Adaptive Personalized Learning Environment (APLE II) to Support Self-Regulation and Domain Competencies in (Distance) Higher Education

Das Projekt ist Teil des Forschungsschwerpunktes D2L2 „Digitalisierung, Diversität und Lebenslanges Lernen. Konsequenzen für die Hochschulbildung“ der FernUniversität in Hagen.


Projektlaufzeit:
09/2021 – 08/2024

Projektleitung:
Dr. Niels Seidel

Projektmitarbeitende:
Regina Kasakowskij (wissenschaftliche Mitarbeiterin)
Dennis Menze (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
N.N. (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
Chiara Sandführ (studentische Hilfskraft)


Das Vorhabens APLE II baut auf den Ergebnissen im Projektes APLE (sh. Seitenende) auf. Das Hauptziel von APLE II ist die Untersuchung der Gestaltung und Nutzung einer adaptiven personalisierten Lernumgebung (Adaptive Personalized Learning Environment, APLE), die im (Fern-)Studium sowohl den persönlichen Lernerfolg in Bezug auf Domänenkompetenz als auch die persönliche Selbstregulationskompetenz der Studierenden verbessern soll.

Aktuelle Technologien aus den Bereichen Learning Analytics, Data Mining und Computerlinguistik werden genutzt, um Lernverhalten zu analysieren und kursbezogene Adaptionen zu realisieren. Innerhalb dieser Adaptionsarchitektur erhalten Lernende Empfehlungen zu relevanten nächsten Lernschritten und können ihr Lernverhalten durch Visualisierungen und personalisierte Prompts reflektieren. Die in APLE II entwickelten und im Feldstudien evaluierten Werkzeuge unterstützen Lernende bei der Planung von Lernaufgaben, dem Lesen umfangreicher Kurstexte und adaptiven (Self-)Assessments.

Ausgewählte Veröffentlichungen

Seidel, N., Karolyi, H., Burchart, M., & de Witt, C. (2022). Approaching Adaptive Support for Self-regulated Learning. In D. Guralnick, M. E. Auer, & A. Poce (Hrsg.), Innovations in Learning and Technology for the Workplace and Higher Education (S. 409–424). Cham: Springer International Publishing.

Seidel, N., Haake, J. M., & Burchart, M. (2021). From Diversity to adaptive Personalization: The Next Generation Learning Management System as Adaptive Learning Environment. eleed, 14(1). Abgerufen von http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0009-5-52421

Haake, J. M., Seidel, N., Burchart, M., Karolyi, H., & Kasakowskij, R. (2021). Accuracy of self-assessments in higher education. In DELFI 2021 – Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. (S. 97-108). Bonn. https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36995

Haake, J. M., Seidel, N., Karolyi, H., & Ma, L. (2020). Self-Assessment mit High-Information Feedback. In R. Zender, D. Ifenthaler, T. Leonhardt, & C. Schumacher (Hrsg.), DELFI 2020 – Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. (S. 145–150). Bonn: Gesellschaft für Informatik (GI e.V.). https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34152

Seidel, N., Rieger, M. C., & Walle, A. (2020). Semantic Textual Similarity of Course Materials at a Distance-Learning University. In T. W. P. And, P. B. And, S. I.-}Han H. And, K. K. And, & Y. Shi (Hrsg.), Proceedings of 4th Educational Data Mining in Computer Science Education (CSEDM) Workshop co-located with the 13th Educational Data Mining Conference (EDM 2020), Virtual Event, July 10, 2020. CEUR-WS.org. Abgerufen von http://ceur-ws.org/Vol-2734/paper6.pdf


Datensätze

Haake, J. M., Ma, L., & Seidel, N. (2021). Self-Assessment Questions - Operating Systems and Computer Networks. https://doi.org/10.5281/zenodo.5021350, 2021

Software

Steinkohl, K., Haake, J. M., Burchart, M., & Seidel, N. (2020). SelfAssess Question Type Plugin for Moodle. Abgerufen von https://github.com/D2L2/qtype_selfassess


APLE 09/2018 – 08/2021

mehr Infos

Adaptive Personalized Learning Environment – Eine adaptive personalisierte Lernumgebung zur Unterstützung von Selbstregulations- und Domänenkompetenz im (Fern-)Studium (APLE)

Das Projekt war Teil des Forschungsschwerpunktes D2L2 „Digitalisierung, Diversität und Lebenslanges Lernen. Konsequenzen für die Hochschulbildung“ der FernUniversität in Hagen.

Es ist ein interdisziplinäres Projekt, gemeinsam durchgeführt von Prof. Dr.-Ing. Jörg M. Haake und Prof. Dr. Claudia de Witt (Projektleitung: Haake, Stv. Projektleitung: de Witt).

Projektlaufzeit: 09/2018 – 08/2021

Hauptziel des Vorhabens ist die Untersuchung der Gestaltung und Nutzung einer adaptiven personalisierten Lernumgebung (Adaptive Personalized Learning Environment, APLE), die im (Fern-)Studium sowohl den persönlichen Lernerfolg in Bezug auf Domänenkompetenz als auch die persönliche Selbstregulationskompetenz der Studierenden verbessern soll. Aktuelle Technologien wie Learning Analytics und Data Mining werden genutzt, um Empfehlungen zu relevanten nächsten Lernschritten und Lernmaterialien zu generieren, Reflexion und Bewusstsein über den eigenen Lernprozess zu befördern, soziales Lernen zu unterstützen sowie die Wahrnehmung des individuellen Lernverhaltens und möglichen Lernschwierigkeiten zu adressieren. Dies soll primär dadurch erreicht werden, indem Visualisierungen von zeitnahem, individuellem Feedback über ein Learning Analytics Dashboard (LAD) und adaptiv eingebundene Prompts präsentiert werden. Durch weitere reflexive Unterstützung soll ein Bewusstsein zum eigenen Lernstand, -fortschritt und -verlauf sowie zu Handlungsmöglichkeiten erreicht werden. Personalisierte Prompts sollen die Umsetzung der Lernpläne unterstützen. Das Projekt kooperiert dabei mit dem Zentrum für Medien und IT (ZMI) der FernUniversität.

Wissenschaftliche Projektmitarbeiterinnen

Technische Projektleitung

Dr. Niels Seidel (LG Haake)