Organisatorische vaardigheden voor learning analytics

Met 'learning analytics' kun je data gebruiken om het leerproces van studenten te verbeteren. Hoe organiseer je het zodat mensen ermee gaan werken?

De analyse van data over het leren van studenten kan waardevol zijn. 'Learning analytics' gebruikt studentdata om het leerproces te verbeteren. Welke organisatorische vaardigheden hebben Nederlandse instellingen voor hoger onderwijs nodig om learning analytics succesvol in te zetten?

We onderzoeken welke organisatievaardigheden er nodig zijn om in het hoger onderwijs met 'learning analytics' te werken. Met learning analytics krijgen studenten, docenten en studiebegeleiders inzicht in het leerproces. Dit doen ze door data van studenten te analyseren.

In de praktijk blijkt het lastig voor onderwijsinstellingen om hier over de hele breedte van de organisatie mee te gaan werken. We kijken in dit onderzoek welke vaardigheden er nodig zijn binnen een organisatie om 'learning analytics' slim in te zetten.

Dit onderzoek loopt. Tot nu toe hebben we drie wetenschappelijke artikelen gepubliceerd:

• A First Step Towards Learning Analytics: Implementing an Experimental Learning Analytics Tool


• Where is the learning in learning analytics? A systematic literature review to identify measures of affected learning


• From Dirty Data to Multiple Versions of Truth: How Different Choices in Data Cleaning Lead to Different Learning Analytics Outcomes

01 december 2016 - 01 december 2020

Het onderzoek bestaat uit literatuuronderzoek, een case study bij Nederlandse onderwijsinstellingen en een validatieproject. Dit leidt tot de ontwikkeling van een Learning Analytics Capability Model (LACM): een model dat beschrijft welke organisatorische vaardigheden nodig zijn om learning analytics in de praktijk toe te passen.