In het rapport gaan we uit van de volgende definitie van adaptieve leermaterialen:
“Digitale adaptieve leermaterialen zijn educatieve materialen die door gebruikmaking van algoritmes het niveau, gedrag en voorkeuren van een lerende bepalen en zich real-time aanpassen aan het niveau, gedrag en voorkeuren van de lerende en vervolgens automatisch individuele ondersteuning en vervolgtrajecten aanbieden aan de lerende.”
Het succesvol ontwikkelen en inzetten van adaptief leermateriaal heeft een belangrijke voorwaarde, namelijk dat er een (grote) dataset is op basis waarvan de adaptiviteit geboden kan worden. Digitale leermaterialen gebruiken vervolgens algoritmes om data te verwerken.
Primair en voortgezet onderwijs voorop
Het gebruik van adaptief leermateriaal in het hoger onderwijs heeft zich langzamer ontwikkeld dan in het primair en voortgezet onderwijs. Daar worden adaptieve leermaterialen namelijk al gebruikt. Het gaat dan om bijvoorbeeld rekenen, topografie en woordjes oefenen.
Binnen het hoger onderwijs blijkt het lastiger om adaptief leermateriaal te ontwikkelen, omdat er complexere vaardigheden worden aangeleerd dan de afgebakende cognitieve domeinen in het po en vo. Denk aan het vak literatuur en de psychologische ontwikkeling van de hoofdpersoon. Dat laat zich niet zo makkelijk in regels of volgordes vatten. Er zijn in het hoger onderwijs bovendien veel verschillende vakken, die op verschillende instellingen op unieke manieren gegeven worden. Voor aanbieders van digitale leermaterialen loont het daarom haast niet om adaptief leermateriaal voor het hoger onderwijs te ontwikkelen.
Squla in het po: spelenderwijs adaptief leren
Een van de leveranciers die adaptief leren aanbiedt binnen het po, is Squla. In een video die Squla voor ons maakte, wordt duidelijk wat adaptief leren in de ogen van Squla is. Spelenderwijs leren is belangrijk. Game-elementen in het adaptieve leerproces houden de motivatie hoog. Sowieso wordt door leren op het juiste niveau de motivatie hoger gehouden dan wanneer er op een te laag of te hoog niveau wordt aangeboden.
Door veel te spelen (leren)wordt het algoritme versterkt. Het systeem heeft veel data nodig om goed te kunnen werken. Op dat moment kan per groep op individu de beheersing van de lesstof worden bepaald en ‘on the fly’ de juiste content, op het eigen niveau van de leerling worden geselecteerd.
Klik hier om de video te bekijken
Kansen voor het hoger onderwijs
Nog maar weinig hoger onderwijsinstellingen maken op dit moment gebruik van adaptieve leermaterialen. Ook zijn de huidige adaptieve leermaterialen nog beperkt intelligent. Wel zijn er hoge verwachtingen als het gaat om intelligente toevoegingen in de vorm van zelflerende algoritmes en AI.
In de trendverkenning komen verschillende pluspunten van adaptieve leermaterialen naar voren. Studenten kunnen zelf, op eigen niveau en in eigen tempo, gemotiveerd aan de slag met digitaal, adaptief leermateriaal om leerdoelen te bereiken. Docenten krijgen door gebruik van data meer inzicht in het leerproces van de student en kunnen daardoor beter inspelen op de behoeften van studenten.
Tijdrovend en wat gebeurt er met de data?
Het is lastig en tijdrovend om het leermateriaal te ontwikkelen. In de video van Squla blijkt ook dat het opdelen van lesstof in modules nodig is om adaptief leren mogelijk te maken. En dat kost de nodige tijd! Data worden bij Squla volgens de regels van de AVG verwerkt. In het trendrapport is te lezen dat daar wel vragen bij komen kijken. Waar blijven die data, hoe zit het met privacy en worden transparante algoritmes losgelaten op de data?
Inzicht, maar weet je wat je ziet?
Adaptief leermateriaal geeft de docent dieper inzicht in waar de student staat, met dashboards die studenten en leerdoelen laten zien: kent student A leerdoel X? En hoeveel fouten heeft een student gemaakt om een leerdoel te bereiken? Hier is sprake van learning analytics. De docent kan daarop inspelen. Als de hele groep moeite heeft met een onderwerp, zal de docent dat nog eens (anders) moeten uitleggen. Er liggen dan ook kansen voor het materiaal zelf. Als alle studenten slecht scoren op een onderdeel, kan het leermateriaal zo worden aangepast dat studenten sneller leren. Met data kunnen ook meer algemene trends worden herkend. Het maakt uitspraken mogelijk, zoals: ‘studenten die alles in één keer leren, doen het minder goed dan studenten die het leren verdelen in stukjes op verschillende momenten’.
Om dit mogelijk te maken moeten docenten wel weten waar ze naar kijken. Begrijpen ze wat ze teruggekoppeld krijgen in het dashboard en weten ze hoe deze informatie tot stand kwam? Om het begrip bij docenten te stimuleren, wordt er door Squla aandacht aan besteed in blogs.
Feedback Fruits in hoger onderwijs
Ook Feedback Fruits maakte voor ons een video over hun visie op adaptieve leermaterialen. Zij gaan in deze video in op de vraag waarom adaptieve leermaterialen niet vaker worden ingezet in hoger onderwijs. Vraagstukken, zoals de noodzaak om veel data te verzamelen, data privacy & security, en interpretatie en generaliseerbaarheid van data komen aan bod. Voor welke use-cases liggen er kansen? Moet er nu echt nieuw materiaal gemaakt worden, terwijl er al zoveel mooi leermateriaal ligt? En hoe ga je om met alle ethische issues die ook in het trendrapport genoemd worden?
Samen puzzelstukjes leggen
Er zijn nog behoorlijk wat zaken die moeten worden uitgezocht. Samen met onderwijsinstellingen, EdTech- en content-leveranciers en uitgevers. Samen moeten de puzzelstukjes passend gemaakt worden. Zo eindigt ook de video van FeedbackFruits.
Er valt nog veel te zeggen en uit te zoeken over adaptieve leermaterialen. En dat doen we graag met betrokkenen uit instellingen én aanbieders van deze leermaterialen of platforms die adaptief leren mogelijk maken.
Praat mee over adaptieve leermaterialen op 14 februari 2023
Op 14 februari 2023 organiseren we een bijeenkomst waarin (mogelijke) ontwikkelingen rond adaptief leermateriaal in het onderwijs centraal staan. Zowel het aanbod en ambities van leveranciers als de behoefte vanuit instellingen komen tijdens deze bijeenkomst samen.
Datum:14 februari 2023 13:30 - 16:30
Locatie:SURF Utrecht
Inschrijven voor de bijeenkomst op 14 februari 2023 kan via deze pagina.
Tot dan!
