[edm-announce] Fwd: Call for papers: 10th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK20), March 23-27, 2020, Frankfurt, Germany.

  • From: Stephen Fancsali <sfancsali@xxxxxxxxx>
  • To: edm-announce@xxxxxxxxxxxxx
  • Date: Thu, 30 May 2019 15:20:24 -0400

[on behalf of Vitomir Kovanovic]


Apologies for cross-posting



*Call for papers: The 10th International Conference on Learning Analytics &
Knowledge (LAK20)*

*Celebrating 10 years of LAK: Shaping the future of the field*

*23-27 March 2020, Frankfurt, Germany*

https://lak20.solaresearch.org

The 2020 edition of *The International Conference on Learning Analytics &
Knowledge (LAK20)* will take place in Frankfurt, Germany. LAK20 is
organised by the Society for Learning Analytics Research (SoLAR) and hosted
by Frankfurt Goethe-University in Germany with support from many European
partners. LAK20 is a collaborative effort by learning analytics researchers
and practitioners to celebrate and promote the achievements of the learning
analytics community over the past ten years and to look forward to what
lies ahead.

The tenth anniversary of the LAK conference celebrates the past successes
of the learning analytics community and poses new questions and challenges
for the field. The theme for this year is “*Shaping the future of the field*”
and focuses on thinking how we can advance learning analytics and drive its
development over the next ten years and beyond.

*LAK conference is intended for both researchers and practitioners*. We
invite both researchers and practitioners of learning analytics to come and
join a proactive dialogue around the future of learning analytics and its
practical adoption. We further extend our invite to educators, leaders,
administrators, government and industry professionals interested in the
field of learning analytics and related disciplines.
Conference theme and topics

We welcome submissions from both research and practice, covering different
theoretical, methodological, empirical and technical contributions to
learning analytics field. Specifically, this year, we invite contributors
to think about the *implications and potential impact of the presented* *work
for the next 10 years*. In their contributions, we encourage authors to
address some of the following questions:

   1. What are the *practical and scholarly implications* of the presented
   work for the next ten years?
   2. What are the *challenges* of the presented work we need to address to
   improve its impact in the next ten years?
   3. How can the presented work be practically *implemented and adopted*?

We also explicitly encourage research that *validates, replicates and
examines the generalisability of previously published findings*, as well as
the aspects of practical adoption of the existing learning analytics
methods and approaches. Finally, we also invite authors to submit *dedicated
short research paper submissions* (see below for details) that explicitly
address the theme of this year’s conference.

Some of the topics of interest include, (but are not limited) are:

*Capturing Learning & Teaching:*

   - *Finding evidence of learning*: Studies that identify and explain
   useful data for analysing, understanding and optimising learning and
   teaching.


   - *Assessing student learning*: Studies that assess learning progress
   through the computational analysis of learner actions or artefacts.


   - *Analytical and methodological approaches*: Studies that introduce
   analytical techniques, methods, and tools for capturing and modelling
   student learning.
   - *Technological infrastructures for data storage and sharing*:
   Proposals of technical and methodological procedures to store, share and
   preserve learning and teaching traces.

*Understanding Learning & Teaching:*

   - *Data-informed learning theories*: Proposals of new learning/teaching
   theories or revisions/reinterpretations of existing theories based on
   large-scale data analysis.


   - *Insights into specific learning processes*: Studies to understand
   particular aspects of a learning/teaching process through the use of data
   science techniques.


   - *Learning and teaching modelling*: Creating mathematical, statistical
   or computational models of a learning/teaching process, including its
   actors and context.
   - *Systematic reviews*: Studies that provide a systematic and
   methodological synthesis of the available evidence in an area of learning
   analytics.

*Impacting Learning & Teaching:*

   - *Providing decision support and feedback*: Studies that evaluate the
   impact of feedback or decision-support systems based on learning analytics
   (e.g., dashboards, early-alert systems, automated messages).


   - *Practical evaluations of learning analytics efforts*:  Empirical
   evidence about the effectiveness of learning analytics implementations or
   educational initiatives guided by learning analytics.


   - *Personalised and adaptive learning*: Studies that evaluate the
   effectiveness and impact of adaptive technologies based on learning
   analytics.

*Implementing change in Learning & Teaching:*

   - *Ethical issues around learning analytics*: Analysis of issues and
   approaches to the lawful and ethical capture and use of educational data
   traces; tackling unintended bias and value judgements in the selection of
   data and algorithms; perspectives and methods for value-sensitive,
   participatory design that empowers stakeholders.


   - *Learning analytics adoption*: Discussions and evaluations of
   strategies to promote and embed learning analytics initiatives in
   educational institutions and learning organisations.


   - *Learning analytics strategies for scalability*: Discussions and
   evaluations of strategies to scale the capture and analysis of information
   at the program, institution or national level; critical reflections on
   organisational structures that promote analytics innovation and impact in
   an institution.

Conference tracks

The conference has three different tracks with different types of
submissions. For more information about each track, see the *submission
guidelines page*.
1. Research track

The focus of the research track is on advancing scholarly knowledge in the
field of learning analytics through rigorous reports of learning analytics
research studies. The primary audience includes academics, doctoral
students, postdoctoral researchers and other types of educational research
staff working in different capacities on learning analytics research
projects.

Submission types for the research track are:

   - *Full research papers* (10 pages, ACM proceedings template) include a
   clearly explained substantial conceptual, technical or empirical
   contribution. The scope of the paper must be placed appropriately with
   respect to the current state of the field, and the contribution should be
   clearly described. This includes the conceptual or theoretical aspects at
   the foundation of the contribution, an explanation of the technical setting
   (tools used, how are they integrated into the contribution), analysis, and
   results.
   - *Short research papers *(6 pages, ACM proceedings template) can
   address on-going work, which may include a briefly described theoretical
   underpinning, an initial proposal or rationale for a technical solution,
   and preliminary results, with consideration of stakeholder engagement
   issues. We also invite short papers that *explicitly address the theme
   of this year’s conference* by reflecting on past, present, and future
   research foci in the field of learning analytics, along with reflections on
   the role which LAK has played in shaping our research agendas.
   - *Research posters* (3 pages, SoLAR companion proceedings template)
   represent a concise report of recent findings or other types of innovative
   work not ready to be submitted as a full or short research paper. Poster
   presentations are part of the LAK Poster & Demo session, and authors are
   given a physical board to present and discuss their projects with
   delegates. Alternatively, a poster submission may be work that you prefer
   to present interactively.

2. Practitioner track

The practitioner track is complementary to the research track and brings
real-world experiences of adoption of learning analytics systems in
education. Learning analytics practitioners include 1) policymakers,
project managers, instructional technologists, analysts, learning designers
and other non-research staff, 2) developers, designers, analysts, and other
representatives from commercial and industrial entities, non-profit
organisations, and government bodies.

Submissions for the practitioner track have a unique format which
emphasises practical aspects of project implementations. More details
around submission formats and preparing your practitioner submission will
be available on LAK20 website*. *All accepted submissions to the
practitioner track will be published in the LAK20 Companion Proceedings and
archived on the SoLAR website.

Submission types for practitioner track:

   - *Practitioner reports*  (4 pages, SoLAR companion proceedings
   template) include accounts and findings that stem from practical experience
   in implementing learning analytics projects. Practitioner reports are
   presented alongside research track submissions as part of the main
   conference. Some of the goals of practitioner presentations are to 1)
   contribute to the conversation between researchers and practitioners around
   adoption and implementation of learning analytics, 2) provide insights from
   practice around factors affording or constraining learning analytics
   adoption and implementation, and 3) present effective learning analytics
   adoption strategies and approaches.
   - *Practitioner posters* (2 pages, SoLAR companion proceedings template)
   represent a concise description of a practical learning analytics project
   implementation which may not be ready to be presented as a practitioner
   report. Posters are presented during the LAK Poster & Demo session, and
   authors are given a physical board to present posters and discuss their
   projects with delegates. This type of submission is also prefered in cases
   where interactive presentation is more suitable for the particular project.
   - *Practitioner interactive demos *(200 words abstract in SoLAR
   companion proceedings template + 5 min video) provide opportunities to
   communicate interactive learning analytics tools. Interactive
   demonstrations are part of the LAK Poster & Demo session, and presenters
   are given table space and demonstrate their latest learning analytics
   projects, tools, and systems. Use demos to communicate innovative user
   interface designs, visualisations, or other novel functionality that
   tackles a real user problem. Tools may be at an early concept demonstrator
   stage or relatively mature, all the way through to products. While LAK
   encourages participation from commercial analytics partners, interactive
   demos should be built around actual field experience, results, and
   feedback. Submissions for conceptual products or for products that have not
   been used by instructors and/or students are unlikely to be accepted.

3. Pre-conference event track

The focus of pre-conference events is on providing space for new and
emerging ideas in learning analytics and their development. Events can have
either research or practical focus and can be structured in the way which
best serves their particular purpose.

The types of submissions for the pre-conference event track are:

   - *Workshops* (4 pages, SoLAR companion proceedings template) provide an
   efficient forum for community building, sharing of perspectives, and idea
   generation for specific and emerging research topics or viewpoints.
   Proposals should be explicit regarding the kind of activity participants
   should expect, for example, from interactive/generative participatory
   sessions to mini-conference or symposium sessions.
   - *Tutorials *(4 pages, SoLAR companion proceedings template) aim to
   educate stakeholders on a specific learning analytics topic or stakeholder
   perspective. Proposals should be clear what the need is for particular
   knowledge, target audience and their prior knowledge, and the intended
   learning outcomes.

Doctoral consortium

The doctoral consortium is a day-long workshop designed to support emerging
scholars in learning analytics by helping them develop productive
approaches to studying the intersection of theory, data, and practice.
Doctoral Consortium participants will be given the opportunity to present,
discuss, and receive feedback on their research in an interdisciplinary and
supportive atmosphere, as well as build their professional network with
leading researchers.

More details will be available *on LAK20 website* around submission lengths
and formats of the different types of submissions.
Review process

LAK20 will use a *double-blind peer review process for all submissions
except doctoral consortium* (as they include a letter of reference from the
principal supervisor) *and demos*. An important aspect of this year’s
review process is that LAK20 will have a *rebuttal phase for full and short
research papers *in which authors will be given* five days* to respond to
remarks and comments raised by reviewers in a maximum of *500 words*.
Rebuttals are *optional*, and there is no requirement to respond. Authors
should keep in mind that papers are being *evaluated as submitted* and
thus, responses should not propose new results or restructuring of the
presentation. Thus, rebuttals should focus on answering specific questions
raised by reviewers (if any) and providing clarifications and
justifications to reviewers. Finally, the conference timeline allows for
rejected submissions to be re-submitted in revised form as workshop papers.
Proceedings publication

Accepted full and short research papers will be included in the LAK20
conference proceedings published and archived by ACM. Other types of
submissions (research posters, workshops, tutorials, and practitioner track
submissions) will be included in the open access LAK companion proceedings,
archived on SoLAR’s website. Please note at least *one of the authors must
register for the conference by the Early bird deadline* before the paper
can be included in the ACM Proceedings or LAK Companion Proceedings.
Important dates

Note: all dates are 23:59 GMT-12 (AOE Timezone
<https://www.worldtimeserver.com/time-zones/aoe/>)

*Submission deadlines:*

   - *1 Oct 2019:* Deadline for full and short research papers,
   practitioner reports, and workshop/tutorial proposal submissions
   - *14 Oct 2019:* Deadline for doctoral consortium submissions
   - *1 Nov 2019:* Deadline for research and practitioner posters and
   interactive demo submissions
   - *15 Nov 2019:* Deadline for full and short research paper rebuttal
   (submissions open 8 Nov 2019) submissions
   - *15 Dec 2019:* Deadline for workshop paper submissions (submissions
   open 1 Nov 2019)
   - *20 Dec 2019:* Deadline for camera-ready versions of all accepted
   submissions

*Acceptance notifications:*

   - *21 Oct 2019: *Notification of acceptance for workshops and tutorials
   - *15 Nov 2019:* Notification of acceptance for doctoral consortium
   - *1 Dec 2019:* Notification of acceptance for full and short research
   papers, practitioner  reports, posters/demos
   - *5 Jan 2019:* Notification of acceptance for workshop papers (papers
   submitted to accepted workshops)

*Conference and registration dates:*

   - *20 Jan 2020: *Early-bird registration closes
   - *23-27 Mar 2019: *LAK20 conference, Frankfurt, Germany

Further information

Visit http://lak20.solaresearch.org for further details about the
conference venue, organisers, keynotes, topics, submission guidelines and
review process.

Kind regards,

Vitomir Kovanovic, Maren Scheffel, Niels Pinkwart, and Katrien Verbert
*LAK20 Program Chairs*

Other related posts:

  • » [edm-announce] Fwd: Call for papers: 10th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK20), March 23-27, 2020, Frankfurt, Germany. - Stephen Fancsali