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Lernanalysen

Sehen, wo der Kurs Hilfe braucht.

Lernanalysen machen schwierige Themen während des Lernens sichtbar. Lehrende erkennen aggregierte Muster aus Übungen, Tutor-Dialogen und Aktivität, ohne private Nachrichten oder die Leistung einzelner Personen offenzulegen.

Funktionen und Aufgaben von ERP-Systemen

Aktivitäten

14

Ø Score

41%

Hauptthemensortiert nach Höchste
Themenübersicht

Lernanalysen

Drei Ansichten auf den Lernstand Ihres Kurses.

Muster statt Personenprofile

Lehrende sehen Entwicklungen und Schwierigkeiten auf Kursebene. Die Analyse ist für pädagogisches Nachsteuern gedacht, nicht für die Überwachung einzelner Lernender.

Grundlagen der Volkswirtschaftslehreaggregiert

214 aktive Lernende · Beispieldaten

Öffentliche Güter78 %
Coase-Theorem58 %
Externalitäten42 %

Kursebene · keine Personenprofile

Aufgaben zeigen konkrete Fehlannahmen

Antwortverteilungen machen sichtbar, welche Optionen häufig gewählt werden und bei welchen Aufgaben der Kurs zusätzliche Erklärung braucht.

Frage 4 · Multiple Choice66 % daneben
A
34 %
B
46 %
C
20 %
Häufigste Fehloption: B87 Antworten · aggregiert

Tutor-Fragen werden zu Themen

Anonymisierte Dialoge werden nach Konzepten, Wissenslücken und Missverständnissen geordnet. Lehrende sehen häufige Themen, nicht den Wortlaut einzelner Gespräche.

Konzepte176 Chats
Wissenslücken89 Chats
Missverständnisse47 Chats
Coase-BedingungenPigou vs. SubventionTrittbrettfahrer

Themen, nie einzelne Nachrichten

Im Detail

Einblick in den Lernstand, ohne Überwachung.

Was Übungen über den Kurs verraten

Für geteilte Übungen zeigt acemate die Antwortverteilung und macht häufig schwierige Aufgaben sichtbar. Lehrende erkennen, ob ein Konzept grundsätzlich verstanden wurde oder ob sich eine bestimmte Fehlannahme durch den Kurs zieht. Die Auswertung kann direkt in die nächste Sitzung, eine Wiederholung oder eine neue Vertiefungsübung einfließen.

Jeder KI-Tutor-Chat wird zu didaktischer Einsicht

acemate fasst jedes Gespräch der Lernenden mit dem KI-Tutor zu tiefgehenden, stets anonymen Berichten zusammen, thematisch geordnet. Sie sehen, zu welchen Konzepten die meisten Fragen entstehen, wo Missverständnisse wiederkehren und wie sich das Verständnis über die Woche verschiebt. Einzelne Nachrichten bleiben privat. Aus der Blackbox der KI-Nutzung wird ein didaktisches Signal, das Sie in der nächsten Sitzung aufgreifen können.

Ihre Inhalte. Ihre Daten. Ihre Kontrolle.

acemate läuft ausschließlich in EU-Rechenzentren, erfüllt die DSGVO und nutzt Ihre Inhalte niemals zum Training von KI-Modellen.

Mehr zu Sicherheit & Datenschutz
DSGVO-konform
EU-Hosting
AVV nach Art. 28
Kein KI-Training

Häufige Fragen

Je nach Kurs werden unter anderem Aktivität, bearbeitete Übungen, Antwortverteilungen, Lernfortschritt und anonymisiert zusammengefasste Themen aus dem KI-Tutor ausgewertet.

Die hier beschriebenen Analysen zeigen aggregierte Muster auf Kursebene. Sie sind kein individuelles Leistungsmonitoring.

Nein. Lehrende sehen thematische Zusammenfassungen und Häufigkeiten, nicht den Wortlaut einzelner Gespräche.

Das hängt von Gruppengröße und Aktivität ab. Belastbare Muster entstehen erst, wenn genügend Lernende aktiv sind. So bleiben Aussagen tragfähig und Rückschlüsse auf Einzelne werden vermieden.

Nein. Sie dienen der formativen Orientierung und der Verbesserung der Lehre. Sie ersetzen keine formale Prüfungsbewertung.

Aggregierte Nutzungs- und Lernsignale können Evaluationen ergänzen. Aussagekraft, Methodik und Datenschutz legen wir für jedes Vorhaben gemeinsam fest.

Sehen Sie früher, was später zählt.

Wir zeigen Ihnen anhand eines echten Kursszenarios, wie acemate schwierige Themen sichtbar macht und Lehrenden konkrete Ansatzpunkte gibt.