Kansrijke determinatie met hulp van een dashboardIn Progress

Er wordt al geruime tijd debat gevoerd over het moment van differentiatie in het Nederlandse onderwijsstelsel, zowel landelijk als op scholen. Het selectiemoment vindt traditioneel plaats aan het einde van de basisschool, in groep 8, op basis van het advies van de docent, ondersteund door resultaten van de eindtoets basisonderwijs. De overgang van de basisschool naar de middelbare school is echter voor veel leerlingen een kwetsbaar schakelmoment. Onderzoek laat zien dat de transitie negatieve gevolgen kan hebben voor de schoolprestaties, welzijn en motivatie van leerlingen en tot grotere kansenongelijkheid kan leiden.  Een goede determinatie, waarbij iedere leerling op zijn of haar meest passende niveau zit, is daarom cruciaal voor elke leerling.

In dit project onderzoeken Stichting Limburgs Voortgezet Onderwijs (LVO), Universiteit Maastricht en Radboud Docenten Academie gezamenlijk op welke manier AI behulpzaam kan zijn in het bepalen van de juiste determinatie van leerlingen. Het hoofddoel van het project is het ontwikkelen van een AI-ondersteund dashboard dat docenten helpt bij het combineren, structureren en analyseren van diverse relevante databronnen om een passend voorlopig en definitief schooladvies te geven. Het dashboard wordt in eerste instantie ontwikkeld in samenwerking met het Raaylandcollege en later op andere scholen uitgetest en gevalideerd.

De ontwikkeling van het dashboard vindt plaats volgens een design-based research aanpak in een conceptfase, een ontwikkelfase en een validatiefase. Een belangrijk onderdeel van het project richt zich op het verkennen van de ethische factoren die meewegen in elke fase van de ontwikkeling van een AI-model en het dashboard. We exploreren zo niet alleen wat technisch kan, maar ook wat wenselijk is gegeven ethische overwegingen. 

In de eerste fase wordt de probleemstelling verder verhelderd en wordt het ontwerp van het dashboard ontwikkeld. In deze fase zullen onderwijsprofessionals en de onderzoekers het vraagstuk nader definiëren en de behoeften van docenten ten aanzien van het dashboard in kaart brengen. Hierbij worden de elementen van leerontwikkeling, leerlinggedrag en achtergrondkenmerken die bijdragen aan een passend schooladvies geïdentificeerd. Ook worden beschikbare databronnen geïnventariseerd en beoordeeld op kwaliteit, en wordt nagedacht over hoe deze veilig kunnen worden gecombineerd. Deze inzichten worden gebruikt om te komen tot een eerste opzet van het dashboard en achterliggend algoritme.  Ook wordt in deze fase samen met docenten verkent welke kennis en vaardigheden docenten nodig hebben om het dashboard effectief te gebruiken. 

De tweede fase, de ontwikkelfase, omvat de technische ontwikkeling van een prototype van het dashboard, waarbij twee delen worden onderscheiden: een paneel voor docenten om relevante informatie te bekijken en een "achterkant" waar AI analyses maakt en aanbevelingen doet. Het dashboard wordt iteratief ontwikkeld en getest met docentendocenten om te verzekeren dat het gebruiksvriendelijk en bruikbaar is. 

In de derde fase wordt het prototype van het dashboard, en het professionaliseringstraject, in een bredere setting gevalideerd, door de inzet van het dashboard op verschillende scholen. Hierbij zullen we gebruik maken van zowel kwalitatieve als kwantitatieve methodes. De opbrengsten hiervan zijn een versie van het dashboard dat in de praktijk door docenten gebruikt kan worden.

Gefinancierd door: NOLAI

Looptijd: 1 november 2023 – 1 september 2026    

Projectwebsite: www.ru.nl/onderzoek/onderzoeksprojecten/maichart-vo