“Ik kan er niets aan doen”, “Het is niet mijn schuld”, “Ik heb daar geen invloed op”.
Bij problemen die we tegen komen zijn we snel geneigd om naar de ander te kijken. Dit wordt externe attributie genoemd. Dit kom je overal tegen en zo ook in het onderwijs.
Als mijn studenten bijvoorbeeld hun tentamen slecht hebben gemaakt, is het eerste wat ik denk: “Ze zullen wel drukker zijn geweest met feesten dan met studeren.” Echter, na deze eerste reactie ga ik toch nog eens goed naar de tentamenresultaten (data) kijken. Welke opgaven gingen goed, welke opgaven minder goed? Ook pak ik dan de studentevaluaties van mijn vak erbij (nog meer data). Waar waren studenten tevreden over, wat kan beter? Op basis van deze data reflecteer ik op de kwaliteit van gebruikte materialen, de kwaliteit van mijn instructie en de kwaliteit van het tentamen zelf. Op basis daarvan kan ik voor volgend jaar een aantal dingen aanpassen. Zo probeer ik continu mijn eigen onderwijs te verbeteren.
Ook in de datateams die wij begeleiden komen we vaak externe attributie tegen. Als we in een vo-team bezig zijn met het praten over mogelijke oorzaken van een probleem waaraan het datateam werkt is een veel gehoorde uitspraak: “Het komt door de basisschool”. Frappant daarbij is dat we vaak horen dat men in het hoger onderwijs weer naar de mbo-instroom wijst, in de bovenbouw naar de onderbouw, en in de onderbouw naar het basisonderwijs…… We hebben nog geen datateams in het kleuteronderwijs begeleid, maar ik vermoed dat het dan “door de ouders komt”.
Nu blijken dit soort oorzaken meestal niet te kloppen, maar tegelijkertijd is het wel een manier om al te oefenen met datagebruik. Als een team bijvoorbeeld denkt dat het probleem van het tegenvallend onderbouwrendement door de basisschool komt, bewijs dit dan maar. Een datateam formuleert dan een meetbare hypothese (vaak iets met de Cito scores) en gaat al oefenen met het gebruiken van data: de betreffende data verzamelen, analyseren en interpreteren. Ineens worden er gesprekken gevoerd over het onderwijs op basis van data. Tevens is het onderzoeken van dit soort externe hypotheses van belang om vertrouwen te creëren. Het geeft een gevoel van veiligheid om op die manier te starten. Het is namelijk best spannend om op basis van data te praten over je eigen functioneren. De kern hierbij is dat het niet moet gaan om het afrekenen van individuen, maar om het gezamenlijk verbeteren van het onderwijs.
Datateams functioneren ook vaak als een soort mythbusters. De hypotheses die niet kloppen betreffen vaak assumpties die al 10, 15 jaar of zelfs nog langer in de school leven. Ik kan als onderzoeker wel zeggen “op basis van onderzoek vermoed ik dat jullie hypothese niet klopt”, maar vaak is het antwoord dan iets in de trant als “maar bij ons op school…..”. Op het moment dat een datateam er zelf achter komt dat de hypothese niet klopt is dit veel krachtiger. Ook wordt er dan voor eens en altijd afscheid genomen van de betreffende hypothese.
Na één, twee en soms zelf drie externe hypotheses onderzocht te hebben, is er vaak iemand in het team die opmerkt “misschien wordt het tijd om eens naar onszelf te kijken” en “hoe kunnen WIJ het onderwijs verbeteren”. Want ook als de oorzaak wel buiten het eigen functioneren ligt, is de vraag toch wat we er hier op school aan kunnen doen. Het team gaat dan over naar de interne hypotheses, vaak rondom het curriculum (doorlopende leerlijn), de instructie en (formatief) toetsen. Deze hypotheses blijken veel vaker te kloppen en wat op te leveren. Tevens bieden ze handvatten voor het gezamenlijk verbeteren van het onderwijs. En dit is waar het bij datagebruik om gaat.
Kim Schildkamp, email: k.schildkamp@utwente.nl, Twitter: @SchildkampKim