De wetenschap achter blended onderwijs | Deel 17 Blended learning, Learning Analytics en formatief handelen

Deze maand: Blended learning, Learning Analytics en formatief handelen

Elise Ameloot, E., Rotsaert, T.,  Ameloot, T.,  Rienties, B., Schellens, T. Supporting students’ basic psychological needs and satisfaction in a blended learning environment through learning analytics, Computers & Education, Volume 209 (2024)
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104949

Peter Dekker heeft dit artikel voor je geselecteerd. Hij is onderwijskundig adviseur bij de Hogeschool van Amsterdam (HvA).

Wat je in dit artikel leest

Learning analytics (LA) kan volgens dit recente artikel een belangrijke rol spelen in het verbeteren van de leerervaring van studenten en kan docenten ondersteunen bij het nemen van geïnformeerde beslissingen. Door (geautomatiseerde) analyse van de data kunnen docenten patronen en trends ontdekken, waardoor ze hun lesactiviteiten kunnen aanpassen en verbeteren. Dit stelt docenten in staat om hun onderwijspraktijk beter te laten aansluiten op de behoeften van de studenten. Studenten kunnen, mede ondersteund door hun docenten, met deze data hun leerproces aanpassen.

Specifiek laat het resultaat van dit onderzoek zien dat het delen van learning analytics-rapporten met studenten een positieve invloed heeft op hun basispsychologische behoeften. En op hun tevredenheid om te werken in een blended learning-omgeving. Kleine kanttekening hierbij: n=348. Daarnaast onderstreept het onderzoek de waarde van LA in de ondersteuning van studenten waar het gaat om het vervullen van hun behoefte aan autonomie en competentie in blended learning. Dit alles onder voorwaarde van duidelijke communicatie en transparantie over het gebruik van LA.

Deze bevindingen laten het potentieel van LA zien om het leerproces van studenten beter te volgen, te begrijpen en het leerproces en de leeractiviteiten erop aan te passen. Hierdoor wordt de leerervaring voor de student verbeterd en wordt de onderwijspraktijk geoptimaliseerd.

Waarom we dit artikel hebben geselecteerd

In veel onderwijs schakelen we qua toetsing over naar ontwikkelingsgericht toetsen: het volgen en stimuleren van de ontwikkeling van studenten, in plaats van alleen het meten van hun kennis en vaardigheden op een vast moment. Het onderliggende concept is formatief handelen: docenten en studenten gebruiken informatie over het leerproces en de leerprestaties om hun onderwijsaanpak/leerproces aan te passen, te ondersteunen en te verbeteren.

Learning analytics kan het formatief handelen ondersteunen door het aanbieden van real-time data over het leerproces en de voortgang van studenten. Het geeft studenten en docenten inzicht in de individuele leerbehoeften en -uitdagingen van de betrokken studenten. Deze informatie stelt docenten in staat om hun onderwijsmethoden en feedback te personaliseren, om het leerproces van studenten te bevorderen. Hetzelfde geldt voor de studenten. Learning analytics kan dus een geweldig hulpmiddel zijn bij het formatief handelen.

Hoe sluit dit aan op je onderwijspraktijk?

Wordt er in jouw instelling nagedacht over de toepassing van formatief evalueren, formatief handelen, en wellicht over ontwikkelingsgericht toetsen? Veel data om formatief te handelen zullen zijn gebaseerd op toetsmomenten. Kunnen Learning analytics een bijdrage leveren aan het formatief handelen door data aan te bieden gedurende het hele leerproces?

Kennis over blended learning opdoen

De Special Interest Group (SIG) Blended Learning en de Vraagbaak Online Onderwijs hebben de handen ineen geslagen. Elke maand selecteren deze twee SURF-communities speciaal voor jou een relevant wetenschappelijk artikel over blended learning dat interessant is om te lezen. We stellen je een prikkelende vraag en we stimuleren je om naar je onderwijs / omgeving te kijken en je kennis en ervaring te delen. We vinden het geweldig als je jouw antwoord hieronder of op LinkedIn met ons wil delen!

Eerdere artikelen in deze serie:

• Deel 1: Docentstrategieën voor betrokkenheid.
• Deel 2: Peerfeedback bij blended learning.
• Deel 3: De effectiviteit van blended learning meten.
• Deel 4: Gevoel van leren bij actief leren.
• Deel 5: Professionalisering bij blended learning.
• Deel 6: Blended learning als leermodel.
• Deel 7: Het belang van face-to-face onderwijs bij blended learning.
• Deel 8: Het TPACK-model als kader en ontwerpmodel.
• Deel 9: Het studentenperspectief op leren in een actieve en blended onderwijscontext.
• Deel 10: Gepersonaliseerd leren in blended leeromgevingen.
• Deel 11: Hoe studenten meer regie nemen in hun leerervaring.
• Deel 12: De rol van onderwijseigenschappen bij het voorspellen van academisch succes.
• Deel 13: Studiesucces verhogen met peer-learning zelfregulatiestrategieën.
• Deel 14: Blended Learning ontwerpprincipes voor onderwijs gericht op duurzaamheid.
• Deel 15: Flexibeler, toegankelijker onderwijs door minder on-campus en meer online tijd.
• Deel 16: Blended learning, strategische visie en behoeften van de onderwijspraktijk.

Omslagfoto door Dan Cristian Pădureț via Unsplash

The science behind Blended Learning | Part 17: Learning Analytics as a tool for formative learning and supporting students' needs.

Blended learning is one of today’s main topics in higher education. A lot of research on the topic has been conducted over the past years which gives us the opportunity to look at what evidence there is. But it can be daunting. With so many scientific articles, so much information…where to start and what to read? No worries, we’ve got you covered. Each month we’ll pick one scientific paper on blended learning to get you started on expanding your knowledge on the topic.

This month: Supporting students’ basic psychological needs and satisfaction in a blended learning environment through learning analytics

Peter Dekker has selected this month's article. Peter works as en educational consultant at the Amsterdam University of Applied Sciences (AUAS).

Elise Ameloot, E., Rotsaert, T.,  Ameloot, T.,  Rienties, B., Schellens, T. Supporting students’ basic psychological needs and satisfaction in a blended learning environment through learning analytics, Computers & Education, Volume 209 (2024)
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104949

What to expect in this article

According to this recent article, Learning Analytics (LA) can play an important role in improving students' learning experience and supporting teachers in making informed decisions. Through automated analysis of data, lecturers can discover patterns and trends, allowing them to adjust and improve their teaching activities. This enables lecturers to better align their teaching practices with students' needs. Students, supported in part by their teachers, can use the data to adjust their learning.

Specifically, the results of this study show that sharing Learning Analytics reports with students can make a positive impact on their basic psychological needs, and also positively influence students' satisfaction with the learning environment. However, please note that n=348. In addition, the study underlines the value of LA in supporting students when it comes to fulfilling their needs for autonomy and competence in blended learning. Of course, clear communication and transparency about LA use are needed.

The findings of this study show the potential of LA in terms of monitoring, understanding and adapting students' learning process and learning activities accordingly. This improves the learning experience for students and optimizes teaching practices.

Why we think this article is a must-read

In much of education, we are moving towards a developmental approach to assessment: tracking and supporting students' development, rather than simply measuring their knowledge and skills at a fixed point in time. The underlying concept is formative practice: lecturers and students use information about the learning process and performance to adjust, support and improve their teaching and learning approaches. Learning Analytics can support formative practice by providing real-time data on student learning and progress. It gives students and lecturers insight into the individual learning needs and challenges of the students involved. This information enables lecturers to personalise their teaching methods and feedback to improve student learning. The same is true for students. Learning Analytics can therefore be a great tool for formative learning.

How does this align with your teaching practice?

Is your institution considering the use of formative assessment, formative practice and perhaps developmental testing? A lot of data for formative action will be based on testing moments. Can Learning Analytics contribute to formative practice by providing data throughout the learning process?

Gaining more scientific knowledge on blended learning

SURF’s Special Interest Group (SIG) Blended Learning and Vraagbaak Online Onderwijs will be working together from now on. Each month they will provide you with a relevant article on blended learning and an inspiring question. Easy, accessible and up to date. We invite you to share your thoughts on the selected articles either here or on LinkedIn.

Previous articles in this series:

• Part 1: Strategies to foster student engagement
• Part 2: Peer feedback in a Blended Learning environment
• Part 3: Evaluating the effectiveness of blended learning.
• Part 4: Measuring actual learning versus feeling of learning.
• Part 5: Professional development for Blended Learning.
• Part 6: Blended learning as an instructional model in vocational education.
• Part 7: How face to face activities impact the effect of Blended Learning.
• Part 8: The TPACK and Multimodal model as framework for designing and implementing blended learning.
• Part 9: Student perspectives on learning experiences in a higher education active blended learning context.
• Part 10: Personalized learning in higher education settings.
• Part 11: How students take more direction in their learning experience.
• Part 12: Students matter the most in learning analytics. The effects of internal and instructional conditions in predicting academic success.
• Part 13: Increasing study success using peer-learning self-regulation strategies.
• Part 14: Developing Design Principles for Sustainability-Oriented Blended Learning in Higher Education.
• Part 15: Well-designed blended learning with half of the study time online, yields comparable learning outcomes to on-campus education.
• Part 16: Blended Learning, strategic vision, and needs of educational practice