DINI Zukunftswerkstatt, Fulda 2014

1. Learning Analytics
Die gläsernen Lerner
Martin Ebner

2. Educational Data Mining
Educationa data mining (EDM) is a field
that exploits statistical, machine-learning,
and data-mining (DM) algorithms over
the different types of educational data. Its
main objective is to analyze these types
of data in order to resolve educational
research issues.
Romero, C. (2010) Educational Data Mining: A Review of the State of the Art - in:
Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE
Transactions on, 40, p. 601 - 618

3. ... there are 11 fields
• Analysis and Visualization of Data,
• Providing Feedback for Supporting Instructors
• Recommendations for Students
• Predicting Student’s Performance
• Student Modeling
• Detecting Undesirable Student Behaviors
• Grouping Students
• Social Network Analysis
• Developing Concept Maps
• Constructing Courseware
• Planning and Scheduling
Romero, C. (2010) Educational Data Mining: A Review of the State of the Art - in:
Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE
Transactions on, 40, p. 601 - 618

4. Learning Analytics
Learning Analytics is the use of intelligent
data, learner-produced data, and analysis
models to discover information and social
connections, and to predict and advise on
learning.
George Siemens (2010) http://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-are-
learning-analytics

5. Learning Analytics
Learning Analytics is about collecting
traces that learners leave behind and
using those traces to improve learning.
Erik Duval (2012) http://www.slideshare.net/erik.duval/learning-
analytics-13050389

6. George Siemens (2013) http://de.slideshare.net/gsiemens/columbia-tc

7. SIEMENS, G.: Elearnspace, 2010, http://
www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-are-
learning-analytics/

8. Greller, W., & Drachsler, H. (2012). Translating Learning into Numbers: A Generic
Framework for Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15 (3), 42–
57, http://www.ifets.info/journals/15_3/4.pdf

9. It‘s all about
http://www.flickr.com/photos/neeravbhatt/6995946039

10. Potenzial ist heute noch schwer
abschätzbar, da mit zunehmender
Datenmenge gänzlich neue Sichtweisen
gewonnen werden können.
Martin Ebner & Martin Schön (2012)
ABER ...

11. Peter Purgathofer (2010), Gesellschaftliche Aspekte der Informationstechnologie

12. Peter Purgathofer (2010), Gesellschaftliche Aspekte der Informationstechnologie

13. • Das Neue digitale Tamagotchi ist das Smartphone mit
APPs
• Die Ich-Interessen Sind marktwirtschaftlich von großer
Relevanz
• Google weiß besser über meine Interessen Bescheid als
meine Familie
• Auch die Individualität ist eine Illusion – aber eine schöne
(Je besser ich prognostizierbar bin, desto weniger bin ich individuell)
• Wir haben das Grundrecht, zu wissen, wenn Andere uns
unser Verborgenstes abspenstig machen wollen (Denn eine
Welt ohne Geheimnis wäre, wie Hartmut Böhme schreibt, "der absolute
Staat. Es wäre die Wüste der Langeweile. Es wäre der augenblickliche
Verlust aller Spannkraft. Es wäre eine Welt ohne Liebe, ohne Eros, ohne den
Zauber der Attraktion. Es wäre Terror. Es wäre das Wissen als lückenloses
Gefängnis.“)
Wolfgang Schinagl (2014), Gesellschaftliche Aspekte der Informationstechnologie

14. Information
http://www.flickr.com/photos/auuep/3357824170
Interpretation

15. Beispiel
... ein scheinbar simples Problem ...

16. Beispiel
... das kleine EinmalEins für
Volksschulkinder ...

17. http://einmaleins.tugraz.at

18. http://mathe.tugraz.at

19. Lernfortschrittsanzeige

20. !
http://einmaleins.tugraz.at
Analyse - Alle BenutzerInnen
Schön, M., Ebner, M., Kothmeier, G. (2012) It's Just About Learning the
Multiplication Table, In Proceedings of the 2nd International Conference on
Learning Analytics and Knowledge (LAK '12), Simon Buckingham Shum, Dragan
Gasevic, and Rebecca Ferguson (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 73-81

21. !
Analyse - Alle BenutzerInnen
http://einmaleins.tugraz.at
Schön, M., Ebner, M., Kothmeier, G. (2012) It's Just About Learning the
Multiplication Table, In Proceedings of the 2nd International Conference on
Learning Analytics and Knowledge (LAK '12), Simon Buckingham Shum, Dragan
Gasevic, and Rebecca Ferguson (Eds.). ACM, New York, NY, USA, 73-81

22. http://mathe.tugraz.at
Detailanalyse
!
!
... Lernfortschritt
... Lernrate

23. http://einmaleins.tugraz.at

24. http://einmaleins.tugraz.at http://einmaleins.tugraz.at

25. http://einmaleins.tugraz.at http://einmaleins.tugraz.at
http://einmaleins.tugraz.at

26. http://mathe.tugraz.at

27. http://plusminus.tugraz.at

28. http://plusminus.tugraz.at

29. http://plusminus.tugraz.at
Analyse
Detailanalyse
Ebner, M., Schön, M., Neuhold, B. (2014). Learning Analytics in basic math
education – first results from the field, eLearning Papers, 36, pp. 24-27

30. http://plusminus.tugraz.at
Subtraktionskompetenz
Ebner, M., Schön, M., Neuhold, B. (2014). Learning Analytics in basic math
education – first results from the field, eLearning Papers, 36, pp. 24-27
!

31. http://multitrainer.tugraz.at

32. http://multitrainer.tugraz.at

33. http://multitrainer.tugraz.at
Ebner, M., Schön, M., Taraghi, B., Steyrer, M. (2013) Teachers Little Helper: Multi-
Math-Coach, Proceedings of the IADIS International Conference e-Learning 2013,
Nunes, M. B. & McPherson, M. (Ed.), Prague, IADIS Press, p. 183-190

34. http://schule.tugraz.at

35. Lesetrainer

36. http://app.tugraz.at

38. Learning Analytics / PLE (TU Graz)
http://my.tugraz.at
Selver, S.; Tarahi, B.; Ebner, M.; De Vocht, L.; Mannens, E. & Van De Walle, R.
(2013) Monitoring Learning Activities in PLE Using Semantic Modelling of Learner
Behaviour. In: Human Factors in Computing and Informatis. Holzinger, A.; Ziefle,
M.; Hitz, M & Debevc, M. (Ed.). Springer. Berlin, Heidelberg. p. 74-90

39. Learning Analytics ist die Interpretation
von lernerspezifischen Daten um den
individuellen Lernprozess gezielt zu
verbessern.
Martin Ebner & Martin Schön (2012)

40. ... und wir sind erst am Beginn ...

41. 1x1 Trainer in Zahlen
> 6000 Kinder
> 600.000 Rechnungen
!
> 100 Rechnungen / Kind
http://mathe.tugraz.at

42. http://mathe.tugraz.at

43. http://mathe.tugraz.at
Answer types
k = 2k = 1 k = 3 k = 4 k = 5
R
W
69.66
30.44
RR
12.8
87.2
RW
53.29
46.71
WR
7.11
92.89
WW
10.15
89.85
Others
31.01
68.99
71.52
28.48
23.03
76.97
77.59
22.41
9.37
90.63
16.14
83.86
55.29
44.71
72.26
27.74
42.28
57.72
89.02
10.98
7.69
92.31
29.30
70.70
66.51
33.49
72.66
27.34
51.38
48.62
92.48
7.52
0
100
39.13
60.87
74.98
25.02
72.92
27.08
50.00
50.00
93.57
6.43
0
100
41.67
58.33
80.63
19.37
Taraghi, B., Saranti, A., Ebner, M., Schön, S. (2014) On
Using Markov Chain to Evidence the Learning Structures
and Difficulty Levels of One Digit Multiplication, LAK 2014,
accepted, in print
!

44. Freie Bildungs-
materialien
http://www.flickr.com/photos/ell-r-brown/3912248265http://www.bims.com

46. LA meets MOOCs

47. Learning Analytics ist die Interpretation
von lernerspezifischen Daten um den
individuellen Lernprozess gezielt zu
verbessern …
Martin Ebner & Martin Schön (2012)

48. … und darüberhinaus die
Persönlichkeitsrechte und den
Datenschutz zu respektieren.
Martin Ebner & Martin Schön (2012)

49. http://itug.eu

50. Graz University of Technology
SOCIAL LEARNING
Computer and Information Services
Graz University of Technology
Martin Ebner
http://elearning.tugraz.at
martin.ebner@tugraz.at
Slides available at: http://elearningblog.tugraz.at
mebner
h"p://imoox.at