Learning Analytics an der Hochschule. Hochschule im Wandel


Hausarbeit, 2023

16 Seiten, Note: 1,0


Inhaltsangabe oder Einleitung

Die Arbeit behandelt das menschliche Verhalten im Zusammenhang mit der Medienpädagogik und den neuen Technologien. Die Untersuchung konzentriert sich auf die Beantwortung der folgenden Forschungsfrage: Inwiefern kann Learning Analytics die Drop-out-Rate an den Hochschulen beeinflussen? Um diese Frage zu beantworten, werden in Kapitel 2 zuerst die Hochschule im Wandel und anschließend bereits integrierte digitale Lernelemente sowie Lernformate an nationalen und internationalen Hochschulen betrachtet. Im Anschluss daran wird die neue lehr- und lerntechnische Veränderung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) untersucht. Zuerst werden dazu die Generierung von Daten und deren Komplexität anhand einer Klassifizierungsmöglichkeit verdeutlicht. Es folgt eine ausführliche Betrachtung von, in der Vergangenheit bereits erfolgter Digitalisierung an der Hochschule im Verhältnis zur neuen KI-Revolution. Kapitel 3 widmet sich im Anschluss dem Thema Learning-Analytics. Nach einer allgemeinen Definition wird Learning-Analytics als prozessorientierter Kreislauf dargelegt. Danach werden Vor- und Nachteile von Learning-Analytics behandelt. Es folgen eine Darstellung des Einsatzes von Learning-Analytics in der Hochschule und die Präsentation einiger bereits in Verwendung befindlicher Programme. Die Darlegung endet mit einem Ausblick auf eine abstrakte Zukunftsvision, der Beantwortung der Frage und Vorschlägen für weiterführende Forschungsthemen.

Im Bereich der psychologischen Pädagogik ist Studienerfolg ein wichtiger Faktor für Studierende, Lehrende und Bildungseinrichtungen. Studienerfolg wird definiert als akademische Leistung, Engagement in pädagogisch sinnvollen Aktivitäten, Ausdauer, Zufriedenheit, Erwerb angestrebter Kenntnisse, Fertigkeiten und Kompetenzen sowie das Erreichen von Bildungsergebnissen und Leistungen nach dem Studium. Die beiden wichtigsten Faktoren um den Studienerfolg vorherzusagen sind frühere akademische Leistungen und demografische Merkmale. Zur Verbesserung des Studienerfolgs nimmt die Analyse der Schülerleistung eine bedeutende Rolle ein. Mit der Vorhersage der Leistung wird die Gefahr eines Schulabbruchs führzeitig erkannt und es können entsprechende Gegenmaßnahmen ergriffen werden.

Details

Titel
Learning Analytics an der Hochschule. Hochschule im Wandel
Veranstaltung
Gestaltung von Lehr- und Lernprozessen
Note
1,0
Autor
Jahr
2023
Seiten
16
Katalognummer
V1446945
ISBN (eBook)
9783963553974
ISBN (Buch)
9783963553981
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Learning-Analytics, Studienerfolg, Vorhersage, Hochschule, Drop-out-Rate, Studienabbruch
Arbeit zitieren
Ingrid Schweitzer (Autor:in), 2023, Learning Analytics an der Hochschule. Hochschule im Wandel, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1446945

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