ľ�ϸ���Ӱ��

Deel 1: De meerwaarde voor het onderwijs

De afgelopen vier hebben we onderzocht wat Learning Analytics (LA) kan betekenen voor het Utrechtse onderwijs. Verschillende projecten zijn gestart, geëvalueerd en besproken. Nu kijken we terug op de evaluatie van die projecten. Waar kan LA de meeste impact maken?  

Overzicht van de toepassingsgebieden

Even terug naar de basis: waarvoor willen we LA inzetten?

Aan de start van het LA-programma investeerden we in de basis: een visie, duidelijke kaders en de juiste randvoorwaarden (zie deel 2 van deze blog). In het visiedocument staat waar de universiteit Utrecht (UU) LA voor wil inzetten, maar ook hoe we dat zorgvuldig doen, met oog voor didactiek, ethiek en privacy.  Studenten, docenten en privacy officers dachten mee over de inhoud van het visiedocument en het College van Bestuur keurde de visie goed. 

In de visie staan de aandachtsgebieden waar we ons de afgelopen vier jaar op hebben gericht:

• Gebied 1: LA binnen en tijdens de looptijd van cursussen
• Gebied 2: LA voor cursusevaluatie
• Gebied 3: LA om studentcompetenties inzichtelijk te maken
• Gebied 4: LA om studiesucces te voorspellen

Op elk van deze gebieden zijn projecten gestart en geëvalueerd. Maar welke leveren nu écht meerwaarde op, ook rekening houdend met de huidige ontwikkelingen in onderwijs en technologie? We doen twee aanbevelingen.

Impactgebied 1: LA voor activerend en gepersonaliseerd onderwijs

Alles begint met inzicht. 

Het recent vernieuwde Onderwijsmodel van de UU benadrukt het belang van activerend onderwijs en een systeem waarin docenten en andere betrokkenen investeren in kwaliteit en reflectie. Ook de voortdurende ontwikkeling van docenten zelf staat centraal. Om dat mogelijk te maken, is het zowel vanuit het perspectief van docenten als studenten cruciaal dat er inzicht is in hoe studenten leren en waar ze eventueel vastlopen. LA kan deze inzichten bieden om op basis daarvan passende acties te ondernemen. Het kan dus zowel gaan om LA die docenten of andere begeleiders informeren, als om LA die gericht is op de student zelf. Hiermee kunnen docenten bijvoorbeeld tijdens een cursus aanpassingen doen om in te spelen op de nieuwsgierigheid van studenten, zoals in onze pilot met het docentdashboard. 

Natuurlijk verschillen cursussen en docenten in de mate waarin de vormgeving van het onderwijs nog last-minute aangepast kan worden. Maar LA kan ook na afloop van een cursus aangeboden worden om (grotere) aanpassingen in een cursus te doen in het volgende cohort. Dat zagen we ook bij project DACE. Onderzoek van O&T liet in het adviesrapport al zien dat onder andere docenten behoefte hebben aan een centrale plek om hun onderwijskwaliteit te monitoren. Een dashboard zoals DACE voegt hier een waardevolle informatiebron aan toe (naast studentpercepties ook studentactiviteit) en biedt een plek om alle relevante documentatie op te slaan. Toekomstige toepassingen zouden bijvoorbeeld ook de antwoorden op de open vragen van cursusevaluaties kunnen analyseren en samenvatten voor docenten. 

Impactgebied 2: Studentontwikkeling door de gehele academische carrière

Ontwikkeling op het gebied van inhoud en persoonsvorming.

Niet alleen kennis en vaardigheden tellen, ook persoonsvorming krijgt (weer) steeds meer aandacht. Hierbij staan vragen centraal als “wie ben ik als student”, “wat is mijn rol in de (academische) gemeenschap”, en “welke vaardigheden wil ik ontwikkelen”? Het bieden van inzicht aan studenten met LA over waar zij staan en waar zij zich naartoe ontwikkelen kan hier een grote rol in spelen. Denk aan inzicht op cursusoverstijgend niveau waarbij studenten inzicht krijgen in hun ontwikkeling over cursussen heen, ook gericht op persoonsvorming door regelmatig reflectievragen in te bouwen. 

In het F-ACT project krijgen studenten bijvoorbeeld een overzicht van hun schrijfvaardigheden met tips over welke hulpbronnen hen kunnen helpen om hun vaardigheden nog verder te ontwikkelen. Ook LA tijdens cursussen kan hierbij helpen: LA kan een student tonen welke concrete leerdoelen er staan voor die cursus en welke al behaald zijn. Hierbij ligt niet alleen een actieve taak voor de student zelf, maar ook voor de begeleidingsketen. Vanuit privacy en ethisch oogpunt zouden studenten zelf kunnen kiezen of ze deze gegevens over zichzelf bijvoorbeeld meenemen naar een tutorgesprek, zodat er ook vanuit ethische en privacy principes verantwoorde inzet van LA is.

Studenten aan de UU hebben al toegang tot dit soort middelen. Bijvoorbeeld een overzicht van hun schrijfvaardigheden in het F-ACT project, een assessment van hun studievaardigheden met Thermos, en een overzicht van hun onderwijs en rooster in . Als tutor zie ik dat studenten weleens de weg kwijtraken omdat alle systemen een eigen portaal hebben. Hoe mooi zou het zijn als we deze systemen koppelen in 1 overzicht? 

Tot slot

Onze conclusie is dat met name het primaire proces – de docent en de student – ondersteund kunnen worden door LA. Inzicht is hierbij alles! 

Om deze inhoudelijke projecten mogelijk te maken – en om dat in de toekomst te blijven doen – is het uiteraard wel noodzakelijk dat de benodigde randvoorwaarden goed ingericht zijn. In de aanpalende blogpost (Terugblik: deel 2) delen we onze geleerde lessen als het gaat om zaken zoals beleid, organisatie, infrastructuur, en datavolwassenheid. Hoewel er nu een mooie basis ligt, is het essentieel om hierin te blijven investeren en door ontwikkelen. 

We blijven ons inzetten voor het faciliteren van het hoogwaardige onderwijs waar de UU voor staat.