Digitale Lehre an und rund um der Technischen Universität Graz
The third presentation at this year EDMedia conference (online) was about “ Implementation fo Interactive Learning Objects for German Language Acquisition in Primary School based on Learning Analytics Measurements „. Find here the slides of the talk of Markus:
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I feel honored to give the keynote presentation for this year CSEDU 2020 conference. Due to the CoVid-crisis it was done completely online. Here you can find my slides:
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We did a contribution to the International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education (iJAI) titled „Mobile Learning Applications for Android und iOS for German Language Acquisition based on Learning Analytics„
Abstract:
Journal’s homepage
The use of digital media is increasingly being promoted in school teaching. Since this aspect changes the interaction between teachers and pupils, this research is concerned with the development of a prototype of a mobile application for Android and iOS, in which different learning applications for language acquisition are offered on the basis of learning analytical measurements provided by experts in the field. By logging and collecting interactions of the user, it is possible to create a variety of statistical evaluations and thus respond to the needs and weaknesses of students. For the evaluation of the application, a user experience test was carried out, whereby the child-friendly operation of the application was tested. Due to the very positive feedback, the design was found to be good and can therefore be further developed.
[Link to full article @ ResearchGate]
[Link to full article @ journal’s homepage]
Reference: Friedl, Markus, Ebner, Markus, Ebner, Martin (2020) Mobile Learning Applications for Android und iOS for German Language Acquisition based on Learning Analytics Measurements. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education (iJAI). 2(1). pp. 4-13
Marko hat seiner Masterarbeit rund um das Thema Interactive Learning Objects für das Projekt IDeR-Blog geschrieben. Hier die Folien seiner Verteidigung:
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Unsere gemeinsaem Publikation zu „Learning Analytics: Einsatz an österreichischen Hochschulen“ versucht ein gemeinsames Verständnis für das Themenfeld zu schaffen und ist nun auch online zugänglich:
Zusammenfassung:
Learning Analytics ist sowohl international als auch national ein immer mehr an Bedeutung gewinnendes Themenfeld, welches dabei helfen kann, Lehr- und Lernprozesse besser zu verstehen und gezielt zu optimieren. Dieses Whitepaper soll eine erste Orientierung zu diesem Thema geben und dabei speziell die österreichische Hochschullandschaft adressieren.
Ausgehend von der Definition: “Learning Analytics umfasst die Analyse, Darstellung und Interpretation von Daten aus Lehr- und Lernsettings mit dem Zweck, dass Lernende ihr Lernen unmittelbar verändern können” werden Herausforderungen benannt und der Status Quo in Österreich präsentiert. Daraus werden sechs Argumente für Learning Analytics abgeleitet und vier konkrete Handlungsempfehlungen ausgesprochen.
[Link zum Whitepaper auf Researchgate]
Zitation: Leitner, P., Ebner, M., Ammenwerth, E., Andergassen, M., Csanyi, G., Gröblinger, O., Kopp, M., Reichl, F., Schmid, M., Steinbacher, H.-P., Handle-Pfeiffer, D., Zitek, A., Zöserl, E., Zwiauer, C. (2019) Learning Analytics: Einsatz an österreichischen Hochschulen. Whitepaper, Forum Neue Medien in der Lehre (FNMA). 24s.
Markus Friedl hat im Rahmen seiner Masterarbeit mobile Applikationen entwickelt, die es Kindern ermöglicht spezielle Übungen zur Erlernung der deutschen Sprache zu machen. Hier die Folien seiner Präsentation:
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Ich habe zusammen mit vielen Kolleginnen und Kollegen im Rahmen einer Arbeitsgruppe des Forums Neue Medien in der Lehre Austria (FNMA) ein Whitepaper zu „Learning Analaytics: Einsatz an österreichischen Hochschulen“ erstellt und darf diese heute im Rahmen einer Veranstaltung präsentieren. Hier die Folien dazu:
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Im Rahmen des CAS eLearning Zertifikatkurses darf ich heuer eine neues Modul rund um „Emerging Technologies and Trends“ abhalten. Die dafür notwendigen Unterlagen sind hier nochmals übersichtlich dargestellt.
VORMITTAG: EMERGING TECHNOLOGIES – from social to mobile and seamless learning
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NACHMITTAG: EMERGING TRENDS – Learning Analytics, Maker Education & Lernen mit Videos
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Als weiterführende Literatur wird das Lehrbuch für Lernen und Lehren mit Technologien empfohlen mit den entsprechenden Kapiteln, sowie das Kapitel „Mobile Seamless Learning – Die nahtlose Integration mobiler Geräte beim Lernen und im Unterricht„.
Zur Info für Nicht-Teilnehmer/innen: Es handelt sich um einen ganztägigen Workshop.
We contributed to this year „Third IFIP TC 5, TC 12, WG 8.4, WG 8.9, WG 12.9 International Cross-Domain Conference (CD-MAKE 2019)“ with a publication titled „Insights into Learning Competence Through Probabilistic Graphical Models„.
Abstract:
One-digit multiplication problems is one of the major fields in learning mathematics at the level of primary school that has been studied over and over. However, the majority of related work is focusing on descriptive statistics on data from multiple surveys. The goal of our research is to gain insights into multiplication misconceptions by applying machine learning techniques. To reach this goal, we trained a probabilistic graphical model of the students’ misconceptions from data of an application for learning multiplication. The use of this model facilitates the exploration of insights into human learning competence and the personalization of tutoring according to individual learner’s knowledge states. The detection of all relevant causal factors of the erroneous students answers as well as their corresponding relative weight is a valuable insight for teachers. Furthermore, the similarity between different multiplication problems – according to the students behavior – is quantified and used for their grouping into clusters. Overall, the proposed model facilitates real-time learning insights that lead to more informed decisions.
[Proceedings online @ Springer]
Reference: Saranti, A., Taraghi, B., Ebner, M., Holzinger, A. (2019) Insights into Learning Competence Through Probabilistic Graphical Models. In: Machine Learning and Knowledge Extraction. Third IFIP TC 5, TC 12, WG 8.4, WG 8.9, WG 12.9 International Cross-Domain Conference, CD-MAKE 2019, Canterbury, UK, August 26–29, 2019, Proceedings. pp. 250-271
Im Rahmen des ÖFEB-Kongress darf ich heute über Learning Analytics reden – die Folien findet man hier:
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