Follow by Email

onsdag den 4. november 2015

At være nok i sig selv - Individualiseret læring

Individualiseing er en kraftig tendens inden for udvikling af undervisningstænkning inden for især, men langt fra begrænset til, de videregående uddannelser. Dette er blevet tydeligt for mig efter deltagelse i konferencen Educause i oktober.

Mange tendenser

For cirka et år siden skrev jeg et indlæg om en række pædagogiske tendenser eller accenter, jeg mente at kunne konstatere: "Hvad er læring, og hvordan indgår forskellige opfattelser af læring i 'Verdens bedste skole'?" Jeg skrev indlægget for at få et overblik over de pædagogiske tendenser i forhold til en diskussion om, hvordan man kunne udvikle en ny skole helt fra bunden.
En samling af tendenserne skitserede jeg således:
I en kommentar skrev Kim Mikkelsen, at min artikel samlede de tendenser, han selv havde lagt mærke til på konferencen Educause 2014.
Det har fået mig til at overveje, hvilke tendenser, jeg mener at kunne se efter dette års Educausekonference. 




Én tendens - flere kilder

Individualiseringen af læring kan konstateres mange forskellige steder. Her vil jeg blot pege på MOOCs, Learning Analytics/Big Data, Personaliseret læring (adaptive uddannelsesdesigns) og Competency Based Education (kompetencebaseret uddannelsesdesign). Ingen af disse tendenser understøtter med nødvendighed en individualisering, men de kan fra et helikopterperspektiv ses som tendenser, der trækkes frem i en individualiseringsdiskurs, når vi taler uddannelse og læring.

MOOC

MOOCs - Massive Open Online Course - er kurser, der som navnet også siger henvender sig til mange. Pointen med mange MOOCs er, at de er frit tilgængelige, og at de står til rådighed for den enkelte. Fleksibilitet er derfor et nøgleord i forbindelse med den uddannelsestænkning, der ligger bag MOOCs. Den typiske MOOC-bruger - studerende, kursist, deltager - er en voksen med minimum mellemlang uddannelse bag sig. MOOC-kurser kan derfor indgå i en individuel kompetenceudviklking, hvor den enkelte ud fra karrieremæssige hensyn eller interesser 'tager et kursus' eller dele af et kursus, der tilfredsstiller det behov den enkelte har.
Man kan designe MOOCs på mange måder, men den typiske er MOOC gør det muligt med mange deltagelsesformer, som er tilpasset til den enkelte bruger. Og hvis MOOCen ikke præcist lever op til forventningen, dropper man den bare - det kræver nemlig ikke umiddelbart noget/meget - hverken fysisk, mentalt eller pekuniært - at melde sig til.
I matrikelbaserede uddannelser (der altså foregår på fysiske lokaliteter ENG: 'brick and motar education') vil den videnshugrende typisk være afhængig af andre. Der vil typisk være bestemte mødetidspunkter, hvor instruktør/underviser og andre deltagere indfinder sig samme sted. Aktiviteterne vil være koordinerede, selvom der ikke nødvendigvis behøver at foregå noget som helst, hvor man er afhængige af at være sammen i tid og rum.
Så rent strukturelt vil der ligge et gensidig afhængighedsforhold til matrikelbaserede kurser/uddannelser, mens dette ikke er tilfældet for MOOCs.
MOOCs bliver blandt andet præsenteret som noget, man kan gøre brug af på måder, der passer den enkelte og når det passer den enkelte.

Learning Analytics/Big Data

Med den computeringskraft, man har til rådighed, er man i stand til at monitorere, som det hedder, rigtig, rigtig mange ting. Big Data handler om, at man automatisk kan behandle ufatteligt mange input digitalt, så man kan 'se' bestemte mønstre, der ellers ikke ville være synlig. Når flere og flere aktiviteter, der har med læring og undervisning at gøre, foregår digitalt, så vil alle disse menneske-maskine-interaktioner generere mange data. Når dette skærmbillede viser sig, så klikker bruger X på det bestemte felt efter t sekunder, hvorefter.... For bruger Y ser det ud på en anden måde. Når brugerne så kan knyttes med, hvad de tidligere har gjort, der har afsat sig digitale aftryk, og samtidig knyttes sammen med alle mulige baggrundsdata: alder, køn, forældre, socioøkonomisk status, race, fødselsvægt osv. osv, så får man automatiseret rigtig, rigtig mange profiler.
Pointen med Big Data i perspektivet fra Learning Analytics er, at disse mange data kan anvendes til 'feedback'. Man kan altså trække den behandlede data ud af systemet, som derved kan bidrage til at optimere læringsprocessen. Dette kan ske åbent eller skjult. Det sidste sker eksempelvis i de 'nationale tests', hvor de forskellige svar, eleverne giver, har indflydelse på de følgende opgaver. Systemet er såkaldt adaptivt: til tilpasser sig ud fra de input, der tidligere er blevet givet. Man kan også sige, at der er foregået en 'learning' eller 'learner analysis', og maskinen reagerer ud fra den analyse ved at tilpasse det næste spørgsmål ud fra den profil, der er genereret.
Hvis vi betragter dette fra en større læringsplatform, betyder det, at læringsplatformen hele tiden kan tilpasse sig den lærende og tilvejebringe de læringselementer, analysen tilsiger ud fra baggrundsdata. På samme måde som når Amazon kommer med anbefalinger af, hvilket bøger du nok har brug for ud fra din købs- eller søgehistorik. Pointen er, at Big Data og Learning Analytics tilpasser sig den enkelte bruger - og at brugerne derfor ikke får adgang til det samme. Streaming tjenester er en anden udgave af dette, hvor man historisk er gået fra at have fælles medieoplevelser til, at hver enkelte har sin unikke medieoplevelse gennem Netflix, spotify og andre streamingtjennester - og denne brug genererer så data, der er med til at tilpasse - individualisere - det fortsatte medieforbrug. Osv, osv.

Personaliseret læring

Ovenfor er beskrevet, hvordan Big Data kan indgå i en automatiseret tilpasning af, hvad der møder den enkelte bruger. Personaliseret læring er næsten det samme, men her er det set fra modtagerens synsvinkel. Hvilket behov har den lærende, og hvordan kan disse behov så indgå i en tilpasset læringssti. Personaliseret læring er langt bredere end automatiseret læringstilbud, og det kan derfor ligesåvel være i en analog sammenhæng. Når en uddannelse tilbyder mentorordninger eller laver undervisningsdifferentiering, er der tale om at personalisere læringstilbudet i forhold til den enkelte. Ideen op læringspræferencer og læringsstile er - uanset om de findes eller ej - udtryk for samme tænkning. Den enkelte lærende skal have et 'skræddersyet' tilbud, hvilket vil give en bedre læring - altså sikre hurtigere, mere, dybere læring for den enkelte.
Når der tales om personaliseret læring - eller sådan var det på Educause - så knyttes det altid sammen med, hvordan man ved hjælp af digitale teknologier kan øge graden af personaliseret læring, hvorved vi er tilbage ved Big Data og Learning Analytics. Jeg mødte en meget sympatisk fyr, Nathan, som er start-upper. Han har udviklet en app, der hjælper studerende på universersitetet med at planlægge deres studieaktiviteter. Robotstemme: "Når der nu er en aflevering om 2 uger, så vil det på baggrund af din personlige profil og dine afleveringshistorik være en god ide, at du begynder arbejdet nu og bryder det op i disse mindre dele." Osv.

Competency Based Education - Mastery Learning

Jeg har allerede skrevet lidt om kompetencebaseret uddannelse eller #CBE i min blogindlæg Educause - en lille refleksion om kompetencebaseret uddannelser - og hele nærværende indlæg er faktisk en uddybning af, hvad jeg skrev i det tidligere indlæg.
Kompetencebaseret uddannelse er et design på uddannelsesniveau, hvor den enkelte ikke følger et hold, men løbende tilegner sig de kompetencer, som er de beskrevne mål med uddannelsen. I stedet for at tænke en uddannelse bygget op med hold, moduler og faste eksaminer, så er et CBE-design bygget op efter den enkelte studerendes forløb. Det er således ikke uddannelsen, der har moduler, men det er den enkelte som sammensætter sin uddannelse ud fra mikro-elementer i uddannelserne - og den studerende gør det i eget tempo.
Dette svarer på uddannelsesniveau til det, der på kursusniveau hedder 'Mastery Learning'. Mastery learning handler om, at man arbejder med et stofområdet, indtil man har lært det, og så går man videre til det næste. Det er den oplagte form for undervisningsdifferentiering, da det tager udgangspunkt i den enkelte elev og hendes eller hans ‘evner’ og mål med undervisningen. Det ser man også i Winther og Theills ide om 'UgeskemaRevolutionen', som bygger på, at børn gør fremskridt i eget tempo - undervisningen er tilrettelagt personaliseret, så eleverne ikke er afhængige af at følges ad. (Har anmeldt bogen her.)
Flipped Classroom - eller flipped learning - er også en måde, hvorpå man tilpasser undervisningen den enkeltes behov. I stedet for at gå ud fra, at alle får det samme ud af en lærergennemgang, så placeres lærergennemgangen uden for den fælles tilrettelagte undervisningstid. De enkelte deltagere kan så bruge så lang tid, de har behov for, med lærergennemgangen, som er optaget på video. Det svarer til almindelig undervisningsforberedelse, og pointen er, at man så kan anvende tiden sammen til aktiviteter, hvor det er en fordel at være sammen - altså når det ikke handler om envejskommunikation. Det gælder eksempelvis diskussioner og opgaveløsning.
Bergmann og Sams, som ofte tilskrives opfindelsen af Flipped Classroom, knytter også i deres bog af samme navn an til 'mastery learning'. De videoer med lærergennemgange og instruktioner kommer efterhånden til at udgøre et bibliotek, som eleverne så kan tage i eget tempo - altså ikke kun den enkelte 'klasse' med én gennemgang, men eksempelvis hele årets gennemgange, hvorved de laver deres fremskridt i eget tempo - tager det ene efter det andet skridt op ad læringsstigen. (Se evt. min anmeldelse af 'Flipped Classroom')
Kombiner dette med, at eleven, når hun eller han således 'har taget hele' skoleåret, så rykker vedkommende en klasse op og starter der, og man har CBE.

Godt eller skidt?

Man kan forsøgsvis samle disse tendenser i denne figur. Betydningen af pile er blot, at der er en påvirkning af den ene eller anden slags.
Tendenserne har alle at gøre med, at opfattelsen af uddannelse følger en almen samfundsmæssig tendens til at sætte den enkelte og dennes behov i centrum. Som jeg har været inde på, at er streamingtjennester et godt eksempel på, at medieforbruget er individualiseret. Alle skal have noget forskelligt og til forskellige tidspunkter, så den enkelte ikke behøver at være afhængig af andre.
Og det er naturligivs meget fint og behageligt, at man har en verden, som man kan sætte sammen som et samlesæt og efter forgodtbefindende. Tidligere (op gennem 70erne og 80erne) talte man om udviklingen i det moderne fra borger til forbruger - fra forpligtende fællesskaber til individualiseret selvskabelse. Det er vel denne tendens, som er blevet tydeligere nu, da det teknisk er muligt at med en høj grad af selvskabelse - at den enkelte kan vælge, hvilke påvirkninger hun eller han vil udsætte sig for. Man skaber sig gennem det miljø, man delvist selv kan skabe. Det ydre som noget, der er adskilt fra den enkelte, bliver i højere grad til noget, den enkelte selv i det mindste 'vælger'.
Selvfølgelig er et valg også altid bestemt af et udbud - og dermed er den enkeltes valg også altid-allerede en del af et system. Customization - tilpasning til den enkelte forbruger - er dobbeltsidet, da den enkelte nok får det, som hun vil have det - men til gengæld betales der med data, der enkelte ikke ejer. Den enkelte gøres mere og mere transparent - som data - for et system.
Dette er et element, hvor man kan se en anden side af personaliseringen. En anden bekymring kan gå på, hvad der tabes, hvis uddannelse er tilpasset den enkelte ud fra mere eller mindre snævre data. Personalisering i den måde, det er beskrevet her, går på, at den enkeltes vej til kompetencer/læring beredes for en gennem smart teknologi (curling). Men den smarte vej får jo kun fat i det, der i datamæssig forstand 'findes'. Hvis man tænker i et skoleforløb, der er data-beredt så alle får lært så meget som muligt, så hurtigt som muligt i eks. matematik - hvor er så den 'personlige udvikling' blevet af. Hvis det vigtigste er det, der sker i frikvarteret og det, der ikke umiddelbart kan oversættes til data, hvad så. Eller hvis man gennem personalisering kan få en fysioterapeut igennem på to måneder ud fra kompetencemål, men det viser sig, at professionesidentitet opstår ved 'at fumle sig vej sammen med de andre studerende og gennem mødet med det, der ikke er strømlinet'. Hvad så?
En sidste kommentar: Alle disse tendenser kan ses som en individualisering på såvel et samfundsmæssigt som på et uddannelsesmæssigt niveau. Men Big Data, Flipped Learning, MOOCs osv. kan også anvendes til andre formål - eller indgå i sammenhænge, hvor andre forestillinger om læring som kollaboration, situativ og social indgår eller er afgørende. Jeg har tidligere skrevet om social læring ift. MOOCs i Distribution eller deltagelse - Bidrag til en MOOC-pædagogik og i andre indlæg her på bloggen.
Jeg mener ikke, at udviklingen med personaliseringsmuligheder i sig selv er skidt eller godt - det er meget afgørende, hvad uddannelsessystemer og den enkelte bruger det til. Det er vigtigt ikke at glemme, at mennesker og civilisation udvikler sig ved at have formål sammen, og det kræver samvær, socialitet, fællesskab - on- og off-line. Man kan hævde, at dette er en truisme, men hvis man ikke accepterer dette, så vil jeg kalde det en værdi.
En værdi vi deler.