Learning Evidence · sådan bliver information til et søgbart vidensgrundlag
Learning Evidence samler forskning og andre relevante kilder om uddannelse, læring og kompetenceudvikling i ét struktureret og søgbart vidensgrundlag.
Men det er ikke nok at samle information.
For at kunne bruge viden som grundlag for beslutninger skal man også kunne vide, hvor den kommer fra, hvorfor den er med, og hvordan den er blevet vurderet.
Det er dét, pipelinen håndterer.
Fra mange kilder til ét sammenhængende vidensgrundlag
Pipelinen begynder med høsten.
Forskningsartikler, statistik, lovgivning, policy, institutionsdokumenter og andre relevante kilder indsamles løbende. Kilderne er forskellige, og derfor behandles de heller ikke ens.
Forskningsartikler vurderes først og fremmest ud fra deres faglige relevans. Andre kilder skal også vurderes i forhold til deres oprindelse, aktualitet og kontekst.
Materialet sorteres, vurderes, beriges og kontrolleres, før det bliver en del af det vidensgrundlag, brugerne møder.
På den måde bliver søgefladen ikke bare en indgang til en stor mængde dokumenter. Den bliver en indgang til et kvalitetssikret og struktureret korpus.
Automatisering — med mennesket som sikkerhedsnet
En stor del af processen kan automatiseres. Det er nødvendigt, når materialet skal opdateres løbende og i stor skala.
Men automatisering betyder ikke, at systemet skal træffe alle beslutninger selv.
Systemet er bygget til at genkende mønstre, sortere, klassificere og pege på relevant materiale. Når noget er usikkert — fx en mulig dublet, modstridende information eller lav sikkerhed i en vurdering — skal systemet flagge det frem for at gætte.
Den menneskelige faktor er derfor minimeret, men ikke elimineret.
Det giver en bevidst arbejdsdeling:
Maskinen håndterer volumen og systematik.
Mennesket håndterer usikkerhed, kontekst og fagligt skøn.
Kvalitet er en proces, ikke et stempel
Et dokument er ikke nødvendigvis kvalitetssikret én gang for alle.
Materialet beriges løbende, og der gennemføres kontroller, som kan fange ændringer eller problemer, efter at noget er kommet ind i systemet.
Derfor er der også indbygget en forsinkelse mellem indsamling og ekstern offentliggørelse.
Det er med vilje.
Et materiale skal have mulighed for at blive kontrolleret, før det bliver en del af den viden, andre mennesker møder og potentielt træffer beslutninger på baggrund af.
Forsinkelsen er en del af kvalitetssikringen.
Forskning og omverdenens signaler
Learning Evidence skelner mellem forskellige former for viden.
Forskningskorpuset giver adgang til den eksisterende evidens om læring.
Ved siden af findes information om de rammer og den virkelighed, som uddannelserne fungerer i: lovgivning, regulering, statistik, arbejdsmarked, policy og udviklinger i institutionerne.
De forskellige kildetyper behandles efter deres egne kriterier, men organiseres efter en fælles begrebsverden.
Det gør det muligt at bevæge sig på tværs af kilder:
Hvad viser forskningen?
Hvad kræver rammerne?
Hvad sker der lige nu?
Og dermed nærme sig de spørgsmål, som ledelser og fagfolk faktisk skal kunne besvare.
Fra kilde til sammenhæng
Det fælles vokabular betyder, at søgningen ikke behøver at følge dokumenternes oprindelse.
Et spørgsmål om fx kompetenceudvikling kan føre til forskning, statistik, lovgivning, jobmarked og policy — fordi materialet er organiseret efter de begreber og problemstillinger, det handler om.
Brugeren behøver derfor ikke på forhånd vide, hvilken type kilde der indeholder svaret.
Systemet skal gøre det muligt at se sammenhængene.
Flere søgeflader — samme grundlag
Det samme kvalitetssikrede materiale kan bruges på forskellige måder og til forskellige formål.
Den offentlige søgeflade giver adgang til forskningsviden. Andre flader kan samle viden omkring bestemte sektorer, problemstillinger eller arbejdsprocesser.
Bag dem ligger det samme princip:
Et fælles vidensgrundlag, hvor kildernes forskellighed bevares, men hvor deres relevans kan ses på tværs.
Bygget til beslutninger — ikke til at træffe dem
Learning Evidence er ikke tænkt som en maskine, der fortæller en institution, hvad den skal gøre.
Det er et system, der skal gøre det lettere at undersøge:
Hvad ved vi?
Hvad ved vi ikke?
Hvilke rammer gælder?
Hvad er ved at ændre sig?
Og hvor sikkert er grundlaget for det, vi ser?
Pipelinen er den del af systemet, der gør disse spørgsmål mulige at stille på et opdateret og kvalitetssikret grundlag.
Fra høst til søgeflade handler det derfor ikke bare om at få mere information ind.
Det handler om at gøre relevant viden tilgængelig på en måde, hvor dens oprindelse, kvalitet og usikkerhed ikke forsvinder undervejs.