Dag 2 van de 20ste Online Educa Berlijn ging traditiegetrouw weer van start met twee plenaire sessies. Ik ben naar ‘Education’s Reality Check’ gegaan. Over persoonlijk leren, de lerende als ‘producent’ en het belang van feiten om misconcepties te bestrijden.
De titel van Stephen Downes’s presentatie was ‘Reclaiming personal learning’. Steven pleitte ervoor dat studenten persoonlijk leren weer gaan ‘op eisen’. Volgens hem willen onderwijsinstellingen ten onrechte eigenaar zijn van het werk van lerenden. In de discussie over big data gaan we volgens hem bijvoorbeeld veel te sterk uit van de lerende als product. We stellen bij big data vaak de verkeerde vragen, meende hij. Waardoor grote hoeveelheden data niet op een juiste manier worden gebruikt (maar bijvoorbeeld voor commerciële doelen).
Downes stond daarbij stil wat ‘leren’ is. Leren is volgens hem een vorm van ‘recognition’, een actief proces. Hij vindt het belangrijk dat lerenden een eigen plek op het web hebben, onafhankelijk van instituties (vergelijkbaar met de opvatting van Howard Rheingold van gisteren). Leermanagement systemen zijn volgens hem silo’s waarin lerenden hun producten afstaan, en niet meer terug krijgen.
Studenten zullen echter het proces van en de richting waarin zij willen leren veel meer gaan sturen. Leren wordt daardoor persoonlijker. Hij spreekt liever over ‘personal learning’ dan ‘personalised learning’. Deze laatste manier van leren is volgens heb geen vorm van ‘persoonlijk leren’. Hij vergelijkt dat met het verschil tussen caramel en gecarameliseerd. Het wereldwijde web biedt volgens Downes de mogelijkheid om leren in persoonlijke omgevingen vorm te geven. Dat maakt gedistribueerd en genetwerkt leren mogelijk.
Steven Downes waarschuwde ervoor dat je niet alle data moet willen commercialiseren. Platforms en leveranciers zouden geen data moeten bezitten. Analytics zouden de lerende een beeld moeten geven van wie je bent. Persoonlijke data leiden volgens hem tot diepe analyses, big data tot oppervlakkige analyses. Big data zijn namelijk slechts afkomstig uit één dienst, persoonlijke data uit meerdere systemen. Niemand wil echter dat alle beschikbare data over hem of haar beschikbaar komt.
Met het programma learning and performance support systems (lpss.me) willen Downes en zijn collega’s persoonlijk leren faciliteren door lerenden een persoonlijke ruimte te geven waarbij de lerende eigenaar is van de data. De lerende staat daarbij centraal, waarbij het platform bronnen en diensten met de lerende verbonden worden. Daarnaast wil men een open marktplaats van allerlei onderwijsdiensten realiseren. Lerenden beschikken dan over een personal learning record. Zij zijn eigenaar van de data en beslissen zelf wie en welke diensten zij toegang geven tot data. Analytics zou geen doel op zich moeten zijn, maar een dienst waar de lerende gebruik van kan maken.
Al met al had Stephen Downes een kritisch betoog over de wijze waarop onderwijsinstellingen en ‘learning service providers’ lerenden benaderen als consument, en als producent van data. Hij meent dat internettechnologie echter lerenden de mogelijkheden biedt om de macht wat betreft data en leren in eigen handen te nemen.
Dan Peters van BlackBoard ging vervolgens in op de rol van de student als producent. Als voorbeeld noemde hij de populariteit van de selfie. Selfie’s beschouwt hij als vorm van produceren. Wereldleiders doen het bijvoorbeeld massaal. De meerderheid van de aanwezigen -waaronder ondergetekende- hadden het afgelopen jaar echter geen selfie gemaakt en gedeeld.
Veel mensen vinden selfies als een vorm van narcisme, maar Peters vindt het een interessante representatie waarmee je kunt communiceren met anderen. Het geeft mensen ook een gevoel van belangrijkheid. En ze worden gebruikt als vorm van protest (lachende Turkse vrouwen).
Volgens Peters is technologie in de loop der jaren krachtiger en persoonlijker geworden. We gebruiken technologie echter vaak niet om op een andere manier leren vorm te geven. Hij gebruikte het SAMR om te illustreren dat je technologie kunt gebruiken om onderwijs te verbeteren, te vernieuwen of te transformeren. Dan Peters gaf als voorbeeld een pilot van de flipped classroom waarbij regelmatige feedback wordt gegeven en lerenden van en aan laat leren. Peters stelde dat de lerende als ‘creator’ momenteel een belangrijke trends op het gebied van onderwijs is. Studenten fungeren volgens hem daarmee steeds vaker als ‘change agent’ van het onderwijs. Studenten ontwikkelen bijvoorbeeld zelf apps voor hun eigen leerproces. We zouden studenten volgens hem veel proactiever moeten betrekken bij het ontwikkelen van onderwijs.
Dan Peters wist de op zich vrij bekende boodschap op een boeiende manier te brengen. Inhoudelijk was zijn bijdrage wel wat oppervlakkig.
Ola Rosling (zoon van de befaamde Hans Rosling, GapMinded Foundation) verzorgde een flipped keynote. Hij had de deelnemners vooraf informatie gegeven en startte met het toetsen van voorkennis. Slechts 30 aanwezigen van de ongeveer 400 hadden de informatie vooraf bestudeerd. Rosling illustreerde via stellingen dat mensen vaak een heel verkeerd beeld hebben van bijvoorbeeld de ontwikkeling van de armoede of over onderwijs aan vrouwen. Mensen generaliseren feiten die niet te generaliseren zijn.
Hij beweerde dat we niet alle feiten hoeven te kennen, maar dat onwetendheid risicovol kan zijn. Het is niet de taak van massamedia om een op feiten-gebaseerd wereldbeeld te schetsen. Het is onze intuïtie die er voor zorgt dat we een verkeerd werreldbeeld hebben. Dat vraagt volgens hem wel om ander, verplicht, onderwijs.
Rosling verzamelt daarom veel data en maakt deze data vrij toegankelijk. Voorbeelden zijn:
- In 2100 zal 80% van de wereldbevolking buiten het ‘oude Westen’ wonen.
- Op het gebied van inkomen verdient op dit moment zo’n 80% van de wereldbevolking 10 dollar per dag.
- Rijke consumenten wonen in de toekomst in overgrote meerderheid buiten het ‘oude westen’.
- De rijkdom van Europa vond pas na de Tweede Wereldoorlog toe.
Zo illustreerde hij aan de hand van cijfers ook de enorme verschillen tussen Afrikaanse landen. En benadrukte hij dat we ons met e-learning maar op een beperkte doelgroep richting (je moet het kunnen betalen).
Op basis van visuele analysetools zou je aan de hand van data misconcepties bestrijden als:
- De meeste zaken worden slechter.
- De wereld bestaat uit rijken en armen (terwijl de meerderheid in het midden zit).
- Je moet eerst als land rijk zijn, om daarna sociaal beleid te kunnen voeren.
- Haaien zijn gevaarlijk (we zijn bang voor zaken die ons feitelijk niet bedreigen).
We moeten jongeren via het onderwijs dus leren dat onze intuïtie ons ernstig kan bedreigen. Data-analyses kunnen daar aan bijdragen.
Ola Rosling was wat mij betreft de meest verrassende spreker van vandaag. Hij bracht zijn betoog op een erg leuke manier, en wist de waarde van het gebruik van grote hoeveelheden data overtuigend te illustreren.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie