Hoe fuseer je privacy met verbetering?

Een serie blogs over control.

Door het Online Leren is er veel meer data over leren ontstaan. Een docent(e) zal tijdens een live-les niet alles wat de studenten tijdens de les uitvoeren kunnen vastleggen. Natuurlijk weet je wie er goed meedoen en degenen die er de kantjes vanaf lopen haal je er ook wel uit. Maar het exact meten van leerresultaten is vrijwel onmogelijk. Door corona hebben we geleerd dat er online veel mogelijk is, meer dan we ooit vermoed hebben. Delen van documenten, switchen tussen break-out rooms, samen werken aan presentaties, enzovoort. Maar ook Learning Analytics behoren tot de mogelijkheden.

Door Hinrich Slobbe, control prof in beide betekenissen, als associate professor aan de Business School Nederland en als directeur van Wisdom in Finance.

Het gedrag van mensen die aan het leren zijn voorspelt veel over de kans van slagen. Of iemand de eindtermen gaat halen, kun je in een vroeg stadium namelijk al meten uit data. Het blijkt dat leerlingen die actief aan hun studie meedoen, opdrachten maken, proactief gedrag vertonen naar medeleerlingen, doorslaggevende argumenten geven tijdens debatten, ondersteunende acties doen naar achterblijvers, en waardevolle tips delen tijdens lessen, veel meer kans hebben om het examen te halen. Dat wordt realtime vergeleken met ontwijkers, lijntrekkers, afwachters, uitslapers, non-participeerders, luie honden, en andere faalhazen. Je pikt ze er in een online leeromgeving zo uit. De écht slechte studenten herken je live natuurlijk ook, maar met online data herken je de nuances. En als je echt voorspellend wil analyseren is de huidige tijd een walhalla voor Predictive Analytics.

Forbidden Fruit?

In Europa stuit je dan direct op de AVG-wetgeving. Wij zijn hier namelijk zeer gevoelig voor het delen van informatie, het beschikbaar stellen van kostbare gegevens ten behoeve van algoritmes, die organisaties in staat stellen om te waarschuwen, bij te sturen, te adviseren en in control te komen. Andere delen van de wereld laten daarom veel meer resultaten zien op het gebied van Leer Analyse (Learning Analytics). Daar worden studenten geselecteerd op dit soort data en vinden ze het heel normaal dat beurzen, prijzen, diploma’s en waarderingen worden gebaseerd op studiegedrag.

Het voorkomen van afhaken/disfunctioneren in Europa zal een stuk eenvoudiger worden op het moment dat data over (in)actief studeren beter gebruikt kan worden, met inachtneming van de privacyregels. Gelukkig zien we een kentering bij de studenten die liever samenwerken in studiegroepen met gemotiveerde collega’s en daarom graag hun eigen studiegedrag delen met de leeromgeving om daarmee informatie te krijgen over ideale teamleden, die gezamenlijk een optimaal studieresultaat nastreven. De meeliftende luie/domme collega’s worden er gemakkelijk uitgefilterd en doen niet mee voor de prijzen. Want privacy mag nooit misbruikt worden om matige studeerders te faciliteren in de opbouw van een vals cv. De kwaliteit van onderwijs wordt niet alleen bepaald door de kwalificaties van de onderwijsaanbieders, maar ook door de motivatie en intrinsieke competenties van de onderwijsvrágers.

Privacy Control, óók Control 3.0

Alle blogs van prof. Hinrich Slobbe voor u op een rij gezet.