De meeste mensen vinden digitale competentie belangrijk. Veel minder mensen kunnen zeggen wat een deelnemer echt kan, op welk niveau en hoe ze dat weten. DIGI-METER is een toekomstgericht Erasmus+-project (Forward-Looking Project) waarin Crow Group een van de elf partners is. Het project werkt precies aan die vraag. Dit artikel legt de drie instrumenten uit waar het werk om draait: indicatoren, rubrics en toetsvragen. En het legt uit waarom ze ertoe doen.
De kloof waaraan het project werkt
DigComp 2.2 is in 2022 gepubliceerd door het Joint Research Centre van de Europese Commissie. Het beschrijft de digitale competenties die burgers nodig hebben, met meer dan 250 voorbeelden van kennis, vaardigheden en houding. In scholen en in het beroepsonderwijs is het praktische gebruik nog versnipperd. Een kader beschrijft competentie. Maar het vertelt een docent nog niet hoe je die competentie in een klas herkent.
De partners van DIGI-METER gaan DigComp 2.2 vertalen naar meetbare indicatoren en praktische toetsinstrumenten. Ze gaan zelfbeoordelingsinstrumenten met AI-ondersteuning ontwikkelen die deelnemers duidelijke, persoonlijke feedback geven. Ze gaan ook een dashboard voor docenten en open leermiddelen aanbieden, en de instrumenten testen en valideren in verschillende Europese contexten. Het Center for Social Innovation (CSI) in Cyprus coördineert het project.
Crow Group draagt bij aan de DigComp 2.2-indicatoren, rubrics en toetsvragen van het project.
Indicatoren: waar je op let
Een indicator maakt van een brede competentie iets wat je kunt waarnemen. “Beheren van data, informatie en digitale content” is een competentie. Een indicator zegt wat een deelnemer doet als die de competentie heeft, bijvoorbeeld hoe iemand bestanden ordent en terugvindt, of hoe iemand bepaalt waar informatie wordt opgeslagen.
Goede indicatoren zijn concreet, waarneembaar en klein genoeg om te controleren. Ze zijn geschreven als handelingen, niet als houdingen, en horen bij één competentie tegelijk. Zonder indicatoren kunnen twee docenten naar dezelfde deelnemer kijken en tot verschillende conclusies komen, omdat ze op verschillende dingen letten.
Rubrics: hoe elk niveau eruitziet
Een rubric beschrijft wat een deelnemer kan op elk niveau van een competentie. De rubric beantwoordt de vraag “hoe ziet beter eruit?”. Een indicator benoemt het gedrag. De rubric beschrijft de kwaliteit ervan per stap: met of zonder hulp, in bekende of nieuwe situaties, bij eenvoudige of complexe taken.
Rubrics zijn belangrijk voor twee groepen. Deelnemers zien waar ze staan en wat de volgende stap is. Daardoor is feedback meer dan een cijfer en hebben ze er iets aan. Docenten kunnen op dezelfde manier oordelen in verschillende klassen en scholen, en ze kunnen hun oordeel uitleggen.
Toetsvragen: wat een niveau zichtbaar maakt
Toetsvragen zijn de vragen en opdrachten die een niveau zichtbaar maken. Een meerkeuzevraag kan kennis toetsen. Een kort scenario, waarin de deelnemer moet kiezen wat te doen met een verdacht bericht of een bestand dat niet opent, laat zien wat iemand doet. Bij een stelling voor zelfbeoordeling beoordeelt de deelnemer het eigen niveau aan de hand van de rubric.
Toetsvragen werken alleen als ze gekoppeld zijn aan indicatoren en niveaus. Een vraag die niet bij een indicator hoort, meet wel iets, maar niemand weet wat. Een vraag die er wel bij hoort, maakt het resultaat uitlegbaar: dit antwoord laat dat niveau van die competentie zien.
Waarom het ertoe doet
Indicatoren, rubrics en toetsvragen maken samen van een kader feedback. In DIGI-METER heeft die feedback meerdere gebruikers, die het project zelf noemt:
- deelnemers, die resultaten van zelfbeoordeling en feedback op hun digitale competentie krijgen;
- docenten, die dashboards op klasniveau krijgen die helpen bij het plannen van lessen;
- instellingen, zoals scholen en centra voor beroepsonderwijs, die het niveau van digitale competentie over langere tijd kunnen volgen;
- beleidsmakers, die samengevoegde gegevens en beleidsnotities krijgen.
Omdat de zelfbeoordeling met AI wordt ondersteund, volgt het project een ethics-by-design-aanpak. Die heeft aandacht voor transparantie, naleving van de AVG (algemene verordening gegevensbescherming), eerlijkheid, uitlegbaarheid en controle door gebruikers. Het platform voor zelfbeoordeling wordt ontworpen voor toegankelijkheid op WCAG 2.1 niveau AA.
De projectwebsite noemt de geplande resultaten, waaronder een matrix van indicatoren en een set rubrics, een meertalig dashboard, een toolkit voor trainers en een validatie- en impactrapport. Tenzij anders vermeld, worden de resultaten gepubliceerd onder de licentie Creative Commons Naamsvermelding 4.0 Internationaal (CC BY 4.0).
Dezelfde gedachte in ons eigen werk
Elk leerontwerp begint bij ons met dezelfde vraag: wat moet iemand kunnen, en hoe gaan we dat zien? Pas daarna kiezen we de vorm. Hoe we dat doen, en hoe ons werk aansluit op Europese competentiekaders, lees je in hoe we leren ontwerpen. Wil je weten hoe de nieuwste versie van het kader eruitziet? Lees dan ons artikel DigComp 3.0 in Erasmus+-projecten voor volwasseneneducatie.
De projectgegevens, partners en links staan op de projectpagina van DIGI-METER.
Bronnen
- Officiële projectwebsite van DIGI-METER: doelen, doelgroepen, ethics-by-design-aanpak, ontwerpdoel WCAG 2.1 niveau AA, geplande resultaten en licentie.
- Partners van DIGI-METER en resultaten.
- DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens (JRC, 2022, Engelstalig).
Financiering en disclaimer
Medegefinancierd door de Europese Unie
Gefinancierd door de Europese Unie. De hier geuite ideeën en meningen komen echter uitsluitend voor rekening van de auteur(s) en geven niet noodzakelijkerwijs die van de Europese Unie of het Europese Uitvoerende Agentschap onderwijs en cultuur (EACEA) weer. Noch de Europese Unie, noch het EACEA kan ervoor aansprakelijk worden gesteld.
