Data-ondersteund of datagestuurd?
Voor de goede orde eerst een korte definitie: data-ondersteund onderwijs (DOO) is onderwijs waar data, de analyse van data en de inzichten uit data worden ingezet om onderwijsambities waar te maken, onderwijsprocessen efficiënter te maken en/of de effectiviteit van het onderwijs te verbeteren. Het is geen datagestúúrd onderwijs.
Het realiseren van DOO doen we op het Deltion op een wendbare en lerende manier. Omdat we niet exact weten wat we nodig hebben om dit soort onderwijs te kunnen realiseren maken we kleine stapjes. We proberen, leren en focussen opnieuw, bv met experimenten en pilots. Het doel is om de organisatie datavolwassener te laten worden – niet zozeer een technisch verhaal, maar eerder een organisatorische uitdaging.
We hebben dus in dit kader deelgenomen aan de genoemde Leergang. Deze past precies in ons streven om lerend met dit onderwerp aan de slag te gaan. In 16 dagdelen werk je rond colleges, workshops én coachsessies aan een zelf gekozen instellingsvraagstuk, in ons geval een onderwijsvraagstuk. Het mooie aan deze opzet is dat je hierdoor ziet wat er in de organisatie allemaal nog moet gebeuren op diverse vlakken om volwassen met studiedata om te kunnen gaan. Als Deltionteam hebben wij ons gericht op het ontwikkelen van een LOB-dashboard (Loopbaanontwikkelbegeleider). Aan het eind van de leergang hadden we het ontwerp en een demo daarvan gereed.
Multidisciplinair is de sleutel, maar dan wel mét onderwijs
Ons team bestond voor de helft uit collega’s die rechtstreeks aan het primair proces zijn gekoppeld: een leraar, de teammanager en een onderwijsadviseur. Daarnaast is ook iemand van Onderwijs & Kwaliteit toegevoegd, iemand van de techniek en ikzelf als projectleider. Deze teamsamenstelling, met daarin uitdrukkelijk onderwijsmensen, bleek de sleutel tot ons succes van deze leergang te zijn.
Geleerde lessen
Wat hebben we uiteindelijk in grote lijnen geleerd?
- Onderwijs is leidend. Studiedata-gebruik moet leiden tot beter onderwijs, bijvoorbeeld in de vorm van betere studentbegeleiding of verhoogd studentsucces. Dit kan alleen maar als tijdens het ontwerpen het Onderwijs aan het hoofd van de tafel zit.
- Onderwijs wil graag véél weten, ‘want dat is handig’. Door onze aanpak bleek al snel dat het aantal databronnen drastisch naar beneden ging. In het gesprek met de onderwijscollega’s ging het heel vaak over wat je nu écht nodig hebt om de student te kunnen begeleiden.
- Het onderwijs weet vaak (nog) niet wat ze wil. Vraagarticulatie is belangrijk: hoe krijgen we de goede vragen uit het onderwijs?
- Gesprekken met onderwijs voeren over dashboards levert onderwijskundige gesprekken op. Wat wil je weten en waarom? Wanneer wil je een signaal dat je een bepaalde student moet ondersteunen (maw: wanneer is iets goed of niet goed)? Wat ga je voor interventies plegen als je zo’n signaal krijgt?
- Een organisatie kan niet in één keer datavolwassen worden. Er moeten stappen gemaakt worden om hierin te groeien. En de eerste stap is de lastigste.
- Je moet als aanvrager van een dataproduct snel duidelijkheid hebben of jouw data-aanvraag überhaupt een kans maakt. Privacy moet dus meteen in het begin meegenomen worden aan de hand van zelfscoringsdocumenten.
Wat heeft de leergang ons gebracht?
Bestuurlijke sponsoring, zicht op de elementen die meegenomen moeten worden in het proces van aanvraag tot realisatie van een dataproduct en een onderwijsteam dat enthousiast aan het werk wil met data. Ook niet onbelangrijk: de eerste prijs van de Leergang. Een mooie stok achter de deur, we kunnen gelukkig niet meer terug.
0 Praat mee