A Reference Model for Learning Analytics

The paper "A Reference Model for Learning Analytics" has been published in the International Journal of Technology Enhanced Learning (Vol. 4, Nos. 5/6). The paper can be downloaded here.

Abstract:
 Recently, there is an increasing interest in learning analytics in Technology-Enhanced Learning (TEL). Generally, learning analytics deals with the development of methods that harness educational datasets to support the learning process. Learning analytics (LA) is a multi-disciplinary field involving machine learning, artificial intelligence, information retrieval, statistics and visualisation. LA is also a field in which several related areas of research in TEL converge. These include academic analytics, action analytics and educational data mining. In this paper, we investigate the connections between LA and these related fields. We describe a reference model for LA based on four dimensions, namely data and environments (what?), stakeholders (who?), objectives (why?) and methods (how?). We then review recent publications on LA and its related fields and map them to the four dimensions of the reference model. Furthermore, we identify various challenges and research opportunities in the area of LA in relation to each dimension.

Reference:
Chatti, M.A., Dyckhoff, A.L., Schroeder, U. and Thüs, H. (2012) ‘A reference model for learning analytics’, Int. J. Technology Enhanced Learning, Vol. 4, Nos. 5/6, pp.318–331.

The LaaN Theory

A paper about the Learning as a Network (LaaN) theory can be downloaded here. The paper will be published in the book "Personal Learning Environments Networks and Knowledge" by Stephen Downes, George Siemens, and Rita Kop.

CfP DeLFI 2013

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                 CALL FOR PAPERS, POSTERS, DEMOS & WORKSHOPS
                   Die 11. e-Learning Fachtagung Informatik
                         DeLFI 2013

in Kooperation mit Mensch & Computer 2013 & Usability Professionals 2013

                        8. - 11. September 2013
                          Universität Bremen

                      http://www.delfi2013.de
                 http://www.interaktivevielfalt.org/
http://fg-elearning.gi.de/fileadmin/gliederungen/fg-e-learning/Newsletter/CfP/delfi-2013-cfp.pdf
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Seit 2003 präsentiert die DeLFI-Tagungsreihe dem interessierten Fachpublikum aktuelle, innovative informatiknahe Ergebnisse zum Thema e-Learning aus Forschung und Praxis. Ausgangspunkt für die DeLFI 2013 ist die zunehmende Vielfalt der Lernenden und Lehrenden an verschiedenen Lernorten, durch unterschiedliche Lernvoraussetzungen und -erwartungen, durch die Vermischung von formalen, non-formalen und informellen Lernprozessen, die neue Anforderung an die Entwicklung von Informatiksystemen stellt. Auf der Tagung sollen sowohl Forschungsbeiträge als auch Praxisbeiträge vorgestellt werden. Damit besteht für die Teilnehmenden die Chance, die Vielfalt der Informatik im e-Learning aus beiden Perspektiven zu beleuchten.


Formate
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Beiträge:
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Es wird um bisher unveröffentlichte Beiträge im Themenbereich e-Learning und Informatik gebeten. Die Beiträge können in folgende Kategorien fallen:

* Forschungsbeiträge motivieren ein Forschungsziel, beschreiben die Forschungsmethode und bewerten die Forschungsergebnisse.
* Anwendungs- und Industriebeiträge stellen aktuelle e-Learning Anwendungen vor und werten Erfahrungen mit ihrer Nutzung aus.

Jeder Beitrag kann Kurz- oder Langbeitrag (6 oder 12 Seiten) sein. Die Einreichungen werden vom Programmkomitee begutachtet. Angenommene Beiträge werden im Tagungsband (Lecture Notes in Informatics) veröffentlicht.

Demos und Poster:
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Demos und Poster stellen aktuelle Prototypen, Systeme und Anwendungen vor. Sie sind als Kurzfassung von 3 Seiten einzureichen.

Workshops:
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Workshops werden gemeinsam mit der Konferenz Mensch & Computer durchgeführt. Sie dienen der Bestandsaufnahme und dem Austausch über ein relevantes Themengebiet der Tagung. Sie bieten größere Freiräume für Diskussion und werden von den Ausrichtern eigenverantwortlich durchgeführt. Workshops können als Kurzfassung (maximal drei Seiten) eingereicht werden.


Themenbereiche
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Eine nicht ausschließende Auswahl möglicher Themenbereiche umfasst:

* Softwarewerkzeuge und Technologien
* Standards und Interoperabilität
* Kontextbewusstsein und Adaptivität
* Learning Analytics
* Usability und Accessibility

* Kooperatives / kollaboratives Lernen
* Non-formales, informelles und formelled Lernen
* Mobiles Lernen
* Innovative Lernformen wie Flipped Classroom
* Game-based Learning

* Didaktik und Wirksamkeit des e-Learning
* Assessment, Kompetenzmessung und Feedback
* Wissens- und Kompetenz-Management
* Evaluation und Qualitätsentwicklung
* Organisationsentwicklung in Bildungsorganisationen

* e-Learning in Anwendungsfeldern: Schule, Hochschule, Berufsbildung,
  betriebliche Aus- und Fortbildung


Einreichung
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Alle Einreichungen müssen in elektronischer Form geschehen. Informationen zur Einreichung werden zu einem späteren Zeitpunkt über die Webseite www.delfi2013.de bekannt gegeben. Es ist das LNI Format http://www.gi-ev.de/service/publikationen/lni/ zu verwenden. Die Beiträge sind in vollständiger Fassung als pdf-Datei (mit Grafiken in einer Punktdichte von mindestens 300 dpi) einzureichen. Die Einreichungen werden vom Programmkomitee begutachtet.


Termine
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19.02.13 Einreichung von Workshop-Vorschlägen
17.03.13 Einreichung von Beiträgen, Demos, Postern
19.05.13 Entscheidung über die Annahme
01.07.13 Einreichung der druckfertigen Endfassungen
08.09.13 Workshops
09.-11.09.13 Tagung DeLFI 2013


PC-Chairs
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Andreas Breiter (ifib Universität Bremen)
Christoph Rensing (TU Darmstadt)


Programmkomitee
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Andrea Back, Uni St. Gallen
Doreen Böhnstedt, TU Darmstadt
Torsten Brinda, Universität Duisburg Essen
Mohamed Amine Chatti, RWTH Aachen
Ulrike Cress, IWM Tübingen
Jörg Desel, FernUni Hagen
Jens Drummer, SBI Dresden
Wolfgang Effelsberg, Uni Mannheim
Stefan Göbel, TU Darmstadt
Jörg Haake, FernUni Hagen
Andreas Harrer, KU Eichstätt-Ingolstadt
Ulrich Hoppe, Uni Duisburg-Essen
Christoph Igel, CeLTech Saarbrücken
Reinhard Keil, Uni Paderborn
Michael Kerres, Uni Duisburg-Essen
Andrea Kienle, FH Dortmund
Ralf Klamma, RWTH Aachen
Dennis Krannich, Universität Bremen
Bernd Krämer, FernUni Hagen
Ulrike Lucke, Uni Potsdam
Johannes Magenheim, Uni Paderborn
Alke Martens, PH Schwäbisch Gmünd
Agathe Merceron, Beuth-Hochschule Berlin
Wolfgang Müller, PH Weingarten
Wolfgang Nejdl, Uni Hannover
Niels Pinkwart, TU Clausthal
Rolf Plötzner, PH Freiburg
Sabine Rathmayer, Fischer & Partner
Gabi Reinmann, Universität der Bundeswehr München
Holger Rohland, TU Dresden
Guido Rößling, TU Darmstadt
Nikol Rummel, Ruhr Universität Bochum
Uli Schell, FH Kaiserslautern
Ulrik Schroeder, RWTH Aachen
Sigrid Schubert, Uni Siegen
Till Schümmer, FernUni Hagen
Andreas Schwill, Uni Potsdam
Christian Spannagel, PH Heidelberg
Marcus Specht, CELSTEC
Emese Stauke, IFIB Bremen
Stephan Trahasch, Hochschule Offenburg
Michael Weber, Uni Ulm
Armin Weinberger, Universität des Saarlandes
Martin Wessner, Fraunhofer IESE Kaiserslautern
Karsten Wolf, Uni Bremen
Martin Wolpers, Fraunhofer FIT


Kontakt
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mailto:delfi@interaktivevielfalt.org

Design and Implementation of a Learning Analytics Toolkit for Teachers

The paper "Design and Implementation of a Learning Analytics Toolkit for Teachers" has been published in the Journal of Educational Technology and Society (Vol. 15, Issue 3). The paper can be downloaded here.

Abstract:
Learning Analytics can provide powerful tools for teachers in order to support them in the iterative process of improving the effectiveness of their courses and to collaterally enhance their students’ performance. In this paper, we present the theoretical background, design, implementation, and evaluation details of eLAT, a Learning Analytics Toolkit, which enables teachers to explore and correlate learning object usage, user properties, user behavior, as well as assessment results based on graphical indicators. The primary aim of the development of eLAT is to process large data sets in microseconds with regard to individual data analysis interests of teachers and data privacy issues, in order to help them to self-reflect on their technology-enhanced teaching and learning scenarios and to identify opportunities for interventions and improvements.
 
Reference:
Dyckhoff, A. L., Zielke, D., Bültmann, M., Chatti, M. A., & Schroeder, U. (2012). Design and Implementation of a Learning Analytics Toolkit for Teachers. Educational Technology & Society, 15 (3), 58–76.

Knowledge Management: A Personal Knowledge Network Perspective

The paper "Knowledge Management: A Personal Knowledge Network Perspective" has been published in the Journal of Knowledge Management. A preprint version of the paper can be downloaded here.

Abstract:

Knowledge Management (KM) and Personal Knowledge Management (PKM) have attracted attention over the past two decades and are meanwhile considered as important means to increase organizational and individual performance. In this article, we review previous models of KM and PKM and explore their failure to address the problem of knowledge worker performance and to cope with the constant change and critical challenges of the new knowledge era. We further highlight the crucial need for new KM models that have the potential to overcome the shortcomings of previous models. In light of these shortcomings, we introduce and discuss the Personal Knowledge Network (PKN) model as an alternative model to KM and PKM that is better adapted to the demands of the new knowledge environments. The PKN model views knowledge as a personal network and represents a knowledge ecological approach to KM.

Reference:

Mohamed Amine Chatti, (2012) "Knowledge Management: A Personal Knowledge Network Perspective", Journal of Knowledge Management, 16(5)

A Reference Model for Learning Analytics

The paper "A Reference Model for Learning Analytics" has been aacepted for publication in the International Journal of Technology Enhanced Learning. A preprint version of the paper can be downloaded here.

A SWOT Analysis of LA

In the "Advanced Learning Technologies" lecture class yesterday, we conducted with our students a SWOT analysis of learning analytics. You can find the result below. Comments, extensions etc. are welcome!