Het creëren van een betrokken kennisnetwerk (deel 2/3)

Learning Analytics | blog
In het eerste gedeelte van de blog hebben we het probleem van sociale interacties in een MOOC verkend. In dit tweede gedeelte gaan we dieper in op de rol van de Sociale Netwerk Analyse om deze interacties in kaart te brengen. 

Onze inzet van de Sociale Netwerk Analyse


De hierboven beschreven uitdagingen zijn voor ons als moderatoren van MOOC’s niet onbekend. Door het grote aantal deelnemers in de MOOC Social Learning (750+) was het voor ons erg lastig om het overzicht te bewaren. Per leerobject konden we wel de kettingreacties van deelnemers zien, maar het over-all plaatje van wie met wie nu gesproken had was niet inzichtelijk. Daarnaast was het voor ons ook erg lastig om te weten welke deelnemers achter bleven in de gesprekken.

We konden namelijk niet wie nog nooit een reactie had gehad op zijn bijdrage. Erg onwenselijk natuurlijk want we hadden geen compleet beeld welke deelnemers (inhoudelijk) betrokken waren bij de MOOC. Deze situatie is onwenselijk die we als moderatoren natuurlijk willen vermijden. Immers, het idee van Social Learning is dat zoveel mogelijk mensen kennis uitwisselen met elkaar. We kunnen ons allemaal voorstellen hoe ontmoedigend het is als jij erg actief bent in de MOOC, maar je nooit waardering of erkenning krijgt voor jouw bijdrage.

Om dit probleem op te lossen hebben wij een Sociale Netwerk Analyse ingezet. Door deze in te zetten was het voor ons in één oogopslag inzichtelijk wie met wie interactie had. Dit maakte dat de impact van ons handelen inzichtelijk was. Hiermee hadden we ook direct in beeld welke mensen nog geen reactie op hun bijdrage hadden gehad en welke mensen achter bleven in de discussie.

Met dit inzicht alleen is het natuurlijk niet gedaan, want impact zien we enkel door middel van betekenisvolle interventies. Zo konden we en hebben we via de sociale netwerk analyse:

  • Inactieve deelnemers proactief kunnen betrekken in de discussies, met een toegenomen mate van betrokkenheid als gevolg;

  • Het gesprek aangaan met actieve deelnemers om te leren van hun ervaringen en dit inzicht te gebruiken om deze, en opgvolgende MOOC’s, verder te optimaliseren;

  • Losse clusters van deelnemers aan elkaar gekoppeld om zo tot één centraal kennisnetwerk te komen;

  • Contentgericht kunnen interveniëren, wanneer we zagen dat discussies in bepaalde content achterwege bleef.


Deze helicopter view heeft ons veel opgebracht doordat we hiermee in staat waren om doelgericht tot actionable insights komen. Hiermee hadden we de middelen voorhanden om direct zicht te krijgen op waar we als moderator moeten ingrijpen, of juist waar niet. Hiermee gaan we zuinig om met onze tijd en maken we de effectiviteit van ons handelen inzichtelijk!

Het gevolg is een waar wij trots op mogen zijn, met een hoge percentage deelnemers dat de MOOC heeft afgerond: 10.4%. Met een zekere mate van voorzichtigheid, kunnen we veronderstellen dat ons handelen (en de hiertoe beschikbare hulpmiddelen) dit teweeg heeft gebracht, zoals gezien kan worden in het uiteindelijke kennisnetwerk van de MOOC Social Learning 3.0:



Wat we in deze visualisatie zien is een uiterst centraal netwerk – dit betekent dat er enorm veel interactiviteit tussen deelnemers heeft plaatsgevonden, welke grotendeels op gang zijn gebracht door één centrale moderator in het midden. Hiervandaan hebben de deelnemers het touw in handen genomen, en zijn elkaar kritische vragen, verhelderingen en om feedback gaan vragen.

Daarnaast zien we een aantal mensen die niet betrokken zijn geweest in de discussies. Waar dit natuurlijk niet ons streven is, zijn we blij dat dit aantal verhoudingsgewijs relatief laag is – daarbij gelijk een mooie uitdaging voor de volgende iteratie van deze MOOC, waarbij we dit aantal naar 0 willen brengen!

De impact van dit instrument was voor ons immens en heeft de MOOC naar een hoger niveau getrokken. Ben je benieuwd wat de impact van dit instrument in jouw organisatie kan zijn? Wij gaan er graag samen over met je in gesprek! Neem in dit geval contact op met Max Mertens of Kim Jooss.

Deel met je omgeving

© Next Learning Valley 2020