Characterising Learners in Online Communities Based on Actor-Artefact Relations.

Autor/in	Hecking, Tobias
Titel	Characterising Learners in Online Communities Based on Actor-Artefact Relations.
Quelle	Duisburg; Essen: Universitätsbibliothek Duisburg-Essen (2017), V, 127 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2); PDF als Volltext kostenfreie Datei (3) Link als defekt meldenVerfügbarkeit Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2016.
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Monographie
URN	urn:nbn:de:hbz:464-20170111-111731-3
Schlagwörter	Lerngruppe; Dissertation; Online-Kommunikation
Abstract	Online-Gemeinschaften sind aufgrund der Möglichkeiten Wissen zeit- und ortsunabhängig unter einer großen Menge von Adressaten zu verbreiten von großem Interesse bezüglich Lernens und Wissenskonstruktion. In diesem Kontext haben sich über die Zeit verschiedene Formen des Online-Lernens entwickelt, von kleinen Lerngruppen bis zu "Massive Open Online Courses" (MOOCs) mit tausenden von Teilnehmern. Um das Lernen in diesen Bereichen zu unterstützen, ist ein besseres Verständnis spezifischer Charakteristiken von Lernenden in Online-Gemeinschaften notwendig. Um nützliche Informationen aus Daten zu gewinnen, die in Online-Umgebungen anfallen, sind dezidierte Methoden wichtig. Diese kumulative Dissertation beinhaltet Publikationen die auf Fortschritte in diesem Bereich abzielen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Weiterentwicklung von Methoden zur Analyse von Aktivitäts- und Interaktionsdaten von Lernern in Online-Gemeinschaften. Das methodische Fundament ist dabei die (Soziale) Netzwerkanalyse, welche fundierte Methoden zur strukturellen Analyse von relationalen Daten bereitstellt. Netzwerkanalyse ist besonders geeignet, da Daten über Akteure (hier meistens Lernende), die digitale Inhalte (Artefakte) erstellen und konsumieren, als Akteur-Artefakt-Netzwerk modelliert werden können. Solche Akteur-Artefakt-Netzwerke sind der Ausgangspunkt aller in dieser Dissertation vorgestellten Analysen, die auf verschiedene Aspekte des Lernens in Online-Gemeinschaften abzielen, insbesondere die Nutzung von Lernressourcen, die Entwicklung von Interessensprofilen und Wissensaustausch zwischen Lernenden. Im Verlauf dieser Arbeit wird zwischen stabilen Artefakten, die sich über die Zeit nicht verändern und sich über die Zeit entwickelnden dynamischen Artefakten (typischerweise Nutzergenerierte Inhalte) unterschieden. Im Fall von statischen Artefakten werden Affiliationen von Lernenden zu Lernressourcen in Online-Kursen untersucht, indem gemischte Cluster aus Lernenden und Lernressourcen mittels Netzwerk-Clusteringalgorithmen identifiziert werden. Die Evolution dieser Lerner-Ressourcen-Cluster wird eingehend untersucht, woraus Erkenntnisse über typische Ressourcennutzungsmuster gewonnen werden, die die Lernenden in Online-Gemeinschaften bezüglich ihrer Präferenzen zu Lernmaterialien charakterisieren. Dieser Ansatz wird zudem weiterentwickelt und mit Techniken der Inhaltsanalyse kombiniert, um thematische Entwicklungen in Diskussionsforen zu analysieren. Diskussionsforen sind auch Gegenstand zweier weiterer Studien, die den Austausch von Informationen zwischen Lernenden in MOOCs zu untersuchen. Die einzelnen Diskussionsstränge werden dabei als dynamische Artefakte angesehen, die dann dazu genutzt werden um soziale Netzwerke zu extrahieren, die den Informationsaustausch zwischen Lernenden abbilden. Diese Netzwerke werden dahingehend analysiert, unterschiedliche Rollen von Forumsnutzern bezüglich ihrer Position in dem Netzwerk zu identifizieren. Dazu werden verschiedene Ansätze vorgestellt, die die strukturellen Charakteristiken des Informationsaustauschnetzwerks über die Zeit darstellen, sowie Diskussionsthemen als zusätzliche Informationen berücksichtigen. (Orig.)
Erfasst von	Deutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main
Update	2017/3