Mathematical Mindsets – Jo Boaler – review

 

Met groot enthousiasme ben ik een aantal weken geleden begonnen aan dit boek. Dat enthousiasme is tot afgelopen week ook blijven bestaan tijdens het lezen. Het boek heeft de wiskunde docent veel te bieden.

Vorige week echter ontstond er een korte discussie op facebook over wel of niet leerlingen laten herkansen op (summatieve) toetsen. Vanuit de growth mindset gedachte moet je dat volgens mij altijd toelaten. Sterker nog, je moet een leerling pas aan een (formatieve) toets onderwerpen als de leerling denkt daar klaar voor te zijn.
Er werden in dat gesprek kanttekeningen gezet bij de geloofwaardigheid van de onderzoeken/resultaten waar Jo Boaler mee schermt in haar boek. Een link naar dit artikel kreeg ik daarbij.  Met dat artikel kon ik niet zo veel dus dacht ik de vraag te stellen aan Pedro de Bruyckere in hoeverre hij een beeld heeft of het growth mindset verhaal nu een mythe is of niet. Daar waren hij en de zijnen het nog niet over eens. Later volgde via twitter wel een verwijzing naar een artikel en discussie over de link die Boaler (volgens het artikel) onterecht legt naar bewezen ‘neurologische breingroei’

Met dat in het achterhoofd heb ik het boek nog eens gescand en delen opnieuw gelezen. Kijk ik er nu anders tegen aan? Ja en Nee.

Ja, wellicht was ik in mijn enthousiasme iets te makkelijk mee gegaan in het enthousiasme en de passie van Jo Boaler. Met name op haar voorbeeldschool Railside is alles hosanna wat de klok slaat als het gaat om de major changes en significante verbeteringen in resultaten die daar gemeten zijn. Oke dat is wellicht iets te rooskleurig geschetst. Maakt dat haar aanpak minder waard en zie ik daardoor minder aanknopingspunten om het gedachtegoed van een growth mindset in mijn lessen op te nemen? Nee.

Wat Boaler in haar boek weergeeft, is in feite een vertaling van het gedachtegoed van Carol Dweck naar het vak wiskunde. Als je dat voor ogen houdt zie je veel praktische voorbeelden om leerlingen open te benaderen met als doel rijke wiskunde opdrachten te geven die voor alle niveau’s haalbaar zijn en waar tegelijkertijd voldoende ruimte inzit voor verdieping. Ze noemt dat low floor, high ceiling opdrachten. Ze vertelt gepassioneerd dat ze gelooft dat iedereen wiskunde kan leren: ongeacht de verschillende start niveau’s kan iedereen dezelfde doelen bereiken.  Of dat echt zo is, daar heb ik mijn bedenkingen bij. Maar vertaal ik dit naar mijn eigen klassen, dan geloof ik wel dat alle leerlingen een bepaald vereist minimaal niveau kunnen bereiken. Ik zie ook dat de weg naar die doelen voor leerlingen individueel anders is of kan zijn. Het huidige systeem geeft daar alleen niet altijd de juiste ruimte en tijd voor. De druk om programma’s op tijd af te krijgen, een planner die er voor zorgt dat iedereen op hetzelfde moment getoetst wordt (terwijl nog niet iedereen op dat moment daar klaar voor is) en een methode/boek die een route uit stippelt (waarom zou je je daar aan houden trouwens?) zijn zo maar een paar factoren die dat gepersonaliseerd leren dwars kunnen zitten.

Wat me aan het denken heeft gezet is het differentiëren in groepen. Wat ik nu in mijn klassen gedaan heb m.b.t. differentiëren is het verdelen in drie groepen: instructie onafhankelijk, instructie behoeftig en instructie afhankelijk. Door daar een vaste indeling op los te laten (eventueel per thema) geeft je eigenlijk het bericht: jij bent goed, ga jij maar zelf aan de slag en jij bent nog niet zo goed, dus blijf maar even langer bij mij. Dat fixeert en kwalificeert een kind in zijn/haar mindset. En dat is wat ik juist niet wil. De oplossing is eigenlijk best simpel: die drie groepen kun je nog steeds hanteren, maar laat de leerling zelf kiezen (per les/onderwerp) wat hij of zij nodig heeft. Laat ook die zwakke leerling maar eens zijn tanden stuk bijten in een hele taak eerst opdracht. Dat is heel leerzaam. En al zou die leerling tot de conclusie komen dat hij de volgende keer toch weer wat extra uitleg nodig heeft. Ik zie daarin een groei. Ik moet daarbij ineens denken aan een inspirerende video van Rabbi Twerski. Officieel gaat het over omgaan met stress, maar ik zie er ook in hoe je acteert als iets niet naar wens gaat, als je jezelf oncomfortabel voelt.

Veel van de opdrachten die Boaler beschrijft doen me denken aan de Wiskundige Denkactiviteiten. Op de site van SLO vind je daar meer informatie over en ook veel voorbeelden. Overigens niet alleen voor wiskunde. Hogere denkactiviteiten zijn er voor alle vakken.  Meer voorbeelden van rijke wiskundige denkvragen kun je vinden op de site van Don Steward en Jo Morgan (aka resourceaholic en moderator van #mathsTLP). Een voorbeeld van een rijke opdracht is bijvoorbeeld de volgende :

visualpattern

In de begeleiding van leerlingen  laat Boaler vooral leerlingen veel met elkaar praten over wiskunde. Leerlingen geven elkaar constant feedback en feedforward; de docent stimuleert vooral het denken & praten en stuurt alleen inhoudelijk bij als de groep echt vast loopt of de verkeerde kant op dreigt te gaan met hun gesprek. En dan nog is het bijsturen vooral door vragen te stellen.

In combinatie met assesment for learning, lesgeven zonder cijfers en differentiëren met o.a. de hele taak eerst aanpak, is het idee van de growth mindset met rijke wiskunde opdrachten een bijzonder mooie mix om met onderwijs, leerlingen en wiskunde bezig te zijn. Er zit veel samenhang in deze thema’s.

Al met al is het boek van Jo Boaler een enthousiasmerend  en inspirerend boek. Als je je twijfel over de (mogelijk niet 100% kloppende) wetenschappelijke ‘bewijzen’ die ze aandraagt kun je er veel uithalen om je wiskunde onderwijs op een hoger plan te tillen.

Advertisements

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s