Bewerk Dossier: DOSP-VHR-003061

Titel

Enhanced Description

Cleaned Description

Probleemschets

Het studentencentrum wil studentennoden zo vroeg mogelijk detecteren op groeps- en individueel niveau met het oog op het opzetten van begeleidingsinitiatieven. Onderzoek toont aan dat zogenaamde learning analytics (LA) hierbij een nuttig instrument kunnen vormen (Ifenthaler & Yau, 2020).

In het Multidisciplinaire PWO-project LAP! werden LA-dashboards ontwikkeld voor studenten, lesgevers en opleidingshoofden. LAP! 2.0 bouwt hierop verder met de door onderzoek geïnformeerde ontwikkeling van dashboards voor een vierde gebruikersgroep: studentenbegeleiders. De specifieke rol/taak van studentenbegeleiders maakt dat de in LAP! ontwikkelde dashboards ontoereikend zijn.

Onderzoeksvragen

Bovenstaande probleemschets leidt onderstaande onderzoeksvragen en ontwerpuitdagingen:
- OV1: Welke indicatoren/variabelen wensen studentenbegeleiders te visualiseren?
- OV2: In hoeverre zijn studentenbegeleiders voldoende datageletterd om zelfstandig met datavisualisaties aan de slag te gaan? Welke ondersteuningsnoden ervaren ze?
- OV3: Welke gedragsmaten zijn voorradig in de databanken van AP? Hoe kunnen bij datavisualisatie gedragsmaten en zelfrapportage worden gecombineerd?
- OV4: Wat zijn de gebruikerservaringen met de initiële dashboards? Hoe kunnen de dashboards worden verbeterd?

Methodologie

Het project volgt het opzet van een Educational Design Research (McKenney & Reeves, 2014) waarbij onderzoeks- en ontwikkelacties elkaar afwisselen en versterken. Onderzoeksacties omvatten onder andere literatuurverkenning en gebruikersonderzoek via focusgroepen, surveys en interviews. Onderzoeksresultaten geven (onderwijs)instellingen inzicht in de datageletterdheid en gebruikersnoden van studentenbegeleiders en bieden handvaten voor het ontwerpen van toegankelijke en gebruiksvriendelijke LA-dashboards.

Cleaned Result Description

Start Date

End Date