Zorgvuldig omgaan met data over studenten
Hoe doen onze studenten het in termen van studiesucces, en welke factoren hebben hier invloed op? Deze vragen houden hoger onderwijsinstellingen flink bezig sinds zo’n tien jaar geleden de eerste meerjarenafspraken tussen OCW en de koepels over studiesucces werden gemaakt. Toen minister Plasterk afspraken maakte met het veld over rendement en doorstroom bleek al snel dat lang niet alle instellingen zicht hadden op wat er binnen hun poorten gebeurde. Mede onder druk van de latere prestatieafspraken hebben instellingen het afgelopen decennium hard gewerkt om dit inzicht te ontwikkelen.
Inmiddels hebben instellingen aanzienlijk meer controle en bovenal veel meer informatie in huis, over hun opleidingen en hun studenten. Maar hoe dien je als instelling met al deze, soms gevoelige, informatie om te gaan? Wat mag wel, en wat mag niet? Dit is een zorg die niet alleen de instellingen zelf, maar ook belangenbehartigers van studenten, bezighoudt.
De VU Amsterdam is de eerste instelling die met een zogenaamde Code of Practice voor de omgang met data over studenten komt. “Wij hebben deze code in nauwe samenwerking met de privacy officers van de VU opgesteld,” legt Bakker uit, “we hebben daarbij niet alleen de vraag ‘wat’ maar ook ‘waarom’ meegenomen.” De ethische uitgangspunten staan dan ook centraal in de code.
Wat voor data?
De afgelopen jaren heeft het Student Analytics team van de VU, onder leiding van Theo Bakker, een uitgebreide combinatie van datasets weten te maken die een integraal inzicht geeft in patronen en ontwikkelingen in de instroom, doorstroom en uitstroom van studenten en hun succes op de arbeidsmarkt. Bakker: “De vraag die wij ons, veel vaker nog dan tien jaar geleden, stellen is wat we op opleidingsniveau kunnen doen om de studeerbaarheid te verbeteren.”
De analyses onderscheiden zich onder andere door de aanpak die gekozen is om ‘informatie specifiek rondom inschrijvingen van studenten’ op te bouwen. Hierdoor krijgen de instelling en de individuele opleiding onder andere inzicht in de voorspellende factoren bij uitval, doorstroom een afstuderen. Door koppeling van data over het slagingspercentage van middelbare scholen, maar ook informatie over voorlichtingsbijeenkomsten en matching kan bijvoorbeeld een inschatting gemaakt worden van de uitval na het eerste jaar.
Dit alles doet de instelling op het niveau van individuele opleidingen, waardoor deze een beeld krijgen van de instroom in hun programma, en de studeerbaarheid van het curriculum. “Natuurlijk is een eerste vraag van veel mensen of je hiermee ook uitspraken kunt doen over de individuele student,” vertelt Bakker, “daar hebben wij vorig jaar mee geëxperimenteerd in studentbegeleiding maar dat bleek geen effect te hebben op de studievoortgang.”
“We hebben er daarom voor gekozen om eerst maar eens te kijken wat we op opleidingsniveau kunnen doen.” Alhoewel Student Analytics dan ook expliciet bedoeld is om ‘het voor studentbegeleiders en voorlichters mogelijk [te maken] om op basis van analyses studenten te differentiëren en daardoor studenten in het algemeen vroeger en gerichter te begeleiden’ maakt de instelling op dit moment nog geen gebruik van de data om individuele prognoses te maken.
Gerechtvaardigd belang
Een belangrijk aspect bij het gebruik en de verwerking van privacygevoelige informatie is de legitimering van de instelling op welke grond deze dit doet. In de Code of Practice stelt de VU dat het hier gaat om de wettelijke grondslag van het gerechtvaardigd belang van de instelling. “Veel van deze data heb je sowieso al in beheer,” legt Bakker uit, “bijvoorbeeld om voor de bekostiging vanuit Den Haag te kunnen verantwoorden hoe veel diploma’s er zijn behaald.”
Aangezien instellingen worden bekostigd op specifieke parameters als instroom en diplomering, en volgens de prestatieafspraken ook werden afgerekend op basis van rendement en doorstroom, acht de instelling het dan ook noodzakelijk om deze gegevens te kunnen gebruiken voor beleidsaanpassingen. Door slimme combinaties te vinden tussen deze data kunnen beleidsmakers en bestuurders meer grip krijgen op wat er gebeurt in hun instelling. Er zijn echter wel grenzen, en daar wil Bakker zorgvuldig mee omspringen. “Data over nationaliteit valt bijvoorbeeld onder bijzondere persoonsgegevens, daar doen wij dan ook niets mee.”
Dit laatste geldt overigens niet voor wetenschappelijk onderzoek. Dit wordt in de code apart beschreven omdat het een ander doel dient dan directe beleidsaanpassing binnen de instelling. Onderwijskundig onderzoek met behulp van grote datasets is een groeiende tak van wetenschap, en het Student Analytics systeem van de VU vormt dan ook een uitgelezen kans om met een waaier van vragen aan te slag te gaan.
“Er zit een essentieel verschil tussen het gebruik van deze data op het niveau van studiebegeleiding of voor wetenschappelijk onderzoek.” Bakker kan hier ook een voorbeeld van geven: “Als het gaat om bijzondere persoonsgegevens, denk aan een functiebeperking, kan het wel in het algemeen belang zijn om wetenschappelijk vast te stellen of deze eigenschap van invloed is op het studiesucces. ” Dergelijke gegevens zijn in zo’n geval, mits toestemming is verleend van de ethische commissie, wel te gebruiken voor wetenschappelijke doeleinden.
Rechten van studenten
Alle data over studenten wordt uiteindelijk gepseudonimiseerd In het geval van Student Analytics wordt dit gewaarborgd door binnen de analysesets enkel het studentnummer te gebruiken als koppelgegevens; gegevens als naam, geboortedatum, geboorteplaats komen niet voor. gebruikt op aggregatieniveau. De VU is in principe eigenaar van deze data, maar zo valt te lezen in de code heeft de (aankomende) student wel “recht op een toelichting van het toegepaste model, recht op inzage en verbetering van foutieve gegevens. Daarmee gaat de instelling een stap verder dan veel anderen in het veld.
“Een student kan bijvoorbeeld aangeven dat deze wél bij de open dag is geweest als dit niet correct is opgenomen in het systeem,” vertelt Bakker. Voor dergelijke gevallen heeft de VU een functionaris aangewezen die binnen een gestelde termijn (4 weken) dient te reageren.
De informatie over Student Analytics wordt conform het reglement bescherming persoonsgegevens, openbaar aangeboden maar ook organiseert de VU jaarlijkse bijeenkomsten met studenten, waaronder de studentenraad en een speciale klankbordgroep. De instelling heeft er tevens voor gekozen om de code af te stemmen met studenten. “In principe valt de code niet onder instemmings- of adviesrecht maar wij hechten er juist belang aan dat studenten hier achter staan, vandaar dat we ze er juist bij betrekken.”
Vind hier laatste versie van de Code of Practice.
