[publication] Teachers Little Helper: Multi-Math-Coach

Our publication at this year IADIS Conference about our Multi-Math-Trainer ist now online available. And we like to invite everyone to use it 🙂 .
Absract:

Individual learning is out of sync with the elements of a curricula and the daily program of a teacher. At a time when multidigit multiplication methods are taught, many children are not perfectly performing the basic multiplication table. Teachers organize settings for learning and they usually have no time to give an individual feedback to every single student. Furthermore they have no physiological capacity to produce statistics and to investigate the probable causes of errors. Our goal is to give teachers a tool to help them to review and train some typical requirements for written multiplying. We use the ubiquity of the Internet and provide on different devices free applications with written multiplication problems. All data are collected centrally and are used to determine typical errors. These data could also be used to answer further new questions and test new hypothesis. This is one aspect of Learning Analytics. The given tasks are automatically adapted to the skill level of a student. Teachers can see every detail of the solution process of every task. But really useful is that teachers can see the typical problems of each student as well as of the whole class every time at a glance. They need just a connection to the database with a web browser – anywhere, anytime.

Reference: Ebner, M., Schön, M., Taraghi, B., Steyrer, M. (2013) Teachers Little Helper: Multi-Math- Coach, Proceedings of the IADIS International Conference e-Learning 2013, Nunes, M. B. & McPherson, M. (Ed.), Prague, IADIS Press, p. 183-190

[publication] Learning Analytics – wie Datenanalyse helfen kann, das Lernen gezielt zu verbessern.

Im Rahmen unserer Bemühungen am Sektor Learning Analytics, ist eine kleiner Beitrag für das E-Learning-Handbuch entstanden. Alle beschriebenen Applikationen können gerne unter https://mathe.tugraz.at verwendet werden.
Zusammenfassung:

Daten, Daten, Daten … entstehen in der heutigen Welt durch das zunehmende Angebot an webbasierten Applikationen. Je mehr sich das Internet öffnet, je mehr Benutzer sich auf einer Plattform anmelden, desto mehr füllen sich die dahinterliegenden Datenbanken. Unter den Schlagwörtern »Big Data« und »Data Mining« versteht man die Analyse dieser Daten, deren Interpretation und einer oft automatisierten benutzerabhängigen Reaktion. Die Tragweite von solchem auf das Lehren und Lernen angewandten Vorgehen ist heute kaum abschätzbar. In diesem Beitrag geben wir mit Beispielen eine Einführung in das Forschungsgebiet Learning Analytics (LA). Die Darstellung soll auch helfen, LA vom konventionellen Bereich Educational Data Mining (EDM) abzugrenzen. Als Beispiele für LA werden Anwendungen zum Erlernen der Arithmetik und zur Analyse von Aktivitäten im Personal-Learning-(PLE)-Bereich der Technischen Universität Graz vorgestellt und es wird dargelegt, wie Lehrpersonen von den Ergebnissen profitieren können. Charakteristisch für diese Anwendungen ist, dass dabei Unmengen von Daten erhoben, gespeichert und analysiert werden, wie das ohne Technikeinsatz nicht möglich wäre. So erkennen wir Chancen für eine wesentliche Qualitätsverbesserung des Lehrens und Lernens durch individuelle, zeitnahe, präzise, aber kompakte Feedbacks für alle an Unterrichtsprozessen Beteiligten. Im Hinblick auf die Forschung zum Lehren und Lernenbetreten wir gerade einen Raum mit nur zu erahnenden Erkenntnismöglichkeiten.

Zitation: Ebner, M.; Neuhold, B.; Schön, S. (2013) Learning Analytics – wie Datenanalyse helfen kann, das Lernen gezielt zu verbessern. In K. Wilbers & A. Hohenstein (Hrsg.), Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis – Strategien, Instrumente, Fallstudien. Köln: Deutscher Wirtschaftsdienst (Wolters Kluwer Deutschland), 48. Erg.-Lfg. Jänner 2013. pp 1-20

[publication] It’s Just About Learning the Multiplication Table

At this year LAK 2012 Conference on „Learning Analytics and Knowledge“ we presented our first results of the netidee project „Multiplication Trainer„. Our publication is also online available:
Abstract:

One of the first and basic mathematical knowledge of schoolchildren is the multiplication table. At the age of 8 to 10 eachchild has to learn by training step by step, or more scientifically, by using a behavioristic learning concept. Due to this fact it can be mentioned that we know very well about the pedagogicalapproach, but on the other side there is rather less knowledgeabout the increase of step-by-step knowledge of the schoolchildren.In this publication we present some data documenting thefluctuation in the process of acquiring the multiplication tables.We report the development of an algorithm which is able to adaptthe given tasks out of a given pool to unknown pupils. For this purpose a web-based application for learning the multiplicationtable was developed and then tested by children. Afterwards so-called learning curves of each child were drawn and analyzed bythe research team as well as teachers carrying out interestingoutcomes. Learning itself is maybe not as predictable as we knowfrom pedagogical experiences, it is a very individualized processof the learners themselves.It can be summarized that the algorithm itself as well as thelearning curves are very useful for studying the learning success.Therefore it can be concluded that learning analytics will becomean important step for teachers and learners of tomorrow.

Reference: Schön, M., Ebner, M., Kothmeier, G. (2012) It’s Just About Learning the Multiplication Table, Conferecnce Proceeding of LAK12: 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge, 29 April – 2 May 2012, Vancouver, BC, Canada