Samenvatting van de webpagina van Kennispunt Twente

Kennispunt Twente heeft tot doel de Twentse samenleving te versterken door gegevens, inzichten en kennis te verstrekken ter ondersteuning van impactvolle besluitvorming voor lokale overheden en beleidsmakers .

Kernmissie en aanpak

• **Bevorderende besluitvorming: ** Kennispunt Twente helpt bij praktisch onderzoek, beleidsevaluatie en fundamentele datavisualisatie om te helpen bij het oplossen van complexe vraagstukken .
• **Proactieve betrokkenheid: ** De organisatie is ondernemend, identificeert trends en initieert discussies over actuele thema's .
• **Monitoring en verbinding: ** Ze volgen de beleidsuitvoering en maatschappelijke ontwikkelingen via verschillende monitoren, verbinden Twentse gemeenten en behalen met hun aanpak schaalvoordelen .
• **Burgerbetrokkenheid: ** Bewoners zijn actief betrokken bij het bestuur via burgerpanels en kwalitatief onderzoek .

Belangrijkste aanbiedingen

• Gegevens en trends (Cijfers & Trends) : Kennispunt Twente levert uitgebreide gegevens voor Twentse gemeenten over onderwerpen als bevolking, huisvesting, werkgelegenheid en veiligheid . Gebruikers kunnen een specifieke gemeente selecteren op een kaart of menu om relevante gegevens te bekijken . Een uitgebreid overzicht voor heel Twente is ook beschikbaar .
• **Dashboards en monitoren: ** De website bevat verschillende dashboards en monitoren, waaronder :
• Binnenstadsmonitor Almelo, Enschede, Hengelo en Oldenzaal
• Staat van de Stad Enschede, Hengelo en Almelo
• Twente-index
• Twentse Monitor Regionale Energiestrategie
• Twentse Arbeidsmarktmonitor
• Twentse BuurtBarometer
• Twentse Monitor Sociaal Domein
• Monitor Twentse Onderwijs-Jeugdhulp
• Twentse Monitor Voortijdig Schoolverlaters
• Contractmanagement Jeugdhulp en WMO
• Burgerpanels (Inwonerpanels) : Kennispunt Twente faciliteert verschillende burgerpanels voor lokale betrokkenheid, zoals AlmeloPraat, BornePraat, EnschedePraat, HengeloPraat, Rijssen-HoltenPraat en Twentepraat .

Contact- en algemene informatie

• **Contactgegevens: ** Kennispunt Twente is gevestigd aan de Nijverheidstraat 30, 7511 JM Enschede, en is bereikbaar op 053 - 48 76 720 of via e-mail op info@kennispunttwente.nl . Ze zijn ook aanwezig op LinkedIn .
• **Verklaringen: ** De website biedt informatie over toegankelijkheid en stelt gebruikers in staat hun cookievoorkeuren te beheren .

Kennispunt Twente fungeert als een centraal knooppunt voor data, onderzoek en burgerbetrokkenheid, met als doel waardevolle inzichten te bieden voor de ontwikkeling en het welzijn van de regio Twente.

Dataondersteund onderwijs en de Loopbaanmonitor MBO-studenten

Deze webpagina bespreekt het belang van datagestuurd onderwijs, met name door het gebruik van de Loopbaanmonitor MBO-studenten, om ervoor te zorgen dat studenten voorbereid zijn op de arbeidsmarkt, vervolgonderwijs en actieve deelname aan de samenleving.

De uitdaging voor MBO-instellingen

MBO-instellingen staan voor een brede maatschappelijke missie: studenten voorbereiden op de arbeidsmarkt, op vervolgonderwijs en op volledige deelname aan de samenleving. Dit is een 'drievoudige kwalificatieplicht', die erop gericht is jongeren naar een duurzame plek in de samenleving te begeleiden en niet alleen een diploma te verstrekken. Onderwijsinstellingen worden echter vaak vooral beoordeeld op diplomaopbrengsten, waardoor hun focus beperkt is en geen rekening wordt gehouden met de complexe realiteit van veel mbo-studenten, vooral die met een kwetsbare achtergrond .

Gegevens voor impact: de rol van de loopbaanmonitor

De Loopbaanmonitor is ontwikkeld om dit probleem aan te pakken, waarbij de nadruk wordt gelegd op het feit dat het succes van mbo-instellingen niet alleen moet worden afgemeten aan diplomaresultaten, maar ook aan de vraag of jongeren een geschikte en duurzame plek vinden in de samenleving . Door gestructureerd inzicht te geven in wat er werkelijk gebeurt na het afstuderen — werk, vervolgonderwijs of sociale participatie — kunnen instellingen:

• Identificeer knelpunten in de studentenreis .
• Begeleiding beter afstemmen op de behoeften van diverse doelgroepen .
• Beleid doelbewust verbeteren, rekening houdend met regionale en sociale contexten .

Deze aanpak creëert ruimte voor persoonlijke groei en professionele ontwikkeling voor studenten, onderwijsteams en de regio .

Maatschappelijke noodzaak en toegevoegde waarde

Veel mbo-instellingen werken met diverse en complexe studentenpopulaties, waarbij studenten met een achtergestelde sociaaleconomische achtergrond of met complexe persoonlijke omstandigheden vaak extra ondersteuning nodig hebben voor een succesvolle overgang . Het huidige inspectiekader is voornamelijk gericht op behaalde diploma's en efficiëntiecijfers, wat een „perverse stimulans” kan zijn waarbij investeren in begeleiding zonder diploma kan leiden tot lagere evaluaties, ondanks de maatschappelijke voordelen ervan .

De Loopbaanmonitor betwist deze eenzijdige visie en toont aan dat scholen inderdaad succesvol zijn als ze jongeren begeleiden naar werk, verder studeren en duurzame participatie. Dit zorgt voor een eerlijkere beoordeling van de maatschappelijke missie van het MBO .

Voor onderwijsorganisaties biedt de Loopbaanmonitor verschillende voordelen:

• Ontwikkeling van effectiever beleid voor kwetsbare groepen .
• Investeren in begeleidingsprogramma's die echt leiden tot duurzame werkgelegenheid of vervolgonderwijs .
• Inzicht verkrijgen in regionale mismatches tussen onderwijsaanbod en arbeidsmarktbehoeften .
• Samenwerken met gemeenten en werkgevers om een samenhangende ketenaanpak te ontwikkelen .

Het uiteindelijke doel is niet alleen het behalen van een diploma, maar het bieden van een duurzame toekomst. De Loopbaanmonitor benadrukt dat succesvolle deelname aan werk en maatschappij minstens zo belangrijk is als formele kwalificaties .

CINOP nodigt instellingen uit contact met hen op te nemen om te leren hoe de Loopbaanmonitor MBO-studenten kunnen worden gebruikt voor eerlijker, effectiever en toekomstbestendig onderwijs, waardoor hun instelling en regio vooruit kunnen komen .

Twentse Belofte: Voorkomen van voortijdig schoolverlaten in Twente

Twentse Belofte is een initiatief dat zich inzet voor het voorkomen van voortijdig schoolverlaten onder jongeren in de regio Twente. De organisatie wil deze jongeren een positief toekomstperspectief bieden en erkent het belang van het behalen van een diploma voor hun welzijn en gevoel van bijdrage .

Kernmissie en aanpak

• **Voorkomen van voortijdig schoolverlaten: ** Het primaire doel van de Twentse Belofte is om te voorkomen dat jongeren, vooral kwetsbare, voortijdig van school gaan .
• **Regionale samenwerking: ** Dit bereiken ze door een regionale aanpak te ontwikkelen in samenwerking met verschillende partners in de hele keten. Dit bevordert een professioneel netwerk waar overheid, onderwijs en zorginstellingen effectief samenwerken .
• **Ondersteuning op maat: ** Het initiatief ontwikkelt benaderingen die zijn afgestemd op de specifieke situaties waarmee jongeren worden geconfronteerd, variërend van moeilijkheden bij de overgang tussen scholen (V (S) O naar MBO) tot uitdagingen zoals schulden die leiden tot schoolverzuim .

Gedefinieerde situaties en projecten

De Twentse Belofte heeft vijf specifieke situaties geschetst als leidraad voor hun samenwerkingsprojecten en interventies: * Van school naar school: ** Overgangen tussen verschillende onderwijsniveaus aanpakken . * Op school: ** Ondersteuning van leerlingen die momenteel op school zijn ingeschreven . * Van school zonder startkwalificatie: ** Met de nadruk op degenen die de school verlaten zonder een basiskwalificatie . * Specifieke doelgroepen: ** Ondersteuning op maat voor bepaalde kwetsbare groepen . * **Escalatietabellen: ** Verwijst waarschijnlijk naar gestructureerde interventies voor complexe gevallen .

Betrokkenheid en contact

• **Doelgroep: ** De website is bedoeld voor professionals binnen en buiten Twente die werken met kwetsbare jongeren. Het is bedoeld om samenwerking binnen het Twentse Belofte-netwerk te inspireren en te motiveren.
• **Uitnodiging om deel te nemen: ** Gemeenten, zorgorganisaties en kennisinstellingen worden aangemoedigd om bij te dragen aan de opbouw van een sterk netwerk. Professionals kunnen meer informatie vinden of in contact komen met projectleiders via de sectie 'Situaties' .
• **Contactgegevens: ** Voor meer informatie kunnen individuen contact opnemen met de organisatie via e-mail op info@twentsebelofte.nl .

De Twentse Belofte legt de nadruk op een collectieve inspanning om een positieve toekomst voor jongeren te verzekeren door sterke partnerschappen aan te moedigen en gerichte strategieën te ontwikkelen om voortijdig schoolverlaten tegen te gaan.

Doel van de coalitie

De Datacoalitie is een initiatief gericht op het verbeteren van de leerlingbegeleiding in het beroepsonderwijs (MBO) door middel van een datagestuurde aanpak. De belangrijkste missie is om de studieloopbaan van studenten te verbeteren door effectief gebruik te maken van data .

Belangrijkste doelstellingen

• Verbetering van de begeleiding van studenten: De kerndoelstelling is om studenten beter te begeleiden met behulp van datagestuurde methoden .
• Collaborative Research: De coalitie onderzoekt hoe data via gezamenlijke inspanningen optimaal kan worden ingezet in het onderwijs .
• Meerwaarde aantonen: Het heeft tot doel de voordelen van een datagestuurde aanpak in de onderwijssector te ontdekken en te benadrukken .
• Kennisdeling: Alle inzichten, ervaringen en producten die zijn ontwikkeld door middel van pilots, experimenten en onderzoek worden op transparante wijze gedeeld met de hele MBO-sector .

Organisatiestructuur

• De Datacoalition is in 2018 opgericht door vijf MBO-instellingen in samenwerking met DUO en het ministerie van OCW .
• Op dit moment zijn 15 MBO-instellingen aangesloten bij de Datacoalitie .
• De structuur omvat een stuurgroep bestaande uit bestuurders van deelnemende MBO-instellingen en vertegenwoordigers van DUO en OCW, verantwoordelijk voor strategische doelen, prioriteiten, planning en budget .
• Drie werkgroepen, elk met één tot twee inhoudsdeskundigen per mbo-instelling, hebben tot taak de thema's uit te werken die door de stuurgroep zijn vastgesteld .

In wezen fungeert de webpagina als een centraal knooppunt om de missie van de Datacoalition, haar samenwerkingsinspanningen en haar toewijding om data te gebruiken voor het succes van studenten in de MBO-sector over te brengen.

Platform Talent voor Technologie (PtVt)

Platform Talent voor Technologie (PtVt) fungeert als de nationale hub voor kennis, expertise en netwerken op het gebied van technologisch onderwijs en de technologische arbeidsmarkt . Het heeft tot doel beleid, praktijk en wetenschap te verbinden met onderwijs, bedrijven en overheidsinstanties om maatschappelijke uitdagingen aan te pakken door middel van robuuste en praktische benaderingen . PtVT is actief op regionaal, nationaal en internationaal niveau, vaak via meerjarige programma's .

Missie en visie

De missie van Ptvt is ervoor te zorgen dat iedereen de kans en aanmoediging heeft om zijn technologisch potentieel te ontdekken, te ontwikkelen en te behouden . Hun visie benadrukt dat technologie steeds meer een integraal onderdeel wordt van de samenleving, essentieel voor duurzaam welzijn, welzijn en versterking van het concurrentievermogen in verschillende sectoren . Het verwerven van technische en digitale vaardigheden is cruciaal voor individuen om hun kansen in de samenleving en op de arbeidsmarkt te vergroten . Daarom is samenwerking tussen onderwijs, bedrijven, overheden en kennisorganisaties essentieel om voldoende technisch en digitaal talent te stimuleren voor een schonere, veiligere en duurzamere toekomst voor Nederland .

Aanpak

De aanpak van de organisatie is gericht op twee belangrijke elementen: samenwerking tussen onderwijs en bedrijfsleven, en regionale implementatie . PtVT bevordert de oprichting van duurzame regionale publiek-private partnerschappen met gedeeld eigendom tussen onderwijs, bedrijven en overheid . Ze ondersteunen deze samenwerkingen door expertise te bieden op het gebied van beleid, wetenschap, data en praktische toepassingen om effectieve regionale strategieën te ontwikkelen om mensen te inspireren op het gebied van technologie . Dit omvat het bevorderen van innovatief en praktijkgericht technologieonderwijs, het aanmoedigen van initiatieven voor levenslang leren en het bevorderen van hybride onderwijsrollen .

Kerncijfers

PtVT benadrukt de impact ervan aan de hand van verschillende cijfers : * 550 partnerschappen in het beroepsonderwijs . * Meer dan 2000 bedrijven waarmee ze rechtstreeks samenwerken . * 325 verschillende netwerken in het fundamenteel onderwijs . * Meer dan 4000 scholen bereikt in samenwerking met partners . * Meer dan 150 relevante en actuele kwesties zijn behandeld .

Carrièremogelijkheden

PtVT zoekt ondernemende, creatieve, leergierige en georganiseerde individuen die willen werken in een innovatieve organisatie en willen bijdragen aan een betere afstemming tussen onderwijs en arbeidsmarkt voor voldoende bètatechnici in Nederland . De huidige vacatures omvatten stages voor evenementen (Vakkanjers en FIRST LEGO League) en marketing/communicatie (Vakkanjers en FIRST LEGO League), beide voor €750 per maand en gevestigd in Den Haag .

Leiderschap en toezicht

De organisatie wordt geleid door twee directeuren: Beatrice Boots en Pieter Moerman . Het toezicht wordt verzorgd door een raad van commissarissen, die toezicht houdt op het beleid en de uitvoering ervan in alle aspecten . Tot de bestuursleden behoren : * Ab van der Touw (voorzitter), voorzitter-commissaris bij TenneT . * Jan Hendrik Dronkers (toezichthouder), secretaris-generaal bij het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat . * Han Busker (toezichthouder), voormalig voorzitter van de FNV . * Renata Voss (toezichthouder), bestuurslid van Stichting BOOR . * Hans de Jong (toezichthouder), commissaris bij verschillende publieke en private organisaties .

In wezen speelt PTvt een cruciale rol bij het bevorderen van technologisch talent in Nederland door middel van strategische partnerschappen, onderwijsondersteuning en een duidelijke visie voor de toekomst van technologie in de samenleving en de arbeidsmarkt.

Samenvatting van Peter Wennink's visie op innovatie en economische concurrentie

De webpagina bevat een interview met Peter Wennink, de voormalige CEO van ASML, over zijn visie op economische concurrentie, innovatiebeleid en de uitdagingen waarmee Nederland en Europa worden geconfronteerd. Wennink benadrukt het belang van strategische relevantie en een verantwoordelijke samenleving voor het behoud van het economisch concurrentievermogen.

Peter Wennink's achtergrond en carrière

• Peter Wennink was van 1999 tot 2013 CFO van ASML en vervolgens als CEO van 2013 tot 2024 .
• Onder zijn leiding steeg de beurswaarde van ASML aanzienlijk van 28 miljard naar bijna 400 miljard, waarmee het Europa's meest waardevolle technologiebedrijf is .
• Hij is momenteel betrokken bij verschillende adviesfuncties, waaronder vicevoorzitter van de adviescommissie voor het Nationaal Groeifonds, vicevoorzitter bij Heineken (wordt president-commissaris in 2025), commissaris bij VDL Group, voorzitter van de raad van commissarissen van de TU Eindhoven en adviseur van de chipdivisie van Samsung .

Visie voor een verantwoordelijke samenleving en economisch concurrentievermogen

• Wennink gelooft dat een 'verantwoordelijke samenleving' gebaseerd is op vier pijlers: toegang tot redelijk goed werk, toegang tot goed onderwijs voor elk kind, toegang tot gezondheidszorg voor iedereen en veiligheid (digitale, fysieke en klimaatzekerheid) .
• Hij stelt dat als deze pijlers instabiel worden, dit een opening creëert voor populistische figuren die eenvoudige antwoorden bieden op complexe problemen zonder echte oplossingen .
• Hij bekritiseert politici omdat ze geen visie hebben voor grote transities zoals digitalisering (AI), klimaat en energie, en demografische veranderingen, wat leidt tot een 'dikke, domme en gelukkig' zelfgenoegzaamheid in Nederland .

Innovatiebeleid en strategische relevantie

• Wennink verkiest de term 'innovatiebeleid' boven 'industriebeleid' en pleit voor een duidelijke visie en investeringen op sleutelgebieden .
• De Nederlandse interim-minister van Economische Zaken, Vincent Karremans, heeft hem gevraagd het rapport van Mario Draghi over het Europese concurrentievermogen te vertalen naar de Nederlandse context .
• Zijn verslag zal apolitiek en op feiten gebaseerd zijn, waarbij de nadruk wordt gelegd op de dalende indicatoren voor het concurrentievermogen en het gebrek aan urgentie in het land .
• Belangrijke aandachtsgebieden zijn onder meer digitale infrastructuur (bijv. megadatacenters), energie-infrastructuur (bijv. windparken, uitbreiding van het elektriciteitsnet), kennisinfrastructuur, gezondheidszorgtechnologie en defensie-investeringen .
• Hij benadrukt ook de noodzaak om de regelgeving te vereenvoudigen, daarbij verwijzend naar problemen met het Nationaal Groeifonds, waarbij projecten vanwege de Europese mededingingswetgeving moeite hebben om financiering te krijgen .
• Wennink steunt de oprichting van een nationale investeringsbank en stelt voor dat een overheidsinvestering van 10 miljard euro tien keer zoveel zou kunnen aantrekken van de Europese kapitaalmarkten voor strategische sectoren .
• Hij stelt ook voor dat Nederlandse pensioenfondsen meer kapitaal binnen Europa zouden moeten investeren in plaats van voornamelijk in de Verenigde Staten .

Opvattingen over monopolies en Europees potentieel

• Wennink gelooft niet in absolute monopolies in technologie, waarbij hij voorbeelden noemt zoals ChatGPT van OpenAI die al snel wordt uitgedaagd door Chinese alternatieven zoals DeepSeek .
• Hij is voorstander van regelgeving wanneer technologische ontwikkelingen negatieve gevolgen hebben, maar erkent de grote afhankelijkheid van Europa van Amerikaanse technologie, vooral na gebeurtenissen zoals het presidentschap van Trump en de pandemie .
• Hij stelt dat 'strategische autonomie' een illusie is en dat de nadruk moet liggen op 'strategische relevantie' — iets hebben dat cruciaal is waar anderen naar verlangen .
• Wennink is van mening dat Europa over alle noodzakelijke ingrediënten voor concurrentievermogen beschikt, waaronder technologie, kennisinstellingen, universiteiten, creativiteit en kapitaal, en dat Europa zijn bescheidenheid moet overwinnen .
• Ondanks zijn zorgen over wereldwijde politieke ontwikkelingen en zelfgenoegzaamheid uit het verleden, blijft Wennink een optimist, zij het iemand die zich veel zorgen maakt, waarbij hij de nadruk legt op de noodzaak voor Europa om 'wakker' te worden en zijn afhankelijkheden aan te pakken .

Het artikel benadrukt het sterke geloof van Peter Wennink in proactief innovatiebeleid, strategische investeringen en het bevorderen van een verantwoordelijke samenleving als cruciaal voor Nederland en Europa om hun economische status en democratische waarden te behouden in een snel veranderend mondiaal landschap.

De impact van onderwijstechnologie op elementaire geletterdheid

Deze meta-analyse biedt een uitgebreid overzicht van het huidige landschap van de invloed van onderwijstechnologie op elementaire geletterdheid, waarbij wordt gesuggereerd dat, hoewel ze over het algemeen gunstig zijn, de precieze aard en omvang van deze voordelen complex en contextafhankelijk zijn.

Hoofdidee

De abstract introduceert een meta-analyse die de effecten onderzoekt van onderwijstechnologie-interventies op de alfabetiseringsresultaten voor leerlingen van de kleuterschool tot en met de vijfde klas. De belangrijkste bevinding is dat hoewel deze interventies over het algemeen positieve effecten vertonen, deze effecten aanzienlijk kleiner zijn wanneer ze worden gemeten met gestandaardiseerde beoordelingen, en dat hun impact varieert op basis van specifieke kenmerken van de uitkomst, de interventie en de deelnemers.

Uitleg van details

De auteurs beginnen met het vaststellen van het wijdverbreide gebruik van onderwijstechnologie, met name voor alfabetisering, en wijzen op een lacune in de huidige kennis over de effectiviteit ervan in basisschoolomgevingen . Om dit aan te pakken, hebben ze een rigoureuze onderzoeksaanpak gevolgd:

• Methodologie: Ze hebben een systematische review en meta-analyse uitgevoerd. Dit omvatte het verzamelen en analyseren van gegevens uit een groot aantal onderzoeken. De opgenomen onderzoeken waren quasi-experimentele en experimentele ontwerpen, gepubliceerd tussen 2010 en 2023, specifiek gericht op de invloed van onderwijstechnologische interventies op de alfabetiseringsresultaten van K—5-leerlingen .

• Algemene bevindingen: De meta-analyse synthetiseerde resultaten van 119 onderzoeken, afgeleid van 105 verschillende manuscripten. Het bracht positieve gemiddelde effecten aan het licht op verschillende alfabetiseringsdomeinen:

• Decodering: 0,33
• Taalbegrips: 0,30
• Begrijpend lezen: 0,23

• Schrijfvaardigheid: 0,81

• Bevindingen met gestandaardiseerde maatregelen: Er kwam een cruciale nuance naar voren toen de analyse zich uitsluitend richtte op gestandaardiseerde maatregelen. De eerder waargenomen positieve effecten waren in alle domeinen verminderd:

• Decodering: 0,23
• Taalbegrip: 0,12
• Begrijpend lezen: 0,14

• Schrijfvaardigheid: 0,34

• Moderatoranalyses: In het onderzoek zijn ook moderatoranalyses uitgevoerd, waarbij factoren werden onderzocht die van invloed kunnen zijn op de waargenomen effecten. Deze analyses gaven aan dat de effectiviteit van onderwijstechnologische interventies kan afhangen van de specifieke geletterdheidsuitkomst die wordt gemeten, de kenmerken van de interventie zelf en de eigenschappen van de betrokken deelnemers .

• Toekomstige aanwijzingen en implicaties: De auteurs besluiten met hun intentie om deze bevindingen verder uit te werken en in een context te plaatsen in hun discussie. Ze benadrukken ook de noodzaak van meer onderzoek om dieper in te gaan op deze modererende effecten en om de praktische en beleidsimplicaties van hun resultaten te bespreken .

De toepassing van intelligente systemen in het hoger onderwijs is een actief onderzoeksgebied, gedreven door de overvloed aan beschikbare data en de urgentie om effectieve, datagestuurde strategieën te definiëren om uitval van studenten tegen te gaan en hun studieprestaties te verbeteren. Dit werk past machine learning-technieken toe om voorspellingsmodellen te ontwikkelen die kunnen bijdragen aan de vroege detectie van studenten die het risico lopen hun studie af te breken of hun diploma niet op tijd af te ronden. Het evalueert ook het beste moment om de voorspelling uit te voeren in het inschrijvingsjaar van de student. De modellen zijn gebaseerd op data van bachelorstudenten van een Polytechnische Universiteit in Portugal, ingeschreven tussen 2009 en 2017, en bevatten academische, sociaal-demografische en macro-economische informatie in drie verschillende fasen van het eerste studiejaar van de studenten. Vijf machine learning-algoritmen worden gebruikt om voorspellingsmodellen in elke fase te trainen, en de meest relevante kenmerken voor de best presterende modellen worden geïdentificeerd. De resultaten tonen aan dat de beste modellen gebruikmaken van Random Forest, waarbij strategieën worden toegepast om om te gaan met de onevenwichtige aard van de data, of waarbij dergelijke strategieën op dataniveau worden toegepast. De beste resultaten worden behaald aan het einde van het eerste semester, wanneer er al enige informatie beschikbaar is over de studieprestaties na inschrijving. De algehele resultaten zijn redelijk vergelijkbaar met die van vergelijkbare studies die zich richten op de vroege voorspelling van uitval of studieprestaties van studenten.

Hogescholen en universiteiten registreren een aanzienlijke hoeveelheid gegevens over hun studenten, wat een aanzienlijk potentieel biedt voor het genereren van informatie, kennis en monitoring. Zowel schooluitval als schooluitval in het hoger onderwijs vormen een obstakel voor economische groei, werkgelegenheid, concurrentievermogen en productiviteit, en hebben een directe impact op het leven van studenten en hun families, hogescholen en de samenleving als geheel. De hier beschreven dataset is het resultaat van de aggregatie van informatie uit verschillende onsamenhangende databronnen en bevat demografische, sociaaleconomische, macro-economische en academische gegevens over inschrijving en academische prestaties aan het einde van het eerste en tweede semester. De dataset wordt gebruikt om machine learning-modellen te bouwen voor het voorspellen van academische prestaties en uitval. Deze maakt deel uit van een Learning Analytic-tool die is ontwikkeld aan het Polytechnic Institute of Portalegre en die informatie verstrekt aan het tutoringteam met een schatting van het risico op uitval en falen. De dataset is nuttig voor onderzoekers die vergelijkende studies willen uitvoeren naar de academische prestaties van studenten en ook voor training op het gebied van machine learning.

Factoren die bijdragen aan het uitvallen van studenten

De verstrekte gegevens voor het voorspellen van schoolverlaters omvatten een uitgebreide reeks factoren die grofweg kunnen worden onderverdeeld in persoonlijke, academische en sociaaleconomische aspecten. Deze factoren worden gebruikt om modellen te bouwen die het behoud van studenten en academisch succes voorspellen .

Persoonlijke en familiale achtergrond

• Burgerlijke staat: De burgerlijke staat van de student .
• Nationaliteit: de nationaliteit van de student .
• Kwalificatie moeder: De opleidingsachtergrond van de moeder van de student .
• Vaderkwalificatie: De opleidingsachtergrond van de vader van de student .
• Beroep van de moeder: Het werkveld van de moeder van de student .
• Beroep van de vader: Het vakgebied van de vader van de student .
• Verplaatst: Geeft aan of de student is verplaatst .
• Speciale onderwijsbehoeften: Of de student speciale onderwijsvereisten heeft .
• Geslacht: het geslacht van de student .
• Leeftijd bij inschrijving: de leeftijd van de student toen hij zich inschreef .
• Internationaal: Geeft aan of de student een internationale student is .

Academische prestaties en betrokkenheid

• Applicatiemodus: De toepassingsmethode voor de cursus .
• Bestelling van de aanvraag: De volgorde waarin de aanvraag werd ingediend .
• Cursus: De specifieke cursus waarvoor de student is ingeschreven .
• Dag-/avondbezoek: Of de student overdag of's avonds naar de lessen gaat .
• Eerdere kwalificatie: de vooropleidingskwalificaties van de student .
• Debiteur: Geeft aan of de student openstaande schulden heeft .
• Collegegeld actueel: Of het collegegeld op tijd wordt betaald .
• Beurshouder: Geeft aan of de student een studiebeurs ontvangt.
• Curriculaire eenheden 1e semester (gecrediteerd) : Aantal curriculaire eenheden dat in het eerste semester is gecrediteerd .
• Curriculaire eenheden 1e semester (ingeschreven) : Aantal curriculaire eenheden dat in het eerste semester is ingeschreven .
• Curriculaire eenheden 1e semester (evaluaties) : Aantal evaluaties van de curriculaire eenheden in het eerste semester .
• Curriculaire eenheden 1e semester (goedgekeurd) : Aantal curriculaire eenheden dat in het eerste semester is goedgekeurd .
• Curriculaire eenheden 1e semester (leerjaar) : Het cijfer dat tijdens het eerste semester in curriculaire eenheden is behaald .
• Curriculaire eenheden 1e semester (zonder evaluaties) : Aantal curriculaire eenheden zonder evaluaties in het eerste semester .
• Curriculaire eenheden 2e semester (gecrediteerd) : Aantal curriculaire eenheden dat in het tweede semester is gecrediteerd .
• Curriculaire eenheden 2e semester (ingeschreven) : Aantal curriculaire eenheden dat is ingeschreven in het tweede semester .
• Curriculaire eenheden 2e semester (evaluaties) : Aantal evaluaties van de curriculaire eenheden in het tweede semester .
• Curriculaire eenheden 2e semester (goedgekeurd) : Aantal curriculaire eenheden dat in het tweede semester is goedgekeurd .
• Curriculaire eenheden 2e semester (leerjaar) : Het cijfer behaald in curriculaire eenheden tijdens het tweede semester .
• Curriculaire eenheden 2e semester (zonder evaluaties) : Aantal curriculaire eenheden zonder evaluaties in het tweede semester .

Sociaal-economische omgeving

• Werkloosheidscijfer : het heersende werkloosheidscijfer .
• Inflatiegraad: Het heersende inflatiecijfer .
• BBP: Bruto binnenlands product .

Deze uiteenlopende factoren, variërend van individuele kenmerken en academische prestaties tot bredere economische indicatoren, worden allemaal meegenomen in de voorspellingsmodellen om studenten te identificeren die het risico lopen om uit te vallen.

Nevertheless, regardless of the tuition fee factor, the plots show clear patterns of drop out probability:

The probability remains at a high level when the average grade is between 0 and 10, then declines rapidly as the average grade moves from 10 to 13, and finally reaches a plateau again beyond that; There are two sharp decline in the second plot, when the average approved curricular unites exceed 5 or 14; The probability remains at a low level when students' age at enrollment is below 20, then increases rapidly as the age moves from 20 to 23, reaching a plateau beyond that.@

Het uiteindelijke model, getraind op slechts 16 kenmerken, behaalde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,93, een F1-score van 0,92 en een AUC-score van 0,96

Voorspellende waarde van factoren bij het voorspellen van schoolverlaters

De bijgeleverde logboeken geven de prestaties weer van verschillende machine learning-modellen die worden gebruikt om schoolverlaters te voorspellen, in plaats van de voorspellende waarde van individuele factoren rechtstreeks te beschrijven. De modellen worden geëvalueerd met behulp van statistieken zoals Balanced Accuracy, F1-score en AUC-score. De hoogste scores worden behaald door het vc_b16 model, wat erop wijst dat de combinatie van factoren en de configuratie van het model leidt tot sterke voorspellingsmogelijkheden.

Overzicht van modelprestaties

• Random Forest Baseline: toonde aanvankelijk een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,684, een F1-score van 0,692 en een AUC-score van 0,896 .
• Tuned Random Forest: Verbeterde prestaties met een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,727, een F1-score van 0,732 en een AUC-score van 0,896 .
• XGBoost-basislijn: behaalde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,75, een F1-score van 0,757 en een AUC-score van 0,896 .
• Tuned XGBoost: toonde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,734, een F1-score van 0,726 en een AUC-score van 0,899 .
• vc_soft: toonde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,747, een F1-score van 0,757 en een AUC-score van 0,907 aan.

Verbeterde modelprestaties

Verdere iteraties van de modellen, mogelijk met verschillende feature engineering- of databalanceringstechnieken (aangeduid met de achtervoegsels _bi en _b16), lieten significant hogere prestatiestatistieken zien:

• Random Forest Baseline (verbeterd) : behaalde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,914, een F1-score van 0,903 en een AUC-score van 0,952 .
• tuned_rf_bi: toonde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,917, een F1-score van 0,906 en een AUC-score van 0,956 .
• xgb_bi: behaalde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,923, een F1-score van 0,911 en een AUC-score van 0,956 .
• tuned_xgb_bi: had een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,921, een F1-score van 0,908 en een AUC-score van 0,962 .
• vc_soft_bi: registreerde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,921, een F1-score van 0,91 en een AUC-score van 0,959 .
• rf_b16: behaalde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,919, een F1-score van 0,91 en een AUC-score van 0,955 .
• xgb_b16: toonde een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,924, een F1-score van 0,913 en een AUC-score van 0,958 .
• vc_b16: Behaalde de hoogste gerapporteerde scores met een gebalanceerde nauwkeurigheid van 0,93, een F1-score van 0,921 en een AUC-score van 0,959 .

Hoewel de specifieke voorspellende waarde van individuele factoren niet expliciet is gerangschikt, suggereert de hoge prestatie van het `vc_b16'-model dat de combinatie van alle 34 inputkenmerken, waaronder demografische, academische en sociaaleconomische gegevens, bijdraagt aan het sterke voorspellende vermogen van het model om de kans op schooluitval te identificeren. Het notitieblok geeft aan dat de dataset 34 kolommen met numerieke gegevens bevat (29 int64 en 5 float64) en één objectkolom (Target) .

Het Nederlands Kwalificatieraamwerk (NLQF) is van grote waarde voor het non-formeel onderwijs. Hier zijn enkele redenen waarom:

1. Leven Lang Ontwikkelen (LLO): NLQF draagt bij aan Leven Lang Ontwikkelen (LLO) en het verbeteren van arbeidsmobiliteit¹. Het stelt mensen in staat om met een NLQF-niveau te laten zien wat ze waard zijn¹.

2. Transparantie: NLQF maakt de waarde en het niveau van non-formele kwalificaties transparanter en vergelijkbaar, zowel nationaal als internationaal¹.

3. Kwaliteitsborging: NLQF waarborgt de kwaliteit van examinering, leeruitkomsten en diploma's of certificaten¹.

4. Maatschappelijke erkenning: Voor private aanbieders en non-formeel onderwijs is het NLQF 'superbelangrijk', omdat inschaling hun aanbod maatschappelijke waarde geeft².

5. Groeiende acceptatie: In Nederland zijn inmiddels al 205 non-formele kwalificaties ingeschaald, en per jaar komen daar 60 inschalingen bij².

6. Arbeidsmarkt: Met NLQF kunnen werkgevers en werknemers/werkzoekenden beter beoordelen wat iemand al in huis heeft en wat hij nog kan bijleren².

Het is belangrijk om te weten dat hoewel NLQF een belangrijke rol speelt in het versterken van de waarde van non-formeel onderwijs, het geen invloed heeft op het recht om bepaalde titels of graden te voeren³.

Bron: Gesprek met Bing, 17-5-2024 (1) IN NL HEBBEN WE FORMEEL EN NON-FORMEEL ONDERWIJS (PRIVAAT). VOOR HET .... https://www.nlqf.nl/images/Daarom%20NLQF/Flyer%20Facts%20and%20figures.pdf. (2) 10 jaar NLQF - van niks naar één standaard voor alle kwalificaties. https://nlqf.nl/actueel/10-jaar-nlqf-van-niks-naar-een-standaard-voor-alle-kwalificaties. (3) NLQF. https://nlqf.nl/.

De inschaling in het Nederlands Kwalificatieraamwerk (NLQF) is een proces waarbij een kwalificatie wordt ingeschaald op een bepaald niveau van het NLQF¹. Hier zijn enkele belangrijke punten over de waarde van inschaling in het NLQF:

1. Procedure: Je dient een aanvraag in voor inschaling van een kwalificatie in het NLQF bij het Nationaal Coördinatiepunt Nederlands Kwalificatieraamwerk (NCP NLQF)¹. Het NCP NLQF beoordeelt of de aanvraag ontvankelijk is en stuurt de aanvraag door naar de experts van het NCP NLQF¹.

2. Best-fit methode: Bij de best-fit methode worden alle descriptoren bekeken en wordt vervolgens bepaald welk niveau het best bij het geheel van de kwalificatie past¹. Het kan namelijk zo zijn dat descriptoren van verschillende niveaus van toepassing zijn op een bepaalde kwalificatie¹.

3. Geldigheid: Zowel de validiteit van de aanbieder als de inschaling van de kwalificatie is 6 jaar geldig². Na 6 jaar vindt een herbeoordeling plaats².

4. Transparantie: De inschaling in het NLQF maakt de waarde van kwalificaties transparanter en vergelijkbaar, zowel nationaal als internationaal¹.

5. Geen instroomrechten: Aan het NLQF zijn geen instroomrechten verbonden. Het is aan de hogescholen zelf om hierin een besluit te nemen².

Het is belangrijk om te weten dat de inschaling in het NLQF geen invloed heeft op het recht om bepaalde titels of graden te voeren². Het voeren van titels en graden kan alleen op grond van de wet- en regelgeving waarin dit is geregeld².

Bron: Gesprek met Bing, 17-5-2024 (1) Proces inschaling - NLQF. https://nlqf.nl/inschaling. (2) Veelgestelde vragen na inschaling - NLQF. https://nlqf.nl/images/downloads/Toolbox/Veelgestelde_vragen_na_inschaling.pdf. (3) Inschaling - NLQF. https://nlqf.nl/inschaling-start. (4) undefined. https://aanvragen.nlqf.nl/.

De vier doelstellingen van de minister om gelijkheid in het (voortgezet) onderwijs te verbeteren

• Duidelijke sectoridentiteitsen: De minister benadrukt het belang van duidelijke sectoridentiteiten in het onderwijs om aan te sluiten bij het doel en de maatschappelijke missie van elke sector. Deze duidelijkheid helpt studenten het aanbod van elke sector te begrijpen .

• Gelijke kansen voor groei: Het doel is ervoor te zorgen dat, ondanks de verschillen in de manier waarop mbo-, hbo- en wo-sectoren studenten opleiden, ze allemaal als gelijk worden beschouwd. Deze gelijkheid biedt iedereen de mogelijkheid om zich tot het beste van zichzelf te ontwikkelen .

• Hiërarchische labels vermijden: De minister pleit ervoor om hiërarchische labels zoals „middelbaar” en „hoger” in onderwijsterminologie te vermijden. Integendeel, het bevorderen van het gebruik van neutrale termen zoals mbo, hbo en wo bevordert gelijkheid en voorkomt stigmatisering op basis van opleidingsniveaus .

• Naadloze studententransities: Het verbeteren van de afstemming van onderwijsprogramma's en studentenondersteuning tussen mbo-, hbo- en wo-sectoren is cruciaal om ontmoediging en uitval van studenten tijdens transities te voorkomen. Door deze verbindingen te verbeteren, kan de voortgang en het succes van studenten soepeler verlopen .

**Door de minister geïdentificeerde problemen en knelpunten **

• Beperkte sectormobiliteit: De minister benadrukt dat er weliswaar een toename is van havo- en vwo-studenten die naar het mbo gaan, maar dat de meeste studenten de neiging hebben om door te gaan in de sector die overeenkomt met hun hoogst behaalde niveau. Dit gebrek aan sectormobiliteit kan studenten hinderen die mogelijk beter gedijen in een andere onderwijssector .

• Transition Challenges: De overgang tussen mbo-, hbo- en wo-sectoren brengt uitdagingen met zich mee vanwege onvoldoende afstemming in onderwijsprogramma's en studentenondersteunende diensten. Dit gebrek aan samenhang kan leiden tot ontmoediging en uitval van studenten, met een aanzienlijk uitvalpercentage van 19% voor mbo-studenten die overstappen naar het hbo .

• Hiërarchische percepties: De minister erkent het voortbestaan van een hiërarchische maatschappelijke visie die praktische beroepen en onderwijs devalueert. Deze achterhaalde perceptie komt voort uit een negentiende-eeuws hiërarchisch maatschappelijk model, dat barrières opwerpt voor de gelijke erkenning van alle vormen van onderwijs en werk .

Geen duidelijk beeld van de kans op werk.

Alles wat niet wordt gedisciplineerd en gestructureerd door natuurwetenschappelijke wetmatigheden hangt samen met de menselijke creativiteit en behoeften. Van de inrichting van steden tot de inrichting van de maatschappij hebben we te maken met het ontwerpactiviteiten. De relatie tussen die inrichting en het gedrag van gebruikers waarvoor die inrichting is bedoeld is een vrij complexe. Of zoals Churchill het eens (1943) verwoordde:

“We shape our buildings, thereafter they shape us.”

Niet veel later (1967) werd een vergelijkbare uitspraak (ten onrechte) toegeschreven aan McLuhan:

"We shape our tools, and thereafter our tools shape us."

Degene die deze uitspraak deed, John Culkin, illusteerde dit aan de hand van de intrede van de auto

Once we have created a car, for example, our society evolves to make the car normal, and our behavior adapts to accommodate this new normal.

De wederkerige invloed (performativiteit) van al hetgeen de mens creëert (uiteenlopend van gebouwen en apparaten tot 'simme steden' en algoritmes) is een belangrijk om te begrijpen dat een ontwerp meer is dan kenmerk dat het gebruik bevorderd. Ontwerpkenmerken hebben blijkbaar wederkerig effect op het menselijk gedrag. Ze zetten niet alleen aan tot gedrag dat is bedoeld en wordt getriggerd door de affordances van het ontwerp: unieke relatie tussen de kenmerken van een ‘ding’ in samenhang met een gebruiker die beïnvloedt hoe dat ding wordt gebruikt. Een relatie die verder gaat dan een eenzijdige perception-action coupling.

Met betrekking tot sociale media kunnen we bijvoorbeeld spreken van 'transactional media effects':

"... outcomes of media use also influence media use. Transactional media-effects models consider media use and media effects as parts of a reciprocal over-time influence process, in which the media effect is also the cause of its change (Früh & Schönbach, 1982)."

Het gegeven dat ontwerpers vaak alleen de positieve ervaring van gebruikers voor ogen hebben is volgens Danah Abdulla niet constructief.

"...optimism in design is not always constructive. In fact, it hinders the politicization of designers. If design is going to contribute to tools that can change the world positively, it must begin to embrace pessimism."

Technologie is een interface die, zoals McLuhan al aangaf, mogelijkheden biedt om de wereld anders te zien. Niet minder 'echt' of 'natuurgetrouw' overigens. We zijn al langer gewend om de werkelijkheid gemedieerd waar te nemen (zie Cooley) en kunnen al langer spreken van een symbolische samenleving (zie Elchardus).

The question is whether web literacy skils should be seen and added as a separate skill, or should be seen and understood as a complementary skill, augmenting the different 21st C skills, like problem solving and collaborating. The latter is more plausible. Furthermore there is little evidence that web literacy skills should be distinguished from digital literacy (or media literacy). Dutch research found that factor analysis gave no support for a separate set of web literacy skills.

Van Deursen heeft via factor-analyse vastgesteld dat er weinig aanleiding is om Internetvaardigheid als aparte vaardigheid te onderscheiden.

Vergelijk dit met de observaties van Zuboff als het gaat om nieuwe vaardigheden die het gevolg zijn van 'informating'

Hier ontbreken: producing, curating, valueing.

These refer to competences in the use of digital technologies that are important productivity tools for particular business sectors. Examples include competences in using Learning Management Systems for teachers, computer-aided design (CAD) and computer-aided manufacturing (CAM) applications for architects, engineers and construction workers, health information systems for medical practitioners, and social media for marketing professionals. Career-related competences are included in two of the three enterprise frameworks, the ICDL and the Microsoft Digital Literacy Standard Curriculum

Voordeel van het MIL-framework (van de UNESCO) is dat er een dimensie is toegevoegd specifiek voor de beroepscontext (career related competences). Dat is ook het onderscheid met het framework van de EU (het zgn. DIGCOMP-raamwerk), De redenen om die dimensie toe te voegen worden hier uiteengezet.

Die planning wordt niet gestuurd door kennis maar vooral door overtuigingen (beliefs). Kennis leidt niet tot beter (verstandiger, adequater) gedrag (bron)

"Als mensen beter of anders geïnformeerd worden, zullen ze hun werk beter of anders doen. Daar is geen bewijs voor." Dus 'being informed' is niet de opmaat naar 'informed decisions'. Toch heeft informatisering wel degelijk invloed gehad op hoe mensen hun werk doen (Cooper).