Dit rapport doet verslag van onderzoek naar en verbetering van colleges in de lerarenopleiding die plaats vonden in april 2021. Doel van het onderzoek is om te kijken of en in hoeverre met het college studenten bewust kunnen worden van het belang van big data bij socio-scientific issues (SSI’s) en hoe ze daar in hun onderwijspraktijk aandacht aan kunnen besteden.

Introductie

Van leerlingen in het voortgezet onderwijs wordt verwacht dat ze statistiek leren door big data te verkennen. In ons onderwijs willen we het potentieel van dezelfde aanpak onderzoeken: student-docenten big data laten verkennen, om te doen alsof ze studenten zijn in hun klas. Op die manier ervaren en leren ze de uitdagingen van het lesgeven, hoe ze die kunnen overwinnen, en de relevantie van het begrijpen van statistiek voor de maatschappij.

De didactiek van het statistiekonderwijs op middelbare scholen is veranderd (Bruin-Muurling e.a., 2018). Leren begint tegenwoordig met het verkennen van grote datasets. Dit creëert didactische uitdagingen voor docenten met betrekking tot het organiseren van onderzoekend leren (IBL). Bovendien moeten studenten en toekomstige docenten in onze datagestuurde maatschappij worden voorbereid op het potentieel en de impact van data op ons leven (e.g. O’Neil, 2016). In onze cursus vakdidactiek voor toekomstige wiskundeleraren, willen we toekomstige leraren voorbereiden op deze praktijken.

Doel en onderzoeksvraag

In de activiteiten voor docenten in opleiding moeten we een evenwicht vinden tussen het gebruik van grote sets ruwe data sets en beschikbare sets die zijn opgeschoond en online beschikbaar zijn met visualisatietools. In het eerste geval zal het onderwijs heel wat begeleiding vergen, terwijl in het tweede geval de studenten de datasets snel zelf kunnen verkennen. Aandacht voor het vormgeving van die begeleiding is gebaseerd op benaderingen van onderzoekend leren (e.g. Gormally e.a., 2009). We zullen voorbeelden van beide soorten sets gebruiken in ons onderwijs met het doel te onderzoeken:

In hoeverre lukt het om studenten in de lerarenopleiding voor te bereiden op het gebruik van big data en socio-scientific issues bij statistiekonderwijs met gebruik van onderzoekend leren?

Set-up en methode

Studenten zullen kennis maken met de didactiek van het statistiekonderwijs door eerst zelf big data sets te verkennen. Ze zullen ook vertrouwd raken met socio-scientific issues in verband met big data in onze samenleving en leren hoe ze deze relevantie in de onderwijspraktijk kunnen aanpakken.

Daartoe ontwikkelen en implementeren we een interventie voor sessies in de cursus vakdidactiek, gebaseerd op ontwerpprincipes voor het implementeren van SSI’s (Knippels & Harskamp, 2018). Studenten krijgen bijvoorbeeld twee soorten datasets over hetzelfde onderwerp gepresenteerd en worden gevraagd om kenmerken van de gegevens in beide sets te vergelijken, verschillende manieren te vinden om deze gegevens met verschillende doelen samen te vatten en te visualiseren, en om conclusies te trekken op basis van de gegevens. Bij dit onderzoek is gebruik gemaakt van een focusgroep en een vragenlijst.

Resultaten

De ervaringen van de studenten die bij dit project betrokken waren, hebben ook nog bijgedragen aan de ontwikkeling van nieuw scholingsmateriaal.

Conclusie

De studenten gaven aan dat de doelen van het college niet helemaal duidelijk waren. Voortaan moeten die explicieter gemaakt worden voor de studenten. We zullen nu verder kijken in hoeverre de doelen van het college zijn behaald. 

Referenties

• Bruin-Muurling, G., van Eerde, D., van Galen, F., Gravemeijer, K., & van Stiphout, I. (Eds.). (2018). Statistiekonderwijs voor Morgen [statistics education for tomorrow]. Utrecht: Wiskunde voor Morgen.
• Gormally, C., Brickman, P., Hallar, B., & Armstrong, N. (2009). Effects of Inquiry-based Learning on Students’ Science Literacy Skills and Confidence. International Journal for the Scholarship of Teaching and Learning, 3(2). https://doi.org/10.20429/ijsotl.2009.030216
• Knippels, M.C.P.J., Harskamp, van M. (2018). An educational sequence for implementing socio-scientific inquiry-based learning (SSIBL). Science and society 100(371).
• O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction. How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishing Group.