Clara Schumacher

Dr. Clara Schumacher Foto: privat

Dr. Clara Schumacher

Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt LA-DIVA

E-Mail: clara.schumacher

Telefon: +49 30 2093-41119

Rudower Chaussee 25
Raum 3.415 (3. Etage)
12489 Berlin

Was ist meine Rolle in CATALPA ?

Als Post-Doc mit erziehungswissenschaftlichem Hintergrund arbeite ich im Projekt LA-DIVA insbesondere an der pädagogischen Fundierung der zu entwickelnden Funktionalitäten und wie diese im Zusammenhang mit Lernverhalten und -erfolg stehen.

Warum CATALPA ?

Das interdisziplinäre Projekt und Forschungscluster bieten interessante Aufgabenbereiche, vielfältigen Austausch sowie gute Voraussetzungen die wissenschaftliche Karriere voranzubringen. Mein Ziel ist es, Bildungstechnologien zu entwickeln, die Pädagogik, IT und Data Science integrieren und so Lernenden und Lehrenden die Unterstützung bieten, die sie benötigen.

    • Post-Doc im Projekt LA-DIVA, Humboldt-Universität zu Berlin (seit April 2020)
    • Promotion zum Dr. rer. pol. zum Thema „Cognitive, Metacognitive, and Motivational Perspectives on Learning Analytics. Synthesizing Self-regulated Learning, Assessment, and Feedback with Learning Analytics”, Universität Mannheim (2020)
    • Akademische Mitarbeiterin am Lehrstuhl Technologiebasiertes Instruktionsdesign (Prof. Dr. Dirk Ifenthaler), Universität Mannheim (2015-2020)
    • Diplom-Pädagogin mit Schwerpunkt Erwachsenenbildung, Psychologie und ABO-Psychologie, Universität Koblenz-Landau (2014)

  • Meine Forschungsinteressen liegen an der Schnittstelle von erziehungswissenschaftlichen und bildungstechnologischen Fragestellungen unter besonderer Berücksichtigung von Learning Analytics, selbstreguliertem Lernen, Feedback, Assessment, kollaborativem Lernen, Prompts und informellem Lernen.

    • LA-DIVA

  • 2022

    Konferenzbeiträge

    • Schumacher, C., & Kuzilek, J. (2022). How do students perceive algorithmic grouping in higher education? Companion Proceedings of the LAK2022, 48.

    • Seidel, N., & Schumacher, C. (2022). Workshop Learning Analytics - Intertweening Learning Analytics and Adaptive Learning. In M. Mandausch & P. A. Henning (Hrsg.), Proceedings of the DELFI Workshops 2022 (S. 99–103). Gesellschaft für Informatik e.V. https://doi.org/10.18420/delfi2022-ws-20

    2021

    Konferenzbeiträge

    • Schumacher, C., & Kuzilek, J. (2021a). Perfect Match? Investigating Students’ Perceptions About Algorithmic Grouping in Higher Education. 2021 AECT International Convention.
    • Schumacher, C., & Kuzilek, J. (2021b, Juni). Student perspectives on automatic grouping in higher education. Presented at Junges Forum für Medien und Hochschulentwicklung, Virtual Conference, 09-06-2021.
    • Schumacher, C., Reich-Stiebert, N., Kuzilek, J., Burchart, M., Raimann, J., Voltmer, J.-B., & Stürmer, S. (2021, April). Group perceptions vs. group reality: Exploring the fit of self-report and log file data in the process of collaboration. Companion proceedings of Conference on Learning Analytics and Knowledge 2021, Virtual Conference, 15-04-2021.
    • Schumacher, C., Seidel, N., & Rzepka, N. (2021). Workshop Learning Analytics - Considering student diversity with regard to assessment data and discrimination. In A. Lingnau (Hrsg.), Proceedings of the DELFI Workshops (S. 113–119). https://repositorium.hs-ruhrwest.de/frontdoor/deliver/index/docId/733/file/DELFI_2021_WS.pdf

  • Sprecherin des Arbeitskreises Learning Analytics der DELFI (GI) https://learning-analytics.eu

  • Research Gate

Forschungszentrum CATALPA | 05.09.2023