Wat heeft dat Gegeven Paard in z’n Bek?
Vraag Eerst (aan Docenten) of er Een Probleem Is
Ik heb vaak geschreven over de dingen die ontwikkeld en/of aangeschaft worden in het onderwijs om ‘problemen’ te verhelpen. Vaak merkte ik als ik met docenten daarover spraak dat zij het probleem niet herkenden c.q. ervaarden. Een sprekend voorbeeld zijn de massa’s ‘learning management systemen’ zoals Blackboard®. Bij aanschaf en implementatie spraken directeuren en bestuurders vaak over hoe deze systemen de docent zouden helpen en zij het onderwijs/lesgeven zouden stroomlijnen, de planning en uitvoering van het onderwijs zouden vergemakkelijken, communicatie met leerlingen/studenten zouden verbeteren, en vooral tijd en werk zouden besparen. Vragend aan docenten of zij meenden (1) die problemen te hebben en (2) dat het nodig was om weer een nieuw systeem in te voeren was het antwoord steevast: Huh? Ik heb geen probleem met het plannen van mijn lessen, het in contact blijven met mijn leerlingen/studenten, enzovoorts.
Nieuwste loot aan deze troosteloze boom is learning analytics voor studentendata. Wij moeten zo veel mogelijk data over onze studenten/leerlingen verzamelen en deze analyseren om docenten te voorzien van informatie om hun onderwijs te verbeteren. Bob Slaven rapporteert in zijn blog over een onderzoek waarbij sommige scholen zowel data als geld voor training in gebruik van de data plus een halftijds ‘data-coach’ (de interventiescholen) terwijl andere scholen (de controle scholen) alleen de data kregen. En wat blijkt?
Leraren in de interventiescholen die de extra ondersteuning kregen, ondanks de aanvullende middelen, gebruikten de data niet vaker en veranderde hun lespraktijken niet vaker dan de controle scholen. Dus er was geen verschil in gegevensgerelateerde activiteiten zoals het analyseren van de gegevens om de behoeften/noden van de leerlingen beter te begrijpen. De interventie had ook geen effect op de prestaties van de leerlingen; gemiddeld behaalden studenten in behandelings- en controlescholen een vergelijkbare prestatie in wiskunde en Engels.
For the study, researchers recruited 102 elementary schools from 12 U.S. districts. Schools were randomly assigned to either a treatment or control group. Treatment schools received funding for a half-time data coach of their choosing, as well as intensive professional development for coaches and school leaders on helping teachers use student data to inform their teaching. The control schools received no additional funding for a data coach or professional development. Impacts on teacher and student outcomes were measured after a 1.5 year implementation period.The results suggest that despite the additional resources, teachers in the treatment schools did not increase how often they used data or change their teaching practices in response to that data. Similar percentages of teachers in treatment and control schools reported data-related activities, such as analyzing data to understand student needs. The intervention also had no effect on student achievement. On average, students in treatment and control schools had similar achievement in math and English.
