De opleiding Huidtherapie is een vierjarige hbo-opleiding. Aan het eind van het eerste studiejaar krijgen alle studenten een assessment. Na de uitvoering is het assessment geëvalueerd op congruentie (afstemming van toets op het gegeven onderwijs, in het Engels wordt dit ‘alignment’ genoemd), tevredenheid van de studenten en authenticiteit. In dit artikel een kritische terugblik op de ontwikkeling, uitvoering en evaluatie van het assessment. In september 2014 verscheen het artikel 'Samen werken aan een assessment door opleiding en praktijk' in Onderwijs en gezondheidzorg, uitgave van het kennisplatform voor opleiders in de zorg, nummer 5, september 2014, zie www.onderwijsengezondheidszorg.nl
DOCUMENT
Steeds meer leerlingen groeien op met een andere taal dan het Nederlands. Zij krijgen onderwijs in een taal die niet hun eerste taal is. Op het gebied van toetsing brengt deze situatie uitdagingen met zich mee. Meertalige leerlingen kunnen, bijvoorbeeld in het rekenonderwijs, niet hun volledige potentieel aantonen wanneer zij beoordeeld worden in een taal die zij nog aan het verwerven zijn. Functioneel Meertalig Assessment (FMA; De Backer et al., 2017) biedt een mogelijke oplossing voor dit validiteitsprobleem, omdat FMA kennis en vaardigheden van leerlingen via een pallet aan evaluatievormen (bijv. toetsen, observaties, gesprekken) en via hun meertalige repertoires zichtbaar maakt. De daadwerkelijke toepassing van FMA staat echter nog in de kinderschoenen (De Backer, 2020). In de huidige studie verkenden we daarom hoe onderwijsprofessionals vormgeven aan en leren over deze nieuwe benadering van toetsing en in hoeverre een Lesson-Study-aanpak daarbij ondersteunend is. Professionals (N=15) van vijf basisscholen die onderwijs verzorgen aan jonge nieuwkomers voerden samen met een procesbegeleider (N=4) een zogenaamde Assessment Study uit. Een analyse van de FMA-praktijken die deze Assessment-Study-teams ontwikkelen en inzichten uit reflecties van deelnemers op het Assessment-Study-proces laten zien dat een Lesson-Study-methodiek onderwijsprofessionals een effectief kader biedt bij het ontwikkelen van en leren over FMA.
DOCUMENT
Learning teams in higher education executing a collaborative assignment are not always effective. To remedy this, there is a need to determine and understand the variables that influence team effectiveness. This study aimed at developing a conceptual framework, based on research in various contexts on team effectiveness and specifically team and task awareness. Core aspects of the framework were tested to establish its value for future experiments on influencing team effectiveness. Results confirmed the importance of shared mental models, and to some extent mutual performance monitoring for learning teams to become effective, but also of interpersonal trust as being conditional for building adequate shared mental models. Apart from the importance of team and task awareness for team effectiveness it showed that learning teams in higher education tend to be pragmatic by focusing primarily on task aspects of performance and not team aspects. Further steps have to be taken to validate this conceptual framework on team effectiveness.
DOCUMENT
Receiving the first “Rijbewijs” is always an exciting moment for any teenager, but, this also comes with considerable risks. In the Netherlands, the fatality rate of young novice drivers is five times higher than that of drivers between the ages of 30 and 59 years. These risks are mainly because of age-related factors and lack of experience which manifests in inadequate higher-order skills required for hazard perception and successful interventions to react to risks on the road. Although risk assessment and driving attitude is included in the drivers’ training and examination process, the accident statistics show that it only has limited influence on the development factors such as attitudes, motivations, lifestyles, self-assessment and risk acceptance that play a significant role in post-licensing driving. This negatively impacts traffic safety. “How could novice drivers receive critical feedback on their driving behaviour and traffic safety? ” is, therefore, an important question. Due to major advancements in domains such as ICT, sensors, big data, and Artificial Intelligence (AI), in-vehicle data is being extensively used for monitoring driver behaviour, driving style identification and driver modelling. However, use of such techniques in pre-license driver training and assessment has not been extensively explored. EIDETIC aims at developing a novel approach by fusing multiple data sources such as in-vehicle sensors/data (to trace the vehicle trajectory), eye-tracking glasses (to monitor viewing behaviour) and cameras (to monitor the surroundings) for providing quantifiable and understandable feedback to novice drivers. Furthermore, this new knowledge could also support driving instructors and examiners in ensuring safe drivers. This project will also generate necessary knowledge that would serve as a foundation for facilitating the transition to the training and assessment for drivers of automated vehicles.
Wil je als docententeam meer zicht krijgen op het gehele toetsprogramma? Wil je kritisch kijken naar mogelijke verbeterpunten? Of ben je bezig met herontwerp? Met KIT2.0 kijk je als opleidingsteam vanuit de principes van programmatisch toetsen naar de inrichting van de opleiding.Doel Met KIT2.0 willen we opleidingsteams helpen om kritisch naar het curriculum en het toetsprogramma te kijken. Dit doen we aan de hand van vijf kwaliteitscriteria: fitness for purpose, validiteit, leerfunctie, beslisfunctie en condities. Resultaten Op de website van KIT2.0 vind je informatie en filmpjes met verdere uitleg. Via de website kun je ook (gratis) inloggen en zelf aan slag met KIT2.0. Op de website www.husite.nl/toetsing vind je informatie en praktijkvoorbeelden over programmatisch toetsen Blog over interview met Liesbeth Baartman over KIT2.0. Korte uitleg van dr. Liesbeth Baartman (2017) programmatisch toetsen. Toetsbijeenkomst Hogeschool van Rotterdam. Keynote van dr. Liesbeth Baartman (2017) met een inleiding over toetsprogramma’s. Fontys Toetscongres. Baartman, L.K.J., Kloppenburg, R., & Prins, F.J. (2017). Kwaliteit van toetsprogramma’s. In H. van Berkel, A. Bax, & D. Joosten-ten-Brinke (Red.). Toetsen in het Hoger Onderwijs, pp.38-49. Bohn Stafleu van Loghum Van der Vleuten, C.P.M., Schuwirth, L.T.W., Driessen, E., Dijkstra, J., Tigelaar, D., Baartman, L.K.J., & Van Tartwijk, J. (2012). A model for programmatic assessment fit for purposes. Medical Teacher, 34, 205-214. Dronkers, J., de Kwant, E., Kruitwagen, C., & Baartman, L. (2017). Kwantitatieve analyse van een toetsprogramma. Examens, 3, augustus. Looptijd 01 september 2018 - 01 september 2020 Aanpak KIT2.0 is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek naar programmatisch toetsen. De oorsprong van KIT2.0 ligt in de promotieonderzoeken van dr. Liesbeth Baartman en dr. Raymond Kloppenburg (waaruit KIT1.0 voortkwam). KIT2.0 is ontwikkeld op basis van nieuwste inzichten in de wetenschappelijk literatuur over programmatisch toetsen én 10 jaar praktijkervaringen. KIT2.0 is ontwikkeld in valideringsrondes met opleidingen en wetenschappers. Meedoen? Wil je als opleiding meedoen aan het onderzoek naar KIT2.0? Neem dan contact op met Liesbeth Baartman. We werken aan de evaluatie en verbetering van KIT2.0 op basis van praktijkervaringen.
Aanleiding De luchtvaart wordt steeds veiliger. Toch zijn er alleen al in Nederland jaarlijks zo'n 11.000 issues met luchtvaartveiligheid. Wereldwijd vinden er elke dag ongelukken plaats die leiden tot schade aan vliegtuigen. Om de veiligheid verder te verbeteren is er nieuwe internationale regelgeving opgesteld. Onder deze regels moeten de maatschappijen alle incidenten en ongelukken analyseren en zo veiligheidsrisico's identificeren nog voordat deze zich voordoen. Het probleem is dat kleine en middelgrote luchtvaartmaatschappijen onvoldoende vliegbewegingen maken om genoeg goede data hiervoor te hebben. Doelstelling De centrale vraag die de onderzoekers in dit RAAK-project willen beantwoorden: Wat is de relatie tussen veiligheidsmanagement en veiligheidsperformance van luchtvaartmaatschappijen? Het onderzoek wil kleine en middelgrote luchtvaartmaatschappijen helpen bij het meten van de veiligheid van hun bedrijf, zonder dat ze grote hoeveelheden veiligheidsdata tot hun beschikking hebben. Het onderzoek zal geschikte veiligheidsindicatoren identificeren, een longlist ontwikkelen met meetwaarden voor safetymanagement, en een shortlist genereren en valideren van bruikbare meetwaarden. Deze kennis wordt vertaald in een online dashboard voor de industrie, zodat de veiligheid objectiever beoordeeld kan worden. Beoogde resultaten Een concreet resultaat van dit project is een online dashboard waarmee kleine en middelgrote luchtvaartmaatschappijen hun veiligheid kunnen beoordelen, inclusief handleiding. Er zullen masterclasses veiligheid worden georganiseerd voor de luchtvaartindustrie. Het projectteam zal de opgedane kennis verspreiden via wetenschappelijke artikelen in relevante peer-reviewed tijdschriften, een website, presentaties bij bedrijven en tijdens bijeenkomsten, en een afsluitende conferentie.
