Wat kunnen robots betekenen voor het geven van instructie aan leerlingen in het basisonderwijs?

Geplaatst op 16 november 2018

Samenvatting

Peuters, kleuters en basisschoolkinderen kunnen zelfstandig met een robot werken aan herhalende taken als woorden leren, de tafels oefenen of een puzzel oplossen. Leerlingen leren van een robot die voorleest, vertelt, overhoort, uitlegt en met ze oefent. Of robots die het kind aankijken, gebaren maken of complimenten geven een meerwaarde hebben voor het leren is niet duidelijk. Robots die het leeraanbod afstemmen op het niveau van de leerling halen betere resultaten bij de leerling dan robots die dat niet doen.

Het gaat hier om fysieke, mensachtige robots die de leraar kan inzetten voor instructie. Een zoekbot of virtuele agent op de computer telt niet mee, evenmin een filmpje van een robot. Kinderen moeten de robot kunnen aanraken. Voorbeelden van menselijke robots zijn de Nao-robot, de DragonBot (voor jonge kinderen), de iCat en Kaspar, die veel gebruikt wordt voor kinderen met autisme. De instructierobot kan kennis overdragen door een verhaal te vertellen, of een woord of zin te zeggen die de kinderen moeten herhalen om de uitspraak hiervan te oefenen. Sommige robots zijn supporters, die dansjes doen of complimentjes geven bij een goed antwoord. Anderen geven commando’s: ‘doe je handen omhoog’ of ‘loop naar de deur en weer terug’.

Met intonatie

Met een robot kunnen kinderen zelfstandig werken aan concrete taken, zoals woorden leren, de tafels oefenen, een puzzel oplossen of andere leertaken oefenen. Effectieve instructies zijn voorlezen, vertellen (bijvoorbeeld over favoriete dieren), herhalend leren (bijvoorbeeld de tafels), uitleg geven en oefenen (over een taak, priemgetallen). Kinderen leren meer van een robot die met intonatie voorleest dan zonder. Een robot zonder intonatie verliest snel de aandacht van de leerlingen. Kinderen (van peuters tot brugklassers) leren al van kortdurende instructies en oefeningen. Voor kinderen die interesse hebben in een onderwerp kan een robot als informatiebron en vraagbaak fungeren. Kinderen werken zelfstandig met robots aan eenvoudige taken, vaak met een tablet als interface. De leeropbrengsten variëren nogal en zijn meestal relatief klein.

Robots die het niveau van de leerstof aanpassen aan het niveau van het kind - binnen de zone van naaste ontwikkeling - komen tot betere resultaten met de kinderen. Bij het leren van bijvoorbeeld Engelse woordjes bereikt de robot die gebaren gebruikt én adaptief taken kiest binnen de zone van naaste ontwikkeling van het kind de beste leerresultaten. Kinderen raken dan ook minder snel verveeld. Bovengenoemde meerwaarden gelden in beginsel voor alle educatieve software. Robots met een bepaald sociaal gedrag (het kind met de ogen volgen, gebaren en complimenten maken, over zichzelf vertellen) zorgen voor meer aandacht en betrokkenheid van kinderen. Dit levert echter niet altijd betere leerprestaties op; het sociale gedrag van een robot kan ook afleiden.

Verwachtingen

De verwachtingen over de meerwaarde van robots als assistent van de leerkracht zijn hoog. Voor een leraar is één–op-één-leren nauwelijks haalbaar. Een robot maakt zo’n instructie wel mogelijk. Met de toenemende diversiteit in de klas, grotere groepen, toegenomen werkdruk en personeels- en budgettekorten, is de inzet van nieuwe technologieën zoals robots interessant. Een andere verwachte meerwaarde van robots is dat ze zich niets aantrekken van individuele verschillen in achtergrond en alle leerlingen gelijk behandelen. De kinderen ervaren de robot als ‘rechtvaardige’ partner.

Bovendien hebben robots oneindig veel geduld en zijn daarmee zeer geschikt voor het eindeloos herhalen van dezelfde taak. Verder functioneert een robot net als een computer; alle kennis op internet is direct beschikbaar. Een robot kan daarmee tevens als interface tussen leerling en het internet gebruikt worden. De robot vertelt dan de gevonden informatie in een dialoog. Een toekomstige meerwaarde van een robot als onderwijsassistent is dat hij alles kan onthouden en toegang heeft tot elk persoonlijk dossier, zodat hij daar de instructie op aan kan passen.

Uitgebreide beantwoording

Opgesteld door: Danira van Kempen (CED-Groep), Elly Konijn (VU) en Melissa van Amerongen (kennismakelaar Kennisrotonde).

Vraag

Leren kinderen op de basisschool van instructie door een humanoïde robot?

Kort antwoord

Peuters, kleuters en basisschoolkinderen kunnen zelfstandig met een robot werken aan concrete taken, zoals woorden leren, de tafels oefenen of een puzzel oplossen. Leerlingen leren van een robot die voorleest, vertelt, overhoort, uitlegt en met je oefent. Hoewel er al verschillende studies zijn gedaan naar robots met een sociale benadering, zoals het kind aankijken, gebaren, complimenten geven, of individueel aangepaste reacties, blijkt hieruit niet eenduidig dat dit meerwaarde heeft voor het leren. Personaliseren in de zin van de stof aanpassen aan het niveau van de kinderen lijkt iets vaker positieve resultaten op te leveren.

Toelichting antwoord

Achtergrond vraag

Een scholengemeenschap in Friesland experimenteert met robots. Betrokkenen daarbij willen weten of robots een rol kunnen spelen in de instructie aan basisschoolkinderen en wat we dan weten over effectieve kenmerken van robots. Hoe belangrijk is het bijvoorbeeld dat robots zich menselijk gedragen? Voor welke kinderen zouden robots geschikt kunnen zijn? En wat weten we over effectieve didactische toepassingsvormen?

Robots als instructeurs

We beperken ons in dit artikel tot autonome fysieke robots met mensachtige kenmerken zoals armen, benen, een gezicht en met zintuigen zoals spraak en zicht. Een zoekbot of virtuele agent op de computer telt dus niet mee en een filmpje van een robot ook niet. Kinderen moeten hem kunnen aanraken. Robots die zich gedragen als vermenselijkte dieren (bijv. spraak) wel. Voorbeelden van humanoïde robots zijn de Nao-robot, de DragonBot (voor jonge kinderen), de iCat en Kaspar, die veel gebruikt wordt voor kinderen met autisme (zie afbeeldingen hieronder).

Vier onderwijsrobots: Nao Zora (still uit documentaire ‘Altijd bij de les’ (werktitel; Maaike Broos, 2018), Dragonbot (Kory Westlund et al., 2017), de iCat (Saerbeck et al., 2010) en Kaspar (afbeelding van http://www.herts.ac.uk/kaspar).

We beperken ons tot robots die ingezet worden voor instructie. We hebben in de geraadpleegde onderzoeken diverse manieren gezien waarop de robot kennis overdraagt. Zo kan hij een verhaal vertellen, of een woord of zin zeggen die de kinderen moeten herhalen om de uitspraak hiervan te oefenen. Sommige robots zijn supporters, die dansjes doen of complimentjes geven bij een goed antwoord. Ook een lesvorm met commando’s hebben we gezien (bijv. doe je handen omhoog, of loop naar de deur en weer terug).

Verwachte meerwaarde voor het onderwijs

De verwachte meerwaarde van de robots is dat deze ingezet zouden kunnen worden voor 1-op-1 leren dat in veel onderwijsliteratuur als meest effectief wordt aangemerkt. Voor een leraar is 1:1 leren nauwelijks haalbaar in de dagelijkse praktijk en bovendien minder efficiënt dan klassikaal onderwijs, maar een robot maakt 1:1 instructie wel mogelijk. Met de toenemende diversiteit in de klas, grotere groepen, toegenomen werkdruk en personeels- en budgettekorten, is de inzet van zulke nieuwe technologie interessant (Konijn & Hoorn, 2017).

Behalve de effectiviteit van 1-op-1-onderwijs, lijkt een meerwaarde van de inzet van robottutors te zijn dat robots zich niets aantrekken van individuele verschillen in achtergrond en iedereen gelijk behandelen – kinderen lijken hiervoor heel gevoelig en ervaren de robot als ‘rechtvaardige’ partner. Bovendien hebben robots oneindig veel geduld en zijn daarmee enorm geschikt voor het eindeloos herhalen van dezelfde taak (bijv. de tafels).

Vervolgens is het zo dat een robot natuurlijk net als een computer kan functioneren en alle kennis op internet ook voor een robot direct ter beschikking is, een robot kan daarmee tevens als interface tussen leerling en het internet ingezet worden. De robot vertelt dan de gevonden informatie in een dialoog. Een extra (toekomstige) meerwaarde van een robot als assistent in het onderwijs is dat een robot alles kan onthouden en toegang kan hebben tot elk persoonlijk dossier en daar de instructie op aan kan passen.

Bovengenoemde meerwaardes gelden in principe voor alle educatieve software. Een humanoïde robot brengt verder als meerwaarde mee dat het kijkgedrag en het met de ogen volgen van de leerling, alsook het direct aanspreken, directe aandacht van het kind opeist. Kinderen rapporteren dat ook zo: “de robot kijkt je aan en je moet wel reageren”. Observaties van kinderen laten zien dat zij heel direct en spontaan op humanoïde robots reageren alsof het hun vriendje is – dat zeggen ze vaak ook zo (onderzoek Konijn & Hoorn, beschreven in Van Aken, 2016).

Wat weten we uit onderzoek over leeropbrengsten?

De verwachtingen van de meerwaarde van robots zijn hoog. Kunnen deze waargemaakt worden en wat werkt wel en wat niet?

In tabel 1 hieronder beschrijven we kort de verschillende onderzoeken die we hebben gevonden waarbij humanoïde robots instructie geven aan kinderen én onderzocht is wat en hoeveel kinderen daarvan leren.

Het gaat bijna telkens om kleinschalig en exploratief onderzoek, soms met maar enkele leerlingen. Bij kleine aantallen kinderen kunnen we niet over effecten spreken, hooguit over indicaties. De resultaten zijn dus voorlopig. De resultaten van kinderen die met robots werken, worden lang niet altijd vergeleken met een controlegroep met kinderen die les krijgen van een leraar of helemaal geen extra instructie krijgen.

Ook goed om te weten: soms manipuleren onderzoekers achter de schermen wat de robot zegt en doet, om te kijken of robotgedrag dat technisch nu nog lastig te realiseren is, wél de gewenste effecten op de kinderen heeft. Niet alle toepassingen zijn dus nu al goed te realiseren.

Bevindingen

Toch zien we de volgende bevindingen redelijk consistent terug in meerdere onderzoeken (zie tabel 1):

  • Peuters, kleuters en basisschoolkinderen kunnen zelfstandig met een robot werken aan concrete taken, zoals woorden leren, de tafels oefenen, een puzzel oplossen of andere leertaken oefenen (o.a. Kory Westlund et al., 2016; Konijn & Hoorn, 2017; Kennedy et al., 2015, 2016).
  • Effectieve instructies zijn: voorlezen, vertellen (bijvoorbeeld over favoriete dieren), herhalend leren (bijvoorbeeld de tafels), uitleg geven en oefenen (over een taak, priemgetallen).
  • Kinderen leren meer van een robot die met intonatie voorleest dan zonder. Een robot zonder intonatie verliest snel de aandacht van de leerlingen (Kory Westlund et al., 2017; Ionnou et al., 2015).
  • Kinderen leren al van kortdurende instructies en oefeningen, dit geldt voor kinderen van alle leeftijden (van peuters tot in de brugklas).
  • Voor kinderen die al interesse hebben in bepaalde onderwerpen kan een robot als informatiebron en vraagbaak fungeren, ze kunnen hier zelfstandig vragen aan stellen (Shiomi et al., 2015).
  • In de meeste studies werken kinderen zelfstandig met robots aan eenvoudige taken, zij het dat er vaak een tablet als interface wordt gebruikt (e.g., Kennedy et al., 2015).
  • We hebben enkele studies gevonden waarbij een robot de leraar assisteert in de les, bijvoorbeeld door concepten te verhelderen. Het is nog te vroeg om iets te zeggen over de resultaten ervan: soms heeft het geen meerwaarde (Rosi et al., 2016), soms wel (Alemi et al., 2014).
  • De leeropbrengsten die tot nu toe zijn gevonden variëren nogal en zijn in de meeste studies relatief klein.
  • We hebben geen onderzoek gevonden dat de effectiviteit en efficiëntie van robots direct vergelijkt met alternatieven bij kinderen, zoals les van een leraar of les van een ander intelligent tutorsysteem, bijvoorbeeld een adaptief oefenprogramma op een tablet.

Er wordt veel onderzoek gedaan naar het effect van sociale gedragingen van een robot, in navolging van de onderwijsliteratuur, maar de resultaten variëren sterk. Net als bij mensen, blijkt het heel lastig om bepaalde gedragingen van de sociale robots te isoleren om te bepalen welk specifiek gedrag (bijv. aankijken of een gebaar) voor beter leren of juist afleiding zorgt. We weten dus nog niet goed óf en welke sociale gedragingen bijdragen aan het leren en welke juist niet (zie ook tabel 1).

Voorzichtig kunnen we zeggen dat robots met een bepaald sociaal gedrag (het kind met de ogen volgen, gebaren en complimenten maken, over zichzelf vertellen) kunnen zorgen voor meer aandacht en betrokkenheid van kinderen (Konijn & Hoorn, 2017; Saerbeck et al., 2010). Maar dit zorgt niet altijd voor betere leerprestaties dan robots zonder dit sociale gedrag; het kan ook afleiden.

  • Een robot die kinderen aankijkt, hun naam gebruikt en de stof aanpast aan hun niveau, was niet effectief op een rekentaak (even en oneven getallen onderscheiden); een neutrale robot wel (Kennedy et al., 2015).
  • Een robot die kinderen persoonlijk groet, oogcontact maakt en motiverende gebaren maakt zoals handen klappen, is minder effectief op een rekentaak (tafels) dan een robot die dit niet doet. Dit geldt vooral voor kinderen met een lager leerniveau (Konijn & Hoorn, 2017).
  • Een robot die de naam van het kind gebruikt, informatie over zichzelf geeft, vraagt naar hobby’s van het kind en interesses en complimenten geeft, heeft geen meerwaarde voor het leren boven een robot die dat niet doet (Kennedy et al., 2016).
  • In een klein onderzoekje had een robot die het kind aankijkt geen meerwaarde voor het leren ten opzichte van een robot die af en toe wegkijkt (Breazeal et al., 2016).
  • Kennedy et al. (2017) vonden een verband tussen ervaren non-verbale nabijheid van de robot en leerprestaties.
  • Een robot die de kinderen aankijkt, hun naam gebruikt en ze laat oefenen op taken die ze moeilijk vinden, levert betere resultaten bij een nieuwe taak maar niet bij een bekende taak (tafels) (Baxter et al., 2017).

Personaliseren in de zin van de stof aanpassen aan het niveau van de kinderen lijkt iets vaker positieve resultaten op te leveren.

  • Robots die het niveau van de leerstof aanpassen aan het niveau van het kind, binnen de zone van naaste ontwikkeling, lijken vrij consistent tot betere resultaten te komen met de kinderen (Kory Westlund & Breazeal, 2015).
  • Een vergelijkbaar resultaat komt uit een onderzoek naar het leren van Engelse woordjes. Daar bereikt de robot die gebaren gebruikt én adaptief taken kiest binnen de zone van naaste ontwikkeling van het kind de beste leerresultaten bij het kind. Kinderen raken dan ook minder snel verveeld (De Wit et al., 2018).

Wat verklaart deze variatie? Mogelijk gaat de socialisatietijd af van de leertijd of leidt het sociale gedrag af. Zo zagen we in meerdere onderzoekjes dat kinderen veel aandacht hebben voor het gedrag en de kunsten van de robot, maar misschien wat minder voor wat hij te vertellen had. En misschien werken sommige sociale gedragingen beter dan andere. Zo lijkt vragen naar een hobby weinig meerwaarde te hebben voor het leren, maar sociaal gedrag dat gericht is op het beter volbrengen van de taak wel (Saerbeck et al., 2010). Sociale gedragingen van een robot lijken ook beter te passen bij taakjes die taal betreffen dan bij rekentaakjes. Kenmerken van het kind kunnen ook meespelen, zoals het leerniveau: kinderen met een lager niveau lijken zich makkelijker af te laten leiden door het sociale gedrag van een robot (zie onderzoek Konijn & Hoorn, 2017). Het is dus niet de robot op zichzelf waar we leeropbrengsten aan kunnen toeschrijven, maar specifieke en nog lang niet helemaal begrepen functies van de robot, die in specifieke contexten en specifieke leerlingen tot hun recht kunnen komen.

Tabel: overzicht van onderzoek naar robots en leerprestaties.

  Interventie Resultaat

Kory Westlund et al. 2017
n=50

Het kind (4-7 jaar) wordt voorgelezen door een robot. De ene groep door een robot die voorlas met intonatie, de andere groep door een robot die op een vlakke manier het verhaal vertelde. De kinderen zijn meer geconcentreerd en meer emotioneel betrokken bij de expressieve robot. Ze gebruiken nieuw geleerde woorden vaker tijdens het navertellen en vertellen een langer verhaal.
Konijn & Hoorn, 2017
n=86
Het kind (8-10 jaar) wordt vijf minuten uit de les gehaald om de tafels van 6, 7, 8 en 9 te oefenen met robot Zora (een NAO-robot) gedurende drie weken (totaal drie keer vijf minuten). De ene helft leerde met een sociale robot: die groet een kind persoonlijk, maakt oogcontact en maakt motiverende gebaren (handen klappen). De andere helft kreeg les van een neutrale robot, die louter de tafels oefende en variaties op goed/fout feedback. Alle kinderen leerden de tafels (gemeten met de tempotoets),
maar beterpresterende kinderen leerden het meest met de robot. De robot zonder sociaal gedrag is het meest effectief, zeker voor de minderpresterende kinderen. De onderzoekers denken dat het sociale gedrag van de robot afleidt, vooral voor de kinderen die toch al minder presteren.
Kennedy et al. (2015)
n=53
Het kind (7-8 jaar) voert een taak uit op een tablet: het moet even en oneven nummers sorteren. Sommigen krijgen uitleg van een robot. Er werd gekeken of het helpt als de robot sociaal gedrag vertoont (naam noemen, kind aankijken, meer oefenen op getallen waar het kind moeite mee heeft) Als Nao instructie geeft, verbeteren de prestaties. Dit resultaat verdwijnt als NAO het sociale gedrag vertoont.
Kennedy et al. (2016)
n=67
Het kind (8-9 jaar) krijgt feedback van een NAO robot bij het leren  van Frans. Hierbij werd geëxperimenteerd met een sociale robot die de naam van het kind gebruikt, informatie over zichzelf geeft, vraagt naar hobby’s van het kind en interesses en complimenten geeft. De kinderen vergroten hun woordenschat Frans, maar er is geen meerwaarde gevonden van de sociale robot ten opzichte van een neutrale robot.
Breazeal et al. (2016)
n=17

Het kind (3-5 jaar) ontmoet, samen met een volwassene, twee DragonBots, één sociaal betrokken en één die meer afgeleid overkwam.
Beide vertellen over hun favoriete (verzonnen) dieren.
Haast alle kinderen herinneren zich evenveel van het favoriete dier van beide DragonBots en de meeste weten een of meer feiten te benoemen
over het dier (alleen niet hun naam).
Kennedy et al. (2017)
n=57
Kinderen (8-9 jaar) werken met een NAO-robot aan herkennen van priemgetallen. Er wordt geëxperimenteerd met verschillende varianten
robots die elk een andere mate van nonverbale ‘nabijheid’ vertonen (oogcontact
maken, hoofd en armen bewegen, naar voren leunen).
Kinderen behalen betere leerresultaten met een robot die een grote mate van nabijheid vertoont, mits de robot daarbij een passende uitstraling heeft (dus geen boze uitstraling bij nabijheid).

Kinderen die met een ‘asociale’ robot werken (geen oogcontact, zakelijke feedback) behalen overigens even goede resultaten als kinderen die  met menselijke tutors werken.
 

Saerbeck et al. (2010)
n=18
Kinderen (10-11 jaar) krijgen les in de (verzonnen) Toko Pona taal, de taal die iCat spreekt. De kinderen spreken vloeiend Engels. Sommige kinderen krijgen les van een sociale iCat (samenwerkend, gebaren, suggesties
doen, emoties tonen, levendig), andere van een neutrale (directief, autoritair, goed/fout feedback, neutraal, machine- achtig).
De kinderen die les krijgen van de sociale iCat leerden meer woorden dan kinderen die les krijgen van een neutrale iCat.

Baxter et al. (2017)
n=59
Kinderen (7-8 jaar) werken zelfstandig met een NAO-robot aan een bekende taak (de tafels tot 12) en een nieuwe taak (onderwerpen uit het Stenen Tijdperk). De helft van de kinderen werkt met een robot die ze aankijkt, hun naam gebruikt en ze laat oefenen op taken die ze moeilijk vinden. De kinderen leren meer van de nieuwe taak met de robot die ze aankijkt  en laat oefenen met taken die ze moeilijk vinden, dan van de robot die dit niet doet. Bij de bekende taak maakt het niet uit met welke robot ze werken.
Movellan et al. (2009)
n=9
Robot RUBI werkt zelfstandig met kinderen van gemiddeld 20 maanden oud  aan hun woordenschat, gedurende een periode van 12 dagen. Kinderen leerden met de robot meer nieuwe woorden (van 35% woorden goed naar 45% goed). Bij deze kleine aantallen kan dit resultaat puur toeval zijn.
Kory Westlund & Breazeal (2015)
n=17
De robot vertelt een kind (4-6) een verhaal en verheldert daarbij lastige concepten in zijn verhaal. Het niveau van het
verhaal werd aangepast aan het niveau van het kind. Daarna moet het kind het verhaal navertellen.
Kinderen vergroten hun woordenschat. Differentiatie in niveau zorgt ervoor dat kinderen langere en moeilijkere verhalen vertellen, vooral omdat  kinderen die een hoog niveau aankunnen anders niet voldoende uitgedaagd worden (zone van naaste ontwikkeling).
Kory Westlund et al. (2017)
n=36
Kinderen (2-5) bespreken samen met een DragonBot plaatjes van (niet bestaande) dieren. De ene keer liggen de plaatjes dicht bij elkaar, de andere keer niet. Het is belangrijk hoe duidelijk de kijkrichting van de robot is: als niet goed te zien is naar welke plaatjes de robot kijkt, doen kinderen het
niet beter dan het toeval.
Shiomi et al. (2015)
Bereik: vier groepen kinderen met 114 leerlingen
Robovie is een robot die gesprekken over wetenschappelijke onderwerpen kan aangaan met kinderen (9-11). In de pauzes mogen kinderen vrij met hem omgaan en vragen stellen zoals: ‘waarom is de lucht blauw?’. De robot onthoudt eerdere gesprekken met kinderen en bouwt er inhoudelijk op voort. De robot trekt de eerste weken veel kinderen aan, die vooral geïnteresseerd zijn in wat hij kan (kent hij mijn naam?). Daarna trekt hij vooral de aandacht van een groepje kinderen met een hogere interesse in wetenschappelijke onderwerpen. Die stellen de robot vragen en komen terug.
Rosi et al. (2016)
n=112
Kinderen van 8-10 jaar oud krijgen een les (van een leraar) over het belang van koolhydraten. Helpt het als de leraar samen met een
robot lesgeeft?
Beide gezondheidslessen (leraar met en zonder hulp van een robot) dragen bij aan kennis over koolhydraten. De verwachting dat de extra aandacht van kinderen voor de robot zorgt voor betere aandacht voor de leerstof komt niet uit.
De Wit, et al. (2018)
n=61
Kinderen (5 jaar gemiddeld) leren zes Engelse dierennamen van een robot. Sommige robots maken gebruik van scaffolds: ze maken gebaren tegelijk met het onbekende woord en bieden taken aan die binnen de zone van naaste ontwikkeling ligt. De kinderen leren het meest van de robots die scaffolds aanbieden, de combinatie van gebaren en een adaptieve strategie werkt het beste. Dit zorgt ook voor een hogere en
langere betrokkenheid bij de taak.

Conclusie

Mensachtige robots als assistent ter ondersteuning van de leerkracht in het onderwijs lijken veel potentie te hebben. Belangrijk is zorgvuldiger uit te zoeken op welke manier, voor welke taken, en voor welk type leerling robots op de meest effectieve wijze ingezet kunnen worden. Grosso modo laten de onderzoeken leereffecten zien voor herhalende leertaken zoals woordenschat en de tafels, voor hele jonge maar ook oudere kinderen. Pogingen om robots menselijker te maken in gedrag leveren tot nu toe weinig meerwaarde op voor het leren. Er zijn wel indicaties dat robots die het leeraanbod afstemmen op het niveau van de leerling betere resultaten halen dan robots die dat niet doen.

Geraadpleegde bronnen

Gerelateerd

congres
Digitale geletterdheid
Digitale geletterdheid
Je leerlingen wegwijs maken in een digitale wereld
Medilex Onderwijs 
Tabletprogramma's ondermijnen eigenaarschap
De leerling eigenaar van het leerproces? Niet met digitale oefenprogramma's!
Dolf Janson
Digitale leermiddelen in het onderwijs
Digitaal of analoog, het maakt wat uit!
Wendy Brasz en Myra den Haan
Digitale feedback 2
Directe feedback in digitale leermiddelen; succes gegarandeerd? - deel 2
Pepijn Dousi
Digitale feedback
Directe feedback in digitale leermiddelen; succes gegarandeerd? - deel 1
Pepijn Dousi
ICT differentiatie
Ict inzetten met aandacht voor verschillen tussen leerlingen
redactie
Leren in 2020 - 1
Leren in 2020
Jos Cöp
Breinvriendelijk onderwijs
Breinvriendelijk onderwijs - Feiten en praktische tips
Arja Kerpel
De lerende mens
De lerende mens
Arja Kerpel
Het prachtige risico van onderwijs
Het prachtige risico van onderwijs - Gert Biesta
Machiel Karels
Digitale dementie
Digitale dementie - Manfred Spitzer
Machiel Karels
Digitale media en kinderhersenen
Digitale media en kinderhersenen
Ewald Vervaet


Inschrijven nieuwsbrief

Inschrijven nieuwsbrief



Inschrijven nieuwsbrief

Talentontwikkeling bij multidiversiteit
Hoe zorg je dat leerlingen die minder goed mee komen het toch leuk vinden op school?
Digitaal of schriftelijk toetsen
Digitaal of schriftelijk toetsen: maakt het uit?
App voor mbo studenten theorie-praktijk
Is een app helpend voor mbo-studenten tijdens hun stage?
Kunnen robots instructie geven?
Hoe effectief zijn robots in het onderwijs?
Hoe kunnen tieners zelfgestuurd leergedrag laten zien?
Hoe kunnen tieners zelfgestuurd leergedrag laten zien?
Voelen studenten VO zich klant?
Klantbeleving studenten VO: hoe breng je dat in beeld?
Effect educatieve tv-programma's op jonge kind
Wat leren jonge kinderen van educatieve tv-programma's?
Digitale geletterdheid in het praktijkonderwijs
Hoe ontwikkel je digitale geletterdheid in het praktijkonderwijs?
Programmeeronderwijs stimuleert vaardigheden
Stimuleert programmeerles probleemoplossingsvaardigheden?
Gepersonaliseerd onderwijs en effect op leerlingen
Heeft gepersonaliseerd onderwijs effect op álle leerlingen?
Effecten digitaal leermiddel
Effecten van een digitaal leermiddel bij het leren lezen
Game Interactieve Fictie
Gebruik game Interactieve Fictie (IF) in het taalonderwijs
Digitale leeskilometers groep 3
Leesvaardig door digitale leeskilometers in groep 3: Differentiatie door inzet van ICT
Digitale gymles
Terugkijken met een tablet: De opbrengsten van de digitale gymles
Gebruik animaties po
Gebruik van animaties in basisonderwijs
[extra-breed-algemeen-kolom2]



Volg wij-leren.nl

Volg ons op LinkedIn Volg ons op twitter Volg ons op facebook

Mis geen bijdragen.