Veilig en betrouwbaar benutten van studiedata

Plan van aanpak

Gebruik van studiedata met aandacht voor privacy en security

De zone studiedata wil een aantal zaken bereiken. Allereerst wil ze zorgen voor (infrastructurele) randvoorwaarden die het mogelijk maken dat instellingen regie kunnen voeren op het bewaren en analyseren van studiedata, met aandacht voor privacy en security. Daarnaast helpen en inspireren de zoneleden elkaar om studiedata te gebruiken om inzicht te krijgen in de kwaliteit van hun onderwijs en in de studievoorgang van studeren. Tevens levert de zone een bijdrage aan het (door)ontwikkelen van voorzieningen die ook voor andere instellingen nuttig zijn. Verder bestaat er een duidelijke link met de zone Evidence-based onderwijsinnovatie met ICT, waarin onderzoek wordt gedaan naar de effectiviteit van het gebruik van studiedata.

Het plan

Concrete resultaten

Regie op bewaren en analyseren van studiedata

De zone werkt aan diverse activiteiten. Ten eerste een studiereis Learning Analaytics naar het Verenigd Koninkrijk. Ten tweede een datascience teamopdracht, waarmee ieder teamlid kan ervaren wat nodig is voor een succesvol data science project in het hoger onderwijs, dat veilig en betrouwbaar gebruik maakt van studiedata. Modellen die hiervoor gebruikt worden zijn het Data analytics model van de OU UK, Volwassenheidsmodel van Deloitte/UU, en het Analytics model van Gartner. In het najaar 2019 zullen we de uitkomsten koppelen aan onderzoek naar analytics capabilities in het hoger onderwijs van Justian Knobbout (promotieonderzoek HU).

Daarnaast werkt de zone aan landelijke thema’s. Ten eerste op het gebied van AVG en privacy, aan een landelijke Code of Practice Privacy & Ethiek. Daarnaast aan onderzoeksdata, door het combineren van landelijke data en instellingsdata voor wetenschappelijk onderzoek (Nationaal Cohortonderzoek voor hoger onderwijs). Ook werkt de zone aan UFO/functiehuis door ontwikkeling en aanscherping van personeelsprofielen voor data scienceprojecten. Verder werkt de zone aan een statistisch handboek en simulatiedata voor statistisch toetsen met onderwijsdata. De simulatiedataset kan gebruikt worden tussen instellingen voor het demonstreren van algoritmes. Tot slot werkt de zone aan aansluiting bij de Hoger Onderwijs Sector Architectuur (HOSA).

Verder wil de zone bijdragen aan kennisuitwisseling met landelijke gremia, die werken aan aanverwante thematiek en lopende initiatieven bij onderwijsinstellingen in het hoger onderwijs.

Producten

Scheppen van randvoorwaarden voor instellingen

Deze zone werkt aan de randvoorwaardelijke producten waarmee instellingen regie kunnen voeren over het bewaren en analyseren van studiedata met aandacht voor privacy en security. Denk hierbij aan:

  1. Een landelijke gedragscode voor privacy en ethiek;
  2. Een statistisch handboek;
  3. Simulatiedata voor het delen en demonstreren van algoritmes;
  4. Het combineren van landelijke en instellingsdata voor wetenschappelijk onderzoek (nationaal cohortonderzoek hoger onderwijs; in samenwerking met de zone Evidence-informed).

Om dit te bereiken gaan de leden van de zone in hun eigen instelling aan de slag met een project met studiedata, om zo bij te dragen aan de ontwikkeling van voorzieningen die ook voor andere instellingen nuttig zijn.

Werkwijze

Agile aanpak

Onze hoofdaanpak is agile. Maandelijks is er een maandbijeenkomst in Utrecht. De SURF-wiki wordt gebruikt voor het vastleggen van projectgegevens; via JIRA worden activiteiten verdeeld, ingepland en de voortgang bijgehouden. Slack gebruiken we voor onderlinge communicatie. Tussentijds komen teamleden bij elkaar die werken aan vergelijkbare thema’s (bijv. Privacy, Strategische positionering).

Voorwaarden voor succes

Samenwerking en coördinatie

Voorwaarden voor succes zijn goede samenwerking tussen de teamleden, aansluiting bij actuele vraagstukken in de onderwijsinstellingen die met studiedata verbeterd kunnen worden, coördinatie van activiteiten en eindproducten, samenwerking met lopende initiatieven in het hoger onderwijs, en een aantal concrete resultaten op korte termijn.

Versnelling

Aan de slag met studiedata

In de zone dragen we bij aan versnelling voor het gebruik van studiedata door randvoorwaarden te verbeteren en concreet met studiedata binnen instellingen aan de slag te gaan en te ervaren wat er nodig is om dat tot een succes te maken.

Wat betreft de randvoorwaarden versnelt de Code of Practice Privacy & Ethiek de toepassing van de AVG binnen de ethische uitgangspunten van een instelling, de ontwikkeling van functieprofielen voor data scientists en data engineers faciliteert het HR-beleid voor geschikt personeel. Het Statistisch Handboek ondersteunt de onderbouwing van actiegerichte inzichten, en het Nationaal Cohortonderzoek Onderwijs versnelt landelijk onderzoek naar studenten.

Daarnaast werkt elke deelnemende instelling aan eigen studiedataprojecten om in de praktijk te ervaren wat daarbij komt kijken. Denk aan de ontwikkeling van een gedegen strategie voor het gebruik van studiedata, nieuwe processen en procedures, scholing van personeel, en de inrichting van IT systemen. We letten er met name op dat projecten snel door kunnen groeien tot instellingsbrede initiatieven. We delen best practices en pakken bottle necks eerder aan. Aan de hand van de ervaringen van deze instellingen zullen we routekaarten maken die andere instellingen helpen om trajecten voor studiedata sneller op te zetten.

 

Aanvoerder

Theo Bakker

“Om een project met studiedata te kunnen doen, moet je gewoonlijk veel regelen. Daarom verzamelen en ontwikkelen wij de randvoorwaardelijke producten die je nodig hebt om snel op een hoger niveau te komen, zoals een statistisch handboek. SURF en de VU hebben al een gedragscode privacy en ethiek ontwikkeld, die we willen samenvoegen. Een instelling die iets kan en wil met studiedata, ziet daarmee snel of het ook mag en hoe het ethisch gezien zou moeten. We beschikken nog te weinig over taal om met elkaar over het gebruik van studiedata te praten. Die moeten we samen ontwikkelen. Daarom maken wij bijvoorbeeld simulatiedata om algoritmes veilig te demonstreren en delen. Ook proberen we in de functieschalen van hogescholen en universiteiten een nieuw functieprofiel te krijgen voor het werk van datawetenschappers en data engineers. Daarnaast zoeken we aansluiting bij een project van het Nationaal Regieorgaan Onderwijsonderzoek om onderzoeksdata landelijk te kunnen gebruiken voor bijvoorbeeld diversiteitsonderzoek. Ook sluiten we ons aan bij de hoger onderwijssector architectuur (HOSA).

Heel belangrijk is dat de onderwijsinstellingen uit ons team zelf een project met studiedata uitvoeren aan de hand van een actueel thema binnen hun instelling. Ze doorlopen alle stappen in de praktijk. Krijgen ze de organisatie mee, krijgen ze de data, wat moet daarvoor gebeuren? Met behulp van het materiaal dat we verzamelen en ontwikkelen, proberen we om die stappen zo veel mogelijk te versnellen.”