Home
Over ons
Diensten
Projecten
Calculator
Contact
Education

 

ARTIFICIAL INTELLIGENCE STUDIEKEUZEADVIES TOOL

Studenten moeten na hun bachelor de juiste masterstudie kiezen. TU Eindhoven kent relatief veel drop-outs of studiewisselingen na het tweede jaar. Om te zorgen voor een meer fact-based studiekeuze kan deze applicatie de studenten helpen.

 

DE OPDRACHT

Relatief veel bachelorstudenten kiezen om de verkeerde redenen voor een masterstudie. Studenten kijken meestal meer naar de populariteit van een studie of ze kijken naar de studiekeuze van vrienden. Minder aandacht is er dan voor hun persoonlijke talenten en de mate van aansluiting van de master op een toekomstig beroep. Een onjuiste keuze voor de vervolgopleiding leidt tot onnodige studevertraging en hogere kosten voor zowel de student als de opleiding.

Opdracht: Ontwikkel ter ondersteuning van de studenten een applicatie die secundaire gegevens (cijferlijsten, uitkomsten van competentietesten) samenvoegt met de resultaten van een interesse- / beroepsvoorkeuren test en die daar dan een studiekeuze-advies uit samenstelt.

Aandachtspunten:
- De studentgegevens zijn verspreid over diverse databestanden bij verschillende onderdelen van de organisatie.
- De wet vereist dat een student vrijwillig meedoet en dat elke student persoonlijk toestemming geeft voor het gebruik van gegevens.
- In het ontwerp van de applicatie moet er rekening mee worden gehouden dat studenten zelf aan de slag kunnen.
- De uitkomsten kunnen ook onderdeel worden van een gesprek  met een studiekeuzeadviseur.
- Het instrument moet makkelijk te onderhouden zijn en rekening houden met wisselingen in vakken (vakcodes).

DE OPLOSSING

Research Company heeft een multidisciplinaire projectgroep geformeerd en een aantal brainstormsessies gehouden. Het team heeft vastgesteld welke aspecten meegenomen moeten worden als relevante variabelen.

Vervolgens hebben we geinventariseerd welke bruikbare secondaire data er beschikbaar is en welke data nog door middel van primair onderzoek verkregen moest worden.

Daarna zijn processen, systemen en procedures voor datavergaring en -verwerking zijn opgesteld. Er is een concept rekenmodel gemaakt in Excel dat later is omgezet in een webbased dataverwerkingsplatform.

  

Voorbeelden van Excel, concept rekenmodel.

afb. Voorbeelden van secundaire data die wordt meegenomen in het rekenmodel.

Vervolgens zijn er gebruikerstests en regressieanalyses uitgevoerd op de data. Hierop is het systeem aangepast.

De achterkant van het systeem is verder ontwikkeld.

Via het platform kunnen studenten aangeven dat zij toestemming geven om hun gegevens te gebruiken. Het systeem kan deze gegevens automatisch ophalen. Via een internetverbinding kan de student met een persoonlijke login twee korte vragenlijsten invullen. De vragen betreffen algemene interesses van de student en interesses in bepaalde beroepen en functies na de studie.

Alle gegevens worden verwerkt en worden vergeleken met de mediaanscores van de referentiegroepen van actuele top-25% studenten uit 5 masteropleidingen. Dit zijn studenten die de master met succes en tot tevredenheid doorlopen.

Het patroon van de vergelijking wordt gepresenteerd in de vorm van een infograph (zie onder). Met kleuren wordt aangegeven wat de ondergrens van de scores is van de top 25% studenten en in groen wat de bovengrens (o.b.v. betrouwbaarheidsinterval). 

afb. infographs met de resultaten van het studentprofiel met 4 verschillende masterstudies.

Toelichting bij de afbeelding: Groen= grens van scores die significant hoger zijn dan de top-25%, Rood= grens van score die significant lager zijn dan de top-25%. Zwart geeft de scores aan van de student(e). In dit voorbeeld: Voor de master Capital Goods heeft de student(e) afwijkend hoge scores voor beroepsvoorkeuren en interesses die aansluiten op de master. (Hij/zij heeft zelfs meer interesses in de beroepen die bij de master passen dan de top-25%); De student(e) heeft een lage score voor cijfers in de belangrijke vakken. In vergelijking met de top-25% komen zijn/haar competenties niet goed overeen. Een duidelijk beeld dus van de uitdagingen wanneer de student(e) deze master zou kiezen. Interessant is dat de student(e) voor de master Consumer Goods een betere match heeft.
(Misschien kan de student(e) eerst nog eens nader informeren wat de master Consumer Goods inhoudt).

Met de uitkomsten heeft de student(e) dus zelf een beter beeld van zijn/haar achtergrond in vergelijking tot de studenten die de master met succes volgen. De student(e)  kan de uitkomst downloaden en uitprinten. Hiermee kan hij/zij in gesprek gaan met een studiekeuzeadviseur.

Het gesprek met de studieadviseur kan de uitkomsten van de analyses als uitgangspunt nemen voor vragen als:
Welke master zou de student(e) willen volgen? Welke vakken zouden dan verbeterd moeten worden?
Is dat mogelijk als er gekeken wordt naar de competentiescores van de student(e)?

Uiteraard kan gekozen worden voor de master van eerste keuze en met behulp van Check Your Master kan de student de beste strategie bepalen om de master met succes te kunnen behalen. Check Your Master kan ook aanleiding zijn voor de student om nog eens na te denken of de master van zijn/haar voorkeur wel de juiste is.

OPVALLENDE KENMERKEN

CYM is ‘zelflerend’: Elke nieuwe raadpleging vergroot de database en leidt tot aangepaste algoritmen. Dit geeft het systeem een steeds hogere betrouwbaarheid. Omdat er wordt vergeleken met de top-25% van studenten van de verschillende masters blijft het systeem ook actueel. Ontwikkelingen in de scores van de top-25% leiden tot nieuwe waarden in de algoritmen. 

De applicatie zendt (op verzoek van de student) de vergelijkingen (zowel in de vorm van figuren als in de vorm van scorecijfers) naar het emailadres van de student. . De student kan de uitkomsten dus zelf bekijken en daarna meenemen naar het gesprek met de studieadviseur.

De output geeft in één document (PDF):

• Grafisch en in tabelvorm (cijferlijst): scores ten opzichte van de top-25%.
• Grafisch en in tabelvorm (beroepsinteresses): scores ten opzichte van de top-25%.
• Competentietestresultaten.

CYM voorziet ook in een module voor de opleiding om de namen van vakken snel en eenvoudig te kunnen actualiseren.
CYM voorziet ook in de mogelijkheid om het betrouwbaarheidsniveau aan te passen.

(Alle systemen die Research Company ontwikkelt, voldoen aan de actuele eisen die gesteld worden op het gebied van regels privacy en het respecteren van de persoonlijke levenssfeer. Systemen voldoen ook aan beveiligingseisen die gesteld worden aan veilige datatransmissie en -opslag).

DE MEERWAARDE

Hulp bij het kiezen van een juiste vervolgopleiding verkleint de kansen op studievertraging of voortijdige studiebeëindiging. Geautomatiseerde dataverwerking en presentatie leveren tijdwinst op voor studieadviseurs en voor de studenten zelf en leveren kostenbesparingen op. Betere studiekeuze zorgt voor een meer evenwichtige verdeling van het studentenaanbod over de verschillende opleidingen en verhoogt daarmee de efficiency en kwaliteit van de onderwijsinstelling.

Opmerking: De ontwikkelaar drs. A(lex) Feijt onderkent dat een studieadvies een individuele afweging is waarbij veel meer aspecten een rol spelen dan alleen cijfers en interesses. CYM is niet bedoeld ter vervanging van het gesprek met de studieadviseur.