Aanbevelingssystemen binnen het onderwijs (#in)

Enkele jaren geleden was er veel gedoe binnen het onderwijs over de opkomst van websites waar leerlingen en studenten hun docenten konden beoordelen. Het artikel "The Netflix Effect: When Software Suggests Students' Courses" gaat over 'aanbevelingssystemen' (recommender systems), waarmee studenten van de Austin Peay State University cursussen kunnen waarderen. Op basis van de waarderingen van anderen, en de keuzes die de student eerder heeft gemaakt, krijgt h/zij suggesties om bepaalde cursussen of modules te volgen.

Binnen het hoger onderwijs is vaak onvoldoende aandacht voor studiekeuzebegeleiding (laat staan loopbaanbegeleiding). Een dergelijk systeem zou de kwaliteit van studiekeuzebegeleiding moeten verbeteren. De verwachtingen zijn dan ook hooggespannen:

When suggesting a course, the automated system considers each student's planned major, past academic performance, and data on how similar students fared in that class. It crunches this information to arrive at a recommendation. An early test of the system found that it could lead to higher grades and fewer dropouts, officials say.

Er zijn ook docenten die bezwaar hebben tegen een dergelijk systeem. Studenten zouden er niet meer door gestimuleerd worden om creatief na te denken over te maken keuzes. Komen zij nog wel in aanraking met cursussen waar zij zich niet bewust van zijn, maar die wel belangrijk kunnen zijn voor hun leertraject? Een ander bezwaar is dat je je juist niet te veel afhankelijk zou moeten maken van persoonlijke voorkeuren, maar meer zou moeten vertrouwen op statistische analyses van data met betrekking tot keuzes. Immers:

humans tend to have blind spots when handling tasks like advising, which involve complex systems. People often give too much weight to certain details based on personal preferences.

Uiteraard zullen we ons moeten realiseren dat het samenstellen van een opleiding een complexer proces is dan het huren van een film of het kopen van een boek op basis van aanbevelingen. Toch denk ik dat een dergelijk systeem de bestaande praktijk van studiekeuzebegeleiding kan versterken.

De initiatiefnemer van het 'aanbevelingssysteem' heeft overigens ook onderzocht of studenten die dit systeem gebruiken, beter presteren dan studenten die het systeem niet gebruiken. Dat bleek inderdaad het geval te zijn:

One possible reason for the difference, he says, is that students sometimes take advanced courses before they are ready, whereas the system can guide them to material closer to their level.

Natuurlijk zal hier uitgebreider onderzoek naar gedaan moeten worden. Een interessante ontwikkeling is het in elk geval. Bij de Open Universiteit zijn we hier ook mee bezig.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Delen

2 reacties

  1. Zouden deze studenten ook niet beter hebben gepresteerd zonder reactiesysteem? Zodat je moet concluderen: het zijn weer de betere studenten die gebruik maken van systemen om zich te verbeteren?

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

* Checkbox GDPR is verplicht

*

Ik ga akkoord

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.