Het Project TBTOP is een samenwerkingsproject tussen onderwijsinstellingen voor VMBO, MBO en HBO om het techniek onderwijs samen met bedrijven in de regio aantrekkelijker te maken voor studenten, docenten en bedrijfsleven. Dit wil men realiseren door meer praktijknabij onderwijs te ontwikkelen. Ook wil men de vak-disciplinaire visie op het beroep verbreden en studenten kennis laten maken met doorstroommogelijkheden in studie en beroep. Een groep projectleiders uit de verschillende onderwijsinstellingen draagt zorg voor de voortgang van de vernieuwingsprocessen en verankering in het onderwijs. De betrokkenen hebben samenwerking in een nieuwe context ervaren namelijk samenwerking met de beroepspraktijk, samenwerking met andere vakdisciplines en samenwerking met andere onderwijsinstellingen (en dus onderwijsniveaus). Het samenwerken aan praktijkopdrachten in multidisciplinaire TOPteams is een nieuw proces geweest voor docenten en bedrijfsmedewerkers. Dit proces heeft, los van de concrete producten en processen, een cultuurverandering in het onderwijs in gang gezet. Groepen docenten zijn getriggerd om over de grenzen van hun vakgebied te kijken en naar het onderwijs te kijken, vanuit de bril van de praktijk. Hiermee hebben de betrokkenen zich geprofessionaliseerd. In de film die gemaakt is naar aanleiding van dit project, vertellen betrokkenen hun ervaringen binnen de nieuwe samenwerkingsvormen. De film is interactief en op verschillende momenten in te stappen. Bijlages bij de Eindrapportage: 1: Onderzoeksrapport Toekomst Bestendig Techniek Onderwijs Parkstad. 2: Leerwerkbedrijf de Wijk van Morgen, opgeleverd ?! 3: Verslag TOPgroep "Integraal Ontwerp" Mbo-breed. 4: Handboek Community for Development Bio Based Building. 5: GroeneBoord ; een ontwikkelproject voor seriematige woningbouw.
MULTIFILE
Voor onderwijs dat competentiegerichtheid, leren leren en de student centraal stelt, is zoeken naar passende wijzen van toetsing een actueel en prangend vraagstuk. Daarbij moet de toetsing van de gehele opleiding een coherent en consistent geheel vormen, dat past bij de onderwijsvisie en het curriculum. Voor het opstellen van een toetsplan bestaat geen eenvoudig algoritme. Wel is een stappenplan ontwikkeld om een toetsplan op te stellen in een bepaalde, beproefde volgorde. In de praktijk is er echter geen sprake van een rechtlijnig en iinduidig traject. Sommige stappen vergen weinig aandacht, andere krijgen extra accent en dat is afhankelijk van het eindresultaat dat een opleiding wil bereiken. Het maken van een toetsplan kent zeven stappen: 1 Geef redenen voor toetsplanontwikkeling en bepaal de aanpak en het resultaat. 2 Stel de kaders vast waarbinnen het toetsplan inhoud moet krijgen. 3 Maak keuzes bij strategische, inhoudelijke vragen. 4 Geef de kwaliteitseisen bij de toetsing aan en de normering en kwaliteitsborging. 5 Bepaal de organisatorische randvoorwaarden. 6 Stel het toetsplan op. 7 Schrijf de verantwoording bij het toetsplan.
MULTIFILE
Het analyseren van grote gegevensbestanden om de kwaliteit van het onderwijs te verbeteren is een hot item. De toepassing van learning analytics kan het onderwijs verbeteren. Wij doen onderzoek naar learning analytics en de vaardigheden die gebruikers daarbij nodig hebben.Doel Wij onderzoeken wat de gevolgen zijn van databewerking op de uitkomsten van learning analytics. En welke vaardigheden hebben gebruikers nodig om deze systemen zinvol te gebruiken? Learning analytics Learning analytics is het meten, verzamelen, analyseren en rapporteren van data van studenten en hun omgeving om het leren en de leeromgeving te begrijpen en te verbeteren. Het gebruik van learning analyticssystemen Het realiseren van grote delen van de onderwijsvisie van Hogeschool Utrecht is sterk verbonden met de succesvolle uitvoering van analyses op studentniveau. Het gebruik van learning analyticssystemen is niet vanzelfsprekend. De ontwerpers en ontwikkelaars van deze systemen moeten helder zijn over hun ontwerpkeuzes (zoals manieren van databewerking en de werking van algoritmes). Anderzijds moeten studenten en docenten beschikken over datavaardigheden om deze systemen op een zinvolle manier te gebruiken. Resultaten Dit onderzoek loopt. Na afloop vind je hier een samenvatting van de resultaten. In juli 2019 verscheen het volgende artikel van de onderzoekers: Automated Feedback for Workplace Learning in Higher Education. Looptijd 01 september 2017 - 31 december 2020 Aanpak We hebben eerst verkennend onderzoek gedaan door een case study waarin onderzocht is wat de effecten zijn van verschillende keuzes in de data cleaning op de uitkomsten van de data-analyse. Vanaf september 2019 gaan we onderzoeken welke datavaardigheden studenten nodig hebben om learning analytics-systemen effectief te gebruiken.
