Artikel


Learning Analytics and Knowledge (LAK) congres

Afgelopen week vond in Edinburgh het 6de International Learning Analytics and Knowledge (LAK) congres plaats. Er was een behoorlijke Nederlandse vertegenwoordiging aanwezig; zowel uit het HBO als uit het WO. Ik had de eer om het research paper, dat ik samen met Saksia Brand-Gruwel schreef, daar te mogen presenteren. Hieronder heb ik de samenvatting vertaald naar het Nederlands.

De meerderheid de learning analytics toepassingen richt zich op het voorspellen van studiesucces binnen een cursus of richt zich op het ontwikkelen van modellen waarbij een focus ligt op het identificeren van studenten die een risico lopen om het vak niet te halen. Learning analytics zou echter een sterkere focus moeten hebben op het verbeteren van de kwaliteit van het onderwijs voor alle studenten; niet alleen diegenen die een risico lopen om het vak niet te halen. Om dit te bewerkstelligen moeten we als eerste begrijpen hoe succesvolle patronen eruitzien in de data en vervolgens het cursus ontwerp dusdanig aanpassen dat minder succesvolle patronen worden voorkomen om zo het succes binnen een cursus te verbeteren.

Echter, bij het vaststellen van deze succesvolle patronen, moet men rekening houden met individuele verschillen tussen studenten aangezien voorgaand onderzoek heeft aangetoond dat niet alle studenten de verschillende (digitale) leermiddelen op dezelfde manier gebruiken. Regulatiestrategieën lijken een belangrijke verklarende oorzaak te zijn waarom studenten deze leermiddelen verschillend gebruiken. Wanneer learning analytics onderzoek data over studenten hun regulatiestrategieën toevoegt aan de gevonden trace data, zijn wij in staat om beter te differentiëren tussen verschillende groepen studenten.

Het huidige onderzoek onderzocht of verschillen in regulatiestrategieën kan verklaren waarom studenten (digitale) leermaterialen op een verschillende manier gebruiken. Het stelt vast hoe studenten het leerproces reguleren en vervolgens hoe zij de verschillende (digitale) leermaterialen gedurende de cursus gebruiken en hoe dit samenhangt met de eindresultaten.

De resultaten laten zien dat studenten met verschillende regulatiestrategieën de (digitale) leermaterialen met dezelfde intensiteit gebruiken. Echter, het gebruik van de leermaterialen heeft voor elke groep weer aparte invloed op de prestaties binnen de cursus. Hiermee wordt duidelijk aangetoond dat niet zoveel de kwantiteit van het gebruik van belang is, maar wel de kwaliteit van het gebruik. Deze conclusie heeft een duidelijke implicatie voor het huidige gebruik van dashboards. Het huidige onderzoek erkent de meerwaarde van het contextualiseren van trace data met aanvullende data om zo het leerproces beter te begrijpen. Met onze focus op verschillen tussen studenten, willen we een shift bewerkstelligen binnen learning analytics die vooralsnog gericht is op het identificeren van risicovolle studenten naar een proces waarbij learning analytics deel uitmaakt van het onderwijskundig ontwerpproces zodat het onderwijs hiervan daadwerkelijk profiteert: voor alle studenten.

Het hele paper is hier te lezen.

Verder waren er ook Nederlandse bijdragen van Jan Hellings van de Hogeschool van Amsterdam die in de practitioner track zijn paper over “Learning analytics dashboard for improving the course passing rate in a randomized controlled experiment” presenteerde.

Nog (meer) Nederlands succes. De best poster award werd gewonnen door een andere UvA/OU combinatie namelijk Alan Berg, Maren Scheffel, Hendrik Drachsler, Stefaan Ternier en Marcus Specht met hun poster over “The Dutch xAPI Experience”. The best paper award ging naar Hendrik Drachsler en Wolfgang Greller met hun paper “Privacy and Analytics – it’s a DELICATE Issue. A Checklist for Trusted Learning Analytics”. 

 


REACTIES


Geen reacties gevonden.

PLAATS REACTIE