Home >  Actualiteiten  >  Blog  > Gepersonaliseerd leren in de praktijk

Gepersonaliseerd leren in de praktijk


Door onze collega Aryon Hooijmaijers

Het schooljaar is weer begonnen en vol enthousiasme gaan we aan de slag. Ik heb voor dit jaar een belangrijk voornemen: “Ik wil meer tegemoetkomen aan de talenten en mogelijkheden van mijn leerlingen”

Gepersonaliseerd leren

Natuurlijk niets nieuws, want in het onderwijsveld hebben al velen hierover nagedacht en er bestaan dan ook al een groot scala aan begrippen die te maken hebben met dit gepersonaliseerde leren, zoals: "talentontwikkeling", "passend onderwijs", "gedifferentieerd leren", "individueel leren", "inzicht in belemmerende en stimulerende factoren", "adaptief leren", ...

Al deze termen komen tot leven als je voldoende weet van een leerling. Maar hoe doen we dit op een makkelijke en moderne manier? We werken in het onderwijs, dus alsjeblieft hierbij een extra term: "learning analytics". Een onderwerp in ontwikkeling met interessante voordelen, maar waar ik ook nog een vraagteken bij heb.

Wat betekent "learning analytics"?

We gaan uit van het uitgangspunt dat we het onderwijs willen personaliseren. Bij het digitaal oefenen van leerlingen willen we bijvoorbeeld het volgende weten:

  • het aantal gemaakte fouten;
  • de hoeveelheid tijd;
  • het aantal keer proberen.

Oftewel we verzamelen allerlei gegevens voor meer inzicht over de inhoud, de voortgang en de kwaliteit van het leerproces, zodat we ons onderwijs kunnen gaan afstemmen.

Learning Analytics 2

Twee opties voor 'learning analytics' in de praktijk

Door deze verzamelde informatie en de kant en klare analyse is er meer inzicht in de leerprocessen van de leerlingen:

  • Welke leerlingen hebben nog moeite met de oefenstof?
  • Welke leerlingen hebben meer uitdaging nodig?
  • Welke leerlingen doen hun best maar kunnen meer begeleiding gebruiken?
  • Welke leerlingen maken zich er gemakkelijk vanaf?

Nu dit alles bekend is, zijn er twee opties:

  1. Ik kan als leerkracht mijn leerlingen beter begeleiden en komen de talenten van leerlingen dus meer tot hun recht. Dit alles leidt tot een andere interactie tussen mij en de leerlingen. Ik kan nu echt individueel differentiëren binnen de beschikbare tijd en mogelijkheden die ik heb als leerkracht. Ook leerlingen zelf kunnen op deze manier een beter inzicht krijgen in het eigen leerproces en zelf keuzes hierin maken.
  2. Het computerprogramma waarmee de leerling werkt stemt de inhoud af. De keuzes voor de aangeboden oefenstof worden dus automatisch gemaakt. In de zakelijke wereld al een veel gebruikt middel. Denk hierbij aan de persoonlijke reclames die je krijgt bij een bezoek aan een online webshop die “spontaan” weet wat je leuk vindt en wat vaak ook nog wel een beetje klopt ook nog! Verzamelde gegevens gebruiken om leerinhouden aan te passen gebeurt in het onderwijs al voor een deel bij adaptieve oefen- en toetssoftware. Ook dit leidt tot een andere interactie tussen mij en mijn leerlingen.

Wat is mijn vraagteken bij learning analytics?

In de praktijk zal ik om moeten gaan met een samensmelting van de twee bovenstaande aanpakken. “Hoeveel bepaalt de software en hoe en wanneer gebruikt de leerling of leerkracht de verzamelde gegevens?” Als ik ga vertrouwen op de keuzes van de software dan kan ik me meer richten op kennisconstructie, omdat de computertoepassing de taak van directe feedback geven bij het inoefenen en de automatisering overneemt. Maar het blijven gemiddeld berekende keuzes en komt dit optimaal tegemoet aan de mogelijkheden van de individuele leerling? En hoeveel controle wil ik als leerkracht behouden, zodat ik voldoende inzicht behoud op het leerproces? Ik hoorde hierover al een passende kreet: “Geen data-gedreven, maar wel data-gestuurd onderwijs”

Mijn voornemen blijft staan en er komen duidelijk steeds meer mogelijkheden om me hierbij te helpen. Ik zal goed moeten gaan nadenken hoe ik deze middelen kan gaan inzetten, zodat de leerling eigenaar blijf van het leerproces. Ook moet ik helder voor ogen krijgen wat mijn rol als leerkracht hierin zal zijn. Laat het schooljaar maar beginnen!

Achtergrondinformatie:

  • Een duidelijk artikel over de mogelijkheden en valkuilen van learning analytics, geschreven door Wietse van Bruggen van Kennisnet.
  • Het NMC Horizon Report 2015 K-12 Edition waarin trends en technologieën omschreven worden, waaronder learning analytics (blz. 42).
  • Een van oorsprong Zweeds onderwijsconcept “Kunskapsskolan” met als uitgangspunt gepersonaliseerd leren met een mooie, verduidelijkende infographic.
  • In een eerder Blog al vernoemt interview van Kennisnet over hoe learning analytics kan bijdragen aan het verbeteren van het onderwijs.

 


Linkedin Twitter Facebook youtube