Vorabversion – Original veröffentlicht in: Grandl, M., Taraghi, B., Ebner, M., Leitner, P. & Ebner, M. (2017) Learning Analytics. In K. Wilbers & A. Hohenstein (Hrsg.), Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis – Strategien, Instrumente, Fallstudien. Köln: Deutscher Wirtschaftsdienst (Wolters Kluwer Deutschland). 72. Erg.-Lfg. Dezember 2017. 9.1 S. 1-16 1 von 16 MARIA GRANDL, BEHNAM TARAGHI, MARKUS EBNER, PHILIPP LEITNER & MARTIN EBNER Learning Analytics 1 BLITZLICHT: Das Wichtigste auf einen Blick 1.1 Zielsetzung des Beitrags Die Zielsetzung des Beitrags wird standardisiert vom Verlag formuliert eingesetzt. 1.2 Definition Unter Learning Analytics wird die Interpretation von lernerspezifischen Daten verstanden, um den individuellen Lernprozess gezielt zu unterstützen und zu verbessern: „Learning Analytics is the use of intelligent data, learner-produced data, and analysis models to discover information and social connections, and to predict and advise on learning.“ (SIEMENS 2010) 1.3 Einstieg ins Thema Die Digitalisierung schreitet kontinuierlich voran und mit ihr auch der Einsatz von neuen Technologien und digitalen Medien in verschiedenen Lehr- und Lernsettings. Durch die Nutzung von bestimmten Anwendungen, sei es eine mobile App oder eine Webapplikation, kann eine große Anzahl an nutzerinnen- und nutzerspezifischen Daten, die bei der Interaktion mit der Anwendung entstehen, gesammelt werden. Die automatisierte Analyse dieser Daten zur Ermittlung von „überschaubaren Typen, Profilen, Zusammenhängen und Clustern“ und zur Ableitung von Prognosen und Empfehlungen für „sinnvolle pädagogische Handlungen“ ist zentraler Forschungsgegenstand des Gebietes Educational Data Mining, kurz EDM. (EBNER & SCHÖN 2013) Dabei wird auf Methoden und Ansätze aus den Bereichen Pädagogik, Informatik und Statistik zurückgegriffen. (vgl. ROMERO & VENTURA 2013) Während sich EDM mit der Entwicklung von „intelligenten“ Lernsystemen zur automatischen Generierung von Vorhersagen und Empfehlungen für die oder den Lernende(n) auseinandersetzt, bleibt bei Learning Analytics die oder der Lehrende „im Zentrum des pädagogischen Handelns“. (EBNER & SCHÖN 2013) Learning Analytics stellt Lehrenden entsprechende Software („Tools“) zur Verfügung. Diese ist in der Lage Zusammenhänge zwischen Lehre, dem Lernprozess, den Lernaktivitäten und dem Lernerfolg sichtbar zu machen, die ohne den Einsatz eines Computers möglicherweise nicht zugänglich wären. Die für jede Nutzerin und jeden Nutzer automatisch gesammelten Daten und die daraus generierten Visualisierungen oder Empfehlungen sollen die oder den Lehrenden beim Treffen von Entscheidungen zur Verbesserung des weiteren Lernprozesses unterstützen. Die Interpretation der