1.
15/04/2018chemmedia AG
Eventströme im E-Learning
RTTV, Dresden 17.02.2018

2.
15/04/2018chemmedia AG
Wir sind Experten für digitale Wissenstransfer- und
Marketinglösungen.
Unser Portfolio umfasst Kommunikationsplattformen,
Autorentools zur Erstellung interaktiver E-Learning-
Kurse, Lernmanagementsysteme und Portal- und
Suchlösungen.
9MIO.
NUTZER
38LÄNDER
45SPRACHEN
370KUNDEN
Eigene Produktlinie KnowledgeWorker
Seit 1997 im Geschäft
Sympathisch, inhabergeführt – seit Gründung
profitabel und deswegen finanziell unabhängig
Internationale Wissenstransferprojekte
chemmedia AG

3.
15/04/2018chemmedia AG
Situatives Lernen
Gesprächstrainings

4.
15/04/2018chemmedia AG
Wie lernt man Kommunikationsstrategien?

5.
15/04/2018chemmedia AG
Chat-Verlauf Graph
1 – Gespräche erstellen und visualisieren

6.
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Manuelle Positionierung nicht praktikabel und schlecht
wartbar
Wunsch nach intuitivem Verlauf
Lösung: Hierarchical Auto Layout
- Richtung/Verlauf gut erkennbar
- Gesprächsinhalt wird nur in geringem Maß
kommuniziert
Conversation Graph Layout
1 – Gespräche erstellen und visualisieren

7.
15/04/2018chemmedia AG
2 – Simple Lerndatenerfassung
cmi.success_status = passed
cmi.success_status = failed
Informationen, die der Tutor erhält…

8.
15/04/2018chemmedia AG
Forschungsprojekt VANDA

9.
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Datenbreite erhöhen und Mehrwerte für Lerner und
Tutoren schaffen
Einzelne Gespräche sind linear, interaktive
Lernumgebungen haben jedoch Freiheitsgrade (Graph)
Gesprächstrainings haben einen Kontext
Informationen über das Lernverhalten werden in Form
von Ereignissen erfasst (roh, beobachtend)
Skalierung
1 Lerner, 1 Pfad, 60 Events
20k Lerner, 35k Pfade, 2M Events
Potentiale der Lerndaten erschließen
VANDA – Die Herausforderung

10.
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Systematische Erfassung
der Lerndatenquellen, -arten, -häufigkeiten und -mengen
Erhebung des Informationsbedarfes
für den Lerner oder Autoren und Zuordnung relevanter Datenquellen
Entwurf und Demonstration von Lösungen
Erweiterung der Datenerhebung, Verbesserung Qualität, Transformation,
Aggregation, uvam.
Evaluation
Vorgehen
VANDA – Vorgehen

11.
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Gesprächstraining
- Struktur
- Textsprache
- Volltext, Vertonung
Einzelne Gesprächsverläufe (Lernprozess)
- Abfolge
- Dauer/Reaktionsgeschwindigkeit
- Indirekt über beobachtete Ereignisse
Lerner und Lernsituation
- Demografische Daten
- Kontext der Einbindung, Zeit, Ort
VANDA – Datenkartierung

12.
15/04/2018chemmedia AG
VANDA – Systematische Datenerhebung – Standard Experience API
"parent": [
{
"id": "http://www.chemmedia.de/expapi/#######/assessment_3664.44.1",
"objectType": "Activity",
"definition": {
"type": "http://adlnet.gov/expapi/activities/assessment",
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}
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"verb": {
"id": "http://adlnet.gov/expapi/verbs/experienced",
"display": {
"en-US": "experienced"
}
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"objectType": "Agent",
"mbox": "mailto:#################",
"name": “#######"
}

13.
15/04/2018chemmedia AG
- Wie gut ist mein absolutes Ergebnis gesamt und für
Gesprächsteile?
- Wie ist mein Ergebnis im Vergleich zu anderen
Lernern?
- Welche Alternativen wären möglich gewesen?
Für Lerner
VANDA – Informationsbedarfe erheben
- Welche Reaktionen wurden gewählt?
- Welche Lernpfade sind typisch?
- Wie können Problemstellen der Lernleistung erkannt werden?
- Wie nutzen Lerner ein Gesprächstraining?
- Ist der Schwierigkeitsgrad angemessen?
- Stimmt die vorgesehene mit der wirklichen Lernzeit überein?
- Ist die Qualität des Lernangebotes hinreichend?
Für Tutoren

14.
15/04/2018chemmedia AG
Lösungsansätze

15.
15/04/2018chemmedia AG
VANDA – Lernkontexte zugänglich machen
Bilder VANDA Lernkontextanalyse (Lernsituationen)

16.
15/04/2018chemmedia AG
VANDA – Konzept Gesprächsverläufe visualisieren

17.
17/04/2018chemmedia AG
VANDA – Konzept Gesprächsverläufe visualisieren

18.
17/04/2018chemmedia AG
VANDA – Konzept Gesprächsverläufe visualisieren

19.
17/04/2018chemmedia AG
Weiterführende Forschungsfragen
- Wie können Lernsituationen und Graph verknüpft oder
integriert werden?
- Wie kann aus den vorhandenen Informationen neues
Wissen erzeugt werden (Lernleistung, Gruppen,
Prognosen)
Was vor uns liegt
Voraussetzungen für späteren Transfer schaffen
- Wie können größere Datenmengen performant für
Visualisierung bereitgestellt werden?
- Welche technischen Grenzen bestehen für die
Darstellung?
- Evaluation, z.b. Bedienbarbeit, Verständnis, genügen
die Filter/Browsingmöglichkeiten den Ansprüchen der
Lerner/Tutoren

20.
15/04/2018chemmedia AG
chemmedia AG
"Villa Oscar Freiherr von Kohorn zu Kornegg"
Parkstr. 35
D-09120 Chemnitz
Tel: +49 371 49370 0
Fax: +49 371 49370 201
E-Mail: info@chemmedia.de
HR-Eintrag: Amtsgericht Chemnitz, HRB 19945
UST-ID: DE223357395
Vorstandsvorsitzender: Dipl.-Wirt.-Inf. Lars Fassmann
Vorsitzende des Aufsichtsrates: Sandra Deyringer