Infrastrukturen für Learning Analytics in medien- und projektübergreifenden Lernszenarien
Abstract
Lernen kann an vielen Orten stattfinden. Remote Teaching und digitale Lehre können durch äußere Umstände forciert oder gezielt eingesetzt werden, um das Lernen zu verbessern. Die Bestimmung der passenden Lehrmethoden und Technologien in Abstimmung mit den pädagogischen Zielen ist eine Herausforderung. Der Forschungsbereich Learning Analytics stellt Methoden und Werkzeuge bereit, dieses Passungsproblem zu überwinden und unterstützt Lehrende bei der Wahl adäquater Mittel. Dieser Praxisbeitrag stellt die Erfahrungen bei der Entwicklung von möglichst wiederverwertbaren Learning Analytics-Infrastrukturen für verschiedene Lernorte und Lernmethoden vor.
- Citation
- BibTeX
Heinemann, B., Ehlenz, M., Doveren, J. & Schroeder, U.,
(2021).
Infrastrukturen für Learning Analytics in medien- und projektübergreifenden Lernszenarien.
In:
Kienle, A., Harrer, A., Haake, J. M. & Lingnau, A.
(Hrsg.),
DELFI 2021.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 169-174).
@inproceedings{mci/Heinemann2021,
author = {Heinemann, Birte AND Ehlenz, Matthias AND Doveren, Jens AND Schroeder, Ulrik},
title = {Infrastrukturen für Learning Analytics in medien- und projektübergreifenden Lernszenarien},
booktitle = {DELFI 2021},
year = {2021},
editor = {Kienle, Andrea AND Harrer, Andreas AND Haake, Joerg M. AND Lingnau, Andreas} ,
pages = { 169-174 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
author = {Heinemann, Birte AND Ehlenz, Matthias AND Doveren, Jens AND Schroeder, Ulrik},
title = {Infrastrukturen für Learning Analytics in medien- und projektübergreifenden Lernszenarien},
booktitle = {DELFI 2021},
year = {2021},
editor = {Kienle, Andrea AND Harrer, Andreas AND Haake, Joerg M. AND Lingnau, Andreas} ,
pages = { 169-174 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
Dateien | Groesse | Format | Anzeige | |
---|---|---|---|---|
DELFI_2021_169-174.pdf | 200.7Kb | View/ |
Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Send Feedback
More Info
ISBN: 978-3-88579-710-4
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2021
Language:
(de)

Content Type: Text/Conference Paper