• Signalen voor een succesvol studietraject

    De combinatie van psychologie, een online dashboard en predictive analytics laten studenten op revolutionaire wijze succesvoller studeren

    Meer...

    slider

Succesvoller studeren

Psychologie in combinatie met predictive analytics
Het combineren van psychologische inzichten uit de wetenschap met predictive analytics technologieën stelt ons in staat om studenten en begeleiders via een signaleringsdashboard op revolutionaire wijze te voorzien van inzichten, die zij gedurende de hele studieperiode kunnen gebruiken om proactief bij te sturen tijdens het studietraject. Door de inzet van deze kennis en technologie maken we het mogelijk dat de student een zo fijn mogelijk studietraject kan doorlopen.

Er is veel wetenschappelijk onderzoek gedaan naar factoren die invloed hebben op studie-uitval of bijdragen aan studiesucces. Zo is bekend dat niet alleen cognitieve kenmerken het studiesucces bepalen, maar dat ook niet-cognitieve factoren als persoonlijke aspecten en omgevingsaspecten een rol spelen.

Door niet alleen te sturen op harde studieresultaten, maar ook de persoonlijkheid en belevingswereld van de student in kaart te brengen, kan een effectievere studiebegeleiding worden geboden.

Wij brengen per student onder andere de volgende factoren in beeld:


Drijfveren en talentkenmerken
Intrinsieke motivatie en drijfveren hebben invloed op de hoeveelheid energie het kost om bepaalde competenties te verwerven.

Studiesucceswaarden
Er zijn meerdere belevingsfactoren die bijdragen aan het succesvol doorlopen van een opleiding en het voorkomen van studie-uitval.

Mentale belasting
De ruimte die een student heeft om regie te voeren over de situatie en zijn ontwikkeling

Studiegerelateerde data
Bijvoorbeeld studieresultaten, instroominformatie, inlevergedrag, aanwezigheid en participatie in online leeromgevingen.


We verzamelen deze gegevens in ons systeem, dat adaptief en zelflerend is doordat we slimme analyses en machine learning inzetten. De informatie over studiesucces in onze gebruiksvriendelijke dashboards tonen voorspellende inzichten aan de hand van de patronen en trends in het gedrag van studenten. Hierdoor wordt duidelijk welke studenten het grootste risico op uitval vertonen, en welke factoren hieraan ten grondslag liggen. Hierdoor kan studiebegeleiding gerichter worden ingezet.


Psychologie in combinatie met predictive analytics

Op revolutionaire wijze wordt met een signalerings dashboard gedurende de hele studieperiode voortdurend inzichten gegeven aan studenten en begeleiders. Door proactief bij te sturen maken we succesvoller studeren mogelijk.

Visie

Wij maken succesvoller studeren mogelijk
Het gehele tertiaire onderwijs staat momenteel voor de taak om het studierendement van haar studenten te verhogen. Studenten vallen te vaak uit en doen te lang over hun opleiding. Dit zorgt voor hoge kosten voor zowel de onderwijsinstelling en student, als de samenleving.

Ons doel:
EduSignals is opgericht om studenten en studiecoaches alle inzichten te geven die nodig zijn om succesvol studeren mogelijk te maken.

De manier waarop:
Dit doen wij door psychologische inzichten uit de wetenschap te combineren met predictive analytics technologieën. Dit stelt ons in staat om studenten en begeleiders via een signaleringsdashboard op revolutionaire wijze te voorzien van signalen die zij gedurende de hele studieperiode kunnen gebruiken om proactief bij te sturen tijdens het studietraject. Door de inzet van deze kennis en technologie maken we het mogelijk dat de student een zo fijn mogelijk studietraject kan doorlopen.

Het effect:
Onnodige uitval en vertraging wordt op deze wijze voorkomen; dit leidt tot lagere studiekosten voor de onderwijsinstelling, de maatschappij en de studenten zelf.



White paper: stimuleren van studiesucces en aanpak van studie-uitval



Wil je meer weten over onze aanpak?
Laat je e-mail adres achter en we sturen je onze nieuwste white paper:


VerstuurMoment...
Er ging iets mis met het versturen van het e-mailadres
Dank je wel! We sturen je snel de white paper toe.



Platform & App

Interactieve dashboards en app voor zowel de student, studiebegeleider en beleidsmaker
Ons dashboard is een hulpmiddel dat onderwijsinstellingen gebruiken om:
  • Automatisch signalen te krijgen over de (toekomstige) aandachtspunten voor iedere afzonderlijke student. Het samenbrengen van relevante studiegegevens en psychologische kenmerken in het dashboard zorgt ervoor dat studiecoaches zich nog meer gericht kunnen focussen op de persoonlijke interactie met de studenten;
  • Proactief de juiste begeleiding aan de juiste student op het juiste moment aan te bieden om uitval te voorkomen en studiesucces te stimuleren. Studiecoaches en studenten kunnen indien gewenst feedback en voortgang registreren;
  • Inzicht te krijgen in de voorgang van de student en studentgroepen met behulp van grafieken (dit wordt ook wel "learning analytics" genoemd). Ook de impact van coaching wordt inzichtelijk gemaakt;
  • Beleidskeuzes maken op basis van learning analytics / machine learning. De belangrijkste thema's van studie-uitval (op een moment in de tijd) worden inzichtelijk op het niveau van studierichtingen en onderwijsinstelling. Hierdoor kunnen gerichte programma's collectief aangeboden worden.
Inzicht en risicosignalen per student
Inzicht en succes-signalen per student (voor individuele student en studiecoach). Studenten worden gericht ondersteund op de thema's die het meest bijdragen aan studiesucces.


Inzicht en signalen per studentengroep of studierichting (input voor intervisie voor studiecoaches). Studenten die veel baat bij coaching hebben worden proactief ondersteund. Aanbod van gerichte programma's ten behoeve van studiesucces op groepsniveau.
Wat zijn de aandachtsgebieden over de volle breedte van het opleidingsinstituut?
Inzicht en signalen per onderwijsinstelling (voor het bestuur / management en studiesucces-coordinator). Aandachtsgebieden in relatie tot studiesucces worden voor het opleidingsinstituut helder in kaart gebracht. Aanbod van gerichte programma's ten behoeve van studiesucces op onderwijssniveau.
Het dashboard, dat zowel vanuit een mobile app als in een internetbrowser te gebruiken is, wordt geïntegreerd in het bestaande digitale landschap van de onderwijsinstelling.

Aanpak

Slimme signalen op basis van studiegegevens, persoonskenmerken en omgevingsfactoren
Om studiesucces te bevorderen en vertraging of uitval te voorkomen zal proactief de juiste begeleiding aan de juiste student op het juiste moment aangeboden dienen te worden.

Om dit te realiseren bieden wij als onderdeel van de oplossing de SignalScan aan, waarmee van de student de belangrijkste persoonlijke factoren in kaart worden gebracht.

De SignalScan
De SignalScan maakt helder:
  • Wat de persoonlijke drijfveren en talentkenmerken van de student zijn,
  • Welke omgevingsfactoren een significante invloed hebben op het studiesucces,
  • Wat de mentale belasting is (de ruimte die een student heeft om regie te voeren over de situatie en zijn ontwikkeling).
Hiermee geven we voor iedere student aan wat de specifieke aandachtsgebieden en akties (signalen) zijn, in relatie tot de gevraagde competenties van de gekozen studierichting. Zowel de match van de student met de gekozen studierichting als de hoeveelheid energie en moeite die het zal kosten om de gevraagde competenties te ontwikkelen nemen we mee in de voorspelling op studiesucces.

De studie-gerelateerde gegevens, persoonskenmerken en omgevingsfactoren worden gebruikt om automatisch signalen te genereren over de (toekomstige) aandachtspunten voor iedere afzonderlijke student.

Machine learning
De laatste jaren is de hoeveelheid aan studie-gerelateerde gegevens die verzameld wordt, enorm gegroeid. Het gaat hierbij natuurlijk om studieresultaten, maar daarnaast ook om instroominformatie, inlevergedrag, aanwezigheid, participatie in de online leeromgevingen, observaties en feedback van docenten en het lesmateriaal. We nemen deze gegevens, in combinatie met kenmerken en de overeenkomsten in gedragspatronen van medestudenten, op in de analyse.

We maken gebruik van statistische algoritmes en machine learning technieken om de waarschijnlijkheid van toekomstig studiesucces en -uitval te berekenen. Machine learning is een tak binnen data-analyse die het creëren van voorspellende modellen automatiseert; het leert voorspellingen te maken op basis van historische trends en patronen. Door zo goed mogelijk de huidige gegevens te analyseren, voorspellen we wat de toekomstige studiesucces- en uitval wordt.

Het hoofdresultaat van deze aanpak is dat het studiesucces vergroot wordt en de kosten van studievertraging en -uitval verlaagd worden.

Over ons

Voor en door studenten
Wij werken altijd samen met studenten van de betrokken onderwijsinstellingen, zij zijn immers de doelgroep. Onze dienstverlening wordt mede door de resultaten uit scriptie- en stageopdrachten verbeterd en op maat toegesneden op de betreffende onderwijsinstelling en beleveniswereld van de studenten.

Edu
Signals
is een joint venture tussen twee organisaties:

Contact

Het voorkomen van toekomstige studie-uitval door aankomende problemen vroegtijdig te signaleren, helpt studenten op revolutionaire wijze succesvoller studeren. Dit doen we door psychologie en predictive analytics optimaal te combineren in ons signalerings dashboard.

Neem contact op voor meer informatie:

Adres

Contact

T
Ruud van Rheenen: +31 6 154 05 075