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Learning Analytics und die möglichen Folgen digitalen Lernens

Eine große Datenmenge über den Lernprozess, den Lernfortschritt und das Lernergebnis sowie über die Lernenden selbst entsteht durch die zunehmende Digitalisierung in Bildungseinrichtungen und die damit verbundene Nutzung digitaler Lernplattformen. Neue Techniken ermöglichen die automatische Auswertung von Daten, die auch als Learning Analytics (LA) bezeichnet wird. Unter LA versteht man die Analyse großer Datenmengen über Lernende, Lehrende und Lernprozesse, um ein effektiveres Lernen und Lehren zu ermöglichen. Dabei kann es allerdings zu Diskriminierung kommen, wenn z.B. Lernenden mit niedrigerem sozialen Status oder eines bestimmten Geschlechts ein niedrigerer Lernerfolg prognostiziert wird oder die Bewertung nicht allein auf dem Ergebnis, sondern auch auf dem dokumentierten Lernprozess beruht. Das Forschungsprojekt beschäftigt sich damit, wie Diskriminierung nach Geschlecht, Alter, Herkunft oder Lerntyp durch den Einsatz von algorithmischen Auswertungen in digitalen Lernsystemen und -prozessen begünstigt oder verhindert werden kann. Hierfür sollen vorhandene, reale Daten mit typischen Algorithmen analysiert werden, um auf diese Weise zu untersuchen, inwiefern die Algorithmen anfällig für Diskriminierung sind. Darüber hinaus soll experimentell untersucht werden, wie die Datenfülle über Lernende auf Lehrende wirkt und inwiefern hieraus ein zusätzliches Diskriminierungspotential entsteht. Auch die Wahrnehmung der Lernenden soll in diesem Rahmen untersucht werden.

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