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Personalisierung des Unterrichts mithilfe von Learning Analytics

In ihrem Beitrag skizziert Jenny Jungeblut die Bedeutung von Learning Analytics und künstlicher Intelligenz für die Personalisierung des Unterrichts. Sie beschreibt vier Analyseebenen – deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv – die personalisierte Lernempfehlungen ermöglichen. Die Autorin diskutiert auch ethische Bedenken und Herausforderungen wie Datenschutz und die Interpretation von Daten, die mit der Implementierung von Learning Analytics und künstlicher Intelligenz verbunden sind. Sie betont, dass diese Technologien die traditionellen Lehrmethoden ergänzen sollten, mit Lehrkräften, die eine zentrale Rolle in der erfolgreichen Anwendung spielen. Jungeblut plädiert für einen reflektierten Einsatz von LA und KI, um sicherzustellen, dass diese zum Vorteil der Lernenden genutzt werden und nicht nur zu Datensammlungszwecken.