Der 4. Band der ITuG-Reihe über „Learning Analytics: Mathematik Lernen neu gedacht“ ist ab sofort auch als E-Book verfügbar. Viel Spaß beim Lesen und wir freuen uns auf viele BenutzerInnen bei https://mathe.tugraz.at.
[itug, book] Learning Analytics: Mathematik Lernen neu gedacht
In Zusammenhang mit unserem Angebot https://mathe.tugraz.at ist unter anderem der Additions- und Subtraktionstrainer entstanden. In diesem Buch wird das Thema Learning Analytics im Allgemeinen und das Erlernen der schriftlichen Addition und Subtraktion beschrieben, sowie die Details zum Programm und deren Evaluation. Danke an Benedikt der seine Arbeit der iTuG-Serie zur Verfügung stellt.
Zusammenfassung:
Durch den rasanten Aufstieg des Internets in den letzten Jahren stehen immer mehr digitale Daten von Benutzern zur Verfügung. Dies stellt eine Chance für den Bildungsbereich dar, mit diesen Daten zu arbeiten, diese zu analysieren und daraus wertvolle Schlüsse ziehen zu können. Mit der Thematik der Datensammlung und Analyse beschäftigt sich der Forschungsbereich ”Learning Analytics“.
Dieser stellt Tools und Techniken zur Auswertung von Daten, welche durch Informationssysteme generiert werden, zur Verfügung.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Konzeption und die Implementierung eines adaptiven Informationssystems für Schülerinnen und Schüler der dritten bis fünften Schulstufe. Dieses System mit dem Namen ”Plusminus-Trainer“ bietet die Möglichkeit, Addition und Subtraktion zu trainieren und eine Echtzeitfehleranalyse zu erhalten.
Das Programm selbst ist unter https://mathe.tugraz.at frei zugänglich.
[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.
Teachers Little Helper: Multi-Math- Coach by Martin
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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
[presentation, masterthesis] Adaptives Informationssystem zur Erlernung mehrstelliger Addition und Subtraktion
Die Folien zur Präsentation der Masterarbeit „Adaptives Informationssystem zur Erlernung mehrstelliger Addition und Subtraktion“ sind nun online verfügbar. Danke an Benedikt Neuhold für die tolle Arbeit:
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[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.
Learning Analytics – wie Datenanalyse helfen kann, das Lernen gezielt zu verbessern. by Martin
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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] Monitoring Learning Activities in PLE UsingSemantic Modelling of Learner Behaviour
At this year SouthCHI conference in Maribor we published a contribution titled „Monitoring Learning Activities in PLE Using Semantic Modelling of Learner Behaviour„.
Abstract:
n this paper we report about the reflection of learning activities and revealing hidden information based on tracked user behaviour in our widget based PLE (Personal Learning Environment) at Graz University of Technology. Our reference data set includes information of more then 4000 active learners logs for a period of around two years. For the purpose of trend tracking and analytics collected logs have been used to model activity and usage traces with domain specific ontologies like Activity Ontology and Learning Context Ontology which have been created within the IntelLEO EU project. Generally we distinguish three different metrics: user centric, learning object (widget) centric and activity centric. We used Semantic Web query languages like SPARQL and representation formats like RDF to implement a human and machine readable web service along with a learning analytics dashboard for metrics visualization. The results o↵er a quick overview of learning habits, preferred set-ups of learning objects (widgets) and overall reflection of usages and activity dynamics in the PLE platform over time. The architecture delivers insights for intervening and recommending as closure of a learning analytics cycle with aim to optimize confidence in the PLE.
Monitoring Learning Activities in PLE Using Semantic Modelling of Learner Behaviour by Martin
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Reference: Selver, S.; Tarahi, B.; Ebner, M.; De Vocht, L.;Mannens, E. & Van De Walle, R. (2013) Monitoring Learning Activities in PLE Using SemanticModelling of Learner Behaviour. In: Human Factors in Computing and Informatis. Holzinger, A.;Ziefle, M.; Hitz, M & Debevc, M. (Ed.). Springer. Berlin, Heidelberg. p. 74-90
[publication] Learning Activities in Personal Learning Environment
Our publication at this year ED-Media Conference in Victoria, Canada about „Learning Activities in Personal Learning Environment“ is now online available.
Abstract:
Nowadays Learning Management Systems are an integrated part of educational institutions. Teachers as well as learners profit from the so-called Web 2.0 applications in their daily learning process. Communication and collaboration between students have been enhanced using mashups of Web 2.0 technologies. Smart mobile phones and the increased availability of free wireless network access points make the integration of all these tools in our personal daily life and personal learning process much easier than before. This publication focuses on the Personal Learning Environment (PLE) that was launched at Graz University of Technology (TU Graz) in 2010. It illustrates how the PLE at TU Graz has been extended to move towards mobile PLE. Furthermore the learning activities of about more than 4000 learners in the last two years are revealed based on the tracked user behavior. The activities and usage traces are modeled using domain specific semantic ontologies. The models are used as the input for our Analytics Dashboard to visualize statistics and get a quick overview of learning habits and overall reflection usages and activity dynamics in the PLE.
Learning Activities in Personal Learning Environment by Martin
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Reference:Taraghi, B., Softic, S., Ebner, M. & De Vocht, L. (2013). Learning Activities in Personal Learning Environment. In Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications 2013 (pp. 2466-2475). Chesapeake, VA: AACE.
[presentation] Teachers Little Helper: Multi-Math-Coach
Yesterday Martin did this presentation about our math-multi-trainer at the IADIS Conference in Prague. Find here the slides:
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[publication] Why Learning Analytics for Primary Education Matters!
Our publication about „Why Learning Analytics for Primary Education Matters!“ in the Bulletin of the Technical Committee on Learning Technology is now online availabe.
Abstract:
The ubiquitous availability of applications enables us to offer students opportunities to test and train competences in almost every situation. At Graz University of Technolgy two apps for testing competences in multiplication are developed. They estimate the competence level of every user and adapt to their individual development in this domain. They collect a lot of data during a longer period, which could be used on further research. In the foreground they give feedback in a compact and clearly arranged way to the single student and the teachers of classes. But furthermore the analysis of the data during a longer term showed us, that the process of testing and giving feedback has also an positive effect on learning. We emphasize that this quality in supporting the students could not be achieved by human teachers. Information Technology and Learning Analytics gives them a wider radius to perceive specific behavior and establishes their capacity for storing and processing all the relevant data
Here you can find the whole publication as Open Acess [Link]
Reference: Ebner, M., Schön, M. (2013) Why Learning Analytics in Primary Education Matters!,Bulletin of the Technical Committee on Learning Technology, Karagiannidis, C. & Graf, S (Ed.), Volume 15, Issue 2, April 2013, p. 14-17
[presentation] Learning Activities in Personal Learning Environment
Our presentation about „Learning Activities in Personal Learning Environment“ at this year ED-Media Conference is now online available:
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