Learning Analytics voor Hoger Onderwijs

De digitale informatiesystemen, leerplatformen en -tools die in toenemende mate worden ingezet in het hoger onderwijs leveren vaak een schat aan informatie op. Mits een doordacht en kritisch gebruik kunnen deze data belangrijke inzichten generen in situ over o.a. leer- en participatiegedrag van studenten in digitale leeromgevingen of feedbackprocessen van docenten, en ook ingezet worden voor het ontwerp van leeromgevingen en het monitoren van onderwijskwaliteit of voorspellen van studierendement. Het actief gebruik maken van deze data in functie van het begrijpen en optimaliseren van onderwijsleeromgevingen, onderwijskwaliteit en -rendement wordt ook vaak geduid onder de koepelterm Learning Analytics (LA). In de bijdragen in dit themanummer wordt la nooit als doel op zich beschouwd, maar wel als een belangrijk middel om de complexiteit van het bevorderen van leren en presteren in het hoger onderwijs te begrijpen en hieruit doelgerichte acties uit af te leiden. Dit vergt een kritische houding ten aanzien van het gebruik van la op de werkvloer en de nodige onderzoekcompetenties om met deze toenemende maar ook vaak complexe datastroom en de verwerking ervan om te gaan.