Door Sabrina Govaerts & Gert Vanthournout
“We zitten op een berg data, maar dit zit versnipperd in verschillende databanken. Hoe kunnen we die data samen brengen zodat onze studentenbegeleiders hun dienstverlening kunnen verbeteren?” Met deze vraag stelde de directeur van het student Center op de AP hogeschool het doel van het project ‘Data-ontsluiting bij het student center’ scherp.
Het project kwam niet uit de lucht vallen. In haar strategische doelstellingen voor 2021-25 stelt de AP Hogeschool immers voorop dat ze maximale leerwinst voor al haar studenten wilt realiseren. Daarbij ambieert het student center om studenten over heel AP een gelijkwaardige en laagdrempelige dienstverlening aan te bieden en een kwaliteitsvol ondersteuningsaanbod te realiseren. Daartoe hebben studentenbegeleiders nood aan een overzicht van relevante informatie voor zowel individuele studenten als studentengroepen. Een online dashboard zoals getoond in Figuur 1 (hierboven) kan hen daarbij helpen. Zo’n dashboard stelt informatie uit verschillende gegevensbronnen op een toegankelijke en visueel aantrekkelijke manier voor. Zo kunnen studentenbegeleiders bij wijze van spreken in één oogopslag zien waar er zich noden en problemen voordoen en hierop gepast inspelen.
Maar zelfs al was de keuze voor een online dashboard als manier om data te ontsluiten snel gemaakt, toch bleef er een waaier aan vragen bestaan: Welke data zitten er precies in welke databanken? Welke gegevens gebruiken studentenbegeleiders nu? Welke gegevens zouden ze willen gebruiken? Hoe zit het met de datageletterdheid van studentenbegeleiders? Om deze en andere vragen te beantwoorden koos het student center voor een door onderzoek geïnformeerde aanpak en liet het dashboard ontwikkelen door het Onderzoekscentrum een Leven lang Leren en Innoveren (OLLI).
OLLI koos er op zijn beurt voor om voor dit project de methodiek service design (Stickdorn et al., 2018) in te zetten. Deze methodiek beschrijft hoe je stapsgewijs een product of dienst kan ontwikkelen op maat van jouw gebruikers (Zeeland, 2022). Dat doe je onder meer door de afwisseling onder meer door de ontwikkeling systematisch af te wisselen met gebruikersonderzoek zoals geïllustreerd in Figuur 2.
Ready, set … Design!
Het project startte met een behoefteanalyse bij studentenbegeleiders. Via een digitale vragenlijst (14 respondenten) en focusgroepgesprekken (11 respondenten) peilde OLLI naar de huidige praktijken, noden en wensen van de 25 studentenbegeleiders op AP. Uit deze behoefteanalyse distilleerde OLLI vier zogenaamde design-uitdagingen (DU) of dashboardfunctionaliteiten die een antwoord bieden op concrete noden van studentenbegeleiders:
- DU1: Studentenbegeleiders moeten groepen van studenten kunnen identificeren op basis van studentenkenmerken, leerstrategieën, studiemotivatie en prestaties;
- DU2: Studentenbegeleiders moeten relevante trends kunnen raadplegen voor de opleiding waarvoor ze verantwoordelijk zijn;
- DU3: Studentenbegeleiders moeten individuele studenten kunnen zoeken;
- DU4: Studentenbegeleiders moeten het profiel van individuele studenten kunnen raadplegen. Dit profiel omvat een overzicht van identificatiekenmerken, studentenkenmerken, leerstrategieën, studiemotivatie, gebruik van studiebegeleiding en studieprestaties. Studentenbegeleiders moeten het individuele profiel kunnen afzetten tegenover referentiematen op opleidingsniveau om interpretatie te vergemakkelijken.
Deze design-uitdagingen vertaalden we in een schematische voorstelling van welke gegevens we wilden samenbrengen op specifieke dashboards en welke figuren we wilden gebruiken om deze gegevens te visualiseren (zie ook Figuur 3 voor summiere weergave). Tevens noteerden we per dashboard alle openstaande vragen.
In een volgende stap vertaalden we de schematische voorstelling in prototypes. Die werkten we uit in het programma Power Bi op basis van een dummydataset, een databestand met nepgegevens. Power BI is software waarmee je data kan visualiseren in tabellen, grafieken en figuren. Vervolgens kan je visualisaties samenbrengen in interactieve dashboards en delen met gebruikers. De keuze voor power BI en een nepdataset waren weloverwogen. De beperkte looptijd van één kalenderjaar liet ons niet toe om een volledig nieuwe applicatie te bouwen. Bovendien maakt de AP Hogeschool voor de monitoring van andere processen al gebruik van Power BI. Verder konden we het ons niet veroorloven dat de toegang tot de daadwerkelijke databanken de ontwikkeling van dashboards vertraagde. Tenslotte wisten we uit ervaring dat gebruikers hun noden en verwachtingen nog bijstellen nadat ze met een concreet dashboard in aanraking komen. We wilden zeker het eerste gebruikersonderzoek afwachten zodat we onze ICT-diensten konden benaderen met een accuratere lijst van gegevens om te ontsluiten.
De ontwikkeling van de prototypes splitsten we op in kleinere stappen (iteraties), waarbij we tussentijdse versies tweewekelijks aftoetsten bij ofwel collega’s uit OLLI ofwel collega’s uit studentgerichte diensten en het student center. Via hun feedback konden we niet enkel de inhoud van de dashboards op punt zetten maar ook de structuur van het dashboard verbeteren en de kwaliteit van de visualisaties optimaliseren. In twee maanden realiseerden we een werkend prototype dat een oplossing bood voor alle ontwerpuitdagingen.
In het daarop volgende gebruikersonderzoek (Figuur 4) onderzochten we de gebruikerservaringen op verschillende manieren. Als eerste stap vroegen we 11 gebruikers om het dashboard vrij te verkennen en hun eerste indrukken te geven. Vervolgens kregen deze deelnemers 15 taken voorgelegd aan de hand waarvan ze kennis maakten met de verschillende onderdelen en functionaliteiten van het dashboard. Deelnemers gaven steeds de mate van relevante en moeilijkheidsgraad van de taken aan. Ze konden ook mondeling feedback geven. Via een gestructureerde vragenlijst informeerden we bij deelnemers naar hun gebruikerservaring met het dashboard (zie Figuur 5). In een afsluitend gesprek verlegden we de aandacht naar de toekomst. We peilden naar ontbrekende componenten en prioriteiten voor de verdere ontwikkeling van het dashboard.
De resultaten tonen een overwegend positieve gebruikerservaring. Gebruikers gaven (opnieuw) aan dat ze ondersteuning nodig zullen hebben om met het dashboard te leren werken. De taal die we in het dashboard hanteren bevat nog te veel vakjargon. Vooral op het gebied van studieprestaties willen studentenbegeleiders nog meer en meer gedetailleerde informatie, zoals bijvoorbeeld een indicatie van het leerkrediet van studenten. Ook gegevens met betrekking tot de individuele aanpassingen van studenten willen ze nog graag aan het dashboard toevoegen.
Wat brengt de toekomst?
Op basis van de resultaten van het gebruikersonderzoek herwerken we het dashboard tegen de start van academiejaar 2023-2024. We zullen ook de dummydataset vervangen door reële data. Als alles goed gaat, zullen studentenbegeleiders de dashboards autonoom kunnen consulteren vanaf november 2023. In november kunnen we studentenbegeleiders nog een laatste keer bevragen over hun gebruikerservaringen, de meerwaarde en ontbrekende functionaliteiten van het dashboard. Op basis daarvan maken we de definitieve aanpassingen aan het dashboard in december 2023. Vanaf dan zullen studentenbegeleiders het dashboard kunnen inzetten bij de voorbereiding van individuele gesprekken van studenten. Ze zullen ook opleidingstendensen kunnen consulteren, onder meer in verband met de resultaten van de examens in januari. Ten slotte zullen ze ook (groepen van) studenten kunnen filteren en selecteren zodat ze deze kunnen uitnodigen voor gesprekken of activiteiten. Over deze mogelijkheden waren de deelnemers aan ons gebruikersonderzoek alvast enthousiast.
Meer weten over Service Design-methodiek?
Stickdorn, M., Hormess, M., Lawrence, A., & Schneider, J. (Red.). (2018). This is service design doing: Applying service design thinking in the real world ; a practitioners’ handbook (First edition). O’Reilly.
Zeeland, E. van. (2022). Aan de slag met design thinking: Met 20 creatieve technieken. FLOOT.
