RONDE 1

De beleidsevaluatie op Windesheim geëvalueerd
Suzanne Remmelink – Hogeschool Windesheim

IR op hogeschool Windesheim ging in 2019 aan de slag met (beleids)evaluatie waarbij een rijkere verantwoording centraal stond. Tegelijkertijd was het de bedoeling dat deze evaluaties de lerende organisatie zou faciliteren. Intussen is deze manier van werken geëvalueerd en heeft het CvB op basis van een advies een besluit genomen over het vervolg. In deze sessie worden de uitkomsten, de geleerde lessen en de vervolgstappen van de evaluatie gedeeld. Jij kunt van onze lessen leren en geïnspireerd worden om anders te kijken naar beleidsevaluatie.

IDA: een nieuw netwerk voor ambtelijke afstemming tussen universiteiten over Data & Analytics
Robert Zwitser – Universiteit van Amsterdam & Han Werts – Radboud Universiteit

In de UNL-stuurgroepvergaderingen van universiteitsbestuurders (SSPG, SOO en SBF) staan geregeld onderwerpen op de agenda die een link hebben met data. Bijvoorbeeld: de vernieuwing van de NSE; het inrichten van een landelijk register nevenwerkzaamheden; de levering van gegevens aan het CBS; of een onderzoek naar het gebruik van rankings. Het is gebruikelijk dat bestuurders voorafgaand aan de vergadering intern worden geadviseerd door beleidsmedewerkers. Daarbij kan het behulpzaam zijn dat beleidsmedewerkers af kunnen stemmen met hun counterparts bij andere instellingen. Dat gebeurt in ambtelijke werkgroepen. Bekende voorbeelden zijn de CFA voor directeuren financiën en de HRNU voor directeuren HR. Hoewel in er in UNL-verband meerdere IR-gerelateerde netwerken zijn (bijv. WOPI-werkgroep en KUOZ-netwerk) was er geen netwerk voor ‘hoofden BI / IR’ dat meer gericht is datastrategie, -beleid en afstemming m.b.t. het adviseren van bestuurders. Eind 2022 hebben Han Werts en Robert Zwitser het initiatief genomen om zo’n netwerk in te richten. Het netwerk, Institutional Data & Analytics (IDA), is inmiddels gevormd en een aantal keer bij elkaar geweest. Ook is er een position paper geschreven. Tijdens deze sessie zal het functioneren van dit netwerk verder worden toegelicht. Ook is er ruimte voor het bespreken van de relatie en samenwerking met DAIR.

De arbeidsmarkt na afstuderen met CBS Microdata
Pauline Thoolen & Ronny Ramos del Gado – LCSK

We nemen jullie mee in het traject waarbij het landelijk Centrum Studiekeuze (LCSK) samen met DUO-IP (DUO Informatie Producten) nieuwe arbeidsmarktindicatoren heeft ontwikkeld en berekend. Hiermee kan LCSK de voorlichting verbeteren aan studiekiezers die zich oriënteren op een HO-opleiding. DUO-IP kan deze indicatoren integreren in producten t.b.v. van beleidsinformatie.
Door de samenwerking met DUO was er aanvullende kennis over kwantitatief onderzoek en analyse van registerbestanden beschikbaar. Gedurende het traject is regelmatig advies gevraagd aan een speciaal voor dit project ingerichte klankbordgroep van inhoudelijke experts. Er is gestreefd om zoveel mogelijk gedragen eenduidigheid te krijgen bij het vaststellen van definities en indicatoren.
De basis zijn de Microdata-bestanden van het CBS. Deze bevatten gegevens over diploma’s, onderwijsdeelname, inkomen en achtergrondgegevens over leeftijd en emigratie. LCSK en DUO-IP hebben de indicatoren Inkomenssituatie, bruto maandsalaris, werkuren per week, duur tot substantiële baan en vast contract ontwikkeld. Ze geven een beeld van de arbeidsmarktpositie van voltijds afgestudeerden met hbo-bachelor, associate degree, of wo-master diploma, 18 maanden na beëindiging van hun studie. De indicatoren zijn berekend op het SOI-Rubriek niveau. Nadere analyse wees uit dat dit de beste balans geeft tussen informatie-waarde en volledigheid bij studiekeuzevoorlichting. De data worden opgenomen in de voor iedereen opvraagbare studiekeuzedatabase.

RONDE 2

Terugloop van studentenaanwezigheid op de campus?
Chantal Gorissen & Martine Jansen – Fontys Hogeschool

De fysieke aanwezigheid van studenten op een onderwijslocatie wordt gezien als een belangrijke factor voor de motivatie, de verbondenheid met medestudenten en de betrokkenheid met de opleiding. Vanuit meerdere kanten binnen Fontys werden signalen gehoord dat studenten minder naar een Fontyslocatie leken te komen dan voor de coronamaatregelen. Om te onderzoeken of het onderbuikgevoel terecht is, hebben we in samenwerking met diverse diensten binnen Fontys, door middel van kwantitatief onderzoek (met o.a. Wi-Fi-data) een beeld geschetst van de daadwerkelijke aanwezigheid en met behulp van vragenlijst onderzoek een beeld van beweegredenen van studenten om al dan niet naar de campus te gaan.
In deze CAW willen we delen met collega’s hoe we bestaande Wi-Fi registratie data hebben gebruikt om aanwezigheid vraagstukken op te pakken. Daarnaast willen we graag ervaringen uitwisselen over onderzoek en/of andere ervaringen m.b.t. de aanwezigheid van studenten op de onderwijslocaties en de aanpak van anderen hierin. Ook willen we graag stil staan bij de beperkingen die er zijn in dit soort onderzoeken en hoe om te gaan met het verspreiden van dit soort bevindingen.

Research Data Analytics: Empowering Future-Facing Decision-Making in Research
Monique Versteijlen – TU/e

In onze visie op Research Data Analytics, stellen we ons een dynamische en vooruitstrevende aanpak voor om de kracht van data te benutten voor academische en wetenschappelijke vooruitgang. Wat houdt dat in? We willen vooroplopen door slimme technologieën zoals Natural Language Processing (NLP) en tekstmining in te zetten om waardevolle inzichten te halen uit allerlei soorten data, van onderzoeksvoorstellen tot vrije tekst. Het doel? Een krachtig instrument creëren dat instellingen zoals de onze helpt om te anticiperen op opkomende trends in onderzoek, samenwerking tussen verschillende disciplines te bevorderen en slimme, datagestuurde beslissingen te nemen. Kortom, deze visie draait om toegankelijkheid, studenten de tools geven, ondernemerschap en maatschappelijke impact ondersteunen, duurzaamheid versterken en zorgen voor een wereldwijd verbonden onderzoeksomgeving, allemaal terwijl we innovatie in ons onderwijs stimuleren.

We’ve got your back! Hoe onderwijsinstellingen welzijn en sociale binding van studenten kunnen versterken door het bieden van sociale steun
Jessica Nooij – Avans Hogeschool

Co-auteurs: Decie Bierings (Curio), John Dierx (Avans), Jessie van de Haterd (ECBO), Annemieke van der Horst (Fontys), Evelyne Meens (Fontys), Lotte Scheeren (ECBO), Marit Scheurs (ECBO), Sascha Struijs (VU Amsterdam), Koen Vinckx (Avans), Eline van der Vleuten (Avans), Esther Welten (Curio)
Dit project onderzoekt de bijdrage van sociale steun door de onderwijsinstelling aan het versterken van welzijn en binding van studenten in mbo en ho. Sociale steun is een belangrijke factor in het omgaan met stress en het versterken van veerkracht. Het is echter tot nu toe nog weinig onderzocht hoe sociale steun vanuit de onderwijsinstelling ingestoken moet worden om een brede groep studenten met verschillende behoeften te kunnen bedienen. Dit project heeft als doel inzicht te krijgen in de specifieke vormen van sociale steun die positief bijdragen aan welzijn en binding passend bij de groepen studenten met vergelijkbare behoeften, in vergelijkbare situaties en onder vergelijkbare omstandigheden. Het huidige onderzoek laat verschillende routes zien waarop onderwijsinstellingen sociale steun bieden. Informatieve steun vanuit de instelling kan welzijnsbevorderend gedrag bij studenten stimuleren, mits aan een aantal factoren is voldaan. Studenten voelen zich direct mentaal sterker naarmate ze meer emotionele steun vanuit de instelling ervaren. De resultaten geven inzicht in de verwachte effecten van de door de NPO-gelden mogelijk gemaakte sociale steun op de veerkracht van studenten en bieden daarnaast algemenere inzichten in de werkbare elementen omtrent persoonlijke begeleiding voor toekomstige inrichting van studentbegeleiding.

RONDE 3

Hoe operationaliseren en monitoren we onderwijsvernieuwing?
Linda Oosterwijk & Martine Jansen – Fontys Hogeschool

Hoger onderwijs instellingen innoveren en vernieuwen het primaire proces continu, in verschillende vormen en gradaties.
Het is echter lastig om een sluitende definitie of indeling te geven van onderwijsvernieuwing. Wanneer spreken we van een ‘vernieuwing’? Hoe stellen we de aard en de omvang binnen opleidingen vast? En hoe monitoren we dit duurzaam t.b.v. kwaliteitszorg en IR-gerelateerde vraagstukken? Bij Fontys zijn we hiermee bezig geweest.
In deze CAW willen we graag met andere collega’s in gesprek over de manier waarop er bij Fontys en bij hun instellingen monitoring plaatsvindt op de aard en omvang van onderwijsvernieuwingen en wat we hierin van elkaar kunnen leren. Met als mogelijke extra opbrengst een meer eenduidige definitie en/of aanpak.

Waarom halen wij elkaar niet in? Opvallende verbanden in NSE-tevredenheid
Frans Barkman – Hogeschool Leiden

Alle instellingen voor hoger onderwijs zijn verschillend. Verschillend van anderen, maar ook van hun eerdere zelf: studenten en medewerkers komen en gaan, curricula veranderen, en beleidsmakers ontwikkelen en innoveren.
En tóch blijft onze rangschikking in de Nationale Studenten Enquête vrijwel gelijk. Vergelijk de NSE-tevredenheidsscores van drie willekeurige grote instellingen en je ziet telkens dezelfde volgorde ontstaan. Vooral bij themascores wordt dit duidelijk. Zo wordt mijn eigen Hogeschool Leiden ingehaald door Avans Hogeschool op alle vlakken: algemene tevredenheid, begeleiding, studiefaciliteiten, sfeer, docenten, betrokkenheid, toetsing, voorbereiding op de arbeidsmarkt, et cetera. Ook andere grote instellingen scoren óf op (bijna) alle onderwerpen hoger dan elkaar, óf lager.
Deze samenhang impliceert ongeziene effecten op student-tevredenheid. Waarom zijn studenten van één instelling zo alomvattend, zo consistent meer tevreden dan hun tegenhangers bij een andere instelling? Hoe verklaar je de samenhang tussen NSE-thema’s? Welke rol spelen demografische, culturele en regionale verschillen? En tot slot: hoe valide is landelijke benchmarking? Deze vragen wil ik graag met jullie behandelen.

Prognosemodel aantal studenten
Amir Khodaie – Radboud Universiteit

Twee jaar geleden zijn we begonnen met het ontwikkelen van een prognosemodel om het aantal toekomstige studenten aan de Radboud Universiteit te voorspellen. We begonnen zelf, maar schakelden later een externe partij in om ons te ondersteunen, waarna we het project weer zelf overpakten. In de presentatie vertel ik waar we vandaan komen met het prognosemodel, wat de conclusie was van de samenwerking met de externe partij, waar we nu staan, en waar we nog naartoe willen.
We maken gebruik van cumulatieve vooraanmeldingen, waarbij we ook de data verrijken met interne gegevens. We trainen met gegevens uit voorgaande jaren om een voorspelling te doen voor volgend collegejaar. Onze huidige conclusie is dat het model nauwkeurig is op hoge niveaus en tegelijkertijd iets meer fluctueert op lagere niveaus. De voor- en nadelen van onze methode delen wij graag met jullie.