Marius Wehner und Lynn Schmodde von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf berichten von ihrer Forschung zu Learning Analytics. Im Verbundprojekt LADi haben sie Diskriminierungspotenziale und Bias in den Algorithmen untersucht sowie die Wahrnehmung der Lernenden von Beurteilungen durch Learning Analytics. Interviewer in Folge 11 des DINItus Podcasts ist Erik Reidt vom ZIM/Multimediazentrum der HHU Düsseldorf.
This episode is all about bias. Our hosts Maren Scheffel and Nia Dowel talk to Shamya Karumbaiah and Rene Kizilcec about bias in learning analytics and some of the work they are doing in that area.
Der Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis für Machine Learning und den Umgang mit Algorithmen. Nach einem Einführungsteil auf der Basis inhaltlicher Wissensvermittlung, haben Sie intensiv die Möglichkeit, Kompetenzen durch forschendes Lernen und anhand realer Szenarien zu entwickeln.
Certain words are like sparks in a puddle of gasoline. “Bias” is definitely one of those words—and for good reason. If there is something that we are doing, that we are unaware of, that is causing harm to others, then we definitely should be taking it seriously.
Wie stark lassen sich Lehrende durch Learning Analytics in ihrer Bewertung von Studierenden beeinflussen? Welche diskriminierenden aber auch ungleichheits-reduzierenden Effekte gehen von Algorithmen aus? In diesem Beitrag stellen die Autor*innen das Potential und die Gefahren von Learning Analytics vor und werten die Forschungsergebnisse eines Conjoint-Experiments aus.
Breanne K. Litts, Kristin A. Searle, Bryan M. J. Brayboy, Yasmin B. Kafai, British Journal of Educational Technology, Feb 21, 2021
Commentary by Stephen Downes
Durch digitale Lernplattformen können vermehrt Daten über Lernende, Lerninhalte und die Lernsituation ausgewertet werden. Die algorithmische Analyse nennt sich Learning Analytics. Diese Analyse ermöglicht einen individuellen Lernprozess sowie eine Früherkennung von Lernschwächen. Learning Analytics bergen allerdings auch einige Nachteile.
Smarte Ausstattung: Um das Lernen der Zukunft digital zu gestalten, benötigen Schulen passende technische Ausstattung. Die Auswahl ist jedoch jedoch rießig.