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Dieses Vorhaben wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 01 PL 11047 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor. Gemeinsames Bund-Länder-Programm für bessere Studienbedingungen und mehr Qualität in der Lehre VISION FÜR DIE HOCHSCHULE TEILNAHME.. ENGAGEMENT.. EIGENLERNEN.. ASSESSMENT.. TEILNAHME AN • VORLESUNGEN • ÜBUNGEN • SPRECHSTUNDEN • PRAKTIKA ENGAGEMENT IN • GRUPPENARBEITEN ONLINE AKTIVITÄTEN • PROJEKTEN EIGENLERNEN • RECHERCHE • LESEN • SCHREIBEN ASSESSMENT • PROBEKLAUSUREN • TESTS • HAUSARBEITEN • PRÜFUNGEN erfasst STUDIERENDE(R) STUDIERENDE erfassen QUANTIFIED SELF EIN FALL FÜR DIE HOCHSCHULLEHRE? Dr. Nicole Podleschny, Dr. Mirjam S. Gleßmer, Dr. Peter Salden Zentrum für Lehre und Lernen, Technische Universität Hamburg-Harburg fördert SELBSTOPTIMIERUNG PERSONAL DATA BIG DATA SELBSTREFLEXION VISUALISIERUNG SELF-TRACKING GAMIFICATION erfassen verwendet basiert auf generieren nutzt THE QUANTIFIED SELF APPS ermöglicht nutzt nutzt HINTERGRUND Welche ethischen Aspekte sowie Sicherheitsaspekte müssen berücksichtigt werden? Welchen Einfluss hätten Self-Tracking und Quantified Self, um Studierende zu motivieren? Wie und durch wen werden die signifikanten Indikatoren für Lernprozesse bestimmt? Können Studierende durch Apps auf Arbeitsweisen/Lernaktivitäten aufmerksam gemacht werden? Wie muss die Datenanalyse gestaltet werden, um neue Einsichten und Wissen zu erhalten und Transparenz zu gewährleisten? OFFENE FRAGEN Derzeit keine nennenswerten Entwicklungen von Apps, die formelle Bildungsprozesse aus institutioneller Perspektive unterstützen. Datenschutzrechliche Fragen sind offen. Lifelogging beinhaltet kein „Learnlogging“. Self-Tracking ist freiwillig und unabhängig von institutioneller Datenerfassung. Die Datenerhebung kann nicht unbedingt erfassen was gelernt wird, sondern quantitative Daten über das wie erheben, z.B. Lernaktivitäten. STATUS QUO ANALYTICS nutzen LEARNING ANALYTICS geben erzeugen LEHRENDE FORSCHENDE verwenden

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Dieses Vorhaben wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 01 PL 11047 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor. Gemeinsames Bund-Länder-Programm für bessere Studienbedingungen und mehr Qualität in der Lehre

VISION FÜR DIE HOCHSCHULE

TEILNAHME.. ENGAGEMENT.. EIGENLERNEN.. ASSESSMENT..

TEILNAHME AN •  VORLESUNGEN •  ÜBUNGEN •  SPRECHSTUNDEN •  PRAKTIKA

ENGAGEMENT IN •  GRUPPENARBEITEN •  ONLINE AKTIVITÄTEN •  PROJEKTEN

EIGENLERNEN •  RECHERCHE •  LESEN •  SCHREIBEN

ASSESSMENT •  PROBEKLAUSUREN •  TESTS •  HAUSARBEITEN •  PRÜFUNGEN

erfasst

STUDIERENDE(R)

STUDIERENDE

erfassen

LERNAKTIVITÄTEN

QUANTIFIED SELF EIN FALL FÜR DIE HOCHSCHULLEHRE?

Dr. Nicole Podleschny, Dr. Mirjam S. Gleßmer, Dr. Peter Salden

Zentrum für Lehre und Lernen, Technische Universität Hamburg-Harburg

fördert

SELBSTOPTIMIERUNG

PERSONAL DATA

BIG DATA

SELBSTREFLEXION

VISUALISIERUNG SELF-TRACKING

GAMIFICATION

erfassen

verwendet

basiert auf

generieren

nutzt

THE QUANTIFIED SELF

APPS

ermöglicht

nutzt

nutzt

HINTERGRUND

•  Welche ethischen Aspekte sowie Sicherheitsaspekte müssen berücksichtigt werden?

•  Welchen Einfluss hätten Self-Tracking und Quantified Self, um Studierende zu motivieren?

•  Wie und durch wen werden die signifikanten Indikatoren für Lernprozesse bestimmt?

•  Können Studierende durch Apps auf Arbeitsweisen/Lernaktivitäten aufmerksam gemacht werden?

•  Wie muss die Datenanalyse gestaltet werden, um neue Einsichten und Wissen zu erhalten und Transparenz zu gewährleisten?

OFFENE FRAGEN

•  Derzeit keine nennenswerten Entwicklungen von Apps, die formelle Bildungsprozesse aus institutioneller Perspektive unterstützen.

•  Datenschutzrechliche Fragen sind offen. •  Lifelogging beinhaltet kein „Learnlogging“. •  Self-Tracking ist freiwillig und unabhängig von institutioneller

Datenerfassung. •  Die Datenerhebung kann nicht unbedingt erfassen was gelernt

wird, sondern quantitative Daten über das wie erheben, z.B. Lernaktivitäten.

STATUS QUO

ANALYTICS nutzen

LEARNING ANALYTICS

geben

erzeugen

LEHRENDE

FORSCHENDE

verwenden