Bij het Centre for Learning Sciences and Technologies (CELSTEC) van de Open Universiteit wordt onderzoek gedaan naar het leren van informatievaardigheden. Het doel van dit onderzoek is om richtlijnen op te stellen voor het ontwerpen van goed, innovatief onderwijs dat het leren van deze vaardigheden faciliteert. Tijdens de lezing bespreek ik onderzoek dat de afgelopen tien jaren door CELSTEC is uitgevoerd. Tevens werp ik een blik op huidig en toekomstig onderzoek. Ik licht de resultaten van onderzoekingen toe en zal de verschillende gehanteerde methoden en technieken van onderzoek verduidelijken. Voorbeelden van onderwijs gericht op het leren zoeken, selecteren en verwerken van informatie zullen worden getoond. Tot slot bediscussieer ik met de zaal de implicaties van het onderzoek voor de onderwijspraktijk.
The document discusses factors that influence the use of information and communication technology (ICT) and outlines a process for designing interventions to promote ICT use. It identifies distal variables like needs and proximal variables like skills and attitudes. It then presents a 5-step process for intervention design: 1) assess needs and goals, 2) determine theoretical methods for change, 3) design and produce materials, 4) develop an implementation plan, and 5) design an evaluation plan. An example illustrates applying this process to promote teacher use of digital whiteboards by training support staff to help teachers and increasing teachers' ICT skills and willingness to seek help.
This document discusses research on the effectiveness of information and communication technology (ICT) in education. It summarizes three relevant studies:
1. A meta-analysis of 44 studies found small positive effects of ICT on cognitive and affective outcomes in education.
2. A review of 176 studies found that students in online conditions performed better than those in traditional conditions, and that blending online and face-to-face instruction was more effective than solely online. Collaboration among students also increased the effect size.
3. A study concluded that while ICT can help teaching and learning, its impact depends on how it is integrated and there are issues to consider for technology to make a meaningful difference.
The document discusses
Bij het Centre for Learning Sciences and Technologies (CELSTEC) van de Open Universiteit wordt onderzoek gedaan naar het leren van informatievaardigheden. Het doel van dit onderzoek is om richtlijnen op te stellen voor het ontwerpen van goed, innovatief onderwijs dat het leren van deze vaardigheden faciliteert. Tijdens de lezing bespreek ik onderzoek dat de afgelopen tien jaren door CELSTEC is uitgevoerd. Tevens werp ik een blik op huidig en toekomstig onderzoek. Ik licht de resultaten van onderzoekingen toe en zal de verschillende gehanteerde methoden en technieken van onderzoek verduidelijken. Voorbeelden van onderwijs gericht op het leren zoeken, selecteren en verwerken van informatie zullen worden getoond. Tot slot bediscussieer ik met de zaal de implicaties van het onderzoek voor de onderwijspraktijk.
The document discusses factors that influence the use of information and communication technology (ICT) and outlines a process for designing interventions to promote ICT use. It identifies distal variables like needs and proximal variables like skills and attitudes. It then presents a 5-step process for intervention design: 1) assess needs and goals, 2) determine theoretical methods for change, 3) design and produce materials, 4) develop an implementation plan, and 5) design an evaluation plan. An example illustrates applying this process to promote teacher use of digital whiteboards by training support staff to help teachers and increasing teachers' ICT skills and willingness to seek help.
This document discusses research on the effectiveness of information and communication technology (ICT) in education. It summarizes three relevant studies:
1. A meta-analysis of 44 studies found small positive effects of ICT on cognitive and affective outcomes in education.
2. A review of 176 studies found that students in online conditions performed better than those in traditional conditions, and that blending online and face-to-face instruction was more effective than solely online. Collaboration among students also increased the effect size.
3. A study concluded that while ICT can help teaching and learning, its impact depends on how it is integrated and there are issues to consider for technology to make a meaningful difference.
The document discusses
Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013JoeriNortier
Een presentatie voor de tweede informatiedag voor het Professionaliseringstraject Informatiespecialisten Onderzoek (Van Bibliothecaris naar Embedded Librarian) van de Hogeschool Utrecht. De presentatie gaat in op wat datamanagement is, waarom dit belangrijk is, hoe datamanagement in z'n werk gaat en wie verantwoordelijk is voor bepaalde taken.
'Onderwijs verbeteren met learning analytics: resultaten van het STELA-projec...SURF Events
Het STELA-project (Successful Transition from secondary to higher Education using Learning Analytics) is een Europees project, gestart in 2015, en heeft als doel de overgang van secundair naar hoger onderwijs te verbeteren door middel van learning analytics. Hiertoe heeft het project een learning-analyticsbenadering ontwikkeld, getest en geëvalueerd, die zich richt op het bieden van formatieve en summatieve feedback aan studenten in de overgang naar het hoger onderwijs. Naast een studentendashboard heeft het project dashboards ontwikkeld voor studieadviseurs en docenten, die gebruikt kunnen worden om counseling en onderwijspraktijken te verbeteren. In deze sessie presenteren we de resultaten, uitkomsten, en geleerde lessen van het project.
Masterclass verbeter het onderwijs met Learning AnalyticsSURF Events
Dinsdag 10 november
Sessieronde 2 & 3
Titel: Verbeter het onderwijs met Learning Analytics
Spreker(s): Hendrik Drachsler (Open Universiteit), Alan Berg (Universiteit van Amsterdam), Justian Knobbout (Hogeschool Utrecht), Maartje van den Boogaard (Universiteit Leiden), Hanneke Duisterwinkel (Technische Universiteit Eindhoven), Gabor Kismihok (Universiteit van Amsterdam), Marieke de Wit (SURFnet), Jocelyn Manderveld (SURFnet)
Zaal: Leeuwen I
NORA/Gegevensmanagement heeft de handschoen opgepakt om een overheidsbrede standaard voor gegevenskwaliteit op te zetten. We hebben internationale standaarden en een diversiteit aan ervaringen bij (overheids)organisaties geanalyseerd, geïntegreerd en vertaald naar een breed toepasbaar kwaliteitsraamwerk. Dit raamwerk beschrijft de dimensies en attributen waarbinnen gegevenskwaliteit expliciet kan worden gemaakt. Het is een praktische checklist, die je kunt toepassen in allerlei contexten. Met plezier presenteren we het resultaat en nodigen we jullie uit om mee te denken over het toepasbaar maken van deze resultaten.
Visie op DLWO: de burchtmetafoor als model - Danny Greefhorst - OWD13SURF Events
Sessieronde 1
Zaal: Leeuwen l + ll
Titel: Visie op DLWO: de burchtmetafoor als model
Sprekers: Danny Greefhorst (ArchiXL), Nico Juist (SURF), Lianne van Elk (SURF)
Online strategie voor intranet en digital workplace bij onderwijsorganisatiesChristiaan Lustig
Hoe bepaal je als onderwijsorganisatie je online strategie voor intranet of digital workplace? Ik geeft handvatten voor een praktische aanpak, tips voor het formuleren van een strategie, en een praktijkvoorbeeld van een van de grootste universiteiten van Nederland.
DDMA 3 maart 2009 Pieter Vijn over Data GovernanceDDMA
Prof. Dr. Pieter Vijn, professor integrated marketing communication Nyenrode Business Universiteit gaat in op het belang van Data Governance in relatie tot marketingmanagement. Hij stelt dat de kansen cq mogelijkheden om de datakwaliteit binnen het bedrijf te organiseren, gespiegeld is aan hoe een bedrijf is georganiseerd. Wanneer tussen diverse afdelingen frictie bestaat, blijft het schieten met los zand. NAW gegevens is slechts een element van datakwaliteit. Datakwaliteit is een strategische asset met de daartoe behorende kansen, risicofactoren, strategische consequenties et cetera. Data is niet zomaar een adresje. Desalniettemin is datakwaliteit vaak een te klein begrip en is het van belang om het begrip te herpositioneren om het strategisch belang te laten inzien.
Software for big data - setting the sceneJurjen Helmus
Dit is het eerste college uit een serie over software engineering voor big data. In dit college behandelen we alle facetten van corporate performance management (naar aanleiding van het boek performance management van Nieuwenhuyse en vanHoudt. Dit combineren we met het boek practical data sciene in R van Zumel en Mount. Tezamen vormt dit een goed overzicht van de aspecten die meespelen in de wereld van big data science projecten binnen organisaties.
Michel van Ast en Bob Hofman faciliteren de opleiding ‘Expert formatief leren en werken.’ De deelnemers zijn werkzaam binnen het voortgezet onderwijs. Zij hadden mij gevraagd om in het kader van deze opleiding een sessie te verzorgen over het verzamelen van data om lerenden beter te kunnen ondersteunen en begeleiden.
The document describes a two-year Master's program called Master Learning and Innovation/Digital Learning Innovation that aims to train teachers and educators in designing effective digital pedagogical innovations. The program focuses on developing competencies in research, design, change management, and reflection. It involves coursework covering topics like innovative educational design, digital learning innovation, and supervising change in education. Students complete projects researching and designing IT-related innovations. Evaluations found that while students enjoyed the program, some complained about workload and that designs could be more creative with stronger connections between technology use and pedagogy. The document discusses ways to improve innovation program designs and the assessment approach.
Presentatie Datamanagement - SURF, Oktober 2013JoeriNortier
Een presentatie voor de tweede informatiedag voor het Professionaliseringstraject Informatiespecialisten Onderzoek (Van Bibliothecaris naar Embedded Librarian) van de Hogeschool Utrecht. De presentatie gaat in op wat datamanagement is, waarom dit belangrijk is, hoe datamanagement in z'n werk gaat en wie verantwoordelijk is voor bepaalde taken.
'Onderwijs verbeteren met learning analytics: resultaten van het STELA-projec...SURF Events
Het STELA-project (Successful Transition from secondary to higher Education using Learning Analytics) is een Europees project, gestart in 2015, en heeft als doel de overgang van secundair naar hoger onderwijs te verbeteren door middel van learning analytics. Hiertoe heeft het project een learning-analyticsbenadering ontwikkeld, getest en geëvalueerd, die zich richt op het bieden van formatieve en summatieve feedback aan studenten in de overgang naar het hoger onderwijs. Naast een studentendashboard heeft het project dashboards ontwikkeld voor studieadviseurs en docenten, die gebruikt kunnen worden om counseling en onderwijspraktijken te verbeteren. In deze sessie presenteren we de resultaten, uitkomsten, en geleerde lessen van het project.
Masterclass verbeter het onderwijs met Learning AnalyticsSURF Events
Dinsdag 10 november
Sessieronde 2 & 3
Titel: Verbeter het onderwijs met Learning Analytics
Spreker(s): Hendrik Drachsler (Open Universiteit), Alan Berg (Universiteit van Amsterdam), Justian Knobbout (Hogeschool Utrecht), Maartje van den Boogaard (Universiteit Leiden), Hanneke Duisterwinkel (Technische Universiteit Eindhoven), Gabor Kismihok (Universiteit van Amsterdam), Marieke de Wit (SURFnet), Jocelyn Manderveld (SURFnet)
Zaal: Leeuwen I
NORA/Gegevensmanagement heeft de handschoen opgepakt om een overheidsbrede standaard voor gegevenskwaliteit op te zetten. We hebben internationale standaarden en een diversiteit aan ervaringen bij (overheids)organisaties geanalyseerd, geïntegreerd en vertaald naar een breed toepasbaar kwaliteitsraamwerk. Dit raamwerk beschrijft de dimensies en attributen waarbinnen gegevenskwaliteit expliciet kan worden gemaakt. Het is een praktische checklist, die je kunt toepassen in allerlei contexten. Met plezier presenteren we het resultaat en nodigen we jullie uit om mee te denken over het toepasbaar maken van deze resultaten.
Visie op DLWO: de burchtmetafoor als model - Danny Greefhorst - OWD13SURF Events
Sessieronde 1
Zaal: Leeuwen l + ll
Titel: Visie op DLWO: de burchtmetafoor als model
Sprekers: Danny Greefhorst (ArchiXL), Nico Juist (SURF), Lianne van Elk (SURF)
Online strategie voor intranet en digital workplace bij onderwijsorganisatiesChristiaan Lustig
Hoe bepaal je als onderwijsorganisatie je online strategie voor intranet of digital workplace? Ik geeft handvatten voor een praktische aanpak, tips voor het formuleren van een strategie, en een praktijkvoorbeeld van een van de grootste universiteiten van Nederland.
DDMA 3 maart 2009 Pieter Vijn over Data GovernanceDDMA
Prof. Dr. Pieter Vijn, professor integrated marketing communication Nyenrode Business Universiteit gaat in op het belang van Data Governance in relatie tot marketingmanagement. Hij stelt dat de kansen cq mogelijkheden om de datakwaliteit binnen het bedrijf te organiseren, gespiegeld is aan hoe een bedrijf is georganiseerd. Wanneer tussen diverse afdelingen frictie bestaat, blijft het schieten met los zand. NAW gegevens is slechts een element van datakwaliteit. Datakwaliteit is een strategische asset met de daartoe behorende kansen, risicofactoren, strategische consequenties et cetera. Data is niet zomaar een adresje. Desalniettemin is datakwaliteit vaak een te klein begrip en is het van belang om het begrip te herpositioneren om het strategisch belang te laten inzien.
Software for big data - setting the sceneJurjen Helmus
Dit is het eerste college uit een serie over software engineering voor big data. In dit college behandelen we alle facetten van corporate performance management (naar aanleiding van het boek performance management van Nieuwenhuyse en vanHoudt. Dit combineren we met het boek practical data sciene in R van Zumel en Mount. Tezamen vormt dit een goed overzicht van de aspecten die meespelen in de wereld van big data science projecten binnen organisaties.
Michel van Ast en Bob Hofman faciliteren de opleiding ‘Expert formatief leren en werken.’ De deelnemers zijn werkzaam binnen het voortgezet onderwijs. Zij hadden mij gevraagd om in het kader van deze opleiding een sessie te verzorgen over het verzamelen van data om lerenden beter te kunnen ondersteunen en begeleiden.
The document describes a two-year Master's program called Master Learning and Innovation/Digital Learning Innovation that aims to train teachers and educators in designing effective digital pedagogical innovations. The program focuses on developing competencies in research, design, change management, and reflection. It involves coursework covering topics like innovative educational design, digital learning innovation, and supervising change in education. Students complete projects researching and designing IT-related innovations. Evaluations found that while students enjoyed the program, some complained about workload and that designs could be more creative with stronger connections between technology use and pedagogy. The document discusses ways to improve innovation program designs and the assessment approach.
1. Van intuïtie naar geïnformeerd
beslissingen nemen
Factoren die het functioneren van
een datateam® in het hbo
bevorderen en hinderen
Erik Bolhuis, Windesheim University of Applied Sciences, The Netherlands Email: e.d.bolhuis@utwente.nl.
Kim Schildkamp,, University of Twente, The Netherlands. Email: k.schildkamp@utwente.nl
Joke Voogt, University of Amsterdam & Windesheim University of Applied Sciecnes, The Netherlands. Email: j.m.voogt@uva.nl
Contact details: drs. E.D. Bolhuis, postbus 217, 7500 AE Enschede, The Netherlands. email: e.d.bolhuis@utwente.nl.
2.
3. Geïnformeerd beslissingen nemen
• Gebruik van data om het onderwijs te verbeteren
• Gezamenlijk systematisch werken (protocol-based
conversations: Earl & Katz, 2004; Schildkamp,
Poortman & Handelzalts, 2014)
• Analyseren en interpreteren
• Komen tot informatie voor het nemen van een
beslissing
• Onderwijsverbetering (Bernhardt, 2004; 2005;
Carlson, Borman & Robinson, 2011)
5. Waarom?
• Bereiken we onze doelen?
• In plaats van intuïtie en ‘gut feelings’ naar op
basis van informatie een besluit nemen
• Kan leiden tot schoolverbetering
• Veel data aanwezig, maar weinig gebruikt
6. Opbrengstgericht werken via de Datateam methode
• Teams van 6-8 personen
• Acht stappenplan volgens
DATATEAM® methode
• Van probleemdefinitie (bv.
doorstroom, examencijfers
Engels) naar mogelijke
oorzaken, data-analyse en
het nemen én evalueren
van maatregelen
• Doel: professionalisering
en schoolverbetering
7. Datateams
• 6 personen en de manager van het
propedeuseteam
• Een probleem in het onderwijs wat opgelost
moet worden: omlaag brengen van uitval
eerste jaar
• Gebruik van de 8-stappen procedure
8. Onderzoeksvragen
• Welke factoren bevorderen en hinderen het
functioneren van een datateam in het hoger
onderwijs?
– Welke factoren m.b.t. data en data-informatiesystemen
beïnvloeden functioneren datateam?
– Welke factoren m.b.t. de gebruiker beïnvloeden
functioneren datateam?
– Welke factoren m.b.t. de organisatie beïnvloeden
functioneren datateam?
9. Theoretisch kader
Hoofdfactoren Subfactoren
Data en data-
informatiesystemen
Opslag in één of meerdere systemen
•Toegankelijkheid
•Gebruikersvriendelijkheid
•Analysemogelijkheden
Kwaliteit van de data
Tijdige data
Accurate data
Betrouwbare en valide data
Tegemoet komend aan behoeften
10. Theoretisch kader
Hoofdfactoren Subfactoren
Gebruiker Individueel niveau
•Data- literacy
•Attitude m.b.t. data
•Locus of control
•Eigenaarschap
Teamniveau:
•Samenwerking
•Samenstelling
•Omgaan met conflicten
•Structuur in gesprekken
•Onderhouden contacten
Organisatie Leiderschap
Visie, normen en doelen
Tijd om aan data te werken
Ondersteuning en support
11. Casus
• Uitval propedeuse HBO, waarbij de studie-eisen die gesteld
worden steeds hoger worden
• Is dit gerelateerd aan vooropleiding? Geslacht? (sfeer in de)
klas?
• Uiteindelijk: curriculum met veel hindernissen en onvoldoende
match tussen noodzakelijke studievaardigheden en de getoonde
studievaardigheden
• Maatregelen: Studeerbaarheid curriculum verbeteren,
studenten studievaardigheden aanleren
12. Methode
•Een single-case study: micro-process studie
•De data team procedure: 19 bijeenkomsten over 2 jaar
•Respondenten: Het data team, het management
•Instrumenten: observaties van de bijeenkomsten (op audio
vastgelegd, verbatim transcript), verschillende vragenlijsten,
interviews, artefacts en reflectie notities van de onderzoeker
•Analyse: codering volgens codeboek, analyse in TamsAnalyzer,
analyse door pattern matching strategy (Yin, 1984)
•Validity and reliability
13. Diepgang (Henry, 2012)
Mate van diepgang Beschrijving van de code
Geen diepgang Organisatie van de bijeenkomst. Eén lid is aan het woord; Geen
gezamenlijke expliciete kennis op.
Enig diepgang Meerdere betrokken, Accent op uitwisseling van informatie,
ervaringen en bronnen, leidt niet tot ontstaan van gezamenlijke kennis
en/of aannames.
Gedeeltelijke
diepgang
Iedereen betrokken, actief nieuwe kennis, niet op basis van
data/onderzoek.
Veel diepgang Uitwisseling leidt tot gezamenlijke kennis die geëxpliciteerd wordt.
Kenmerkend is dat in het gespreksgedeelte gebaseerd wordt op
concreet onderzoek en/of data.
15. Factoren m.b.t. data en data-informatie systemen
• Data-informatie systemen:
- Opslag van data in één of meerdere plaatsen
- De toegang tot de data
- De gebruikersvriendelijkheid
- De analyse mogelijkheden
• Kwaliteit van de data:
- Tijdige data
- Accurate data
- Betrouwbare en valide data
- Data die tegemoet komen aan de behoeften van de
gebruiker
-
-
-
-
-
-
+
-
Schildkamp & Kuiper, 2010; Lai & Schildkamp, 2013)
16. Factoren op individueel en teamniveau
• Factoren op individueel niveau:
- Data literacy
- Attitude
- Locus of control
- Eigenaarschap
• Factoren op teamniveau:
- Samenwerking
- Samenstelling
- Omgaan met conflicten*
- Structuur*
- Onderhouden van contacten
+/-
+
+/-
+
+/-
+/-
-/+
+/-
+/-
* Relateren aan diepgang
17. * Relateren aan diepgang
Factoren in de organisatie
• Leiderschap:
- Distributed leadership
- Model staan
• Druk en betrokkenheid
• Visie, normen en doelen
• Besluitvorming*
• Tijd om aan data te werken
- Gefaciliteerde tijd om te werken aan data
- Tijd om samen te werken aan data*
• Ondersteuning om met data te werken*
- Toegang tot data
- Bevorderen van data literacy
- Structuur
-
-
+
-
-
+
-
+/-
+/-
+
18. Conclusies
• Data: Een pre-conditie. Er is genoeg, maar kun
je er bij en zijn de data accuraat en tijdig?
• Gebruiker: data-literacy en locus of control.
Op teamniveau omgaan met conflicten en
structuur
• Organisatie: leiderschap en visie, normen en
doelen. Ondersteuning en tijd om samen te
werken
19. Discussie
• Data en data-informatiesystemen een pre-
conditie, maar ook visie, normen en doelen
een pre-conditie?
• Aandacht in team voor omgaan met conflicten
• Coaching niet alleen t.b.v. voortgang
datateam, maar ook voor het toepassen in
eigen instructiepraktijk?
20. Literatuur
Bernhardt, V.L. (2004). Continuous improvement: It takes more than test scores. Leadership Magazine,
34(2), 16-19.
Bernhardt, V.L. (2005). Data tools for school improvement. Educational Leadership, 62(5), 66-69.
Carlson, D., Borman, G. D., & Robinson, M. (2011). A multistate district-level cluster randomized trial of
the impact of data-driven reform on reading and mathematics achievement. Educational Evaluation and
Policy Analysis, 33(3), 378-398.
Earl, L., & Katz, S. (2006). Leading schools in a data-rich world: harnassing data for schoolimprovement.
Thousands Oaks, CA: Corwin Press.
Henry, S. F. (2012). Instructional Conversations : A Qualitative Exploration of Differences in Elementary
Teachers’ Team Discussions. Dissertation at Harvard University.
Lai, M.K., & Schildkamp, K. (2012). Data-based decision making: An overview. In: Schildkamp, K., Lai, M.K.,
& Earl, L. (Eds.), Data-based decision making in education: Challenges and opportunities. London: Springer.
Schildkamp, K., & Kuiper, W. (2010). Data-informed curriculum reform: Which data, what purposes, and
promoting and hindering factors. Teaching and Teacher Education, 26(3), 482–496.