dinsdag 24 maart 2015

Toekomst voorspellen: een gift, of een vloek?

Voor velen hoort het voorspellen van de toekomst in het schemere wereldje van de paragnosten, mediums en charlatans. Maar zou het niet fijn zijn om als docent een glazen bol of tarotkaarten te raadplegen, om zo de ontwikkeling van de leerlingen in de toekomst te zien? De bezigheid van toekomstvoorspellingen hoort alleszins niet thuis in het onderwijs, althans nog niet. Er is een domein waar dit wel gebeurd, namelijk het internet. Zoals vaker blijkt de wetenschap de grenzen van onze fantasie te overschrijden. Zo kunnen onlineadverteerders ons gedrag, als onlineconsumenten, laten voorspellen. En advertenties sturen die precies aansluiten op onze behoeften. Om te kunnen voorspellen moeten de adverteerders gegevens en gedragingen van ons volgen en bijhouden. Hoe meer data (Big Data) zij beschikken, hoe accurater de voorspellingen zijn. Tracking is sinds de komst van grote zoekmachines als Google een onderwerp van discussie, en ligt ten grondslag aan de voorspellingen van ons gedrag. Tracking associëren wij vaak met cookies. Maar wat zijn cookies nou eigenlijk?

Cookies

Banes, Herrmann en Federrath (2012) omschrijven het fenomeen van cookies als volgt:“Traditionally, service providers, who want to track the activities of Internet users, rely on explicit tracking techniques like HTTP cookies”. HTTP staat voor: HyperText Transfer Protocol. En beschrijft de protocol voor communicatie tussen de computer en de browser. Middels deze protocol kan service providers informatie van onze computers opvragen. Na het registreren van al deze informatie wordt er gericht gezocht naar statistische verbanden om profielen op te stellen. De profielen komen tot stand aan de hand van algoritmes. Deze procedure heet datamining. Netflix op een tablet is een goed voorbeeld van hoe datamining in de praktijk gehanteerd wordt. Het bekijken, waarderen van films en de interactie met het platform an sich voorziet Netflix van Big Data. Vervolgens wordt een profiel van ons allen aangemaakt. Daarna vergelijkt Netflix de profielen met elkaar om verbanden en patronen te ontdekken. Deze leiden uiteindelijk tot persoonlijke advertenties. Niet alleen Netflix maakt gebruik van deze technologie. Google, Facebook, Instagram, Spotify, Twitter, Tumblr en nog veel meer OSNs (Online Social Networks) passen algoritmes toe. De adverteerders weten doorgaans eerder dan wijzelf waar ons voorkeur liggen.

Voordelen cookies

Voor de luie consumenten onder ons lijkt datamining een geschenk uit de hemel. Wij worden op onze wenken bediend, omdat wij allereerst profiled advertenties krijgen aangeboden. Bovendien worden we netjes gewaarschuwd voor cookies. Dikwijls zien wij bij het bezoeken van een site een pop-up met de vermelding: “Cookies helpen ons bij het leveren van onze diensten. Door gebruik te maken van onze diensten, gaat u akkoord met ons gebruik van cookies” (Google, 2015). Cookies lijken op een transparante wijze toegepast te worden.  Het vergemakkelijkt tevens het werk van zoekmachines en sites, zodat wij zo efficiënt mogelijk in onze zoektocht geholpen worden. Daarnaast kan de overheid d.m.v. cookies illegale handelingen opsporen, bijvoorbeeld kinderpornografie en communicatie tussen terroristen. M.a.w.: om onze veiligheid te waarborgen is het gebruik van cookies van staatsbelang. Maar toch zijn cookies vaak onderwerp van discussie, omdat manipulatie van Big Data een te grote verleiding blijkt. (Voor een interessant kijkje in de keuken van manipulatie in de ICT, bekijk de documentaire: http://www.npo.nl/2doc/25-02-2015/VPWON_1235964)

Nadelen cookies

Bij het al reeds besproken HTTP cookies is er sprake van een éénrichtingsverkeer, dat wil zeggen dat alleen de service providers onze gegevens kunnen ontvangen. Banes (et al, 2015) noemt dit explicit tracking. In tegenstelling tot explicit tracking wordt er bij behavorial-based tracking (Banes et al, 2012) onze privacy geschonden. ”From a privacy perspective behavior-based tracking is even more dangerous, because it allows service providers to track users passively, i. e., without cookies(...) In principle, behavior-based tracking can be carried out by any attacker that can observe the activities of users on the Internet” (Banes et al, 2012). Zowel bij explicit tracking en behavorial-tracking cookies gaat het om PII (Personal Identifiable Information) vergaren. Deze PII kan zijn: naam, leeftijd, job, geslacht, likes en dislikes. Maar ook de content van onze e-mails en IP-adressen worden misbruikt.

Het hoeft geen betoog dat de OSNs (Online Social Networks) een onuitputtelijke bron van PII in hun bezit hebben.  Om ons gerust te stellen wekken zij een illusie waarin onze persoonlijke data beschermd worden door o.a.:
                     Een Walled Garden: “(…) is a software system where the carrier or service provider has control over applications, content and media, and restricts convenient access to non-aproved applications or content” (Wikipedia, 2015).
                     HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure: “(...) is een uitbreiding op het HTTP-protocol met als doel een veilige uitwisseling van gegevens. Bij gebruik van HTTPS worden gegevens versleuteld, waardoor het voor een buitenstaander, bijvoorbeeld iemand die afluistert, onmogelijk zou moeten zijn om te weten welke gegevens verstuurd worden” (Wikipedia, 2015).
                     Wachtwoord bij het inloggen
 
Krishnamurty en Wills (2009), die onderzoek hebben gedaan naar het lekken van PII door OSNs, stellen dat: ”(...) the indirect leakage of PII via OSN identifiers to third-party aggregation servers is happening. OSNs in our study consistently demonstrate leakage of user identier information to one or more third-parties via Request-URIs, Referer headers and cookies.” In eerste instantie zou men denken dat de OSNs de auteursrecht schenden door de reproductierecht en mededelingsrecht niet in acht te nemen. Zij stellen immers onze persoonlijke foto’s (nb:er is alleen sprake van schending indien artistiek van aard), persoonlijke audiovisuele content en communicatie in geschrift beschikbaar aan derden. Maar door de OSNs privacy reglementen en voorwaarden te accepteren geven wij hen het recht om onze content te verkopen.

Naast de juridisch dekking middels de privacy reglementen en voorwaarden, moeten de OSNs de productie en consumptie van de persoonlijke data stimuleren. Dit doen zij om hun core business veilig te stellen. Daar hebben zij verschillende mind tricks voor. FOMO (Fear Of Missing Out) is een term die beschrijft hoe wij verslaafd kunnen raken aan de OSNs. Om bang te zijn leuke informatie te missen blijven wij steeds terugkomen. We raken nooit helemaal verzadigd. Een andere incentive om een vaste bezoeker te worden van de OSNs, is de kosteloze inschrijving. Food for thought hierbij is: “If it's free, than you are the product.” Door de productie van persoonlijke data te garanderen, faciliteren zij de Affective Economics (Jenkins, 2006). Deze economie draait op emotie, deze wordt vervolgens door de OSNs in data verwerkt. Zoals eerder behandeld, worden deze data gebruikt door adverteerders. Een belangrijk element in de productie van Big Data is, self-branding: de behoefte om jezelf zo positief mogelijk te presenteren. Na de voor- en nadelen af te wegen, zijn er mijns inziens veel interessante ICT-toepassingen die het werk van een docent makkelijker zou kunnen maken.

Voorwaarden voor ICT in het onderwijs

Een diepgaande integratie van ICT is van toegevoegde waarde als er sprake is van blended learning. In het rapport ‘Van e-learning naar geïntegreerd blended learning’ (associatie K.U. Leuven) wordt een aantal definities gegeven voor de term, één daarvan is die van Dziuban, Hartman, & Moskal (2004) : “‘blended learning’ verwijst naar cursussen die face-to-face klassikale instructie combineren met online leren en waarbij het aantal klassikale contacturen gereduceerd wordt.” Maar is er wel genoeg draagvlakte onder de docenten? Voor docenten die nog niet thuis zijn in diepgaande ICT-toepassingen kan er een afkeer ontstaan. Om die reden is het raadzaam om rekening te houden met alle factoren die ertoe kunnen leiden om geen ICT te gebruiken. Het UTAUT model (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) brengt dit in kaart. De intentie om de technologie te gebruiken is onderhevig aan een aantal bepalende factoren:
                     performance expectancy (wat levert het mij op?)
                     effort expectancy (hoeveel moeite kost het mij om het te leren?)
                     social influence (hoe beïnvloedbaar, ben ik?)
                     facilitating conditions (hoe gemakkelijk maak mijn werkgever het mij?)
Het geslacht, leeftijd, ervaring en het al dan niet vrijwillig openstaan van ICT kan invloed hebben op die bepalende factoren. De leidinggevenden spelen een belangrijke rol in de implementatie van ICT. Zij moeten een setting creëren waarin docenten een balans vinden in de technologische kennis, pedagogische kennis en inhoudelijke kennis, oftewel TPACK. Naast het voorkomen dat docenten een afkeer kunnen krijgen, moet het gebruik ervan gekoppeld gaan met voordelen. Zoals de gave om te voorspellen.  

Voorspellen in het Onderwijs

 Learning Analytics is een voorbeeld van datagedreven onderwijs. Deze toepassing is erop gericht om trends en patronen van leerlingen in de grote hoeveelheden onderwijsdata (Big Data) te ontdekken. Het in kaart brengen van trends en patronen geeft de docent de mogelijkheid om uitspraken te doen over de toekomst. Met als doel toegesneden onderwijs aan te bieden. Online leerplatformen maken gebruik van deze technologie om adaptief digitaal leermateriaal kunnen aanbieden. De curriculum wordt naargelang de progressie van de leerling aangepast. Dit wordt Embedded Analyctics genoemd. Extracted Analytics daarentegen beïnvloedt het leerproces niet direct, maar helpt de docent om overzicht van de ontwikkelingen van zijn klas en leerlingen individueel bij te houden.

Mijns inziens kan het voorspellen van het gedrag en de ontwikkeling van leerlingen een gift zijn voor docenten. Het neemt veel werk uit handen, en het voorziet de leraar van accurate objectieve data. Helaas kan het interpreteren van die data wel onderhevig zijn aan een subjectieve analyse. Maar de validiteit, reproduceerbaarheid en betrouwbaarheid is nagenoeg feilloos. Mits het onderwijs leert van de manipulatieve krachten die gepaard gaan met Big Data, wegen de nadelen niet op tegen de voordelen.


Bronvermelding

B. Krishnamurthy, Craig E. Wills (2009). On the Leakage of Personally Identiable Information Via Online Social Networks.(2nd). New York: ACM (www.acm.org)

Christian Banse1, Dominik Herrmann, and Hannes Federrath (2012). Tracking Users on the Internet with Behavioral Patterns: Evaluation of its Practical Feasibility. Munchen:Springer Berlin Heidelberg (www.academia.edu)

De toegevoegde waarde van kinect in het onderwijs, Technologie & Onderwijs (http://www.technologie-onderwijs.nl)

Errol Verwey. Hoe culturele productie en consumptie veranderd door digitalisering, DOPhub

Jennifer, Madeleine en Isabel. Hoe protocollen ons sturen in Google Drive, DOPhup

November, Ema. "De commodificatie van jezelf." Month (2014), DOPhub

Van e-learning naar geïntegreerd blended learning, associatie K.U. Leuven (https://associatie.kuleuven.be)


www.slideshare.net/Frederik_Questier



1 opmerking:

  1. Beste Adilson,

    Ik vind het interessant dat je "e-learning" plaatst tegenover "blended learning". Zoals je weet, heb ik geschreven over "e-learning". Om het onderwijs volledig te digitaliseren, lijkt me geen goede optie. Een goed alternatief is het "blended learning". U stelt de vraag of er wel voldoende draagvlakte is voor docenten? Het antwoord is redelijk subjectief denk ik. Elk docent zal anders antwoorden. ik vind dat elke docent toch een zekere draagvlakte moet hebben, een minimale kennis hebben. Tevens zegt u dat op basis van objectieve data het mogelijkheid wordt gemaakt om de gedragingen en ontwikkelingen van studenten te voorspellen. Ik deel deze mening niet. Als het over studenten gaat, zal men toch eerder subjectief te werk moeten gaan. Objectieve gegevens kunnen wel een leidraad zijn maar mijn inziens niet richtinggevend.

    BeantwoordenVerwijderen