­Das Projekt bewirkte eine erstmalige, ganzheit­liche und umfassende Betrachtung des Themen­komplexes Learning Analytics an öster­reichischen Hochschulen und leistet einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung von funktionierenden Learning-Analytics-Metho­den im Hochschulkontext. Die Entwicklung ent­sprechender Tools im inter­disziplinären Team sichert das Innovationspotenzial.

Die Einzigartigkeit des Pro­jektes ergibt sich primär daraus, dass die Studieren­den selbst im Mittelpunkt stehen und unmittelbar von den Ergebnissen profitieren.

Ziel des Projekts

Das Projektziel umfasste, die durch die Studierenden generierten Daten entsprechend zu strukturieren bzw. aufzubereiten, um Studierende dabei zu unterstützen, ihr Lern- und Studierverhalten zu evaluieren und ggf. zu adaptieren. Durch diese (unmittelbare) Rückmeldung der Daten sollen Studierende ihr Studium besser bewältigen können. Als Konsequenz daraus kann die Studierbarkeit erhöht werden (im Sinne persönlicher Zielerreichung) und die Universität stärker als unterstützender Lernort wahrgenommen werden.

Der Fokus lag hierbei auf evidenzbasierter Lernbegleitung und -intervention, um die Lerninhalte und -wege den Bedürfnissen der Studierenden anzupassen. Hierzu wurde im Rahmen des Projekts ein Online-Dashboard entwickelt als auch Tutoring- und Mentoring-Maßnahmen umgesetzt, sowie frei verfügbare didaktische Modelle und Leitlinien zur Unterstützung der Studierenden seitens der Lernbegleiter:innen entwickelt.

An den drei beteiligten Universitäten wurden Dashboards, wie der  Learner's Corner, sowie Begleitmaßnahmen (Mentoring, Tutorials, …) zur Unterstützung der Studierenden und der Lehrenden entwickelt und empirisch überprüft. Außerdem konnten Begleitmaterialien für die Institutionen selbst erstellt werden, die bei der Implementierung unterstützen sollen, wie beispielsweise  ethische und datenschutzrechtliche Richtlinien im Rahmen eines interdisziplinär erarbeiteten Kriterienkatalogs.

Maßnahmen

Wie unter den Zielen angesprochen sieht das Projekt integrierte Maßnahmen vor:

    LA-Maßnahmen auf Lehrveranstaltungsebene: Entwicklung von LA-Tools ( Studierenden- und Lehrenden-Dashboards) auf Basis von Open-Source-Technologien für die an den beteiligten Universitäten eingesetzten Lernmanagement-Systeme sowie Zurverfügungstellung dieser Werkzeuge für andere Universitäten.

    LA-Maßnahmen in und nach der Studieneingangsphase: Es wurde über die Projektlaufzeit iterativ ein Angebot zu einer datengestützten Peer-Studienfortschrittsberatung entwickelt. Das Konzept, ein eigens für die Beratung konzipiertes Dashboard, inklusive Visualisierungen zum Studienfortschritt, sowie eines Beratungs- und Qualifizierungskonzept für Peer-Beratende stehen anderen Universitäten in Form zahlreicher Publikationen zur Verfügung.

    Ethische und rechtliche Maßnahmen in Zusammenhang mit LA-Maßnahmen: Eine besondere Herausforderung bei der Verwendung der Daten betreffen Datenschutz und ethische Fragestellungen.  Im Rahmen des Projekts wurde ein Kriterienkatalog erarbeitet, der die Einhaltung ethischer und rechtlicher Grundsätze sicherstellt. Ergänzend wurden Empfehlungen für die Implementierung des Kriterienkatalogs formuliert.

    Da die Interpretation der Ergebnisse bzw. Datenvisualisierungen bei Online-Dashboards in der Regel durch die Studierenden ohne psychologische Begleitung erfolgt, ist die Gestaltung lernförderlicher Feedbackelemente von besonderer Bedeutung, um bei den Studierenden lernförderliches Verhalten stärken zu können (bspw. Selbstwirksamkeit, Autonomie- und  Kompetenzerleben).  Neben der Orientierung an internationalen Referenzmodellen wurden an den Universitäten Validierungen anhand von Fokusgruppen durchgeführt.

    Die gemeinsame Interpretation der aufbereiteten Daten flossen in Tutoring- bzw. Mentoring-Programme und Studierendenberatungen ein.

    Eine Wirkungsüberprüfung der getroffenen Maßnahmen wurde durchgeführt und entsprechend für den Informationstransfer zu anderen österreichischen Universitäten aufbereitet.

Projektergebnisse:

Das Projekt soll innerhalb der antragsstellenden Universitäten dazu führen, dass Learning Analytics Aktivitäten pilothaft etabliert und entsprechend weitergeführt werden können.

Auf österreichischer Ebene wurden die erarbeiteten Maßnahmen aufbereitet und MOODLE-basierte Tools „Learners Corner“ auf Basis von Open-Source-Technologien zur Verfügung gestellt.

Außerdem kann das Dashboard zur Peer-Studienfortschrittsberatung ebenfalls von anderen Universitäten nachgenutzt werden. Die Entwicklung wurde von der Firma Robimo GmbH robimo.at durchgeführt. Bei Interesse an der Verwendung und bei technischen Fragen zum Dashboard, wenden Sie sich bitte direkt an office@robimo.at

Studienerfolgsanalysen auf Ebene des Studienprogramms wurden durchgeführt, um Einflussfaktoren auf Studienerfolg pro Studienprogramm besser verstehen zu können. In einer gemeinsamen Publikation mit dem Projekt “PASSt” wurden Erfahrungen in der Anwendung verschiedener statistischer Methoden in beiden Projekten reflektiert und Vorschläge zu Vorgehensweis bei verschiedenen Zielsetzungen formuliert. Learning Analytics fand auf Studienebene durch die Peer-Studienfortschrittsberatung seine Anwendung. Das Konzept verknüpft den Einsatz von Datenvisualisierungen zum Studienfortschritt auf einem Dashboard mit einem Peer-Beratungsgespräch.

Ein interdisziplinärer Kriterienkatalog wurde entwickelt mit dem Ziel die ethischen und datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen abzuklären. Dieser steht ab Ende 2023 als OER zur Verfügung.

https://imoox.at/course/lahe

Der Kurs beschäftigt sich mit dem Thema Learning Analytics mit einem besonderen Blickwinkel auf die Hochschullehre. Dabei wird nicht nur in das Thema grundlegend eingeführt, sondern auch aktuelle Beispiele aus dem österreichweiten Projekt „Learning Analytics – Studierende im Fokus“ gezeigt,  mediendidaktische Empfehlungen dargelegt oder der Einsatz und die Entwicklung der sogenannten “Peer-Studienfortschrittsberatung” beschrieben. Ebenso werden die erarbeiteten Ergebnisse im Bereich Datenschutz und Ethik gezeigt und Hinweise auf eine nachhaltige Verankerung von Learning-Analytics-Maßnahmen gegeben.

Der Kurs richtet sich dabei primär an Stakeholder an Hochschulen, aber auch an Lehrende oder Interessierte im Themenfeld.

Lehren mit Learning Analytics

https://imoox.at/course/LALehren

Dieser Kurs ist ein fakultätsübergreifendes Qualifizierungsprogramm für Lehrende, das im Rahmen des Projektes „Learning Analytics – Studierende im Fokus“ entwickelt wurde.

Der MOOC setzt sich mit dem Einsatz von Learning Analytics in der Hochschullehre auseinander und soll eine studierendenorientierte Lehrentwicklung unterstützen. Möglichkeiten und Grenzen der Technologie in hochschuldidaktischem Kontext oder der Einsatz von Methoden und Tools in Learning Analytics werden differenziert betrachtet. Dazu gehören etwa die Analyse von Lernaktivitäten, die Identifikation von Lernbedürfnissen und -problemen sowie die Visualisierung von Lernaktivitäten. Die Teilnehmer*innen erfahren, wie Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und aufbereitet werden und wie sie Learning Analytics in ihre Lehrmethoden und -strategien einbinden können, um die Qualität der Lehre zu verbessern. Das soll ihnen erlauben, die Daten umfassend zu interpretieren und didaktisch relevante Schlussfolgerungen zu ziehen. Zentral im Einsatz von Learning Analytics in der Hochschullehre sind zudem Datenschutz- und ethische Aspekte, die in diesem Kurs ebenfalls behandelt werden.

Dieser MOOC richtet sich einerseits an Hochschullehrende, die durch den Einsatz von Learning Analytics die Lernprozesse der Studierenden besser verstehen und auf dieser Grundlage ihre Lehre optimieren möchten. Andererseits werden Hochschuldidaktikerinnen und Hochschuldidaktiker sowie Weiterbildnerinnen und Weiterbildner angesprochen, welche Lehrende beim Einsatz von Learning Analytics in der Lehre unterstützen.

Für die datengestützte Peer-Studienfortschrittsberatung wurde im Rahmen des Projekts ein Gesamtkonzept, ein Beratungs-Dashboard und ein Qualifizierungsangebot für Peer-Berater*innen entwickelt. In der unten angeführten Handreichung wird anhand des Anwendungsbeispiels an der Universität Wien das Konzept und die Umsetzung einer Qualifizierungsmaßnahme für Peer-Studierendenberater*innen vorgestellt. Ausgehend vom Ziel Studierende bei ihren individuellen Anliegen und der Erreichung ihrer Studien- und Lernziele datengestützt zu unterstützen, eröffnet sich das Aufgabenprofil studentischer Multiplikator*innen und ein seitens der Trainer*innen umzusetzendes Qualifizierungsprofil. Peer-Studierendenberater*innen werden qualifiziert, um Lern- und Studierstrategien datengestützt und individuell zu beraten, ihre Beratungshaltung und ihr Rollenverständnis zu entwickeln, ihr Wissen über studienbezogene Datenvisualisierungen in einem Dashboard zu vermitteln und einzusetzen sowie zugrundeliegende theoretische Konzepte zu kennen. Außerdem enthält die Handreichung Impulse und Ansätze für Hochschulen, um bestehende und noch aufzubauende Rahmenbedingungen zu erkennen und einzusetzen, um ein Qualifizierungsangebot für Peer-Studierendenberater*innen einzuführen

Der Learners Corner, ein Dashboard für das Lernmanagementsystem Moodle, ist auf die Nutzung von Lernendendaten ausgerichtet, um selbstreguliertes Lernen zu fördern. Es bietet drei Schlüsselwerkzeuge - den Planner, das Activity-Tool und das Learning Diary - die darauf ausgelegt sind, Studierenden ein tieferes Verständnis und eine verbesserte Kontrolle über ihre Lernprozesse zu ermöglichen.

Der Planner bildet das Kernstück und hat sich als besonders beliebt bei den Studierenden erwiesen. Er ermöglicht einen kompletten Überblick über die Kurs- und persönlichen Meilensteine, was eine einfache und klare Fortschrittskontrolle ermöglicht. Als Reaktion auf Bedenken bezüglich einer potenziellen Flut von Erinnerungs-E-Mails haben wir die Einstellungen so angepasst, dass die Erinnerungen individuell angepasst werden können. Aktuell prüfen wir die Möglichkeit einer integrierten Ansicht aller Meilensteine aus verschiedenen Kursen.

Das Activity-Tool ermöglicht Studierenden, ihre Aktivitäten und die dafür aufgewendete Zeit innerhalb der institutionellen Lernplattformen zu verfolgen. Obwohl die Studierenden diesen Überblick schätzen, wurden Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit der Zeitschätzungen geäußert. Daher haben wir eine Option hinzugefügt, die es Studierenden ermöglicht, ihre Daten mit denen ihrer Mitschüler zu vergleichen oder nicht.

Das Learning Diary ist ein Tool, das Studierenden die Möglichkeit bietet, über ihre Lernerfahrungen zu reflektieren und Pläne für zukünftige Lernaktivitäten zu entwerfen. Es wird sowohl zur Organisation als auch zur Reflexion genutzt. Infolge der Vorschläge der Studierenden haben wir mehrere Funktionen hinzugefügt, wie zum Beispiel die Möglichkeit, Tagebucheinträge mit Meilensteinen des Planners zu verknüpfen und eine größere Flexibilität bei der Beantwortung von Fragen.

Dank des wertvollen Feedbacks der Studierenden und anderer Beteiligten konnten wir das Dashboard kontinuierlich verbessern. Dies unterstreicht die Bedeutung von Transparenz und einer nutzerzentrierten Herangehensweise bei der Entwicklung. Wir sind zuversichtlich, dass diese Erfahrungen dazu beitragen werden, den Learners Corner weiter zu optimieren und ihn noch besser auf die Bedürfnisse der Studierenden abzustimmen.

Github

• github.com/llttugraz/moodle-local_lytix
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_activity
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_config
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_diary
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_grademonitor
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_helper
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_logs
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_planner
• github.com/llttugraz/moodle-lytix_timeoverview

Im Learning Analytics Cluster wurden zwei Projekte zusammengefasst, die durch das Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung 2020 gefördert wurden:

    "Learning Analytics – Studierende im Fokus"
        Lead: Technische Universität Graz
        Projektpartner:innen: Universität Wien und Universität Graz

    "PASSt – Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement"
        Lead: Technische Universität Wien
        Projektpartner:innen: Universität Linz, Wirtschaftsuniversität Wien

Das Ziel beider Projekte war es durch entsprechende Datenaggregation und -analyse Aussagen für den Studienbetrieb an Hochschulen zu generieren und damit einerseits das Lern- und Studierverhalten bzw. andererseits den Hochschulbetrieb evidenzbasiert weiterzuentwickeln.  Gemeinsam ist beiden Projekten, dass sie auf eine ähnliche Datenbasis zugreifen und diese dann in unterschiedlichen Kontexten mit unterschiedlichen Zielsetzungen analysieren.

Beide Projekte sehen die Synergien vor allem darin, dass ein sensibler, datenschutzkonformer und ethisch sauberer Umgang mit diesen Daten zwingend notwendig ist. Der Learning Analytics Cluster war eine Austauschplattform zwischen den Projekten aber auch gegenüber anderen österreichischen Hochschulen um die Projekterkenntnisse und -ergebnisse in der österreichischen Hochschullandschaft entsprechen transferieren zu können. In einer gemeinsamen Publikation mit dem Projekt “PASSt” wurden Erfahrungen in der Anwendung verschiedener statistischer Methoden in beiden Projekten reflektiert und Vorschläge zu Vorgehensweis bei verschiedenen Zielsetzungen formuliert.

Im Rahmen von (wissenschaftlichen) Veröffentlichung kann das Projekt nachvollzogen werden:

Barreiros, C., Leitner, P., Ebner, M., Veas, E., & Lindstaedt, S. (2023). Students in Focus - Moving Towards Human-Centred Learning Analytics. In O. Viberg, & Å. Grönlund (Eds.), Practicable Learning Analytics (pp. 77-94). (Advances in Analytics for Learning and Teaching). Springer International Publishing AG. https://doi.org/10.1007/978-3-031-27646-0_5

Bartok, L., Donner, M., T., Ebner, M., Gosch, N., Handle-Pfeiffer, D., Hummel, S., Kriegler-Kastelic, G., Leitner, P., Tang, T., Veljanova, H., Winter, C., & Zwiauer, C. (2023). Learning Analytics–Studierende im Fokus. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 18(Sonderheft Hochschullehre), 223-250. https://doi.org/10.3217/zfhe-SH-HL/12

Bartok, L., Gleeson, R., & Kriegler-Kastelic, G. (2021). The impact of individual factors on definitions of academic success at an Austrian University. Studierbarkeit und Studienerfolg: Zwischen Konzepten, Analysen und Steuerungspraxis, 4, 119. https://doi.org/10.3217/zfhe-16-04/07

Bartok, L., Hubert, M., Gleeson, R. & Kriegler-Kastelic, G. (2022, 5. September). Studierende in ihrem Studienfortschritt datengestützt und individuell unterstützen: Ergebnisse des Pilot-Projekts Peer-Studienfortschrittsberatung an der Universität Wien [Konferenzbeitrag]. In Annual Science Conference of the National Academy of Sciences, Klagenfurt, Österreich. https://oegp2022.aau.at/

Bartok, L., Hubert, M., Gleeson, R. & Kriegler-Kastelic, G. (2022, 16. September). „Ich danke, dass ich endlich darüber reden kann“ – Anliegen verschiedener Studierendengruppen in der datengestützten Peer-Studienfortschrittsberatung an der Universität Wien (Pilotprojekt) [Konferenzbeitrag]. In 17. Jahrestagung der Gesellschaft für Hochschulforschung, Wien, Österreich. gfhf2022.ihs.ac.at praesentationen/

Bartok, L., Hubert, M., Gleeson, R. & Kriegler-Kastelic, G. (2023) Die Peer-Studienfortschrittsberatung an der Universität Wien: Empirische Befunde zum persönlichen und institutionellen Studienerfolg [Konferenzbeitrag]. In 4. Konferenz 2023 "Transition and Transformation in Higher Education", Wien, Österreich. https://hofo.at/hofo2023/

Bartok, L., Hubert, M., Gleeson, R., Kriegler-Kastelic, G. (2023). Eine datengestützte Peer-Beratung zur Unterstützung individueller Studienziele. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 18(3). https://doi.org/10.21240/zfhe/18-03/

Bartok, L., Ledermüller, L., Tauböck, S. (2022, 17. Mai). Dealing with the impact of new technologies: The role of learning analytics [Konferenzbeitrag]. LOTUS Policy Dialogue Workshop on Leading Digitalisation, Wien, Österreich. www.wu.ac.at/en/lotus/

Bartok, L., M.T. Donner, M. Ebner, N. Gosch, D. Handle-Pfeiffer, S. Hummel, G. Kriegler-Kastelic, P. Leitner, T Tang, H. Veljanova, C. Winter, & C. Zwiauer (2023) Learning Analytics–Studierende im Fokus. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 18 (Sonderheft Hochschullehre), pp. 223-250. https://zfhe.at/index.php/zfhe/article/view/1756

Bartok, L., M.T. Donner, M. Ebner, N. Gosch, D. Handle-Pfeiffer, S. Hummel, G. Kriegler-Kastelic, P. Leitner, T Tang, H. Veljanova, C. Winter, & C. Zwiauer (2023) Learning Analytics–Studierende im Fokus. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 18 (Sonderheft Hochschullehre), pp.223-250. https://zfhe.at/index.php/zfhe/article/view/1756

Bartok, L., Römmer-Nossek, B. (2023, 14. November). Peer-Unterstützungsangebote an der Universität Wien: Eine Entwicklung entlang des Student-Life-Cycles zwischen Forschung und Praxis [Vortrag]. In 19. Netzwerktreffen des Netzwerk Hochschulforschung Österreich, Wien, Österreich. https://www.hofo.at/Netzwerktreffen/

Bartok, L., Spörk, J., Gleeson, R., Krakovsky, M., Ledermüller, K. (in Vorb.). Anwendung statistischer und Machine-Learning-Methoden für Fragestellungen zu Studienerfolg - Erfahrungen in den Projekten „Learning Analytics  - Studierende im Fokus“ und „PASSt - Predictive Analytics Services für Studienerfolgsmanagement“.

Ebner, M. (2021) Learning Analytics. FNMA MAGAZIN 2/2021. S. 7-8. ISSN 2410-5244

Gleeson, R., Bartok, L., Barreiros, C.S. (2023). “Feedback is not Embarrassing but Helpful :)”. In Viberg, O., Jivet, I., Muñoz-Merino, P., Perifanou, M., Papathoma, T. (eds) Responsive and Sustainable Educational Futures. EC-TEL 2023. Lecture Notes in Computer Science, 14200, 560–565. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-42682-7_42

Gosch, N. & A. Schöfecker. Die Verarbeitung personenbezogener Studierendendaten im Hochschulkontext unter besonderer Berücksichtigung von Learning und Academic Analytics aus datenschutzrechtlicher Sicht. (In Bearbeitung, wird noch veröffentlicht)

Gosch, N., Andrews, D., Souta Barreiros, C., Leitner, P., Staudegger, E., Ebner, M., & Lindstaedt, S. (2021). Learning Analytics as a Service for Empowered Learners: From Data Subjects to Controllers. In LAK  2021 Conference Proceedings - The Impact we Make: The Contributions of  Learning Analytics to Learning, 11th International Conference on  Learning Analytics and Knowledge (pp. 475–481). (ACM International Conference Proceeding Series). Association of Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3448139.3448186

Gosch, N., D. Andrews, C. Souta Barreiros, P. Leitner, E. Staudegger, M. Ebner, & S. Lindstaedt (2021) Learning Analytics as a Service for Empowered Learners: From Data Subjects to Controllers. In LAK 2021 Conference Proceedings - The Impact we Make: The Contributions of Learning Analytics to Learning, 11th International Conference on Learning Analytics and Knowledge. ACM International Conference Proceeding Series, Association of Computing Machinery, New York, NY, USA, pp. 475–481, 11th International Learning Analytics and Knowledge Conference, Virtuell, United States, 12/04/21. https://doi.org/10.1145/3448139.3448186

Gosch, N., H. Veljanova, & C. Barreiros (2021) Projekt LEARNING ANALYTICS – Studierende im Fokus. fnma Magazin 02/2021, 15-17 https://www.fnma.at/medien/fnma-magazin

Hubert, M. (in Vorb.): Handreichung: Qualifizierungsmaßnahme für Peer-Studierendenberater*innen. https://doi.org/10.25365/phaidra.419

Hummel, S. (2021). Learning Analytics - Ein hochschuldidaktisches Begleitprogramm zur prozessorientierten Lernunterstützung. Forum neue Medien in der Lehre Austria, 2, pp. 21-24. https://fnma.at/content/download/2305/12827

Hummel, S., Egger, R., & Donner, M.-T. (2023, 13.-15. September). Lehren mit KI: Learning Analytics für mehr Studierendenorientierung in der Hochschullehre? [Konferenzbeitrag]. Gemeinschaft in neuen Medien, Dresden, Germany.

Hummel, S., Egger, R., & Donner, M.-T. (2023, eingereicht). Lehren mit KI: Learning Analytics für mehr Studierendenorientierung in der Hochschullehre? In T. Köhler, E. Schoop, N. Kahnwald & R. Sonntag (Hrsg.), GeNeMe’23 Gemeinschaft in Neuen Medien. TUDPress.

İnan, E., & Ebner, M. (2020). Learning Analytics and MOOCs. In P. Zaphiris, & A. Ioannou (Eds.), Learning  and Collaboration Technologies. Designing, Developing and Deploying  Learning Experiences - 7th International Conference, LCT 2020, Held as  Part of the 22nd HCI International Conference, HCII 2020, Proceedings:  Designing, Developing and Deploying Learning Experiences (pp.  241-254). (Lecture Notes in Computer Science (including subseries  Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in  Bioinformatics); Vol. 12205 LNCS). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50513-4_18

Khalil, H., Ebner, M., & Leitner, P. (2022). Using learning analytics to improve the educational design of MOOCs. International Journal of Education and Learning, 4(2), 100-108. https://doi.org/10.31763/ijele.v4i2.641

Ledermüller, K., Tauböck, S.,  Bartok, L., Krakovsky, M., Wurzer, G., Gleeson, R. (2023, 5. September). Ready for Educational Analytics? Assessing institutional capacity [Konferenzbeitrag]. In EAIR Forum Linz 2023 - Shaping the World of Change – Higher Education as a Key Enabler, Linz, Österreich. https://www.the-eair.org/forum2023linz

Schön, S., & Ebner, M. (2021). Diagnose leicht gemacht: Learning Analytics in der Schule. On. Lernen in der digitalen Welt, 2021(5), 10-11.

Souta Barreiros, C., Leitner, P., Ebner, M., & Lindstaedt, S. (2023). Shaping learning analytics technology through human- centredness. In Proceedings of 4th International Workshop on Human-Centred Learning Analytics (HCLA): co-located with the 13th International Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK2023) https://drive.google.com/file/d/1uxSP3PPVeJidjvJIqRzA73_NSYaJvSaV/view?usp=sharing

Veljanova, H., C. Barreiros, N. Gosch, E. Staudegger, M. Ebner, & S. Lindstaedt (June 2022) Towards Trustworthy Learning Analytics Applications: An Interdisciplinary Approach Using the Example of Learning Diaries. In HCI International 2022 Posters: 24th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2022, Virtual Event, June 26–July 1, 2022, Proceedings, Part III (pp. 138-145). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06391-6_19

Veljanova, H., C. Barreiros, N. Gosch, E. Staudegger, M. Ebner, & S. Lindstaedt (Forthcoming 2023) Operationalising transparency as an integral value of learning analytics systems – From ethical and data protection to technical design requirements. In HCI International 2023.