Learning Analytics im Hochschulkontext - Potenziale aus Sicht von Stakeholdern, Datenschutz und Handlungsempfehlungen

Ifenthaler, Dirk

DOI:	https://doi.org/10.1007/978-3-658-30525-3_22
URL:	https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-...
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/345958972...
Dokumenttyp:	Buchkapitel
Erscheinungsjahr:	2020
Buchtitel:	Digitale Bildung und Künstliche Intelligenz in Deutschland
Seitenbereich:	519-535
Herausgeber:	Fürst, Ronny Alexander
Ort der Veröffentlichung:	Wiesbaden
Verlag:	Springer
ISBN:	978-3-658-30524-6 , 978-3-658-30525-3
Sprache der Veröffentlichung:	Deutsch
Einrichtung:	Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Wirtschaftspädagogik, Technologiebasiertes Instruktionsdesign (Ifenthaler 2015-)
Fachgebiet:	370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen
Abstract:	Seit nahezu einer Dekade werden Learning Analytics im Hochschulkontext als Ansatz zum Verständnis sowie zur Optimierung von Lehr-Lern-Prozessen und Lernumgebungen verwendet. Der Beitrag skizziert zentrale Entwicklungslinien von Learning Analytics und geht auf deren Potenziale sowie damit verbundene Fragen zum Datenschutz ein. Basierend auf einer systematischen Übersichtsarbeit und Stakeholderinterviews werden Handlungsempfehlungen für die Implementation von Learning Analytics an Hochschulen vorgestellt. Der Ausblick diskutiert aktuelle Forschungsdesiderata.

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