{"id":4439,"date":"2022-04-27T16:09:29","date_gmt":"2022-04-27T14:09:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/?page_id=4439"},"modified":"2024-03-26T13:41:15","modified_gmt":"2024-03-26T12:41:15","slug":"kann-uns-data-science-helfen-lernende-besser-zu-verstehen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/en\/erfolgsgeschichten\/gastkommentar\/kann-uns-data-science-helfen-lernende-besser-zu-verstehen\/","title":{"rendered":"Selver Softic: Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen?"},"content":{"rendered":"<div class=\"flex-campus-main flex-campus-main-Image\"><figure><a href=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/softic.jpg\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/softic.jpg\" class=\"img-responsive\" alt=\"Portr\u00e4t Selver Softic\" \/><\/a><\/figure><\/div><div class=\"flex-campus-main flex-campus-main-Text\"><h4><strong>Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen?<\/strong><\/h4>\n<p>Autor: Selver Softic<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Diese Frage stellte sich der Autor mit Kolleg*innen von der Partneruni in Novi Sad, Serbien, im Rahmen einer wissenschaftlichen Untersuchung, die gemeinsam in dem LMS System (Moodle) der Uni Novi S<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-4449\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Moodle-1-740x380-1-300x154.png\" alt=\"\" width=\"228\" height=\"117\" srcset=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Moodle-1-740x380-1-300x154.png 300w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Moodle-1-740x380-1.png 740w\" sizes=\"(max-width: 228px) 100vw, 228px\" \/>ad durchgef\u00fchrt wurde.<\/p>\n<p>Ziel der gemeinsamen Forschungsaktivit\u00e4ten war, die Nutzung und Wirkung digitaler Technologien auf einer E-Learning-Plattform zu untersuchen. Dazu wurde am Lernmanagementsystem Moodle geforscht. Daten der E-Learning-Plattform wurden empirisch ausgewertet, um Schl\u00fcsselindikatoren f\u00fcr studentische Leistungen in verschiedenen Kursen zu finden. Der Erfolg der Studierenden durch Interaktion mit dem E-Learning-System wurde mit einer gemischten Methode bewertet, sie sich aus folgenden Faktoren zusammensetzte: soziale Netzwerkanalyse, K-Means-Clustering und multiple lineare Regression.<\/p>\n<p>Die Vollstichprobe umfasste 42 Studierende aus zwei Kursen in zwei verschiedenen Studieng\u00e4ngen: E-Business im Studiengang Engineering of Information Systems (EIS) und E-Business im Studiengang Engineering Management (EM).<\/p>\n<p>Im Folgenden werden ein paar interessante Einblicke in die Resultate der erw\u00e4hnten wissenschaftlichen Arbeit pr\u00e4sentiert.<\/p>\n<p>Die Ergebnisse zeigen, dass Studierende mit gleichen oder \u00e4hnlichen Leistungen \u00e4hnliche Bildungsressourcen nutzen. Dar\u00fcber hinaus wurde herausgefunden, dass alle Kurse einen starken positiven Zusammenhang zwischen der Position im Netzwerk und dem Studienerfolg aufweisen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_4445\" aria-describedby=\"caption-attachment-4445\" style=\"width: 466px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4445\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-1-Softic-300x157.png\" alt=\"\" width=\"466\" height=\"244\" srcset=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-1-Softic-300x157.png 300w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-1-Softic.png 689w\" sizes=\"(max-width: 466px) 100vw, 466px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4445\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 1 Soziales Netzwerk zwischen Studierenden und Lernressourcen im E-Business Kurs (EIS)<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_4443\" aria-describedby=\"caption-attachment-4443\" style=\"width: 452px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4443\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/tabelle-300x77.png\" alt=\"\" width=\"452\" height=\"116\" srcset=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/tabelle-300x77.png 300w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/tabelle-768x197.png 768w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/tabelle.png 920w\" sizes=\"(max-width: 452px) 100vw, 452px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4443\" class=\"wp-caption-text\">Tabelle 1 Noten der Studierenden im E-Business Kurs (EIS)<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die Autor*innen kommen zu dem Schluss, dass sich die besten Studierenden in der Mitte des Netzwerks befinden, gemessen an der Eigenvektorzentralit\u00e4t. Weiterhin l\u00e4sst sich sagen, dass die Tendenz der analysierten Daten zeigt, dass sich Studierende mit \u00e4hnlichen Leistungen im selben Cluster befinden und dass die Intensit\u00e4t der Ressourcennutzung mit den erreichten Punktzahlen korreliert.<\/p>\n<p>F\u00fcr die Cluster Analyse wurde die K-Means-Methode verwendet. In diesem Fall sind die Cluster klar unterscheidbar und entlang des Views\/Score-Raums verteilt (siehe Abbildung 2). Sie k\u00f6nnen durch verschiedene Farben unterschieden werden: blau, gelb, gr\u00fcn, lila und hellgr\u00fcn. Die blauen Clustermitglieder S8 und S17 repr\u00e4sentieren die Studierenden, die die Pr\u00fcfung nicht bestanden haben. In den anderen vier Clustern sehen wir einen nahezu linearen Spread-Trend in Abh\u00e4ngigkeit von der Anzahl der Aufrufe der Lernressourcen. Anscheinend zeigt der Trend, dass die Anzahl der Aufrufe mit der Punktzahl bei der Pr\u00fcfung korreliert.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure id=\"attachment_4444\" aria-describedby=\"caption-attachment-4444\" style=\"width: 354px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-4444\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-2-softic-300x188.png\" alt=\"\" width=\"354\" height=\"222\" srcset=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-2-softic-300x188.png 300w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/Grafik-2-softic.png 591w\" sizes=\"auto, (max-width: 354px) 100vw, 354px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4444\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 2 Clustering Resultate f\u00fcr den E-Business Kurs (EIS)<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die durchgef\u00fchrte Regressionsanalyse konnte mit starken Klassifikationskoeffizienten im 90%-Bereich die Beobachtungen aus den ersten zwei Analysen best\u00e4tigen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright size-medium wp-image-4448\" src=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968-300x259.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"259\" srcset=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968-300x259.png 300w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968-1024x885.png 1024w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968-768x664.png 768w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968-1536x1328.png 1536w, https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2022\/04\/talk-2076968.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Folglich liefert diese Studie theoretische und praktische Implikationen dar\u00fcber, wie sich die Nutzung von Bildungsressourcen \u00fcber E-Learning-Plattformen auf den Erfolg der Studierenden auswirkt. Diese Studie k\u00f6nnte f\u00fcr Lehrende und Evaluierungen von E-Learning-Kursen hilfreich sein.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichen diese Informationen den Lehrenden, Korrekturma\u00dfnahmen durchzuf\u00fchren und denjenigen Studierenden, die sich weniger an einem Kurs beteiligen und schlechtere Leistungen vorweisen, einen neuen Ansatz anzubieten.<\/p>\n<p>So k\u00f6nnen z.B. Lehrende Interaktionen (Wikis, Diskussionsforen, Nachrichten oder Chats) zwischen Studierenden mit besseren und schlechteren Noten anregen, damit Studierende mit schlechteren Leistungen ihren Erfolg steigern k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich sollten Lehrende und Manager*innen von E-Learning-Plattformen Ressourcen und Module innerhalb dieser Plattformen priorit\u00e4r dazu verwenden, die Studierenden zur Nutzung zu motivieren und Interaktionen zwischen den Studierenden zu initiieren.<\/p>\n<p>Den vollst\u00e4ndigen Artikel k\u00f6nnen Sie unter diesem Link einsehen: <a href=\"https:\/\/online-journals.org\/index.php\/i-jet\/article\/view\/11646\">https:\/\/online-journals.org\/index.php\/i-jet\/article\/view\/11646<\/a><\/p>\n<\/div><div class=\"flex-campus-main flex-campus-main-Text\"><h3><strong>\u00dcber den Autor<\/strong><\/h3>\n<p>DI Dr. Selver Softic ist hauptberuflicher Lektor und Fachbereichskoordinator f\u00fcr IT F\u00e4cher und Internationalisierung. Seine Lehrveranstaltungen umfassen Kryptographie, Algorithmen, Markupsprachen, Informatik und Data Science Grundlagen. Sein Interesse gilt der Verbesserung der Lehr\/Lernunterst\u00fctzung durch Learning Management Systeme durch Educational Data Mining und Learning Analytics.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen? Autor: Selver Softic &nbsp; Diese Frage stellte sich der Autor mit <a href=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/en\/erfolgsgeschichten\/gastkommentar\/kann-uns-data-science-helfen-lernende-besser-zu-verstehen\/\" class=\"more-link\">more&hellip;<\/a><\/p>","protected":false},"author":175,"featured_media":11660,"parent":4272,"menu_order":4,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"coauthors":[55],"class_list":["post-4439","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Selver Softic: Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen? - Zentrum f\u00fcr Hochschuldidaktik (Campus02)<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.campus02.at\/hochschuldidaktik\/en\/erfolgsgeschichten\/gastkommentar\/kann-uns-data-science-helfen-lernende-besser-zu-verstehen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_GB\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Selver Softic: Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen? - Zentrum f\u00fcr Hochschuldidaktik (Campus02)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Kann uns Data Science helfen Lernende besser zu verstehen? 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