DOI: 10.5281/zenodo.11638468
title: Anonymized Responses to the Student Expectation of Learning Analytics Questionnaire (SELAQ) in 2022 and 2023

description: Contains responses of 566 bachelor students to the Student Expectation of Learning Analytics Questionnaire (SELAQ) conducted at Bochum University of Applied Sciences in Germany in fall 2022 and summer 2023. The Questionnaire consists of 12 statements (in the dataset: enumerated from 1-12) which are evaluated by students regarding both their desire and their expectation (in the dataset: D and E). This results in 24 items (in the dataset: 1D, 1E, 2D, 2E, ..., 12D, 12E). Each item is evaluated by the students on a Likert-scale from 1 (strongly disagree) to 7 (strongly agree). Additionally, the students' study track (in the dataset: Study_Track) and their current semester (in the dataset: Semester) were also recorded. The questionnaires were carried out in paper form at the beginning of lectures. Statements 1, 2, 3, 5 and 6 deal with ethical and privacy expectations, while statements 4, 7, 8, 9, 10, 11 and 12 deal with service feature expectations regarding learning analytics. For a text version of the items, please refer to the paper related to this dataset (DOI 10.1145/3636555.3636923), the additional descriptions below or the attached description file.
description: Students are asked to evaluate both their desire ("Ideally, I would like this to happen") and their expectation ("I expect this to happen in reality") of each of the 12 statements, resulting in 24 items.



The university will ask for my consent before using any identifiable data about myself (e.g., ethnicity, age, and gender)

The university will ensure that all my educational data will be kept securely

The university will ask for my consent before my educational data is outsourced for analysis by third party companies

The university will regularly update me about my learning progress based on the analysis of my educational data

The university will ask for my consent to collect, use, and analyse any of my educational data (e.g., grades, attendance, and virtual learning environment accesses)

The university will request further consent if my educational data is being used for a purpose different to what was originally stated

The learning analytics service will be used to promote student decision making (e.g., encouraging you to adjust your set learning goals based upon the feedback provided to you and draw your own conclusions from the outputs received)

The learning analytics service will show how my learning progress compares to my learning goals/the course objectives

The learning analytics service will present me with a complete profile of my learning across every module (e.g., number of accesses to online material and attendance)

The teaching staff will be competent in incorporating analytics into the feedback and support they provide to me

The teaching staff will have an obligation to act (i.e., support me) if the analytics show that I am at-risk of failing , underperforming, or if I could improve my learning

The feedback from the learning analytics service will be used to promote academic and professional skill development (e.g., essay writing and referencing) for my future employability
description: Die Studierenden werden aufgefordert, jede der 12 Aussagen sowohl hinsichtlich ihres Wunsches ("Ich wünsche mir, dass dies im Idealfall geschieht."), als auch ihrer Erwartung ("Ich gehe davon aus, dass dies in Wirklichkeit geschieht.") zu bewerten, was 24 Items ergibt.



Die Hochschule bittet mich um Erlaubnis, bevor sie Daten von mir nutzt, mit denen ich identifiziert werden könnte (z.B. Herkunft, Alter, Geschlecht).

Die Hochschule stellt sicher, dass alle meine Lerndaten sicher aufbewahrt werden.

Die Hochschule bittet um meine Zustimmung, bevor meine Lerndaten zur Analyse an Drittunternehmen ausgelagert werden (z.B. zum Datenmanagement).

Die Hochschule informiert mich regelmäßig auf Grundlage meiner Lerndaten über meine Lernfortschritte.

Die Hochschule bittet um meine Zustimmung zur Erhebung, Nutzung und Analyse meiner Lerndaten (z.B. Noten, Anwesenheit, Zugriff auf Moodle).

Die Hochschule holt eine zusätzliche Einwilligung ein, wenn meine Lerndaten für einen anderen Zweck als den ursprünglich angegebenen verwendet werden.

Der Learning Analytics-Dienst wird genutzt, um die Entscheidungsfindung der Studierenden zu fördern (z. B. Sie erhalten Feedback zu ihrem Lernfortschritt und werden ermutigt, Ihre gesetzten Lernziele anzupassen und Ihre eigenen Schlussfolgerungen aus dem Feedback zu ziehen).

Der Learning Analytics-Dienst zeigt an, wie mein Lernfortschritt mit meinen Lernzielen/den Kurszielen übereinstimmt.

Der Learning Analytics-Dienst bietet mir eine Gesamtübersicht über mein Lernverhalten für jedes Modul (z.B. zur Anzahl meiner Zugriffe auf Online-Materialien, zu meiner Anwesenheit).

Die Lehrkräfte sind in der Lage, Learning Analytics-Ergebnisse einzubeziehen, wenn sie mir Feedback geben und mich unterstützen.

Wenn der Learning Analytics-Dienst zeigt, dass ich durchfallen könnte, dass meine Leistungen schwach sind, oder wenn ich mein Lernverhalten verbessern könnte, sind die Lehrkräfte verpflichtet zu handeln (d. h. mich zu unterstützen).

Das Feedback des Learning Analytics-Dienstes verbessert meine Chancen auf dem Arbeitsmarkt, indem meine akademischen Kompetenzen (z.B. Verfassen von Texten und Zitieren von Literatur) und meine beruflichen Kompetenzen gefördert werden.
description: Students' study track was conducted as a selection out of the following options:

ArchitectureCivil engineeringElectrical engineeringComputer Science Mechanical engineeringMechatronicsSustainabilitySurveyingBusiness studiesOther engineering courses