- Authors
- Dietrich Kammer Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, Fakultät Informatik/Mathematik, Professur Technische Visualistik
- Mathias MüllerHochschule für Technik und Wirtschaft Dresden, Fakultät Informatik/Mathematik, Professur Technische Visualistik
- title
- Bedarfsanalyse zur Darstellung von Daten im Bereich Learning Analytics aus Lernenden-Sicht
- Please use the following URL when quoting:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-856421
- conference
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Dresden, 06.–07.10.2022
- original_in_proceeding0
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Digitalität und Diversität. Mit digitaler Transformation Barrieren überwinden!? : 25. Workshop GeNeMe‘22 Gemeinschaften in Neuen Medien
Herausgeber: Thomas Köhler, Eric Schoop, Nina Kahnwald, Ralph Sonntag
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDPress
Erscheinungsjahr: 2022
Seiten: 195-207
ISBN: 978-3-95908-241-9 - publication_date
- 2022
- doi
- https://doi.org/10.25368/2023.74
- Abstract (DE)
- Learning Analytics beschreibt das Messen, Sammeln, Analysieren und Berichten von Daten, um Lernprozesse verstehen und verbessern zu können (Siemens und Long 2011). Eng verwandt mit Learning Analytics sind die Bereiche Academic Analytics und Educational Data Mining, die mit jeweils unterschiedlicher Ausrichtung ebenso die datenbasierte Überprüfung, Vorhersage und Änderung von akademischen Prozessen untersuchen (Baepler und Murdoch 2010). In diesem Beitrag fokussieren wir entsprechende Benutzungsschnittstellen, welche die gesammelten Daten visualisieren und verfügbar machen. ... [Aus: Einleitung]
- Keywords (DE)
- GeNeMe 2022, analytisches Lernen, Bedarfsanalyse, Lernprozesse, Visualisierung
- Keywords (EN)
- GeNeMe 2022, learning analytics, Needs analysis, learning processes, visualization
- Classification (DDC)
- 330
- Classification (RVK)
- QR 760
- Publishing house
- TUDpress - Verlag der Wissenschaften, Dresden
- corporation_other
- Hochschule der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (HGU)
- Technische Universität Dresden, Center for Open Digital Innovation and Participation (CODIP)
- Technische Universität Dresden, Fakultät Wirtschaftswissenschaften
- version
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-856421
- Qucosa date of publication
- 31.05.2023
- Document type
- in_proceeding
- Document language
- German
- licence