Sponsored content
Sponsored content

Hogescholen: zet data in als wapen tegen uitval

Zo’n 50% van de studenten die een hbo-opleiding volgt, haalt de eindstreep niet. Een onwaarschijnlijk groot probleem dus, maar is het ook onoplosbaar? Nee, zegt Harm Erbé, consultant hoger onderwijs bij Deloitte, die we vijf stellingen voorleggen.


Typisch weer een probleem van het hoger beroepsonderwijs.

‘Nee, dat is niet waar. Wij zoomen in dit kader specifiek in op het hbo, maar dit probleem doet zich ook voor in het wetenschappelijk onderwijs. Studiesucces is wereldwijd een groot thema. Bijna overal worstelt men met hoge uitval en zoekt men naar oplossingen. Het is echt een wicked problem.’

Bezint voor gij begint. Veel studenten kiezen maar wat, zonder goed na te denken.

‘Onlangs stond er in Metro een artikel over dit probleem en hoe je dit zou kunnen tackelen voor de poort van de instelling. Dan heb je het over het instellen van een zesjarige havo of andere vormen van aansluitprogramma’s. Onze stelling is: hogescholen kunnen ook veel doen als studenten eenmaal binnen zijn. Onze oplossing: maak beter gebruik van data en geavanceerde analyses om veel gerichter en effectiever studenten te begeleiden. Met data kun je vroegtijdig signaleren of iemand wel voor de juiste studie heeft gekozen of inspelen op andere vraagstukken.’

De uitval is niet verrassend. De stap naar het hoger onderwijs is voor sommigen te groot.

‘Absoluut. Maar nu is het heel moeilijk om vroegtijdig signalen op te pikken van wie er onderuit gaan. En dus kun je ook niet tijdig helpen. Door veel specifieker om te gaan met de enorme hoeveelheid data die instellingen hebben, kun je meer inzicht krijgen en middelen creëren om snel en gericht te helpen. Menig onderneming is jaloers op wat een hogeschool van een student weet. Alles wordt vastgelegd, maar weinig data wordt bijeengebracht en gebruikt voor analyse. Van alle fases, zoals de vooropleiding, de oriëntatiefase, deelname aan voorlichtingsevenementen en matching en het daadwerkelijke studeren, worden data bewaard. Analyseer je de factoren en zoek je verbanden, dan kun je veel zeggen en doen met betrekking tot studiesucces. En met die data kun je voorspelmodellen maken die gebruikt kunnen worden om een notificatie te sturen aan een docent op het moment dat een student een verhoogd uitvalrisico heeft, dat je met het blote oog niet kunt waarnemen.’

Ze zien jullie al aankomen… Docenten hebben het al druk zat.

‘Bij hogescholen is het zo dat de begeleidingstaak bij docenten ligt, bovenop het gewone werk. Maar signaalsystemen stellen docenten weer goed in staat om het een en ander te filteren. Op wie moeten ze de pijlen richten, wie heeft nu het meeste baat bij aandacht? Juist omdat ze het zo druk hebben, is dit een uitstekende aanpak.’

Veel scholen vinden het eng, al die data. Straks moet alles op de schop.

‘Het is complex om al die verschillende informatiebronnen aan elkaar te knopen. Maar het is minder eng dan men denkt. Deze oplossing hoef je bijvoorbeeld niet in een bestaand systeem te implementeren, waardoor alles ‘overhoop’ gehaald moet worden. Je kunt het ook prima ‘naast’ bestaande systemen zetten en zorgen dat je er zo snel waarde uithaalt. Wij helpen hogescholen hier graag mee. Ook het onderwerp privacy lijkt vaak ingewikkeld , terwijl studenten in de buitenwereld vaak al helemaal gewend zijn aan gepersonaliseerde informatie. Er bestaan steeds minder echte bezwaren, dus ga de dialoog aan met de studenten over wat zij nodig en wenselijk vinden. Zet je over de koudwatervrees heen, en doe dat in transparantie en openheid. En zorg zo voor minder uitval.’

Student Analytics helpt onderwijsinstellingen om data te gebruiken om studenten persoonlijk, proactief en gericht te benaderen. Heb je naar aanleiding van dit artikel vragen? Lees dan hier meer over het onderwerp of neem contact op met Harm