Ervaringen uit de praktijk

‘De volgende stap zou zijn om te analyseren of je inhoudelijk bereikt wat je wil met een programma’

TEKST: MARJOLEIN VAN TRIGT

Jaap Boter is opleidingsdirecteur van de Master Marketing van de Vrije Universiteit Amsterdam (VU). Hij vindt de de inzet van studiedata waardevol, maar ziet ook ruimte voor verbetering.

Studiedata Jaap Boter Vrije Universiteit Opleidingsdirecteur‘De laatste drie jaar had de Master Marketing opvallend veel cum laudes. Zoiets houdt een examencommissie scherp in de gaten, want een cum laude moet wel iets bijzonders blijven. We hadden als opleiding wel ideeën over waar het in zat, maar we beschikken zelf niet over de data om onze ideeën te toetsen. Uit de analyse van VU Analytics, onze afdeling Student Analytics, blijkt dat het ligt aan een verschuiving van de instroom. Onze opleiding heeft steeds meer internationale studenten, aan de start van het afgelopen academisch jaar zo’n vijftig procent. Als je over de opleidingen heen corrigeert voor dat soort achtergronden, dan blijkt het effect vrijwel te verdwijnen. Met name veel Duitse studentes zijn gemotiveerd, gericht op het halen van hoge cijfers en hard studeren. De vraag is wat je met die wetenschap doet. We zetten onder meer in op gastlessen in sustainable career development, om te voorkomen dat studenten zich nu of later over de kop werken.

Juiste data verzamelen

Studiedata kunnen helpen om de grote lijnen in de gaten te houden. Het is goed om een vinger aan de pols te houden door indrukken uit de collegezaal te toetsen met behulp van studiedata. Als opleidingsdirecteur zorg ik dat de juiste data worden verzameld, zoals vakevaluaties en cijfers, en vraag ik VU analytics om daar rapportages van maken. De analyse besprek we vervolgens met docenten om te bepalen wat we ervan vinden. Dat is zinnig, maar je moet ook beseffen waar de data vandaan komen, met welk doel ze zijn verzameld en wat hun beperkingen zijn. Als we cijfers dankzij student analytics beter kunnen uitpluizen, moeten we dan niet ook de grondstoffen, de data, kunnen verbeteren?

Mismatch

VU analytics doet het uitstekend, maar ik zie een mismatch met de doelstellingen van een programma. Met behulp van vakcijfers valt iets zeggen over de algemene voortgang. De volgende stap, Student Analytics 2.0 als je wil, zou zijn om te analyseren of je inhoudelijk bereikt wat je wil bereiken met een programma. Wat wil je dat studenten kunnen, waar meet je dat en kun je dat ook vastleggen en analyseren?

Paradox

Opleidingen hebben eindtermen en die hoor je met een toetsmatrix te kunnen verantwoorden, maar deelcijfers staan niet in een studentenadministratie. Een docent kan alleen een eindcijfer invoeren in het registratiesysteem. Eigenlijk wil je dwars door de opleiding kunnen zien hoe iemand scoort op onderdelen als ‘samenwerken in teams’ of ‘presenteren’. Dan weet je of je de doelstellingen bereikt en bijvoorbeeld welke groepen studenten daarop beter scoren. De paradox is dat ik door meer deelcijfers te verzamelen en analyseren, de studenten uiteindelijk wil laten zien dat er meer is in het leven is dan cijfers.

Meer ervaringen uit de praktijk

Interview met studenten Frederique Veenstra en Vincent Plompen

Lees verder

Interview met projectmanager Jan Tjeerd Groenewoud

Lees verder

Interview met projectmanager Bert-Jan Klaren

Lees verder

‘Als we cijfers dankzij student analytics beter kunnen uitpluizen, moeten we dan niet ook de grondstoffen, de data, kunnen verbeteren?’