De effecten van filters op zelfbeeld (Linda Duits)

Deze blog verscheen eerst op dieponderzoek.nl.

Zoom heeft een aantal instellingen waarmee je het beeld kunt verbeteren, bijvoorbeeld door het aan te passen op weinig licht. Hartstikke handig en logisch. Nog veel handiger maar wellicht minder logisch is de mogelijkheid tot retoucheren, ‘touch up my appearance‘. Hiermee leg je een filter aan over je beeld, waardoor jouw rode vlekjes of oneffenheden minder zichtbaar zijn. Aangezien je vaak ook de hele tijd naar jezelf kijkt tijdens een zoommeeting, is het een soort prettige spiegel. Goed voor mijn zelfvertrouwen dus.

Deze filters bestaan al een tijdje op apps die gericht zijn op beeld delen. Snapchat is er groot mee geworden: maak een selfie en gooi er een filter overheen zodat je hondenoren krijgt, of op een Japans Harajuku-meisje lijkt. Gebruikers van deze apps zijn ondertussen gewend aan filters, we weten dat selfies opgepoetst worden, dat het geen spontane kiekjes zijn. Toch zijn er veel zorgen over de effecten van filters op het zelfbeeld en dan met name op dat van meisjes – zoals vrijwel altijd worden jongens van zulke zorgen uitgesloten, wat onterecht is.

Genderscheidslijn
Grappige overlays en retoucheerfilters zijn vormen van augmented reality: de ‘echte’ wereld wordt op scherm versterkt. Je zou ook kunnen zeggen: verstoord. Net zoals je niet echt hondenoren hebt, heb ik geen onberispelijke huid. Wat voor effecten hebben deze filters op zelfbeeld? Zijn ze schadelijk? Onderzoekers hebben daar nog geen antwoord op. Het lastige daarbij is de wijdverbreid van apps als Instagram en TikTok. Vrijwel alle jongeren gebruiken ze, dus is er geen controlegroep. Je kunt ze ook niet makkelijk vergelijken met tieners vroeger die deze apps en filters niet hadden.

Een recente studie [open access] onderzocht de opvattingen van Britse kinderen van 10-11 over sociale media. Ze werden ondervraagd in focusgroepen, die het mogelijk maken respondenten opdrachten te laten doen. Eén van die opdrachten ging over filters, andere over het gebruik van emoji en profielen. De resultaten tonen twee redenen voor het gebruik van filters, met een duidelijke genderscheidslijn. Jongens vinden het leuk om grappige filters te gebruiken, met dieren of die uiterlijke kenmerken overdrijven. Het merendeel van de meisjes zag in deze filters een manier om je uiterlijk te verbeteren. Daarbij zagen ze verbanden tussen er goed uit zien en populariteit.

Gevaarlijk of hoopvol
Deze kinderen waren zeer mediawijs over sociale netwerken, hoewel ze te jong waren om officieel op Insta en Snapchat te mogen. Zo waren ze uitgebreid gewaarschuwd voor de gevaren: catfishing (mensen die zich voordoen als iemand anders), pedofielen, stalkers, cyberbullying. Ze hadden ook ideeën over de emotionele risico’s van je bevinden in een omgeving die draait om likes en je van je beste kant te laten moeten zien.

Hoe je deze inzichten interpreteert hangt mede af van je perspectief op kinderen en jongeren. Zie je ze als kwetsbaar, dan kan je de studie zien als bewijs voor zorgelijke effecten op zelfbeeld. Zie je ze als weerbaar, dan stemt het hoopvol dat ze nu al zo mediawijs zijn en goed doorzien dat foto’s geen weergave van de werkelijkheid zijn. Uiteindelijk hangt dit, zoals altijd met media-effecten, af van individuele mediagebruikers. Sommigen zijn kwetsbaarder, anderen het tegenovergestelde. En zoals altijd is de wijze raad: praat met je kinderen – als je die hebt. Hoe gebruiken ze filters? Hoe kijken ze ernaar? Wat vinden ze ervan?

Daarbij kan het geen kwaad ook volwassenen te bevragen. Hoe bewust zijn zij zich van het gebruik van filters, bijvoorbeeld in zoomsessies? Wat doet zo’n laagje virtuele make-up met hun zelfbeeld? Want laten we niet vergeten dat we een lange geschiedenis hebben van het oppoetsen van ons uiterlijk, en ja, die geschiedenis is eveneens gendered. Star

Welk coronavaccin is het beste? (Universiteit van Vlaanderen)

Over dit online college:

Astrazeneca, Pfizer/bioNtech, Moderna,… Er zijn gelukkig al verschillende coronavaccins op de markt om de pandemie te bestrijden. Maar werken die allemaal op dezelfde manier? En welk vaccin is het beste? Prof. dr. Corinne Vandermeulen (KU Leuven) is vaccinoloog en helpt hier enkele vaccinatiemythes de wereld uit.

Lectuur op zaterdag: nog geen moorden in Noorwegen, de geschiedenis van de toekomst van onderwijs en wat kan data niet? (en veel meer)

De weekendbijlage van deze blog:

Tot slot: een timelaps van 18 dagen en 5 minuten van de Fagradalsfjall vulkaan in Ijsland

Wat als de controlesoftware je niet herkent tijdens het examen?

Verschillende hogescholen en universiteiten gebruiken tools om examens afleggen mogelijk te maken op afstand. Dergelijke online proctoring software is niet onomstreden omwille van de privacy. Maar wat als het algoritme last heeft van een spijtig genoeg vaak voorkomende bias: het slecht kunnen herkennen van zwarte studenten?

We denken soms dat algoritmen geen voorkeuren hebben, maar dit is allerminst het geval. Vaak is dit omdat het lerend algoritme te eenzijdige data gekregen heeft.

Nu blijkt Proctorio zowat de helft van de keren gezichten niet te herkennen als deze niet-blank zijn, ontdekte een student door reverse engeneering toe te passen op de software.

Ik heb het al herhaaldelijk gezegd: er zijn belangrijke ethische discussies rond technologie die we echt moeten voeren…

Nieuwe review-studie bevestigt belang van peers en instructie in kleine groepen/tutoring om ongelijkheid tegen te gaan

Een nieuwe review studie gepubliceerd in Campbell Systematic Reviews keek naar wat best kan werken om kinderen te helpen die het risico lopen om achterop te lopen op school. Klinkt herkenbaar? Wel, verschillende van de betrokken onderzoekers zoals Dietrichson waren ook verantwoordelijk voor deze meta-analyse en deze review.

Het goede nieuws is dat er wel degelijk zaken zijn die in het basisonderwijs een effect op korte termijn kunnen hebben en zelfs blijvend effect op langere termijn. Twee zaken springen dan in het oog als effectief:

  • Peer-assisted of leren met of van medeleerlingen, vaak in duo’s.
  • Small group instruction of instructie door een volwassene in kleine groepjes tot vijf leerlingen

Al de rest, zoals instructie via computer, beloningen,… bleken veel minder effectief. Hierbij is het wel belangrijk op te merken dat de twee effectieve strategieën behoorlijk ruim genomen zijn. Peer-assisted leren kan behoorlijk wat ladingen dekken. Small group instruction kan zowel slaan op de leraar die leerlingen apart neemt als op werken met tutoren. Vooral dat laatste kwam het vaakst voor en bevestigt dus de effectiviteit.

In het onderzoek werd ook enkel gekeken naar zaken binnen de school zelf, daarom dat zomerscholen,… niet in het onderzoek voorkomen.

Abstract of the review:

Background
Low levels of numeracy and literacy skills are associated with a range of negative outcomes later in life, such as reduced earnings and health. Obtaining information about effective interventions for children with or at risk of academic difficulties is therefore important.
Objectives
The main objective was to assess the effectiveness of interventions targeting students with or at risk of academic difficulties in kindergarten to Grade 6.
Search Methods
We searched electronic databases from 1980 to July 2018. We searched multiple international electronic databases (in total 15), seven national repositories, and performed a search of the grey literature using governmental sites, academic clearinghouses and repositories for reports and working papers, and trial registries (10 sources). We hand searched recent volumes of six journals and contacted international experts. Lastly, we used included studies and 23 previously published reviews for citation tracking.
Selection Criteria
Studies had to meet the following criteria to be included:
– Population: The population eligible for the review included students attending regular schools in kindergarten to Grade 6, who were having academic difficulties, or were at risk of such difficulties.
– Intervention: We included interventions that sought to improve academic skills, were conducted in schools during the regular school year, and were targeted (selected or indicated).
– Comparison: Included studies used an intervention‐control group design or a comparison group design. We included randomised controlled trials (RCT); quasi‐randomised controlled trials (QRCT); and quasi‐experimental studies (QES).
– Outcomes: Included studies used standardised tests in reading or mathematics.
– Setting: Studies carried out in regular schools in an OECD country were included.
Data Collection and Analysis
Descriptive and numerical characteristics of included studies were coded by members of the review team. A review author independently checked coding. We used an extended version of the Cochrane Risk of Bias tool to assess risk of bias. We used random‐effects meta‐analysis and robust‐variance estimation procedures to synthesise effect sizes. We conducted separate meta‐analyses for tests performed within three months of the end of interventions (short‐term effects) and longer follow‐up periods. For short‐term effects, we performed subgroup and moderator analyses focused on instructional methods and content domains. We assessed sensitivity of the results to effect size measurement, outliers, clustered assignment of treatment, risk of bias, missing moderator information, control group progression, and publication bias.
Results
We found in total 24,414 potentially relevant records, screened 4247 of them in full text, and included 607 studies that met the inclusion criteria. We included 205 studies of a wide range of intervention types in at least one meta‐analysis (202 intervention‐control studies and 3 comparison designs). The reasons for excluding studies from the analysis were that they had too high risk of bias (257), compared two alternative interventions (104 studies), lacked necessary information (24 studies), or used overlapping samples (17 studies). The total number of student observations in the analysed studies was 226,745. There were 93% RCTs among the 327 interventions we included in the meta‐analysis of intervention‐control contrasts and 86% were from the United States. The target group consisted of, on average, 45% girls, 65% minority students, and 69% low‐income students. The mean Grade was 2.4. Most studies included in the meta‐analysis had a moderate to high risk of bias.
The overall average effect sizes (ES) for short‐term and follow‐up outcomes were positive and statistically significant (ES = 0.30, 95% confidence interval [CI] = [0.25, 0.34] and ES = 0.27, 95% CI = [0.17, 0.36]), respectively). The effect sizes correspond to around one third to one half of the achievement gap between fourth Grade students with high and low socioeconomic status in the United States and to a 58% chance that a randomly selected score of an intervention group student is greater than the score of a randomly selected control group student.
All measures indicated substantial heterogeneity across short‐term effect sizes. Follow‐up outcomes pertain almost exclusively to studies examining small‐group instruction by adults and effects on reading measures. The follow‐up effect sizes were considerably less heterogeneous than the short‐term effect sizes, although there was still statistically significant heterogeneity.
Two instructional methods, peer‐assisted instruction and small‐group instruction by adults, had large and statistically significant average effect sizes that were robust across specifications in the subgroup analysis of short‐term effects (ES around 0.35–0.45). In meta‐regressions that adjusted for methods, content domains, and other study characteristics, they had significantly larger effect sizes than computer‐assisted instruction, coaching of personnel, incentives, and progress monitoring. Peer‐assisted instruction also had significantly larger effect sizes than medium‐group instruction. Besides peer‐assisted instruction and small‐group instruction, no other methods were consistently significant across the analyses that tried to isolate the association between a specific method and effect sizes. However, most analyses showed statistically significant heterogeneity also within categories of instructional methods.
We found little evidence that effect sizes were larger in some content domains than others. Fractions had significantly higher associations with effect sizes than all other math domains, but there were only six studies of interventions targeting fractions. We found no evidence of adverse effects in the sense that no method or domain had robustly negative associations with effect sizes.
The meta‐regressions revealed few other significant moderators. Interventions in higher Grades tend to have somewhat lower effect sizes, whereas there were no significant differences between QES and RCTs, general tests and tests of subdomains, and math tests and reading tests.
Authors’ Conclusions
Our results indicate that interventions targeting students with or at risk of academic difficulties from kindergarten to Grade 6 have on average positive and statistically significant short‐term and follow‐up effects on standardised tests in reading and mathematics. Peer‐assisted instruction and small‐group instruction are likely to be effective components of such interventions.
We believe the relatively large effect sizes together with the substantial unexplained heterogeneity imply that schools can reduce the achievement gap between students with or at risk of academic difficulties and not‐at‐risk students by implementing targeted interventions, and that more research into the design of effective interventions is needed.

Hoe ziet onderwijs er uit na 1 jaar Corona? (OESO-rapport en samenvattend presentatie)

Zowat de hele wereld zag scholen sluiten omwille van het virus. We zijn nu iets meer dan een jaar verder, hoe is onderwijs – en hoe zijn de kinderen – er aan toe? De OESO maakt de balans op. Je kan het volledige rapport hier bekijken.

Er komt een Instagram for Kids (en voor Linda Duits is dat slecht nieuws)

Deze post verscheen eerst op dieponderzoek.nl.

Instagram is 13+, wat betekent dat eigenaar Facebook een deel van de jongere demografie mist als gebruiker. Buzzfeed maakte deze maand bekend dat Instagram nu werkt aan een speciale ‘veilige’ variant voor kinderen. Veilig tussen aanhalingstekens, want het is niet voor niets dat jonge kinderen nu niet op deze sociale netwerken mogen.

Voor de makers van Instagram betekent veilig voor kinderen dat de mogelijkheid voor contact tussen kinderen en volwassenen beperkt is. Op deze kinderapp zou het “lastiger” zijn voor volwassenen om kinderen te vinden en te volgen, en zou er een “begrenzing” zitten aan de berichten tussen volwassenen en kinderen die elkaar niet volgen.

De aankondiging is zorgelijk, omdat het Instagram nu al niet lukt veilig te zijn voor de tieners die er wel op mogen. Er is veel kritiek omdat de app te weinig zou doen tegen pesten en kinderlokkers. Deze maand verscheen er daarom een blogpost van Instagram over hun “ongoing efforts keep our youngest community members safe”. Er is geen reden om aan te nemen dat Instagram for Kids dit wel goed zou kunnen.

Los van die evidente zorgen, is er het verdienmodel. Instagram is een app die gebruikers gratis kunnen gebruiken zodat de makers geld kunnen verdienen met hun data. Buzzfeed citeert Priya Kumar die promoveert op de effecten van sociale media op gezinnen:

“From a privacy perspective, you’re just legitimizing children’s interactions being monetized in the same way that all of the adults using these platforms are.”

We hebben in Nederland duidelijke afspraken over reclame gericht op kinderen op televisie en we worstelen nog met het reguleren van sociale netwerken waar jonge gebruikers bedolven worden onder de spon. Die zal er ook op Instagram for Kids zijn, en net als de ‘reguliere’ Instagram zal de app de data van haar gebruikers doorverkopen aan derden.

Daarbovenop komen nog zorgen over de effecten. Bureau Jeugd & Media schrijft over vloggende kleuters:

“We hebben nog geen idee wat het betekent als kinderen vanaf de wieg opgroeien met het idee dat het normaal is om steeds voor iedereen te kijk te staan. We zullen het zien.”

Op alle vlakken slecht nieuws dus.

Hoe Dewey progressief onderwijs zag?

Via Larry Ferlazzo vond ik deze video over de ideeën van Dewey. Gisteren bracht De Tijd een uitgebreid artikel over innovatie scholen, het deed me deze post opnieuw delen over hoe veel schijnbaar nieuwe innovaties in feite stokoud zijn. Deze video illustreert dit mooi, omdat veel van wat je in het artikel leest, ook terugkomt in wat Dewey formuleerde eeuwen geleden. Onder de video krijg je nog een bonus.

Ook de iPad als learning machine is veel ouder dan je denkt. Skinner bedacht het al: