Dieser Baustein befasst sich mit der Vermittlung von spezifischen Inhalten und wesentlichen Grundlagen im Zusammenhang mit der Sammlung und Speicherung grosser Datenmengen, der Funktionsweise und Anwendung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz.
Lernziele:
1. Etablierung von Basiswissen über den Nutzen sogenannter grosser und neuer Datenquellen für die (Berufs-)Bildung
2. Förderung einer bewussten Wahrnehmung von ethischen Implikationen von Digitalität
3. Förderung der Reflektion des eigenen Umgangs mit Daten und Informationen
4. Förderung der Beurteilungsfähigkeit von Datenquellen und ihre Qualität hinsichtlich spezifischer Kriterien
5. Förderung des Wissenstransfers und der Wissensanwendung in verschiedenen Anwendungsfeldern
Dozierende:
Mathias Missler
Filippo Pusterla
Nadine Frei
Lydia Fuchs
Thomas Ruoss
Technische Umsetzung:
Lydia Fuchs
Mathias Missler
Danksagung:
Ein herzliches Dankeschön an Frau Estelle Pannatier für das Interview und Leandra Hautle fürs Testing!
Dieser Baustein befasst sich mit der Vermittlung von spezifischen Inhalten zu Learning Analytics. Dabei wird erklärt, was Learning Analytics sind, wie sie genutzt und eingesetzt werden können sowie welche ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte zu bedenken sind.
Lernziele:
1. Aufbau von Basiswissen über Learning Analytics
2. Förderung der Bewertungs- und Analysefähigkeit von Learning Analytics
3. Förderung des Wissenstransfer und der Wissensanwendung in verschiedenen Anwendungsfeldern
4. Etablierung einer bewussten Wahrnehmung von ethischen Implikationen von Learning Analytics
Dozierende:
Lydia Fuchs und Mathias Missler
Technische Umsetzung:
Lydia Fuchs
Mathias Missler
Danksagung:
Ein herzliches Dankeschön an Dirk Ifenthaler für die Erlaubnis zur Verwendung seines Slidecasts "Learning Analytics als Treiber für Change Prozesse an Hochschulen", an Imoox.at für die Erlaubnis zur Einbindung ihrer Videos zu Datenschutz und Ethik und Leandra Hautle fürs Testing des Bausteins.
