Learning & Student Analytics Conference

van 22 OKT 2018 tot 23 OKT 2018 

De Learning & Student Analytics Conference (LSAC) 2018 brengt onderzoekers, (inter)nationale beleidsmakers, onderwijsassistenten, studenten en werknemers bij elkaar om de laatste inzichten op het gebied van Learning Analytics te bespreken. Daarnaast is het een platform dat stakeholders betrekt bij kritische gesprekken over dit onderwerp.

Datum
22 okt 2018
Tijdstip
10:00-17:00
Locatie
UvA-REC-A building, Amsterdam
Kosten
120 euro
Voorkennis nodig?
Nee
Type onderwerp
Beleidsmatig onderwerp
Soort bijeenkomst
Symposium

Centraal thema: Artificial Intelligence 

Dit jaar staat de conferentie in het teken van leerpraktijken, verbinden van thema's, en case studies over Artificial Intelligence (AI). Academici en praktijkbeoefenaars die ge├»nteresseerd zijn in o.a. zelfgestuurd leren, de incorporatie van nieuwe gegevensbronnen binnen het domein van learning analytics, privacy en ethiek en dataveiligheid, kunnen via de website een abstract indienen. 

Keynotespreker Timothy A. McKay

Timothy A. McKay is professor in Fysica, Astronomie en Educatie, en hoofdonderzoeker van de Digitale Innovatie Greenhouse van de Universiteit van Michigan. In zijn onderwijsonderzoek richt hij zich op het begrijpen en verbeteren van de resultaten van studenten, waarbij hij de uitgebreide en complexe digitale data gebruikt die voortkomen uit het opleiden van studenten in de 21ste eeuw. Hij was de eerste met systemen zoals ECoach, een op de computer afgestemd ondersteuningssysteem, en REBUILD, een universiteitsbrede investering om gebruik van evidence-based methodes te vergroten in inleidende STEM-cursussen. 

Programma

De conferentie is georganiseerd rond 3 blokken: 

1. Academisch onderzoek: uitgebreide evaluaties van recente innovaties in learning en student analytics.

  • Theorie (waaronder vooruitgang in theoretisch begrip van learning en skill development)
  • Data (waaronder innovaties om mechanismes van learning te operationaliseren, quantificeren en observeren)  
  • Methode (waaronder ontwikkeling in aanpak om de impact van AI en LA op leren te evalueren)

2. Beleidsdebat: een balans bereiken tussen de privacy van studenten en datagedreven kwaliteitsverbeteringen. 

3. Praktijksessies:

  • Learning Analytics implementatie (zoals GDPR en privacy, ge├»nformeerde toestemming)
  • Learning Aanalytics in onderwijs (zoals multimodal data, verder gaan dan prestatiegegevens)
  • Learning Analytics in de arbeidsmarkt (zoals informele leeraanbevelingen, skill-based matching)

Bekijk het volledige programma

Laatste wijziging op 27 aug 2018