Nieuws

Een overzicht van nieuwsbericht van onze redactie en aanbieders die zich hebben aangesloten bij e-Learning.nl.


Van de Redactie | 06-01-2015 | Article Rating | (2) reacties

Inleiding SAMR-model

Inleiding SAMR-model

Om te omschrijven welke impact technologie op een leerinterventie heeft, wordt vaak gebruik gemaakt van de fasen substitutie, transitie en transformatie. Bij substitutie verandert de oorspronkelijke leerinterventie niet: we blijven hetzelfde doen, maar met nieuwe middelen. Bij transformatie zijn niet alleen de middelen nieuw, maar worden leerinterventies gecreëerd die zonder technologie niet mogelijk zijn.

Er is kritiek op deze indeling, vooral vanwege het (vermeende) normatieve karakter van de 3 fasen: een docent/opleider is pas echt goed bezig, als hij/zij in de transformatiefase zit.


SAMR is een vergelijkbaar model, zij het met een verdere verfijning van de 3 bovengenoemde fasen. SAMR staat voor:


  • Substitution
  • Augmentation
  • Modification
  • Redefinition

Ook bij dit model de valkuil dat het wordt gezien als een aansporing om vooral naar de bovenste trede te streven, terwijl in sommige gevallen substitutie volstaat om een efficiënte en effectieve leeroplossing te bieden (zoals Judith Schoonenboom in 2009 al betoogde).

Een
2-minuten-video op YouTube biedt een korte introductie.

Bron:
The Whiteboard Blog


Hoe waardeert u deze bijdrage?




Reacties

Sibrenne Wagenaar
Van Sibrenne Wagenaar | 07-01-2015
Ik vind het wel interessant om bij zo'n benadering/model door te denken op de wijze waarop je het gebruikt. Of wellicht het moment waarop je het gebruikt. achteraf als wijze van 'beoordeling' kan het inderdaad leiden tot een goed/minder goed idee. Maar stel dat je aan het begin van ontwerpen staat en je denkt na over deze vier fasen en waar het meeste belang, meerwaarde ligt. Dan kan het naar mijn idee wel ondersteunend zijn. Een sterker ontwerp opleveren? Een vernieuwende aanpak in de context waarin je werkt?
Harm
Van Harm | 07-01-2015
Hi Sibrenne. Helemaal mee eens. Dit soort modellen zijn primair niet bedoeld om normatief te gebruiken, maar om te helpen keuzes te maken, inzicht te geven in wat er mogelijk is, om je eigen inzet te kunnen plaatsen, om te ondersteunen bij en richting te geven aan nieuwe plannen. Harm
Plaats hieronder uw reactie.

Naam (verplicht)

E-mail (verplicht)

CAPTCHA Afbeelding
Voer de hierboven staande code in:

Meest gelezen nieuws

Achtergronden aanbieders

Column

0 reacties
Van Let’s Learn! 09-10-2023

Retentie en AI

Helma van den Berg van Let's Learn! beluisterde de bijdrage van Jeanne Bakker aan de podcastserie BrainBakery. Bakker vertelde over de bedreiging en kansen die we nu en in de toekomst van AI kunnen verwachten. In de podcast sprak zij haar verwachtingen uit voor de toekomst van AI in leren. Helma is het met haar eens. Zoals de gedachte om AI voor gepersonaliseerd leren te gebruiken.