We can't find the internet
Attempting to reconnect
Something went wrong!
Hang in there while we get back on track
DOSP-VHR-002635 | LAP!: evidence-informed ontwikkeling van een Learning Analytics dashboard
Details
- Business Unit
- DOSP-APH
- Kennisgroep
- Onderzoek Levenslang Leren en Innoveren
- Beschrijving (Original)
-
ACHTERGROND: In de huidige, digitale wereld wordt er veel data verzameld en opgeslagen in databanken, ook over studenten en hun leeromgeving. Bij learning analytics (LA) worden deze data geanalyseerd en gerapporteerd met als doel het leerproces van studenten beter te begrijpen en hun leeromgeving te optimaliseren. Inzichten uit LA kunnen instellingen voor hoger onderwijs helpen om in te spelen op uitdagingen, zoals het identificeren en begeleiden van risico-studenten of het effectiever inrichten van (blended) learning. Rapportage van LA gebeurt vaak via ‘dashboards’.
ONDERZOEKSDOEL: Het gebruik van LA aan de Artesis Plantijn Hogeschool (AP) staat nog in de kinderschoenen. Een noodzakelijke eerste stap voor de inzet van LA is het ontwikkelen van een kwaliteitsvol dashboard voor verschillende gebruikersgroepen (i.c. studenten, lesgevers/studiebegeleiders en opleidingshoofden). Het LAP!-project tracht op een evidence-informed manier LA-dashboards te ontwikkelen voor verschillende gebruikersgroepen. Het project probeert daarbij onderzoeksvragen te beantwoorden rond o.m. de meerwaarde van zelfrapportagevragenlijsten in LA, de voordelen van gebruikersonderzoek en de mogelijkheden van artificial intelligence (AI). Dit noodzaakt een multidisciplinaire aanpak.
METHODOLOGIE: Het project volgt het opzet van een design-onderzoek. Onderzoeksacties omvatten o.m. literatuurverkenning, gebruikersonderzoek via focusgroepen en eye-tracking, secundaire databankanalyse en experimenten met machine-learning. De onderzoeksresultaten zijn niet enkel relevant voor AP, maar geven andere onderwijsinstellingen inzicht in o.m. digitale voorspellers van studiesucces en do’s en don’ts bij het ontwikkelen van een LA-dashboard. De broncode van de dashboards zal publiek toegankelijk worden gesteld (Open-source aanpak).
- Beschrijving (Enhanced)
- In de digitale wereld van vandaag is Learning Analytics (LA) cruciaal voor het begrijpen en optimaliseren van het leerproces van studenten. Het LAP!-project bij Artesis Plantijn Hogeschool ontwikkelt kwaliteitsvolle LA-dashboards met focus op evidence-informed methoden en multidisciplinaire aanpak. Onderzoeksmethoden omvatten o.a. literatuurverkenning, gebruikersonderzoek en machine-learning experimenten. Resultaten zullen niet alleen AP, maar ook andere onderwijsinstellingen informeren over digitale voorspellers van studiesucces en best practices voor LA-dashboards.
- Beschrijving (Cleaned)
-
ACHTERGROND: In de huidige digitale wereld wordt er veel data verzameld en opgeslagen in databanken, ook over studenten en hun leeromgeving. Bij learning analytics (LA) worden deze data geanalyseerd en gerapporteerd met als doel het leerproces van studenten beter te begrijpen en hun leeromgeving te optimaliseren. Inzichten uit LA kunnen instellingen voor hoger onderwijs helpen om in te spelen op uitdagingen, zoals het identificeren en begeleiden van risicostudenten of het effectiever inrichten van (blended) learning. Rapportage van LA gebeurt vaak via 'dashboards'.
ONDERZOEKSDOEL: Het gebruik van LA aan de Artesis Plantijn Hogeschool (AP) staat nog in de kinderschoenen. Een noodzakelijke eerste stap voor de inzet van LA is het ontwikkelen van een kwaliteitsvol dashboard voor verschillende gebruikersgroepen (i.c. studenten, lesgevers/studiebegeleiders en opleidingshoofden). Het LAP!-project tracht op een evidence-informed manier LA-dashboards te ontwikkelen voor verschillende gebruikersgroepen. Het project probeert daarbij onderzoeksvragen te beantwoorden rond o.a. de meerwaarde van zelfrapportagevragenlijsten in LA, de voordelen van gebruikersonderzoek en de mogelijkheden van artificial intelligence (AI). Dit noodzaakt een multidisciplinaire aanpak.
METHODOLOGIE: Het project volgt het opzet van een design-onderzoek. Onderzoeksacties omvatten o.a. literatuurverkenning, gebruikersonderzoek via focusgroepen en eye-tracking, secundaire databankanalyse en experimenten met machine-learning. De onderzoeksresultaten zijn niet enkel relevant voor AP, maar geven andere onderwijsinstellingen inzicht in o.a. digitale voorspellers van studiesucces en do's en don'ts bij het ontwikkelen van een LA-dashboard. De broncode van de dashboards zal publiek toegankelijk worden gesteld (Open-source aanpak).
- Resultaatsbeschrijving
- Resultaatsbeschrijving (Cleaned)
- Start Datum
- 16-09-2019
- Eind Datum
- 31-12-2023
- Verification Status
- Not verified