Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Learning Analytics; wensdroom of nachtmerrie? - Albert Vlaardingerbroek - OWD17

436 views

Published on

Learning analytics staat steeds meer in de belangstelling, maar wat kun je er mee, wat wil je er mee en wat mag je er mee? In deze workshop schetsen we de ontwikkelingen op het het gebied van Learning analytics en gaan we in op de visie van Noorderpoort. Ook bespreken we de eerste resultaten van de pilot die SURF en Noorderpoort zijn gestart in september 2017.

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Learning Analytics; wensdroom of nachtmerrie? - Albert Vlaardingerbroek - OWD17

  1. 1. Learning Analytics wensdroom of nachtmerrie AlbertVlaardingerbroek Jacob Poortstra 8 november 2017
  2. 2. Programma • Innovatie context • Hattie • Personaliseren • Learning Analytics Pilot Noorderpoort
  3. 3. Technologie ontmoet evolutie • https://youtu.be/2pp17E4E-O8#t=47
  4. 4. Enkele inzichten van prof. Hattie
  5. 5. Innovatie in de media
  6. 6. Nachtmerrie of wensdroom
  7. 7. personaliseren • De mythe van het gemiddelde………Todd Rose • Twee voorbeelden (leger; baby’s) • https://youtu.be/-34ASwa_Ztk#t=25
  8. 8. Leren • Blended learning • Blended learning is één van de termen die sinds 2005 gebruikt wordt om een onderwijsvisie te beschrijven. Eén van de definities is "een combinatie van online leren en contactonderwijs" of " een combinatie van campusonderwijs en e-learning". Het is een mix van ‘bricks’ en ‘clicks’. • Het online deel levert informatie over het leerproces als aanvulling op de waarneming van de leraar.
  9. 9. Directe waarneming en verrijkte waarneming
  10. 10. Learning analytics in het onderwijs Kunnen we data ook voor de verbetering van het onderwijs gebruiken? (Direct of indirect…….)
  11. 11. Learning analytics: Wie profiteert? Greller,W., & Drachsler, H. (2012).Turning Learning into Numbers. Journal of EducationalTechnology & Society. http://ifets.info/journals/15_3/4.pdf Management: Zij kunnen op basis van de gegevens beslissingen nemen over positionering van een opleiding. Docenten: Op basis van de gegevens educatieve interventies plegen Studenten: Reflecteren op hun resultaten
  12. 12. Learning analytics Learning analytics is het verzamelen, analyseren en rapporteren van data van studenten en hun omgeving om zo het onderwijs en de omgeving waarin dit onderwijs plaatsvindt te begrijpen en verbeteren. http://www.laceproject.eu/faqs/learni ng-analytics/ De film over het dupliceren/muteren van genen kan gebruikt worden…… Starten, kijken, hoe lang, vragen achteraf, emotie tijdens……..
  13. 13. Casus: taal en rekenen Aanmelding Inschrijving Intake Toets (TOA) Resultaat taal en rekenen TRON Meer dan 1 niveau verschil met beoogd diploma! Regulier Onderwijs programma Examens (o.a. CITO) Diploma VERPLICHT ! TRON – remedial teaching – organisatie en opbouw
  14. 14. Casus: taal en rekenen TOA: Resultaat taal en rekenen Inschrijvingen 100% CITO- resultaten NAW Opleiding (niveau etc.) Lavastorm Opbouw onderzoek: lavastorm Rapportages Uitkomsten
  15. 15. De data TOA, 40.538 regels (12.750 unieke studenten / 12.133 studenten Nederlands/ 7.411 studenten Rekenen) CITO, 8.333 regels (4.051 geslaagde studenten) •TRON, 33.755 regels (2.367 unieke studenten)
  16. 16. Casus: taal en rekenen Uitkomsten
  17. 17. Casus: taal en rekenen Leerpunten • We registreren niet veel m.b.t. onderwijsinhoud. Data moet accurater en beter. • Vanaf 2015 CITO, TRON deelname en resultaten integraal en gestandaardiseerd opgeslagen! • Voordat je een werkwijze afspreekt wellicht ook al afspraken maken over meting & evaluatie (op basis van informatie). • Van te voren meer communiceren over evidence based onderzoek, omdat de resultaten ook weleens weerstand kunnen op roepen.
  18. 18. Discussievragen Onderzoek verfijnen naar resultaat per reken/taal docent. Is dat gewenst? Vinden we dat dit mag? Van wie is de data dan? Heeft aan- afwezigheid gedurende de opleiding een effect? Gesprekken voeren met de OR over dit soort onderzoek ivm professionele ruimte. Hoe kunnen docenten van elkaar leren? Wat kunnen/willen we met de data in het LBS (cijfers, gesprekken)? Willen we als NP experimenteren met dit soort onderzoek?
  19. 19. Waarom het LA experiment met SURF • Steeds meer e-learning modules, ook in het MBO • Online leren verschilt van klassikaal leren • Hoge eisen aan leermateriaal (toegankelijk, uitdagend, op maat gesneden) • Inzicht nodig in gebruik materiaal en beleving door student • DOEL: verbeteren onderwijs
  20. 20. Doelen Surfnet • Heeft de student opdrachten ingeleverd en wanneer? • Op welk moment voert de student de leeractiviteiten uit? • Volgt de student de eigen voortgang? • Hoe vaak doet de student een tussentijdse toets? • Welk materiaal wordt door de student gebruikt?
  21. 21. DEELNEMERS Experiment Learning Analytics • Hogeschool Utrecht • Hogeschool Amsterdam • Hogeschool Windesheim • ROC Noorderpoort • Vrije Universiteit Amsterdam • Wageningen Universiteit • Technische Uni Eindhoven • Zuyd Hogeschool Opgezet door Surfnet Deelnemers: Universiteiten, Hogescholen en 1 x MBO Ondersteund door Surfnet
  22. 22. Privacy en WBP • Uitvoerig onderzocht door juristen Surfnet • Privacy verklaring vooraf • Student moet expliciet (via een button) toestemming geven • Student kan de toestemming ieder moment intrekken • Vanaf 16 jaar mag de student zelf een beslissing nemen
  23. 23. Meedoen is winnen • Student krijgt uitleg vooraf • Drukt op Doe Mee met LA • Kiest toegang eigen instelling • Logt in met NP gegevens (zonder inlog kun je nooit mee doen) • Krijgt uitgebreide voorlichting te lezen • Pas dan besluit om mee te doen, via Ik doe mee • Kan altijd besluiten om te stoppen • Krijgt eigen dashboard om zich met anderen te kunnen vergelijken (benchmark
  24. 24. Wat ziet de student • Eigen activiteit ten opzichte van de andere studenten • Vergelijking van eigen uitgevoerde activiteiten
  25. 25. Studenten volgen in E

×