5

Big Data voor arme studenten

WASHINGTON, DC – Landen hebben ervaren en getalenteerde mensen nodig om de innovaties te verwezenlijken die de basis vormen voor de economische groei op de langere termijn. Dat geldt net zo goed voor ontwikkelde als voor ontwikkelingseconomieën. Maar het zal niet mogelijk zijn zonder investeringen in onderwijs en training. Als we een einde willen maken aan de armoede, de werkloosheid willen terugdringen en de stijgende economische ongelijkheid een halt willen toeroepen, moeten we nieuwe, betere en goedkopere manieren vinden om les te geven – en op een enorme schaal.

Dit doel kan zelfs buiten het bereik van de rijkste landen lijken te liggen; maar het op intelligente wijze verzamelen, analyseren en verwerken van educatieve gegevens kan een groot verschil maken. En gelukkig leven we in een tijd waarin de informatietechnologie ons de juiste instrumenten in handen geeft om de toegang tot betaalbaar onderwijs van hoge kwaliteit te verbreden. 'Big data' – omvangrijke, ingewikkelde datareeksen die bedrijven gebruiken om consumentengedrag te analyseren en te voorspellen – kan leraren en bedrijven van ongekende hoeveelheden informatie voorzien over leerpatronen van leerlingen, waardoor scholen worden geholpen het onderwijs op steeds ingenieuzer manieren te individualiseren.

Aleppo

A World Besieged

From Aleppo and North Korea to the European Commission and the Federal Reserve, the global order’s fracture points continue to deepen. Nina Khrushcheva, Stephen Roach, Nasser Saidi, and others assess the most important risks.

De World Bank Group en zijn particuliere kredietverleningsinstantie, de International Finance Corporation (IFC), proberen dit potentieel te benutten om nationale onderwijssystemen te ondersteunen. Een onlangs gelanceerd initiatief, genaamd Systems Approach for Better Education Results (SABER), verzamelt en deelt vergelijkende gegevens over onderwijsbeleid en -instellingen uit landen over de hele wereld.

In de privésector kan het vermogen om informatie te vergaren over de interactie tussen docent en leerling en over de interactie tussen leerlingen en onderwijssystemen een diepgaande invloed hebben. In Kenia gebruiken de Bridge International Academies bijvoorbeeld op grote schaal onderwijsvormen die zich aan de leerling aanpassen. Bridge, een IFC-cliënt die is opgericht door drie Amerikaanse ondernemers, runt 259 kleuter- en basisscholen, met een maandelijks lesgeld van gemiddeld $6. Het is een enorm onderwijslaboratorium, zowel voor leerlingen als docenten.

Bridge beproeft verschillende benaderingen van het bijbrengen van standaardvaardigheden en -concepten door in een groot aantal leslokalen tegelijkertijd twee versies van een bepaalde les te verzorgen. De lessen worden door docenten gegeven met behulp van gestandaardiseerde, volledig uitgeschreven scripts, via tablets die tevens bijhouden hoe lang de docenten met iedere les bezig zijn. De examenresultaten worden geregistreerd op de tablet van de docent, waarop elke 21 dagen ruim 250.000 scores worden vastgelegd. Op grond van deze gegevens beoordeelt het evaluatieteam van Bridge welke les het meest effectief is, om die les vervolgens door de rest van het netwerk van de Academie te verspreiden.

We weten dat een grote verscheidenheid aan problemen ervoor kan zorgen dat de prestaties van de leerling achteruitgaan – de verzengende zomerhitte in klaslokalen zonder airconditioning, problemen thuis, of slechte docenten, om er maar een paar te noemen. Maar als je de resultaten op grote schaal vergelijkt, verdwijnen deze variabelen en duiken er belangrijke verschillen op. Dat is de grote waarde van big data.

Een ander voorbeeld is SABIS, dat onderwijs aanbiedt in de Verenigde Staten, Europa, Azië, het Midden-Oosten en Noord-Afrika. SABIS ontgint grote datasets om hoge standaarden te kunnen waarborgen en de prestaties te verbeteren van ruim 63.000 leerlingen. Het voortdurend bijhouden van de jaarlijkse prestaties van leerlingen levert ruim veertien miljoen gegevens op, die worden gebruikt om het onderwijs vorm te geven, onderwijsdoelstellingen te bereiken en consistentie te verzekeren in het netwerk van scholen van het bedrijf in vijftien landen.

Knewton, een adaptief onderwijsplatform dat digitale cursussen individualiseert met behulp van voorspellende analyses, is een ander bedrijf aan het front van de datarevolutie. Met op maat gesneden inhoud en onderwijs kunnen zelfs instellingen zonder de financiële middelen van particuliere scholen individueel onderwijs aanbieden. Als gevolg daarvan besteden docenten hun tijd op de meest effectieve manier – door problemen met leerlingen op te lossen – in plaats van ongedifferentieerde lessen te geven.

Deze voordelen zijn niet zonder risico's. We beginnen nu pas te begrijpen hoe het enorme potentieel van big data voor het onderwijs kan worden benut zonder de privacy van de leerlingen te schenden. In sommige gevallen schrijdt de technologie voor gegevensverzameling sneller voort dan ons vermogen om te beslissen hoe deze gegevens moeten worden vergaard, opgeslagen en gedeeld. Hoe rigoureus de gegevensbeveiliging ook is, er is nog steeds een heldere licentiestructuur nodig voor het gebruik ervan. In veel ontwikkelingslanden bestaan helemaal geen regels voor dataprivacy.

Support Project Syndicate’s mission

Project Syndicate needs your help to provide readers everywhere equal access to the ideas and debates shaping their lives.

Learn more

De verbinding van big data met het onderwijs houdt de belofte in van nieuwe educatieve producten voor beter onderwijs, met grote potentiële voordelen, vooral voor de armen. Om deze voordelen te verwezenlijken – en om dat op verantwoorde wijze te doen – moeten we verzekeren dat de gegevensvergaring noch excessief noch ongepast is, en dat zij het onderwijs ondersteunt. De particuliere sector, overheden en instellingen als de World Bank Group moeten regels formuleren voor de manier waarop cruciale informatie over de prestaties van leerlingen wordt verzameld, gedeeld en gebruikt. Ouders en leerlingen verdienen niets minder dan dat.

Vertaling: Menno Grootveld