Learning Analytics: Unterschied zwischen den Versionen
KKeine Bearbeitungszusammenfassung |
KKeine Bearbeitungszusammenfassung Markierung: 2017-Quelltext-Bearbeitung |
||
Zeile 12: | Zeile 12: | ||
<br /> | <br /> | ||
[[Kategorie: DaF-Glossar]] |
Aktuelle Version vom 30. Juni 2020, 19:39 Uhr
ist die Möglichkeit, Daten über Lernende, Lerninhalte und die Lernsituation auszuwerten und zwecks Optimierung des Lernerfolges auch im schulischen Kontext zu nutzen. Die computergestützte algorithmische Analyse erfolgt dabei durch Künstliche Intelligenz und soll den individuellen Lernprozess fördern und eine Früherkennung von Lernschwächen ermöglichen. Ziele sind die Lehre effektiver und effizienter zu gestalten. Der Lehrende erhält automatisierte Bewertungshilfen, mit denen er Zeit für andere pädagogische Tätigkeiten erhält. Die analysierten Daten sollen ihm ermöglichen, seine Lehrtätigkeit optimaler auf die Bedürfnissen jedes einzelnen Lerners auszurichten.
Aktuell ist die Anwendung von Learning Analytics aus verschieden Gründen umstritten. Kritisch wird darauf hingewiesen, dass den Datenauswertungen durch Künstliche Intelligenz ein signifikantes Diskriminierungspotenzial innewohne und bestimmte Datenschutzfragen noch nicht gelöst wären.
Weblinks
- Learning Analytics an Schulen – Hintergrund und Beispiele, Markus und Martin Ebner, März 2018
- Learning Analytics: Wann ist Personalisierung diskriminierend?, https://www.forumbd.de/blog/, Juni 2020
- Video zum Thema: Learning Analytics: Potenziale und Risiken (Goethe-Institut) zur Konferenz Startklar?! , März 2019