Big Data in het onderwijs: Learning Analytics
Prof dr. Tammy Schellens
Elise Ameloot
VAKGROEP ONDERWIJSKUNDE
ONDERZOEKSGROEP EDUMAST
Kraks@DeKrook – 14 juni 2017
Overzicht
Inleiding
Learning Analytics
Toepassingen
Learning Analytics: gevaren?
Inleiding
o Technologisering van de samenleving
cf. Kraks@DeKrook: Kunnen we nog zonder technologie?
oTechnologie biedt veel mogelijkheden
o Technologie krijgt steeds meer aandacht in het onderwijs
Inleiding
InleidingTechnologie mogelijkheden voor het onderwijs maar ook uitdagingen!!
Ons onderzoek:
- onderzoek naar blended learning (2000 - …) ◦ Combinatie van face tot face leren met leren in een ELO
Studenten in een ELO plaatsen leidt niet noodzakelijk tot leren
focus onderzoek: structureren, reguleren, scaffolding, scripting, rollen, ….
InleidingTerugkomende problemen:
- Motivatie`
- Rol van de leraar in ELO
Focus op onderzoek naar learning analytics
(doctoraatsonderzoek van Elise Ameloot)
Learning Analytics: definiëring “iedere klik wordt geregistreerd” binnen ELO
Learning analytics is het meten, verzamelen, analyseren enrapporteren van data over de lerende en zijn context, met als doelhet leren beter te begrijpen en de leeromgeving te optimaliseren(Long & Siemens, 2011, p. 34)
Veelbelovend en vernieuwend onderzoeksveld (Hernàndez-Garcia et al., 2015; Wise & Shaffer, 2015)
Waarom Learning Analytics?Informatie voor docenten◦ Inzicht in studentengedrag
◦ Monitoren van het leerproces
◦ Kwaliteit leermateriaal
Informatie op elk moment
Gerichte feedback Leren en leeromgeving optimaliseren
Informatie voor studenten ◦ Inzicht in eigen studentgedrag
◦ Monitoren van eigen activiteiten en leerproces
Analytics in het onderwijs
Informatie!Data
Verschillende niveaus
• Landelijk – Regionaal - Internationaal
• Verschillende systemen vergelijkenMacro• Onderwijsinstelling - schoolniveau
• Inrichten (management-) dashboards
• Grote hoeveelheden data structureren
• Vb. patronen in uitval studenten herkennen Meso
• Klasniveau
• Interpretatie data uit leerproces (groep) leerling(en)
• Relevant voor de student en docent
• Vb. kijkgedrag leerlingen onlineMicro
Kennisnet (2015)
Educational Data Mining
Academic Analytics
Learning Analytics
Learning Analytics: een cyclisch proces
The learning analytics cycle (Clow, 2012)
ToepassingenLearning Analytics for Sustaining Europe’s Resources (LASER)
- Open Universiteit
- Samenwerking studenten in kleine virtuele teams
- Group awareness widget.
- Groepsdynamiek
- Widget: feedback
Course Signals van Purdue University (V.S.)
- Studenten: drie risicoklassen (status-stoplicht)
- Zichtbaar voor docent en student
- Mogelijke interventie docent: e-mail of sms sturen
Interventie heeft positief effect op studiesucces (Arnold en Pistilli, 2012)
Toepassingen
Toepassingen
- Van Leeuwen & Poot
- Universiteit Utrecht
- Doel analytics: docenten ondersteunen om geïnformeerd naar de werkgroep te gaan◦ Informatie uit kennisclips en toetsvragen werd automatisch bijgehouden
◦ Affectieve data via een korte vragenlijst
- Pilootstudie: docenten vulden een logboek in en werden geïnterviewd
Bevindingen:
learning analytics: een overzicht van de activiteiten
Rapport + anonimiteit vragenlijst: een objectief beeld
Docenten konden goede diagnose vormen van groepsproces
Learning Analytics: gevaren?Onderwijs: bewustwording leerlingen ze worden gevolgd op internet (cf. cookies)
We gaan henzelf opvolgen en online bekijken
De leerling kan zich bekeken, geobserveerd of bekritiseerd voelen… (Clow, 2013)
! Wie heeft toegang tot de data en wat wordt ermee gedaan? (cf. privacy)
belang van de interventie!o De manier waarop er met de analytics wordt omgegaan is van groot belang!
o De rol van de leraar!
o Welke interventie volgt er…
o Learning Analytics is dus zeker geen systeem om leraren te vervangen, maar om leraren te ondersteunen bij het creëren van een krachtige leeromgeving (Clow, 2013).
Technologie blijft steeds een middel, niet het doel!The learning analytics cycle (Clow, 2012)
- Technologie biedt mogelijkheden
Learning analytics
- Relatief nieuw onderzoeksveld!
- Verschillende toepassingen…
Learning analytics blijft steeds een middel, niet het doel!
Conclusie
Meer informatie:Clow, D. (2012). The Learning Analytics Cycle: Closing the loop effectively. In S. Buckingham Shum, D. Gasevic, & and R. Ferguson (Eds.), Proceedingsof the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK12) (pp. 134–138). Vancouver, BC, Canada: New York: ACM.
Clow, D. (2013). An overview of learning analytics. Teaching in Higher Education, 18(6), 683–695. https://doi.org/10.1080/13562517.2013.827653
Hernández-García, Á., González-González, I., Jiménez-Zarco, A. I., & Chaparro-Peláez, J. (2015). Applying social learning analytics to message boards in online distance learning: A case study. Computers in Human Behavior, 47, 68–80. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.10.038
Kennisnet. (2015). Learning Analytics: Op weg naar meer gedifferentieerd en gepersonaliseerd onderwijs. Retrieved from http://www.profijt.nu/wp-content/uploads/2015/08/Learning-Analytics-Whitepaper-v1.0.pdf
Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE Review, 46, 30–32. https://doi.org/10.1145/2330601.2330605
Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist.
Sharples, M., Adams, A., Alozie, N., Ferguson, R., Fitzgerald, E., Gaved, M., … Yarnall, L. (2016). Innovating Pedagogy 2016: Open University Innovation Report 5. Milton Keynes: The Open University.
SURFnet. (2016). Learning Analytics in het onderwijs: Een onderwijskundig perspectief. Retrieved from https://www.surf.nl/binaries/content/assets/surf/nl/kennisbank/2016/rapport-la_onderwijskundigperspectief_webdef.pdf
Van Leeuwen, A. & Poot, R. (2016, december). Learning Analytics helpen docenten in onderwijsproces. Onderwijsinnovatie. Retrieved from: https://issuu.com/open_universiteit/docs/oi_2016_4_web/30
Wise, A. F., & Shaffer, D. W. (2015). Why theory matters more than ever in the age of big data. Journal of Learning Analytics, 2(2), 5–13. https://doi.org/10.18608/jla.2015.22.2