Chatbots kunnen voortijdige uitval van lerenden helpen voorkomen

Als je een chatbot goed ontwerpt en slim inzet, dan kan het gebruik ervan lerenden helpen een weg te vinden door het oerwoud aan diensten, regels en communicatie-uitingen. Dit kan weer voortijdige uitval helpen voorkomen. Dit blijkt uit een recente studie van de Georgia State University onder zo’n 11.000 lerenden van een community college (vergelijkbaar met een mbo-instelling).
Lerenden ontvingen persoonlijke notificaties -met emoticons- op hun telefoon over belangrijke deadlines, betalingsherinneringen, suggesties voor financiële hulp en andere diensten. De chatbot beantwoordde ook veelgestelde vragen over o.a. diensten en financiële hulp.

De onderzoekers ontdekten dat tijdige herinneringen aan lerenden om specifieke taken af te ronden het meest effectief waren. Dergelijke notificaties verbeterden deelname -bijvoorbeeld als het gaat om het vragen van financiële hulp of participatie aan een academisch ondersteuningsprogramma- met zo’n 5-16%.

Lerenden die werden herinnerd aan betalingsachterstanden hadden 36 procent minder kans dan hun medestudenten om uitgeschreven te worden vanwege openstaande schulden aan de onderwijsinstelling.

Met name ‘eerste generatie’ studenten uit achtergestelde groepen hebben baat bij hulp die hen wegwijs maakt door de onderwijsbureaucratie. Dergelijke hulp kan voortijdige uitval helpen voorkomen.

Ander ‘chatbot-onderzoek’ van deze universiteit laat zien dat lerenden die berichten krijgen waarin ze worden herinnerd aan opdrachten en examens -en soms voorbeeldvragen ontvangen op basis van hun voortgang- 16 procent meer kans hebben om een voldoende of hoger te halen. ‘Eerste generatie’ studenten die de berichten ontvingen, slaagden vaker en behaalden significant hogere cijfers dan vergelijkbare studenten die geen interactie met een chatbot hadden. Studenten met lage cijfers op de middelbare school die berichten kregen, zochten vaker academische hulp en hadden meer kans om een voldoende of hoger te halen dan hun medestudenten.

Georgia State University begon in 2016 te experimenteren met chatbots en het bijhouden van resultaten ervan. Zij probeerden hiermee de ‘summer melt’ te reduceren: ongeveer 20% van de studenten die zich voor de zomervakantie inschrijft voor een studie, komt na de zomervakantie niet opdagen.

Deze vorm van ‘nudging‘ wordt echter ook weleens bekritiseerd omdat de inzet ervan in bepaalde contexten matige resultaten oplevert. Chatbots gebouwd met onvolledige gegevens kunnen voor meer verwarring zorgen en ongelijkheid zelfs vergroten. Een lerende herinneren op een manier die niet op hen is afgestemd, niet op tijd is en niet afkomstig is van iemand die ze kennen en vertrouwen, werkt niet. Onderwijsinstellingen beschikken ook niet altijd over de middelen om zorgvuldig ontworpen nudging-programma’s op grote schaal en gedurende lange tijd in te zetten.

Wat werkt wel?

• Berichten hebben betrekking op duidelijk omschreven taken.
• Lerenden begrijpen de consequenties van het niet uitvoeren van een taak.
• Berichten spreken lerenden bij naam aan. Dit bevordert een vertrouwensrelatie.
• Berichten roepen op tot een specifieke actie, op basis van hun persoonlijke omstandigheden.
• Berichten worden selectief verstuurd, bijvoorbeeld maximaal drie berichten per week.
• De taal die de chatbot gebruikt is meer ‘informeel’ en bevat geen bureaucratische termen.
• Er is sprake van coördinatie binnen de instelling waardoor voorkomen wordt dat lerenden overweldigd worden door berichten en zodat zij daadwerkelijk actie kunnen ondernemen.