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Mit neuen Techniken können Hochschulen inzwischen Daten, die Studierende während digitaler Lernprozesse generieren, dazu einsetzen, die Lernenden beim Erreichen ihrer Studienziele zu unterstützen. Dieses Vorgehen wird Learning Analytics genannt. Es erfordert jedoch einen verantwortungsbewussten und ethisch angemessenen Umgang mit den Daten. Dabei kann eine Selbstverpflichtung helfen. Hierfür stellen das DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, die Goethe-Universität Frankfurt und die TU Darmstadt interessierten Hochschulen jetzt eine strukturierte Vorlage bereit: den „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“.
„Der Verhaltenskodex ist für Hochschulen gedacht, die sich als lernende Organisation verstehen und mittels Learning Analytics die Qualität des Lehrens und Lernens verbessern wollen“, sagt Hendrik Drachsler, Professor für Educational Technologies am DIPF und an der Goethe-Universität. Zugleich stellt der Forscher klar, dass jede Hochschule diese Vorlage in Abstimmung mit allen beteiligten Gruppen und Personen an ihre individuellen Bedürfnisse und Bedingungen anpassen muss. Zusammen mit Dr. Christoph Rensing von der TU Darmstadt ist Professor Drachsler wissenschaftlicher Leiter des „Trusted Learning Analytics Innovationsforums", einem hessischen Expertengremium, in dessen Rahmen der Verhaltenskodex entstanden ist.
Zu Anfang erläutert der Verhaltenskodex, auf welchen Ebenen Learning Analytics zum Einsatz kommen können. Diese reichen von Einzelpersonen über Gruppen bis hin zu ganzen Fachbereichen oder sogar der gesamten Hochschule. Anhand dieser Ebenen gehen die Autoren auf Beispiele für das technikgestützte Messen und Auswerten von Studierendendaten ein. Dazu zählen etwa Tools, die den Studentinnen und Studenten ihre Lernzeiten visualisieren. Anhand des Vergleichs mit vorherigen Gruppen von Lernenden helfen solche Anwendungen, das eigene Zeitmanagement besser zu reflektieren. Ein weiteres Beispiel ist ein Frühwarnsystem, das statistische Daten über die Studierenden – zum Beispiel ihre Notenentwicklung – mit stetig aktualisierten Daten aus digitalen Lernumgebungen kombiniert. Ziel ist es, dass Dozentinnen und Dozenten frühzeitig erkennen, wann Kursteilnehmende zusätzliche Unterstützung benötigen.
Ethische Richtlinien und Datenschutz
„Bei all diesen Anwendungen kommt es darauf an, dass sie allein zur Unterstützung der Studierenden eingesetzt werden und dass sie ethisch einwandfrei und transparent umgesetzt werden“, stellt Professor Drachsler klar. Im Folgenden präzisiert der Kodex daher Prinzipien, nach denen Learning Analytics auszurichten sind. Dazu gehört unter anderem, dass Ergebnisse der Erhebungen am Ende immer menschlicher Kontrolle unterliegen, stets ein kritischer Umgang mit den Daten und den ihnen zugrunde liegenden Algorithmen erforderlich ist, was durch eine Ombudsperson begleitet werden sollte, und dass die Daten niemals zur Überwachung von Hochschulbeschäftigten eingesetzt werden dürfen.
Ein gesonderter Teil des Verhaltenskodexes ist dem Datenschutz gewidmet. Drachsler: „Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) der EU und das deutsche Datenschutzrecht bilden den verbindlichen Rahmen für Trusted Learning Analytics.“ Daher geht die Richtlinie unter anderem detailliert darauf ein, dass Daten nur gezielt für Unterstützungsmaßnahmen erhoben werden dürfen, nur so lange gespeichert werden sollen, wie es für deren Durchführung notwendig ist, und dass das Nutzen privater Daten, die zum Beispiel aus den Social Media stammen, ausgeschlossen ist. Zum Abschluss gibt die Vorlage Tipps, wie ein solcher Kodex umgesetzt werden kann – etwa, indem alle betroffenen Gruppen Leitfäden und FAQs zur Verfügung gestellt bekommen und die Einhaltung der Richtlinien regelmäßig überprüft wird.
Der „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“ ist hier frei verfügbar:
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-dipfdocs-189038
Das „Trusted Learning Analytics Innovationsforum“ ist Teil des vom Hessischen Ministerium für Wissenschaft und Kunst geförderten Verbundprojektes „Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen“, das die didaktischen und technischen Voraussetzungen für einen dauerhaften Einsatz neuer Technologien in der Hochschullehre herausarbeiten soll. Die beteiligten elf Hochschulen vernetzen sich in Innovationsforen, zu denen auch das „Trusted Learning Analytics Innovationsforum“ gehört. Der Kodex wurde auf Grundlage bestehender Kodizes und nach umfassenden Diskussionen innerhalb dieses Forums erstellt.
Pressekontakt:
DIPF: Philip Stirm, DIPF, +49 (0)69 24708-123, stirm@dipf.de, http://www.dipf.de
Goethe-Universität: Dr. Anke Sauter, Goethe-Universität Frankfurt, +49 (0)69 798-13066, sauter@pvw.uni-frankfurt.de, http://www.uni-frankfurt.de
Prof. Dr. Hendrik Drachsler, DIPF und Goethe-Universität, +49 (0)69 24708-870, drachsler@dipf.de
Dr. Christoph Rensing, TU Darmstadt, +49 (0)6151 16-20462, christoph.rensing@kom.tu-darmstadt.de
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-dipfdocs-189038 – der „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“ ist hier frei verfügbar
Der frei verfügbare „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“
None
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, Students
Information technology, Teaching / education
transregional, national
Studies and teaching, Transfer of Science or Research
German
Der frei verfügbare „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“
None
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