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 - THES A1 - Renz, Jan T1 - Lebensbegleitendes Lernen in einer digitalen Welt BT - Nutzerzentrierte Konzepte und Lösungen zum Optimieren digital gestützten Lernens in Schule und Arbeitsleben BT - User centric concepts and solutions to optimize digital enhanced learning in schools and working life N2 - In unserer digitalisierten Welt verlagert sich das Lernen in die Cloud. Vom Unterricht in der Schule und der Tafel zum Tablet, hin zu einem lebenslangen Lernen in der Arbeitswelt und sogar darüber hinaus. Wie erfolgreich und attraktiv dieses zeitgemäße Lernen erfolgt, hängt nicht unwesentlich von den technologischen Möglichkeiten ab, die digitale Lernplattformen rund um MOOCs und Schul-Clouds bieten. Bei deren Weiterentwicklung sollten statt ökonomischen Messgrößen und KPIs die Lernenden und ihre Lernerfahrungen im Vordergrund stehen. Hierfür wurde ein Optimierungsframework entwickelt, das für die Entwicklung von Lernplattformen anhand verschiedener qualitativer und quantitative Methoden Verbesserungen identifiziert, priorisiert und deren Beurteilung und Umsetzung steuert. Datengestützte Entscheidungen sollten auf einer ausreichenden Datenbasis aufbauen. Moderne Web-Anwendungen bestehen aber oft aus mehreren Microservices mit jeweils eigener Datenhaltung. Viele Daten sind daher nicht mehr einfach zugänglich. Daher wird in dieser Arbeit ein Learning Analytics Dienst eingeführt, der diese Daten sammelt und verarbeitet. Darauf aufbauend werden Metriken eingeführt, auf deren Grundlage die erfassten Daten nutzbar werden und die somit zu verschiedenen Zwecken verwendet werden können. Neben der Visualisierung der Daten in Dashboards werden die Daten für eine automatisierte Qualitätskontrolle herangezogen. So kann festgestellt werden, wenn Tests zu schwierig oder die soziale Interaktion in einem MOOC zu gering ist. Die vorgestellte Infrastruktur lässt sich aber auch verwenden, um verschiedene A/B/n-Tests durchzuführen. In solchen Tests gibt es mehrere Varianten, die an verschiedene Nutzergruppen in einem kontrollierten Experiment erprobt werden. Dank der vorgestellten Testinfrastruktur, die in der HPI MOOC Plattform eingebaut wurde, kann ermittelt werden, ob sich für diese Gruppen statistisch signifikante Änderungen in der Nutzung feststellen lassen. Dies wurde mit fünf verschiedenen Verbesserungen der HPI MOOC Plattform evaluiert, auf der auch openHPI und openSAP basieren. Dabei konnte gezeigt werden, dass sich Lernende mit reaktivierenden Mails zurück in den Kurs holen lassen. Es ist primär die Kommunikation der unbearbeiteten Lerninhalte des Nutzers, die eine reaktivierende Wirkung hat. Auch Übersichtsmails, die die Forenaktivität zusammenfassen, haben einen positiven Effekt erzielt. Ein gezieltes On-Boarding kann dazu führen, dass die Nutzer die Plattform besser verstehen und hierdurch aktiver sind. Der vierte Test konnte zeigen, dass die Zuordnung von Forenfragen zu einem bestimmten Zeitpunkt im Video und die grafische Anzeige dieser Informationen zu einer erhöhten Forenaktivität führt. Auch die experimentelle Erprobung von unterschiedlichen Lernmaterialien, wie sie im fünften Test durchgeführt wurde, ist in MOOCs hilfreich, um eine Verbesserung der Kursmaterialien zu erreichen. Neben diesen funktionalen Verbesserungen wird untersucht wie MOOC Plattformen und Schul-Clouds einen Nutzen bieten können, wenn Nutzern nur eine schwache oder unzuverlässige Internetanbindung zur Verfügung steht (wie dies in vielen deutschen Schulen der Fall ist). Hier wird gezeigt, dass durch ein geschicktes Vorausladen von Daten die Internetanbindungen entlastet werden können. Teile der Lernanwendungen funktionieren dank dieser Anpassungen, selbst wenn keine Verbindung zum Internet besteht. Als Letztes wird gezeigt, wie Endgeräte sich in einem lokalen Peer-to-Peer CDN gegenseitig mit Daten versorgen können, ohne dass diese aus dem Internet heruntergeladen werden müssen. N2 - In our digitized world, learning is moving to the cloud. From blackboards to tablets, from learning in classes to lifelong learning at our workplaces and even beyond. How successful this contemporary learning plays out, however, depends not insignificantly on the technological possibilities that digital learning platforms offer around MOOCs and school clouds. In their further development, instead of economic measurements and key performance indicators (KPI), the focus should be on learners and their learning experiences. For this purpose, an optimization framework was developed that identifies and priorities improvements for the development of learning platforms using various qualitative and quantitative methods — and controls their assessment and implementation. Databased decisions should be based on a sufficient range of data. However, modern web applications often consist of several micro-services, each with its own data storage. A lot of data is therefore no longer easily accessible. Therefore, a learning analytics service is introduced in this thesis, which collects and processes the data of microservices. Building on this, several metrics are introduced. On their basis, the recorded data is made usable for various purposes. In addition to visualizing the data in dashboards, the data is used for automated quality control. This way it can be determined if tests are too difficult or the social interaction in a MOOC is too low. The infrastructure presented can also be used to perform various A/B/N tests. In such tests, there are several variants that are tested on different user groups in a controlled experiment. Thanks to the test infrastructure presented, which was integrated into the HPI MOOC platform, it can be determined whether statistically significant changes in usage can be determined for these groups. This was evaluated with five different improvements to the HPI MOOC platform, on which openHPI and openSAP are also based. Learners, for example, can be brought back into the course with reactivating emails, which notify the users about learning content they did not engage with yet. Overview emails summarizing forum activity also have a positive effect. Target-driven onboarding can result in a better understanding of the platform and therewith more active users. The fourth test of this thesis indicates that the assignment of forum questions at a certain point in videos as well as the graphical display of this information leads to increased forum activity. Experimental testing of different learning materials, like in the fifth test, is also helpful in MOOCs in order to improve the course materials. In addition to these functional improvements, it is being investigated how MOOC platforms and school clouds can offer benefits if users only have a weak or unreliable internet connection (as is the case in many German schools). Here the internet connection can be relieved by a smart preloading of data. Parts of the learning applications work thanks to these adaptations, even if there is no connection to the Internet. Finally, it is shown how end devices can mutually supply each other with data in a local peer-to-peer content delivery network (CDN) without having to download the data again from the Internet. T2 - Lifelong learning in a digitized world KW - Digitale Bildung KW - MOOCs KW - Learning Analytics KW - Lernerlebnis KW - Bildungstechnologien KW - P2P KW - Education technologies KW - Digital education KW - Learning Analytics KW - Learning experience Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-472573 ER - TY - JOUR A1 - Preston, Christina A1 - Younie, Sarah T1 - Mentoring in a Digital World BT - What are the Issues? JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - This paper focuses on the results of the evaluation of the first pilot of an e-mentoring unit designed by the Hands-On ICT consortium, funded by the EU LLL programme. The overall aim of this two-year activity is to investigate the value for professional learning of Massive Online Open Courses (MOOCs) and Community Online Open Courses (COOCs) in the context of a ‘community of practice’. Three units in the first pilot covered aspects of using digital technologies to develop creative thinking skills. The findings in this paper relate to the fourth unit about e-mentoring, a skill that was important to delivering the course content in the other three units. Findings about the e-mentoring unit included: the students’ request for detailed profiles so that participants can get to know each other; and, the need to reconcile the different interpretations of e-mentoring held by the participants when the course begins. The evaluators concluded that the major issues were that: not all professional learners would self-organise and network; and few would wish to mentor their colleagues voluntarily. Therefore, the e-mentoring issues will need careful consideration in pilots two and three to identify how e-mentoring will be organised. KW - MOOCs KW - e-mentoring KW - professional development KW - ICT skills KW - user-centred Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82895 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 343 EP - 350 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Willems, Christian T1 - openHPI : 哈索•普拉特纳研究院的 MOOC（大规模公开在线课）计划 T1 - openHPI : the MOOC offer at Hasso Plattner Institute N2 - 摘要。哈索•普拉特纳研究院 (HPI) 的新型互动在线教育平台 openHPI (https://openHPI.de) 可以为从事信息技术和信息学领域内容的工作和感兴趣的学员提供可自由访问的、免费的在线课程。与斯坦福大学于 2011 年首推，之后也在美国其他精英大学提供的“网络公开群众课”（简称 MOOC）一样，openHPI 同样在互联网中提供学习视频和阅读材料，其中综合了支持学习的自我测试、家庭作业和社交讨论论坛，并刺激对促进学习的虚拟学习团队的培训。与“传统的”讲座平台，比如 tele-TASK 平台 (http://www.tele-task.de) 不同（在该平台中，可调用以多媒体方式记录的和已准备好的讲座），openHPI 提供的是按教学法准备的在线课程。这些课程的开始时间固定，之后在连续六个课程周稳定的提供以多媒体方式准备的、尽可能可以互动的学习材料。每周讲解课程主题的一章。为此在该周开始前会准备一系列学习视频、文字、自我测试和家庭作业材料，课程学员在该周将精力用于处理这些内容。这些计划与一个社交讨论平台相结合，学员在该平台上可以与课程导师和其他学员交换意见、解答问题和讨论更多主题。当然，学员可以自己决定学习活动的类型和范围。他们可以为课程作出自己的贡献，比如在论坛中引用博文或推文。之后其他学员可以评论、讨论或自己扩展这些博文或推文。这样学员、教师和提供的学习内容就在一个虚拟的团体中与社交学习网络相互结合起来。 N2 - Abstract. The new interactive online educational platform openHPI, (https://openHPI.de) from Hasso Plattner Institute (HPI), offers freely accessible courses at no charge for all who are interested in subjects in the field of information technology and computer science. Since 2011, “Massive Open Online Courses,” called MOOCs for short, have been offered, first at Stanford University and then later at other U.S. elite universities. Following suit, openHPI provides instructional videos on the Internet and further reading material, combined with learning-supportive self-tests, homework and a social discussion forum. Education is further stimulated by the support of a virtual learning community. In contrast to “traditional” lecture platforms, such as the tele-TASK portal (http://www.tele-task.de) where multimedia recorded lectures are available on demand, openHPI offers didactic online courses. The courses have a fixed start date and offer a balanced schedule of six consecutive weeks presented in multimedia and, whenever possible, interactive learning material. Each week, one chapter of the course subject is treated. In addition, a series of learning videos, texts, self-tests and homework exercises are provided to course participants at the beginning of the week. The course offering is combined with a social discussion platform where participants have the opportunity to enter into an exchange with course instructors and fellow participants. Here, for example, they can get answers to questions and discuss the topics in depth. The participants naturally decide themselves about the type and range of their learning activities. They can make personal contributions to the course, for example, in blog posts or tweets, which they can refer to in the forum. In turn, other participants have the chance to comment on, discuss or expand on what has been said. In this way, the learners become the teachers and the subject matter offered to a virtual community is linked to a social learning network. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 89 KW - Online-Lernen KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Onlinekurs KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching KW - online-learning KW - e-learning KW - MOOCs KW - online course KW - openHPI KW - tele-TASK KW - tele-lab KW - tele-teaching Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-70380 SN - 978-3-86956-291-9 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 89 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Willems, Christian T1 - openHPI : the MOOC offer at Hasso Plattner Institute N2 - The new interactive online educational platform openHPI, (https://openHPI.de) from Hasso Plattner Institute (HPI), offers freely accessible courses at no charge for all who are interested in subjects in the field of information technology and computer science. Since 2011, “Massive Open Online Courses,” called MOOCs for short, have been offered, first at Stanford University and then later at other U.S. elite universities. Following suit, openHPI provides instructional videos on the Internet and further reading material, combined with learning-supportive self-tests, homework and a social discussion forum. Education is further stimulated by the support of a virtual learning community. In contrast to “traditional” lecture platforms, such as the tele-TASK portal (http://www.tele-task.de) where multimedia recorded lectures are available on demand, openHPI offers didactic online courses. The courses have a fixed start date and offer a balanced schedule of six consecutive weeks presented in multimedia and, whenever possible, interactive learning material. Each week, one chapter of the course subject is treated. In addition, a series of learning videos, texts, self-tests and homework exercises are provided to course participants at the beginning of the week. The course offering is combined with a social discussion platform where participants have the opportunity to enter into an exchange with course instructors and fellow participants. Here, for example, they can get answers to questions and discuss the topics in depth. The participants naturally decide themselves about the type and range of their learning activities. They can make personal contributions to the course, for example, in blog posts or tweets, which they can refer to in the forum. In turn, other participants have the chance to comment on, discuss or expand on what has been said. In this way, the learners become the teachers and the subject matter offered to a virtual community is linked to a social learning network. N2 - Die neue interaktive Online-Bildungsplattform openHPI (https://openHPI.de) des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) bietet frei zugängliche und kostenlose Onlinekurse für interessierte Teilnehmer an, die sich mit Inhalten aus dem Bereich der Informationstechnologien und Informatik beschäftige¬n. Wie die seit 2011 zunächst von der Stanford University, später aber auch von anderen Elite-Universitäten der USA angeboten „Massive Open Online Courses“, kurz MOOCs genannt, bietet openHPI im Internet Lernvideos und weiterführenden Lesestoff in einer Kombination mit lernunterstützenden Selbsttests, Hausaufgaben und einem sozialen Diskussionsforum an und stimuliert die Ausbildung einer das Lernen fördernden virtuellen Lerngemeinschaft. Im Unterschied zu „traditionellen“ Vorlesungsportalen, wie z.B. dem tele-TASK Portal (http://www.tele-task.de), bei dem multimedial aufgezeichnete Vorlesungen zum Abruf bereit gestellt werden, bietet openHPI didaktisch aufbereitete Onlinekurse an. Diese haben einen festen Starttermin und bieten dann in einem austarierten Zeitplan von sechs aufeinanderfolgenden Kurswochen multimedial aufbereitete und wann immer möglich interaktive Lehrmaterialien. In jeder Woche wird ein Kapitel des Kursthemas behandelt. Dazu werden zu Wochenbeginn eine Reihe von Lehrvideos, Texten, Selbsttests und ein Hausaufgabenblatt bereitgestellt, mit denen sich die Kursteilnehmer in dieser Woche beschäftigen. Kombiniert sind die Angebote mit einer sozialen Diskussionsplattform, auf der sich die Teilnehmer mit den Kursbetreuern und anderen Teilnehmern austauschen, Fragen klären und weiterführende Themen diskutieren können. Natürlich entscheiden die Teilnehmer selbst über Art und Umfang ihrer Lernaktivitäten. Sie können in den Kurs eigene Beiträge einbringen, zum Beispiel durch Blogposts oder Tweets, auf die sie im Forum verweisen. Andere Lernende können diese dann kommentieren, diskutieren oder ihrerseits erweitern. Auf diese Weise werden die Lernenden, die Lehrenden und die angebotenen Lerninhalte in einer virtuellen Gemeinschaft, einem sozialen Lernnetzwerk miteinander verknüpft. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 80 KW - Online-Lernen KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Onlinekurs KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching KW - Online-Learning KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Online Course KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-67176 SN - 978-3-86956-264-3 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Meinel, Christoph A1 - Willems, Christian T1 - openHPI : das MOOC-Angebot des Hasso-Plattner-Instituts T1 - openHPI : the MOOC offer at Hasso Plattner Institute N2 - Die neue interaktive Online-Bildungsplattform openHPI (https://openHPI.de) des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) bietet frei zugängliche und kostenlose Onlinekurse für interessierte Teilnehmer an, die sich mit Inhalten aus dem Bereich der Informationstechnologien und Informatik beschäftige¬n. Wie die seit 2011 zunächst von der Stanford University, später aber auch von anderen Elite-Universitäten der USA angeboten „Massive Open Online Courses“, kurz MOOCs genannt, bietet openHPI im Internet Lernvideos und weiterführenden Lesestoff in einer Kombination mit lernunterstützenden Selbsttests, Hausaufgaben und einem sozialen Diskussionsforum an und stimuliert die Ausbildung einer das Lernen fördernden virtuellen Lerngemeinschaft. Im Unterschied zu „traditionellen“ Vorlesungsportalen, wie z.B. dem tele-TASK Portal (http://www.tele-task.de), bei dem multimedial aufgezeichnete Vorlesungen zum Abruf bereit gestellt werden, bietet openHPI didaktisch aufbereitete Onlinekurse an. Diese haben einen festen Starttermin und bieten dann in einem austarierten Zeitplan von sechs aufeinanderfolgenden Kurswochen multimedial aufbereitete und wann immer möglich interaktive Lehrmaterialien. In jeder Woche wird ein Kapitel des Kursthemas behandelt. Dazu werden zu Wochenbeginn eine Reihe von Lehrvideos, Texten, Selbsttests und ein Hausaufgabenblatt bereitgestellt, mit denen sich die Kursteilnehmer in dieser Woche beschäftigen. Kombiniert sind die Angebote mit einer sozialen Diskussionsplattform, auf der sich die Teilnehmer mit den Kursbetreuern und anderen Teilnehmern austauschen, Fragen klären und weiterführende Themen diskutieren können. Natürlich entscheiden die Teilnehmer selbst über Art und Umfang ihrer Lernaktivitäten. Sie können in den Kurs eigene Beiträge einbringen, zum Beispiel durch Blogposts oder Tweets, auf die sie im Forum verweisen. Andere Lernende können diese dann kommentieren, diskutieren oder ihrerseits erweitern. Auf diese Weise werden die Lernenden, die Lehrenden und die angebotenen Lerninhalte in einer virtuellen Gemeinschaft, einem sozialen Lernnetzwerk miteinander verknüpft. N2 - The new interactive online educational platform openHPI, (https://openHPI.de) from Hasso Plattner Institute (HPI), offers freely accessible courses at no charge for all who are interested in subjects in the field of information technology and computer science. Since 2011, “Massive Open Online Courses,” called MOOCs for short, have been offered, first at Stanford University and then later at other U.S. elite universities. Following suit, openHPI provides instructional videos on the Internet and further reading material, combined with learning-supportive self-tests, homework and a social discussion forum. Education is further stimulated by the support of a virtual learning community. In contrast to “traditional” lecture platforms, such as the tele-TASK portal (http://www.tele-task.de) where multimedia recorded lectures are available on demand, openHPI offers didactic online courses. The courses have a fixed start date and offer a balanced schedule of six consecutive weeks presented in multimedia and, whenever possible, interactive learning material. Each week, one chapter of the course subject is treated. In addition, a series of learning videos, texts, self-tests and homework exercises are provided to course participants at the beginning of the week. The course offering is combined with a social discussion platform where participants have the opportunity to enter into an exchange with course instructors and fellow participants. Here, for example, they can get answers to questions and discuss the topics in depth. The participants naturally decide themselves about the type and range of their learning activities. They can make personal contributions to the course, for example, in blog posts or tweets, which they can refer to in the forum. In turn, other participants have the chance to comment on, discuss or expand on what has been said. In this way, the learners become the teachers and the subject matter offered to a virtual community is linked to a social learning network. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 79 KW - Online-Lernen KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Onlinekurs KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching KW - Online-Learning KW - E-Learning KW - MOOCs KW - Online Course KW - openHPI KW - tele-TASK KW - Tele-Lab KW - Tele-Teaching Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-66802 SN - 978-3-86956-259-9 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -