Learning Analytics en de noodzaak van rijke data

Dirk Tempelaar, Bart Rienties

In deze bijdrage beschrijven we de invoering en het gebruik van learning analytics als het sluitstuk van een ontwikkelproces waarin de transitie van voortgezet naar hoger onderwijs, het adresseren van kennisdeficiënties in die transitie, het gebruik van digitale leer- en oefenplatforms, hybride instructievormen en intensieve formatieve toetsing, alle stadia zijn die dat ontwikkelproces definiëren. Betoogd zal worden dat het niet enkel vanuit dit perspectief van een natuurlijke ontwikkeling is dat bovengenoemde factoren beschreven worden, maar dat ze vooral als noodzakelijke voorwaarden voor de toepassing van learning analytics gezien moeten worden. Learning analytics benodigd idealiter rijke data die het leerproces van de individuele student tot in detail documenteert en inzicht geeft in de leerbenaderingen die studenten toepassen. Met die rijke data kan learning analytics uitgroeien tot een waardevolle bron van leerfeedback voor de student zowel als aanknopingspunten bieden voor cursus herontwerp. Zonder die rijke data is het primair de digitale variant van een studievoortgangs registratiesysteem.