Samenwerken is een van de belangrijkste vaardigheden in de 21e eeuw. Het onderwijs zet daarom in op leren samenwerken, zowel in online als face-to-face settings. Daarbij worden steeds vaker Learning Analytics ingezet om samenwerkingen te analyseren. Kunnen face-to-face samenwerkingen door middel van sensortechnologie automatisch geanalyseerd worden? En wat is de kwaliteit van de analyses die daardoor gegenereerd worden? Sambit Praharaj ontwikkelde een technisch prototype om tot geautomatiseerde collaboration analytics te komen. Op vrijdag 11 maart 2022 om 13.30 uur verdedigt hij zijn proefschrift 'Measuring the Unmeasurable? Towards Automatic Co-located Collaboration Analytics' aan de Open Universiteit in Heerlen. Dat meldt de Open Universiteit.
Sambit Praharaj onderzocht de mogelijkheden om collaboration analytics te automatiseren in face-to-face settings. Hij ontwikkelde een prototype dat de kwaliteit van een samenwerking meet. Praharaj ontwikkelde daarnaast een dashboard dat de gegevens visualiseert en de kwaliteit van samenwerking inzichtelijk maakt voor de docent en groepsleden.
Face-to-face samenwerking
Face-to-face samenwerking vindt plaats op het snijvlak van de fysieke, sociale en epistemische ruimte van de groepsleden in een samenwerking. De sociale ruimte omvat de non-verbale indicatoren, zoals houding, gebaar en oogopslag; en non-verbale audio-indicatoren, zoals spreektijd, toonhoogte en de beurt nemen. De epistemische ruimte omvat de verbale audio-indicatoren, zoals de inhoud van het gesprek. De kwaliteit van een samenwerking kan worden gedetecteerd met behulp van sensortechnologie die signalen in deze verschillende ruimtes opvangt. In het onderzoek van Sambit Praharaj ligt de focus op de auditieve indicatoren.
Vervolgonderzoek
Het onderzoek en het ontwikkelde dashboard van Sambit Praharaj kan door docenten gebruikt worden voor kleine groepsettings en grotere settings, zoals klaslokalen. Uit het onderzoek blijkt dat de kwaliteit van de analyses afhankelijk is van het scenario waarin wordt samengewerkt, bijvoorbeeld brainstormen, gamen of programmeren. Collaborative analytics zijn niet volledig te automatiseren, omdat er een persoon betrokken moet zijn die de context aangeeft en data opschoont voorafgaand aan de analyse. De audio van groepsleden genereert veel data, waarbij de focus in de analyse ligt op hoe iemand spreekt, zoals spreektijd en toonhoogte. Door in vervolgonderzoek meer focus te leggen op de inhoud van wat de groepsleden zeggen, in plaats van hoe ze spreken, kan een meer holistisch inzicht ontstaan in het proces.
Door: Nationale Onderwijsgids
Beeld: Open Universiteit
