With the continued digitization of higher education, students’ ability to selfregulate their studies in online and blended learning settings has become critical for their academic success. Goal-setting strategies are an important aspect of self-regulated learning which universities aim to support through the implementation of the intended learning outcomes (ILOs) of courses and programs. These act as a promise for students of the knowledge and skills which they are expected to acquire. However, students often perceive an absence of clear connection between ILOs and course assignments that creates a disconnect between students’ course progression and their progression toward course ILOs. To assist students in this task, a student-facing learning analytics dashboard (LAD) allowing students to track and plan their learning progress toward the achievement of the selected course’s ILOs has been developed and evaluated in the context of STEM higher education. The LAD was developed using a participatory design approach combined with design science research methodology. Thirty-seven students contributed to the design of the dashboard through a F2F workshop and later a student feedback session in Spring 2023. The tool was evaluated through five semi-structured interviews informed by the Technology Acceptance Model. The results show students having a behavioral intention to use the dashboard in their everyday university studies. The thesis contributes with a LAD focused on student ILO achievement and task-interest. / Med den fortsatta digitaliseringen av utbildning på högre nivå så har studenters förmåga att självreglera sina studier i online och flerformsundervisning blivit kritisk för deras akademiska framgång. Målsättningstrategier är en viktig aspekt av självreglerad inlärning, universitet siktar på att ge support till studenters målsättningsstrategier genom implementering av kursmål. Dessa agerar som ett löfte till studenter om de kunskaper och förmågor de förväntas uppnått när en kurs är klar. Studenter upplever däremot en brist på tydliga kopplingar mellan kursprogression och progression mot kursmålen. För att hjälpa förtydliga dessa kopplingar till studenter, så har en student riktad learning analytic dashboard (LAD), som tillåter studenter att följa och planera sin progression mot kursmålen, utvecklats och utvärderats i kontexten av STEM högre utbildning. LAD:n utvecklades med användning av en deltagande designstrategi kombinerat med design science research metodik. Trettiosju studenter bidrog till designen av dashboarden genom att ge feedback via en ansikte-till-ansikte verkstad och en gruppfeedbacksession under våren 2023. Implementationen evaluerades sedan genom fem semistrukturerade intervjuer baserade på Technology Acceptance modellen. Resultatet implicerar att studenter har en beetendemässig avsikt att använda verktyget i sina dag-för-dag universitetsstudier. Avhandlingen avslutas med diskussion om forskningsrelevans och framtida relaterade arbeten. Avhandlingen bidrar med en LAD fokuserad på studenters uppnående av kursmål och uppgiftintresse

Rapid developments in the educational system significantly facilitate the popularisation of education, making education more accessible. The learning process should be systematically analyzed to assist teaching, however, traditional learning systems provide limited support for educators. The learning analytics dashboard is, therefore, becoming a popular tool to provide insights into the learning process by analyzing and interpreting the collected data with effective visualizations. With the purpose of improving pedagogical decision-making, it is of importance to provide a comprehensive overview and informative feedback for the learning process. This study aims to explore the affordances and challenges of designing a comprehensive learning analytics dashboard for educators to support personalized learning and adaptive teaching. A large amount of research on the learning analytics dashboard was reviewed as the theoretical foundation. The prototype of the dashboard was developed based on the obtained theories. To examine the prototype, a user study with user experience designers was conducted to evaluate the clarity of the visualization and the effectiveness of the dashboard. The results summarised from the thematic analysis indicated that the dashboard could serve as a potentially valuable tool with overall clear interaction to support educators, and the visualization was considered intuitive to understand the connection of multiple data points. Suggestions for designing a learning analytics dashboard are discussed in terms of visualization, consistency, conception, navigation, interaction, information via text, visual appearance, functionality, and privacy. To further improve the affordances of the dashboard, future research with educators is of importance to conduct. / Den snabba tekniska utvecklingen inom utbildningsområdet har avsevärt underlättat populariseringen av utbildningen och gjort den mer tillgänglig. Inlärningsprocessen bör analyseras systematiskt för att stödja denna utveckling, men traditionella inlärningssystem ger begränsat stöd för lärare. Instrumentpaneler (dashboards) för inlärningsanalys har därför blivit ett populärt verktyg för att ge inblick i inlärningsprocessen genom att analysera och tolka den insamlade informationen med effektiva visualiseringar. I syfte att förbättra det pedagogiska beslutsfattandet är det viktigt att ge en omfattande översikt och informativ och kontinuerlig feedback för inlärningsprocessen. Denna studie syftar till att utforska fördelar och utmaningar med att utforma en omfattande instrumentpanel för lärandeanalys för lärare att stödja den individuella inlärningen och därmed kunna anpassa undervisningen. En stor mängd forskning på instrumentpaneler för inlärningsanalys granskades som underlag. Prototypen på instrumentpanelen utvecklades baserat på detta underlag. För att utvärdera prototypen genomfördes en användarstudie med UX-designers för att avgöra visualiseringens tydlighet och instrumentpanelens effektivitet. Resultaten från den tematiska analysen indikerade att instrumentpanelen kunde fungera som ett potentiellt värdefullt verktyg med en överlage tydlig interaktion för att stödja lärare och visualiseringen ansågs vara intuitiv för att förstå relationen mellan datapunkterna. Förslag för att utforma en instrumentpanel för inlärningsanalys diskuteras avseende visualisering, konsistens, uppfattning, navigering, interaktion, information via text, visuellt utseende, funktionalitet och integritet. För att ytterligare förbättra instrumentpanelens är framtida utveckling och utvärdering med pedagoger viktig att genomföra.

Ce travail s’inscrit dans une problématique générale de l’analytique de l’apprentissage numérique et particulièrement dans le contexte du projet ANR HUBBLE, un observatoire national permettant le dépôt de processus d’analyse de haut niveau. Nous nous intéressons principalement à la communication des données d’analyse aux utilisateurs en mettant à leur disposition des tableaux de bord d'apprentissage (TBA). Notre problématique porte sur l’identification de structures génériques dans le but de générer dynamiquement des TBA sur mesure. Ces structures doivent être à la fois génériques et adaptables aux besoins d’utilisateurs. Les travaux existants proposent le plus souvent des TBA trop généraux ou développés de manière adhoc. Au travers du projet HUBBLE, nous souhaitons exploiter les décisions des utilisateurs pour générer dynamiquement des TBA. Nous nous sommes intéressés au domaine de l’informatique décisionnelle en raison de la place des tableaux de bord dans leur processus. La prise de décision exige une compréhension explicite des besoins des utilisateurs. C'est pourquoi nous avons adopté une approche de conception centrée sur l'utilisateur dans le but de lui fournir des TBA adaptés. Nous proposons aussi un processus de capture des besoins qui a permis l’élaboration de nos modèles (indicateur, moyens de visualisation, utilisateur, …). Ces derniers sont utilisés par un processus de génération implémenté dans un prototype de générateur dynamique. Nous avons procédé à une phase d'évaluation itérative dont l’objectif est d'affiner nos modèles et de valider l'efficacité de notre processus de génération ainsi que de démontrer l'impact de la décision sur la génération des TBA. / This work is part of a broader issue of Learning Analytics (LA). It is particularly carried out within the context of the HUBBLE project, a national observatory for the design and sharing of data analysis processes. We are interested in communicating data analysis results to users by providing LA dashboards (LAD). Our main issue is the identification of generic LAD structures in order to generate dynamically tailored LAD. These structures must be generic to ensure their reuse, and adaptable to users’ needs. Existing works proposed LAD which remains too general or developed in an adhoc way. According to the HUBBLE project, we want to use identified decisions of end-users to generate dynamically our LAD. We were interested in the business intelligence area because of the place of dashboards in the decision-making process. Decision-making requires an explicit understanding of user needs. That's why we have adopted a user-centered design (UCD) approach to generate adapted LAD. We propose a new process for capturing end-users’ needs, in order to elaborate some models (Indicator, visualization means, user, pattern, …). These models are used by a generation process implemented in a LAD dynamic generator prototype. We conducted an iterative evaluation phase. The objective is to refine our models and validate the efficiency of our generation process. The second iteration demonstrates the impact of the decision on the LAD generation. Thus, we can confirm that the decision is considered as a central element for the generation of LADs.