Beginkenmerken en Pedagogisch-Didactische Kern Structuur®: Handleiding voor scholen en leerkrachten in het Primair Onderwijs

Kinderen worden in basisscholen veelal in leeftijdsgroepen ingedeeld. Er zijn dan steeds leerlingen die ten opzichte van leeftijdsgenoten heel goed of juist slecht presteren. Dit leidt bij deze 'relatief afwijkende leerlingen' tot demotivatie, gerichtheid op andere activiteiten, en 'onderpresteren'. In de hier voorgestane pedagogiek en didactiek wordt elk kind, per ontwikkelings- of competentiegebied, doorlopend en adequaat gesteund. Dit is ook conform de vigerende onderwijswetgeving. De praktische consequentie is dat het onderwijsaanbod in elke groep of klas steeds dient te zijn afgestemd op de werkelijke (begin)kenmerken van de aanwezige leerlingen. Vervolgens dient elk kind in school steeds iets boven het eigen niveau te kunnen spelen en leren, deels volgens eigen voorkeuren en eigen regulatie. Dit vereist voorbereide onderwijsleersituaties en een doorlopend helder inzicht in relevante diagnostische ontwikkelings- en leerniveaus alsmede in de individuele leerprocessen en -effecten. Praktische realisatie van deze eisen vraagt ten eerste om vaststelling van de beginkenmerken van leerlingen. Ten tweede dient het feitelijke speel- en leeraanbod te zijn georganiseerd in aansluiting op deze individuele beginkenmerken, in een meer flexibele vormgeving dan gebruikelijk. Deze twee onderwijsaspecten worden hier concreet uitgewerkt en ingevuld in het kader van een handleiding voor ontwikkelings- of design-based onderzoek dat samen met leerkrachten en management wordt uitgevoerd.

Software Components for Serious Game Development

The large upfront investments required for game development pose a severe barrier for the wider uptake of serious games in education and training. Also, there is a lack of well-established methods and tools that support game developers at preserving and enhancing the games’ pedagogical effectiveness. The RAGE project, which is a Horizon 2020 funded research project on serious games, addresses these issues by making available reusable software components that aim to support the pedagogical qualities of serious games. In order to easily deploy and integrate these game components in a multitude of game engines, platforms and programming languages, RAGE has developed and validated a hybrid component-based software architecture that preserves component portability and interoperability. While a first set of software components is being developed, this paper presents selected examples to explain the overall system’s concept and its practical benefits. First, the Emotion Detection component uses the learners’ webcams for capturing their emotional states from facial expressions. Second, the Performance Statistics component is an add-on for learning analytics data processing, which allows instructors to track and inspect learners’ progress without bothering about the required statistics computations. Third, a set of language processing components accommodate the analysis of textual inputs of learners, facilitating comprehension assessment and prediction. Fourth, the Shared Data Storage component provides a technical solution for data storage - e.g. for player data or game world data - across multiple software components. The presented components are exemplary for the anticipated RAGE library, which will include up to forty reusable software components for serious gaming, addressing diverse pedagogical dimensions.