Sociaal-netwerksites in het...

Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen

Academiejaar 2010-2011

Sociaal-netwerksites in het onderwijs: Een onderzoek bij leerlingen en leerkrachten secundair

onderwijs in Vlaanderen.

Masterproef neergelegd tot het behalen van de graad van master in de Pedagogische

Wetenschappen, afstudeerrichting Orthopedagogiek

Jolien Zuallaert Promotor:

00606386 Prof. Dr. T. Schellens

III

VOORWOORD

Aan het eind van een universitaire opleiding, hoort onvermijdelijk een lijvig eindwerk, beter

bekend als de masterproef. Een werk dat veel tijd in beslag neemt, maar dat je ongelooflijk veel

voldoening geeft wanneer je het, als een mooi ingebonden bundeltje, indient. Een masterproef

is immers iets van jezelf, iets waar je volledig achter staat. Dat betekent echter niet dat ik er

gedurende de voorbije periode alleen voorstond. Daarom wil ik graag enkele mensen

bedanken, die mij hebben bijgestaan tijdens dit proces.

In de eerste plaats wil ik mijn promotor, Professor Tammy Schellens, bedanken om mij de

mogelijkheid te bieden mijn eigen onderwerp uit te werken, en mij hierin bij te staan met tips

en goede raad.

Mijn vriend Dominic mag in dit voorwoord zeker niet ontbreken. Hem wil ik bedanken om er

steeds voor me te zijn wanneer ik het even niet zag zitten, en mij te voorzien van de nodige

hoeveelheid koffie.

Ook mijn familie en in het bijzonder mijn ouders wil ik bedanken, om hun onmetelijk geloof in

mij en om mij te steunen in alles wat ik doe.

Mijn collega-studenten verdienen hier ook hun plaatsje, om van mijn opleiding een

onvergetelijke periode te hebben gemaakt, en omdat ze steeds bereid waren om gezellig te co-

rumineren en stoom af te laten.

Tot slot wil ik alle leerkrachten en leerlingen bedanken, die een stukje van hun tijd wilden

investeren in het invullen van mijn vragenlijsten.

IV

ABSTRACT

Het opzet van deze masterproef was een beeld te krijgen van het gebruik van, en de attitude

tegenover sociaal-netwerksites (SNS) van zowel leerkrachten als leerlingen uit het Vlaamse

secundair onderwijs. Gedurende de periode november 2010 tot februari 2011, namen 292

leerkrachten en 739 leerlingen deel aan het onderzoek, aan de hand van een online survey. Er

werden twee surveys opgesteld: één voor de leerkrachten en één voor de leerlingen. De surveys

bestonden voornamelijk uit demografische variabelen, schalen die de attitude van leerkrachten

en leerlingen tegenover sociaal-netwerksites meten en vragen omtrent het gebruik en de

toepassing van sociaal-netwerksites door leerkrachten en leerlingen. Uit de resultaten blijkt dat

het gebruik van sociaal-netwerksites alomtegenwoordig is in het leven van leerlingen en

leerkrachten en dat deze twee groepen er elkaar ontmoeten. Een op vijf leerkrachten en een op

drie leerlingen zeggen bevriend te zijn met elkaar op SNS. De educatieve mogelijkheden die de

websites bieden worden nog zeer weinig geëxploreerd, tussen 1 en 5% van de leerkrachten

maakt er gebruik van. De attitudes van leerkrachten tegenover contact op SNS zijn dan ook vaak

negatief, terwijl de leerlingen er positiever tegenover staan en vragende partij zijn.

Desalniettemin staat een beduidend aantal leerkrachten open voor de mogelijkheden die

Facebook en Netlog te bieden hebben, maar er is nood aan duidelijke handvatten en richtlijnen.

V

INHOUDSTAFEL

Deel I – Situering....................................................................................................... 1

1. INLEIDING.....................................................................................................................................................................1

2. ALGEMENE PROBLEEMSTELLING........................................................................................................................3

3. EXPLORATIEVE ONDERZOEKSVRAGEN ............................................................................................................4

Deel II – Literatuuronderzoek................................................................................ 5

1. WEB 2.0 .........................................................................................................................................................................5

2. SOCIAAL-NETWERKSITE (SNS)..............................................................................................................................6

3. NEGATIEVE EFFECTEN SNS....................................................................................................................................8

4. POSITIEVE EFFECTEN SNS......................................................................................................................................9

5. WEB 2.0 IN HET ONDERWIJS.............................................................................................................................. 10

6. LEERPOTENTIEEL SNS........................................................................................................................................... 12

7. SNS IN HET ONDERWIJS ...................................................................................................................................... 14

8. DE SITUATIE IN VLAANDEREN .......................................................................................................................... 15

9. LEERKRACHT-LEERLING RELATIE ..................................................................................................................... 17

10. PRIVACY................................................................................................................................................................... 19

Deel III – Onderzoek...............................................................................................20

1. METHODE.................................................................................................................................................................. 20

1.1 Inleiding ....................................................................................................................................................... 20

1.2 Onderzoeksvragen .................................................................................................................................. 21

1.3 Onderzoeksopzet ..................................................................................................................................... 22

2. ONDERZOEKSRESULTATEN................................................................................................................................ 36

2.1 Inleiding ....................................................................................................................................................... 36

2.2 Validiteit en betrouwbaarheid............................................................................................................ 37

2.3 Descriptieve analyse ............................................................................................................................... 45 2.4 Beïnvloedende factoren........................................................................................................................ 68

VI

3. DISCUSSIE ................................................................................................................................................................. 86

3.1 Bespreking onderzoeksresultaten..................................................................................................... 86

3.2 Implicaties ................................................................................................................................................... 92

3.3 Beperkingen onderzoek ........................................................................................................................ 93 3.4 Toekomstig onderzoek.......................................................................................................................... 94

Deel IV – Conclusie .................................................................................................95

Referenties................................................................................................................96

1

Deel I - Situering 1. INLEIDING Het fenomeen van de sociaal-netwerksites (SNS) is momenteel sterk in opmars. Zowel

jongeren als volwassenen maken gebruik van websites als Facebook, Twitter en Myspace.

Onvermijdelijk komen deze twee groepen daar met elkaar in contact. In de media wordt dan

ook geregeld gespeculeerd over de mogelijke risico’s van dit online contact. Aangezien ik zelf

contact heb met enkele oud-leerkrachten op Facebook, ontdekte ik dat vele van hen ook

contact hebben met hun huidige leerlingen. Er werd duidelijk heel wat over en weer

gecommuniceerd, zowel over schoolgerelateerde onderwerpen (bijvoorbeeld examens,

huiswerk, lesvoorbereidingen), als over meer persoonlijke aangelegenheden (eigen kinderen,

huishoudelijke probleempjes, hobby’s en andere buitenschoolse activiteiten). Het is een soort

informeel contact buiten de schoolmuren, waar vroeger amper sprake van was. Op deze

manier is mijn interesse in het onderwerp gegroeid, en begon ik mij vragen te stellen over de

invloed van dit contact op allerlei factoren, waaronder de relatie tussen leerkrachten en

leerlingen, de schoolse prestaties van leerlingen, enzovoort.

Aangezien de leerkracht-leerling relatie een specifieke vorm van contact tussen jongeren en

volwassen inhoudt, wordt er ook in de media op gefocust. Het is opvallend hoe er vaak enkel

gesproken wordt over de mogelijke negatieve effecten die contacten tussen leerkrachten en

leerlingen op SNS kunnen hebben. Leerlingen worden van school gestuurd omdat ze een

leerkracht zwartmaken op Facebook (Droeven, 2010), er is angst over grenzen die zouden

vervagen (Heremans, 2009) en in 1 op 10 scholen in Vlaanderen heeft men reeds concrete

afspraken over het gebruik van Facebook door leerkrachten (Faems, 2010). Leerkrachten uit

scholen die dergelijke afspraken hebben, zijn minder geneigd om leerlingen vriend te maken

op Facebook.

De vraag is of dit een gewenst gevolg is. Er zijn immers niet alleen risico’s, maar ook positieve

effecten verbonden aan het gebruik van sociaal-netwerksites in het onderwijs. Mazer, Murphy

en Simonds (2007) ondervonden dat de mate waarin een leerkracht informatie over zichzelf

onthult op Facebook een invloed heeft op de studenten. Hoe meer informatie de leerkracht

over zichzelf vermeldt op zijn/haar facebookpagina, hoe hoger de motivatie van de studenten,

hoe beter ze leerden en hoe beter het klasklimaat was. Uit de daaropvolgende kwalitatieve

analyse bleek voorts dat leerlingen het aangenaam vinden om de professor op deze manier

2

beter te leren kennen. Studenten creëren zo een band met de professor, bijvoorbeeld door het

ontdekken van gedeelde interesses. Voorzichtigheid is uiteraard nodig, aangezien een te hoge

mate van zelfonthulling wel eens een negatief effect zou kunnen hebben op de

geloofwaardigheid van de leerkracht. Uit een onderzoek van Greenhow en Robelia (2009) bij

leerlingen uit het secundair onderwijs blijkt bovendien dat het gebruik van sociaal-

netwerksites een manier van sociaal leren is, die echter al te vaak over het hoofd wordt gezien.

Opdat zowel leerlingen als leerkrachten voordeel zouden kunnen halen uit het gebruik van

sociaal-netwerksites, is het belangrijk om hierover algemene richtlijnen te hebben. Uit vorig

onderzoek blijkt immers dat leerkrachten hier nood aan hebben (Faems, 2010). Om dit te

onderzoeken is het eerst nodig om de huidige situatie in kaart te brengen, door zowel de

leerkrachten als de leerlingen te bevragen. Zo kan bovendien ontdekt worden waar er hiaten

zitten in termen van kennis van educatieve mogelijkheden van sociaal-netwerksites.

De structuur van deze masterproef is als volgt. In dit eerste deel wordt de algemene

probleemstelling geschetst, waarna de elf onderzoeksvragen aan bod komen.

In het tweede deel zal de literatuur die met betrekking tot het onderwerp voorhanden is,

uitgebreid besproken worden.

In het derde deel wordt eerst de gebruikte methode toegelicht, waarna de

onderzoeksresultaten weergegeven worden. De gegevens zullen onderzocht worden aan de

hand van factoranalyse, descriptieve analyse en variantie- en regressie-analyse. Aan het eind

van dit deel worden de belangrijkste resultaten besproken in de discussie.

In deel vier tenslotte worden de resultaten kort samengevat in een algemene conclusie.

Voor de opmaak van deze masterproef en de referenties werd gebruik gemaakt van de APA-

normen, editie 5.

3

2. ALGEMENE PROBLEEMSTELLING Er is in verschillende landen reeds veel onderzoek verricht naar sociaal-netwerksites en hun

impact op ons dagelijks leven. De situatie voor Vlaanderen is echter nog niet grondig

onderzocht. Dit onderzoek is erop gericht te weten te komen hoe leerkrachten en leerlingen in

Vlaanderen omgaan met en staan tegenover het gebruik van Facebook en Netlog. De studie

beperkt zich bewust tot de websites Facebook en Netlog omdat deze door jongeren in

Vlaanderen het meest gebruikt worden. Daarnaast richt het onderzoek zich tot leerlingen en

leerkrachten uit het secundair onderwijs, aangezien het gebruik van Facebook in principe pas

legaal is vanaf de leeftijd van 13 jaar. De bevraagde leerlingen en leerkrachten zullen zowel uit

ASO, BSO, KSO als TSO komen. Wat betreft de leerkrachten zal onder meer in kaart gebracht worden hoeveel leerkrachten

gebruik maken van Facebook of Netlog, of ze al dan niet contact hebben met hun leerlingen

en om welke redenen, en wat hun mening is over de mogelijke voor- en nadelen van sociaal-

netwerksites. Natuurlijk mag ook de mening van de leerlingen niet ontbreken bij het

onderzoeken van dit fenomeen. Er zal onder meer in kaart gebracht worden hoe zij staan

tegenover contact met leerkrachten op SNS en of ze het zien zitten om Facebook of Netlog op

een educatieve manier te gebruiken.

De uiteindelijke doelstelling van het onderzoek is om tot een overzicht te komen van de

huidige situatie in Vlaanderen en de attitudes tegenover sociaal-netwerksites van zowel

leerlingen als leerkrachten, in een schoolse context. Indien de respons groot genoeg is, zal het

bovendien mogelijk zijn om vergelijkingen te maken tussen de verschillende graden,

onderwijstypes, leeftijden, enzovoort. Bovendien kan deze studie duidelijk maken waar er

nood is aan meer informatie of concrete ondersteuning bij het gebruik van sociaal-

netwerksites in en voor het onderwijs. Het zou bijvoorbeeld kunnen dat er te weinig kennis is

van de mogelijkheden die deze websites bieden, of dat er te weinig geweten is over

privacyinstellingen om het privéleven van leerkrachten af te schermen van de leerlingen.

4

3. EXPLORATIEVE ONDERZOEKSVRAGEN

Aangezien het onderzoeksveld dat geanalyseerd wordt een relatief nieuw gebied is, is het niet

mogelijk om hypotheses te stellen. De onderstaande onderzoeksvragen zijn daarom

exploratief van aard, met het oog op het verkrijgen van een globale indruk met betrekking tot

de verschillende onderdelen van de survey. Onderzoeksvraag 1: Hebben leerkrachten contact met hun leerlingen op sociaal-netwerksites,

en zo ja: op welke manier en waarover communiceren ze met elkaar?

Onderzoeksvraag 2: Wat is de attitude van leerkrachten tegenover sociaal-netwerksites op

zich en tegenover leerkracht-leerling contacten op sociaal-netwerksites: zien zij de voordelen

of enkel de nadelen?

Onderzoeksvraag 3: Hoe staan leerlingen tegenover contact met leerkrachten op sociaal-

netwerksites?

Onderzoeksvraag 4: Welke kenmerken schrijven leerlingen toe aan leerkrachten die contact

hebben met leerlingen op SNS in vergelijking met leerkrachten die geen contact hebben met

leerlingen op SNS?

Onderzoeksvraag 5: Zien leerkrachten de educatieve mogelijkheden van sociaal-netwerksites

en zien zij zich hier in de toekomst mee werken?

Onderzoeksvraag 6: Hoe staan leerlingen tegenover het gebruik van sociaal-netwerksites als

elektronisch leerplatform?

Onderzoeksvraag 7: Hoe ver vinden leerkrachten en leerlingen dat leerkrachten kunnen gaan

in het delen van bepaalde soorten informatie?

Onderzoeksvraag 8: In welke mate beschermen leerkrachten en leerlingen hun privéleven ten

opzichte van elkaar?

Onderzoeksvraag 9: Is er een verschil in attitudes tegenover sociaal-netwerksites en contact

tussen leerkrachten en leerlingen, afhankelijk van de geobserveerde demografische

variabelen?

Onderzoeksvraag 10: Welke demografische variabelen hebben een invloed op het wel of niet

hebben van contact op SNS met leerlingen door leerkrachten?


hebben van contact met leerkrachten op SNS door leerlingen?

5

Deel II - Literatuuronderzoek

1. WEB 2.0 Sociaal-netwerksites maken deel uit van een golf van applicaties en websites die mogelijk

werden gemaakt door het ontstaan van Web 2.0. Met de term Web 2.0 werd door Dale

Dougherty voor het eerst in 2004 de evolutie benoemd die het wereldwijde web gedurende

de voorgaande jaren aan het doormaken was (O’Reilly, 2005). Deze nieuwe fase was geleidelijk

ontstaan uit de initiële versie van het web, waarnaar sindsdien verwezen wordt met Web 1.0.

Het grote verschil tussen Web 1.0 en Web 2.0, was dat in de eerstgenoemde versie de inhoud

van het internet vooral gecreëerd werd door enkele individuen, waarna ze door het grote

publiek ‘geconsumeerd’ werd. Met de komst van Web 2.0 veranderde deze situatie drastisch,

het publiek kreeg namelijk de mogelijkheid om zelf de inhoud te creëren en zo het internet

mee vorm te geven (Kaplan & Haenlein, 2009). Deze evolutie in gebruikersmogelijkheden werd

mede mogelijk gemaakt door AJAX, een combinatie van technologieën die ervoor zorgde dat

de snelheid van het web gevoelig verhoogde, waardoor de gebruikers veel aangenamer

konden surfen en er mogelijkheden ontstonden tot een veel interactiever gebruik van het web

(Anderson, 2007). Zoals Grosseck (2009) stelt: “... Web 2.0 refers to the social use of the Web

which allow[s] people to collaborate, to get actively involved in creating content, to generate

knowledge and to share information online.” (p.478). Het internet begon zo de vorm aan te

nemen van een dynamische en soms zelf organische, virtuele representatie van onze wereld

(Anderson, 2007). De eerste Web 2.0 applicaties waren blogs, wiki’s, podcasts en rss-feeds. Zo

is de website Wikipedia een van de bekendste voorbeelden van een Web 2.0 applicatie: de

inhoud van deze webencyclopedie wordt volledig gecreëerd door zijn publiek. Met het ontstaan van Friendster in 2002 trok een nieuwe stroming Web 2.0 applicaties de

aandacht van het grote publiek (Boyd & Ellison, 2007). Hoewel de eerste sociaal-netwerksite

met SixDegrees.com reeds in 1997 het licht zag, werden deze websites pas echt populair in de

jaren na het millennium. Het succes van Friendster daalde na verloop van tijd omwille van

technische en sociale moeilijkheden, maar in zijn voetsporen ontstond een stroom aan nieuwe

sociaal-netwerksites die vochten om de aandacht van het afgehaakte Friendster-publiek. De

website die daar het best in slaagde was MySpace, die zijn grote succes vooral te danken had

aan het feit dat hij muziekartiesten en hun fans dichter bij elkaar bracht. MySpace werd de

grootste sociaal-netwerksite van zijn tijd, maar moest in 2008 de duimen leggen voor

concurrent Facebook, die vanaf 2005 voor het grote publiek beschikbaar gesteld werd en

sindsdien een ongekende groei doormaakte.

6

2. SOCIAAL-NETWERKSITES (SNS) Een definitie

Het internet herbergt veel verschillende types websites, van informatieve websites tot blogs

en mediasharing. Wat een sociaal-netwerksite precies inhoudt, is moeilijk concreet af te

bakenen. De grenzen tussen verschillende soorten ‘sociale’ websites zijn zeer vaag. In hun

overzichtsartikel definiëren Boyd en Ellison (2007) sociaal-netwerksites als:

…web-based services that allow individuals to (1) construct a public or semi-public

profile within a bounded system, (2) articulate a list of other users with whom they

share a connection, and (3) view and traverse their list of connections and those made

by others within the system. The nature and nomenclature of these connections may

vary from site to site. (Boyd & Ellison, 2007, p. 211)

Ze benadrukken daarnaast dat sociaal-netwerksites voornamelijk gebruikt worden om contact

te houden met vrienden en kennissen die men eerst in het echte leven ontmoet, en niet

zozeer om nieuwe mensen te leren kennen.

Algemene kenmerken

Het kernonderdeel van een sociaal-netwerksite is de profielpagina. Elke gebruiker maakt een

persoonlijke pagina aan via het invoeren van enkele gegevens over zichzelf, zoals politieke

voorkeuren, religie, job, interesses, enzovoort. Meestal kan je op je profielpagina je ‘status’

weergeven, waarin je vertelt waar je mee bezig bent. Daarnaast kan je foto’s aan je persoonlijk

profiel toevoegen. Afhankelijk van welke site hij uitkiest, kan de gebruiker zelf beslissen

hoeveel informatie hij vrijgeeft en wie die informatie te zien krijgt. Hij legt contact met

vrienden die ook een profiel op de website hebben (meestal via een zoekfunctie), en breidt op

die manier zijn netwerk uit. Als je bevriend bent met iemand, kan je de activiteiten van de

ander op de netwerksite volgen en communiceren door bijvoorbeeld een berichtje achter te

laten op elkaars profielpagina. Je contactlijst wordt bovendien gepubliceerd, zodat iedereen

kan zien met wie je ‘bevriend’ bent.

Facebook

De populairste en bekendste sociaal-netwerksite van dit moment is zonder twijfel Facebook,

met wereldwijd meer dan 500 miljoen actieve gebruikers (bron: www.facebook.com).

Facebook werd in 2004 opgericht door Mark Zuckerberg, een student aan de Universiteit van

Harvard en was aanvankelijk enkel toegankelijk voor studenten van deze universiteit (Boyd &

Ellison, 2007). Later breidde de sociaal-netwerksite uit naar andere Amerikaanse universiteiten,

7

middelbare scholen en uiteindelijk naar iedereen die een internetconnectie had.

Naast de diensten die elke netwerksite aanbiedt, heeft Facebook nog een aantal extra’s. Zo

kan je verschillende fotoalbums creëren waarin je jezelf en je vrienden kan ‘taggen’. Daarnaast

zijn er duizenden applicaties beschikbaar, die door bedrijven of particulieren gemaakt worden:

spelletjes, persoonlijkheidsquizzen, online cadeautjes, ... Iedereen die dat wil, kan bovendien

nieuwe content creëren, en zo bijvoorbeeld een pagina maken voor een bepaalde activiteit

die zal plaatsvinden. Op die manier kunnen gebruikers aangeven naar welke activiteiten ze

zullen gaan, en kunnen ze tegelijkertijd zien wie van hun vrienden ook aanwezig zal zijn. Tot

slot zijn er nog de groeps- en fanpagina’s. Deze twee soorten pagina’s worden gebruikt voor

verschillende doeleinden. Zo kan je bijvoorbeeld tot de groep ‘Studenten Orthopedagogiek in

Gent’ behoren of aangeven dat je van de stad Gent houdt. Via deze uitgebreide

mogelijkheden die Facebook biedt, creëer je je eigen internetpersoonlijkheid. Je legt

contacten met vrienden of leert nieuwe mensen kennen met gemeenschappelijke interesses.

In België is Facebook veruit de populairste sociale netwerksite met in totaal meer dan 4,1

miljoen leden (situatie op 18/05/2011, via www.facebook.com). Hiervan zijn er iets meer dan

2,2 miljoen tussen de 13 en de 25 jaar oud. Opvallend is de hoeveelheid 30-plussers met een

facebookprofiel in België: meer dan 2,5 miljoen leden zijn ouder dan 30 (situatie 18/05/2011,

via www.facebook.com). Dit betekent dat Facebook in België niet specifiek een

jongerenpubliek heeft, maar minstens even populair is bij de werkende bevolking. Uit

onderzoek van Faems (2010) bij 900 leerkrachten blijkt bovendien dat 66% van hen een profiel

heeft op Facebook. We kunnen er dus niet omheen: Facebook is populair, zowel bij

leerkrachten als bij leerlingen, en het wordt onvermijdelijk dat deze groepen elkaar ontmoeten

op het web.

Netlog

In België krijgt Facebook heel wat concurrentie van Netlog, een sociaal-netwerksite die vooral

bij de jongere tieners erg populair is (Apestaartjaren3 onderzoeksrapport, 2010). De functies

van Netlog lopen gelijk met die van Facebook. Nieuw is de muziekplayer waarbij je aan je

vrienden kan laten weten welke muziek je via Netlog aan het beluisteren bent. Netlog is lange

tijd de populairste netwerksite geweest bij Vlaamse jongeren, maar moest reeds vorig jaar de

duimen leggen voor concurrent Facebook (Deckmyn, 2010). Volgens cijfers van Comscore, zou

Netlog nog 1,1 miljoen jongeren tussen de 15 en de 24 bereiken. Netlog blijft dus een sterke

speler, zeker bij de jongste tieners. Om die reden werd ervoor gekozen om Netlog als tweede

website in de vragenlijst op te nemen.

8

3. NEGATIEVE EFFECTEN SNS In de media wordt vaak een negatief beeld opgehangen van sociaal-netwerksites. Karpinski en

Duberstein (2009) deden veel stof opwaaien met een onderzoek waaruit bleek dat

universiteitsstudenten die veel tijd op Facebook doorbrachten lagere scores haalden op hun

examens. De beperkingen van het onderzoek, waaronder de niet-representatieve steekproef

en controle voor slechts één variabele werden door de populaire media over het hoofd gezien.

De studie van Karpinski en Duberstein werd reeds weerlegd door een ander onderzoek (Pasek,

More & Hargittai, 2009). In hun artikel bekijken deze laatste auteurs het onderzoek van

Karpinski en Duberstein met een kritische blik en wijzen ze op de beperkingen ervan. Daarna

stellen de auteurs hun eigen onderzoek voor, waarvoor ze gebruik maakten van verschillende

grote steekproeven om een representatief beeld te kunnen geven van de invloed van

Facebook op de schoolprestaties van leerlingen. Tevens werd er gecontroleerd voor

verschillende demografische variabelen. Uit het onderzoek blijkt dat er geen relatie is tussen

het gebruik van Facebook en schools presteren. Een studie van Pierce en Vaca (2008) onderzocht de relatie tussen het gebruik van MySpace,

MSN en gsm en schoolse prestaties bij leerlingen uit het middelbaar onderwijs. Uit hun

onderzoek blijkt dat er een negatieve correlatie is tussen deze variabelen: wie bijvoorbeeld

vaker huiswerk maakte terwijl MySpace openstond, haalde lagere punten op school. Uit het

artikel is echter niet op te maken of er gecontroleerd werd voor andere variabelen, zoals socio-

economische status of geslacht.

Barber en Pearce (2008) onderzochten de visie van studenten op het facebook-gebruik van

leerkrachten. Ze gingen het verband na tussen de profielpagina van leerkrachten op Facebook

en hun geloofwaardigheid en aantrekkelijkheid bij de leerlingen. Er namen 60

universiteitsstudenten aan deel, die random verdeeld werden in twee groepen. De ene groep

kreeg een fictieve facebookpagina te zien van een leerkracht, de andere groep een gewone

biografie. De informatie die de leerlingen te zien kregen, was in beide condities dezelfde. Uit

het onderzoek blijkt dat leerlingen de leerkracht met het facebookprofiel significant lager

scoorden op het onderdeel ‘competentie’ van de gebruikte geloofwaardigheidschaal dan de

leerkracht met de gewone biografie. Ook op de aantrekkelijkheidschaal werd de leerkracht

met de facebookpagina lager gescoord dan deze met de biografie. Zoals blijkt uit het

onderzoeksopzet was deze studie experimenteel opgezet en was de leerkracht een fictief

persoon. Dit doet twijfelen aan de generaliseerbaarheid van de onderzoeksbevindingen naar

natuurlijke situaties.

9

4. POSITIEVE EFFECTEN SNS Steeds vaker komen er echter onderzoeken naar boven die aantonen dat sociaal-netwerksites

niet alleen een negatieve invloed kunnen hebben, maar ook positieve effecten kunnen

ressorteren. Valenzuela, Park en Kee (2009) onderzochten de relatie tussen Facebook en sociaal kapitaal en

vonden een licht positieve correlatie. De richting van het effect is echter niet duidelijk, maar

het verband geeft aan dat Facebook jongeren de mogelijkheid biedt om zich actief te

engageren en te participeren in onze maatschappij.

Baker en Oswald (2010) onderzochten of Facebook een positieve invloed kon betekenen in het

leven van mensen die verlegen zijn. Mensen die verlegen zijn, zijn immers minder geneigd om

sociale contacten te leggen en te onderhouden, wat resulteert in vriendschappen van lagere

kwaliteit, minder sociale steun en uiteindelijk een groter gevoel van eenzaamheid. Ze namen

vragenlijsten af bij 207 bachelorstudenten van een Amerikaanse universiteit. Uit de resultaten

bleek dat de invloed van Facebook op de kwaliteit van vriendschappen en de sociale steun, bij

verlegen personen significant groter is dan bij personen die niet verlegen zijn. Verlegen

studenten prefereerden bovendien online contact boven face-to-face contact. Dit betekent

dat Facebook een grote hulp kan betekenen in het onderhouden van contacten voor mensen

die te kampen hebben met verlegenheid. Het effect op het gevoel van eenzaamheid was

echter niet significant, wat waarschijnlijk te maken heeft met het feit dat Facebook vooral

gebruikt wordt om reeds gemaakte contacten te onderhouden.

Yu, Tian, Vogel en Kwok (2010) ontwierpen een model om de invloed van facebook-gebruik op

leeruitkomsten te testen bij universiteitsstudenten. Ze gingen uit van de sociale leertheorie

van Bandura, die stelt dat leerlingen leren zelf initiëren en tot kennis komen via interactie met

hun peers en de omgeving. Daarom gingen ze er vanuit dat de invloed van het gebruik van

sociaal-netwerksites gemedieerd zou worden door sociale acceptatie en acculturatie. Deze

hypothese werd bevestigd: Facebook zorgde ervoor dat studenten meer sociaal geaccepteerd

werden en dat ze de universiteit en haar normen en waarden beter leerden kennen

(acculturatie). Op hun beurt verhoogden deze twee mediërende variabelen de cognitieve,

affectieve en praktische leeruitkomsten.

Greenhow en Robelia (2009) wijzen op manieren waarop sociaal-netwerksites kunnen

bijdragen aan het leren van leerlingen in het secundair onderwijs: jongeren krijgen er

waardering voor hun creativiteit, krijgen steun van alumni op vlak van schoolse moeilijkheden

en de druk van bijvoorbeeld taken, en schoolgerelateerde steun van peers (cf. Studiegroepen

plannen, brainstormen, uitwisselen van geschriften, delen van bronnen, ...). Netwerksites zijn

van nature sociaal van aard, wat leerlingen de mogelijkheid biedt om ‘sociaal’ te leren, leren

van elkaar.

10

Een andere manier waarop Facebook indirect kan bijdragen aan de academische prestaties

van studenten werd onderzocht door Mazer, Murphy en Simonds (2007). Zij onderzochten de

invloed van de mate van zelfonthulling van een professor via Facebook op de attitudes van

universiteitsstudenten. Ze lieten 133 bachelorstudenten van een Amerikaanse Universiteit een

vragenlijst invullen met betrekking tot een fictief Facebookprofiel van een leerkracht. De

studenten werden in groepen verdeeld en elke groep kreeg het profiel van dezelfde fictieve

leerkracht voorgeschoteld, maar met een verschillende mate van zelfonthulling. Uit hun

antwoorden bleek dat een hogere mate van zelfonthulling een positieve invloed had op de

motivatie van de studenten, het leren en het klasklimaat. De onderzoekers waarschuwen wel

dat een te hoge mate van zelfonthulling toch een negatief effect kan hebben op de

geloofwaardigheid van de leerkracht. Zelfonthulling heeft dus een positief effect, maar te veel

over zichzelf onthullen is ook niet goed. Leerkrachten moeten dus steeds waakzaam zijn over

wat ze op hun profielpagina plaatsen en vooral zichzelf blijven. De resultaten van dit

onderzoek moeten echter kritisch bekeken worden, gezien het experimentele opzet van de

studie, die de generaliseerbaarheid ervan compliceert.

5. WEB 2.0 IN HET ONDERWIJS Sinds het ontstaan van Web 2.0 applicaties en –websites, zijn onderzoekers op verscheidene

manieren op zoek gegaan naar hoe deze nieuwe functies van het wereldwijde web educatieve

mogelijkheden kunnen bieden aan het onderwijs. Grosseck (2009) geeft bijvoorbeeld

verscheidene manieren aan waarop de verschillende Web 2.0 technologieën in het hoger

onderwijs kunnen geïntegreerd worden. Zo kan blogging bijvoorbeeld gebruikt worden om

ervaringen op te doen met schrijven en makkelijk feedback en peerfeedback te geven. Wiki’s

kunnen dan weer gebruikt worden om groepsprojecten op te starten en schooldocumenten

bij te houden. In 2008 onderzochten Lockyer en Patterson of de website www.flickr.com, een netwerksite

waarin de focus vooral ligt op het delen van foto’s, kon bijdragen aan het leren van studenten

over ‘network-based learning’ in een online cursus, aan een universiteit in Australië. Het bleek

dat deze studenten niet alleen leerden en reflecteerden over de vakinhoudelijke onderwerpen,

maar ook over het gebruik van de website Flickr. Een bedenking hierbij is wel dat deze

studenten reeds op voorhand geïnteresseerd waren in online leren, en het daarom minder erg

vonden dat ze eerst moesten leren werken met Flickr, om daarna pas te kunnen overgaan tot

de eigenlijke opdracht. De auteurs wijzen er dan ook op dat studenten uit een andere richting

hier meer moeite mee zouden kunnen hebben, en dat de leerkrachten hier best op voorbereid

zijn.

11

Bull et al. (2008) pleiten voor het integreren van informeel en formeel leren via het gebruik van

sociale media. Jongeren uiten hun interesses via verschillende sociale media, bijvoorbeeld via

blogs. De auteurs menen dat de energie en de passie die zich hierin uit, kan overgedragen

worden naar de schoolse context. Er zijn echter enkele beperkingen die ze daarbij moeten zien

te overkomen, zoals het feit dat scholen vaak wantrouwig staan tegenover de onderwerpen

die behandeld worden in sociale media, ook al komen ze vaak overeen met lesinhouden. Om

de kloof tussen formeel en informeel leren te overbruggen, stellen ze voor dat docenten in de

lerarenopleiding (met veel pedagogische expertise) en hun studenten (leerkrachten-in-

opleiding met veel ervaring met sociale media) samenwerken om bestaande sociale media

aan te passen aan de schoolse context voor gebruik in de klas.

Aan de California State University werd een onderzoek naar online lesgeven gevoerd waarbij

twee manieren van lesgeven met elkaar vergeleken werden: digitaal, via ‘Second Life’ en

‘Blackboard’ en face-to-face in een auditorium (Lester & King, 2009). De lesgever en de

lesinhoud waren gelijk in beide condities. Ze vonden geen significante verschillen tussen de

twee condities, wat aantoont dat online lesgeven even efficiënt is als face-to-face. Ze wijzen er

echter op dat de methode van lesgeven op zich geen garantie is op succes, aangezien deze

goed geïmplementeerd moet worden. Andere auteurs deden gelijkaardige onderzoeken over

de impact van online leren, maar de resultaten ervan lopen sterk uiteen. Sommige

onderzoekers vonden resultaten ten voordele van online lesgeven (Benbuban-Fich & Hiltz,

1999; Twigg, 2003; Connoly, MacArthur, Stansfield & McLellan, 2005), anderen vonden precies

het tegenovergestelde (Wang & Newlin, 2000; Waschull, 2001; Rodrigue, 2002) of, net zoals

Lester en King, geen verschil (Sankaran, Sankaran & Bui, 2000; Hensley, 2005; Shelley, Swartz &

Cole, 2006).

In Griekenland deden Vrettaros, Tagoulis, Giannopoulou en Drigas (2009) onderzoek naar de

attitudes over en ervaringen met het werken met Web 2.0 applicaties, van lesgevers in het

volwassenenonderwijs. Daaruit bleek dat het nodig is om meer wijdverspreide aandacht te

geven aan het nut van Web 2.0 voor het onderwijs. Daarenboven hebben de lesgevers meer

training nodig in het gebruik van deze applicaties. Dit komt overeen met de bevindingen van

Russel, Bebell, O’Dwyer en O’Connor (2007), dat leerkrachten technologie wel gebruiken om

hun lessen voor te bereiden (bv. informatie opzoeken via google) en om te communiceren (bv.

via mail), maar meer praktische ondersteuning nodig hebben om technologieën effectief te

gaan gebruiken in de klas.

12

6. LEERPOTENTIEEL SNS Ondanks de vaak negatieve berichtgeving in de media over facebook-gebruik en onderwijs,

zijn er verscheidene auteurs die onderzoek hebben gedaan naar de concrete

leermogelijkheden die Facebook leerlingen en leerkrachten biedt. Idris en Qiyun (2009) beschrijven verschillende manieren waarop Facebook door leerkrachten

gebruikt kan worden in functie van onderwijs en lesgeven. Zo kunnen leerkrachten groepen

oprichten voor een bepaald vak, waarvan leerlingen dan lid kunnen worden. Op de pagina van

de groep kunnen er vragen gesteld worden over de leerstof, kan er informatie gegeven

worden over de lessen of kan de leerkracht interessante links of filmpjes posten. Door het

informele karakter van Facebook, kunnen jongeren extra gemotiveerd zijn om mee te werken.

Daarnaast bestaan er verschillende educatieve applicaties, zoals bijvoorbeeld een quiz, om

leerlingen op een speelse manier hun kennis te laten testen. Facebook biedt veel

mogelijkheden tot reflectie, zowel individueel als in groep. Leerlingen kunnen samen aan

opdrachten werken, elkaar feedback geven en op die manier leren om constructief samen te

werken.

Mazman en Usluel (2010) stelden een model op voor het educatief gebruik van Facebook. Ze

hielden rekening met de redenen waarom men Facebook begint te gebruiken en de

gebruikersdoelen om het educatieve gebruik van Facebook te verklaren. Zij ondervonden dat

mensen bij de aanvaarding van een vernieuwing (eg. Facebook) vooral rekening houden met

sociale invloeden, nut en de eenvoud van gebruik. Na de aanvaarding van een vernieuwing

wordt hij gebruikt voor verschillende doeleinden, die op hun beurt een invloed hebben op

hoe men het educatief gebruik ervan vormgeeft. Dit educatief gebruik werd onderverdeeld in

drie gebieden: communicatie, collaboratie en het delen van educatief materiaal en bronnen.

Onder communicatie wordt verstaan het contact tussen studenten en leerkrachten,

groepsdiscussies, opvolgen van aankondigingen met betrekking tot lessen/cursussen, en het

uitdelen van huiswerk en opdrachten door leerkrachten. Collaboratie omvat onder andere het

uitwisselen van ideeën, delen van informatie en samenwerken. Ook het deelnemen aan

groepen die door de school of de leerkrachten worden opgericht valt onder deze noemer. Het

delen van educatief materiaal en bronnen kan verschillende vormen aannemen, zoals auditief,

visueel of louter tekstueel.

Uit de artikels van voornoemde auteurs kunnen we concluderen dat volgende toepassingen

van Facebook potentieel hebben om te fungeren als onderwijsondersteunende applicaties.

Communicatie over vak via groep: Op Facebook en Netlog kunnen leerkrachten zelf

groepspagina's aanmaken, bijvoorbeeld voor een bepaald vak dat ze geven. Leerlingen

kunnen zich lid maken van deze groep en op die manier communiceren met de leerkracht

en met hun medeleerlingen over het vak. Op deze pagina kunnen dan aankondigingen

13

gedaan worden, kan er extra informatie geplaatst worden over de thema’s uit de lessen,

kunnen de leerlingen vragen stellen, enzovoort. Leerlingen krijgen dan automatisch een

bericht wanneer de leerkracht berichten of informatie toevoegt.

Leren samenwerken: Door het sociale karakter van Facebook en Netlog, kan je leerlingen

groepstaken geven die ze via deze sociale-netwerksites kunnen uitvoeren. Op die manier

leren ze samenwerken met elkaar.

Materiaal delen (filmpjes, foto's, documenten): Filmpjes, foto’s, documenten en

interessante links kunnen via Facebook en Netlog gedeeld worden. Zo kan de stof uit de

lessen nog meer verdiept worden.

Informele feedback: Via Facebook/Netlog kan de leerkracht op een informele manier

feedback geven op het werk van leerlingen.

Formele feedback: Ook formele feedback is mogelijk, de leerkracht kan bijvoorbeeld

verbeteringen van toetsen meegeven, of individuele feedback geven aan leerlingen via

privéberichten.

Stimuleren van reflectie op lessen en thema's: via Facebook/Netlog kunnen leerlingen

samen verder reflecteren over onderwerpen die in de les aan bod kwamen. Dit kan

bijvoorbeeld op het prikbord van de groep die de leerkracht heeft aangemaakt voor

zijn/haar vak.

Peer feedback: leerlingen kunnen feedback geven op elkaars werk, zowel openbaar als

privé.

Sociaal leren: Facebook en Netlog bieden leerlingen de mogelijkheid om van elkaar te

leren, bijvoorbeeld via uitwisseling van ideeën en eigen meningen.

Educatieve applicaties: Facebook en Netlog bevatten tal van applicaties, waaronder ook

educatieve. Zo kan een leerkracht bijvoorbeeld een quiz aanmaken over de inhoud van

een les, zodat de leerlingen op een speelse manier de leerstof kunnen herhalen en hun

kennis kunnen testen.

Motivatie verhogen doordat leren plaatsvindt in een gekende omgeving: Netlog en

Facebook zijn erg populair bij de jeugd. Waar ze misschien niet veel tijd doorbrengen op

het elektronisch leerplatform van de school, spenderen ze vele uren op sociaal-

netwerksites. Een bekende omgeving kan hen stimuleren om actief deel te nemen aan

hun eigen leerproces.

Online discussievoeren: (zowel synchroon als asynchroon): synchroon discussievoeren kan

via de chatbox, asynchroon discussievoeren kan via de groep van een vak. Op deze manier

14

kunnen leerlingen dieper ingaan op lesthema’s en leren ze hun standpunten te staven

met argumenten.

Om de adoptie van technologie in het onderwijs te bevorderen is het belangrijk dat

leerkrachten zich bewust zijn van de mogelijkheden die deze nieuwe technologie biedt

(Russel, Bebell, O’Dwyer & O’Connor, 2003). Daarom wordt in dit onderzoek de bekendheid

van voorvermelde toepassingsmogelijkheden bevraagd bij de Vlaamse leerkrachten alsook

hun opvattingen over de bruikbaarheid ervan voor het onderwijs.

7. SNS IN HET ONDERWIJS In theorie klinkt het natuurlijk mooi, maar de vraag is of het leerpotentieel van SNS werkelijk

benut kan worden. Er zijn niet veel voorbeelden bekend van hoe sociaal-netwerksites op een

effectieve manier kunnen geïntegreerd worden in het onderwijs. Toch zijn er enkele

voorbeelden van goede praktijken te vinden in de literatuur, en hun aantal stijgt elk jaar. Het zijn vooral de universiteitbibliotheken die zich momenteel actief profileren op Facebook

om studenten naar hun bibliotheken te lokken, maar vooral om hen wegwijs te maken in hun

werking (Graham, Faix & Hartman, 2009; Miller, 2007; Charnigo, 2007). De bibliothecarissen

willen daarmee vooral bereiken dat de ‘afstand’ tussen hen en de studenten verkleint, zodat

studenten sneller vragen zouden durven stellen en op die manier efficiënter gebruik zouden

maken van de bibliotheken.

Schwartz (2009) vertelt over haar eigen ervaringen als assistent-professor op Facebook. Voor

haar is Facebook een vorm van contact houden met en mentoring van haar studenten.

Mentoring hoeft dus niet altijd te gebeuren via langdurige face-to-face-contacten, maar kan

via slechts een enkele interactie plaatsvinden, zoals bijvoorbeeld reageren op een

statusupdate van een studente die problemen heeft met haar stage. Schwartz merkt wel op

dat het belangrijk is om grenzen te stellen en een balans te vinden tussen persoonlijk en

professioneel contact.

Greenhow en Robelia (2009) wijzen op verschillende manieren waarop jongeren leren via

sociaal-netwerksites. Uit focusgroepen en interviews met leerlingen tussen 17 en 19 jaar uit

gezinnen met een lage sociaal-economische-status, bleek dat sociaal-netwerksites niet alleen

een belangrijke bron waren om sociaal kapitaal op te bouwen, maar ook om sociaal leren

mogelijk te maken. Ze deelden bijvoorbeeld hun creatieve producten (gedichten, foto’s,

quotes, blogposts, ...) waarna ze er feedback op kregen van hun peers. Een ander facet dat aan

het licht kwam was de steun die ze via sociaal-netwerksites ontvingen van oudere vrienden,

die vroeger op hun school hadden gezeten. Zij hielpen hen bijvoorbeeld de moed niet op te

15

geven als ze de taken op school niet meer zagen zitten of gaven tips bij studiekeuzes.

Daarnaast leverden hun medeleerlingen praktische steun bij schoolgerelateerde

aangelegenheden, bijvoorbeeld vragen beantwoorden over opgaven, bronnen delen, samen

brainstormen, elkaar feedback geven op schooltaken, ... Daarenboven merkten de auteurs op

dat jongeren op sociaal-netwerksites bewust bezig zijn met de manier waarop ze schrijven. Zo

denken ze na over de woorden die ze gebruiken, de schrijfstijl en de toon van hun tekst,

vaardigheden die ook op school gewaardeerd worden.

Tot slot werd er door verschillende auteurs reeds geëxperimenteerd met het gebruik van

‘facebookgroepen’ voor academische doeleinden. De Villiers (2010) creëerde een

facebookgroep voor een langeafstandscursus aan de Universiteit van Zuid-Afrika. Op de

groepspagina werd de mogelijkheid geboden om groepsdiscussies te houden over de lessen

en de leerstof. 35 studenten namen vrijwillig deel aan deze discussiegroepen en schreven

daarna een essay over de voor- en nadelen ervan. De studenten stonden zeer positief

tegenover de gebruikte methode en verkozen het facebookforum boven het forum van de

universiteit. Ze gaven aan dat ze konden leren van anderen en dat ze zich meer verbonden

voelden met andere studenten. Er werden echter wel kritische vragen gesteld bij de

betrouwbaarheid van de commentaren en sommige studenten gaven aan dat ze

geïntimideerd waren door de kennis van anderen. Estus (2010) liet 30 universiteitsstudenten

deelnemen aan een gesloten facebookgroep in functie van een cursus geriatrie met als doel

een betere communicatie op te zetten tussen professor en studenten en het voeren van

online discussies. De groep was supplementair aan de lessen, in die zin dat ze dieper inging op

onderwerpen uit de lessen en de mogelijkheid gaf om nieuwe ideeën te ontwikkelen. De

studenten vonden het een interessante manier om naar Facebook te kijken en gaven aan dat

ze meer durfden zeggen dan tijdens de lessen. Ook ontstond er een betere relatie tussen de

studenten onderling.

De aangehaalde voorbeelden komen bijna allemaal vanuit het hoger onderwijs of

volwassenenonderwijs. De vraag rijst waarom er geen voorbeelden van goede praktijken te

vinden zijn in het secundair onderwijs.

8. DE SITUATIE IN VLAANDEREN Jongeren en nieuwe media

In mei 2010 leverde een samenwerking tussen Jeugdwerknet VZW, Graffiti Jeugddienst VZW

en MICT/IBBT een onderzoeksrapport op over het mediagebruik bij de Vlaamse jongeren

(Apestaartjaren3 onderzoeksrapport, 2010). Er namen 1725 jongeren uit het middelbaar

onderwijs deel aan het onderzoek, die zowel vanuit ASO, BSO als TSO kwamen. 97% van de

16

jongeren geeft aan thuis een computer te hebben, 43% heeft een eigen computer op zijn/haar

kamer. 94% heeft thuis een internetaansluiting, 62% heeft internet op zijn/haar eigen kamer.

De computer wordt voornamelijk gebruikt voor ontspanning en sociale activiteiten, maar ook

voor huiswerk (61%) en informatie opzoeken (75%), wat schoolgerelateerde aangelegenheden

zijn. De populairste websites bij de jeugd zijn Netlog, Facebook en Youtube. Vooral sociaal-

netwerksites zijn heel populair, 87% geeft aan een profiel te hebben op een of meerdere

netwerksites. Belangrijk is de vaststelling dat jongeren vooral de inhoud van het web

consumeren, eerder dan zelf content te creëren. De mogelijkheden die Web 2.0 biedt, worden

door de Vlaamse jeugd dus niet ten volle benut. De computer en het internet zijn

alomtegenwoordig in het leven van deze jongeren, 53% van hen geeft zelfs aan dat ze niets

zijn zonder hun computer. Opvallend hierbij is dat jongeren uit het BSO significant minder

belang hechten aan de computer. Ook Walrave, Lenaerts en De Moor (2009) ondervonden het

belang van internet in het dagelijks leven van de Belgische tieners: 58,9% van de 1318

deelnemende jongeren geeft aan dat ze het internet zouden missen als ze niet online zouden

kunnen gaan, 41,7% geeft bovendien aan dat een leven zonder internet saai en leeg zou zijn.

Walrave et al. merken op dat deze zogenaamde ‘internetafhankelijkheid’ niet alleen negatieve

gevolgen heeft, zoals het minder tijd besteden aan onderwijstaken en vrijetijdsactiviteiten,

maar ook positieve, zoals verhoogde computer- en internetvaardigheden.

Leerkrachten en nieuwe media

Studenten hoger onderwijs zijn tegenwoordig volledig mee met de nieuwste media zoals

Twitter, Facebook, games, iPod, enzovoort. Men zou dan ook verwachten dat studenten in een

lerarenopleiding de eerste zouden zijn om deze nieuwe media te gaan gebruiken tijdens hun

stageperiodes. Uit onderzoek door Hautekiet en Brille (“Lesgeven met Facebook en Twitter”,

2011) aan de Hogeschool West-Vlaanderen, blijkt echter het tegenovergestelde. Leraren-in-

opleiding bleken op hun stages zeer conservatief les te geven, met bord en krijt. Ze gaven

bovendien aan dat er in hun opleiding te weinig aandacht werd besteed aan hoe nieuwe

media kunnen gebruikt worden in de klas. Naast leerkrachten-in-spé, werden ook 302

leerkrachten uit het secundair onderwijs in West-Vlaanderen bevraagd. Zij wijten het

ontbreken van nieuwe media in hun klas vooral aan de hoge werkdruk, de gebrekkige

beschikbaarheid van deze media of de grote kloof met de ‘facebook-en smswereld’ van de

jongere generatie. Er is dus een lacune wat betreft opleiding en vorming van leerkrachten in

het gebruik van nieuwe media in de klas. De meeste leerkrachten kennen de verschillende

nieuwe technologieën en media wel, maar weten niet hoe ze deze kunnen gebruiken als

didactisch materiaal. Leerkrachten moeten in hun opleiding leren op welke manier ze nieuwe

technologieën concreet kunnen implementeren in hun lessen, zodat ze deze technologieën

ook effectief kunnen toepassen (Russel, Bebell, O’Dwyer & O’Connor, 2007). Bram Faems

(2010), zelf leerkracht, zag de mogelijkheden van Facebook in, maar merkte ook dat er nood

17

was aan vorming. Daarom organiseert hij workshops om leerkrachten te leren hoe ze sociaal-

netwerksites kunnen gebruiken in de klas.

Sociaal-netwerksites

In Vlaanderen verschenen recent de resultaten van een korte bevraging bij 900 leerkrachten

(Faems, 2010) over hun ervaring en attitude tegenover Facebook. De leerkrachten kwamen uit

alle niveaus van onderwijs, van kleuteronderwijs tot hoger onderwijs. Uit de cijfers blijkt dat

een derde van de leerkrachten Facebook bewust vermijdt. Van diegenen die er wel gebruik

van maken geeft bijna tachtig procent aan dat ze geen van hun huidige leerlingen toevoegen

op Facebook. Daartegenover staat dat 65 procent van de leerkrachten afgestudeerde

leerlingen wel als vriend hebben. Naast cijfers over het gebruik van Facebook en het

toevoegen van leerlingen, bleek uit de studie ook dat 63 procent van de respondenten wel

educatief nut zagen in de sociale netwerksite, maar slecht zeven procent van alle leerkrachten

er effectief gebruik van maakten. De resultaten van de bevraging werden per onderwijsniveau

bekeken, maar er zijn geen uitspraken mogelijk over verschillen tussen de niveaus, aangezien

de gegevens niet statistisch getest werden.

Het standpunt van de Vlaamse leerlingen hierin, is tot hiertoe nog niet onderzocht geweest.

9. LEERKRACHT-LEERLING RELATIE Algemeen

Hughes, Cavell en Wilson (2001) ontwikkelden een vragenlijst voor leerkrachten om hun relatie

met leerlingen te meten. De 22 uitspraken die de leerkrachten moeten beoordelen, meten 2

gebieden, namelijk de mate van steun en de mate van conflict in het contact met de

individuele studenten. Deze vragenlijst werd door Hughes en Kwok (2007) gebruikt om het

verband te onderzoeken tussen de leerling-leerkracht relatie, de betrokkenheid van leerlingen

en hun prestaties op school, bij kinderen uit het eerste leerjaar. De resultaten tonen dat er een

significante invloed was van de leerling-leerkracht relatie op de betrokkenheid en prestaties

van leerlingen.

Pianta en Stuhlman gebruikten de Student-Teacher Relationship Scale om de relatie tussen

leerkrachten en leerlingen in het eerste leerjaar te meten. Ze onderzochten of deze verband

hield met de academische vaardigheden van de kinderen, terwijl ze corrigeerden voor

18

geslacht, socio-economische status en vorige vaardigheidsniveaus van de kinderen. Ze vonden

kleine tot matige correlaties tussen de leerkracht-leerling relatie en academische prestaties.

Invloed van informele contacten

Halawah (2006) onderzocht de invloed van sociale interactie met de faculteitsleden op de

persoonlijke en intellectuele ontwikkeling van studenten aan de Ajman University of Abu

Dhabi. Uit de resultaten bleek dat deze sociale interactie, onderverdeeld in 6 variabelen, 35%

van de variantie in intellectuele ontwikkeling bepaalden, en 45% van de variantie in

persoonlijke ontwikkeling. Een van de variabelen die significant was in zowel het voorspellen

van persoonlijke als intellectuele ontwikkeling van de studenten, was het informele contact

met de faculteitsleden. De auteur pleit er dan ook voor dat professoren en andere leden van

de faculteit niet alleen binnen hun lespraktijk communiceren met studenten, maar ook

daarbuiten, en dat ze zich bewust zijn van de invloed die deze sociale relaties kunnen hebben

op de ontwikkeling en de prestaties van hun studenten.

Facebook lijkt momenteel de manier bij uitstek om dit informele contact tussen leerkrachten

en leerlingen te faciliteren en zo de communicatie tussen beide partijen te verbeteren. Zoals

ook Selwyn (2009) het verwoordt: “... the potential of officially sanctioned Facebook spaces to

augment ‘conventional’ interactions and dialogue between students and academic staff” (p. 4).

Hewitt en Forte (2006) onderzochten de invloed van contact met een professor via Facebook

op de waardering van diezelfde professor door universiteitsstudenten in een middelgrote

universiteit. 136 studenten van dezelfde professor, gaven hem een score tussen één en vijf,

met één de laagste en vijf de hoogste waarderingsgraad. De gemiddelde graad van

waardering was nagenoeg gelijk bij studenten die geen contact hadden met de professor via

Facebook en studenten die de professor wel als vriend op Facebook hadden (gemiddeld 4,7).

De onderzoekers vermoeden echter dat er geen verschillen zijn doordat er een plafonnering

plaatsvond: de professoren van de universiteit worden zodanig gerespecteerd en

gewaardeerd, dat het facebookcontact geen verschil meer uitmaakte. Uit de schriftelijke

toelichtingen van de studenten, bleek dat zij zelf wel vonden dat het contact via Facebook een

positieve invloed had gehad op hun perceptie van de professor.

19

10. PRIVACY EN VEILIGHEID Wanneer men het heeft over nieuwe media in het algemeen en sociaal-netwerksites in het

bijzonder, is de privacy of het mogelijke gebrek daaraan, een veelbesproken onderwerp, zowel

in wetenschappelijke publicaties (Dwyer, Hiltz & Passerini, 2007; Jones & Soltren, 2005; Boyd &

Hargittai, 2010), als in de media (Geuens, 2010; Hendryckx, 2010; Van Oost, 2011). Uit onderzoek (Debatin, Lovejoy, Horn & Hughes, 2009) blijkt dat gebruikers de privacy-

instellingen wel kennen en gebruiken, maar toch zeer onomzichtig omgaan met persoonlijke

informatie. Sommige gebruikers delen bijvoorbeeld enkel informatie met vrienden, maar

volgens de onderzoekers moet het concept ‘vriend’ hier veel ruimer begrepen worden. Veel

gebruikers hebben meer als 500 ‘vrienden’ met wie ze de meest persoonlijke informatie delen

(bv. Foto’s, telefoonnummers, school waar ze naartoe gaan, …). De meeste gebruikers zijn zich

bewust van de risico’s, maar zijn bereid deze te nemen in ruil voor het sociaal kapitaal waar

Facebook voor zorgt. Bij elke beslissing die we nemen om iets publiek te maken, moeten we

namelijk wat we te verliezen hebben, afwegen tegenover wat we ermee kunnen winnen

(Boyd, 2010). Jongeren zijn eerder gericht op wat ze kunnen winnen dan op wat ze kunnen

verliezen, terwijl dat bij volwassenen meestal omgekeerd is. Vanuit dat perspectief is het

begrijpelijk waarom de bezorgdheden omtrent privacy zich vooral richten op jongeren. Deze

tweestrijd benoemt Barnes (2006) als de ‘privacy paradox’: volwassenen zijn bezorgt over

inbreuken op de privacy, terwijl jongeren vrijelijk informatie over zichzelf verspreiden. Volgens

de auteur ontstaat deze paradox door het feit dat jongeren niet beseffen hoe publiek

Facebook en andere websites eigenlijk zijn. De oplossing voor deze paradox ziet ze op

verschillende niveaus, zowel op sociaal (door leerkrachten en ouders), op technologisch (door

de beheerders van de websites zelf) als op wettelijk vlak (de overheid). Daarbij geeft ze wel

aan dat deze oplossing niet eenvoudig te bereiken is.

In het huidig onderzoek zal de privacykwestie vooral bekeken worden vanuit het mogelijke

contact tussen leerkrachten en leerlingen op sociaal-netwerksites. Op het internet circuleren

veel tips en how-to’s voor leerkrachten die contact willen met hun leerlingen via deze

websites (Rego, 2009; Strzepek, 2010). Deze websites geven leerkrachten meestal de tip om

hetzij een extra profiel aan te maken, hetzij gebruik te maken van ‘vriendenlijsten’. Op die

manier kunnen leerkrachten ervoor zorgen dat bijvoorbeeld foto’s die door hun vrienden

gepost worden, niet voor leerlingen zichtbaar zijn. Ze bepalen met andere woorden zelf wat

leerlingen wel of niet kunnen zien. Het zijn handige tips, maar er wordt slechts een deel van

het probleem opgelost. De vraag blijft immers welke informatie je wilt delen of niet, die keuze

moet je nog steeds zelf maken.

20

Deel II - Onderzoek

1. METHODE

1.1 Inleiding Gezien het geringe aantal onderzoeken dat reeds gepubliceerd werd in Vlaanderen rond het

gebruik van sociaal-netwerksites in het onderwijs, werd gekozen voor een kwantitatief

onderzoeksopzet. Op die manier kon er op korte tijd een globale schets van de huidige

situatie verkregen worden, wat met kwalitatief onderzoek niet mogelijk is. Het onderzoek was

dan ook exploratief van aard, met de bedoeling om een algemeen beeld te verwerven van de

situatie in Vlaanderen en de attitudes tegenover sociaal-netwerksites van zowel leerlingen als

leerkrachten.

Als methode voor het realiseren van dit kwantitatief onderzoek, werd gekozen voor een online

survey-onderzoek. Het voordeel van deze manier van werken, is dat er op korte tijd veel

respondenten bereikt kunnen worden (Wright, 2005). Er werden twee verschillende survey’s

opgemaakt, één voor leerkrachten en één voor leerlingen. Het kernonderdeel van beide

vragenlijsten omvatte een reeks stellingen met betrekking tot het contact tussen leerkrachten

en leerlingen en met betrekking tot welke informatie er tussen deze twee groepen zou mogen

uitgewisseld worden. Daarnaast werd er gepeild naar reeds bestaande contacten tussen

leerkrachten en leerlingen op sociaal-netwerksites. Bij leerkrachten werden stellingen over

sociaal-netwerksites in het algemeen en vragen over het leerpotentieel van deze websites

toegevoegd.

21

1.2 Onderzoeksvragen Deze studie zal pogen te antwoorden op onderstaande exploratieve onderzoeksvragen. Het

beantwoorden van deze onderzoeksvragen zal een algemeen overzicht scheppen van de

huidige situatie in Vlaanderen wat betreft sociaal-netwerksites in het secundair onderwijs.

Onderzoeksvraag 1: Hebben leerkrachten contact met hun leerlingen op sociaal-netwerksites,

en zo ja: op welke manier en waarover communiceren ze met elkaar?





netwerksites?



leerlingen op SNS?











variabelen?


hebben van contact met leerlingen op SNS door leerkrachten?


hebben van contact met leerkrachten op SNS door leerlingen?

22

1.3 Onderzoeksopzet 1.3.1 RESPONDENTEN

Met dit onderzoek werd er bewust voor gekozen om de focus te leggen op het secundair

onderwijs. De voornaamste reden hiervoor is dat het gebruik van sociaal-netwerksites in

principe pas toegelaten is vanaf 13 jaar. De reden om niet te kiezen voor het hoger onderwijs

komt enerzijds uit persoonlijke interesse die gewekt werd door eigen ervaringen met oud-

leerkrachten op sociaal-netwerksites. Anderzijds werd er op internationaal vlak reeds veel

onderzoek verricht over sociaal-netwerksites in het hoger onderwijs, maar in het secundair

onderwijs werd het fenomeen amper bestudeerd. Er werd voor gekozen om alle scholen in

Vlaanderen aan te schrijven, zodat een zo breed mogelijk publiek kon aangesproken worden.

In dat opzicht vonden we het belangrijk om leerlingen en leerkrachten uit zowel ASO, BSO,

TSO als KSO de kans te geven om de vragenlijst in te vullen. Dit gaf ons bovendien de

mogelijkheid om bij de analyse vergelijkingen te maken tussen deze verschillende

onderwijstypes. Er werd geen maximumleeftijd opgelegd voor de leerlingen, de enige

voorwaarde was dat ze in het secundair onderwijs zaten.

1.3.2 DATAVERZAMELING

Voor het opstellen van de online survey’s werd gebruik gemaakt van Limesurvey. De

verspreiding van deze vragenlijsten gebeurde via een mail naar de directie of het secretariaat

van elke school voor secundair onderwijs in Vlaanderen. De e-mailadressen werden verzameld

via de website van onderwijs Vlaanderen (www.ond.Vlaanderen.be). De oproepingsmail

bevatte een korte beschrijving van het doel van het onderzoek en de links naar beide

vragenlijsten. Er werd de directie gevraagd de leerkracht-link door te geven aan de

leerkrachten, die op hun beurt hun leerlingen de leerling-link konden bezorgen. Op het einde

van de survey werd aan de leerkrachten vrijblijvend gevraagd om de link door te geven aan

collega’s, bij leerlingen werd voorgesteld om de link door te geven aan vrienden. In de eerste

weken na het verspreiden van de e-mail, begin november 2010, was de respons het grootst.

Daarna daalde het aantal nieuwe respondenten gestaag. Gezien de nakende examenperiode

en kerstvakantie werd er gewacht met het sturen van een herinneringsmail tot midden januari

2011. Deze herinneringsmail zorgde voor een nieuwe golf van respondenten, waardoor er bij

het afsluiten van het onderzoek 347 leerkrachten en 783 leerlingen hadden deelgenomen. Na

het verwijderen van de respondenten die een te beperkt stuk van de vragenlijst hadden

ingevuld, bleven er respectievelijk 292 leerkrachten en 739 leerlingen over.

23

1.3.3 ONDERZOEKSINSTRUMENT

Bij het voorbereiden van deze masterproef werd besloten dat een online vragenlijst de beste

keuze was om data te verzamelen, wegens de mogelijkheid om op korte termijn veel

respondenten te bereiken. Uit het literatuuronderzoek werd informatie verworven die

toegepast kon worden bij het opstellen van de vragenlijsten. Zo werden de gebruikte

stellingen over bijvoorbeeld effecten van leerkracht-leerling contact op sociaal-netwerksites,

opgesteld aan de hand van conclusies uit reeds verricht onderzoek. Er werden twee

individuele vragenlijst opgesteld: één voor de leerkrachten en één voor de leerlingen. Voor het

opmaken van de vragenlijsten werd gebruik gemaakt van Limesurvey, een webapplicatie om

online vragenlijsten te ontwikkelen en te verspreiden.

1.3.3.1 LEERKRACHTVRAGENLIJST

Demografische gegevens

Aan het begin van de survey werden enkele demografische gegevens van de leerkrachten

bevraagd. Deze data geven ons bij de analyse de mogelijkheid om vergelijkingen te maken op

basis van de achtergrondgegevens van leerkrachten en de invloed van deze kenmerken op

bijvoorbeeld de attitude van leerkrachten tegenover SNS. Tabel 1 geeft de bevraagde

demografische variabelen weer.

Tabel 1

Demografische variabelen leerkrachtvragenlijst

Variabele Toelichting

Geslacht Man, Vrouw

Geboortejaar Geboortejaar

Schooltype Gemeenschapsonderwijs, Provinciaal

Onderwijs,

Vrij Onderwijs, Stedelijk Onderwijs

Onderwijstype ASO, BSO, KSO, TSO

Graad Graad waaraan lesgegeven wordt (1, 2, 3,

4)

Vak(ken) Vakken die de leerkracht geeft

Ervaring Aantal jaren ervaring in onderwijs

24

Er dient opgemerkt te worden dat we, zowel bij de keuze van onderwijstype als de graad

waaraan lesgegeven wordt, de leerkrachten de mogelijkheid gaven om meerdere antwoorden

aan te duiden. Een groot deel van de leerkrachten geeft immers les aan meerdere

onderwijstypes en/of binnen verschillende graden.

Leerkrachtstijl

Het leek interessant om ook de stijl van de leerkracht te bevragen. Leerkrachten met een

bepaalde stijl zouden misschien meer geneigd kunnen zijn contact te zoeken met hun

leerlingen op sociaal-netwerksites, of zouden een positievere of negatievere mening kunnen

hebben tegenover SNS, dan leerkrachten met een andere stijl. De leerkrachten rapporteerden

zelf hoe ze hun stijl zouden benoemen aan de hand van enkele 5-punt likertschalen met elk

twee tegenovergestelde polen. Deze schaal werd zelf opgesteld aan de hand van enkele

kernwoorden die gebruikt worden om de stijl van een leerkracht te omschrijven. In de verdere

analyses zal voor deze schalen de afkorting worden gebruikt. Tabel 2 geeft de afkortingen en

hun respectievelijke schaal weer.

Tabel 2

Afkortingen en hun schaal

Afkorting Schaal

ST1 Gesloten – Open

ST2 Structuurvast – Flexibel

ST3 Streng – Toegeeflijk

ST4 Zakelijk – Amicaal

ICT-vaardigheden

De schaal ICT-vaardigheden (ICTS) werd geconstrueerd om het niveau van ICT-vaardigheden

van leerkrachten te meten. De schaal werd opgesteld op basis van verschillende toepassingen

van computer en internet. Leerkrachten dienden op een 6-punten likertschaal aan te geven in

hoeverre ze zich bekwaam voelen met betrekking tot deze verschillende ICT-toepassingen.

Deze schaal werd in de vragenlijst opgenomen om een mogelijke bias met betrekking tot de

resultaten te vermijden. Omwille van de aard van de gebruikte methode, een online survey,

bestaat immers de mogelijkheid dat leerkrachten die reeds vertrouwd zijn met nieuwe media

eerder geneigd zijn aan het onderzoek deel te nemen dan leerkrachten die minder vertrouwd

zijn met deze technologieën.

25

Toelaatbaarheid contact tussen leerlingen leerkrachten

In dit deel van de vragenlijst werd de mening van leerkrachten bevraagd met betrekking tot

contact tussen leerkrachten en leerlingen op Facebook of Netlog. Er werd onder andere

gevraagd of ze het toelaatbaar vinden, eventueel onder bepaalde voorwaarden.

Om een beter beeld te krijgen van de attitude van leerkrachten tegenover dit contact werd

een schaal ontwikkeld aan de hand van informatie verkregen uit de literatuur.

De Teacher Effects of Contact Scale (TECS) bestaat uit elf stellingen die de mogelijke effecten

van leerling-leerkracht contact op sociaal-netwerksites voorstellen. Zes van deze stellingen

verwoorden de mogelijke positieve uitkomsten van dit contact, de andere vijf stellingen geven

de mogelijke negatieve effecten ervan weer. Deze stellingen dienen beantwoord worden op

een 7-Punt likertschaal.

Algemene attitude tegenover sociaal-netwerksites

Naast de attitudes tegenover het contact tussen leerkrachten en leerlingen op Facebook of

Netlog, waren we geïnteresseerd in de opvattingen van leerkrachten over het gebruik van

sociaal-netwerksites door leerlingen in het algemeen. Om deze informatie te verkrijgen werd

op basis van de literatuur een schaal ontworpen.

De Effects of Student SNS Use Scale (ESUS) bestaat uit acht stellingen die mogelijke effecten

van het gebruik van SNS door leerlingen in het algemeen benoemen. Vijf van deze stellingen

geven de mogelijke voordelen van dit gebruik weer, de overige drie stellingen verwoorden de

mogelijke nadelen ervan. De stellingen dienen door de respondenten gescoord te worden op

een 7-punt Likerschaal.

Leerpotentieel SNS

Uit de literatuurstudie was gebleken dat sociaal-netwerksites leerkrachten heel wat educatieve

mogelijkheden te bieden hebben. Wij wilden weten of leerkrachten hiervan op de hoogte zijn

en in welke mate ze de functies reeds zelf toepassen in de klas. De verschillende educatieve

gebruiksmogelijkheden werden op een rijtje gezet, gevolgd door een omschrijving van hun

functie. Leerkrachten konden per optie aangeven of ze deze mogelijkheid kenden. Daarna

werd gevraagd of ze er reeds gebruik van maakten en of ze het zouden overwegen om er in

de toekomst gebruik van te maken.

26

Privacy

Dit onderdeel werd in beide vragenlijsten op dezelfde manier opgesteld, en geldt dus ook

voor de leerlingen. Op die manier werd een vergelijking tussen leerkrachten en leerlingen

mogelijk gemaakt.

Om na te gaan of en op welke manier leerkrachten en leerlingen hun privéleven afschermen

tegenover elkaar op sociaal-netwerksites, werd een onderdeel over privacy aan de vragenlijst

toegevoegd. De respondenten kregen de vraag voorgelegd of leerlingen/leerkrachten hun

volledige profiel konden zien of slechts een beperkte versie.

Na het instellen van een beperkte zichtbaarheid van het profiel of het aanmaken van een extra

profiel, moeten leerkrachten zelf beslissen welke informatie ze willen delen met leerlingen of

niet. Op Facebook en Netlog kan je verschillende soorten informatie over jezelf delen met je

vriendengroep, van foto’s over relatiestatus en politieke voorkeuren, tot favoriete

muziekgroepen. Om een beeld te krijgen van de mening van leerkrachten en leerlingen

omtrent welke informatie gedeeld mag worden, werd volgend onderdeel toegevoegd aan de

vragenlijst. De respondenten kregen een lijst te zien met verschillende soorten informatie en

konden met een cijfer aangeven of ze vonden dat deze soort informatie helemaal niet (1) tot

helemaal wel (9) gedeeld mocht worden door leerkrachten.

1.3.3.2 LEERLINGVRAGENLIJST

Algemene gegevens

Bij de leerlingen werden enkele demografische variabelen bevraagd, om vergelijkingen tussen

verschillende types leerlingen mogelijk te maken, bijvoorbeeld wat betreft hun mening over

contact tussen leerkrachten en leerlingen op sociaal-netwerksites. Tabel 3 geeft deze

variabelen weer.

Tabel 3

Demografische variabelen leerlingvragenlijst

Variabele Toelichting

Geboortejaar Geboortejaar

Onderwijstype ASO, BSO, KSO of TSO

Graad Eerste, tweede, derde of vierde graad

27

Daarnaast werden aan de leerlingen enkele algemene vragen gesteld in verband met het

gebruik van sociaal-netwerksites, zoals bijvoorbeeld van welke websites ze lid zijn en hoe vaak

ze deze websites bezoeken.

Contact tussen leerkrachten en leerlingen op sociaal-netwerksites

Naast de vraag of leerlingen al dan niet contact hebben met leerkrachten op SNS, wilden we

van hen ook weten hoe ze in het algemeen denken over dit soort contact. Aan de hand van de

beschikbare literatuur werd volgende schaal opgesteld.

De Student Effects of Contact Scale (SECS) meet de mate waarin leerlingen de positieve

effecten zien van contact tussen leerkrachten en leerlingen op Facebook of Netlog. De schaal

bevat zes items die elk een mogelijk effect van dit contact voorstellen. De helft van de items

verwoordt de mogelijke positieve uitkomsten van het contact, de andere helft staat voor de

mogelijke negatieve uitkomsten ervan. De leerlingen dienen deze items te scoren op een 7-

punt likertschaal.

Omwille van de duidelijkheid van de vraagstelling werden deze twee schalen lichtelijk anders

geformuleerd, naargelang dat de leerlingen wel of geen contact hadden met leerkrachten op

Facebook of Netlog. De leerlingen die wel bevriend waren met leerkrachten kregen dan

bijvoorbeeld de volgende stelling: “Contact met een leerkracht op Facebook heeft een

positieve invloed op de band die ik met een leerkracht heb.” Voor leerlingen die geen

leerkrachten te vriend hadden op een sociaal-netwerksite klonk datzelfde item als volgt: “Als ik

contact zou hebben met een leerkracht op Facebook, dan zou dat een positieve invloed

hebben op de band die ik met hem/haar heb.”. Naar deze schalen zal in de volgende

hoofdstukken verwezen worden met SECS_C, voor leerlingen die wel contact hebben met hun

leerkrachten op sociaal-netwerksites, en SECS_gC voor leerlingen die geen contact hebben

met hun leerkrachten op sociaal-netwerksites.

Schoolwerk op sociaal-netwerksites

In de literatuurstudie werd reeds duidelijk dat websites zoals Facebook en Netlog leerkrachten

heel wat mogelijkheden bieden om het leerproces van hun leerlingen te bevorderen. Om

gebruik te kunnen maken van dit leerpotentieel is het in de eerste plaats nodig dat

leerkrachten deze mogelijkheden leren kennen en aanvaarden. Al te vaak wordt bij het

toepassen van nieuwe methodieken de mening van leerlingen over het hoofd gezien. Als zij

de nieuwe manier van werken niet accepteren, zal er van het hele opzet echter niet veel in

huis komen. Daarom vonden we het belangrijk om de mening van de leerlingen te vragen

over deze nieuwe toepassingen van sociaal-netwerksites. De respondenten kregen vijf

verschillende educatieve toepassingen van Facebook of Netlog te zien, die ze dienden te

28

scoren op een 7-punt likertschaal. In de daaropvolgende vraag gingen we ook na of hun

leerkrachten deze mogelijkheden al dan niet gebruikten.

Kenmerken van leerkrachten op Facebook

Om te weten welk beeld leerlingen hebben van leerkrachten die een contact hebben met

leerlingen op SNS, werden een schaal gecreëerd. Deze schaal bestaat uit algemene kenmerken

die leerlingen zouden kunnen toeschrijven aan leerkrachten. Dit onderdeel van de vragenlijst

werd enkel voorgelegd aan leerlingen die aangegeven hadden dat minstens een van hun

leerkrachten contact had met leerlingen op een sociaal-netwerksite.

De Traits of Teachers on SNS Scale bestaat uit negen adjectieven die kenmerken weergeven

die leerlingen zouden kunnen toeschrijven aan leerkrachten. De leerlingen worden expliciet

gevraagd om de vergelijking te maken tussen leerkrachten die contact hebben met leerlingen

op Facebook/Netlog en leerkrachten die dat niet hebben. Zes van deze adjectieven hebben

een positieve lading en kunnen dus beschouwd worden als positieve kenmerken. De drie

overige adjectieven belichten dan weer de negatieve kenmerken van leerkrachten uit het

perspectief van leerlingen. De respondenten dienen de stellingen te scoren aan de hand van

een 7-punt likertschaal.

Privacy

Dit onderdeel werd reeds besproken bij de leerkrachten en verschilt niet van de versie bij de

leerlingen.

1.3.4 RESPONDENTKENMERKEN

1.3.4.1 LEERKRACHTEN

Geslacht

Van alle leerkrachten die aan het onderzoek deelnamen, was de verhouding tussen mannen

en vrouwen ongeveer even groot (zie tabel 5). De verhouding mannen-vrouwen in de

steekproef komt echter niet overeen met de verhouding tussen mannen en vrouwen in de

populatie. In Vlaanderen zijn immers 60% van de leerkrachten vrouwen, tegenover slechts

40% mannen. De Chi Square test geeft aan dat de steekproef niet representatief is voor de

populatie in Vlaanderen met betrekking tot geslacht (χ2 = 7.68; df=1; p = .006) op het α = .05

significantieniveau.

29

Tabel 5

Vergelijking steekproef en populatie – geslacht leerkrachten

Geslacht % Steekproef % Populatie

Man

Vrouw

47.9

52.1

40

60

Bron populatie : Statistisch jaarboek 2009-2010, deel 4 (2010)

Schooltype

Qua schooltype zijn er geen grote verschillen tussen de steekproef en de populatie te

bemerken (zie tabel 6). Het is enkel de verhouding tussen gemeenschapsonderwijs en

provinciaal onderwijs die verschilt: in de populatie zijn er relatief gezien minder scholen uit het

provinciaal onderwijs, en meer scholen uit het gemeenschapsonderwijs, dan in de steekproef.

De Chi Square test geeft aan dat het verschil significant is op het α = .05 significantieniveau.

We kunnen aan de hand van deze test echter niet specificeren waar het verschil zich bevindt

(χ2 = 37.672; df = 3; p = .000).

Tabel 6

Vergelijking steekproef en populatie – schooltype leerkrachten

Schooltype % Steekproef % Populatie

Gemeenschapsonderwijs

Provinciaal onderwijs

Vrij onderwijs

Stedelijk onderwijs

13.7

8.6

69.9

7.9

19.6

3

71

6


Leeftijd

Tabel 4 vergelijkt de steekproef en de populatie met elkaar op vlak van leeftijd. Opvallend bij

de leeftijd van de deelnemende leerkrachten is het hoge percentage in de categorie 25 tot 29

jaar. Bijna een kwart van de leerkrachten uit de steekproef bevindt zich in deze

leeftijdscategorie, tegenover slechts 13.7% in de populatie. De Chi Square test toont aan dat

het verschil in verdeling tussen steekproef en populatie significant is (χ2 = 52.53; df = 8; p =

.000) op het α = .05 significantieniveau. Een mogelijke reden voor dit overwicht aan jonge

leerkrachten is de methode van onderzoek, namelijk een online survey. Jongere leerkrachten

zijn misschien sneller geneigd deze vragenlijst in te vullen dan oudere leerkrachten, gezien het

medium voor hen beter gekend is. Een andere reden kan zijn dat het onderwerp van het

30

onderzoek vooral deze jonge generatie aansprak, omdat ze er zelf mee zijn opgegroeid. Dit

verschil in spreiding van leeftijden tussen populatie en steekproef, kan een invloed hebben op

de resultaten van het onderzoek. Bij generalisatie van de resultaten zal hiermee rekening

moeten gehouden worden.

Tabel 4

Vergelijking steekproef en populatie – leeftijd leerkrachten

Leeftijd % Steekproef % Populatie

20-24 jaar

25-29 jaar

30-34 jaar

35-39 jaar

40-44 jaar

45-49 jaar

50-54 jaar

55-59 jaar

60+

6.2

23.3

14

9.9

12

13.4

10.3

8.2

1

3.4

13.7

13.8

11.7

11.1

12.3

14.6

15.9

3.9


Onderwijstype

Aangezien leerkrachten vaak in verschillende onderwijstypes lesgeven, lieten we hen de

vrijheid om meerdere antwoordmogelijkheden aan te duiden bij deze vraag. Dit maakt het

echter niet eenvoudig om vergelijkingen te maken. Om na te gaan welke combinaties het

meeste voorkomen, werden de variabelen die de verschillende onderwijstypes voorstelden,

gehercodeerd tot 15 categorieën, zodat ook de combinaties van de verschillende

onderwijstypes opgenomen konden worden (zie tabel 7).

31

Tabel 7

Onderwijstypes leerkrachten

Categorie % Steekproef

ASO 22.9

BSO 7.9

KSO 0.3

TSO 16.1

ASO & BSO 2.1

ASO & TSO 11.6

BSO & TSO 23.3

BSO & KSO 1.4

TSO & KSO 0.3

ASO & BSO & KSO 0.3

ASO & BSO & TSO 11.3

KSO & BSO & TSO 0

ASO & KSO & TSO 0

KSO & TSO & BSO 1.4

ASO & BSO & KSO & TSO 1

In de vergelijkende analyses zullen enkel de combinaties die het vaakst voorkomen, worden

opgenomen. De andere categorieën zullen samengevoegd worden in een categorie ‘andere

combinaties’. Aangezien slechts één leerkracht enkel in KSO lesgeeft, wordt de categorie KSO

op zich niet opgenomen in de vergelijking. De uiteindelijke variabele ‘onderwijstype’ bestaat

dus uit ASO, BSO en TSO apart, en volgende combinatiecategorieën: ‘ASO & TSO’, ‘BSO & TSO’,

‘ASO & BSO & TSO’ en ‘andere combinaties’.

32

Graad

Net zoals bij de onderwijstypes, konden leerkrachten meerdere antwoordmogelijkheden

aanduiden bij de vraag in welke graad ze lesgeven. Op dezelfde manier als bij de

onderwijstypes, werden de antwoordmogelijkheden voor de variabelen die de verschillende

graden voorstelden, gehercodeerd tot 15 categorieën (zie tabel 8).

Tabel 8

Graden leerkrachten

Categorie % Steekproef

1e graad 11.6

2e graad 9.6

3e graad 22.6

4e graad 0

1e en 2e graad 14.4

1e en 3e graad 0.3

1e en 4e graad 0

2e en 4e graad 0

3e en 4e graad 4.1

1e, 2e en 3e graad 5.5

1e, 2e, en 4e graad 0

2e , 3e en 4e graad 3.4

1e, 3e en 4e graad 0

1e, 2e, 3e en 4e graad 2.7

Om analyses uit te voeren selecteren we uit deze combinaties de meest voorkomende

categorieën. De overige combinaties zullen samen één categorie vormen, namelijk ‘andere

combinaties’. Aangezien geen enkele leerkracht aangeeft enkel in de vierde graad les te

geven, wordt deze graad niet in de nieuwe variabele opgenomen. De uiteindelijke variabele

‘graad’ zal dus bestaan uit enerzijds de eerste, tweede en derde graad apart, anderzijds de

volgende combinaties: ‘eerste en tweede graad’, ‘tweede en derde graad’ en ‘derde en vierde

33

graad’. Deze laatste combinatie werd toegevoegd omdat deze de meeste leerkrachten van de

vierde graad bevatte, zodat zij niet uit de vergelijking uitgesloten werden.

ICT-vaardigheden

Het niveau van ICT-vaardigheden bij de ondervraagde leerkrachten ligt redelijk hoog. De score

op de factor ‘ICT-vaardigheden’ was gemiddeld 6 op 7 en drie kwart van de leerkrachten

scoort hoger dan 5,5. Enerzijds kan dit te maken hebben met het feit dat een groot deel van

de leerkrachten tegenwoordig reeds kennis heeft van de basistoepassingen van computer en

internet. Anderzijds kan het erop wijzen dat er een bias in ons onderzoek zit, omdat vooral

leerkrachten met hoge ICT-vaardigheden aan het onderzoek hebben deelgenomen. In elk

geval is voorzichtigheid bij het interpreteren van de resultaten een noodzaak.

1.3.4.2 LEERLINGEN

Leeftijd

Figuur 1 geeft een overzicht van de percentages leerlingen per leeftijd. Het grootste deel van

de leerlingen is tussen 13 en 18 jaar oud, met enkele uitschieters tot 22 jaar. De spreiding van

deze leeftijden is redelijk gelijkmatig, enkel de 14-jarigen hebben een duidelijk overwicht. Dit

kan een invloed hebben op de resultaten van het onderzoek.

Figuur 1. Leeftijd leerlingen t.o.v. de relatieve frequentie.

Geslacht

De verhouding jongens – meisjes in de steekproef verschilt sterk van de verhouding tussen

jongens en meisjes in de populatie. Slechts 35.6% van de respondenten waren jongens, terwijl

dit percentage in de populatie van secundaire scholen in Vlaanderen 50.57% bedraagt (zie

tabel 9). Dat betekent op zijn beurt dat er in de populatie een overwicht aan meisjes is

tegenover de populatie. Een Chi Square test wijst uit dat de steekproef inderdaad niet

representatief is voor de populatie met betrekking tot het geslacht van de respondenten (χ2 =

66.353; df = 1; p = .000).

0

5

10

15

20

25

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

%

Leeftijd

34

Tabel 9

Vergelijking steekproef en populatie – geslacht leerlingen

Geslacht % Steekproef % Populatie

Jongen

Meisje

35.6

64.4

50.57

49.43


Onderwijstype

Wat opvalt wanneer we naar de verhoudingen tussen de onderwijstypes kijken voor

steekproef en populatie, is het grote aantal leerlingen uit het Technisch Secundair Onderwijs

(52.1% in de steekproef tegenover 31.68% in de populatie) en het relatief lage aandeel van

studenten uit het Algemeen Secundair Onderwijs (22.2% in de steekproef tegenover 40.75% in

de populatie) (zie tabel 10). Een reden voor het grote aantal leerlingen uit TSO is mogelijk de

deelname van een groot aantal leerlingen uit eenzelfde school waar enkel TSO en BSO

aangeboden wordt. De steekproef is dus niet representatief voor de populatie wat betreft

onderwijstype (χ2 = 204.529; df = 3; p = .000).

Tabel 10

Vergelijking steekproef en populatie – onderwijstype leerlingen

Onderwijstype % Steekproef % Populatie

ASO

BSO

KSO

TSO

22.2

20.4

5.1

52.1

40.75

25.52

2.05

31.68


Graad

De leerlingen uit de 1e graad zijn overgerepresenteerd in onze steekproef (zie tabel 11), wat

we al konden vermoeden op basis van de spreiding van de variabele leeftijd, waarin de 14-

jarigen het overwicht hebben. De verschillen tussen steekproef en populatie worden

significant bevonden op het α = .05 significantieniveau op basis van de Chi Square test (χ2 =

631.896; df = 3; p = .000). De steekproef is dus niet representatief voor de populatie op vlak

van spreiding van de leerlingen over de graden.

35

Tabel 11

Vergelijking steekproef en populatie – graad leerlingen

Graad % Steekproef % Populatie

1e graad

2e graad

3e graad

4e graad

44.1

24.4

29.5

2

32

32.5

35

0.05


1.3.5 ANALYSEMETHODEN

Om degelijke conclusies te kunnen trekken uit een survey-onderzoek, is het van belang de

verkregen data statistisch te verwerken en te analyseren. In dit onderzoek werd ervoor

gekozen om het statistisch verwerkingsprogramma SPSS Statistics 19 te gebruiken voor de

analyse van de gegevens. SPSS biedt immers de mogelijkheid om op een snelle en

betrouwbare manier informatie te verkrijgen uit de beschikbare data. De via de online survey

verworven gegevens dienen voor de verwerking ervan ingevoerd te worden in een SPSS-

databestand. Vaak moeten deze data handmatig ingevoerd worden, waardoor het risico

bestaat dat er codeerfouten ontstaan. Deze fouten konden echter vermeden worden omdat

de gebruikte webapplicatie voor het ontwikkelen van de vragenlijsten, Limesurvey, de

mogelijkheid bood om de gegevens rechtstreeks naar een SPSS-bestand te exporteren.

36

2. ONDERZOEKSRESULTATEN 2.1 Inleiding In dit onderzoek werd vooral gewerkt met zelfgeconstrueerde schalen. Om de

psychometrische kwaliteit van deze schalen na te gaan, wordt als volgt te werk gegaan. Om de

validiteit van deze vragenlijsten te verzekeren, kiezen we ervoor om een factoranalyse uit te

voeren. Op die manier kunnen we nagaan of onze schalen effectief meten wat we willen dat

ze meten. Daarna wordt de betrouwbaarheid van de verkregen factoren nagegaan door

middel van het meten van hun interne consistentie.

Aangezien deze masterproef erop gericht is om een algemeen beeld te krijgen van de huidige

situatie in Vlaanderen met betrekking tot het gebruik van sociaal-netwerksites in het

onderwijs, zullen de onderzoeksresultaten in het tweede gedeelte vooral descriptief van aard

zijn. Door middel van percentages en gemiddelden, trachten we een antwoord te formuleren

op de voorgenoemde onderzoeksvragen.

In het derde deel zal dieper ingegaan worden op de invloed van verschillende demografische

variabelen op de attitudes van leerkrachten en leerlingen tegenover het onderwerp van de

studie. Door middel van variantie-analyse en regressie-analyse zullen we uitspraken kunnen

doen over mogelijke verbanden tussen de verschillende variabelen en factoren.

37

2.2 Validiteit en betrouwbaarheid 2.2.1 VALIDITEIT

De constructvaliditeit van een zelfgeconstrueerde schaal kan nagegaan worden door middel

van factoranalyse (Lu, 2006). Voor het starten van de factoranalyse wordt nagegaan of de

schalen geschikt zijn voor deze analysemethode. Voor elk van de schalen worden daarom de

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) maat voor ‘sampling adequacy’ en de Barlett’s test of Sphericity

berekend. Tabel 12 toont de resultaten van de KMO per schaal.

Tabel 12

Kaiser-Meyer-Olkin maat per schaal

ICTS TECS ESUS SECS_C SECS_gC TTS

Kaiser-Meyer-Olkin .79 .87 .72 .70 .68 .82

We zien dat elk van de gebruikte schalen voldoet aan het Kaiser-Meyer-Olkin criterium,

namelijk KMO > 0.6, wat erop wijst dat het toegelaten is om de data te analyseren aan de

hand van factoranalyse. Ook de resultaten van de Barlett’s test of Sphericity voldoen aan de

voorwaarden (p < .01). De nulhypothese dat de variabelen in de populatie niet gecorreleerd

zijn wordt dus verworpen, er is wel degelijk een samenhang tussen de geobserveerde

variabelen.

Om verdere analyses uit te voeren met de verkregen factoren als afhankelijke variabelen, zal

voor elke factor de gemiddelde score van zijn respectievelijke variabelen berekent worden. De

nieuwe variabelen die daardoor ontstaan, zullen gebruikt worden in de variantie- en

regressie-analyses.

Als methode voor exploratieve factoranalyse wordt gebruik gemaakt van de principale assen.

Om na te gaan of er variabelen uit de analyse moeten verwijderd worden, wordt gekeken naar

de communaliteiten van de variabelen onder ‘intitial’. Variabelen met een communaliteit

onder .15 zullen worden verwijderd, aangezien deze niet voldoende correleren met de andere

variabelen. Om te bepalen hoeveel factoren er onderscheiden dienen te worden, wordt

gekozen voor het criterium van de eigenvalues. Elke factor met eigenvalue > 1 zal

weerhouden worden. Hieronder worden de resultaten van de verschillende factoranalyses

besproken per geteste schaal.

38

Schaal ICT-vaardigheden (ICTS)

Alle variabelen uit deze schaal kunnen worden opgenomen in de factoranalyse, aangezien de

communaliteit voor elke variabele de grenswaarde van .15 overschrijdt. De factoranalyse geeft

ons een één-factor oplossing, wat betekent dat we de schaal als geheel kunnen gebruiken

tijdens de verdere analyses. Tabel 13 geeft de resultaten van de factoranalyse weer. Deze

factor verklaart 53% van de totale variantie in de oorspronkelijke variabelen.

Tabel 13

Factorladingen ICTS

Factor

Variabele ICTS

Ik kan een profiel aanmaken op een SNS .686

Ik kan werken met MS office .746

Ik kan foto’s/filmpjes uploaden .690

Ik kan informatie opzoeken op het internet .792

Ik kan mails versturen en lezen .721

Teacher Effects of Contact Scale (TECS)

Alle communaliteiten voor deze schaal waren groter dan .15, dus mogen alle variabelen in de

factoranalyse opgenomen worden. Voor de TECS wordt een twee-factoren oplossing

gevonden. Deze twee factoren verklaren samen 61.24% van de totale variantie in de

oorspronkelijke variabelen. Na varimax-rotatie verkrijgen we de eenvoudige structuur. De

positieve effecten (TECS_pos) van leerkracht-leerlingcontact laden hoog op factor 1 en laag op

factor 2, terwijl de negatieve effecten (TECS_neg) laag laden op factor 1 en hoog op factor 2

(zie tabel 14). We kunnen dus concluderen dat factor 1 voor de positieve effecten staat en

factor 2 voor de negatieve effecten van contact tussen leerkrachten en leerlingen op sociaal-

netwerksites.

39

Tabel 14

Factorladingen TECS na varimax-rotatie

Factor

Variabele TECS_pos TECS_neg

Positieve invloed op motivatie LL .849 .268

Positieve invloed op klasklimaat .836 .268

Positieve invloed op leren van LL .788 .174

Positieve invloed op relatie LK-LL .842 .148

Voordeel is automatisch lezen berichten .558 .163

Bevordert communicatie tussen LL en LK .714 .247

Negatieve invloed geloofwaardigheid LK .077 .687

Nadeel is te veel afleiding .075 .326

Privacy LL en LK in het gedrang .254 .528

Negatieve invloed op het leren van LL .210 .595

Negatieve invloed op gezag van LK .265 .817

Effects of Student SNS Use Scale (ESUS)

Een van de variabelen in deze schaal, voldoet niet aan de gestelde eisen voor de

communaliteiten. De variabele ‘positieve invloed op ICT-vaardigheden’, heeft een

communaliteit van .131, en wordt verwijderd voor de factoranalyse. De factoranalyse geeft een

twee-factoren oplossing weer, die in totaal 47,33% van de totale variantie in de

oorspronkelijke variabelen verklaart. Na varimax-rotatie krijgen we de eenvoudige structuur te

zien (zie tabel 15). De positieve stellingen laden hoog op de eerste factor, en laag op de

tweede. De negatieve stellingen laden laag op de eerste factor en hoog op de tweede. De

eerste factor meet met andere woorden de positieve attitude van leerkrachten tegenover SNS-

gebruik van leerlingen in het algemeen (ESUS_pos), de tweede meet de negatieve attitude

van leerkrachten (ESUS_neg).

40

Tabel 15

Factorladingen ESUS na varimax-rotatie

Factor

Variabele ESUS_pos ESUS_neg

Positieve invloed op sociaal leren LL .793 .198

Positieve invloed woordenschat en spelling LL .456 .264

Positieve invloed sociale integratie LL .715 -.026

Stimuleert persoonlijke ontwikkeling LL .704 .169

Negatieve invloed kwaliteit huiswerk LL .093 .816

Negatieve invloed schools presteren LL .174 .634

Negatieve invloed kwaliteit taal en spelling LL .083 .467

Student Effects of Contact Scale versie 1 (SECS_C)

De communaliteiten van de variabelen uit de schaal SECS_C zijn alle groter dan .15, dus

kunnen alle variabelen in de factoranalyse opgenomen worden. Bij het analyseren van deze

schaal worden twee factoren weerhouden, die samen 58,4% van de variantie in de

oorspronkelijke variabelen verklaren. Na varimax-rotatie krijgen we de eenvoudige structuur te

zien (zie tabel 16). De variabelen die de positieve invloed die leerlingen zelf ervaren van hun

contact met leerkrachten meten laden hoog op de eerste factor (SECS_C_pos), en laag op de

tweede. De variabelen die een negatieve invloed weergeven (SECS_C_neg), laden hoog op de

tweede factor en laag op de eerste. De eerste factor meet dus de positieve attitude tegenover

het contact met leerkrachten op SNS, terwijl de tweede factor de negatieve attitude meet.

41

Tabel 16

Factorladingen SECS_C na varimax-rotatie

Factor

Variabele SECS_C_pos SECS_C_neg

Positieve invloed band met LK .713 .072

Positieve invloed op mijn huiswerk .841 -.110

Voordeel: meer mijn best doen .707 -.126

Negatieve invloed geloofwaardigheid LK -.150 .761

Negatieve invloed gezag LK -.147 .911

Gevaar voor privacy LK en LL .081 .540

Student Effects of Contact Scale versie 2 (SECS_gC)

De leerlingen die geen contact hebben met leerkrachten op sociaal-netwerksites, kregen

dezelfde stellingen voorgeschoteld, maar dan hypothetisch geformuleerd. Aan de voorwaarde

die aan de communaliteiten werd gesteld werd voldaan. Uit de analyse komen dezelfde

factoren naar voren als bij leerlingen die wel contact hebben met leerkrachten via SNS. Na

varimax-rotatie bekomen we volgende eenvoudige structuur (zie tabel 17). Factor 1 clustert de

variabelen die een negatieve invloed verwoorden (SECS_gC_neg), terwijl factor 2 de

variabelen met een positieve stelling clustert (SECS_gCpos). Deze factoren verklaren samen

59,1% van de totale variantie in de oorspronkelijke variabelen.

42

Tabel 17

Factorladingen SECS_gC na varimax-rotatie

Factor

SECS_gC_neg SECS_gC_pos

Positieve invloed band met LK -.067 .726

Positieve invloed op mijn huiswerk -.081 .727

Voordeel: meer mijn best doen -.052 .723

Negatieve invloed geloofwaardigheid LK .763 -.101

Negatieve invloed gezag LK .916 -.038

Gevaar voor privacy LK en LL .718 -.074

Traits of Teachers on SNS scale (TTS)

De variabelen in deze schaal voldoen aan de voorwaarden die gesteld werden aan de

communaliteiten. De factoranalyse geeft een twee-factoren oplossing weer. Deze twee

factoren verklaren samen 66% van de totale variantie in de oorspronkelijke variabelen. Na

varimax-rotatie bekomen we een model met eenvoudige structuur (zie tabel 18). De positieve

leerkrachtkenmerken laden hoog op de eerste factor (TTS_pos), terwijl de negatieve

leerkrachtkenmerken hoog laden op de tweede factor (TTS_neg).

43

Tabel 18

Factorladingen TTS na varimax-rotatie

Factoren

Variabelen TTS_Pos TTS_neg

‘saaier’ -.043 .705

‘leuker’ .881 -.029

‘liever’ .85 -.024

‘strenger’ .044 .858

‘sneller boos’ .020 .887

‘grappiger’ .826 .025

‘minder streng’ .771 .064

‘zachter’ .854 .043

‘populairder’ .627 -.046

2.2.2 BETROUWBAARHEID

Om de betrouwbaarheid van de verkregen factoren na te gaan, wordt gebruik gemaakt van

Chronbach’s Alpha. De verkregen waarde α is een maat voor de interne consistentie van de

geselecteerde variabelen. Hoe hoger deze waarde, hoe hoger de interne consistentie van de

variabelen. Alpha-waarden hoger dan .6 zijn aanvaarbaar, al is het beter om variabelen pas te

aanvaarden wanneer ze boven de grens van .7 liggen. Tabel 19 toont de alpha-waarden per

factor.

44

Tabel 19

Interne consistentie schalen en factoren

Factor Chronbach’s Alpha

ICTS .79

TECS_pos .905

TECS_neg .748

ESUS_pos .776

ESUS_neg .658

SECS_C_pos .793

SECS_C_neg .767

SECS_gC_pos .772

SECS_gC_neg .836

TTS_pos .911

TTS_neg .851

We zien dat bijna alle factoren een alpha-waarde hoger dan .7 hebben, wat betekent dat de

interne consistentie van de gemeten variabelen per factor goed is. De interne consistentie van

ESUS_neg is lager, maar we behouden deze factor toch aangezien de interne consistentie bij

afronding .7 is.

45

2.3 Descriptieve analyse Om de eerste reeks onderzoeksvragen te beantwoorden wordt gebruik gemaakt van de optie

‘descriptive statistics’. Deze toepassing geeft de verschillende descriptieve statistieken van de

data weer, zoals bijvoorbeeld het gemiddelde, de mediaan, de modus, percentages,

enzovoort. Deze statistieken laten ons toe een globaal beeld te krijgen van de attitude

tegenover sociaal-netwerksites en het gebruik ervan door leerkrachten en leerlingen.

Onderzoeksvraag 1: Hebben leerkrachten contact met hun leerlingen op sociaal-netwerksites,

en zo ja: op welke manier en waarover communiceren ze doorgaans?

Om deze vraag te beantwoorden bekijken we in de eerste plaats hoeveel procent van de

leerkrachten en leerlingen een profiel hebben op een sociaal-netwerksite. Wanneer we de

cijfers bekijken zien we dat ongeveer 71% van de leerkrachten een profiel heeft op een

sociaal-netwerksite. De meest populaire netwerksite onder leerkrachten is zonder twijfel

Facebook: bijna 96% van de leerkrachten die lid zijn van een sociaal-netwerksite geeft aan dat

dit de website is die ze het meeste gebruiken. Slechts 1 leerkracht geeft aan dat hij/zij Netlog

als voornaamste netwerksite gebruikt, hoewel bijna 14% er lid van is.

Van alle leerkrachten die een profiel hebben op Facebook of Netlog, geeft 20% aan contact te

hebben met hun leerlingen (zie tabel 20). Opvallend is dat slechts één leerkracht dit contact

zelf initieerde door een of meerdere vriendschapsverzoeken uit te sturen naar leerlingen, de

andere leerkrachten accepteerden de verzoeken die ze van leerlingen kregen. Van de

leerkrachten met een profiel op Facebook of Netlog geeft ongeveer 60% aan dat ze wel een

vriendschapsverzoek ontvangen hebben, maar dat ze dit verzoek niet accepteerden. De

overige 20% werd niet uitgenodigd door leerlingen en nam zelf ook geen initiatief om contact

te initiëren.

Tabel 20

Initiatiefname contact – percentage van leerkrachten met contact

% leerkrachten

Verzoek leerling(en) geaccepteerd 19.5

Zelf verzoek verstuurd 0.5

Verzoek leerling(en) niet geaccepteerd 60.5

Geen verzoek verstuurd of ontvangen 19.5

46

Bij de leerlingen zien we het volgende beeld: bijna 94% van de leerlingen heeft een profiel op

een sociaal-netwerksite. Ruim 80% van hen is lid van Facebook, 60% heeft een profiel op

Netlog. Van deze leerlingen geeft 71% aan dat ze vooral gebruik maken van hun

facebookprofiel, 13.8% is het meest actief op zijn/haar netlogprofiel. De respondenten kregen

de mogelijkheid om nog andere sociaal-netwerksites aan te duiden waar ze lid van waren.

Vooral MSN (Miscrosoft Network) is in deze categorie populair. Het is echter onduidelijk of de

leerlingen de chatservice ‘MSN messenger’ bedoelen, of de website MSN.com. De helft van de

leerlingen bezoekt zijn/haar profiel meerdere keren per dag, nog eens 20% surft er dagelijks

naartoe. Leerlingen zijn dus zeer vaak te vinden op sociaal-netwerksites.

Voor de leerlingen hebben we de vraag of ze contact hebben met leerkrachten op sociaal-

netwerksites opgesplitst in Facebook en Netlog (zie tabel 21). Van de leerlingen die Facebook

gebruiken geeft ongeveer 32% aan dat ze contact hebben met een of meerdere van hun

leerkrachten via deze sociaal-netwerksite. De meerderheid (+/- 70%) van hen geeft aan dat ze

dit contact zelf geïnitieerd hebben en dat leerkrachten op hun verzoek zijn ingegaan. Van de

68% leerlingen die geen contact heeft met leerkrachten op Facebook zeggen de meesten dat

ze noch zelf initiatief namen, noch een vriendschapsverzoek ontvingen. Op Netlog geeft

slechts 7.2% van de leerlingen aan met minstens één leerkracht bevriend te zijn.

Tabel 21

% leerlingen lid van SNS en contact met leerkrachten

Website % lid % contact

Facebook 80.2 32

Netlog 59.4 7.2

Om dieper in te gaan op het contact tussen leerkrachten en leerlingen op SNS, vroegen we de

leerlingen hoe vaak ze contact hebben met de leerkrachten die in hun vriendenlijst staan.

Slechts 38% van de leerlingen die een leerkracht als vriend heeft op een sociaal-netwerksite,

heeft er effectief contact mee, wat neerkomt op 9,6% van alle deelnemende leerlingen. Aan de

leerlingen die wel af en toe communiceren met leerkrachten op Netlog/Facebook, werd

gevraagd op welke manier ze met hun leerkrachten communiceren. Zowel Facebook als

Netlog hebben verschillende communicatiefuncties, zoals bijvoorbeeld privéberichten, chatten

en prikbordberichten. Figuur 2 toont de percentages leerlingen per antwoordcategorie. Om de

interpretatie te vereenvoudigen, worden de categorieën ‘zelden’ en ‘nooit’ samengevoegd,

evenals ‘vaak’ en ‘altijd’. We moeten voorzichtig zijn met de interpretatie van deze gegevens

aangezien slechts een klein aantal leerlingen (n = 78) de vraag kon beantwoorden.

47

Figuur 2. Frequentie contact met leerkrachten op SNS t.o.v. het percentage, per soort contact.

Uit de resultaten kunnen we afleiden dat privéberichten in vergelijking met de andere

contactmogelijkheden door leerlingen het minst gebruikt worden om contact te hebben met

hun leerkrachten. 65% van hen geeft immers aan nooit deze manier van communicatie te

gebruiken naar leerkrachten toe. De overige leerlingen gebruiken het soms (17%) of vaak tot

zeer vaak (18%). Ook het prikbord wordt door een minderheid van de leerlingen gebruikt voor

leerkracht-leerlingcontacten. Deze optie wordt door 62% van de respondenten zelden tot

nooit gebruikt. De manier van communiceren die door het grootste percentage leerlingen wel

gebruikt wordt, is ‘reageren op statussen’. Een minderheid van de leerlingen (41%) geeft aan

deze methode zelden of nooit te gebruiken, terwijl 32.1% ze soms gebruikt en 26.9% vaak tot

zeer vaak. De overige communicatiemogelijkheden, chatten en reageren op foto’s, worden

door ongeveer evenveel leerlingen wel als niet gebruikt.

Omdat we wilden te weten komen over welke onderwerpen de contacten tussen leerkrachten

of leerlingen gingen, gaven we de leerlingen een lijst met mogelijke thema’s. Voor elk thema

kon worden aangeduid of dit onderwerp nooit (1) tot heel vaak (5) aan bod kwam. Om de

interpretatie van de antwoorden te vereenvoudigen, worden de antwoordmogelijkheden

‘zelden’ en ‘nooit’ samengevoegd, alsook de antwoorden ‘vaak’ en ‘heel vaak’. Figuur 2.2 geeft

de resultaten grafisch weer. Wat opvalt is dat de niet-schoolgerelateerde onderwerpen vaker

aangesneden worden dan de schoolgerelateerde. Per niet-schoolgerelateerd onderwerp

geven meer dan 1 op 4 leerlingen aan er vaak tot zeer vaak over te communiceren met hun

leerkrachten. Voor de schoolgerelateerde onderwerpen is dit rond de 10% van de leerlingen.

Een uitzondering hierop is het onderwerp ‘les(sen)’, waarbij 18% aangeeft het er vaak tot zeer

vaak over te hebben.

0

10

20

30

40

50

60

70

Zelden/Nooit Soms Vaak/Zeer vaak

%

Chatten

Reageren op statussen

Reageren op foto's

Op het prikbord schrijven

Privéberichten

48

Figuur 3. Frequentie onderwerp contact t.o.v. percentage leerlingen.




Houding tegenover leerkracht-leerling contact

In de vragenlijst kregen leerkrachten een zestal stellingen voorgelegd die de positieve

invloeden van leerkracht-leerling contact op sociaal-netwerksites voorstelden, en een vijftal

stellingen die de mogelijke negatieve gevolgen verwoordden. Aan de hand van enkele

grafische weergaves van de antwoorden op deze stellingen, wordt hieronder de attitude van

de leerkrachten tegenover dit leerkracht-leerling contact beschreven. De 7-punt likertschaal

waarop de respondenten konden antwoorden werd gereduceerd tot een 3-puntenschaal om

de interpretatie ervan te vereenvoudigen. De categorie ‘niet akkoord’ omvat

antwoordmogelijkheden 1 tot en met 3, de categorie ‘wel/niet akkoord’ omvat

antwoordmogelijkheid 4 en de categorie ‘akkoord’ omvat de antwoordmogelijkheden 4 tot en

met 7. We beseffen dat de nuancering van de antwoorden hierdoor voor een deel teniet

gedaan wordt, maar gezien de beperkte omvang van deze masterproef, kunnen de resultaten

niet uitgebreider besproken worden.

Met betrekking tot de positieve stellingen zien we een duidelijke tendens (figuur 4). De

meerderheid van de leerkrachten gaat niet akkoord met de positieve stellingen. In vergelijking

met de eerste drie stellingen, gaan wel meer leerkrachten akkoord met de laatste stellingen,

namelijk de positieve invloed op de relatie tussen leerkracht en leerling (24%), op de

communicatie tussen leerlingen en leerkrachten (25%), en het voordeel dat leerlingen

berichten die op hun prikbord komen automatisch lezen (29%).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Zelden/Nooit Soms Vaak/Zeer vaak

%

De les(sen)

Huiswerk

Oefeningen

Andere schoolgerelateerde

Gedeelde interesses

Hobby's

Alledaagse dingen

Andere niet-schoolgerelateerde

49

Figuur 4. Mate van instemming met positieve stellingen contact t.o.v de relatieve frequentie.

Figuur 5 toont de houding van leerkrachten tegenover de stellingen die mogelijke nadelen

verwoorden. Over het algemeen is de meerderheid van de leerkrachten akkoord met deze

stellingen. Vooral over de mogelijke privacyrisico’s maken vele leerkrachten (74%) zich zorgen.

Daarnaast zijn de meeste leerkrachten (64%) van mening dat er te veel afleiding is op

Facebook/Netlog, om het effectief als educatief middel te kunnen inzetten. Opvallend is het

lage aantal leerkrachten dat akkoord gaat met de stelling dat het contact een negatieve

invloed heeft op het leren van leerlingen: 41% van de leerkrachten blijft over deze stelling

neutraal, 37% gaat er niet mee akkoord. Over de mogelijke negatieve invloed op de

geloofwaardigheid van leerkrachten zijn de meningen verdeeld: 40% gaat niet akkoord en

40% gaat wel akkoord, de overige leerkrachten blijven neutraal.

Figuur 5. Mate van instemming met negatieve stellingen contact t.o.v. de relatieve frequentie.

Naast het voorleggen van deze specifieke voor- en nadelen van het contact tussen

leerkrachten en leerlingen op sociaal-netwerksites, vroegen we leerkrachten of ze, algemeen

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Motivatie LL Klasklimaat Leren LL Relatie LK-LL Automatisch lezen Communicatie

%

Niet akkoord wel/niet akkoord Akkoord

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Geloofwaardigheid Veel afleiding Privacy in gedrang Leren van LL Gezag LK

%


50

gezien, vooral voordelen of vooral nadelen zagen in dit contact. Bijna de helft van de

leerkrachten (45,9%) vindt dat er vooral nadelen verbonden zijn aan deze informele manier

van communiceren. Een kwart van de leerkrachten zegt iets meer nadelen dan voordelen te

zien. Bijna 3 op 4 leerkrachten benadrukken dus vooral de nadelen van leerkracht-

leerlingcontact op sociaal-netwerksites. Slechts 3.9% ziet vooral voordelen. We gaven de

leerkracht de vrijheid om zelf extra nadelen en voordelen van het contact te benoemen.

Opvallend is het grote aantal leerkrachten dat privacy aanhaalt als voornaamste struikelblok.

De leerkrachten vrezen dat leerlingen misbruik zullen maken van de informatie die ze van hun

leerkrachten te zien krijgen en willen werk en privéleven liever gescheiden houden. Andere

nadelen die vaak vernoemd werden waren het vervagen van de grenzen tussen leerkrachten

en leerlingen en het te familiair worden van het contact. De mogelijke voordelen van contact

op sociaal-netwerksites die leerkrachten zelf aangeven zijn onder andere het scheppen van

een betere band en verminderen van de afstandelijkheid, het leren kennen van de leefwereld

van leerlingen en daarop inspelen in de lessen en de directe manier van communiceren om

bv. extra informatie te geven, vragen te beantwoorden, enzovoort.

Houding tegenover het gebruik van Facebook/Netlog door leerlingen

De respondenten kregen acht stellingen te zien over mogelijke effecten van het gebruik van

sociaal-netwerksites door leerlingen in het algemeen. Vijf ervan gaven de mogelijke positieve

effecten van dit gebruik weer, de andere drie gaven mogelijke negatieve consequenties weer.

De antwoordcategorieën werden op dezelfde manier samengevoegd als in het vorige

onderdeel.

Figuur 6 geeft de mening van leerkrachten over de positieve stellingen weer. De meest

opvallende uitschieters hierbij zijn ‘woordenschat & spelling’ en ‘ICT-vaardigheden’. Het

leeuwendeel van de leerkrachten (84%) gaat niet akkoord met de stelling dat sociaal-

netwerksitegebruik een positieve invloed heeft op de woordenschat en spelling van de

leerlingen. Daartegenover gaat 64% wel akkoord met de stelling dat de ICT-vaardigheden van

de leerlingen kunnen verhogen dankzij sociaal-netwerksites. Over de positieve invloed ervan

op de sociale integratie en persoonlijke ontwikkeling van leerlingen zijn de meningen meer

verdeeld. Ongeveer evenveel leerkrachten zijn akkoord, niet akkoord of neutraal.

51

Figuur 6. Mate van instemming met positieve stellingen gebruik SNS t.o.v. de relatieve

frequentie.

Figuur 7 toont de attitude van leerkrachten tegenover de negatieve stellingen die we hen

voorlegden. De mening van de leerkrachten is duidelijk het meest uitgesproken met

betrekking tot de negatieve invloed van sociaal-netwerksites op het taalgebruik en de spelling

van leerlingen. Bijna 70% gaat akkoord met deze stelling, slechts 14% gaat er niet mee

akkoord. Met de overige stellingen zijn steevast meer leerkrachten akkoord dan niet akkoord,

al is er een minder duidelijk verschil in percentages.

Figuur 7. Mate van instemming met negatieve stellingen gebruik SNS t.o.v. de relatieve

frequentie.

Zien leerkrachten in het algemeen nu vooral voordelen of nadelen in het Facebook- of

Netloggebruik van leerlingen? Deze vraag stelden we de leerkrachten nadat ze de

bovenstaande stellingen beantwoordden. Eén op drie leerkrachten zegt ongeveer evenveel

voordelen als nadelen te zien, 22.1% ziet iets meer nadelen dan voordelen en 23.6% ziet iets

meer voordelen dan nadelen. Slechts 5.2% vindt dat het gebruik van sociaal-netwerksites door

leerlingen vooral voordelen heeft. De overige 16% ziet vooral nadelen. Hoewel de meningen

van leerkrachten hier meer gevarieerd zijn dan bij hun attitude tegenover contact, staan ze

nog eerder negatief tegenover deze nieuwe media. Leerkrachten konden zelf extra voordelen

0

20

40

60

80

100

Sociaal leren Woordenschat en spelling

ICTvaardigheden Sociale integratie Persoonlijke ontwikkeling

%


0 10 20 30 40 50 60 70 80

Kwaliteit huiswerk Schools presteren Taalgebruik en spelling

%


52

aangeven van het gebruik van netwerksites in het algemeen. Het meest vernoemde voordeel

is de mogelijkheid tot het opbouwen van een sociaal netwerk waardoor leerlingen zich

misschien minder eenzaam voelen. Daarnaast wijzen leerkrachten op de mogelijkheden om

interesses te delen en te ontwikkelen en om zaken te leren, zoals bijvoorbeeld sociale

vaardigheden en ‘netiquette’. Daartegenover benoemen leerkrachten ook vele nadelen van

sociaal-netwerksites. Op kop staan cyberpesten en het gevaar voor de privacy, en vooral dan

het feit dat de leerlingen niet beseffen hoeveel informatie ze te grabbel gooien. Andere

nadelen die vernoemd worden zijn de oppervlakkigheid van contacten, de achteruitgang van

de taal van leerlingen, en het spenderen van een groot deel van hun tijd achter de computer

met het risico op verslaving.


netwerksites?

Leerlingen kregen zes stellingen te zien in verband met het contact tussen leerkrachten en

leerlingen op Facebook/Netlog. Drie ervan gaven de mogelijke positieve effecten van leerling-

leerkracht contact weer, de overige drie stelden de mogelijke negatieve effecten ervan voor.

Bij deze vraag werden leerlingen opgedeeld in twee groepen: diegene die reeds contact

hebben met leerkrachten op sociaal-netwerksites en diegene die dit niet hebben. Dit maakt

het mogelijk om vergelijkingen te maken tussen deze twee groepen.

De resultaten voor de positieve stellingen worden weergegeven in Figuur 8 en 9.

Figuur 8. Mate van instemming met positieve stellingen door leerlingen mét contact t.o.v. de

relatieve frequentie.

We zien dat de meningen van beide groepen leerlingen niet zeer sterk verschillen. Wat we wel

merken is dat leerlingen die reeds contact hebben met leerkrachten eerder geneigd zijn te

zeggen dat hun band verbetert, dan leerlingen die geen contact hebben met leerkrachten.

Met de overige stellingen zijn de meeste leerlingen niet akkoord (+/- 64%), al zijn er ook een

groot deel die neutraal reageren.

0 10 20 30 40 50 60 70

Band leerkracht Huiswerk Meer mijn best doen

%


53

Figuur 9. Mate van instemming met positieve stellingen door leerlingen zonder contact t.o.v.

de relatieve frequentie.

De resultaten voor de negatieve stellingen worden weergegeven in figuur 10 en 11.

Leerlingen die reeds contact hebben met hun leerkrachten op Facebook of Netlog zijn minder

akkoord met deze stellingen dan leerlingen die geen contact hebben op die manier. Bij beide

groepen zien we wel dezelfde tendens: leerlingen zijn vaker niet akkoord met de stellingen

dan wel akkoord. De meeste leerlingen staan dus zeker niet negatief tegenover leerkracht-

leerling contact op sociaal-netwerksites. Een opvallend verschil tussen leerlingen met en

zonder contact, is de bezorgdheid om de privacy: leerlingen die reeds contact hebben, lijken

zich hier minder zorgen over te maken (18.2%) dan leerlingen die nog geen contact hebben

(33%).

Figuur 10. Mate van instemming met negatieve stellingen door leerlingen mét contact t.o.v. de

relatieve frequentie.

0

10

20

30

40

50

60

70

Band leerkracht Huiswerk Meer mijn best doen

%


0 10 20 30 40 50 60 70 80

Geloofwaardigheid Gezag Privacy

%


54

Figuur 11. Mate van instemming met de negatieve stellingen door leerlingen zonder contact

t.o.v. de relatieve frequentie.

We vroegen de leerlingen daarnaast of ze in het algemeen vooral voordelen of nadelen zagen

in het contact tussen leerkachten en leerlingen op sociaal-netwerksites. In vergelijking met de

leerkrachten zijn de leerlingen minder negatief over contact met hun leerkrachten op sociaal-

netwerksites. Het grootste percentage leerlingen (46%) vindt dat er evenveel voordelen als

nadelen aan verbonden zijn. Toch staan ze er niet volledig positief tegenover: slechts 8.3

procent vindt dat het contact vooral voordelen heeft. Daartegenover zegt 16.4% dat het

vooral nadelen heeft.



leerlingen op SNS?

We lieten leerlingen een vergelijking maken tussen leerkrachten met en leerkrachten zonder

contact met leerlingen op SNS. De respondenten kregen negen kenmerken voorgeschoteld,

en moesten aangeven in welke mate ze ermee akkoord waren dat leerkrachten mét contact

dit kenmerk meer vertoonden dan leerkrachten zonder contact. Om de interpretatie van de

schalen te vereenvoudigen, worden de zeven mogelijke scores gehercodeerd tot drie

categorieën. Alle leerlingen die ‘eerder niet akkoord’ tot ‘helemaal niet akkoord’ waren,

werden tot de categorie ‘niet akkoord’ gerekend. Alle leerlingen die ‘eerder wel akkoord’ tot

‘helemaal akkoord’ waren werden tot de categorie ‘akkoord’ gerekend. De leerlingen die

‘wel/niet akkoord’ waren werden tot de categorie ‘neutraal’ gerekend. Figuur 12 geeft de

antwoordpercentages grafisch weer.

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Geloofwaardigheid Gezag Privacy

%


55

Figuur 12. Relatieve frequenties van antwoorden van leerlingen per leerkrachtkenmerk.

We zien een duidelijke trend in deze resultaten, namelijk dat een groot deel van de leerlingen

ermee akkoord gaat dat leerkrachten mét contact de positieve kenmerken meer vertonen dan

leerkrachten zonder contact. Tegelijkertijd gaat het grootste deel van de leerlingen er niet mee

akkoord dat leerkrachten mét contact eerder de negatieve kenmerken vertonen dan

leerkrachten zonder contact.



Om deze vraag te beantwoorden werden aan de leerkrachten elf verschillende educatieve

mogelijkheden voorgelegd die sociaal-netwerksites hen kunnen bieden. Om te verduidelijken

wat er precies bedoeld werd met de genoemde functies, werd een omschrijving ervan

toegevoegd onderaan de pagina. De respondenten werd gevraagd aan te geven of ze de

beschreven functie al dan niet kenden. Nadien werd hen gevraagd of ze de functies reeds

gebruikten en of ze het eventueel in de toekomst zouden gebruiken. Tabel 22 geeft de

resultaten weer.

73.9

70.7

67.6

31.1

27.3

26.1

24.8

24.3

21.7

18.6

18.6

22.4

26.1

33.5

21.7

40.4

28.6

29.2

7.5

10.5

9.9

42.9

39.1

52.2

34.7

47.2

49.1

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Sneller boos

Saaier

Strenger

minder streng

zachter

populairder

Liever

grappiger

Leuker

Niet akkoord

Neutraal

Wel akkoord

56

Tabel 22

Kennis en gebruik van educatieve mogelijkheden door leerkrachten

Ik ken deze

functie

Ik maak er

reeds gebruik

van

Zie me

het in de toekomst gebruiken

Nuttig, maar zou het zelf

niet gebruiken

Over-bodig

Onbruik-baar

Communiceren via groep

54.1%

3.5%

12.7%

28.5%

44.7%

10.5%

Leren samenwerken 42.2% 3.5% 11.8% 36% 38.2% 10.5%

Materiaal delen 82.1% 11% 20.6% 36.8% 27.2% 4.4%

Informele feedback 55.5% 4.8% 7.5% 32.9% 46.1% 8.8%

Formele feedback 42.8% 3.9% 6.6% 32% 44.3% 13.2%

Sociaal leren 48% 1.8% 14.9% 36.4% 36.8% 10.1%

Educatieve applicaties 37.1% 3.1% 19.7% 32.9% 35.5% 8.8%

Motivatie verhogen 43.2% 2.2% 13.2% 32.5% 40.8% 11.4%

Peer feedback 41.9% 1.3% 13.6% 30.7% 43% 11.4%

Online discussievoeren 64.6% 3.1% 15.8% 36% 34.2% 11%

Stimuleren van reflectie 36.7% 1.8% 12.3% 34.2% 44.3% 7.5%

GEMIDDELDE 49.8% 3.6% 13.5% 33.5% 39.6% 9.8%

De meeste mogelijkheden zijn gekend door 40 tot 55% van de deelnemende leerkrachten.

Uitzonderingen hierop zijn de opties ‘materiaal delen’ (82%), ‘Online discussievoeren’ (65%)

‘Educatieve applicaties’ (37%) en ‘Stimuleren van reflectie’ (36.7%). De bekendheid van de

functie ‘materiaal delen’ uit zich daarbij ook in het feit dat ongeveer 1 op 10 leerkrachten er

reeds gebruik van maakt, terwijl het gebruikspercentage bij de andere toepassingen veel lager

ligt. Al bij al wordt er slechts door een miniem aantal leerkrachten gebruik gemaakt van de

functies. De percentages leerkrachten die er gebruik van maken schommelen tussen 1.3 en

4.8%, met de reeds vernoemde uitschieter bij ‘delen van educatief materiaal’. Gezien we reeds

een vermoeden hadden dat het gebruik ervan nog niet echt ingeburgerd zou zijn, vroegen we

de leerkrachten ook of ze de voorgestelde mogelijkheden eventueel in de toekomst zouden

gebruiken. Gemiddeld 13.5% van de leerkrachten antwoordt ja op deze vraag. De

57

toepassingen waarvan leerkrachten het meest denken dat zij ze in de toekomst zelf zullen

gebruiken zijn ‘delen van materiaal’ (20.6%) en ‘educatieve applicaties’ (19.6%). Gemiddeld

één op drie leerkrachten (33.5%) ziet wel het nut in van de voorgestelde educatieve

toepassingen maar zou het zelf niet gebruiken.

Het merendeel van de leerkrachten vindt de verschillende voorstellen echter overbodig:

gemiddeld 40% duidt deze antwoordmogelijkheid aan. Ten slotte stelt gemiddeld 1 op de 10

leerkrachten zich vragen bij de bruikbaarheid van de voorgestelde methoden.



Leerlingen kregen een reeks educatieve toepassingen voorgelegd, waarvan ze konden

aangeven in welke mate ze het gebruik ervan zien zitten. Figuur 13 toont de scores die

leerlingen gaven aan de verschillende mogelijkheden. We zien een duidelijke tendens: het

leeuwendeel van de leerlingen ziet het niet zitten om sociaal-netwerksites op een educatieve

manier te gebruiken. De minst gewenste toepassing blijkt het verdelen van huiswerk te zijn.

Figuur 13. Mate waarin leerlingen de toepassing van educatieve mogelijkheden op SNS ziet

zitten t.o.v. de relatieve frequentie.

We vroegen de leerlingen daarna ook of sommige van hun leerkrachten de vernoemde

toepassingen reeds gebruikten. Uit de antwoorden bleek dat slechts een klein percentage van

leerkrachten gebruik maakt van deze methoden (zie tabel 23).

0

10

20

30

40

50

60

Helemaal niet goed

2 3 4 5 6 Heel erg goed

%

Zou je het zien zitten om via Facebook/Netlog...

Huiswerk te krijgen

Groepswerken te maken

Klasdiscussies te voeren

Te quizzen over de les

Te communiceren over les(sen)

58

Tabel 23

Gebruik van educatieve toepassingen SNS door leerkrachten volgens leerlingen

Huiswerk Groepswerk Klasdiscussie Quizzen Communicatie

% Gebruik 4.8 5.9 6.9 6 7.6

Het leek ons interessant om na te gaan of het reeds gebruik maken van een van de

toepassingen door een of meerdere leerkrachten, een invloed zou hebben op de antwoorden

van leerlingen op de vorige vraag. Zouden leerlingen die reeds geconfronteerd werden met

de methoden negatiever of positiever reageren op de vraag of ze de toepassing ervan zouden

zien zitten? Om dit te testen wordt de relatie tussen al dan niet gebruik van een toepassing

door leerkrachten (Toep) en de score op de vraag of de leerlingen het gebruik van deze

toepassing zien zitten (ZZ), getoetst met de independent-samples t-test. De gemiddelde score

op ZZ van leerlingen wier leerkrachten de toepassing gebruiken wordt vergeleken met de

gemiddelde score op ZZ van leerlingen wier leerkrachten de toepassing niet gebruiken.

Voorwaarde voor deze test is dat de afhankelijke variabele normaal verdeeld is in de groepen

die met elkaar vergeleken worden. Aangezien het grootste deel van de leerlingen aangaf dat

hun leerkrachten nog geen gebruik maken van de educatieve mogelijkheden, is deze groep

voor elke afhankelijke variabele groot genoeg om ervan uit te gaan dat de data normaal

verdeeld zijn (n > 30). De groepen leerlingen wier leerkrachten wel reeds gebruik maken van

de mogelijkheden, is veel kleiner. Om na te gaan of de afhankelijke variabele voor deze

groepen een normale verdeling volgt, voeren we per groep de Kolmogorov-Smirnov test uit.

Voor elk van deze tests kan de nulhypothese dat de afhankelijke variabele normaal verdeeld

was, aanvaard worden op het α = .05 significantieniveau. De belangrijkste resultaten van de

independent-samples t-tests worden weergegeven in tabel 24, als kritieke waarde gebruiken

we α = .05.

Tabel 24

Resultaten independent-samples t-tests voor zien zitten educatieve toepassingen SNS

t df Sig. (2-tailed) Nulhypothese

Huiswerk 4.180 32 .000 Verworpen

Groepswerken 3.745 647 .000 Verworpen

Klasdiscussie 4.771 647 .000 Verworpen

Quiz 3.750 647 .000 Verworpen

Groep voor vak 4.632 647 .000 Verworpen

59

De nulhypothese van deze test stelt dat de gemiddelden in de twee groepen leerlingen gelijk

zijn. Wanneer we de nulhypothese verwerpen, is er dus een significant verschil tussen de twee

groepen. Uit de t-tests blijkt dat we de nulhypothese moeten verwerpen op het .05

significantieniveau voor elk van de afhankelijke variabelen. Er is met andere woorden een

significant verschil tussen de twee groepen leerlingen. Wanneer we de group statistics

bekijken (zie tabel 25), zien we dat leerlingen die reeds kennismaakten met het gebruik van

een educatieve mogelijkheid gemiddeld positiever staan tegenover deze optie dan leerlingen

wier leerkrachten er geen gebruik van maken. We moeten echter voorzichtig zijn met

conclusies trekken uit deze tests aangezien de groottes van de twee groepen sterk

verschilden.

Tabel 25

Group statistics: Score op ZZ afhankelijk van toepassen educatieve mogelijkheden door LK

N Mean Std. Deviation Std. Error mean

Huiswerk

Reeds gebruik LK 31 4.13 2.349 .422

Niet gebruik LK 618 2.34 1.858 .075

Groepswerken


Niet gebruik LK 611 2.91 2.040 .083

Klasdiscussie


Niet gebruik LK 604 2.68 1.987 .081

Quiz


Niet gebruik LK 610 2.82 2.110 .085

Groep voor vak


Niet gebruik LK 600 2.72 1.931 .079

60



Zowel leerkrachten als leerlingen kregen in de online survey een lijst met verschillende

soorten informatie die via sociaal-netwerksites kunnen vrijgegeven worden. Voor elk van deze

gegevens konden de respondenten aangeven of ze vonden dat leerkrachten ze helemaal wel

(1) tot helemaal niet (9) mochten delen met hun leerlingen. We bekijken eerst de attitudes van

de leerkrachten en de leerlingen individueel, daarna maken we de vergelijking tussen de twee

respondentgroepen.

Leerkrachten

Om de interpretatie van de gegevens te vereenvoudigen, worden de negen

antwoordmogelijkheden gereduceerd tot drie categorieën. De eerste categorie bestaat uit de

scores 1 tot en met 4, wat neerkomt op antwoordmogelijkheden ‘eerder niet’ tot ‘helemaal

niet’. De tweede categorie bevat de neutrale antwoorden, namelijk score 5. De laatste

categorie omvat scores 6 tot en met 9, en representeert dus de antwoordmogelijkheden

‘eerder wel’ tot ‘helemaal wel’. We zijn ons ervan bewust dat deze vereenvoudiging de

nuancering in antwoordmogelijkheden teniet doet, maar de interpretatie ervan zou te

complex worden. Figuur 14 geeft de percentages leerkrachten per categorie weer, voor elke

soort informatie. We zien dat de meerderheid van de leerkrachten van mening is dat de

verschillende soorten informatie beter niet gedeeld worden met leerlingen. Een minderheid

vindt het wel kunnen. Opvallend is dat ‘interesses’ afwijkt van deze tendens. Slecht 45% van

de leerkrachten geeft aan dat ze vinden dat deze informatie eerder niet tot helemaal niet

gedeeld mag worden met de leerlingen, terwijl dit percentage voor de andere

informatiestukken veel hoger ligt (tussen 75 en 93%). Ongeveer 40% van de leerkrachten vindt

dat interesses wel gedeeld mogen worden met de leerlingen.

61

Figuur 14. Relatieve frequenties van mening leerkrachten over delen informatie per soort

informatie.

Om na te gaan of de meningen over de verschillende informatiesoorten van elkaar verschillen,

berekenen we op basis van de gegevens een ‘gemiddelde tendens’. Hiervoor worden de

percentages per antwoordmogelijkheid (score 1 tot en met 9) opgeteld over de verschillende

informatiesoorten heen. Daarna wordt deze som gedeeld door het aantal variabelen, namelijk

15. Op die manier verkrijgen we voor elke antwoordmogelijkheid het gemiddelde percentage.

Tot slot wordt elke variabele door middel van de Chi Square test vergeleken met deze

‘gemiddelde tendens’. Tabel 26 toont de resultaten van deze test voor elke variabele. De

nulhypothese van de test stelt dat er geen significant verschil is tussen de geobserveerde

waarden en de waarden die verwacht worden op basis van de gemiddelde tendens. Als

kritieke waarde gebruiken we α = .01. De variabele ‘foto’s van feestjes’ kon niet getest worden

via de Chi Square test, aangezien enkele van de mogelijke scores door geen enkele

respondent aangekruist werden.

3.1

5.3

6.1

6.1

7

7

8.4

10.1

10.6

12.3

12.7

12.8

16.2

18.5

40.2

4

4.8

4.8

4.8

6.6

6.6

7.9

5.3

6.6

10.6

10.6

10.6

7.9

10.6

14.5

92.7

89.9

89

88.9

86.3

86.1

83.8

84.6

82.9

77.1

76.6

76.6

75.9

70.9

45.4

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Foto's van feestjes

Schoolresultaten leerlingen

Info over doen en laten thuis

Vakantiefoto's

Info over hun gezin

Familiefoto's

Info over liefdesleven

Politieke voorkeuren

Evenementen

Religieuze voorkeur

Zelfgemaakte filmpjes

Resultaten ludieke apps

Spelletjes

Fanpagina's

Interesses

WEL

NEUTRAAL

NIET

62

Tabel 26

Chi Square test voor het vergelijken van mening LK over verschillende soorten informatie met de gemiddelde tendens

Variabele χ 2 df Asymp. Sig. Nulhypothese

Familiefoto's 11.102 8 .196 Aanvaard

Vakantiefoto's 12.817 8 .118 Aanvaard

Foto's van feestjes - - - -

Zelfgemaakte filmpjes 5.729 8 .678 Aanvaard

Fanpagina's 31.004 8 .000 Verworpen

Politieke voorkeuren 4.604 8 .799 Aanvaard

Religieuze voorkeur 7.265 8 .508 Aanvaard

Info over liefdesleven 3.483 8 .901 Aanvaard

Interesses 249.144 8 .000 Verworpen

Info over doen en laten thuis 18.185 8 .020 Aanvaard

Info over hun gezin 10.484 8 .233 Aanvaard

Evenementen 7.773 8 .456 Aanvaard

Spelletjes 20.709 8 .008 Verworpen

Schoolresultaten leerlingen 49.409 8 .000 Verworpen

Resultaten ludieke apps 8.962 8 .346 Aanvaard

Voor vier van de geteste variabelen dient de nulhypothese verworpen te worden op het α =

.01 significantieniveau, wat betekent dat de antwoorden op deze variabelen significant

afwijken van de gemiddelde tendens. Zoals we konden verwachten op basis van de

berekende percentages, wijkt de variabele ‘interesses’ significant af van de gemiddelde

tendens. Daarnaast zijn er significante afwijkingen bij ‘fanpagina’s’, ‘spelletjes’ en

‘schoolresultaten leerlingen’. Wanneer we de naar frequentietabellen bij elk van deze

variabelen kijken, kunnen we nagaan in welke richting de verschillen liggen. Bij

‘schoolresultaten leerlingen’ is de tendens verschoven richting de negatieve pool ‘helemaal

niet’. Meer leerkrachten dan gemiddeld vinden dus dat deze informatie niet gedeeld mag

worden door leerkrachten. Bij fanpagina’s merken we een omgekeerde verschuiving: hier

vinden meer leerkrachten dan gemiddeld dat ze deze informatie wel mogen delen met hun

leerlingen. Bij ‘spelletjes’ is het verschil vooral te wijten aan een verspreiding van de

63

antwoorden aan de negatieve pool: de leerkrachten antwoorden hier minder extreem dan bij

de andere variabelen.

B. Leerlingen

Bij de leerlingen voeren we dezelfde vereenvoudiging door als bij de leerkrachten, namelijk

van negen naar drie antwoordcategorieën. Op figuur 15 zien we dat de meeste leerlingen net

als leerkrachten vinden dat het merendeel van de informatiesoorten niet gedeeld mag worden

door leerkrachten. Een uitzondering hierop vormt, eveneens zoals bij de leerkrachten, het

onderdeel ‘interesses’. Ongeveer 43% van de leerlingen vindt dat deze informatie ‘eerder wel’

tot ‘helemaal wel’ gedeeld mag worden. Opvallend is dat ook het delen van twee andere

informatiesoorten door meer leerlingen getolereerd wordt dan de andere, namelijk spelletjes

(36%) en politieke voorkeuren (31%). De informatie waarvan het grootste deel leerlingen vindt

dat ze niet gedeeld mag worden door leerkrachten op sociaal-netwerksites, is informatie over

de schoolresultaten van de leerlingen. Liefst 81% van de leerlingen vindt dat deze informatie

niet meegedeeld mag worden.

Figuur 15. Relatieve frequenties van mening leerkrachten over delen informatie per soort

informatie.

Met behulp van de Chi Square test kunnen we nagaan of de verschillen die er op het eerste

zicht zijn tussen de verschillende informatiesoorten, ook significant zijn. De manier waarop we

deze Chi Square test uitvoeren is dezelfde als bij de leerkrachten (zie vorige alinea). Als kritieke

waarden kiezen we α = .01. De Chi Square test bevestigt onze observaties (zie tabel 27): zowel

12.8

19.2

19.6

19.7

20.5

20.7

21.3

22.3

23.6

24.8

24.8

24.9

31.1

35.8

43.1

6.1

10.7

9.2

10.3

11.1

10.5

10.8

10

11.4

11

10

10.8

11.8

10.5

11.6

81

70.2

71.1

69.8

68.4

68.8

67.8

67.7

64.9

64.3

65.1

64.3

57.3

53.7

45.3

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Schoolresultaten

Fanpagina's

Info over hun gezin

Familiefoto's

Foto's van feestjes

Info over doen en laten thuis

Zelfgemaakte filmpjes

Resultaten ludieke apps

Info over liefdesleven

Evenementen

Vakantiefoto's

Religieuze voorkeur

Politieke voorkeuren

Spelletjes

Interesses

WEL

NEUTRAAL

NIET

64

politieke voorkeuren, interesses, spelletjes, als schoolresultaten van leerlingen, wijken

significant af van de gemiddelde tendens.

Tabel 27

Chi Square test, vergelijken van mening LL over verschillende soorten informatie met de gemiddelde tendens

χ2 df Asymp. Sig. Nulhypothese

Familiefoto's 17.678 8 .024 Aanvaard

Vakantiefoto's 18.003 8 .021 Aanvaard

Foto's van feestjes 10.754 8 .216 Aanvaard

Zelfgemaakte filmpjes 20.099 8 .010 Aanvaard

Fanpagina's 19.662 8 .012 Aanvaard

Politieke voorkeuren 35.489 8 .000 Verworpen

Religieuze voorkeur 2.273 8 .971 Aanvaard

Info over liefdesleven 3.593 8 .892 Aanvaard

Interesses 164.726 8 .000 Verworpen

Info over doen en laten thuis 12.248 8 .140 Aanvaard

Info over hun gezin 13.720 8 .089 Aanvaard

Evenementen 10.565 8 .228 Aanvaard

Spelletjes 73.292 8 .000 Verworpen

Schoolresultaten leerlingen 167.488 8 .000 Verworpen

Resultaten ludieke apps 12.066 8 .148 Aanvaard

Vergelijking leerkrachten-leerlingen

Aangezien deze vraag op exact dezelfde manier gesteld werd aan zowel leerlingen als

leerkrachten, is het mogelijk om vergelijkingen te maken tussen deze twee

respondentgroepen. Voor deze vergelijking kiezen we voor de indepent-samples t-test, met

als onafhankelijke variabele het respondenttype (1=leerkracht, 2=leerling) en als afhankelijke

variabelen de verschillende informatiesoorten. Gezien de grootte van de steekproeven (n>30)

mogen we er vanuit gaan dat aan de voorwaarde van normaliteit voldaan is (Schuyten, 2004).

Om de voorwaarde van gelijkheid van varianties na te gaan werd de Levene-test uitgevoerd

voor elke afhankelijke variabele. Uit deze test blijkt dat de varianties enkel gelijk zijn bij de

variabele ‘fanpagina’s (p = .307). Voor de andere variabelen berekent SPSS een aangepaste t-

65

waarde opdat we alsnog de t-test kunnen gebruiken. Tabel 28 geeft per afhankelijke variabele

de t-waarden en hun overeenkomstige vrijheidsgraden en significantieniveau weer. Daarnaast

wordt weergegeven of de nulhypothese aanvaard of verworpen wordt. De nulhypothese hier,

stelt dat de twee gemiddelden niet significant van elkaar verschillen. Als we voor een

bepaalde afhankelijke variabele de nulhypothese aanvaarden, is er geen significant verschil

tussen de mening van leerkrachten en leerlingen voor die variabele. Als we voor een bepaalde

variabele de nulhypothese verwerpen, is er wel een significant verschil tussen de mening van

leerkrachten en leerlingen met betrekking tot die soort informatie.

Tabel 28

Independent-samples t-test voor vergelijken mening leerkrachten en leerlingen

t df Sig. Nulhypothese

Familiefoto’s -6.902 522 .000 Verworpen

Vakantiefoto’s -9.893 568 .000 Verworpen

Foto’s van feestjes -12.956 706 .000 Verworpen

Zelfgemaakte filmpjes -4.929 460 .000 Verworpen

Fanpagina’s 0.060 863 .952 Aanvaard

Politieke voorkeuren -10.488 522 .000 Verworpen

Religieuze voorkeur -5.639 465 .000 Verworpen

Info liefdesleven/status -7.768 540 .000 Verworpen

Interesses -1.109 433 .268 Aanvaard

Info over doen en laten thuis -8.447 566 .000 Verworpen

Info over hun gezin -6.776 524 .000 Verworpen

Evenementen -7.164 502 .000 Verworpen

Spelletjes -7.918 500 .000 Verworpen

Schoolresultaten leerlingen -5.272 563 .000 Verworpen

Resultaten ludieke apps -3.595 483 .000 Verworpen

De meningen van leerlingen en leerkrachten verschillen bij alle soorten informatie significant,

behalve bij ‘fanpagina’s’ en ‘interesses’. Om na te gaan op welke manier de meningen van

leerkrachten en leerlingen van elkaar verschillen, kijken we naar de tabel ‘Group statistics’. We

zien dat leerlingen steevast hogere scores toekennen aan de verschillende informatiesoorten

66

dan leerkrachten. Ze zijn dus toegeeflijker dan leerkrachten in de mate waarin informatie door

de leerkrachten opengesteld mag worden naar hun leerlingen toe.



Leerkrachten

Als het gaat om privacy van leerkrachten naar leerlingen toe, zien we dat één op de drie

leerkrachten die contact heeft met zijn/haar leerlingen op Facebook, zijn/haar profiel volledig

zichtbaar houdt voor deze leerlingen (zie tabel 29). Op Netlog staat het profiel bij 2 op de 3

leerkrachten volledig open voor de leerlingen. We moeten echter zeer voorzichtig omspringen

met het vergelijken van deze data aangezien het aantal leerkrachten dat contact heeft met

leerlingen op sociaal-netwerksites beperkt is, waardoor slechts een gering aantal leerkrachten

de gestelde vraag kon beantwoorden. Van de leerkrachten die hun profiel op Facebook niet

volledig openstellen voor de leerlingen, zegt het grootste deel te werken met vriendenlijsten

om te bepalen wat hun leerlingen al dan niet te zien krijgen, terwijl 11.1% een volledig nieuw

(extra) profiel aangemaakt heeft. In de groep van Netlog gaat het voor beide

antwoordmogelijkheden om 16.7%.

Tabel 29

Antwoordpercentages ‘mogen leerlingen je volledige profiel zien?’

Leerlingen

Met betrekking tot de openheid van het profiel van leerlingen voor leerkrachten, werd ook

een onderscheid gemaakt tussen Facebook en Netlog. Tabel 30 toont de

antwoordpercentages. De meerderheid van de leerlingen (80-85%) geeft aan dat ze geen

geheimen hebben voor hun leerkrachten op Facebook of Netlog, en dat ze dus alle informatie

op hun profiel met hen delen. Wanneer leerlingen er toch voor kiezen om de openheid naar

leerkrachten toe te beperken, verkiest het grootste deel ‘vriendenlijsten’ boven het aanmaken

van een extra profiel.

Website

Ja, ze mogen alle info zien

Neen, ik gebruik vriendenlijsten

Neen, extra profiel aangemaakt

Facebook 33.3% 55.6% 11.1%

Netlog 66.7% 16.7% 16.7%

67

Tabel 30

Antwoordpercentages ‘mogen leerkrachten je volledige profiel zien?’

Website

Ja, ze mogen alle info

zien

Neen, ik gebruik vriendenlijsten

Neen, extra profiel aangemaakt

Facebook 84.8% 14% 1.2%

Netlog 80% 16.7% 3.3%

De Chi Square test toont aan dat op vlak van de openheid van profielpagina’s naar

leerkrachten toe, er geen significante verschillen zijn tussen Facebook en Netlog (χ2=3,051; df

= 1; p= .218) op het α = .05 significantieniveau.

68

2.4 Beïnvloedende factoren



variabelen?

LEERKRACHTEN

Om de invloed van de verschillende demografische variabelen op de verschillende factoren na

te gaan, zal steeds in twee stappen gewerkt worden. Eerst wordt via one-way ANOVA

nagegaan of de onafhankelijke variabele op een of meer van de verschillende afhankelijke

variabelen een invloed heeft. Wanneer dit zo is, zal nagegaan worden of deze invloed

aanwezig blijft wanneer er gecorrigeerd wordt voor ICT-vaardigheden. Deze testing gebeurde

via het algemeen lineair model en vormde een combinatie van ANOVA en lineaire regressie.

Voor alle analyses werd α = .05 gekozen als kritieke waarde.

Om variantie-analyse (ANOVA) te mogen gebruiken worden twee voorwaarden opgelegd aan

de data: homogeniteit van varianties en het normaal verdeeld zijn van de afhankelijke

variabele voor alle categorieën van de onafhankelijke variabele. De homogeniteit van

varianties wordt voor de start van elke analyse nagegaan met de Levene-test. Daaruit blijkt dat

voor elke combinatie van onafhankelijke en afhankelijke variabelen voldaan wordt aan de

voorwaarden (p > .05). Wanneer n > 30 mogen we er vanuit gaan dat de data normaal

verdeeld zijn. Voor de categorieën van de onafhankelijke variabelen waar de groepsgrootte

kleiner is dan 30, wordt de Kolmogorov-Smirnov test gebruikt. Deze test wijst uit dat de

afhankelijke variabelen voor elk van deze groepen normaal verdeeld is (p > .05).

De invloed van ‘ICT-vaardigheden’

Via univariate lineaire regressie werd de invloed van de factor ‘ICT-vaardigheden’ nagegaan op

de attitudes van leerkrachten tegenover SNS. Tabel 41 toont de resultaten van deze tests.

69

Tabel 41

Resultaten lineaire regressie van ‘ICT-vaardigheden’ op de afhankelijke variabelen

Afhankelijke variabele F df Sig. Nulhypothese

TECS_pos 5.49 1 .020 Verworpen

TECS_neg 2.46 1 .118 Aanvaard

ESUS_pos 18.59 1 .000 Verworpen

ESUS_neg 9.16 1 .003 Verworpen

De nulhypothese stelt dat er geen significant verschil is tussen de meningen van leerkrachten

naargelang hun niveau van ICT-vaardigheden. Deze hypothese mag alleen aanvaard worden

voor de afhankelijke variabele TECS_neg. Op de andere variabele heeft ‘ICT-vaardigheden’ dus

wel een significante invloed. De richting van deze invloed wordt nagegaan aan de hand van

de tabel met parameterschattingen (zie tabel 42).

Tabel 42

Parameterschattingen voor de lineaire regressie van ICT-vaardigheden op TECS_pos, ESUS_pos en ESUS_neg

Afhankelijke variabele B Std. Error t Sig.

TECS_pos 0.174 0.074 2.343 .020

ESUS_pos 0.269 0.06 4.467 .000

ESUS_neg -0.219 0.072 -3.026 .003

Uit de parameterschattingen blijkt dat hoe hoger het niveau van de ICT-vaardigheden van

leerkrachten ligt, hoe meer ze akkoord gaan met de positieve stellingen over SNS. Het

tegenovergestelde geldt voor de negatieve stellingen: daarmee gaan leerkrachten met hogere

ICT-vaardigheden gemiddeld minder akkoord. Algemeen kunnen we dus stellen dat

leerkrachten met hogere ICT-vaardigheden positiever staan tegenover sociaal-netwerksites

dan leerkrachten met lage ICT-vaardigheden.

De invloed van ‘leeftijd’

Via univariate lineaire regressies werd de invloed van de leeftijd van leerkrachten gemeten op

hun attitudes tegenover SNS. Tabel 43 geeft de belangrijkste resultaten van deze tests weer.

70

Tabel 43

Resultaten lineaire regressie van leeftijd op de afhankelijke variabelen


TECS_pos 0.60 1 .440 Aanvaard


ESUS_pos 1.04 1 .308 Aanvaard

ESUS_neg 0.04 1 .837 Aanvaard

De nulhypothese die stelt dat er geen verschil is in attitude tussen leerkrachten van

verschillende leeftijden, mag aanvaard worden. Er is dus geen significante invloed van leeftijd

op de attitudes van leerkrachten tegenover SNS.

De invloed van ‘geslacht’

In de eerste stap wordt ‘geslacht’ ingegeven als onafhankelijke variabele, en de vier factoren

als afhankelijke variabelen. Tabel 44 toont de belangrijkste resultaten van deze test.

Tabel 44

Resultaten ANOVA met geslacht als onafhankelijke variabele




ESUS_pos 4.71 1 .031 Verworpen


Voor de variabelen TECS_pos en ESUS_pos dient de nulhypothese die stelt dat er geen verschil

is tussen mannen en vrouwen wat betreft de scores op deze factoren, verworpen te worden.

De test geeft aan dat er een significant verschil bestaat tussen mannen en vrouwen wat

betreft hun positieve attitudes tegenover sociaal-netwerkgebruik van leerlingen in het

algemeen en tegenover contact tussen leerlingen en leerkrachten op SNS.

Op de afhankelijke variabelen TECS_pos en ESUS_pos, wordt een univariate regressie

uitgevoerd van geslacht en ICT-vaardigheden, om te corrigeren voor een mogelijke bias. Tabel

45 en 46 tonen de resultaten.

71

Tabel 45

Resultaten univariate regressie van geslacht op ESUS_pos met correctie voor ICT-vaardigheden

F df Sig. Nulhypothese

ICT-vaardigheden 16.49 1 .000 Verworpen

Geslacht 1.63 1 .204 Aanvaard

Tabel 46

Resultaten univariate regressie van geslacht op TECS_pos met correctie voor ICT-vaardigheden


ICT-vaardigheden 2.79 1 .096 Aanvaard

Geslacht 14.94 1 .000 Verworpen

Wanneer we corrigeren voor ICT-vaardigheden, heeft geslacht geen invloed op ESUS_pos. De

verschillen in attitude tegenover contact op SNS tussen mannen en vrouwen, komen dus

voort uit het verschil in ICT-vaardigheden tussen mannen en vrouwen. De verklaarde variantie

van het model is echter klein, de Adjusted R Squared bedraagt slechts .079, wat betekent dat

zo’n 8% van de variantie in de afhankelijke variabele verklaard wordt door ICT-vaardigheden

en geslacht.

De invloed van geslacht op TECS_pos blijft wel aanwezig wanneer de variabele ICT-

vaardigheden aan het model wordt toegevoegd. Aan de hand van de parameterschattingen

voor dit model (tabel 47), kan besloten worden dat mannen gemiddeld meer akkoord gaan

met de positieve stellingen over contact dan vrouwen. Hun score op deze factor ligt

gemiddeld 0.565 hoger dan de score die vrouwen geven.

Tabel 47

Parameterschattingen van de univariate regressie van geslacht op TECS_pos

B Std. Error t Sig.

Intercept 2.159 0.444 4.87 .000

ICT 0.123 0.074 1.67 .096

Geslacht = man 0.565 0.146 3.87 .000

Geslacht = vrouw 0 - - -

72

De invloed van het model blijft echter zeer klein, het percentage verklaarde variantie in de

afhankelijke variabele bedraagt slechts 7% (Adjusted R Squared = .068).

De invloed van ‘schooltype’

Tabel 48 toont de resultaten van de ANOVA met ‘schooltype’ als onafhankelijke variabele.

Tabel 48

Resultaten ANOVA met schooltype als onafhankelijke variabele






Schooltype heeft een significante invloed op de mening van leerkrachten over de positieve

stellingen met betrekking tot contact tussen leerlingen en leerkrachten op SNS. In de

volgende test wordt nagegaan of deze invloed aanwezig blijft wanneer er gecorrigeerd wordt

voor ICT-vaardigheden. Tabel 49 toont de resultaten van deze test.

Tabel 49

Univariate regressie van schooltype op TECS_pos met correctie voor ICT-vaardigheden


ICT-vaardigheden 19.48 1 .000 Verworpen

Schooltype 0.096 3 .116 Aanvaard

Wanneer de variabele ‘ICT-vaardigheden’ aan het model wordt toegevoegd, is de invloed van

schooltype op TECS_pos niet meer significant. Er is dus geen significante invloed van

‘schooltype’ op de attitudes van leerkrachten .

De invloed van ‘provincie’

De ANOVA met de variabele ‘provincie’ als onafhankelijke variabele en de vier attitudeschalen

als afhankelijke variabelen, wijst uit dat er geen significant verschil is in mening tussen

leerkrachten uit de verschillende provincies (zie tabel 50).

73

Tabel 50

Resultaten ANOVA met provincie als onafhankelijke variabele



TECS_neg 0.03 5 1.000 Aanvaard

ESUS_pos .916 5 .472 Aanvaard


De invloed van ‘onderwijstype’

De ANOVA met de variabele ‘onderwijstype’ als onafhankelijke variabele en de vier

attitudeschalen als afhankelijke variabelen, wijst uit dat er geen significant verschil is in

mening tussen leerkrachten uit de verschillende onderwijstypes (zie tabel 51).

Tabel 51

Resultaten ANOVA met onderwijstype als onafhankelijke variabele






De invloed van ‘graad’

De ANOVA met de variabele ‘graad’ als onafhankelijke variabele en de vier attitudeschalen als

afhankelijke variabelen, wijst uit dat er geen significant verschil is in mening tussen

leerkrachten uit de verschillende graden (zie tabel 52).

74

Tabel 52

Resultaten ANOVA met graad als onafhankelijke variabele






De invloed van ‘leerkrachtstijl’

Om na te gaan of de stijl die een leerkracht zichzelf toeschrijft een invloed heeft op zijn/haar

mening over SNS in het algemeen en over leerkracht-leerling contact op SNS, werden de vier

likertschalen die deze kenmerken meten, ingevoerd als onafhankelijke variabelen in een

lineaire regressie op de verschillende afhankelijke variabelen. Enkel op TECS_pos en ESUS_neg

waren er significante invloeden van ‘leerkrachtstijl’ op het α = .05 significantieniveau. Tabel 53

en 54 geven de resultaten van deze regressies weer.

Tabel 53

Regressie van leerkrachtstijlkenmerken op TECS_pos


ST1 0.543 1 .462 Aanvaard



ST4 6.239 1 .013 Verworpen

75

Tabel 54

Regressie van leerkrachtstijlkenmerken op ESUS_neg



ST2 9.134 1 .003 Verworpen



We zien dat de score die leerkrachten zichzelf geven op ST4 een significante invloed heeft op

hun positieve attitude tegenover leerkracht-leerling contact op SNS. De score die leerkrachten

zichzelf geven op ST2 heeft dan weer een significante invloed op de negatieve attitude van

leerkrachten tegenover SNS-gebruik door leerlingen in het algemeen. De verklaarde variantie

in de afhankelijke variabele is echter niet zo groot. De adjusted R Squared voor de regressie op

TECS_pos is R2 = .039, voor de regressie op ESUS_neg is het R2= .031. ST4 verklaart dus slechts

4% van de variantie in TECS_pos, ST2 verklaart 3% van de variantie in ESUS_neg. Tabel 55

geeft de parameterschattingen voor beide regressies weer, zodat we de richting van de

effecten kunnen interpreteren.

Tabel 55

Parameterschattingen voor de univariate regressie van ST4 op TECS_pos en van ST2 op ESUS_neg

B St. Error t Sig.

ST4 -> TECS_pos 0.254 0.102 2.498 .013

ST2 -> ESUS_neg -0.240 .080 -3.022 .003

Uit de parameterschattingen kunnen we opmaken dat hoe meer leerkrachten zichzelf als

amicaal zien, hoe meer ze akkoord gaan met de positieve stellingen over leerkracht-leerling

contact op SNS. Leerkrachten die zich eerder zakelijk zien, staan dus gemiddeld gezien

negatiever tegenover deze stellingen. Vervolgens zien we dat hoe meer leerkrachten zichzelf

als flexibel typeren, hoe minder ze geneigd zijn akkoord te gaan met de negatieve stellingen

over sociaal-netwerksites in het algemeen.

76

LEERLINGEN

De attitudes van leerlingen mét contact en zonder contact met een leerkracht op SNS, werden

los van elkaar bekeken, gezien de vraagstelling in beide groepen lichtelijk verschilde.

Om de invloed van de continue variabelen op de onafhankelijke variabelen te testen, wordt

gebruik gemaakt van univariate lineaire regressie. Om de invloed van de categorische

variabelen na te gaan, wordt gebruik gemaakt van One-Way ANOVA. De nulhypothese van

deze test stelt dat er geen significant verschil is tussen de gemiddelden van de verschillende

categorieën van de onafhankelijke variabele. Om te bepalen of we deze nulhypothese

aanvaarden, wordt bij variantie-analyse een vergelijking gemaakt tussen de varianties tussen

de groepen (of categorieën) en binnen de groepen (of categorieën) (Schuyten, 2004). Een

voorwaarde voor het uitvoeren van variantie-analyse is de normale verdeling van de

afhankelijke variabele, voor elk van de groepen van de onafhankelijke variabele. Wanneer n >

30 mogen we er vanuit gaan dat de verdeling van de afhankelijke variabele een

normaalverdeling volgt (Schuyten, 2004). Waar de groepsgroottes kleiner waren dan 30 wordt

met de Kolmogorov-Smirnov test nagegaan of hun verdeling een normaalverdeling volgt.

Deze tests wijzen uit dat dit inderdaad zo is (p > .05). Met de Levene test wordt voor elke

afhankelijke variabele de voorwaarde van homogeniteit van de varianties nagegaan. Deze test

wees uit dat de varianties van de verschillende categorieën niet significant verschilden van

elkaar (p > .05). Als kritieke waarde voor zowel de variantie-analyses als de regressie-analyses

wordt α = .05 gehanteerd.

De invloed van ‘graad’

Om na te gaan of er een meningsverschil is tussen leerlingen uit verschillende graden, voeren

we de variabele ‘graad’ in als onafhankelijke variabele. We kijken eerst naar de resultaten voor

de leerlingen zonder contact met leerkrachten op SNS (zie tabel 31).

Tabel 31



SECS_gC_neg 0.562 3 .641 Aanvaard

SECS_gC_pos 3.214 3 .024 Verworpen

Uit de ANOVA-test blijkt dat we de nulhypothese mogen aanvaarden bij de negatieve

stellingen, en moeten verwerpen bij de positieve stellingen. Met betrekking tot negatieve

stellingen verschillen de leerlingen (zonder contact) dus niet van mening tussen de

verschillende graden, met betrekking tot de positieve stellingen is er wel een verschil in

77

mening. Om na te gaan tussen welke graden er precies een verschil is, kijken we naar de

gekozen Post Hoc test, de Bonferroni. De Bonferroni toont geen significante verschillen aan

tussen de vier categorieën (p > .05). Aangezien de Bonferroni een zeer strenge test is, is het

aangewezen om de significantie van een verschil extra na te gaan met een contrast, wanneer

de p-waarde dicht bij de kritieke waarde ligt. Dit is het geval voor het verschil tussen de eerste

graad en de tweede graad (p = .079). Wanneer we deze twee graden vergelijken door middel

van een contrast, zien we dat het verschil wel significant is. Het verschil dat de ANOVA

aangeeft wijst dus op het verschil tussen de eerste en de tweede graad. De gemiddelde score

die leerlingen in de eerste graad aan de positieve stellingen geven, is kleiner dan de score die

leerlingen in de tweede graad eraan geven.

Voor we de resultaten bekijken voor de leerlingen mét contact met leerkrachten op SNS, dient

opgemerkt te worden dat geen enkele leerling uit de vierde graad contact had met

leerkrachten op SNS. De categorie ‘vierde graad’, wordt daarom niet in de analyse

opgenomen. Tabel 32 geeft de resultaten van de ANOVA weer.

Tabel 32



SECS_C_neg 0.280 2 .756 Aanvaard

SECS_C_pos 0.088 2 .088 Aanvaard

Uit de ANOVA-test blijkt dat we de nulhypothese mogen aanvaarden op het α = .05

significantieniveau. Dit betekent dat er geen significant verschil is tussen leerlingen (mét

contact) uit verschillende graden wat betreft hun attitudes tegenover contact tussen

leerkrachten en leerlingen op SNS.

De invloed van ‘geslacht’

Om de invloed van geslacht op de afhankelijke variabelen na te gaan, voeren we de variabele

‘geslacht’ in als onafhankelijke variabele. Tabel 33 toont de resultaten van de ANOVA.

78

Tabel 33

Resultaten ANOVA met geslacht als onafhankelijke variabele

Afhankelijke variabele F Df Sig. Nulhypothese



SECS_gC_pos 3.799 1 .052 Aanvaard


Voor elk van de factoren mogen we nulhypothese aanvaarden. Er is dus geen significant

verschil tussen de attitudes van jongens en meisjes tegenover leerling-leerkracht contact op

sociaal-netwerksites.

De invloed van ‘onderwijstype’

Om na te gaan of er verschillen zijn in attitude tussen de verschillende onderwijstypes waaruit

de leerlingen komen, wordt de variabele ‘onderwijstype’ ingevoerd als onafhankelijke

variabele. Tabel 34 geeft de resultaten van de ANOVA weer.

Tabel 34

Resultaten ANOVA met onderwijstype als onafhankelijke variabele




SECS_gC_pos 3.882 3 .01 Verworpen


Op basis van de ANOVA aanvaarden we de nulhypothese voor de afhankelijke variabelen,

behalve voor de positieve stellingen bij leerlingen die geen contact hebben met leerkrachten

op SNS (SECS_gC_pos). Dit betekent dat minstens een van de onderwijstypes significant

verschilt van een ander onderwijstype wat betreft de score op deze positieve stellingen. Om

na te gaan waar de verschillen zich bevinden kijken we naar de gekozen Post-Hoc test, de

Bonferonni (zie tabel 35)

79

Tabel 35

Bonferonni – significante verschillen tussen onderwijstypes

Onderwijstype (I)

Onderwijstype (J)

Mean difference (I-J)

Std. Error

Sig.

1 3 1.601 0.59 0.043

1 4 0.74 0.256 0.025

Deze test geeft aan dat de attitude van leerlingen uit de eerste graad significant verschilt van

de attitude van leerlingen uit de derde graad en van leerlingen uit de vierde graad. Door naar

het verschil in gemiddelden te kijken kunnen we nagaan in welke richting dit verschil gaat. We

concluderen dat leerlingen die geen contact hebben met leerkrachten op SNS uit het ASO

meer akkoord gaan met de positieve stellingen dan leerlingen die geen contact hebben met

leerkrachten op SNS uit het KSO en TSO.

De invloed van ‘leeftijd’

Om de invloed van leeftijd na te gaan werd gebruik gemaakt van lineaire regressie, aangezien

zowel de onafhankelijke als de afhankelijke variabele(n) als continu mogen beschouwd

worden. Tabel 36 toont de resultaten voor de regressie van leeftijd op de verschillende

afhankelijke variabelen.

Tabel 36

Resultaten lineaire regressie van leeftijd op de afhankelijke variabelen


SECS_C_pos 4.419 1 .037 Verworpen


SECS_gC_pos 0.002 1 .961 Aanvaard


Leeftijd heeft enkel een significante invloed op de attitude van leerlingen met contact met

leerkrachten op SNS met betrekking tot de positieve stellingen. Bij de andere afhankelijke

variabelen mogen we de nulhypothese aanvaarden. Om na te gaan op welke manier de

leeftijd van de leerlingen hun attitudes beïnvloedt, kijken we naar de parameterschattingen in

tabel 37.

80

Tabel 37

Parameterschattingen van de lineaire regressie van leeftijd op SECS_C_pos

B Std. Error t Sig.

(Constant) 1.680 0.813 2.066 .04

Leeftijd 0.104 0.05 2.102 .037

De parameterschattingen wijzen erop dat hoe ouder leerlingen zijn, hoe meer ze akkoord

gaan met de positieve stellingen over contact met leerkrachten op SNS, dit enkel voor de

leerlingen die reeds contact hebben met leerkrachten op SNS. Per jaar dat deze leerlingen

ouder worden, stijgt de score op de factor SECS_C_pos gemiddeld met 0.104.

De invloed van TTS

De vraag die we met volgende lineaire regressies willen beantwoorden is of de kenmerken die

leerlingen toeschrijven aan leerkrachten op SNS, een invloed hebben op de attitude van

leerlingen tegenover het contact met leerkrachten op SNS. Tabellen 38 en 39 geven de

belangrijkste resultaten weer voor deze regressies bij leerlingen die reeds contact hebben met

leerkrachten op Facebook of Netlog.

Tabel 38

Resultaten lineaire regressies van TTS_pos en TTS_neg op SECS_C_pos


TTS_pos 23.373 1 .000 Verworpen

TTS_neg 0.159 1 .692 Aanvaard

Adjusted R Squared = .201

Tabel 39

Resultaten lineaire regressies van TTS_pos en TTS_neg op SECS_C_neg


TTS_pos 1.269 1 .318 Aanvaard

TTS_neg 8.617 1 .011 Verworpen

Adjusted R Squared = .060

81

De lineaire regressies tonen aan dat TTS_pos een invloed heeft op de positieve attitude van

leerlingen (mét contact) tegenover contact met leerkrachten op SNS, en dat TTS_neg een

invloed heeft op de negatieve attitude van leerlingen (mét contact) tegenover dit contact. Om

de richting van de effecten na te gaan, kijken we naar de parameterschattingen voor deze

regressies (zie tabel 40).

Tabel 40

Parameterschattingen voor de lineaire regressie van TTS_pos op SECS_C_pos en van TTS_neg op SECS_C_neg

B St. Error t Sig.

TTS_pos -> SECS_C_pos 0.461 0.095 4.835 .000

TTS_neg -> SECS_C_neg 0.251 .096 1.005 .011

Leerlingen die leerkrachten op SNS hoge scores geven op de positieve kenmerken gaan

gemiddeld meer akkoord met de positieve stellingen over leerling-leerkracht contact dan

leerlingen die een lage score geven op de positieve kenmerken. Wanneer de score op TTS_pos

met een eenheid stijgt, stijgt de score op SECS_C_pos immers met gemiddeld 0.461.

Leerlingen die leerkrachten op SNS hoge scores geven op de negatieve kenmerken, gaan

gemiddeld meer akkoord met de negatieve stellingen over leerling-leerkracht contact dan

leerlingen die een lage score geven op de negatieve kenmerken. Wanneer de score op

TTS_neg met één eenheid stijgt, stijgt de score op SECS_C_neg immers met 0.251.

Bij de leerlingen die geen contact hebben met leerkrachten op SNS, werden dezelfde

regressies uitgevoerd, maar er werden geen significante effecten gevonden.


hebben van contact met leerlingen door leerkrachten?

Om deze onderzoeksvraag te beantwoorden wordt de vraag of leerkrachten contact hebben

met hun leerlingen op sociaal-netwerksites als volgt gehercodeerd tot de binaire variabele

‘contact’ (zie tabel 56).

82

Tabel 56

Binaire codering van ‘contact’

Antwoordmogelijkheid Code

Ja, zelf uitgenodigd

Ja, hun vriendschapsverzoek geaccepteerd

1

Neen, maar ik had ze wel uitgenodigd

Neen, hun vriendschapsverzoek genegeerd

Neen, geen initiatief van beide kanten

0

Om na te gaan welke variabelen een invloed hebben op de variabele ‘contact’, wordt gebruik

gemaakt van binaire logistische regressie. De afhankelijke variabele is de gehercodeerde

variabele ‘contact’. De demografische variabelen (leeftijd, geslacht, provincie, schooltype,

onderwijstype, graad) worden stapsgewijs, voorwaarts aan het model toegevoegd. Als

codering voor de categorische variabelen wordt dummy codering gebruikt. We zien dat enkel

de variabele geslacht weerhouden wordt in het definitieve model. De andere demografische

variabelen hebben geen significante invloed op de afhankelijke variabele. Het model met de

variabele ‘geslacht’ is significant beter dan het nulmodel, zoals blijkt uit de Chi Square test

(tabel 57). We hanteren α = .05 als kritieke waarde.

Tabel 57

Resultaten vergelijking tussen nulmodel en model met parameter ‘geslacht’.

χ2 df Sig.

Model 5.535 1 .019

Om na te gaan op welke manier de variabele ‘geslacht’ een invloed heeft op ‘contact’, kijken

we naar de tabel ‘variables in the equation’ (zie tabel 58). De variabele ‘geslacht’ werd als volgt

gecodeerd: 1 = man; 0 = vrouw.

83

Tabel 58

ODDS voor de invloed van geslacht op contact.

Variabele B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Geslacht(1) 0.874 0.378 5.362 1 .021 2.397

Constant -1.850 0.288 41.383 1 .000 0.157

In de kolom exp(B) zien we dat de kans op contact met leerlingen op sociaal-netwerksites

meer dan dubbel zo hoog is wanneer de leerkracht een man is dan wanneer de leerkracht een

vrouw is. De kans op contact vergroot immers met factor 2.397 voor mannelijke leerkrachten

in vergelijking met vrouwelijke leerkrachten. Gezien het kleine aantal leerkrachten die contact

hebben met leerlingen in onze steekproef (n = 38), moeten we voorzichtig zijn om hieruit

conclusies te trekken.

Tot slot voeren we een extra logistische regressie uit om na te gaan of de stijl die een

leerkracht zichzelf toeschrijft, een invloed heeft op het hebben van contact met leerlingen op

Netlog of Facebook. De vier schalen met stijlkenmerken worden toegevoegd aan het model.

Geen enkele van de schalen blijkt een significante invloed te hebben op de afhankelijke

variabele ‘contact’. Het model met de vier predictoren is dus niet significant beter dan het

nulmodel, zoals blijkt uit de Chi Square test (zie tabel 59). De stijlkenmerken die leerkrachten

zich toeschrijven hebben dus geen significante invloed op het hebben van contact met

leerlingen op sociaal-netwerksites.

Tabel 59

Resultaten vergelijking nulmodel en model met parameters ‘leerkrachtstijl’

χ2 Df Sig.

Model 3.568 4 .468


hebben van contact met leerkrachten door leerlingen?

Om deze onderzoeksvraag te beantwoorden worden de vragen of leerlingen contact hebben

met hun leerkrachten op Facebook of Netlog gecodeerd tot één binaire variabele. In

tegenstelling tot bij de leerkrachten werden er bij de leerlingen twee vragen gesteld over dit

contact. De eerste vraag peilde naar contact op Facebook, de tweede naar contact op Netlog.

Indien leerlingen op de Netlogvraag of op de Facebookvraag antwoordmogelijkheid A of B

hebben aangekruist wordt dit als ‘1’ (de succescategorie) gecodeerd in de nieuwe variabele

84

‘contact’ (zie tabel 60). Leerlingen moesten dus niet op allebei de netwerksites contact hebben

met leerkrachten om opgenomen te worden in de succescategorie.

Tabel 60

Binaire codering van variabele ‘contact’

Antwoordmogelijkheid Code

Ja, zelf uitgenodigd

Ja, hun vriendschapsverzoek geaccepteerd

1

Neen, maar ik had ze wel uitgenodigd

Neen, hun vriendschapsverzoek genegeerd

Neen, geen initiatief van beide kanten

0

Om na te gaan welke demografische variabelen een invloed hebben op de variabele ‘contact’,

wordt gebruik gemaakt van binaire logistische regressie. Er wordt gekozen om de

demografische variabelen (leeftijd, geslacht, graad en onderwijstype) stapsgewijs, voorwaarts

aan het model toe te voegen, en enkel de variabelen te behouden die een significante invloed

hebben op ‘contact’. Als codering voor de categorische variabelen wordt dummy codering

gebruikt, waarbij we aangeven dat de eerste categorie de referentiecategorie moet worden.

Enkel de variabele ‘graad’ wordt weerhouden in het definitieve model. De andere

demografische variabelen hebben geen significante invloed op de afhankelijke variabele. Het

model met de variabele ‘graad’ is significant beter dan het nulmodel, zoals blijkt uit de Chi

Square test (zie tabel 61). We hanteren α = .05 als kritieke waarde.

Tabel 61

Resultaten vergelijking tussen nulmodel en model met parameter ‘graad’

χ2 df Sig.

Model 32.213 3 .000

Om na te gaan in welke richting de invloed van ‘graad’ op ‘contact’ gaat, kijken we naar de

tabel ‘Variables in the equation’ (zie tabel 62).

85

Tabel 62

ODDS voor de invloed van graad op contact

Variabele B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Graad 30.677 3 .000

Graad(1) -0.62 0.245 0.065 1 .799 ,939

Graad(2) 0.965 0.205 22.247 1 .000 2,624

Graad(3) -1.371 1.051 1.703 1 .192 0,254

Constant -1.114 0.143 60.715 1 .000 0,040

Graad(1) = tweede graad; Graad(2) = derde graad; Graad(3) = vierde graad

De eerste graad is de referentiecategorie in deze vergelijking. We zien dat er geen significant

verschil is tussen de kans op contact in de eerste graad en de tweede graad. De ODDS op

contact neemt lichtjes af, met ongeveer 6%, bij leerlingen in de tweede graad in vergelijking

met de eerste graad. Bij leerlingen uit de derde graad, stijgt de ODDS op contact met factor

2.62. Leerlingen uit de derde graad hebben meer dan 2.5 keer zoveel kans om contact te

hebben met leerkrachten op sociaal-netwerksites, in vergelijking met leerlingen uit de eerste

graad. Leerlingen uit de vierde graad hebben ongeveer 75% minder kans op contact met

leerkrachten op sociaal-netwerksites. We moeten echter voorzichtig zijn met deze conclusie,

aangezien er slechts 13 leerlingen uit de vierde graad deelnamen.

86

3. DISCUSSIE

In dit onderdeel zal eerst dieper ingegaan worden op de belangrijkste resultaten van deze

studie per onderwerp. Daarbij worden mogelijke verklaringen gezocht voor deze resultaten,

hetzij in de literatuur, hetzij vanuit eigen bedenkingen. Daarna worden de beperkingen van

het onderzoek besproken. Tot slot worden er aanbevelingen gedaan voor toekomstig

onderzoek.

3.1 Bespreking onderzoeksresultaten 3.1.2 CONTACT OP SNS

Uit de resultaten blijkt dat 70% van de leerkrachten een profiel heeft op een sociaal-

netwerksite. Dit cijfer ligt iets hoger dan in het onderzoek van Faems (2010), waar 66% van de

leerkrachten aangaven dat ze er lid van waren. Sociaal-netwerksites zijn dus duidelijk geen

onbekend terrein meer voor leerkrachten secundair onderwijs. Gezien 94% van de leerlingen

aangeeft een profiel te hebben op een sociaal-netwerksite, is het haast onmogelijk dat deze

twee groepen elkaar er niet tegen het lijf lopen. Een op vijf leerkrachten met een SNS-profiel

geeft aan effectief contact te hebben met een of meerdere leerlingen op een sociaal-

netwerksite, en dus ‘Facebook’- of ‘Netlogvrienden’ zijn. Opvallend was dat slechts één

leerkracht zelf het initiatief had genomen om een vriendschapsverzoek naar leerlingen uit te

sturen. De reden hiervoor kunnen we niet achterhalen. Vinden leerkrachten het nog altijd een

stap te ver om zelf het initiatief te nemen, of zijn ze misschien bang voor de reacties van

anderen? Een bijkomende mogelijkheid is dat het risico bestaat dat leerlingen het verzoek niet

accepteren, of niet willen accepteren maar zich onder druk gezet voelen. Dat leerkrachten

meestal geen initiatief tot contact nemen bevestigen ook de leerlingen: de meeste leerlingen

(70%) geven aan zelf een vriendschapsverzoek verstuurd te hebben. Bijna 1 op 3 leerlingen is

bevriend met een of meerdere leerkrachten op Facebook, op Netlog is dit slechts 7%. Dit is

echter logisch aangezien een minderheid van de leerkrachten (14%) lid is van deze

netwerksite. Opvallend is dat 60% van de leerkrachten reeds een vriendschapsverzoek van

leerlingen ontvingen, maar het geweigerd hebben. Leerlingen zijn dus vragende partij voor

contact met hun leerkrachten. Hoewel een significant deel van de leerlingen bevriend is met

hun leerkrachten op een sociaal-netwerksite, geeft slechts 38% van hen aan effectief contact

te hebben met hun leerkrachten. Dit komt neer op bijna 10% van alle leerlingen. Een

mogelijke reden hiervoor is dat jongeren eerder passief informatie ontvangen van

leerkrachten, of liever passief ‘mensen kijken’ dan dat ze zelf een inbreng doen. Uit de

literatuurstudie bleek immers dat leerlingen vooral inhoud consumeren, eerder dan er zelf te

87

creëren (Apestaartjaren3 onderzoeksrapport, 2010). Dit zijn slechts hypothetische

mogelijkheden, die nader onderzocht kunnen worden.

De manier waarop leerlingen het vaakst communiceren met hun leerkrachten op SNS is het

‘reageren op statussen’. Reden hiervoor kan zijn dat dit een zeer informele manier is van

contact, waarbij de reactie van de ander niet verplicht is. Het is bovendien impulsiever,

aangezien je de status vanzelf op je prikbord ziet verschijnen en je op dat moment beslist of je

reageert of niet. Voor ‘schrijven op het prikbord’ en ‘privéberichten’, de minst gebruikte

communicatiemethoden, ligt de drempel misschien veel hoger, aangezien je bewust naar

iemands profiel moet gaan, en je allicht langer nadenkt over wat je zal schrijven. De minst

gebruikte communicatiemethode is dan ook ‘privéberichten’. Bijkomende redenen hiervoor

kunnen zijn dat het te dichtbij is, of dat leerlingen het (onbewust?) veiliger vinden wanneer

anderen kunnen meekijken. De onderwerpen waarover leerlingen met leerkrachten praten

hebben meestal niets met school te maken. De gesprekken gaan over gedeelde interesses,

hobby’s, enzovoort. Ook hier merken we dus weer de informele, laagdrempelige manier van

communiceren. Wanneer leerlingen wel communiceren over schoolgerelateerde

onderwerpen, gaat het meestal over de lessen.

3.1.2 ATTITUDE LEERKRACHTEN

De meerderheid van de leerkrachten gaat niet akkoord met de positieve stellingen die we hen

voorlegden over contact tussen leerkrachten en leerlingen op SNS. De positieve invloed op de

relatie tussen leerkrachten en leerlingen, op de communicatie tussen leerkrachten en

leerlingen en het voordeel dat leerlingen info automatisch lezen, werden wel door een groter

aantal leerkrachten erkend dan de andere stellingen. Deze laatste twee voordelen sluiten op

elkaar aan, aangezien de communicatie vooral vlot gaat omdat leerlingen en leerkrachten een

bericht snel opmerken op SNS. Het mogelijke nadeel waar de meeste leerkrachten zich zorgen

om maken is het privacyrisico. Bijna drie op vier leerkrachten gaat ermee akkoord dat dit een

negatief effect is van contact op sociaal-netwerksites. Leerkrachten vrezen bijvoorbeeld dat

leerlingen informatie zullen misbruiken, en vinden dat leerlingen niet te veel moeten weten

over hun leerkrachten. Ook met de stelling dat er te veel afleiding is op websites als Facebook

en Netlog, gaan de meeste leerkrachten akkoord. Over andere stellingen zijn de meningen

verdeeld, een groot deel van de leerkrachten antwoordt bovendien neutraal. Het kan zijn dat

ze niet vertrouwd genoeg zijn met het medium om er zich een mening over te vormen. Al bij

al ziet bijna de helft van de leerkrachten vooral nadelen, terwijl 4% vooral voordelen ziet.

Met betrekking tot het gebruik van SNS door leerlingen in het algemeen, zien leerkrachten

vooral een negatieve invloed op de woordenschat en spelling. De taal die gebruikt wordt door

leerlingen op sociaal-netwerksites is meestal geen Algemeen Nederlands. Onderzoek van

88

Walrave, Lenaerts en De Moor (2009b), toont aan dat bijna 4 op 10 Belgische leerlingen deze

chat- en sms-taal gebruikt om te noteren in de les, tot grote bezorgdheid van de leerkrachten.

Ook met de andere negatieve stellingen gaan de meeste leerkrachten akkoord, maar zijn de

meningen meer verdeeld. Het voordeel dat de leerkrachten wel zien, is de positieve invloed

van het gebruik van SNS op de ICT-vaardigheden van de leerlingen. Leerlingen leren al

doende zeer veel over computer en internet, en dat merken ook hun leerkrachten op. In het

algemeen zijn de meningen tussen de leerkrachten eerder verdeeld, met een lichte neiging tot

negatieve oordelen.

3.1.3 ATTITUDE LEERLINGEN

Leerlingen met en zonder contact met leerkrachten op SNS werden afzonderlijk bevraagd over

hun attitude. Uit de resultaten blijkt dat er niet veel verschillen in attitude zijn tussen deze

twee groepen. Beide groepen zijn het meestal niet eens, met zowel de positieve als de

negatieve stellingen. De leerlingen mét contact gaan in verhouding tot leerlingen zonder

contact minder akkoord met de negatieve stellingen. Opvallend is dat leerlingen mét contact

zich vooral minder zorgen maken over hun privacy dan leerlingen zonder contact. Het kan zijn

dat de privacyrisico’s net de reden zijn voor deze leerlingen om geen contact aan te gaan met

hun leerkrachten. Zoals uit de antwoorden op deze stellingen blijkt, zijn de leerlingen in het

algemeen noch uitgesproken positief, noch uitgesproken negatief over contact met

leerkrachten op sociaal-netwerksites.

3.1.4 EDUCATIEVE MOGELIJKHEDEN

Leerkrachten

De bekendste educatieve mogelijkheden bij leerkrachten waren het delen van materiaal en

het online discussiëren. Dit zijn toepassingen die misschien reeds via andere kanalen gebruikt

worden, waardoor ze meer gekend zijn dan de andere. Mede doordat vele toepassingen door

de helft van de leerkrachten niet gekend waren, ligt het percentage dat deze toepassingen

gebruikt zeer laag. Gemiddeld 13% van de leerkrachten geeft echter aan een toepassing in de

toekomst te zullen gebruiken. Vooral de educatieve ‘apps’, die door de meeste leerkrachten

nog niet gekend waren, zien een aantal leerkrachten zich in de toekomst gebruiken. Ook het

delen van materiaal via Facebook en Netlog, zagen leerkrachten eerder wel zitten. Opvallend is

dat deze twee mogelijkheden de meest praktische toepassingen zijn. Dit bevestigt wat het

onderzoek van Howest concludeerde, namelijk dat leerkrachten nood hebben aan concrete

manieren om nieuwe media toe te passen in hun lespraktijk (“Lesgeven met Facebook en

Twitter”, 2011). Een op de drie leerkrachten zegt het nut van de educatieve mogelijkheden wel

89

te zien, maar ze zelf niet te zullen toepassen in de toekomst. Waarom ze het niet zelf zouden

toepassen, moet nader onderzocht worden. Een groot deel van de leerkrachten vindt de

voorgestelde toepassingen overbodig. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat het doel van

deze toepassingen voor hen reeds op een andere manier bereikt wordt, bijvoorbeeld via

Smartschool.

Leerlingen

Het grootste deel van de leerlingen ziet het niet echt zitten om via Facebook of Netlog

huiswerk te krijgen, groepswerken te maken, klasdiscussies te voeren en dergelijke meer. De

mogelijke reden hiervoor is dat leerlingen niet willen dat de plaats waar ze een groot deel van

hun vrije tijd doorbrengen, doorspekt wordt van educatieve aangelegenheden. Misschien

willen leerlingen zich op sociaal-netwerksites gewoon ontspannen, zonder zich zorgen te

moeten maken over school. Leerlingen wier leerkracht reeds gebruikmaakt van een bepaalde

methode, staan wel significant positiever tegenover deze methode dan de overige leerlingen.

Dit wijst erop dat onbekend misschien onbemind is, en dat leerkrachten zich niet moeten

laten afschrikken door de mening van leerlingen, wanneer ze deze nieuwe manier van

communiceren en lesgeven willen adopteren.

3.1.5 DELEN VAN INFORMATIE De meeste leerkrachten en leerlingen vinden dat de verschillende soorten informatie die we

hen voorlegden, beter niet gedeeld worden door leerkrachten met hun leerlingen. Opvallend

is dat zowel leerkrachten als leerlingen positiever staan tegenover het delen van interesses en

fanpagina’s. Een mogelijke reden hiervoor is dat het bij leerlingen interesse kan opwekken en

hen aanzetten om meer over een bepaald onderwerp te weten komen. Het delen van

interesses geeft leerkrachten bovendien de mogelijkheid om raakvlakken te vinden met

leerlingen, en hen op die manier misschien meer te motiveren in de klas. Een andere

overeenkomst tussen leerkrachten en leerlingen is het feit dat ze zeer negatief staan

tegenover het delen van schoolresultaten van leerlingen. Leerlingen willen natuurlijk niet dat

leerkrachten hun punten zomaar te grabbel gooien, en leerkrachten vinden het

hoogstwaarschijnlijk niet ethisch verantwoord. Waar de minste leerlingen negatief tegenover

staan, is het delen van politieke voorkeuren en spelletjes. Vermoedelijk zijn leerlingen nog niet

zo sterk bezig met politiek, en hechten ze er niet veel belang aan. De algemene tendens is dat

leerlingen steevast toleranter zijn voor het delen van de verschillende soorten informatie dan

leerkrachten. Komt dit omdat ze zich minder bewust zijn van de mogelijk nadelige effecten

ervan, of omdat ze gewoon meer openstaan voor deze informatie?

90

3.1.6 KIJK VAN LEERLINGEN OP LEERKRACHTEN OP SNS

Uit de resultaten blijkt dat de meeste leerlingen ermee akkoord gaan dat leerkrachten mét

contact leuker, liever, grappiger, populairder en zachter zijn, dan leerkrachten die geen contact

hebben met leerlingen op SNS. Leerlingen staan dus zeker niet negatief tegenover

leerkrachten mét contact, integendeel zelfs. Slechts +/- 10% ging ermee akkoord dat

leerkrachten op SNS eerder de negatieve kenmerken vertoonden. Leerlingen kijken dus eerder

positief naar leerkrachten op SNS, dan negatief.

3.1.7 BEÏNVLOEDENDE FACTOREN

De demografische factoren die de attitudes van leerlingen beïnvloeden zijn de graad waarin

leerlingen zitten, en de leeftijd van de leerlingen. Leerlingen in de eerste graad zijn significant

minder akkoord met de positieve stellingen dan leerlingen in de derde en vierde graad. Dit

effect geldt enkel voor de leerlingen die geen contact hebben met hun leerkrachten op

Facebook/Netlog. Leerlingen uit de eerste graad zijn misschien onzekerder en weten nog niet

wat te denken van hun leerkrachten. De oudere leerlingen zijn meer bekend met de school en

de leerkrachten, waardoor ze misschien meer geneigd zijn de voordelen te zien van contact

met hun leerkrachten. Bij de leerlingen die wel reeds contact hebben met leerkrachten op

SNS, blijkt de leeftijd een invloed te hebben op hun positieve attitudes. Hoe ouder de

leerlingen waren, hoe meer ze akkoord gingen met de positieve stellingen. Is het contact

tussen leerkrachten en leerlingen bij oudere leerlingen misschien evenwaardiger, waardoor ze

er meer voordelen in zien?

Bij de leerkrachten hebben zowel het niveau van ICT-vaardigheden als bepaalde aspecten van

de stijl van de leerkracht een significante invloed op hun attitudes tegenover contact, en op

de negatieve attitudes over gebruik in het algemeen. Sommige andere variabelen, zoals

geslacht en onderwijstype, hadden wel afzonderlijk een invloed, maar wanneer gecorrigeerd

werd voor ICT-vaardigheden, was deze niet meer significant. De invloed van ICT-vaardigheden

op attitudes van leerkrachten is, zoals we hadden kunnen verwachten, dat leerkrachten met

hogere ICT-vaardigheden meer akkoord gaan met de positieve stellingen, en minder akkoord

gaan met de negatieve. Leerkrachten met meer ICT-vaardigheden hebben wellicht een betere

kennis van sociaal-netwerksites, waardoor ze een beter zicht hebben op de mogelijkheden die

het medium biedt. De invloed van leerkrachtstijl wordt onder andere gekenmerkt door de

positieve invloed van het kenmerk ‘amicaal’ op de positieve attitude tegenover leerling-

leerkracht contact. Dit is een logische invloed, aangezien leerkrachten die sowieso al meer

vriendschappelijk omgaan met hun leerlingen, dit kanaal misschien zien als een extra manier

91

om leerlingen te leren kennen en motiveren. Flexibele leerkrachten gingen dan weer minder

akkoord met de negatieve stellingen over gebruik van SNS door leerlingen in het algemeen.

Met betrekking tot factoren die het wel of niet hebben van contact beïnvloeden, kwam het

volgende beeld naar voor. Leerlingen uit de derde graad hebben significant meer kans om

contact te hebben met leerkrachten op sociaal-netwerksites dan leerlingen uit de eerste graad.

Een mogelijke verklaring hiervoor is dat leerkrachten misschien enkel deze leerlingen toelaten

om met hen bevriend te worden op Facebook/Netlog. Ze zien deze leerlingen wellicht als

meer verantwoordelijk en matuur, of hebben er doorheen de jaren reeds een band mee

ontwikkeld. Bij de leerkrachten had ‘geslacht’ een significante invloed op het wel of niet

hebben van contact met leerlingen op SNS. Mannelijke leerkrachten zouden eerder contact

hebben met leerlingen dan vrouwelijke leerkrachten. De redenen hiervoor moeten verder

onderzocht worden. De stijl van de leerkracht heeft geen invloed op het hebben van contact

met leerlingen. Dit is eerder onverwacht, gezien de vorige analyses uitwezen dat leerkrachten

die meer amicaal waren, positiever stonden tegenover dit contact.

3.1.8 PRIVACY Een zeer groot deel van de leerlingen laat zijn/haar profiel volledig toegankelijk voor de

leerkrachten waarmee hij/zij contact heeft. Leerkrachten daarentegen zijn meer op hun hoede:

een op drie van de leerkrachten met contact met leerlingen op SNS, laat zijn/haar profiel

volledig open voor leerlingen. Deze bevinding komt overeen met wat Barnes (2006) de

privacy-paradox noemde: volwassenen zijn eerder bezorgd om hun privacy, terwijl jongeren

vrijelijk informatie over zichzelf verspreiden. Hoewel leerkrachten minder geneigd zijn

informatie vrij te geven dan leerlingen, moet toch opgemerkt worden dat 33% van de

leerkrachten nog steeds een hoog percentage is. We willen er echter op wijzen dat slechts een

klein deel van de leerkrachten deze vraag kon beantwoorden, en dat dit beeld dus zeker niet

representatief is voor de populatie.

92

3.2 Implicaties Van de leerkrachten die deelnamen aan het onderzoek, maakt slechts een klein percentage

gebruik van de educatieve mogelijkheden die Facebook en Netlog te bieden hebben. De

meeste leerkrachten zien er zich ook in de toekomst niet gebruik van maken, of vinden het

overbodig. Russel, Bebell, O’Dwyer en O’Connor (2003) wijzen erop dat leerkrachten nieuwe

technologie meer appreciëren wanneer deze gekend is. De resultaten van de huidige studie

bevestigen dit: leerkrachten met meer ICT-vaardigheden, staan positiever tegenover sociaal-

netwerksites. Daarnaast is adoptie van nieuwe technologieën ook afhankelijk van de ‘beliefs’

van de leerkracht over het belang van technologie in het onderwijs (Russel et al., 2003). We

zagen bovendien dat leerkrachten concrete en praktische toepassingen van nieuwe media

verkiezen om toe te passen in de klas. Een aanbeveling voor de praktijk die we vanuit deze

masterproef kunnen doen, is dan ook om het omgaan met sociaal-netwerksites te integreren

in de lerarenopleiding. Het is belangrijk dat leerkrachten reeds in hun opleiding kennismaken

met manieren om sociaal-netwerksites te integreren in de klas. Op die manier kunnen ook de

risico’s besproken worden en kan men leerkrachten-in-opleiding een soort ‘netiquette’

bijbrengen, die zij op hun beurt kunnen doorgeven aan hun (toekomstige) leerlingen. Barnes

(2006) oordeelde reeds dat de privacy-paradox op verschillende terreinen moest worden

aangepakt, waaronder de school. Waarom dan niet al leerkracht zelf het goede voorbeeld

geven? De resultaten tonen aan dat leerlingen immers openstaan voor contact op sociaal-

netwerksites. Door zelf nieuwe media te gebruiken voor bepaalde cursussen, kan de

lerarenopleiding zijn studenten praktische toepassingen aanbieden en hen zo voorbeelden

van goede praktijken meegeven, die ze later zelf kunnen toepassen (Muñoz & Towner, 2009).

We willen daarbij geenszins leerkrachten verplichten om sociaal-netwerksites te gebruiken in

de klas. Belangrijk is dat ze deze manier van communiceren leren kennen, waarna ze er hun

eigen mening over kunnen vormen.

Leerkrachten staan veelal negatief tegenover het gebruik van sociaal-netwerksites door

leerlingen. Ze maken zich zorgen om de taal van de leerlingen en over het feit dat leerlingen

niet beseffen hoeveel informatie ze vrijgeven op deze websites. Behoort het tot de taken van

leerkrachten om hier een soort opvoedende rol in te spelen? Volgens Vleugels en Bauwens

(2009), speelt het onderwijs immers een belangrijke rol in het aanleren van digitale

vaardigheden. Uit hun onderzoek blijkt echter dat deze ICT-opvoeding vooral bestaat uit het

aanleren van instrumentele vaardigheden, en niet uit informatieve of sociale vaardigheden.

Ook daarin kan de leerkracht echter een rol gaan spelen, zowel door op een informele manier

het goede voorbeeld te geven tijdens contacten op sociaal-netwerksites, als op een formele

manier in de klas.

93

3.3 Beperkingen onderzoek Er zijn verschillende beperkingen aan dit onderzoek waarmee rekening dient gehouden te

worden.

Omwille van het feit dat leerkrachten en leerlingen zelf konden kiezen of ze deelnamen aan

het onderzoek (self selection), kan er een bias in de resultaten zitten. Het is bovendien niet

mogelijk om de non-respons na te gaan, omdat er op voorhand geen selectie gemaakt werd,

maar de vragenlijsten vrij onder leerkrachten en leerlingen verspreid werden.

Een andere bias kan veroorzaakt worden door het gebruik van een online survey. Leerlingen

en leerkrachten zonder internettoegang worden hierdoor uitgesloten. Daarnaast hebben

vooral leerkrachten en leerlingen met goede internetvaardigheden deelgenomen, misschien

omwille van het medium waarover de vragenlijst verspreid werd. Om deze bias tegen te gaan

werd voor de leerkrachten een schaal ICT-vaardigheden toegevoegd, zodat in de tests

hiervoor gecorrigeerd kon worden. Voor de leerlingen werd hier echter geen correctie

aangebracht.

De schalen die gebruikt werden voor het meten van de attitudes van leerkrachten en

leerlingen, werden zelf opgesteld. Via factoranalyse en interne consistentie werd de validiteit

en de betrouwbaarheid van deze schalen nagegaan. Toch moet voorzichtig omgegaan

worden met deze schalen, gezien ze nog niet uitgebreid getest konden worden.

Tot slot dient opgemerkt te worden dat een grote groep leerlingen (n > 300) afkomstig was

van eenzelfde school. Dit kan ervoor gezorgd hebben dat de resultaten vertekend zijn.

Generalisatie van de gegevens naar de populatie leerlingen secundair onderwijs in Vlaanderen

moet dus met grote voorzichtigheid gebeuren.

94

3.4 Toekomstig onderzoek Dit onderzoek was er vooral op gericht een overzicht te krijgen van de huidige situatie in

Vlaanderen met betrekking tot sociaal-netwerksites in het secundair onderwijs. Op basis van

de resultaten in dit onderzoek, kan verder onderzoek dieper ingaan op specifieke onderdelen

van het gebruik van SNS in het onderwijs. Vervolgonderzoek kan zich bijvoorbeeld richten op

een uitdieping van de gevonden resultaten: waarom vinden veel leerkrachten sociaal-

netwerksites in de klas overbodig, waarom zijn mannelijke leerkrachten eerder geneigd

contact te hebben met leerlingen dan vrouwelijke?

Een ander type onderzoek zou kunnen nagaan of sociaal-netwerksites een goed leerplatform

kunnen zijn voor leerlingen secundair onderwijs. Uit de literatuurstudie bleek immers dat vele

voorbeelden van ‘goede praktijken’ voortkomen uit het hoger onderwijs (De Villiers, 2010;

Estus, 2010; Schwartz, 2009). Het gebruik van casestudies, die specifieke praktijken of

experimenten met sociaal-netwerksites met leerlingen uit het secundair onderwijs onder de

loep nemen, kunnen hier hun nut bewijzen.

Gezien de grote populariteit van sociaal-netwerksites bij leerlingen, en het hoge percentage

leerlingen dat minstens dagelijks hun profiel bezoekt (70%), kunnen we er niet omheen dat

deze netwerksites wel eens een ideaal middel zouden kunnen zijn om vele leerlingen snel te

bereiken. Leerkrachten pleiten echter dat ze deze communicatie reeds op een andere manier

kunnen verwezenlijken, namelijk via het elektronisch leerplatform van de school. In die zin zou

het interessant zijn om het gebruik van deze leerplatformen en het gebruik van Facebook of

Netlog door leerlingen eens naast elkaar te leggen.

Deze masterproef maakte gebruik van zeer uitgebreide vragenlijsten voor leerkrachten en

leerlingen. Niet alle gegevens uit de vragenlijsten konden in deze bespreking opgenomen

worden. Ze kunnen door andere onderzoekers gebruikt worden om thema’s verder uit te

diepen en eventueel nieuwe hypotheses te testen.

95

Deel IV - Conclusie

Het doel van deze masterproef was om een overzicht te bekomen van het gebruik van sociaal-

netwerksites in het Vlaamse Secundair onderwijs en de attitudes van leerkrachten en

leerlingen hieromtrent.

Afgaande op de onderzoeksresultaten kan geconcludeerd worden dat zowel leerkrachten als

leerlingen goed vertegenwoordigd zijn op sociaal-netwerksites. Toch is het slechts een

minderheid van de leerkrachten die op deze netwerksites contact heeft met huidige

leerlingen. Educatieve toepassingen van Netlog en Facebook zijn voor vele leerkrachten dan

ook een onontgonnen gebied. Niettemin geeft een deel van de leerkrachten aan open te

staan voor het gebruik van dit nieuwe medium in de toekomst. De leerlingen zelf staan

positiever tegenover sociaal-netwerksites in het algemeen, maar zien het educatieve gebruik

van sociaal-netwerksites toch niet volledig zitten. Wel is duidelijk dat leerlingen openstaan

voor contact, gezien zij zelf het initiatief ertoe nemen. Bovendien bekijken leerlingen hun

leerkrachten die contact hebben met hun leerlingen op SNS, niet negatief. Ze zijn immers

eerder geneigd hen positieve kenmerken toe te schrijven, dan negatieve.

Privacyrisico’s blijven echter een grote bezorgdheid, vooral voor leerkrachten. Ze vrezen dat

jongeren misbruik zullen maken van de informatie die ze vinden op sociaal-netwerksites, en

vinden daarom dat het delen van persoonlijke informatie niet kan. De leerlingen zijn hier veel

milder in, maar geven toch ook aan dat de meeste soorten informatie op sociaal-netwerksites

beter niet gedeeld worden door leerkrachten.

Wat duidelijk mag zijn na het bekijken van de literatuur en het huidig onderzoek, is dat

sociaal-netwerksites alomtegenwoordig zijn in onze huidige maatschappij. We kunnen er niet

omheen dat we met deze nieuwe media en de daarbij horende risico’s moeten leren omgaan,

of we het nu willen of niet. In tijden waarin veel jongeren in het secundair onderwijs

schoolmoe zijn, moeten scholen deze nieuwe media misschien omarmen en de kans grijpen

om jongeren opnieuw te engageren. Tegelijkertijd moeten we misschien niet te hard van

stapel lopen, want wie weet hoe lang deze sociaal-netwerkhype nog zal duren. En vooral, wie

weet wat ons daarna te wachten staat?

96

REFERENTIES

Anderson, P. (2007). What is Web 2.0? Ideas, technologies and implications for education.

Retrieved March 3, 2011, from

http://www.jisc.ac.uk/whatwedo/services/techwatch/reports/horizonscanning/hs0701.asp

x

Ang, R. P. (2005). Development and validation of the Teacher-Student Relationship Inventory

using exploratory and confirmatory actor analysis. Journal of experimental education,

74(1), 55-73.

Apestaartjaren3 onderzoeksrapport (2010). Retrieved December 10, 2010, from

http://www.apestaartjaren.be/sites/default/files/Apestaartjaren3_onderzoek_digitaal.pdf

Baker, L.R., & Oswald, D. L. (2010). Shyness and online social networking services. Journal of

social and personal relationships 27(7), 873-889.

Barber, L., & Pearce, K. (2008). The Effects of Instructor Facebook Participation on Student

Perceptions of Teacher Credibility and Teacher Attractiveness. Paper presented at the

annual meeting of the International Communication Association, TBA, Montreal, Canada,

May 21, 2008. Retrieved April 25, 2010, from

http://www.allacademic.com/meta/p231890_index.html

Barnes, S. B. (2006). A privacy paradox: Social networking in the United States. First Monday,

11(9). Retrieved December 10, 2010, from

http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/1394/1312

Benbunan-Fich, R., & Hiltz, S. R. (1999). Educational applications of CMCS: Solving case studies

through asynchronous learning networks. Journal of Computer-Mediated Communication,

4(3). Retrieved May 2, 2010, from http://www3.interscience.wiley.com/cgi-

bin/fulltext/120837761/HTMLSTART

Boyd, D. (2010). Making sense of privacy and publicity. SXSW, Austin, Texas, March 13, 2010.

Retrieved April 30, 2011, from http://www.danah.org/papers/talks/2010/SXSW2010.html

Boyd, D., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history and scholarship. Journal

of computer-mediated communication, 13(1), 210-230.

97

Boyd, D., & Hargittai, E. (2010). Facebook privacy settings: who cares?. First Monday 15(8).

Retrieved November 7, 2010, from

http://www.uic.edu/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/3086/2589

Breeding, M. (2007). Librarians face online social networks. Computers in libraries, 27(8), 30-32.

Bull, G., Thompson, A., Searson, M., Garofalo, J., Park, J., Young, C., & Lee, J. (2008). Connecting

informal and formal learning: Experiences in the age of participatory media. Contemporary

Issues in Technology and Teacher Education, 8(2), 100-107.

Charnigo, L. (2007). Checking out Facebook.com: The impact of a digital trend on

academic libraries. Information technology and libraries, 26(1), 23-34.

Connolly, T. M., MacArthur, E., Stansfield, M., & McLellan, E. (2005). A quasi- experimental study

of three online learning courses in computing. Computers & Education, 49(2), 345–359.

Debatin, B., Lovejoy, J. P., Horn, A., & Hughes, B. N. (2009). Facebook and online privacy:

attitudes, behaviors, and unintended consequences. Journal of computer-mediated

communication, 15, 83-108.

Deckmyn, D. (2010, 18 oktober). Netlog verliest strijd tegen Facebook [Electronic Version]. De

Standaard. Retrieved April 26, 2011, from

http://www.standaard.be/artikel/detail.aspx?artikelid=U630TIB5

Deckmyn, D. (2011, 5 april). Welkom bij de Facebook-generatie. De Standaard, p. 8

De Villiers, M. R. (2010). Academic use of a group on Facebook: Initial findings and

perceptions. Proceedings of Informing Science & IT Education Conference (InSITE) 2010.

Retrieved November 7, 2010,

from http://proceedings.informingscience.org/InSITE2010/InSITE10p173-

190Villiers742.pdf

Droeven, V. (2010, 2 april). Leerlingen geschorst wegens Facebookgroep. De Standaard, p. 14.

Dwyer, C., Hiltz, S., & Passerini, K. (2007). Trust and privacy concern within social networking

sites: a comparison of Facebook and Myspace. Proceedings of the Thirteenth Americas

Conference of Information Systems, Keystone, Colorado, August 9-12 2007. Retrieved March

19, 2011 from csis.pace.edu/~dwyer/research/DwyerAMCIS2007.pdf

Estus, E. L. (2010). Using Facebook within a geriatric pharmacotherapy course. American

Journal of Pharmaceutical Education, 74(8), article 145. Retrieved January 7, 2011, from

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21179256

98

Faems, B. (2010). Enquête Facebook en onderwijs. Retrieved July 4, 2010, from,

http://www.klascement.be/artikels/22900/?previous

Fitz-Gerald, S. J. (2008). Social software in libraries: building collaboration, communication and

community online. International journal of information management, 28(1), 77-77.

Geuens, J. (2010, 27 oktober). De geheimen van Facebook [Electronic version]. De Standaard.

Retrieved April 4, 2011, from

http://www.standaard.be/artikel/detail.aspx?artikelid=20101027121689

Grosseck, G. (2009). To use of not to use Web 2.0 in higher education? Procedia Social and

Behavioral Sciences, 1(1), 478-482.

Graham, J. M., Faix, A., & Hartman, L. (2009). Crashing the Facebook party: one library’s

experiences in the students’ domain. Library Review, 58(3), 228-236.

Greenhow, C., & Robelia, E. (2009). Informal learning and identity formation in online social

networks. Learning, Media and Technology, 34(2), 119–140.

Halawah, I. (2006). The impact of student-faculty informal interpersonal relationships on

intellectual and personal development. College Student Journal, 40(3), 670-678. Retrieved

March 25, 2011, from

http://findarticles.com/p/articles/mi_m0FCR/is_3_40/ai_n16726402/?tag=content;col1

Hendryckx, M. (2010, 14 december). Streep door de online rekening [Electronic Version]. De


http://www.standaard.be/artikel/detail.aspx?artikelid=MV33KMAS

Hensley, G. (2005). Creating a hybrid college course: Instructional design notes and

recommendations for beginners. Journal of Online Learning and Teaching, 1(2). Retrieved

May 2, 2010, from http://www.highlands.edu/irc/teachingonline/Vol1_No2_hensley.pdf

Heremans, T. (2009, 24 oktober). ‘Hé, jow, meester, oe ist?’: Knagen sms, e-mail en Facebook

aan het gezag van de leerkracht?. De Standaard, p. 22.

Hewitt, A., & Forte, A. (2006). Crossing boundaries: identity management and student/faculty

relationships on the Facebook. CSCW'06, November 4-8. Retrieved March 8, 2011, from

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.94.8152&rep=rep1&type=pdf

Hughes, J.N., Cavell, T. A., & Willson, V. (2001). Further support for the developmental

significance of the quality of the teacher-student relationship. Journal of School

Psychology, 39(4), 289-301.

99

Hughes, J., & Kwok, O. (2007). Influence of student-teacher and parent-teacher relationships on

lower achieving readers’ engagement and achievement in the primary grades. Journal of

educational psychology, 99(1), 39-51.

Idris, Y., & Qiyun W. (2009). Affordances of Facebook for learning. International journal of

continuing engineering Education and life-long learning, 19(2), 247-255.

Karpinski, A. C., & Duberstein, A. (2009). A description of Facebook use and academic

performance among undergraduate and graduate students. Poster presentation presented

at the meeting of the American Educational Research Association, San Diego, CA. Retrieved

April 4, 2011, from http://researchnews.osu.edu/archive/facebook2009.jpg

Lesgeven met Facebook en Twitter: Waar blijft de iPod in de klas? (2011, 10 januari). Metro.

[electronic version] Retrieved February 27, 2011 from

http://www.metrotime.be/digipaperArticlenl.html?storyId=39306042

Lester, P. M., & King, C. M. (2009). Analog vs. digital instruction and learning: teaching within

first and second life environments. Journal of computer-mediated communication, 14,

457-483.

Lockyer, L., & Patterson, J. (2008). Integrating social networking technologies in education: a

case study of a formal learning environment. Eighth IEEE International Conference on

Advanced Learning Technologies, Santander, Spain. Retrieved August 15, 2010, from

http://ro.uow.edu.au/edupapers/73/

Lu, C. (2006). Assessing construct validity: the utility of Factor Analysis. Journal of Educational

Measurement and Statistics 15, 79–94. Retrieved May 7, 2011, from

http://gsems.ntcu.edu.tw/center/public-year2-

pdf/year15/15_1_5_Assessing_construct_validity(final).pdf

Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2009). Users of the world, unite! The challenges and

opportunities of Social Media. Business Horizons, 53(1), 59-68.

Mazer, J. P., Murphy, R. E., & Simonds, C. J. (2007). I’ll see you on Facebook: The effects of

computer-mediated teacher disclosure on student motivation, affective learning and

classroom climate. Communication Education, 56(1), 1-17.

Mazman, S. G., & Usluel Y., K. (2010). Modeling educational usage of Facebook. Computers and

Education, 55, 444-453.

Miller, S. E. (2007). Connecting and communicating with students on Facebook. Computers in

libraries, 27(8), 18-22.

Muñoz, C. L., & Towner, T. L. (2009). Opening Facebook: How to use Facebook in the college

100

classroom. Paper presented at the 2009 Society for Information Technology and Teacher

Education Conference, Charleston, South Carolina. Retrieved August 15, 2010, from

www46.homepage.villanova.edu/john.../TP101/Facebook.pdf

O’Reilly, T. (2005). What is Web 2.0? Design patterns and business models for the next generation

of software. Retrieved February 27, 2011 from http://oreilly.com/lpt/a/6228

Pasek, J., More, E., & Hargittai, E. (2009). Facebook and academic performance: reconciling a

media sensation with data. First Monday, 14(5). Retrieved April 20, 2010, from

http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2498/2181

Pianta, R. C., & Stuhlman, M. W. (2004). Teacher-child relationships and children’ success in the

first years of school. School Psychology Review, 33(3), 444-458.

Pierce, T. A., & Vaca, R. (2008). Distracted: academic performance differences between teen

users and non-users of MySpace and other communication technology. Journal of

systemics, cybernetics and informatics, 6(3), 76-71.

Rego, B. (2009). A teacher’s guide to using Facebook. Retrieved April 4, 2011, from

http://www.scribd.com/doc/16957158/Teachers-Guide-to-Using-Facebook-Read-

Fullscreen

Rodrigue, C. M. (2002). Assessment of an experiment in teaching geography online. Retrieved

May 2, 2010 from http://www.csulb.edu/~rodrigue/cgs02.html

Russel, M., Bebell, D., O’Dwyer, L., & O’Connor, K. (2003). Examining teacher technology use:

Implications for pre-service and in-service teacher preparation. Journal of teacher

education, 54(4), 297-310.

Sankaran, S. R., Sankaran, D., & Bui, T. X. (2000). Effect of student attitude to course format on

learning performance: An empirical study in web vs. lecture instruction. Journal of

Instructional Technology, 27, 66–73.

Schuyten, G. (2004). Factoranalytische technieken. Modellen van Empirisch Onderzoek 1.

Vakgroep Data Analyse, UGent.

Schwartz, H. L. (2009). Facebook: the new classroom commons? The chronicle Review, 55, 39-42.

Selwyn, N. (2009). Web 2.0 applications as alternative environments for informal learning – a

critical review. Paper presented to OECD-KERIS expert meeting, Korea, October 16-19.

Retrieved March 29, 2011, from www.oecd.org/dataoecd/32/3/39458556.pdf

Shelley, D. J., Swartz, L. B., & Cole, M. T. (2007). A comparative analysis of online and traditional

undergraduate business law courses. Retrieved May 2, 2010 from http://www.infosci-

101

online.com/downloadPDF/pdf/ITJ3505_VVTLF736b3.pdf

Statistisch jaarboek 2009-2010, deel 1 (2010). Retrieved April 15, 2011, from

http://www.ond.vlaanderen.be/onderwijsstatistieken/2009-

2010/statistisch%20jaarboek%202009-2010/Statistisch_Jaarboek_2009-2010_Pagina_121-

177.pdf

Statistisch jaarboek 2009-2010, deel 4 (2010). Retrieved April 15, 2011, from

http://www.ond.vlaanderen.be/onderwijsstatistieken/2009-

2010/statistisch%20jaarboek%202009-2010/Statistisch_Jaarboek_2009-2010_Pagina_645-

663.pdf

Strzepek, N. (2010). Facebook privacy how-to: maintaining a student/teacher relationship.

Retrieved April 4, 2011, from http://danceadvantage.net/2009/03/26/facebook-and-

privacy

Twigg, C. A. (2003). Improving quality and reducing costs: Designs for effective learning.

Change, 35, 22–29.

Valenzuela, S., Park, N., & Kee, K. F. (2009). Is there social capital in a social network site?:

Facebook use and college students' life satisfaction, trust, and participation. Journal of

computer-mediated communication, 14, 875-901.

Van Oost, J. (2011, 17 januari). Facebook verpatst je thuisadres [Electronic Version]. De


http://www.standaard.be/artikel/detail.aspx?artikelid=DS20110117124291

Vleugels, C., & Bauwens, J. (2009). De leerkracht als doorgeefluik van ICT-vaardigheden. In J.

Bauwens & C. Pauwels (Eds.), Cyberteens, cyberrisks, cybertools: Tieners en ICT, risico’s en

opportuniteiten (pp. 46-47). Gent: Academia Press.

Vrettaros, J., Tagoulis, A., Giannopoulou, N., & Drigas, A. (2009). An empirical study on the use

of web 2.0 by Greek adult instructors in educational procedures. In M.D Lytras, P. Ordóñez

de Pablos, E. Damiani, D. Avison, A. Naeve, & D.G. Horner (Eds.), Best Practices for the

Knowledge Society. Knowledge, Learning, Development and Technology for All. (pp. 164-

170). Berlijn: Springer-verlag.

Walrave, M., Lenaerts, S., & De Moor, S. (2009a). Cyberrisks: confrontatie en omgang met

risico’s. In J. Bauwens & C. Pauwels (Eds.), Cyberteens, cyberrisks, cybertools: Tieners en ICT,

risico’s en opportuniteiten (pp.70-108). Gent: Academia Press.

Walrave, M., Lenaerts, S., & De Moor, S. (2009b). ICT-opvoeding: de rol van de leerkracht. In J.

Bauwens & C. Pauwels (Eds.), Cyberteens, cyberrisks, cybertools: Tieners en ICT, risico’s en

opportuniteiten (pp. 46). Gent: Academia Press.

102

Wang, A. Y., & Newlin, M. H. (2000). Characteristics of students who enroll and succeed in

psychology web-based classes. Journal of Educational Psychology, 92, 137–142.

Waschull, S. B. (2001). The online delivery of psychology courses: Attribution, performance, and

evaluation. Teaching of Psychology, 28, 143–147.

Wright, K. B. (2005). Researching Internet-based populations: Advantages and disadvantages of

online survey research, online questionnaire authoring software packages, and web

survey services. Journal of Computer-Mediated Communication, 10(3), article 11.

Yu, A., Tian, W., Vogel, D., & Kwok, R. (2010). Can learning be virtually boosted? An investigation

of online social networking impacts. Computers and Education, 55(4), 1494-1503.

Sociaal-netwerksites in het...

Documents

Transcript of Sociaal-netwerksites in het...