BMS - ELAN - Datateamsproject (NL)

Resultaten onderzoek 

 De datateam® methode is sinds 2009 ontwikkeld en wetenschappelijk onderzocht aan de Universiteit Twente. Het eerste pilot project vond plaats met vijf scholen voor voortgezet onderwijs. In 2011 is dit uitgebreid met landelijke projecten en vanaf 2013 zijn ook in verschillende andere landen datateams gestart. Er is o.a. onderzoek gedaan naar het proces, beïnvloedende factoren en effecten van het werken met de methode. In het onderstaande wordt het onderzoek waarover publicaties beschikbaar zijn samengevat.


                Proces

Het onderzoek naar het proces van datateams was gericht op ‘depth of inquiry’ en ‘attribution’. Met ‘depth of inquiry’ wordt diepgang van het onderzoek bedoeld. Dit betreft de mate waarin hogere denkvaardigheden worden getoond in relatie tot het werken aan het datateam probleem, zoals doelen stellen, analyse, synthese en reflectie. Door deze hogere denkvaardigheden toe te passen wordt nieuwe kennis ontwikkeld om actie te nemen voor onderwijsverbetering. Bij een gebrek aan diepgang worden vooral (steeds dezelfde) anekdotes gedeeld. Met ‘attribution’ wordt bedoeld waaraan datateams de oorzaak van hun probleem toekennen. Het kan gaan om externe attributie, zoals de oorzaak van een probleem op het voortgezet onderwijs toekennen aan de basisschool, of (meer) interne attributie, zoals de oorzaak van het probleem toekennen aan het eigen onderwijs op de eigen school.

In dit onderzoek is het proces van 4 datateams over een periode van 2 jaar onderzocht met behulp van kwalitatief casestudieonderzoek. De resultaten laten zien dat datagebruik geen lineair proces is en dat teams verschillende ‘feedback loops’ doorlopen om een hoger niveau van onderzoek (‘depth of inquiry’) te bereiken. De meest succesvolle teams laten daarbij een ontwikkeling van externe naar interne attributie zien. De datateam methode blijkt een veelbelovende vorm van ondersteuning voor datagebruik in scholen te zijn.

Volledige referentie: Schildkamp, K., Poortman, C. L., & Handelzalts, A. (2016). Data teams for school improvement. School effectiveness and school improvement, 27(2), 228-254.


               Beïnvloedende factoren

Voor professionalisering van docenten is het eerst van belang om meer inzicht te krijgen in de factoren die de effectiviteit van professionele ontwikkeling in datagebruik kunnen bevorderen. Dit onderzoek was gericht op de beïnvloedende factoren voor de datateam methode. In het onderzoek werd gebruik gemaakt van een kader voor datagebruik gebaseerd op een uitgebreid literatuuronderzoek, waarin kenmerken van data, schoolorganisatiekenmerken en gebruikers- en teamkenmerken centraal staan.

Voor dit casestudieonderzoek zijn 4 teams van 6 verschillende scholen betrokken en is hun 2 jaar durende proces onderzocht. We hebben 34 datateambijeenkomsten en 23 interviews geanalyseerd, in combinatie met aantekeningen over bijeenkomsten. De resultaten laten zien welke datakenmerken, schoolorganisatiekenmerken en individuele- en teamkenmerken datagebruik in de teams beïnvloeden. Wat betreft datakenmerken gaat het om toegang tot en beschikbaarheid van data met een hoge kwaliteit; wat betreft schoolorganisatiekenmerken gaat het om een gedeeld doel, leiderschap, training en ondersteuning en betrokkenheid van stakeholders. Data-kennis en vaardigheden, ‘pedagogical content knowledge’ en organisatiekennis, houding en samenwerking beïnvloeden datagebruik als het om individuele en teamkenmerken gaat. Deze factoren zijn ook met elkaar verbonden.

Het blijkt dat scholen ondersteuning nodig hebben wat betreft alle aspecten van datagebruik (van het formuleren van het probleem tot en met het maatregelen nemen op basis van data). Dit onderzoek is een uitgangspunt voor meer grootschalige studies naar beïnvloedende factoren, om professionele ontwikkeling op dit gebied effectief te maken en de duurzaamheid van datagebruik in het onderwijs te bevorderen.

Volledige referentie: Schildkamp, K., & Poortman, C. (2015). Factors influencing the functioning of data teams. Teachers college record, 117(4), 3-10.


                Effecten: leerlingprestaties

Het belang van datagebruik voor schoolverbetering wordt internationaal erkend. Er is echter nog een gebrek aan onderzoek naar het effect van interventies gericht op ondersteuning in datagebruik voor scholen, zeker wat betreft leerlingprestaties. Dit onderzoek is gericht op de mate waarin docenten en schoolleiders in data teams het probleem over leerlingresultaten op hun school hebben kunnen oplossen. Het gaat bijvoorbeeld om problemen met rendement en examencijfers. Van de negen teams betrokken in het onderzoek hebben er vijf hun probleem opgelost, bijvoorbeeld door het verbeteren van hun doorlopende leerlijn en/of meer intensieve begeleiding van leerlingen. Deze maatregelen hebben tot betere leerprestaties geleid. We bespreken deze resultaten en de implicaties hiervan.

Volledige referentie: Poortman, C.L. & Schildkamp, K. (2016). Solving student achievement problems with a data use intervention for teachers. Teaching and Teacher Education 60, p. 425-433.