Hermans weet niet of en welke data zijn universiteit nu verzamelt. “Ik neem aan dat er altijd wel een soort dossier wordt bijgehouden met onder meer prestaties en ziekteverzuim. En in het kader van online onderwijs denk ik ook dat bepaalde data worden geregistreerd, bijvoorbeeld hoe vaak ik online mijn hand opsteek.” Hermans vindt het verzamelen van data om het onderwijs te verbeteren in principe een goede zaak. Wel ziet hij twee belangrijke risico’s. “Hoe privacygevoelig zijn die data? Worden ze opgeslagen met of zonder onze toestemming? En een vervolgprobleem is dat de data gebruikt zouden kunnen worden voor meer dan verbetering van het onderwijs. Je ziet nu dat data veel waard zijn. Grote social mediaplatforms verzamelen en verkopen grote hoeveelheden data. Er is in theorie de mogelijkheid dat zoiets ook gebeurt met studiedata.”
Systematische dataverzameling
Aan de andere kant ziet Hermans ook grote voordelen van Learning Analytics. “Je kunt op aanzienlijke schaal data verzamelen, analyseren en vergelijken, waardoor je het snel kunt zien als er iets niet goed gaat. Hoeveel muiskliks hadden studenten nodig om een opdracht te vinden? Al met al kijk ik positief naar het verzamelen van studiedata om het onderwijs te verbeteren. Ik denk namelijk niet dat de risico’s die ik noemde, in de praktijk heel erg spelen. Al kan ik daar natuurlijk naïef in zijn. Bovendien denk ik dat de manier waarop de universiteit nu het onderwijs probeert te verbeteren, namelijk met behulp van evaluatieformulieren, niet goed werkt. Dat blijkt uit het feit dat er vaak herinneringen achteraan komen. Studenten voelen geen noodzaak om die enquêtes in te vullen.”
Causaal verband
Hermans denkt dat er voor onderwijsinstellingen vooral kansen liggen in het analyseren van data over onder meer hoorcolleges, werkgroepen en tentamens. “Die data kunnen ze met elkaar vergelijken. Wat zijn de cijfers van studenten die veel of weinig naar hoorcolleges en werkgroepen zijn geweest? Dat zijn interessante data. Tegelijkertijd is de vraag of die participatie een relatie heeft met het eindcijfer. Er hoéft geen causaal verband te zijn als dat zo lijkt. Een ander voorbeeld: stel, data tonen aan dat mensen met laagopgeleide ouders lagere cijfers halen. Die informatie is op meerdere manieren uitlegbaar. Het kan te maken hebben met uitsluiting, financiële middelen, maar ook met de kwaliteit van het onderwijs… Kortom, datavergelijking is een prima manier om iets te constateren. Maar een vervolgvraag is: waar ligt dat aan? Dat is op meerdere manieren uitlegbaar, en dat is een beperking waaraan onderwijsinstellingen veel aandacht moeten besteden, denk ik.”
Bewustwording
Totale transparantie is het ideaalbeeld van Hermans. “Het moet compleet duidelijk zijn welke data een onderwijsinstelling verzamelt en wat daarmee wordt gedaan. En dat moet de universiteit ook op een goede manier communiceren. Want zoiets als cookie-voorwaarden, die leest niemand. Ik denk dat door transparant te zijn, studenten ook eerder bereidwillig zijn om na te denken over wat ze ervan vinden en dat ze eerder willen meewerken. Dus het heeft ook zeker te maken met bewustwording onder studenten, en daar kunnen onderwijsinstellingen aan bijdragen.”
0 Praat mee