Learning in the workplace is crucial in higher engineering education, since it allows students to transfer knowledge and skills from university to professional engineering practice. Learning analytics endeavors in higher education have primarily focused on classroom-based learning. Recently, workplace learning analytics has become an emergent research area, with target users being workers, students and trainers. We propose technology for workplace learning analytics that allows program managers of higher engineering education programs to get insight into the workplace learning of their students, while ensuring privacy of students' personal data by design. Using a design-based agile methodology, we designed and developed a customizable workplace learning dashboard. From the evaluation with program managers in the computing domain, we can conclude that such technology is feasible and promising. The proposed technology was designed to be generalizable to other (engineering) domains. A next logical step would be to evaluate and improve the proposed technology within other engineering domains.
A promising contribution of Learning Analytics is the presentation of a learner's own learning behaviour and achievements via dashboards, often in comparison to peers, with the goal of improving self-regulated learning. However, there is a lack of empirical evidence on the impact of these dashboards and few designs are informed by theory. Many dashboard designs struggle to translate awareness of learning processes into actual self-regulated learning. In this study we investigate a Learning Analytics dashboard based on existing evidence on social comparison to support motivation, metacognition and academic achievement. Motivation plays a key role in whether learners will engage in self-regulated learning in the first place. Social comparison can be a significant driver in increasing motivation. We performed two randomised controlled interventions in different higher-education courses, one of which took place online due to the COVID-19 pandemic. Students were shown their current and predicted performance in a course alongside that of peers with similar goal grades. The sample of peers was selected in a way to elicit slight upward comparison. We found that the dashboard successfully promotes extrinsic motivation and leads to higher academic achievement, indicating an effect of dashboard exposure on learning behaviour, despite an absence of effects on metacognition. These results provide evidence that carefully designed social comparison, rooted in theory and empirical evidence, can be used to boost motivation and performance. Our dashboard is a successful example of how social comparison can be implemented in Learning Analytics Dashboards.
MULTIFILE
Learning analytics can help higher educational institutions improve learning. Its adoption, however, is a complex undertaking. The Learning Analytics Capability Model describes what 34 organizational capabilities must be developed to support the successful adoption of learning analytics. This paper described the first iteration to evaluate and refine the current, theoretical model. During a case study, we conducted four semi-structured interviews and collected (internal) documentation at a Dutch university that is mature in the use of student data to improve learning. Based on the empirical data, we merged seven capabilities, renamed three capabilities, and improved the definitions of all others. Six capabilities absent in extant learning analytics models are present at the case organization, implying that they are important to learning analytics adoption. As a result, the new, refined Learning Analytics Capability Model comprises 31 capabilities. Finally, some challenges were identified, showing that even mature organizations still have issues to overcome.
Het lectoraat Applied Quantum Computing is een samenwerking tussen de Hogeschool van Amsterdam en het Centrum Wiskunde en Informatica. Dit lectoraat gaat zich bezig houden met het leggen van een verbinding tussen enerzijds fundamenteel onderzoek en anderzijds praktische problemen. In een samenwerking met IBM, Capgemini en Qusoft zullen cases en experimenten worden uitgevoerd hoe Quantum Computing bedrijven gaat beïnvloeden. Op het gebied van Quantum Communication zal onderzocht worden hoe m.b.v. Quantum Technologie gekomen kan worden tot een veilige communicatie. Ook zal aangesloten worden bij onderzoek naar en onderwijs worden ontwikkeld rondom hoe quantum mechanische effecten praktisch ingezet kunnen worden om metingen te verrichten. Onderzoek zal verricht worden naar het implementeren van theoretische oplossingen als bedacht in de laboratoria van universiteiten voor problemen bij bedrijven en instellingen. Binnen de Hogeschool van Amsterdam zal aansluiting worden gezocht met het onderzoek dat wordt gedaan binnen diverse lectoraten van de Faculteit DMCI, zoals responsible IT (i.o) en Urban Analytics en met de onderzoekers van de groep Urban Technology van de faculteit Techniek. In het onderwijs wordt een relatie bestendigd met opleidingen als HBO-ICT, waarvoor een minor wordt ontwikkeld, en Technische Natuurkunde. Daarbuiten zal verder gewerkt worden aan een netwerk om te komen tot een ecosysteem van instellingen en bedrijven. De Hogeschool van Amsterdam draagt Marten Teitsma als lector voor. Marten Teitsma heeft heeft veel ervaring in het onderwijs, ontwikkeling daarvan, als leidinggevende en is gepromoveerd in de Artificiële Intelligentie. Binnen de hogeschool heeft hij het initiatief genomen tot diverse activiteiten op het gebied van Quantum Computing.
Naast de grote voordelen van social media, zijn er ook risico’s. Jongeren moeten zich veilig kunnen voelen in het digitale domein. Daarom is het belangrijk dat ze leren wat de impact is van hatelijke, discriminerende en schadelijke berichten op social media en wat ze ertegen kunnen doen.Doel Doel van dit project is jongeren bewust maken van de negatieve effecten van online hate speech via video workshops en hen te leren om hate speech te herkennen en daar adequaat mee om te gaan. Resultaten Het project levert de volgende resultaten op: Lesstof en workshops over hate speech Een interactieve game over hate speech Een doorlopende leerlijn (praktijk – VWO, alle niveaus en leerjaren) over hate speech Looptijd 01 december 2019 - 30 juni 2022 Aanpak Na het uitvoeren van onderzoek naar online hate speech, wordt er lesmateriaal en een workshop ontwikkeld. Na het draaien van een pilot worden de workshops breed uitgerold bij in totaal zo’n 6000 leerlingen. Met behulp van learning analytics, observaties en interviews meten we het effect van de workshops. Cofinanciering Dit project wordt gefinancierd door het Ministerie van Justitie & Veiligheid.
Naast de grote voordelen van social media, zijn er ook risico’s. Jongeren moeten zich veilig kunnen voelen in het digitale domein. Daarom is het belangrijk dat ze leren wat de impact is van hatelijke, discriminerende en schadelijke berichten op social media en wat ze ertegen kunnen doen.
