Kennisnet Webinar: kansen en uitdagingen bij datagedreven onderwijs

KANSEN & UITDAGINGEN BIJ DATAGEDREVEN ONDERWIJSErik Woning

TOELICHTING & UITLEG1. Wat is datagedreven onderwijs?2. Welke kansen zien we?3. Welke uitdagingen zijn er?


VOORBEELDENVoor alle onderwerpen een aantal concrete voorbeelden.


VOORBEELDENVoor alle onderwerpen een aantal concrete voorbeelden.

STELLINGEN EN VRAGENBij kansen en uitdagingen horen stellingen en vragen: tijd voor (online) discussie!

MILJOENEN DATAPUNTEN ANALYSEREN OM …

GRIEPUITBRAKEN TE VOORSPELLEN …




TERRORISTEN OP TE SPOREN …



TERRORISTEN OP TE SPOREN …

… OF DE GOEDKOOPSTE VLIEGTICKETS TE VINDEN.

WAT IS DATAGEDREVEN

ONDERWIJS?

ZOWEL IN HET PRIMAIREALS SECUNDAIRE PROCES

kan data ingezet worden om deze processen te optimaliseren

VOORBEELDLEARNING ANALYTICS

Learning Analytics is de verzamelnaam voor het proberen te ontdekken van trends en patronen door educatieve data, of big data (grote hoeveelheden aan data over studenten), te analyseren met als doel om een doelmatiger leersysteem te kunnen ontwikkelen.

Definitie van Learning Analytics

Learning Analytics is de verzamelnaam voor het proberen te ontdekken van trends en patronen door educatieve data, of big data (grote hoeveelheden aan data over studenten), te analyseren met als doel om een doelmatiger leersysteem te kunnen ontwikkelen.

Definitie van Learning Analytics

Learning Analytics komt in de praktijk neer op het meten, verzamelen, analyseren en rapporteren van data over leerlingen en hun context.

Data gegenereerd door leerling (binnen ELO)

Data gegenereerd door leraar

Aantal keer dat een bron / leermiddel is gebruikt

Cijfers voor opdracht

Datum en tijdstip van gebruik Cijfers voor toets

Aantal bijdragen aan online discussie

Eindcijfer

Aantal goede of foute antwoorden

Aantal opgevraagde hints

Typen geraadpleegde bronnen

Aanwezigheid, et cetera

Bron: Dietz-Uhler & Hurn, Journal of Interactive Online Learning (2013)

VOORBEELDEN VAN TE GEBRUIKEN DATA

KANSEN EN UITDAGINGENVAN DATAGEDREVEN

ONDERWIJS

KANSEN VOORDATAGEDREVEN ONDERWIJS

MEER MAATWERK MOGELIJKop grote schaal: volgorde onderwerpen, tempo, risico op uitval, voorspellen van studiesucces

VOORDELEN KHAN ACADEMY+ Gebruik leidt tot betere toetsresultaten+ Zekerheid en vertrouwen leerlingen+ Zelfstandigheid leerproces

VOORDELEN KHAN ACADEMY+ Gebruik leidt tot betere toetsresultaten+ Zekerheid en vertrouwen leerlingen+ Zelfstandigheid leerproces

NADELEN / ZORGEN KHAN ACADEMY- Met name voorlopers hebben baat- Leerlingen vinden uitleg van leraar prettiger- Leraren controleren het werk niet van leerlingen

STELLINGEN / MC

STELLING 1Ik zie in mijn onderwijs mogelijkheden om met Big Data problemen (in primaire of secundaire proces) op te lossen.


STELLING 2We zouden meer gebruik moeten maken van de beschikbare onderwijsdata om het onderwijs te personaliseren.


STELLING 2We zouden meer gebruik moeten maken van de beschikbare onderwijsdata om het onderwijs te personaliseren.

STELLING 3In de toekomst wordt toetsen hierdoor steeds minder belangrijk.

UITDAGINGEN VOORDATAGEDREVEN ONDERWIJS

A YOTTABYTE OF YOU …

PRIVACY &ETHIEK

GROOTSTE BEDREIGINGEN

TOEZICHTMensen, dus ook leerlingen, gaan hun gedrag aanpassen op het moment dat ze weten dat ze onder continu toezicht staan.



ONTHULLINGENAls er een lek ontstaan in systemen waar deze data is opgeslagen, dan kan privacygevoelige informatie op straat komen te liggen. Maar dit kan ook bewust gebeuren.



ONTHULLINGENAls er een lek ontstaan in systemen waar deze data is opgeslagen, dan kan privacygevoelige informatie op straat komen te liggen. Maar dit kan ook bewust gebeuren.

PROFILERING & DISCRIMINATIEMensen kunnen anders behandelt worden op basis van specifieke informatie die een organisatie over ze heeft. Of dit nu wel of niet vrijwillig gedeeld is.


STELLINGEN / MC

STELLING 1Heeft een leerling het recht om het verzamelen van data door de school te weigeren?


STELLING 2Wie is er verantwoordelijk voor de keuzes met wie data gedeeld wordt?



STELLING 3Welke data van of over leerlingen zouden we nooit mogen vastleggen?



STELLING 3Welke data van of over leerlingen zouden we nooit mogen vastleggen?

STELLING 4Zou je (ooit) op basis van een algoritme een leerling wel of niet laten slagen?

VOORBEELD

“We solve a common technology issue facing school districts today: the inability of electronic instructional tools used in classrooms to work in coordination with (or “talk to”) one another.”

NEW YORK PARENTS

FURIOUS AT inBLOOM

WAT WORDT OPGESLAGEN IN MAGISTER?

Foto

NAW gegevens

Resultaten

Incidenten

Aanwezigheid

Agenda

Zorgdossiers

Logboekgegevens

Bedankt voor uw aandacht!

Naam – Erik Woning

e-mail: [email protected]: @erikwoning

Kennisnet.nltwitter: @kennisnet

@KN_innovatie

Kennisnet Webinar: kansen en uitdagingen bij datagedreven onderwijs

Education

Transcript of Kennisnet Webinar: kansen en uitdagingen bij datagedreven onderwijs