Dag twee van de Online Educa ging van start met twee plenaire sessies. Ik heb dit keer gekozen voor de ‘Academic Plenary’. Drie sprekers wierpen hun licht op de bedreigingen en kansen voor het hoger onderwijs in hedendaagse turbulente tijden. Hoe kunnen we nieuwe benaderingen ontwerpen die medewerkers en studenten voorbereiden om te gedijen in ‘University of the Roller Coaster’?
Clare Walsh ging in op quantum change in hoger onderwijs, op de impact van quantum internet. Veel technologische innovaties hebben volgens haar ook een donkere kant. Het quantum internet wordt steeds complexer. We hebben ook meer geavanceerde machines nodig om de complexe problemen van vandaag te dag hanteerbaar te maken. Quantum computing zal heel anders zijn. De snelheid zal exponentieel hoger zijn. Het gaat om het doen van dingen op een grotere schaal. Walsh signaleert drie problemen.
Quantum internet is niet wereldwijd. Landen als China en Rusland zullen hun eigen internet hebben. Netneutraliteit en gelijke snelheid zullen verleden tijd zijn. Internationale samenwerking wordt lastiger.
Quantum internet zal niet gebaseerd zijn op documenten (inclusief foto’s) delen. Het gaat om data delen. In het verleden hebben we technologieën gebruikt om documenten zoals websites te maken en te delen. Straks kunnen we data zoeken zoals we nu documenten zoeken. Een uitdaging is het taggen van data om data te kunnen vinden (zelfs nano taggen). Dat is niet eenvoudig. Omdat we verschillende talen gebruiken. Hoe bewaken we de kwaliteit van data? Als je data makkelijker kunt vinden en gebruiken, kun je wel publication bias makkelijker voorkomen.
Quantum internet zal geen silo’s meer dienen. De inhoud van veel banen zal verdwijnen. Hoe bereid je studenten daarop voor? Het begrijpen van data output wordt bijvoorbeeld belangrijker. Deze veranderingen gaan iedereen aan. Het BlueDot algoritme heeft al in 2017 voorspeld dat we te maken zouden krijgen met Covid. Degenen die de machine beheren, hebben daar echter niets mee gedaan. Dat zouden mensen ook moeten leren om te doen.
Bart Rienties ging in op learning analytics en learning design. Als we data hebben, hoe gaan we die dan gebruiken? Bijvoorbeeld voor het aanpassen van ontwerpen voor leren? Als je kleine groepen studenten hebt, heb je geen learning analytics nodig. Maar op grote schaal en bij intensief gebruik van een LMS kan learning analytics gebruikt worden voor verbeteringen. Maar zijn docenten in staat om die data om te zetten in actie? En zijn studenten ook in staat om data over leren te analyseren en om te zetten in actie.
Rientjes ging in op de voordelen van learning analytics. Vooral achtergestelde groepen kunnen er mee geholpen worden (inzichten leiden tot extra ondersteunen). Learning analytics leidt dat data-informed discussies met docenten over het onderwijsontwerp.
Hij ging ook in op de adoptie van learning analytics. Het aantal docenten dat LA gebruikt is sterk toegenomen. Maar zij gebruiken LA veel minder intensief dan in het begin. Dat heeft te maken met o.a digitale geletterdheid en het feit dat veel docenten dit niet als hun taak zien. Organisaties moeten beter nadenken over hoe zij docenten kunnen verleiden om learning analytics te gebruiken.
Toegang geven tot learning analytics is niet voldoende. Docenten moeten er mee kunnen werken en niet verkeerde conclusies trekken.
Daarom is het belangrijk de relatie te leggen met learning design. Dan kun je vier typen docenten onderscheiden. 69% van wat studenten in een week doen, wordt bepaald door de docenten. Analyseer dus wat je in een cursus doet via learning design.eu. Rientjes eindigde zijn bijdrage met vijf essentiële vragen waar het hoger onderwijs de komende jaren mee te maken krijgt (check de een na laatste dia). We weten nu dat beslissingen op het gebied van ontwerp leiden tot bepaald studiegedrag. Maar hoe gaan we daarmee om?
Rikke Toft Nørgard ging in op de toekomst van onderwijs na de pandemie. Zij benadrukte om daarbij ook de waarden en diepere doelen van hoger onderwijs voor ogen te houden. Durf te dromen over de toekomst van hoger onderwijs, maar houd rekening met die waarden.
Zij memoreerde een rapport dat spreekt over een universiteit zonder muren. Het gaat om hybride hoger onderwijs, waarin instellingen in netwerken opereren en ook samenwerking tussen sectoren bevorderen. Technologieën zouden daarbij vooral ook sociale verbondenheid moeten bevorderen. Toft Nørgard stond ook stil bij hyper-hybride onderwijs. Dat is niet hetzelfde als het hyper-flex model. Je realiseert andere combinaties rond verschillende dimensies (online-offsite, intern-extern, asynchroon-synchroon etc). Studenten doen dan bijvoorbeeld in een vroeg stadium van hun studie onderzoek uit, dus voordat zij uitvoerig kennsi hebben gemaakt met theorie. Je zou daarbij onder meer veel beter moeten nadenken over pedagogische waarden en doelen, en technologie gebruiken voor coöperatie. Kijk naar technologie als middel om een miljoen ‘hopepunk higher education futures’ te schetsen.
Slotopmerkingen
- We moeten niet vragen dat technologie efficiënt is en voorspelling. We moeten vragen dat technologie pedagogische waarden dient.
- Learning analytics is 98% mensenwerk.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie