Learning analytics leert ons meer over hoe wij leren. Dat betoogt R. F. Mackay. Op basis van een onderzoekspaper raadt hij daarom aan om bij het ontwerpen van online omgevingen nauwgezetter te kijken naar de verschillende leerbehoeften van lerenden.
Volgens de auteur is het mooie aan online leren dat veel data wordt verzameld over studiegedrag van lerenden. Bij de Stanford University analyseert een Learning Analytics groep wekelijks data die gebruikt kan worden om de betrokkenheid van studenten bij het onderwijs te monitoren. Mackay rapporteert over onderzoek dat hiernaar is uitgevoerd. Dit onderzoek heeft betrekking op leergedrag binnen drie massive open online courses:
They found that people take classes or stop for different reasons, and therefore referring globally to “dropouts” makes no sense in the online context. They identified four groups of participants: those who completed most assignments, those who audited, those who gradually disengaged and those who sporadically sampled.
Je moet bij het ontwerpen van leeromgevingen volgens de onderzoekers meer rekening houden met deze diversiteit aan leerbehoeften. Dat betekent dat je niet alleen moet kijken wat lerenden doen.Zo heeft men een hoge correlatie gevonden tussen interactie via fora en het afmaken van cursussen. Ontwerpers van cursussen zouden dan ook sociaal gedrag moeten bevorderen door “community-oriented features” toe te passen. Verder zouden lerenden niet bestraft moeten worden voor het niet maken van toetsen die zij niet nodig hebben.
Het lastige hieraan is volgens mij dat leerbehoeften niet altijd uit deze data zijn af te leiden. Intentie en motivatie zijn voornamelijk kwalitatieve grootheden. Bovendien leiden “community-oriented features” alleen niet tot meer interactie. Daar heb je leeractiviteiten voor nodig.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie