Waardevolle kennisuitwisseling: Learning Analytics

Learning Analytics | blog
Meeting More Minds in Amsterdam

22 juni 2018. Presentaties, discussies over Learning Analytics en een borrel in het centrum van Amsterdam. Precies een jaar daarvoor bedachten wij en Fred Pope van de Universiteit van Amsterdam (UvA) dat wij samen een Meeting More Minds-bijeenkomst over Learning Analytics zouden organiseren om kennis te delen. En zo geschiedde. Een verslag van een waardevolle middag.

Veel bedrijven, overheid en onderwijsinstellingen doen onderzoek naar Learning Analytics. Tijdens de Meeting More Minds-sessie vertelden vier sprekers uit verschillende hoeken over hun onderzoek, ervaringen en ontdekkingen rond dit actuele onderwerp. Daarna gingen de aanwezigen met elkaar de diepte in. Resultaat? De deelnemers zetten na de zomer samen een MOOC over Learning Analytics op.

 

Voor wie?


Op de Meeting More Minds-bijeenkomst waren ruim 25 aanwezigen. Zij houden zich op strategisch, praktisch én analytisch niveau bezig met Learning Analytics en zijn werkzaam of onderzoeker bij organisaties als het ministerie van Defensie, Alliander, Universiteit van Amsterdam, Summa college, FrieslandCampina, Medisch Spectrum Twente, Squla, Universiteit Twente, NCOI en SURF.

Innovator in Learning Technology Ben Betts van HT2Labs opende het bal. Gevolgd door Fred Pope van de Universiteit van Amsterdam, Ingrid Smalbergher van de Universiteit van Twente en François Walgering van LRSFactory. Ben Betts sloot de dag ook weer af. Alle vier presenteerden ze een kwartier, waarna er een kwartier de tijd was voor discussie.

 

Ben Betts over bedrijfsinformatie en learning data


Ben Betts, de founding father van LearningLocker, bouwde zelf een Learning Record Store. Hij trapte de Meeting More Minds-sessie af met zijn presentatie over hoe je bedrijfsinformatie koppelt aan learning data. Waarom behaal je als organisatie of medewerker bepaalde resultaten? Komt dat misschien door je manier van leren? Stel: je wilt verkoopcijfers laten stijgen. Is het dan handig om een e-learning te doen, klassikaal te leren of helemaal niet te leren? Door performance met learning data te koppelen, kom je tot nieuwe inzichten. Handig! Zo weet je wat het beste werkt in jouw organisatie of voor jou persoonlijk.

 

Fred Pope over de second year dip


Fred Pope is informatie analist aan de faculteit Economics & Business van de Universiteit van Amsterdam. Hij vertelde over zijn werk met student-analytics. Goed presterende eerstejaars studenten gaan in het tweede jaar vaak ‘dippen’, wat leidt tot sterke vertraging of zelfs uitval.
Bij UvA Economics kan de dip inmiddels goed worden voorspeld. Tweedejaars studenten hebben voor het eerst een dashboard gekregen met daarin hun voortgangsinformatie en voorspellende waarden voor de rest van hun studiejaar.

De vraag is: kan de dip op tijd worden bijgestuurd? Fred Pope onderzocht met zijn team of het aanbieden van inzichtelijke -prognose-informatie kan helpen om 'dippende' studenten op tijd bij te sturen. Daarbij hebben ze een vorm van gamification geïntroduceerd, zodat studenten zich kunnen vergelijken met hun peergroup.

 

François Walgering over KVK en MOOCs


François Walgering, learning innovator en eigenaar van Next Learning Valley, beschreef een casus  bij de Kamer van Koophandel (KVK).

De Kamer van Koophandel gebruikt het sociale platform Curatr als hulpmiddel waarop grote organisaties om hulp vragen aan ondernemers. Die ondernemers reageren daarop met een oplossing of idee. Het platform Curatr fungeert dus als koppeling en biedt mooie basisrapportages met data. Als je aan Curatr een Learning Record Store (LRS) koppelt en extra data verzamelt, dan is er nóg meer winst te behalen. François begeleidde de Kamer van Koophandel in hoe ze zelf die data kunnen verzamelen en op basis daarvan betere analyses kunnen doen. Daarin legde hij stapje voor stapje het eigenaarschap bij de klant neer: hoe filter je data, hoe vind je de antwoorden? Een boeiend voorbeeld uit de praktijk.

 

Ingrid Smalbergher over tekstanalyse en machine learning


Ingrid Smalbergher, studente toegepaste onderwijskunde aan Universiteit Twente, vertelde over haar onderzoek naar de effectiviteit van social learning in Curatr op basis van een tekstanalyse (Natural Language Processing = NLP), gekoppeld aan Machine Learning.

Ingrid labelde alle commentaren in het sociale platform Curatr en onderscheidde daarbij drie categorieën van ‘kritisch nadenken’: een wedervraag stellen kreeg bijvoorbeeld een ander label dan een praktijkvoorbeeld geven. Ingrid stopte die labels in een computer en liet via Machine Learning de computer hetzelfde doen als wat zij had gedaan. Met exact hetzelfde resultaat.

 

 

De toekomst van Learning Analytics


Hoe verzamelen we data van wearables, smartphones en andere tools op één plek? En welke rol gaan tekstanalyse en machine learning spelen in het land van Learning Analytics? Boeiende vragen die het leren van de toekomst gaan vormgeven. Alle deelnemers van de Meeting More Minds-bijeenkomst wisselden e-mailadressen uit en besloten dat ze samen een MOOC over Learning Analytics wilden organiseren. Een mooie dag met een mooie opbrengst.

Deel met je omgeving

© Next Learning Valley 2020