Allereerst het SURF Trendrapport 2016. Vorig jaar gaf ik een keynote op de 6e Internationale Conferentie over Learning Analytics en Kennis (LAK16). Mijn keynote heette Learning Analytics: Utopie or Dystopie (Je kunt het bekijken op YouTube). Mijn pleidooi was dat learning analytics veel goeds kan brengen (ik schilderde vijf utopische toekomsten), zoals het kunnen voorspellen van studiesucces van leerlingen waardoor scholen beter hun middelen kunnen inzetten en hun onderwijs kunnen personaliseren waardoor leren effectiever en efficiënter wordt, enzovoorts.
De keerzijde van deze utopie is dat learning analytics ook veel kwaad kan doen (ik schilderde ook vijf dystopische toekomsten), omdat scholen, docenten, onderwijstechnologen, programmeurs, enzovoorts één essentieel persoon vergeten namelijk iemand uit de onderwijs- of leerwetenschappen! Let maar op wie er in het rode kadertje genoemd staan in de volgende afbeelding, het Learning Analytics Model van George Siemens[3]:
Nergens hier is een onderwijswetenschapper te vinden. Het gevolg is dat het toepassen van learning analytics bijna altijd theorie-arm of ‑loos is. Men weet niet welke variabelen ofwel welke leerlingkenmerken essentieel zijn voor het model, welke andere variabelen van invloed zijn op wat er gevonden wordt, zoals leeftijd, inrichting van de onderwijsomgeving, of de resultaten elders toepasbaar zijn en misschien het belangrijkste, of er een correlatie gevonden wordt (A en B hebben iets met elkaar te maken) of dat er echt sprake is van causaliteit (als ik A doe gebeurt B). Ik vergeleek het met het straatlantaarneffect: zoeken naar iets waar het zoeken het makkelijkst is en niet waar het nodig is.
De huidige generatie mensen die zich bezig houdt met learning analystics, zoals onderwijsbestuurders, schooldirecteuren, onderwijskundigen, zelfs onderzoekers, maakt gebruik van de data die beschikbaar of makkelijk te krijgen zijn zoals inloggegevens, internetzoekgedrag, tentamenresultaten enzovoorts in plaats van te zoeken naar data die zij eigenlijk nodig hebben. Onderstaande cartoon geeft dit goed weer:
Wat heeft dit allemaal met het Trendrapport 2016: Hoe technologische trends onderwijs op maat mogelijk maken te maken? Het rapport – dat trouwens heel goed is en heel goed leesbaar – is debet aan het probleem dat ik net beschreef. Het lijkt vooral trends weer te geven en te bespreken zonder zich al te veel te bekommeren over de onderwijswetenschappelijke aspecten van de besproken technologieën (ik voel al de reacties van Wilfred Rubens en Erwin Bleumink aankomen J).
Het Trendrapport gaat uit van technologische trends die flexibel en persoonlijk onderwijs mogelijk maken of kunnen faciliteren. Deze vormen samen een beeld van onderwijsvernieuwing waarin drie rode draden naar voren komen:
Didactische verrijking: technologieën die het onderwijs interessanter, beter en motiverender maken.
Flexibiliteit: onderwijs waarbij grenzen tussen onderwijsvormen, opleidingen en instellingen vervagen.
Meer adaptief onderwijs dat zich aanpast aan de lerende.
Zo ontstaat, volgens de opstellers, uit de opstelsom van trends een doorkijk naar onderwijs zoals het in de toekomst zou kunnen zijn.
Elk van de dertien besproken technologieën is zeer duidelijk beschreven, is steeds voorzien van een inleidend toekomstscenario, uitleg van de technologie, praktijkvoorbeelden van waar de technologie nu al wordt gebruikt, hoe de technologie kan bijdragen aan onderwijs-op-maat enzovoorts, maar mist een beschrijving van de onderwijswetenschappelijke condities (let wel: ik heb het niet over de praktische condities) voor het inzetten van de technologieën. Wanneer en bij wie zou het werken? Welke leerlingkenmerken bepalen of iedere technologie bepaalde effecten zal hebben of niet?
Neem virtuele realiteit als voorbeeld. De auteurs schrijven dat virtuele realiteit een verrijking van het onderwijs biedt, omdat de lerende zelf kan bepalen hoe, waar en wanneer hij of zij VR inzet voor het eigen leerproces. Maar willen wij dit? Kan de lerende dat doen en zo ja welke lerende? Welke hulp heeft zij/hij nodig? Hoe houd je rekening met het feit dat bijna alle mensen (en vooral leerlingen en studenten) moeite hebben om in te schatten wat zij wel en niet kennen en kunnen (denk aan het Dunning-Kruger effect)? En ‘zelf bepalen van hoe’ je VR inzet voor het eigen leerproces is meestal, zo niet altijd gebaseerd op je eigen voorkeur en niet op wat het beste is voor jou om te leren. En wij weten al lang dat hoe lerenden hun leerproces het beste kunnen inrichten niet hetzelfde en soms in strijd is met hun voorkeur (zie mijn blog over leren dodende activiteiten). Al deze vragen en nog veel meer moeten beantwoord worden alvorens je de verschillende technologieën effectief, efficiënt en op een bevredigende wijze kunt inzetten voor onderwijs-op-maat.
Een tweede probleem is dat voorspellen van de toekomst zeer problematisch lijkt te zijn. Neem, bijvoorbeeld het Horizonrapport van de New Media Consortium / Consortium for School Networking.
In 2010 las ik dat cloud computing (via een netwerk – vaak het internet – op aanvraag beschikbaar stellen van hardware, software en gegevens, ongeveer zoals elektriciteit uit het lichtnet) binnen een jaar of korter ingevoerd zou worden. Hetzelfde staat in de rapporten van 2011, 2012, 2013, 2014. Met andere woorden, sinds 2010 lees ik dat binnen een jaar het po en vo toegang zal hebben tot alle digitale bestanden en programma’s die het onderwijs nodig heeft vanaf elk apparaat in huis en op school (denk aan de tv, smartphone, tablet, laptop- en desktopcomputer, enz.).
Samewerkend leren had een 1-jaar horizon in 2009, terwijl die een 3-5 jaar horizon in 2016 lijkt te hebben!
Honkballer Yogi Berra – de Amerikaanse Johan Cruijff als het om (eigen)wijze uitspraken gaat – zei ooit: ‘Voorspellen is moeilijk, vooral als het de toekomst betreft.’ Dit blijkt ook voor het onderwijs het geval te zijn.
En blijf op de hoogte van onderwijsnieuws en de nieuwste wetenschappelijke ontwikkelingen!
Inschrijven
