# data[].attributes.headline
Deze digitale toepassing(en) leent/lenen zich volgens mij heel goed tot het ontwerpen van een doordacht leerpad:

# data[].attributes.subject
Deze digitale toepassing(en) leent/lenen zich volgens mij heel goed tot het ontwerpen van een doordacht leerpad:

# data[].attributes.body
Genial.ly: Dit is veruit de tool die ik leren kennen heb tijdens DED die mij het beste ligt. Ik vind dit een gemakkelijke, intuïtieve tool, gemakkelijk samen te stellen (veel sjablonen), compatibel met veel andere media audio, video, interactieve afbeeldingen, links naar bookwidgets). Je hebt ook samenwerkingsfuncties en analysefuncties maar die heb ik nog niet echt gebruikt of onderzocht maar voor leerpaden kan dit zeker interessant zijn. Ik denk wel dat deze enkel voor de betalende versie is.

Ik heb een heel korte poging gedaan voor een leerpad (klik op de afbeelding bovenaan) gebaseerd op de vorige opdracht, dit is helemaal niet af maar gewoon om eens te testen hoe het moet. Hier zou nog een vervolg moeten aan gemaakt worden tot een volwaardig leerpad.

Bookwidgets: Dit gebruiken we veel op de school waar ik les geef (we hebben de betalende versie). Ik was er in het begin niet echt fan van maar op zich is het wel gebruiks-

vriendelijk. Voor een leerpad heb ik het nog niet gebruikt wel voor extra oefeningen aan te reiken ter voorbereiding van de examens (zie VDA/VDS). Het is gemakkelijk te integreren in de smartschool omgeving (dus gemakkelijk toegankelijk voor (co)leerkrachten en leerlingen). Mijn ervaring met de aangemaakte taken is dat de rapportering goed is (ook directe feedback is mogelijk), dus ik denk dat dit voor de leerpaden ook wel zo zijn, aangezien de bouwstenen gelijkaardig zijn.

Beide tools zijn efficiënt, het aanmaken van oefeningen/leerpaden lijkt me vrij snel te gaan, je krijgt snelle feedback ivm de leerlingen en je snel zien of leerlingen de inhoud begrepen hebben. Ik zie de technologie vooral als vervanging van gewone lessen, vooral om vroeger kennis op te roepen (leerstof van vorige jaren kan voor de effectieve les herhaald worden zodat je daar minder of geen tijd moet insteken tijdens de contactlessen).

Voor het vak OMA hebben we een leerpad gemaakt met EdApp (zie VDA/VDS) maar ik vond de mogelijkheden achteraf gezien wat mager.

Ik kies dus voor 2 platformen die ik ken en gebruik. Voorlopig bieden deze voldoende mogelijkheden om te voldoen aan de doelstellingen waarvoor ik ze wil gebruiken. Ik heb dus nog geen nood gehad om andere te gebruiken, misschien later eens wanneer ik wat meer tijd heb.

# data[].attributes.headline
Dit testte ik uit (praktische & interactieve tools):

# data[].attributes.subject
Dit testte ik uit (praktische & interactieve tools):

# data[].attributes.body
Google Timer: tijdsbeheer (niet voor activeren voorkennis)

Digipad: tool om info te delen en feedback te vragen maar minder geschikt om voorkennis te activeren, lijkt me meer een tool om samen te werken aan iets of meningen te vragen om nadien te bekijken.

Poll Everywhere: vraagstelling naar vorige leerstof, korte vragen kunnen beantwoord worden en resultaten komen op het scherm. Woordwolken zijn ook mogelijk met deze tool. Geschikte tool om voorkennis te testen en te activeren. Dit heb ik ook gebruikt in de eerste oefenles VDA1.

Verder geteste tool:
Prezi: geprobeerd om presentatie voor VDA 1 maar niet verder gedaan. vond het niet aangenaam werken en onoverzichtelijk.

Genially: zullen we gebruiken voor een groepswerk voor OMA, maar moet nog uitgewerkt worden.

Tiny URL: handig om kortere links te maken

# data[].attributes.headline
Dit heb ik uitgetest (digitale inclusie & online samenwerken):

# data[].attributes.subject
Dit heb ik uitgetest (digitale inclusie & online samenwerken):

# data[].attributes.body
Online Samenwerken: de meeste Microsoft Tools (Onenote, Teams, OneDrive, Whiteboard (met u gedeeld)) ken ik al van bij mijn vorige werkgever waar dit dagelijks gebruikt werd.

Samen met Marit hebben we nog eens Teams, OneDrive (gezamenlijk werkdocument gemaakt voor deze opdracht) en Whiteboard getest. Ook hebben we eens Microsoft Form gebruikt (zie QR-code). Dit vind ik wel een handige tool om te gebruiken in de les voor vb. korte enquête, kleine peiling of een exit ticket.

Digitale Inclusie: hier hebben we vooral de Immersive Reader (Edge) onderzocht.

Dit zowel voor website als voor bestaande pdf bestanden die je via Edge opent. Zo kan je eigen teksten of documenten laten voorlezen.

Verder heb ik de Immersive reader ook bekeken in andere Microsoft toepassingen (Word)

Verder heb ik ook deze toepassingen bekeken:

1) Dicteren: omdat ikzelf niet zo graag tokkel op een toetsenbord. Handig maar toch redelijk wat fouten (misschien ligt het aan mijn uitspraak in het Nederlands want in het Engels was het veel beter)

2) Editor: ik kende dit niet en wou het verschil met de gewone spelling- en grammatica check zien. Dit ga ik nu standaard gebruiken.

3) Lens: onderzoeken van de mogelijkheden van deze toepassing. Handige tool voor foto's of notities snel te digitaliseren.

# data[].attributes.headline
Ik ontwierp dit materiaal (interactieve beelden & kennisclips):

# data[].attributes.subject
Ik ontwierp dit materiaal (interactieve beelden & kennisclips):

# data[].attributes.body
De leerlingen zouden een blad met vragen (voorbeeld toegevoegd bij vakje didactische inzet) krijgen waar ze de oplossing kunnen zoeken in de info via de link.

Als opdracht voor VDA1 heb ik de video (https://edpuzzle.com/open/muhizhe) (zie ook kolom VDA/VDS) ook interactief gemaakt. Dit gaat over dezelfde leerstof maar persoonlijk zou ik voor het interactief beeld kiezen met de vragenlijst ipv de antwoorden te verzamelen via de vragen met de interactieve video.

Verder heb ik pogingen gedaan met Thinglink en Lesson-up maar ik vond er niet dadelijk mijn weg in.

# data[].attributes.headline
Als ik mijn beginsituatie bekijk, dan kan ik zeggen dat ik hier al in gegroeid ben:

# data[].attributes.subject
Als ik mijn beginsituatie bekijk, dan kan ik zeggen dat ik hier al in gegroeid ben:

# data[].attributes.body
Voor ik aan dit opleidingsonderdeel begon kende ik eigenlijk niets van digitale tools (mijn fictieve lesvoorbereiding voor DCA eindigde nog met een quiz waarvoor ik misschien een digitale tool kon gebruiken maar niet wist welke). Ondertussen geef ik les en heb ik al gebruik gemaakt van bookwidgets, genial.ly (interactieve beelden) en andere kleine tools tijdens de lessen. Ook laat ik mijn leerlingen STEM hun ontwerpen eens uittekenen gebruik makende van AI Image creator tools.

Ik ben verre van een expert in digitale tools maar mijn kennis is toch erg toegenomen. Ik (als oude man :-)) stond er wat sceptisch tegenover maar zie er nu zeker de meerwaarde van in (lln vinden het soms leuker, het kan efficiënter zijn...). Dit probeer ik nu ook over te brengen naar mijn collega's (te beginnen in onze vakgroep) maar dit is niet zo eenvoudig. Verder moet ik ook nog wat beter leren inschatten welke tool nu het best is voor bepaalde doelstellingen te halen. Dit loopt soms eens mis maar je leert er wel uit zeker dan.

# data[].attributes.headline
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier wel al goed in ben:

# data[].attributes.subject
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier wel al goed in ben:

# data[].attributes.body
Standaard gebruik van computer (Documentbeheer (online en offline), Office, chat, mail, browser) is voldoende gekend. Powerpoint werd veel gebruikt in vorige job.

# data[].attributes.headline
Deel hier de link naar hetgeen je uittestte zoals je dit zou doen met je collega's of met je lln - of neem een screenshot.

# data[].attributes.subject
Deel hier de link naar hetgeen je uittestte zoals je dit zou doen met je collega's of met je lln - of neem een screenshot.

# data[].attributes.body
https://pollev.com/wouterlequieu567

Voor Onderwijs en Maatschappij maken we een alternatieve presentatie over onderwijs in Vlaanderen:

Deel 1: Onderwijs in Vlaanderen:

https://encr.pw/paiwa

Deel 2: Hervorming Secundair Onderwijs:

https://acesse.dev/j2Bpz

# data[].attributes.headline
Leerpaden zie ik inzetbaar voor mijn vak op deze manier:

# data[].attributes.subject
Leerpaden zie ik inzetbaar voor mijn vak op deze manier:

# data[].attributes.body
Specifiek voor mijn lessen (Fysica, Chemie en Biologie) zie ik vooral volgende toepassingen:

1)Voorkennis terughalen: ipv leerstof uit vorige jaren in de les terug te bespreken kan dit via een leerpad dat de leerlingen dan thuis kunnen afwerken op hun eigen tempo.

2) Differentiatie: Leerpaden kunnen worden gebruikt om te differentiëren bij oefeningen. Leerlingen kunnen verschillende leerpaden volgen op basis van hun niveau. Op basis van de ingevulde oefeningen kan je aanduiden of ze meer oefeningen van hetzelfde niveau moeten maken of dat ze naar moeilijkere oefeningen kunnen gaan.

3) Remediëring: Leerpaden kunnen worden gebruikt om studenten te helpen die moeite hebben met bepaalde onderwerpen/oefeningen. leerlingen kunnen extra oefeningen en uitleg krijgen en zo de leerstof beter te begrijpen.

3) Voorbereiding op practica/projecten: Voor fysica proberen we regelmatig practica te geven waar leerlingen proeven moeten doen en analyseren. Leerpaden kunnen de leerlingen helpen bij de voorbereiding door relevante achtergrondinformatie, video’s en simulaties te tonen. Dit kan helpen om beter te begrijpen wat ze tijdens het practicum zullen doen en wat de relevantie is.

# data[].attributes.body
Marit Desauw

# data[].attributes.headline
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier al enige notie van heb (maar nog behoorlijk wat bij te leren):

# data[].attributes.subject
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier al enige notie van heb (maar nog behoorlijk wat bij te leren):

# data[].attributes.body
Nieuwe technologieën (VR, AR, AI, ChatGPT) zijn me welbekend maar relatief weinig gebruikt tot nu toe.

# data[].attributes.body
Poll Everywhere: snelle vraagstelling om te kunnen peilen naar (voor)kennis. Snel resultaat en je krijgt een beeld de kennis binnen de klas omdat iedereen meedoet. Dit heb je niet als 1 leerling antwoord. De tool kan ook gebruikt worden om woordenwolken te maken.

# data[].attributes.headline
Het principe van blended learning zie ik voor mijn vak inzetbaar op deze manier:

# data[].attributes.subject
Het principe van blended learning zie ik voor mijn vak inzetbaar op deze manier:

# data[].attributes.body
Flipped Classroom:

Dit principe gebruiken we veel voor het vak STEM-projecten. Voordat ze aan een nieuw project beginnen werken (vb. nu is dit urban flooding en het meten/voorspellen van regen) laten we de leerlingen video's zien, krijgen ze opdrachten dat ze online moeten opzoeken (neerslagdata opzoeken en analyseren), moeten ze online samenwerken (vb. ontwerpen van vol automatische regenmeter die ze kunnen laten uittekenen via IA technieken). Tijdens de contactmomenten met de leerkracht worden deze dan besproken, geanalyseerd en eventueel uitgewerkt tot een prototype. Dus heel veel voorbereiding gebeurd thuis (ze kunnen online overleggen en hebben een online whiteboard om te gebruiken) en alles wordt dan nadien in de les besproken. Echt een topvak :-)

Oefening lessen:

Fysica en chemie zijn natuurlijk razend interessant en niets leuker dan oefeningen maken. Helaas is de tijd in de klas soms beperkt en daarom laat ik die veel thuis maken en kunnen ze hun oefeningen die ze niet begrijpen online indienen en krijgen ze van mij hulp binnen de 3 dagen. Wanneer ik zie dat hetzelfde probleem veel terugkomt bespreek ik het dan in de volgende les.

# data[].attributes.body
Wij hebben dus de Immersive reader van Edge verder onderzocht. We zien daar verschillende didactische toepassingen voor. Dit zijn de belangrijkste waar wij aan gedacht hebben:

1) Beginnende lezers of lln met leesproblemen (dyslexie) ondersteunen: door gebruik te maken van de technieken (focus, voorlezen) kan het begrijpend lezen vergemakkelijkt worden. ook bij het aanleren van een andere taal kan het helpen om de uitspraak van moeilijke woorden te leren.

2) Teksten laten voorlezen: lln die zelf niet graag of moeite hebben met lange teksten of websites lezen kunnen deze laten voorlezen. Bovendien kunnen ze het tempo aanpassen moest het te snel gaan.

3) Anderstaligen kunnen de vertaaloptie gebruiken om Nederlandse teksten deels of volledig te laten vertalen in hun moedertaal wanneer ze iets niet begrijpen.

4) Minder afleiding: snel afgeleide lln kunnen de tool gebruiken om foto's en advertenties weg te filteren. Eventueel nog extra focus met de 'regelfocus' optie.

5) Lln met visuele beperkingen kunnen een webpagina meer ‘geschikt’ maken om de tekst om te vormen om aan hun beperking tegemoet te komen (kleur, lettertype, lettergrootte, regelafstand).

6) In sommige talen kun je grammatica tools gebruiken (splitsen in lettergrepen, woordsoort aanduiden). Dit kan gebruikt worden in taallessen (vb. alle zelfstandige naamwoorden catalogeren in categorieën).

7) Marit ziet mogelijkheden om OKAN lln de tool te laten gebruiken om teksten beter te begrijpen. Technisch lezen lukt wel maar begrijpen is soms moeilijk (omdat technisch lezen al veel inspanning vergt). Misschien als ze de tekst laten voorlezen dat het begrijpen beter gaat.

8) Specifiek voor mijn vakken (Chemie, Fysica): veel artikels en websites zijn in het Engels met specifieke termen. Indien lln de termen niet begrijpen kunnen ze de woorden aanklikken en een zoekfunctie uitvoeren.

# data[].attributes.body
Ik vind Genially een handige tool om te ontwerpen, alles wijst zichzelf wel uit en er zijn reeds veel mogelijkheden in de gratis versie. Ook is alles makkelijk te delen. Eens je alle info (tekst en figuren) hebt duurt het echt niet lang om iets te maken. Ook het delen is simpel en duidelijk. Iedereen kan ook gemakkelijk inloggen.

Er zijn veel mogelijkheden maar ik gebruik enkel basiszaken en voorlopig is dit meer dan genoeg om mijn materiaal te ontwerpen met het doel dat ik voor ogen heb.

# data[].attributes.headline
Dit wil ik in de toekomst zeker nog bijleren:

# data[].attributes.subject
Dit wil ik in de toekomst zeker nog bijleren:

# data[].attributes.body
In de nabije toekomst wil ik meer leren en begrijpen over de impact van AI op de manier van lesgeven. Ik wist niet dat lln dit konden (en dus zeker al doen) gebruiken om vraagstukken (in mijn geval voor het vak fysica) te laten oplossen. Ik geef nog traditioneel veel theorie in de contactlessen en laat de leerlingen dan eerst in de klas en dan thuis oefeningen maken. Dit lijkt dus wat achterhaald te zijn. We gaan als leerkrachten fysica meer moeten inzetten op dingen als flipped classroom waarbij het oefenen van vraagstukken in de klas gaat gebeuren en het verwerven van theorie eerder thuis. Welke werkvormen en tools we daarvoor best gebruiken zal eens diep over moeten nagedacht worden.

# data[].attributes.headline
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier nog niet veel over weet:

# data[].attributes.subject
Uit de analyse van mijn beginsituatie blijkt dat ik hier nog niet veel over weet:

# data[].attributes.body
De technologische toepassingen voor gebruik in de klas zijn me weinig bekend (enkel vanuit de lessen tijdens deze opleiding). ik moet deze dus wat verkennen en de mogelijke toepasbaarheid evalueren. Momenteel is het nog een overvloed aan namen waarvan ik niet weet wat je ermee kan doen.

# data[].attributes.body
Meerwaarde: je krijgt met deze tool een beeld van de gehele klas. Bij gewone vraagstelling krijg je het beeld van 1 leerling. Als je ziet dat de meeste fout zijn kun je dadelijk ook uitleg geven waarom en eventuele voorkennis heractiveren/verbeteren. De woordenwolk kan ook gebruikt worden om kennis te activeren, zelfde antwoorden worden groter weergegeven.

Efficiëntie: je krijgt op een snelle manier feedback over de kennis van de gehele klas. Er is geen lange lange login of registratie nodig voor de deelnemers.

Doelgerichtheid: tool is geschikt om voorkennis te activeren op een eenvoudige overzichtelijke manier.

# data[].attributes.body
Microsoft Teams: Het Teams-platform (en bij uitbreiding Google Meet, Skype...) is goed ingeburgerd sinds corona. Het is veel gebruikt als communicatietool (chat, meeting) tussen lln en leerkrachten en tussen lln onderling. Het kan ook gebruikt worden als virtuele klasruimte.

OneNote en OneDrive: kan gebruikt worden om het delen van bestanden wanneer verschillende leerlingen (of leerkrachten) input moeten geven of werken aan een gezamenlijk document. Alle wijzigingen zijn meteen zichtbaar voor iedereen en er kan simultaan in 1 document gewerkt worden.

Whiteboard: digitaal tool dat kan gebruikt worden voor brainstormsessies, het verzamelen van gegevens, mindmaps.... Het biedt verschillende functies, zoals tekenen, schrijven, plaknotities, afbeeldingen....

Forms: kan gebruikt worden voor exit tickets of korte peilingen in een klas/school.

# data[].attributes.body
Ik ben begonnen in Thinglink maar vond de mogelijkheden vrij beperkt (misschien is meer mogelijk in de betalende versie). Bovendien vond ik het niet aangenaam werken en had ik moeite om andere tekeningen in te voegen (de tool kon geen grote tekeningen invoegen en deed een automatische 'crop' daarom ben ik overgeschakeld naar Genially. De leercurve bij Genially is voor mij net iets gemakkelijker te bewandelen.

De interactieve video (VDA1) werd met EDPuzzle gemaakt. In het begin had ik wat moeite om het juiste tijdstip te selecteren tot ik vond hoe je het manueel de tijd kunt ingeven. Ook het delen buiten een klas (assign) heb ik toch even moeten zoeken. Gevonden in de Tech Meet met hulp van de zeer behulpzame docent :-).

# data[].attributes.attachment_link.description
View the interactive image by Wouter Lequieu

# data[].attributes.headline
En daarvoor zal ik volgende actie(s) ondernemen (formuleer je actie zo SMART-I mogelijk):

# data[].attributes.subject
En daarvoor zal ik volgende actie(s) ondernemen (formuleer je actie zo SMART-I mogelijk):

# data[].attributes.body
1. ik ga mijn bevindingen delen binnen mijn eigen school en vakgroep. Denk dat het niet slecht is om een beetje een algemene aanpak te gebruiken om een wirwar aan tools te vermijden. Voor de leerlingen lijkt me het ook handiger en overzichtelijker.

2. Ik ga connecteren met mijn 'stageschool', ik heb dan wel geen actieve stage gedaan maar tijdens mijn observatie zag ik daar een leraar chemie die al gebruik maakte van flipped classroom (was vooral met zelf opgenomen filmpjes dacht ik). Die leerkracht had wel veel kennis over tools, misschien kunnen we eens brainstormen hoe dit best aan te pakken.

3. Ik ga ook eens opzoek gaan naar online communities of trainingen om meer te weten te komen over hoe andere scholen (Belgisch of in het buitenland) hiermee aan de slag gaan.

4. Verder ga ik IA ook meer gebruiken tijdens lesvoorbereidingen (vooral om eens meer creatieve werkvormen te ontdekken en te gebruiken). Ik merk van mezelf dat ik nog terugval op doceren en onderwijsleergesprekken (deels door het vak en deels door tijdsgebrek want de leerlingen moesten heel wat leerstof inhalen voor het kerstexamen).

# data[].attributes.body
Lln hebben in vorig schooljaar de delen van een cel geleerd. Ter voorbereiding van de verdieping in de eiwitproductie is dit een herhalingsoefening als huistaak waarbij de leerlingen een vragenlijst krijgen die ze moeten invullen gebruikt makende van de interactieve afbeelding en het filmpje. Ik zou dit als een huistaak meegeven zodat ze dit voor de nieuwe leerstof zelfstandig kunnen bekijken.

Ik denk door de lln actief te laten zoeken je beter het doel (herhaling van begrippen) zal bereiken ipv gewoon te doceren (versterking/verandering). Als lkr krijg je ook een zicht of elke lln het wel begrijpen heeft en de nodige basis heeft om te verdiepen (meerwaarde). Op deze manier win je ook tijd en moet je minder tijd aan herhaling besteden tijdens de les (efficiëntie).

# data[].attributes.body
Volgens feedback op internet kan het platform problemen hebben met veel gebruikers, maar ik veronderstel dat dit in een klasomgeving geen gevaar is. Internettoegang is wel noodzakelijk voor iedereen. Vrij eenvoudige tool zonder echte valkuilen volgens mij. enkel bij woordenwolken moet je oppassen met antwoorden uit verschillende woorden omdat deze opgesplitst worden.

# data[].attributes.headline
Volgende keer zou ik dit zeker opnieuw doen:

# data[].attributes.subject
Volgende keer zou ik dit zeker opnieuw doen:

# data[].attributes.body
Editor: vanaf nu zal dit standaard gebruikt worden indien mogelijk.

Teams/OneDrive: is ook standaard gebruikt bij ons op school.

Immersive Reader: zal ik meegeven aan lln bij literatuuranalyses

# data[].attributes.headline
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.subject
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.body
Feedback over mijn interactief beeld was zeer positief en ze vonden het goed dat vragenlijst met gerichte vragen mee gegeven werd omdat ze zo wel alles moeten bekijken wat belangrijk is. Interactieve beelden kunnen eventueel ook gebruikt worden voor andere doelstellingen: herhalen, stappenplan... Er werden geen alternatieve tools voorgesteld binnen de kleine groep, in het klasgesprek kwam LessonUp vaak aan bod maar ik heb daar niet de beste gebruikservaring mee, misschien moet ik dit toch eens verder bekijken.

# data[].attributes.body
vlot toegankelijk met verschillende toestellen (PC, phone, chromebook).
Resultaten zijn live beschikbaar.
Verschillende vraagtypes zijn mogelijk (meerkeuze, open vragen..), woordenwolken

# data[].attributes.headline
Volgende keer zou ik dit zeker anders doen:

# data[].attributes.subject
Volgende keer zou ik dit zeker anders doen:

# data[].attributes.body
Whiteboard: hier waren we vlug het overzicht kwijt waar iemand aan het aanvullen was, ook bleven teksten zeer klein. Ofwel moeten we meer tijd steken om uit te zoeken ofwel moeten we andere tool evalueren (Miro/mural).

# data[].attributes.headline
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.subject
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.body
Ik heb enkel 2 interactie video's gezien. 1 met EdPuzzle met dezelfde functionaliteiten (samen hebben we uitgezocht hoe best te delen met anderen).

1 iemand gebruikte Lesson-Up en blijkbaar zijn er meer mogelijkheden, dit ga ik eens verder bekijken.

In de les kwam ook bookwidget als tool naar boven voor interactieve beelden/video's. Aangezien mijn school ook hiermee werkt ga ik dit ook eens verder bekijken.

# data[].attributes.headline
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.subject
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.body
Tijdens de oefenles VDA1 kwam opmerking dat tijdens de poll, de eerste resultaten dadelijk zichtbaar waren en daarom richting gaven aan de anderen lln. beter zou zijn om pas resultaat te tonen nadat iedereen gestemd heeft.

Tijdens de Teach Meet kwamen als mogelijke alternatieven Wooclap voor woordenwolken en Socrative voor vraagstellingen (maarkeuze, ja/nee of korte antwoorden).

# data[].attributes.headline
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.subject
Feedback van peers? Alternatieve toepassingen?

# data[].attributes.body
Ikzelf was niet op de tech meet 3 maar Marit zei dat er weinig feedback was en dat alles wel positief onthaald werd.

Er werd ook een dicteerfunctie in Word aangereikt die ik nu ook gevonden heb.

De insluitende lezer van MS Word (Online) werd wat meer toegelicht. Leuk lijkt me de beeldwoordenboek.

Voor taalvakken kunnen de grammar tools (splitsen in lettergrepen en aanduiden woordsoorten wel gebruikt worden, voor mijn vakken zie ik daar minder toepassingen voor. Beide tools werken niet altijd in Edge.

Het feit dat je Vlaams kan kiezen vonden sommigen wel eens leuk om af te wijken van het 'Hollands'.

# data[].attributes.headline
Lees over de multimediaprincipes van Mayer. Kies één principe en zoek daarover een extra bron. Bespreek het verband met de toepassing die je uitgewerkt hebt in max. 5 zinnen. 

# data[].attributes.subject
Lees over de multimediaprincipes van Mayer. Kies één principe en zoek daarover een extra bron. Bespreek het verband met de toepassing die je uitgewerkt hebt in max. 5 zinnen. 

# data[].attributes.body
Ik kies voor het signaleringsprincipe, waarbij de aandacht van de lln gestuurd worden naar de essentiële begrippen door deze te markeren. Als bijkomende bron kies ik voor een artikel (zie referentie onderaan) over cognitieve belasting, op pagina 16 staat waarom signalering belangrijk is zeker bij multimediale toepassingen. De creatie van ankerpunten in een tekst wijst als het ware de weg voor de lln en bevordert het effectief gebruik van het werkgeheugen.

In de toepassing die ik heb uitgewerkt zijn de belangrijkste begrippen en leerstof telkens vet gemarkeerd. Dit zijn de termen die in de verdere lessen meermaals gaan gebruikt worden en dus vlot gekend zouden moete zijn. Door deze vet te maken hoop ik dat de lln deze zeker zullen zien, hopelijk kunnen onthouden en liefst ook kunnen uitleggen.

Referentie:

Brein & Leren: Cognitieve belasting van het geheugen - Uitleg & tips. (2014, August 4). Issuu. https://issuu.com/licweb/docs/clt_publicatie

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Mayer's ontwerpprincipes van multimedialeren

Je vindt hier een korte introductie over de verschillende ontwerpprincipes. We tonen daarbij steeds een voorbeeld waarbij het principe niet is toegepast en een voorbeeld waar dat wel is gebeurd.

Wens je nog meer te weten over deze principes, dan kan je hiervoor in de 'uitdieping' terecht.

Gebruik een communicatieve schrijf stijl (met inbegrip van het gebruik van de ik- en je-vorm) en een vriendelijke, menselijke stem.

Je kan deze leestekst personaliseren door het vanuit de persoon zelf te schrijven. We beschrijven hier immers een proces dat zich in elk hoofd afspeelt dus ook in dat van de cursist. Spreken over 'je zintuigen' en 'je brein' komt minder afstandelijk over dan 'de zintuigen' en 'het brein'. De tweede zin kan je bovendien ook in een actieve vorm schrijven (probeer 'worden' te vermijden).

Stuur de aandacht naar kritische en essentiële aspecten van het leermateriaal d.m.v. extra markeringen.

We kunnen deze leestekst verbeteren door een genummerde lijst te maken en de belangrijkste woorden in vette tekst te zetten.

Tekst én beeld is beter dan tekst alleen.

We maken deze tekst duidelijker met bijvoorbeeld een beeld.

De ruimte tussen corresponderende woorden en beelden moet minimaal zijn.

We zetten de tekst dus niet onder maar in het beeld.

In combinatie met beeld is audio beter dan geschreven tekst. Dat laatste leidt tot overbelasting van het visuele kanaal.

We geven de tekst auditief en plaatsen enkel kernwoorden als leestekst in het beeld.

Corresponderende woorden en beelden moeten tegelijkertijd verschijnen.

We hebben hier de tekening geanimeerd, synchroon met de audio.

Beeld plus audio is beter dan beeld plus audio plus tekst. Dat laatste leidt tot 'cognitieve overload'.

Ondertitels in dezelfde taal als de audio leiden af. Enkel voor anderstaligen of laaggeletterden kan dit een hulpmiddel zijn.

Vermijd overbodige, ongerelateerde woorden, beelden en geluiden.

In dit voorbeeld is achtergrondmuziek gebruikt. Dat kun je beter vermijden..

Mensen leren beter van een menselijke stem dan van een computerstem.

Toon enkel de beelden die essentieel zijn.

Het heeft geen meerwaarde om, naast de visuele animatie, ook de lesgever in beeld te brengen. Haar stem volstaat.

Designeffecten spelen sterker bij cursisten met weinig voorkennis en bij cursisten met een slechter ruimtelijk inzicht.

# data[].attributes.attachment_link.title
Digitale Didactiek | Mayer's ontwerpprincipes van multimedialeren

# data[].attributes.attachment_link.description
Mayer's ontwerpprincipes van multimedialeren Je vindt hier een korte introductie over de verschillende ontwerpprincipes. We tonen daarbij steeds een voorbeeld waarbij het principe niet is toegepast en een voorbeeld waar dat wel is gebeurd. Wens je nog meer te weten over deze principes, dan kan je hiervoor in de 'uitdieping' terecht.

# data[].attributes.headline
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.subject
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.body
Lesson Up: lijkt me goede tool met veel mogelijkheden om te gebruiken in de lessen zonder dat je constant van scherm moet wisselen. Dat ga ik zeker eens verder uitzoeken en proberen in VDA1.

Flippity: eenvoudige tool voor groepjes te maken, flashcards, games

U-Block: om advertenties te vermijden bij youtube

Bing Image creator: AI om afbeeldingen te creëren.

# data[].attributes.headline
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.subject
Dit zag ik bij anderen en wil ik onthouden of uittesten:

# data[].attributes.body
Insluitende lezer voor MS Word.

Dicteerfunctie

Editor

De meeste tools om samenwerken gebruik ik al en moet ik dus niet uittesten. Forms ga ik wel gebruiken in mijn eigen lespraktijk

# data[].attributes.headline
Welke technologie biedt meerwaarde in de klas van de toekomst (future classroom)? Zoek en plak hieronder een bron en beschrijf wat dit voor jouw (toekomstige) lespraktijk betekent.

# data[].attributes.subject
Welke technologie biedt meerwaarde in de klas van de toekomst (future classroom)? Zoek en plak hieronder een bron en beschrijf wat dit voor jouw (toekomstige) lespraktijk betekent.

# data[].attributes.body
Virtual Reality: voor de lessen biologie lijken virtual reality wel interessant omdat je dan eventueel dissecties en zo kunt tonen zonder echt uit te voeren (vb. https://youtu.be/UbBUSn2aQ20) je kan dan door het lichaam, weefsels, cellen) 'lopen'.

# data[].attributes.headline
Grasduin in het dossier van mediawijs.be. Plak hier de bron die het meest je aandacht trekt. Welke drie tips haal je hieruit om jouw les- en schoolpraktijk inclusief te maken?  

# data[].attributes.subject
Grasduin in het dossier van mediawijs.be. Plak hier de bron die het meest je aandacht trekt. Welke drie tips haal je hieruit om jouw les- en schoolpraktijk inclusief te maken?  

# data[].attributes.body
https://www.mediawijs.be/nl/artikels/wat-digitale-inclusie

Ik heb voor deze bron gekozen omdat de voorwaarden voor digitale inclusie mij aanspraken.

De reden dat het me aansprak is omdat ik net begonnen ben met lesgeven en er mij een mentor is toegewezen. Dit is een vrouw met veel ervaring (=lees: bijna op pensioen) en toen ik eens polste of er op school veel gebruik gemaakt werd van digitale tools kwam dadelijk de reactie dat het al moeilijk genoeg is om met Smartschool en Team te werken en dat al die andere moderne dingen te moeilijk zijn voor haar en sommige leerlingen want niet alle leerlingen kunnen daar goed mee werken. Maar als ik dat echt wilde moet ik het maar zelf uitzoeken. Ik vond het een ietwat rare reactie maar ben er verder niet op ingegaan maar vooral wat ze zei over de leerlingen vond ik wat raar.

Als ik dan hier de voorwaarden voor inclusie zie lijkt mij toch in een schoolomgeving aan alle voorwaarden voldaan:

Digitale Toegang: alle lln en leerkrachten beschikken over een laptop met internetconnectie op school. Bovendien lijkt het me dat alle lln over een smartphone beschikken.

Digitale Competenties:

Alle lln kunnen hebben wel de basiscompetenties om hiermee aan de slag te kunnen. Bovendien krijgen de lln in de eerste twee leerjaren een uitleg over de mogelijkheden en de gevaren van het gebruik van internet, sociale media en digitale tools (mediawijsheid). Aan de competenties van de lln kan het niet liggen en anders is het de verantwoordelijkheid van de leraar om de lln op weg te helpen. Bovendien is het net de taak van het onderwijs om de lln voor te bereiden op een leven in de samenleving die ook meer en meer digitaal aan het worden is, dus het onderwijs heeft ook als taak de digitale competenties te ontwikkelen.

Ondersteuningsnetwerk:

In een schoolomgeving zijn er genoeg ondersteuningen voor zowel leraars als leerlingen (helpdesk, ICT-coördinatoren, help functies bij de diverse toepassingen, online groepen met tips & tricks....

Inclusion by design:

het is de verantwoordelijkheid van de leraar om de tools te kiezen en ontwerpen zodat ze voor alle leerlingen begrijpbaar en bruikbaar zijn.

Wat is dus vooral meeneem naar mijn lespraktijk is:

1) laat je niet afschrikken door andere leraars die er wat weigerachtig tegenover staan. Proberen en evalueren zou ik zeggen. Er kan al eens iets misgaan maar dan heb je daar ook wel iets uit geleerd.

2) bij de keuze en ontwerp van tools genoeg aandacht besteden aan de voorbereiding zodat de drempel om deel te nemen zo laag mogelijk is (duidelijke instructies, geen lange inlogprocedures, intuïtief gebruik). Vooral de keuze van tool is voor mij nog moeilijk maar het is vooral een kwestie van proberen. Verder kijk ik soms op de website van Media@wegwijzer of de overzichten aangereikt in de opleidingsonderdelen DED en VDA.

3) Toegankelijkheid voor iedereen: lln zijn meer gewoon om alles op smartphone te doen. Het is dus zeker een meerwaarde om eventuele tools te kiezen die ook op de smartphone kunnen gebruikt worden. Het is immers belangrijk dat de digitale lesinhoud beschikbaar is voor alle studenten. Ook het gebruik van de inclusieve tools (vb immersive reader) kunnen helpen om digitale inhoud inclusiever te maken.

Verder verwijs ik ook eens graag naar een website (Digitale didactiek - Leerling 2020) waar succesfactoren en tips vermeld staan voor digitale didactiek. Bovendien zijn er ook enkele mooie praktijkvoorbeelden.

Referenties:

1)https://projects.odisee.be/mediawegwijzer/2020/04/20/handige-digitale-tools-voor-onderwijs

2) Digitale didactiek - Leerling 2020

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
De term 'digitale inclusie' of 'e-inclusie' verwijst naar acties en oplossingen die nodig zijn om digitale uitsluiting te voorkomen, zodat iedereen ten volle kan deelnemen aan de digitale samenleving. Enerzijds gaat het om het wegwerken van ICT-gerelateerde drempels, zoals digitale vaardigheden en toegang tot toestellen en internet. Anderzijds moeten mensen ondersteund worden en de kans krijgen om zelf hun digitale weg te zoeken, bijvoorbeeld door gebruiksvriendelijke websites en apps te ontwikkelen.
Wat is digitale inclusie?
Digitale uitsluiting kan bepaalde gevolgen met zich meebrengen. Zo gaat het vaak samen met sociale uitsluiting. Daarom verliezen we digitale inclusie beter niet uit het oog.
Daarom is digitale inclusie belangrijk
Digitale inclusie gaat hand in hand met mediawijsheid. Dat betekent dat je media moet kunnen gebruiken én begrijpen om digitaal mee te zijn. Iemand kan bijvoorbeeld wel een profiel aanmaken op sociale media, maar begrijpt daarom nog niet hoe gegevens worden opgeslagen en gebruikt voor andere doeleinden.

Digitale uitsluiting is breder dan de digitale kloof, want betekent dat digitale uitsluiting over meer gaat dan een gebrek aan toegang. Louter inzetten op toegang is dus ook niet voldoende om te spreken over digitale inclusie. Wij spreken van vier voorwaarden waarrond moet worden gewerkt:
Ontdek meer over de vier voorwaarden voor digitale inclusie

# data[].attributes.attachment_link.description
De digitalisering gaat razendsnel. Voor steeds meer diensten kan of moet je online, of je nu je treinticket wil kopen of je belastingaangifte wil indienen. Handig, maar niet voor iedereen.

# data[].attributes.body
Poll Everywhere gebruikt om kennis te toetsen

# data[].attributes.headline
Uit de feedback van dit semester (van medestudenten, lector, leerlingen, collega's ...) kan ik deze drie groeikansen/verbeterpunten benoemen voor mezelf:

# data[].attributes.subject
Uit de feedback van dit semester (van medestudenten, lector, leerlingen, collega's ...) kan ik deze drie groeikansen/verbeterpunten benoemen voor mezelf:

# data[].attributes.body
1 - Goed nadenken over welke tool het beste is voor de doelstelling. Goede afstemming van gekozen toepassing op lesinhoud en lesdoel. Niet noodzakelijk een digitale tool gebruiken omdat het leuk is voor de studenten (vooral uit feedback VDA)

2 - De mogelijkheden van AI verder ontdekken en gebruiken voor jezelf als leerkracht (vb. lesvoorbereidingen) en voor de leerlingen. Ik zag dat andere studenten (niet alleen binnen DED) dit al veel meer gebruiken en soms tot creatievere werkvormen kwamen.

3 - Nog meer verschillende tools uitproberen, vooral met het oog op het ontwikkelen van leerpaden (zodat lln theorie thuis kunnen verwerken). Nu blijf ik hangen in bepaalde tools (meestal omdat deze handig en snel te gebruiken zijn) maar er is zoveel dat ik eens verder moet kijken. Ik had eerlijk gezegd nu ook niet altijd de tijd ervoor als beginnende leerkracht in combinatie met de lerarenopleiding.

# data[].attributes.body
Als afsluiting werd een kort kruiswoordraadsel (bookwidget) gemaakt om te zien of de nieuwe begrippen gekend zijn.

# data[].attributes.body
Interactieve video (opdracht VDA1)

# data[].attributes.attachment_link.description
Easily create beautiful interactive video lessons for your students you can integrate right into your LMS. Track students' progress with hassle-free analytics as you flip your classroom!

# data[].attributes.headline
Welk inzicht bieden learning analytics en wat doe je ermee als leerkracht?  Zoek en plak hieronder een bron. Beschrijf wat jij daar zal/kan mee doen.

# data[].attributes.subject
Welk inzicht bieden learning analytics en wat doe je ermee als leerkracht?  Zoek en plak hieronder een bron. Beschrijf wat jij daar zal/kan mee doen.

# data[].attributes.body
Learning Analytics is data-analyse (meten, verzamelen, analyseren en rapporteren) van gegevens ivm leerlingen en hun leerproces met het oog om het leerproces beter te begrijpen en te optimaliseren. Belangrijk is dat het verzamelen op klas- of groepsniveau gebeurd en niet op de individuele student. Individuele resultaten kunnen wel vergeleken worden tov de groepsresultaten.

Wanneer leerlingen gebruik maken van digitale leerplatformen maakt het mogelijk om data te verzamelen (hoeveel loggen de lln in, hoe lang zijn de leerlingen ingelogd, op welke delen spenderen ze veel tijd, waar maken ze veel fouten...). Deze data kan door de leerkracht automatisch en geanalyseerd worden, waardoor hij snel de problemen kan zien en eventueel het leerproces kan bijsturen. De voortgang van de studenten kan ook gemonitord zodat de leerkracht kan gewaarschuwd worden wanneer leerlingen achterop zouden geraken.

In de 'traditionele' manier van onderwijzen krijgt de leerkracht meestal inzicht of leerlingen iets onder de knie hebben na een formatieve of formele bevraging zonder een beeld te hebben van het leerproces. Je kan wel inschatten of de lln gestudeerd/herhaald hebben maar zeker ben je nooit. Met learning analytics krijg je een beeld van het resultaat (als er een test bij was) en een beeld van het leerproces zodat je kan inschatten waar het eventueel misloopt en kan bijsturen. Zelf zonder echt toetsen af te nemen kun je al inschatten welke leerlingen een risico hebben om tekorten te hebben gebaseerd op de data.

Zelf maken we op onze school weinig gebruik van digitale tools voor de leerlingen dus van learning analytics is nog geen sprake. Maar met de opkomst van AI denk ik dat we meer gaan moeten inzetten op flipped classroom, voor mijn vakken betekend dit dus dat leerlingen de theorie eerder thuis gaan moeten verwerken en dat we de tijd in de klas gaan gebruiken om vraagstukken/oefeningen te maken. Nu is het eerder omgekeerd maar met de opkomst van AI kunnen ze de oefeningen laten oplossen en heb je geen idee of ze het wel kunnen (op het examen moeten ze het tenslotte wel zelf doen). Met learning analytics zou je kunnen opvolgen hoe veel tijd leerlingen gespendeerd hebben aan de voorbereiding (kun je ze ook op aanspreken indien ze het niet goed gedaan hebben), kun je voor jezelf evalueren hoe efficiënt het was. Wanneer dit gekoppeld kan worden aan wat test (inzichtsvragen) kun je ook al zien of de leerlingen het goed begrepen hebben en kun je die data ook gebruiken om in de oefening les te differentiëren (lln die volledig mee zijn kunne uitdagende oefeningen voorgeschoteld krijgen terwijl anderen nog een extra uitleg (verlengde instructie) of gemakkelijkere oefeningen krijgen om te starten. Ik zie wel mogelijkheden maar de uitwerking is nog een beetje een vraagteken.

Bron:

Society for Learning Analytics Research (SoLAR). (2021, March 24). What is Learning Analytics? - Society for Learning Analytics Research (SoLAR). https://www.solaresearch.org/about/what-is-learning-analytics/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Society for Learning Analytics Research (SoLAR)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
LEARNING ANALYTICS is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs, as defined back in 2011 for the first LAK, this general definition still holds true even as the field has grown. Learning analytics is both an academic field and commercial marketplace which have taken rapid shape over the last decade. As a research and teaching field, Learning Analytics sits at the convergence of Learning (e.g. educational research, learning and assessment sciences, educational technology), Analytics (e.g. statistics, visualization, computer/data sciences, artificial intelligence), and Human-Centered Design (e.g. usability, participatory design, sociotechnical systems thinking).

SO WHAT'S ALL THE FUSS ABOUT? People have been researching learning and teaching, tracking student progress, analysing school or university data, designing assessments and using evidence to improve teaching and learning for a long time. Learning Analytics builds on these well established disciplines, but seeks to exploit the new opportunities once we capture new forms of digital data from students' learning activity, and use computational analysis techniques from data science and AI.

KEY USES. Historically, some of the most common uses of learning analytics is prediction of student academic success, and more specifically, the identification of students who are at risk of failing a course or dropping out of their studies. While it is reasonable that these two problems attracted a lot of attention, learning analytics are far more powerful. The evidence from research and practice shows that there are far more productive and potent ways of using analytics for supporting teaching and learning. Some of the most popular goal of learning analytics include:

1. Supporting student development of lifelong learning skills and strategies

2. Provision of personalised and timely feedback to students regarding their learning

3. Supporting development of important skills such as collaboration, critical thinking, communication and creativity

4. Develop student awareness by supporting self-reflection

5. Support quality learning and teaching by providing empirical evidence on the success of pedagogical innovations

METHODOLOGIES
Descriptive Analytics: insight into the past

Uses data aggregation and data mining to understand trends and evaluative metrics over time. The majority of statistics use falls into this category which is limited to past data and includes:

Student feedback gathered from student satisfaction and graduate surveys

Analysis of data at all stages of the student lifecycle starting from admissions process , to student orientation, enrolments, pastoral care, study support, exams and graduations.

Diagnostic Analytics: why did it happen

This form of advanced analytics is characterised by techniques such as drill-down, data discovery, data mining and correlations to examine data or content to answer the question &dash; "Why did it happen?" and includes:

Analysis of data to inform and uplift key performance indicators across the organization

Analysis of patterns to design appropriate metrics

Equity access reporting and analysis of effective strategies to support students

Learning management system metrics to improve student engagement

Predictive Analytics: understanding the future

Combines historical data to identify patterns in the data and applies statistical models and algorithms to capture relationships between various data sets to forecast trends and includes:

Development of Staff Dashboards to help predict student numbers and cohort mobility through programs to assist in identifying areas for improvement

Prescriptive Analytics: advise on possible outcomes

Goes beyond descriptive and predictive by recommending one or more choices using a combination of machine learning, algorithms, business rules and computational modelling such as:

Focusing on subject/courses where small changes could have a big impact on improving student engagement, feedback and outcomes

Data visualisation via specific tools to provide program/degree level metrics on student enrolments, program stage, results and survey feedback to give teaching staff visual snapshots of students in their programs

WHO BENEFITS? Learning Analytics provides researchers with exciting new tools to study teaching and learning. Moreover, as data infrastructures improve - from data capture and analysis, to visualization and recommendation - we can close the feedback loop to learners, offering more timely, precise, actionable feedback. In addition, educators, instructional designers and institutional leaders gain new insights once the learning process is persistent and visible.

ORGANIZATIONAL INFRASTRUCTURES. The community that SoLAR is fostering is distinctive in its interest in understanding the organizational systems required to introduce and sustain analytics. SoLAR's events and publications draw an eclectic audience that welcomes leaders and policy makers in education/business/government concerned with strategies for organizational change.

ETHICS OF DATA, ANALYTICS & AI. There is rightly much public and professional debate around the ethics of 'Big Data' and AI, including privacy, the problem of opaque 'black box' algorithms, the risk of training machine learning classifiers on biased datasets, and the dangers of incorrectly predicting someone's behaviour. These concerns are just as relevant in education, so the ethics of educational data, analytics and AI are front and center in SoLAR's work, with a very active stream in our events and publications.

# data[].attributes.attachment_link.title
What is Learning Analytics? - Society for Learning Analytics Research (SoLAR)

# data[].attributes.attachment_link.description
LEARNING ANALYTICS is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs, as defined back in 2011 for the first LAK, this general definition still holds true even as the field has grown.

# data[].attributes.headline
OMA Opdracht 2: alternatieve cursus over kwaliteitsvol onderwijs

# data[].attributes.subject
OMA Opdracht 2: alternatieve cursus over kwaliteitsvol onderwijs

# data[].attributes.body
Hier hebben we een soort leerpad gemaakt waar diverse actoren voor kwaliteitsvol onderwijs bekeken worden. Dit was deel van een opdracht voor het val Onderwijs en Maatschappij.

# data[].attributes.attachment_link.title
Onderwijs en Maatschappij: Ondersteuning voor kwaliteitsvol onderwijs

# data[].attributes.attachment_link.description
1. Dries Troost 2. Evelyn Casteleyn 3. Marlies Vandierendonck 4. Wouter Lequieu 5. Louise Van Der Heijden