“Fast det är en bra bekräftelse på att det inte är min magkänsla”: Iscensättandet av ”Learning Analytics” i klassrummet

Abstract

Session: Ett uppkopplat klassrum

Learning Analytics Dashboards (LADs) – interaktiva gränssnitt med grafiska representationer av elevdata  – har blivit ett allt vanligare inslag i lärplattformar och utbildningsteknologier (Schwendimann et al., 2017; Utterberg Modén, 2021). Utvecklingen av LADs speglar en trend och diskurs kring datadriven skolförbättring (jfr. Ifous, 2023; Selwyn, 2022) och förutsätter en högfrekvent insamling, analys och visualisering av elevdata kopplat till exempelvis prestation, arbetsro och motivation. LADs grafiska representationer av den insamlade elevdatan antas i sin tur kunna ge lärare insikter och stöd för att kunna agera på sätt som förbättrar alla elevers måluppfyllelse och skolmående (Siemens, 2013).

Denna studie, som ingår i ett avhandlingsarbete om datadrivna och AI-baserade teknologier i undervisningspraktiken, problematiserar ovanstående antaganden. Med utgångspunkt i aktör- och nätverksteori (Latour, 2007; Law, 2004) är syftet att undersöka hur datadriven skolförbättring genom en specifik LAD uppstår i samspel mellan mänskliga aktörer (t.ex. lärare elever, teknikutvecklare, designers) och icke-mänskliga aktörer (t.ex. klassrum, bildskärmar,  grafiska representationer). Det empiriska materialet utgörs av klassrumsobservationer och intervjuer med lärare från en grundskola och en gymnasieskola som deltagit i utvecklingsarbetet av en lärplattform med ett LAD. Det analytiska fokuset riktas mot motsägelsefulla interaktioner mellan lärarna och visuella LAD element; siffror, cirkeldiagram, emojis och rubriker.

Preliminära resultat indikerar hur ”LADs” i undervisningspraktiken iscensätts av lärares kontrasterande narrativ kring 1) hur de grafiska elementen ska förstås och 2) huruvida eleverna svarar sanningsenligt eller inte. Översättningen av cirkeldiagram och siffror till insikter om elevers närvaro, motivation, välmående, arbetsro, lektionsbelåtenhet, upplevd lektionssvårighet och inlärning tycks försätta lärarna i etiska dilemman kring hur de ska (re)agera på färger och numeriska värden som talar emot deras ”magkänsla” och yrkesidentitet. Avslutningsvis diskuteras det paradoxala i hur lärares professionella omdöme, som är avhängt av tillitsfulla lärare- och elevrelationer, utmanas av LADs på samma gång som lärares professionella omdöme – eller magkänsla – gör datadriven skolutveckling möjlig.  

Referenser

Ifous (21 mars 2023). Datadriven skolutveckling.  https://ifous.se/datadriven-skolforbattring/Latour, B. (2007). Reassembling the social: An introduction to actor-network-theory. Oup Oxford.

Latour, B. (2007). Reassembling the social: An introduction to actor-network-theory. Oup Oxford.

Law, J. (2004). After method: Mess in social science research. Routledge.

Schwendimann, B. A., Rodriguez-Triana, M. J., Vozniuk, A., Prieto, L. P., Boroujeni, M. S., Holzer, A., Gillet, D., & Dillenbourg, P. (2017). Perceiving Learning at a Glance: A Systematic Literature Review of Learning Dashboard Research. IEEE Transactions on Learning Technologies, 10(1), 30–41. https://doi.org/10.1109/TLT.2016.2599522

Selwyn, N. (2022). ‘Just playing around with Excel and pivot tables’—The realities of data-driven schooling. Research Papers in Education, 37(1), 95–114. https://doi.org/10.1080/02671522.2020.1812107

Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.

Utterberg Modén, M. (2021). Teaching with Digital Mathematics Textbooks-Activity Theoretical Studies of Data-Driven Technology in Classroom Practices.