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Mit der Smart Learning Infrastruktur wurde ein neuartiges didaktisches Konzept für Kurse in der Weiterbildung entwickelt. Diese Infrastruktur ist vielfältig anwendbar. Erste Analysen von Kursen zeigen, dass TeilnehmerInnen, die alle Übungen korrekt abgearbeitet haben, eine bessere Note erreichen als die Durchschnittsnote. Dieser Beitrag beschreibt ein Konzept für ein Gamification-Modul, welches mit spielerischen Elementen möglichst frühzeitig dazu animiert, alle Übungen eines Kurses korrekt und mit Verstand abzuarbeiten.
We propose and create a new data model for learning specific environments and learning analytics applications. This is motivated from the experience in the Fiber Bundle Data Model used for large - time and space dependent - data. Our proposed data model integrates file or stream-based data structures from capturing devices more easily. Learning analytics algorithms are added directly to the data, and formulation of queries and analytics is done in Python. It is designed to improve collaboration in the field of learning analytics. We leverage a hierarchical data structure, where varying data is located near the leaves. Abstract data types are identified in four distinct pathways, which allow storing most diverse data sources. We compare different implementations regarding its memory footprint and performance. Our tests indicate that LeAn Bundles can be smaller than a naïve xAPI export. The benchmarks show that the performance is comparable to a MongoDB, while having the benefit of being portable and extensible.
Digitale Kompetenzen von Hochschullehrenden messen : Validierungsstudie eines Kompetenzrasters
(2018)
Der Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Kompetenzrasters zur Erfassung digitaler Kompetenzen von Hochschullehrenden und stellt Ergebnisse der Validierung des Rasters vor. Dazu werden die Ergebnisse eines Pre-Tests (N=90) unter Teilnehmenden eines E-LearningQualifizierungsangebots inferenzstatistisch ausgewertet. Zusätzlich werden zur äußeren Validierung des Kompetenzrasters Ergebnisse mit Aussagen der Befragungsteilnehmer*innen verglichen, die mit Hilfe qualitativer Methoden aus E-Portfolios gewonnen wurden. Die skalenanalytischen Befunde erbrachten für sechs der acht Subdimensionen digitaler Kompetenz eindeutige, einfaktorielle Lösungen mit guten Varianzaufklärungen. Die Subskalen verfügen über hohe interne Konsistenzen. Zwei Dimensionen trennen sich faktorenanalytisch in weitere Subtests auf, die sich im Test ebenfalls als reliabel erweisen. Zur Validität des Kompetenzrasters konnten durch Zusammenhänge mit Aussagen aus E-Portfolios positive Belege gesammelt werden.
Wie eine "Heilslehre" überzieht der Begriff "Digitalisierung" fast alle Lebensbereiche – natürlich auch den Bildungsbereich. Gerade wir Informatiker*innen sind gefordert, diese Wege der Bildungstransformation mitzugestalten. Wir zusammen mit den Erziehungswissenschaftler*innen und Psychologen*innen müssen identifizieren, aufzeigen und vorbildlich umsetzen, was sinnvoll und möglich ist. Wir sind diejenigen, die die Bedingungen des Gelingens und auch die der Irrwege erforschen und aufzeigen müssen. Digitalisierungswahnsinn brauchen wir nicht!
Die 16. Jahrestagung DeLFI 2018 der Fachgruppe eLearning der Gesellschaft für Informatik e. V. findet vom 10. bis 13.September 2018 an der Johann Wolfgang Goethe – Universität, Frankfurt am Main statt, gemeinsam mit der 8. Tagung für Hochschuldidaktik der Informatik HDI 2018. ...