Das Themenfeld „Data-, Learning- und Predictive-Analytics“ widmet sich dem umfassenden Thema „Analytics“ aus der Bildungsperspektive. Das Ziel ist es, grundlegende Begrifflichkeiten zu klären und ein tieferes Verständnis für die verschiedenen Facetten von Analytics im Bildungskontext zu entwickeln. Dabei soll erörtert werden, was genau unter Data Analytics zu verstehen ist, welche spezifischen Methoden und Techniken dabei zum Einsatz kommen und wie diese in den Bildungsalltag integriert werden können. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere die generative KI, kann dabei eine wichtige Rolle spielen.

Die PHBern hat drei Artikel zum Thema Data Analytics verfasst:

• Was sind Daten? 
  Der Begriff „Daten“ wird erklärt und die Verwendung in verschiedenen Kontexten beleuchtet. Der Artikel präsentiert ein Zyklusmodell, das die Beziehungen zwischen Zeichen, Daten, Informationen und Wissen veranschaulicht und erklärt, wie generiertes Wissen wiederum als Datenbasis verwendet wird, um neues Wissen zu generieren. Das Modell zeigt auch, wie dieses Wissen genutzt werden kann, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.
• Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? 
  Grundlagen und Anwendungen künstlicher Intelligenz. KI wird als Nachbildung menschlicher Intelligenz durch Computer definiert, die Fähigkeiten wie Sprachverständnis und Problemlösung ermöglichen. KI-Anwendungen nutzen Algorithmen und grosse Datenmengen, um intelligente Verhaltensweisen wie das Lernen und Anpassen zu realisieren. Zudem wird die Rolle von KI in verschiedenen Anwendungsbereichen wie beispielsweise Spracherkennung, Bildverarbeitung und autonom agierenden Robotern beleuchtet.

• Was ist Data Analytics?  
  Der Begriff „Data Analytics“ wird erklärt und die Anwendungsbereiche von Data Analytics beleuchtet. Der Text unterteilt Data Analytics in vier Stufen:

  • Descriptive Analytics erfasst, was geschehen ist
  • Diagnostic Analytics untersucht, warum es geschehen ist
  • Predictive Analytics macht Vorhersagen über zukünftige Ereignisse
  • Prescriptive Analytics gibt Empfehlungen, basierend auf den Vorhersagen

  Diese Methoden werden in praktischen Beispielen illustriert, insbesondere im Bildungsbereich, wo sie zur Verbesserung von Lernprozessen und zur Leistungsmessung eingesetzt werden. Der Artikel stellt einen direkten Bezug zu vorherigen Diskussionen über Daten und KI her, was die tiefere Integration dieser Technologien in analytische Prozesse verdeutlicht.