Marktscan data-analyse tooling - Kennisnet€¦ · 1 inleiding 1 1.1 onderzoeksverantwoording 2 1.2...

Marktscandata-analysetooling

Kansenenrandvoorwaardeninhetonderwijs

ii

Colofon

DATUM 23 juni 2017 VERSIE 1.5

TOEGANGSRECHTEN Kennisnet STATUS Definitief

BEDRIJF InnoValor AUTEURS Laura Claas, Wil Janssen, Willem Noort

SynopsisDemogelijkhedenvandata-analysetoolsgroeiensterk.Tegelijkertijdzienweookeengroeiendebehoefteaandata-gedrevensturinginhetonderwijs.Devraagisdanookopwelkemanierdehuidigegereedschappeninvullingkunnengevenaandievraag.Inditonderzoekhebbenwedemogelijkhedenvandata-analysetoolingvoorhetonderwijsbekeken,variërendvangenerieketoolstotzeerspecifiekeonderwijstoepassingenzoalsadaptivelearning.Weziendatenerzijdsdeonderwijsspecifieketoolsgroeieninanalysemogelijkheden,maarookdatdespecialistischetoolssamenwerkenmetonderwijspartnersomtotkrachtigeanalyse-omgevingentekomen.Dielaatsteontwikkelingbrengtgeavanceerdeanalysesopeenlaagdrempeligewijzebinnenbereikvanonderwijsinstellingen.

iii

InhoudsopgaveCOLOFON IIINHOUDSOPGAVE IIIMANAGEMENTSUMMARY IVMANAGEMENTSAMENVATTING VII1 INLEIDING 1

1.1 ONDERZOEKSVERANTWOORDING 21.2 LEESWIJZER 2

2 SPEELVELD 32.1 BEGRIPPENKADER 32.2 VRAAGVANONDERWIJS-WATWILLENWEMETENENWETEN? 42.3 SOORTENAANBODDATA-ANALYSETOOLING 52.4 ARCHITECTUURDATA-ANALYSETOOLS 6

3 AANBIEDERSDATA-ANALYSETOOLING 83.1 ALEKS 83.2 CUMLAUDE 93.3 FOCUSPO 93.4 GRADESCOPE 103.5 IBMCOGNOS–PARTNERAXIANS 113.6 LEERUNIEK 113.7 MICROSOFTPOWERBI–PARTNERMACAW 123.8 OEFENWEB 133.9 PARNASSYS 133.10 QLIK–PARTNERTHEIMPLEMENTATIONGROUP 143.11 SAS 143.12 TABLEAU–PARTNERINFOTOPICS 153.13 OVERIGETOOLS 153.14 WAARSTAATDEMARKT? 16

4 CLUSTERSVANTOOLS 194.1 BUSINESSINTELLIGENCE 194.2 LEARNINGANALYTICS 214.3 ADAPTIVELEARNINGENDIGITAALTOETSEN 224.4 ADMINISTRATIESYSTEMEN 23

5 IMPACTVANDATA-ANALYSETOOLING 245.1 ANALYSE 245.2 TOEPASSINGENOPKORTEENMIDDELLANGETERMIJN 265.3 PRIVACYENDATA-ANALYSE–WATVERANDERTER? 27

6 CONCLUSIES 29BRONNEN 30APPENDIXA:OVERZICHTDATA-ANALYSETOOLING 31APPENDIXB.CONTACTGEGEVENSLEVERANCIERS 37

iv

ManagementsummaryTheamountofdatainoursocietygrowsenormously.Wemeasuremore,producemore,andthepossibilitiestocombine,analyzeandvisualizegrowatatremendouspace.Thisalsoholdsforeducation,althoughgenerallyconsideredaratherslowadopterofnewtechnologies.

Digitizationofeducationalprocessesmakesdatamoreeasilyavailableforanalysis.Also,performancebasedfinancingputspressureonhighqualitytoolstohelpschoolsintakingthecorrectstepsbeforeit’stoolate.Theroadtowardsrealizingthesepotentialbenefitsisallbutclear.Howgoodiscurrenttechnologyinpractice?Howdoesitfitwithintheeducationalcontext?Whatarethemainobstaclesforwidespreadadoption?Istoolingaffordableineducation,whereroomtoinvestisonlyafractionofinnovationfundsin,forexample,finance?Andwhatistheimpactofthegeneraldataprotectionregulationontheuseofdataanalysis?

ThesequestionstriggeredKennisnettostartresearchintothesideconditionsofdataanalyticsinprimary,secondaryandvocationaleducation.Whattoolsareavailablecurrently,howaretheydevelopingandwhattypeofimpactcantheyhaveineducation?Itisthisquestionwegivesomeanswerstointhereportyouhaveathand.

Thefunctionalityindatatoolingineducation(orgeneric)canbespecifiedintermsofthedatavaluechain,asintroducedbyHartman.

Thenumberoftoolsinthisdomainisextremelybig,giventhebroadrangeoffunctionality,rangingfromdataaggregationtovisualization.Morethan100differenttoolswereidentifiedinourresearch,buildinguponliteratureaswellasGartnerandForresterresearch.Fromthis,webrieflyconsidered64differenttools,andcontacted28differentvendors,bothnationalandinternational,botheducationspecificaswellasgeneric.Fivedifferenttoolsweredemoedinface-to-facesessions,togetadeeperunderstandingoftherealusability.

Inthisbroadrangeoftools,differentaspectscanbeusedtoclusterthem:genericvs.specific,micro-,meso-,macro-analyzing,focusonadministrationorfocusonanalyses,andtheembeddedtoolsorextractedfunctionality.Inthetoolsselected,thegenericityandthelevelofanalysesturnedouttobeimportantaspectstocluster.Thisleadtothetooloverviewinthefigurebelow.

Thequadrantwithgenerictoolsaimingatcontentandadministrationispoorlypopulated,asthistypeoftoolsislargelyoutofscope.WementionPaxataandAlteryxasexamplesoftoolsthatareusedineducationfordatapreparation.Thegenericanalyticstoolingencompassesmostoftheinternationaldataanalysisvendors.Someofthemcloselycollaboratewitheducationalpartners,forexampleMicrosoft/PowerBIandMacaw.

v

Fromouranalysis,fourgroupsoftoolswithsimilarcharacteristicscomeforward:

Businessintelligence:genericBItooling,graduallymovinginitsapplicationsfrommacro/mesoleveltomicroevel(supportingstudentsandteachers).Ithasbeenappliedinhighereducationandisnowmovingintovocationaleducationandsecondaryeducation.Toolsareevolvingatahighpace,andusabilityisgrowingstrongly.Thesetoolsarebecomingtoolsfor“ordinaryusers”,notonlyanalyticsexperts.Sometoolsarereasonablyaffordable,eveninaneducationalsetting.AprimeexampleinthiscategoryisPowerBIincombinationwithMacaw.TheytogetherbuilttheDataPlatformOnderwijsforvocationaleducation.

Digitalassessmentandadaptivelearning:thisgroupoftoolsfocussesonthemicro-level,combiningassessmentsandanalytics,providingimmediatefeedbacktoteachersandstudents.Mostofthetoolsmentionedareregional,astheyarecloselylinkedtotheeducationalsubjectmatter.Thedatasourceandtheanalyticsarecombinedinasingletool;externalaccesstothedatainthetoolisdifficultorevenimpossible.Inthecontextofthisreport,thiscategorywillgainvaluewhentoolsopenuptobeintegratedwithothercontentbasedtoolsandaggregatedanalytics.AnexampleofwhatthismightleadtoispresentedbyAleks,byMcGraw-Hilleducation.PrimarilyusedintheUS,butalsocatchingattentioninEuropeandtheNetherlandsinhighereducation.Itincludesadvancedanalytics,AIandbigdata.

Learninganalytics:isBI,specificallyintheeducationalcontext.Targetaudiencesaretheboardsofeducationalinstitutions,analyzingatmacroormesolevel.ThedevelopmentofthesetoolshasbeenstimulatedbyresultdrivenfinancingasintroducedbytheMinistryofEducation.Itisamaturemarketoftools,oftenlinkedtounderlyingadministrativesystems.Standardsplayanimportantrole,tobeabletoexchangeandintegrateperformancedata(HORA,TripleA,ECK).AninterestingexampleisLeerUniekintheNetherlandsforprimaryeducation.Itaggregatesdatafromdifferentsources,includingCITO,andallowstomonitordevelopmentovertimeandoverdifferenteducationalinstitutions.

Administrationsystems:Everyschoolhassomeformofstudentmanagementsystem,suchasEduarte,ParnassysandSOMtodayintheNetherlands.Toacertainextent,theseallowfordataanalysis.Typically,however,theyareclosedsystemswithlimitedfunctionality,primarilyforreportingpurposesatmesolevel.

vi

Thedemandfordataanalysisineducationisgrowing.Thereisaneedtoguidethelimitededucationalresources(teachers,helpers)tobeingmosteffective;sogoodsupportatmicro-levelisdesired.Datacanhelpthere.Also,longitudinalanalysisofstudentperformanceisdesired,toanalyzethequalityofsupportorthecorrectnessofadvicefornextleveleducation.Bothareratherdifficultnow.Atthesametime,thereexistsubstantialworriesonmisuseofdataandanalyses,forexamplebytheMinistryofEducation.Analysiscanleadtounwantedtypesofperformanceguidance.Also,thereisagrowingdemandnotonlytoanalyzecognitiveskills,butalso21stcenturyskills.Itisnotobvioushowtomeasure,combineandanalyzedatafromthisperspective.

Tofulfilthisdemand,dataanalyticstoolscangrowtospecificeducationdataanalysisenvironments.Collaborationwithpublishersandeducationinstitutionscanspeedupthisdevelopment.Also,educationalcontentsystems,suchasforadaptivelearning,shouldopenupinorderforthisdatatobeanalyzedaswell.Currently,weseelittlewillingnesstoopeningup.ThefactthatgenericBItoolsarebecomingrathereasytousecanincreasedemandforanalysisandthusincreasepressuretodeliverdata.Atthesametime,weseegenericadministrativetoolingforeducationgrowinanalysispossibilities.However,developmentingenericBItoolingis,giventhenatureorthecompaniesbehindthem,ofacompletelydifferentnaturethantherelativelyslowdevelopmentineducationspecifictooling.Again,openingupandintegratingisawayforwardtoacceleratedevelopment.

Thepotentialofdataanalysistoolingissubstantial.Demandisclearandthepossibilitiestoolsbringtoawideaudiencegrowquickly.Toolsarebecomingaffordableandusable.Givengrowingsuccessinhighereducation,widespreadadoptionofdata-analyticstoolinginvocationaleducationisexpectedinthenexttwotofiveyears,followedbyadoptioninsecondaryeducation.Inprimaryeducation,theobstaclesofusingdataanalyticsaremoresubstantial,especiallywithrespecttoeducatingteachersandboardsineffectiveuseandtakingawaythemanyadditionalstepsnowneededtointegratedataandbringitintotheclassroom.

vii

ManagementsamenvattingDehoeveelheiddatainonzesamenlevinggroeitenorm.Wemetenmeer,producerenmeer,endemogelijkhedenomtecombineren,analyserenenvisualiserengroeieninaanzienlijktempo.Ditgeldtookvoorhetonderwijs,hoeweldezesectorvaakwordtbeschouwdalsrelatieflangzaaminhetadopterenvannieuwetechnologieën.

Digitaliseringvanonderwijsprocessenmaaktdatamakkelijkerbeschikbaarvooranalyse.Financieringopbasisvanprestatieslegtdrukophogekwaliteittoolsomscholentehelpendejuistestappentenemenvoordathettelaatis.Dewegnaarhetrealiserenvanditpotentieelisallesbehalveduidelijk.Hoegoedisdehuidigetechnologieinpraktijk?Hoepasthetbinnendeonderwijskundigecontext?Watzijndevoornaamsteobstakelsvoorwijdverspreideadoptie?Istoolingbetaalbaarinhetonderwijs,waarderuimteomteinvesterenslechtseenfractieisvandeinnovatiebudgettenvanbijvoorbeelddefinanciëlesector?EnwatisdeimpactvandeAlgemeneVerordeningGegevensbeschermingopdeinzetvandata-analyse?

DezevragenhebbenKennisnetertoegezetdevoorwaardenvoordata-analyseinhetprimaire,voortgezetteenberoepsonderwijstegaanonderzoeken.Welketoolszijnermomenteelbeschikbaar,hoeontwikkelenzijzichenwatvoorimpactkunnenzijhebbenophetonderwijs?Opdezevraaggevenwijenkeleantwoordeninditrapport.

Defunctionaliteitvandatatoolinginhetonderwijs(ofalgemenetooling)kanwordengespecificeerdintermenvande‘datavaluechain’(datawaardeketen).

Hetaantaltoolsinditdomeinisenormgroot,gegevenhetbredespectrumvanfunctionaliteit,variërendvandataaggregatietotvisualisatie.Meerdan100verschillendetoolszijngeïdentificeerdinditonderzoek,gebaseerdopliteratuurenonderzoekenvanGartnerenForrester.Hiervanzijn64toolskortbeschouwd,enismet28leverancierscontactopgenomen,zowelnationaalalsinternationaal,enonderwijsspecifiekevenalsgeneriek.Vijfverschillendetoolszijngedemonstreerdinface-to-facesessies,omeenbeterbegriptekrijgenvandedaadwerkelijkefunctionaliteitenbruikbaarheid.

Inditbredespectrumvantoolskunnenverschillendeaspectenwordengebruiktomzeteclusteren:generiekversusonderwijsspecifiek,analyseopmicro-meso-ofmacroniveau,focusopadministratieofanalyse,enembeddedofextractedanalysefunctionaliteiten.Voordegeselecteerdetoolsblekendegenericiteitendematevananalysebelangrijkeaspectenomopteclusteren.Ditheeftgeleidtothettooloverzichthieronder.

viii

Hetkwadrantmetgenerieketoolsgerichtopcontentenadministratieisdunbevolkt,omdatdittypetoolbuitendescopevanditonderzoekvalt.WehebbenPaxataenAlteryxgenoemdalsvoorbeeldenvantoolsdiegebruiktwordenvoordatapreparatieinhetonderwijs.Degeneriekeanalysetoolsomvattendemeestevandeinternationaleanalyseleveranciers.Sommigenvanhenwerkennauwsamenmetonderwijsgerichtepartners,zoalsMicrosoft/PowerBIenMacaw.

Uitonzeanalysekomenvierclustersvantoolsnaarvorenmetvergelijkbarekarakteristieken.

BusinessIntelligence:generiekeBItools,waarvanhetgebruiklangzaamverschuiftvanhetmacro-enmesoniveaunaarhetmicroniveau(ondersteuningvanleerlingendocent).DezeBItoolswerdenineersteinstantiegebruiktinhethogeronderwijsenvindennuookhunwegnaarhetvoortgezetenprimaironderwijs.BItoolsontwikkelenineenhoogtempoendebruikbaarheidgroeitsterk.Dezetoolswordentoolsvoor“gewonegebruikers”ennietalleendata-analyseexperts.Sommigetoolszijnredelijkbetaalbaar,zelfsvooreenonderwijssetting.

EengoedvoorbeeldvandezecategorieisPowerBIincombinatiemetMacaw.SamenbouwdenzijhetDataPlatformOnderwijsvoorhetMBO.

Digitaaltoetsenenadaptivelearning:ditclustervantoolsrichtzichophetmicroniveau;waartoetsingenanalysegecombineerdwordtenonmiddellijkefeedbackaandedocentenleerlinggegevenwordt.Demeestevandehiergenoemdetoolszijnregionaal/landelijk,aangezienzijsterkgekoppeldzijnaandeonderwerpeninhetonderwijs.Dezetoolsvormenhuneigenbronvandataenanalysedaarop;externetoegangtotdedataindetoolislastigofonmogelijk.Indecontextvanditrapportzalditclustergroeieninwaardewanneerdetoolszichopenstellenvoorintegratiemetanderecontent-gebaseerdetoolsentoolsvoorgeaggregeerdeanalyse.

EenvoorbeeldvanwaardittoekanleidenisdetoolALEKSvanMcGraw-HillEducation.ALEKSwordtvoornamelijkgebruiktindeVSmaarkrijgtmeerenmeeraandachtinhethogeronderwijsinEuropaenNederland.ALEKSismaaktgebruikvangeavanceerdeanalyses,kunstmatigeintelligentieenbigdata,vooradaptivelearningvanwiskundevakken.

Learninganalytics:Learninganalyticskangezienwordenalsbusinessintelligencetoegepastophetonderwijs.Dedoelgroepbestaatuitbesturenvanonderwijsinstellingendieanalyserenopmarco-ofmesoniveau.De

ix

ontwikkelingvandezetoolsisgestimuleerddoorderesultaatgedrevenfinancieringgeïntroduceerddoorhetMinisterievanOnderwijs,CultuurenWetenschap.Hetiseenvolwassenmarktvantools,dievaakgekoppeldzijnmetonderliggendeadministratiesystemen.Standaardenspeleneenbelangrijkerolomdataoverprestatiestekunnenuitwisselenenintegreren(HORA,TripleA,ECK).

EeninteressantvoorbeeldisLeeruniek,eenNederlandsepartijgerichtopprimaironderwijs.Leeruniekaggregeertdatauitverschillendebronnen,inclusiefcito,enmaakthetzomogelijkdeontwikkelingvaneenleerlingtevolgenovertijdenverschillendeonderdelenvanhetonderwijsheen.

Administratiesystemen:iedereschoolinNederlandheefteenvormvanleerlingadministratiesysteem,zoalsEduArte,ParnasSysofSOMtoday.Dezezijntotopzekerehoogtegeschiktvoordeanalysevandegeadministreerdedata.Typischgezienzijnhetechtergeslotensystemenmetgelimiteerdeanalysefunctionaliteiten,voornamelijkvoorhetrapporterenopmacro-ofmesoniveau.

Devraagnaardata-analyseinhetonderwijsgroeit.Erisbehoefteomdeschaarsemiddeleninhetonderwijs(zoalsdocentenendetijddiezijhebben)zoeffectiefmogelijkintezetten;goedeondersteuningophetmicro-niveauisdaarvoorgewenst.Datakanhierhulpbieden.Daarnaastisdelongitudinaleanalysevandeprestatiesvandestudentgewenstomdekwaliteitvanbegeleidingofdejuistheidvaneengegevensschooladviesteanalyseren.Beidenzijnnuvrijmoeilijk.Tegelijkertijdlevenergrotezorgenovermisbruikvandataendata-analyse,bijvoorbeelddoorhetMinisterievanOCW.Analysekanleidentotongewenstemanierenvanhetstimulerenvanprestaties.Daarnaastisereengroeiendevraagnaarhetnietalleenanalyserenvancognitievevaardigheden,maarookde21ste-eeuwsevaardigheden.Hetisnietvanzelfsprekendhoevanuitditperspectieftemeten,combinerenenanalyseren.

Omaandezevraagtekunnenvoldoen,kunnendata-analysetoolsuitgroeiennaarspecifiekeonderwijsdataanalyse-omgevingen.Samenwerkingtussenuitgeversenonderwijsinstellingenkandezeontwikkelingbespoedigen.Ookeducatievecontentsystemen(zoalsadaptivelearningsystemen)zoudenzichmoetenopenstellenzodatdezedataookmeegenomenkanwordeninzulkeanalyses.Momenteelzienweweinigbereidheidomsystemenopentestellen.HetfeitdatgeneriekeBIsteedsmakkelijkerwordenomtegebruikerkandevraagnaaranalysedoentoenemen,endaarmeededrukopvoerenomdataaanteleveren.

Tegelijkertijdzienwealgemeneadministratiesystemenvoorhetonderwijsgroeieninhunanalysemogelijkheden.DeontwikkelingeninBItoolingechterzijn–gegevendeaardvandebedrijvendieerachterzitten–vangeheelandereaarddanderelatieftrageontwikkelingeninonderwijsspecifieketooling.Wederomishetopenstellenenintegrereneenvooruitgangomontwikkelingteversnellen.

Demogelijkhedenvandata-analysetoolszijnsubstantieel.Devraagisduidelijkendemogelijkhedendietoolsaaneenbreedpubliekbiedengroeiensnel.Toolswordenbetaalbaarengoedbruikbaar.Gegevenhetgroeiendesuccesinhethogeronderwijs,wordtwijdverspreideadoptievandata-analyseinhetMBOverwachtindekomendetweetotvijfjaar,gevolgddooradoptieinhetvoortgezetonderwijs.Inhetprimaireonderwijszijndeobstakelsvoorhetgebruikvandata-analysesubstantiëler,zekerwatbetrefthetopleidenvandocentenenbestureninheteffectiefgebruikenvantoolsenhetwegnemenvandeveleextrastappendienunognodigzijnomdatateintegrerenennaarhetklaslokaaltebrengen.

1

1 InleidingDehoeveelheiddatadiebeschikbaarkomtinonzesamenlevinggroeitsterk.Wemetenmeer,leggenmeervastendemogelijkhedendatateverbindenenteanalyserennemenenormtoe.Datgeldtzekerookvoorhetonderwijs.Dedigitaliseringvanhetleerprocesleidttotdigitalesporenvanhetgedragvanleerlingenenstudentenenoverhetgebruikvandematerialen.Ditbiedtinteressantemogelijkhedennieuweinzichtenoptedoenoverdeontwikkelingvanindividueleleerlingenofgroepen,enoverdekwaliteiteneffectiviteitvanonderwijsmaterialen.Dezeinzichtenkunnenwordengebruiktomdekwaliteitvanonderwijsenhetrendementteverbeteren.

Alisditeenlonkendperspectief,destappennaarrealisatieervanzijnnognietheelhelder.Hoegoedisdetechnologienuechtopditmomentenwelkefunctionaliteitwordtfeitelijkgeleverd?Watkunnenweverwachtenopkorteofmiddellangetermijn?Hoeisdewisselwerkingtussenprivacyendittypedata-analyses,ookindecontextvandeEuropesewetgeving(GDPR)dievankrachtwordt?En:watisdeimpactopdebestaandeinfrastructuurvanonderwijsinstellingen,indebreedte(informatiesystemen,koppelvlakken,processen,expertise)?

DezevraagstukkenwarenvoorKennisnetredenomeenonderzoektelatendoenoverdematerielerandvoorwaardenvandatasturinginhetonderwijs:welkedata-analysetoolszijnbeschikbaarofrelevant,enwelkegevolgenkunnendezetoolshebbenvoordeinfrastructuurvaneenonderwijsinstellinginhetPO,VOenMBO?Kennisnetheeftdaarbijdata-analysetoolinggedefinieerdalsgeneriekeplatformsdieuitbestaandesystemendatahalenenviageavanceerdemodelleertechniekenanalysesenvisualisatiegeven.

Doelvanditonderzoekisoverzichteninzichttekrijgenindemarktvoordata-analysetoolingenhunrelevantievoorhetonderwijs.Wegaaninopvijfverschillendevragenrondditdoel:

1. Welkealgemeneontwikkelingenzijnzichtbaarophetvlakvandata-analysetooling?2. Inhoeverreisdezetoolingtoepasbaarinenrelevantvoorhetonderwijs?3. Welkeconcretetoolingisbeschikbaar/wordtopkortetermijnbeschikbaarvoorhetonderwijs?4. Watzijnkenmerkenvandezetooling?Welkeimpactheeftdetoolingopdetechnischeplatformsin

hetonderwijs?5. Opwelkemanierwordtdetoepassingvandata-analysetoolinginhetonderwijsbeperktofmogelijk

gemaaktdoordenieuweEuropeseprivacyverordening?

Data-analysekandaarbijophetniveauvandeindividueleklas,leraarofleerlingzijn(micro-niveau),ofinstellingsniveau(meso)enopregionaaloflandelijkniveau(macro).Alledriedeniveauszijnrelevant,maarwordennogopverschillendewijzevanvolwassenheidingezet.Data-analysespeeltalinhetonderwijs,inverschillendevormen.Metnameopmacroniveauzijnerrapportageverplichtingenvandeonderwijsinstellingen,ondermeernaarhetministerie.

Behoefteninhetveldliggeneerderopmicroniveau:hoepresterenleerlingenindeklas,zijndatverschillenmetandereklassen,kunnenwezienwaaroorzakenliggen?Ookdeontwikkelingenindeloopvandetijdzijninteressant:hoeverlooptdeovergangPO–VOenisdezeinlijnmetdeverwachtingendiedebasisschoolheeftaangegeven?Vanwelkeleerlingenkunnenweverwachtendatzegebaatzijnbijextrasteunindenabijetoekomst?

Scholen,zowelinPO,VOalsMBO,worstelennogmetverschillendeelementenronddata-analyse.Omtebeginnenishetcomplexomdejuistedatateverzamelenenteintegreren.Vaakzitdatainverschillendesystemendiebeperktopenzijn,isdekwaliteitvandedataverschillendenligtdebetekeniservanmaarbeperktvast.Ditzijnmetnametechnischeaandachtspunten.Eenaandachtspuntvanheelandereaardisdatvandeinterpretatievandeanalyseresultaten.Docentenenmedewerkerszijnnogmaarbeperktbekendmethetgebruikvandata.Visualisatiesendatalijkenduidelijkeneenduidig,maarzijnnieteenvoudigintezetten.Depragmatiekvandedataisnogmaarbeperktbekeken.Mogelijkmoetendaartoeook“data-coaches”wordenopgeleideningezet.Sommigedataiseenvoudigertekrijgendanandere:toetsdata,citoscoresetc.zijn

2

eenvoudigerbeschikbaarvansocialeofemotionelevaardigheden.Hetgevalbestaatdatdatwatmeetbaardaarmeeleidendwordt.Portfoliodenkenronddataeninformatiemoetnogverderwordenontwikkeld.

Hetaanbodaantoolingisinmiddelssterkgroeiend.Metdeenormeaandachtvoordata-analyseinhetalgemeen,groeienookdetoepassingeninhetonderwijs.Bestaandeomgevingeninhetonderwijskrijgenextraanalysefunctionaliteitenwordensterkerdata-gedreven.Tegelijkertijdwordengenerieketoolsvoordata-analysesteedslaagdrempeligerenwordterervaringopgedaaninhet(hoger)onderwijs.Zekeropmeso-enmacroniveauiseralredelijkwatervaring.Daarwaarheteerdernodigwasomeigendata-scientistsinhuistehebbenomdetoolingtekunneninzetten,wordthetnuzolaagdrempeligdatookmedewerkersmetbeperkteICT-kennisanalyseskunnendoen.Hetpotentieelvandata-analysekomtvoorsteedsmeeronderwijsinstellingenbinnenbereik.

1.1 ONDERZOEKSVERANTWOORDING

Inditonderzoekzijnweineenaantalstappenvanuiteenbreedoverzichtvantoolingsteedsverderingezoomdoprelevantetoepassingenenkarakteristieketools.Deeerstefasevanhetonderzoekbestonduittweestappendieparallelzijnuitgevoerd:interviewsmetmensenuithetPO,VOenMBO,voorhetverhelderenvandeprobleemstelling,huidigestandendewensen,envialiteratuurstudieopstellenvaneenlijstmetrelevantetools.

Vanuitdeliteratuur(Zilis,Cham,2016;Kennisnet,2017),gesprekkenmetbetrokkenen,gesprekmetenmaterialenvanGartner(Gartner,2017)enmateriaalvanForrester(Forrester,2017)hebbenweeenlijstvan64mogelijkrelevantetoolsopgesteld(AppendixA).Daarvaniseenrepresentatiefdeelbenaderdineensurvey(28),waarbijuiteindelijk13deinformatiehebbenaangeleverd.Voordeoverigeisgebruikgemaaktvanproductinformatieviadewebsiteenvanonderzoeksbureaus.

Naastdesurveyhebbenwetenbehoevevaneenbeterbegripvandematerieookeenaantalleveranciersbetrokkenineendemosessieop21april.DaarinhebbenwekennisgemaaktmetPowerBI,Tableau,IBMCognosenAlteryx,inclusiefbestaandetoepassingeninhetonderwijs.Ookmeteenaantalandereleverancierszijnverdiependegesprekkengeweest.Deresultatenvandedemodagendeverdiependegesprekkenzijnmetdeleverancierskortgeslotenvoordatzeverderzijngepubliceerdomfoutenenmisverstandentevoorkomen.

Vanuitdesurveyzijndetoolsineenviertalclustersverderuitgewerktengeanalyseerdophunmogelijkhedenenbeperkingeninhetonderwijsveld.Deeersteuitkomstendaarvanzijnineenvalidatiesessieop18meibesprokenmetvertegenwoordigersvanKennisnetenvanMBO-instellingen.Ookisop1junieenworkshopgeorganiseerddoorKennisnetvoorhetMBO,waarinaanvullendesuggestieszijngedaan.Defeedbackuitbeidesessiesisverwerkt.

1.2 LEESWIJZER

Ditrapportisgerichtopmenseninhetprimair,voortgezetenmiddelbaarberoepsonderwijsdiezichbezighoudenmetdata-analyse.Wegeveninzichtinhethuidigelandschapvangereedschappenwatwelkeimpactzijkunnenhebbenophetonderwijs,zowelprimairealssecundaireprocessen.Hetrapportisgeenintroductieindenoodzaakofwenselijkheidvandatasturinginhetonderwijs.

Inhoofdstuk2,Speelveldgevenwehetbegrippenkaderronddata-analysewaarmeewedeverschillendetoolsonderscheidenengevenwevoorbeeldenvanvragenuithetonderwijsveldronddata-analyse.Inhoofdstuk3gevenweeenbreedoverzichtvantoolseneenkortebeschrijvingvaneenaantaltyperendetools.Daarwaarinteressantevoorbeeldenvangebruikinhetonderwijszijngevondenschetsenwedieook.Indetweedaaropvolgendehoofdstukkenanalyserenwedemarktvandata-analysetoolsendeonderliggendeontwikkelingen,waarnaweinhoofdstuk6debelangrijkstebevindingensamenvatten.

Deauteurswillengraagdegeïnterviewdeexpertsuithetonderwijsvelddeleveranciersdiemeegewerkthebbenaanonzesurveyenaandedemodaghartelijkdankenvoorhuninbreng.Ookwillenwededeelnemersaandevalidatiesessie(GijsGons-Novacollege,WietsevanBruggenenRickdeVisser-Kennisnet)endedeelnemersindeworkshopvanKennisnetop1junidankenvoorhunkritischebijdragen.Tenslottezijnookdecommentarenenbegeleidingvandeopdrachtgevers,MariusvanZandwijkenMichaelvanWeteringbelangrijkgeweestindetotstandkomingvanditrapport.

3

2 Speelveld2.1 BEGRIPPENKADER

Dezeopdrachtgaatoverdemarktvoordata-analysetooling.Data-analysetoolingiseenbreedbegrip;wedefiniërenhethieralsgeneriekeplatformsdieuitbestaandesystemendatahalenenviageavanceerdemodelleertechniekenanalysesenvisualisatiegeven.Hetbegripdata-analyserelateertdaarmeeaaneenaantalanderebegrippen,diewehieropeenrijzettenomeenhelderepositioneringtekunnengevenvantoolsenhunfunctionaliteit.

Data-analysewordtinhetalgemeenindecontextvanbigdatageplaatst.Metbigdatawordendatabedoelddieaandedrie“v”criteriavoldoen:volume,velocityenvariety,dusveel,snelinontstaatofgebruik,engevarieerd.Somswordtdaarooknog“veracity”bijgenoemd,voorkwaliteit,ofbetergezegddiversiteitinkwaliteit.Bijbigdatagaatheteromwaarde(value)terealiserenuitgrotehoeveelheden,variërendedata.“Veel”isdaarbijrelatief.Datwatvooreenonderwijsinstellingveelisaandataoverleerlingenenprestaties,kanvooreenonderzoeksinstellingheelweinigzijn(alserduizendensensorendataverzamelen).Datwatvoordeeensnelis(binneneendageenantwoordopeenvraag)isvoordeandereeneeuwigheid(alsjereal-timemoetbeslissen).

Bijbigdataspeeltookhetprobleemvanopslagenontsluiting.DaarbijkomenvaakoplossingenalsHadoopenApacheSparkaanbod,opensourceoplossingenvoorhetopslaanenkunnenraadplegenvangrotehoeveelhedendataindatabases.

Datasciencestaatdaarbijvoordewetenschappelijkebenaderingvananalysevan(big)data,mettechniekenalsclustering,regressieanalyse,noemmaarop.Datakandaarbijgestructureerdofongestructureerdzijn.Voorongestructureerdedataspelentechniekenalsnatuurlijkedataanalysebijdocumenten,ofvideoanalyse.Vaakookwordtditverbondenmetmachinelearning,waar,bijvoorbeeld,neuralenetwerkenwordengetraindinhetanalyserenvandedata.Daarbijkunnenpatronenwordenontdektindatadieviagestructureerdealgoritmenofregelsmoeilijkerteprogrammerenzijn.Gestructureerdedatakanookonderwerpzijnvanmachinelearning,maarisindeinterpretatieeenvoudiger,vanwegedevastgelegdestructuur.Inhetonderwijsdomeinisgestructureerdedatainhetalgemeenleidend,zowelbinnendeonderwijsinstelling(leerlingdata,toetsdataetc.)alsindecontextervan(demografischedata,CBSdata),Wanneerje,bijvoorbeeld,socialemediaindeanalysegaatmeenemen,ofgespreksverslagen,komenookongestructureerdedatainbeeld.

Daarnaastwordendoorgaansviertypenanalyticsonderscheiden:descriptive,diagnostic,predictiveenprescriptive.Descriptiveanalyticsdraaitombeschrijvendeanalyse;hetgebruikenvandataomeensituatiezoalsdezeisinkaarttebrengen.Diagnosticanalyticsbouwtdaaropverder,doord.m.v.data-analyseoorzakenvaneensituatievasttestellen.Predictiveanalyticsisgerichtophetvoorspellenvansituatiesd.m.v.data-analyse.Prescriptiveanalyticstenslotteishetinzettenvandata-analyseomactiesvoorteschrijven(aanpersonen,danwelsystemen).Hetis,metanderewoorden,eenantwoordgevenopdevraag“watzoudenwemoetendoen?”.

Learninganalyticsishetinzettenvandataanalyseintenbehoevevanhetleren.Datkanzobreedzijn,alsdezedefinitiedoetvermoeden.Maardoorgaanswordtmetlearninganayticsdataanalysetenbehoevevanhetlerenineenonderwijscontextbedoeld;dusbijvoorbeeldniethetaanlerenvaneennieuwmuziekstukvoordehobby.LearningAnalyticsisdushetverzamelen,analyserenenrapporterenvandatavanleerlingenofstudentenenhunomgeving,omzohetonderwijsendeomgevingwaarinditonderwijsplaatsvindt,tebegrijpenenverbeteren.

Hierbijmoetaangemerktwordendathetgebruikvandetermlearninganalyticsinhetonderwijsveldabsoluutnieteenduidigis.Waardeéénlearninganalyticszietalsgeavanceerdedata-analyse,gebruikmakendvanbijvoorbeeldArtificialIntelligence,machinelearningenpredictiveanalytics,zietdeanderhetmakenvaneentaartdiagramuiteenExcelbestandmetleerlinggegevensalalslearninganalytics.

Wanneerhetgaatoverdata-analyseinhetonderwijs,danhebbenwemetallerleibronsystementemaken.Hieronderenkeleveelvoorkomendetermen.

4

ELOstaatvoorElektronischeLeerOmgeving.Hetiseendigitaleomgevingwaarleermaterialenwordenaangeboden.Ditkunnenzowelstatischematerialen(e.g.eenPDFmetuitlegovereennatuurkundigconcept)alsinteractievematerialenzijn(e.g.eendigitaletoets,diedeleerlingenindeELOinvullen).OokishetmeestalmogelijkomviaeenELOtecommuniceren,enwordenenmiddelenaangebodenomheteigenleerprocesteorganiseren(bijvoorbeeldplanningen,ofcijfersenfeedback).VaakwordthiervoorookhetbegripPersoonlijkeleeromgevinggebruikt.

LMSstaatvoorLearningManagementSysteem.Hetiseendigitaalsysteemwaarinalleswordtaangebodenwateenleerlingofstudentnodigheeftomzijneigenleertakentemanagenenvolbrengen.Ditzijndusonderwijsmaterialenzoalsleesmaterialenenopdrachten,maarookplanningenencijferlijsten.Ookhierisvaakeenvormvancommunicatiemetdocentenmogelijk.HetconceptLMSoverlaptdusmetdeELO;dezetermenwordenookweldoorelkaargebruikt.MeestalwordtechterinhetPOenVOgesprokenoverdeELO,eninhethogeronderwijsoverdeLMS.

Ineenleerlingvolgsysteemwordtdevoortgangvaneenleerlingbijgehouden.Ditzijnbijvoorbeelddecijfers,scoresoptoetsenvancito,ofeengeschrevenrapporttoelichting.Meestalwordtmet‘leerlingenvolgsysteem’eensysteembedoeld,waarindocumentatievanderesultatenvanleerlingenwordtgeadministreerd(zoalscijfers,eengeschreventoelichtingopeenovergangsrapport,etc).Maardeterm‘leerlingvolgsysteem’wordtookgebruiktomhetgeheelvaninstrumentenwaarmeedevoortgangwordtbijhoudenaanteduiden.Hetcitovolgsysteemisbijvoorbeeldhetgeheelvantoetsen,observatieinstrumenten,eneencomputerprogrammaomderesultatenvandietoetsenbijtehouden.

Ineenleerlingadministratiesysteem(LAS)wordengegevensvanleerlingenopgeslagen,zoalsdenaam-enadresgegevens.MaarookanderegegevenskunnenonderdeeluitmakenvandeLAS,zoalshetverzuimofdebehaaldecijfers.

Ookhierzienwedattermenelkaaroverlappen;eenleerlingadministratiesysteemkantegelijkertijdeenleerlingvolgsysteemzijn.Indepraktijkwordenvoornamelijksystemengebruiktdiedefunctionaliteitenvanbeidenbevatten.

Eenadaptieveleeromgevingiseenleeromgevingdiezichaanpastaandelerende;doordestofdiegeleerdwordt,hettempovanhetleren,ensomsookdemaniervanlerenaantepassen.

2.2 VRAAGVANONDERWIJS-WATWILLENWEMETENENWETEN?

Omdevragenvanuithetonderwijsindejuistecontexttekunnenzien,ishetgoedomtewetenopwelkemanierenermomenteelomgegaanwordtmetdata(-analyse)inhetonderwijs.Erwordtmomenteelalveeldataoverleerlingenvastgelegd.Diedatavaltgrofwegteonderscheidenintweecategorieën:relatiefstatischedataoverdeleerlingzelfendataoverzijn/haarprestaties,dienaarmatedeleerlinglangerbijdeinstellingonderwijsvolgtsteedsmeergaatomvatten.

EenbelangrijkebronvandataoverdeprestatiesvanleerlingeninhetPOishetcitoleerlingvolgsysteem.DitomvatalleresultatenvandecitotoetsendieleerlingengedurendehethelePOmaken.Daarnaastzijnermethodegebondenbronnenvandata,zoals(digitale)toetsenenopgavendiehorenbijbijvoorbeeldeenrekenmethode.Naastzulkedataoverprestaties,wordenerdoorscholenallerleiadministratievegegevensvastgelegd,zoalshethuisadres.Ookdezekunneneenbronzijnvoordata-analyse.Tenslottekunnenookgegevensoverde(sociale)ontwikkelingvandeleerlingenwordenvastgelegd.Dezezullenveelalkwalitatievervanaardzijndandedataoverprestaties.

OphetVOenMBOzijngrofwegdezelfdetypendatatevinden.VanafhetVOneemtdehoeveelheidendiversiteitvanmethodegebondentoetsentoe.OokkrijgendeleerlingeninhetVOtemakenmetschoolexamensencentraalexamens;eenbronvandataoverhunvoortgangenniveaudielosstaatvanmethodes.

Dezedatawordtmomenteelvoornamelijkingezetvoortweedoelen.Teneerste,alsrapportagemiddelaandeonderwijsinspectie.Jaarlijkswordenuitgebreiderapportengemaaktoverdeverschillendeaspectenwaaropdescholenbeoordeeldworden.Zulkedataisvrijwelaltijdgeaggregeerdopmeso-ofmacroniveau.Derapportage

5

gaatoverdeheleschool,ofbijvoorbeeldeenjaarofafdelingvanhetVO,maarnietoverklassenofindividueleleerlingen.

Tentweedewordtdedatagebruiktalsmanagement-tooldoorhetbestuurvandeschool(ofscholengemeenschap,ofstichting).Ookhierisdedatavoornamelijkgeaggregeerdopmacro-ofmesoniveau.Deprestatiesvaneenklas,afdelingofjaarwordengebruiktterevaluatieenalsinputvoorbeleid.Deindividueleleerlingismindervanbelang.

Eriseenontwikkelinggaanderichtinghetgebruikvandatadoordocenten,IB-ers,studieadviseurs,etc.,tenbehoevevanhetonderwijszelfenindividuelebegeleiding.EenvoorbeeldhiervanisdocententeamsinhetVOdiehunprestatiesevalueren;zegebruikendanmeestaldataoptniveauvandeklas,afdelingofhetvakdatzegeven.Hierzijnjuistdedataopmacroniveauminderrelevant.Eenandervoorbeeldisindividuelebegeleidingvanleerlingen,bijvoorbeelddooreenmentorovervakkenheenofdocentbinnenzijn/haarvak.Hierisvoornamelijkdedataopmicroniveau(overéénleerling)vanbelang.

Wensenenambities

Overhetgebruikvandatainhetalgemeenisdeleidendeopvattingdatdataeenmiddelmoetzijn,engeendoelopzich.Datamoeteenhulpmiddelblijvendatondergeschiktisaanhetprofessioneleoordeelvandedocent.Ditisnietaltijdgemakkelijk.Zo lijkt inhetPOdetoetsingvancitosteedsmeereenmiddel tewordenwaarmeescholenbeoordeeld(ensomsafgerekend)worden.

ZowelvoorPOalsVOisdewensgenoemdomdeverschillendedatastromenbetermetelkaartecombineren.Voornamelijk de methode gebonden data (mogelijk uit digitale of adaptieve leertools) blijkt moeilijk teintegreren.Dewensisdanookdatzulkemethodegebondendatameeruniformwordt.VanuithetMBOiseensoortgelijkewensbenoemd,namelijkomdekwaliteitvandedatasignificantteverbeteren.Ditkano.a.doormeermeten,maarvooralookdoorslimmeremeetmomenten,bereiktworden.

Daarnaastleeftdewensombestaandedatabrederinzetbaartemaken.SpecifiekwerddeovergangvanPOnaarVO genoemd. Het digitaal overdragen van leerlingendossiers (OSO) is een goede stap, maar het blijft eeneenmaligedata-overdracht.DooropmeerderemomenteninformatietedelenoverdeprestatiesvanleerlingenophetVOmetdePOschoolwaarzijvandaankwamen,kandePOschooldekwaliteitvanhetgegevenadviesevalueren.

AnderewensenenambitiesdiezijngenoemdzijnmeertoegespitstopPO,VOófMBO. InhetPOisdewensgenoemdomdesocialeontwikkelingenvanleerlingenbeterbijtehouden;hoewelditnatuurlijkookrelevantkanzijnvoorVOenMBO.

ZowelVOalsMBOwillenaandeslagmetlearninganalyticsopmicroniveau;datvandeindividueleleerling.IndecontextvanhetVOwerdgenoemddatmengraagbeterwilbegrijpenhoeindividueleleerlingenomgaanmetdigitaleleermiddelen.VoorhetMBOwerddewensgeformuleerdomgerichteresturingmogelijktemakenvoorindividueleleerlingen,doordeontwikkelingenopzeerkortetijdtekunnenvolgen(vanweektotweek).

2.3 SOORTENAANBODDATA-ANALYSETOOLING

Voordemarkscanzalerwordengekekennaarverschillendesoortentoolsopdemarkt.Erzijnverschillendefactorenwaaropdezetoolsvanelkaarkunnenverschillen:

• Generiekeversusonderwijsspecifieketools:Inditonderzoekkijkenwezowelnaardetoepasbaarheidvangenerieketoolsvoordata-analyse(businessintelligencesoftware)alsnaartoolsdiespecifiekvoorhetonderwijszijnontwikkeld.Dezesoftwareverschiltmetnameophetgebiedvanflexibiliteit:generieketoolsstellendeeindgebruikervaakinstaatomeenvoudigzelfvisualisatiesteontwikkelenenanalysesuittevoeren.

• EmbeddedversusExtractedanalyse:Hetverschiltussendezetweevormenvandata-analysezithemvooralinwatermetderesultatenvandeanalysegebeurt.Bijembeddedanalysewordenderesultatendirectenautomatischgebruikt,terwijlbijextractedanalysederesultatenalleenwordengebruiktnahandmatigingrijpen.Hierbijkanoverigensnogsteedsgebruikwordengemaaktvanreal-timekoppelingenmetdedatabronnen,maarditisintegenstellingtotembeddedanalyseoptioneel.

6

• AdministratiesysteemversusAnalysetool:Inprincipevallenadministratiesystemengrotendeelsbuitendescopevanditonderzoek,maaromdiverseredenenishettochrelevantomdezeookmeetenemeninhetonderzoek.Omtebeginnenbevattendeadministratiesystemeninhetonderwijseengrootdeelvandeinformatiedierelevantisomgeanalyseerdteworden.Daarnaastishetinteressantomaanbiedersvanadministratiesystementebevragenoverhunvisieopdata-analyse.Alszijanalysestoevoegenaanhunproducten,heeftdatnamelijkdirectgroteimpactvoorscholen,dietochaladministratiesystemenhebben.

• Analyseopmicro-,meso-enmacroniveau:Analysevandedatakanwordengedaanopverschillendeniveausvandetail.Opmicroniveauwordtgekekennaardataovereenindividueleleerling,terwijlmacroniveaudeprestatiesvaneenschoolanalyseert.Allesdaartusseninismesoniveau,bijvoorbeeld:perklas,leerjaar,vak,teamofperleraar.

Deviersoortentoolsdiedefocushebbengekregeninditonderzoekzijn:

• Businessintelligence:Ditisgeneriekesoftwaredatnietalleeninhetonderwijsinzetbaaris,maarvooriedereondernemingdiehaarprestatieswilmonitoren.Businessintelligencesoftwareisgeschiktomuitwillekeurigedatabronnendetailleerdevisualisatiesteontwerpen.Traditioneelisditsoortsoftwarehoogdrempeligenalleengoedtegebruikendoordataanalisten.Tegenwoordigzijnergrotestappengezetindegebruiksvriendelijkheidvanditsoorttoepassingenwaardoorhetbruikbaarisgewordenvoorniet-specialisten,zoalsbijvoorbeelddocenten.

• Digitaaltoetsen:Dezeembeddedvormvandata-analysevindtplaatstijdenshetmakeneentoets,waarbijhetniveauvandeopgavendirectwordtaangepastaanhetniveauvandeleerling.

• Adaptivelearning:Springtinopdebeloftevangepersonaliseerdonderwijs.Hetdoelhierbijisomdatategebruikenomhetleertempoendestijlvanlerenvaneenindividueleleerlingtevolgen,enhetleeraanbodhieropaantepassen.

• Learninganalytics:Eenoverkoepelendetermvoorallerleitoolsdieprestatiesvanleerlingenvolgenenrapporteren.Ditkanopmicro-,meso-,enmacroniveau.

2.4 ARCHITECTUURDATA-ANALYSETOOLS

Hetprocesvananalysevandatabestaatuitverschillendestappen,bijvoorbeeldzoalsafgebeeldinFiguur1gebaseerdop(Hartmannetal.,2016).Typischeanalysetoolskunnenomgaanmeteenvariëteitaanverschillendedatabronnen.Voordatdaareenanalyseoverkanwordengemaakt,moetdedatauitdezebronnensomseerstwordenopgeschoondofaangevuldzodatalleenhoogkwalitatievedataoverblijft.Vervolgensmoetdedatauitverschillendebronnenaanelkaarwordengekoppeld,bijvoorbeelddoorverschillendeidentificatiesvandezelfdepersooninverschillendesystemenaanelkaartekoppelen.Pasdaarnakunnendeeerstevisualisatieswordengemaaktengeïnterpreteerd.

Bovenstaandestappenvormendewaardeketenvandata-analyse.Sommigetoolsomvattenallestappenuitdezepipeline,sommigeanderenslechtseengedeelteervan,afhankelijkvandeuiteindelijketoepassing.Vaakkandefunctionaliteitvanverschillendetoolswordengecombineerdineenenkelepipeline.Binnenhetonderwijskomthetookvoordatsommigestappenoverbodigzijn,bijvoorbeeldalsdedataniettewordengeïmporteerdomdatdezealaanwezigisindetoolzelf.

Hieraangerelateerdisdearchitectuurvaneendata-analysesysteem,zoalsafgebeeldinFiguur2:

Figuur1.Dewaardeketenvandata-analyse.

7

• Infrastructuur:deomgevingwaarophetsysteemdraait,metgeneriekecomponenten.Ditisnietspecifiekvoordata-analysesystemen,maarwelzijnschaalbaarheidenperformancevangrootbelang(Hadoop,ApacheSpark).

• Datalagen:datazitinverschillendevormenindesystemen.Vanruwedatatotaandetaxonomieënendatacatalogi.Onderopvindenwedebronsystemenwaardedatauitgehaaldwordt,zoalshetLearningManagementSysteem(LMS)enhetStudentInformatieSysteem(SIS).Dezedatakangeschoondengeanalyseerdworden.HierspelenstandaardenalsOAI-PMHenDIDLvoormetadataenUWRL.

• Learninganalytics:hetgenererenenvaliderenvanhypothesesvoorbijvoorbeeldonderwijsopmaatofkwaliteitsverbeteringinbredezin.Hierzaldekernvandezeopdracht/marktscanplaatsvinden.

• Gebruikersinteractie:visualiserenendelenvanderesultatennaarleerlingen,docentenen/ofandereapplicaties.

• Gebruikelijkisookdateringoedeanalyseomgevingenaandachtisvoormanagementensecurity,bijvoorbeeldvoorgebruikersbeheer,wachtwoordmanagement,encryptieetc.

Omeendergelijkearchitectuurterondersteuningvandewaardeketenterealiserenishettypischnietnoodzakelijkomzelfextrainfrastructuuraanteleggen.Demeestetoolskunnenwelopeigeninfrastructuurwordengehost(on-premise),maarwordenookaangebodenineenCloudomgevingvandeaanbieder(SaaS).

Figuur2.Lagenvaneendata-analysesysteem.

8

3 Aanbiedersdata-analysetoolingIndithoofdstukbeschrijvenweverschillendetoolsvoordata-analyseinhetonderwijs.Vooriedertoolkomtkortaanbodwatdefunctionaliteitenzijn,eenachtergrondvanhetbedrijfachterdetool,toelichtingopdearchitectuureninfrastructuurrondomdetoolentenslotte,indienbekend,hetprijsmodelvandetool.

Dezetoolszijngeselecteerdalsrepresentatieveselectieuiteenlangerelijstvan64tools,dietotstandisgekomendoorliteratuuronderzoek(o.a.deonderzoekenvanGartnerenForrester)eninterviewsmetpersonenuithetonderwijsveld.Devolledigelijstvantools,metbeknoptetoelichtingen,istevindeninappendixA.Deselectieisgemaaktopbasisvanrelevantievoorhetonderwijs(sterkonderwijsspecifiek–danselecteren)enrepresentativiteit:vanalgemenetoolshebbenwetypischevoorbeeldengekozen,maarzijnwezekernietvolledig.

Deinputvoorditoverzichtismedeverzamelddoormiddelvansurveysdiebeantwoordzijndoordeleveranciersvandetools.Wezullentevenskortingaanopeenaantaltoolsvanwiewegeeningevuldesurveyhebbenmogenontvangen.Bijsommigeinternationaleleverancierswashetnieteenvoudigderesponsteontvangen;daarbijhebbenweviaNederlandsepartnerseengoedinzichtkunnenkrijgenvanbelangrijkespelers.HelaashebbenooknietalleNederlandseleveranciersmeegewerktaandesurvey.ZekerbijondersteuninginhetPOenVOliggenergevoelighedenindemarktdiehetsamenstellenvanditoverzichthebbengecompliceerd.

Webesprekendetoolshierinalfabetischevolgorde.Hethoofdstukwordtafgeslotenmeteenoverzichtvandebesprokentoolsinrelatietotelkaar.

3.1 ALEKS

McGraw-HillEducation(MHE)iseenAmerikaanslearningsciencebedrijfeneenvandegrootseonderwijsuitgeverswereldwijs.Zebeidenopmaatgemaakteeducatievecontent,softwareendienstenaanpre-K(peuterspeelzaal)totenmetpostacademischonderwijs.Daarnaastbiedenzeprofessionelepublicatiesvoordemedische,businessenengineeringsector.McGraw-HillEducationiswerkzaamin28landen,heeft4.800medewerkerswereldwijdenhunproductenendienstenwordengebruiktinmeerdan135landenen60talen.

ALEKS(AssessmentandLearninginKnowledgeSpaces)iseenwebbased,artificieelintelligentleer-entoetssysteem.ALEKSisgebaseerdopkrachtigeArtificiëleIntelligentieenleerdataafkomstigvanmiljoenenleerlingen.ALEKSgebruiktadaptievevragenomsnelenaccuraatvasttestellenwateenleerlingwelennietweetbinneneencursus.ALEKSbiedtdaninstructieaanovereenonderwerpwaarvoordestudenthetmeestklaarishetteleren.Zowerktdeleerlingdoordecursusheen,waarbijALEKSdestudentregelmatigopnieuwbeoordeeltomtewaarborgendatdeonderwerpendiealgeleerdzijnopniveaublijven.ALEKSmaaktgeengebruikvanmeerkeuzevragen;zokanbeterbeoordeeldwordenofdeleerlingeenonderwerptdaadwerkelijksnapt,inplaatsvanslechtshetgoedeantwoorduiteenlijstjetekunnenselecteren.MetALEKSwordennieuweonderwerpenaangeleerd(learning)enbeheerst(mastery)ineengepersonaliseerdtempo.

ALEKScursussenzijnzeercompleetindeonderwerpendieeronderdeelvanzijn.ALEKSisinprincipenietmethodegebonden,maarbiedteenopzichzelfstaandeleerweg.ALEKSkanwordeningezetalsextraleermiddelnaastbestaandemethodes,ofkandezedeelsvervangen.EendocentkaneenALEKScursuszelfopmaatmakenomaantesluitenbijeenvakofleerdoel.Dedocentselecteertdeonderwerpendiedeleerlingenmoetenbeheersen,enALEKSvultditaanmetdedaarvoorvereistebasisonderwerpen.

HierbijmoetwelopgemerktwordendatALEKSvooralsnogvooralwiskundigevakken,envakkengebaseerdopwiskundeaanbiedt(o.a.statistiek,accountingenscheikunde).Voordeconcept-gebaseerdevakkenbiedtMcGraw-HillhetplatformConnectaan,metadaptieveleercontentopbasisvanboeken/methodesvanMcGraw-Hill.

Docentenhebbentoegangtotanalysesoverhetleergedragvanhunleerlingen.Zekunnentotopdetailniveauzienhoeeenindividuelestudentomgaatmetdeleerstof,welkeonderwerpenreedsgeleerdzijn,enwaarfoutenoptreden.Hetismogelijkzulkedataophetniveauvaneenklastebekijken,maarookomditop

9

instellingsniveauteaggregeren.Erkunnenhiervanrapportengemaaktwordendiemakkelijktedelenzijnmet(alle)anderegebruikers;verderzijnerverschillendeniveausvangebruikersmetbijhorendeautorisaties(bijv.hetaanpassenvaneenvak,ofhetmakenvaneengeaggregeerdeanalyse).

ALEKSiswebgebaseerdenviadebrowsertoegankelijk,ookopeensmartphone.Integratieismogelijkmeto.a.Blackboard,Moodle,enCanvas.Dezeintegratievarieertvandiepeintegratietotsinglesignonmogelijkheden.

HetprijsmodelvanALEKSisperleerlingenpertermijn(week/semester/jaar).Aangepasteprijsafsprakenvooreengeheleinstellingzijnmogelijk.

3.2 CUMLAUDE

CumLaudeiseenproductvandesamenwerkingtussenSOMtodayenMagnaView.SOMtodayiseensoftwareontwikkelaaractiefinhet(voortgezet)onderwijs,onderdeelvanhetbreedopererendeTopicus.TopicusontwikkeltsoftwarevoordesectorenFinance,Legal,Onderwijs,OverheidenZorg.TopicusisgevestigdinDeventerenheeftzo’n650medewerkers.CumLaudewordtontwikkelddoorMagnaView–onderdeelvanProcessGold–gevestigdinEindhoven.SOMtodayisdeenigeleveranciervanCumLaudevoorhetonderwijs.

CumLaudeisdeinteractievemanagementinformatietoolvoorhetVO,waarmeegebruikersinteractiefenreal-timehundatakunnenbekijkenophetgebiedvandoorstroom,cijfers,afwezigheid,onderwijsresultatenetc.Hetdoelhierbijisomdeinformatieopeenintuïtievemanieraantebieden,zodatiederegebruikerereenvoudigmeeaandeslagkan.ScholenkunnendoorhetgebruikvanCumLaudesnellerinspelenoptrendsdieophunschoolplaatsvinden,doordatzedagelijksnaardeactuelestandvanzakenkunnenkijken.Positieveennegatievetrendskunnenzoeerderenbeterwordenonderkendenongewensteverschillenwordenvoorkomen.DoordatCumLaudekanwordeningezetopalleniveausindeschool,kaniedereprofessional(inclusiefsectievoorzitters,docentenenmentoren)beschikkenoverdehiervoorbenodigdeinformatie.

CumLaudeiseencloudoplossing,waarbijdeomgevingbereikbaarisvanafelkelocatiemeteenbrowser.CumLaudekoppeltrechtsreeksaandetweegrootsteleerlingadministratiesystemen(SOMtodayenMagister)engebruiktaldezegegevensomdejuisteinzichtentegeven.CumLaudeondersteuntrealtimeupdates;niettotopdeminuut,datisvoormanagementinformatienietrelevant.Welisdedatatotenmetgisterenuptodate,watvoldoendeisvoorbetrouwbareconclusies.

DedashboardsvanCumLaudemoeteninéénoogopslagdebelangrijksteinformatietonenaangebruikers,toegespitstopderol(enfunctie)vandegebruiker.Alserzakenaandachtnodighebbenvandegebruiker,moeteendashboardditduidelijkmakenendemogelijkheidgevenomverderindetailtetreden.CumLaudebiedtdashboardsaanvoordeverschillenderollen(schoolbreed,teamleider,sectieleider,mentorendocent).Aandachtspuntenkunnenverdergeanalyseerdwordendoornaarlosse,specifiekeoverzichtentegaanofintezoomenopgetoondegegevens.

Reportszijninteractiefenkunnenmakkelijkgedeeldworden.Doorgebruiktemakenvangroeperingenenfilterskunnengebruikersalleoverzichtennaareigeninzichtinrichten.Aanpassingenwordenmeteenzichtbaar,zonderdateengebruikermoetwachten.Gebruikerskunnenookverderinzoomenopinteressanteinformatieomdeonderliggendeinformatieteanalyseren,vanhoogniveau(schoolbreed)totopdetailniveau(lossestudent).AangezienelkegebruikeroveralbijCumLaudekan,kunnengemaakteoverzichtentijdensvergaderingenlivebekekenworden.Verderzijnermogelijkhedenomoverzichteninverschillendevormenteexporteren(pdf,png,xlsofdata).

Deschoolbetaalteenprijsperstudent.Groterescholenmetmeerstudentenbetalendusmeerdankleinerescholen.

3.3 FOCUSPO

Gangbareleerlingvolgsystemenbevattenveelverschillendeoverzichten.Doormeertezien,gajenietperdefinitiemeerbegrijpen.Focusmaaktvandezeopbrengstbrijbetekenisvolleinformatie.Hiermeekrijgteenleerkracht(endeschoolleider)goedzichtopdeopbrengstenénonderwijsbehoeftenvandriegroepenleerlingen:dehoogst-,degemiddeldendelaagstscorendeleerlingen.Dezemaniervananalyserenvandeopbrengstenstaatdichtbijdedagelijksepraktijkvandeleerkracht.

10

Hetbetekenisvolmakenvanopbrengstgegevensgebeurtoptweemanieren.TeneerstedoordeCito-vaardigheidsscoresomterekenennaareenvergelijkingsmaat.Hierdoorkanletterlijk‘allesmetalles’vergelekenworden.Tentweededoordemiddenmootweertegeven.Ditisnamelijkhetdidactischvertrekpuntvoorelkeleerkracht.

FocusPOisvollediggebaseerdopdezesuitgangspuntenvandedenk-enwerkwijzevanOpbengstgerichtPassendOnderwijs.Naastdebovengenoemdemiddenmootalsvertrekpunt,zijndit:

Hetredenerenvaneindnaarbegin.Hierdooriseenschoolbeterinstaatzijnonderwijskundigbeleidinterichten.Hierprofiterenalleleerlingenvan;hetdoelbepaaltdeaanpakvannu.

Hetredenerenvanschoolnaargroepnaarleerling.Hierdoorverzandeenschoolnietinteveelgeïndividualiseerdeaanpakken.Onderwijsiseengroepsgewijsproces,waarbijleerlingenlerenvanenmetelkaar.

Hetprincipevanresponsopinstructie.FocusPOgenereerteengroepsoverzichtwaarbijopbasisvandrieeenvoudigecheckswordtbepaaldofhetonderwijssuccesvolisgeweest(endeleerkrachtkandoorgaanmetwathijdeed).

MetFocusPOzijnbasisscholenbeterinstaatomtotgoedeanalysestekomenvandeopbrengsten.Hierdoorontvangenmeerleerlingeneenaanboddataansluitophunonderwijsbehoeften.Metnamedebetereleerlingenzullenhiervanprofiteren.Hetisonzewaarnemingdatvooraldepotentievoorde40%cognitiefsterksteleerlingennoggrootis.Focusmaaktdezepotentiezichtbaar,zodatdezekanwordenomgezetindidactischhandelenenschoolbeleid.

FocusPOiseencloudapplicatie.GebruikersladendedatainviaeenexportfilediezeuithunLVShalen.Erisnoggeendigitalekoppeling.Hetsysteemslaatdezedataop,maarbewaartgeendata.Bijelkeexportwordtdevorigedataoverschreven.

FocusPObiedtdashboards,metalsuitgangspunt‘metminderdatameerwaarnemen’.Hetdashboardbiedtzesdata-overzichtenenheefteeneenvoudigenavigatie.Alleoverzichtenzijnalleendigitaalintezien,ophetgroepsoverzichtna.DitkandeleerkrachtexporterenalspdfofalsExcelbestand.

Kostenbedragen€195(excl.btw)vooreenjaarabonnementen€445,-(excl.btw)voordriejariggebruik.

3.4 GRADESCOPE

Gradescopebiedtweb-gebaseerdenakijksoftwarevoorhogeronderwijsenK12onderwijsinstellingenwereldwijd.K12staatvoor‘kindergartenthroughgrade12’enomvatdaarmee,intermenvanhetNederlandsesysteem,hetPOenVO.HetGradescopeplatformstroomlijnthetnakijkprocesengeeftbetereinzichtenindeprestatiesvandeleerlingen,zowelopgeaggregeerdalsindividueelniveau.Gradescopedigitaliseerthetnakijkprocessvanoppapiergemaaktetoetsen,engebruiktAIomantwoordenteherkennen(o.a.aangekruistemultiplechoiceantwoorden).

Onderwijzerskunnenleer-datavanleerlingenzienenanalyserenophetniveauvaneenindividueleopdracht,vraag,ofzelfsantwoordcategorie.Hoog-overstatistiekenoverdegemaaktetoetswordenautomatischgegenereerd:o.a.hetgemiddelde,mediaan,enstandaarddeviatievanscores,overvragenenopdrachtenheen.Doorhetgebruikvan‘tags’kunnenonderwijzershetbegripvanstudentinzienophetniveauvandeconceptenindeleerstofofdeleerdoelen.

QuadoelgroepisGradescopevoornamelijkgerichtophogeronderwijs.Ineersteinstantieopdocentenzelf,maarerwordensteedsmeerfeaturesontwikkelddieookvooradministratie-enbeleidsmedewerkerstoegevoegdewaardebieden.

GradescopeheeftfeaturesdiegebruikmakenvanArtificialIntelligenceenonderscheidenzichdaarmeevanconcurrenten.DezeAIwordtingezetomantwoordenteherkennen,groeperenenhetnakijkprocesteondersteunen.Daarvoorwordtgebruikgemaaktvanhandschriftherkenningenanderevormenvanvisueleherkenning.

11

Hetiseencloudapplicatiediewerktopdesktopsentablet.Nativemobieleapplicatieszijninontwikkeling.

IedervakdatinGradescopewordtnagekekenheefteeneigendashboard.Hiermeekunnenonderwijzersdeprestatiesvanleerlingenzienopdeverschillendetoetsen.Erwordeneenaantalgebruikelijkestatistieken(gemiddelde,mediaan,standaarddeviatie)gepresenteerdomdeprestatiessamentevatten.Hetisookmogelijkomdieperintegaanopspecifiekevragenvaneentoetsofantwoordcategorieënvanzo’nvraag.

Gradescopeheefteengratisversiebeschikbaarvoorindividuelegebruikers.Daarnaastisereenbetaaldepremiumversievoorinstellingen,metextrafeatureszoalsintegratiemetleerlingvolgsystemenenCaliperanalytics.Najaar2017komteenindividuelepremiumversiebeschikbaarwaarmeeeendocentpervaktoegangkanaanschaffen.

3.5 IBMCOGNOS–PARTNERAXIANS

Axianshelptomwaardetegenererenuitbestaandedata.Dataoverklanten,financiën,prestatiesenanderezakenleverenbetekenisvolleinformatie.Daarmeekanersneller,slimmerentijdigbeslissingengenomenworden.AxiansbiedtoplossingenvoorBusinessAnalyticsenexpertiseopbijvoorbeeldhetgebiedvanBigDataenDataScience.

HetaanbodwatbetreftdeanalyseenvisualisatievanAxiansisgebaseerdopIBMCognosAnalytics,diezichonderscheidtalseenenterprisebusinessintelligenceoplossing.Hetiseenoplossingdiecentraalgestuurdenbeheerdwordt,zodatdatagovernanceenbeheervanrapporten,dashboardengebruikersoptimaalingerichtkanworden.

NaastCognosAnalyticsheeftIBMproductenalsSPSS,WatsonAnalyticsenPlanningAnalyticsinzijnportfolio.DezeproductenzijnmetCognosAnalyticsteintegrerenenbiedendaarmeeeenvolledigeoplossingvoorhetleverenvandashboardenrapportages,statistischeanalyseenwhat-ifanalyse.

IBMCognosAnalyticsenIBMWatsonAnalyticszijnintuïtiefengebruiksvriendelijkingebruik.Gerichtopdeself-serviceBIgebruikermetweiniginzichtenervaringinhetgebruikvansoftwaretotenmetgeavanceerdegebruikersmetgevoelvandata.DaarnaastbeschiktIBMCognosenWatsonAnalyticsoverintelligentiewaardoorervragenkunnenwordengesteldaandata.WatsonAnalyticsbeschiktoverintelligentieomzelfverbandenteleggenindedataendezeinzichtentetonen.HierdoorkanWatsonAnalyticsgebruikerswelkeweiniggevoelhebbenmetdatahelpenomtochinzichtentecreëren

CognosAnalyticsiszowelCloudalson-premisetegebruiken.On-premisewilzeggendatdesoftwaregeïnstalleerdisopeenserverbinnenheteigenbedrijfsnetwerk.ErzijngeendesktopapplicatiesnodigvoorhetwerkenmetenanalyserenvandatametCognosAnalytics.CognosAnalyticsiswebbasedenisdaarmeezowelviaeendesktopalsviaeenmobile-devicetegebruiken.

VoorhetgebruikvanCognosAnalyticsbestaanertweemodellen:heteerstebetrefteenlicentiepergebruiker(natuurlijkpersoon),enhettweedelicentiemodelisgekoppeldaaneenbepaaldeprocessorcapacitetit.

3.6 LEERUNIEK

Leerunieksdashboardmaakthetmogelijkomallerelevanteonderwijskundigedatateaggregeren,analyseren,duidenenomtezetteninpassendonderwijskundighandelen.Zowillenzedeleerkrachtinstaatstellenomdebredeontwikkelingvaniederkindoptimaalteondersteunen.Leeruniekiseenspin-offvandeAmerikaanseuniversiteitMITenheeftNederlandgekozenalstest-enlanceermarkt.LeerunieklegtdefocusophetPO.

Leeruniekbiedtanalysevandehalfjaarlijksecitotoetsen,bloktoetsenvanlesmethodes,sociaal-emotioneleontwikkelingenalledaagseoefeningen.Leeruniekonderscheidtzichdoorgebruiksgemak,compleetheid,diepgangvananalyseenpraktischeinzetbaarheidvandeonderwijskundigeinzichten.LeeruniekistotophedendeenigespelerinNLdie,werkendmeteenmultidisciplinairteamvanleerkrachten,designersendata-scientistsecht‘thirdpartyanalytics’indepraktijkheeftkunnenbrengen.

NaastpersonaliseringvandeonderwijsaanpakbespaartLeeruniekdeleerkacht,IB-erendirecteurveel(administratie-)tijd,zo’n1-3uurwerkperweek.

12

Leeruniekiscloudgebaseerdenbeschikbaarvoordesktop.Zebiedendashboards,interactieverapportenenmakkelijkdelenvanrapporten.LeeruniekzetArtificialIntelligenceinvoorhetanalyserenenduidenvanleerresultaten.Dealgoritmeswordenontwikkelddoorhundata-scientists.

HetprijsmodelvanLeeruniekiseenlicentieperschoolperjaar.

Leerunieksdashboardontwikkeltzichvolgenshetbasismodelvooranalytics-experts:DDPP.

Descriptiveanalytics.Nualgeïmplementeerd.Volgendestap:datafrequentieverderopvoeren,enAPI-connectivityvergroten.

Diagnosticanalytics.Nualdeelsgeïmplementeerd.Volgendestap:opspecifiekedeelgebiedenverdereverdiepingaanbrengeninhetbiedenvanveelgevraagdeanalysesopleerling-,groeps-enschoolniveau.

Predictiveanalytics.Implementatiewordtnuvoorbereidinsamenwerkingmetuniversiteit,2018.

Prescriptiveanalytics.Implementatiewordtnuvoorbereid,2018/2019.

3.7 MICROSOFTPOWERBI–PARTNERMACAW

Macawontwerpt,bouwtenbeheertdigitaletechnologieoplossingenvoormobiel,online,kantoorenthuis,enisGoldPartnervanMicrosoft.Meteenteamvan230mensenhelptMacawhaarklantenmetdenoodzakelijkedigitaletransformaties,metnameindebranchesFinance&Insurance,ProfessionalServices,Manufacturing&Industry,Retail&LogistiekenOnderwijs&Zorg.

VoorMBOinstellingenbiedtMacawhetDataPlatformOnderwijs(DPO),datgebruikersbinnenhetonderwijs–vanbestuurtotstudent–instaatsteltomzelfstandigdatateontsluitenentetransformerennaarrelevanteinformatie,zondertussenkomstvanIT.HetDPOisgebaseerdopbestpracticesenstandaardenbinnenhetMBOendewet-enregelgeving,enomvat14standaardthema’s:vanParticipatie,Instroom,Rendementen(Jaarresultaat,Diplomaresultaat,Startersresultaat,Studiesucces),Onderwijstijd(urennorm),PlannenenRoosterentotPersoneel(Bezetting,loonkosten,verzuim)enFinancieel.DekrachtigeenuitgebreidevisualisatiesvanMicrosoftPowerBIzijnhetsluitstukvandesoftware.HetDPOwordto.a.aangebodenaanalsSaaS-oplossingzodatdeinstellingengeenomkijkenhebbennaarhetbeheer.

DoordenauwesamenwerkingmetalleinstellingenlopendeoplossingenvanMacawnietalleenvooropindetechniek,maarookinfunctionaliteit.DezesamenwerkinggebeurtmeteengrootaantalMBO-instellingenwaaronderCitaverdeCollege,FrieslandCollege,KoningWillemICollege,ROCterAA,StichtingAeresGroep,SVOOpleidingenenROCZadkine.

DekostenvanhetDPObetrefteenvastbedragperdeelnemerperthemaperjaar,naasteenmaligeaansluit-enopleidingskosten.VoorhetvastebedragperjaarwordthetplatformonderhoudenendoorontwikkeldinsamenwerkingenoverlegmetdeDPOgebruikersgroep.Debelangrijkstedoorontwikkelingopditmomentisdeanalyticsmodule.Hierbijwordtdatauitverschillendethema’sgecombineerdeningezetomvooruittekijkenenvroegtijdigtekunnenanticiperenopbijvoorbeeldhetsuccesvoldoorstromenvandestartendestudent.

Naastdestandaarduitbreidingenzoalsnieuwekengetallenennieuwemeetwaardesomaandegroeiendeinformatiebehoeftetevoldoen,focustMacawsamenmetdegebruikersgroepopeenaantalhoofdthema’s,teweten:

OntwikkelingvandiverseLearningAnalytics(voorspellende)modellenbinnendeverschillendethema’senoverdethema’sheen.

Hetefficiëntersamenwerkenmetdatainoffice365enMicrosoftTeamsvoorEducatie

Vandatanaarconcreteactiesinde(workflowactiesgekoppeldaandeuitkomstenvanKPI’sofPI’s).

13

HetcombinerenvanIoT(sensor)datainhetDataPlatformOnderwijsvoorfacilitairedoeleindenenvoorhetgebruikvandezedatavooruitbreidingvandevoorspellendemodellen(impactvanomgevingsfactoren).

3.8 OEFENWEB

OefenwebisvoortgekomenuitwetenschappelijkonderzoekenopgerichtdoordeUniversiteitvanAmsterdam(UvA).AlséénvandeeersteinNederlandontwikkeldenzijvolledigadaptieveenonlineoefenprogramma’svoorhetonderwijs.BekendevoorbeeldenzijnRekentuin,TaalzeeenWords&Birdswaarmeeinmiddelsruim315.000leerlingenspelenderwijsenopheteigenniveaurekenen,taalenEngelsoefenen.

DekernvanOefenweb’sadaptieveprogramma'sishetmeetsysteemwaarmeedeontwikkelingvanleerlingengevolgdwordtovertijd.Hierdoorwordenleerlingenaltijdophuneigenniveauuitgedaagdenoefenenzedatwatzenetofnognetnietbeheersen.Tegelijkertijdonderhoudenzehunvaardighedendoordatdeleerstofautomatischwordtherhaald.Leerlingenmakenookaltijdhetmerendeelvandeopgavengoedzodatdesucceservaringvoorelkeleerlinggelijkis.

Hetadaptievemeetsysteembiedtleerkrachtentevenseeninnovatiefvolgsysteem.Devoortgangvanleerlingenisdirectentotindetailtevolgenzonderdatzehiervoortoetsenhoevenaftenemen.Descoresvanleerlingenwordenookgeïnterpreteerd.Zowordenderesultatenvanleerlingenautomatischvergelekenmetleeftijdsgenoten.Metbehulpvankleurenzienleerkrachteninéénoogopslagmetdezerelatievescoreswelkeleerlingenheteenstukbeterofminderdoendanleeftijdsgenoten.DeOefenwebscorestonenperleerlingenperspelinhoeverreeenleerlingreedsgemiddeldeindgroep3,5of8niveaubehaalt.Descoresopdespellenkunnenookonderlingwordenvergeleken.Zovalteenvoudigoptemakenwelkespellenvoordeleerlinginpositieveofinnegatievezinopvallen.

Perleerlingzijnontwikkelingsgrafiekenvanelkspeltebekijken.Degrafiekentonendevaardigheidsscoresperweekvoorhetdesbetreffendespelenhetaantalopgavendathetkindperweekheeftgemaakt.Oefenwebtoontvoorelkeleerlingenelkspeldeopvallendstefoute/langzameengoedeantwoorden.

Scholenbetalenperleerlingperproduct.Delicentiekostenvariërenvan€2,10tot€3,35,afhankelijkvanhetaantallicentiesdiebesteldworden.Bijelkebestellingofverlengingbetaalteenschooleenmalig€30,-.

3.9 PARNASSYS

Topicusontwikkeltenonderhoudtwebapplicatiesvoorleerlingadministratieindegeheleonderwijsketen,vanPOtotenmetWO.Metruim1,7miljoenleerlingenverdeeldoveralleonderwijssectorenisTopicusmarktleiderophetgebiedvanleerlinginformatiesystemen.Behalveleerlinginformatiesystemen(Volgen)biedtTopicusookproductenindecategorieënLeren,CommunicerenenSturen.

ParnasSysiseenleerlinginformatiesysteemgerichtophetbasisonderwijsdatopditmomentdoorruim5300scholenwordtgebruikt.ParnasSyskanopallemogelijkemanierenanalyseren,zowelopleerling-,groep-,school-alsbovenschoolsnivo.Optoetsgebiedmaarookqualeerlijnengebruik.Dichtbijwatdeleerkracht,deinternbegeleider,dedirecteur,dekwaliteitsmedewerkerendebestuurdernodighebben.ParnasSysisbeschikbaaralseenwebgebaseerdedienstenalsappvoordesmartphone.

ParnasSyshanteerteenvasteprijsperleerlingvan€3,24perjaarmeteenmeerprijsvoorextramodules.

HetvoornaamstedoelvanParnasSysishetbiedenvanoverzicht.Voordeleerkracht,dieallesophetgebiedvandeleerlingzorgvandegroepoverzichtelijkinééndashbordheeft.Maarookvoordeinternbegeleiderendirecteuropgroep-enschoolniveauenvoordebovenschoolsmedewerkeropbestuursniveau.Enniettevergetenvoordeoudervanhetkind,diedezelfdesoortoverzichtenzietquavorderingenmetdaarbijdecommunicatietussenleerkrachtenouder.

Eenbelangrijkevoorwaardedaarbijisintegratie.Scholenwillengeenlossepakkettenmeernaastelkaarmaaralleaspectenvankwaliteitszorginééndashboardopéénscherm,metmogelijkheiddieperdoorteklikkenoponderdeelniveau.

14

3.10 QLIK–PARTNERTHEIMPLEMENTATIONGROUP

TheImplementationGroup(TIG)iseenbedrijfgevestigdinDeventer.Met35werknemersontwikkeltTIGpraktische,oplossingsgerichteeninteractievedashboard-enanalyseoplossingenvoorhetonderwijsenhaarketenpartners.Hoewelactiefindegeheleonderwijssector(primairtothogeronderwijs),isTIGmarktleiderinhetVOenMBO.

Demanagement-enstuurinformatieoplossingenmakenhetmogelijkbeslissingenteonderbouwenenvoortgangtemonitoren.Concreteoplossingendiedirecteffectsorterenentotverbeteringaanzetten.HiertoecombineertTIGgeneriekebusinessintelligencesoftwarevanQlikmeteigensoftwareontwikkelingenonderwijsexpertise.MethetMMPbiedtTIGinhetVOeenplatformvoorintegralestuurinformatie.

HetMMPiseenclouddienst.Hetlevertverantwoordings-ensturingsinformatievooriedererolindeonderwijsorganisatie:teamleidersdiebehoeftehebbenaanactueleinzageinprestatiesvanhunleerlingen,specialistenopdestafafdelingendiegedetailleerdeanalysesmoetenkunnenmaken,ofbestuurdersdieoverzichtnodighebben.Ditgaatverderdanhetonderwijsprocesalleen.MetdeleidendesystemenophetgebiedvanHRenfinancieelisintegratiemogelijk.BijvoorbeeldvoorstrategischeHRMwaarbijonderwijsenHRdatagebruiktwordtvoorscenario’sophetgebiedvanleerlingprognoses,personeelsplanningenbevoegdgegevenlessen.

InhetMBOwordendashboard-enanalyseoplossingenvoornamelijk‘on-premise’aangeboden.HierwordtgebruikgemaaktvanQliksoftware(viaSURFmarket/SLBdiensten).Waarmogelijkwordtgebruikgemaaktvanstandaardoplossingenvoordedomeinenonderwijs,HRenfinanciën.

TIGheefteenpartnershipmetQlikvoorhetmakenvandata-analysesenvisualisaties(QlikView,QlikSense).Qlikcombineertkrachtigeanalysemogelijkhedenmeteengrootgebruiksgemakenmaakthetmogelijkominzichtenin(gecombineerde)datateontdekken.Gebruikershoevenalleendoorteklikkenopbestaandevisualisatiesomtotverdiependeinzichtentekomen.Ditmotiveertommeeruitdebeschikbaredatatehalen.

Opdewebsitevanhetproductiseenaantalreferentiecasestevinden,1onderanderedievanCSGHetNoordik,eenscholengemeenschap(VO)inAlmeloenomgevingmetongeveer3000leerlingen.MMPwordtdoordezescholengemeenschapingezetomeenvoudigtoegangtekrijgentotdeonderwijsopbrengstenconformdeeisenvandeInspectievanhetOnderwijs.Afwijkingenwordentotweleenjaareerdergesignaleerd,zodaterproactiefkanwordeningegrepen.

3.11 SASSASisaanbiedervanbusinessintelligenceendatamanagementsoftwarevoorhetaanbrengenvanstructuurinbedrijfsdataenanalyse.Hetbedrijfissinds1987actiefinNederland,waarhetinmiddelsruim170medewerkersheeft.SASbiedtverschillenderelevanteproducten:

• BusinessIntelligence&Analytics:voorhetmakenendelenvaninteractieverapportenenhetmonitorenvankeyperformanceindicators.

• AdvancedAnalytics:voorhetuitvoerenvancomplexeanalyses.• Cloudanalytics:zelfdealshierboven,maardanalseendienstafgenomen.

HetonderscheidendevanSASisdediepgang,ervaringenintegraliteitmetSASDataManagementenSASVisualAnalytics.SASfaciliteertdevolledigelifecyclevanAnalytics,terwijlanderenvaakalleenpuntoplossingenbieden.Analyseszijndaaromookaltijdtevaliderenentetoetsen.Deproductenkunnenwordengeleverdalsdesktopsoftware,Clouddienstenmobiel.

VooronderwijsenonderzoekheeftSASeenAcademicLicenseModel.ErgeldenspecialevoorwaardenomtegenzeergereduceerdtariefSAStegebruikenineencurriculum.SASkentdiverseinterfaces,sommigezijnbedoeldomhardcoreteprogrammeren,anderenzijnvolledigintuïtiefgedreven.

1https://mmp.tignl.eu/Referenties/Casesofwww.tignl.eu/nl-nl/Referenties/Cases

15

Sasbeoogteenfaciliterenderoltespelenvoorhunklanten,nuenindetoekomst.Transactiesystemenzijndehuidigedata-entrysystemenvoordatagedrevenorganisaties.Data-analysedientsteedsmeervoordirectebeslisondersteuningensturingvanbedrijfsprocessen.SASheeftal40jaarervaringendaarmeecompetentiesontwikkelddiedatagedrevenorganisatiesgebruikenomzélfhunleercurveenmeerwaardeteontdekkenenincontrolltekomenvanhuneigendata.Vervolgenskanerbeslotenwordeninwelkemategebruikgemaaktkanwordenvanandereexternepartijendiestandaardservicesaanbiedenvoorcomplexedata-analyses.

3.12 TABLEAU–PARTNERINFOTOPICSInfotopicsisopgerichtin2003ombusinessintelligenceteleverenmeteenzokleinmogelijkeICT-component.Metmeerdan40enthousiastemensenondersteunenzediverseorganisatiesmeerdatadriventeworden.InfotopicsisTableauGoldPartner(licenties,training,consultancy,support)enAlteryxPremierPartner.

Tableauiswereldleiderophetgebiedvandatavisualisatie-envisueleanalysesoftware.Daarwaartraditionelebusinessintelligence(BI)-enrapportagesoftwarevooralgeschiktzijnvoorprogrammeursensoftware-ontwikkelaars,isTableaudeselfserviceBItoolvooriedereen.MetTableauSoftwaremaakjeinteractievefilterbaredashboardsviaeenbegrijpbaregrafischeinterface.Zonderprogrammerenenzondertechnischedatabasekennis.IedereenkandataanalyserenmetTableau’sintuïtieve‘drag&drop’interface.VolgensonderzoeksbureauGartnerscoortTableauhethoogstingebruikersvriendelijkheid.

TableauDashboardszijneenvoudigtedelenviaverschillendeplatformen:

1. TableauReader.Eenworkbook(verzamelingvansheets,dataendashboards)kanwordengedeeldmetderdenenmetdegratisreaderwordengeraadpleegdwaarbijdeinhetdashboardaanwezigeinteractiviteitblijftgewaarborgd.

2. TableauServer.Hetstandaardenterpriseplatformomdashboardstedelenmetcollega’senklanten.

3. Tableauonline.EenSaaSoplossing(abonnementsvorm)metgelijkefunctionaliteitalsTableauServermaarzonderdeinvesteringenineigenhardwareenICT-beheer.

4. TableauPublic.EengratisvariantvanTableauServerwaarbijdashboardsgedeeldkunnenwordeninhetpubliekedomein(nietgeschiktvoorprivacygevoeligegegevens).

Tableaubiedtineersteplaatseendesktopomgeving.ErzijnnativeTableauDesktopclientsvoorhetPCenApple.Ditkanwebbasedzijn;Tableaubiedtookdemogelijkheidomineenbrowseromgevingdashboardstemaken,tewijzigenenself-serviceanalysetebedrijven.TenslotteiserdeTableauAppvoorAppleiOSenAndroidwaarmeeTableauInformatieproducten,welkeopeenTableauserverzijngepubliceerd,benaderdenbekekenkunnenworden.

TableauwordtvaakincombinatiemetAlteryxgebruikt.AlteryxheefteencompletePredictiveanalysestoolsetinzichwelkemetRscriptsnaareigenwensenkanwordenaangevuldenuitgebreid.

Tableauondersteunthonderdengegevensbronnenzowelrealtime(liveverbinding)alsviaextractenwelkeperiodiekteverversenzijn.DaarnaastheeftInfotopicszelfdiversestekkersontwikkeldnaarfinanciëleenpersoneleadministratievepakketten(o.a.Afas,Exact,Raet,Final,Accountview)enfactuurscanningsoftware(o.a.ProActive,Lucom).

Tableauhanteerteenprijspergebruikerpermaand.Afrekeningvindtopjaarbasisplaats.Binnenhetonderwijsconceptisdeprijsuitaanvullendcomponentenenvariabelenopgebouwd.

3.13 OVERIGETOOLSDevolgendetoolszijnuitgenodigddesurveyintevullen,maarhebbendatnietgedaan,ofgevraagdderesultatenvertrouwelijktebehandelen.Hierondervolgtpertooleenkortebeschrijving.

Altschooliseendata-gedrevenensterktechnologie-georiënteerdschoolconceptvoorhetPO.Dataenondersteunendetechnologieënwordenopverschillendemaniereningezetomhetonderwijstepersonaliseren.

Blackboardbiedtverschillendeplatformenaanhethogeronderwijs:o.a.BlackboardLearn,eenELOwaarindigitaleleermaterialenontslotenworden,enBlackboardAnalyticsvoordata-analyse.

16

Brightcenteriseenanalysetooldie,onafhankelijkvanplatformofuitgever,deleerresultatenvaneenleerlinganalyseertenineendashboardtoont.

EduArteiseenstudentenadministratiesysteemenELOvoorhetMBO.

Gynzybiedttoolsaanvoorhetdigibord,incombinatiemetadaptieveoefeningendiedeleerlingenzelfstandiguitvoerenopeentablet.

H2OiseenopensourceplatformvoorArtificialIntelligence.

Knewtoniseenadaptiefleerplatformwatgebruikmaaktvangeavanceerdeanalyticsomtebepalenhoeeenstudenthetbesteleert,enwathij/zijmoeilijkvind,enhiervooreenadaptiefleerpadaanbiedt.

KNIMEiseenopensourceplatformvoordata-analyse,vanEuropeseorigine.

MagisteriseenleerlingenadministratiesysteemenELOvoorhetVO.

Momentoiseencentraaldashboarddatdeleerkrachtopelkmoment,opelkdeviceeenuniform,vak-enmethodeoverstijgendbeeldgeeftvandevoortgangvanleerlingen.Momentoiseenbrancheinitiatiefdatwordtondersteunddooruitgeversenschoolleveranciers.MomenteelzijndatHeutink,Reinders,deRolfgroep,Malmberg,NoordhoffUitgevers,ThiemeMeulenhoff,ZwijsenenBlink.Momentoiskosteloosbeschikbaarvanafbeginschooljaar2017-2018.

Moodleiseenopensourceadaptiefplatformvoorhetontwikkelenvangepersonaliseerdeleeromgevingen.Nederlandsepartnersbeschikbaar.

Paxataiseentoolwaarmeedatawordtgeprepareerdengecombineerduitmeerderebronnen,voordatdezegeanalyseerdwordt(dooreenanderetool).

Pyramidanalyticsiseendata-analyse/businessintelligencetoolmeto.a.Blackboardalsklant.

SalesforceiseenalgemeneBItool,voortgekomenuitCRM.Grotespelermetgeavanceerdetools.Speciaalprogrammavoorhethogeronderwijsi.c.m.SURFmarket.

SnappetisNederlandsadaptiefleerplatformvoorhetPO(enstartendinVMBO).Kaninclusieftabletswordengeleverd.OokbeschikbaarinondermeerDuitsland.

Thoughtspotiseendataanalysetool/businessintelligencetooldiezichonderscheidinhetgebruikvanNaturalLanguageQueryingalsmiddelomdatateanalysereneninzichtelijktemaken.

Volleyiseenappdied.m.v.ArtificalIntelligenceslimmehulpbiedtbijhetlerenuiteentekstboek.

3.14 WAARSTAATDEMARKT?

Inhetvorigehoofdstukzagenwedaterveledimensieszijnwaaropdedataanalysetoolsmetelkaartevergelijkenzijn.Tweehiervanzijngekozenomeenoverzichttegevenvandeindividueletoolsenhunpositioneringtenopzichtevanelkaar(Figuur3).Ditassenstelselmoetwordenopgevatalseenmanieromdehuidigemarktteillustreren.Hetisnietbedoeldalskwantificeerbarevergelijkingsmethode.

Dehorizontaleasisdievangeneriektotonderwijsspecifiek.Aandelinkerzijdestaandemeestgenerieketools,aanderechterzijdedemeestonderwijsspecifieketools.Dezeasisgekozenomteillustrerenwelketoolsmetwelkeinvalshoekdedata-analyseinhetonderwijsaanpakken.

Deverticaleasbeschrijftdematevananalysebinneneentool.Bovenaanstaandetoolsmetdemeestgeavanceerdeanalytics.Onderaanstaandetoolsmeteenminderematevananalytics.Dezetoolszijnmeergerichtophetbiedenvancontent,ofhetadministrerenvandata.

17

Figuur3.Positioneringtools.

Wanneerwedegeneriek–onderwijsspecifiekas,endeplaatsvandeverschillendetoolsdaaropbekijken,zijnerdriegroeperingentezien(Figuur4,pagina18).Linksdegenerieketools,enrechtsdeonderwijsspecifieke.Dekloofdaartussenwordtoverbrugddooreendrietalsamenwerkingsverbanden.Dezevanoriginegenerieketoolswordenmééronderwijsspecifiekdoordemanierwaaropzijdooreenpartnerbedrijfwordenaangepasteningezetindeonderwijscontext.

Overdeanalyse–content/administratieaszijndetoolsgelijkmatigerverdeeld.Degenerieketoolszittengrotendeelsinhetkwadrantlinksboven;logisch,wanthunkernfunctionaliteitishetbiedenvandata-analyse.Natuurlijkbestaanerveletoolsindemarktdiewelgerichtzijnophetverwerkenvandata,maarminderopanalyse;bijvoorbeelddatabasesofwarehouses,oftoolsdiedatapreparerenvooranalyse.Dezebevindenzichlinksonder.PaxataenAletryxzijnhiergenoemdalsvoorbeelden.

Aandeonderwijsspecifiekekantzijntoolstevindenmetuiteenlopendematevananalyse.Sommigetoolshebbenanalyseinhetonderwijsalskernfunctionaliteit,enzittendaarmeemeerbovenaandeas.Anderetoolsbevattenanalysealsmiddelvooronderwijsdoelen,envallendaarmeeinhetmiddenvandeas.Tenslottezijnerdetoolsdiewelenigeanalysemogelijkhedenondersteunen,maarvoornamelijkgerichtzijnopcontentofadministratievandata.

Doordeverschillendetoolsopdezemaniereenplektegevenopeenassenstelsel,wordtvanzelfeenclusteringindetoolszichtbaar.Inhetvolgendehoofdstukgaanweverderinopdekenmerkenenbijzonderhedenvaniedercluster.

18

Figuur4.Globaleclusteringtools.

19

4 ClustersvantoolsInhetvorigehoofdstukzagenwedatervierclusterszijnvantoolsmetvergelijkbarekenmerken.Indithoofdstukgaanweverderinopdezeclusters.Hierbijisgebruikgemaaktvandevolgendeanalyseaspecten.

4.1 BUSINESSINTELLIGENCE

Vandesoftwaredieisgeselecteerdindelong-listvallendevolgendetoolsonderdezecategorie:IBMCognos/Watson,Thoughtspot,Salesforce,SAS,PowerBIenTableau.Aldezetoolshebbengemeenschappelijkdatzezeerbreedinzetbaarzijnvoorhetuitvoerenvananalysesenvisualisaties.Hoewelerwelverschillenbestaantussendeverschillendetools,biedenzeallemaaldezelfdebasisfunctionaliteit:vanhetintegrerenmeteenbreedscalaaandatabronnen,hetcombinerenvandatauitdezeverschillendebronnen,hetmakenvananalysesoverdedatatothetmakenvandelenvanvisualisaties.Detoolskunnenzichvooralvanelkaaronderscheidenopgebiedvangebruiksvriendelijkheidvoorniet-experts,deprijsstelling,complexiteitvananalysesenvoorspellingenendeaantrekkelijkheidvandevisualisaties.

Omdatdetoolsindezecategoriezeergeneriekinzetbaarzijn,isernogaltijdveelmaatwerkvereistvoordathetinzetbaarisvoorhetonderwijs.Demogelijkhedenhiertoeliggenopditmomentvooralindesecundairemanagementprocessen,bijvoorbeeldinhetinzichtverkrijgeninonderwijsprestatiesvaneenschool.Hetmaatwerkbestaaterineersteinstantieuitdaterkoppelingenmoetenwordengerealiseerdtussendeadministratiesystemendienualingebruikzijnbijdescholenendeanalysetool.EenvoorbeeldhiervanisInfotopicsdiealverschillendekoppelingen(stekkers)heeftgerealiseerdmetTableau.DaarnawordtdeBI-toolofwelgebruiktalsonderdeelvaneenbrederpakket,zoalsTIGgebruikmaaktvandevisualisatiesvanQlikinMMP,ofdetoolwordtgebruiktdooreenspecialistomeenschoolteadviseren.

DoordetoenemendegebruiksvriendelijkheidvanBI-toolszouhetinmiddelsookmogelijkmoetenzijnomniet-expertszinvolgebruiktelatenmakenvandemogelijkhedenvandata-analyse.Eenvoorbeeldhiervaniseenleraar,diezelfdepresentatiesvanzijnleerlingenkananalyseren.WaarBI-toolseerstvooralopmacro-enmesoniveauwerdeningezet,ishetinmiddelsookmogelijkomanalysesuittevoerenophetniveauvaneen

Uitermatekrachtigmaarmetveelmaatwerk

20

individueleleerling(micro).WaardetoolseersthoofdzakelijkwerdeningezetinhetMBO,zienweditintoenemendemateookinhetVOenvoorzienweeentoenameinhetgebruikbijPO.

HetprijsmodelvandeverschillendeBI-toolsisveelaleenvastbedragpermaandpergebruikerdieanalysesuitvoertenvisualisatiesmaakt.Hetdelenvananalysesmetandere(nietbetalende)gebruikersisveelalgratisviaeenwebsiteofapp.Deaanbiedershebbensomseengratisversiemetbeperkingen,waardoorernietaltijdbetaaldhoeftteworden.MicrosoftvaltnogopvanwegedezeerscherpeprijsstellingvanPowerBI.

TenopzichtevananderecategorieëntoolsvaltopdatdetechnologischeontwikkelingenvanBI-toolszeersnelgaan.Erwordtveelgeïnvesteerdinhetanalyserenvanongestructureerdedata(teksten),waardoorgrotehoeveelhedendatakunnenwordengeanalyseerddienunognietgeanalyseerdkanworden.Ookgroeiendemogelijkhedenomvragentestelleninnatuurlijketaal(NaturalLanguageQuerying),waarnadejuistegrafiekwordtgetoondaandehandvandebeschikbaredata,oferookinnatuurlijketaaleenantwoordwordtgeformuleerd.Intoenemendematewordtgebruikgemaaktvankunstmatigeintelligentie(AI)ombehalveanalysesookvoorspellingentedoen.EenanderemogelijkheidomAIintezettenisbijhetautomatischvindenvanverbandenbinnendedataset.

Usecase

MacawbaseerthaaronderwijsoplossingenvolledigoptechnologievanMicrosoft.HieruitgelichtishetDataPlatformOnderwijs(DPO)datgebruikmaaktvanMicrosoftPowerBIvoorkrachtigeanalyseenvisualisatievandata.HetDPOwordtookaangebodenalsmodulevanEduArte,hetleerlingadministratiesysteemvanEducus,gerichtisophetMBO.MacawleverthetDPOas-a-serviceaandiverseinstellingeninhetMBO,zoalshetFrieslandcollegeenZadkine.

DPObiedtzowelstuurinformatieopbasisvanverschillendekritiekeprestatieindicatorenalsinzichtingedetailleerdereinformatiediehiervandegrondslagis.Erkunnenbijvoorbeeldanalyseswordenuitgevoerdovertoets-enexamenresultatenvanleerlingen,aan-enafwezigheideneentalvanandereindicatorenonderverdeeldovereentotaalvan14thema’s.

Figuur5:EenvandeusecaseswaarvoordeoplossingenvanMacawkunnenwordeningezet,ishetanalyserenvanhetinstroomproces.Hetdashboardgeeftzichtoptrendsinhetinstroomproces.Hierdoorprofiterenonderwijsinstellingenvaneenbetereprognosevanhetaantalstudentenwatzijkunnenverwachtenindekomendejaren.

Eenrecentetoevoegingaanhetthemarendementen,waarinanalysesvanderesultatenvanleerlingenwordengedaan,isdeindicatorstartersresultaat.Dezeindicatoriseropgerichtominzichtteverkrijgeninderesultaten

21

vaneerstejaarsstudenten.Ditisgrofwegeenonderverdelingindriegroepen:studentenkunneneendiplomahalen,zekunnenhunopleidingvervolgen,ofzestoppenzonderresultaat.Dezeindicatorlaattrendszienindeverhoudingentussendezegroepenenmaaktaandehandvananderedataookinzichtelijkwaaromeenstudentineenbepaaldecategorievalt.

Figuur6:Hetdashboardrondomdeindicatorstartersresultaatlaathetrisicozienophetnietbehalenvanhetjaarresultaat.Destudentenmeteenhoogrisicostaaninhetoverzichtonderaandepagina.Daarismeteentezienwathungemiddeldecijferenmatevanafwezigheidis.

DezeindicatorkanwordenweergevenalsenstandaarddashboardofrapportageopPowerBI,maarinstellingenkunnenookeeneigeninvullinggeveninsamenstellinghiervan.

4.2 LEARNINGANALYTICS

DeLearningAnalyticsclustervantoolsbestaatuitCumLaude,Leeruniek,FocusPO,Qlick/TIGenBrightcenter.Dezetoolshebbeneengrotefocusophetanalyserenvandata,maarzijndaarinwelspecifiekophetonderwijsgericht.Delearninganalyticstoolsonderscheidenzichvandeadministratiesystemen,doordatdezetoolsnietdeautoritievebronvandedatazijn,maarslechtsdedatagebruikenvooranalyses.Zijbouwendusvoortopdeadministratiesystemenen/ofanderebronsystemen.Ditwordtvaakaangeduidmetdeterm“thirdpartyanalytics”.Doordatdezelearninganalyticstoolslosgekoppeldzijnvandebronsystemen,kunnenzijdezemakkelijkoverstijgenenalsonafhankelijkepartijmeerderedatabronnengebruikenencombineren.

Ditmaaktdelearninganalyticstoolsoverhetalgemeenookredelijkflexibel.Doordatzemetverschillendebronnenkunnenkoppelenkunnenzemakkelijkwordengeïntegreerdindebestaandesystemeneninformatieinfrastructuurdieeenschoolgebruikt.Zoontstaateenarchitectuur,waarindelearninganalyticstoolsbijuitstekderolvan‘integrators’verzorgen;detooldiedeverschillendedatastromenintegreert,doortekoppelenmetverschillendebronnenenmogelijkafnemers.Omdezeintegratiemogelijktemaken,wordenstandaardenzoalsROSA,HORAofTripleAveelvuldiggebruiktdoordezetools.

Volwassenmanagementondersteuning

22

Dewaardevandelearninganalyticstoolszitvooralindeverbeteringvandeonderwijskwaliteit,vooreenheleinstelling.Datakanmakkelijkwordengeaggregeerdopmacroniveau(heleschool/instelling)ofmesoniveau(bijvoorbeeldeenklas,jaarlaag,etc).Ditmaaktdatdezetoolsvoornamelijkwordeningezetinmanagementprocessen(secundaireprocessen).Detypischegebruikerszijndanookbestuurders,kwaliteitszorgmedewerkersenondersteunendpersoneel(o.a.inkwaliteitszorgofbeleid).Daarnaastishetmogelijkommetdezetoolsintezoomenopeenindividueleleerling(microniveau).Ditmaaktdatdelearninganalyticstoolsooksteedsmeerdoordocenteninhetprimaireprocesgebruiktworden.

Hetprijsmodelvandelearninganalyticstoolsverschilt.Sommigepartijenhantereneenvastejaarprijs,andereneenprijsperleerling.IndiezinverschillenzevandeBItools,dievoornamelijkeenprijspergebruiker(i.e.demakervandeanalyses)hanteren.

Usecase

Leeruniekbiedteenthird-partyanalyticstoolvoorhetPO.Daarmeezijnzijonafhankelijkvanmethodesofadministratiesystemen.Leeruniekgebruiktdatauitdezebronsystemenomhunanalysestedoen.Daarinziteengrotekracht.

EenvandeinstellingendiegebruikmaaktvanLeeruniekisStichtingKlasse,eenstichtingdiezeventienPO-scholenaanstuurt.BestuurderFrankTiggesgeeftaanhoeLeeruniekinhunbehoeftenvoorziet.EnkelejarengeledenisStichtingKlassebegonnenmethetvastleggenvandatastomen.Algauwbleekdatveelvandetoolsdiegebruiktwordeneeneigendashboardbieden,maardatditdusnogsteedsgeencompleetoverzichtbiedt.Deverschillendedatastomenblijvenparallelaanelkaarbestaan.HierheeftLeeruniekdeoplossingvoorgeboden.InLeeruniekwordendeverschillendedatastomeninzichtelijkgemaaktengeïntegreerd.

DesamenwerkingtussenstichtingKlasseenLeeruniekiseenversnellingsvraaggeweestvanKennisnet.Zodoendeisdezeusecasezeeruitgebreidbeschreveninderapportenoverdeversnellingsvraag(Kennisnet,2016).

4.3 ADAPTIVELEARNINGENDIGITAALTOETSEN

Toolsvooradaptivelearningendigitaaltoetsenvormensameneencluster.Adaptivelearningendigitaaltoetsendelenvelefunctionaliteiteneneigenschappen,maardenuanceverschilt.Adaptieflerenisgerichtopnieuweleerstofaanleren,ermeeoefenen,enformatieftoetsen.Digitaaltoetsenis(meer)gerichtopsummatieftoetsen.ToolsdieindezeclustervallenzijnMoodle,Oefenweb,Altschool,Snappet,Gradescope,MomentoenAleks.Kenmerkendaanditclusterisdatdetoolszeerspecifiekophetprimaireonderwijsprocesgerichtzijn.Data-analyseisineersteinstantieeenmiddelomdeleerlingbetertelatenleren,enpasintweedeinstantieeenmiddelvoorbijvoorbeeldrapportageofkwaliteitszorg.Datbetekentdatdedatadiegegenereerdwordtineenadaptieveleeromgevingdirectweergebruiktwordtomdieomgevingaantepassen.Ditwordtookwel‘embeddedanalytics’genoemdenstaattegenover‘extractedanalytics’waarbijdedatauithetsysteemgehaaldwordtenwordtgeanalyseerdlosvandecontextwaarinhetgegenereerdis.Ookdigitaaltoetsenkanadaptiefzijn,maarditisnietperdefinitiezo.

Dewaardevanadaptivelearningendigitaaltoetsenzitvoornamelijkinhetbiedenvangepersonaliseerdonderwijs.Zoalsgezegd,inhetprimaireprocesdus,integenstellingtotdeandereclustersvantoolsdievooralsnoghunwaardeinhetsecundairemanagementproceshebben.

Detypischegebruikervanadaptieflerenendigitaaltoetsentoolsisdanookdedocent.Dezebereidttoetsenofoefeningenvoorenkrijgtinzichtindeprestatiesvandeleerlingen.Daarnaastinteracterenookleerlingendirectmetdezesystemen;zijmakenimmersdetoetsenenopdrachten.

BeperkteadoptieGrotepotentie

Geslotensystemen

23

Hierbovenisalgenoemddatdetoolsvooradaptivelearningendigitaaltoetsendatagenererendiedirectweerdoordezesystemenzelfgebruiktwordt.Ditbetekentdatzulketoolshuneigenbronvandatazijn.Alszijalkoppelenmetanderesystemenisdatnietomdatateimporteren,maarteexporteren.Echterdetoolsinditclusterzijnvooralsnogopzichzelfstaandesystemen;erisweinigtotgeeninbeddingmetanderesystemen.Ditbetekentironischgenoegdatdezetools,diezichvolledigaanpassenaaneenindividueleleerling,moeilijkaantepassenzijnaanbestaandesystemenopeenschool.Datiseennadeel,omdatdatauitadaptivelearningtoolsnietmakkelijkgebruiktkanwordenvooraggregatieenanalyse(bijvoorbeeldmetlearninganalyticstools).Hetzouookeenvoordeelkunnenzijn.Juistomdatdezetoolslosstaanvansystemenvandeschoolenveelalcloud-gebaseerdzijn,ishetvooreenleerlingheelmakkelijkomeropeigeninitiatiefbuitenschoolgebruikvantemaken.ZoheeftbijvoorbeelddetoolSqulazichgerichtopextracurriculairlerenvanPO-leerlingen,waarbijoudersdashboardsmetvoortgangkunnenbekijken.

Hetkostenmodelvanadaptivelearningendigitaaltoetsentoolsismeestaleenprijsperleerling.

Usecase

ALEKSiseenadaptieveleeromgevingvoorwiskundigevakken,ontwikkelddooreducatieveuitgeverMcGraw-Hill.ErzijnvakkenvoorPOtotenmetWO(volgensAmerikaanssysteem),maarvooralsnogwordtALEKSinNederlandvooralinhethogeronderwijsgebruikt.

OpAvansHogescholenwordtALEKSgebruiktomdestudentenvoortebereidenopdecollegeswiskunde.DedocentzetinALEKSeenhuiswerkopdrachtklaar,waarmeedestudentenbepaaldewiskundigeonderwerpenthuisleren.Doordecombinatievanhetaanlerenvanonderwerpen(inclusiefbenodigdeuitleg),oefenenmetdestof,enregelmatigetoetsingopalleeerdergeleerdeonderwerpen,kandedocenteropvertrouwendatdestudentendiedeopdrachthebbenafgerond,hetonderwerpookechtbegrijpen.Indecollegeshoeftvervolgensmindertotvrijwelgeentijdbesteedtewordenaanhetuitleggenvandezeonderwerpen.Inplaatsdaarvaniserruimtevoorindividuelevragenenpraktischeopdrachtenwaarmeedetoepassingvandewiskundeduidelijkwordtgemaakt.

Voordedocentiseendashboardbeschikbaarmetzeeruitgebreideoverzichten.Eendocentkanoverzichtenopniveauvandeleerling,deklas,ofdegeheleschool/instelling.Erkanzeerdiepingezoomdwordenophetindividueleleergedragvaneenleerling;zelfspervraagdieALEKSdeleerlingvoorlegtkanhetgegevenantwoordbekekenworden.BijAvanswordenechterdeoverzichtenopklasniveauhetmeestgebruikt.Daarmeezietdedocentinéénoogopslagdevoortgangvandeleerlinginhetmakenvandeopdracht,endaarmeedusookhetsuccesinhetlerenvaneennieuwonderwerp.

4.4 ADMINISTRATIESYSTEMEN

Tenslotteonderscheidenwehetclustervanadministratiesystemen.OnderdezecategorievallentoolszoalsBlackboard,ParnasSys,EduArte,MagisterenSOMtoday.Dezesystemenfungerenalsleerlingadministratiesysteem,leerlingvolgsysteemensomsookalselektronischeleeromgeving.Determ‘administratiesysteem’doetwellichtonrechtaandefunctionaliteitenvandeze,vaakzeeruitgebreide,systemen.Echterduidtdezewelhetbestehetverschilaanmetdeandereclustersvantools.

Omdatdeadministratiesystemennietineersteplaatsopdata-analysegerichtzijn,vallenzijbuitendescopevanditonderzoek.Eengrotekanttekeningdaarbijisechterdatdeaanbiedersvandezesystemenwelvolopbezigzijnmetinnovatiesrondomdata-analyse.Juistomdatdezeadministratiesystemenallangeretijdopvrijwelelkeschoolwordengebruikt,zaldeimpactvannieuweontwikkelingenrondomdezesystemengrootzijn.

24

5 Impactvandata-analysetooling5.1 ANALYSE

Wehebbeneenoverzichtgegevenvantoolsenhunsterktesenzwaktes.Watkunnendezetoolsgaanbetekeneninhetonderwijsveld?Veranderenzededienstverlening,ofdetoegevoegdewaarde?Ofondersteunenzevooralsecundaireprocessen?Omdievraaggoedtekunnenbeantwoordenschetsenweeerstedeessentievaneenonderwijsinstelling.Wedoendataandehandvanhetbedrijfsmodelcanvasvaneenonderwijsorganisatie(ziekadervoortoelichtingenFiguur7opdevolgendepaginavoorinvulling).

Eenonderwijsinstellingiserprimairomgoedonderwijsteverzorgenaanleerlingen.Alsbijdeleerlingenookdeoudersbetrekt,zoujekunnenzeggendateengoedeopleidinghetresultaatis.Ingroeiendematedenkenleerlingenenoudersdaarbijopbrengstgericht:watleverthetonsop.Derelatietussendeinstellingendeleerlingenoudersispersoonlijk,deelsookdigitaalondersteund.Tegelijkiserbeperktietstekiezen:eenleerlingmoetonderwijsvolgeninhetPOenVO.InhetMBOzijnookwerkgeversklanten.AanhenleverteenMBO-instellinguiteindelijkvakmensen.JezouOC&Winhaarrolalsstelselverantwoordelijkeenfinancierookalsklantkunnenzien;goedeopleidingenisdandebijbehorendedienst.

Hetcontacttussendeschoolendeleerlingenlooptviadeschool,deklas.Dedocentspeeltdaarineenbelangrijkerol.Ookhetmateriaaldatdeleerlinggebruikt(digitaloffysiek)endeleeromgevingzijnkanalen.

Eenschoolofinstellingvoerteenbreedscalaaanactiviteitenuitomtotgoedonderwijstekomen.Indereferentiearchitectuuronderwijs(ROSA)wordendevolgendefunctiesbenoemd:onderwijsverzorging,vaststellenaanbod,waarborgenkwaliteit,beheerinformatie,begeleidingenverantwoording.Daarnaastspelenookwerving/marketingenvoerenonderwijsinstellingenzorgactiviteitenuit(zekerophetMBO).Omdietakengoeduittevoerenbeschikteenonderwijsinstellingovergekwalificeerdedocenten,faciliteiten(gebouwen,terreinen,labsetc.),lesmethodes(vanuitgeversenzelfontwikkeld),ondersteunendeICT-systemenenleerlingenomopteleiden.

Hetonderwijsveldiseencomplexgeheelaanactoren;datziejeterugindepartnersvaneenonderwijsinstelling.Voorhetonderwijsmateriaalzijndeuitgeverendedistributeursbelangrijkepartners.InNederlandzijnongeveer40educatieveuitgevers,waarvandegrotevier80procentmarktaandeelhebben(PIANOo2016).Erzijn2grotedistributeursdiemeerdan95%marktaandeelhebben(iniedergevalinhetVO).AnderepartnerszijnDUOenOC&W(aan-entoeleverenvancijfersendiploma’s),werkgevers(denkookaansterkesamenwerkinginberoepsopleidingen,eigenopleidingengrotewerkgevers),gemeenten(voorMBOniveau1)endeonderwijsinstellingenwaarleerlingenvandaankomenofnaartoestromen.

FinancieringgaatprimairviadeprestatiegerichtebekostigingvanuitOC&W.Daarnaastisdeouderbijdragerelevant(omvangvarieertinschooltype)enheefthetMBOindeagrosectorookprofijtvansubsidiesvanhetministerievaneconomischezaken,waarooklandbouwondervalt.Kostenzittenprimairindemensen

Hetbedrijfsmodelcanvashelptomjebedrijfsmodeltevisualiseren(Osterwalder&Pigneur).Hiermeebeschrijfjehoejouwbedrijfwaardecreëert,levertenvangt.Methetcanvasishetgemakkelijkomoverhetbedrijfsmodeltediscussiërenmetanderen.Hetcanvasbestaatuitnegenblokken:Klantsegmenten:beschrijftdegroepenmetmensenoforganisatiesdiejewiltbereikenenbedienen.Wiezijnjemeestbelangrijkeklanten?Voorwiebenjewaardeaanhetcreëren?Waarde&diensten:beschrijftdeproductenen/ofdienstendiewaardecreërenvoorjeklant.Waaromzoueenklantvoorjouwbedrijfkiezen?Welkeproducten/dienstenwordenaangeboden?Klantrelaties:beschrijftderelatiemetdeklant;relatieskunnenvariërenvanpersoonlijktotgeautomatiseerd.Hoepersoonlijkisdeklantrelatie?Hoebindjedeklantaanjebedrijf?Kanalen:beschrijfthoejedeklantbereiktomwaardeteleveren.Hoebereiktjebedrijfdeklant?Welkecommunicatie-,distributie-enverkoopkanalenwordenergebruikt?Opbrengstenstructuur:beschrijfthoejebedrijfzijninkomstenverkrijgt.Opwelkemanierbetaalddeklant?Voorwatbetaalddeklant?Kernresources:beschrijftdemeestbelangrijkemiddelen/bezittingenvanhetbedrijf.Resourceskunnenfysiek,financieel,intellectueelofmenselijkzijn.Welkeresourceszijnnodigomhetbedrijfdraaiendetehouden?Kernactiviteiten:beschrijftdemeestbelangrijkeactiviteitendiejebedrijfmoetdoen.Welkeactiviteitenzijnbelangrijkomdeklantrelatieteonderhouden,waardetecreëren,ofdistributiekanalenteorganiseren?Kernpartners:beschrijftdeleveranciersenpartnersvanwiejebedrijfafhankelijkis.Welkepartnersvoerenactiviteitenvoorjouwbedrijfuit?Welkeleveranciersleverenerresources?Kostenstructuur:beschrijftdekostendiewordengemaaktomhetbedrijfdraaiendetehouden.Watkostenderesources?Watkostendeactiviteitendiejouwbedrijfuitvoert?

25

(docenten,overigpersoneel),defaciliteitenendematerialenofleermiddelen.Ookmarketingiseenkostenpost.

Figuur7.Bedrijfsmodelvaneenonderwijsinstelling.

Deontwikkelingenindata-analysetoolingkunnenopeengrootaantalonderdelenvaneenonderwijsinstellinginwerkenendatkanpositief,negatiefofambiguezijn(Figuur8).Opmeso/macroniveaukanhetderelatiemethetministerievanOC&Wbeïnvloeden.Metdata-analysetoolskanrapportageoverprestatieseenvoudigerplaatsvinden.Opzichisdateenonderdeeldatalgoedontwikkeldis.Bijverfijnderesturing,ofrapportageopandereKPI’s,ishetvanvitaalbelangdatdeinterpretatievandeinformatiecorrectgebeurd.Daarinzaldesectornogmoetengroeien;derelatiemethetministerieinditopzichtisambivalent.

Derelatietussendeonderwijsinstellingendeleerlingenkandoortoolingnogpersoonlijkerworden:digitaalenpersoonlijkzijngeentegenstellingen.Nuishetvooreendocentofbegeleideruitermatemoeilijkomopcontactmomentendejuisteinformatiebijdehandtehebben.Data-analysetoolskunnenditvereenvoudigen.

Figuur8.Impactdata-analysetoolingoponderwijsinstelling-globaal.

Bijdekernactiviteitenheefttoolingimpactopdeonderwijsverzorging(beteresturingmogelijk),hetwaarborgenvandekwaliteit,debegeleidingendeverantwoording.Metnameindesnellesturingopkwaliteitliggenkansen.Hetaanbiedenvaninformatieopzichisdaarbijnietvoldoende:dedocent/begeleidermoet

26

lerenomgaanmetdeextrainformatieenhetlezenervan.Deonderwijscultuurisnunognietzodathetgebruikvandata-analyseenbigdatabreedgeaccepteerdwordt.Ditkanadoptieindewegstaan.Doordeeerstetoepassingen“klein”tehouden,metduidelijkzichtopdemeerwaarde,kandeadoptiestapsgewijswordenbevorderd.

Nadrukkelijkheeftdeontwikkelingvandata-analysetoolinggevolgenvoordeonderliggendeadministratievesystemen.Dezezullensterkerinstaatmoetenzijntoegangtegeventotdegegevensofzichmoetenontwikkeleninderichtingvandedata-analysetools.Datgeldtookvoordedatadiewordtgegenereerdindedigitaleleermiddelen:ookdezezalontslotenmoetenwordenomdata-analyseechtmogelijktemaken.Destructuurvandemarkt,metdominanteuitgeversendistributeurs,versneltdezeontwikkelingvooralsnogniet.

5.2 TOEPASSINGENOPKORTEENMIDDELLANGETERMIJN

Alswemogelijkhedenvandedata-analysetoolsendewensenvanuithetveldmetelkaarcombineren,zienweeenaantalkansenopkortereenmiddellangetermijnontstaan.Belangrijkevragenvanuithetveld,zoalsbesprokeninparagraaf2.2,zijnondermeer:

• Hoevoorkomenwedatdataeenafrekenmiddelwordt?• Hoekunnenweverschillendedatastromenbetermetelkaarcombineren(methodegebondendata)?• Hoeverbeterenwedekwaliteitvandedata?• Hoekunnenweaandeslagmetdata-analyseensturingopmicroniveau(metnameVOenMBO)?

Opkorte-termijnkandata-analysetoolingwordeningezetomdejuisteinformatieterbeschikkingtestellenaandebegeleiders/docenten.Ditbetekentdatinformatieindeleerlingvolgsystemenendigitaleleeromgevingenontslotenmoetwordennaareenbrederedoelgroep.Openheidvanonderliggendesystemeniseenvereist,integratievaninformatiebelangrijkerdananalyse.Gevolghiervanisdatdeeffectiviteitvandebegeleidingenormkanwordenversterkt.

Eenverderestapzoudeinrichtingvaneendashboardopmicroniveau(leerling/klas)kunnenzijn.Ditkaneenbegeleiderofdocentinstaatstellenomzijnbeperktetijdeffectiefintezettenomdebegeleidingtesturenopdieinterventiesdiehetmeestkansrijkzijnvoordegroep.Opbasisvanprofielvandeleerling,prestaties,context(inclusiefmogelijkdesocialecontext)iseendergelijkeanalysetemaken.

Figuur9.Dynamischgroepsdashboard-fictief.

Bovenstaandefiguurschetsthoezoietszoukunnenwerken.Perleerlingwordtaangegevenwaarhijofzijstaat(groen–gaateindtermenhalen,rood–vrijwelonmogelijkeindtermentehalen)enhoedeontwikkelingis(groeiofverminderdeprestaties,tempoverandering).Inzetvanbegeleidingzoudaarbijgerichterkunnenwordeningezetopleerlingendiedreigennaarroodtegan,ofwaarplotselinggroteveranderingenzichtbaarzijn.Technischbiedendegenoemdebusinessintelligencetoolsdezemogelijkheid,zelfsindecombinatievaneigen(school-)dataenexternedata.Echter:vaakzijndegegevensindeeigensystemenbeperktvankwaliteit(zekerdaarwaarhetomongestructureerdedatagaat)endewenselijkheidvanhetgebruikvananderedataverschilt.Wiljesocialmediagegevensinzetten?Wiljegebruikmakenvandekenmerkenvanwijkenofstratenwaareenleerlingwoont?Hoeweegjevriendenenrelatieshierinmee?Metanderewoorden,techniekkanhierveelrealiseren,maarbelangrijkevragenliggenopcultuurenvisievandeorganisatie.

27

Opeenvergelijkbaremanierzoalseendashboardalshierbovenkanwerkenomeffectievertesturenopmicroniveau,kandata-analyseookhelpenomonbedoeldesegmentatievanleerlingentevoorkomen.Analyseskunnenfeitenvanaannamesonderscheiden,waardoorderelatietussenleerlingenschoolminderpersoonlijkworden,indezinvanfeitelijker.Vooroordelenoverafkomst,context,woonomgevingetc.kunnensomsleidentoteenaanpakdienietdejuisteis.Analyseskunneneenobjectiverenderolspelen.

Eenanderebelangrijkewensishetvolgenovertijdvandeleerlingen,ookindeovergangtussenscholen.Opdezemanierkunnendegevolgenvanschoolkeuze-adviezenwordengeanalyseerd,kandeafnemendeschoolbegeleidingbeterinrichtenenzietdeleverendeschoolmogelijkookdedoorontwikkelingvanhaarleerlingen.Leeruniekiseenvandepartijendiehieralmeebezigis.Daarbijspelenvraagstukkenalsstandaardisatievaninformatieindeketenendeprivacyindeketen.

Dedigitaliseringvanhetonderwijsleidtinprincipetotmeerbeschikbareinformatieoverleerlingen.Omuiteindelijktotkrachtigereanalysestekunnenmoetdieinformatiewelontslotenkunnenworden.Veelsystemenmetleeromgevingenwerkennumetembeddedanalytics:dedatamaaktonderdeeluitvanhetplatformenkandaarbuitennietwordengebruikt.Datzitverdergaandeanalyseindeweg.Hierligtnadrukkelijkeenrolvoorvraagbundelingvanuithetonderwijsveldenstandaardisatie.

5.3 PRIVACYENDATA-ANALYSE–WATVERANDERTER?

Wanneerhetgaatoverdata-analyseinhetonderwijs,zalditgrotendeelsgaanoverdeanalysevanpersoonlijkedata.Immers,dedataisafkomstigvanindividueleleerlingen.Persoonlijkedataisalledatadietoteenindividuherleidkanworden.Dusnietalleeniemandsnaam,geboortedatumofemailadres,maarookzijncijferlijstvoorhetvakFrans,ofeenserievanaantekeningenoverhemdoordegymleraar.Zulkeinformatieovereenpersoonispersoonlijkedataendientopdejuistezorgvuldigemanierverwerktteworden.

“Bijpersoonsgegevensgaathetomalleinformatieovereenpersoon.Ookgegevensdieindirectietsoveriemandzeggen,zijnpersoonsgegevens.”AutoriteitPersoonsgegevens2

InNederlandgeldthiervoordeWetBeschermingPersoonsgegevens;vanafmei2018wordtdezevervangendooreenEuropersewet,deAlgemeneVerordeningGegevensverwerking(ofGeneralDataProtectionRegulation).Afgaandeopalleenzo’nwettekstkanhetnogbestlastigzijnvooreenschoolbestuurofdocentomtesnappenwatwelennietmag.Kennisnetheeftverschillendedocumentenopgestelddieuitgebreidingaanopprivacyenhetverwerkenvanpersoonlijkedatadooronderwijsinstellingen3.

Inditrapportgaathetnietalleenoverhetopslaan,bewaren,inzienenbewerkenvanpersoonlijkegegevens–allemaalvormenvan‘verwerken’volgensdewet–maarvooralomdata-analyse.Hoeverandertditdesituatie?Losvanalhetandere,ookhetanalyserenvandataiseenvormvanverwerken.DeWBP/AVGblijftdusgewoongelden.Welwordtdesituatieeenstukcomplexer,wanneerergeavanceerdedata-analysewordttoegepast.Algemeengesproken,zijnerdriedingendiekunnenveranderen.

Deeersteveranderinggaatsimpelwegoverdehoeveelheiddata:metdata-analyseenlearninganalyticskomtveelmeerdatakijken.Overiedereleerlingisveelmeer,enmeergedetailleerdedatabeschikbaar.Denkbijvoorbeeldmaaraanadaptieveleersystemen.Zo’nsysteemverzameltiederesecondegedetailleerdedataoverhetuniekeleergedragvaneenleerling:hoelangdoeteenleerlingovereenvraag,ishetantwoordjuist,twijfeltdeleerling,waarklikthijop?Dezedataisnodigvooreenleerervaringdieperfectaansluitbijdeleerling.Opzichzelfisméérdata,ofmeergedetailleerdedata,helemaalgeenprobleem.Welkanhetleidentotdetweeonderstaandeveranderingen,diedesituatieweercompliceren.

Eentweedeveranderingisdatdata-analyseervoorkanzorgendatmetbestaandedatanieuweinzichtenwordenverkregen.Datadieopzichzelfnietzobijzonderwordtgeacht,diemisschienookaldecennialangvanleerlingenwordtvastgelegd,kandoorcombinerenenanalyserennieuweinzichtenopleveren.Stelbijvoorbeelddateenschooldepostcodeenhetgeslachtvaneenleerlingopslaat.Opzichnietsbijzonders.Maaralszeditdecennialangdoen,enáldezedatagaananalyseren,zouerzomaarkunnenblijkendatdecombinatievan

2Ziedezepaginavooreenuitgebreidedefinitie:https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/nl/over-privacy/persoonsgegevens/wat-zijn-persoonsgegevens3Bijvoorbeelddebrochures‘Omgaanmetdatainhetonderwijs’en‘Privacyin10stappen’

28

postcodeengeslachteencorrelatieheeftmethetstudiesucces.Zulkere-combinatieenanalysekantweedingenbetekenen.Teneerste:deinzichten,verworvenuitdata-analyse,wordenopzichzelfweerpersoonsgegevens.Bijvoorbeelddesuccesindicatieuithetbovenstaandevoorbeeld,isookinformatieovereenpersoon.Zoblijvenernieuwepersoonlijkedataontstaan,dieallenmetdejuistezorgvuldigheidbehandeldmoetenworden.Tentweede:denieuweinzichten,diedoordata-analyseontstaan,kunnenethischegevolgenhebbendieverdergaandanprivacyalleen.Devoornaamstezorgisdatinzichtenuitdata-analyseindividuenonterechtstigmatiseren.Desuccesindicatieuitonsvoorbeeldisnietmeerdandat:eenindicatie.Maarhetkanmakkelijkeenstempelwordenwaareenindividueleleerlingnietmeervanafkomt.Helemaaldubieuswordthet,wanneeralgoritmeszélfbeslissingenmogengaannemenopbasisvanzulkedata-analyseinzichten.Eensysteemkanbepalendathetgeenzinheefteenleerlingbijlestegeven,omdatzijnsuccesindicatietochtelaagis.Omtevoorkomendatmensendedupewordenvanbeslissingendiegenomenzijnzondermenselijketussenkomst,ishiereenspeciaalrechtoveropgesteldindeAVG(“rechtvanbezwaaropgeautomatiseerdeindividuelebesluitvorming”art.21en22).

Eenderdeenlaatsteveranderingdiekanplaatsvindendoorgeavanceerdedata-analyseheefttemakenmethetaggregerenvandata.Aggregerenishetzodanigverwerken,datdedataietszegtovereengroep,maarnietmeerteherleidingistotdataoverindividuen.Inhetonderwijsiseensimpelvoorbeeldvanaggregerenhetberekenenvanhetgemiddeldecijfervandeheleklas;hetzegtietsoverdeheleklasenmaaktklassenvergelijkbaar,maaruitdatgemiddeldecijferisnietteherleidenwelkcijfereenbepaaldeleerlingscoorde.

Aggregerenwordtvoornamelijkgedaanmetanoniemedata.Immers,omhetklasse-gemiddeldeteberekenen,hoefjenietwewetenwiewelkcijferhaalde,alleenwelkecijferserbehaaldzijn.Eenprobleemrondomhetaggregerenvananoniemedataisechter,datwanneerergrotehoeveelhedendatazijnuitverschillendebronnen,hetsomstochmogelijkblijktdataweerteherleidentoteenindividu.Ditwordtvaakde-anonimisatiegenoemd.

Daarnaastkangeaggregeerdedatasomswelietszeggenovereenánderpersoon.Bijhetberekenenvanhetklasse-gemiddeldekunnendeleerlingenanoniemblijven,maarhetcijferzegtwélietsoverdedocentdiehetvakgeeft.Opverschillendeniveausvanaggregatiezegtdedataweerietsoveriets/iemandanders;eendocent,vakgroep,ofheleschool.Ditisnatuurlijkookprecieswaarvoorhetaggregerenbedoeldis.Deeenz’ngeaggregeerdedataisdeanderz’npersoonlijkedata;ookhierblijvenpassendemaatregelendusnodig.

Driemogelijkingrijpendeveranderingendus.Ishetdaaromnodigderegelsrondomdatagebruik,toestemmingvandata-subjects,bewerkersovereenkomstenmetleveranciers,enalleswaterbijpersoonlijkedatakomtkijken,aantepassen?Nietperse.Houerrekeningmeedatpersoonlijkedatamogelijkpersoonlijkblijft,ooknaanalyse,endaterjuistmeerpersoonlijkedatakanontstaan.Wanneerdeverwerkingvanaldezevormenvanpersoonlijkedatavolgensdewetgebeurt,danzoudeprivacyvanindividueleleerlingenvoldoendebeschermdmoetenzijn.

29

6 ConclusiesDevraagnaardata-analyseinhetonderwijsgroeit.Erisbehoefteomdeschaarsemiddeleninhetonderwijs(zoalsdocentenendetijddiezijhebben)zoeffectiefmogelijkintezetten;goedeondersteuningophetmicro-niveauisdaarvoorgewenst.Datakanhierhulpbieden.Daarnaastisdelongitudinaleanalysevandeprestatiesvandestudentgewenstomdekwaliteitvanbegeleidingofdejuistheidvaneengegevensschooladviesteanalyseren.Beidenzijnnuvrijmoeilijk.

Tegelijkertijdlevenergrotezorgenovermisbruikvandataendata-analyse,bijvoorbeelddoorhetMinisterievanOCW.Analysekanleidentotongewenstemanierenvanhetstimulerenvanprestaties.Daarnaastisereengroeiendevraagnaarhetnietalleenanalyserenvancognitievevaardigheden,maarookde21steeeuwsevaardigheden.Hetisnietvanzelfsprekendhoevanuitditperspectieftemeten,combinerenenanalyseren.

Figuur10.SWOTanalysedata-analysetoolinginonderwijs.

Omaandezevraagtekunnenvoldoen,kunnendata-analysetoolsuitgroeiennaarspecifiekeonderwijsdataanalyse-omgevingen.Samenwerkingtussenuitgeversenonderwijsinstellingenkandezeontwikkelingbespoedigen.Ookeducatievecontentsystemen(zoalsadaptivelearningsystemen)zoudenzichmoetenopenstellenzodatdezedataookmeegenomenkanwordeninzulkeanalyses.Momenteelzienweweinigbereidheidomsystemenopentestellen.HetfeitdatgeneriekeBIsteedsmakkelijkerwordenomtegebruikerkandevraagnaaranalysedoentoenemen,endaarmeededrukopvoerenomdataaanteleveren.

Tegelijkertijdzienwealgemeneadministratiesystemenvoorhetonderwijsgroeieninhunanalysemogelijkheden.DeontwikkelingeninBItoolingechterzijn–gegevendeaardvandebedrijvendieerachterzitten-vangeheelandereaarddanderelatieftrageontwikkelingeninonderwijsspecifieketooling.Wederomishetopenstellenenintegrereneenvooruitgangomontwikkelingteversnellen.

Demogelijkhedenvandata-analysetoolszijnsubstantieel.Devraagisduidelijkendemogelijkhedendietoolsaaneenbreedpubliekbiedengroeiensnel.Toolswordenbetaalbaarengoedbruikbaar.Gegevenhetgroeiendesuccesinhethogeronderwijs,wordtwijdverspreideadoptievandata-analyseinhetMBOverwachtindekomendetweetotvijfjaar,gevolgddooradoptieinhetvoortgezetonderwijs.Inhetprimaireonderwijszijndeobstakelsvoorhetgebruikvandata-analysesubstantiëler,zekerwatbesterfthetopleidenvandocentenenbestureninheteffectiefgebruikenvantoolsenhetwegnemenvandeveleextrastappendienunognodigzijnomdatateintegrerenennaarhetklaslokaaltebrengen.

30

BronnenDede,Ho&Mitros.Bigdataanalyticsinhighereducation:promissesandpitfalls.EducauseReview,september-oktober2016.pp.22-34.

Forrester.TheForresterWave:DataPreparationTools,Q12017.Maart2017

Gartner.MagicQuadrantforBusinessIntelligenceandAnalyticsPlatforms.Februari2017.

Hartmann,PhilippMax,MohamedZaki,NielsFeldmann,AndyNeely,(2016)"Capturingvaluefrombigdata–ataxonomyofdata-drivenbusinessmodelsusedbystart-upfirms",InternationalJournalofOperations&ProductionManagement,Vol.36Issue:10,pp.1382-1406,doi:10.1108/IJOPM-02-2014-0098

Kennisnet,Cyclischwerkenaaninterveniërenmetlearninganalytics.Oktober2016.

Kennisnet,Dataanalysehelptleerkrachtbijoptimaleontwikkelingvanhetkind.Oktober2016.

Kennisnet,Technologiekompasvoorhetonderwijs.2017.

Osterwalder,Alexander,andYvesPigneur.Businessmodelgeneration:ahandbookforvisionaries,gamechangers,andchallengers.JohnWiley&Sons,2010.

PIANOo.Marktbeschrijvinglesmateriaalvoortgezetonderwijs.Viawww.pianoo.nl.Geraadpleegdop9juni2017.

SION.ReferentieArchitectuurOnderwijsVersie2.0.SamenwerkingsplatformInformatieOnderwijs.RAO2.0.

Surfnet,LearningAnalyticsonderdewetbeschermingpersoongegevens.

Woning,Erik.LearningAnalytics.Kennisnet.

ZIlis&Cham.Thecompetitivelandscapeformachineintelligence.HarvardBusinessReview,november2016.

31

AppendixA:Overzichtdata-analysetooling

37

AppendixB.Contactgegevensleveranciers CumLaude Naam:SOMtodayB.V. Website:https://www.cumlaudevo.nlenhttps://www.som.today E-mail:[email protected] Telefoon:0570768111 FocusPO Naam:FocusOnderwijsBV Website:www.focuspo.nl E-mail:[email protected] Telefoon:06-46217778 IBMCognos Naam:AxiansPerformanceSolutionsB.V. Website:https://www.axians.nl/business-analytics/ E-mail:[email protected] Telefoon:0889889051 Leeruniek Naam:Leeruniek Website:www.leeruniek.com Telefoon:0610231920 MicrosoftPowerBI/Macaw

Naam:Macaw

Website:www.macaw.nl Qlik/TheImplementationGroup

Naam:drs.MaartenvanderHoek

Website:www.tignl.eu E-mail:[email protected] Telefoon:030-2740626 Tableau Naam:Infotopics Website:www.infotopics.nl E-mail:[email protected] Telefoon:0541-532010 Gradescope Naam:Gradescope Website:www.gradescope.com E-mail:[email protected] Oefenweb Naam:OefenwebB.V. Website:www.oefenweb.nl E-mail:[email protected] Telefoon:020-8969444 SAS Naam:SAS Website:https://www.sas.com/nl_nl/home.html E-mail:[email protected] Telefoon:0634591121

38

Parnassys Naam:ParnasSys Website:www.parnassys.nl E-mail:[email protected] Telefoon:0570572290 Momento Naam:HeutinkPrimairOnderwijs Website:www.heutink.nl E-mail:[email protected] Telefoon:0613853593 ALEKS Naam:McGraw-Hill Website:www.mheducation.co.uk;https://www.aleks.com/ E-mail:[email protected] Telefoon:+442034293400

Marktscan data-analyse tooling - Kennisnet€¦ · 1 inleiding 1 1.1 onderzoeksverantwoording 2 1.2...

Documents

Transcript of Marktscan data-analyse tooling - Kennisnet€¦ · 1 inleiding 1 1.1 onderzoeksverantwoording 2 1.2...