1 Einführung
Digitale Medien haben den traditionellen Fremdsprachenunterricht grundlegend verändert und durch ihre innovativen Potenziale erweitert. Durch das Internet ist Lehren und Lernen nicht mehr an feste Raum- und Zeitstrukturen gebunden, sondern kann orts- und zeitunabhängig erfolgen. Diese Ausweitung des Lernraums ermöglicht eine kontinuierliche Erfassung des Lernverhaltens über den Präsenzunterricht hinaus. Während im klassischen Unterricht das individuelle Lernverhalten der Lernenden vorwiegend durch Beobachtungen sowie formative und summative Evaluationen durch die Lehrkraft erfasst wurde, eröffnen digitale Lernumgebungen neue Möglichkeiten zur Analyse des Lernverhaltens. Durch die zunehmende Mensch-Computer-Interaktion in digitalen Lernumgebungen entstehen umfangreiche Datenmengen (Big Data), die tiefgreifende Einblicke in individuelle und kollektive Lernprozesse ermöglichen und ein erhebliches Innovationspotenzial für Bildungsforschung und -praxis bergen (vgl. Kannan/Munday 2018: 25). Mithilfe spezialisierter Softwarelösungen können diese Daten systematisch erfasst, aufbereitet und analysiert werden.
Das Sammeln, die Analyse sowie Visualisierung der produzierten Nutzungsdaten in Lernumgebungen zur Optimierung und Klassifizierung von Lehr- und Lernprozessen und Lernumgebungen wird als Learning Analytics (LA) definiert (vgl. Ifenthaler/Widanapathirana 2014). Obwohl die Analyse von Big Data mittels LA der Fremdsprachendidaktik neue Perspektiven eröffnet (vgl. Rösler 2020), bleibt der Stellenwert von LA in der Fremdsprachendidaktik weiterhin marginal. Eine Ausnahme bilden die kommerziellen Sprachlern-Apps wie Duolingo oder Babbel, die LA primär zur Optimierung des Produkts und damit zur Steigerung des ökonomischen Nutzens einsetzen.
Im Rahmen eines mediendidaktischen Forschungs- und Entwicklungsprojekts wurde mit Davilo eine App und Lernumgebung mit über 3000 interaktiven multimedialen Übungen für den DaF/DaZ-Unterricht entwickelt. Ziel war es, Lehrenden und Lernenden einen strukturierten Zugang zu digitalen Übungen zu bieten. Zwischen Oktober 2020 und August 2023 wurde die App über zehntausend Mal heruntergeladen und mehr als 200.000 Lernmodule wurden bearbeitet. Die dabei generierten Nutzungsdaten wurden mittels LA ausgewertet, um Hinweise zur Optimierung der Lernumgebung zu finden sowie folgende Forschungsfragen zu beantworten:
Welche Nutzungsmuster zeigen sich in Bezug auf die verschiedenen Kategorien der Lernumgebung?
Inwiefern lassen sich aus den Nutzungsdaten Rückschlüsse auf die Eignung einzelner Übungsformate für die Erstellung interaktiver multimedialer Lernbausteine ziehen?
Ziel dieses Beitrags ist es, anhand des konkreten Beispiels der App und Lernumgebung Davilo zu zeigen, wie LA als ein empirisches Werkzeug in der Fremdsprachendidaktik zur Analyse und Darstellung sprachlicher Lernprozesse beitragen kann, um digitale Lernumgebungen für den Fremdsprachenunterricht gezielt zu optimieren.
2 Der Einsatz von Learning Analytics in der Fremdsprachendidaktik
Long und Siemens (2011: 34) beschreiben LA als „the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimizing learning and the environments in which it occurs“. Mit LA können verschiedene Ziele verfolgt werden. LA kann dazu beitragen, das personalisierte Lernen zu fördern (vgl. Ebner 2019). Mittels LA können Lernschwierigkeiten der Lernenden erkannt werden (vgl. Döbeli Honegger et al. 2018: 64), indem Lernaktivitäten und Lernprozesse sichtbar gemacht werden. LA kann darüber hinaus dazu beitragen, Erkenntnisse für die Planung, Entwicklung, Verbesserung sowie Gestaltung von Lernumgebungen (z.B. Lehrmittel oder digitale Lernumgebungen) zu gewinnen (vgl. Long/Siemens 2011).
Das Lernen und Lehren von Fremdsprachen findet zunehmend in digitalen Lernumgebungen statt, die über Computer und mobile Endgeräte zugänglich sind. Infolgedessen gewinnt die Analyse der dabei generierten Nutzungsdaten mittels LA beim computergestützten (CALL) sowie mobilegestützten (MALL) Fremdsprachenlernen zunehmend an Bedeutung. Durch die systematische Analyse der Lernaktivitäten großer Nutzergruppen lassen sich potenziell aussagekräftige Korrelationen zwischen individuellen Lernpfaden, Übungstypen, Abbrüchen, Feedbackarten und Lernerfolg identifizieren. Solche Erkenntnisse könnten einen erheblichen Fortschritt gegenüber bisherigen, oft spekulativen Annahmen über die Wirksamkeit bestimmter Übungsformen darstellen (vgl. Rösler 2020: 602). Gerade weil ein Großteil der Aktivitäten in digitalen Lernumgebungen über geschlossene Übungen abläuft, wird es für die Fremdsprachendidaktik zunehmend wichtig, sich nicht nur mit deren technischer Umsetzbarkeit, sondern vor allem mit ihrer didaktischen Funktionalität auseinanderzusetzen (vgl. Rösler 2016: 173). Während in angrenzenden Disziplinen wie der Linguistik durch korpusanalytische Verfahren beachtliche Fortschritte in der Verarbeitung und Auswertung großer sprachlicher Datenmengen erzielt wurden, bleibt der Einsatz von LA in der fremdsprachendidaktischen Forschung, insbesondere im Bereich von CALL und MALL bislang unterentwickelt (vgl. Rösler 2020: 602–605). Der Mangel an empirisch fundierter Forschung zur Integration von LA in diese Teilbereiche konfrontiert die Fremdsprachendidaktik mit zentralen Einschränkungen. Er behindert unter anderem die Entwicklung effektiver Verfahren zur gezielten Bereitstellung lernrelevanten Feedbacks sowie zur rechtzeitigen datengestützten Intervention zur Optimierung individueller Lernprozesse und ihrer jeweiligen Kontexte (vgl. Viberg/Wasson/Kukulska-Hulme 2020: 38).
Der Einsatz von LA umfasst drei zentrale Phasen: die Erhebung von Nutzungsdaten, deren systematische Analyse sowie die Umsetzung der daraus abgeleiteten Erkenntnisse in didaktische Maßnahmen. Dieser Prozess ist interdisziplinär angelegt und beruht auf der Verknüpfung von Fachwissen aus der Fremdsprachendidaktik, der Informatik und der Statistik. Informatikkenntnisse ermöglichen die Auswahl, Konfiguration und Implementierung geeigneter technischer Systeme zur Datenerhebung. Statistische Expertise ist für die Aufbereitung der Daten entscheidend, insbesondere für deren Normalisierung und Normierung, um eine valide Grundlage für weiterführende Analysen zu schaffen. Auf dieser Basis trägt fremdsprachendidaktisches Wissen dazu bei, relevante Muster in den Lern- und Nutzungsdaten zu identifizieren, diese im Hinblick auf sprachlernrelevante Prozesse zu analysieren und daraus evidenzbasierte didaktische Schlussfolgerungen abzuleiten – etwa zur Optimierung digitaler Lernumgebungen oder zur Weiterentwicklung theoretischer Konzepte im Kontext der Fremdsprachendidaktik. Die technische Umsetzung der daraus resultierenden didaktischen Anpassungen erfolgt anschließend mithilfe informatischer Methoden, beispielsweise in Form einer gezielten Weiterentwicklung der Lernumgebung auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse.
Ein Beispiel für den Einsatz von LA in der Fremdsprachendidaktik liefert die Studie von Volk/Kellner/Wohlhart (2015). Darin wurde das Lernverhalten von Lernenden untersucht, die eine onlinebasierte Ergänzungsplattform zum Englischunterricht nutzten. Ziel war es, Nutzungsmuster und die Effektivität der Lernaktivitäten zu analysieren, um die Plattform und den Unterricht gezielt zu optimieren. Die Ergebnisse zeigten unter anderem Unterschiede zwischen Übungsformaten: Multiple-Choice- und Zuordnungsaufgaben wiesen Erfolgsquoten von 85 % auf, während Lückentext- und Dialogübungen nur 71 % erreichten. Dies deutet darauf hin, dass letztere höhere kognitive und sprachliche Anforderungen stellen.
Eine weitere Untersuchung zum Einsatz von LA in der Fremdsprachendidaktik liefert die Studie von Yang (2023), die die Analyse des Online-Lernverhaltens in einem Blended-Learning-Kurs zum Gegenstand hat. Die Ergebnisse zeigen, dass trotz eines insgesamt aktiven Lernverhaltens deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Lernenden bestehen, was auf die Heterogenität innerhalb der Lerngruppe verweist. Auf Grundlage der erhobenen Interaktionsdaten konnten differenzierte Lernprofile identifiziert werden. Gleichzeitig wird hervorgehoben, dass Klickdaten allein kein verlässlicher Indikator für Lernengagement sind und daher durch weitere Erhebungsverfahren ergänzt werden müssen.
3 Die App und Lernumgebung Davilo
Im Rahmen eines mediendidaktischen Promotionsprojekts wurde die App und Lernumgebung Davilo (Deutsch – autonom – interaktiv – lernen – online) entwickelt, die ein ergänzendes Lehr- und Lernmaterial für den DaF/DaZ-Unterricht bereitstellt. Ziel war es, Lehrenden und Lernenden einen strukturierten und intuitiven Zugang zu Übungen nach den Niveaustufen A1 bis C1 des Gemeinsamen europäischen Referenzrahmens (GeR) zu ermöglichen. Dabei handelt es sich nicht um eine eigenständige Sprachlern-App, sondern um ein didaktisch aufbereitetes Material als Unterstützung für den Unterricht. Das Material kann sowohl im Unterricht als auch außerhalb des Unterrichts genutzt werden.
Da es sich bei Davilo um ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt handelte, konnten Forschung und Entwicklung nicht getrennt voneinander durchgeführt werden, sondern mussten einander ergänzen. Die Erkenntnisse aus der Forschung fließen in die Gestaltung und Weiterentwicklung von Davilo hinein. Der Ansatz Design-Based Research (DBR) (vgl. Reinmann 2022) eignet sich besonders gut als Methode für diese Arbeit, da bei dieser Methode die Forschung in die Entwicklung integriert wird und eigentlich die Basis für die Weiterentwicklung bildet. In einem iterativen Zyklus aus Recherche, Design, Umsetzung und Analyse wurde der Prototyp Davilo fortlaufend weiterentwickelt, wobei die gewonnenen Erkenntnisse direkt in die Optimierung der Lernumgebung einflossen.
Gestützt auf das Autorenwerkzeug LearningApps.org wurden hierfür über 3300 interaktive multimediale Lernbausteine nach verschiedenen Übungsformaten erstellt. Die Zuordnung der Lernbausteine zu den Niveaustufen des GeR erfolgte auf Grundlage der jeweils behandelten sprachlichen Inhalte und Anforderungen. Maßgeblich für die Einstufung waren die im GeR formulierten Kompetenzbeschreibungen sowie die Progression hinsichtlich lexikalischer, grammatischer und pragmatischer Anforderungen. Zusätzlich wurden die Lernbausteine in die Kategorien Wortschatz, Grammatik, Lesen, Dialoge & Redemittel sowie Musik eingeteilt.
Die folgende Abbildung zeigt die Benutzeroberfläche der Lernumgebung. Nach der Auswahl einer Niveaustufe kann eine Kategorie – beispielsweise Grammatik, Wortschatz oder Musik – gewählt werden, die zusätzlich durch intuitive Icons visualisiert ist. Anschließend werden die entsprechenden Module angezeigt. Im Bereich Wortschatz umfassen diese Module beispielsweise Themen wie Lebensmittel, Berufe oder Möbel. Module bezeichnen somit thematische Einheiten, denen jeweils mehrere Lernbausteine zugeordnet sind.
Abb. 1: Aktuelles Design der Benutzerschnittstelle von Davilo
3.1 Theoretische Grundlagen der Lernbausteine
Die Konzeption der Lernbausteine der Lernumgebung Davilo basiert auf zentralen Ansätzen der Fremdsprachendidaktik sowie auf Erkenntnissen des Multimedia-Learning. Ziel war es, digitale Übungen zu entwickeln, die sowohl didaktisch fundiert als auch medienspezifisch angemessen gestaltet sind und das Potenzial digitaler Lernumgebungen gezielt nutzen.
Auf fremdsprachendidaktischer Ebene orientiert sich die Gestaltung an etablierten methodisch-didaktischen Prinzipien (vgl. Biebighäuser 2021), die als Leitlinien für die Planung und Entwicklung von Unterricht und Lehrmaterialien gelten. Dazu zählen insbesondere Handlungsorientierung, Interaktionsorientierung und Aufgabenorientierung (vgl. Funk/Kuhn/Spaniel-Wiese/Wicke 2014: 17). Diese Prinzipien zielen auf ein lerneraktivierendes, kompetenzorientiertes und kontextbezogenes Übungsdesign ab, das sprachliche Handlungsfähigkeit fördert und unterschiedliche Lernvoraussetzungen berücksichtigt.
Für die multimediale Umsetzung wurde die kognitive Theorie des multimedialen Lernens nach Mayer (2009) herangezogen. Sie geht davon aus, dass Informationen über einen visuellen und einen auditiv-verbalen Kanal verarbeitet werden, dass die Verarbeitungskapazität begrenzt ist und dass Lernen aktive kognitive Prozesse wie Auswahl, Organisation und Integration von Informationen erfordert. Diese Theorie stellt eine feste Größe in der Lernpsychologie und in der Multimedia-Community dar und ist empirisch gut abgesichert (vgl. Hofmann 2012; Rey 2009). Entsprechend wurden die Lernbausteine so gestaltet, dass visuelle und auditive Elemente sinnvoll kombiniert, kognitive Überlastungen vermieden und aktive Verarbeitungsprozesse unterstützt werden.
Ergänzend wurde die Interaktivitäts-Taxonomie nach Schulmeister (2002) berücksichtigt, um die Qualität der Interaktion systematisch zu reflektieren. Ziel war es, Lernbausteine zu entwickeln, die über reine Navigation hinausgehen und ein kognitiv aktivierendes, handlungsorientiertes Lernen ermöglichen.
Die genannten fremdsprachendidaktischen und multimedia-theoretischen Ansätze bilden somit die zentralen Gestaltungskriterien für die Entwicklung der Lernbausteine und strukturieren deren inhaltliche sowie mediale Ausgestaltung.
Abbildung 2 veranschaulicht, wie die Gestaltungsprinzipien in einem interaktiven multimedialen Lernbaustein zur Wortschatzvermittlung umgesetzt wurden. Die Kombination aus Bild und Audio bei gleichzeitigem Verzicht auf geschriebenen Text entspricht dem Multimedia-, Modalitäts- und Redundanzprinzip. Die inhaltliche Fokussierung auf Tätigkeiten im Haushalt sowie die hinter dem Fragezeichen und den Informationssymbolen hinterlegten Hilfestellungen berücksichtigen das Segmentierungs- und Signalprinzip. Zudem wird auf irrelevante Elemente verzichtet (Kohärenzprinzip), und die Lernenden haben die Möglichkeit, ihr Lerntempo selbst zu steuern. Darüber hinaus werden methodisch-didaktische Prinzipien wie Handlungsorientierung, Inhaltsorientierung und Förderung von Autonomie umgesetzt. Der Lernbaustein ist handlungsorientiert, da er auf sprachliches Handeln in sozialen Kontexten vorbereitet. Zugleich steht der authentische Inhalt im Vordergrund und nicht die isolierte Sprachform. Durch unmittelbares Feedback werden die Lernenden dazu angeregt, eigenständig zur korrekten Lösung zu gelangen, was selbstgesteuertes Lernen unterstützt. Im Sinne der Interaktionsstufen nach Schulmeister (2002) lässt sich der Lernbaustein der vierten Stufe zuordnen. Die Lernenden greifen aktiv in den Lernprozess ein, indem sie Bilder passenden Audiosequenzen zuordnen, inhaltliche Entscheidungen treffen und darauf abgestimmte Rückmeldungen erhalten, die ihr weiteres Vorgehen beeinflussen. Zusätzlich können sie die Bilddarstellungen vergrößern, wodurch sich die Repräsentationsebene verändert. Nach Schulmeister ist diese Interaktionsstufe besonders motivationsfördernd, da sie den Lernenden ein Gefühl von Kontrolle und aktiver Beteiligung vermittelt. Durch das aktive Eingreifen in den Lernprozess und das direkte Feedback wird das Lernen sowohl handlungsorientiert als auch reflexiv gestaltet, was eine nachhaltige Vertiefung der Lernerfahrungen begünstigt.
Abb. 2: Ein interaktiver multimedialer Lernbaustein zum Lernen des Wortschatzes zum Thema Haushalt, bei dem verschiedene Multimedia-Learning Prinzipien berücksichtigt wurden.
3.2 Übungstypen in der App und Lernumgebung Davilo
Im Folgenden werden die Übungsformate, die bei der Erstellung der Lernbausteine der App und Lernumgebung Davilo am häufigsten verwendet wurden, vorgestellt.
Paare zuordnen: Bei diesem Übungsformat werden zusammengehörige Elemente einander zugeordnet. Dabei können Text-, Bild-, Audio- und Videoelemente flexibel kombiniert werden. Eine unmittelbare Rückmeldung zeigt an, ob die Zuordnung korrekt erfolgt ist.
Abb. 3: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Paare zuordnen“.
Gruppenzuordnung: In diesem Übungsformat lassen sich mehrere Gruppen definieren, denen einzelne Elemente zugewiesen werden müssen. Als Gruppengrundlage kann entweder ein Text oder ein Bild dienen. Es können bis zu acht Gruppen mit jeweils bis zu zehn Elementen angelegt werden. Die Rückmeldung erfolgt über eine farbliche Markierung der Elemente (grün für korrekt, rot für inkorrekt).
Abb. 4: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Gruppenzuordnung“.
Paare Spiel: Bild, Audio und Text lassen sich mit diesem Übungsformat kombinieren. Die Elemente sind verdeckt und durch das Klicken auf jedes Element erscheinen die Inhalte. Falls die Elemente nicht zusammengehören, werden sie wieder verdeckt.
Abb. 5: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Paare Spiel“.
Lückentext: Ein klassisches Übungsformat stellt der Lückentext dar. Als Kontext können Texte, Bilder, Audiodateien (z.B. Lieder) oder Videos eingesetzt werden, sodass unterschiedliche Fertigkeiten trainiert werden können. Die fehlenden Elemente können entweder aus vorgegebenen Antwortoptionen ausgewählt oder frei eingegeben werden. Auch längere Textpassagen lassen sich als Lücken definieren. Korrekte Eingaben werden farblich hervorgehoben, falsche entsprechend markiert.
Abb. 6: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Lückentext“.
Multiple-Choice-Quiz: Das Multiple-Choice-Format erlaubt es, sowohl Fragen als auch Antwortoptionen in unterschiedlichen Medienformen zu präsentieren. Optional kann eine Einleitung ergänzt werden. Am Ende der Übung kann eine automatische Auswertung erfolgen, bei der korrekte Antworten markiert und die Gesamtzahl richtiger Lösungen angezeigt wird. Alternativ kann die Übung so eingestellt werden, dass Lernende so lange auswählen, bis die richtige Antwort gefunden ist; visuelle Rückmeldungen unterstützen dabei den Lösungsprozess.
Abb. 7: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Multiple-Choice-Quiz“.
Wortgitter: Bei diesem Übungsformat müssen vorgegebene Wörter im Raster identifiziert und markiert werden. Die Suchbegriffe können als Text, Bild, Audio oder Video bereitgestellt werden. Optional kann die diagonale Suche aktiviert werden. Gefundene Wörter werden farblich gekennzeichnet.
Abb. 8: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Wortgitter“.
Kreuzworträtsel: In diesem Übungsformat wird mit nummerierten Feldern gearbeitet, hinter denen sich Fragen verbergen. Die Fragen können in unterschiedlichen Medienformaten hinterlegt sein. Eingaben werden unmittelbar überprüft und farblich als richtig oder falsch markiert.
Abb. 9: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Kreuzworträtsel“.
Quiz mit Eingabe: Bei Lernbausteinen nach diesem Übungsformat kann die Frage medial variabel gestaltet sein, die Antwort erfolgt stets schriftlich. Für richtige und falsche Eingaben lassen sich spezifische Rückmeldungen definieren. Mehrere korrekte Lösungen können bei der Erstellung hinterlegt werden, sodass alternative richtige Antworten akzeptiert werden. Zudem kann festgelegt werden, ob Lernende auch ohne korrekte Lösung zur nächsten Aufgabe übergehen dürfen.
Abb. 10: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Quiz mit Eingabe“.
Tabelle ausfüllen: Im Übungsformat „Tabelle ausfüllen“ stehen ausschließlich Textelemente zur Verfügung. Die Lernenden müssen die korrekten Antworten in die entsprechenden Tabellenfelder eingeben. Richtige Antworten werden grün, falsche rot markiert.
Abb. 11: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Tabelle ausfüllen“.
Einfache Reihenfolge: Beim Übungsformat „Reihenfolge bestimmen“ müssen die Elemente in die richtige Abfolge gebracht werden. Diese können in unterschiedlichen Medienformaten vorliegen und entweder frei oder fest (vertikal bzw. horizontal) angeordnet sein. Auch hier erfolgt die Rückmeldung über eine farbliche Markierung: korrekt zugeordnete Elemente werden grün, falsche rot hervorgehoben.
Abb. 12: Beispiel eines Lernbausteins nach dem Übungsformat „Einfache Reihenfolge“.
4 Analyse der Nutzungsdaten mittels Learning Analytics
In diesem Kapitel werden zunächst die Nutzungsdaten der App und Lernumgebung Davilo beschrieben sowie die Vorgehensweise bei ihrer Erhebung erläutert. Darauf aufbauend erfolgt die Analyse von drei unterschiedlichen Gruppen innerhalb der Nutzungsdaten. Abschließend werden die Ergebnisse einer Online-Umfrage unter den Lernenden, die Davilo intensiver genutzt haben, mit den Erkenntnissen aus den Learning-Analytics-Daten verknüpft dargestellt.
4.1 Die Nutzungsdaten auf Davilo
Im Backend von Davilo werden in der Django-Administrationsseite im Hintergrund serverseitig verschiedene Nutzungsdaten gesammelt. Es werden unter anderem Daten erfasst über die Anzahl der Lernbausteine, die in den letzten 24 Stunden, der letzten Woche, dem letzten Monat, dem letzten Jahr sowie seit Veröffentlichung auf Davilo gelöst wurden. Die folgende Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus diesen Daten. Aus Datenschutzgründen wurden die E-Mail-Adressen durch Beispiel-Adressen ersetzt.
Abb. 13: Ausschnitt Protokollierung gelöster Lernbausteine
Eine Schwierigkeit bei der Auswertung der Nutzungsdaten ist, dass die Lernenden Davilo sehr unterschiedlich genutzt haben. Die untenstehende Grafik zeigt die Verteilung der Lernenden hinsichtlich der Anzahl der gelösten Lernbausteine. Bei Personen, die weniger als 20 Lernbausteine gelöst haben, kann man von keinem eigentlichen Lernprozess sprechen. Aus diesem Grund werden diese Personen in der Grafik nicht berücksichtigt.
Abb. 14: Verteilung der Lernenden auf die Anzahl der gelösten Lernbausteine.
Im Oktober 2021 wurde bei einem Gespräch mit dem IT-Team und den Entwickelnden der Plattform LearningApps festgestellt, dass durch die Verwendung der Open-Source Software Metabase zusätzliche wertvolle Nutzungsdaten erfasst werden können. Metabase ermöglicht es, kontinuierlich Nutzungsdaten der Lernenden zu sammeln, auszuwerten und zu analysieren. Folgende Nutzungsdaten konnten mit Metabase auf Davilo erfasst werden:
Anzahl der (gelösten) Lernbausteine pro Niveaustufe
Anzahl der (gelösten) Lernbausteine pro Übungsformat (Multiple-Choice, Lückentext etc.)
Anzahl der (gelösten) Lernbausteine pro Kategorie (Grammatik, Wortschatz etc.)
Tabelle 1 dient der exemplarischen Veranschaulichung der Anzahl der Lernbausteine pro Niveaustufe sowie ihrer gesamten Lösungsfrequenz auf der jeweiligen Niveaustufe.
Tab. 1: Anzahl der (gelösten) Lernbausteine nach Niveaustufen
| Anzahl Lernbausteine | Anzahl gelöster Lernbausteine | |
| i | Ni | ni |
| 1 (A1) | 542 | 98212 |
| 2 (A2) | 521 | 26457 |
| 3 (B1) | 851 | 36934 |
| 4 (B2) | 710 | 27622 |
| 5 (C1) | 313 | 6969 |
Die Nutzungsdaten erlauben Analysen aus unterschiedlichen Perspektiven. Beispielsweise kann die Nutzung der Lernbausteine in den Kategorien sowohl niveaustufenabhängig als auch niveaustufenunabhängig untersucht werden. Im Folgenden wird die niveaustufenunabhängige Nutzung der Lernbausteine in den Kategorien sowie nach den Übungsformaten exemplarisch dargestellt.
4.2 Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach Kategorien
Derzeit stehen auf der Niveaustufe A1 keine Lernbausteine zum Üben des Leseverstehens zur Verfügung. Da ein Großteil der Nutzung der Lernbausteine auf Davilo auf Niveaustufe A1 stattfindet, wird die Nutzung der Lernbausteine in den einzelnen Kategorien in zwei Schritten betrachtet:
Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach Kategorien ohne Berücksichtigung der Kategorie Lesen auf A1–C1
Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach Kategorien mit Berücksichtigung der Kategorie Lesen auf A2–C1
4.2.1 Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach Kategorien ohne Berücksichtigung der Kategorie Lesen
In Tabelle 2 finden sich die Nutzungsdaten zu den Kategorien auf Davilo ohne die Lernbausteine in der Kategorie Lesen:
Tab. 2: Prozentuale Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde ohne die Kategorie Lesen
| Anzahl Lernbausteine | Anzahl gelöster Lernbausteine | Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde | Prozentuale Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde | |
| i | Ni | ni | ni/Ni | ki |
| 1 (Wortschatz) | 841 | 54508 | 64,81 | 20,67% |
| 2 (Grammatik) | 1436 | 82940 | 57,76 | 18,42% |
| 3 (Dialoge & Redemittel) | 311 | 46580 | 149,77 | 47,77% |
| 4 (Musik) | 206 | 8486 | 41,19 | 13,14% |
Die Lernbausteine der Kategorie Dialoge & Redemittel wurden am häufigsten genutzt. Dies dürfte vor allem daran liegen, dass die digitale Umsetzung dieser Übungen multimediale Möglichkeiten bietet, die in Print-Lehrmitteln nicht realisierbar sind. So lassen sich beispielsweise die Sätze eines Dialogs unkompliziert als Audio darstellen und in die richtige Reihenfolge bringen. Auch bei den Lernbausteinen der Kategorie Wortschatz wird das Potenzial der Multimedialität gut genutzt. Wörter können sowohl visuell durch Bilder als auch auditiv präsentiert werden. Eine solche Kombination aus Bild und Audio ist in gedruckten Materialien nicht umsetzbar, in den digitalen Lernbausteinen jedoch problemlos realisierbar.
4.2.2 Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach Kategorien mit Lesen auf A2–C1
Da auf A1 keine Lesetexte vorkommen, werden für einen Vergleich der Kategorie Lesen mit den anderen Kategorien nur die Daten von A2 bis C1 betrachtet.
Tab. 3: Prozentuale Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde mit der Kategorie Lesen von A2–C1
| Anzahl Lernbausteine | Anzahl gelöster Lernbausteine | Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde | Prozentuale Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein in einer Kategorie gelöst wurde | |
| i | Ni | ni | ni/Ni | ki |
| 1 (Wortschatz) | 613 | 26525 | 43,27 | 20,65% |
| 2 (Grammatik) | 1189 | 43964 | 36,98 | 17,64% |
| 3 (Dialoge & Redemittel) | 256 | 17998 | 70,30 | 33,55% |
| 4 (Musik) | 195 | 5913 | 30,32 | 14,47% |
| 5 (Lesen) | 113 | 3243 | 28,70 | 13,69% |
Die Lernbausteine der Kategorie Lesen wurden am wenigsten genutzt. Dies steht im Einklang mit Forschungsergebnissen, die darauf hinweisen, dass das Verständnis gedruckter Texte – insbesondere längerer Sachtexte – gegenüber dem digitalen Lesen teilweise Vorteile bietet (vgl. E-READ 2019; Gold 2023; Maik 2020). Gründe dafür sind unter anderem die erschwerte räumliche Orientierung beim Scrollen sowie die höheren kognitiven Anforderungen. Im Fremdsprachenunterricht kommt hinzu, dass Lernende häufig unter Zeitdruck lesen und anschließend Verständnisfragen beantworten müssen.
Die geringe Nutzung der Lesebausteine auf Davilo könnte zudem darauf zurückzuführen sein, dass visuelle Hilfen oder gezielte Anleitungen fehlen. Die Integration ergänzender Hinweise zu Lesestrategien direkt in die Lernbausteine könnte hier unterstützend wirken.
4.3 Anzahl und Nutzung der Lernbausteine aufgeschlüsselt nach den Übungsformaten
Bei der Erstellung der Lernbausteine wurden diverse Übungsformate eingesetzt. Die Analyse der Nutzung dieser Lernbausteine nach Übungsformaten zeigt, welche Formate von den Nutzenden bevorzugt genutzt werden.
Tab. 4: Übungsformate und deren Häufigkeit geordnet nach der Anzahl der Lernbausteine
| Übungsformat | Anzahl Lernbausteine | Anzahl gelöster Lernbausteine | Häufigkeit, mit welcher ein Lernbaustein nach einem Übungsformat gelöst wurde |
| i | Ni | ni | ni/Ni |
| Paare zuordnen | 718 | 52040 | 72,48 |
| Lückentext | 711 | 44335 | 62,36 |
| Paare Spiel | 287 | 16750 | 58,36 |
| Gruppenzuordnung | 278 | 22812 | 82,06 |
| Quiz mit Eingabe | 137 | 4540 | 33,14 |
| Multiple-Choice-Quiz | 115 | 6844 | 59,51 |
| Wortgitter | 111 | 4974 | 44,81 |
| Wörter raten | 110 | 5244 | 47,67 |
| Kreuzworträtsel | 107 | 4634 | 43,31 |
| Fehler im Text markieren | 76 | 3884 | 51,11 |
| Einfache Reihenfolge | 72 | 10805 | 150,07 |
| Gruppen-Puzzle | 68 | 5145 | 75,66 |
| Tabelle ausfüllen | 65 | 7881 | 121,25 |
| Millionenspiel | 22 | 1749 | 79,50 |
Übungsformate, mit denen weniger als 20 Lernbausteine erstellt wurden, werden in die Statistik nicht miteinbezogen. Diese Übungsformate sind: „Freie Texteingabe“ mit 18 Lernbausteinen, „Zahlenstrahl“ (12), „App Matrix“ (10), „Zuordnung auf Bild“ (9), „Pferderennen“ (6), „Gruppeneinteilung“ (4) sowie „Film“ (1).
Lernbausteine nach dem Übungsformat „Einfache Reihenfolge“ wurden im Durchschnitt am häufigsten gelöst. Die starke Nutzung dieses Übungsformats liegt sehr wahrscheinlich daran, dass die digitale Umsetzung gegenüber einer Übung in einem Print-Lehrmittel neue Möglichkeiten erschließt. In der digitalen Version gibt es die Möglichkeit, neben Text auch andere Medienformate zu nutzen. In Print-Lehrmitteln kann zum Beispiel ein Dialog nicht in Form von Audio in die richtige Reihenfolge gebracht werden. Zudem erfolgt die Anordnung der vorgegebenen Elemente per Drag & Drop auf eine sehr intuitive Art und Weise, richtige Elemente werden gleich als korrekt markiert und müssen nicht mehr weiter beachtet werden. Im Unterschied dazu müssen Lernende in einer Übung in Print-Lehrmitteln Sätze zum Beispiel nummerieren, was weniger intuitiv, weniger übersichtlich und ohne unmittelbares Feedback geschieht. Eine weitere verbreitete Übungsform ist, dass die Lernenden vorgegebene Abschnitte oder Sätze eines Dialoges auf Papierschnipsel in die richtige Reihenfolge des Dialoges bringen müssen. Auch bei dieser Übungsform bekommen die Lernenden kein unmittelbares Feedback. Die Korrektur geschieht im Plenum, durch das Anzeigen der Lösung an der Tafel etc.
Das Übungsformat „Tabelle ausfüllen“ weist die zweitstärkste Nutzung auf. Dieses Übungsformat kennen die Lernenden aus den Print-Lehrmitteln. Es wird oft zum Üben von Konjugationen oder Deklinationen eingesetzt. Im Unterschied zur Nutzung des Übungsformats in Print-Lehrmitteln bietet die digitale Umsetzung ein unmittelbares Feedback, ob die Konjugation oder Deklination richtig gemacht wurde. Das kann ein möglicher Grund für die starke Nutzung dieses Übungsformats sein.
Das Übungsformat „Gruppenzuordnung“ folgt bezüglich der Nutzung an dritter Stelle. Lernbausteine nach diesem Übungsformat lassen sich sehr einfach auf Touch-Geräten lösen. Darüber hinaus besteht beim Übungsformat „Gruppenzuordnung“ die Möglichkeit, verschiedene Medienformate miteinander zu kombinieren. Außerdem kennen die Lernenden dieses Übungsformat aus Print-Lehrmitteln. Dies können mögliche Gründe für die starke Nutzung dieses Übungsformats sein. In der weiteren Entwicklung von Davilo könnte man demnach bei der Erstellung neuer Lernbausteine weiterhin auf dieses Übungsformat setzen.
Lernbausteine der Übungsformate „Quiz mit Eingabe“, „Wortgitter“ und „Kreuzworträtsel“ wurden insgesamt am seltensten bearbeitet. Ein wesentlicher Grund dafür liegt in der eingeschränkten Benutzerfreundlichkeit auf Touch-Geräten. Bei längeren Sätzen im Format „Quiz mit Eingabe“ ist es schwierig, den gesamten Satz im Überblick zu behalten und einzelne Wörter zu korrigieren. In zukünftigen Versionen von Davilo könnte dies durch eine Vergrößerung der Eingabefelder, etwa über Anpassungen im CSS-Code, verbessert werden. Für die Formate „Wortgitter“ und „Kreuzworträtsel“ erschwert insbesondere die Darstellung auf Smartphones die Nutzung. Der begrenzte Bildschirmplatz zwingt zu horizontalem Scrollen, die Buchstaben erscheinen sehr klein, und die Übersichtlichkeit sowie die Möglichkeit, Wörter gezielt zu markieren, sind eingeschränkt. Diese technischen Einschränkungen dürften die vergleichsweise geringe Nutzung dieser Übungsformate erklären. Vor diesem Hintergrund erscheinen die genannten Übungsformate für die Erstellung von Lernbausteinen auf Smartphones weniger geeignet. In zukünftigen Studien könnte untersucht werden, unter welchen Bedingungen diese Übungsformate didaktisch sinnvoll eingesetzt werden können.
4.4 Analyse der Anzahl der Aufrufe der Lernbausteine nach deren Bezeichnung
Authentizität spielt in der Fremdsprachendidaktik eine zentrale Rolle, da sie Lernenden einen realitätsnahen Zugang zur Zielsprache eröffnet. Sie stellt zugleich eine wesentliche Voraussetzung für Handlungsorientierung dar, die als eines der zentralen methodisch-didaktischen Leitprinzipien des Fremdsprachenunterrichts beschrieben wird (vgl. Biebighäuser 2021: 246). Durch lebensweltbezogene Inhalte und praxisnahe Themenstellungen werden Lernende darauf vorbereitet, in realen Kommunikationssituationen sprachlich angemessen und interkulturell reflektiert zu agieren (vgl. Leitzke-Ungerer 2010: 11).
Erste Auswertungen im Rahmen des DBR-Ansatzes deuteten darauf hin, dass ein Zusammenhang zwischen der Benennung der Lernbausteine sowie deren Aufruf- und Erfolgsquote besteht. Vor diesem Hintergrund wurde angestrebt, die Lernbausteine möglichst alltagsnah zu benennen – wenngleich sich dies insbesondere bei abstrakteren Inhalten nicht durchgängig realisieren ließ. Tabelle 5 zeigt die zehn am häufigsten genutzten Lernbausteine mit ihren jeweiligen Titeln auf Davilo.
Tab. 5: Lernbausteine mit der meisten Nutzung
| Bezeichnung | Anzahl deren Lösung |
| Am Bahnhof (1) | 2105 |
| Am Bahnhof (2) | 2014 |
| Hallo - Tschüss | 1492 |
| Guten Morgen – Guten Abend (1) | 1463 |
| Guten Morgen – Guten Abend (2) | 1409 |
| Essen und Trinken | 1357 |
| Tabelle- Bestimmter Artikel/ Nominativ - Akkusativ | 1295 |
| Akkusativ (1) | 1227 |
| Essen und Trinken (2) | 1198 |
| Tabelle-Unbestimmter Artikel/ Nominativ - Akkusativ | 1111 |
In der folgenden Tabelle werden die zehn Lernbausteine mit der geringsten Nutzung mit ihren Bezeichnungen auf Davilo aufgelistet:
Tab. 6: Lernbausteine mit der wenigsten Nutzung
| Bezeichnung | Anzahl deren Lösung |
| Konjunktiv II - Vergangenheit - Sätze bilden | 12 |
| Imperativ in der indirekten Rede (2) | 10 |
| Trotzdem - Sätze bilden | 10 |
| Die Vorsilbe ver- (2) | 10 |
| Kausale Präpositionen | 9 |
| Verbalstil - Nominalstil (4) | 8 |
| Wegen, denn, deshalb oder weil? | 8 |
| Modale Zusammenhänge mit „Ohne zu“ | 7 |
| Obwohl oder trotzdem? | 6 |
| Konditionalsätze (Hauptsätze) | 4 |
Die Analyse deutet darauf hin, dass die Bezeichnung der Lernbausteine einen Einfluss auf deren Nutzung haben könnte. Lernbausteine mit authentischen und lebensweltbezogenen Titeln verzeichneten tendenziell höhere Aufrufzahlen als fachsystematisch benannte Einheiten. Dieses Ergebnis korrespondiert mit theoretischen Annahmen zur Bedeutung von Authentizität im handlungsorientierten Fremdsprachenunterricht.
4.5 Analyse mittels Fragebögen
Die Auswertung der Nutzungsdaten mithilfe von LA ermöglichte eine differenzierte Analyse der Nutzungsmuster innerhalb der Lernumgebung Davilo und machte zugleich Optimierungspotenziale sichtbar. Zur Ergänzung dieser Analyse wurde eine Online-Befragung durchgeführt. Ziel war es zum einen, die durch LA gewonnenen Ergebnisse zu validieren, und zum anderen zusätzliche Informationen zu erheben, die aus den Nutzungsdaten nicht ersichtlich waren – insbesondere zum Nutzungskontext der Lernumgebung.
Die Befragung richtete sich an rund 400 Lernende, die jeweils mehr als 100 Lernbausteine bearbeitet hatten. Diese Gruppe wird im Folgenden als LA-Gruppe bezeichnet. Da die Bearbeitung eines Lernbausteins durchschnittlich zwei bis fünf Minuten in Anspruch nimmt, kann davon ausgegangen werden, dass diese Lernenden sich über einen längeren Zeitraum intensiv mit Davilo auseinandergesetzt haben.
Der Umfragelink wurde in mehreren Sprachen (Deutsch, Englisch, Russisch, Ukrainisch und Persisch) per E-Mail versendet. Die sprachliche Zuordnung erfolgte auf Basis der bei der Registrierung angegebenen Daten.
Den Ergebnissen der Befragung zufolge wurden insbesondere die Lernbausteine der Kategorien „Dialoge & Redemittel“ sowie Wortschatz als besonders hilfreich eingeschätzt. Auch die LA-gestützte Analyse der Nutzungsdaten weist für diese Kategorien die höchsten Zugriffszahlen aus. Zwischen wahrgenommener Nützlichkeit und Nutzungsintensität zeigt sich somit eine Übereinstimmung.
Darüber hinaus wurde deutlich, dass Davilo sowohl im Unterricht als auch außerhalb genutzt wird. Positiv bewertet wurden die multimediale Gestaltung, die Interaktivität, das unmittelbare Feedback sowie spielerische Elemente der Lernbausteine. Auch die Strukturierung nach Kategorien (Wortschatz, Grammatik, Dialoge & Redemittel, Musik, Lesen) und nach Niveaustufen des GeR wurde als hilfreich eingeschätzt. Ergänzende Rückmeldungen betrafen vor allem technische Aspekte wie die Kontoverwaltung oder die Verwaltung des Lernstandes.
5 Zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Analyse der Nutzungsdaten mittels Learning Analytics
Die zuvor dargestellten Beispiele sollten exemplarisch veranschaulichen, wie die Nutzungsdaten der App und Lernumgebung Davilo erhoben, ausgewertet und analysiert wurden. Im Folgenden werden die Ergebnisse der Analyse zusammengefasst:
Starke Nutzung der Lernbausteine in den Kategorien Dialoge & Redemittel sowie Wortschatz: Die Analyse der Nutzungsdaten zeigt deutliche Unterschiede in der Inanspruchnahme der einzelnen Kategorien der digitalen Lernumgebung. Am häufigsten wurden die Lernbausteine der Kategorie Dialoge & Redemittel genutzt. In diesem Bereich entfalten die interaktiven und multimedialen Gestaltungsmöglichkeiten ihr besonderes Potenzial. Typische Übungen aus den Print-Lehrmitteln – etwa das Ordnen von Dialogabschnitten – profitieren in der digitalen Umsetzung von Funktionen wie Drag & Drop, automatischem Ausblenden korrekt platzierter Elemente sowie unmittelbarem Feedback. Diese Kombination aus Interaktivität, Multimedialität und direkter Rückmeldung bietet einen Mehrwert gegenüber statischen Übungen in gedruckten Lehrwerken und dürfte zur hohen Nutzungsfrequenz beigetragen haben. Ebenfalls stark nachgefragt wurden Lernbausteine der Kategorie Wortschatz. Der Wortschatz stellt eine zentrale Grundlage für das Verstehen und Produzieren einer Fremdsprache dar, weshalb entsprechende Übungen für Lernende von besonderer Relevanz sind. Digitale Lernumgebungen ermöglichen hier die flexible Verknüpfung verschiedener Medienformate wie Text, Bild, Audio oder Video. Die hohe Nutzung dieser Kategorie unterstreicht somit die Bedeutung multimedial unterstützter Wortschatzarbeit in digitalen Kontexten.
Schwache Nutzung der Lernbausteine in der Kategorie Lesen: Die geringste Nutzung verzeichnete die Kategorie Lesen. Dieses Ergebnis entspricht Befunden der Leseforschung, wonach insbesondere längere Sachtexte in gedruckter Form häufig besser verstanden werden als digital. Die Ergebnisse legen nahe, dass Kategorien tendenziell häufiger genutzt werden, wenn die interaktiven und multimedialen Möglichkeiten der digitalen Umsetzung deutlich sichtbar werden. Es ist jedoch zu beachten, dass reine Nutzungszahlen keine eindeutigen Rückschlüsse auf die tatsächlichen Auswahlkriterien der Nutzenden zulassen. Ergänzende Befragungen können dazu Aufschluss geben.
Geeignete Übungsformate für die Erstellung interaktiver multimedialer Lernbausteine: Die Analyse zeigt, dass bestimmte Übungsformate besonders gut geeignet sind, um typische Übungen in interaktive multimediale Lernbausteine umzusetzen. So erweist sich das Übungsformat „Einfache Reihenfolge“ als besonders effektiv für Lernbausteine, die auf das Training authentischer Dialoge abzielen. Lernbausteine nach diesem Übungsformat wurden im Vergleich zu anderen Formaten am häufigsten genutzt. Im Gegensatz zu traditionellen Print-Übungen ermöglicht diese digitale Form, Dialogabschnitte audiovisuell darzustellen. Die Lernenden erhalten dabei sofortiges Feedback zur richtigen Anordnung der Elemente und können sich gezielt auf noch offene Dialogabschnitte konzentrieren. Dieses Übungsformat eignet sich deshalb besonders für das Strukturieren von Dialogen. Auch Lernbausteine nach dem Übungsformat Gruppenzuordnung weisen eine hohe Nutzungsrate auf. Dieses Übungsformat eignet sich besonders für Übungen im Bereich Wortschatz und Grammatik. Die große Flexibilität dieses Übungsformats könnte ein entscheidender Faktor dafür sein. Zu den Stärken gehören die einfache Kombination unterschiedlicher Medienformate, unmittelbares Feedback, die mobile Nutzbarkeit auf Smartphones, der spielerische Ansatz sowie die Möglichkeit, zusammengehörige Informationen simultan darzustellen. In gedruckten Materialien lässt sich eine solche Vielfalt nur schwer realisieren.
Weniger geeignete Übungsformate für die Erstellung interaktiver multimedialer Lernbausteine: Im Gegensatz zu den genannten erfolgreichen Übungsformaten wurde deutlich, dass Übungsformate wie Kreuzworträtsel oder Wortgitter sich weniger gut für die Entwicklung interaktiver multimedialer Lernbausteine auf Smartphones eignen, insbesondere im Bereich der Wortschatzarbeit. Lernmodule nach diesen Übungsformaten verzeichneten im Vergleich zu anderen Formaten eine deutlich geringere Nutzung. Die begrenzten Darstellungsmöglichkeiten dieser Formate schränken ihre Eignung für den mobilen Einsatz stark ein. Auch das Übungsformat Quiz mit Eingabe wurde nur selten genutzt. Eine mögliche Ursache dafür könnte das kleine Eingabefeld sein, das es schwierig macht, den vollständigen Antwortsatz im Blick zu behalten und Korrekturen komfortabel vorzunehmen. Es sollte daher überprüft werden, ob und in welchem Umfang der Einsatz solcher Übungsformate aus didaktischer Sicht sinnvoll ist.
Höhere Lösungsrate bei Lernbausteinen mit authentischer Bezeichnung: Es zeigte sich, dass die Benennung der Lernbausteine einen Einfluss auf deren Lösungsrate hatte. Lernmodule, deren Titel lebensnah und praxisorientiert formuliert waren, wurden signifikant häufiger aufgerufen und erfolgreich bearbeitet. Im Gegensatz dazu fanden Lernbausteine mit abstrakteren oder weniger greifbaren Bezeichnungen deutlich weniger Anklang bei den Lernenden. Daraus lässt sich ableiten, dass Lehrpersonen bei der Titelvergabe von Lernbausteinen besonderes Augenmerk auf eine authentische und alltagsnahe Formulierung legen sollten. Eine solche praxisbezogene Benennung steigert die wahrgenommene Relevanz der Inhalte und spricht die Lernenden gezielter an.
6 Fazit und Ausblick
Die Anwendung von LA in dieser DBR-Studie ist ein Beispiel dafür, wie die Erfassung und Analyse von Nutzungsdaten mittels LA sowohl zur Erkennung des Lernverhaltens als auch zur fortlaufenden Verbesserung und Optimierung einer Lernumgebung für den Fremdsprachenunterricht dienen kann. Die Auswertung der Nutzungsdaten bezüglich Niveaustufen, Kategorien, Übungsformate sowie Öffnungs- und Lösungsquoten der Lernbausteine bietet wertvolle Hinweise für die bedarfsorientierte Gestaltung von Übungen.
Große Datenmengen erzeugen für sich genommen noch keinen didaktischen Mehrwert. Ihre Auswertung ist weder selbsterklärend noch automatisch pädagogisch sinnvoll. Eine zentrale Herausforderung besteht vielmehr darin, die erhobenen Daten in einen fachlich und didaktisch tragfähigen Kontext zu überführen (vgl. Lockyer et al. 2013). Dies erfordert eine reflektierte Interpretation sowie die Fähigkeit, aus Analyseergebnissen angemessene didaktische Konsequenzen abzuleiten.
Dabei kommt den Lehrkräften eine entscheidende Rolle zu: Sie müssen die Daten nicht nur verstehen und kritisch einordnen, sondern gegebenenfalls auch gezielt in den Lernprozess eingreifen. Ohne eine solche pädagogische Rahmung besteht die Gefahr, dass datenbasierte Rückmeldungen bei Lernenden eher Verunsicherung auslösen, als Lernprozesse konstruktiv zu unterstützen (vgl. Ebner/Neuhold/Schön 2013: 5).
Der Einsatz von LA setzt daher nicht nur technische Infrastruktur, sondern auch entsprechende Expertise voraus und ist häufig auf interdisziplinäre Zusammenarbeit angewiesen. Zugleich eröffnet er – gerade für die Fremdsprachendidaktik – ein erhebliches Potenzial, insbesondere vor dem Hintergrund des weiterhin bestehenden Forschungsbedarfs im Bereich der empirisch fundierten Lehrmaterialentwicklung (vgl. Rösler 2016).
Die vorliegende Studie ließ jedoch einige Fragen offen. So wurde insbesondere nicht untersucht, ob und in welchem Ausmaß die Nutzung von Davilo den Lernerfolg tatsächlich fördert. Eine solche Untersuchung lag nicht im primären Fokus dieser Arbeit. Um den spezifischen Einfluss der digitalen Lernbausteine auf den Lernerfolg empirisch nachweisen zu können, wäre eine umfassende summative Evaluation unter Einbezug mehrerer Vergleichsgruppen erforderlich. In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass der Lernerfolg in der Regel nicht direkt durch LA messbar ist, da er von einer Vielzahl kognitiver, motivationaler und kontextueller Faktoren beeinflusst wird. Dennoch kann LA zur Optimierung der Lernumgebung beitragen, unter anderem durch die gezielte Verbesserung von Feedbackprozessen, die wiederum nachweislich zu den stärksten Einflussfaktoren auf den Lernerfolg zählen (vgl. Hattie 2009).
Abschließend bleibt zu hoffen, dass die in diesem Beitrag vorgestellte Analyse von Nutzungsdaten innerhalb einer digitalen Lernumgebung für den Fremdsprachenunterricht sowohl Fachkräfte aus der Fremdsprachendidaktik als auch Bildungseinrichtungen dazu anregt, das Potenzial von LA verstärkt in ihre didaktischen Konzepte und institutionellen Strategien zu integrieren. Um den tatsächlichen Mehrwert datenbasierter Verfahren für Lehr-Lern-Prozesse ausschöpfen zu können, bedarf es nicht nur geeigneter technologischer Infrastrukturen, sondern auch der Entwicklung validierter Messinstrumente sowie einer systematischen Qualifizierung von Lehrkräften im Umgang mit diesen Daten. Nur wenn pädagogische Expertise, technische Umsetzung und wissenschaftliche Reflexion zusammengeführt werden, kann LA zu einem nachhaltigen Instrument evidenzbasierter Bildungssteuerung im Fremdsprachenunterricht werden.
Literatur
Biebighäuser, Katrin (2021): Methodisch-didaktische Konzepte des DaF- und DaZ-Unterrichts. In: Altmayer, Claus; Biebighäuser, Katrin; Haberzettl, Stefanie & Heine, Antje (Hrsg.): Handbuch Deutsch als Fremd- und Zweitsprache. Kontexte - Themen - Methoden. Berlin: Metzler, 233–253. http://doi.org/10.1007/978-3-476-04858-5.
Döbeli Honegger, Beat; Hielscher, Michael & Hartmann, Werner (2018): Lehrmittel in einer digitalen Welt. Expertenbericht im Auftrag der Interkantonalen Lehrmittelzentrale (ilz). https://beat.doebe.li/publications/2018-doebeli-honegger-hielscher-hartmann-lehrmittel-in-einer-digitalen-welt.pdf (26.02.2026).
Ebner, Martin (2019): Learning Analytics. Eine Einführung. Bildung und Beruf 2, 46–49.
Ebner, Martin; Neuhold, Benedikt & Schön, Martin (2013): Learning Analytics – wie Datenanalyse helfen kann, das Lernen gezielt zu verbessern. In: Wilbers, Karl; Hohenstein, Andreas (Hrsg.): Handbuch E-Learning-Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis - Strategien, Instrumente, Fallstudien. Köln: Deutscher Wirtschaftsdienst, 1–20.
[E-READ) Evolution of Reading in the Age of Digitisation (2019): Stavanger Declaration Concerning the Future of Reading. https://www.faz.net/aktuell/feuilleton/buecher/themen/stavanger-erklaerung-von-e-read-zur-zukunft-des-lesens-16000793.html (26.02.2026).
Funk, Hermann; Kuhn, Christina; Spaniel-Weise, Dorothea & Wicke, Rainer E. (2014): Aufgaben, Übungen, Interaktion. München: Klett und Langenscheidt.
Gold, Andreas (2023): Lesen am Bildschirm. Potenziale, Risiken und Nebenwirkungen. Reportpsychologie 05, 22–28.
Hattie, John (2009): Visible Learning. A Synthesis of 800+ Meta-Analyses on Achievement. London: Routledge. http://doi.org/10.4324/9780203887332.
Hofmann, Tobias (2012): Efathom. Entwicklung und Evaluation einer multimedialen Lernumgebung für einen selbstständigen Einstieg in die Werkzeugsoftware FATHOM. Wiesbaden: Vieweg+Teubner. http://doi.org/10.1007/978-3-8348-2419-6.
Ifenthaler, Dirk & Widanapathirana, Chathuranga (2014): Development and validation of a learning analytics framework: Two case studies using support vector machines. Technology, Knowledge and Learning 19: 1–2, 221–240. http://doi.org/10.1007/s10758-014-9226-4.
Kannan, Jaya; Munday, Pilar (2018): New Trends in Second Language Learning and Teaching through the Lens of ICT, Networked Learning, and Artificial Intelligence. Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación 76, 13–30. http://doi.org/10.5209/CLAC.62495.
Leitzke-Ungerer, Eva (2010): Zielkulturelle und lernkontextbezogene Authentizität im Fremdsprachenunterricht. In: Frings, Michael & Leitzke-Ungerer, Eva (Hrsg.): Authentizität im Unterricht romanischer Sprachen. Stuttgart: Ibidem, 11–24.
Lockyer, Lori; Heathcote, Elizabeth; Dawson, Shane (2013): Informing pedagogical action: aligning learning analytics with learning design. American Behavioral Scientist 57: 10, 1439-1459. http://doi.org/10.1177/0002764213479367
Long, Phil; Siemens, George (2011): Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. Educause Review 46: 5, 31–40.
Maik, Philipp (2020): Analoges versus digitales Lesen – 1:0? In: JuLit. #read! Lesen im digitalen Wandel – Chancen, Herausforderungen und Konsequenzen, 1. Arbeitskreis für Jugendliteratur, 3–10.
Mayer, Richard E. (2009): Multimedia Learning (2nd ed.). New York: Cambridge University Press. http://doi.org/10.1017/CBO9780511811678.
Reinmann, Gabi (2022): Was macht Design-Based Research zu Forschung? Die Debatte um Standards und die vernachlässigte Rolle des Designs. EDeR – Educational Design Research 6: 2, 1–22. http://doi.org/10.15460/eder.6.2.1909.
Rey, Günter Daniel (2009): E-Learning: Theorien, Gestaltungsempfehlungen und Forschung. Bern: Hans Huber Verlag.
Rösler, Dietmar (2016): Etüde für Übungsforscher. In: Burwitz-Melzer, Eva; Königs, Frank G.; Riemer, Claudia & Schmelter, Lars (Hrsg.): Üben und Übungen beim Fremdsprachenlernen. Perspektiven und Konzepte für Unterricht und Forschung. Tübingen: Narr Francke Attempto, 172–181.
Rösler, Dietmar (2020): Auf dem Weg zum Babelfisch? Fremdsprachenlernen im Zeitalter von Big Data. InfoDaF 47: 6, 596–611. http://doi.org/10.1515/infodaf-2020-0060.
Schulmeister, Rolf (2002): Taxonomie der Interaktivität von Multimedia – Ein Beitrag zur aktuellen Metadaten-Diskussion. http://rolf.schulmeister.com/pdfs/interaktivitaet.pdf (26.02.2026).
Viberg, Olle; Wasson, Barbara & Kukulska-Hulme, Agnes (2020): Mobile-assisted language learning through learning analytics for self-regulated learning (MALLAS): A conceptual framework. Australasian Journal of Educational Technology 36: 6, 34–52. http://doi.org/10.14742/ajet.6494.
Volk, Hannah; Kellner, Karl & Wohlhart, David (2015): Learning Analytics for English Language Teaching. Journal of Universal Computer Science 21: 1, 156–174. http://doi.org/10.3217/jucs-021-01-0156.
Yang, Jianpei (2023): Die Anwendung von Learning Analytics zur Analyse des Online-Lernverhaltens am Beispiel eines Blended Learning-Deutschkurses. Zeitschrift für Interkulturellen Fremdsprachenunterricht 28: 1, 463–482. http://doi.org/10.48694/zif.3611.
Kurzbio
Amir Mahdi Meshkin Mehr ist Dozent an der Universität Teheran an der Fakultät für deutsche Sprache und Literatur. Zuvor unterrichtete er über acht Jahre am Goethe-Institut in Teheran. Er promovierte an der Pädagogischen Hochschule Schwäbisch Gmünd. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf computergestütztem Fremdsprachenunterricht und multimedialem Lernen.
Anschrift: