Data van studenten benutten voor interventies bij leren

pietro-jeng-n6B49lTx7NM-unsplash

Een boodschap die ik uit de Masterclass over Learing Analytics (op 18 mrt jl. georganiseerd door BAES education) meenam was de volgende: zonder interventies geen learning analytics. De definitie, volgens Justian Knobbouts (gaf de masterclass) van learning analytics is dan ook: het meten, verzamelen, analyseren en rapporteren van data van studenten en hun omgeving met als doel het leren en de leeromgeving te begrijpen en te optimaliseren. En met dat optimaliseren gaat het om die interventies. Je verzamelt niet zomaar data, je verzamelt en analyseert het met een bedoeling.
Interventies, door docenten genomen, op bijvoorbeeld het inrichten van de leeromgeving (bijv. faciliteert de door mij ingerichte Moodle/Canvas-omgeving het leren van de student). Of interventies door studenten genomen (bijv. welke vragen maak ik niet goed en moet die leerstof beter doornemen). Uit de masterclass kwam wel naar voren dat als er interventies worden gedaan via learning analytics dit meer nog door docenten wordt gedaan dan studenten.

Tijdens de masterclass kwamen wat voorbeelden voorbij maar toch kon je vaststellen dat learning analytics nog niet een breed opgepakt onderwerp is. Toepassingen zie je bijvoorbeeld bij het:

  • monitoren van (student) voortgang: de data in het LMS en cijfer systeem benutten om de voortgang van een student inzichtelijk te maken; deze informatie delen met begeleiders zodat zij het gesprek over de voortgang kunnen voeren met extra informatie;
  • monitoren deelname groepswerk: wie doet actief mee;
  • monitoren studiegedrag via bijv. dashboards: een veel gebruikte manier om de informatie te laten zien aan docenten/begeleiders bijv over gevolgde leerpaden, gedane leeractiviteiten; tijdsbesteding bekijken leermaterialen;
  • voorspellen van resultaten: aan de hand van bijvoorbeeld patronen o.b.v. gegenereerde data;
  • [voorspellen van uitval: deze laatste werd meteen ook doorgestreept omdat je hier heel snel in een selffulfilling prophecy situatie beland; studenten die te horen krijgen dat ze waarschijnlijk het jaar niet gaan halen gaan zich er dan ook naar gedragen.]

    Na de masterclass schoot me opeens een voorbeeld bij Inholland, van collega Eduard Reus, te binnen (heb je altijd). Hij zet FeedbackFruits in bij zijn lessen. Een voorbeeld van monitoren van studiegedrag (deelname aan leeractiviteiten.

In het gesprek tijdens  de masterclass kwam ook naar voren dat studenten nog veel meer meegenomen moeten worden in de toepassing van learning analytics. En dat is ook mijn ervaring (tot nu toe). Studenten zijn zich soms niet bewust van wat met hun data gebeurt (ze vertrouwen de organisatie wel dat er goed met hun gegevens wordt omgegaan) of de studenten zijn kritisch (big brother is watching you: ik word in een hokje geplaatst). Wel interessant omdat ik in een Educause artikel over learning analytics (febr, 2022) las dat studenten (en docenten!) de mogelijkheden zien maar zich ook zorgen maakten.

‘The results of our interview analyses suggest that although students and faculty are open to the collection of data at higher education institutions, they are concerned about how certain types of data (i.e., demographic data and student performance data) might be misused’

Naast ‘misuse’ wordt in het EDUCAUSE artikel nog een paar zorgen benoemd waaronder: de  beschikbaarheid van bruikbare data, data-geletterdheid, gebrek aan regie en strategie, scepticisme ten op zichtte van de data.

Learning analytics is nog een soort ‘ver van m’n bedshow’. Het gaat niet alleen over data, het gaat over de inrichting van de leeromgeving, het gaat over hoe we onderwijs ontwikkelen of nog sterker: de waarden die we in onderwijs uitdragen (zie bijv waardenwijzer). De inrichting van systemen, applicaties bepalen namelijk ook welke datasporen we achterlaten, die weer de basis vormen voor informatie en dus voor beslissingen die we mogelijk kunnen nemen over bijvoorbeeld studiegedrag. Zie

Onbekend is onbemind: laten we het onbekende bekender maken. En niet, wat vaak het geval is, dit soort ontwikkelingen bij IT-afdelingen of de leveranciers houden. Wij moeten zelf ‘aan de bak’: een stukje data-wijzer worden of stukje meer data-geletterd. In ieder geval starten we, het is een begin, met gesprekken bij Inholland ((lees de interviews met drie Inholland lectoren) over learning analytics. Wat uit deze gesprekken aan beelden naar voren komt, volgt vast.

Extra info
(*) SURF-publicatie: Aan de slag met het ‘Referentiekader privacy en ethiek voor studiedata’
(*) Website van de zone over studiedata (Versnellingsplan): Doe meer met studiedata.
(*) Nog een Educause artikel: show students their data, using dashboards (juli 2021)

Over Ria Jacobi

Als ervaren onderwijskundig ontwerper, -adviseur en projectmanager houd ik mij bezig met het ontwikkelen en verbeteren van onderwijs. Mijn ambitie is goed doordacht onderwijs te realiseren, dat aansluit bij de behoefte van individuen en hun organisaties en daarmee een stimulerend effect heeft.
Dit bericht werd geplaatst in data&informatie, learning analytics en getagged met , . Maak dit favoriet permalink.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s