Geschreven door Stefan de Jonge, Accountmanager Business Analytics voor Zorg & Onderwijs

Nog nooit is er in de mainstream media zoveel aandacht geweest voor de kwaliteit van ons onderwijs als tijdens de coronapandemie. Nog nooit kwam ook zo duidelijk aan het licht hoe groot de rol van de docent is, niet alleen in de kale kennisoverdracht, maar vooral in het enthousiasmeren en betrokken houden van leerlingen en studenten teneinde uitval te voorkomen. Alle reden om juist docenten meer tools te geven om inzicht te krijgen in hun eigen effectiviteit, alsmede in de knoppen waaraan ze kunnen draaien om de betrokkenheid van studenten te verhogen en uitval te verlagen.

Real-time monitoring van de bedrijfsvoering

Dat inzicht verschaf je met analytics. Het mooie is: de meeste scholen beschikken al over analytische tooling waarmee ze dashboards kunnen maken. Ze maken rapportages waarmee ze hun bedrijfsvoering en het effect van beslissingen monitoren. Bijvoorbeeld: trekken we studenten uit een grotere regio als we meer inzetten op blended learning? Sommige onderwijsorganisaties gaan een stap verder maken voorspellingen. Ze rekenen bijvoorbeeld scenario’s door, zoals:  als door online onderwijs het vsv-percentage (vroegtijdig schoolverlaters) stijgt van 7 naar 10, wat zijn daarvan de consequenties voor inzet van passend onderwijs coaches?

Betrokkenheid van studenten meten

De analytische tooling die hiervoor wordt gebruikt, kan ook worden ingezet voor de volgende stap: het monitoren van de prestaties van docenten en betrokkenheid van leerlingen. Veel data is immers al voorhanden, maar wordt nu niet of nauwelijks gebruikt. Denk bijvoorbeeld aan inlogdata van online onderwijs: welke leerlingen zijn wel of niet aanwezig tijdens een klassikale online les? Welke leerlingen loggen regelmatig in op het YouTube-kanaal van de onderwijsinstelling en welke vrijwel nooit? Op deze manier krijgen docenten zicht op de leerlingen die dreigen uit te vallen, zodat ze gerichtere keuzes kunnen maken wie ze wat meer begeleiding moeten bieden.

Wil jij de slagingspercentages van je studenten verhogen? En wil je gerichte begeleiding kunnen bieden aan studenten die dreigen uit te vallen? Verschaf dan beter inzicht in de betrokkenheid van studenten met analytics. Hieronder geef ik je een voorbeeld.

Uitvallers en langstudeerders voorspellen

Er zijn twee groepen studenten die een hogeschool of universiteit geld kosten: degenen die vroegtijdig stoppen met de opleiding en langstudeerders die er twee of drie jaar langer over doen. Beide situaties kun je eigenlijk al lang van tevoren zien aankomen. Vaak vertonen langstudeerders en uitvallers eenzelfde soort gedrag: ze wonen vaak minder colleges bij, ze leveren hun opdrachten niet of te laat in en ze loggen weinig in op de digitale leeromgeving. Informatie over deze indicatoren is wel aanwezig binnen de instelling, maar versnipperd. Als deze informatie bij elkaar wordt gebracht en in een overzichtelijk dashboard wordt getoond, krijg je een totaalbeeld van hoe een student in zijn/haar studie zit. Deze informatie kun je ook gebruiken om te voorspellen, bijvoorbeeld op basis van uitval van studenten met vergelijkbare gedragingen. Als studenten soortgelijk gedrag vertonen kan automatisch een signaal worden gegeven, zodat tijdig de juiste begeleiding kan worden geboden.

Hoe kunnen wij je helpen?

Wil je een (online) afspraak maken om te praten over hoe je analytics met succes kunt inzetten in jouw onderwijsinstelling? Neem gerust contact met ons op via 088 – 597 55 00 of info.bi.nl@axians.com. We helpen je graag!