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Auflistung nach Schlagwort "xAPI"

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  • Konferenzbeitrag
    Anwendung von Process Mining zur kontinuierlichen Lernpfadidentifikation in Lernmanagementsystemen
    (21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Quakulinski, Lars; Judel, Sven; Wagner, Miriam; Schroeder, Ulrik
    Learning Analytics Anwendungen, die mittels Process Mining die Lernpfade von Studierenden identifizieren, machen dies meist nach Kursabschluss auf den vollständigen Daten. Von diesen gewonnenen Kenntnissen und eventuell folgenden Kursanpassungen profitieren jedoch frühestens die Teilnehmenden der nächsten Kursdurchführung. Lehrenden bereits während der Kursdurchführung Einsichten zu geben bietet die Möglichkeit frühzeitig auf eventuelle Probleme zu reagieren. Studierende können ihren eigenen Lernpfad reflektieren und bei Bedarf anpassen. In diesem Beitrag wird eine Anwendung vorgestellt welche einmal täglich die als xAPI Statements gesammelten Daten der letzten 24 Stunden aus dem Lernmanagementsystem Moodle analysiert und die Lernpfade der einzelnen Kurse erweitert. Um eine skalierende Lösung bereitzustellen, werden Techniken des Streaming Process Minings angewandt.
  • Konferenzbeitrag
    AxEL - Eine modulare Softwarekomponente für ein dediziertes E-Prüfungssystem zur Generierung von xAPI Statements für Assessment Analytics
    (21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Breuer, Martin; Brocker, Annabell; Persike, Malte; Schroeder, Ulrik
    Um Lehrende zukünftig bei der Qualitätssicherung digitaler Prüfungen sowie der Optimierung von prüfungsbezogenen Lehr- und Lerninhalten zu unterstützen, ist die Entwicklung von Assessment Analytics Tools für das E-Prüfungssystem Dynexite geplant. Dieser Beitrag stellt die Entwicklung einer modularen Softwarekomponente vor, die bestehende Interaktions- und Ergebnisdaten von Studierenden in xAPI Statements umwandelt und diese der zentral an der Hochschule bereitgestellten Learning Analytics Infrastruktur zugänglich macht. Die vorgestellte Softwarekomponente und die geplante Weiterverarbeitung der Daten werden in das Learning Analytics Referenzmodell nach Chatti et. al. eingeordnet, um den Datenbedarf zu ermitteln. Die Softwarekomponente ermöglicht Untersuchungen auf unterschiedlichen Detailebenen. Für die Qualitätssicherung der Prüfungen ist meist eine genaue Zuordnung von feingranularen Interaktionsdaten auf Eingabemöglichkeiten von Interesse. Bei der diagnostischen Untersuchung von Ergebnisdaten kann hingegen auf Detailstrukturen verzichtet werden.
  • Konferenzbeitrag
    Learning Analytics Bundle
    (DeLFI 2018 - Die 16. E-Learning Fachtagung Informatik, 2018) Schiffner, Daniel; Ritter, Marcel; Horn, Florian
    We propose and create a new data model for learning specific environments and learning analytics applications. This is motivated from the experience in the Fiber Bundle Data Model used for large - time and space dependent - data. Our proposed data model integrates file or stream-based data structures from capturing devices more easily. Learning analytics algorithms are added directly to the data, and formulation of queries and analytics is done in Python. It is designed to improve collaboration in the field of learning analytics. We leverage a hierarchical data structure, where varying data is located near the leaves. Abstract data types are identified in four distinct pathways, which allow storing most diverse data sources. We compare different implementations regarding its memory footprint and performance. Our tests indicate that LeAn Bundles can be smaller than a naïve xAPI export. The benchmarks show that the performance is comparable to a MongoDB, while having the benefit of being portable and extensible.
  • Conference Paper 
    A mobile campus application as a sensor node for Personal Learning Environments
    (DELFI 2019, 2019) Geßner, Hendrik; Kiy, Alexander
    For many web-based applications, there is at least one corresponding mobile applica­tion. By leveraging a mutual exchange of the cross-device user context between mobile and web-based application, guidance and processes can be improved and therefore simplified. This article presents an infrastructure to enable cross-device and cross-service personalization and adaption while aiming at high interoperability between heterogeneous systems. As a proof-of-concept, an existing mobile campus app framework was extended by a hybrid context-framework to capture user data, which is stored in a Learning Record Store (LRS) by the use of the Experience API.
  • Konferenzbeitrag
    Performantes xAPI Logging in Moodle
    (20. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2022) Judel, Sven; Schnell, Erik; Schroeder, Ulrik
    In diesem Beitrag wird ein Plugin für das Lernmanagementsystem Moodle vorgestellt, welches ausgewählte Moodle Events in xAPI Statements überführt und an einen Learning Record Store sendet. Zusätzlich zu den serverseitig generierten Moodle Events können auch clientseitige Handlungen geloggt und überführt werden. So lassen sich Interaktionen mit Videos und interaktiven Lernaktivitäten wie H5P loggen und später analysieren. Das Plugin ist modular gestaltet, sodass nach eigenem Bedarf Überführungen weiterer Moodle oder clientseitiger Events ergänzt bzw. bestehende angepasst werden können. Studierende kontrollieren über eine Schnittstelle, ob ihre Daten, wenn überhaupt, anonym oder pseudonym erhoben werden sollen. Weiterhin wird gezeigt, dass das entwickelte Plugin die Seitenladezeit von Moodle nicht bemerkbar verzögert. Dies ermöglicht das performante Sammeln von Lerndaten einer großen Nutzerzahl mit der Berücksichtigung von Datenschutz- und datenethischen Richtlinien.
  • Konferenzbeitrag
    Strukturierte Erfassung von individuellem Verhalten in Gruppensituationen mit xAPI
    (20. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2022) Rennecke, Paul; Ehlenz, Matthias; Heinemann, Birte; Schroeder, Ulrik
    Die systematische Beobachtung von Verhalten und zwischenmenschlicher Interaktion stellt in vielen Bereichen der Bildungslandschaft eine Schlüsselmethode dar. Kooperation, Kollaboration und das soziale Miteinander bei der Lösung von Herausforderungen lässt sich durch Clickstreams und Log-Files nur schwerlich abbilden. Deshalb erfolgt die Beobachtung von Lernenden oft (zusätzlich) durch erfahrene, geschulte Kräfte, die in der Regel vorgefertigte Beobachtungsbögen nutzen und selten digitale Werkzeuge. Die vorgestellte Arbeit ermöglicht die Digitalisierung in diesem Anwendungsfeld einen Schritt voranzubringen. Hierzu wurde eine Webapplikation entwickelt, die die strukturierte Beobachtung von Individuen in Gruppensituationen unterstützt und erweitert. Durch Nutzung von Standards wie xAPI und JSON sind die Barrieren für künftige Integration in bestehende Systeme, sowohl im Bereich Learning Analytics als auch in den Potentialanalysen so gering wie nur möglich. Der modulare, konfigurierbare Ansatz lässt darüber hinaus weitere Anwendungsgebiete wie Videographie von Kollaborationsituationen, das Feedback in Lehrversuchen oder die Beobachtung von Probanden im Labor ohne Programmieraufwand offen.