https://charming-etn.eu/

https://www.youtube.com/watch?v=b4IwcQu_YsQ&t=9s

• dr. Yuanyuan Hu
• prof. dr. Marieke van der Schaaf
• Tim Gallagher
• prof. dr. J.T. (Johan) Jeuring
• dr. Pieter Wouters

Recent developments in immersive learning technologies are providing exciting new tools for teaching and training programmes, yet they remain underutilised in science & technology education, and nowhere is this more true than in the field of chemistry and chemical engineering.
CHARMING, the European Training Network for CHemicAl EngineeRing IMmersive LearnING, takes on this challenge by developing learning strategies, content and prototypes for the application of games and virtual/augmented reality for motivating, teaching and training children, students and employees in chemistry, chemical engineering and chemical operations. The inter-sectorial and interdisciplinary CHARMING ETN consists of leading universities and industry participants and trains 15 ESRs in the areas of innovative chemical engineering, instructional psychology & pedagogy and immersive technology.

https://charming-etn.eu/

https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=b4IwcQu_YsQ&feature=emb_logo

Michaela Arztmann, Lisette Hornstra, Johan Jeuring en Liesbeth Kester

Task 1.3: Chemistry and chemical-engineering interest development. Design guidelines are developed for game-based learning in primary education aimed at interest development in chemistry and chemical engineering. A game-based learning environment is developed that adaptively supports four phases of interest development: triggered situational interest, maintained situational interest, emerging (less-developed) individual interest, and well-developed individual interest. It is assumed that a well-developed individual interest transfers to a secondary education context which is reflected in curriculum choices for chemistry and chemical engineering.

Yuanyuan Hu, Pieter Wouters, Marieke van der Schaaf en Liesbeth Kester

Task 2.4: Instructional psychology for pupils and students. Instructional design, learning content and game design are integrated in order to develop a game-based learning environment for secondary education that is both enjoying and instructive. This Task yields guidelines for game design that stimulates interest development for, engagement in and learning of chemistry and chemical engineering, in particular process intensification. Measures for learning outcomes are developed in collaboration.

Tim Gallagher, Bert Slof, Marieke van der Schaaf en Liesbeth Kester

Task 3.3: Self learning of gaming employees. Design guidelines are developed for learning analytics presentation in a game-based learning environment that is then developed in collaboration. These guidelines help lifelong learners to make use of the learning analytics generated by the environment for their learning process. Effective learning analytics presentation leads to self-regulated learning decisions of high quality. This and other learning outcome measures are developed in conjunction.

• prof. dr. Marieke van der Schaaf
• prof. dr. J.T. (Johan) Jeuring
• dr. Pieter Wouters
• dr. Lisette Hornstra
• Tim Gallagher
• Michaela Arztmann MSc

Digitale oefenprogramma’s houden gegevens over voortgang en niveau van leerlingen bij (extracted analytics) die door docenten gebruikt kunnen worden voor het personaliseren of differentiëren van instructie en feedback in de klas. Dit onderzoeksvoorstel kijkt hoe docenten digitale oefenprogramma’s gebruiken ter ondersteuning van gepersonaliseerde instructie en feedback in termen van tempo, volgorde, duur, inhoud, toetsing en vorm, en hoe docenten hiervoor de benodigde competenties kunnen ontwikkelen en welke ondersteuning zij daarbij nodig hebben. Vier onderzoeksvragen zijn hierbij geformuleerd:

1.    Hoe gebruiken docenten in het voortgezet onderwijs ‘extracted analytics’ voor gepersonaliseerde instructie en feedback in de klas?

2.    Wat is de relatie tussen de opvattingen van docenten en de schoolomgeving en het gebruik van ‘extracted analytic’s door de docenten?

3.    Hoe kunnen docenten goed worden ondersteund in het gebruik van ‘extracted analytics’ voor gepersonaliseerde instructie en feedback in de klas?

4.    Wat is het effect van ondersteuning van docenten in het gebruik van ‘extracted analytics’ op het personaliseren van instructie en feedback in de klas?

Allereerst wordt een vragenlijst-studie uitgevoerd onder 40 vo-docenten en hun leerlingen (ca. 800 leerlingen; onderzoeksvragen 1 en 2). Vervolgens wordt een ontwerponderzoek uitgevoerd met 20 docenten die in teams interventies ontwerpen die docenten ondersteunen in het gebruik van ‘extracted analytics’ voor het lesgeven (onderzoeksvraag 3). Tenslotte wordt een effectstudie uitgevoerd onder 80 docenten en hun leerlingen (ca. 1600) waarin de effecten van deze ondersteunings-interventies op gepersonaliseerde instructie en feedback worden onderzocht onder leerlingen.

https://project-doen.nl/

• Prof dr. Wilfried Admiraal (Universiteit Leiden); dr. Ditte Lockhorst (Oberon); dr. Lysanne Post (Universiteit Leiden)

Het landelijke onderzoek in Doorbaakproject Onderwijs & ICT richt zich allereerst op de vraag wat de kenmerken zijn van gepersonaliseerd leren met ICT in de leerlabs en praktijksituaties. Vervolgens is de vraag of er verbanden zijn van deze kenmerken met de opbrengsten van het gerealiseerde onderwijs.

Gepersonaliseerd leren wordt in het onderzoek bestudeerd vanuit een shared-control model waarin wordt gekeken naar de sturing van het gepersonaliseerde leren (docent-leerling). Het onderzoek kijkt naar het beoogde curriculum (wat wordt beoogd met ict ondersteuning van gepersonaliseerd leren), het geïmplementeerde curriculum (hoe wordt invulling gegeven aan gepersonaliseerd leren met ict en hoe wordt dit ervaren door docenten) en het behaalde curriculum ( ervaringen van gepersonaliseerd leren door leerlingen en hun leerprestaties, motivatie en zelfregulatie). Dataverzameling gebeurt met verschillende instrumenten: interviews, vragenlijsten, onderwijsdocumenten en schooldata met leerlingprestaties (eindtoetsgegevens po, gemiddelde eindcijfers schoolvak vo en gegevens leerlingvolgsysteem uit po en vo). Voor het in kaart brengen van de leerprestaties wordt gebruik gemaakt van een cohortdesign en voor motivatie en zelfregulatie van een one-group double pre-test post-test design. Dataverzameling gebeurt door de lokale onderzoeksteams gecoördineerd en ondersteund vanuit het landelijke onderzoeksteam. Via verschillende activiteiten (waaronder expertmeetings, schoolrapportages en website) worden de resultaten verspreid.

Meer informatie:

https://www.nro.nl/onderzoeksprojecten/doorbraakproject-onderwijs-en-ict/

https://www.nro.nl/wp-content/uploads/2018/02/Doorbraakproject-Onderwijs-ICT_Eindrapport.pdf

• Ditte Lockhorst (Oberon)
• Wilfried Admiraal (Universiteit Leiden)