Stel je voor dat een leerkracht niet alleen een leerling voor zich heeft, maar ook een digitale kopie van de leerling die laat zien waar kansen liggen, welke aanpak past en hoe de leerling zich waarschijnlijk ontwikkelt. Dat is het idee achter digital twinning. Digital twinning is een techniek die in de industrie en gezondheidszorg al volop wordt gebruikt, maar in het onderwijs nog in de kinderschoenen staat. In het project ‘Digitale Tweelingen schieten te hulp’ onderzochten we of deze aanpak ook in de klas waardevol kan zijn voor het signaleren en ondersteunen van leerlingen met een taalontwikkelingsstoornis (TOS).
Wat is een digitale tweeling?
Een digitale tweeling is een virtuele kopie van een echt systeem of persoon. In de industrie wordt zo’n tweeling bijvoorbeeld gebruikt om te voorspellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft en in de zorg helpt het artsen om patiëntuitkomsten te voorspellen. In het onderwijs kun je denken aan een digitale representatie van een leerling opgebouwd uit verschillende gegevens uit het leerlingvolgsysteem, zoals toetsgegevens, verslagen van observaties, zorgdossiers, oudergesprekken, teksten uit rapporten en ga zo maar door.
Leerkrachten zouden zo’n virtuele leerling kunnen inzetten om:
- te voorspellen hoe een leerling zich waarschijnlijk ontwikkelt;
- te signaleren wanneer iets niet goed gaat;
- of om suggesties te doen voor een passende interventie of didactische aanpak.
Het idee is niet dat technologie de leerkracht vervangt, maar dat het een datagedreven hulpmiddel wordt om de leerkracht te ondersteunen bij diens professionele oordeel.
Use-case: Toepassing bij het signaleren en remediëren van TOS
In ons onderzoek richtten we ons op leerlingen met een TOS. We vroegen ons af: Kan digital twinning helpen om TOS eerder te signaleren of beter te begrijpen welke remediëringsaanpak werkt. We ontwikkelden profielen van leerlingen met en zonder TOS op basis van beschikbare data. Het idee is dat andere leerlingen gematcht kunnen worden met een van die profielen, waarbij het profiel dan fungeert als een ‘twin’. Dat zou kunnen helpen om leerlingen met een risico op TOS te signaleren. In de toekomst zouden wellicht ook per profiel een handelingsadvies of effectieve didactische aanpakken gegenereerd kunnen worden. Zo krijgt de leraar direct een praktisch aanknopingspunt voor ondersteuning. We verwerkten deze inzichten in een prototype, waar we in de vorige blog dieper op in zijn gegaan.
Digital twins ook geschikt voor bredere toepassingen
Expertise in alle soorten ondersteuningsbehoeften, alle mogelijk didactische of pedagogische aanpakken of alle leergebieden is niet op elke school in dezelfde mate aanwezig. Digital twinning zou (startende) leerkrachten kunnen helpen om ontbrekende kennis aan te vullen. In ons onderzoek ging het specifiek om het signaleren en ondersteunen van leerlingen met een TOS. Maar digital twins kunnen voor nog veel meer leerlingen van waarde zijn. Digital twinning zou leerkrachten op soortgelijke wijze kunnen helpen bij het herkennen van bijvoorbeeld dyslexie of dyscalculie. Daarnaast zou het handelingsadviezen kunnen generen op basis van positieve ervaringen bij vergelijkbare leerlingen, bijvoorbeeld in het begeleiden van meer- en hoogbegaafde leerlingen. Een andere mogelijkheid is om met digital twinning leerpaden aan te raden aan leerlingen in een adaptieve oefenomgeving.
Wat is nodig voor digital twinning in de onderwijspraktijk?
Digital twinning is een veelbelovende aanpak, maar we zijn er nog niet. Om de kansen van digital twinning volledig te benutten hebben we data nodig die rijk is en vergelijkbaar tussen leerlingen en scholen onderling. Dat is nu nog niet het geval. Tijdens het onderzoek liepen we tegen verschillende problemen aan:
· Onderwijsdata is verankerd in veel verschillende applicaties, afhankelijk van waar een school mee werkt. In Parnassys staan dan bijvoorbeeld administratiegegevens en toetsgegevens van leerlingen, terwijl in systemen als Gynzy of Snappet juist meer de dagelijkse oefeningen geregistreerd worden. Momenteel is het lastig om data uit deze verschillende systemen samen te voegen.
· Data verschilt per school en soms per professional. In ons onderzoek konden we rijke tekstdata uit ontwikkelingsperspectiefplannen gebruiken om profielen te maken. In het sbo zijn deze plannen standaard aanwezig, maar in het regulier basisonderwijs is veel minder tekstdata beschikbaar. Daarnaast vonden we bijvoorbeeld grote verschillen in de manier waarop ontwikkelingsperspectiefplannen zijn opgesteld. Daardoor is het moeilijk om dezelfde datagedreven aanpak op alle scholen en voor alle leerlingen toe te passen. Om digital twinning breed inzetbaar te maken, is een meer uniforme manier van registratie en dataverzameling nodig.
· Er is nog geen goede infrastructuur om data met één druk op de knop geanonimiseerd uit verschillende systemen te halen. Veel onderwijsapplicaties zijn niet ingericht op het eenvoudig exporteren of delen van gegevens, waardoor onderzoekers veel tijd kwijt zijn aan het handmatig verzamelen en anonimiseren van data.
Wat denk jij?
De eerste stappen zijn gezet om digital twinning in het onderwijs te gebruiken. De potentie is er, maar er zijn ook nog genoeg hobbels te nemen.
Welke kansen zie jij voor digital twinning in het onderwijs?
Ben je geïnteresseerd in het onderzoek? Lees meer over onze bevindingen in de vorige blog of neem contact op met Aafke Essen via aessen@oberon.eu (Oberon).
