Datenanalysen sind so alt wie der Computer selbst

Seit der Errichtung der ersten Rechenzentren gibt es Überlegungen, wie Computerleistung zur Unterstützung und zur Verbesserung von Unterricht verwendet werden könnte. Neben hohen Erwartungen an den Computer als Unterstützung oder als Substitut für die Lehrperson wurde auch über den Einsatz bei ganz spezifischen diagnostischen Problemen geforscht (Brown, 1980). Einen neuen Schub bekam diese Bewegung mit dem Erscheinen von Computern (PC) in den Klassenzimmern (Schön, 1985). Bei diesen Überlegungen ist die leitende Idee: „Computer können viel größere Mengen von Daten speichern als es einzelne Lehrpersonen auch beim bestem Bemühen könnten. Computerprogramme können auch ganz unerwartete Zusammenhänge zwischen Daten der Lernenden und dem Erreichen des Kurszieles aufdecken“ (Educause, 2011). Dies führte zur Entwicklung des Forschungsbereiches Educational Datamining (EDM). In den letzten Jahren kommt der neue Begriff Learning Analytics (LA) hinzu, der durchaus große Überschneidungen mit EDM hat, so dass Göldi (2012) zurecht auf seinem Blog die Frage stellt: „Ist Learning Analytics wirklich neu?“. Dieser Beitrag soll in beide Begriffe einführen, sie voneinander abgrenzen und anhand von Beispielen zeigen, warum dieser Forschungsbereich zukünftig großes Entwicklungspotential hat.