Blockchain in het onderwijs

Stel: we zijn in 2035 en levenlang leren is gemeengoed. Je volgt een module bij opleiding A en doet een praktijkopdracht bij bedrijf B. Beide rond je af met een (erkent) certificaat. Beide certificaten plaats je in de blockchain. Vanaf dat moment kan iedereen daar zien welke certificaten met welke expertise: een soort openbaar register. Je kunt het bijvoorbeeld koppelen aan je Linkedin-profiel (of ander portfolio). Dit betekent dat je zelf kunt laten zien wat je aan expertise (kennis, ervaring) hebt opgedaan. Is een diploma nog nodig?

Een idee dat opkwam tijdens een masterclass over Blockchain&Logistiek dat ik gisteren volgende (n.b. georganiseerd door studenten>erg leuk!). Ik adviseer de HvA-opleiding logistiek en vond deze masterclass interessant. Bij logistiek is blockchain, net als in andere sectoren een ontwikkeling die nauw wordt gevolgd en waarmeee wordt geëxperimenteerd. In deze blog wil ik voor mezelf recapituleren wat ik gisteren in deze masterclass over Blockchain hoorde. De toepassing was dus in het logistieke veld. Ik vertaal het naar onderwijs. Inspiratie kreeg ik in de dialoog na afloop van de masterclass. Wederzijds vertrouwen is een kernwoord in deze discussie.

Waar gaat blockchain over? Een korte uitleg vanuit de masterclass. De blockchainsoftware werd aanvankelijk ontwikkelt voor de Bitcoin en het doen van financiële transacties. Maar al gauw is men gaan nadenken over andere toepassingen. De blockchain is een netwerk van een reeks computers, de blokken, waarin transacties zijn vastgelegd. Er is geen tussenkomst van derden (bijv. de bank bij geldtransactie, de notaris bij koopcontracten). Bij elke transactie wordt informatie versleuteld. Tegelijkertijd staat het op verschillende plaatsen.Niemand is eigenaar. Blockchain is een (decentraal) peer-to-peer-netwerk dat kan bestaan uit enkele tot duizenden computers. Op iedere computer wordt een identieke kopie bewaard van een transactie of een document. Op die manier kun je niets veranderen aan het document. Alle transacties in een blockchain netwerk zijn transparant en daardoor veiliger en betrouwbaarder. Mocht iemand iets veranderen aan het certificaat op een computer, dan zou je dat ook moeten doen op al die andere computers.
Terug naar het voorbeeld: het afronden van een cursus bij docent van opleiding A met een certificaat is het brokje informatie. Of de verklaring van de begeleider van bedrijf B. Je krijgt steeds inzicht in wie het bewijs (certificaat,verklaring) heeft getekend en op basis waarvan het bewijs is gegeven. Zoiets als smart contracts zoals die tijdens de masterclass werden genoemd. Versleuteling dus van diploma’s, certificaten, badges, getuigschriften. Lees artikel in Scienceguide.

Vorige jaar tijdens de SURF Onderwijsdagen werd in een presentatie, die ik hoordem verwezen naar een toepassing bij MIT: BlockCerts. Alumni-studenten krijgen hun certificaat krijgen op papier en online. Ze zetten hun certificaat in een ‘BlockCert-wallet’. Op deze manier kunnen ze hun certificaat downloaden en bijv. laten zien aan een opdracht-/werkgever. In het kader van levenlang leren is het behalen van certificaten (en online vastleggen) bij verschillende opleidingen en/of bedrijven interessant. Of het behalen van MOOCS of andersoortige online onderwijs. Of het vastleggen van vrijstellingen. Of het verrekenen van studie-credits.

Zowel tijdens de masterclass (en de discussie daarna) als via de presentatie op de SURFdagen 2017 en het lezen van artikelen, werd het mij wel duidelijk dat de technologie rondom blockchain nog sterk in ontwikkeling. Er zijn nog vele vragen. Van een vriend kreeg ik meteen de verwijzing naar het correspondent-artikel van Jesse Frederik (n.b. de blog van Wilfred Rubens verwijst daar ook naar). Frederik stelt nog enkele zeer kritische kanttekeningen: leidt blockchain wel ergens toe? Je leest o.a. in het artikel dat blockchain op gespannen voet staat met de privacywetgeving in de EU: eenmaal jouw informatie erin/erop en je bent versleuteld en kunt er niet meer af. Wat in de discussie in de masterclass naar voren kwam is dat het blockchain-systeem gebaseerd moet zijn op vertrouwen: is dat er niet, werkt het ook niet. Het is lang niet altijd veilig. Hoe het werkt is nog ondoorgrondelijk. Wat ik ook een puntje vind is dat blockchain veel energie kost. Maar wat mij ook opvalt bij het lezen van de artikelen en het beluisteren van de masterclass: welk probleem zijn we aan het oplossen?

Meer informatie
(*) De onstuitbare opmars van de blockchain. Broerstraat nr 5|oktober 2017
(*) Blockchain eenvoudig uitgelegd zie NOSop3
(*) Wat kan blockchain betekenen voor onderwijs (Scienceguide okt 2017)
(*) Blockchain in Education (JRC Science and Policy Report; 2017)

Advertenties

Ik ben het product van mijn eigen informatie

Data is bezit. Data is het nieuwe goud. Wie data bezit heeft de macht. We geven al onze data ‘gratis’ weg en daarmee de controle over onze eigen data. Bekend is de uitspraak: ‘If you’re not paying for the product, you are the product’. Bekijk ‘Mens in de Machine’ van Tegenlicht afgelopen 21 oktober 2018, en je zit er midden in. Of lees het boekje datadictatuur van Jeroen Kuiterbrouwer die inzichtelijk beschrijft dat het internetdomein anonimiteit normaal is, zich ontdoet aan publieke controle. Dreigt de data langzamerhand niet in een paar handen (de Big Five) te komen en machtiger (en rijker) te worden. Zijn we er ons van bewust dat we langzamerhand niet meer de eigenaar zijn van onze eigen data?

Aan deze uitspraken moest ik denken bij een standje op de Dutch Design Week (DDW). Ik kwam Julia Janssen tegen. Zij had een stand met de titel ‘I am the product’. Een stand over de waarde van jouw eigen data. Het viel mij op dat op de DDW weinig stands gingen over datavraagstukken. Wel over vraagstukken met betrekking tot klimaatverandering en duurzaamheid. Niet over de macht van data(bezit). Een stille verandering die zich aan ons zicht voltrekt.

Kern van haar project zit al in haar titel: I am the product of my own information.
De data business heeft ons slaaf gemaakt: we kunnen niet meer zonder google (om informatie te zoeken&vinden); we kunnen niet meer zonder Whatsapp of Facebook (om direct te communiceren); we kunnen niet meer zonder amazon/bol.com (voor het winkelen). Onze data is hun winst. Julia Janssen: ‘They also gain the power of knowledge and control over your behavior and thinking. You are a product of the data economy’. Beluister: Fixing the internet. Je kunt je afvragen of dit klopt. Is het erg? En ook, zou dat niet anders moeten zijn? Wie is de eigenaar van de (persoonlijke) data?

Stel, jij bent de beheerder van je eigen data wat zou dat betekenen? Hoeveel is je eigen persoonlijke data waard? Rondom die vragen heeft ze haar project opgezet: Iamtheproduct. Eén onderdeel bijvoorbeeld is ‘the data stock’. De persoonlijke data is omgezet in waarde. Jouw sociale status (getrouwd, gescheiden, e.a.), je carrière, je financiële situatie, je gezondheid: alles heeft waarde. Misschien zijn we ons op dit moment nog niet zo bewust van, maar voor bedrijven is het ‘goud’ waard. In ‘data stock’ ben jij, als individu,  de eigenaar van de data. Via ‘data stock’ wordt alle data over jou gestructureerd om je te laten beseffen wat voor data je allemaal achterlaat op internet. De vraag komt naar voren: hoeveel ben je waard aan data of hoeveel vind je dat je waard bent? En wat wil je van jezelf verkopen (geven) online. Op die manier is niet Google eigenaar van je data, maar ben jij dat: jij bepaalt wat en waaraan en waarom je je data weggeeft. Data-identiteit, daar gaat het over: de informatie die jij bent. En zo krijgt privacy ook een andere lading. Zie foto van ‘the data stock’ hierboven.

Ik vond het een mooi idee. Op zich is het delen van informatie over jou geen probleem, wel als je er geen zeggenschap meer over hebt. En dat is niet geval bij Google/Amazon: je kunt niet achterhalen welke data zij van jou hebben en wat ze ermee doen. En vooral hoe beslissingen op basis van die dat tot stand komen. Want, en lees o.a. de op 31 oktober uitkomende publicatie van Sanne Blauw en recensies van haar ‘Het beste verkochte boek) dat de herkomst van big data schimmig kan zijn (er zitten datafouten in) of dat cijfers zowel gevolg als oorzaak zijn van hoe de wereld eruit ziet: als steeds meer data bepalend zijn voor het maken van profielen des te meer gaan we door die profielen de wereld en onszelf zien: soort beweging van voorspellende bevestiging/selffulfilling prophecy.

De gedachte achter ‘Iamtheproduct’ is al een beetje concreet geworden in het door het world-wide-web oprichter Berners-Lee opgezette EU-project: SOLID (social Linked data). ‘The project aims to radically change the way Web applications work today, resulting in true data ownership as well as improved privacy’. Een ander voorbeeld van opslag en beheer van persoonlijke data is de DNA-bank in Estland. Wie weet gaan we van het ‘The data stock’-idee naar een soort ‘data-bank’-idee waar je eigen persoonlijke data in beheer geeft en waarbij jij bepaalt aan wie je het ‘uitgeeft’.

Waarom ik dit schrijf? Omdat ik denk dat in de discussie over onderwijsinnovatie met ICT de brede dialoog explicieter mogen voeren over de rol van data&informatie of informatie&kennis hierbij. De discussie richt zich (merk ik) al heel snel op privacy (en dat is zeker belangrijk!). Ik zou deze discussie meer willen voeren in een bredere context van wat het betekent in een informatietijdperk te leven waar data een heel belangrijk issue is. En wat betekent dit voor de vormgeving van onderwijs zoals onderwijs op maat waarbij persoonlijke leerroutes (ook obv data) een rol gaan spelen. Wat betekent dit vanuit een eigenaarsperspectief? Wie bezit dan de data: de student of de instelling?

De gevolgde MOOC Elements of AI

Vol trots heb ik de MOOC ‘Elements of AI’ afgerond. Een MOOC ontwikkelt door Universiteit van Helsinki. Naar ik begrijp komt er een Nederlandse versie van, later dit jaar.
Aanleiding voor het ontwikkelen van deze MOOC, zoals ik het begrijp, zijn de misverstanden die er zijn rondom de begrippen Artifigial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL). Maar ook de verhalen die rondgaan over AI bijvoorbeeld dat de machine onze wereld en ons leven op ten duur over zal nemen. Voortdurend wordt de techniek tegenover de mens gezet. Is dat wel de meest handige benadering die we bezigen ten aanzien van de informatietechnologische ontwikkelingen?

AI is geen hocus pocus, is mijn conclusie vanuit deze MOOC. Het gaat over ons als mens en onze verhouding tot de techniek en hoe we techniek vormgeven. Techniek is verweven met onze werkelijkheid, onze wereld van nu: virtueel en fysiek.
AI is de studie die gaat over hoe intelligente computers maken: computers slimmer maken. En dan is het zaak om deze computers het goede voor je te laten doen in plaats van het verkeerde. En het goed-doen betekent dat de computers doen wat wij willen dat ze doen: de juiste opdracht. Maar hoe zorgen we ervoor dat de computer onze dingen blijft doen, dat we het in de hand houden. Is het een controle probleem. Of is het een zaak dat we onze waarden in de techniek integreren (zie ook Stuart Russell in Tegenlicht van 21 okt: min 22.30-23.30 )(of zijn korte uiteenzetting over value alignment)?

Drie hoofdpunten voor mij uit de MOOC
Wat voor mij het belangrijkste is dat ik door deze MOOC beter heb leren begrijpen over AI.

Allereerst de plaatsing van AI in de context van Computer Science en de andere termen.
A= Computer Science; B= Artificial Intelligence; C=Machine Learning: D= Deep Learning; E=Data Science

 

 

(*) AI draait om zo goed mogelijke voorspellingen maken
Bij AI gaat het slimme (intelligente) apparaten, om patroon herkenning in de data, om voorspellingen. Uit de MOOC (module 6): ‘AI methods are nothing but automated reasoning, based on the combination of perfectly understandable principles and plenty of input data, both of which are provided by humans or systems deployed by humans’. Dus, zat ik zo te denken, als je via Google zoekt naar de hoofdstad van Nederland popt direct het antwoord op: Amsterdam. Google WEET dat niet maar VOORSPELT dit antwoord op basis van de meest grote waarschijnlijkheid. En deze waarschijnlijkheid is gebaseerd op heel veel data. Het gaat niet om de waarheid maar om de hoogste waarschijnlijkheid.
Wat in de MOOC werd aangegeven is dat het bij AI niet gaat om de zekerheid maar over het omgaan met onzekerheid. Achter elk een antwoord (op een vraag of n.a.v. een opdracht) zit een grote hoeveelheid berekeningen. Niet voor niets moest ik tijdens de MOOC mijn kennis ophalen van kansberekening (de odds en propabilities). En dus begreep ik al snel dat (*) hoe meer data een computer ter beschikking met des te grotere zekerheid de uitkomst is vast te stellen; (*) dat hoe meer afhankelijkheden er in de opdracht zitten des te meer onzekerheid zich voordoen en dus des te meer complexiteit.
Dat IBM (Deep Blue) de schaakwedstrijd won van Kasparov komt niet doordat de computer zo intelligent is. De computer won op basis van heel veel ingeprogrammeerde schaakinformatie die via heel veel en snelle kansberekening (aflopen van algoritmes) doorlopen kon worden om de beste zet (beslissing) te kunnen maken. Een zelfrijdende auto is ook op dit principe gebaseerd alleen zijn dit nog complexere beslissingen (en door te lopen lagen).

(*) AI-Bias en Macht: wie beslist en wat is de beslissing?
Wat verder bij mij sterk is bijgebleven is het fenomeen: AI-bias. Data is dus de kern bij AI-ML-DL. Op basis van data worden modellen gemaakt nodig om beslissingen te nemen. Hoe beter het model hoe minder gegevens je nodig hebt om een voorspelling te doen (voor die beslissing). Dus als er een model is gemaakt, op basis van heel veel data, dan zijn er straks slechts weinig gegevens nodig om een voorspelling te doen over één persoon. En die data zijn steeds meer en meer geconcentreerd bij een paar bedrijven (Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Apple). Wie is ‘in controle’?

Daarnaast is die data (voor de modellen) nooit volledig en betrouwbaar. Naarmate ik de MOOC meer had doorlopen begon ik te beseffen dat we in een ‘mist’ van algoritmes zitten. Mijn mobiel komt met nuttige informatie over reistijden/kledingsuggesties/muzieksuggesties. Echter deze suggesties zijn niet transparant. Op welke informatie over mij is de beslissing gebaseerd? Ik ken de motieven niet waarom deze informatie op mijn scherm komt. En die suggesties worden alleen maar ‘mistiger’ doordat de algoritmes steeds complexer worden. De ontwikkelaars geven dan ook aan: wees kritisch, wat je ziet is niet altijd echt.
Bovendien hebben we te maken met het fenomeen dat de data die ik (ter plekke) achterlaat beïnvloed kan worden: de data lijkt van jou maar is het niet (nep-data).
Ik was even perplex toen ik het volgende voorbeeld uit de MOOC zag: de mogelijkheid van vals nasynchroniseren van beelden. Ter plekke kan een real-life interview worden vervormd. Wat is waar en wat is nep?

(*) De toekomst van de mens MET techniek: wie is de mens?
Gedurende het volgen van de MOOC kwam steeds meer naar boven dat door AI-ML-DL een fundamentele vraag naar voren komt. Als technologie in en om ons lichaam steeds meer wordt geïntegreerd: Wie is de mens? Wat is leven? We zetten al heel lang techniek in om onze (gebrekkige) natuurlijke kwaliteiten aan te vullen of te compenseren. Volstrekt gewone techniek zoals GPS: oriëntatievermogen, de auto: snel verplaatsen, de hijskraan: zware objecten tillen. Technische objecten rondom ons heen. Maar wat als techniek in ons lichaam volstrekt normaal is geworden? Is para-atleten met een kunstbeen de atleten op de toekomstige olympic-games omdat iedereen techniek heeft in het lichaam?
Ook gaan de ontwikkelingen op het gebied van geavanceerdere neurale netwerken steeds verder: computers verwerven steeds meer vermogens die eerst voorbehouden leken aan de menselijke geest. Met als kerntaak het verwerken en integreren van informatie. Maar wat is dan intelligentie? Wat is bewustzijn? Wat is werkelijkheid? Zijn we in een tijdperk beland dat een nieuwe kijk op onszelf vraagt? (lees bijv. het NRC-essay van Gijsbert Werner).

De AI-revolutie komt er niet aan, we zitten er al midden in. Maar hoe ver is die ontwikkeling en wat is de impact? Daarvoor ging ik deze MOOC volgen. Het is een ontwikkeling waarbij ik me besefte dat het iedereen aangaat: techniek is verweven met de mens. Hoe verhouden we ons, hoe verhoud ik me tot deze technologische ontwikkelingen. En hoe kan ik (waar mogelijk) invloed uitoefenen? In ieder geval was het volgen van de MOOC een interessant begin voor een stukje bewustwording (n.b. een Nederlandse versie start, naar ik begrijp, komend voorjaar).

Nog meer ter informatie: zie de filmpjes op Nieuwsuur US&Them.

Deborah Nas. Onderwijsdagen 2018. Disruptieve technologieën in onderwijs.

De onderwijsdagen zijn voor mij altijd een moment in het jaar dat je bekende en nieuwe ontwikkelingen hoort van bekende en nieuwe collega’s. Ook dit jaar weer. Ik was woensdag 7 november jl. van de partij.

De keynote van Deborah Nas (Disruptieve Technologiën in het Onderwijs) was meteen een goede binnenkomer. Haar verhaal was in drie onderdelen opgebouwd: onze reacties op verandering; trends en welke nieuwe kennis en vaardigheden nodig zijn.

 

Reactie op verandering
Ze stelde allereerst de vraag waarom innovaties zo langzaam worden opgepakt. Er zijn drie soort reacties op verandering gaf Nas aan:

1. Angst voor vernieuwing
Als mens is angst altijd een krachtiger emotie dan vreugde. Daarom staan we vaak huiverig ten opzichte van nieuwe technologie. Nas benoemde onze reactie op robots: zorg-robots kan nog wel maar als robots onze banen overnemen is dat toch wat anders.

2. Referentiekader en Framing
Je referentiekader bepaalt wat je ziet en dus hoe je oordeelt over innovatie. Wat je kent is wat je ziet. Nas gaf aan dat dit leeftijd gebonden is. Tussen je 15e en 35ste jaar is alles nieuw en spannend. Na je 35^ste voelt wat wordt uitgevonden wat meer tegennatuurlijk. Een voorbeeld dat Nas noemde is het spelen met lego: dat voelt als ‘natuurlijk’ als we ouder dan 35 zijn. Mindcraft (een soort online lego) voelt dan als ‘onnatuurlijk’, terwijl dit voor kinderen ‘natuurlijk’ voelt. Wat van belang is om mensen te helpen met het reframen en uit dit referentiekader te stappen.

3. Als we het nieuwe niet begrijpen, onderschatten we het.
We herhalen vaak wat bekend is en laten ons bevestigen door kritiek of negatieve commentaren.

(foto van 1 slide presentatie Deborah Nas: uitvinden>schrift, boekdrukkunst, krant, school, telefoon, TV, internet)

Deze drie reacties gelden door de eeuwen heen. Bijvoorbeeld de reactie van Plato op het schrift: slecht idee dat schrift!

Trends
Nas benadrukte dat deze trends al gaande zijn, dus niet abstract. Er zijn al concrete voorbeelden.

1. Digitalisering
In het onderwijs heeft digitalisering jaren gaande: digitaal toetsen (testvision), nakijken van scripties (turnit-in); feedback (feedbackfruits). Tools gaan het werk van docenten vergemakkelijk: maar dan moeten we de mogelijkheden wel oppakken. Want studenten, leerlingen doen dit al. Bijvoorbeeld het leren van een taal. Studenten, leerlingen zoeken zelf naar online instructie-feedback mogelijkheden in plaats van op de uitleg van een docent te wachten of een moment dat een opleiding begint. Denk ook aan de MOOCs.

2. Platforms
Platforms brengen aanbod en vraag bij elkaar. Voor onderwijs zou dit betekenen dat studenten in contact worden gebracht met experts. Nas noemde bijvoorbeeld: bijles krijgen via Nimbles of Quizlet waar je als docent vele vele lessen kunt vinden (en kopen) om in je eigen onderwijs te kunnen gebruiken. Maar je zou dit ook als student/leerling kunnen gebruiken bij het leren. Topper is een platform waar ‘lerenden’ en uitdaging kunnen aangaan. Bekent is natuurlijk ook de Khanacademy met allerlei lessen/instructie voor de bèta-vakken.

3. Artificial Intelligence
Nas ging hier wat summier op in. Maar het is zeker een trend. Ze noemde het voorbeeld Grammerly een online hulptool bij grammatica. Je krijgt op maat begeleiding, oefeningen e.a. op basis van jouw profiel.
Of het werken met online personal coaches oftewel de virtual assistence. Coaches die dag en nacht ter beschikking staan. Voorbeeld van Pearson: Revel (zag ik in surfspace blog van Christien Bok nav Educause-congres). Dit staat nu nog in de beginfase maar neemt een vlucht. Vooral door de mogelijkheden van spraak-interactie.

4. VR/AR/3D
Nas gaf aan dat de toepassing zich nu nog in de niche-markt bevindt maar er komen meer en meer toepassingen. Virtual Reality is een afgesloten realiteit: je stapt in een ‘andere’ wereld. Ik maak de toepassing mee bij het je voorstellen van een nog te bouwen huis: je loopt er doorheen. Bij augmented reality leg je een laagje op de realiteit. De hololens is een AR-voorbeeld. Maar ook instructies bij het repareren van een apparaat.
Voor 3D liet Nas een filmpje zien hoe 3D-print nu al wordt toegepast: vormgeving op maat (Vocativ).
Nas gaf aan dat we studenten nog te veel opleiden vanuit nog oude concepten qua projectmanagement en maakaanpak. Nodig is een leeromgeving vorm te geven vanuit design thinking of ‘lean’ projecten  uitvoeren. Want studenten gaan werken in digitale fabrieken of organisaties waar digitaal wordt geprint.

Nieuwe Kennis en Vaardigheden
We begeven ons in de industriële revolutie 4.0: Industrie 4.0. Een periode die zich kenmerkt door flexibiliteit en snelheid. Als onderwijs, geeft Nas aan, lopen we nog wat achter de praktijk aan. In alles zullen we straks onze digitale twin hebben. Een fysiek object heeft ook een virtuele representatie. En fysiek en virtueel integreert. Vooral door de data is dit mogelijk: producten worden op maat gemaakt (zoals hierboven dat filmpje van Vocativ).

Als onderwijs kun je dan bijna niet meer bijblijven met je curriculum. De ontwikkelingen gaan snel zodat wat je leert al snel achterhaalt is. Nas adviseert de nadruk te leggen op ‘leren leren’: bijblijven bij de ontwikkelingen. En dit door experimenteren!
Helaas ging Nas niet verder op dat leren leren in, terwijl dat naar mijn idee ook een belangrijk aspect is: welk beeld heeft Nas  bij ‘leren leren’? Ligt het accent daarbij op de cognitie of ook emotie. Ben je bewust van de hoe je leert (om dit te verbeteren) of ook wie je bent (hoe je reageert op wat het leerproces met je doet). Op deze laatste hamert bijv Harari : ken je zelf. Misschien is dan leren leren veel meer leren reflecteren en zelfreguleren.

Reactie van Plato op het schrift:
‘’Toen zij aan het schrift toekwamen, zei Theuth: ‘Dit, o Koning, is de wetenschap die zal maken dat de Egyptenaren wijzer worden en dat hun geheugen gescherpt wordt, want deze uitvinding is een tovermiddel voor het geheugen en wijsheid”. Maar koning Thamos antwoordde: ‘O vindingrijke Theuth, de een is in staat uitvindingen te doen, maar de ander moet beoordelen hoe schadelijk of nuttig deze zijn voor hen, die er gebruik van zullen maken. Zo is het ook in uw geval als vader van het schrift; uit genegenheid voor uw vinding schrijft ge er een kwaliteit aan toe die deze niet heeft. Uw vinding zal immers vergetelheid brengen in de geest van hen die er gebruik van leren maken, omdat zij hun geheugen niet meer zullen gebruiken. Want door hun vertrouwen in het schrift zoeken zij door middel van vreemde tekens hun geheugen buiten zichzelf en niet, door het oefenen van hun eigen geheugen binnen zichzelf. Gij hebt dus niet een middel tot herinneren gevonden maar tot onthouden. Gij verschaft uw leerlingen de schijn van wijsheid, maar niet de waarheid, want als zij veel gelezen hebben zonder onderricht, zullen zij  de indruk maken veel te weten, terwijl zij over het geheel genomen onwetend zijn en lastig in de omgang, omdat zij in plaats van wijs, waanwijs geworden zijn.”

Ook voor de gedachtevorming legde Nas nog een volgend voorbeeld voor. Stel het boek volgde de online game op: was dus een noviteit. Hoe hadden we op die uitvinding gereageerd? Net als Plato op het schrift: een boek is niet interactief, je leest alleen, statisch, niet flexibel aan te passen, zwaar. We blijven bij de online games want die zijn veel beter voor ons brein: interactief, verschillende situaties te bespelen, dynamisch.

En bekijk nog eens de reactie op de opkomst mobiel telefoneren 1998?

Rapport: een verkenning over kennisinfrastructuur rond onderwijsinnovaties in het HO

Sinds ik deel uit maak van het programmateam van de Versnellingsagenda Onderwijsinnovatie met ICT (zie het net gepubliceerde Versnellingplan) , ben ik extra geïnteresseerd in de vele aspecten rondom onderwijsinnovatie.
Zo ook kwam in april een rapport uit van CHEPS over onderwijsinnovaties. De NRO heeft CHEPS gevraagd een verkenning te maken over de kennisinfrastructuur rond onderwijsinnovaties in het Nederlandse hoger onderwijs. De aanleiding is dat onderwijsinnovaties op grote schaal plaatsvinden en dat van groot belang wordt geacht dat de kennis en ervaring over onderwijsinnovaties worden gedeeld. Het blijkt echter dat er weinig inzicht is in de huidige staat van de kennisinfrastructuur op het gebied van onderwijsinnovaties in het hoger onderwijs.

Enkele knelpunten en wensen die uit het rapport naar voren komen ten aanzien van kennisdeling over onderwijsinnovaties

• Nationale samenwerking om samenhang in ontwikkeling, onderzoek en verspreiding te bevorderen. Deze is namelijk gebrekkig.
• Meer samenwerking binnen de instelling: interactie tussen docenten, adviseurs en onderzoekers
• Tekortschietende middelen: subsidiemogelijkheden en werkdruk
  Docenten ervaren innovatie als ‘iets erbij’.
• Creëren van duidelijkheid: wat is ‘onderwijsinnovatie’? Als dat helder is komt dit ook de kennisdeling ten goede.
• Institutionalisering van onderwijsinnovaties: balans tussen sturing en ‘bottom-up’
• Waardering van onderwijsinnovaties: omslag in cultuur en structuur.
• Rapporteren van praktijkervaring: vertaling van onderzoek en ervaringen naar de praktijk. Daarbij ook de ervaringen over ontwerp- en implementatieprocessen delen.

Aanbevelingen uit het rapport

• Creëer een landelijk platform (kenniscentrum; portal) voor het samenbrengen van netwerken, delen onderzoek, ervaringen etc
• Creëer subsidiemogelijkheden voor ontwikkeling en onderzoek
• Start landelijke ontwikkelagenda voor onderwijsinnovaties
• Stimuleer vertaling onderzoek naar praktijk: boundary crossing
• Geef aandacht voor onderwijsinnovaties in cultuur en structuur
  Bijvoorbeeld in docentprofessionalisering.

Ook fijn te lezen dat de VSNU, VH en OCW samen met SURF een belangrijke rol kunnen spelen om onderwijsinnovaties mogelijk te maken. Dat is namelijk ook de bedoeling in de Versnellingsagenda (zou aanbeveling 3 al daarnaar verwijzen?).
En ik zou ook zeggen: sluit vooral aan bij de platforms en communities die er al zijn: landelijk en in de instellingen. Bijvoorbeeld maak ik deel uit van de SIG Open Education. Samen met de SIG Blended Learning hebben we vorige week een seminar georganiseerd, waar ik  dagvoorzitter van was, over hoe Open Onderwijs Blended learning kan aanvullen (en andersom). Een goede gelegenheid om ervaringen, kennis uit te wisselen en je netwerk te vergroten. Iets wat zeer waardevol is.

Meer informatie
(*) Scienceguide: meer tijd en geld nodig bij innovatie in het hoger onderwijs

Het rapport:
Kolster, R. e.a. (CHEPS, april 2018); Een verkenning van de kennisinfrastructuur onderwijsinnovaties in het Nederlandse hoger onderwijs.
Een rapportage voor het Nationaal Regieorgaan Onderwijsonderzoek

Proefschrift: Implementatie van innovaties op het gebied van toetsing in het hoger onderwijs

Ga behoedzaam om met onderwijsinnovaties en betrek studenten bij nieuw type onderwijs, geeft Anja Boevé aan in haar proefschrift (bij de RuG) ‘Implementing assessment innovations in higher education’.

De aanleiding voor haar proefschrift zijn de volgende (zie (Nederlandse) samenvatting): ‘de digitalisering van de maatschappij die ook in het onderwijs merkbaar is en tot verschillende veranderingen leidt; de groeiende studentaantallen, maar ook de politieke ontwikkelingen zoals het recent ingevoerde model van prestatiebekostiging voor hogeronderwijsinstellingen’.(blz 122)

Een paar naar voren komende resultaten (zie overzicht onderzoeksresultaten):

(*) Hoofdstuk 2 dat gaat over de implementatie van digitale tentamens: het blijkt, uit de literatuur dat studenten geen grote voorkeur hebben voor digitale toetsen. Bij de overgang naar digitaal toetsen is het belangrijk dat instellingen die overgang zo inrichten dat studenten controle ervaren over het tentamen. Bijvoorbeeld door: door studenten bijvoorbeeld de mogelijkheid te bieden om bij digitale toetsen te kunnen onderstrepen, doorhalingen en markeringen te maken of door het flexibeler aanbieden van vragen.

(*) Hoofdstuk 3 betreft nut van het rapporteren van deelscores op een toets: dit bleek uiteindelijk niet zinvol te zijn. Mogelijk verklaringen die Boevé geeft is dat de deelscores relatief onbetrouwbaar waren en hoog met de totaalscore correleerden.

Hoofdstuk 4 gaat o.a. over beschikking van oefentoetsen: ‘ Uit de resultaten bleek dat er nauwelijks verschil was in de prestaties tussen de groepen die wel of geen beschikking hadden over de oefentoetsen. Het onderzoek in dit hoofdstuk liet ook zien dat het in de praktijk soms lastig is om bevindingen uit (experimenteel) wetenschappelijk onderzoek daadwerkelijk in de praktijk te implementeren.’ (blz 126)

(*) Hoofdstuk 5 staat de implementatie van ‘flipped the classroom centraal. Flipped classroom zijn niet bewezen effectief. In het onderzoek komt onder andere naar voren dat het studiegedrag van de studenten in een flipped en niet-flipped classroom niet lijkt te verschillen. Bovendien is het studiegedrag zwak gerelateerd aan de studieresultaten die studenten haalden op de cursus. De acceptatie van studenten t.a.v. flipped classroom en contextuele factoren kunnen verklaren in hoeverre studenten bereid zijn om hun studiegedrag te veranderen. Volgens Boevé is het belangrijk om studenten bij dit nieuwe type onderwijs te betrekken.

Boevé eindigt ermee dat we goed moeten nadenken over wat het doel is van onderwijsinnovatie. Is dit om het leerproces van studenten te verbeteren? Maar wat is dan precies de verwachtte uitkomst? en voor wie is deze belangrijk: voor de gehele groep of voor de minder goede studenten? En wat is dat die ‘verbeterde prestatie’? Deze uitkomsten kunnen informatief zijn voor de effectiviteit van innovaties. Echter is het belangrijk om van tevoren te definiëren hoe groot een te verwachten verbetering zou mogen zijn.”Streef naar daadwerkelijke evidentie. Daarbij is het belangrijk om bij de gebruikte analyses rekening te houden met de praktijk. Vandaar dat Boevé eindigt met: ‘Een samenwerking is nodig tussen onderzoek en onderwijspraktijk om de kwaliteit van het leren en toetsen in het hoger onderwijs te verbeteren. ‘ (blz 128)

Meer informatie
(*) Recentie in Ukrant: papieren toets is soms best fijn.
(*) Recentie van proefschrift in Scienceguide: wees behoedzaam met innovaties in het hoger onderwijs

Proefschrift:
Boevé, A. J. (2018). Implementing assessment innovations in higher education [Groningen]: Rijksuniversiteit Groningen

Proefschrift van Remco Coppoolse: Vernieuwing in het hoger beroepsonderwijs in een versnelling

Er zijn vele onderwijsinnovatie projecten in het hoger onderwijs. Echter de uitblijvende resultaten in de onderwijsinnovatieprojecten blijven uit.  Vaak is de inrichting van deze projecten een top-down innovatieaanpak. Er wordt vanuit een plan geopereerd. Op zich goed maar het ontbreekt ook vaak aan dialoog met verschillende groepen en actoren. Bovendien worden ontwikkelaars niet betrokken bij het bedenken van de onderwijsinnovatie. De veronderstelling is dat onderwijsinnovatie planbaar is. Juist de onderwijsinnovatieprocessen zijn dynamisch door de inbreng van verschillende actoren tijdens het proces.

Kortom, er treedt vaak stagnatie op bij onderwijsinnovatie. De stagnatie is het gevolg van twee kernproblemen in onderwijsinnovatie:
(1) een lineaire basisredenering die geen recht doet aan het moeilijk te voorspellen verloop van onderwijsinnovatie en
(2) de innovatie gaat vaak voorbij aan het inhoudelijke debat met docenten, waardoor docenten niet geneigd zijn het nieuwe gedrag te implementeren. (lees dit wat uitgebreider op blz 18).

Dit alles is te lezen in het onderzoek van Remco Coppoolse (docent/onderzoeker Onderwijsinnovaties aan de Hogeschool Utrecht). Zijn proefschrift gaat over Werkregels voor innovatiemanagers. Vernieuwing in het hoger beroepsonderwijs in een versnelling . Afgelopen vrijdag 6 april was de verdediging van het proefschrift.

Benader, stelt Coppoolse vast, onderwijsinnovatie vanuit het dynamisch multi-actor perspectief. Onderwijsinnovatie wordt namelijk beschouwd als een dynamisch gebeuren als gevolg van een veelheid aan actoren die het verloop beïnvloeden. Dit nieuwe perspectief vraagt om ander gedrag van de leider van onderwijsinnovatie, de innovatiemanager. De innovatiemanager heeft een belangrijke rol om de continuïteit van onderwijsinnovatie te realiseren. In het onderzoek van Coppoolse is de innovatiemanager degene die het innovatieproces vormgeeft, leidt en ervoor zorgt dat de continuïteit wordt gehandhaafd en ingrijpt bij (dreigende) stagnatie.

Coppoolse heeft werkregels opgesteld voor de innovatiemanager. Deze werkregels zijn gedefinieerd als gedragsregels die innovatiemanagers kunnen inzetten om de continuïteit van onderwijsinnovatie te beïnvloeden en stagnatie te voorkomen of te doorbreken.
Werkregels die hij beschrijft zijn (zie blz 239 ). Zie blz 241 voor het model dat hierbij hoort.

Werkregel 1. Er is een eenduidig veranderinitiatief
De innovatiemanager adviseert de lijnmanager – na raadpleging van ontwikkelaars – een duidelijk en eenduidig veranderinitiatief te verkondigen, met een duidelijke aanleiding, doelstelling en criteria voor de uitwerking.

Werkregel 2: Samenwerking sactiviteiten met externen en voorlopers
De innovatiemanager adviseert de lijnmanager om samenwerkingsactiviteiten met externe partners te organiseren en voorlopers die met het initiatief aan de slag gaan te faciliteren, zodat de voorlopers de innovatie verspreiden onder andere ontwikkelaars.

Werkregel 3. Vertrouwen tussen de actoren
De innovatiemanager zorgt voor vertrouwen tussen de actoren, door management te adviseren belangstelling te tonen voor de ontwerppraktijk en transparant te zijn over doelen, proces en uitkomsten.

Werkregel 4: Veranderinitiatief spreekt ontwikkelaars aan.
De innovatiemanager formuleert het veranderinitiatief zodanig dat het de belangen van ontwikkelaars aanspreekt, waardoor ontwikkelaars zelf aan de slag gaan met het aanbrengen van veranderingen in de onderwijsuitvoering

Werkregel 5: Inzicht in onderwijspraktijk
De innovatiemanager biedt de lijnmanager en andere actoren buiten de ontwerppraktijk die het veranderinitiatief mede vormgeven inzicht in wat er al gebeurt in de onderwijspraktijk, zodat initiatieven die aansluiten bij het veranderinitiatief worden ondersteund en waardevolle elementen behouden blijven.

Werkregel 6: Stimuleren Ontwikkelaars te experimenteren
De innovatiemanager adviseert de lijnmanager om ontwikkelaars te faciliteren te gaan experimenteren met veranderingen in hun onderwijspraktijk passend bij het veranderinitiatief, zodat uitwerkingen van onderwijs in lijn met het veranderinitiatief worden gerealiseerd.

Werkregel 7: Overzicht ontwikkelstappen
De innovatiemanager communiceert zijn rolopvatting en maakt een overzicht van de ontwikkelstappen in de onderwijsinnovatie, zodat ontwikkelaars weten wat er is gebeurt, wat nu van hen wordt verwacht en wat nog gaat komen.

Werkregel 8: Afspraken over besluitstappen
De innovatiemanager maakt duidelijke afspraken over de besluitvorming tussen management, innovatiemanager en ontwikkelaars, stemt de stijl waarmee besluiten worden genomen af op de taakvolwassenheid van het team en betrekt ontwikkelaars bij de besluitvorming door inspraak te geven in ontwikkelstappen, zodat er sociaal commitment ontstaat over de ontwikkelstappen.

Werkregel 9: Middenmanagement hitteschild en verbindend bij realisatie
De innovatiemanager stimuleert het middenmanagement, zoals opleidingsmanager of teamleiders of een groep sturende docenten om (1) verbindingen te maken tussen ontwikkelaars en actoren buiten de ontwerppraktijk en (2) een hitteschild te vormen voor prikkels van actoren van buiten de ontwerppraktijk van docenten, zodat ontwikkelaars ruimte hebben om onderwijs te innoveren.

Werkregel 10: Tijd en ruimte voor ontwikkelaars
De innovatiemanager adviseert de lijnmanager voldoende tijd te reserveren in de taakstelling van ontwikkelaars en organiseert werkbijeenkomsten op externe locaties, zodat ontwikkelaars zonder afgeleid te worden onderwijs kunnen ontwikkelen en er eigenaarschap ontstaat bij de ontwikkelaars over de onderwijsuitvoering.

Werkregel 11: Samenwerking met beroepspraktijk
De innovatiemanager organiseert samenwerking met de beroepspraktijk met een open communicatie tussen verschillende betrokken actoren en houdt rekening met verschillen in werkprocessen tussen vertegenwoordigers uit het onderwijs en beroepenveld, zodat er afstemming is tussen beide partijen over de manier waarop het onderwijs wordt uitgewerkt

Werkregel 12: Afstemming beelden op gezamenlijk beeld
De innovatiemanager zorgt voor afstemming van beelden tussen actoren, gericht naar een gezamenlijk beeld, zodat vanuit een overeenkomstig beeld wordt gebouwd aan het nieuwe onderwijs

Werkregel 13: Systeem voor communicatie
De innovatiemanager zorgt voor een systeem, waarin de verschillende groepen actoren communiceren, zodat betekenis en taal tussen actoren onderling wordt afgestemd.

Werkregel 14: Ontwikkelaars geven aan wat ze veranderen
De innovatiemanager vraagt ontwikkelaars wat ze willen veranderen in hun onderwijs en hoe ze dat denken aan te pakken, zodat eigenaarschap over de uitwerking van de innovatie in de onderwijspraktijk bij docenten blijft.

Werkregel 15: Ondersteuning van ontwikkelaars op basis van bezwaren
De innovatiemanager onderzoekt of ontwikkelaars in de ontwerppraktijk bezwaren hebben tegen de onderwijsinnovatie en of ze in staat zijn om binnen de onderwijskundige kaders nieuw onderwijs te ontwerpen, organiseert ondersteuning en past de ontwikkelvolgorde aan, zodat ontwikkelaars geen barrières ervaren om aan de slag gaan te gaan met het veranderinitiatief in de ontwerppraktijk.

Werkregel 16: Toevoegen specifieke deskundigheid aan ontwerppraktijk
De innovatiemanager zet deskundigen met specifieke competenties in om ontwikkelaars te ondersteunen bij realisatie van nieuw onderwijs of afstemming tussen actorengroepen te bewerkstelligen, zodat specifieke activiteiten of inzichten ervoor zorgen dat de ontwikkelaars doorgaan met het innoveren van het onderwijs.

Werkregel 17: Tippers inzetten voor verbinding
De innovatiemanager stimuleert tippers hun verbindende rol te pakken, door hen te laten aangeven wat hen drijft en het hen gemakkelijker te maken die rol te spelen.

Werkregel 18: Nieuwe werkorganisatie bij opschaling
De innovatiemanager onderzoekt wat er goed ging in de voorafgaande onderwijsinnovatie voordat het innovatieproces wordt opgeschaald of elders start en past de werkprocessen aan de nieuwe betrokken actoren aan, zodat ook daar het enthousiasme om met de innovatie aan de slag te gaan optreedt.

Wellicht kunnen we deze werkregels meenemen in de Versnellingsagenda Onderwijsinnovatie. In dit programma zullen we zeker vanuit een dynamisch multi-actor perspectief moeten gaan werken willen we versnelling realiseren.

Ter inspiratie
Animatie door Coppoolse: Ombuigen en doorbewegen
Animatie door Coppoolse: Neeknikken en meestribbelen
Animatie door Coppoolse: Wegwijsinonderwijs