfolg angepasst wird, so dass Lernende mit schlechter Prognose keine Chance haben, ein hohes Lernniveau zu erreichen.
Projektlaufzeit
1.11.2018 - 28.2.2022
Projektleitung
Projektmitarbeiter/innen
- Himeezembi Kahorongo
- Shirin Riazy
- Nathalie Rzepka
Kooperationspartner
- Prof. Dr. Marius Wehner, Heinrich-Heine Universität Düsseldorf
Mittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Förderprogramme
Digitalisierung im Bildungsbereich