Meta-analyse: Negatieve effecten van ongelijke behandeling en discriminatie door leerkrachten

Een recente meta-analyse onderzocht de samenhang tussen ongelijke behandeling en discriminatie door leerkrachten en het welbevinden en de leeruitkomsten van leerlingen. Ongelijke behandeling en discriminatie door leerkrachten kan verschillende vormen aannemen, maar in deze meta-analyse werd gekeken naar gevallen waarin leerlingen waarnemen dat hun leerkracht leerlingen ongelijk behandeld vanwege hun etnische achtergrond. Dit kan gaan om relatief onschuldig ogende gedragingen zoals microagressies maar ook om discriminerend gedrag. De auteurs konden aantonen dat ongelijke behandeling en discriminatie door leerkrachten negatief correleert met zowel het welbevinden als de leeruitkomsten van leerlingen. De resultaten lieten ook zien dat de etnische samenstelling van de leerlingpopulatie op school het effect van ongelijke behandeling en discriminatie modereert: bij scholen de populatie voor een groter gedeelte uit minderheidsleerlingen bestaat, is de samenhang tussen ongelijke behandeling en discriminatie en leerprestaties minder sterk. De auteurs suggereren dat dit betekent dat heterogene leerlingpopulaties een beschermende functie kunnen hebben tegen de negatieve effecten van ongelijke behandeling en discriminatie door leerkrachten.

Het abstract

Although research has overwhelmingly demonstrated the negative consequences of perceived racial–ethnic discrimination on children’s and youth’s well-being and academic outcomes, context- and perpetrator-specific discrimination experiences are rarely disaggregated. Racial–ethnic discrimination in the school environment is common, and the perpetrators are often teachers who may treat racial–ethnic minority students unfairly. This work used a three-level multilevel approach to meta-analytically synthesize existing evidence with the aim to (a) document the links between perceived teacher-based racial–ethnic discrimination (TBRED) and students’ psychological, behavioral, and physical well-being, substance use, grade point average and school motivation, and (b) to examine whether these associations differ by sample and study characteristics. Based on 68 studies and 259 effect size estimates, we found that perceived TBRED is linked to lower well-being (r = −.15, 95% confidence interval [CI] [−.18, −.12]), higher substance use (r = .13, 95% CI [.06, .20]), and lower academic performance (r = −.16, 95% CI [−.20, −.13]) with substantial heterogeneity across effect sizes. Similarly, TBRED had small-to-medium negative associations within each domain of well-being and academics. The results were partially moderated by school racial–ethnic composition, suggestive of a protective function of a higher concentration of racial–ethnic minority students. In addition, more reliable scales and a greater number of items measuring TBRED were associated with stronger negative correlations with well-being. These findings highlight the importance of increasing awareness around issues of racism and discrimination in initial teacher training and professional development. We encourage further exploration of effect size heterogeneity and call for research on TBRED outside the United States.

De kracht van de tomaat 🍅: Onderzoek naar de effecten van het nemen van systematische pauzes

Misschien heb je wel eens gehoord van de pomodorotechniek? Als je studeert of werkt aan een taak dan doe je dat volgens deze techniek in periodes van 25 minuten. Om de pomodorotechniek te gebruiken, heb je een timer, een to-do lijst en een manier om je voortgang bij te houden nodig. Dit zijn de stappen die je moet volgen:

1. Beslis aan welke taak je wilt werken. Het moet iets zijn dat je volledige aandacht vereist en kan worden opgedeeld in kleinere stappen.
2. Stel de timer in op 25 minuten en begin aan de taak te werken. Vermijd gedurende deze tijd onderbrekingen of afleidingen. Als er iets anders opkomt, schrijf het dan op en behandel het later.
3. Wanneer de timer gaat, stop dan met werken en markeer één pomodoro als voltooid. Noteer wat je hebt bereikt tijdens deze pauze.
4. Neem 5 minuten pauze en doe iets ontspannends, zoals stretchen, ademhalen of naar muziek luisteren. Kijk niet naar je e-mail of sociale media gedurende deze tijd.
5. Herhaal stap 2 tot 4 totdat je vier pomodoro’s op hebt. Neem dan een langere pauze van 15 tot 30 minuten en doe iets leukers, zoals lezen, een spelletje spelen of een wandeling maken.
6. Bekijk je werk en evalueer je prestaties. Hoeveel pomodoro’s heb je afgewerkt? Hoeveel vooruitgang boekte je met je taak? Hoe voelde je je tijdens het proces? Wat kan je de volgende keer verbeteren?

De pomodorotechniek is een systematische manier om je pauzes in te delen tijdens het studeren. In een recente studie uitgevoerd door onderzoekers van de Universiteit Maastricht werd onderzocht wat het effect is van het nemen van systematische pauzes versus het nemen zelfgereguleerde pauzes (je bepaalt zelf wanneer en hoe lang je pauze neemt) tijdens het studeren. In het onderzoek waren er twee manieren om systematische pauzes te nemen: lange periodes zoals in de pomodorotechniek en korte periodes (iedere zes minuten pauze). De resultaten laten zien dat in de zelfgereguleerde conditie studenten langere periodes studeren maar ook langere pauzes nemen. Het gevolg daarvan lijkt te zijn dat studenten in de zelfgereguleerde conditie meer vermoeid en afgeleid zijn en minder gemotiveerd en geconcentreerd zijn.

Het abstract

Background

During self-study, students need to monitor and regulate mental effort to replete working memory resources and optimize learning results. Taking breaks during self-study could be an effective effort regulation strategy. However, little is known about how breaktaking relates to self-regulated learning.

Aims

We investigated the effects of taking systematic or self-regulated breaks on mental effort, task experiences and task completion in real-life study sessions for 1 day.

Sample

Eighty-seven bachelor's and master's students from a Dutch University.

Methods

Students participated in an online intervention during their self-study. In the self-regulated-break condition (n = 35), students self-decided when to take a break; in the systematic break conditions, students took either a 6-min break after every 24-min study block (systematic-long or ‘Pomodoro technique’, n = 25) or a 3-min break after every 12-min study block (systematic-short, n = 27).

Results

Students had longer study sessions and breaks when self-regulating. This was associated with higher levels of fatigue and distractedness, and lower levels of concentration and motivation compared to those in the systematic conditions. We found no difference between groups in invested mental effort or task completion.

Conclusions

Taking pre-determined, systematic breaks during a study session had mood benefits and appeared to have efficiency benefits (i.e., similar task completion in shorter time) over taking self-regulated breaks. Measuring how mental effort dynamically fluctuates over time and how effort spent on the learning task differs from effort spent on regulating break-taking requires further research.

Meta-analyse bevestigt de relatie tussen autonomieondersteuning en leeruitkomsten

Een nieuwe meta-analyse onderzocht de relatie tussen autonomieondersteuning en leeruitkomsten. Wanneer er sprake is van autonomieondersteuning kunnen leerlingen keuzes maken in wat en hoe ze leren. De veronderstelling is dat wanneer leerlingen meer autonomieondersteuning ervaren dit een positief effect zal hebben op leeruitkomsten zoals motivatie en zelfregulatie. Een recente meta-analyse bekeek alle beschikbare onderzoek en concludeert op basis van 378 effect sizes in 153 studies dat er inderdaad een significante correlatie is tussen autonomieondersteuning en leeruitkomsten.

Het abstract

The current study provides a comprehensive meta-analysis of the relations between students’ perceived teacher and parent autonomy support and positive learning outcomes by synthesizing 378 effect sizes from 179 independent samples in 153 studies (N = 213,612). We identified six categories that broadly capture positive learning outcomes: autonomous motivation, student behavioral engagement, mastery goal, self-regulated learning, self-beliefs, and academic performance. The findings demonstrate the importance of autonomy support in education contexts. Using correlation coefficients as our effect size index, we found the estimated average effect size of .32, with wide between- and within-cluster heterogeneity. The effects of several moderators were examined. The type of learning outcomes and the agent of autonomy support were significant moderators. Gender distribution had a significant moderating effect for teacher autonomy support, when all other moderators were held constant. The higher the percentage of females in the sample, the lower the correlation between teacher autonomy support and learning outcomes. Autonomous motivation, student behavioral engagement, and self-beliefs yielded largest effect sizes in being predicted by autonomy support. Of all learning outcomes, academic performance had the weakest overall relationship with autonomy support. Meta-analytic path analyses suggested that this relationship was partially mediated by other learning outcomes such as autonomous motivation and student engagement. Taken together, these findings provide compelling evidence for the importance of teacher and parent autonomy support for promoting positive learning outcomes in diverse educational settings from elementary school through university.

Meta-analyse: Open Educational Resources (OER) hebben geen invloed op leerprestaties

Dankzij Marco Kalz kwam ik een nieuwe meta-analyse tegen over de impact van Open Educational Resources (OER) op leerprestaties. Dat zijn leermaterialen die gratis en vrij beschikbaar zijn voor (her)gebruik. OER kunnen verschillende vormen aannemen, zoals kennisclips, boeken, artikelen, weblectures, etc. Eén van de doel van OER is om de toegang tot kwaliteitsvol onderwijs te verbeteren en te bevorderen, en om de samenwerking en innovatie tussen docenten en leerlingen te stimuleren. De verwachting is daarnaast ook dat OER de leerprestaties zullen verbeteren. Deze nieuwe meta-analyse van Tlili et al. laat echter zien dat deze verwachting niet terecht is. De auteurs concluderen dat de impact van OER op leerprestaties verwaarloosbaar is.

Het abstract

While several studies have investigated the various effects of open educational resources (OER) and open educational practices (OEP), few have focused on its connection to learning achievement. The related scientific literature is divided about the effects of OER and OEP with regards to their contribution to learning achievement. To address this tension, a meta-analysis and research synthesis of 25 studies (N = 119,840 participants) was conducted to quantitatively investigate the effects of OER and OEP on students’ learning achievement. The analysis included course subject, level of education, intervention duration, sample size, geographical distribution, and research design as moderating variables of the obtained effects. The findings revealed that OER and OEP have a significant yet negligible (g = 0.07, p < 0.001) effect. Additionally, the analysis found that the obtained effect can be moderated by several variables, including course subject, level of education and geographical distribution. The study findings can help various stakeholders (e.g., educators, instructional designers or policy makers) in understanding what might hinder OER and OEP effect on learning achievement, hence accommodating better learning outcomes and more effective interventions.

Interacties tussen leerkrachten en leerlingen van verschillende sociaaleconomische achtergronden

Leerkrachten in het basisonderwijs hebben dagelijks honderden interacties met de leerlingen in hun klas, en hiermee dragen ze bij aan een omgeving waarin leerlingen kunnen leren en ontwikkelen. Een recent artikel in Social Psychology of Education laat zien dat deze interacties verschillen op basis van de sociaaleconomische achtergrond van leerlingen. Leerkrachten blijken minder goede relaties te hebben met leerlingen met een lagere sociaaleconomische achtergrond en zijn bovendien directiever naar die leerlingen. Dit kan ervoor zorgen dat de prestatiekloof tussen leerlingen van verschillende sociaaleconomische achtergronden in stand wordt gehouden of zelfs nog groter wordt.

Wat is er onderzocht?

De zelfdeterminatietheorie stelt dat het belangrijk is dat leerkrachten hun leerlingen keuzevrijheid en structuur bieden en positieve relaties met leerlingen opbouwen. Alle leerlingen, ongeacht hun achtergrond, hebben baat bij dergelijke interacties. Daarom biedt deze theorie een passend kader voor onderzoek naar gelijke kansen in het onderwijs. Jonne Bloem en collega’s hebben twee studies uitgevoerd waarin werd gekeken of leraren anders omgaan met leerlingen met een lage of een hoge sociaaleconomische achtergrond. 

Hoe werd dit onderzocht?

De eerste studie was een vignettenstudie, waarin leerkrachten vragen beantwoordden over hun interacties met een fictieve leerling. Leerkrachten kregen een verhaaltje te lezen over een leerling; bij helft van de leerkrachten was de naam van de leerling Willemijn en bij de andere helft Shelly. Ook de hobby’s verschilden (hockey en viool of dansen in het buurthuis) om zo een leerling met een hoge of lage sociaaleconomische achtergrond te illustreren. In de tweede studie beantwoordden leerkrachten vragen over hun interacties met leerlingen uit hun eigen klas. In beide studies werd ook de rol van vooroordelen ten aanzien van leerlingen met een lage sociaaleconomische status onderzocht.

Wat waren de bevindingen?

In beide studies waren leerkrachten minder positief over hun relatie met leerlingen met een lagere sociaaleconomische achtergrond vergeleken met leerlingen met een hogere sociaaleconomische achtergrond. Bovendien kwam in de tweede studie naar voren dat leerkrachten een meer directieve interactiestijl hadden (een combinatie van minder autonomieondersteuning en meer structuur) bij leerlingen met een lagere sociaaleconomische achtergrond. Dat gold met name wanneer deze leerlingen minder goed presteerden op school of meer ongewenst gedrag vertoonden. Deze bevindingen zijn zorgwekkend omdat een directieve interactiestijl en een lagere relatiekwaliteit negatieve gevolgen kunnen hebben voor de motivatie en prestaties van leerlingen. Deze verschillen werden versterkt wanneer leerkrachten sterkere vooroordelen hadden ten aanzien van leerlingen met een lagere sociaaleconomische achtergrond. Deze bevindingen benadrukken de mogelijke rol van interacties in de klas voor het stimuleren van gelijke kansen voor ieder kind.

Lees het volledige artikel hier: https://doi.org/10.1007/s11218-023-09831-w 

Is feedback van ChatGPT op geschreven teksten beter dan feedback van leerkrachten?

Mark Warschauer, hoogleraar aan University of California, Irvine, deelde vandaag een pre-print van een interessante studie waarin feedback werd gegeven door een getrainde leerkracht of door ChatGPT op teksten die door leerlingen waren geschreven. 

Dit is de prompt die de onderzoekers gebruikten voor ChatGPT: “Pretend you are a secondary school teacher. Provide 2-3 pieces of specific, actionable feedback on each of the following essays...that highlight what the student has done well and what they could improve on. Use a friendly and encouraging tone. If needed, provide examples of how the student could improve the essay.”

Hun studie laat zien dat feedback van de getrainde leerkrachten op vier van de vijf door de onderzoekers gebruikte kwaliteitscriteria beter scoort dan de feedback van ChatGPT. Warschauer en zijn team concluderen ook dat de verschillen in kwaliteit van de feedback opvallend klein zijn.

Warschauer en zijn collega’s concluderen op basis van hun bevindingen dat ChatGPT (nog) geen vervanging is voor feedback van een leerkracht, maar dat leerlingen ChatGPT zouden kunnen gebruiken als aanvulling op feedback van een leerkracht.

Het abstract:

Offering students formative feedback on drafts of their writing is an effective way to facilitate writing development. This study examined the ability of generative AI (i.e., ChatGPT) to provide formative feedback on students’ compositions. We compared the quality of human and AI feedback by scoring the feedback each provided on secondary student essays (n=200) on five measures of feedback quality: the degree to which feedback (a) was criteria-based, (b) provided clear directions for improvement, (c) was accurate, (d) prioritized essential features, and (e) used a supportive tone. We examined whether ChatGPT and human evaluators provided feedback that differed in quality for native English speakers and English learners and for compositions that differed in overall quality. Results showed that human raters were better at providing high-quality feedback to students in all categories other than criteria-based. Considering the ease of generating feedback through ChatGPT and its overall quality, practical differences between humans and ChatGPT were not substantial. Feedback did not vary by language status for humans or AI, but AI and humans showed differences in feedback based on essay quality. Implications for generative AI as an educational tool are discussed.

Activerend onderwijs 5: Laat je studenten niet verzuipen

Kirschner, P. A., Sweller, J., Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching. Educational Psychologist, 41, 75-86. https://doi.org/10.1207/s15326985ep4102_1 

Introductie

Heb je wel eens gehoord van het begrip “leerkuil” (in het Engels: “Learning pit”)? Ik had er tot voor kort ook niet van gehoord, maar als de onderstaande afbeelding bekijkt, herken je er misschien wel iets in.  ¹

 

https://www.praxisbulletin.nl/wp-content/uploads/2022/01/PB39_05_beeld_leerklimaat_2.jpg 

Bij activerend leren werken studenten geregeld in groepen aan complexe opdrachten waarbij ze flink op zichzelf worden teruggeworpen. Deze opdrachten zijn complex en uitdagend omdat studenten veel zelf uit moeten zoeken, de randvoorwaarden niet altijd duidelijk zijn en er ook niet een duidelijk vastomlijnde oplossing is. De kans is dan groot dat studenten als het ware op de bodem van de leerkuil blijven zitten en de weg eruit niet meer vinden. Dit soort opdrachten zie je vaak bij bijvoorbeeld probleem-gestuurd onderwijs, ontdekkend leren, ervaringsgericht leren en onderzoekend leren. In hun klassieke artikel uit 2006 betogen Paul Kirschner, John Sweller en Richard Clark dat de reden dat studenten in een leerkuil geraken en er niet meer uitkomen te maken heeft met het gegeven dat bij dit soort complexe opdrachten het werkgeheugen van studenten overbelast raakt. Door deze overbelasting stopt het leren vervolgens in feite. Het artikel van Kirschner et al. is een oproep om doordacht te werk te gaan bij het vormgeven van dit soort onderwijs en hierbij rekening te houden met de beperkte werkgeheugencapaciteit van studenten. Ze pleiten voor meer ondersteuning van studenten bij het leerproces. Ze stellen dat bij ontdekkend of ervaringsgericht leren de kans groot is dat er niet geleerd wordt (studenten klimmer niet meer uit de leerkuil) en ze maken in hun artikel duidelijk waarom instructie én ondersteuning van je studenten  van het grootste belang zijn.

Het idee

Kirschner et al. spreken in hun artikel over minimally guided instruction. Daarvan is sprake wanneer studenten zelf de begrippen en concepten moeten ontdekken die ze geacht worden te leren. Studenten moeten dan leren met weinig instructie en ondersteuning van de docent. Door te verwijzen naar de werking van het geheugen en door gebruik te maken van de cognitive load theory van Sweller leggen Kirschner et al. uit dat er een groot nadeel kleeft aan deze vormen van onderwijs: de kans is erg groot dat het werkgeheugen van studenten in dit soort situaties overbelast raakt. Als dat het geval is, zal er van leren geen sprake kunnen zijn. In dit soort situaties zullen studenten heel veel mentale energie moeten steken in het zoeken naar strategieën om het probleem waarvoor ze geplaatst worden op te lossen. Dit doet een groot beroep op de werkgeheugencapaciteit van studenten. Deze belasting van het werkgeheugen draagt niet bij aan het leren.

De inzichten

Wat goed is voor een expert is niet goed voor een beginner (en andersom)

Minimally guided instruction wordt vaak verdedigd met het argument dat het authentiek is: Beroepsbeoefenaars of experts werken ook vaak aan de complexe, slecht gedefinieerde problemen die centraal staan bij minimally guided instruction. Het probleem is dat experts, door hun rijke kennisbasis, veel minder tegen problemen aanlopen. Zij herkennen het probleem bijvoorbeeld veel gemakkelijker en zien sneller hoe het probleem vervolgens opgelost moet worden. Kortom hun werkgeheugen wordt veel minder belast en er blijft dus mentale capaciteit voor hen over om te leren. Bij beginners (je studenten) is dat dus heel anders. Beginners hebben baat bij duidelijke instructie en voldoende ondersteuning, maar dat ontbreekt nu juist bij minimally guided instruction.

Begin met veel instructie en ondersteuning en bouw het af

Als het onderwerp waar je studenten over leren of het probleem dat ze moeten oplossen nog erg onbekend is, dan begin je het beste met veel uitleg en veel ondersteuning. Leg belangrijke concepten bijvoorbeeld goed uit. En laat bijvoorbeeld zien hoe jij als expert het probleem stap-voor-stap zou aanpakken. Laat ze daar vervolgens mee oefenen en geef ze zo geleidelijk meer en meer verantwoordelijkheid en zelfstandigheid. Dat afbouwen is belangrijk, het expertise-reversal effect (Kalyuga et al. 2003, 2007) laat namelijk zien dat juist wanneer je studenten meer expertise verkrijgen instructie en begeleiding je studenten in de weg kunnen gaan zitten.

Meer weten?

• In deze webinar legt Paul Kirschner belangrijke theorieën uit de cognitieve psychologie uit, die hij gebruikte in zijn artikel met Sweller en Clark. https://www.youtube.com/watch?v=QrGOO_7QQOg 

1 Overigens, als je meer gaat lezen over het begrip leerkuil dan gaat er wel een kleine beerput open. Veel auteurs lijken dit begrip te koppelen aan het begrip mindset. Het idee is dan kortgezegd dat je met de juiste mindset wel uit de leerkuil kunt komen. De mindsettheorie van Carol Dweck is echter niet zonder kritiek. Zie voor meer info: https://onderwijskunde.blogspot.com/2017/06/got-my-mindset-on-you.html

Activerend onderwijs 4: Zorg dat samenwerkend leren loont

Kirschner, F., Paas, F., & Kirschner, P. A. (2009). A cognitive load approach to collaborative learning: United brains for complex learning. Educational Psychology Review, 21, 31-42. https://doi.org/10.1007/s10648-008-9095-2 

Introductie 

Het is de zevende week van je cursus. De tentamens en cursusdeadlines komen in zicht. Na je werkgroep stappen twee studenten op je af: ze willen met je spreken over hun groepsopdracht en hun groepsgenoot. Ze vertellen je dat de samenwerking erg moeizaam verloopt, dat deze groepsgenoot afspraken vaak niet na komt en dat het werk dat deze student bijdraagt ondermaats is. Het gevolg hiervan is dat de andere twee studenten extra veel werk aan het verzetten zijn en dat ze behoorlijk gefrustreerd zijn geraakt. Wat is hier aan de hand? Het leek zo'n goed idee om je studenten in groepen te laten werken, het onderwijs wordt er immers interactief van (zie het artikel van Chi en Wylie). Femke Kirschner, Fred Paas en Paul Kirschner gebruiken in hun artikel inzichten uit de cognitieve psychologie om te verklaren waarom samenwerkend leren niet in alle gevallen leerzaam is. Kort samengevat: wanneer de voordelen van samenwerkend leren niet opwegen tegen de nadelen, dan doet samenwerkend leren mogelijk meer kwaad dan goed. 

Het idee 

Kirschner et al. gebruiken in hun artikel de cognitive load theory van Sweller om te begrijpen waarom samenwerkend leren niet in alle situaties leerzaam is. Cognitive load theory gaat uit van het idee dat het menselijke werkgeheugen slechts een beperkte hoeveel informatie tegelijk kan verwerken. Wanneer het werkgeheugen te veel informatie tegelijk moet verwerken, raakt het overbelast en wordt deze informatie niet meer adequaat verwerkt en uiteindelijk niet opgeslagen in het langetermijngeheugen. Kirschner et al. betogen dat je uit dit gegeven twee zaken kunt afleiden die relevant zijn voor samenwerkend leren.

Ten eerste biedt samenwerkend leren voor studenten een voordeel: Door samen te werken kunnen studenten de hoeveel informatie die ze moeten verwerken verdelen. Er zijn meer mogelijkheden voor het verwerken van al die complexe informatie doordat groepsleden deze informatie kunnen verdelen over de werkgeheugens van de afzonderlijke groepsleden. Kirschner et al. noemen dit het distributievoordeel van samenwerkend leren.

Ten tweede biedt samenwerkend leren voor studenten een nadeel: Wanneer je samenwerkt moet je je ook bezighouden met processen waar je geen aandacht aan hoeft te schenken als je individueel zou werken. Je moet overleggen, goed afstemmen, onduidelijkheden ophelderen, je moet conflicten oplossen, etc. Niet al deze processen dragen bij aan het leerproces van studenten. Kirschner et al. spreken daarom ook wel van transactiekosten. Ook transactiekosten belasten het werkgeheugen en vormen daarmee een beperkende factor in het leerproces van studenten tijdens het samenwerken. Kirschner et al. concluderen dat samenwerkend leren alleen leerzaam kan zijn als het distributievoordeel tijdens samenwerkend leren groter is dan de transactiekosten van samenwerkend leren.

De inzichten 

Vergroot het distributievoordeel door taken voldoende complex te maken Kirschner et al. hebben in enkele studies laten zien dat je door taken voldoende complex te maken, ervoor kunt zorgen dat de voordelen van samenwerkend leren opwegen tegen de nadelen. Wanneer de groepsopdracht die je aan je studenten geeft voldoende complex is, dan is er een duidelijk distributievoordeel. Studenten hebben er dan voordeel van dat ze de mentale inspanning die het verwerken van deze grote hoeveelheid informatie kost, kunnen verdelen. Uiteraard zullen ze dan nog steeds moeten overleggen en afstemmen, maar het voordeel van het kunnen verdelen is dan groot genoeg. Als je gebruik maakt van samenwerkend leren in je onderwijs loont het dus de moeite om kritisch te kijken naar de complexiteit van de opdrachten die je aan je studenten geeft. Wanneer je vermoedt of merkt dat een opdracht te eenvoudig is, dan is het verstandig om te bedenken hoe je de opdracht complexer kunt maken. 

Verlaag transactiekosten door je studenten voldoende te ondersteunen Een andere manier om te zorgen dat samenwerkend leren loont, is door te bedenken hoe je je studenten kunt ondersteunen door voor hen de transactiekosten zo laag mogelijk te houden. Het idee hierbij is dat je ervoor zorgt dat de kans zo klein mogelijk is dat meeliftgedrag, conflicten, etc. voorkomen. Het werk van de broers David en Roger Johnson geeft al veel aanknopingspunten hiervoor. Op basis van hun jarenlange onderzoek hebben ze vijf principes geformuleerd die van belang zijn om samenwerkend leren succesvol te laten verlopen. Het eerste advies dat Johnson en Johnson geven is om te zorgen dat je studenten voldoende afhankelijk van elkaar zijn. Zorg ervoor dat je studenten elkaar écht nodig hebben. Het gebruiken van een complexe opdracht zorgt al voor een flinke mate van afhankelijkheid. Studenten hebben dan echt de inzet van hun groepsleden nodig om de opdracht tot een goed einde te brengen. Maar er zijn andere manieren die je daarnaast kunt inzetten om je studenten afhankelijk van elkaar te maken. Bijvoorbeeld door studenten verschillende rollen te geven of door informatie te verdelen onder groepsleden. De Jigsaw-methode maakt gebruikt van dit laatste principe.

De Jigsawmethode.

Een tweede advies is om te zorgen dat groepsleden individueel aanspreekbaar zijn op hun bijdrage aan het groepsproces en -resultaat. Studenten moeten kunnen zien wat ieder groepslid bijdraagt, maar dat is voor jou als docent ook van belang. Als je niet weet wat de bijdrage van ieder van je studenten is, kun je hen ook niet aanspreken op hun bijdrage. Meeliften ligt dan op de loer: het is voor studenten dan gemakkelijk en verleidelijk om op te gaan in de relatieve massa van de groep. Je kunt de individuele aanspreekbaarheid van studenten verhogen door bijvoorbeeld studenten te laten aangeven wat hun bijdrage is geweest aan het paper dat ze samen schreven. Of door hen een logboek te laten bijhouden. 

Er zijn ook leerzame transactiekosten 

Door het voorgaande zou je het idee kunnen krijgen dat alle interacties die plaatsvinden in samenwerkende groepen enkel ballast zijn. Dat is uiteraard niet zo. Denk maar terug aan het artikel van Fiorella en Mayer: iets uitleggen of onderwijzen aan een ander is een prima leeractiviteit. Het is dus de kunst om te zorgen dat de échte transactiekosten zo laag mogelijk zijn en dat de leerzame interacties de overhand kunnen krijgen. Kijk dus hoe je de verstorende processen zoals meeliften kunt verlagen door studenten van elkaar afhankelijk te maken en individueel aanspreekbaar te maken. Zorg er daarbij voor dat je studenten laat zien wat je dan wél van hen verwacht: inhoudelijke discussies, overleggen, argumenten geven, etc. Het is goed voorstelbaar dat je studenten daarover instructie of extra informatie nodig hebben. 

Meer lezen?

• Op het onderwijswetenschappen blog vind je tips voor het vormgeven van (online) samenwerkend leren. https://www.uu.nl/nieuws/hoe-bereik-ik-mijn-lesdoelen-in-een-online-setting-volgens-de-jigsaw-methode
• UU collega's Anne Geesink, Rianne Poot, Daniëlle Vlaanderen en Itzél Zuiker de matrix groepssamenwerking. Deze matrix bevat voor verschillende aandachtspunten in de samenwerking vragen voor studenten die zij aan zichzelf kunnen stellen om hun samenwerking te stimuleren. Deze matrix kun je vinden de Teaching and Learning Collection van het Centre for Academic Teaching. https://teaching-and-learning-collection.sites.uu.nl/knowledge_item/studenten-die-samenwerken-als-professionals/
• Karin Smit legt hier uit hoe je succesvol les kunt geven met de Jigsaw methoden in een online setting. https://www.uu.nl/nieuws/hoe-bereik-ik-mijn-lesdoelen-in-een-online-setting-volgens-de-jigsaw-methode