Gepersonaliseerd leren: ‘Been there, done that’

Ger Driesen

Door Ger Driesen
26 april 2018

D

at was de titel van de workshop die ik samen met Marin Schrijen en Erica Tiemes verzorgde tijdens NextLearning 2018. Het thema gepersonaliseerd leren of adaptief leren staat momenteel flink in de belangstelling. Het thema staat nu voor het tweede jaar op nummer 1 in Don Taylor’s L&D Global sentiment survey.

Gepersonaliseerd leren of adaptief leren is het gebruik maken van individuele kenmerken van cursisten om hen daarmee een optimaal leertraject te bieden. Die kenmerken zijn data die kunnen bestaan uit persoonlijke kenmerken zoals vooropleiding, ervaring, actuele kennis en vaardigheden en bijvoorbeeld leeftijd. Maar ook de route die een cursist aflegt, de keuzes die een cursist maakt, de tijd die een cursist nodig heeft binnen een digitaal leerplatform levert informatie op. De ‘digital footprint’ van de deelnemer levert data op die kan helpen de cursist steeds dat te bieden wat voor hem of haar het meest relevant, effectief en efficiënt is binnen het leertraject.

Vijf benaderingen voor gepersonaliseerd leren

Op zich is personaliseren niets nieuws. Een professionele trainer of docent zal zich als het kan inzetten om iedere cursist persoonlijke aandacht te geven die optimaal past voor het beste resultaat. Maar hoe doen we dat bij online leren?

Daarvoor zijn vijf benaderingen mogelijk die je bovendien in combinatie kunt toepassen.

  1. Selectie ‘aan de poort’: je gebruikt kenmerken van de cursisten om de optimale match te maken welke cursist welk leertraject gaat volgen. Heeft iemand de basis, gevorderde of expert training nodig?
  2. Digital footprint binnen het platform: cursisten leren door gebruik te maken van een digitaal leerplatform. Het platform ‘leert’ tegelijkertijd van iedere cursist door steeds meer te weten over die cursist op basis van diens digital footprint. Door die informatie te benutten kunnen de leerroute, inhoud en activiteiten voor iedere individuele cursist ‘al doende’ worden aangepast voor het beste resultaat. Vandaar de term adaptief leren.
  3. Instaptoets: je verzamelt aan het begin van het leertraject specifieke data over voorkennis van de cursist door een instaptoets. Zo kun je direct filteren wat voor die betreffende cursist wel en niet relevant is en welke route het meest effectief is. Zo maakt de cursist een gepersonaliseerde ‘vliegende start’ en kun je vanaf dat moment de verdere footprint benutten voor aanvullende personalisering.
  4. Content curation: uit een bibliotheek of via het internet ga je de meest relevante bronnen aanbieden. In de voorgaande voorbeelden ga je uit van een leertraject met ‘vaste’ inhoud waarbij de cursist op basis van personalisering waarschijnlijk maar een deel van de inhoud nodig heeft – die delen die relevant zijn. Je kunt de inhoud ook heel ‘open’ houden en op basis van kenmerken van de cursist en het thema wat hij/zij wil leren filters instellen die steeds relevante content zoeken en aanbieden. Dat kan content zijn uit een contentbibliotheek maar ook content van het internet of een combinatie. Personalisatie gebeurt dan door content curation via filters.
  5. Locatie-adaptiviteit: de locatie bepaald welke content het meest relevant is en wordt aangeboden. De relevantie van benodigde kennis of vaardigheden kan erg wisselend zijn per context. Het GPS systeem van je auto biedt je die ‘kennis’ en instructies aan die op die specifieke plek het meest relevant zijn gerelateerd aan het doel dat je wil bereiken en actuele verkeersinformatie.

Hoe pas je dit in de praktijk toe?

Tijdens de workshop op Next Learning deelden Marin Schrijen  van NIBE-SVV en Erica Tiemes van 112BHV hoe zij dat precies hebben gedaan, wat daarvoor nodig is en wat het heeft opgeleverd. Je kunt hun verhaal lezen in de volgende case beschrijvingen van NIBE-SVV en 112BHV.

Bovendien hebben we een checklist gemaakt op basis van de ervaringen van Erica en Marin. Ik zal er in mijn Learning Notes ook aandacht aan besteden.

De laatste activiteit tijdens de workshop was het inventariseren en waarderen van tips en adviezen vanuit het publiek en door het publiek. Dat leverde de volgende winnaars op:

  1. Denk vooraf na over contentbeheer na ontwikkeling vs. capaciteit van ontwikkelaars op lange termijn.
  2. Leerdoelen bepalen en een database opbouwen
  3. Schets vooraf het te volgen pad/werkwijze duidelijk.
  4. Stem af met alle actoren (ook trainer) over wanneer is een onderwerp echt afgetoetst en hoeveel vragen nodig zijn om af te toetsen.
  5. Maak het leren leuk door afwisseling, filmpjes, plaatjes en ‘beloningen’.
  6. Zorg voor interactiviteit en variate.
  7. Kijk goed naar leerniveau en wat past bij de cursist.
Gepersonaliseerd leren in de praktijk op NextLearning

Wist je dat het learning platform van aNewSpring al vele jaren adaptiviteit biedt? Al vanaf de start (2003) door middel van de Memotrainer: de gepersonaliseerde ‘knowledge retention tool’. De functie van gepersonaliseerd leerpaden is al sinds 2009 in gebruik (dat is bijna 10 jaar!) en locatie adaptivteit via QR codes.

Nog extra vragen?

Deel ze met ons op Twitter: @aNewSpring, @GerDriesen

Auteur

Ger Driesen

Ger Driesen, Learning Innovation Leader bij aNewSpring