Hoe zorgen mobiele devices voor ‘seamless learning’? (#owd13)

2013-11-12 12.49.26In deze ‘featured session’ gaat Marcus Specht in op wat hij ‘seamless learning’ noemt. In veel leercontexten is er volgens Specht namelijk sprake van ‘seams’ (scheidslijnen), zoals bijvoorbeeld de scheiding tussen formeel en informeel leren. Mobiele technologie kan volgens hem deze scheiding wegnemen; binnen het onderwijs zullen we steeds meer een ‘ecologie van toestellen’ gebruiken, die  met elkaar samenwerken om ‘naadloos leren’ mogelijk te maken.

Drie belangrijke voorbeelden van mobiele trends die zorgen voor seamless learning volgens Specht zijn:

  • Quantified Self: het gebruik van allerlei sensors om data over jezelf te verzamelen. Denk bijvoorbeeld aan fitness apps als Jawbone. Deze data kan gebruik worden voor reflectie.
  • Display technologie geeft de gebruiker direct feedback op wat de gebruiker doet. Denk aan de snelheidsborden langs de weg. Interactieve displays op treinstations geven mensen informatie over hoe zij de defibrillator kunnen gebruiken.
  • Visualisering van data geeft de gebruiker allerlei inzichten in zijn eigen gedrag.

Tijdens de sessie geeft Specht verschillende voorbeelden van hoe technologie seamless learning ondersteunt:

  • Microsoft SenseCam is een draagbare camera die continu filmt wat de gebruiker doet. Ook dit kun je goed gebruiken voor reflectie bijvoorbeeld.
  • Mobiele devices zijn voorzien van allerlei sensoren (GPS, accelerometer, camera, etc.) die het mogelijk maken om allerlei data te verzamelen en te delen via sociale netwerken. Deze data kun je met elkaar combineren om meer inzicht te krijgen in je eigen gedrag. Specht noemt dit ‘linked data’. Deze data kun je vanuit verschillende sociale settings bekijken: zowel persoonlijk via een app, als gedeeld, via een sociaal netwerk.
  • Specht heeft meegewerkt aan het ARLearn framework, dat geresulteerd heeft in een app waarmee je naadloos binnen verschillende contexten op spelenderwijze kunt leren. Met deze apps leer je in teams, waarbij alle apparaten en displays met elkaar samenwerken; er zitten zelfs gamification- elementen in als badges en rankings.
  • De meeste mobiele platforms bieden ook notificaties. Deze notificaties kun je weer inzetten in leersituaties, bijvoorbeeld om de lerende op een bepaald moment te triggeren om te reflecteren, terwijl zij in een bepaalde context iets aan het leren zijn. Volgens Specht zijn veel mensen ‘te lui om te reflecteren’ maar is het wel een belangrijke leerinterventie. Notificaties kunnen daarbij helpen.

Specht heeft in deze sessie zien welke ‘seams’ er zijn in leerprocessen, en hoe mobiele technologie deze kan wegnemen. De sleutelwoorden hierbij zijn:

  • Open content access
  • Sensor data
  • Adaptation to context
  • flexible aggregation, visualization and output

Specht houdt een mooi (bij vlagen wel wat abstract) pleidooi voor hoe mobiele technologie het gat kan dichten tussen verschillende leercontexten. De meeste studenten en docenten geven volgens Specht in ieder geval aan dat zij veel hebben aan apps als ARLearn. Deze sessie is opgenomen en wordt laten via de #owd13 site beschikbaar gesteld.

Over Frank Thuss

Frank is specialist leren met ict bij het Centre of Expertise Leren met ict op de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen. Hij blogt regelmatig over mobiel leren op www.appsinhetonderwijs.nl.
Dit bericht werd geplaatst in 2013, Frank Thuss. Bookmark de permalink .

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s