Knowledgebase Dataondersteund onderwijs
Ik wil aan de gang met stappenplannen en werkwijzen
Het data Wheel of science is een tool dat gebruikt kan worden voor het opzetten van data vraagstukken. Het wiel toont van binnen naar buiten en met de klok mee: wat de hoofdactiviteiten zijn, welke onderliggende activiteiten van belang zijn, welke capaciteiten er in een onderwijsorganisatie nodig zijn, en welke kernwaarden voorop staan. Bij een nieuw project beginnen we niet bij nul: er is al veel bestaand onderzoeksmateriaal dat aanwezig is vanuit het onderwijs of eerder beleid (oranje). Die gegevens vormen de basis voor stap 1 (paars): het verzamelen van beschikbare data. In stap 2 (blauw) analyseren we die gegevens, om in stap 3 (oranje) het onderwijs of beleid bij te sturen waar dat nodig en zinvol is.
Bronnen: https://versnellingsplan.nl/publicatie/modellen-studiedata/
Stap 1: Creeer focus
Bepaal als instelling wat je eerst wilt bereiken d.m.v. data ondersteund werken.
Stap 2: Informatiebehoeften
Inventariseer de informatiebehoeften vanuit de stakeholders
Start bijv. met behulp van de wheel of science een pilot, Kies een toepassing van het data ondersteund werken.
Stap 3: Data
Inventariseer welke data aanwezig is binnen je instelling (brondata)
Verzamel de benodigde brondata
Wanneer de gewenste data niet intern aanwezig is zoek deze extern
Beoordeel de toepasbaarheid van de verzamelde data
Stap 4: Van data naar inzicht
Bepaal je startpunt
Doe een datavolwassenheidsscan nulmeting t.o.v. uitgesproken ambitie en doelen
Bijv. Readiness Scan Studiedata Versnellingsplan
Bepaal als instelling een integrale datastrategie: Input voor deze datastrategie is het resultaat van de datavolwassenheidsscan
Een datastrategie is de weg en investering in hoe je doel in het data ondersteund werken wilt bereiken.
Stap 5: Groeien in je ambitie en doelen
Blijf monitoren! Controleer het resultaat van je pilots!
Het resultaat van een pilot kan input zijn voor een nieuwe pilot!
Korte en overzichtelijke stappen nemen om de gewenste subdoelen te bereiken: https://xerte.deltion.nl/play.php?template_id=2910
Ethische en juridische aspecten bij datagedreven onderzoek: https://www.digitaleoverheid.nl/overzicht-van-alle-onderwerpen/nldigibeter/toolbox/aandacht-voor-ethische-en-juridische-aspecten/
Ethische beoordeling van een concreet onderzoek.
Voor enkele projecten of een groot project kun je de Sheila methodiek gebruiken.
Enkele projecten of een groot project:
https://sheilaproject.eu/
Sheilaframework v2 pdf met te doorlopen stappen:
https://sheilaproject.eu/sheila-framework/
Het Ethiekkompas is bedoeld voor iedereen in het onderwijs die te maken heeft met ethische vraagstukken rond digitalisering.
Ethiek gaat over het goede handelen. Daarbij staan waarden centraal.
Hulpvragen om te ontdekken of je met een ethische vraag te maken hebt
Roept de vraag een bepaalde intuïtie over goed of kwaad of een emotie op?
Staan er waarden op het spel en waarom is dat het geval?
Kan iemand (of een bepaalde groep) er schade van ondervinden?
bronnen:
https://wijzer.kennisnet.nl/ethiekkompas
Ethische beoordeling van een concreet onderzoek: Voor een eenmalig klein project:
De ethische data assistent (DEDA) helpt data-analisten, projectmanagers en beleidsmakers om ethische problemen in dataprojecten, datamanagement en databeleid te herkennen.
DEDA is in nauwe samenwerking met data-analisten van de Gemeente Utrecht ontwikkeld en bestaat uit een toolkit die helpt bij het in kaart brengen van ethische kwesties bij dataprojecten, bij het documenteren van het beraadslagingsproces en bij de bevordering van de verantwoording aan de diverse stakeholders en het publiek.
DEDA bestaat uit een worksheet voor brainstormsessies, een interactieve vragenlijst en een handleiding. Alle tools zijn gepubliceerd door de Utrecht Data School van de Universiteit Utrecht.
Voor enkele projecten of een groot project kun je de Sheila methodiek gebruiken
Bronnen
DEDAtool voor een concreet (klein) project
https://dataschool.nl/deda