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Vielen wissenschaftlichen Untersuchungen dienen Forschungsdaten als Grundlage neuer Erkenntnisse. Um diese Grundlage nicht zu verlieren, sollten die Daten sicher gespeichert, nachhaltige archiviert und langfristig bereitgestellt werden. Der breite Zugang zu Forschungsdaten erlaubt neue Perspektiven für wissenschaftliches Arbeiten, indem bereits bestehende Ergebnisse reproduziert werden und einfacher zu neuen Erkenntnis gelangt wird. Learning Analytics (LA) nutzen Daten, die von Lernenden und Lehrenden produziert werden. Dabei verfolgen LA das Ziel, mit Analysemodellen, Informationen und soziale Verbindungen innerhalb des Lernprozesses sichtbar zu machen, um Lernverhalten zu unterstützen. Die statistischen Analysemethoden der LA benötigen eine große Anzahl an Datensätzen, um valide Aussagen treffen zu können. Oft ist die Anzahl der untersuchten Lernfälle jedoch gering, weshalb sich eine Zusammenlegung unterschiedlicher Forschungsdatensätze anbietet. Wir untersuchen das kollaborative Erlernen von Programmiersprachen an drei Standorten, um mehrere ähnliche Lernbereiche zusammenzubringen und zugleich eine hinreichend große Datenbasis für eine Analyse zu schaffen. Dabei soll eine einfache Transferierbarkeit der erhobenen Lernendendaten auf unterschiedliche Programmiersprachen, Übungskonzepte und Hochschulkontexte ermöglicht werden, mit dem Anspruch die heterogenen Daten untereinander nutzbar zu machen. Auf informationstechnischer Ebene erfolgte eine Bedarfsanalyse der LA, aus der heraus ein Objektmodell abgeleitet wurde. Dieses bildet relevante Charakteristika und Objekte des LA Forschungsprozesses ab und führt zu einem Metadatenmodell. Dieses wird in einem Forschungsdatenrepositorium genutzt, um eine Nachnutzbarkeit der Daten zu erzielen. Somit wird eine Grundlage für die nachhaltige Nutzung von Learning Analytics-Daten und -Ansätzen in Forschung und Lehre an deutschen Hochschulen gebildet.
Learning Analytics (LA) befassen sich mit der Aggregation und Analyse von Lernendendaten und deren Kontext, um den Lernprozess zu verstehen und systematisch zu verbessern. Obwohl die Methoden der LA zum größten Teil digitale Daten generieren und komplexe Analyseverfahren verwenden, besitzt die Disziplin bisher weder eine Forschungsdatenkultur noch liegen fachspezifische Konzepte zur Nachnutzung der Daten vor. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass die Zahl der Probanden häufig ein kritisches Element der Studien darstellen, wäre diese auf einer übergreifenden Ebene zielführend. Wissenschaftliche Bibliotheken können hier mit ihrer Datenkompetenz eine entscheidende Rolle spielen, Wissenschaftler der LA bezüglich ihrer Datenhaltung zu unterstützen. Anhand eines Fallbeispiels aus der Hochschullehre, der Untersuchung kollaborativen Erlernens von Programmiersprachen, zeigen wir, wie die Arbeit eines beteiligten Data Librarians aussehen kann. Im Fokus soll die unterstützende Arbeit für den Wissenschaftler stehen, die einerseits auf die Analyse der LA Forschung und der sich daraus ergebenden fachspezifischen Bedarfe beruht. Andererseits soll das entwickelte Vorgehensmodell einen Mehraufwand bezüglich der professionellen Datenerhaltung für den Wissenschaftler verhindern, indem Maßnahmen und fachspezifische Lösungen entlang des Datenlebenszyklus in den Bereichen – Planung, Auswahl, Übernahme, Speicherung, Erhaltungsmaßnahmen, Zugriff und Nutzung – abgeleitet werden. Entsprechend zielt das Vorhaben ausgehend von der Analysephase auf eine weitgehend automatisierte Realisierung dieser Schrittfolge. In der Umsetzung des Konzepts entsteht auf der Basis der über mehrere Semester gesammelten Datensätze eine konsistente mehrstufige (Meta-)Datenstruktur, die den Austausch entlang notwendiger Bedarfe (bspw. Privacy) für die Arbeit im unmittelbaren Team, durch Projektpartner und durch Dritte gewährleistet.