Digitalisering vraagt een andere manier van werken. Data wordt zoveel groter door de schaalbaarheid en de connectiviteit die de cloud biedt, dat organisaties er niet omheen kunnen. Maar de ontwikkelingen gaan snel en de enige manier om op de hoogte te blijven is door er blijvend mee aan de slag te gaan. Daarom heeft de Universiteit Twente de Leergang Digitale Transformaties ontwikkeld. Een innovatieve leergang waarmee je een stevige basis opbouwt voor lifelong learning binnen het vakgebied van digitale transformatie.
Technologieën verantwoord en veilig gebruiken
In de Leergang Digitale Transformatie leer je om in je werk verantwoord en veilig gebruik te maken van digitale technologieën en de mogelijkheden die hierdoor ontstaan goed te benutten. Als deelnemer werk je aan een onderzoekende en nieuwsgierige houding als het gaat om het gebruik van technologie en de verdere ontwikkelingen hiervan. Ook word je je bewust van de gevolgen van omgevingsfactoren op het eigen werk en van mogelijk veranderende rollen.
Thema's
In de leergang worden verschillende thema's in modules behandeld. Vanaf deze editie kun je ervoor kiezen om de gehele leergang te volgen of om een of meerdere modules te kiezen. Dit zijn de volgende modules:
- Business IT
- Datagedreven werken
- Data en ethiek
- Security
Mocht je twijfelen welke modules voor jou het meest geschikt zijn, aarzel dan niet om contact op te nemen, zodat wij je hierin van advies kunnen voorzien.
Business & IT
De module Business IT is een brede module die een introductie geeft op het thema digitale transformatie. Vanuit het overzichtsperspectief worden de verschillende niveaus van Business Information Technology belicht. Hierbij wordt enterprise architecture genomen als algemeen framework, waarin de verschillende andere moduleonderwerpen, en de rol van de deelnemer zelf, gepositioneerd kunnen worden. Daarnaast worden thema's als verandermanagement, leiderschap en het omgaan met weerstand behandeld.
Datagedreven werken
Iedereen werkt met data: financiële data, personeelsgegevens, geografische data, klantcontactgegevens, afbeeldingen, geschreven teksten of gesproken conversaties en video-opnames, en nog veel meer. Door digitalisering wordt het steeds gemakkelijker die data op te schonen, te analyseren en te gebruiken om modellen mee te trainen, of aan te vullen. Modellen die ons helpen, zo hopen we, snellere en betere beslissingen te nemen. Maar hoe werkt dat precies: hoe kom je van data tot modellen? En hoe kan dat soms zo goed werken dat we spreken van kunstmatige intelligentie? Wat zijn de mogelijkheden van die modellen en hoe implementeren we ze in de dagelijkse praktijk? En waarom gaat het soms (of zelfs best wel vaak) zo vreselijk mis? Hoe beoordelen we die modellen? En hoe gaan ze ons werk beïnvloeden? Dat zijn de vragen die in deze module aan de orde komen.
Data en ethiek
In deze module maken deelnemers kennis met ethische grondbeginselen die van belang zijn voor datagedreven werk en toepassing van AI. Door de toenemende beschikbaarheid van data op persoonsniveau is het steeds beter mogelijk om regelingen en prijzen te bepalen per individu, in plaats van per vooraf bepaalde categorieën. Hierdoor komt men echter steeds dichter bij ethische vraagstukken wat maatschappelijk en sociaal wenselijk is. Ethiek is hierbij niet slechts een negatieve grens van wat niet mag, maar een perspectief op hoe processen beter kunnen. Deelnemers krijgen zo een beter begrip van welke vragen gesteld moeten worden bij nieuwe mogelijkheden van data.
Cyber security
In deze module komen praktijk en theorie mooi samen d.m.v. een gedeeld docentschap. Waar Achmea, Belastingdienst en Kadaster ieder een dagdeel voor hun rekening zullen nemen en een ESA-framework zullen bespreken, SOC-modellen en verschillende ervaringen van cyber-dreigingen binnen de organisatie zullen toelichten, zal de UT de wetenschappelijke context voor haar rekening nemen. Naast een brede introductie van wat nu precies cyber security is en welke vormen het kent, zal nadruk gelegd worden op de human factor en social engineerings-aspecten van dit fenomeen.
Voor wie?
In je functie dien je te maken te hebben met (gevolgen van) Digitale Transformatie, dit in de breedste zin van het woord. Tevens is een minimaal HBO werk- en denkniveau aangeraden. Je kunt bijvoorbeeld denken aan de volgende doelgroepen:
Inschrijven
Schrijf je nu in voor deze leergang en leer hoe je effectief kunt navigeren in de wereld van big data en technologische verandering. Wil je je verdiepen in één of meerdere modules in plaats van het volgen van de hele leergang? Dat is ook mogelijk. Klik op de onderstaande link en geef je voorkeur aan.
Ben je en deelnemer van Achmea? Schrijf je dan in via de onderstaande button.
Learning community
In de learning community van de deeltijd leergang Digitale Transformatie maak je als deelnemer deel uit van een boeiende samenwerking met experts van vooraanstaande kennisinstellingen, waaronder die verbonden aan het CVD, alsook met professionals van de Belastingdienst, Kadaster en Achmea. Deze unieke kans biedt niet alleen een diepgaande leerervaring, maar opent ook de deur naar een waardevolle leergemeenschap na afronding van de leergang. Hier heb je de gelegenheid om blijvend deel te nemen aan boeiende discussies, kennis te delen en samen te werken aan verdere professionalisering. Sluit je aan bij onze community en maak deel uit van een netwerk dat de digitale transformatie in de praktijk brengt en bevordert.
Uitgebalanceerde leerprincipes
In deze leergang ligt de focus op begrijpen wat digitale transformatie voor jouw organisatie en werk betekent en het ontwikkelen van een bewustzijn hiervan. De groep deelnemers is erg divers, waarbij deelnemers met veel verschillende functies en achtergronden deelnemen. Daarom werken wij zoveel mogelijk met de flip the classroom methode: een zogenaamde omgedraaide klas waarin de theorie thuis online op eigen tempo is te volgen (bijvoorbeeld d.m.v. kennisclips) en de cursusdagen interactief worden vormgegeven. Op deze wijze kan ieder vanuit zijn eigen achtergrond bijdragen aan het persoonlijke leerproces en dat van de groep.
