Reeds een decennium geleden stelden Fullan en Langworthy (2013) een ingrijpende crisis vast in het westerse onderwijs en deze vaststellingen blijven tot op vandaag geldig. Een te grote groep leerlingen verlaat het leerplichtonderwijs zonder diploma, het lerarentekort blijft onopgelost en de beleidsopties missen hun doel omdat een visie op het onderwijs voor de toekomst ontbreekt.
The crisis — and there is no other word for it — in public schooling is a function of the interaction of an enormous push-pull dynamic. The push factor is that students find schooling increasingly boring as they proceed across the grades. Studies from many countries show that among high school students less than 40% of upper secondary students are intellectually engaged. And, not unrelated, signs of teacher frustration are growing. For example, in the U.S the percentage of teachers who are satisfied with teaching has plummeted from 65% to 38% from 2008 to 2012. Teachers and students are psychologically if not literally being pushed out of school. Meanwhile prodigious technology is alluring all, kids and adults alike, to the digital world, not necessarily productively. Within this allure we are seeing exciting new learning modes emerging from the interaction of pedagogy and technology. Education under these terms needs to be radically rethought — partly to stop the boredom, but mostly to blow the lid off learning, whereby students and teachers as partners become captivated by education day in and day out.
Fullan, M., Quin, J., McEachen, J. (2019), Deep Learning: Hoe verdiepend leren kan leiden tot betekenisvolle verandering. OMJS bv, Helmond, 2019, 262 p.
Website van New Pedagogies for Deep Learning. A Global Partnership. https://deep-learning.global/
In een antwoord op deze uitdagende crisis komt het concept “deep learning” ten berde.
We need our learning systems to encourage youth to develop their own visions about what it means to connect and flourish in their constantly emerging world, and equip them with the skills to pursue those visions. This expansive notion, encompassing the broader idea of human flourishing, is what we mean by “deep learning.”
In literatuur over krachtige onderwijsleersituaties of leeromgevingen wordt verondersteld dat diep leren wordt opgeroepen door de omgeving waarin leerlingen leren. Als leerlingen bijvoorbeeld worden uitgedaagd en werken aan onderwerpen waarin zij persoonlijk geïnteresseerd zijn, zullen zij eerder diep leren. De lerende is intrinsiek gemotiveerd en wil de kennis begrijpen, alles grondig lezen en doornemen, relaties leggen met vroeger opgedane kennis. In sommige Nederlandse publicaties wordt diep leren als synoniem voor betekenisvol leren gebruikt.
Zie: Marit Rooijakkers, Wat is diep leren en hoe stimuleer je dit als docent? Blogbericht: https://learnbeat.nl/blog/wat-is-diep-leren-en-hoe-stimuleer-je-dit-als-docent/
Het concept van deep learning is een populair geworden erkende term in de hedendaagse onderwijsliteratuur. Diep leren heeft doorgaans een positieve connotatie en vertegenwoordigt de leerstrategie die daarbij hoort om bij leerlingen de competenties te ontwikkelen die van burgers in de 21ste eeuw verwacht worden.
Zie: V. B Kovač, D. Ø Nome, A. R. Jensen & L. Lj. Skreland (26 Mar 2023): The why, what and how of deep learning: critical analysis and additional concerns, Education Inquiry, https://doi.org/10.1080/20004508.2023.2194502
Een grote uitdaging bij deep learning is echter het feit dat het concept wordt gebruikt in veel verschillende wetenschapsgebieden met een verscheidenheid aan definities, inzichten en toepassingen. Er zijn wel raakvlakken tussen bijvoorbeeld de wereld van de onderwijskunde en deze van ‘machine learning’ en artificiële intelligentie. De ontstaansgeschiedenis van het concept diep leren is verschillend voor beide wetenschapsgebieden.
Artificiële intelligentie en diep leren
Volgens Florkin is Deep Learning in essentie een gespecialiseerde methode binnen het bredere domein van machine learning. Terwijl traditionele machine learning-algoritmen leren en beslissingen nemen op basis van data, gaat deep learning verder, waarbij gebruik wordt gemaakt van neurale netwerken om verschillende datafactoren te analyseren, waarbij in essentie op een gelaagde en genuanceerde manier wordt ‘gedacht’. Het ‘diepe’ in Deep Learning verwijst naar het aantal lagen in deze netwerken: hoe meer lagen, hoe dieper het leren. Met de vooruitgang op het gebied van rekenkracht en de beschikbaarheid van grote datasets begonnen deep learning-modellen een ongeëvenaarde nauwkeurigheid te bereiken bij taken als beeld- en spraakherkenning.
Zie: Julien Florkin , AI en Deep Learning: 7 belangrijke aspecten van wat Deep AI zou kunnen worden. https://julienflorkin.com/nl/technologie/kunstmatige-intelligentie/ai-en-diep-leren/
Voor een begripsomschrijving en historiek van deep learning is een bondige introductie te vinden op https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
Diep leren als onderwijskundig concept
Het concept diep leren is onder de aandacht gebracht in de onderwijskunde door volgende onderzoekers: Ference Marton, Roger Saljö, Richard Skemp. Het is geen leertheorie en brengt geen nieuwe inzichten in de complexe dynamiek van leerprocessen. Het is eerder een theorie over het onderwijzen en is gericht op manieren om lessen te structureren en manieren om de leerlingbetrokkenheid te verhogen. Het concept levert een bijdrage om het leren van een leerling te interpreteren en heeft niet de status van een theorie die uitgangspunt is voor onderzoek. Onderzoek in de neurowetenschappen heeft wel aangetoond dat er waarneembare verschillen zijn in de hersenfunctie tussen diep leren en andere vormen van leren. Bij het oplossen van problemen gebruiken we twee soorten van denkprocessen. Eerder onbewust, snel en intuïtief denken versus bewust, analytisch en systematisch denken. Sommige mensen doen meer beroep op intuïtief denken en anderen op rationeel denken. Diep denken heeft de kenmerken van rationeel en analytisch denken. Diep denken zet de lerende aan om een probleem op te splitsen in componenten, onderliggende principes en mechanismen achter de verschijnselen te begrijpen. Het geeft iemand een groter vermogen om het heden in het verleden te projecteren (oorzaak verband begrijpen) en in de toekomst (voorspellingen doen).
Diep denken is een hoger cognitief proces waarbij gebruik wordt gemaakt van nieuwere hersengebieden zoals de prefrontale cortex. Dit hersengebied stelt mensen in staat om over dingen na te denken en niet overgeleverd te zijn aan emotionele reacties van het oudere, limbische systeem van de hersenen. Het is verleidelijk om te denken dat intuïtie irrationeel is vergeleken met analytisch denken, maar dat is niet altijd het geval. Men moet de lerenden zowel hun intuïtie als hun analytisch denkproces respecteren en ontwikkelen.
Zie: Hanan Parvez, Who are deep thinkers, and how do they think? https://www.psychmechanics.com/deep-thinker/
Hongchao Peng, Jiabin Zhao, Shanshan Ma (2021), The Historical Development of Deep Learning and its Research Trend: A Literature Review. https://members.aect.org/pdf/Proceedings/proceedings21/2021/21_17.pdf
Deep learning vs surface learning volgens Marton en Säljö
Ference Marton is een Zweedse onderwijspsycholoog die vooral bekend staat om het introduceren van het onderscheid tussen diepgaande (deep) en oppervlakkige (surface) benaderingen van leren, en het ontwikkelen van fenomenografie (*) als methodologie voor onderwijsonderzoek.
Roger Säljö is een Zweedse onderwijspsycholoog wiens onderzoek een sociaal-cultureel perspectief presenteert op het menselijk leren en ontwikkelen.
(*) Fenomenografie is een kwalitatieve onderzoeksmethodologie die de kwalitatief verschillende manieren onderzoekt waarop mensen iets ervaren of over iets denken. Het is een benadering van onderwijskundig onderzoek die begin jaren tachtig in publicaties verscheen.
- Surface learning: Bij deze benadering wil de lerende voldoen aan de verwachtingen van de leraar. Meestal leidt de hierbij horende strategie ertoe dat de lerende de kennis uit het hoofd leert en reproduceert.
- Deep learning: Bij deze benadering kijken leerlingen naar de betekenis van wat hen wordt geleerd en proberen ze er betekenis aan te geven, door informatie en denkbeelden met het onderwerp te verbinden. Ze zoeken naar de algemene betekenis en proberen informatie op een holistische manier te verwerken. De leerlingen ontwikkelen hun eigen interpretatie van de inhoud door deze te integreren met hun bestaande kennis. Deep learning ontwikkelt kritische analyses en moedigt het behoud van concepten op lange termijn aan. Diep leren wordt gewaardeerd en bevorderd door leraren.
Zie: Marton, F. & Säljö, R. (1976). On qualitative differences in learning: Outcome and process. British Journal of Educational Psychology, 46, 4–11.
M. Valcke (2018), Onderwijskunde als ontwerpwetenschap. Van leren naar instructie. Deel 2, Acco, Leuven/Den Haag, p. 55.
https://spark.scu.edu.au/kb/tl/teach/focus-on-learning/deep-surface-and-strategic-learning
https://learningdiscourses.com/discourse/deep-vs-surface-learning/
- Biggs (1988) bouwt verder op Marton en voegt een derde vorm van leren toe: Strategic learning. Bij deze benadering organiseren leerlingen hun leerproces met als doel een hoog of positief resultaat te bereiken. Strategisch leren kan een combinatie van zowel diepgaande als oppervlakkige leerstrategieën omvatten, afhankelijk van de taken die moeten worden uitgevoerd. Er zijn momenten waarop een leerling het nuttig kan vinden om een strategische leerling te zijn, bijvoorbeeld wanneer hij grote hoeveelheden informatie moet leren of wanneer hij weinig tijd heeft. Strategisch leren kan, wanneer het nauw verbonden is met diepgaande benaderingen van leren, zowel succes als een goed begrip van een onderwerp opleveren.
Zie: Biggs, J. (1988), The role of metacognition in enhancing learning. Australian Journal of Education, 32(2), 127-138.
Volgens Davis & Francis zijn tal van andere concepten verwant aan Deep vs. Surface learning. Zij geven volgend overzicht:
-
Conceptual Knowledge vs. Procedural Knowledge
-
-
Conceptual Knowledge (Abstract Learning; Conceptual Learning; Conceptual Understanding) – learning focused on developing appreciations of the structure and logics of abstract ideas, typically emphasizing logical and systematic associations among them
-
Procedural Knowledge (Procedural Learning; Procedural Understanding; Skill Learning) – learning aimed at eventually performing a task automatically, typically emphasizing accuracy and speed
-
-
Deep Active Learning – a mash-up of Deep vs. Surface Learningand Active Learning, thus emphasizing learner agency, active engagement, conceptual understanding, and intrinsic motivation. (Note: There’s also a Deep Active Learning associated with Machine Learning.)
-
Gist Learning – developing an appreciation of “the point,” the core idea, or the essential argument of a concept. Gist Learning is often contrasted with Rote Learning(a.k.a. Verbatim Learning), and it is thus typically associated with abilities to rephrase and summarize (vs. repeat or recite).
-
Heuristic vs. Algorithm
-
Heuristic (Cognitive Heuristic; Heuristic Technique) (Herbert A. Simon, 1950s) – a practical, experience-based (i.e., neither logical nor generalizable) means to solve a problem that usually, but not always, offers an efficient route to a solution. (Compare: Algorithm, below)
-
Algorithm – a well-defined sequence of steps that can be used to generate a solution to a specific type of question. (Compare: Heuristic, above)
-
-
Inert Knowledge (Alfred North Whitehead, 1920s) – a dismissive reference to decontextualized knowledge learned in formal settings (reminiscent of Surface Learning)
-
Operative Knowledge vs. Figurative Knowledge
-
Operative Knowledge (Jean Piaget, 1950s) – knowledge developed by “performing operations” – that is, engaging/operating meaningfully with/in one’s world
-
Figurative Knowledge (Jean Piaget, 1950s) – memory-based knowledge of information
-
-
Relational Understanding vs. Instrumental Understanding
-
Relational Understanding (Stieg Mellin-Olsen, 1970s) – knowing when, where, and why to apply a mastered rule or procedure
-
Instrumental Understanding (Stieg Mellin-Olsen, 1970s) – knowing how to apply a mastered rule or procedure
-
Uit: Davis, B., & Francis, K. (2023). “Deep vs. Surface Learning” in Discourses on Learning in Education. https://learningdiscourses.com/discourse/deep-vs-surface-learning/
Volgens Atherton kunnen leeractiviteiten geclassificeerd worden als deep of surface learning maar zijn dit geen kenmerken van individuen: één persoon kan beide benaderingen op verschillende tijdstippen gebruiken, ook al heeft hij of zij misschien een voorkeur voor de een of de ander.
Ze correleren vrij nauw met motivatie: ‘diep’ met intrinsieke motivatie en ‘oppervlakkig’ met extrinsieke motivatie, maar ze zijn niet noodzakelijkerwijs hetzelfde. Beide benaderingen kunnen opgenomen worden door eenzelfde persoon met beide motivaties.
Zie: Atherton J. S. (2013), Learning and Teaching; Deep and Surface learning. http://acbart.com/learningandteaching/LearningAndTeaching/www.learningandteaching.info/learning/deepsurf.html
Principes voor deep learning volgens Marton en Säljö
Hieronder volgen zeven principes van deep learning waar lerenden zich bewust van moeten zijn:
-
- LEERDOELEN EN SUCCESCRITERIA
Een lessenreeks wordt door de leraar gestart met het duidelijk maken aan de lerenden wat van hen wordt verwacht en wat ze moeten kunnen doen. De leraar geeft duidelijk de doelen en de criteria voor succes aan. Deze informatie is tevens een leidraad voor zelfevaluatie door de lerenden.
-
- BOEIENDE INHOUD EN PRODUCTEN
De leraar moet boeiende inhoud in de lessen opnemen die echte problemen of levensechte situaties creëren die de leerlingen moeten oplossen. Een ontwerp van een leerervaring dat leerlingen echte taken biedt die relevant zijn voor hun ervaringen uit het verleden en voorkennis, kan hen helpen dieper te leren.
-
- COLLABORATIEVE CULTUUR
Het creëren van een samenwerkingscultuur voor de leerlingen in hun leer- en ontwikkelingsprogramma kan hun betrokkenheid vergroten. Dit kan met o.a. flexibele groepen, vaste groepjes van samenwerkende lerenden, peer tutoring, socratische seminars en online discussieforums.
-
- EMPOWERMENT VAN LERENDEN
Er wordt gekozen voor een diepere leerbenadering wanneer lerenden eigenaarschap krijgen over wat ze leren. Wanneer ze de keuze krijgen over hoe zij hun vaardigheden en kennis die zij hebben verworven via de lessen willen laten zien, geeft de leraar hen meer mogelijkheden. Door leerlingen de mogelijkheid te geven om input te leveren in de leer- en ontwikkelingssessies en hoe zij met de inhoud willen omgaan, zal de leraar hen in essentie in staat stellen mede-ontwerpers van de leerervaring te worden.
-
- INTENTIONELE INSTRUCTIE
Er is sprake van intentionele instructie wanneer evidence based strategieën worden gebruikt om de leerdoelen te bereiken. Bijvoorbeeld een strategie die vertrekt van directe instructie en model-leren en geleidelijk de verantwoordelijkheid voor het leren verplaatst van leraar naar lerenden. Dit kan door over te stappen naar begeleide uitvoering van taken en vervolgens de lerende zelf te laten proberen wat ze tijdens de instructiefase hebben geleerd.
-
- AUTHENTIEKE HULPMIDDELEN EN BRONNEN
De scholen moeten ervoor zorgen dat de lerenden toegang hebben tot een verscheidenheid aan hulpmiddelen (media) en bronnen, voornamelijk digitale bronnen.
-
- FEEDBACK VOOR HET LEREN
De ontwerpers van leerervaringen moeten ervoor zorgen dat de lerenden tijdens de instructiefase feedback krijgen over hun voortgang. Deze feedback kan van leraar tot lerende zijn, van lerende tot lerende, van lerende tot leraar of van zelfevaluatie. Door middel van feedback krijgen lerenden inzicht in hun voortgang en worden ze bewust gemaakt van waar ze slagen in de lessenreeks en waar ze tekortschieten.
Marit Rooijakkers formuleert op basis van een praktijkgericht onderzoek van Maaike Koopman aan de T.U. Eindhoven enkele aanbevelingen voor het bevorderen van diep leren. Zie: https://learnbeat.nl/blog/wat-is-diep-leren-en-hoe-stimuleer-je-dit-als-docent/
In het onderzoeksrapport wordt inzicht gegeven in wat de kenmerken waren van de onderzochte onderwijsleersituaties, hoe leerlingen leerden in de onderwijsleersituaties en hoe hun motivatie zich kenmerkte tijdens dat leerproces. Ook worden er concrete voorbeelden gegeven van zogenaamde ‘good practices’: onderwijsleersituaties waarbinnen leerlingen veel diepe leeractiviteiten uitvoerden en gemotiveerd waren.
Zie: Maaike Koopman (2017), Diep Leren. Praktische handreikingen voor het bevorderen van diep leren bij leerlingen in het voortgezet onderwijs. NRO Kortlopend praktijkgericht onderzoek; projectnummer 405-16-505 https://www.nro.nl/sites/nro/files/migrate/Koopman_2017_Praktijkboek_NRO_bevorderen_van_diep_leren.pdf
https://www.leraar24.nl/948110/bevorder-diep-leren-met-levensechte-opdrachten/
Maaike Koopman, Diep leren: zo gaat het vanzelf. Didactief, oktober 2017. https://didactiefonline.nl/artikel/diep-leren-zo-gaat-het-vanzelf
Ter afronding
Uit een recente review over deep learning door Winje en Londal (2020) citeren we volgende conclusie:
Our review finds that research on deep learning in primary and secondary education conceptualises deep learning as a cognitive phenomenon investigated among teenagers in relation to a few school subjects. However, applying a concept that has been investigated with such a narrow scope as a key feature in the curriculum of compulsory education might result in an understanding of learning simply as cognitive learning among politicians, policymakers, school leaders, teachers, students and parents. This might lead to a focus on facilitating a teaching practice based solely on this understanding. As highlighted by researchers like Tochon (2010), Dahl and Østern (2019) and Damasio (1994; 2000; 2010), embodied, emotional and social aspects of learning are fundamental and need to be considered together with the cognitive aspects. Biesta (2010) describes a prevalent trend in education focussing on educational practice. He accentuates that a possible consequence of focussing solely on practice, is that the overall aims and purposes of education and its guiding values is neglected by favouring a focus on ‘what works’ (p. 493).
Zie: Winje, O., Londal, K. (2020), Bringing deep learning to the surface: A systematic mapping review of 48 years of research in primary and secondary education. Nordic Journal of Comparative and International Education, vol 4(2), 25-41. https://journals.oslomet.no/index.php/nordiccie/article/view/3798/3554