Stellen Sie sich vor, die Zukunft der Hochschulbildung wird nicht nur durch innovative Lehrmethoden, sondern auch durch die präzise Analyse von Studierendendaten geformt. Diese hochaktuelle Studie taucht tief in die Welt der Learning Analytics ein und enthüllt, wie Hochschulen die Macht der Daten nutzen können, um den Studienerfolg zu steigern und die Abbrecherquote signifikant zu senken. Im Zentrum steht die Frage, inwieweit der gezielte Einsatz von Learning Analytics, unter Berücksichtigung ethischer Aspekte, tatsächlich einen positiven Einfluss auf den akademischen Werdegang der Studierenden hat. Die Arbeit beleuchtet den rasanten Wandel des Hochschulwesens im Zeitalter der Digitalisierung und künstlichen Intelligenz, analysiert die Chancen und Risiken digitaler Lernelemente und -formate und untersucht kritisch die ethischen Herausforderungen, die mit der Datenerhebung und -auswertung im Bildungsbereich einhergehen. Von der Definition und Funktionsweise von Learning Analytics über die detaillierte Auseinandersetzung mit Vor- und Nachteilen bis hin zur praktischen Anwendung an Hochschulen bietet diese Publikation einen umfassenden Überblick. Sie richtet sich an Hochschulverantwortliche, Dozierende, Studierende und alle, die sich für die Zukunft der Bildung und die Rolle von datengestützten Entscheidungsprozessen interessieren. Entdecken Sie, wie Learning Analytics nicht nur die Leistung vorhersagen, sondern auch personalisierte Lernpfade ermöglichen und somit einen wichtigen Beitrag zur individuellen Förderung und zum erfolgreichen Studienabschluss leisten kann. Eine unverzichtbare Lektüre für jeden, der die digitale Transformation des Hochschulwesens aktiv mitgestalten und verstehen möchte – inklusive fundierter Einblicke in die Bereiche Datenanalyse, Hochschuldidaktik und die ethischen Implikationen des Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Bildungskontext. Tauchen Sie ein in die Welt von Learning-Analytics und erfahren Sie, wie Daten zu einem wertvollen Werkzeug für eine erfolgreiche Hochschulbildung werden können.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Hochschule im Wandel
- 2.1 Digitale Lernelemente und -formate
- 2.2 Künstliche Intelligenz
- 3 Learning-Analytics
- 3.1 Definition
- 3.2 Pro und Contra von Learning-Analytics
- 3.3 Learning-Analytics im Hochschuleinsatz
- 3.4 Ethische Perspektiven
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht den Einfluss von Learning Analytics auf die Abbrecherquote an Hochschulen. Sie beleuchtet den Wandel des Hochschulwesens im Kontext digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz und analysiert die Möglichkeiten und Herausforderungen des Einsatzes von Learning Analytics zur Verbesserung des Studienerfolgs.
- Der Wandel des Hochschulwesens durch Digitalisierung und KI
- Definition und Funktionsweise von Learning Analytics
- Vor- und Nachteile des Einsatzes von Learning Analytics
- Ethische Aspekte von Learning Analytics
- Potenzial von Learning Analytics zur Reduzierung der Abbrecherquote
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in das Thema Studienerfolg und die Rolle von Learning Analytics ein. Sie betont die Bedeutung der Vorhersage von Leistung und die Vermeidung von Studienabbrüchen. Der Fokus liegt auf der Forschungsfrage: Inwiefern kann Learning Analytics die Drop-out-Rate an Hochschulen beeinflussen? Die Arbeit skizziert den Aufbau und die Methodik zur Beantwortung dieser Frage.
2 Hochschule im Wandel: Dieses Kapitel beschreibt den Wandel des Hochschulwesens im Kontext der Digitalisierung und des Einsatzes neuer Technologien. Es werden digitale Lernelemente und -formate vorgestellt, und der Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die Erhebung und Auswertung von Daten im Bildungskontext beleuchtet. Besonders hervorgehoben wird die zunehmende Datenmenge und die Herausforderungen bei der Datenverarbeitung und -interpretation. Der Abschnitt legt die Grundlage für das Verständnis des Kontextes, in dem Learning Analytics eingesetzt wird.
3 Learning-Analytics: Dieses Kapitel definiert Learning Analytics als prozessorientierten Kreislauf und beleuchtet seine Vor- und Nachteile im Hochschulkontext. Es werden bereits eingesetzte Programme und die ethischen Implikationen des Dateneinsatzes diskutiert. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Learning Analytics zur Verbesserung des Studienerfolgs und der Vermeidung von Studienabbrüchen, unter Berücksichtigung der damit verbundenen ethischen Fragen. Der Ausblick auf zukünftige Forschungsthemen rundet das Kapitel ab.
Schlüsselwörter
Learning-Analytics, Hochschule, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Studienerfolg, Abbrecherquote, Datenanalyse, Ethische Aspekte, Digitale Lernelemente, Hochschuldidaktik.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Hauptziel dieser Arbeit?
Diese Arbeit untersucht den Einfluss von Learning Analytics auf die Abbrecherquote an Hochschulen. Sie beleuchtet den Wandel des Hochschulwesens im Kontext digitaler Technologien und künstlicher Intelligenz und analysiert die Möglichkeiten und Herausforderungen des Einsatzes von Learning Analytics zur Verbesserung des Studienerfolgs.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die Arbeit behandelt den Wandel des Hochschulwesens durch Digitalisierung und KI, die Definition und Funktionsweise von Learning Analytics, Vor- und Nachteile des Einsatzes von Learning Analytics, ethische Aspekte von Learning Analytics und das Potenzial von Learning Analytics zur Reduzierung der Abbrecherquote.
Was wird in der Einleitung behandelt?
Die Einleitung führt in das Thema Studienerfolg und die Rolle von Learning Analytics ein. Sie betont die Bedeutung der Vorhersage von Leistung und die Vermeidung von Studienabbrüchen. Der Fokus liegt auf der Forschungsfrage: Inwiefern kann Learning Analytics die Drop-out-Rate an Hochschulen beeinflussen? Die Arbeit skizziert den Aufbau und die Methodik zur Beantwortung dieser Frage.
Wie wird der Wandel des Hochschulwesens beschrieben?
Das Kapitel "Hochschule im Wandel" beschreibt den Wandel des Hochschulwesens im Kontext der Digitalisierung und des Einsatzes neuer Technologien. Es werden digitale Lernelemente und -formate vorgestellt, und der Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die Erhebung und Auswertung von Daten im Bildungskontext beleuchtet. Besonders hervorgehoben wird die zunehmende Datenmenge und die Herausforderungen bei der Datenverarbeitung und -interpretation.
Was ist Learning Analytics laut dieser Arbeit?
Learning Analytics wird als prozessorientierter Kreislauf definiert. Die Arbeit beleuchtet seine Vor- und Nachteile im Hochschulkontext, diskutiert bereits eingesetzte Programme und die ethischen Implikationen des Dateneinsatzes. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Learning Analytics zur Verbesserung des Studienerfolgs und der Vermeidung von Studienabbrüchen, unter Berücksichtigung der damit verbundenen ethischen Fragen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant?
Die relevanten Schlüsselwörter sind: Learning-Analytics, Hochschule, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Studienerfolg, Abbrecherquote, Datenanalyse, Ethische Aspekte, Digitale Lernelemente, Hochschuldidaktik.
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- Ingrid Schweitzer (Author), 2023, Learning Analytics an der Hochschule. Hochschule im Wandel, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1446945
