Talk Nerdy to Me: Analytics for everyone

Wie bereits angekündigt, dreht sich in dieser Projektphase von SHRIMP alles um Learning Analytics, also die Auswertung von Nutzungsdaten der Plattform. Um dem statistikgeneigten SHRIMP-Leser unsere Erkenntnisse nicht vorzuenthalten, gibt es hier ab jetzt das wöchentliche Installment "Talk Nerdy to Me" zu lesen, in welchem wir unserem inneren Statistik-Nerd frönen.

Diese Woche liegt unser Fokus auf der Anzahl Karten, die pro Tag gelesen wurden:

 

views.jpeg

Auch wenn natürlich weitere Aufzeichnungen nötig sind, um statistisch relevante Trends feststellen zu können, legt dieses Diagramm die Vermutung nahe, dass eher gegen Ende der Woche (sprich: kurz vor dem Seminar) gelesen wird. Während in den ersten Tagen nach dem letzten Seminar deutlich weniger als 300 Karten gelesen werden, ist die Zahl an den letzten beiden Tagen bei jeweils fast 900. Der Zeitraum wurde so gewählt, dass dies  die beiden Tage sind, an denen die Seminare stattfinden. Interessant ist auch, wie viele unterschiedliche Karten an jedem Tag angeschaut wurden:

 

distinct_card_views.jpeg

Während an den Tagen, in denen das Seminar näher rückt, insgesamt mehr Karten gelesen werden, wird am Anfang der Woche eine größere Anzahl unterschiedliche Karten aufgerufen. Es ist also möglich, dass sich Studierende in den letzten Tagen der Woche auf eine geringere Anzahl Textkarten, die als wichtig empfunden werden, konzentrieren, während sie früher in der Woche eher den Text als Ganzes lesen.

Allerdings sind das bisher nur Vermutungen – um Resultate mit statistischer Relevanz zu erlangen, müssen wir die Daten über einen längeren Zeitraum auswerten. 

Über die Erkenntnisse, die wir aus der langfristigen Beobachtung der Learning Analytics erhalten, werden wir natürlich weiterhin berichten, und für die Statistikliebhaber unter euch wird es wöchentlich neue Diagramme mit verschiedensten Parametern geben. Auch auf Facebook wird es jede Woche einen #talknerdytome Post geben - den von dieser Woche findet ihr hier
 

Access Attributes: