2425 thema 5 bijeenkomst 2

• Mediawijsheid
• HBO
• Studiejaar 2

2425 nmict thema 5 bijeenkomst 2

Het TPACK model kan leraren helpen bij het maken van keuzes over hoe ict ingezet kan worden om het leren van een bepaalde vakinhoud te ondersteunen. 

Matthew Koehler en Punya Mishra

2005

Data van leerlingen: 

bronnen, analyse en gebruik

Doelen van de bijeenkomst: 

Inzicht krijgen in de verschillende bronnen van data van leerlingen.

Leren hoe je deze data kunt analyseren en gebruikt voor differentiatie in de klas.

Hoe voelen we ons vandaag?

Bij binnenkomst: 

Gebruik de emoticons om aan te geven hoe je je voelt vandaag..

Tool: Gynzy Check In

Hoe kan deze check-in ons helpen
om de behoeften van onze leerlingen
te begrijpen?

Welke data ontvangen we van leerlingen?

Vraag: 

"Welke soorten informatie krijgen jullie dagelijks van leerlingen?"

Uitgaande van twee categorieën:

        - Cognitieve data (bv. toetsresultaten, werkstukken)

        - Sociaal-emotionele data (bv. observaties, gedrag in de klas)

Welke soorten (analoge/ digitale) informatie
krijgen jullie dagelijks
van leerlingen en waarmee verzamel je deze data?

Overzicht van bronnen van data

 Analoog:

      - Observaties in de klas (waarop)

      - Toetsen op papier

      - Gesprekken met leerlingen en ouders

Digitaal:

      - Leerlingvolgsystemen

      - Digitale toetsen (bv. Rekentuin, Snappet)

      - Leersoftware en platformen (bv. Google Classroom)

Waar kun je de verkregen data
op analyseren?
Waar kijk je naar?

Hoe analyseer je data?

•     Patronen herkennen
  (bv. consistent lage scores, wisselend gedrag)
  
  
•     Vergelijken over tijd
  (bv. progressie of stagnatie)
  
  
  
•     Relatie leggen tussen sociaal-emotioneel en cognitief gedrag
  

Hoe gebruik je data om je onderwijs aan te passen?

Voorbeelden van differentiatie op basis van data:

      - Meer individuele begeleiding bieden

      - Instructie aanpassen

      - Oudercommunicatie plannen

Voorbeelden van data-analyse

Drie casussen (uitdelen)

Overleg in groepjes van 3 over de drie vragen.

Geef in LessonUp antwoord als groepje. 

Noteer de cijfers voor de antwoorden.

Casus 1

Een leerling scoort consistent hoog op cognitieve toetsen (zoals rekenen en taal), 

maar trekt zich terug tijdens groepswerk. 

Tijdens de lessen is de leerling vaak stil en kijkt hij de andere kant op als er een vraag wordt gesteld.

Vragen:

    - Wat voor soort data krijg je van deze leerling?

    - Wat zegt deze data je? (Cognitief versus sociaal-emotioneel)

    - Hoe zou je de begeleiding voor deze leerling aanpassen op basis van deze data?

Casus 1:
Een leerling scoort consistent hoog op cognitieve toetsen (zoals rekenen en taal), maar trekt zich terug tijdens groepswerk.
Tijdens de lessen is de leerling vaak stil en kijkt hij de andere kant op als er een vraag wordt gesteld.

Casus 2

Een leerling scoort al enkele weken achter elkaar laag op digitale rekentoetsen, 

ondanks extra rekeninstructie. 

De leerling lijkt tijdens de lessen niet gefocust en klaagt vaak over moeheid.

Vragen:

    - Welke data krijg je van deze leerling (zowel cognitief als sociaal-emotioneel)?

    - Hoe analyseer je deze data om de oorzaak van de problemen te achterhalen?

    - Wat zou je nu doen om de leerling te helpen?

Casus 2:
Een leerling scoort al enkele weken achter elkaar laag op digitale rekentoetsen, ondanks extra rekeninstructie.
De leerling lijkt tijdens de lessen niet gefocust en klaagt vaak over moeheid.

Casus 3

Een leerling is sociaal zeer actief en populair in de klas, 

maar scoort regelmatig onvoldoende op begrijpend lezen. 

De leerling neemt zelden deel aan discussies over de lesstof en geeft korte antwoorden.

Vragen:

    - Wat voor soort data verzamel je in deze situatie?

    - Hoe kun je deze data analyseren om de leerbehoeften van deze leerling beter te begrijpen?

    - Welke aanpassingen kun je in je les maken om deze leerling beter te ondersteunen?

Casus 3:
Een leerling is sociaal zeer actief en populair in de klas, maar scoort regelmatig onvoldoende op begrijpend lezen.
De leerling neemt zelden deel aan discussies over de lesstof en geeft korte antwoorden.

Hoe scoren jullie op rekenen?

We gaan een korte quiz doen met 99math om te zien hoe jullie scoren op rekenen.

Aan het einde: 

Krijg je je eigen score en vergelijk je met de klas.

Hoe scoren jullie op rekenen?

Wat zou een leraar kunnen doen met deze informatie in de klas?

Hoe kunnen we differentiëren?

Groepeer de leerlingen in drie categorieën:

   1. Sterke leerlingen

   2. Gemiddelde leerlingen

   3. Zwakke leerlingen

Overweeg ook hun emotionele status: 

Welke leerlingen hebben extra ondersteuning nodig?

Analyse van Klassenprestaties

Bekijk de anonieme data. 

Hoe heeft de groep gescoord?

Analyseer de klas: 

Hoeveel studenten scoren hoog, gemiddeld, of laag?

Link met emotionele data: 

Zijn er verbanden tussen rekenprestaties en hoe studenten zich voelen? Wat kunnen we hier wel en niet over zeggen?

Voorbeeld van data uit een Schoolklas

Dit is een fictief voorbeeld van klasdata:

   1. Rekenprestaties

   2. Emotionele check-in

Analyse van de groep:

   - Wie scoort hoog/laag op rekenen?

   - Wie heeft extra emotionele ondersteuning nodig?

Hoe kunnen we differentiëren?

Groepeer de leerlingen in drie categorieën:

   1. Sterke leerlingen

   2. Gemiddelde leerlingen

   3. Zwakke leerlingen

Overweeg ook hun emotionele status: 

Welke leerlingen hebben extra ondersteuning nodig?

Ontwerp jullie differentiatieplan

Gebruik het werkblad om een differentiatieplan te maken op basis van de data.

Denk aan:

   1. Differentiatie in instructie

   2. Differentiatie in leertijd

   3. Sociaal-emotionele ondersteuning

Vul het werkblad in en bereid je voor om jouw plan te presenteren.

Bespreking van Differentiatievoorstellen

Presentatie van elk groepje: 

Hoe hebben jullie de klas gegroepeerd en gedifferentieerd?

Reflectie: 

Hoe zou dit eruitzien in jullie stageklassen?

Reflectie en afsluiting

"Wat neem je mee uit deze les? 

Hoe ga je deze inzichten in je eigen lessen toepassen?"