Doelstellingen

Doelstellingen

Algemene doelstelling van het project:

De kwaliteit van het hoger onderwijs verhogen door het gebruik van Learning Analytics

Het project wil een duidelijk beeld scheppen over hoe studenten uit het hoger onderwijs in verschillende Europese landen online leren. Dit gebeurt op basis van een exploratief gebruik van learning analytics – het verzamelen, analyseren en rapporteren van data van lerenden binnen hun leeromgeving met de bedoeling het leren en de leeromgeving beter te begrijpen en te optimaliseren (Siemens et. Al). Het project stelt hierbij een pedagogische aanpak centraal (in tegenstelling tot een Academic Analytics aanpak waarbij het perspectief van de instelling en het rendement op basis van studiesucces centraal staat).

Specifieke doelstellingen zijn om:

  • online leerdata te verzamelen

    in 4 verschillende types van online talen- en wiskunde-onderwijs op basis van de xAPI specificatie:

    •  een BA vak Economisch en Zakelijk Frans voor studenten uit de opleidingen Bedrijfseconomische Wetenschappen, Handelsingenieur en Beleidsinformatica die binnen de universiteit ontwikkelde elektronische leermodules gebruiken in combinatie met classicale begeleiding (semi-autonoom begeleid leren) (UHasselt-BE)
    •  een MA vak Computer Assisted Language Learning voor studenten die een TESOL (Teaching English as a Second Language) opleiding volgen volledig via afstandsleren binnen Blackboard (UCLAN-UK)
    •  een BA programma International Business Communication Modern Foreign Languages met online leren via Blackboard (UCLAN-UK)
    •  een BA vak Wiskunde voor studenten Biologie en Biomedische Wetenschappen die verschillende eigen-ontwikkelde e-learning tools gebruiken in volledige zelfstudie (UvA – NL)

  • een model van xAPI activity statements ontwikkelen

    voor de implementatie van learner tracking in taalleeromgevingen

  • de processen van autonomoom leren analyseren

    met het gebruik van process mining algoritmes om leergedrag te vergelijken met de leerdoelen van de tools

  • bestaande leerpatronen in kaart brengen

    en deze nieuwe kennis te delen met de belangrijkste onderwijsactoren zelf, namelijk studenten en hun docenten

  • leerprofielen identificeren

    en cursusontwikkelaars en docenten ondersteunen met feedback op basis van het effectief gebruik van de leermiddelen

  • analyse van succesindicatoren

    en indicatoren van uitval of falen die mogelijk afgeleid kunnen worden uit de data-analyse

  • datavisualisatietools ontwikkelen en implementeren

    en leerdashboards ontwikkelen voor zowel studenten als docenten.

    Met deze dashboardtoepassingen zullen zowel docenten als studenten beter kunnen begrijpen hoe ze online leren en ook hun online leerprofiel vergelijken met dat van collega-studenten. Docenten krijgen real-time overzichten van de voortgang van hun studenten, welke studenten risico lopen en welke delen van de cursus moeilijkheden veroorzaken of meer ondersteuning van de docent vragen.

    De projectresultaten zullen gepresenteerd/gebruikt worden aan/door de studenten en docenten maar zullen ook verspreid worden naar alle belanghebbenden in het domein van onderwijsvernieuwing en onderzoek op Europees niveau. Alle technologieën, modellen, algoritmes, rapporten, richtlijnen, aanbevelen worden te hunner beschikking gesteld onder open licenties.