‘Learning analytics’ is één van de meest actuele ontwikkelingen op het gebied van ICT en leren, van dit moment. De Finse hoogleraar Teemo Leinonen vindt deze benadering echter te kwantitatief en beperkt van aard. Hij pleit voor een meer kwalitatieve insteek, en geeft daar ook een aanzet toe.
Gisteren maakte ik al melding van de ‘quantified self‘-ontwikkeling: steeds meer mensen houden gegevens over zichzelf bij, slaan die op en delen die met anderen. Door deze gegevens te analyseren, kun je patronen herkennen en op tal van terreinen gepersonaliseerd advies krijgen. Teemo Leinonen -meer dan tien jaar geleden heb ik met hem samen gewerkt- stelt terecht dat ‘learning analytics‘ voortkomt uit deze ontwikkeling.
In Qualified Self and Learning Analytics: from Quantification to Qualification roept Teemo vragen op bij de huidige kwantitatieve benadering van het idee van quantified self. Meet je wel wat je wilt meten? Is er wel een relatie tussen datgene wat je meet en het doel waarom je meet?
Als het gaat om leren denkt Teemo Leinonen dat observaties, zelfreflectie en gezond verstand vaak net zo veel resultaat op leveren dan learning analytics. Kwantitatieve data zeggen lang niet altijd wat over de kwaliteit van het leren. Of zoals Bas Haring het enkele weken geleden stelde: niet alles wat telt, kun je tellen (Einstein). Hoe lekker je in je vel zit, bijvoorbeeld. Kwaliteit is eigenlijk ook ontelbaar. Wat er echt toe doet, is fundamenteel ontelbaar.
Om een goed beeld te krijgen van zo’n complex fenomeen als leren, heb je daarom kwalitatieve en kwantitatieve onderzoeksmethoden nodig (multimethodologie). Leinonen probeert dat met zijn onderzoeksgroep in de praktijk te brengen, en ontwikkelt daar ook tools voor, zoals hij in onderstaande video laat zien.
Waar het om gaat, schrijft hij, is dat lerenden ruimte krijgen op op een natuurlijke manier te reflecteren. Teemo schetst als perspectief:
What I would like to see in future in the learning analytic research is a move to the direction of machine learning and natural language analyzes. I am imaging that one day we could automatically or semi-automatically analyze content people create as part of their learning activities (or everyday life) and based on that provide them hints on directions they could explore more. The picture build out of the qualitative data (the content produced) could be something that could be called “Qualified Self”.
Ik denk inderdaad dat lerenden zelf het meeste baat hebben bij deze kwalitatieve benadering. Schoolleiders en beleidmakers zullen daar echter geen genoegen mee nemen. Zij willen leermanagementinformatie om een beeld te krijgen van de voortgang van het onderwijs. Punt is ook dat je lang niet altijd effectief kunt observereren (bijvoorbeeld bij online leren) en dat zelfpercepties ook niet altijd betrouwbaar zijn.
Het beste van beide werelden, dus. Daarvoor zal op dit terrein nog het nodige ontwikkeld en onderzocht moeten worden.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie