Forschungsprofessur „Learning Analytics in Higher Education"

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Rektorin Ada Peller und Ioana Jivet Foto: CATALPA
Forschungsprofessorin Dr. Ioana Jivet bei der Ernennung mit Rektorin Prof. Ada Pellert.

Lerndaten für den Erfolg von Studierenden

Ein Universitätsstudium kann für Studierende zur Herausforderung werden, wenn sie nur sehr begrenzt Feedback erhalten, sich im Zeitmanagement oder mit eigenverantwortlichem Lernen schwer tun. Lehrende auf der anderen Seite stehen vor der großen Aufgabe, Studierenden individuelle Unterstützung zu bieten, was enorme Auswirkungen auf ihre Arbeitsbelastung hat. Können die digitalen Spuren, die Studierende hinterlassen, wenn sie mit Lernumgebungen interagieren, uns helfen zu verstehen, wo die Herausforderungen liegen und welche Art von Unterstützung am effektivsten wäre?

Jun.-Prof. Dr. Ioana Jivet widmet sich im Rahmen ihrer Forschungsprofessur der Gestaltung und Implementierung von Student-Facing Learning-Analytics Feedbacksystemen. Ihre interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle von Computer- und Data Science, Künstlicher Intelligenz, Erziehungswissenschaften und Human-Computer-Interaction zielt darauf ab, innovative Feedbacksysteme zu entwickeln. Diese Systeme sollen Studierenden nicht nur individuelle Unterstützung bieten, sondern auch umsetzbare Erkenntnisse liefern und dadurch das Bildungserlebnis im Hochschulbereich erheblich verbessern.

  • Die Forschung der Gruppe konzentriert sich auf drei Bereiche, die alle mit dem Lebenszyklus der Entwicklung von Feedbacksystemen für Studierende verbunden sind.

    1. Informationsbedarfe und Datenquellen — Einer der wichtigsten Aspekte bei der Gestaltung von Feedback ist die Auswahl relevanter und aussagekräftiger Informationen. Wir untersuchen relevante Datenquellen und Indikatoren für Learning Analytics, die für effektives Lernen unerlässlich sind und von Studierenden als wertvoll wahrgenommen werden. Dabei achten wir auf ein Gleichgewicht zwischen psychologisch-erziehungswissenschaftlicher Fundierung, nutzerorientiertem Design und technischer Realisierbarkeit.

    2. Bereitstellung und Sensemaking — Berechnete relevante Learning Analytics Indikatoren sind ohne eine geeignete Art der Bereitstellung wertlos. Es ist entscheidend, dass Studierende und Lehrende die bereitgestellten Informationen leicht verstehen und interpretieren können. Hier untersuchen wir Designmerkmale, die die Sinngebung für Studierende unterstützen, sei es durch Learning Analytics Dashboards oder durch Texte, die mit Sprachmodellen (LLMs) generiert wurden. Gleichzeitig erforschen wir, wie wir die Funktionsweise unserer Systeme für die Studierenden transparent halten können.

    3. Reflexion und Umsetzung — Sobald ein Feedbacksystem implementiert ist, ist es wichtig zu verstehen, wie es von den Studierenden genutzt wird. Welche Erkenntnisse gewinnen sie aus dem Feedback und wer profitiert am meisten davon? Mit diesen Informationen erforschen wir effektive Reflexionstrigger und wie Unterstützung für Reflexion und Umsetzung in die Student-Facing Learning Analytics integriert werden können, um den Studierenden, die es benötigen, zu helfen.

    In allen drei Bereichen wollen wir außerdem verstehen, wie studentische Fähigkeiten, Ziele und kulturelle Werte die Erwartungen, Bedürfnisse, Bedenken und die Akzeptanz von Learning Analytics beeinflussen, um die Systeme individuell anpassen zu können.

  • Wir verstärken gerade unser Team. Hier geht es zu den offenen Stellen.

  • 2024

    Zeitschriftenartikel

    • Cardenas Hernandez, F. P., Schneider, J., Di Mitri, D., Jivet, I., & Drachsler, H. (2024). Beyond hard workout: A multimodal framework for personalised running training with immersive technologies. British Journal of Educational Technology.
    • Gombert, S., Fink, A., Giorgashvili, T., Jivet, I., Di Mitri, D., Yau, J., Frey, A., & Drachsler, H. (2024). From the Automated Assessment of Student Essay Content to Highly Informative Feedback: a Case Study. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1–39.

    Konferenzbeiträge

    • Menzel, L., Jivet, I., Gombert, S., Schmitz, M., Giorgashvili, T., & Drachsler, H. (2024). 2nd Workshop on Highly Informative Learning Analytic (HILA). Companion Proceedings of the 14th International Conference on Learning Analytics and Knowledge.
    • Prieto, L. P., Viberg, O., Rodrı́guez-Triana, M. J., Jivet, I., Chen, B., & Scheffel, M. (2024). Culture and Values in Learning Analytics: A Human-Centered Design and Research Approach. Companion Proceedings of the 14th International Conference on Learning Analytics and Knowledge.

    2023

    Zeitschriftenartikel

    • Egetenmeier, A., & Jivet, I. (2023). Ten Years of Learning Analytics in the German-speaking Space: Success, Failure and Lessons Learned. Workshopband der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 13–16.
    • Ferguson, R., Khosravi, H., Kovanović, V., Viberg, O., Aggarwal, A., Brinkhuis, M., Buckingham Shum, S., Chen, L. K., Drachsler, H., Guerrero, V. A., Hanses, M., Hayward, C., Hicks, B., Jivet, I., Kitto, K., Kizilcec, R., Lodge, J. M., Manly, C. A., Matz, R. L., … Yan, V. X. (2023). Aligning the Goals of Learning Analytics with its Research Scholarship: An Open Peer Commentary Approach. Journal of Learning Analytics, 10(2), 14–50. https://doi.org/10.18608/jla.2023.8197
    • Kaliisa, R., Jivet, I., & Prinsloo, P. (2023). A checklist to guide the planning, designing, implementation, and evaluation of learning analytics dashboards. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 28.
    • Woitt, S., Weidlich, J., Jivet, I., Orhan Göksün, D., Drachsler, H., & Kalz, M. (2023). Students’ feedback literacy in higher education: an initial scale validation study. Teaching in Higher Education, 1–20.
    • Wollny, S., Di Mitri, D., Jivet, I., Muñoz-Merino, P., Scheffel, M., Schneider, J., Tsai, Y.-S., Whitelock-Wainwright, A., Gašević, D., & Drachsler, H. (2023). Students’ expectations of learning analytics across Europe. Journal of computer assisted learning, 39(4), 1325–1338.

    Konferenzbeiträge

    • Kizilcec, R. F., Viberg, O., Jivet, I., Martinez Mones, A., Oh, A., Hrastinski, S., Mutimukwe, C., & Scheffel, M. (2023). The Role of Gender in Students’ Privacy Concerns about Learning Analytics: Evidence from five countries. LAK23: 13th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 545–551.

    Buchbeiträge

    • Viberg, O., Jivet, I., & Scheffel, M. (2023). Designing culturally aware learning analytics: A value sensitive perspective. In Practicable learning analytics (S. 177–192). Springer.

    2022

    Zeitschriftenartikel

    • Alvarez, R. P., Jivet, I., Pérez-Sanagustin, M., Scheffel, M., & Verbert, K. (2022). Tools designed to support self-regulated learning in online learning environments: A systematic review. IEEE Transactions on Learning Technologies, 15(4), 508–522.
    • Kube, D., Weidlich, J., Jivet, I., Kreijns, K., & Drachsler, H. (2022). „Gendered differences versus doing gender“: a systematic review on the role of gender in CSCL. Unterrichtswissenschaft, 50(4), 661–688.

    Konferenzbeiträge

    • Alzahrani, A., Tsai, Y.-S., Kovanović, V., Moreno-Marcos, P. M., Jivet, I., Aljohani, N., & Gašević, D. (2022). Success-enablers of learning analytics adoption in higher education: a quantitative ethnographic study. Advances in Quantitative Ethnography: Third International Conference, ICQE 2021, Virtual Event, November 6–11, 2021, Proceedings 3, 395–409.
    • Jivet, I., Viberg, O., & Scheffel, M. (2022). Culturally aware learning analytics. Companion Proceedings of the 12th International Conference on Learning Analytics and Knowledge.
    • Karademir, O., Ahmad, A., Schneider, J., Di Mitri, D., Jivet, I., & Drachsler, H. (2022). Designing the learning analytics cockpit-a dashboard that enables interventions. Methodologies and Intelligent Systems for Technology Enhanced Learning, 11th International Conference 11, 95–104.

    2021

    Zeitschriftenartikel

    • Kollom, K., Tammets, K., Scheffel, M., Tsai, Y.-S., Jivet, I., Muñoz-Merino, P. J., Moreno-Marcos, P. M., Whitelock-Wainwright, A., Calleja, A. R., Gasevic, D., et al. (2021). A four-country cross-case analysis of academic staff expectations about learning analytics in higher education. The Internet and Higher Education, 49, 100788.

    Konferenzbeiträge

    • Jivet, I., & Saunders-Smits, G. (2021). The effect of the covid-19 pandemic on a mooc in aerospace structures and materials. SEFI 49th Annual Conference, 258–267.
    • Jivet, I., Wong, J., Scheffel, M., Valle Torre, M., Specht, M., & Drachsler, H. (2021). Quantum of Choice: How learners’ feedback monitoring decisions, goals and self-regulated learning skills are related. LAK21: 11th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 416–427.

    2020

    Zeitschriftenartikel

    • Jivet, I., Scheffel, M., Schmitz, M., Robbers, S., Specht, M., & Drachsler, H. (2020). From students with love: An empirical study on learner goals, self-regulated learning and sense-making of learning analytics in higher education. The Internet and Higher Education, 47, 100758.
    • Tsai, Y.-S., Rates, D., Moreno-Marcos, P. M., Muñoz-Merino, P. J., Jivet, I., Scheffel, M., Drachsler, H., Kloos, C. D., & Gašević, D. (2020). Learning analytics in European higher education—Trends and barriers. Computers & Education, 155, 103933.

    2018

    Konferenzbeiträge

    • Bodily, R., Kay, J., Aleven, V., Jivet, I., Davis, D., Xhakaj, F., & Verbert, K. (2018). Open learner models and learning analytics dashboards: a systematic review. Proceedings of the 8th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 41–50.
    • Jivet, I., Scheffel, M., Specht, M., & Drachsler, H. (2018). License to evaluate: Preparing learning analytics dashboards for educational practice. Proceedings of the 8th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 31–40.

    2017

    Konferenzbeiträge

    • Davis, D., Jivet, I., Kizilcec, R. F., Chen, G., Hauff, C., & Houben, G.-J. (2017). Follow the successful crowd: raising MOOC completion rates through social comparison at scale. Proceedings of the 7th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 454–463.
    • Jivet, I., Scheffel, M., Drachsler, H., & Specht, M. (2017). Awareness is not enough: Pitfalls of learning analytics dashboards in the educational practice. Data Driven Approaches in Digital Education: 12th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2017, Tallinn, Estonia, September 12–15, 2017, Proceedings 12, 82–96.

    2016

    Konferenzbeiträge

    • Davis, D., Chen, G., Jivet, I., Hauff, C., & Houben, G.-J. (2016). Encouraging metacognition and self-regulation in MOOCs through increased learner feedback. LAK Workshop on Learning Analytics for Learners 2016, 17–22.

  • Maria Efsthatiadou

    Assistenz der Forschungsprofessur Learning Analytics

    E-Mail: learning.analytics

    Telefon: +49 2331 987-4678

    PRG, Raum B 113 (1. Etage)

Christina Lüdeke | 31.05.2024