Site-archief
Studenten aan de data ondersteuning
Ha Judith,
Bedankt voor je blog en het filmpje van Pierre over data-ondersteunend onderwijs, learning analytics en de rol van AI. Mooi om te zien dat Pierre nog steeds helder en duidelijk de kern laat zien van waar hij het over wil hebben.
Pierre praat over dashboards, Learning Analytics en dat het moeilijk kan zijn voor studenten om daarmee om te gaan. Graag wil ik de diepte met je opzoeken middels de webinar die Ioana Jivet en Jacqueline Wong hebben gemaakt voor SoLAR (de Society for Learning Analytics Research) en die gaat over de onderzoeken die zij doen betreffende het mogelijk maken voor studenten om zelf indicatoren te kiezen voor hun dashboards.
Dit soort initiatieven zal ik in de toekomst zeker blijven volgen. Learning Analytics en daarmee data-ondersteunend onderwijs zal pas echt beginnen te leven als studenten de dashboards omarmen, er mee willen werken en je als onderwijsinstellingen min of meer verplicht wordt, door de student, om daar in mee te gaan. Samen met studenten en onderzoekers van het lectoraat Data Intelligence proberen we te kijken hoe je Learning Analytics zo kunt positioneren dat het eigenaarschap bij de student ligt en dat die al samenwerkend met de instelling het onderwijs verder brengt. Voor basisschool en middelbare school gaat het daarbij natuurlijk om ouders en leerling, maar in ons hoger onderwijs mag de student zelf aan het stuur, sterker nog, moet de student zelf aan het stuur.
Pierre, benoemt de rol van kunstmatige intelligentie in het onderwijs. Zowel via het lectoraat, maar ook via het in oprichting zijnde EdTechlab op de Smart Service Campus proberen we hier aan mee te werken. In de afgelopen jaren heb ik middels mijn promotieonderzoek mogen duiken in de wereld die Learning Analytics heet, in de komende jaren zal vanuit het lectoraat AI toepassen binnen ….. (dus ook onderwijs) mijn hoofdtaak worden. En aangezien (hoger) onderwijs een context is die lekker dichtbij is zal ik Learning Analytics zeker blijven volgen en zullen de aankomende projecten waar ik met studenten mee bezig mag zijn in het teken staan van hoe we slim kunstmatige intelligentie kunnen inzetten in de (lokale) praktijk. De onderzoeken, zoals die van Ioana en Jacqueline blijven dus het volgen waard!
Groet Marcel
Meer SoLAR webinars (en andere filmpjes) over Learning Analytics: (https://www.youtube.com/c/SocietyforLearningAnalyticsResearch/featured)
Learning Analytics kan dus ook eenvoudig zijn…
Ha Judith,
Vandaag had ik een leuke bijeenkomst bij de Nederlandse School voor Openbaar Bestuur (NSOB). Ik mocht daar de studenten, maar eigenlijk ook de collega’s beleidsmakers, innovatoren, adviseurs binnen het onderwijs in hun leeratelier Strategisch Hoger Onderwijsbeleid iets vertellen over Learning Analytics en de mogelijkheden daarvan.
Ik heb een combinatie van de verhalen gebruikt zoals ik ze ook tijdens de SURF Webinar en de Webinar van Saxion hebt verteld en kon zelfs nog even terug in onze Blackboard geschiedenis toen we met Simone Janssen ook al aan het proberen waren om learning analytics dashboards te realiseren.
Hier zijn de slides, inclusief een aantal interessante bronnen en sources waar mensen meer kunnen lezen of bekijken over dit onderwerp.
In het tweede deel van de sessie heb ik drie groepen laten werken met FoLA2 . Ja ik had natuurlijk in mijn presentatie weer te veel uitgewijd, waardoor de tijd beperkt was, maar alle drie de groepen hebben denk ik een beeld gekregen hoe je FoLA2 op verschillende manieren kunt gebruiken om te praten over, te ontwerpen en na te denken over onderwijsontwerp, technologie en learning analytics en hoe je communicerend vanuit een duidelijke structuur samen kunt bouwen aan de simpele learning analytics oplossingen. De wereld is in ieder geval de ideeen rijker over een internationaliseringsles, een les prikken met en zonder digitale tools en een sessie waarin gewerkt werd met een dubbele loop aan formatieve feedback.
Wederom voorbeelden waarbij ik merk dat ik met het ontwerpspel een stap verder kom bij het in de praktijk brengen van learning analytics. Bewustwording ontstaat bij de deelnemers en er wordt ook al nagedacht over wat we als docenten en studenten dan nu ook echt met LA willen. Maar nog steeds blijft het lastig om de tijd (en de rust) vrij te maken om in de praktijk na het ontwerp daadewerklijk te testen. Ja ik weet dat Moodle, Blackboard en vergelijkbare LMS’en functionaliteiten bieden waarmee je Learning Analytics kunt doen, maar de collega’s vinden die niet en ook ik heb niet de tijd om ze dan juist in te zetten. Afgelopen blok heb ik een studentengroep bij de minor Design Science Research gevraagd om op basis van een ontwerpsessie met FoLA2, een aantal instrumenten “aan te zetten” of de data
op te halen (questionnaires) en die te verwerken in prototypes van dashboards. Dit dashboard is dan
ook bekeken en geevalueerd door de groep studenten en de docent, met het Evaluation Framework voor Learning Analytics (EFLA) en dat zou me dan een inzicht moeten geven in hoe makkelijk of moeilijk het is. In de praktijk is de door de groep uitgekozen les, beperkt bezocht, waardoor er dus ook beperkte hoeveelheid deelname is. Dit resulteert in weinig input van de EFLA. Ze moeten de analyses nog doen en de eerste prototypes gaan nog verbeterd worden, maar wat ik wel al geleerd heb dat als we dit soort zaken serieus willen nemen dat er dan bij de onderwijzende teams learning analytics engineers en learning analists moeten zijn. De echte meerwaarde zit hem in de specifieke gedachte van de docent bij het onderwijsontwerp. De algemene tools meten dat beperkt of zelfs niet, waardoor dat er maatwerk nodig is. Uiteindelijk zal een team aan docenten verschillende ontwerp patronen blijven gebruiken, waardoor oplossingen (als men die van elkaar weet) wel herinzetbaar blijven binnen een faculteit, instituut of misschien wel landelijk. Daar blijven we toch zwak in als land of wellicht wel als sector wereldwijd. Het delen van onderwijsmateriaal en in dit geval het materiaal dat ons inzicht gaat geven welke keuzes werken en welke niet voor welke student. Zouden we dan met Learning Analytics ook vervallen in de “loops” waar open educational resources of technology enhaneced learning in zitten of is AI in het onderwijs een doorbraak op dit gebied?
Ik ben in ieder geval op zoek naar mogelijkheden om meer van dit soort testen te doen met studenten in ons onderwijs en ga ook proberen om de Learning Analytics keuzes, tools en voorbeelden te delen. Ik hoop vandaag een aantal NSOB collega’s zo ver te hebben gekregen dat ze daar in de toekomst aan willen bijdragen.
Groet Marcel
Learning Analytics helpen docenten in onderwijsproces
Hoi Marcel,
In het decembernummer van OnderwijsInnovatie staat het artikel Learning analytics helpen docenten in het onderwijsproces van Anouschka van Leeuwen en Rianne Poot. Het artikel beschrijft een onderzoek bij een bachelorcursus binnen de opleiding Onderwijskunde aan de Universiteit Utrecht. Deze cursus is vormgegeven volgens het Flipped Classroom-model. De interactie tussen docenten en studenten vindt voornamelijk plaats tijdens de werkgroepen. In dit onderzoek hebben ze docenten learning analytics aangeboden om hen te ondersteunen bij het monitoren van studenten.
Op het moment dat docenten en studenten elkaar ontmoeten tijdens de werkgroepen is er al een diversiteit onder de studenten wat betreft voorbereiding en ondernomen activiteiten. Het doel van de learning analytics was om docenten te voorzien van informatie over deze activiteiten zodat zij geïnformeerd naar de werkgroepen gaan.
Data over het kijken van kennisclips en het inleveren van toetsvragen werden automatisch gegenereerd. Deze data geven echter geen compleet beeld van het leerproces van de individuele student en het samenwerkingsproces. Daarom werd nog dmv korte anonieme vragenlijsten wekelijks extra informatie verzameld om meer affectieve data en data die betrekking hadden op het groepsproces te verkrijgen. Deze vragen gingen over:
- aantal leesuren
- onderwerpen waarover studenten het meest hadden gelezen
- tevredenheid over communicatie binnen de groep
- tevredenheid over participatie binnen de groep
- inschatting van betrouwbaarheid van groepsleden
- mate van overeenstemming binnen de groep
- vertaling kunnen maken van model naar groepsopdracht
- voortgang van groepsopdracht
Studenten konden ook opmerkingen over individuele of groepsvoortgang toevoegen.
De docent kreeg wekelijks per werkgroep een rapportage. Hierin stonden geen gegevens van individuele studenten zodat privacy was gewaarborgd. Docenten hielden een logboek bij en aan het eind van de cursus zijn zij bevraagd over de zinvolheid van deze rapportages en wat zij met de informatie hebben gedaan.
Docenten gaven aan dat zij (monitoren)
- een goed overzicht hadden van de activiteiten van de studenten
- gemiddelden tussen werkgroepen konden vergelijken
- inzicht hadden in voortgang in samenwerking
- een objectiever en vollediger beeld hadden van studenten
Op basis van de rapporten werd ook daadwerkelijk gehandeld (interventie):
- complimenteren
- confronteren, met beeld van de rapportages
- aanpassen, meer uitleggen indien nodig.
De pilot was succesvol te noemen en het onderzoek wordt voorgezet. Een drietal tips van de onderzoekers
- ontwikkel een mix van cognitieve en affectieve maten die aansluit bij de behoefte van docenten (zie ook bericht The global search for education: would small data mean big change?)
- reserveer voldoende tijd voor het opzetten van learning analytics
- maak vaste afspraken in het team om de uitkomsten van het learning analytics-rapport te bespreken.
Groet,
Judith
The Bitcoin Blockchain Explained
Ha Judith,
We hebben het in eerdere blogs als gehad over blockchain. Hierbij nog eens een uitleg, begonnen vanuit BitCoin, maar met inzicht in het blockchain verhaal (ook bruikbaar binnen onderwijs).
Bron: The Bitcoin Blockchain Explained
Groet Marcel
Can learning be measured?
Ha Marcel,
Jij vroeg je onlangs af Can imagination be measured? Ik heb toen gereageerd met de opmerking: moet nu echt alles gemeten kunnen worden? Je kent mijn aversie tegen ‘meten is weten’ 😉 Nu zag ik via Educause deze interessante discussie Why is measuring learing so difficult? In deze video horen we de meningen van verschillende onderwijskundige en toetsspecialisten die zich ook afvragen of alles gemeten moet (kunnen) worden.
Kunnen we leren zo versimpelen zodat er data uit te halen is? Volgens hen is leren een complex proces. Leren is alles van nieuwsgierigheid tot onthouden. Misschien zelfs wel iets magisch? 🙂
Tsja … wat is leren?
Groeten,
Judith
2 BE JAMMED 