Multimodale Learning Analytics können Nutzungsdaten, Eye-Tracking und KI-Dialoge verbinden, um digitale Lernerfahrungen besser zu verstehen.
Wie erleben Studierende digitale Lernangebote und welche Rolle spielen Motivation, Emotionen oder kognitive Belastung während des Lernprozesses? Mit diesen Fragen beschäftigt sich das MA23-geförderte Kompetenzteam Brückenkurse wissenschaftliches Arbeiten der FHWien der WKW. Als Teil des Projekts untersucht das Team die Lernerfahrung der Studierenden mit den Selbstlernstrecken des Projekts „Master Propaedeutics – Brückenkurse wissenschaftliches Arbeiten“.
Multimodale Learning Analytics eröffnen neue Perspektiven
Bisher stützen sich Learning Analytics vor allem auf beobachtbares Verhalten, wie Klickpfade, Bearbeitungszeiten oder Quizergebnisse. Diese Daten zeigen zwar, was Studierende tun, geben jedoch nur begrenzt Auskunft darüber, wie sie Lernen erleben. Gerade kognitive, emotionale und motivationale Prozesse bleiben häufig verborgen.
Um diese Lücke zu schließen, entwickelte das Forschungsteam einen multimodalen Forschungsansatz, der klassische Learning Analytics mit weiteren Methoden wie Eye-Tracking, Think-Aloud-Protokollen, der Analyse von Dialogen mit KI-TutorInnen sowie quantitativen Befragungen der Studierenden kombiniert. Durch die Verknüpfung dieser Daten lässt sich nachvollziehen, wie Lernende digitale Lernangebote wahrnehmen, an welchen Stellen sie Unterstützung benötigen und welche Faktoren erfolgreiche Lernprozesse fördern.
Ziel ist es, digitale Lernprozesse besser zu verstehen, diese auf dieser Basis evidenzbasiert weiterzuentwickeln und künftig noch stärker an den tatsächlichen Bedürfnissen der Studierenden auszurichten.
Forschungsansatz auf internationaler Konferenz vorgestellt
Larissa Neuburger vom Kompetenzteam Brückenkurse wissenschaftliches Arbeiten präsentierte diesen Forschungsansatz im Rahmen der 12th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’26) in Valencia (15.–18. Juni 2026). Der Beitrag mit dem Titel „Capturing Learning Experiences in Digital Education. A Multimodal Methodological Perspective“ stieß auf großes Interesse und führte zu einer lebhaften Diskussion, die die Ausrichtung des Forschungsprojekts unterstrich: Digitale Lernerfahrungen lassen sich nur durch die Kombination verschiedener Datenquellen ganzheitlich verstehen. Gleichzeitig wurde die Bedeutung sozialer Interaktion auch in KI-gestützten Lernumgebungen hervorgehoben.