Ionica smeets over learning analytics

Glasharde statistiek over inspanningen van studenten

Ionica Smeets, van ‘wiskundemeisje’ tot bekende Nederlander en hoogleraar Wetenschapscommunicatie aan de Universiteit Leiden, vertelt over de mogelijkheden en risico’s van het analyseren van studie-inzet en –prestaties.

*) Dit artikel komt uit Surf Magazine. Hier kunt u een gratis abonnement op nemen.

Smeets is (was) spreker op de Dé Onderwijsdagen van 9-11 november 2015 in Rotterdam. In dit interview werpt ze een eerste blik op het thema learning analytics.

Wat is het gevaar van getallen?

“Het is heel moeilijk om twee dingen te vergelijken als je ze niet op de een of andere manier in een getal kunt vangen. Maar uiteraard moet je dan wel het juiste kenmerk selecteren! Er is zo’n cartoon waarin een boekhouder tegen zijn baas zegt: de cijfers zijn niet goed. Waarop de baas zegt: dan zoek je maar andere cijfers. Dat gebeurt vaak, dat mensen data selecteren die hun goed uitkomen. Als je het eerlijk doet, moet je van tevoren zeggen: we gaan naar deze data kijken. En daar moet je je dan aan houden.”

Kunnen data over studenten studiegedrag voorspellen?

“Ik ben op dit gebied niet meer dan een intelligente leek, maar ik sta er net als SURF vrij huiverig tegenover als het om individuele studenten gaat. Je kunt het vergelijken met patiëntgegevens: op basis van cijfers kun je zeggen dat rokers minder oud worden dan niet-rokers, want er zitten toch altijd een paar rokers tussen die wél honderd worden. En je kunt van tevoren niet zeggen welke dat zullen zijn. Ik denk dat dat voor learning analytics ook geldt: dat het heel lastig is om bijvoorbeeld op basis van data studenten aan te wijzen die cum laude gaan afstuderen. Er zijn gewoon te veel factoren. Iemand kan alles op orde hebben, maar dan gebeurt er thuis iets waardoor het niet lukt. Dus je zult de data vooral moeten gebruiken om iets over groepen te zeggen.”

En dan met name in digitale omgevingen? Want daar draait het om in learning analytics.

“Ja, ik denk dat studiedata inderdaad inzicht kunnen geven in wat er gebeurt wanneer mensen online aan het studeren zijn. Dan sta je misschien versteld van wat je ziet. Bij journalistiek wordt bijvoorbeeld onderzoek gedaan naar leesgedrag. Ik dacht altijd dat mensen stoppen met lezen wanneer ze denken: nu weet ik wel genoeg, of: ik vind het niet meer interessant. Maar het blijkt iets heel triviaals te zijn als het omslaan naar een volgende bladzijde. Of een woord dat ze niet kennen. Dan hebben ze kennelijk geen zin meer en haken ze af. Ik vond dat heel leerzaam.”

Hoe kunnen studiedata bijdragen aan onderwijs op maat?

“Ik las laatst iets wat ik geniaal vond. Een wiskundedocent in Leiden deelt bij zijn hoorcolleges gekleurde kaartjes uit, die zijn toehoorders voor zich neer kunnen zetten. Groen betekent: ik kan het prima volgen. Rood zegt: Oké, nu ben ik echt de draad volkomen kwijt. En het derde kaartje, ik ben de kleur even kwijt, betekent dat de stof zo simpel is dat de studenten bijna in slaap vallen.”

“Ik vind dat ontzettend slim. Dan heb je een soort learning analytics in je zaal, in real time. Ik denk dat het best vaak gebeurt, dat veel mensen de draad kwijt zijn maar niemand het durft te zeggen. Onderwijs echt op individueel niveau aanpassen is natuurlijk een ander verhaal. Dat kan haast niet zonder ICT. Als iemand dan moeite blijkt te hebben met een bepaalde oefening, kan het systeem hem automatisch wat extra opdrachten geven. Dat is heel handig.”

Wat zou je nog meer kunnen doen met onderwijsdata in een digitale omgeving?

“Je zou kunnen meten wanneer mensen werken, en hoeveel uur ze ergens aan besteden. Dat is natuurlijk iets wat in zelfrapportages nooit klopt. Als student zat ik in de medezeggenschapsraad en daar las ik op een gegeven moment hoeveel uren per week studenten zeiden te besteden aan hun studie. Ik dacht van mezelf ook dat het heel veel was. Toen ben ik het braaf een paar maanden gaan bijhouden en bleek het veel minder te zijn dan ik dacht!

Met learning analytics zie je glashard hoeveel uur iemand zit te oefenen. Studenten kunnen zich met learning analytics bewust worden van hun eigen studiegedrag.” “Het is heel handig dat je dat echt weet. Twee jaar terug heb ik een online cursus Speltheorie van Stanford gedaan. Toen viel me weer op hoe anders ik studeerde dan ik eigenlijk dacht. Ik was heel erg bezig om met minimale inspanning goede punten te halen. Dus het is erg leerzaam wanneer je als docent kunt zien wanneer mensen beginnen en waar ze afhaken: hoe die patronen gaan in grote groepen.”

Als digitale omgevingen zo’n goed zicht op de studenten geven, kun je al die collegezalen dan niet beter sluiten?

“Dat lijkt me niet. Het is mooi als je in de statistiek kunt zien dat tachtig procent van de studenten na tien minuten is gestopt met kijken naar een filmpje, maar dan is het kwaad al geschied. Als je daarentegen in die collegezaal staat te oreren, en je ziet op een gegeven moment iedereen afhaken, dan kun je daar meteen iets aan doen.

Tegelijk is het voor studenten ontzettend nuttig dat je direct vragen aan de docent kan stellen. En ten slotte blijft studeren een sociale activiteit. Als student ging ik altijd op donderdagavond uit met een groep vrienden, maar we hadden de afspraak dat we vrijdagochtend wél naar college gingen. Dan zaten we met een fles water wat glazig uit onze ogen te kijken. Toch waren we er altijd allemaal.”

(Fotografie Samuel van Leeuwen)

 

Glasharde statistiek over inspanningen van studenten

Gepubliceerd

23 sep 2015

Registreren en de nieuwsbrief ontvangen?

We gaan zorgvuldig met je gegevens om. Je krijgt ook gelijk toegang tot alle plusartikelen en je kunt reageren op de artikelen.

asdas sdf fs dfsdfsf sdffsd

Netkwesties © 1999/2023. Alle rechten voorbehouden. Privacyverklaring

Ehio Media content marketing
1
0
1