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Barrierefreiheit wird in der (Online-)Hochschullehre immer wichtiger. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, welche barrierefreien Instrumentarien für Lehrkräfte möglich sind (1), wie sie einfach umzusetzen sind (2), welche Handlungsempfehlungen sich daraus ableiten lassen (3) und warum die Anwendung digitaler Barrierefreiheit als Schlüsselkompetenz für Lehrkräfte von großer Bedeutung ist (4). Dabei fließen die Erfahrungen der Autorin aus über 20 Jahren Online-Lehre mit ein.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit war es, herauszufinden, welche Kriterien der Barrierefreiheit für digitale Bildungsmedien relevant sind und diese Kriterien in einer Matrix abzubilden. Zur Erreichung dieses Ziels wurden qualitative Interviews mit Lehrkräften und Expert*innen der digitalen Barrierefreiheit durchgeführt.
Die qualitativen Interviews haben gezeigt, dass eine individuelle Klassifizierung der Barrierefreiheits-Kriterien für digitale Bildungsmedien notwendig ist.
Bereits vorhandenen Konzepten fehlt es vor allem an Praxisnähe und konkreten Anweisungen. Zudem wurde deutlich, dass der Barrierefreiheit und Inklusion nach wie vor zu wenig Aufmerksamkeit in Deutschland zukommen.
Das Verbundprojekt SHUFFLE (Hochschulinitiative digitale Barrierefreiheit für Alle) widmet sich der digitalen Barrierefreiheit an Hochschulen. Der Schwerpunkt des Projekts liegt dabei auf der chancengerechten Teilhabe an digitaler Lehre
für Studierende mit individuellen Bedarfen. SHUFFLE folgt dem Konzept des Universal Design for Learning und entwickelt Maßnahmen für Online- und Hybridveranstaltungen in einem studierenden- und lehrendenzentrierten Ansatz. Diese werden pilotartig skaliert, technisch und didaktisch evaluiert und in einem Reifegradmodell zusammengefasst.
An exploratory latent class analysis of student expectations towards learning analytics services
(2021)
For service implementations to be widely adopted, it is necessary for the expectations of the key stakeholders to be considered. Failure to do so may lead to services reflecting ideological gaps, which will inadvertently create dissatisfaction among its users. Learning analytics research has begun to recognise the importance of understanding the student perspective towards the services that could be potentially offered; however, student engagement remains low. Furthermore, there has been no attempt to explore whether students can be segmented into different groups based on their expectations towards learning analytics services. In doing so, it allows for a greater understanding of what is and is not expected from learning analytics services within a sample of students. The current exploratory work addresses this limitation by using the three-step approach to latent class analysis to understand whether student expectations of learning analytics services can clearly be segmented, using self-report data obtained from a sample of students at an Open University in the Netherlands. The findings show that student expectations regarding ethical and privacy elements of a learning analytics service are consistent across all groups; however, those expectations of service features are quite variable. These results are discussed in relation to previous work on student stakeholder perspectives, policy development, and the European General Data Protection Regulation (GDPR).
Dieser Entwurf eines Verhaltenskodex richtet sich an Hochschulen, die mittels Learning Analytics die Qualität des Lernens und Lehrens verbessern wollen. Der Kodex kann als Vorlage zur Erstellung von organisationsspezifischen Verhaltenskodizes dienen. Er sollte an Hochschulen, die Learning Analytics einführen wollen, durch Konsultationen mit allen Interessengruppen überprüft und an die Ziele sowie die bestehende Praxis innerhalb der jeweiligen Hochschulen angepasst werden. Der Kodex wurde auf Grundlage einer Analyse bestehender europäischer Kodizes (Engelfriet, Manderveld & Jeunink, 2017; Westerlaken, Manderveld & Jorna, 2019; Sclater & Bailey, 2015; Open University UK, 2014; University of Edinburgh, 2018) und der in Deutschland geltenden Rechtsgrundlage vom Innovationsforum Trusted Learning Analytics des hessenweiten Projektes „Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen“ entwickelt.