Gepersonaliseerd leren wordt steeds belangrijker en komt veel voor in de onderwijssector. Docenten en onderzoekers erkennen de noodzaak om instructies af te stemmen op de behoeften van individuele studenten en kunnen al hun studenten een meer gepersonaliseerde leerervaring bieden. Nu alleen dat, maar gepersonaliseerd leren biedt ook mogelijkheden voor remote en learning on demand, twee van de opkomende instructiemodellen die veel belovend zijn.
Aan de andere kant is er data-analyse. Ver van big data complottheorieën, kan data-analyse veel datapunten opleveren, zelfs uit een kleine steekproef. De combinatie van de twee geeft een betere aanpak en een meer gestroomlijnde en gepersonaliseerde leerervaring die kan helpen bij het oplossen van enkele veelvoorkomende problemen in de leerindustrie: lage retentiegraad en een algemene desinteresse in het onderwerp of de onderwerpen.
Wat is data-analyse in gepersonaliseerd leren?
Gegevensanalyse verzamelt, analyseert en interpreteert gegevens om waardevolle informatie te verkrijgen en betere beslissingen te nemen. In het onderwijs kan data-analyse informatie verzamelen over de leerstijlen, voorkeuren en voortgang van individuele studenten. Sommige velden kunnen veel voordelen halen uit een dergelijke aanpak. Onderwijs in loopbaanontwikkeling kan dus altijd over de nieuwste informatie beschikken. Op deze manier zal het nuttiger zijn voor een groter aantal studenten, die er meer voor terugkrijgen.
Voordelen van data-analyse bij gepersonaliseerd leren
Data-analyse is dus een krachtig hulpmiddel voor het creëren van gepersonaliseerde leerervaringen waarmee studenten in een bepaalde periode meer kunnen bereiken dan met meer traditionele benaderingen van onderwijs. Door de gegevens van een steeds groter wordend aantal studenten te verzamelen en te analyseren, kunnen onderzoekers en curriculummanagers beter geïnformeerde beslissingen nemen en programma’s helpen afstemmen op individuele studenten. Hier volgen nog enkele voordelen van data-analyse bij gepersonaliseerd leren:
- Verbeterde leerlingresultaten;
- Verhoogde betrokkenheid en motivatie;
- Efficiënter gebruik van middelen;
- Lesplannen op maat;
- Gepersonaliseerde feedback en begeleiding;
- Instructie op maat op basis van de sterke en zwakke punten van elke student.
Voorbeelden van data-analyse bij gepersonaliseerd leren
Data-analyse kan op veel manieren worden gebruikt om een gepersonaliseerde leerervaring te creëren. Een voorbeeld zijn adaptieve leerplatforms, die algoritmen gebruiken om gegevenspunten voor elke individuele student te verzamelen en hun curricula onderweg te wijzigen. WordPoint gebruikt een vergelijkbare aanpak om de voorkeuren van elke klant te leren kennen en binnen de kortste tijd een betere vertaling te bieden. In werkelijkheid zijn er veel voorbeelden van hoe data-analyse kan worden gebruikt bij gepersonaliseerd leren:
- Datagedreven feedback en begeleiding van studenten;
- Gepersonaliseerde beoordelingen en voortgangsregistratie;
- Gegamificeerde leerervaringen die zich aanpassen aan de behoeften van elke student;
- Voorspellende analyses die risicostudenten identificeren en extra ondersteuning bieden;
- Collaboratieve leeromgevingen die data gebruiken om peer-to-peer leren en ondersteuning mogelijk te maken.
Uitdagingen overwinnen
Er zijn natuurlijk veel verschillende uitdagingen die zich kunnen voordoen wanneer technologie wordt geïmplementeerd in het leerproces. Allereerst kan het verwijderen van de leraar en hun ervaring een uitdaging vormen, vooral omdat mensen directe factoren kunnen overwegen die de beslissingen van een student beïnvloeden, zoals problemen thuis, pesten, enz. Een anoniem platform kan dat misschien niet doen.
Aan de andere kant van het spectrum staat de noodzaak om de privacy van een student te beschermen. Studenten zijn gevoelig en jong (vaak minderjarig), dus de kwesties van gegevensverzameling en -analyse (=analyse) moeten worden overwogen bij het ontwerpen van deze platforms en ervoor zorgen dat ze de gegevens in de eerste plaats kunnen verzamelen. Hier zijn nog enkele uitdagingen van de technologie waarmee rekening moet worden gehouden:
- Wees je bewust van het potentieel voor vertekening in algoritmen en gegevensverzameling, en onderneem stappen om dit te verminderen, Schrijvenuniverse.com heeft een goede aanpak door gidsen en materialen aan te bieden die studenten zelf kiezen, zonder dataverzameling;
- Zorg ervoor dat de privacy en gegevensbeveiliging van studenten een topprioriteit zijn;
- Beleid en procedures ontwikkelen voor het verzamelen, opslaan en gebruiken van gegevens die in overeenstemming zijn met ethische en wettelijke normen;
- Bied training en ondersteuning aan onderwijzers en beheerders over hoe ze data-analyse op een verantwoorde en effectieve manier kunnen gebruiken.
Afsluitende opmerkingen
Gegevensanalyse is een krachtige tool voor het creëren van gepersonaliseerde leerervaringen die studenten kunnen helpen betere resultaten te behalen, de betrokkenheid en motivatie te vergroten en hulpbronnen efficiënt te gebruiken. Door gegevens over individuele leerlingen te verzamelen en te analyseren, kunnen docenten inzicht krijgen in hun unieke behoeften en instructies op maat ontwikkelen die zijn afgestemd op hun leerstijl en -tempo. Hoewel er uitdagingen zijn bij het gebruik van data-analyse bij gepersonaliseerd leren, kunnen docenten met de juiste aanpak en mentaliteit deze uitdagingen overwinnen en data-analyse gebruiken om effectievere, gepersonaliseerde leerervaringen voor hun studenten te creëren.
Source: De kracht van data-analyse in gepersonaliseerd leren