Whitepaper: Mit Learning Analytics zu mehr Qualität in der Hochschullehre

Die niederländische Hochschulorganisation SURFnet beschreibt in einem Whitepaper Herausforderungen und Potenziale der Einführung von Learning Analytics an Hochschulen. Die Erkenntnisse beziehen sich vornehmlich auf die niederländische Hochschullandschaft, können jedoch auch für die Diskussion in Deutschland von Interesse sein. Schließlich hält das Whitepaper sowohl für Lehrende als auch für Hochschulleitungen praktische Tipps für die Einführung von Learning Analytics bereit.

Lernen: Geht mit guter Analyse vielleicht noch besser. Studierende nutzen verschiedene digitale Angebote ihrer Hochschulen, wie z.B. Learning Management Systeme, den Online-Katalog der Hochschulbibliothek oder auch Informationen auf der Hochschulwebsite, und hinterlassen dabei eine Vielzahl an digitalen Daten. Werden diese gemessen, zusammengeführt und analysiert, können sie Einblick in Lehr- und Lernprozesse geben und somit zur Verbesserung der Qualität von Hochschullehre beitragen, so die Idee von Learning Analytics.

Im Grunde hätte Learning Analytics in den Köpfen der Lehrenden schon immer existiert, konstatiert Erik Huizer, CTO bei SURFnet, in vorliegendem Whitepaper: „The lecturer looked at the list of marks and was able to properly assess whether a student needed further support. Because lecturers have to work with ever larger groups, it is increasingly difficult for them to maintain oversight nowadays.“ Die hohen Studierendenzahlen stünden heute im Kontrast zur Forderung nach einer Individualisierung der Hochschulbildung, so Marjolein van Trigt, Verfasserin des Whitepapers. Hier setze Learning Analytics an.

Herausforderungen in Zusammenhang mit Learning Analytics

Herausforderungen von Learning Analytics benennt das Whitepaper auf drei Ebenen: Der Einführung von Learning Analytics an Hochschulen müssten bestimmte Überlegungen in den Bereichen Didaktik, Technologie und Ethik vorausgehen.

Aus didaktischer Sicht werde Learning Analytics erst dann relevant, wenn die Messung und Auswertung von Daten kein Selbstzweck sei, sondern entlang einer Forschungsfrage erfolge. Ein didaktischer Mehrwert werde außerdem erst dann erzielt, wenn die Lehrenden die Daten nicht nur interpretieren, sondern auch im Rahmen ihrer Lehre auf die Ergebnisse reagieren könnten. Mit der Einführung von Learning Analytics müsse also eine entsprechende Qualifizierung von Lehrenden einhergehen.

Auf technologischer Ebene erfordere Learning Analytics ein leistungsfähiges System, das enorme Datenmengen verarbeiten könne. Dabei seien technologische Herausforderungen direkt mit ethischen Fragen verknüpft. Nicht nur müssten die Daten vor dem Zugriff Dritter geschützt werden: Das System müsse den Studierenden auch ermöglichen, einer Analyse ihrer Daten zu widersprechen.

In Zusammenhang mit Learning Analytics stünden eine Reihe ethischer Fragestellungen, die die niederländischen Hochschulen im Idealfall gemeinsam angingen. Niall Sclater benennt auf Anfrage der britischen Organisation JISC nicht weniger als 86 ethisch und rechtlich relevante Aspekte rund um Learning Analytics. Ihm zu Folge sei die größte Herausforderung jedoch eine kulturelle Frage: Besteht innerhalb der jeweiligen Hochschule die Bereitschaft, Entscheidungen allein auf Grundlage von statistischen Daten zu treffen?

Auch JISC hat kürzlich einen Bericht zu Learning Analytics veröffentlicht. In unserem Blog reflektiert Lavina Ionica die Anwendbarkeit dieser Forschungsergebnisse auf die deutsche Hochschullandschaft.

Potenziale für die niederländische Hochschullandschaft

Ein immer größer werdender Anteil der Lehr- und Lernaktivitäten finde online statt. Dabei könnten Lehrende oft nur erahnen, wie ihre Studierenden die jeweilige Lernumgebung tatsächlich nutzten. Auf der Ebene einzelner Lehrveranstaltungen liege das Potenzial von Learning Analytics damit vornehmlich in der Möglichkeit, einen Einblick in Nutzungsverhalten und damit in Lernprozesse zu erhalten. Davon ausgehend könnten Lernumgebungen und Lehrmaterialien evaluiert und verbessert werden. Weitaus umfangreicher sei das Vorhaben, Lernen mit Hilfe von Learning Analytics individueller zu gestalten. “Students who get what they need from the learning environment on the basis of the behaviour they display still really is a long way off”, erklärt Bildungsberaterin Maartje van den Bogaard im Whitepaper.

In einen größeren Zusammenhang gestellt berge Learning Analytics darüber hinaus das Potenzial, eventuelle Muster erkennbar zu machen, die erfolgreiche von weniger erfolgreichen Studierenden unterscheiden. Auch auf Fakultäts- oder Hochschulebene könnten Daten zusammengeführt und neue Forschungsfragen verfolgt werden.

Praktische Tipps zur Einführung von Learning Analytics

Für Lehrende, die vorhaben, mit Learning Analytics zu experimentieren, gibt das Whitepaper eine Reihe von Hinweisen:

• Fangen Sie klein an. Wählen Sie eine kleine Einheit ihres Kurses, wie z.B. eine Unterrichtseinheit oder einen Bestandteil der virtuellen Lernumgebung, anhand derer Sie den Einsatz von Learning Analytics üben. Nehmen Sie sich Zeit.
• Beginnen Sie mit einer Forschungsfrage. Was möchten Sie herausfinden? Welches Problem möchten Sie lösen?
• Lassen Sie sich sowohl von der Ethik-Kommission Ihrer Fakultät als auch von einem Experten im Bereich des Datenschutzes beraten.
• Seien Sie Ihren Studierenden gegenüber transparent: Erklären Sie ihnen, welche Daten Sie analysieren und warum. Lassen Sie Ihre Studierenden an allen Schritten Ihres Projekts Teil haben.
• Beziehen Sie das Medienzentrum Ihrer Hochschule von Anfang an mit ein. Kommunizieren Sie, dass Sie mit Learning Analytics arbeiten. So erfahren Sie auch von eventuellen Initiativen anderer Lehrender und es ergeben sich Kollaborationsmöglichkeiten.
• Treten Sie in Kontakt mit Gleichgesinnten, wie bspw. Lehrenden, die praktische Forschungsfragen haben, welche sie mit Hilfe von Learning Analytics bearbeiten können. Gibt es an Ihrer Hochschule Lehrende, die bereits mit Learning Analytics arbeiten? Lernen Sie aus den Fehlern, die diese Vorreiter mit Sicherheit gemacht haben.

Auch für Hochschulleitungen hat Marjolein van Trigt praktische Tipps zusammengestellt:

• Stellen Sie sicher, dass die technische Infrastruktur Ihrer Hochschule funktioniert.
• Nehmen Sie sich Zeit. Es wird ca. zwei Jahre dauern, bis Ihre Institution die vorhandenen Datenbanken miteinander verbunden, datenschutzrechtliche Fragen geklärt und adäquate technische Lösugen gefunden hat.
• Top down oder Bottom up? Beide Herangehensweisen haben Fürsprecher. Einige Experten raten: Fangen Sie klein an, nutzen Sie kostenfreie Software und gehen Sie einfachen Forschungsfragen nach. Andere hingegen sind der Ansicht, dass groß angelegte Projekte weitaus mehr Möglichkeiten bieten und damit die Akzeptanz innerhalb der Hochschule fördern.
• Eine der größten Herausforderungen ist kultureller Art: Sind Ihre Mitarbeiter bereit, Entscheidungen allein auf Grundlage statistischer Daten zu treffen? Geben Sie zögerlichen Mitarbeitern Zeit und unterstützen Sie gleichzeitig die Early Birds.
• Führung ist von entscheidender Bedeutung. Institutionen, die erfolgreich mit Learning Analytics experimentiert haben, haben meist eine starke Führungsfigur, die für die Einführung von Learning Analytics an der Hochschule verantwortlich ist.
• Arbeiten Sie mit anderen zusammen. Informieren Sie sich über die Erfahrungen anderer Institutionen und teilen auch Sie Ihre eigenen Erfahrungen.
• Setzen Sie sich bereits vor der Einführung von Learning Analytics mit ethischen Fragen und Herausforderungen der Datenverwaltung auseinander.
• Benennen Sie eine zentrale Kontrollinstanz.
• Machen Sie aus der Einführung von Learning Analytics einen interaktiven Prozess: Fragen Sie sowohl Lehrende als auch Studierende, auf welche Forschungsfragen sie mit Hilfe von Learning Analytics Antworten finden möchten.
• Bauen Sie ein Datenverwaltungssystem auf.

Fazit

SURFnet sieht in Learning Analytics das Potenzial, entscheidend zur Verbesserung der Qualität in der Hochschullehre beizutragen. Wenngleich Learning Analytics noch in seinen Kinderschuhen stecke, fordert die Autorin sowohl Lehrende als auch Hochschulleitungen auf, damit zu experimentieren. Didaktische Möglichkeiten, technische Herausforderungen sowie ethische und rechtliche Grenzen gelte es dabei in Zukunft stärker in den Blick zu nehmen.

Das Whitepaper finden Sie auf der Seite von SURFnet oder rechts neben diesem Artikel.

Bild: Alan Levine "Learning is hanging out" CC-BY 2.0 via flickr.com