Webinar Effectief datagebruik

Tekst Redactie
Gepubliceerd op 08-12-2021
Benieuwd hoe je data kunt inzetten om je onderwijs te verbeteren? In dit webinar geeft Kim Schildkamp (Universiteit Twente) concrete tips, voor PO en VO!

Waarom vallen de wiskundecijfers tegen, heeft die huiswerkklas nou echt zin en waar kun je de NPO-gelden het beste voor gebruiken? Schoolleiders en leraren worstelen met allerlei vraagstukken. Data kunnen helpen om onzekerheden weg te nemen, aannames tegen het licht te houden en je onderwijs gerichter bij te sturen. In dit webinar legt hoogleraar Kim Schildkamp de datateammethode uit, ontwikkeld door de Universiteit Twente en jarenlang met succes ingezet op diverse scholen. Kijk verder dan prestaties alleen, gebruik het hele plaatje.

Meer lezen over dit onderwerp? Deze artikelen helpen je verder!

In dit stuk uit 2015 lees je meer over de datateammethode (toen het onderzoek ernaar nog in volle gang was):

Steeds meer scholen werken met professionele leergemeenschappen (PLG’s) aan schoolontwikkeling. Hoe implementeer je deze werkwijze duurzaam in de school?

Klopt je voorgevoel? Met data kun je vermoedens toetsen en je onderwijs bijsturen. Amsterdamse docenten gingen in hun vaksectie aan de slag.

Gewoontes staan een betere instructie soms in de weg. Met een onderzoeksgerichte aanpak, samen met collega’s, kun je daar verandering in brengen (wel even inloggen).

Leerkrachten verschillen soms sterk in hoe ze data lezen. Een onderzoek van de Hogeschool Rotterdam geeft tips voor optimaal gebruik.

Leerlingen verschillen van elkaar. Maar hoe speel je daar als leraar op in? Het Stad College in Almere – een school voor vmbo – ging in 2011 op zoek naar handvatten om meer maatwerk te kunnen leveren in de klassen.

Margéke Hoogenkamp (directeur CED-groep) geeft tips over hoe je de omslag kunt maken naar opbrengstgericht werken op school (wel even inloggen).

Kort & Goed: helpt het om leraren te trainen in datagebruik en opbrengstgericht werken?

Hoe kun je op school verantwoordelijk met datagedreven technologie aan de slag? Kennisnet-adviseur Remco Pijpers vindt dat er meer aandacht nodig is voor de ethische en pedagogische kant (wel even inloggen)

Ook de overheid kan uiteraard niet om data heen. Kunstmatige intelligentie (AI) kan helpen risico’s en blinde vlekken te identificeren. Hoogleraar Maarten de Rijke ziet mogelijkheden voor de onderwijsinspectie.


Gebruikte referenties

  • Schildkamp, K., & Datnow, A. (2020). When data teams struggle: Learning from less successful data use efforts. Leadership and policy in schools, 1-20.

  • Bertrand, M., and J. A. Marsh. 2015. “Teachers’ Sensemaking of Data and Implications for Equity.” American Educational Research Journal 52 (5): 861–893.

  • Van den Boom-Muilenburg, E., Poortman, C.L., De Vries S., Schildkamp, K., & van Veen, K. (2021). Leiderschap voor onderwijsontwikkeling. Van idee naar duurzame PLG. Culemborg: Phronese, https://www.uitgeverijphronese.nl/?p=974

  • Schildkamp, K., Poortman, C. L., Ebbeler, J., & Pieters, J. M. (2019). How school leaders can build effective data teams: Five building blocks for a new wave of data-informed decision making. Journal of educational change, 20(3), 283-325.

  • Kahneman, D., and S. Frederick. 2005. “A Model of Heuristic Judgement.” In Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning, edited by J. H. Keith and R. G. Morrison, 267–293. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

  • Katz, S., and L. A. Dack. 2014. “Towards a Culture of Inquiry for Data Use in Schools: Breaking down Professional Learning Barriers through Intentional Interruption.” Studies in Educational Evaluation 42: 35–40.

  • Lai, M. K., & Schildkamp, K. (2013). Data-based decision making: An overview. In K. Schildkamp, M. K. Lai, & L. Earl (Eds.). Data-based decision making in education: Challenges and opportunities (pp. 9–21). Dordrecht: Springer.

  • Lavertu, S. 2014. “‘We All Need Help: “Big Data” and the Mismeasure of Public Administration.” Public Administration Review 76 (6): 864–872.

  • Mandinach, E. B., & Schildkamp, K. (2020). Misconceptions about data-based decision making in education: An exploration of the literature. Studies in Educational Evaluation, online pre-publication.

  • Schildkamp, K. (2019). Data-based decision-making for school improvement: Research insights and gaps. Educational research, 61(3), 257-273.

  • Schildkamp, K., & Poortman, C.L. (2015). Factors influencing the functioning of data teams. Teachers College Record, 117(4).

  • Schildkamp, K., C. L. Poortman, and A. Handelzalts. 2016. “Data Teams for School Improvement.” School Effectiveness and School Improvement 27 (2): 228–254.

  • Vanlommel, K., & Schildkamp, K. (2019). How Do Teachers Make Sense of Data in the Context of High-Stakes Decision Making?. American educational research journal, 56(3), 792-821.

  • Böttcher, W. (2019). Chancenungleichheit oder: Die ewige und langweilige geschichte der sozialen selection im bildungswesen.

  • Poortman, C. L., & Schildkamp, K. (2016). Solving student achievement problems with a data use intervention for teachers. Teaching and teacher education, 60, 425-433.

  • Van Geel, M., Keuning, T., Visscher, A. J., & Fox, J. P. (2016). Assessing the effects of a school-wide data-based decision-making intervention on student achievement growth in primary schools. American Educational Research Journal, 53(2), 360-394.

  • McNaughton, S., Lai, M. K., & Hsiao, S. (2012). Testing the effectiveness of an intervention model based on data use: A replication series across clusters of schools. School Effectiveness and School Improvement, 23(2), 203-228.

  •  

    Click here to revoke the Cookie consent