Het nut en doel van leerstatistieken en analyses (aka Learning Analytics) met H5P

In de moderne samenleving evolueert leren zich zeer snel. Kennisdeling en kennisoverdracht worden steeds noodzakelijker “on the job” en “du moment”. Leren wordt hierdoor ook steeds socialer, minder formeel en zeer mobiel. Meer van elkaar leren dan van de “sage on the stage”. Leerervaringen zijn allang niet meer beperkt tot een klaslokaal, maar vinden vaak zelfs volledig online plaats. Dit kunnen we zien aan de snelle opkomst van video gebaseerd leren, bijvoorbeeld op basis van 360 graden video. Steeds meer zijn leervaringen visueel, interactief en immersief om de realiteit dicht te benaderen dan met tekst, afbeeldingen en vragen, waardoor de effectiviteit en de efficiëntie van het leerresultaat toeneemt. Zodat uiteindelijk het verschil tussen realiteit en leren zal vervagen ook ondersteunt door kunstmatige intelligentie. Learning by doing on the job, ondersteund door echte of kunstmatige coaches en mentoren en alle benodigde informatie. Leer en werkomgeving zullen uiteindelijk volledig worden geïntegreerd in een hybride omgeving van kunstmatige en menselijke intelligentie. Dit wordt ook wel blended of modern leren genoemd.

Het waarom van xAPI in H5P

Deze toenemende diversiteit en complexiteit van leerervaringen creëert grote uitdagingen voor de leveranciers en gebruikers van leeroplossingen. Hoe kunnen studenten op de hoogte worden gehouden van hun “blended” leerproces, en hoe wordt kennisoverdracht vastgelegd binnen “blended” leren? Hoe volgen we behaalde leerdoelen, en hoe worden alle essentiële gegevens over leerresultaten vastgelegd, geanalyseerd en gerapporteerd in een willekeurige benodigde vorm? De leertechnologie is zeer snel is geëvolueerd in de afgelopen 20 jaar, en daarom zijn ook de normen en standaarden voor leertechnologie continu bijgesteld, vooral op het gebied van het volgen en opslaan van data. Er werden in 2007 al verschillende whitepapers geschreven op uitnodiging van LETSI (Learning-Education-Training Systems Interoperability) om na te denken over de toekomst van de leertechnologie en wat er nodig is voor de nabije toekomst. Deze input op basis van zowel leertechnologie leveranciers en gebruikers heeft geleid tot het idee van het centraal stellen van de leerervaringen voor echte mensen en deze zo weinig mogelijk in te perken wat betreft het volgen ervan. Of het nu het lezen van een boek is, het bekijken van een video tot een simulator van een Joint Strike Fighter. Er werd een nieuwe standaard of API (Application Programming Interface, d.w.z. een methode om verschillende systemen te koppelen) bedacht op basis van al deze input. Daarom heet deze standaard dan ook Experience API of xAPI, met als bijnaam Tin Can. Je weel wel door middel van een touwtje en twee blikjes naar elkaar luisteren. Het gaat om deze interface om alle mogelijke leerervaringen op een gestandaardiseerde wijze te koppelen en de data te op te slaan en te gebruiken zonder al te veel restricties en open naar de toekomst. Deze xAPI is in 2014 gepubliceerd en wordt eigenlijk pas nu in 2019 echt in gebruik genomen.

Wat kan er worden gedaan met xAPI in leren met H5P?

xAPI is ontworpen voor alle denkbaar mogelijke leerervaringen, inclusief traditioneel klassikaal leren en het meest geavanceerde online of offline leren, waarbij de resultaten met elkaar vergeleken kunnen worden. Het centrale idee achter xAPI is dat alle mogelijke leeractiviteiten zoals bijvoorbeeld video, mobiel, sociaal, offline, traditioneel kunnen worden vastgelegd om er op individueel niveau op te kunnen rapporteren, of om de gegevens te aggregeren op elk gewenst niveau om beter te begrijpen hoe leren werkt in de hele organisatie en deze resultaten te kunnen combineren met andere system en correleren met bijvoorbeeld bedrijfsresultaten.

Het ontstaan van xAPI in H5P

In 2016 deed ik zelf mijn eerste xAPI-project voor een klant in de VS om een eerder gecreëerde SCORM-architectuur (SCORM is de voorgaande standaard uit  te vervangen die een aantal ernstige nadelen had, vooral in termen van het verzamelen van accurate gegevens voor analyse. Dit project was gebaseerd op een combinatie van xAPI en H5P voor het maken en leveren van e-learning inhoud, voornamelijk video-based. Het belangrijkste voordeel is dat veel nauwkeurige gegevens nu worden verzameld voor onmiddellijke aggregatie en voor verdere analyse en zakelijk gebruik zoals bijvoorbeeld voor het individueel ondersteunen van studenten, predictive analyse en adaptief leren. Het is veel gemakkelijker om data te delen tussen verschillene systemen en verschillende content providers om inzichten te creëren die voorheen niet mogelijk waren of heel veel tijd vergden. Bijvoorbeeld het combineren van leerresultaten met customer relatie management gegevens of HR systemen. Voor dit project werd xAPI voor het eerst geïntegreerd in het H5P authoring en content management systeem. Bijvoorbeeld bij het bekijken van interactieve video, het maken van vragen en het bekijken van presentaties. Daarna bleek snel dat er veel vraag was naar xAPI in H5P en heeft xAPI in H5P zich snel geevolueerd. Bijvoorbeeld in het onderwijs wordt het gebruikt als een soort opname recorder waardoor leerervaringen kunnen worden afgespeeld en geanalyseerd voor mentoring en coaching. xAPI is net als H5P een relatief nieuwe standaard, ook open source en daarom past het goed bij elkaar. Er is een goede reden waarom H5P ontwikkeld is als alternatief voor Flash en xAPI als alternatief voor SCORM. H5P heeft SCORM dan ook nooit ondersteund. Maar wel LTI en xAPI. Hierdoor kunnen systemen door middel van API’s gekoppeld worden en is er geen monolytisch LMS meer nodig. Natuurlijk kan H5P op deze manier ook met een LMS gekoppeld dat LTI ondersteund wordt en ook met een LRS (Learning Record Store) zodat de leerresultaten vanuit het LMS (zoals Moodle, ILIAS, Canvas, Brightspace) op basis van H5P leerervaringen terugvloeien naar een LMS en daar met behulp van dashboard kunnen worden bekeken en er kan zelfs geaggreerde data terug worden gestuurd naar een LMS zonder dat iemand daar iets van merkt. Het is volledig transparant. Daarnaast heeft de H5P.com server variant ook een eigen rapportage systeem op basis van de xAPI data, waardoor het niet altijd nodig is een LRS te implementeren.

xAPI verschilt aanzienlijk van eerdere standaarden zoals SCORM en AICC. In tegenstelling tot SCORM en AICC is xAPI niet beperkt tot eLearning-materiaal of Learning Management Systemen (LMS). Er worden Statements gegenereerd die worden opgeslagen in een Learning Record Store.

Het uiteindelijke doel van xAPI in H5P

Het doel van de xAPI is het opslaan en bieden van toegang tot alle mogelijke leerervaringen, zowel digitale als echte wereld. Zowel mobiel als offline. De xAPI maakt het bijhouden van leerervaringen mogelijk met statements, inclusief traditionele records zoals scores of voltooiing. Het slaat ook records op van de acties van studenten, zoals het lezen van een artikel of het bekijken van een trainingsvideo en hoe ze ermee omgaan. Dit kan zover gaan als het opslaan van alle toetsaanslagen of muisklikken indien nodig. Eigenlijk elke actie die belangrijk is voor het volgen van het leerproces kan worden opgeslagen. xAPI maakt het ook mogelijk om activiteiten te volgen die mensen doen met behulp van computers zoals het uitvoeren van werktaken, het produceren van werkresultaten, interactie met anderen met behulp van sociale media, het behalen van mijlpalen in games en simulaties, en zowat elke andere activiteit die men kan observeren of opnemen.

Hoe het werkt in H5P

De xAPI beschrijft leeractiviteiten als een stroom van semantische data. Elke instructie bestaat uit een actor, een actie en een object. I (actor) deed (actie/werkwoord) iets (object)

Een paar voorbeelden:

1. James Las een artikel uit de Harvard Business Review genaamd “the employer-LED Health Care Revolution”
2. Mary beantwoordde een testvraag.

Mensen leert van interacties met andere mensen, content en taken. Deze leeractiviteiten kunnen in principe overal gebeuren en referenen aan een evenement waar leren kan optreden. Al deze activiteiten en gebeurtenissen kunnen worden opgenomen met de xAPI. Wanneer een activiteit moet worden geregistreerd, verzendt de toepassing beveiligde instructies in de vorm van “Ik heb dit gedaan” of “zelfstandig naamwoord, werkwoord, object” naar een Learning Record Store (LRS). De LRS registreert alle gemaakte verklaringen en kan deze verklaringen delen met andere LRSs of met een compatibel LMS, met inbegrip van SCORM en AICC gebaseerde systemen. De LRS kan ook ‘ slimmer ‘ werken door statistiek toe te passen, en de ontstane aggregatiegegevens kunnen worden gebruikt voor verdere analyse bieden. bijvoorbeeld geavanceerde Multilevel statistische modellering en correlatieanalyse of machine learning technieken kunnen worden toegepast om voorspellingen over Real-World prestaties met betrekking tot trainingsgegevens te automatiseren. In H5P hoeft niets speciaals te worden gedaan. Alle activiteiten in alle H5P content types worden automatisch en vrijwel meteen dynamisch verstuurd naar het LRS als xAPI data. Sommige content types sturen meer gegevens dan andere, maar dit wordt voortdurend door de H5P community bijgesteld. In principe is alles mogelijk ook muisklikken, pauzeren in video’s, toetsaanslagen (dit wordt al gebruikt bij de Surveys wanneer mensen een open vraag invullen).

De voordelen van xAPI in H5P

Alle leerervaringen in een H5P interactieve Video Contenttype worden bijgehouden: van het starten van een video, het stoppen, beantwoorden van een vraag, het gebruik van ingesloten inhoud zoals een PDF, het beantwoorden van een vraag, het zoeken naar een videofragment, het afronden van een afsluitende toets tot de totale weergaveduur wordt bijgehouden met behulp van de Experience API en kan worden gebruikt voor analyse en rapportage. Maar dat hoef je niet allemaal te gebruiken. Er kan worden gefilterd en geaggregeerd. Er is ook geen vaste volgorde nodig van leeractiviteiten. Mensen kunnen hun eigen pad kiezen dat maakt voor H5P en xAPI niet uit.

Door al deze data van H5P leeractiviteiten te combineren met bedrijfs, personeels of klantgegevens, kunnen er worden begonnen met het identificeren van leertrajecten die leiden tot de meest succesvolle resultaten, kan de effectiviteit van trainingsprogramma’s worden bepaald en de zogenaamde return on investment worden gemeten. Dit kunnen meetbare KPI’S in de gezondheidszorg,  effectiviteit van onderwijscontent, verkoopprestaties, talent of performance management of het verbeteren van leerervaringen zijn. In het voorbeeld hieronder wordt de voortgang uitgezet tegen de betrokkenheid van een van de belangrijkste voorspellers van leer effectiviteit en efficiënt van leren.

Met xAPI zijn dit soort analyses gemakkelijker te maken door data van verschillende bronnen te combineren. Daar is xAPi voor gemaakt. Dus in H5P kan er met het ingebouwde rapportage systeem worden gewerkt voor leerervaringen die vanuit een LMS of portal worden gestart via LTI, en tegelijkertijd worden de data doorgestuurd naar een LRS, geaggregeerd, doorgestuurd naar een LMS en doorgestuurd naar een HR systeem.

Bij het project dat ik deed voor een Corporate University in de VS werden alle xAPI-gegevens verzameld via H5P leeractiviteiten om op deze manier voorgang verbonden aan motivatie te voorspellen. Dit stelt hen in staat om de juiste interventies te geven aan individuele studenten, value for money te geven, maar ook voor het het plannen van up en cross selling activiteiten en zelfs voor marketing en uiteindeljk heeft dit bijdragen tot verbeterde bedrijfsresultaten door meer transparantie en inzicht. Dit allemaal door de combinatie van H5P met xAPI

Waarom past H5P zo goed bij xAPI en bij het Moderne Leren in het algemeen?

• H5P en xAPI zijn open en flexibel
• H5P en xAPI zijn toekomst gericht
• H5P en xAPI worden wereldwijd steeds meer gebruikt
• H5P en xAPI zijn dynamisch in plaats van statisch
• H5P en xAPI zijn robuust en uitbreidbaar
• H5P en xAPI ondersteunen het moderne leren op basis van de modernste technologieën
• Leerresultaten en content zijn volledig uitwisselbaar
• H5P en xAPI maken het mogelijk om leerresultaten volkomen uitwisselbaar en analyseerbaar te maken

Deze combinatie pas zeer goed bij de vereisten van het Moderne Leren: flexibel, toekomstgericht, interactief, immersief, internationaal, dynamisch, robuust, mobiel, uitwisselbaar, gericht op big data, gericht op learning analytics, predictive analytics, gepersonaliseerd leren. Dit gaat niet vanzelf natuurlijk, er moet wel wat voor worden gedaan. Maar in elk geval is het mogelijk. Het zijn eigenlijk grote bouwdozen met LEGO voor Leren waar in principe alles mee kan wat nodig is voor het Leren

Neem contact met ons op voor het creëren van Learning Analytics met H5P in uw eigen leeromgeving.

Göran Kattenberg (goran@theblendedgroup.nl)