Learning Analytics und Foren

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1 Learning Analytics und Foren Agathe Merceron Beuth Hochschule für Technik Berlin Margarita Elkina Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin Albrecht Fortenbacher Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Berlin, Fußzeile 1

2 Gliederung Motivation / Herausforderungen Kategorisierung der Trends in LA für Foren Stand der Arbeiten Perspektiven 2

3 Motivation / Herausforderungen Online-Lehre verbreitet sich, siehe auch MOOCs. Foren sind das Medium für Diskussion. Was verraten Foren über das Lernen / Lehren? Which analysis is appropriate for purposes of understanding and optimising learning? (aus der LA-Definition) 3

4 Kategorisierung der Trends Verhalten einzelner TeilnehmerInnen oder Gruppen. Netzwerk ( Social Network Analysis - SNA ) Inhaltliche Analyse der Beiträge 4

5 Gliederung Motivation / Herausforderungen Kategorisierung der Trends in LA für Foren Stand der Arbeiten Perspektiven 5

6 Verhalten Cobo, Garcia, Santamaria, Moran, Melenchon, Monzo. Using agglomerative hierarchical clustering to model learners participation profiles in online discussion forums. LAK 2012.short paper 16 Lopez, Romero, Ventura, Luna. Classification via clustering for predicting final marks starting from the student participation in Forums. EDM Khan, Clear, Sajadi. The relationship between performance and online access routines: the analysis of students' access to an online discussion forum. LAK short paper 53 UIC2013,

7 Verhalten: Learners participation profiles Studierende werden durch 8 Attribute dargestellt: Anzahl der initiierten Threads Anzahl der Antworten Anzahl der Teilnehmer, denen geantwortet wurde Anzahl der Tage mit Schreibaktivität 4 symmetrische Attribute für das Lesen Profile werden mit Hilfe des hierarchical agglomerative clustering ermittelt. Ergebnis UIC2013,

8 Verhalten: Predicting final marks Studierende werden durch 6 Attribute dargestellt (nthreads, nreads, nsentences, ttime wurden ausgeworfen) aevaluation wird manuell vom Dozent vergeben. Attribute nmessages nreplies nwords aevaluation dcentrality Description Number of messages sent Number of replies sent Number of words written Average Score of the messages Degree of centrality dprestige Degree of prestige UIC2013,

9 Verhalten: Predicting final marks Ergebnisse: Expectation/Maximization-Clustering (2 Gruppen bestanden / nicht bestanden) und naïve Bayes geben die besten Ergebnisse mit einer Genauigkeit von UIC2013,

10 Verhalten: Performance and Access to Forum Projektarbeit in Gruppen mit Benutzung vom Forum. Projektarbeit und Benutzung des Forums sind nicht benotet, sondern ist Basis für eine folgende individuelle benotete Leistung. Zwei Kohorten. Zwei Attribute erlauben die Studierende in sinnvolle Gruppen mit hierarchical clustering einzuteilen: Durchschnittliche Zeit zwischen zwei Anmeldungen Durchschnittliche Zeit einer Session Ergebnisse Keine einschlägige Korrelation mit Leistung. UIC2013,

11 Netzwerk ( Social Network Analysis ) Khorasgani, Takaffoli, Zaiane: Analyzing Participation of Students in Online Courses Using Social Network Analysis Techniques. EDM Paredes, Chunk: Modeling Learning & Performance: a Social Network Perspective. LAK UIC2013,

12 Netzwerk: Participation of Students using SNA Zwei Aspekte werden untersucht: die soziale Struktur -wer schreibt wem- und die Themen-Struktur -welche Themen werden zugleich angesprochen. Soziales Netzwerk: Studierende sind Knoten, eine Kante geht von s1 nach s2 falls s1 eine Nachricht von s2 beantwortet hat. Die Größe eines Knotens ist proportional zur Anzahl der Kanten, die Dicke einer Kante ist proportional zur Anzahl der gesendeten Nachrichten. Merke: Netzwerk des Schreibens. Results UIC2013,

13 Netzwerk: Learning & Performance with SNA Analyse in einem Online-Kurs mit einem allgemeinen Forum und privaten Foren für Gruppen. ego-soziales Netzwerk wie in anderer Arbeit. Verschiedene Attribute werden berechnet, wie: Dichte Contribution Index External-Internal Index Content Richness: jede Nachricht wird manuell bewertet. Keine starken Korrelationen ausser zwischen Quiz und Klausur (0.88), und eine negative Korrelation zwischen CR und Dichte (-0.55). UIC2013,

14 Inhalt Khorasgani, Takaffoli, Zaiane: Analyzing Participation of Students in Online Courses Using Social Network Analysis Techniques. EDM Kim, Li, Kim: Towards Identifying Unresolved Discussions in Student Online Forums. Workshop of Innovative Use of NLP for Building Educational Applications UIC2013,

15 Inhalt: Participation of Students using SNA Themen-Netzwerk: Hauptwörter werden extrahiert (OpenNLP). Hauptwörter, die nur ein Mal vorkommen, werden entfernt. Hauptwörter sind Knoten, eine Kante verbindet w1 und w2, falls diese zwei Wörter im gleichen Satz vorkommen. Die Größe eines Knotens ist proportional zu seiner Häufigkeit, die Dicke einer Kante ist proportional zur Kookkurenz. Results UIC2013,

16 Inhalt: Participation of Students using SNA Themen zusammenfassen, die meistens zusammen vorkommen: Ein community mining tool wurde benutzt, um Komponenten aus dem Themen-Netzwerk zu extrahieren. Results UIC2013,

17 Inhalt: Unresolved Discussions Automatisch bestimmen, ob ein Forum unbeanwortete Fragen / Probleme beinhaltet. Forum wurde manuell mit der Theorie der Speech Acts analysiert: Frage, Antwort, Problem, Bestätigung, Widerspruch. Attribute wurden definiert und mit dem Verfahren support vector machine gelernt, um diese Speech Acts automatisch zu bestimmen. Eine Frage oder ein Problem darf nicht die letzte Nachricht eines Threads sein. F-score: UIC2013,

18 Gliederung Motivation / Herausforderungen Kategorisierung der Trends in LA für Foren Stand der Arbeiten Perspektiven 18

19 Perspektiven Foren in der Online-Lehre: unabdingbar! 19

20 Perspektiven: Fragen von Praxis-Partnern Zu welche Zeitpunkten wurde das Forum benutzt? Wie können Kurse / Studierende bezüglich der Forennutzung verglichen werden? Wie kann das Verhalten im Forum visualisiert werden (starke Diskussion versus viele parallele Beiträge)? Welche Fragen / Diskussionen kommen immer wieder vor? Lassen sich Teilontologien/Keywordsgruppen aufstellen, die zur Verbesserung des Kurses führen könnten? Ist es möglich verschiedene Teilnehmertypen identifizieren? Wie Multiplikatoren, die Hinweise bringen? Ist es möglich die Atmosphäre im Kurs herauszufinden? UIC2013,

21 Perspektiven Paredes + Chunk nennen Content Richness als Hauptbeitrag. Lopez et al. berücksichtigen die Qualität der Beiträge. Es scheint mir: Analysen von Foren, ohne die Inhalte zu berücksichtigen, hat Grenzen. UIC2013,

22 Danke schön für Ihre Aufmerksamkeit Fragen / Ideen / Anregungen? Berlin, Fußzeile 22

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