SIDDATA

SIDDATA untersucht, ob und wie Studierende bei der Erreichung individueller Bildungsziele effizient und effektiv unterstützt werden können, indem bislang unverknüpfte Daten und Informationen in einem individuellen digitalen Studienassistenten zusammengeführt werden. Hierfür wird der Assistent als mobile Anwendung implementiert und modellhaft an drei Hochschulen evaluiert. Die Anwendung verbindet mehrere Analyseebenen, in denen unterschiedliche Faktoren einen Einfluss auf die Effizienz und Effektivität des Studiums haben:

• Interne Faktoren und psychische Ressourcen, die für das Gelingen des individuellen Studienprozesses relevant sind,
• intraorganisationale Faktoren, d.h. Daten aus den Lernmanagement- und Campus-Management-Systemen,
• interorganisationale Faktoren in Form von Daten anderer, kooperierender Hochschulen, deren Angebote ggf. mitgenutzt werden können und
• extraorganisationale Faktoren wie Ressourcen außerhalb der Kontrolle der eigenen Hochschule oder kooperierender Einrichtungen (z.B. MOOC).

Ziel ist es, aus dem Modellversuch Daten über stratifizierte Stichproben der Studierendenschaft zu gewinnen und diese aussagekräftig auszuwerten. In einem interdisziplinären Verbund aus Hochschulforschung, Wirtschaftsinformatik, Kognitionswissenschaft und den E-Learning-Einrichtungen dreier Universitäten werden Gelingensbedingungen auf drei Ebenen untersucht:

• Didaktisch-pädagogischer: Wie kann die Fähigkeit zum eigenaktiven Studieren durch den Assistenten gestärkt werden?
• Organisatorische Ebene: Wie können Daten zugänglich gemacht und Lehrangebote ausgetauscht werden?
• Technischer Ebene: Wie können die Daten integriert werden? Wie können interne Faktoren wie Aufmerksamkeitsprozesse analysiert werden?

Das Teilvorhaben der Universität Bremen fokussiert sich auf die Integration der entwickelten Serveranwendungen und Durchführung eines lokalen Modellversuchs.