Op 25 januari 2018 heb ik bij Verdonck, Klooster & Associates een presentatie over technologische trends verzorgd tijdens een Ronde Tafelbijeenkomst over Digitale Transformatie in het hoger en universitair onderwijs.

1. Technologische trends in hoger
beroepsonderwijs en
universitair onderwijs

2. • Urgentie
• Kansen (aansluiting arbeidsmarkt
verbeteren, flexibilisering
onderwijs, slimmer en beter leren)
• Hoe verder?
• Acties (o.a. ruimte voor innovatie
maken)

3. Inhoud
• Trends met gevolgen voor flexibilisering
(raakt business modellen)
• Langere termijn
• Opmerkingen over trends
• Drie zekere trends
• Eén mogelijk zeer belangrijke trend

5. Inclusief update

7. Virtual en augmented reality

8. Virtual en augmented reality

9. Een paar opmerkingen bij trends

10. Bron: natuur.ariena.com
Trend vs Hype

11. Bron: natuur.ariena.com
Trend vs Hype
• Duurzaam
• Onderliggend patroon
• Heersend
• Geven richting
• Lange termijn

12. Slechte inschatters impact technologie

13. Slechte inschatters impact technologie

14. De combinatie van trends
bevordert digitale transformatie

15. Drie, mogelijk vier, trends die
kunnen leiden tot digitale
transformatie HO
(business modellen - flexibilisering)

16. Foto: Biljuska1
Learning analytics

17. Foto: Biljuska1
Identificeren van patronen in
educatieve data en het gebruik van
die patronen om het leren te
verbeteren,
H. Drachsler (2013)
Learning analytics

18. • Grote hoeveelheden data
• Data uit diverse omgevingen
• Geen managementinformatie
• Niet uitsluitend uit Osiris, SPIL, etc
• Visuele representatie
• Feedback over voortgang (begeleiders,
studenten)
• Gericht op onderwijsverbetering
• Input voor gepersonaliseerd leren (niveau)

19. • Descriptieve analytics
• Diagnostische analytics
• Voorspellende analytics (profiling)
• Voorschrijvende analytics

20. Wordt learning analytics (dus niet
managementinformatie) bij uw
instelling al toegepast?

21. Kunstmatige
intelligentie
Dingen vertonen een bepaalde
vorm van intelligentie,
computer kan iemand voor de
gek houden
https://nl.wikipedia.org/wiki/
Kunstmatige_intelligentie

22. Kunstmatige
intelligentie
Dingen vertonen een bepaalde
vorm van intelligentie,
computer kan iemand voor de
gek houden
https://nl.wikipedia.org/wiki/
Kunstmatige_intelligentie

23. Machine learning
Machines hebben toegang tot
data, herkennen patronen en
nemen zelfstandig beslissingen
(niet meer op basis van regels
en commando’s)

24. Stanford Question Answering Dataset
Objectieve vragen kunnen met grote accuraatheid door machines worden beantwoord
(machines kun je wel makkelijk voor de gek houden)
De Standaard, 18 januari 2018

25. Educatieve toepassingen
• Slimmer zoeken
• Slimmer aanbevelen
• Data analyseren en adviseren
• Automatisch nakijken (Project Essay Grade,
Intellimetric)
• Automatisch vragen beantwoorden
• Beoordelen op basis van profielen en leeractiviteiten

26. Leidt dit tot digitale
transformatie?

27. Leidt dit tot digitale
transformatie?
Hoe zit het met Moore’s
‘transactional distance’? (1997)

28. Microcredentialing

29. • Opleidingen in kleine eenheden (bijv. 50)
• Los te volgen, apart af te ronden
• Digitale badge (t.b.v. online profiel)
• Erkenning deelname MOOCs
• Erkenning elders verworven
bekwaamheden (open education)
• Leven lang leren

30. • Te sterk accent op kwalificerende functie
onderwijs?
• Studeerbaarheid?
• Versnippering onderwijs?
• Financiering op basis van diploma’s

31. Voortekenen

32. Waarde diploma’s?

33. Nieuwe aanbieders?

34. Microlearning trend binnen bedrijfsleven

36. Wie van u is in het
bezit van Bitcoins?

37. Wie van u is in het
bezit van Bitcoins?
Wie van u laat zich
betalen in bitcoins?

39. Foto Davidstankiewicz (Own work) [CC BY-SA 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons

40. Foto Davidstankiewicz (Own work) [CC BY-SA 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons
• Gedistribueerd netwerk voor doen van
transacties
• Decentraal grootboek van transacties
• Proces om identiteit te verifiëren,
eigenaarschap vastleggen
• Bewijzen verdwijnen veranderen niet
• ‘Middle man’ verdwijnt

41. Foto Davidstankiewicz (Own work) [CC BY-SA 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons
• Karakter van een hype
• Technologie nog niet stabiel en
betrouwbaar
• Duur (opslagruimte factor 100)
• Open standaarden voor technologie
en data noodzakelijk

42. • Geen papieren certificaten meer (permanent en
veilig opgeslagen)
• Diverse leeruitkomsten vastleggen (‘studeren bij
Socrates’, ‘geloofsbrieven’; paspoort LLL)
• Automatische erkenning en transfer credits
• Inzage krijgen in gevalideerde leeruitkomsten
(o.a. t.b.v. vrijstellingen)
• Intellectueel eigendom vastleggen (o.a. OER)
Educatieve toepassingen

43. This report concludes that blockchain
applications for education are still in their
infancy, though quickly picking up steam.
(Grech, A. and Camilleri, A. F. (2017) Blockchain in
Education. Inamorato dos Santos, A. (ed.) EUR 28778 EN;
doi:10.2760/60649 )

44. Mogelijk gevolg

45. Persoonlijke leeromgeving
(instellingsoverstijgend leren)
Bron: Steve Wheeler

47. Wettelijke bescherming
Hoe lang nog?