Aufgrund des sich schnell verändernden Umfelds und der Entwicklung neuer Technologien steht der Bildungssektor vor zahlreichen Herausforderungen. Eine kürzlich von McKinsey durchgeführte Studie hat ergeben, dass die Jugendarbeitslosigkeit zunimmt, da junge Menschen aufgrund mangelnder arbeitsplatzrelevanter Qualifikationen zurückbleiben.  

Laut einer Gallup-Umfrage sind nur 11 % der Unternehmensleiter der Meinung, dass Hochschulabsolventen über die erforderlichen Fähigkeiten und Kompetenzen verfügen, um im Berufsleben erfolgreich zu sein.  

Die Arbeitgeber müssen mit den Bildungsträgern zusammenarbeiten, damit die Studierenden die Fähigkeiten erlernen, die sie für den Erfolg am Arbeitsplatz benötigen. 

Warum wissen wir nicht, wie der Übergang junger Menschen von der Schule ins Berufsleben funktioniert? Weil es kaum belastbare Daten zu diesem Thema gibt. Diese Informationslücke erschwert es, die vielversprechendsten Methoden zu ermitteln und zu verstehen, was nötig ist, um junge Menschen so auszubilden, dass sie ihren Platz als produktive Teilnehmer in der globalen Wirtschaft einnehmen können.  

Die Suche nach verbesserten Lehrstrategien zur Lösung des Problems wird nie enden. Als Schulleiter verbringen Sie wahrscheinlich zu viel Zeit damit, darüber nachzudenken, wie Sie die Lernerfahrung und die Lernergebnisse der Schüler, die Ihre Schule im Laufe der Jahre durchlaufen, verbessern und wie Sie sie auf die künftige Arbeit vorbereiten können. 

In den meisten Bildungseinrichtungen ist der fachspezifische Unterricht nach wie vor die Norm. In jüngster Zeit wird jedoch ein kompetenzbasierter Ansatz als effektivere Option befürwortet, der die Schüler dazu ermutigt, wichtige Fähigkeiten und Fertigkeiten ihres Interesses zu entwickeln und gleichzeitig Ineffizienzen im Unterricht zu verringern, indem die traditionellen fachspezifischen Silos aufgelöst und fächerübergreifendes Lernen eingeführt wird. Der Grundgedanke der kompetenzorientierten Bildung besteht darin, jedem Schüler die gleiche Chance zu geben, die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben und sich zu einer erfolgreichen Persönlichkeit zu entwickeln.  

Kompetenzorientierte Bildung bedeutet in ihrer grundlegendsten Form, dass der Schwerpunkt nicht auf Noten, Fächern und jährlichen Lehrplänen liegt, sondern darauf, ob ein Schüler die erforderlichen Kompetenzen erworben hat. Es werden die Fähigkeiten und das Lernen gemessen und nicht die Zeit, die in einem Klassenzimmer verbracht wurde.  

Während unserer langjährigen Erfahrung mit umfangreichen, auf Learning Analytics basierenden Transformationsprojekten hat unser EDLIGO-Team erkannt, dass ein kompetenzbasierter Ansatz in der Bildung von echtem Nutzen sein kann. 

Kompetenzbasierte Bildung versus traditionelle Bildung     

Analysieren wir den traditionellen Lernansatz und vergleichen wir ihn mit dem modernen kompetenzbasierten Lernen: 

• Unterricht und Lehrmethoden  

Im traditionellen Unterricht gibt es in jedem Klassenzimmer eine Lehrkraft, die den Lehrplan plant und umsetzt und dabei wenig differenziert vorgeht.  

Beim kompetenzbasierten Lernen arbeiten die Lehrer mit Partnern aus der Gemeinschaft und den Schülern zusammen, um für jeden Schüler einen individuellen Lernplan zu erstellen, der auf seinen Interessen, Lernbedürfnissen und aktuellen Daten beruht. 

• Evaluierungssystem

Im traditionellen Bildungswesen werden zu bestimmten Zeiten Prüfungen durchgeführt, um die Schüler auf der Grundlage der in den einzelnen Kursen oder Fächern erworbenen Informationen zu bewerten und einzustufen. Allerdings wird dabei oft nicht das praktische Wissen der Studierenden oder die Fähigkeit, das Wissen anzuwenden, bewertet.  

Ein umfassendes Evaluierungssystem, das versucht, die Kompetenzen zu messen, kann den Schülern dabei helfen, festzustellen, ob sie die erforderlichen Fähigkeiten erlernen. Der tägliche Unterricht wird von formativen Beurteilungen geleitet. Summative Beurteilungen werden eingesetzt, um die Verbesserung der Fähigkeiten durch flexible Wege und abwechslungsreiche Ansätze zu demonstrieren. 

• Notengebung

Die Noten sind normbezogen, spiegeln die Kursanforderungen wider und basieren in der traditionellen Bildung oft auf gewichteten Vierteljahren und einer Abschlussprüfung.  

Die Benotung beim personalisierten Lernen gibt den Grad der Beherrschung der Kompetenzen an. Wenn Schüler keine Kursnote erhalten, wird in ihren Unterlagen vermerkt, dass die Kompetenzen neu erlernt werden müssen und nicht der gesamte Kurs. 

• Kontinuierliches Lernen  

Im traditionellen Unterricht wird von den Schülern erwartet, dass sie die Benchmarks für die Vorbereitung auf das Studium und die berufliche Laufbahn auf dem Niveau der Klassenstufe beherrschen.    

Die Schüler müssen Kompetenzen beherrschen, die mit den Anforderungen der Hochschul- und Berufsvorbereitung verbunden sind, mit klaren, übertragbaren Lernzielen beim kompetenzbasierten Lernen. 

• Lerngeschwindigkeit 

Im traditionellen Unterricht machen die Schüler Fortschritte im Tempo des Lehrers, unabhängig vom Leistungsstand oder dem Bedarf an mehr Zeit.  

Beim kompetenzbasierten Lernen erhalten die Schüler sowohl innerhalb als auch außerhalb der Schule individuelle Unterstützung, um sicherzustellen, dass sie das bekommen, was sie brauchen, wenn sie es brauchen, um einen Hochschul- und Berufsabschluss zu erreichen. 

Die wichtigsten Elemente der kompetenzorientierten Bildung  

Kompetenzorientiertes Lernen bietet Möglichkeiten für ein schülerorientiertes, praxisnahes Lernumfeld und bindet junge Menschen erfolgreich in ihr Lernen ein. Zu den wichtigen Elementen des kompetenzbasierten Lernens gehören:  

• Der Lernende als treibende Kraft  

Kompetenzbasiertes Lernen stärkt die Schüler, indem es ihnen mehr Kontrolle über ihr Lerntempo und ihre Lernrichtung gibt. Daher ist es wichtig, einen Lernprozess zu schaffen, der mit Instrumenten ausgestattet ist, die die Lernbedürfnisse berücksichtigen und Empfehlungen für den Lernfortschritt geben. Die Lehrkräfte müssen jedem Schüler individuelle Anweisungen, Rückmeldungen und Unterstützung geben. Die Schüler sollten so unterrichtet werden, dass sie auf ihrem Vorwissen aufbauen und sich auf unterschiedliche Weise mit dem Stoff auseinandersetzen, z. B. durch Übung, Dialog und projektbasiertes Lernen.  

• Bewertung der Kompetenzen  

Die kompetenzbasierten Lernziele sind in Stufen organisiert, die auf expliziten Standards basieren. Die Standards bilden einen Fahrplan, während Bewertungen und Demonstrationen Rückmeldung über den Fortschritt und das Tempo bei der Beherrschung der für den Abschluss erforderlichen Erwartungen geben. Dieses Konzept ermöglicht es den Schülern, NUR auf der Grundlage eines Kompetenznachweises voranzukommen. Schließlich müssen die Beurteilungen die Beherrschung des Themas nachweisen, damit alle Schüler vorankommen können, wenn sie voll kompetent sind. 

• Personalisierte Pfade  

Das Unterrichtssystem des kompetenzorientierten Lernens kann sowohl gemeinsame als auch einzigartige Lernerfahrungen (in der Schule und außerhalb der Schule) unterstützen. Einrichtungen für kompetenzbasiertes Lernen können auch mehrere Möglichkeiten für den Nachweis von Kompetenzen durch die Lernenden vorsehen.  

Die Schulsysteme (sei es auf Landesebene, auf Bezirksebene oder in anderen Bildungsnetzwerken) tragen die Verantwortung für die Gestaltung und Aufrechterhaltung kompetenzbasierter Bildungssysteme in den Schulen, mit denen sie zusammenarbeiten.  

Wenn die Schulsysteme an der Festlegung des Rahmens für die kompetenzbasierten Bildungssysteme ihrer Schulen beteiligt sind, sorgt dies für Einheitlichkeit und Kohärenz im gesamten Netzwerk. Dies hilft den Lehrern, klar zu definieren, wie Beherrschung aussieht, welche Kompetenzen wichtig sind und welche Beurteilungen sie verwenden sollten, während sie gleichzeitig auf lokaler Ebene flexibel bleiben. 

Die Vorteile des kompetenzorientierten Lernens

In den letzten zehn Jahren hat die Entwicklung hin zu einer kompetenzbasierten Bildung in vielen Ländern an Popularität gewonnen, darunter in den Vereinigten Staaten, Brasilien und vielen europäischen Ländern, da immer mehr Pädagogen, Eltern und führende Vertreter des Bildungswesens erkennen, dass eine solide Bildungsvorbereitung für den Erfolg in der heutigen Welt unerlässlich ist. Institutionen nutzen kompetenzorientiertes Lernen, um die akademischen Standards zu erhöhen und sicherzustellen, dass mehr Schüler diese Erwartungen erfüllen und mehr Schüler besser auf das Erwachsenenleben vorbereitet werden.  

Um den Schulen zu helfen, die Grundlagen für ihre Prozesse zu schaffen, werden hier die grundlegenden Vorteile der kompetenzbasierten Bildung diskutiert 

• Schulen ermöglichen ein ausgewogenes Angebot an Lernerfahrungen  

Gerechtigkeit bedeutet nicht, dass jeder Schüler die gleiche Behandlung erfährt wie die anderen. Vielmehr geht es darum, jedem Schüler die Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die er benötigt, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.  

Da die kompetenzorientierte Bildung darauf abzielt, Verzerrungen in der Schulführung zu analysieren und zu beseitigen, ist dies ein Schlüsselprinzip. Die Schüler werden auf der Grundlage ihrer einzigartigen Begabungen und Schwächen unterrichtet und gefördert, wodurch sichergestellt wird, dass jeder die gleiche Chance auf Erfolg hat. Infolgedessen können Leistungen nicht mehr aufgrund von Kultur, sozialer Schicht, Familieneinkommen oder Sprache vorhergesagt werden. Der kompetenzorientierte Unterricht trägt auch zur Entwicklung einer einladenden Kultur bei, in der sich alle Schüler sicher und respektiert fühlen. 

• Transparenz hilft den Schülern, Verantwortung zu übernehmen  

Sowohl die Schüler als auch die Eltern sollten die für die Klasse (und für die Schule insgesamt) festgelegten Lernziele kennen. Wenn Schüler zum ersten Mal einen kompetenzorientierten Unterricht besuchen, sollten sie sich über drei Dinge im Klaren sein:  

– Was sie lernen müssen  

– Wie der Lernerfolg definiert wird  

– Wie sie beurteilt werden  

Die Schüler werden mehr Verantwortung für ihre Ausbildung übernehmen, wenn sie wissen, was sie am Ende erreichen wollen. Ein Lernender erkennt z. B., dass er seine mathematischen Kenntnisse anwenden muss, indem er ein Projekt zur Gestaltung eines kleinen Gartens abschließt. Er muss seine mathematischen Fähigkeiten nutzen, um die Größe der Fläche und die Anzahl der Pflanzen zu berechnen, die hineinpassen.  

Wenn ein Schüler genau weiß, was er leisten muss, um in der Klasse erfolgreich zu sein und Fortschritte zu machen, wird er das Gefühl haben, seine Ausbildung besser unter Kontrolle zu haben. Wenn er dann bei einem Projekt auf ein Problem stößt oder ihm das Wissen fehlt, um es richtig durchzuführen, wird er erkennen, dass er selbst Hilfe benötigt.  

Lernende, die klare Ziele und Ergebnisse haben, übernehmen eher die Verantwortung für ihr Lernen. Durch ihre Eigenverantwortung können sie jetzt und in Zukunft effektiver lernen. 

• Schüler erhalten die individuelle Unterstützung, die sie brauchen  

In einem kompetenzbasierten Unterricht sollten die Schüler einen Rahmen haben, in dem sie wissen, wie lange sie an einer Aufgabe arbeiten sollten, bevor sie um Hilfe bitten, und wann sie sich während der Unterrichtszeit an den Lehrer wenden können.  

Wie bereits erwähnt, fördert der kompetenzorientierte Unterricht die Chancengleichheit durch Vorurteile. Indem die Lehrer mit den Schülern auf ihre verschiedenen Defizite eingehen und sie dabei unterstützen, ihre Stärken auszubauen, macht jeder Schüler auf seine eigene Art und Weise (aber ebenso erfolgreich) Fortschritte auf dem Weg zur Meisterung. Diese individuelle Lernerfahrung stellt sicher, dass jeder Schüler die gleiche Chance auf Erfolg hat.  

Damit dieser Prozess effektiv abläuft, müssen die Lehrkräfte den Kindern zur Seite stehen. Außerdem können sie sich nicht nur auf die Schüler verlassen, die um Hilfe bitten; die Lehrer müssen über die Fortschritte jedes einzelnen Schülers vollständig informiert sein. 

• Lehrkräfte ermitteln Entwicklung und Beherrschung  

Es gibt viele verschiedene Arten von Beurteilungen. Drei Arten von Beurteilungen sind für kompetenzbasiertes Lernen besonders nützlich:  

– Formative Beurteilungen: Diese Beurteilungen helfen den Lehrern, den Lernstand der einzelnen Schüler zu ermitteln und den Unterricht entsprechend anzupassen.  

Formative Beurteilungen ermöglichen es den Lehrkräften, in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen, indem sie kritische Bereiche aufzeigen, in denen sich die Schüler verbessern müssen.  

– Authentische Beurteilungen: Eine weitere Möglichkeit, die Beherrschung des Stoffes zu demonstrieren, besteht darin, dass die Schüler das im Unterricht Gelernte auf reale Situationen anwenden. Darüber hinaus erwerben die Schüler Fähigkeiten, die ihnen in Zukunft nützlich sein werden.  

– Bewertung digitaler Inhalte: Durch den Einsatz von Technologie wird die Bewertung im Klassenzimmer viel einfacher. Viele Softwarepakete für den Unterricht enthalten Bewertungs- und Fortschrittsberichtsfunktionen, die es den Lehrern ermöglichen, den Lernfortschritt der einzelnen Schüler zu überwachen.  

• Schüler machen Fortschritte, wenn sie ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen

Durch regelmäßige Beurteilungen und datengestützte Fortschrittsberichte können Lehrer feststellen, wo sich jeder Schüler im Lernprozess befindet.  

Es ist an der Zeit, dass die Schüler vorankommen, wenn sie ein klares Verständnis des Stoffes zeigen, ihre Fähigkeit zur Anwendung dieses Verständnisses unter Beweis stellen und zeigen, wie sie entscheidende Fähigkeiten entwickelt haben. 

Der Weg zu einer kompetenzorientierten Bildung 

Um einen reibungslosen Übergang zur kompetenzbasierten Bildung zu ermöglichen, empfehlen wir auf der Grundlage der wichtigen Elemente, die ein kompetenzbasierter Ansatz beinhalten sollte, die folgenden Veränderungen vorzunehmen:  

1.           Von inhaltsorientiert zu kompetenzorientiert: Da Fähigkeiten und Kompetenzen die Kernbestandteile der kompetenzbasierten Bildung sind, ist die Entwicklung von Kompetenzrahmen und Absolventenprofilen unerlässlich und wird dazu beitragen, das Lernen an Ihrer Schule auf dauerhafte, übertragbare Fähigkeiten auszurichten.  

2.           Von zeitbasiert zu leistungsbasiert: Es ist wichtig, die Art und Weise zu überdenken, in der die Zeit unverhältnismäßig stark die Bewertungssysteme in der Schule diktiert, da das Lernen in der kompetenzbasierten Bildung personalisiert ist und von der Leistung jedes einzelnen Schülers abhängt. Die Schulen sollten neue Beurteilungsmethoden anwenden, um mehr Flexibilität in dieses System zu bringen.  

3.           Von der Benotung zum Feedback: Bildungseinrichtungen sollten die solide Forschung über effektive Benotung nutzen, um transparentere, gerechtere und aussagekräftigere Feedback-Praktiken einzuführen.  

4.           Von Lektionen zu Erfahrungen: Summative Beurteilungen sollten so umgestaltet werden, dass sie mehr relevante Aufgaben für die Leistungsbewertung enthalten.  

5.           Von „Educator Designed“ zu „Co-Designed“: Schulen sollten Möglichkeiten für Schüler schaffen, ihre eigenen Ziele zu setzen, zu verfolgen und zu reflektieren, und sich nicht nur auf die Ziele von Lehrern und Schulen konzentrieren. 

Veränderungen gelingen oft in kleinen Schritten, und das gilt besonders für das kompetenzbasierte Lernen, bei dem es wichtig ist, Zeit darauf zu verwenden, Pädagogen, Lernenden und Familien zu vermitteln, was ein kompetenzorientiertes System bedeutet und wie sie davon profitieren können. Die Veränderung der Art und Weise, wie Schule funktionieren sollte, muss mit dem Verlernen des bisherigen Prozesses und der Aufklärung der Beteiligten über kompetenzbasiertes Lernen einhergehen, und wir dürfen den Wert von Zeit, Geduld und Unterstützung bei diesen Bemühungen nicht unterschätzen. 

Kompetenzorientiertes Lernen hilft den Lernenden, sich ein Thema anzueignen und zu demonstrieren, fördert Fairness und Integration und bereitet die Lernenden auf das Leben außerhalb des Klassenzimmers vor.  

Dieses System stellt Schulleiter bei der Einführung vor Herausforderungen, doch die Vorteile einer erfolgreichen Bewältigung dieser Herausforderungen überwiegen bei weitem die dafür aufgewendete Zeit.  

Mit der EDLIGO Learning Analytics können die Schüler ihre Ergebnisse überprüfen und sehen, wie ihre Arbeit voranschreitet. Die Dashboards sind für verschiedene Altersgruppen einfach und intuitiv zu bedienen und zeigen eine breite und umfassende Palette von Daten an.  

Die Schülerdaten sind mit den Dashboards der Lehrkräfte verknüpft, so dass diese die Fortschritte verfolgen und Probleme und gefährdete Schüler erkennen können. Pädagogen können sehen, wie weit ihre Schüler in den einzelnen Bereichen fortgeschritten sind, so dass sie ein vollständiges Bild von den Entwicklungen in ihren Klassen erhalten. Darüber hinaus erhalten die Lehrkräfte Empfehlungen, wie der Inhalt verbessert werden kann und welche Aufgaben am besten geeignet sind, um die Fortschritte der Schüler zu bewerten.  

Die KI wird eingesetzt, um den Lernenden Aufgaben und Ansätze zu empfehlen, mit denen sie das Gelernte festigen oder Bereiche verbessern können, die aufgrund ihrer persönlichen Bedürfnisse und Fähigkeiten verbesserungswürdig sind.  

Darüber hinaus bietet EDLIGO gezielte akademische Unterstützung und leitet rechtzeitig Maßnahmen für Schwerpunktgruppen (z. B. gefährdete Schüler, begabte Schüler) ein, bewertet, ob/wie die einzelnen Schüler lernen und bietet individualisierte Lernerfahrungen an, identifiziert verbesserungswürdige Bereiche in Bezug auf internationale Benchmarks und Akkreditierungspläne schärfen die Identifizierung des beruflichen Entwicklungsbedarfs von Lehrkräften/Mitarbeitern, optimieren die Ressourcenzuweisung und treffen fundiertere Entscheidungen zur Steigerung der institutionellen Leistung.  

Kontaktieren Sie unser EDLIGO Team, um mehr zu erfahren.

Learning Analytics ist der Prozess des Sammelns, Messens, Analysierens und Berichtens von Daten über Lernende und ihren Kontext, um die Lernergebnisse zu verbessern. Dazu gehört die Nutzung von Daten, um zu verstehen, wie die Lernenden mit den Lernmaterialien umgehen, um Bereiche zu identifizieren, in denen die Lernenden Schwierigkeiten haben, und um Möglichkeiten zur Verbesserung von Lehrmethoden und -materialien zu ermitteln.

Learning Analytics stützt sich auf eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Leistungsdaten von Studierenden, Daten aus Lernmanagementsystemen (LMS) und andere Formen digitaler Daten, die von Lernenden erzeugt werden. Diese Daten werden dann mit verschiedenen Techniken wie prädiktiven Modellen, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung analysiert, um Muster und Trends im Verhalten und in der Leistung der Lernenden aufzudecken. 

Ziel von Learning Analytics und KI ist es, Lehrkräfte und Institutionen dabei zu unterstützen, datengestützte Entscheidungen zur Optimierung des Lernprozesses und zur Verbesserung der Lernergebnisse zu treffen. Durch die Nutzung der durch Learning Analytics gewonnenen Erkenntnisse können Pädagogen besser verstehen, wie Lernende lernen, und ihren Unterricht auf die individuellen Bedürfnisse abstimmen, was letztlich zu besseren Lernergebnissen für alle Lernenden führt. Learning Analytics ermöglicht es Lehrkräften, Einblicke in das Verhalten, die Leistung und das Engagement von Schülern zu gewinnen, die dann dazu genutzt werden können, fundierte Entscheidungen über die Gestaltung von Lehrplänen, Lehrmethoden und die individuelle Lernunterstützung zu treffen. 

Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Lernmanagementsystemen, Schülerakten und Online-Lernaktivitäten, kann Learning Analytics Muster und Trends erkennen, die Lehrkräften helfen zu verstehen, wie Schüler lernen und wie sie ihre Lernerfahrungen optimieren können. 

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle bei Learning Analytics, da sie die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. KI-Algorithmen können das Verhalten von Schülern analysieren und vorhersagen, Schwachstellen und Stärken identifizieren und sogar personalisierte Lernpfade für Schüler erstellen. Durch die Integration von KI und Learning Analytics können Pädagogen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die eine datengestützte Entscheidungsfindung im Bildungswesen unterstützen.

Ein wesentlicher Vorteil von KI und Learning Analytics im Bildungswesen ist die Möglichkeit, Schüler mit Schwierigkeiten zu erkennen und zu unterstützen. Durch die frühzeitige Identifizierung gefährdeter Schüler können Pädagogen eingreifen und gezielte Unterstützung anbieten, was die Ergebnisse der Schüler verbessern und Schulabbrüche verhindern kann. KI-gestützte Learning Analytics können beispielsweise Schüler identifizieren, die in einem bestimmten Fach im Rückstand sind oder sich mit bestimmten Konzepten schwer tun, und zusätzliche Ressourcen oder personalisierte Lernpläne empfehlen, um ihnen zu helfen, ihren Rückstand aufzuholen.

Ein weiterer Vorteil von KI und Learning Analytics ist ihre Fähigkeit, personalisierte Lernerfahrungen zu unterstützen. Mithilfe von Datenanalysen können Pädagogen Lernaktivitäten auf die individuellen Bedürfnisse, Vorlieben und Lernstile der Schüler abstimmen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass die Schüler das richtige Maß an Unterstützung und Herausforderung erhalten, was das Engagement, die Motivation und die Leistung steigern kann.

Learning Analytics und KI haben ein erhebliches Potenzial, das Bildungswesen zu verändern, indem sie datengestützte Entscheidungen und personalisierte Lernerfahrungen ermöglichen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Daten und maschinellem Lernen können Pädagogen Muster erkennen, Ergebnisse vorhersagen und den Lernerfolg verbessern. Die Integration von KI mit Learning Analytics hat das Potenzial, die Bildung zu revolutionieren und gerechtere und effektivere Lernerfahrungen für alle Schüler zu schaffen.

EDLIGO ist einer der führenden Anbieter im Bereich Learning Analytics und bietet Bildungseinrichtungen weltweit fortschrittliche Analysetools und -lösungen. Mit der EDLIGO Learning Analytics Plattform können Pädagogen verwertbare Einblicke in die Lernmuster, das Engagement und die Leistung der Schüler gewinnen.

Die Plattform nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um personalisierte Lernpfade zu erstellen, gefährdete Schüler zu identifizieren und die Wirksamkeit von Lehrmethoden zu messen. Durch die Nutzung der von EDLIGO Learning Analytics können Lehrkräfte datengestützte Entscheidungen treffen, um den Lernprozess zu optimieren und die Ergebnisse der Schüler zu verbessern.

Insgesamt ist EDLIGO’s Learning Analytics-Lösung  ein wertvolles Werkzeug für jede Bildungseinrichtung, die die Ergebnisse ihrer Schüler verbessern und in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Bildungstechnologie an der Spitze bleiben möchte.

Künstliche Intelligenz in der Bildung

Künstliche Intelligenz, Robotik und „Deep Learning“ sind bahnbrechende Technologien, die die Art und Weise verändern, wie Menschen denken, lernen, leben und arbeiten. Für Pädagogen ist es jetzt an der Zeit, darüber nachzudenken, wie sich neue Technologien und KI-basierte Lernanalysen auf das Lehren, Lernen und das Umfeld auswirken werden, das die Schüler in den kommenden Jahren vorfinden werden.

KI hat jede Branche verändert, und das Bildungswesen ist keine Ausnahme. Künstliche Intelligenz wird jetzt in Schulen und Hochschulen eingesetzt, um die Lehrmethoden zu verbessern und das Engagement der Schüler zu steigern. Laut Prescient and Strategic Intelligence wird der Markt für künstliche Intelligenz im Bildungsbereich bis 2030 voraussichtlich 25,7 Milliarden USD erreichen. Um auf dem Laufenden zu bleiben, ist es daher wichtig, ein besseres Verständnis für dieses Thema zu erlangen.

KI-basierte Lernanalytik

Learning Analytics ist ein aufstrebender Bereich, in dem hochentwickelte und fortschrittliche Analysewerkzeuge eingesetzt werden, um Lernen und Bildung zu verbessern. Viele Anwendungen von Learning Analytics und KI wären ohne die Verwendung umfangreicher, kontinuierlicher Echtzeitdaten nicht möglich.

Es gibt zwar viele Definitionen von Learning Analytics, aber das Learning Analytics Roadmap Committee (LARC) der UW-Madison hat es kontextbezogen definiert als die Durchführung von Aktivitäten, die darauf abzielen, die Ergebnisse der Studierenden zu verbessern, indem sie die Struktur, den Inhalt, die Bereitstellung oder die Unterstützung der Lernumgebung beeinflussen. Learning Analytics bezieht sich auf die Sammlung und Analyse von Daten über Lernende und ihre Umgebung, um die Lernergebnisse zu verstehen und zu verbessern. Regierungen, Universitäten und Anbieter von Massive Open Online Courses sammeln Daten über Lernende und deren Lernverhalten, um personalisierte Empfehlungen zu geben und die Lernergebnisse zu verbessern.

Learning Analytics hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir Auswirkungen und Ergebnisse in Lernumgebungen bewerten, und ermöglicht es Anbietern, neue Strategien zu entwickeln, um Spitzenleistungen beim Lehren und Lernen zu erzielen, während sie gleichzeitig den Studierenden neue Informationen zur Verfügung stellen, um ihnen zu helfen, die besten Bildungsentscheidungen zu treffen.

In einem unserer Interviews erklärte, Iouri Kotorov, ein leitender Dozent für internationale Wirtschaft, Pädagoge und strategischer Unternehmensberater, dass „Learning Analytics den Hochschulen dabei hilft, Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Die Lernanalytik hilft den Hochschulen bei der Bewertung der Wirksamkeit des Unterrichts und bei der Überprüfung des Lernerfolgs der Studierenden. Außerdem können sie Lehrenden und Studierenden Daten über ihre Lehr- und Lernleistung zur Verfügung stellen, was ihre Lehr- und Lernerfahrungen persönlicher und ansprechender machen kann.“

Analyselösungen bieten eine bequeme Möglichkeit, Daten zu nutzen. Einrichtungen nutzen die Analytik, um ihre Daten zu erforschen und zu untersuchen und ihre Erkenntnisse in Einsichten umzuwandeln, die ihnen letztlich helfen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die deskriptive Analyse verwendet statische Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Kursbewertungen, Umfragen zum Studienabbruch, Studenteninformationssysteme, LMS-Aktivitäten und E-Portfolio-Interaktionen. Diese Strategie wertet die Vergangenheit der Studierenden aus und versucht, durch die Analyse der Daten Muster in ihrer Lernentwicklung aufzudecken. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss über das Geschehene und die gegenwärtige Situation und ermöglicht Ihnen strategische Entscheidungen über die optimale Lehrmethode für jeden einzelnen Studenten.

Sie können die deskriptive Analyse zum Beispiel nutzen, um herauszufinden, wie viel Ihre Klasse über die Lektion gelernt hat. Nach der Analyse der Daten stellen Sie vielleicht fest, dass Sie durch den Einsatz von Scaffolding-Strategien oder differenzierten Lernprozessen in Ihrem Unterricht mehr Schüler erreichen können. Einige Universitäten und Distrikte verfügen über deskriptive Analysetools, die direkt in das Managementsystem des Lehrers integriert sind.

Die prädiktive Analyse kann auf Daten aus denselben Quellen zurückgreifen, konzentriert sich aber auf die Messung des tatsächlichen Lernens. Die Daten können von intelligenten Agenten, aufgabenspezifischen Spielen, Protokolldateien, Simulationen, die den Lernprozess erfassen sollen, und direkter Beobachtung stammen. Dieser Ansatz liefert den Lehrkräften nicht nur Daten, die sie für ihre Entscheidungen nutzen können, sondern auch alternative Vorschläge, um den Unterricht effektiver zu gestalten. Auf der Grundlage der gesammelten Schülerdaten generiert das Analysetool Vorschläge für verschiedene Bildungsressourcen und -tools, die eingesetzt werden können, um eine größere Wirkung auf die Schüler zu erzielen. Die präskriptive Analyse bietet Schulen und Lehrkräften Einblicke in das Wissen der Schüler sowie anpassbare Bildungsstrategien auf der Grundlage der Schülerleistungen.

In einem unserer Interviews erklärte  Gabriele Riedmann de Trinidad, Gründerin und Geschäftsführerin der Platform 3L GmbH, dass „Learning Analytics eine hyperindividualisierte Unterstützung für jede Person ermöglicht, es ist der leistungsstärkste und wirtschaftlichste Weg für eine Organisation, das erwartete Lernniveau zu erreichen und sich gleichzeitig um jeden Einzelnen zu kümmern. In Anbetracht der enormen individuellen Lücken, die Schüler aufgrund von COVID-bedingten Schulschließungen haben, ist Learning Analytics höchstwahrscheinlich die einzige Möglichkeit, individuelle Unterstützung zu geben, um die Lücken zu schließen. Angesichts des anhaltenden Lehrermangels könnte Learning Analytics der „digitale Partner“ für hochwertiges individualisiertes Lernen sein.“

Die Nutzung von Big Data ist für die Bildung von Vorteil und umfasst verschiedene Aspekte von Learning Analytics, die den Bildungsprozess genau untersuchen, um das Lernen zu verbessern. Durch die sorgfältige Analyse von Big Data lassen sich nützliche Informationen ermitteln, die Bildungseinrichtungen, Studierenden und Lehrkräften zugute kommen. Zu diesen Vorteilen für die Beteiligten gehören gezielte Kursangebote, die Entwicklung von Lehrplänen, Lernergebnisse und Verhalten der Studierenden, personalisiertes Lernen, verbesserte Leistungen der Lehrkräfte und Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung.

Zentrale Vorteile der KI-basierten Lernanalyse

1.  Vorteile für Studierende

Lernanalysen haben das Potenzial, den Studierenden detailliertere Informationen über ihre Leistungen zu liefern. So können Lernanalysen den Studierenden helfen, ihr Verhalten auf konstruktive Weise zu erkennen und zu reflektieren, um ihre Fortschritte bei der Erreichung ihrer Lernziele zu steuern.

Förderung der Studentenbindung

Die Analyse von Studierendendaten kann genutzt werden, um vorherzusagen, welche Studierenden nicht in der Lage sein werden, das nächste Studienjahr zu absolvieren.

Nach Angaben des National Student Clearinghouse Research Center kehren im Durchschnitt 30 % der Studenten, die im Herbst ein College besuchen, im zweiten Jahr nicht mehr zurück.

Die Auswirkungen der Analytik auf den Verbleib sind positiv. Sobald ein gefährdeter Schüler identifiziert wurde, können spezifische Maßnahmen wie Beratung oder Nachhilfe eingesetzt werden, um ihn zu ermutigen, in der Schule zu bleiben und seine Ausbildung abzuschließen.

Lernergebnisse, Verhalten und Prozesse der Schüler

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Big Data und Text Mining besteht darin, dass Schulen und Lehrkräfte in der Lage sind, die Lernergebnisse der Schüler im Bildungsprozess zu ermitteln und zu bestimmen, wie die Leistungen der Schüler verbessert werden können.

Die Interaktionen der Lernenden mit technologischen Hilfsmitteln wie E-Learning und mobilem Lernen können den Lehrkräften helfen, die Lernerfahrungen der Studierenden durch Datenanalyse zu verstehen.

Durch die Bewertung der Auswirkungen auf die Lernergebnisse bietet die Verwendung von Daten Ansätze zur Verbesserung des studentischen Lernens und der Leistung in der akademischen Bildung. Die Lernanalyse ermöglicht es den Lehrkräften, verschiedene Formen von Wissen zu bewerten und die Lehrinhalte nach Bedarf zu ändern.

Studierende in die Lage versetzen, die Verantwortung für ihr Lernen zu übernehmen

Eine weitere wichtige Anwendung von Learning Analytics besteht darin, den Studierenden mehr Informationen darüber zu geben, wie sie vorankommen und was sie tun müssen, um ihre Bildungsziele zu erreichen. Lernanalysen können es den Studierenden ermöglichen, ihre Ausbildung selbst in die Hand zu nehmen, indem sie ihnen ein besseres Verständnis ihrer aktuellen Leistungen in Echtzeit vermitteln und sie bei der Entscheidungsfindung über ihre Lerninhalte unterstützen.

Personalisiertes Lernen

Lehrkräfte können Learning Analytics nutzen, um die Häufigkeit der Anmeldungen von Studierenden anhand der vom Lernmanagementsystem erfassten Daten zu untersuchen. Die Lehrkräfte können sehen, wie die Studenten im Unterricht interagieren und wie engagiert sie insgesamt sind, wie schnell sie lernen und welche Noten sie erzielen. Anhand dieser Elemente lässt sich vorhersagen, ob ein Student erfolgreich sein wird. Die Lernanalyse ermöglicht es den Studierenden, relevante Daten in Echtzeit zu erhalten, sie zu prüfen und einzubeziehen und Echtzeit-Feedback zu erhalten.

2.   Vorteile für Lehrkräfte

Laut McKinsey kann die Technologie Lehrern helfen, 30 % ihrer Zeit für Aktivitäten zu verwenden, die das Lernen der Schüler unterstützen.

Durch das Sammeln von mehr Informationen über die Erfahrungen der Studierenden kann eine Einrichtung möglicherweise Probleme erkennen und beheben, über die sich die Studierenden Sorgen machen. Dozenten und Tutoren können mithilfe von Analysen die Fortschritte ihrer Studenten während eines Moduls verfolgen und die Ergebnisse über mehrere Module hinweg vergleichen, so dass sie ihre Anweisungen anpassen können, wenn sie zum Beispiel feststellen, dass einige Studenten durchfallen.

Verbesserte Leistung der Lehrkräfte

Mit Hilfe von Learning Analytics lässt sich die Leistung von Lehrkräften bewerten. Die Verwendung von Daten ermöglicht es den Lehrkräften, ihre Ausbildung zu verbessern, damit sie besser auf die Arbeit mit den Studierenden in einer technologischen Lernumgebung vorbereitet sind.

Analysten können Online-Aktivitäten auswerten, indem sie Daten erfassen, die aus der Nutzung von Technologien und Recherchetools in Online-Bibliotheken durch die Lehrkräfte stammen. Die Verwendung dieser Daten kann Lehrkräften dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich verbessern können, um eine bessere Interaktion zwischen Lehrkräften und Schülern im Klassenzimmer zu ermöglichen.

Mit Hilfe der Learning-Analytics-Daten kann ein Dozent das Verständnis der Studierenden für den Inhalt in Echtzeit messen, überwachen und darauf reagieren. Vor der endgültigen Benotung können Lehrkräfte Analysen und Daten nutzen, um ihre Lehrmethoden zu ändern und auf die Bedürfnisse der Schüler einzugehen. Dies ist ein großer Fortschritt für Lehrkräfte, da es ihnen dabei helfen kann, implizite Vorurteile zu überwinden, die sie möglicherweise über das Engagement oder die Leistung ihrer Schüler haben.

Verbesserte Qualität der Lehre

Learning Analytics liefert Lehrkräften mehr Informationen über die Qualität der Lehrinhalte, der Aufgaben, die sie den Studierenden geben, und der verschiedenen Aktivitäten, die sie während des Lehrprozesses durchführen, sowie über ihre Lehr- und Bewertungsmethoden, so dass sie diese im Laufe der Zeit verbessern können.

Verbesserung des Lehrplans

Big Data ermöglicht es Lehrkräften, Änderungen und Modifikationen vorzunehmen, um die Lehrplanentwicklung im Bildungssystem zu verbessern, z. B. durch die Zuordnung von Daten zu Lehrplänen. Pädagogen können mithilfe der Analyse umfangreicher Daten Lücken beim Lernen und Verstehen der Schüler erkennen und beurteilen, ob Lehrplanänderungen erforderlich sind. Lehrkräfte können sich an der strategischen Bildungsplanung beteiligen, um sicherzustellen, dass der Lehrplan an die Bedürfnisse der Schüler angepasst wird, um ihr Lernpotenzial zu optimieren.

3.   Vorteile für Institutionen

Mit Hilfe von Lernanalysen können Studiengangsleiter oder andere Administratoren leichter erkennen, wie gut ihr Studiengang abschneidet. Abgesehen von der möglichen Notwendigkeit, spezifische Daten auf Fakultäts-, Studenten- und Kursebene aufzuschlüsseln, kann die Lernanalyse aussagekräftige Vergleiche zwischen verschiedenen Kursen ermöglichen.

Identifizierung der richtigen Kurse

Ein erster Vorteil, der sich aus dem Einsatz von Big-Data-Analysen im Bildungswesen ergibt, ist die Fähigkeit von Bildungseinrichtungen, gezielte Kurse zu identifizieren, die den Bedürfnissen und Präferenzen der Studenten für ihr Studienprogramm besser entsprechen. Durch die Untersuchung von Trends bei der Einschreibung von Studenten und ihren Interessen in verschiedenen Disziplinen können die Einrichtungen ihre Bildungs- und Lehrressourcen auf Programme konzentrieren, die die Einschreibung von Studenten in den am meisten benötigten Studienbereichen maximieren. Die Schulen können die Absolventenzahlen besser vorhersagen, um die Einschreibungen langfristig zu planen.

Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung

Durch den Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz können Bildungseinrichtungen die Beschäftigungsmöglichkeiten für Absolventen nach dem Studium ermitteln und die Ausbildung besser auf die Bedürfnisse des Arbeitsmarktes abstimmen. Sie können auch die Beschäftigung von Absolventen, Arbeitslosigkeit oder ungewisse Situationen in Bezug auf Beschäftigungsmöglichkeiten vorhersagen.

Big Data kann Bildungseinrichtungen dabei helfen, die Karrieremöglichkeiten von Studenten besser zu verstehen und Lernprogramme für Studenten auf ihre berufliche Kompatibilität zu prüfen. In einer globalen Lernumgebung kann diese Art von Informationen nicht nur eine bessere Bildungs- und Berufsplanung erleichtern, sondern sich auch für Unternehmen als nützlich erweisen, wenn sie Einstellungs- und Budgetentscheidungen für Hochschulabsolventen verschiedener Fachrichtungen treffen.

Learning-Analytics-Forschungsgemeinschaft

Auch die Forschungsgemeinschaft profitiert vom Einsatz der Analytik im Bildungswesen. Forscher können Informationen austauschen und leichter zusammenarbeiten. Sie können Lücken zwischen der Industrie und der akademischen Welt erkennen, so dass die Forschung herausfinden kann, wie die Probleme zu lösen sind. Außerdem ist die nützliche Datenanalyse ein wichtiger Bestandteil der Fähigkeit von Wissenschaftlern, Wissen zu generieren und in den Forschungsdisziplinen weiter voranzukommen.

Um mehr über KI-gestützte Learning Analytics zu erfahren, hat das EDLIGO-Team führende Experten auf diesem Gebiet zu ihren Erfahrungen und Meinungen befragt.

Hier einige interessante Einblicke:

Dr. Juan Alejo Arenas Ruiz

Vizepräsident für digitale Kanäle und Wirtschaft an der Universidad Tecmilenio

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

In den letzten 10 Jahren haben wir eine Zunahme der Anwendungen und Lösungen gesehen, die entstanden sind, und das ist ein klares Zeichen für den Erfolg, den Learning Analytics hat. Die Entwicklung dieser Art von Anwendungen und die Investition von Ressourcen für ihre Entwicklung nehmen zu, sowohl aus öffentlicher als auch aus privater Sicht.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Nach Ansicht von Experten zu diesem Thema liegt der Vorteil von Learning Analytics darin, dass es eine personalisierte Bildung entwickeln kann. In den letzten Jahrzehnten war es schwierig, das traditionelle Modell zu ändern. Das traditionelle Modell ist das Klassenzimmer, das nicht auf den Kopf gestellt wird und das versucht, viele Schüler in einem Klassenzimmer zu unterrichten, insbesondere jetzt, wo die Pandemie auftritt, in einem virtuellen Klassenzimmer. Die Lernanalytik konzentriert sich auf jeden einzelnen Schüler und strebt nach personalisiertem Lernen.

Die personalisierte Bildung ist eines der Ergebnisse des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI). Daran schließt sich das Learning Mining an, d. h. die Anwendung von Data Mining auf dieses Problem. Data Mining ist ein Bereich der Informatik, der mit statistischen Algorithmen und KI arbeitet: maschinelles Lernen. Die meisten Algorithmen, die bei dieser Art von Lösung zum Einsatz kommen, analysieren die Schülerzahlen, ihr Surfverhalten, die Zeit, die sie mit Hausaufgaben und in sozialen Netzwerken verbringen. Mit all diesen Informationen sind die Data-Mining-Algorithmen in der Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen und den Wissensstand der Schüler zu ermitteln, wodurch eine personalisierte Bildung möglich wird.

3. Wie wird die KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

KI-Algorithmen werden immer besser und werden ihre Entwicklung und auch ihr eigenes Selbstlernen weiter vorantreiben. Der Nutzen von KI wird aufgrund der unterschiedlichen Positionen, die dieses Thema hervorruft, kontrovers diskutiert. Die Voreingenommenheit, die oft in KI-Algorithmen zum Vorschein kommt, ist darauf zurückzuführen, dass Algorithmen trainiert werden und durch das lernen, was ihnen vorgesetzt wird. Wenn man Informationen erhält, die voreingenommen sind, dann ist das Ergebnis auch voreingenommen. Sie können nicht wie ein Mensch schlussfolgern.

Experten auf diesem Gebiet stellen fest, dass sich die KI weiterentwickelt, weil sie jetzt auch hybride Kombinationen ermöglicht. Bislang war der Ansatz der KI als Kollektor bekannt, jetzt gibt es bereits Hybridmodelle, bei denen der Kollektoransatz mit dem symbolischen Ansatz kombiniert wird, und das wird zu noch besseren Algorithmen führen, die näher an der Realität sind.

Kirsi Elina Kallio

Spezialist für Lernen und Entwicklung, CEO und Gründer von Kasvun Katalyytti Oy, Finnland, zukunftsorientierter Hochschullehrer an der HELBUS Helsinki School of Business

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Die Bewertung von Lernergebnissen ist so etwas wie der „Heilige Gral“ für alle Fachleute und Einrichtungen des Bildungssektors. Lernen ist ein komplexer Prozess, der nicht durch Zahlen oder Statistiken vereinfacht werden kann. Mit Hilfe der Lernanalyse lassen sich jedoch einige Elemente dieses komplexen Phänomens verstehen. Mit Hilfe von Sofortstatistiken können Sie die Lernleistung bereits während des Lernens verbessern und anschließend die Lernergebnisse steigern.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Es könnten mehr evidenzbasierte Entscheidungen über die Gestaltung von Lernaktivitäten getroffen werden.

3. Wie wird KI-basierte Learning Analytics Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Nicht die Analytik als solche. Entscheidend sind vielmehr die Themen, die Sie bewerten. Dazu brauchen Pädagogen ein systemischeres Verständnis aller Elemente, die sich auf Bildungsaktivitäten und Lernerfahrungen auswirken. Solche Elemente könnten zum Beispiel die Regeln und die Arbeitsteilung in Bildungseinrichtungen sein, die die Lernaktivitäten steuern.

Ángela Erazo Múñoz

Professorin an der Universidade Federal da Paraíba in João Pessoa, Lateinamerika

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Das ist ein notwendiges und komplexes Thema. Ich bin kein Profi auf diesem Gebiet, daher kann ich keine quantifizierbare oder begründete Antwort darauf geben. Als Beobachter bin ich jedoch der Meinung, dass die verschiedenen Bewertungs- und Messinstrumente, die im Rahmen der Lernanalytik entwickelt wurden und werden, es uns effektiv ermöglichen würden, uns als Lehrende zu bewerten und zu verbessern sowie den Lernenden Lösungen anzubieten, um ihre Lernprozesse und ihre Wissensproduktion zu verbessern. Andererseits ist es in der Institution, in der ich arbeite, Sache jedes einzelnen Professors, eine individuelle und gruppenbezogene Bewertung jedes einzelnen Fachs vorzunehmen, wobei der Schwerpunkt auf dem jeweiligen Fachgebiet liegt. Im Bereich des Sprachunterrichts im Allgemeinen wurden große Fortschritte bei den Lernmaterialien gemacht und die Art der Formate, Materialien und Vorschläge wurden diversifiziert.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Der Bildungssektor wird kurzfristig von Learning Analytics profitieren durch

– Durchführung von Forschungsarbeiten

– Entwicklung von Mess- und Überwachungssystemen, die sowohl für Schüler als auch für Lehrer einfach anzuwenden, zu verstehen und zu nutzen sind

– Schulung von Lehrern und Schülern für die beste Analyse und Suche nach Lösungen zur Verbesserung von Lernen und Lehren.

– Erfahrungen auf verschiedenen Ausbildungsebenen sammeln

– Verbreitung und Austausch von Informationen und Forschungsergebnissen zu diesem Thema

3. Wie wird KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, glaube ich, dass es einen großen Wandel geben wird, und ich denke, dass die Pandemie diesen Prozess bereits beschleunigt hat. Im Bereich der Übersetzung und des Spracherwerbs zum Beispiel wurden dank der Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz große Fortschritte erzielt. Heutzutage gibt es viele hochentwickelte Übersetzungsprogramme, die bei den Prozessen helfen, sowie verschiedene Möglichkeiten, Sprachen zu lernen, wie Anwendungen, Handbücher, Bücher, Lernplattformen usw.

KI-basierte Analytik ermöglicht es Ihrer Organisation, die Auswirkungen einer Reihe von Kennzahlen auf die Lernleistung zu messen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Wenn Sie in einer Schule, Universität oder Organisation für das Lernen zuständig sind und keine Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, sollten Sie EDLIGO Learning Analytics in Betracht ziehen, um die Lernergebnisse zu verbessern.

EDLIGO hat sich als skalierbar erwiesen, von einem Team bis zur Unternehmensebene, von einem Klassenzimmer bis zur staatlichen Ebene.

– Verfolgen Sie die Ergebnisse Ihres Studiums und vergleichen Sie sie mit denen anderer Studenten.

– Visualisieren Sie die Realitäten auf jeder Ebene

– Lernfortschritte überwachen und steuern

– Gezielte akademische Unterstützung und Gestaltung personalisierter Lernerfahrungen

– Einen Qualitätssicherungsrahmen mit integrierter Datenanalyse und KI einrichten

Wenden Sie sich an das EDLIGO–Team oder vereinbaren Sie eine Demo, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Learning Analytics Ihrer Organisation helfen kann, mithilfe von Daten und KI bessere Ergebnisse zu erzielen.