HDT_ELIAS Learning Analytics
Das Projekt nutzt Learning Analytics, um Lernprozesse im Selbststudium sichtbar zu machen und datenbasierte Verbesserungen für Lehre und Lernzuwachs zu ermöglichen.
Steckbrief
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Beteiligte Departemente
Gesundheit
Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften
Technik und Informatik - Institut(e) Institute for Data Applications and Security (IDAS)
- Forschungseinheit(en) IDAS / Management Science, Innovation, Sustainability and Entrepreneurship (MSIE)
- Strategisches Themenfeld Themenfeld Humane Digitale Transformation
- Förderorganisation BFH
- Laufzeit (geplant) 01.01.2026 - 31.12.2026
- Projektleitung Prof. Dr. Stefan Grösser
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Projektmitarbeitende
Adrian Stettler
Dr. Sven Grossrieder
Dr. Dr. Slavko Rogan
Prof. Dr. Kaspar Küng
Ausgangslage
Das begleitete Selbststudium (BSS) macht rund 50 % der Studienleistung in den Studiengängen BSc Agronomie sowie BSc Physiotherapie und Pflege aus. Aktuell fehlt jedoch ein systematischer Einblick in den Lernfortschritt der Studierenden innerhalb dieses wichtigen Studienanteils. Studiengangsleitungen und Dozierende verfügen über kaum datenbasierte Grundlagen zur Bewertung der Effektivität des Selbststudiums. Gleichzeitig besteht der Eindruck, dass Optimierungspotenzial vorhanden ist. Learning Analytics (LA) bietet hier neue Möglichkeiten: Durch die Analyse von Lerndaten können Muster erkannt und Lernprozesse besser verstanden werden.
Vorgehen
Das Projekt basiert auf zwei zentralen Komponenten: 1. Analytics Engine zur Analyse anonymisierter Lerndaten (z. B. Aktivität, Bearbeitungsdauer, Interaktionen) 2. Dashboard zur Visualisierung der Ergebnisse für Dozierende
Ergebnisse
Das Projekt liefert eine prototypische Learning-Analytics-Lösung für die BFH: • automatisierte Auswertung von Moodle-Daten • visuelle Dashboards für evidenzbasierte Lehrentscheidungen • konkrete Empfehlungen zur Verbesserung von Lernprozessen Die Lösung ermöglicht eine kontinuierliche, datenbasierte Weiterentwicklung der Lehre unter Berücksichtigung didaktischer und ethischer Aspekte.
