Projektzusammenfassung
Ziel des Projekts ist es, digitale und soziale Transformation in der Hochschulbildung voranzubringen, in dem die Studierenden mit ihren persönlichen Studienzielen in den Mittelpunkt gestellt werden. Durch die gezielte Analyse und Aufbereitung von Daten der Studierenden soll die Möglichkeit geschaffen werden, Lernfortschritte sowie Studienerfolge und -abschlüsse zu fördern.
Studierende generieren eine Vielzahl an unterschiedlichen Daten, die Hochschulen zur Verfügung stehen. Diese Daten werden im Rahmen des Projekts für Studierende so aufbereitet, dass sie an Studierende rückgemeldet werden können. Die entwickelten Tools können Studierende dabei unterstützen, ihr Lern- oder Studierverhalten zu adaptieren und ihr Studium damit besser zu bewältigen. So wird die Studierbarkeit erhöht und die Universität stärker als unterstützender Lernort wahrgenommen. Der Fokus liegt auf evidenzbasierter Lern- und Studienbegleitung, ergänzt durch individuelle Unterstützungsangebote und Feedback.
Ausgangslage
Das Whitepaper Learning Analytics an österreichischen Hochschulen definiert Learning Analytics (LA) als „die Analyse von Daten aus Lehr- und Lernsettings, welche dazu beiträgt, dass Lernende ihr Lernen unmittelbar verändern können“. Im Gegensatz zu vielen anderen Analyseprojekten innerhalb von Universitäten sind im vorliegenden Projekt nicht Lehrende oder universitäre Funktionsträger*innen, sondern die Studierenden selbst als primäre Adressat*innen der Analysen vorgesehen. Im Projekt Learning Analytics – Studierende im Fokus werden sowohl auf Ebene der LV, als auch auf Ebene des Studiums von Studierenden generierte Daten entsprechend aufbereitet, visualisiert und für die Zielgruppe angepasst. Begleitend zu Visualisierungen und Reflexionsmöglichkeiten, welche in Form von Dashboards angeboten werden, werden Mentoring-, Tutoring- und Beratungsangebote entwickelt und im Rahmen von Pilotstudien erprobt. Das Center for Teaching and Learning an der Universität Wien fokussiert auf die Pilotierung von Maßnahmen auf Studienebene, erprobt aber auch einzelne Elemente aus Learning Analytics auf LV-Ebene.
Projektziel
Projektziel ist es, die durch die Studierenden generierten Daten entsprechend zu strukturieren bzw. aufzubereiten, um die Studierenden in die Lage zu versetzen, ihr Lern- und Studierverhalten adaptieren zu können. Durch diese Rückmeldung der Daten sollen Studierende ihr Studium besser bewältigen können. Studierende können im Projekt ihre eigenen, persönlichen Ziele formulieren und die Erreichung dieser mit Hilfe verschiedener Daten und Visualisierungen reflektieren. Als Konsequenz daraus kann die Studierbarkeit erhöht und die Universität stärker als unterstützender Lernort wahrgenommen werden.
Der Fokus des Projekts liegt auf evidenzbasierter Lernbegleitung und -intervention, um die Lerninhalte und -wege den Bedürfnissen der Studierenden anzupassen. Hierzu sieht das Projekt neben der Entwicklung von Online-Dashboards auch Tutoring- und Mentoring-Maßnahmen sowie die Erarbeitung frei verfügbarer didaktischer Modelle und Leitlinien zur Unterstützung der Studierenden vor.
Über die Aufbereitung von Daten hinaus ist vorgesehen, die spezifischen Bedürfnisse von Studierenden mit maßgeschneiderten Maßnahmen abzudecken. So sollen sowohl Studierende in Regelstudienzeit als auch Studierende, die aus unterschiedlichen Gründen (wie z.B. Berufstätigkeit oder Betreuungspflichten) abweichende Studienverläufe aufweisen, individuell bestmöglich unterstützt werden. Es wird ein datengestütztes Beratungskonzept für Studierende entwickelt, das auf den persönlichen Studienfortschritt fokussiert. Damit sollen Studierende in ihrer Motivation gefördert, hinsichtlich ihrer Selbstwirksamkeitserwartung bestärkt und im selbstregulierten Lernen unterstützt werden.
Auf Studienebene erhalten Studierende neben Visualisierungen des Studienfortschritts eine umfassende, auf ihre persönlichen Ziele abgestimmte Beratung, die sie gestärkt mit Tools zur Umsetzung dieser verlassen sollen. Die Outcomes des Projekts (Konzepte, Dashboards) können von anderen Universitäten anschlussfähig gemacht werden, wobei der Transfer aus dem Projekt gezielt (z.B. mittels Workshops) unterstützt wird. Allen diesen Maßnahmen liegt der Ansatz zugrunde, die Studierenden in den Mittelpunkt sämtlicher Aktivitäten zu stellen und LA-Maßnahmen integriert zu sehen.
Maßnahmen
Wie unter den Zielen angesprochen, sieht das Projekt integrierte Maßnahmen vor:
- LA-Maßnahmen auf Lehrveranstaltungsebene: Entwicklung und Erprobung von LA-Tools wie Studierenden- und Lehrenden-Dashboards auf Basis von Open Source-Technologien für die an den beteiligten Universitäten eingesetzten Lernmanagement-Systeme sowie Bereitstellung dieser Werkzeuge für andere Universitäten. Mittels Sichtbarmachen von Lernaktivitäten der Studierenden wird insbesondere das Ziel des kontinuierlichen Mitlernens und damit der besseren Prüfungsvorbereitung verfolgt. Dies stellt gerade für Studienbeginner*innen, die an Universitäten auch Prüfungen ohne Anwesenheitspflicht in den Lehrveranstaltungen abzulegen haben, eine besondere Herausforderung dar. Der Einsatz von LA in Kombination mit innovativen Formaten (wie z.B. Flipped Classroom und Inverse Blended Learning) ist hier von besonderem Interesse.
- LA-Maßnahmen auf der Ebene des Studiums: Um Studienerfolg auf Fachebene besser zu verstehen und für Studierende passgenauere Maßnahmen zu entwickeln, werden Analysen zu fachspezifischen Einflussfaktoren auf Studienerfolg durchgeführt und mit den Studienprogrammleitungen besprochen. Die Learnings aus den Regressionsmodellen werden regelmäßig mit einer clusterübergreifenden AG (PASSt und Learning Analytics) diskutiert. Die Modellergebnisse zeigen, dass sich relevante Einflussfaktoren auf Studienerfolg je nach Studienprogramm unterscheiden und Studierende je Studienprogramm unterschiedliche Rückmeldungen benötigen. Auf dieser Grundlage wurde das Konzept für die persönliche Studienfortschrittsberatung entwickelt. Es zielt darauf ab, die subjektive Einschätzung des Studienerfolgs aus Sicht der Studierenden sowie ihre spezifischen Bedürfnisse in den Vordergrund zu rücken. Damit sollen Studierende in ihrer (intrinsischen) Motivation gefördert, hinsichtlich ihrer Selbstwirksamkeitserwartung bestärkt und im selbstregulierten Lernen unterstützt werden. Das Konzept sieht vor, dass die Interpretation der erstellten Rückmeldungen unter Begleitung von ausgebildeten Berater*innen erfolgt. Geplant ist, dass die persönliche Studienfortschrittsberatung an bereits vorhandene, zentral bereitgestellte Mentoring-Programme an der Universität Wien (dzt. StEOP Mentoring, Schreibmentoring) anknüpft. Als Output wird einerseits ein Konzept zur persönlichen Studienfortschrittsberatung erstellt (inklusive Gesprächsleitfäden, etc.), andererseits wird ein Dashboard auch auf Studienprogrammebene zur Verfügung gestellt, das im Rahmen einer solchen Beratung eingesetzt werden kann.
- Ethische und rechtliche Maßnahmen in Zusammenhang mit LA-Maßnahmen: Eine besondere Herausforderung bei der Verwendung der Daten betreffen Datenschutz und ethische Fragestellungen. Auf Basis eines datenschutzrechtlichen Rechtsgutachtens wird im Projekt ein offen lizensierter Kriterienkatalog erarbeitet, der die Einhaltung ethischer und rechtlicher Grundsätze sicherstellt. Ergänzend werden Empfehlungen für die Implementierung des Kriterienkatalogs formuliert.
- Da die Interpretation der Ergebnisse bzw. Datenvisualisierungen bei Online-Dashboards durch die Studierenden ohne fachpsychologische Begleitung erfolgt, ist die Gestaltung lernförderlicher Feedbackelemente von besonderer Bedeutung. Hierzu arbeitet eine universitätsübergreifende AG an Gestaltungsprinzipien zu lernförderlichem Feedback.
Die oben beschriebenen Konzepte und Visualisierungen werden im Rahmen von Pilotstudien pilotiert und für den Informationstransfer zu anderen österreichischen Universitäten vorbereitet.
Nachhaltigkeit
Das Projekt soll innerhalb der antragsstellenden Universitäten dazu führen, dass LA-Aktivitäten pilothaft erprobt und entsprechend weitergeführt werden können. Auf österreichischer Ebene sollen die erarbeiteten LA-Maßnahmen aufbereitet und die Moodle-basierten LA und Beratungstools auf Basis von Open Source-Technologien zur Verfügung gestellt werden, um so einen möglichst breiten Nutzen erzeugen zu können.
Anmerkung:
Das Projekt stellt gezielt die Studierenden mit ihren persönlichen Zielen in den Mittelpunkt. Neben einer technischen Herausforderung bringt dies vor allem auch Herausforderungen in Richtung Datenschutz und der ethisch unbedenklichen Nutzung der Daten mit sich. Daneben sehen wir die Gefahr der Fehlinterpretation von Daten durch die Studierenden. Um all dies bewältigen zu können, planen wir bewusst spezifische Arbeitspakete ein, die darauf abzielen, dass die Studierenden einen lernförderlichen Nutzen aus den Maßnahmen ziehen. Die AP wurden auf Nachhaltigkeit und Durchführbarkeit mittels Risiko-Analyse (NGT) geprüft. Die Qualitätssicherung wird auf der Ebene der Produkte und der Prozesse periodisch im Sinne des TQM gewährleistet. Das Projektteam ist interdisziplinär aufgestellt, wobei auf Geschlechterausgewogenheit und Nachwuchsförderung geachtet wird.