Ik heb net de impressie van Pierre Gorissen gelezen over de preconferentie learning analytics die gisteren heeft plaatsgevonden. Ik moest daarbij denken aan een reflectie tijdens de Online Educa Berlijn 2013. Volgens mij zijn we nog niet veel verder, en zouden we ons vooral moeten focussen op learning analytics op microniveau.
Ik heb de preconferentie gisteren helaas niet zelf bij kunnen wonen, maar ben blij met Pierre’s impressie. Hij schrijft dat, hoewel de sessies gisteren zeker de moeite waard waren, ‘we’ op het gebied van learning analytics teleurstellend weinig hebben bereikt. Aan het eind van zijn bijdrage suggereert hij feitelijk om learning analytics bescheiden en praktisch toe te passen (op het niveau van de docent, lerende).
In 2013 heb ik een onderscheid gemaakt tussen niveaus van gebruik met betrekking tot learning analytics. Tijdens de Online Educa Berlijn heb ik toen een mooi praktijkvoorbeeld gezien van het gebruik van data door een hoogleraar om studenten feedback te geven.
Dit is m.i. een mooi voorbeeld van learning analytics op microniveau. De data wordt gebruikt voor terugkoppeling en communicatie. Dat kan weinig kwaad, en bied snel meerwaarde.
Aan de andere kant wordt learning analytics ook op het niveau van de organisatie gebruikt (mesoniveau) of zelfs op organisatie-overstijgend niveau (macro). Op die niveaus gaat het om het herkennen van patronen, en het interpreteren hiervan om zelfs voorspellingen te doen. Dat is meer complex en risicovol.
Dat is volgens mij ook gisteren weer eens gebleken, als ik deze bijdrage van Pierre Gorissen goed interpreteer. Volgens mij pleit Pierre ook impliciet voor meer learning analytics op micro niveau.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Hoi Wilfred,
Ik zag je tweet en dacht al “Hé, hoe kan het dat ik hem nog gisteren helemaal niet gezien heb!?” 🙂
Ja, ik denk dat je de indeling zo kunt maken en dan kunt stellen dat op dat micro-niveau dat laaghangend fruit te vinden is. Want er zijn zo te horen al heel wat apps en systemen die op dat niveau data leveren, maar hoe zet ik die als docent in?
Ik zag als reactie via Twitter voorbij komen (kan de tweet zo snel even niet meer vinden) dat je bij zo’n stoplicht als docent beter kon reageren als het oranje was ipv rood. Dat kan best zo zijn, dat hangt een beetje af van het algoritme erachter. En juist op dat docent/student niveau mag het geen black box worden waar een advies uit komt rollen waarvan niemand weet hoe dat tot stand gekomen is.
Helemaal mee eens. De monitor van de nieuwe dlwo van de OU werkt met stoplichtkleuren voor een tutor. Verder bieden meer geavanceerde feedbacktools dergelijke signaalfuncties voor docenten. Daarbij gaat het idd om de vraag wat is een relevant signaal en wat doe ik daar als docent mee. Ik ben ook niet tegen LA op meso of macroniveau. Maar vooralsnog is de meeste meerwaarde m.i. op microniveau te vinden.