TY - JOUR A1 - Şahin, Muhittin A1 - Egloffstein, Marc A1 - Bothe, Max A1 - Rohloff, Tobias A1 - Schenk, Nathanael A1 - Schwerer, Florian A1 - Ifenthaler, Dirk T1 - Behavioral Patterns in Enterprise MOOCs at openSAP JF - EMOOCs 2021 Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-517350 SN - 978-3-86956-512-5 VL - 2021 SP - 281 EP - 288 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Ruipérez-Valiente, José A. A1 - Staubitz, Thomas A1 - Jenner, Matt A1 - Halawa, Sherif A1 - Zhang, Jiayin A1 - Despujol, Ignacio A1 - Maldonado-Mahauad, Jorge A1 - Montoro, German A1 - Peffer, Melanie A1 - Rohloff, Tobias A1 - Lane, Jenny A1 - Turro, Carlos A1 - Li, Xitong A1 - Pérez-Sanagustín, Mar A1 - Reich, Justin T1 - Large scale analytics of global and regional MOOC providers: Differences in learners' demographics, preferences, and perceptions JF - Computers & education N2 - Massive Open Online Courses (MOOCs) remarkably attracted global media attention, but the spotlight has been concentrated on a handful of English-language providers. While Coursera, edX, Udacity, and FutureLearn received most of the attention and scrutiny, an entirely new ecosystem of local MOOC providers was growing in parallel. This ecosystem is harder to study than the major players: they are spread around the world, have less staff devoted to maintaining research data, and operate in multiple languages with university and corporate regional partners. To better understand how online learning opportunities are expanding through this regional MOOC ecosystem, we created a research partnership among 15 different MOOC providers from nine countries. We gathered data from over eight million learners in six thousand MOOCs, and we conducted a large-scale survey with more than 10 thousand participants. From our analysis, we argue that these regional providers may be better positioned to meet the goals of expanding access to higher education in their regions than the better-known global providers. To make this claim we highlight three trends: first, regional providers attract a larger local population with more inclusive demographic profiles; second, students predominantly choose their courses based on topical interest, and regional providers do a better job at catering to those needs; and third, many students feel more at ease learning from institutions they already know and have references from. Our work raises the importance of local education in the global MOOC ecosystem, while calling for additional research and conversations across the diversity of MOOC providers. KW - Learning analytics KW - Educational data mining KW - Massive open online courses KW - Large scale analytics KW - Cultural factors KW - Equity KW - Distance learning Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104426 SN - 0360-1315 SN - 1873-782X VL - 180 PB - Elsevier CY - Oxford ER - TY - THES A1 - Rohloff, Tobias T1 - Learning analytics at scale BT - supporting learning and teaching in MOOCs with data-driven insights N2 - Digital technologies are paving the way for innovative educational approaches. The learning format of Massive Open Online Courses (MOOCs) provides a highly accessible path to lifelong learning while being more affordable and flexible than face-to-face courses. Thereby, thousands of learners can enroll in courses mostly without admission restrictions, but this also raises challenges. Individual supervision by teachers is barely feasible, and learning persistence and success depend on students' self-regulatory skills. Here, technology provides the means for support. The use of data for decision-making is already transforming many fields, whereas in education, it is still a young research discipline. Learning Analytics (LA) is defined as the measurement, collection, analysis, and reporting of data about learners and their learning contexts with the purpose of understanding and improving learning and learning environments. The vast amount of data that MOOCs produce on the learning behavior and success of thousands of students provides the opportunity to study human learning and develop approaches addressing the demands of learners and teachers. The overall purpose of this dissertation is to investigate the implementation of LA at the scale of MOOCs and to explore how data-driven technology can support learning and teaching in this context. To this end, several research prototypes have been iteratively developed for the HPI MOOC Platform. Hence, they were tested and evaluated in an authentic real-world learning environment. Most of the results can be applied on a conceptual level to other MOOC platforms as well. The research contribution of this thesis thus provides practical insights beyond what is theoretically possible. In total, four system components were developed and extended: (1) The Learning Analytics Architecture: A technical infrastructure to collect, process, and analyze event-driven learning data based on schema-agnostic pipelining in a service-oriented MOOC platform. (2) The Learning Analytics Dashboard for Learners: A tool for data-driven support of self-regulated learning, in particular to enable learners to evaluate and plan their learning activities, progress, and success by themselves. (3) Personalized Learning Objectives: A set of features to better connect learners' success to their personal intentions based on selected learning objectives to offer guidance and align the provided data-driven insights about their learning progress. (4) The Learning Analytics Dashboard for Teachers: A tool supporting teachers with data-driven insights to enable the monitoring of their courses with thousands of learners, identify potential issues, and take informed action. For all aspects examined in this dissertation, related research is presented, development processes and implementation concepts are explained, and evaluations are conducted in case studies. Among other findings, the usage of the learner dashboard in combination with personalized learning objectives demonstrated improved certification rates of 11.62% to 12.63%. Furthermore, it was observed that the teacher dashboard is a key tool and an integral part for teaching in MOOCs. In addition to the results and contributions, general limitations of the work are discussed—which altogether provide a solid foundation for practical implications and future research. N2 - Digitale Technologien sind Wegbereiter für innovative Bildungsansätze. Das Lernformat der Massive Open Online Courses (MOOCs) bietet einen einfachen und globalen Zugang zu lebenslangem Lernen und ist oft kostengünstiger und flexibler als klassische Präsenzlehre. Dabei können sich Tausende von Lernenden meist ohne Zulassungsbeschränkung in Kurse einschreiben, wodurch jedoch auch Herausforderungen entstehen. Eine individuelle Betreuung durch Lehrende ist kaum möglich und das Durchhaltevermögen und der Lernerfolg hängen von selbstregulatorischen Fähigkeiten der Lernenden ab. Hier bietet Technologie die Möglichkeit zur Unterstützung. Die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung transformiert bereits viele Bereiche, aber im Bildungswesen ist dies noch eine junge Forschungsdisziplin. Als Learning Analytics (LA) wird das Messen, Erfassen, Analysieren und Auswerten von Daten über Lernende und ihren Lernkontext verstanden, mit dem Ziel, das Lernen und die Lernumgebungen zu verstehen und zu verbessern. Die riesige Menge an Daten, die MOOCs über das Lernverhalten und den Lernerfolg produzieren, bietet die Möglichkeit, das menschliche Lernen zu studieren und Ansätze zu entwickeln, die den Anforderungen von Lernenden und Lehrenden gerecht werden. Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt auf der Implementierung von LA für die Größenordnung von MOOCs und erforscht dabei, wie datengetriebene Technologie das Lernen und Lehren in diesem Kontext unterstützen kann. Zu diesem Zweck wurden mehrere Forschungsprototypen iterativ für die HPI-MOOC-Plattform entwickelt. Daher wurden diese in einer authentischen und realen Lernumgebung getestet und evaluiert. Die meisten Ergebnisse lassen sich auf konzeptioneller Ebene auch auf andere MOOC-Plattformen übertragen, wodurch der Forschungsbeitrag dieser Arbeit praktische Erkenntnisse über das theoretisch Mögliche hinaus liefert. Insgesamt wurden vier Systemkomponenten entwickelt und erweitert: (1) Die LA-Architektur: Eine technische Infrastruktur zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von ereignisgesteuerten Lerndaten basierend auf einem schemaagnostischem Pipelining in einer serviceorientierten MOOC-Plattform. (2) Das LA-Dashboard für Lernende: Ein Werkzeug zur datengesteuerten Unterstützung der Selbstregulierung, insbesondere um Lernende in die Lage zu versetzen, ihre Lernaktivitäten, ihren Fortschritt und ihren Lernerfolg selbst zu evaluieren und zu planen. (3) Personalisierte Lernziele: Eine Reihe von Funktionen, um den Lernerfolg besser mit persönlichen Absichten zu verknüpfen, die auf ausgewählten Lernzielen basieren, um Leitlinien anzubieten und die bereitgestellten datengetriebenen Einblicke über den Lernfortschritt darauf abzustimmen. (4) Das LA-Dashboard für Lehrende: Ein Hilfsmittel, das Lehrkräfte mit datengetriebenen Erkenntnissen unterstützt, um ihre Kurse mit Tausenden von Lernenden zu überblicken, mögliche Probleme zu erkennen und fundierte Maßnahmen zu ergreifen. Für alle untersuchten Aspekte dieser Dissertation werden verwandte Forschungsarbeiten vorgestellt, Entwicklungsprozesse und Implementierungskonzepte erläutert und Evaluierungen in Fallstudien durchgeführt. Unter anderem konnte durch den Einsatz des Dashboards für Lernende in Kombination mit personalisierten Lernzielen verbesserte Zertifizierungsraten von 11,62% bis 12,63% nachgewiesen werden. Außerdem wurde beobachtet, dass das Dashboard für Lehrende ein entscheidendes Werkzeug und ein integraler Bestandteil für die Lehre in MOOCs ist. Neben den Ergebnissen und Beiträgen werden generelle Einschränkungen der Arbeit diskutiert, die insgesamt eine fundierte Grundlage für praktische Implikationen und zukünftige Forschungsvorhaben schaffen. KW - Learning Analytics KW - MOOCs KW - Self-Regulated Learning KW - E-Learning KW - Service-Oriented Architecture KW - Online Learning Environments Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-526235 ER - TY - CHAP A1 - Jacqmin, Julien A1 - Özdemir, Paker Doğu A1 - Fell Kurban, Caroline A1 - Tunç Pekkan, Zelha A1 - Koskinen, Johanna A1 - Suonpää, Maija A1 - Seng, Cheyvuth A1 - Carlon, May Kristine Jonson A1 - Gayed, John Maurice A1 - Cross, Jeffrey S. A1 - Langseth, Inger A1 - Jacobsen, Dan Yngve A1 - Haugsbakken, Halvdan A1 - Bethge, Joseph A1 - Serth, Sebastian A1 - Staubitz, Thomas A1 - Wuttke, Tobias A1 - Nordemann, Oliver A1 - Das, Partha-Pratim A1 - Meinel, Christoph A1 - Ponce, Eva A1 - Srinath, Sindhu A1 - Allegue, Laura A1 - Perach, Shai A1 - Alexandron, Giora A1 - Corti, Paola A1 - Baudo, Valeria A1 - Turró, Carlos A1 - Moura Santos, Ana A1 - Nilsson, Charlotta A1 - Maldonado-Mahauad, Jorge A1 - Valdiviezo, Javier A1 - Carvallo, Juan Pablo A1 - Samaniego-Erazo, Nicolay A1 - Poce, Antonella A1 - Re, Maria Rosaria A1 - Valente, Mara A1 - Karp Gershon, Sa’ar A1 - Ruipérez-Valiente, José A. A1 - Despujol, Ignacio A1 - Busquets, Jaime A1 - Kerr, John A1 - Lorenz, Anja A1 - Schön, Sandra A1 - Ebner, Martin A1 - Wittke, Andreas A1 - Beirne, Elaine A1 - Nic Giolla Mhichíl, Mairéad A1 - Brown, Mark A1 - Mac Lochlainn, Conchúr A1 - Topali, Paraskevi A1 - Chounta, Irene-Angelica A1 - Ortega-Arranz, Alejandro A1 - Villagrá-Sobrino, Sara L. A1 - Martínez-Monés, Alejandra A1 - Blackwell, Virginia Katherine A1 - Wiltrout, Mary Ellen A1 - Rami Gaddem, Mohamed A1 - Hernández Reyes, César Augusto A1 - Nagahama, Toru A1 - Buchem, Ilona A1 - Okatan, Ebru A1 - Khalil, Mohammad A1 - Casiraghi, Daniela A1 - Sancassani, Susanna A1 - Brambilla, Federica A1 - Mihaescu, Vlad A1 - Andone, Diana A1 - Vasiu, Radu A1 - Şahin, Muhittin A1 - Egloffstein, Marc A1 - Bothe, Max A1 - Rohloff, Tobias A1 - Schenk, Nathanael A1 - Schwerer, Florian A1 - Ifenthaler, Dirk A1 - Hense, Julia A1 - Bernd, Mike ED - Meinel, Christoph ED - Staubitz, Thomas ED - Schweiger, Stefanie ED - Friedl, Christian ED - Kiers, Janine ED - Ebner, Martin ED - Lorenz, Anja ED - Ubachs, George ED - Mongenet, Catherine ED - Ruipérez-Valiente, José A. ED - Cortes Mendez, Manoel T1 - EMOOCs 2021 N2 - From June 22 to June 24, 2021, Hasso Plattner Institute, Potsdam, hosted the seventh European MOOC Stakeholder Summit (EMOOCs 2021) together with the eighth ACM Learning@Scale Conference. Due to the COVID-19 situation, the conference was held fully online. The boost in digital education worldwide as a result of the pandemic was also one of the main topics of this year’s EMOOCs. All institutions of learning have been forced to transform and redesign their educational methods, moving from traditional models to hybrid or completely online models at scale. The learnings, derived from practical experience and research, have been explored in EMOOCs 2021 in six tracks and additional workshops, covering various aspects of this field. In this publication, we present papers from the conference’s Experience Track, the Policy Track, the Business Track, the International Track, and the Workshops. KW - e-learning KW - microcredential KW - MOOC KW - digital education KW - experience KW - online course design KW - online course creation KW - higher education Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-510300 SN - 978-3-86956-512-5 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -