Immer noch etwas holprig nach der Auszeit, aber das wird. Wir haben auf jeden Fall alles dabei. Insbesondere: Ein Paper zum Theme Lernpfade - das man nicht gelesen haben muss. Wirklich nicht. Und ein Paper zur OER-Lage in OERsterreich. Naja, und was sonst dabei ist, wisst ihr sicher: News, Fundgrube, Politik, Veranstaltungstipps, Weltverbesserungsidee und der ganze Rest

Die Folge haben wir am 14.10.2022 aufgenommen.


Intro

Ja, das Intro ist geklaut. Das habt Ihr gemerkt, wenn Ihr auch Logbuch:Netzpolitik hört.


News+Alt+Entf
News+O

O jammert über den schlechten Service von HRS.
Der 37c3 findet dieses Jahr in Hamburg statt, O jubelt (und hofft auf ein Ticket).
Außerdem befindet sich O in der OERcamp-Planung. Er will dort mindestens

an Tag 1 gleich 2 Workshops zu H5P anbieten,
an Tag 2 mit Matthias zusammen den neuen H5P-Inhaltstyp „Portfolio“ vorstellen und
auch an Tag 2 einen weiteren H5P-Inhaltstyp vorstellen und ein neues Special Feature enthüllen.

News+A

A wird beim OERcamp am Dienstag ein Online-AMA anbieten und ist dann voraussichtlich Mittwoch auch vor Ort.
Über das KNOER-Netzwerk bekam sie einen beeindruckenden, tieferen Eindruck in OERsi.
Das EduCamp #ecdus22 hat in Düsseldorf stattgefunden. Wer einen Eindruck dazu bekommen möchte, kann in BZT oder Bildungstaxi reinhören. Im Frühjahr 2023 geht es dann nach Heide.
A hat bei der NOOK 2022 einen Lightning Talk eingereicht und ist angenommen worden.
Außerdem ist die Folge „Tech She Likes“ mit A als Interview-Partnerin erschienen.

Paper+Alt+Entf
Paper+O: VWL meets Bildungsforschung

Wang, Shaoyi; Xu, Yan; Li, Quanlong; Chen, Yuanlong

Learning Path Planning Algorithm Based on Learner Behavior Analysis Proceedings Article

In: 2021 4th International Conference on Big Data and Education, S. 26–33, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 0000, ISBN: 9781450389389.

Abstract | Links | BibTeX

@inproceedings{Wang2021,

title = {Learning Path Planning Algorithm Based on Learner Behavior Analysis},

author = {Shaoyi Wang and Yan Xu and Quanlong Li and Yuanlong Chen},

url = {https://doi.org/10.1145/3451400.3451405},

doi = {10.1145/3451400.3451405},

isbn = {9781450389389},

booktitle = {2021 4th International Conference on Big Data and Education},

pages = {26–33},

publisher = {Association for Computing Machinery},

address = {New York, NY, USA},

series = {ICBDE 2021},

abstract = {Internet online education platforms are developing at an unprecedented speed. Ordinary people can also have zero-distance access to excellent courses from excellent universities that were inaccessible in the past. However, learners are unable to quickly find content that suits their learning interests and abilities in the massive learning materials, resulting in greatly reduced learning effects. This article conducts research on how to fill the knowledge gap between learners and educational resources, and aims to plan individualized and highly compatible learning paths for learners. Combining the prediction results of the exercises and answering questions, the knowledge points and courses are modeled. Based on the established model, a learning path planning algorithm with review strategies based on the knowledge graph is proposed, and the topological sorting is used to show the completeness for the learners at the end. Personalized learning path. The experimental results show that the method has satisfactory accuracy. It can provide learners with a personalized learning path.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

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Internet online education platforms are developing at an unprecedented speed. Ordinary people can also have zero-distance access to excellent courses from excellent universities that were inaccessible in the past. However, learners are unable to quickly find content that suits their learning interests and abilities in the massive learning materials, resulting in greatly reduced learning effects. This article conducts research on how to fill the knowledge gap between learners and educational resources, and aims to plan individualized and highly compatible learning paths for learners. Combining the prediction results of the exercises and answering questions, the knowledge points and courses are modeled. Based on the established model, a learning path planning algorithm with review strategies based on the knowledge graph is proposed, and the topological sorting is used to show the completeness for the learners at the end. Personalized learning path. The experimental results show that the method has satisfactory accuracy. It can provide learners with a personalized learning path.

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https://doi.org/10.1145/3451400.3451405doi:10.1145/3451400.3451405

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Wenn man nichts Gutes zu sagen hat, sagt man vielleicht besser gar nichts. Das Paper zum Erstellen von Lernpfaden basierend auf Lerner*innenverhalten könnt Ihr Euch jedenfalls sparen.


Paper+A: Down UndOER

Edelsbrunner, Sarah; Ebner, Martin; Schön, Sandra

Strategien zu offenen Bildungsressourcen an österreichischen öffentlichen Universitäten: Eine Analyse der Leistungsvereinbarungen 2022–2024 Proceedings Article

In: Standl, Bernhard (Hrsg.): Digitale Lehre nachhaltig gestalten, S. 209–214, Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft Waxmann, Münster, New York, 2022, ISBN: 978-3-8309-4633-5.

Abstract | Links | BibTeX

@inproceedings{nokey,

title = {Strategien zu offenen Bildungsressourcen an österreichischen öffentlichen Universitäten: Eine Analyse der Leistungsvereinbarungen 2022–2024},

author = {Sarah Edelsbrunner and Martin Ebner and Sandra Schön},

editor = {Bernhard Standl},

url = {https://doi.org/10.31244/9783830996330},

doi = {10.31244/9783830996330},

isbn = {978-3-8309-4633-5},

year = {2022},

date = {2022-09-01},

urldate = {2022-10-14},

booktitle = {Digitale Lehre nachhaltig gestalten},

volume = {80},

pages = {209–214},

publisher = {Waxmann},

address = {Münster, New York},

organization = {Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft},

series = {Medien in der Wissenschaft},

abstract = {Bezugnehmend auf eine Analyse der Rolle von offenen Bildungsressourcen (OER für „Open Educational Resources“) in den Leistungsvereinbarungen österreichischer öf- fentlicher Universitäten der Jahre 2019–2021 (Edelsbrunner, Ebner & Schön, 2021) werden in diesem Beitrag die Entwicklungen des vergangenen Jahres in Bezug zu OER und den Hochschulen in Österreich beschrieben. Zentral ist dabei die Analyse der neuen Leistungsvereinbarungen der 22 öffentlichen österreichischen Universitäten für die Periode 2022–2024 und der Nennung von OER-Aktivitäten. Dabei wird auf- gezeigt, dass nun alle öffentlichen Universitäten OER in den Leistungsvereinbarungen erwähnen, 16 der 22 Universitäten planen sogar weitreichende OER-Aktivitäten. Auch haben weitere Hochschulen OER-Strategien veröffentlicht.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}

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Bezugnehmend auf eine Analyse der Rolle von offenen Bildungsressourcen (OER für „Open Educational Resources“) in den Leistungsvereinbarungen österreichischer öf- fentlicher Universitäten der Jahre 2019–2021 (Edelsbrunner, Ebner & Schön, 2021) werden in diesem Beitrag die Entwicklungen des vergangenen Jahres in Bezug zu OER und den Hochschulen in Österreich beschrieben. Zentral ist dabei die Analyse der neuen Leistungsvereinbarungen der 22 öffentlichen österreichischen Universitäten für die Periode 2022–2024 und der Nennung von OER-Aktivitäten. Dabei wird auf- gezeigt, dass nun alle öffentlichen Universitäten OER in den Leistungsvereinbarungen erwähnen, 16 der 22 Universitäten planen sogar weitreichende OER-Aktivitäten. Auch haben weitere Hochschulen OER-Strategien veröffentlicht.

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https://doi.org/10.31244/9783830996330doi:10.31244/9783830996330

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In Österreich ist man so weit mit OER fortgeschritten, dass man zukünftig gar nicht mehr gut in die Leistungsvereinbarungen der Hochschulen schauen braucht, denn dort steht es ja ohnehin drin.

Artikel über die Untersuchung 2019–2021
Vergleichende Studie u.a. mit Deutschland und der Schweiz

Fundgrube+Alt+Entf

Projekte, Tools, Apps… das sind doch bürgerliche Kategorien. Wir packen einfach alles in die Fundgrube:

Retro.Tools via Nele Hirsch
convOERter der RWTH Aachen
Hemingway Editor für leichter lesbares Englisch
OER von Jugend hackt, bspw. „Einstieg in die Spieleentwicklung mit TIC-80“ von blinry (IDEA-Grafiken und Oh my Git!)

Politik+Alt+Entf

Hansen, Jan; Rensing, Christoph; Hermann, Oliver; Drachsler, Hendrik

Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics. Version 1.0. Entwurf für die hessischen Hochschulen Diskussionspapier

2020.

Abstract | Links | BibTeX

@workingpaper{Hansen2020,

title = {Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics. Version 1.0. Entwurf für die hessischen Hochschulen},

author = {Jan Hansen and Christoph Rensing and Oliver Hermann and Hendrik Drachsler},

url = {https://doi.org/10.25657/02:18903

https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-dipfdocs-189038},

doi = {10.25657/02:18903},

year = {2020},

date = {2020-01-01},

address = {Frankfurt am Main},

organization = {Innovationsforum Trusted Learning Analytics 2020},

abstract = {Dieser Entwurf eines Verhaltenskodex richtet sich an Hochschulen, die mittels Learning Analytics die Qualität des Lernens und Lehrens verbessern wollen. Der Kodex kann als Vorlage zur Erstellung von organisationsspezifischen Verhaltenskodizes dienen. Er sollte an Hochschulen, die Learning Analytics einführen wollen, durch Konsultationen mit allen Interessengruppen überprüft und an die Ziele sowie die bestehende Praxis innerhalb der jeweiligen Hochschulen angepasst werden. Der Kodex wurde auf Grundlage einer Analyse bestehender europäischer Kodizes und der in Deutschland geltenden Rechtsgrundlage vom Innovationsforum Trusted Learning Analytics des hessenweiten Projektes "Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen" entwickelt.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {workingpaper}

}

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Dieser Entwurf eines Verhaltenskodex richtet sich an Hochschulen, die mittels Learning Analytics die Qualität des Lernens und Lehrens verbessern wollen. Der Kodex kann als Vorlage zur Erstellung von organisationsspezifischen Verhaltenskodizes dienen. Er sollte an Hochschulen, die Learning Analytics einführen wollen, durch Konsultationen mit allen Interessengruppen überprüft und an die Ziele sowie die bestehende Praxis innerhalb der jeweiligen Hochschulen angepasst werden. Der Kodex wurde auf Grundlage einer Analyse bestehender europäischer Kodizes und der in Deutschland geltenden Rechtsgrundlage vom Innovationsforum Trusted Learning Analytics des hessenweiten Projektes "Digital gestütztes Lehren und Lernen in Hessen" entwickelt.

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https://doi.org/10.25657/02:18903https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-dipfdocs-189038doi:10.25657/02:18903

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Die hessischen Hochschulen haben einen Verhaltenskodex für „Trusted Learning Analytics“ verfasst. Darin sind Prinzipien und Grundregeln formuliert, um Learning Analytics möglichst ethisch korrekt einzusetzen.


Veranstaltungstipps

24. bis 26. Oktober 2022: OERcamp in Hamburg (#OERcamp)

Vor Ort und online wird über freie Lernmaterialien diskutiert. Die Anmeldung ist kostenfrei!
17. und 18. November 2022: Campus Innovation online (#cihh22)

Leider ohne das tolle Catering, dafür mit bemerkenswerten Speaker*innen und ebenfalls kostenfrei!

Weltverbesserung+Alt+Entf

Krebs ist eine furchtbare Krankheit, auch und besonders für Kinder. Wir finden es daher gut, dass die Kinderkrebsstiftung mit verschiedenen Aktionen erkrankten Kindern hilft, dieses Schicksal medizinisch, aber auch emotional besser zu bewältigen.


Diese und andere Weltverbesserungsideen findet man auch gesammelt hier.

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