Joana Heil, Lehrstuhl für Wirtschaftspädagogik: Onlineprüfungen & Assessment Analytics (Mai 2025)
Was ist Ihr aktuelles Forschungsthema?
Mein derzeitiges Forschungsthema ist Online-Assessment, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Hochschulbildung und Assessment Analytics.
Für alle, die noch nicht so tief in das Thema Data Science eingestiegen sind: Wie würden Sie einem Kind erklären, woran Sie arbeiten?
Lernen ist nicht etwas, das wir einmal tun, sondern ein Prozess, der sich über einen längeren Zeitraum erstreckt. Wir wollen Lehrende und Lernende dabei unterstützen zu verstehen, was in diesem Prozess geschieht und was sie tun können, um ihr Ziel zu erreichen.
Alle sprechen über Data Science – wie würden Sie die Bedeutung des Themas für sich selbst in drei Worten beschreiben?
Wissensentdeckung, Struktur und Vorhersage
Welche Berührungspunkte mit Data Science hat Ihre Arbeit? Welche Methoden nutzen Sie bereits und welche wären zukünftig interessant für Sie?
In der Bildungstechnologie nutzen wir Data Science für die Analyse psychometrischer Forschung durch Methoden der quantitativen Datenanalyse wie Regressionsmodelle oder explorative Ansätze wie Clustering. Aber auch die praktischen Anwendungen von Data Science im Bildungsbereich sind vielfältig. Beispiele sind Large Language Models wie BERT für die automatische Bewertung von Essays oder Methoden wie Decision Trees für die Klassifizierung von Lernenden oder die Analyse sozialer Netzwerke für kollaboratives Lernen. In Zukunft wäre eine stärkere Verbindung zwischen Pädagogik und Data Science wünschenswert.
Wie hoch ist der Wert von Data Science für Ihre Arbeit? Wäre Ihre Forschung ohne Data Science überhaupt möglich?
Die Forschung zeigt uns, dass Data Science eine wichtige Rolle bei der Personalisierung und Modellierung von Lernerfahrungen für Lernende spielen kann. Sie verbessert und beschleunigt Prozesse, wenn überlegt und passend eingesetzt, und ermöglicht somit wertvolle Forschung und aber auch komplexe Datenanalysen. Unsere Forschung wäre bis zu einem gewissen Grad möglich, aber in einem anderen Maßstab.
Welche Entwicklungsmöglichkeiten sezten Sie für das Thema Data Science in Bezug auf Ihr Fachgebiet?
Empirische Evidenz unterstreicht den Bedarf an kompetenten Lehrenden und Studierenden, wenn es um die Anwendung der Data Science im Bildungswesen geht. Mehr (Weiter)bildung und intuitive Lösungen würden unserem Bereich definitiv zu Weiterentwicklung verhelfen. Was die Forschung und Praxis betrifft, so würden lokale, pädagogisch valide und datenschutzkonforme Lösungen von großem Nutzen sein.