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Verhaltenskodex zur Anwendung von Learning Analytics Für besseres Lehren und Lernen an der Hochschule: Studierendendaten verantwortungsvoll einsetzen Mit neuen Techniken können Hochschulen inzwischen Daten, die Studierende während digitaler Lernprozesse generieren, dazu einsetzen, die Lernenden beim Erreichen ihrer Studienziele zu unterstützen. Dieses Vorgehen wird Learning Analytics genannt. Es erfordert jedoch einen verantwortungsbewussten und ethisch angemessenen Umgang mit den Daten. Dabei kann eine Selbstverpflichtung helfen. Hierfür stellen das DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, die Goethe-Universität Frankfurt und die TU Darmstadt interessierten Hochschulen jetzt eine strukturierte Vorlage bereit: den „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“.  „Der Verhaltenskodex ist für Hochschulen gedacht, die sich als lernende Organisation verstehen und mittels Learning Analytics die Qualität des Lehrens und Lernens verbessern wollen“, sagt Hendrik Drachsler, Professor für Educational Technologies am DIPF und an der Goethe-Universität.…

To assist higher education institutions in meeting the challenge of limited student engagement in the implementation of Learning Analytics services, the Questionnaire for Student Expectations of Learning Analytics (SELAQ) was developed. This instrument contains 12 items, which are explained by a purported two‐factor structure of “Ethical and Privacy Expectations” and “Service Feature Expectations.” As it stands, however, the SELAQ has only been validated with students from UK university, which is problematic on account of the interest in Learning Analytics extending beyond this context. Thus, the aim of the current work was to assess whether the translated SELAQ can be validated in three contexts (an Estonian, a Spanish, and a Dutch University). The findings show that the model provided acceptable fits in both the Spanish and Dutch samples, but was not…