Learning analytics gebruiken om voorspellingen te doen: het kan

Gisteren heb ik enkele mogelijke valkuilen beschreven bij het gebruik van ‘big data’ voor onderwijs en opleiden. Vandaag is het tijd voor een positief bericht over learning analytics.

Nancy Millichap vat namelijk enkele cases samen waarbij het analyseren van data, en het plegen van interventies op basis van die analyses, toegevoegde waarde heeft voor studenten en instellingen:

• De president van de Georgia State University heeft het initiatief genomen om data analyses te gebruiken om uitval te voorkomen en studiesucces te verbeteren. Samen met een software ontwikkelaar heeft deze universiteit enkele jaren geleden data van tien jaar gebruikt om een model te ontwikkelen dat voorspellende waarde heeft op het gebied van uitval en studiesucces. Deze universiteit monitort nu de voortgang van studenten waarbij studenten, die met hun studie worstelen, automatisch worden gewaarschuwd en ook de studieadviseurs van deze studenten een notificatie hiervan ontvangen. Na vier jaar is de gemiddelde tijd waarmee studenten van deze universiteit afstuderen met een half semester afgenomen.
• Sinds de Middle Tennessee State University in de herfst van 2014 voorspellende analyse software is gaan gebruiken, is de uitval van eerstejaars studenten met 5% afgenomen. Ook is het aantal eerstejaars dat aan het einde van het voorjaar minimaal 30 credits behaalt, toegenomen.
• Bij het Ramapo College van New Jersey is het aantal studenten met een negatief studieadvies of met een waarschuwing voor een negatief studieadvies met 2% respectievelijk 11% afgenomen, nadat met gebruik is gaan maken van learning analytics.
• Bij het Austin Community College is het aantal succesvolle afrondingen (diploma, certificaat) tussen 2010 en 2015 met 71% toegenomen, na toepassing van learning analytics.

Uiteraard kun je vragen stellen over mogelijk andere variabelen die hierbij in het geding zijn. Mocht dat niet het geval zijn, dan zijn deze uitkomsten veelbelovend. Tegelijkertijd laten ze zien dat je wel een langere adem hiervoor nodig hebt. Bovendien gaat het, zoals Millichap ook benadrukt, om een combinatie van het gebruik van analyse software en het aanpassen van processen. De data analyses worden niet gebruikt om een oordeel te vellen over studenten, maar om interventies te plegen. Er is waarschijnlijk dan ook sprake van een verandering binnen de betrokken organisaties.

De Educause heeft ook een checklist samengesteld waarmee je kunt kijken of je gereed bent om met een Predictive Analytics system aan de slag te gaan.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.