Referentiekader 2.0: Verantwoord gebruik van studiedata en AI
Veel mbo-instellingen zien mogelijkheden om met gebruik van studiedata het onderwijs beter, persoonlijker en efficiënter te maken. Daarbij worstelen ze vaak nog met allerlei vragen rondom privacy, betrouwbaarheid en veiligheid van voorspellende modellen. Het onlangs gepubliceerde Referentiekader 2.0 van Npuls biedt concrete handvatten om verantwoord stappen te zetten.
Studiedata spelen een steeds grotere rol in de kwaliteitszorg en beleidsvorming binnen mbo-instellingen. Toch blijkt uit onderzoek van het NCP EQAVET en de daaropvolgende workshop (maart 2025) dat instellingen bij het gebruik van data voor deze doeleinden tegen stevige uitdagingen aanlopen. Zo ontbreekt vaak een duidelijk beleid voor datagebruik, is de datageletterdheid van medewerkers binnen de instellingen wisselend, en worden de mogelijkheden van data vaak maar in beperkte mate benut. Ook privacyvraagstukken en zorgen rondom veiligheid en betrouwbaarheid van voorspellende modellen met AI zorgen voor een rem op verdere toepassing.
Het Referentiekader 2.0: handvatten voor verantwoord gebruik
Het onlangs verschenen Referentiekader 2.0: Verantwoord gebruik van studiedata en AI, ontwikkeld door Npuls, biedt onderwijsinstellingen concrete richtlijnen voor het verantwoord omgaan met studiedata en AI. Het referentiekader helpt instellingen om kansen te benutten én risico’s te beperken door steeds uit te gaan van drie publieke waarden: rechtvaardigheid (gelijke kansen zonder vooroordelen), menselijkheid (de mens vóór de data) en autonomie (eigen keuzes en controle voor student en docent).
xxxx
Welke antwoorden biedt het Referentiekader 2.0 op de knelpunten die tijdens de workshop van het NCP EQAVET zichtbaar werden?
- Gebrek aan beleid – Veel onderwijsinstellingen werken nog ad hoc of versnipperd met data. Het referentiekader biedt stappen om gestructureerd te beginnen: van businesscase tot multidisciplinaire aanpak en beleid.
- Datageletterdheid – Deelnemers aan de workshop gaven aan dat onderwijsteams vaak moeite hebben met data-interpretatie. Het referentiekader benadrukt investeren in data- en AI-geletterdheid als randvoorwaarde en geeft hiervoor ook handvatten.
- Balans kwantitatieve/kwalitatieve data – Onderwijsinstellingen gebruiken beide typen data voor kwaliteitszorg, maar ervaren uitdagingen in het vinden van de juiste balans ertussen. Het referentiekader legt nadruk op waarden en menselijkheid, zodat cijfers altijd in balans met context en menselijke blik worden geïnterpreteerd.
- Privacy en wetgeving – Onderwijsinstellingen hebben veel vragen rondom privacy en het veilig en verantwoord gebruik van data die persoonsgegevens bevatten. Het referentiekader maakt duidelijk hoe de AVG en de AI Act (sinds 2 augustus 2024 in werking getreden) hierbij richting en houvast bieden. Daarnaast geeft het referentiekader inzicht in wat wel en niet is toegestaan en hoe instellingen de rollen en verantwoordelijkheden rondom datagebruik moeten beleggen volgens de geldende wetgeving.
- Voorspellende data en AI – Tijdens de workshop van het NCP EQAVET bleek dat er veel interesse is in de mogelijkheden van voorspellende modellen en AI, maar ook terughoudendheid in het gebruik hiervan. Het referentiekader benoemt de risico’s (o.a. bias, kansenongelijkheid, misinterpretatie, privacyschending) en reikt methoden aan om die te beperken.
xxxx
Infographic als spiekbrief
Naast de uitgebreide handreiking is er een infographic beschikbaar. Deze laat in één oogopslag zien wat studiedata en AI zijn, welke kansen en risico’s er zijn, en welke vijf stappen onderwijsinstellingen kunnen zetten om verantwoord te starten.
Met de stappen uit het Referentiekader 2.0 leg je als onderwijsinstelling een stevige basis voor duurzaam, veilig en verantwoord gebruik van studiedata en AI ten behoeve van kwaliteitszorg. Zo groeit studiedata uit van eenvoudig registratiemiddel tot krachtige motor voor onderwijskwaliteit.
xxxx
Meer lezen
- Rapport ‘How data is being used to improve quality assurance in vocational education in the Netherlands’
- Uitkomsten workshop Datagebruik voor kwaliteitszorg in het mbo
- Kennisbank Npuls: naar de download ‘Referentiekader 2.0: Verantwoord gebruik van studiedata en AI’ en de infographic
- Kom in contact met onderwijsprofessionals via het Npuls netwerkplatform Community AI & Data. Ontdek gezamenlijke interesses, denk mee over actuele vraagstukken en ontwikkelingen en deel jouw kennis.
xxxx