The Influence Of Big Data On The eLearning Industry

Automation is expanding its coverage across multiple industries. However, automation is impossible without a huge chunk of data to fuel it. This is where Big Data comes into the picture. In this article, we explore how Big Data can be helpful for the virtual education environment to make it more efficient.

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KI in der Hochschule

Auf dem University:Future Festival (2. – 4.11.2021) war ein Track ganz dem Thema „Künstliche Intelligenz“ gewidmet und wurde in Zusammenarbeit mit dem KI-Campus organisiert. Ich habe mir auf YouTube die Keynote von Ada Pellert, Rektorin der FernUni Hagen, angehört. Eingangs erinnert sie noch einmal an das Whitepaper „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“, das vor einem Jahr erschienen ist, und an die dort formulierten „10 guten Gründe für Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“. Die Chancen von KI liegen aus ihrer Sicht auf drei Feldern:

– Personalisiertes Lernen und adaptive Lernumgebungen
– Empfehlung, Beratung, Mentoring
– Learning Analytics

Weitere Stichworte zu diesen Chancen finden sich im Vortrag. Insgesamt fällt wieder einmal auf, dass auch heute noch fast alle Chancen mit einem „kann“ formuliert sind. Sie werden in kleinen, ausgewählten Projekten getestet und sind hierzulande noch weit von einem flächendeckenden Einsatz entfernt. Offensichtlich auch an der FernUni Hagen. 
Schließlich: Wer am Thema KI interessiert ist, kann auf YouTube mit dem Hashtag #kicampus nicht nur auf die Beiträge vom University:Future Festival, sondern auch auf weitere Videos zugreifen.
Ada Pellert, U:FF 2021, 30. November 2021 (via YouTube)

Nachtrag (19.12.2021): Joachim Metzner, Martin Rademacher, Uwe Reckzeh-Stein: KI, Big Data und Algorithmen. Hochschulforum Digitalisierung, Diskussionspapier Nr. 14, Oktober 2021

Maximizing Metrics: How To Demonstrate Business Impact Through 4-Step Employee Onboarding Analytics

One of the most fundamental steps in any new hire onboarding process is setting the right performance metrics and tracking contribution to business impact. The fact is, people don’t think about measuring onboarding results the way they might think about keeping track of sales figures but trust us: onboarding is as important as any other business function, and should be carefully measured.

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Zukunft der Arbeit mit intelligenten Maschinen: Implikationen der Künstlichen Intelligenz für die Berufsbildung

Die Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Bedeutung für Aus- und Weiterbildung ist sicher eines der Themen, die dieses Jahr geprägt haben. Und das, obwohl wir es hier heute meist noch mit Grundlagenarbeit, einzelnen Pilotprojekten und vielen Prognosen zu tun haben. In dieser Spezialausgabe der “Zeitschrift für Berufs- und Wirtschaftspädagogik” (ZBW) geht es um KI, und das Einleitungskapitel, das offen zugänglich ist, fällt eindeutig in die Kategorie “Grundlagenarbeit”. Die AutorInnen konzentrieren sich darauf, “Augmentation” als neues KI-Paradigma und damit das Zusammenspiel von Mensch und Maschine vorzustellen: der Fokus wechselt vom “Computer als Werkzeug” zum “Computer als Partner”, vom “Ersatz von Arbeitsplätzen” zur “Steigerung der menschlichen Fähigkeiten durch die Automatisierung”. Im Beitrag finden sich viele Schaubilder und Verweise, die dieses Paradigma erklären und stützen.

“Aus der Perspektive der Berufsbildung und der Personalentwicklung sollte daher die Augmentation in der Wissensarbeit statt deren Substitution im Vordergrund stehen. Ziel wäre, ein Konzept für eine gelungene Partnerschaft von Mensch und Maschine zu entwickeln, in der beide ihre jeweiligen Stärken einbringen können (De Maat et al., 2020). Vor diesem Hintergrund werden die Implikationen für die vom Menschen geforderten Kompetenzen in der Zusammenarbeit mit intelligenten Maschinen intensiv diskutiert.”

Im einen Teil der Themenausgabe geht es konkret um “Forschungsrichtungen zur KI in der beruflichen Bildung”. Stichworte sind hier unter anderem Lernortkooperationen, Learning Analytics, KI-basierte Assistenzsysteme und Augmented & Virtual Reality.
Sabine Seufert, Josef Guggemos und Dirk Ifenthaler, in: Sabine Seufert u.a. (Hrsg.): Künstliche Intelligenz in der beruflichen Bildung. Zeitschrift für Berufs- und Wirtschaftspädagogik – Beihefte. Franz Steiner Verlag, Stuttgart 2021 (via scil/ Blog)

Bildquelle: Markus Spiske (Unsplash)  

Show Students Their Data: Using Dashboards to Support Self-Regulated Learning

Die Ausweitung virtueller Lernumgebungen und Lernangebote führt dazu, dass immer mehr Daten über Lernaktivitäten zur Verfügung stehen. Learning Analytics verspricht, diese Daten zu nutzen, um Lernprozesse zu verbessern. Deshalb wird in vielen Hochschulprojekten an diesem Thema gearbeitet, aber häufig aus der Perspektive der Bildungsinstitutionen und Lehrenden. In diesem Projekt der University of Michigan ging es deshalb um die Entwicklung eines Learning Analytics-Dashboards für Studierende, “My Learning Analytics (MyLA)”, “designed to support adaptive motivation and self-regulated learning”.

Das Dashboard bietet den Studierenden drei Ansichten an, die sie nach eigenen Bedürfnissen anpassen können: “Resources Accessed”, “Assignment Planning” und “Grade Distribution”. Seit 2018 wird an der University of Michigan das Dashboard eingesetzt und weiter entwickelt. Das Feedback der Studierenden ist überwiegend positiv:
“Two-thirds (66%) of students reported changes in (1) how they studied, (2) their confidence that they understood the course material, and (3) the way they planned their course activity.”
Jennifer Love, Sean DeMonner und Stephanie Teasley, EDUCAUSE Review, 20. Juli 2021

Bildquelle: EDUCAUSE Review