{"id":42913,"date":"2019-04-11T13:40:25","date_gmt":"2019-04-11T13:40:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dimins.com\/nl\/?p=42913"},"modified":"2019-04-11T13:49:40","modified_gmt":"2019-04-11T13:49:40","slug":"de-juiste-data-herkennen-om-het-verschil-te-kunnen-maken-voor-studenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dimins.com\/nl\/blog\/de-juiste-data-herkennen-om-het-verschil-te-kunnen-maken-voor-studenten\/","title":{"rendered":"De juiste data herkennen om het verschil te kunnen maken voor studenten"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section bb_built=”1″][et_pb_row][et_pb_column type=”4_4″][et_pb_text _builder_version=”3.19.14″]<\/p>\n

\"Identifying<\/p>\n

Het klinkt als een idee waar alle universiteitsbesturen achter zouden kunnen staan: data inzetten om een positieve impact te maken op de levens van hun studenten. Het probleem is echter dat data voor veel organisaties een hele uitdaging vormen. Welke gegevens moet je verzamelen? Hoe gebruik je de informatie zodat je je studenten er daadwerkelijk mee kan helpen? Dit lijken lastige vragen, maar de oplossing hoeft dat niet te zijn.<\/p>\n

Veel universiteiten boeken succes met analytics door dingen eenvoudig te houden en vanuit daar verder te bouwen. Laten we eens kijken naar hun ervaring en hoe ook uw universiteit daarmee kan zorgen voor een betere studiebeleving.<\/p>\n

Kies de juiste technologie<\/h2>\n

Wat in het bedrijfsleven goed werkt, hoeft niet per se een goede oplossing te zijn in de academische wereld. Er is een analytics tool nodig die flexibel is en het mogelijk maakt de juiste vragen te kunnen stellen.<\/p>\n

Als een student zich aanmeldt, is dat voor universiteiten het startsein voor de verzameling van informatie, van de geboortedatum tot cijferlijsten van de middelbare school. Datavergaring gaat de gehele studententijd door. Om een beeld te krijgen van de voortgang van de individuele student, kijken universiteiten onder meer naar het aantal gevolgde vakken en naar de behaalde cijfers. Op hoger niveau verzamelen ze ook gegevens die relevant zijn voor het accreditatieproces, zoals data uit evaluaties en portfolio\u2019s. De ideale analytics tool kan overweg met al deze verschillende databronnen.<\/p>\n

Zoom in<\/h2>\n

Voor een gemiddelde universiteit leidt bovengenoemde datavergaring al snel tot miljoenen gegevens. Veruit de meeste daarvan veranderen naarmate de studenten verder in hun opleiding komen. Om ze succesvol te kunnen begeleiden is het belangrijk te achterhalen welke gegevens be\u00efnvloedbaar zijn door de wijze waarop studenten hun studie ervaren.<\/p>\n

Zo is Southern Connecticut State University sinds 2007 een proces<\/a> begonnen waarin ze veranderingen in het onderwijssysteem op data proberen te baseren. Dit gaat verder dan alleen dataverzameling, de universiteit volgt haar studenten namelijk zeven jaar lang, ongeacht of zij hun studie afrondden. De verzamelde informatie gebruiken ze vervolgens om te bepalen op welke gebieden er met speciale programma\u2019s aandacht moet worden gestoken.<\/p>\n

Deze programma\u2019s kunnen zich richten op het behoud van studenten (retentie). Als blijkt dat een student moeite heeft met de gekozen studierichting, kan de universiteit hem of haar helpen bij de overstap naar een andere studie in hetzelfde vakgebied. Hiermee voorkomen ze vroegtijdige uitval. Ook is het door slim datagebruik mogelijk om eerste-generatie-studenten te identificeren die thuis weinig steun krijgen en daardoor hun studie dreigen op te geven. Hun kansen nemen toe door ze bijvoorbeeld in een studentenhuis te plaatsen met mensen die ooit in een vergelijkbare thuissituatie zaten.<\/p>\n

Begrijp de data<\/h2>\n

Universiteiten zijn gebaat bij een dataoplossing waarbij er analyse gedaan kan worden op het niveau van de individuele student in plaats van alleen op basis van de grote groep. Bijvoorbeeld alleen het feit dat iemand een eerste-generatie-student is hoeft niet te betekenen dat het aannemelijk is dat diegene voortijdig met de studie stopt. Het is een combinatie van meerdere factoren die verscholen liggen in de data. Een universiteit moet deze zien te extraheren om een kans te maken op het werkelijk veranderen of verbeteren van de studiebeleving.<\/p>\n

Informatie komt met vele nuances. Het is belangrijk om deze nuances te doorgronden, zodat niemand op de verkeerde basis beslissingen neemt. Soms blijkt uit de data namelijk dat een universiteit het meeste kan bereiken door juist helemaal niets te veranderen.<\/p>\n

Gerelateerde artikelen<\/h2>\n