LMS zur Vorhersage von Lernergebnissen

Lernmanagement-Systeme (LMS) sind webbasierte Technologien zur Planung, Durchführung und Bewertung eines Lernprozesses. Sie bestehen aus Server und Benutzeroberfläche, letztere wird von Lehrkräften oder Studierenden bedient. LMS ermöglicht das Erstellen von Inhalten, das Überwachen der Teilnahme der Studierenden und der Bewertung ihrer Leistungen. LMS wird von vielen Unternehmen eingesetzt, beispielsweise bei der Analyse vom Käuferverhalten. LMS ist mittlerweile auch ein alltägliches Werkzeug an Hochschulen, um das Lernverhalten Studierender besser zu verstehen und sogar vorherzusagen. Es steckt Hoffnung hinter der Softwareanwendung. So hat LMS die Möglichkeit traditionelle Bildungsmethoden zu verbessern.

Arizmendi et al. beschäftigen sich mit dem Potential der Nutzung digitaler Protokolldaten zur Vorhersage von Ergebnissen und der Entwicklung von Interventionen. Es besteht ein Interesse an der rechtzeitigen Identifizierung von SchülerInnen, die schlecht in den MINT-Kursen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik) abschneiden. Bei einer Identifizierung können Massnahmen für einen Abbruch verhindert werden. Die Vorhersage der Kursleistungen mit LMS-Daten ist nicht nur für Lehrkräfte nützlich, sondern auch für SozialwissenschaftlerInnen, welche sich für Verhaltensdaten interessieren. Bei der Vorhersage der Schülerergebnisse anhand digitaler Protokolle der Lernverhalten erreichen die Lernmanagement-Systeme Modellgenauigkeit. Dies auch für unterrepräsentierte Gruppen, die sonst oft benachteiligt werden. Es ist möglich den Erfolg der Studierenden unabhängig von ihrem Hintergrund zu modellieren, sprich ohne demografische Merkmalsdaten der Studierenden, mithilfe Faktorenanalysen und anderen Profiling-Methoden. Den Fokus auf ihr Verhalten und die Unterstützung des Lernens seien die besten Vorgehensweisen. Laut Dalsgaard sei es jedoch notwendig, E-Learning über Lernmanagementsysteme hinaus zu entwickeln, damit die Studierenden auch in selbstgesteuerten Lernaktivitäten unterstützt werden, indem sie in verschiedene Arten von sozialen Netzwerken eingebunden werden.