De wat hoe en waarom vraag van data-gedreven onderwijs

Het gebruik van technologie in het onderwijs neemt steeds toe. Gelijktijdig groeien ook de mogelijkheden om de leerervaring van leerlingen te begrijpen, te optimaliseren en te
personaliseren. Om hier inzicht in te krijgen is het nodig om een goede analyse te maken van het gedrag en de bijbehorende resultaten van de individuele leerling. In een online leeromgeving gebeurt deze analyse op basis van de data die binnen de omgeving wordt gegenereerd. Deze data-analyse wordt ook wel learning analytics genoemd. 

Helaas zien we het gebruik van learning analytics voornamelijk binnen het universitair onderwijs. Wij willen dit veranderen door ook het middelbaar en hoger beroepsonderwijs met dit fenomeen en de mogelijkheden ervan te laten kennismaken. 

In deze blogpost ga ik dieper in op:

• wat learning analytics is;
• hoe learning analytics werkt;
• het waarom van learning analytics;
• learning analytics onder de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).

Wat is learning analytics?

Learning analytics is het meten, verzamelen, analyseren, interpreteren en rapporteren van data over leerlingen uit online leeromgevingen (bijvoorbeeld e-learning modules). Het doel hiervan is om de leerervaring van de leerlingen te begrijpen, te optimaliseren en te personaliseren. 

Voorbeeld vanuit de leerling:

De leerling maakt een toets ter voorbereiding op een examen voor het vak natuurkunde.

Met de terugkoppeling van learning analytics krijg hij/zij inzicht in welke theorie hij/zij voldoende beheerst en welke onvoldoende. Hieruit volgt een persoonlijk advies dat vertelt waaraan hij/zij moet werken ter voorbereiding op het examen met de grootste slagingskans.

Hoe werkt learning analytics?

Vanaf het moment dat een leerling start en uiteindelijk stopt met werken binnen een online leeromgeving, laat hij of zij een digitaal voetspoor na. Deze sporen hebben een grote variatie. Neem onderstaande voorbeelden, we meten en verzamelen hier:

• interactie met de navigatieknoppen;
• de gebruikersnaam;
• de modulenaam/het modulenummer;
• de paginanaam/het paginanummer;
• de tijd doorgebracht op de pagina. Bijvoorbeeld: ‘Bas is op pagina 4: Communicatie, van hoofdstuk 2: Algemene les, van de module: Logistiek de game, gedurende 3 minuten (Figuur 1)’.

Figuur 1. Voorbeeldpagina uit de module: Logistiek de game, in opdracht van Aeres MBO.

• het vraagnummer;
• de vraagsoort (i.e. meerkeuzevraag met meerdere antwoordmogelijkheden);
• vraagstatus-1 (i.e. niet beantwoord of beantwoord);
• vraagstatus-2 (i.e. niet correct of correct);
• vraagstatus-3 (i.e. antwoord);
• vraagstatus-4 (i.e. aantal antwoordpogingen).

Bijvoorbeeld: ‘Bas is bij oefenvraag 1 van hoofdstuk 2: Algemene les, de vraag is een meerkeuzevraag met meerdere antwoordmogelijkheden, de vraag is beantwoord,  maar het antwoord is niet correct, de vraag is beantwoord met: ‘goederenstroom’, het aantal antwoordpogingen is 1 (Figuur 2)’.

Figuur 2. Voorbeeldpagina uit de module: Logistiek de game, in opdracht van Aeres MBO.

Waarom learning analytics?

Het waarom is één van de belangrijkste toepassingen van learning analytics.
Zo kan learning analytics:

• real-time informatie geven aan docenten, opleidingsmanagement en ontwikkelaars van lesmateriaal over de kwaliteit van het lesmateriaal en - indien van toepassing - de opbouw van de cursus.
• real-time informatie geven aan docenten, opleidingsmanagement en ontwikkelaars van lesmateriaal over het gedrag en de resultaten van de individuele leerling. Op basis hiervan kan men de leerervaring van de individuele leerling begrijpen, optimaliseren en personaliseren.
• real-time informatie geven aan leerlingen over het gedrag en de resultaten van de leerling op individueel en groepsniveau. Op basis hiervan kan men eveneens de leerervaring van de individuele leerling begrijpen, optimaliseren en personaliseren.

Voorbeeld vanuit de docent:

We werken hierbij het voorbeeld uit van de eerdergenoemde leerling. 

Met de terugkoppeling van learning analytics krijgt de docent inzicht in het gedrag en de bijbehorende prestaties van de leerling op individueel en groepsniveau. Dit geeft de docent informatie over de  kennis en/of vaardigheden van de individuele leerling die meer of minder aandacht behoeven.

Learning analytics onder de AVG

Bij het meten, verzamelen, analyseren, interpreteren en rapporteren van data over leerlingen uit online leeromgevingen worden persoonsgegevens verwerkt. Deze gegevens zeggen direct of indirect iets over de individuele leerling. Hierop is de AVG van toepassing, waar wij ons uiteraard volledig aan conformeren.

Meer weten over learning analytics?

Learning analytics is een veelbelovende opkomende onderwijstechnologie die vele facetten kent. In dit blog is de ‘wat, hoe en waarom’ vraag van deze onderwijstechnologie besproken. Zou je meer willen weten over dit onderwerp? Aarzel dan niet om contact met ons op te nemen. We staan je graag te woord.