Onderwijs in datageletterdheid - empowerment heeft twee kanten
Datageletterdheid gaat over het leren begrijpen hoe overheden, bedrijven en organisaties omgaan met persoonlijke gegevens. En hoe leraren én leerlingen daar zelf een beetje grip op kunnen houden. Hoe zorgt u ervoor dat leerlingen en studenten datageletterd worden? En hoe datageletterd moeten leerkrachten en docenten zelf eigenlijk zijn?
"Data is het nieuwe goud", lezen we weleens. Volgens filosoof en publicist Maxim Februari is dat onzin. Omdat te delven goud er nu eenmaal is, van zichzelf, terwijl data gemaakt worden door mensen. Wij máken data. Allereerst door te selecteren wat we überhaupt willen tellen en meten en wat niet. Daarna: hoe nauwkeurig en volgens welke maatstaven. En ten slotte: hoe we die data gaan interpreteren en wat we ermee gaan doen.
Tegelijkertijd zijn data natuurlijk wel goudgeld waard. Voor overheden, bedrijven en organisaties (waaronder ook scholen). Anders hadden we nooit de 'gratis' diensten van Google en Facebook gehad. Daarbij moet gezegd worden dat goud ook gif kan worden, getuige de toeslagenaffaire en de profilering op basis van data die daarbij kwam kijken.
Empowerment reden om datageletterdheid te onderwijzen?
Een veelgehoord motief om datageletterdheid te onderwijzen, is dat het empowerment tot stand zou kunnen brengen. Het zou leerlingen (lees: toekomstige wereldburgers) sterker kunnen maken door ze meer kennis bij te brengen over datageletterdheid. Dat heeft twee kanten. Enerzijds is het waar dat meer kennis meer macht en meer controle geeft. Anderzijds staan burgers natuurlijk machteloos tegenover big tech en de overheid. Daarover later meer.
Leerlingen moeten in ieder geval leren dat ze zelf keuzes kunnen maken, op basis van kennis. Bijvoorbeeld: dat ze zelf kunnen beslissen of ze wel of niet hun BSN ergens invullen. (Is dit een overheidsorganisatie of niet? Wat is de wettelijke basis?) Of dat ze zelf kunnen beslissen of ze deelnemen aan WhatsApp of niet. "Wil je dat het bedrijf Meta – c.q. Facebook –, de eigenaar van WhatsApp, alle telefoonnummers van al jouw contacten te zien krijgt, of ga je liever voor Signal?"
Als je een blog of een vlog laat maken, kun je ook vragen toevoegen over datageletterdheid
Martin Klein Tank, SLO
Volgens Martin Klein Tank van SLO hoeven leraren niet precies te weten hoe al dit soort systemen werken, maar moeten ze wel leren dat er belangrijke (privacy)problemen aan kleven. "Dat moet natuurlijk ergens in het voortgezet onderwijs terugkomen."
Verantwoord leren omgaan met data
Hoe maken we leerlingen gevoelig voor de omgang met persoonlijke gegevens? Iris Muis, programmamanager bij de Utrecht Data School van de Universiteit Utrecht, heeft daar wel ideeën over. "Als je een blog of een vlog laat maken, kun je ook vragen toevoegen over datageletterdheid. Wat geef je aan gegevens weg? Is dat privacygevoelige informatie? Ben je je daarvan bewust?"
Muis acht onderwijs in datageletterdheid onontbeerlijk. Zowel in het po als in het vo. "Dit soort technologie biedt veel mogelijkheden en kan ons leven beter maken. Maar als je het gaat gebruiken, doe het dan wel op een verantwoorde manier."
Gegevens wel of niet weggeven is te leren (zij het met mate)
Vergeet daarbij niet dat burgers in veel gevallen tamelijk machteloos staan tegenover big tech en de overheid, hoeveel kennis ze ook hebben. Tijmen Wisman, universitair docent aan de VU, gespecialiseerd in privacy- en internetrecht, vindt empowerment een volstrekte illusie. "Probeer maar eens foutieve of compromitterende gegevens offline of uit een database te krijgen. Je hebt de wet aan je kant, maar de praktijk is weerbarstig…" Juridische bodemprocedures, parlementaire enquêtecommissies en alsmaar nieuwe EU-wetgeving bevestigen zijn gelijk.
Wat echter niet wegneemt, volgens Wisman, dat burgers bepaalde dingen wel degelijk zelf in de hand hebben, zoals de gegevens die ze wel of niet weggeven. Dat is te leren, aan kinderen en jongeren. "Mits je er ook maar bij vertelt", waarschuwt Wisman, "dat je als burger nooit volledige controle hebt over de gegevens die je wel of niet weggeeft." Denk aan cameratoezicht in de openbare ruimte, of aan de nieuwe – afgeleide – gegevens die vanzelf ontstaan door het koppelen of combineren van databases. Daar kunnen we vaak niets aan doen. Wat overigens óók een vorm van datageletterdheid is, die aangeleerd moet worden.
Veel tools voor datageletterdheid
Een van de belangrijkste tools om datageletterdheid te onderwijzen is Excel. Dat programma is dermate veelzijdig dat u er praktisch alles mee kunt doen wat u wil. Bij biologie, wiskunde, natuurkunde, de talenvakken en zelfs lichamelijke opvoeding. Zolang u er maar de juiste data in stopt en er de juiste vragen aan stelt.
Erik Barendsen werkte bijvoorbeeld met een Excel-simulatieprogramma voor het vo, waarmee klimaatveranderingen en effecten zichtbaar worden. "Daar kunnen leerlingen met vrij eenvoudige middelen mee experimenteren en hun eigen data en ideeën aan toevoegen. Er hoeft niet uitgebreid geprogrammeerd te worden, omdat er al kant-en-klare formules in zitten waar ook nog aan gesleuteld kan worden." Barendsen is hoogleraar vakdidactiek informatica aan de Open Universiteit en hoogleraar bètadidactiek aan de Radboud Universiteit.
Andere gereedschappen, bijvoorbeeld bij lichamelijke opvoeding, zouden wearables en stappentellers kunnen zijn. Wat meten die eigenlijk? Waar komen de gegevens terecht en wat gebeurt daarmee? Waarom zouden we die gegevens willen delen met anderen, als de app daartoe gelegenheid biedt? Datageletterdheid kan heel dicht op de belevingswereld van jongeren worden onderwezen.
Datageletterdheid ook zonder scherm te onderwijzen
Datageletterdheid kan ook schermloos onderwezen worden. Programmamanager Iris Muis gaf bijvoorbeeld een workshop aan gemeenteraadsleden, waarin ze de deelnemers vroeg om zelf een algoritme te bouwen waarmee ze het beste raadslid konden vinden.
Zo zou u met een klas een algoritme kunnen maken dat de beste leerling of de beste leraar uitkiest. Muis: "Wat zijn de factoren en vragen die daarbij een rol spelen? En hoe weeg je die; wat zijn de belangrijkste factoren, wat zijn de knelpunten? Als je dat met z'n allen bespreekt, maak je duidelijk hoe data en algoritmen werken, en dat deze niet neutraal zijn. Iedereen zal namelijk uiteindelijk op een ander algoritme uitkomen, omdat iedereen een andere mening heeft over wat een leraar tot een goede leraar maakt."
Kennisoverdracht centraal bij datageletterdheid
Alles valt of staat bij de overdracht van kennis. Groepsgesprekken en vragen "wat vind je er zelf van?" zijn niet voldoende; de leerlingen moeten ook echt dingen léren die ze nog niet wisten. Bijvoorbeeld: dat iedereen eigenaar van zijn eigen dossiers zou moeten zijn. Dat klinkt redelijk en aannemelijk. Maar de werkelijkheid is anders. Want:
Voor een medisch dossier in bezit van een medicus geldt het medisch beroepsgeheim. Zodra iemand zelf, als niet-medicus, de eigenaar wordt, geldt het beroepsgeheim niet meer, en ligt dus alles op straat. Met alle gevolgen van dien.
Wat gebeurt er bij een vechtscheiding, als beide ouders gaan zitten krassen in 'hun eigen dossier'? Van wie is dat dossier dan? Welke gegevens kloppen wel en welke niet?
Wat moet er gebeuren met privacygevoelige gegevens van andere personen, die in iemands (persoon A) dossier staan? Zijn die die gegevens van persoon A, omdat ze in diens dossier staan, of mag een organisatie (zoals de jeugdgezondheidszorg) die weglakken of verwijderen omdat de AVG dat vereist?
Dat soort dingen kunnen leerlingen niet zelf bedenken, die moeten onderwezen worden. Dat betekent onvermijdelijk dat leraren ook zelf hun kennis over het onderwerp op peil moeten brengen en houden. Om hun leerlingen daadwerkelijk iets te kunnen leren.
Lees meer over datageletterdheid
In het model van Kennisnet en SLO valt datageletterdheid onder 'computational thinking' (zie: Handboek digitale geletterdheid, p. 15).
Bij Curriculum.nu valt datageletterdheid onder DG 1.1 (Van data naar informatie) en DG 1.2 (Digitale data).