Data-gestuurd studiecoachen

Wat is het?

In deze blogpost focussen we op het coachen van studenten in hun leerproces. We hebben het dus niet over het inhoudelijk coachen i.c., hoe ze een bepaald project moet aanpakken maar wel over coachen op hun studievaardigheden i.c., plannen, organiseren…Ook deze vorm van coachen behoort tot het takenpakket van een docent. In deze blogpost verduidelijken we hoe je jouw online coachen kan vormgeven aan de hand van het Leho-dashboard. De Leho-data zijn namelijk een goed vertrekpunt om je coaching effectief vorm te geven. Ze laten toe om gericht studenten op te sporen die voldoen aan een bepaald profiel. Deze persoonlijke coaching (persoonlijk = gericht op een bepaalde leersituatie) blijkt meer effectief voor het studierendement dan een algemene mailing.

Waarom belangrijk?

Onderzoek toont aan dat coaching effectief is voor de studententevredenheid en de doorstroom wanneer:

  • ze persoonlijk is i.c., een interventie gericht op de leersituatie van een student i.p.v. een algemene mail werkt beter. Je hoeft hiervoor niet iedere student individueel te mailen maar denk in termen van profielen bv. succesvolle studenten, studenten die dreigen af te haken, studenten die nog een klein duwtje nodig hebben.
  • ze pro-actief is i.c., wanneer een docent zelf actie onderneemt i.p.v. enkel reageert op vragen van studenten. Onderzoek toont aan dat een deel van de studenten ‘onder de radar’ blijft. Onderstaande grafiek (figuur 1) toont dat meer en meer studenten niet meer tot op het examen geraken of dat studenten het vaakst uitstromen voor en net na een eerste meting (figuur 2). Deze inzichten werden tevens bevestigd in onze eigen drop-out bevraging @home (drop-out Howest, 2016). Een groep van studenten haalt dus de eerste meting niet en blijft daardoor onzichtbaar.
Figure 1
Figuur 2: Rivierdiagram drop-out in afstandscursus
  • ze doordacht is i.c., je kan ook teveel coachen. Het effect van coaching kent ook een saturatie-effect. Onderstaande grafiek toont aan dat het effect van coaching exponentieel groeit tot ca. 4 pro-actieve coachingsmomenten. Meer proactief contact leidt niet noodzakelijk tot meer effect.

Hoe doen?

Via de Leho-data kan je heel makkelijk

(a) persoonlijk coachen. Via de communicatiefunctie kan je direct studenten matchen aan een bepaald studentenprofiel. Studenten die bv. te laat zijn, die achterop hinken, die niet meer indienen….

(b) proactief coachen. Via de leho-data wordt het duidelijk wat studenten doen OF wat ze niet doen in de leeromgeving. Zo kan je zien of ze bv. bepaalde documenten hebben doorgenomen voor een examen of bepaalde hulpmiddelen hebben gebruikt.

(c) doordacht coachen, dat hangt natuurlijk af van jou als coach. Je krijgt geen alert wanneer studenten moeten gecoached worden. Je kan wel de data in de gaten houden voor en na een eerste meting. En eens kijken wie er bv. een bepaalde opdracht nog niet heeft ingediend (voor de deadline), wie te laat heeft ingediend of niet heeft ingediend (na de deadline).

Onderstaande video legt uit hoe je de Leho-data kan gebruiken

Meer weten?

Bekijk ook de blogpost rond het cijferboek. Via het cijferboek kan je ook studenten opvolgen en gericht aanschrijven. Meer informatie via deze blogpost.

Weet dat je ook datagestuurd kan coachen over opdrachten heen via een handige work around. Lees er alles over in deze blogpost.

Referenties

Simpson, O. (2013). Student retention in distance education: Are we failing our students? Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-learning, 28(2), 105-119.

Canvas instructor Guide – Table of Contents | Canvas LMS Community (z.d.). Geraadpleegd 13 januari 2020, van https://community.canvaslms.com/docs/DOC-10460-canvas-instructor-guide-table-of-contents#jive_content_id_New_Analytics