Leren analyseren om de kwaliteit te verbeteren

Learning Analytics, het leren geanlyseerd om de kwaliteit te verbeteren…

Learning Analytics is een relatief nieuw (ICT) fenomeen in het onderwijs. Het is gebaseerd op de analyse van data over studenten en hun omgeving ter verbetering van het onderwijs. De analyse van deze gegevens  onder meer inzicht verschaffen in: 

•    het studiegedrag van studenten
•    de kwaliteit van het gebruikte onderwijsmateriaal
•    het gebruik van de digitale leer- en werkomgeving
•    de kwaliteit van toetsitems
•    de studievoortgang

Zo wordt Learning Analytics genoemd als een ontwikkeling die kan bijdragen aan de kwaliteit van het onderwijs en het mogelijk maken van studiebegeleiding op maat.

Aan de hand van de anlyses kunnen studenten informatie inzien over hun eigen studiegedrag ten opzichte van andere studenten. Docenten kunnen bekijken hoe en hoe vaak hun cursusmateriaal gebruikt wordt. De school krijgt zicht op het gebruik van de aangeschafte onderwijssoftware. Zo heeft Learning Analytics in potentie de kracht om verschillende doelgroepen in het onderwijs van relevante informatie te voorzien.

De ontwikkeling van Learning Analytics staat nog in de kinderschoenen. Er is nog veel ontwikkeling en onderzoek nodig om Learning Analytics tot uitvoer te brengen. Belangrijke vraagstukken die nog getackeld moeten worden zijn bijvoorbeeld:

•    mogelijke privacy-issues rondom verzamelde data
•    een infrastructuur die data uit verschillende bronnen op een goede manier verzamelt, opslaat en samenvoegt
•    expertise rondom de analyse van de data
•    (onderwijskundige) expertise bij het koppelen van acties aan verworven inzichten die voortkomen uit data

Ook al staat ‘learning analytics’ nog in zijn kinderschoenen toch zijn er mijn inzien een aantal bedenkingen te formuleren waarbij ik me vooral aansluit de opmerkingen van Teemo Leinonen, een Finse hoogleraar.

Hij vindt deze benadering echter te kwantitatief en beperkt van aard. Hij pleit voor een meer kwalitatieve insteek.

In Qualified Self and Learning Analytics: from Quantification to Qualification roept Teemo vragen op bij de huidige kwantitatieve benadering van het idee van quantified self. Meet je wel wat je wilt meten? Is er wel een relatie tussen datgene wat je meet en het doel waarom je meet?

Als het gaat om leren denkt Teemo Leinonen dat observaties, zelfreflectie en gezond verstand vaak net zo veel resultaat op leveren dan learning analytics. Kwantitatieve data zeggen lang niet altijd wat over de kwaliteit van het leren. Heeft Einstein niet ooit gezegd: niet alles wat telt, kun je tellen (Einstein). Hoe lekker je in je vel zit, bijvoorbeeld. Kwaliteit is eigenlijk ook ontelbaar. Wat er echt toe doet, is fundamenteel ontelbaar.

Om een goed beeld te krijgen van zo’n complex fenomeen als leren, heb je daarom kwalitatieve en kwantitatieve onderzoeksmethoden nodig (multimethodologie). Leinonen probeert dat met zijn onderzoeksgroep in de praktijk te brengen, en ontwikkelt daar ook tools voor, zoals hij in onderstaande video laat zien.

Waar het om gaat, schrijft hij, is dat lerenden ruimte krijgen op op een natuurlijke manier te reflecteren.