The data dilemma in het onderwijs

The data dilemma in het onderwijs

Voors en tegens van datagebruik afwegen in moreel data beraad

Datagebruik vraagt om zorgvuldige afwegingen

In de Netflix documentaire The Social Dilemma (Orlowski, 2020) waarschuwt voor ongecontroleerd datagebruik door grote techbedrijven zoals Facebook (nu Meta). Experts en oud-werknemers uit de tech-industrie vertellen over de mogelijkheden en gevaren die ze dagelijks zien. Hun belangrijkste boodschap: zorg dat je begrijpt wat er gebeurt. Overzie de gevolgen door vooraf goed na te denken in een moreel data beraad. En het gevaar loert dichterbij dan je denkt. Bijvoorbeeld in het onderwijs.

Moreel data beraad tussen de datamijnen

Dat vooraf goed nadenken is precies wat we deden tijdens een moreel data beraad in het HBO. Waardoor we begrijpen welke gevaren er zitten aan het verzamelen van data in online leeromgevingen. Zo’n omgeving verzamelt data wanneer een student inlogt, iets bekijkt, iets inlevert, iets downloadt, een oefentoets maakt en ga zo maar door. 

Let op: dat lijkt heel handige informatie op het eerste oog. Echter er gaan veel gevaren achter schuil blijkt. In het kader van de privacy-wetgeving heb ik samen met de werkgroep de verplichte Data Protection Impact Assessment (DPIA), ook wel Privacy Impact Assessment (PIA) genoemd, uitgevoerd. 

Hierbij zijn we verder gegaan dan de wettelijke kaders. Nadrukkelijk hebben we gekeken naar nut, noodzaak en meerwaarde. In de werkgroep zaten docenten, studenten en experts. Daardoor hebben we diverse perspectieven. Hieronder neem ik je mee in onze bevindingen over de ‘datamijnen’ vanuit onderwijskundig, technologisch en juridisch perspectief.

Meer data is minder mens

Meteen een spoiler: het advies is géén data over individuele studenten voor docenten zichtbaar te maken. Dit moreel data beraad hecht veel waarde aan het recht om even niets voor een onderwijseenheid te doen en/of fouten te maken zonder dat dit van invloed is op het beeld dat docenten van een student hebben. Studenten kunnen wel hun eigen resultaten zien en zo hun voortgang monitoren.

Moreel data beraad om de persoon achter de data te blijven zien. Anders ontstaat een zwart wit beeld zoals hier
Data verarmt het beeld van een persoon van gekleurd in zwart wit

Hier zien we namelijk een groot gevaar: het systeem verarmt een beeld tot wat kwantificeerbaar en meetbaar is. De persoon achter de data raakt op de achtergrond. Het risico op een onvolledig of zelfs fout beeld stijgt. Een eenmaal gemaakte indruk is moeilijk te herstellen en kan vooroordelen in de hand werken. Daar komt bij dat de student niet weet wie welk beeld vormt. Daardoor is het onmogelijk het beeld te corrigeren.

Wat betekenen die data nu eigenlijk?

Andersom is het denkbaar dat studenten gewenst gedrag laten zien: gedrag gericht op beeldvorming, niet op leerontwikkeling. Doordat soms veel docenten toegang hebben stijgt de kans dat docenten een student ‘via het systeem kennen’. En wat als je als student weet dat alle docenten meekijken? Gevoelens van onveiligheid maken het ‘verleidelijk’ gewenst gedrag te vertonen. 

Als een student slechts één keer inlogt kan dat leiden tot gedachten als ‘die is niet betrokken’, ‘is lui’ of ‘kan niet plannen’. Terwijl de student alles netjes heeft gedownload om zelfs zonder internet te kunnen werken. Kortom: een docent moet kennis hebben van bijvoorbeeld data- and learninganalytics om foute interpretatie te voorkomen. 

Waardatavolle contactmomenten

Tot slot kan men om inzicht te krijgen en te houden beproefde methoden inzetten: de (fysieke) les, (oefent)toetsen, gesprekken met studenten, etc. De docent kan doorvragen, een waarneming met de student delen en zo in gesprek komen over achterliggende leerstrategieën en –motivaties. Daardoor ontstaat een breder perspectief op de voortgang waardoor feedback gerichter gegeven kan worden. 

Een grote ondersteunende rol voor data ligt op groeps- en klasniveau. Met geanonimiseerde data signaleert een docent ‘zonder aanziens des persoons’ successen en hobbels in het studieproces van een groep. Daardoor gaat het over de voortgang van alle studenten, in plaats van over de meest assertieve. Data wijzen de weg naar waardevolle of waardatavolle contact- en lesmomenten.

Moreel data beraad: les(s) is more

Dit morele ‘data’ dilemma begon met de vraag: is het goed het studiegedrag van studenten voor studenten, docenten en andere functionarissen inzichtelijk te maken? Deze vraag is een moreel beraad uitgewerkt tot bovenstaand antwoord. Dit antwoord is verwoord in een advies en overgenomen door het bestuur van de organisatie. Er is ook een nieuwsartikel over verschenen.

De reflex is vaak meer data is meer informatie en hoe meer hoe beter. Dit beraad kiest voor les(s) is more. Ook voor ons een deels onverwacht resultaat. Als dit stof doet opwaaien, dan is dat stof voor vervolg. 


Antoinette Alma is docent en trainer in digital marketing, privacy, wetgeving, ethiek en persoonlijk leiderschap. Nick Nijhuis maakt organisaties digitaal volwassen, is docent en NIMA-examinator.