Hoe ga je aan de slag met learning analytics?
‘Learning analytics’ is het verzamelen en analyseren van data over je doelgroep en hun leerproces. Dat gebeurt typisch binnen educational technology. De analyse van de resultaten en van de vooruitgang die je doelgroep boekt, levert je meer inzicht op. Daardoor kan je het verdere lesverloop beter op je cursisten afstemmen.
Waarom learning analytics gebruiken?
Organiseer je je opleiding volgens blended learning? Dan verzamel je heel wat data over je cursisten. Gebruik die data om op de hoogte te blijven van hun leerproces.
Learning analytics …
- geven je inzicht in de mate waarin je studenten de informatie (al) verwerkt hebben. Dat test je bijvoorbeeld door na elk hoofdstuk een digitale test toe te voegen;
- bieden je een duidelijk beeld van waar je je cursisten extra kan ondersteunen. Waar moet je dieper op ingaan tijdens een contactmoment? Welke leerinhouden zijn misschien wat te oppervlakkig uitgelegd?
- tonen je waar hindernissen opduiken voor je cursisten. Via de resultaten van tests weet je snel welke leerinhouden ze al onder de knie hebben en welke nog niet. Zo grijp je sneller in als er moeilijkheden zijn.
Hoe ga je aan de slag met learning analytics?
Meten is weten. Bepaal eerst wat je wilt weten en zoek dan naar manieren om de juiste data te verzamelen en te visualiseren. Met digitale tools bijvoorbeeld. Daarmee verzamel en raadpleeg je eenvoudig leerdata. Veel tools automatiseren dat proces ook en visualiseren de data meteen in een rapport of dashboard. Daarin zie je de prestaties van en statistieken over je cursisten.
Learning analytics: altijd digitaal en asynchroon?
Learning analytics worden meestal gebruikt in de context van asynchroon leren. Maar tijdens synchrone lesmomenten kan je net zo goed data verzamelen. Start je webinar bijvoorbeeld met een gerichte vraag over je onderwerp. Meteen ken je het beginniveau van je cursisten. Ook directe feedback is een vorm van learning analytics! Dat hoeft dus niet complex (of zelfs digitaal) te zijn.
Lees zeker ook het artikel over standaarden en interoperabiliteit. Wil je een 360°-kijk op alle informatie over je cursisten? Dan moet je tools en databronnen aan elkaar koppelen. Moderne EdTech-tools laten dat toe. Zo kom je tot een nog beter inzicht in alle facetten van het leerproces.
De échte uitdaging van learning analytics
“Data that you don’t understand is just more information. On the other hand, data that you know how to interpret is insight, and it’s insight that can help improve a learning experience”
Data verzamelen en inzichtelijk maken, dat lukt meestal wel. De uitdaging schuilt in de interpretatie. Hieronder een aantal vuistregels die je helpen om écht inzicht uit data te puren.
1. Weet goed hoe en waar je data verzamelt
Data zijn makkelijker te interpreteren als je weet waar ze vandaan komen. Een voorbeeld. De resultaten van een oefening zeggen niets als je de inhoud van die oefening niet kent.
2. (Er)ken de context
Je verzamelt data altijd op een specifiek moment. Ze zijn dus een momentopname van acties, meer bepaald van één individu tijdens een uniek leerproces. Trek daarom niet te snel conclusies. Gebruik data eerder om leermomenten te creëren of om in dialoog te gaan met je cursisten. Zelfs als de data valsspelen aan het licht brengen, want technologie kan natuurlijk misbruikt worden.
3. Data zijn objectief, maar jij bent dat niet
Je bekijkt data altijd vanuit een persoonlijke filter. Wees je daarvan bewust. Er kunnen veel redenen zijn waarom 70% van je cursisten afhaakt na het eerste hoofdstuk: ze kennen de leerstof al, de cursus is niet motiverend, het duurt te lang, je software is niet gebruiksvriendelijk… Probeer die reden objectief te achterhalen.