Categorie: design & model

indicatoren, algoritmen, informatiekubussen, methodologie

dissimilarity

De diversiteitsmonitor (2018) en segregatiemonitor (2019) van Amsterdam (door OIS Amsterdam en Universiteit van Amsterdam) bekijkt de trend van de samenstelling van de schoolpopulatie.

De visual laat zien dat er in Amsterdam een belangrijke instroom plaats heeft van hoger opgeleiden en hogere inkomens (de stad werkt als een magneet en de huisprijzen rijzen de pan uit).
Er is dus sprake van verdringing, en mogelijk met een gelijktijdige toename van segregatie (maar die wordt in hun monitor niet getoond).

Voor een betere inzage in de verdringing is er de indicator “verschuiving”. Segregatie kan worden weergegeven met de indicator “evenredigheid”. Beide indicatoren zijn ontwikkeld door De Loos Monitoring.
Zoals ook de indicatoren “dominantie”, “diversiteit” en “concentratie”.

De powerpoint-presentatie laat vier integratie-indicatoren zijn, te weten “evenredigheid”, “dominantie”, “diversiteit” en “concentratie”. En hoe deze zijn opgebouwd.
nb: in de voorbeelden zijn zes groepen naar opleidingsniveau, teruggebracht tot drie groepen: Laag, Midden en Hoog. De vele wijken heb ik teruggebracht tot wijk R, wijk M en wijk L.

De onderwijsinspectie toont segregatie met de dissimilarity-indicator. Ook deze indicator geeft geen zuiver zicht hoezeer er sprake is van segregatie in het onderwijs, maar toont veeleer hoe divers de inwoners van de stad als geheel zijn:

Kortom, er zijn betere indicatoren beschikbaar om segregatie in het onderwijs inzichtelijk te maken.
Ook kunnen aanvullende ‘segregatie’-indicatoren worden ontwikkeld op basis van de ‘nieuwe’ CBS-onderwijsscore (op basis van zes kenmerken) en daarvan afgeleide schoolweging.
De Loos Monitoring heeft hiervoor de indicatorenset “diversiteit” samengesteld.

Voor de weergave van onder- dan wel oververtegenwoordiging is deze omgezet middels een “gebogen vertegenwoordiging”: hierdoor wordt een ondervertegenwoordiging even groot grafisch weergegeven als een oververtegenwoordiging.

gemeenten en dan anders

In onderwijsland zijn er vele datasets met daarin het kenmerken gemeente. Soms ook kan de gemeente ook worden afgeleid (bv. via een postcode) of toegevoegd middels een koppeling met een scholenbestand (met daarin de vestigingsgemeente). Voor de gemeente zijn er zijn diverse alternatieve en mede daardoor verrassende andere betekenissen. Én andere eigenaren (maar hierover elders meer).

Er zijn vele datasets beschikbaar. Een voorbeeld is een open dataset met de basisschooladviezen. In deze open dataset wordt per jaar en per school het aantal leerlingen gegeven op een elftal adviezen (vso, pro, bb t/m vwo, nvt).
In deze dataset is bij de school tevens de postcode, de plaatsnaam, en de vestigingsgemeente vermeld. Op basis hiervan kan de wijk/buurt, stadsdeel/plaatsnaam en/of de regio worden vastgesteld. Al deze kenmerken zijn gehangen aan de school.
De actuele woongemeente en de geboortegemeente zijn veelal niet beschikbaar. Denkbaar is dat bij andere datasets ook andere gemeenten zeggingskracht hebben (bv. overgangsgemeente ten tijde van de start in het middelbaar of hoger onderwijs).
In een dataset waarbij gemeenten centraal staan, kunnen data per vestigingsgemeente, woongemeente en/of geboortegemeente tezamen worden gebracht:

Het voorbeeld toont (fictieve) tellingen voor de gemeenten Capelle a/d IJssel (502) en Leidschendam-Voorburg (1916) met een uitsplitsing voor de plaatsen Stompwijk (wijk 191612), Leidschendam (wijken 191606 t/m 1916011) en Voorburg (wijken 191601 t/m 191605). In de dataset zijn de aantallen niet uitgeplitst naar scholen, al is er nog wel een uitsplitsing voor basisscholen versus scholen voor speciaal basisonderwijs.

Tellingen en datasets naar woongemeenten (en/of geboortegemeente) zijn relevant voor gemeenten, lokale organisaties en inwoners/bewoners. Dit geldt des te meer wanneer onderwijsvoorzieningen en -aanbod een meer regionale of zelfs landelijke functie hebben. Zo heeft de gemeente Leidschendam-Voorburg geen scholen voor speciaal basisonderwijs, maar uiteraard wel sbo-leerlingen woonachtig in de gemeente.

Er bestaat er naast de buurtcode ook een plaatscode. Deze codes zijn handzamer dan de namen. In RIO (registratie instellingen onderwijs) is nog niet voorzien in deze plaatscode. Plaatscodes zijn momenteel beschikbaar bij het CBS.

Speciale aandacht vragen de wijken (af te leiden van de buurtcode) en de stadsdelen (ook te beschouwen als plaatsen binnen grotere gemeenten). Soms zijn plaatsen en stadsdelen gelijk aan de wijken, en soms moeten deze worden afgeleid van de buurten of wijken.

Vanwege privacy-overwegingen rond het CBS aantallen of tot vijftallen of verbergt zij deze. Hierdoor komen gesommeerde aantallen niet meer overeen met totale elders. Dit doet zich ook voor bij uitsplitsingen naar gemeente en plaatsen/stadsdelen. Een optie is om niet de aantallen af te ronden of te verbergen, maar de naam van de betreffende plaats/stadsdeel te vervangen door de gemeentecode. Een andere optie is de betreffende adviezen of de betreffende onderwijssoorten samen te voegen.

Een specifieke toepassing van open datasets met zowel vestigingsplaats en woonplaats, is de berekeningen van dissimilarities of evenredige vertegenwoordiging: “Maken leerlingen uit verschillende gemeenten in gelijke mate gebruik van onderwijsvoorzieningen?”.

woongemeente

groeitempo

Bij een peiling van schooleffectiviteit (toegevoegde waarde van de school) worden prestaties op een beginmeting en eindmeting met elkaar vergeleken. In de Leerwinst-methode van De Loos Monitoring worden daarvoor per leerling de toetsresultaten van vorig schooljaar vergeleken met de resultaten in het huidige schooljaar.

Deze aanpak heeft als nadeel dat leerlingen met een voorsprong qua cijfers niet of nauwelijks meer kunnen ‘groeien’: “Hoger dan een 10 kan niet!”. Maar leerlingen met een voorsprong kunnen terdege ‘groeien’. Dat geldt ook voor leerlingen met achterstand: ook zij kunnen nog steeds verder achterop raken, zonder dat dat in de cijfers goed zichtbaar is.

De Groeitempo-Methode biedt een oplossing: in een referentiegroep wordt per niveaugroep de leerwinst (‘de groep’) bekeken, en omgezet tot een normaalscore.
De Groetempo-methode is nu integraal opgenomen in de Leerwinst-methode: De leerwinst voor vijf niveaugroepen (A-groep t/m E-groep) worden ingedeeld in drie gelijke ‘groei’-groepen: ‘dalend’, ‘gelijk’ en ‘stijgend’.

Nu zijn de niveaugroepen gelijk in hun (gestandaardiseerde) leerwinst. En kunnen scholen met meer achterstanden (lager prestatieniveaus) worden vergeleken met scholen met meer voorsprong (hogere prestatieniveaus):

Per niveaugroep, leerjaar én competentie, is het groeitempo gestandaardiseerd en zijn groeigroepen ingedeeld.

In de pilot zijn de toetsresultaten van de laatste zes schooljaren als referentie genomen.