Categorie archief: 2 B PhD JAMS

In this part the posts (both in Dutch and English) are collected of my efforts to be a PhD. In november 2016 I started a PhD study titled: Learning Analytics for Learning Design. Before I learned a lot while working on gamification research in a health care context.

Data Ecosystem Infrastructure – BSc graduate assignment

Hi Judith,

Again I have the opportunity to have some graduate students helping me with my PhD. One of them is Eddy. But he will introduce himzelf in this guestblog:

Data Ecosystem Infrastructure LA4LD

(original posted on:

Hi, my name is Eddy van den Aker and I’m currently doing my graduate internship. My project is part of Marcel’s PhD research project ( about learning analytics, learning dashboards, and learning design.


One of the problems faced by faculties, course designers, and teachers is the lack of insight into the student experience. Faculties are rated based on two factors: the time it takes for students to get their degree and the student experience. The first factor is obvious and easy to measure, but student experience is harder.

Currently the faculty of ICT within Zuyd University of Applied Science has two ways of measuring student experience. The first is the Nationale Studenten Enquête (NSE), which is a national questionnaire filled in by students from all Universities (of Applied Science). The second is a questionnaire at the end of every course, these are faculty specific.

The results of the NSE are not linked to a specific course, and the course questionnaires are done after the course has ended, so the results also come after the fact. The feedback toward the students on what is done with the results is also limited, which probably (based on anecdotal evidence) contributes to lower participation numbers. All in all, not enough data is available to improve student experience, and students are not seeing enough actionable feedback to be more engaged with the courses and the faculty.

The Project

To solve this problem Marcel has suggested creating a data ecosystem in which students, teachers and course designers participate to collect and make use off more and more useful data. Several projects have bin done and are currently going on to develop systems to collect data (for example the IoT projects Another project is looking at ways to present the data gathered in a collection of dashboards (LINK NAAR SANDERS POST).

My project fits neatly between all projects mentioned before. I will be developing an open-source infrastructure that can catch, clean, structure and store all data gathered while also delivering the underlying services needed to present the data to the users through dashboards.

Because this system sits at the core of the data ecosystem and must be able to support many different kinds of systems, both current and in the future, it is vital to make the entire infrastructure modular. During my internship, a couple of modules will be developed.

The first module will be an end-point for collecting information on student attendance. This system could be an RFID reader on which students swipe their student-card. Another module connects to the digital learning environment, in this case Moodle and collects data on how students use the provided course material. A third module imports student results from a file. And finally a last module will collect and store data from questionnaires.

As said before it has to be possible to develop more modules later down the line, adding for example environmental variables from the classroom or students study room at home. Another example would be to track the view of students in the classroom, where they are looking on the slides, what draws their attention.

Any system that collects this amount of data, especially potentially sensitive private data, has to consider the privacy of it’s participants and thus the security of the system. A way has to be sought to ensure that no one but the student themselves are able to see their own personalized data. Teachers and course designers will only see anonymised group data. The general security of the system also has to be considered.


During the development of the system I will be using a couple of different methodologies.

Design based Research Process

This project will be using the design based research methodology[1] The first three phases (problem definition & motivation, objectives of solution, and design & development) will be completed during the project, the fourth phase (demonstration) will be started.

Systematic Mapping Review

At the start of the project, a systematic mapping review[2] will be done to see in which fields data ecosystems have been suggested and maybe even deployed. It’s also interesting to know if any effect studies have been published in cases where data ecosystems have been deployed.

Scrum and GitHub

For managing the project I will be using a slightly modified version of Scrum. Slightly modified because I’m the only person in the development team. For tracking all Scrum related information I will be using the issues, pull requests, projects and wiki pages on the GitHub page for the project.

I wanted to figure out how to automate the entire Scrum workflow on GitHub. I have made some decent progress on it, good enough for this project, but I still have to move “to-do” items manually to “in progress” and after that to “in review”. If you read my post on converting exam questions to flashcard (, you know I’m lazy (in a good way, I hope) and I will be looking to automate as much as the workflow as possible, so maybe I can find a solution to these two manual actions.

Test Driven Development

For the development of the system I’ll be using Test Driven Development (TDD). The basic idea of TDD is to make testing an integral part of the development cycle. By developing automated functional and/or integration tests first, then developing smaller unit tests. at first these tests should fail (it would be weird if they didn’t). Only after having done all that, you write just enough code to get the tests to pass (or at least progress to the next step). When you have some passing tests you can refactor (improve) the code while using the previously passing tests to make sure the program does not regress. This process is often called Red, Green, Refactor.


My internship lasts half a year (20 school weeks). The first 3 weeks are spend on clearly defining the project, choosing the methodologies, and planning the phases of the project. Week 4 and 5 are used for requirements analysis and the systematic review. From week 6 until week 16 the system will be designed & developed in a couple of Scrum sprints. The last 4 weeks are used to prepare for the presentation at the end of the internship and to finish up the project in general.


The design & development phase consists of a number of sprints:

  1. Setup (software architecture & base functionality like logins, database connections, etc.) – 2 weeks
  2. Importing student results from file – 1 week
  3. Student attendance – 1 week
  4. Moodle/xAPI connection – 3 weeks
  5. MSLQ or other questionnaire connection – 1 week
  6. Admin panel – 2 weeks
  7. Wrapping up (extended testing, deployment considerations, etc.) – 2 weeks

What now?

In about 5 or 6 weeks I’ll be posting a status update on where I’m at with the project. Another 5 or 6 weeks after that I will present my results. Finally when I’m (almost) done with my internship I’ll write a post about my experiences.


The repository for this project can be found on


[1]     Peffers, K.; Tuunanen, T. (februari 2006). The Design Science Research Process. Opgeroepen van op 26 februari 2018 via:

[2]     Kitchenham, B. (2007). Guidelines for Performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. Opgeroepen op 14 maart 2018 via:

Gastcollege multimodality

Ha Judith,

Vandaag heb ik een mooi hoorcollege gezien van Daniele di Mitri. Daniele is onderzoeker bij het team waar ik bij de OU ben aangesloten en ik heb je al eerder gezegd dat hij met erg leuke dingen bezig is.

In onze minor Internet of Things passen die dingen. Het gaat zich namelijk om hoe je om gaat met allerlei sensor input. Bij Daniele is het doel Learning Analytics. Bij onze minor IoT gaat het over dementerende ouderen, gebouwbeheer en jawel hoor Learning Analytics for Learning Design. Begin februari presenteren alle groepen hun ideeën en dan zal ik daar vast over bloggen.

Daniele presenteerde de hele cycle van omgaan met data in de context van Learning Analytics en gaf mooie voorbeelden van de gebieden waar binnen de OU en daarbuiten onderzoek naar gedaan wordt. Het risico is dat ik nu harder moet vechten om afstudeerders maar hij heeft ook erg leuke opdrachten.

Een korte impressie:

Volgens mij vond Daniele het leuk om te doen. Het was in ieder geval een mooie lecture. Jammer dat we deze leeractiviteit nog niet hebben kunnen meten 😉

Groet Marcel

Re: Wat worden de belangrijkste ontwikkelingen op het gebied van Internet of Things? (by: Wilfred Rubens)

Ha Judith,

Naast jou een van de meest productieve edubloggers: Wilfred Rubens schreef eerder vandaag in zijn blog dat hij denkt dat IoT binnen het onderwijs niet doorbreekt in 2018 (lees:

Tja, wat mij betreft hangt mijn reactie af van de definitie van “doorbreken”. Is de doorbraak van Max Verstappen zijn eerste formule 1 race in de Toro Rosso, zijn eerste WK punten, zijn legendarische eerste overwinning in Spanje, zijn tweede seizoen met twee overwinningen of zijn eerste Wereldkampioenschap?

Een van mijn voornemens in 2018 is om samen met studenten het kennisecosysteem neer te zetten waarmee learning analytics te gebruiken is voor studenten en docenten om leeractiviteiten en het leerproces beter te maken. Het idee is dat ik dan in september of november een eerste test ga doen in de klas. Noem het de eerste vrije training van Max, ik geloof in Japan. Ik voel me dezelfde “ervaren Rookie” die hij was bij die training. En pretendeer zeker niet uit te kunnen groeien tot zijn klasse. Maar ik geloof wel in mijn team van studenten, collega docenten en collega onderzoekers dat we onze Toro Rosso mee kunnen laten doen.

Over vier weken mag jij en Wilfred de eerste proefrondjes van het IoT deel zien. Vijf groepen HBO-ICT (en omstreken) studenten presenteren dan hun IoT proof of concepts. Over twee van de groepen heb ik al eerder geblogged. Dat wat ik gezien heb stemt me positief, in ieder geval vrolijk. Wilfred heeft gelijk, het is niet eenvoudig om de data van smartphones, laptops, active board, smartwatches en allerlei sensoren op te slaan, te verwerken, te analyseren en visualiseren. Maar de studenten proberen het. Met een lectoraat Data Intelligence, een lector Internet of Everything, minoren als IoT, intelligente systemen, Business Intelligence andere lectoraten rondom Data Science maar ook Smart Gadgets en lectoren en lectoraten met passie voor onderwijs kunnen we echt wel mee-racen met deze ontwikkeling. Ik beloof voorbeelden en ideeen in 2018. Ik beloof ook experimenten. Of dat dan een doorbraak wordt?

Tja dat ligt alleen aan de definitie van “doorbraak”.

Groet Marcel

PowerBI map online embedden, doet ie ’t of doet ie ’t niet?

Ha Judith,

Op deze pagina wil ik projecten ‘verzamelen’ die een relatie hebben met Learning Analytics voor Learning Design. Deze pagina heeft echter nog een tweede doel: experimenteren met PowerBI. PowerBI is een tool van Microsoft die helpt met visualisatie van data. Ik heb de tool het vorig jaar bij verschillende afstudeerprojecten gezien, gebruikt door onze studenten, maar had er zelf nog niet mee gespeeld. Zie hier mijn eerste poging. Daar waar ik ingewikkeld was begonnen (verschillende tabellen met data, relaties ertussen)ben ik al spelende een aantal stappen terug gegaan naar 1 Excel sheet.

Het resultaat: een kaart met stippen waar projecten te vinden zijn. Dit is nu een blogpost, maar als ik dadelijk helemaal door heb hoe het werkt wil ik er op ons blog een vaste pagina van maken. Als ik het goed begrijp kan ik vanaf nu mijn Excel sheet updaten, bij PowerBI een ververs actie opstarten en dan zou het ge-embedde iframe ook moeten updaten. Ik ben benieuwd en je zal weten zodra het gelukt is als je een verandering ziet. In de beginstand heb ik drie projecten benoemd: Mijn eigen project LA4LD, Quantified Student die donderdag 11 januari een conferentie hebben waar ik helaas niet bij kan zijn en EFLA de tool om Learning Analytics Tools op Usability mee te testen van mijn OU collega Maren Scheffel. In de toevoeging zal ik bij Utrecht een vermelding maken van de SIG Learning Analytics.

Ik ben benieuwd… (helaas is onderstaand alleen een plaatje met link en daaronder een reservelink)

Visualisatie te benaderen via deze link

Mocht je nu zelf PowerBI Desktop geinstalleerd hebben en wil je deze embed ook doen dan kun je zien hoe dat gebeurt via deze video:

Let wel op. De data/visualisatie is openbaar en voor iedereen zichtbaar. Dus als je dit met data wil doen die niet door anderen te gebruiken moet zijn dan is dit niet de manier.

Om een koppeling te leggen naar het kaartje (was nog een gepuzzel en daar ben ik nog niet helemaal uit) heb ik ook een filmpje (of drie) gebruikt:

PowerBI blijft een erg mooie tool of het nu met of zonder wordpress te gebruiken is. Het is in ieder geval te gebruiken op andere websites. Al zou het wel ook een aantal leuke toevoegingen kunnen hebben voor op ons blog.

Groet Marcel

Toegift 1: Zoals je ziet heeft de embed (iframe) functie er een automatische link van gemaakt. Jammer, maar dat is natuurlijk ook te gebruiken. Ik ga eens kijken of de data aanpassing werkt en of er nog andere wegen zijn om te embedden. Ik heb er even een nette tekst van gemaakt. Blijft jammer, maar ‘vervelender’ nog de gedachte van de auto update werkt nog niet…

Toegift 2: De update optie lijkt te werken. Blijft jammer dat de embed niet werkt, maar er zal vast een optie zijn. Nogmaals op reguliere websites is die er, omdat daar iframes wel werken. Ik werd op het verkeerde been gezet omdat het wel lijkt te werken in de visualisatieomgeving van onze admin tool voor wordpress. Dan denk ik als ‘simpele’ ICTer als je het daar laat werken laat het dan ook voor de gebruiker werken.

5 student teams working on classroom IoT

Hi Judith,

In the previous post (link: post is in Dutch) I told you that currently five teams of students are working on an IoT for learning activities proof of concept. IoT, for those who don’t know, stands for Internet of Things. With smart sensors, existing data-indicators and controllers, environments are being monitored and possibly influenced as smart as possible. In the course we are running now three different cases are presented: “Assisting elderly and their care-takers in living longer in their own home by IoT”, “Management of spaces, energy, costst of large (school)buildings”, and “LA4LD IoT”.

I am involved in all the groups but as a customer specially involved in the LA4LD IoT solution. Students should present to me a proof of concept that is applicable at Zuyd or the student’s home at the end of the course. I have five teams of students working for my assignment and I am very pleased by their enthusiasm and ideas. Students are in the proposal phase of the projects and after the holiday they have to build their proof of concept with IoT gadgets and tooling. At the HBO-ICT they don’t have to solder but can use solutions like the raspberry PI, Z-Wave or other domotica sets commercially available. They have to learn using, adapting and implementing them in the environment of the customer and then find a smart way to cope with the data or visualize the data according to the wishes of the client.

In my case they have to take into consideration that the things I want to have measured are either needed to improve the learning activities for all students or the learning process of an individual student. Some of them even embrace research and solutions of environmental control (i.e. a room with a specific kind of temperature is most suited for learning efficiency). I’d like to give you a first glimpse of the ideas of two of the five groups.

Remember I specifically asked for a proof of concept that would be implementable in one or more rooms at Zuyd University before 1-9-2018.

Table 1. Idea: IoT in higher education

In the first example a classroom setting is chosen. The actions and possibilities are described in Dutch but the idea is clear. Fun part is that they have chosen to implement a Bluetooth beacon and that I had to stop them in multiple occasions, because they were coming up with ideas to use that Beacon to improve the interactive experience in the classroom. Great examples and definitely worth further exploring, but in my case it is about getting information on the learning activities designed and the learning process at hand and trying to improve both by informing students and teachers.

Table 2. Idea: IoT in Higher Education workplace of a student

In the second example I got surprised by the students, because they took up the challenge of looking into the ‘private’ workspace of the student at home (or in a library). They came up with a desk-setting and a tooling (which name I shall not tell at this moment) that is portable and can be moved and set up anywhere.

Both groups have made a bigger presentation on what they are going to do with the data and how the data indicators relate to either learning activity design or the learning process.

The groups are half way their course and still have some time to work further on this. I already bought a Raspberry Pi, a Pi cam and some sensors (still have to be delivered) so that they actually can build a set up for me to use.

I hope that the students find a way to connect with the great research done on these topics. My colleague at the OU, Daniele di Mitri ( and former colleagues Jan Schneider en Peter van Rosmalen ( have done several experiments on sensors, multi-modality and learning. Not always to get a broader picture of the design of the learning activity (sometimes on the learning process or learning experience) but worth of reading and using. Let’s see if some of them read this blog ;).

In my LA4LD project these are the first steps in this area. As we have a lector smart devices and a lector Internet of Everything at Zuyd there are a lot more steps to take. I am looking forward to tell you about them.

With kind regards,

Marcel Schmitz

Doctoral Consortium European Conference Technolgy Enhanced Learning 2017

Ha Judith,

Vorige week heb ik de European Conference Technology Enhanced Learning bezocht. Daar heb ik een aantal zaken gedaan: een doctoral consortium, poster presentatie, lezingen bezocht, zaalvoorzitter gespeeld en zelf een presentatie gehouden. Ik zal de komende dagen over al deze activiteiten bloggen. Allereerst het doctoral consortium. Dit is een sessie in twee dagdelen waar PhD studenten voor konden inschrijven en waar PhD studenten, Professoren en eventueel andere bezoekers reageren op het onderzoek of onderdelen van het onderzoek die gepresenteerd zijn.

Mijn eigen bijdrage (inschrijving) is min of meer een overzicht van mijn gehele onderzoek en gaat dus over hoe we een learning analytics tool kunnen maken dat specifiek gericht is op learning design en gedurende een cursus feedback geeft die docenten en studenten verder helpt.

Paper Doctoral Consortium


De belangrijkste vragen die ik vanuit de zaal heb gekregen zijn:

Q1: Waar zitten de metacognitieve competenties nu precies? Het lijkt alsof je ze meeneemt ook al in het ontwerp, maar dat ze ook later nog eens terugkomen.

A1: Het idee is dat de metacognitieve competenties (de competenties nodig om leren te leren) getriggerd/geprikkeld/gestimuleerd (goede woord moet nog gezocht worden) worden door het Learning Dashboard dat studenten en docenten gaan gebruiken gedurende de cursus. Omdat ik heb aangegeven dat het goed zou zijn dat je op het moment dat je onderwijs gaat ontwerpen je al rekening houdt met de metacogntieve competenties ontstond er verwarring. Op de manier zoals we bij de Faculteit ICT het onderwijs hebben ingericht (en ik denk dat het overal wel zo is) houden we bij het ontwerp van het onderwijs zeker rekening met deze competenties. Echter ik denk dat we ons er soms niet bewust van zijn en de student er zich ook niet van bewust van is. Ik snap in ieder geval de verwarring en daarmee de vraag en moet in mijn ‘verhaal’ daar meer duidelijkheid in brengen

Q2: De grenzen tussen Learning Analytics en Learning Design zijn vaag en waar ik ben je nu precies mee bezig?

A2: Op het tussengebied, en als het goed is dan vervagen die grenzen helemaal. Ik denk dat het er voornamelijk over gaat zowel de ontwerpers van het onderwijs als naar diegene die de data verzamelen om daarna slimme dingen met die data te doen te wijzen op elkaars wereld. En een omgeving te creëren waar bij beide partijen rekening houden met de ander voordat ze starten met hun ding te doen. De werelden bij elkaar brengen in een praktijk gericht onderzoek samen met de studenten en docenten van de Faculteit ICT. En dan kijken als we dat proberen of er dan ook iets uit komt?

Weer een nieuwe stap in het leven als PhD, maar wel een die ik zeker ga herhalen (zegt ook de docent in me). Jammer genoeg waren de sessies gelijk met andere projectworkshops en een industry track. Het is mooi om veel feedback te krijgen, maar ik kan me voorstellen dat het werken aan projecten ook leuk is voor diegene die al langer in het werkveld/onderzoeksveld zitten.

Tot zo ver voor nu.

Groet Marcel

Opportunities and Challenges in Learning Analytics for Learning Design

Hi Judith,

Wouldn’t it be great to be able to give insight in how students perform and like a certain learning activity? As a teacher I often ask them how did they like several learning activities during a coffee break or one of our social activities. As an institution we ask them after an Educational period of 10 weeks with a survey. This survey (called blokenquete) has one question in it about all of the learning material in the course. Besides the extra comments students can make in general there isn’t a question on separate learning activities.

Wouldn’t it be great to be able to give teachers but also students insight in how students perform in and like the learning activities they are provided. I believe that this would help students to increase performance and results and that teachers and institutions are able to provide better fit learning activities. Now often I only use my gut feeling or the “results” of conversation with the students at the coffee machine. It would be great to have an extra instrument, which based on data and input from students generates information on a learning activity level.

In a literature review, soon to be published and presented at the EC-TEL 2017 conference, I searched peer reviewed journals for experiments with learning analytics for learning design. I have been trying to identify opportunities and challenges in this field. I found it in three opportunities, who each have their own opportunities and challenges within them.

  1. Using on demand indicators for evidence based decisions on Learning Design
  2. Intervening during the run-time of a course
  3. Increasing student learning outcome and satisfaction

In the table below I have categorized the articles I found into the three opportunities and the subopportunities and subchallenges within. I have specific tried to look for experiments and research on Learning Design, Learning Analytics, Learning Dashboards and Metacognitive Competences. This last item is interesting to me because from a Knowledge Engineering perspective the topic of “learning to learn”, which we do as we use our meta-cognitive competences is especially interesting. Taking these competences into consideration while designing a Learning Analytics for Learning Design solution seems very relevant.

After publication of the article in the Conference Proceedings I will put a link to the article here and if my presentation is ready the slides will be available here to. For now I can only share the keynote presentation of Prof. Dr. Hendrik Drachsler who is my supervisor. He talks about the place of my and my colleagues research in the world of Learning Analytics.

After this literature review on the state of the art I am going to try to design a Learning Dashboard which incorporates a Learning Analytics for Learning Design solution, which can give information during the course and which tries to make the most of the meta-cognitive competences of the students.

If I project the opportunities and challenges on a model for a solution you will get the next figure:

I will keep you posted. But feel free to ask.


Engels oefenen

Ha Judith,

Zoals je weet heb ik opmerkingen gekregen over mijn Engels. Althans mijn academische Engels. Ik kan me wel verstaanbaar maken in het Engels en ook het schrijven van een Engelstalige blogpost is geen echt probleem. Maar het niveau van een journal publicatie of conference presentation heeft het (nog) niet.

Maar hoe oefen je dat dan? Allereerst heb ik een aantal MOOCs gevolgd bij de UC Irvine op Coursera ( Overigens was dat niet alleen leerzaam vanuit het perspectief van het Engels oefenen maar ook vanuit het perspectief van het volgen van een online cursus. Uiteindelijk bleek het niveau of wellicht de schrijfervaring voor mijn lector nog te beperkt. Althans dat haalde ik uit zijn commentaar bij het nakijken van mijn stukken. En ik moet ook eerlijk toegeven, er staat wel Academic English, maar de cursussen bereiden je voor op het schrijven van essays gedurende je master studie en bereiden je minder voor op een PhD stuk of journal entry.

Nu ga ik in september bij de OU een cursus volgen onder dezelfde naam (Academic English) maar deze is specifiek gericht op de PhD school dus ik denk dat daar het onderwerp wel is het schrijven van een artikel en dat ik daarmee het verschil kan gaan zien. Toch probeer ik meer te oefenen.


Op de telefoon ben ik een aantal apps aan het proberen:

  • Academic Writing English (AWE) app van UCL
  • How to Write a Thesis
  • Research Genie

Allemaal apps met een boel informatie en bij AWE kun je nog wat oefeningen doen. Maar je kent me goed genoeg om te weten dat de trigger om dat ook te doen soms ontbreekt.

De game geeft steeds een woordkaartje in een information push op mijn telefoon waar ik wel op ‘moet’ reageren. En je kunt met verschillende games erg moeilijke woorden oefenen. Althans moeilijk, het zijn vaak woorden die synoniem zijn voor bekendere woorden, maar dus wel interessant in het kader van het schrijven van een artikel. Een andere game: Oxford English Vocabolary Trainer ziet er complexer en breder uit maar mist de ‘push for action’ functie (of ik heb de zet-dat-aan optie gemist).

In de auto

Maar dat is mooie training voor mijn schrijfvaardigheden. Uiteindelijk moet er ook iets gepresenteerd worden in het Engels. En ik maak me daar niet echt druk om, maar het is ook niet dat ik daar nu veel ervaring in heb. Of dat ik dagelijks, wekelijks Engels spreek. Helemaal niet. En toch krijg je door het echt bewust luisteren veel mee. De legerzender die we in de auto doorkrijgen van het Amerikaanse leger voor de Benelux is een optie, maar de onderwerpen daar spreken me niet aan om een hele rit Posterholt-Heerlen of terug vol te houden.

Spotify bood uitkomst. Een podcast kan natuurlijk wel interessant zijn. En jawel hoor, ik heb vandaag zitten te luisteren naar de Chief Data Scientist van het Witte Huis: DJ Patil. Althans dat was hij tijdens het bewind van Obama. Erg boeiende podcast. Om Engels te leren maar ook om te horen hoe met data om te gaan.

Groet Marcel

Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ)

Ha Judith,

In het kader van het meten/inzicht krijgen van (meta)cognitieve vaardigheden ben ik uitgekomen bij een Questionnaire over Motivated Strategies for Learning. Deze questionnaire wordt ook gebruikt in het Reflector project. Het Kohnstamm instituut beschrijft in hun boek: Meetinstrumenten voor sociale competenties, metacognitie en advanced skills (Ledoux, Meijer, van der Veen en Breetvelt) dat dit een van de volgens hun studie geschikte instrumenten is waarmee je goed allerlei zaken rondom de (meta)cognitie kunt meten. De metacognitie is heel kort door de bocht het leren hoe je leert.

De handleiding en validatiestudie van de MSLQ is beschreven door Pintrich, Smith, Garcia, McKeachie.

De questionnaire heeft 81 vragen die opgedeeld zijn 15 schalen, verdeeld over de categorieën: motivatie en leer strategieën. Ze kunnen gezamenlijk maar ook afzonderlijk gebruikt worden.


  1. Waarde – Intrinsiek doelwaarde
  2. Waarde – Extrinsieke doelwaarde
  3. Waarde – Taakwaarde
  4. Verwachting – Controle verwachting inzake het leren
  5. Verwachting – Eigen effectiviteit van het leren
  6. Affect – Testangst


  1. Cognitief – Herhaling
  2. Cognitief – Elaboratie
  3. Cognitief – Organisatie
  4. Cognitief – Kritisch denken
  5. Metacognitief – Planning, monitoring, regulering
  6. Resource management – Beheer van tijd en studieomgeving
  7. Resource management – Inspanningsmanagement
  8. Resource management – In onderlinge samenwerking leren
  9. Resource management – Hulp zoeken

Je ziet in artikelen ook wel een andere verdeling gebaseerd op de elementen van self regulerend leren volgens Pintrich: cognitie, motivatie, gedrag en context.


  • Herhaling
  • Elaboratie
  • Organisatie
  • Kritisch denken


  • Intrinsieke doelwaarde
  • Extrinsieke doelwaarde
  • Taakwaarde
  • Controle verwachting eigen leren
  • Eigen effectiviteit van het leren
  • Testangst


  • Inspanningsmanagement
  • Hulp zoeken


  • Beheer van tijd en studieomgeving
  • In onderlinge samenwerking leren

In deze presentatie zie je hoe de MSLQ is toegepast en geïnterpreteerd voor een cursus door Ann Bykerk-Kaufmann, Ronald K. Matheney, Matthew Nyman, David McConnell, Jennifer A. Stempien, David A. Budd, Lisa Gilbert.

Het boek van het Kohnmann instituut beschrijft dat je een set van vragen kunnen gebruiken die inzicht geeft over een ‘motivatie’ of een ‘leerstrategie’. Ik denk dat dit zal helpen bij het gebruik, want ondanks dat het Kohnstamm instituut beschrijft dat invullen in de klas mag en maar 20 tot 30 minuten hoeft te duren vraag ik met af wat het animo is van studenten om 81 items te beantwoorden.

Of… en daar gaat het natuurlijk om, we moeten inzichtelijk maken dat de resultaten kunnen leiden tot een beter inzicht in hun persoonlijk leren en geeft ons de mogelijkheid om ons onderwijs daarop aan te passen. Dat inzicht geven op leeractiviteit niveau zou een mooie eerste stap zijn wat mij betreft.

Groet Marcel

Learning Design versus Instructional Design

Beste Judith,

Een vraagje: In je blogpost over het boek van Cammy Bean: The Accidental Learning Designer schrijf je dat Cammy per ongeluk een learning designer is geworden. Ik weet niet of het in het boek beschreven is, maar een stapje van dit proces is te vinden op de site van Cammy.

Wat me niet duidelijk wordt en waar ik wel nieuwsgierig naar ben is of Cammy het verschil aangeeft. Is het een perspectief kwestie: bekijk je het vanuit de docent dan is het instructional, bekijk je het vanuit de student dan is het learning. Of is learning design een onderdeel van instructional design. Dus bevatten beide de leeractiviteiten en hoort bij instructional design deel ook nog de instruerende activiteiten.

Behalve op de site van Cammy zijn er meer discussies/views geweest over dit onderwerp:

Nu vraag ik me af of in het boek wat je gelezen hebt een beeld gegeven wordt van het verschil tussen de twee?

Groet Marcel

%d bloggers liken dit: