In der heutigen datengesteuerten Welt suchen Pädagogen und Administratoren ständig nach neuen Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer eLearning-Kurse und -Programme. Moodle bietet leistungsstarke Lernanalysetools, die dabei helfen, die Lernerfahrung zu optimieren und bessere Ergebnisse sowohl für die Lernenden als auch für die Organisationen zu erzielen. Dieser Blog befasst sich mit der Rolle der Lernanalyse im Bildungswesen, den verschiedenen Arten der Lernanalyse und damit, wie die Kernfunktionen, Plugins und zertifizierten Integrationen von Moodle datengestützte Entscheidungen im eLearning unterstützen können.

Verständnis von Lernanalytik

Unter Learning Analytics versteht man den Prozess des Messens, Sammelns, Analysierens und Berichtens von Daten über Lernende, um tiefere Einblicke in deren Lernerfahrungen zu gewinnen und die eLearning-Umgebung zu optimieren. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft Pädagogen und Organisationen, besser zu verstehen, wie das Lernen abläuft, und optimale Verfahren zu entwickeln, um die Entwicklung, das Engagement und den Erfolg der Lernenden zu fördern.

Lernanalytik im Bildungswesen

Learning Analytics kann in verschiedenen Bildungsumgebungen eingesetzt werden, darunter in der K-12- und Hochschulbildung. Einige gängige Anwendungen von Learning Analytics in diesen Kontexten sind:

  • Identifizierung von Lernenden, bei denen die Gefahr besteht, dass sie einen Kurs nicht bestehen oder ihr Studium ohne zusätzliche Unterstützung abbrechen.
  • Entwicklung bewährter Verfahren für Schüler, Lehrkräfte und Einrichtungen, um besser zu verstehen, wie Lernen stattfindet.
  • Förderung der Entwicklung der Schüler, einschließlich der Fähigkeiten und Strategien des lebenslangen Lernens.
  • Persönliche und zeitnahe Rückmeldung an die Studierenden.

Arten von Lernanalysen

Es gibt vier Haupttypen von Lernanalysen, die Lehrkräften und Organisationen helfen können, ihre Kurse oder Mitarbeiterschulungen zu verbessern. Diese Arten reichen von grundlegenden bis zu fortgeschrittenen Analyseebenen: 

  1. Deskriptive Analytik: Eine Methode zur Suche und Zusammenfassung von Daten, um Verhaltens- und Leistungsmuster zu erkennen.
  2. Diagnostische Analytik: Hilft Pädagogen und Organisationen zu verstehen, was in einer bestimmten Lernphase geschehen ist.
  3. Prädiktive Analytik: Nutzt die Ergebnisse vorhandener Daten, um vorherzusagen, was mit den Lernenden in Zukunft geschehen wird.
  4. Präskriptive Analytik: Sucht nach Lösungen für die Frage, was getan werden sollte, um die besten Lernergebnisse zu erzielen.

Analytik für das Lernen im Unternehmen

Lernanalysen in Unternehmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung einer starken Belegschaft und bei der Messung der Investitionsrentabilität von Lerninitiativen. Durch die Bereitstellung von Informationen darüber, wie die Unternehmensschulung mit den Unternehmenszielen und den Bedürfnissen der Mitarbeiter übereinstimmt, kann die Lernanalyse Unternehmen helfen:

  • Treffen Sie datengestützte Entscheidungen darüber, was und wie Mitarbeiter lernen
  • Ermittlung von Wissenslücken und Entwicklung von Plänen zur Unterstützung der Mitarbeiter
  • Gezielte Verbesserungen für alle Mitarbeiter und eine personalisierte Lernerfahrung, die das Wohlbefinden der Mitarbeiter und die Verbleibquote verbessert
  • Minderung von Risiken durch Risiko- und Lernlückenbewertungen und Schulungen zur Einhaltung von Vorschriften, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, die besten Entscheidungen für den Erfolg zu treffen.

Die Moodle-Funktionen zur Lernanalyse

Das Moodle Learning Analytics API ist ein offenes System, das als Grundlage für eine Vielzahl von Modellen dienen kann, um Lernanalysen in Moodle bereitzustellen. Modelle können Indikatoren (Prädiktoren), Ziele (das vorhergesagte Ergebnis), Erkenntnisse (die Vorhersagen selbst), Benachrichtigungen (Nachrichten, die als Ergebnis von Erkenntnissen gesendet werden) und Aktionen (die den Empfängern von Nachrichten angeboten werden, die auch zu Indikatoren werden können) enthalten.

Moodle LMS core bietet drei Analysemodelle: "Schüler, bei denen die Gefahr eines Abbruchs besteht", "Fällige Aktivitäten" und "Kein Unterricht". Weitere Modelle können dem System durch die Installation von Plugins hinzugefügt werden, wie im Abschnitt "Moodle-Analytics-Plugins" unten beschrieben.

In Moodle LMS können Pädagogen:

  • Erhalten Sie Vorhersagen mit Algorithmen des maschinellen Lernens.
  • Einblicke und Vorhersagen anzeigen, z. B. die Auswahl von Einblicken pro Kurs mit dem Modell "Schüler mit Abbruchrisiko".
  • Betrachten Sie frühere Auswertungsprotokolle, wie Lernkurvendiagramme und TensorBoard-Protokolle.
  • Modelle bearbeiten, indem die Liste der Indikatoren oder die Zeitaufteilungsmethode geändert wird (frühere Vorhersagen werden gelöscht, wenn ein Modell geändert wird)

Außerdem gibt es über 30 nützliche Lernanalyse-Plugins, die direkt von der Website heruntergeladen werden können. Moodle-Plugins-Verzeichnis.

Moodle-zertifizierte Integrationen für die Lernanalytik

Moodle-zertifizierte Integrationen IntelliBoard und LearnerScript lassen sich nahtlos in Moodle integrieren und bieten eine umfassende Palette an Lernanalysen und erweiterten Berichten. IntelliBoard sammelt und analysiert Ihre LMS-Daten, um Sie bei der Bewertung und Verbesserung der Leistung Ihrer eLearning-Initiativen zu unterstützen. Während LearnerScript ist eine Moodle-zertifizierte Integration, die Ihnen hilft, Lernergebnisse zu messen, die individuellen Bedürfnisse der Lernenden zu verstehen und umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung Ihrer Kurse und Programme zu gewinnen.

Fazit

Die Palette der Lernanalysetools von Moodle, von Kernfunktionen bis hin zu Plugins und zertifizierten Integrationen wie IntelliBoard und LearnerScript, macht eLearning-Analysen leichter zugänglich und handhabbar. Mit einem besseren Verständnis dafür, wie Lernende auf Kurse reagieren, können Pädagogen und Organisationen ein eLearning-Erlebnis schaffen, von dem alle profitieren, und sicherstellen, dass jedes Element den Lernenden hilft, ihre Ziele zu erreichen.