Toekomstscenario voor het hbo onderwijs 2030

De huidige exponentiele groei van technologische mogelijkheden beïnvloeden de manier waarop we leren, werken en leven. Hoogleraar Jan Rotmans haalt in zijn lezingen vaak aan dat we niet leven in een tijdperk van veranderingen, maar in een verandering van tijdperk. In dit toekomstscenario staat de trend ‘technologische ontwikkelingen’ centraal. In de vier kwadranten wordt beschreven wat de invloed van technologische ontwikkelingen in de toekomst kan betekenen voor het hoger beroepsonderwijs. Ieder kwadrant wordt uitgewerkt aan de hand van de topics: onderwijsvorm, onderwijsinhoud, de economische maatschappelijke ontwikkelingen.

De maatschappelijke opdracht die het hoger beroepsonderwijs vervult staat centraal bij het uitwerken van de kwadranten. Daar waar het hoger onderwijs altijd heeft opgeleid voor afgebakende banen treedt er nu (2017) een verandering op, steeds meer banen in het middensegment verdwijnen (Rubens, 2016). De taak van het hoger beroepsonderwijs is om mensen te leren omgaan met onzekerheden, risico’s en een leven lang leren. Daarnaast wordt er gesteld dat het onderwijs bijdraagt aan het afleveren van bewuste burgers die gedurende hun leven bijdragen aan ene betere wereld/maatschappij (hbo2025, 2015).

De technologische trend is vertaald naar de twee extremen: online en offline. Daarnaast worden de extremen ‘one size fits all & tailor made’ in relatie tot onderwijsaanbod tegenover elkaar gezet. In eerste instantie lijken deze extremen erg voor de hand liggend en niet erg disruptief. Echter ben ik van mening dat het hoger beroepsonderwijs de komende jaren binnen deze extremen een disruptieve metamorfose zal ondergaan in de vormen van onderwijsaanbod om te kunnen voldoen aan de dynamische arbeidsmarkt en maatschappij.

Context

Momenteel (2030) is er slechts een selecte groep mensen die betaald voor hbo onderwijs. Dit heeft te maken met economische en maatschappelijke ontwikkelingen van de afgelopen 15 jaar. De beslissing om in 2016 de basisbeurs af te schaffen voor studenten heeft twee ingrijpende uitkomsten in de hand gewerkt. De eerste is dat afgestuurde studenten relatief verouderde curricula hadden doorgewerkt waardoor zij uiteindelijk met een relatief ‘ongewild’ diploma op de markt terecht kwamen. Doordat in hun studietijd de banen en de daarbij behorende competentie-set disruptief veranderden betraden zij met een behoorlijke studieschuld de arbeidsmarkt zonder daar een baan te kunnen vinden. De tweede uitkomst is dat zittend personeel vanaf 2016 geen gebruik heeft gemaakt van de onderwijsprogramma’s die hogescholen aanboden. Dit omdat hun werkgever deze programma’s niet vond aansluiten op de snel veranderende behoefte en zij relatief duur waren in vergelijking met het andere aanbod vanuit Open Education (Schuwer, 2016)

Scenario 1: offline/tailor made

De lerende die momenteel betaald voor de blend van face-to-face onderwijs en online onderwijs volgt verschillende modules die zijn afgestemd op zijn persoonlijke leervraag. Er wordt geleerd in multidisciplinaire leernetwerken die gezamenlijk aan gecombineerde ‘outcomes’ werken.

De leerervaringen worden gedeeld zodat ieder individu de projectervaringen terugbrengt naar de onderneming waar hij voor werkt. Het sociale aspect van leren is erg belangrijk en dat wordt gefaciliteerd in verschillende fysieke pop-up locaties die dichtbij of in de onderwijspraktijk staan. Deze lerende heeft een persoonlijke coach bij de hbo-instelling die een leven lang aan hem is gekoppeld. De rol van de instelling is om mensen bij elkaar te blijven brengen en ondanks culture verschillen samen fysiek een leven lang te laten leren. Hij heeft een betaald account bij de onderwijsinstelling dat hetzelfde werkt als de streaming muziekdienst Spotify (Vullings, 2015). Met het gratis abonnement heeft de lerende zijn hele leven lang toegang tot een dynamisch specifiek aanbod van gratis online cursussen. Bij duurdere abonnementen betaald de lerende extra zodat hij zijn leerproces kan versnellen of uitkomsten kan laten examineren (Dreambox, 2016).

De betalende mensen kunnen in de pop-up locaties ook gebruik maken van alle technologie die het mogelijk maakt om te ‘prototypen’. Denk hierbij aan alles dat te maken heeft met rapid-manufacturing) en de nieuwste nano-apparatuur die het mogelijk maakt om bijvoorbeeld DNA te scannen en te printen. Doordat dit beschikbaar is kan de community ook bijdragen aan continue vooruitgang op de Global Challenges die we als wereldbevolking in de ogen kijken.

Door Internet of Things (Westera, 2012) is het mogelijk dat de lerende gedurende zijn dagelijkse werkzaamheden allerlei data produceert die opgeslagen wordt in zijn persoonlijke profiel. Zodra hij de pop-up locatie binnenkomt is de data uitgelezen en is duidelijk wat de laatste update is met betrekking tot vooruitgang op de persoonlijke leervraag. Gedurende het face-to-face onderwijs wordt er geen gebruik gemaakt van technologie. De nadruk ligt op het delen van informatie in de groep en het discussiëren van oplossingen waarna alle aanwezige hersencapaciteit wordt aangesproken om oplossingen te bedenken.

Scenario 2: offline/one size fits all

Er zijn een aantal overkoepelende product-producerende bedrijven in Nederland die een nauwe samenwerking zijn aangegaan (Rubens, 2016) met de overheid op het gebied van onderwijs. In plaats van het oprichten van bedrijfsscholen zijn zij gegaan voor een gezamenlijk aanbod van basiskennis en vaardigheden in relatie tot de banen die zij aanbieden.

Het netwerk van de scholen is zo ingericht dat men in het hele land terecht kan in kleine conference room bij de bedrijven. Hier kan men via een vaste cyclus lessen volgen die direct worden afgerond met een toets of assessment. De lerende heeft een online-portfolio dat een aantal punten vertegenwoordigd, deze moet hij up-to-date houden want als hij onder een bepaald aantal punten zakt dan mag hij zijn werkzaamheden niet uitvoeren voor zijn werkgever. De economische toestand zorgt ervoor dat mensen blij zijn met werk waarvoor geen hoge en dure diploma’s nodig zijn. Het aanbod van de lessen wordt samengesteld aan de hand van big-data (Timmer & Vermeent, 2015) die uit het productieproces wordt gehaald. Hierdoor kunnen medewerkers steeds beter ‘updates’ krijgen die een directe invloed hebben op goedkoper produceren. Gedurende de offline lessen wordt veel gebruik gemaakt van voorgeprogrammeerde onderwijsrobots die door artificial intelligence de lerende ondersteund gedurende zijn leerproces.

Scenario 3: online/one size fits all

De lerende staat ingeschreven bij een onderwijsinstelling die online onderwijs aanbied. Het aanbod van open online courses bij deze instelling is gigantisch. De online identiteit van de lerende geeft advies aan zowel het bedrijf waar hij werkt als aan de onderwijsinstelling welke cursus hij het beste kan volgen. Wanneer de lerende heeft gekozen voor een strak georganiseer onderwijsprogramma worden de wearables die de lerende bij zich draagt gebruikt (Manderveld, 2016). Deze geven aan wanneer en waar moet inloggen om lessen of coaching te volgen.

Er zijn virtuele leslokalen ingericht waarin lerenden elkaar online ontmoeten, men is allemaal bezig met het publiceren van praktijk ervaringen. Er worden leerlijnen aangeboden die tot een bepaalde bevoegdheid leiden. Educational partners (Kan. Et Al, 2015) van de onderwijsinstelling hebben online toegang tot het studentenbestand zodat zij de online identiteit kunnen koppelen aan uitdagingen die zij binnen hun bedrijf hebben.

Gedurende het leren wordt veel gebruik gemaakt van virtual reality (Gregory. Et al, 2016) waarbij lerenden in uitdagende situaties worden gezet zodat zij ervaring opdoen met wat straks in de werkelijkheid kan gebeuren. Door deze ervaringen te delen werkt de lerende mee aan een online database en betaald hij met sociaal kapitaal voor zijn eigen leerproces. Dat betekent dat een leven lang leren mogelijk is voor iedereen, alleen het transferen van een afgeronde module naar de online identiteit kost geld.

Scenario 4:online/tailor made

Je bent een lerende als een nomade, je hoeft niet veel geld te hebben om onderscheidend te zijn op de arbeidsmarkt (Hegarty, 2015). Er zijn diverse mogelijkheden om on-the-job te leren, de talenten en krachten die je van nature bezit zet je in om anderen te helpen en om een ‘challenge’ aan te gaan. Wanneer je ondersteuning in de vorm van verdieping, coaching of andere pedagogische/didactische kwaliteiten nodig hebt dan kun je die via een ‘alert’ aangeven op het online platform. Bij gebruik betaal je voor wat je gebruikt of je kiest ervoor om ‘ruilhandel’ toe te passen. Wanneer je meer brengt dan haalt krijg je zogenaamde ‘educoins’ uitgereikt die net als de bitcoin een waarde bevatten binnen het online platform. De onderwijsinstellingen gericht op hbo denk en werkwijze zijn ontmanteld, er is een zelfreinigend systeem opgezet wat in de basis heel erg lijkt op een combinatie van Airbnb en Uber (Vullings, 2015). Wanneer je als lerende, coach en/of expert niet de kwaliteit levert die is afgesproken dan is dat transparant en zichtbaar op het online open pedogogy platform. 

Als lerende kun je overal ter wereld onderwijs volgen dat bijdraagt aan het upgraden van jouw menselijke status. Denk hierbij aan kunstmatige intelligentie (Kosters, 2016) die als wearable in je lichaam is geïmplementeerd. Gebaseerd op het abonnement bij de Dollar Shave club krijgt je kunstmatige brein iedere twee weken een update. Door de ontmanteling van het onderwijs zit je als persoon niet langer vast aan een fysieke locatie voor meer dan vier jaar. Je leert fysiek op een explorerende manier en daar waar jouw talenten en specifieke skills de meeste impact hebben. Doordat jouw online en fysieke omgeving (stakeholders) de mogelijkheid hebben om jouw digitale badges (Detering. Et al, 2011) uit te reiken is jouw online identiteit belangrijker (Huizer, 2016) in relatie tot het verwerven van nieuwe leertaken dan jouw fysieke lichaam. Deze badges zijn microdentials (European Commission, 2016) die elkaar versterken en uiteindelijk de kracht en talenten van jouw als persoon weergeven. In de bedrijfswereld betaald men salaris op basis van impact-analytics. Deze analytics zijn een afspiegeling van het geanalyseerde big-data welke in relatie staan met vaardigheden rondom problem-solving, divergeren & convergeren (OECD, 2013) en analytisch en evaluatief denkvermogen.

Bronnen

De beschreven scenario’s zijn mede tot stand gekomen door dialogen met futurist Yori Kamphuis en cross-industry expert Ramon Vullings. Zie gesprek 1 & gesprek 2 Daarnaast heb ik documentaires over de toekomst (van het onderwijs) gekeken varierend van korte TEDtalks tot langdurige diepgaande toelichtingen.

• -    Detering, S., Dixon, D., Khaled, R. & Nacke, L. (2011). From Game Design  Elements to Gamefulness Defining ‘Gamification’
• -       Dreambox (2016) Adaptive learning
• -       European commission (2015) Validation of non-formal MOOC-based learning
• -       Gregory, S., Lee, M.J.W., Dalgarno, B., and Tynan, B. (2016) Learning in Virtual Worlds. Research and Applications
• -       #HBO2015, wendbaar & weerbaar (2015), Vereninging Hogescholen
• -       Hegarty, B. (2015). Attritbutes of Open Pedagogy: a model for using open educational resources
• -       Huizer, E,. (2016) Who are you in cyberspace?
• -       Kosters, W. (2016) Kunstmatige intelligentie
• -       Manderveld, J. (2016) Het learning analytics-experiment van SURFnet
• -       OECD. (2013). Trends Shaping Education 2013, (Vol. OECD Publishing). Paris: OECD Publishing.
• -       Rubens, W. (2016) Trendrapport SURFnet, hoe technologische trends onderwijs op maat mogelijk maken
• -       Timmer, J.W, Vermeent, W. (2015) Internet of Things
• -       Vullings, R., (2015) Not Invented Here, cross industry innovation. BIS Publishers BV
• -       Westera, W. (2012). The Digital Turn: How the Internet Transforms Our Existence. AuthorHouse.

-