Der Beitrag präsentiert Zwischenstände eines Forschungsprojektes zur datengetriebenen Entwicklung eines Learning-Dashboards. Projektziel ist es, die Steuerung von digitalen Selbstlernkursen zu optimieren. In einem ersten Schritt wurden dazu Lerndaten von 1.172 Studierenden analysiert, um Aufschluss über relevante Variablen zur Entwicklung des Dashboardes zu erhalten. Hier werden im Rahmen der Konferenz erste Erkenntnisse zu quantitativ identifzierbaren Lernstrategien, Drop-Out-Quoten sowie eine Analyse des Einflusses von Vorwissen und (Lern-) Persönlichkeiten auf den Lernerfolg diskutiert.

Das Einbeziehen von Lernenden und Lehrenden spielt bei der Konzeptentwicklung LA-basierter Unterstützungsmaßnahmen eine Schlüsselrolle. Unter dieser Prämisse wurden bei der Entwicklung eines prototypischen LA-basierten Unterstützungskonzepts zur Förderung der Selbstregulationskompetenzen von Studierenden in einem Hochschulkurs Studierende sowie Dozierende maßgeblich beteiligt. Dieses Vorgehen versprach, die Akzeptanz des Konzepts und die Nutzungswahrscheinlichkeit zu steigern. Die Erkenntnisse beider Befragungen unterstreichen die Notwendigkeit einer interdisziplinären Zusammenarbeit bei der Entwicklung LA-basierter Unterstützung im Hochschulkontext.

Learning Analytics (LA) und Studierende stehen in einer komplexen Wechselbeziehung zueinander: Einerseits sind LA auf die Verarbeitung studentischer Daten angewiesen, andererseits besitzen sie das Potenzial und Risiko, die Zukunft von Studierenden zu beeinflussen. In diesem Zusammenhang spielen studentische Wahrnehmungen eine entscheidende Rolle für eine faire und sozialverträgliche Entwicklung von LA. In dem Impulsbeitrag werden Ergebnisse aus fünf Jahren empirischer Forschung über studentische Wahrnehmungen von KI-Anwendungen und Leistungsprognosesystemen (APP) an deutschen Hochschulen vorgestellt und Implikationen einer sozialverantwortlichen KI-Implementierung aufgezeigt. Die Studien dokumentieren eine kritische Haltung der Studierenden gegenüber APP sowie zahlreiche wahrgenommene potenzielle Schäden individueller, gesellschaftlicher und technischer Natur. Studierende fordern Gleichbehandlung, Selbstbestimmung sowie die Erklärung ihrer persönlichen APP. Die Forschungsergebnisse implizieren die Notwendigkeit, studentische Bedenken bei der Entwicklung und Einführung von LA ins Zentrum zu rücken. Außerdem erfordert eine verantwortliche LA-Einführung ein ausreichendes Maß an Transparenz, ohne Studierende zu überfordern. Unabhängige Beratungsangebote können die Bereitschaft zur Inanspruchnahme von Unterstützungsleistungen erhöhen und somit zu einer verbesserten Studienleistung beitragen. Und schließlich bedarf es einer fortlaufenden Evaluation unter Einbezug aller Stakeholdergruppen. Die vorgeschlagenen Maßnahmen bieten Ansatzpunkte zur Verbesserung der Akzeptanz und Wirksamkeit von LA- und APP-Systemen in der Hochschulbildung und erfordern die Zusammenarbeit aller Beteiligten. Eine integrative Herangehensweise gewährleistet, dass die Einführung von KI Bildungschancen fördert und zu einer gerechteren Hochschulbildung beiträgt. Der Vortrag leistet einen Beitrag zur Diskussion einer ethisch verantwortungsvollen Integration von LA an Hochschulen und fordert weitere Forschung in diesem Bereich.