Samenvatting

Het gebruik van onderwijstechnologie om het contactonderwijs te ondersteunen blijft een belangrijk onderwerp op de agenda van overheden, politiek en beleidsmakers. Ook op nationaal niveau zijn er diverse initiatieven die voor een vernieuwingsimpuls van het onderwijs moeten zorgen. Deze vernieuwingsimpulsen hebben als doelstelling en een verhoging van de kwaliteit van het onderwijs te realiseren, toegankelijkheid en doelmatigheid van het hoger onderwijs te verbeteren en het studiesucces te verhogen (Ministerie van onderwijs, cultuur en wetenschappen, 2015). Het potentieel van het ‘Open en online onderwijs[1]’ wordt daarbij veelal gecombineerd met contactonderwijs, waardoor er zogenaamde blended learning vormen ontstaan. Het potentieel van blended learning is veelvuldig beschreven in de literatuur, maar de huidige benadering van blended learning in het hoger onderwijs zijn niet de creatieve, samenwerkende en gemeenschappelijk vormen van leren, zoals deze beschreven worden in de literatuur. Veel van de huidige benaderingen van blended learning in het hoger onderwijs zijn met name gericht op logistieke voordelen, waarbij de student toegang heeft tot extra online leermaterialen om zich voor te bereiden op het contactonderwijs of waarbij de online leermaterialen als naslagwerk dienen voor deze contactactiviteiten (Henderson, Finger, & Selwyn, 2016). Dit proefschrift focust zich op deze toepassing van blended learning, waarbij het accent ligt op het gebruik van digitale leermiddelen als voorbereiding op, of als naslagwerk van contactactiviteiten.

Bij het ontwerp en gebruik van blended learning hebben zowel docenten als studenten moeite om te bepalen hoe de technologie van meerwaarde kan zijn voor respectievelijk het doceren en studeren. Universiteiten hebben moeite om de specifieke meerwaarde van een bepaalde technologie te bepalen, opdat het daadwerkelijk bijdraagt aan het doceren. Daarnaast zijn studenten zijn van nature niet de op de hoogte van hoe zij deze technologieën moeten gebruiken om hun leren te ondersteunen, al wordt dit in het huidige onderwijs veelal wel verondersteld.

Eén van de voordelen van blended learning is dat een groot deel van de leermaterialen online kunnen worden geraadpleegd. Hierdoor wordt op vrij eenvoudige wijze data verzameld over hoe studenten interacteren met deze leermaterialen. De methoden en instrumenten die gericht zijn op het verzamelen, analyseren en rapporteren van en over data van studenten en hun context, met als doel het begrijpen en optimaliseren van het leren en de omgeving waarin dit leren plaatsvindt, wordt learning analytics genoemd. De toepassing van learning analytics, gecombineerd met bestaand onderwijskundig onderzoek over hoe interne en externe condities het leren beïnvloeden, zou kunnen bijdragen aan het vergroten van het inzicht in de moeite die studenten en universiteiten ervaren bij de inzet en het gebruik van onderwijstechnologie, om zo een betere inzet en toepassing van blended learning in de toekomst te bewerkstelligen.

Dit proefschrift tracht te bepalen welke factoren effectief gebruik van onderwijstechnologieën vergemakkelijken of belemmeren in een blended learning omgeving. Deze factoren kunnen gerelateerd zijn aan het onderwijsontwerp (externe factoren) of gerelateerd zijn aan studentkenmerken (interne factoren). De onderzoeken die in dit proefschrift beschreven worden hebben als doelstelling deze factoren te identificeren door middel van het beantwoorden van de centrale onderzoeksvraag: welke studentkenmerken en kenmerken van het onderwijsontwerp bij het gebruik van blended learning verklaren de mate van adoptie en effectiviteit van blended learning op de studieprestaties?

Om deze vraag te beantwoorden is er data bij twee universitaire blended learning cursussen verzameld. Gedurende de cursus Contractenrecht bij de Faculteit der Rechtsgeleerdheid werd data verzameld over de aanwezigheid bij het hoorcollege, het gebruik van webcolleges, het gebruik van korte essay vragen, het aantal afgeronde formatieve toetsen, de duur van het gebruik van de digitale leeromgeving, en het aantal gedownloade Powerpoints. Daarbij werd bij aanvang van de cursus de Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) (Pintrich, Smith, Garcia, & Mckeachie, 1993) afgenomen. Daarnaast werd gedurende een cursus Biologische Psychologie bij de Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen werd data over hoorcollegebezoek, het gebruik van webcolleges, de score op formatieve toetsen, de hits binnen en de totale duur van het gebruik van de digitale leeromgeving verzameld. Daarbij werd bij aanvang van de cursus de Inventaris van LeerStijlen (Vermunt, 1992) afgenomen. Deze vragenlijst werd louter gebruik om te bepalen hoe studenten hun leerproces reguleren. De resultaten worden beschreven in Hoofdstuk 2 tot en met 6, waarbij Hoofdstuk 2 en 3 zich richten op de externe condities om de belangrijkste risicofactoren of de belangrijkste succesfactoren van blended learning te identificeren op softwaretoepassings-niveau. Hoofdstuk 4, 5 en 6 richten zich op de interne condities die effectief leren binnen een blended learning omgeving bevorderen of belemmeren.

Hoofdstuk 2 behandelt een systematische review, in een poging de verschillende condities te inventariseren waarbij hoorcolleges in opgenomen vorm, webcolleges, werden gebruikt door studenten. Er wordt onderzocht of verschillen in disciplines, contextuele, en cursus-specifieke elementen een invloed hebben op het gebruik van de webcolleges, en vervolgens op de prestaties binnen de cursus. Slechts 14 experimentele studies voldeden aan de vooropgestelde selectiecriteria. De resultaten geven aan dat er geen invloed is van noch disciplinaire, noch contextuele of cursus-specifieke factoren. Vier onderzoeken constateerden een positief verband tussen de inzet van webcolleges en prestaties binnen de cursus. Deze vier studies hebben allen gebruik gemaakt van een aselecte steekproef aangezien maar een deel van de studenten toestemming had verleend voor deelname aan het onderzoek. De mogelijkheid bestaat dat studenten die reeds een eerdere (positieve) ervaring met webcolleges hebben gehad eerder geneigd zijn om in te stemmen met deelname aan het onderzoek, waardoor de resultaten positief beïnvloed zijn. De meerderheid van de studies rapporteren een afname van het hoorcollegebezoek, hoewel bij de opleiding Geneeskunde deze daling minder sterk is. De gerapporteerde daling in het hoorcollegebezoek leidt echter niet tot een hoger of lager eindcijfer op de cursus. De geselecteerde studies binnen de systematische review beschouwen het beschikbaar stellen van de webcolleges inherent aan het daadwerkelijke gebruik van de webcolleges, maar maken hiertussen niet echt een duidelijk onderscheid.

Hoofdstuk 3 richt zich op het daadwerkelijke gebruik van webcolleges in tegenstelling tot louter het beschikbaar stellen van webcolleges. Hiervoor werd de aanwezigheid op het hoorcollege op individueel niveau geregistreerd en gekoppeld aan het gebruik van het webcollege. De cursus bestond uit twee tentamens. Het eerste tentamen had als doelstelling de kennisbasis te toetsen. Bij het tweede tentamen lag de focus op het toetsen van de hogere cognitieve vaardigheden. De studenten werden, afhankelijk van hun gebruik van de webcolleges en het hoorcollege bezoek; ingedeeld in vier groepen: uitsluitend hoorcollegebezoek, uitsluitend webcollege gebruik, combinatie van beiden of geen van beiden.

Met behulp van een lineaire regressie werd vastgesteld hoe colleges (online of face-to-face) bijdragen aan het eindcijfer van de verschillende toetsen. De resultaten tonen een significant verschil tussen de onderwijsvormen bij het toetsen van de kennisbasis, maar niet bij het toetsen van de hogere cognitieve vaardigheden. Hoorcollegebezoek, zonder gebruik van webcolleges, verklaart 21% van de variantie op het eindcijfer bij de eerste tentamen, maar laat een daling zien naar 7% bij het tweede tentamen. De voorspellende waarde van alleen het gebruik van webcolleges is stabieler, maar bescheiden: 4% voor het eerste tentamen en 3% voor het tweede tentamen. Webcolleges lijken alleen een toegevoegde waarde te hebben voor leerdoelen die zich kenmerken door het ontwikkelen van een kennisbasis, en dan alleen als de webcolleges met mate worden gebruikt. Voor leerdoelen die betrekking hebben op hogere orde vaardigheden, lijken webcolleges minder meerwaarde te bieden, maar dit geldt tevens voor de hoorcolleges.

Hoofdstuk 4 is gericht op individuele verschillen in het gebruik van diverse leermiddelen in een blended learning omgeving. Door middel van een clusteranalyse werd vastgesteld welke verschillen er waarneembaar zijn bij het gebruik van de verschillende (digitale) leermaterialen, inclusief het hoorcollegebezoek. De verschillende clusters werden vervolgens gekoppeld aan gegevens over regulering van het leerproces, om zo te bepalen hoe verschillen in het gebruik van leermiddelen weerspiegeld worden in verschillen van regulering van het leerproces. Vier verschillende clusters werden gedefinieerd, die overeenkomen met clusters uit eerdere onderzoeken (Lust, Elen, & Clarebout, 2013a, 2013b; Kovanović, Gašević, Joksimović, Hatala, & Adesope, 2015). Studenten in het eerste cluster gebruiken webcolleges als vervanging voor het hoorcollege. Zij laten een bovengemiddeld gebruik zien van de overige digitale leermaterialen. Dit cluster wordt aangeduid als content-gerichte, intensieve gebruikers (Kovanović et al., 2015). Studenten in het tweede cluster hebben een duidelijke voorkeur voor hoorcolleges. Ook deze studenten laten een bovengemiddeld gebruik zien van de overige digitale leermaterialen, afgezien van de webcolleges. Dit cluster wordt aangeduid als sociaal-gerichte, intensieve gebruikers omdat zij een bovengemiddeld gebruik van de leermiddelen laten zien met een accent op de sociale aspecten, namelijk het bijwonen van het hoorcollege (Kovanović et al, 2015). Het derde cluster kenmerkt zich door studenten die geen gebruik maken van de colleges, noch van het hoorcollege, noch van de webcolleges. Deze studenten vertonen wel een gemiddeld gebruik van de overige leermaterialen. Dit cluster wordt aangeduid als taakgerichte, selectieve gebruikers (Lust et al., 2013b, Kovanović et al., 2015). Tenslotte is er een cluster waarin studenten nauwelijks gebruik maken van de leermiddelen. In aansluiting op eerder onderzoek wordt dit cluster bestempeld als de niet-gebruikers (Lust et al., 2013b, Kovanović et al., 2015). De verschillen in het gebruik van de leermiddelen reflecteren vervolgens weer in verschillende resultaten voor de cursus, waarbij content-gerichte, intensieve gebruikers en sociaal-gerichte, intensieve gebruikers significant hoger scoren dan gebruikers uit de overige twee clusters.

Hoofdstuk 5 onderzoekt of regulatiestrategieën de verschillen in het gebruik van de digitale leermiddelen kunnen verklaren. Dit hoofdstuk beschrijft een clusteranalyse waarbij werd vastgesteld welke verschillen er waarneembaar zijn bij regulatie van het leerproces. Deze clusters werden vervolgens verbonden aan het gebruik van de verschillende leermiddelen, om zo te bepalen of verschillen in regulatie van leren weerspiegeld worden in het gebruik van verschillende digitale leermiddelen. De clusteranalyse laat drie verschillende patronen zien waarop studenten het leerproces reguleren. Een derde van de studenten is in staat om het eigen leerproces te reguleren, een derde van de studenten gebruikt een externe bron om het leerproces te reguleren, en een derde van de studenten laat, tot slot, geen duidelijk patroon zien tijdens reguleren van het leren; ze schakelen tussen zelfregulatie en externe regulatie en laten op sommige momenten zelfs een gebrek aan regulatie zien.

Als aan deze clusters het gebruik van de leermiddelen wordt toegevoegd, blijkt dat de verschillende clusters de digitale leermiddelen met dezelfde hoeveelheid en frequentie gebruiken, ondanks dat zij verschillen in regulatie laten zien. Er zijn echter wel verschillen in hoe dit gebruik uiteindelijk de cursusprestaties beïnvloedt. Bij studenten die een externe bron gebruiken om hun leerproces te reguleren, wordt 23% van de verklaarde variantie veroorzaakt door het gebruik van de verschillende leermaterialen, terwijl dit 50% is bij studenten die in staat zijn het leerproces in grote mate zelf te reguleren.

Hoofdstuk 6 beschrijft de ontwikkeling van een algemeen voorspelmodel zodat er een beter inzicht ontstaat in de belangrijkste verweven relatie tussen de verschillende variabelen: het gebruik van de leermaterialen en de manier waarop het leerproces wordt gereguleerd en, uiteindelijk, de prestaties in de cursus. Door de ontwikkeling van twee zogenaamde path models wordt getracht de opschaling naar andere contexten en domeinen te vereenvoudigen. De modellen laten zien dat de relatie tussen het gebruik van de leermiddelen en de cursusprestaties niet zo direct zijn als tot nu toe wordt aangenomen in de meerderheid van de huidige learning analytics onderzoeken. Bovendien laten deze modellen ook zien dat regulatiestrategie indirect een invloed heeft op het gebruik van de leermiddelen. De uiteindelijke pad analyse op basis van Contractenrecht laat zien dat slechts een beperkt aantal variabelen een directe invloed heeft op het eindcijfer van de cursus. De pad analyse op basis van Biologische Psychologie kent meer variabelen die een directe relatie hebben op het eindcijfer van de cursus. De sterkste relatie is er tussen de score op de formatieve toetsen en het eindcijfer voor de cursus. Deze relatie is tevens waarneembaar bij de pad analyse bij Contractenrecht

Conclusie

Het doel van dit proefschrift was om te bepalen welke factoren effectief gebruik van onderwijstechnologieën vergemakkelijken of belemmeren in een blended learning omgeving. Deze factoren kunnen gerelateerd zijn aan onderwijsontwerp (externe factoren) of zij kunnen gerelateerd zijn aan studentkenmerken (interne factoren).

Bij de analyse van de externe omstandigheden op een softwareniveau door middel van een systematische review van de literatuur specifiek gericht op webcolleges, konden geen algemene condities worden vastgesteld. Dit werd veroorzaakt door de beperkte mogelijkheden om de studies te vergeleken, vanwege verschillen in het samenstellen van de onderzoekspopulatie, verschillen in het verzamelen van de gegevens en verschillen in het analyseren van de data. Daarbij ontbrak bij het merendeel van de studies een omschrijving van de contextuele verschillen en invloeden, inclusief eventuele aanwezige covarianties. Hierdoor konden geen algemene disciplinaire, contextuele of cursus-specifieke factoren worden vastgesteld voor de inzet van de webcolleges. De belangrijkste risico- en succes-variabelen met betrekking tot de inzet van webcolleges, namelijk de negatieve relatie tussen hoorcollegebezoek en webcollege gebruik en de grote individuele verschillen in het gebruik van de webcolleges, werden echter wel geïdentificeerd.

Het huidige onderzoek bevestigt de eerder gerapporteerde verschillen in het gebruik van leermiddelen, met daaropvolgende verschillen in cursusprestaties. Zelfs wanneer studenten de leermiddelen met dezelfde frequentie en duur raadplegen, verschillen studenten in hun benadering van leren, welke uiteindelijk van invloed is op de verklaarde variantie van het gebruik van de leermaterialen op het eindcijfer. Het vermogen om het leerproces zelf te reguleren wordt weerspiegeld in het gebruik van de leermiddelen, maar het is niet een determinant van dat specifieke gebruik. Zelfregulerende studenten tonen echter een grotere impact van het gebruik van het leermiddel op koersprestaties in vergelijking met leerlingen die minder goed in staat zijn om het leerproces te reguleren. In tegenstelling tot de verwachting, konden er geen significante verschillen worden gevonden in het uiteindelijke cijfer voor de cursus.

Het gebrek aan significante verschillen wordt veroorzaakt door de huidige inzet van onderwijstechnologie binnen de blended learning omgeving. Deze toepassingen hebben met name een focus op het versterken van de rol van de docent, en niet zozeer op het leren, waarbij studenten voornamelijk aanvullende studiematerialen wordt aangeboden om zich voor te bereiden op het college of om deze colleges aan te vullen. Studenten die in staat zijn hun leerproces zelf te reguleren zullen binnen een dergelijk cursusontwerp onderpresteren, hoewel over het algemeen zelfregulatie wordt geassocieerd met studiesucces. De huidige toepassingen van blended learning belemmeren een effectief gebruik van blended learning voor deze studenten. Om effectievere blended learning omgevingen te ontwerpen, moet er meer aandacht komen voor hoe blended learning studenten ondersteunt bij zelfregulatie van het leren, waarbij de data die de onlinesystemen genereren kan worden gebruikt deze regulatie te monitoren. Dit in tegenstelling tot de huidige benadering waarbij groepsgemiddelde over frequentie en duur van het gebruik van de digitale leermiddelen aan studenten worden teruggekoppeld.

Literatuur

Henderson, M., Finger, G., & Selwyn, N. (2016). What’s used and what’s useful? Exploring digital technology use (s) among taught postgraduate students. Active Learning in Higher Education.

Kovanović, V., Gašević, D., Joksimović, S., Hatala, M., & Adesope, O. (2015). Analytics of communities of inquiry: Effects of learning technology use on cognitive presence in asynchronous online discussions. The Internet and Higher Education, 27, 74-89.

Lust, G., Elen, J., & Clarebout, G. (2013a). Regulation of tool-use within a blended course: Student differences and performance effects. Computers & Education, 60(1), 385-395.

Lust, G., Elen, J., & Clarebout, G. (2013b). Students’ tool-use within a web enhanced course: Explanatory mechanisms of students’ tool-use pattern. Computers in Human Behavior, 29(5).

Pintrich, P., Smith, D., Garcia, T. and Mckeachie, W. (1993). Reliability and Predictive Validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813.

Vermunt, J. D. H. M. (1992) Leerstijlen en sturen van leerprocessen in het hoger onderwijs: naar procesgerichte instructie in zelfstanding denken [Learning styles and regulation of learning in higher education: towards process-oriented instruction in autonomous thinking] (Amsterdam, Lisse: Swets & Zeitlinger).

 

[1] De minister van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap stelt van 2015 t/m 2018 jaarlijks één miljoen euro beschikbaar voor het stimuleren van open en online hoger onderwijs in Nederland. Deze subsidieregeling heet ‘Open en online onderwijs’.