Learning analytics and survey data integration in work-load research


Samoilova, Evgenia ; Keusch, Florian ; Wolbring, Tobias


DOI: 10.3217/zfhe-12-01/04
URL: https://www.researchgate.net/publication/316068672...
Weitere URL: https://www.zfhe.at/index.php/zfhe/article/view/99...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2017
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Zeitschrift für Hochschulentwicklung : ZFHE
Band: 12
Heft: 1
Seitenbereich: 65-78
Ort der Veröffentlichung: Wien
Verlag: Österreichische Gesellschaft für Hochschuldidaktik
ISSN: 2219-6994
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich A
Fakultät für Sozialwissenschaften > Soziologie, insbes. Längsschnittdatenanalyse (Juniorprofessur) (Wolbring 2015-)
Fachgebiet: 300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Abstract: While Learning Analytics (LA) has a lot of potential, educators sometimes doubt whether it is worth to invest in the analysis of LA and whether its use yields additional insights. Drawing on data from a pilot study, we illustrate an application of LA for the evaluation of student workload in online or blended learning courses. Although measuring student workload is essential for optimizing learning, workload research is still under development. The study compares results provided by two data sources: viewing activity logs and a weekly evaluation survey. The results indicate that self-reported data provide higher estimates of workload than LA. Moreover, the two measures are only weakly correlated. The results should be replicated with a larger sample size, different sub-populations, and in different contexts.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.




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Samoilova, Evgenia ; Keusch, Florian ; Wolbring, Tobias (2017) Learning analytics and survey data integration in work-load research. Zeitschrift für Hochschulentwicklung : ZFHE 12 1 65-78 [Zeitschriftenartikel]



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