Factoren die van invloed zijn op uitval van eerstejaarsstudenten noordoost Nederland. Werkgroep Aansluitingsmonitor noordoost Nederland

Analyse uitval voor zes hogescholen uit de Aansluitingsmonitor. Cohort 2010-2011

Factoren die van invloed zijn op uitval van eerstejaarsstudenten noordoost Nederland.

Werkgroep Aansluitingsmonitor noordoost Nederland.

Definitief. 15 Juni 2012.

Groningen/Zwolle Juni 2012

1


Inhoud 1

Inleiding ........................................................................................................................ 3

2

Vergelijking responsgroep en populatie ........................................................................ 3

3

Analyse voor totaal ........................................................................................................ 5

5

Analyse Gedrag & Maatschappij ................................................................................ 13

6

Analyse gezondheidszorg ............................................................................................ 16

7

Analyse Techniek ........................................................................................................ 19

8

Analyses Onderwijs..................................................................................................... 22

9

Analyses landbouw en Veeteelt .................................................................................. 25

10

Analyses Kunst ............................................................................................................ 27

10

Conclusies en discussie ............................................................................................... 29

10.1

Conclusies ................................................................................................................... 29

10.2

Discussie...................................................................................................................... 31

10.3

Praktische implicaties ................................................................................................. 32

Bijlage. Uitkomsten logistische regressieanalyses ................................................................... 34

2


1

Inleiding

In deze rapportage worden de studie-uitval gegevens van eerstejaarsstudenten gekoppeld aan de uitkomsten van de Aansluitingsmonitor 2010 – 2011. Daarmee komen factoren in beeld die van invloed zijn op de studie-uitval bij opleidingen. De analyses zijn voor het toaal en per onderwijssector uitgevoerd en gepresenteerd in dit rapport.

2

Vergelijking responsgroep en populatie

Van de 5592 respondenten konden de uitvalgegevens gekoppeld worden aan de sector. In de volgende analyses is dit aantal ingeperkt tot een groep van 4699 respondenten. Deze groep staat in cursusjaar 2010/2011 ingeschreven als voltijds/duaal student, heeft in 2009 of 2010 een diploma van de vooropleiding behaald, en heeft een studieduurverkorting van maximaal een jaar. Tabel 1: Uitval responsgroep en onderzoekspopulatie van eerstejaarsstudenten Steekproef december 2010*

Onderzoekspopulatie (vastgesteld op 1 december 2010)

economie

gedr & m'ij

gezzorg

techniek

onderwijs

N

Uitval per 1/9 2011 478

Totaal 1727

Uitval per 1/9/2011 3490

Totaal 9321

%

27,7%

100,0%

37,4%

100,0%

N

301

1204

1125

3201

%

25,0%

100,0%

35,1%

100,0%

N

144

778

648

2376

%

18,5%

100,0%

27,3%

100,0%

N

223

919

1518

2812

%

24,3%

100,0%

34,4%

100,0%

N

235

702

1153

2933

%

33,5%

100,0%

39,3%

100,0%

landbouw & veeteelt

N

26

125

300

896

kunst

% N

20,8% 18

100,0% 118

33,4% 81

100,0% 368

totaal

% N

15,3% 1424

100,0% 5574

22,0% 8315

100,0% 21907 1

%

25,6%

100,0%

38,0%

100,0%

* De bruto-respons is gebruikt voor deze tabel. Voor de analyses op sector-niveau is de netto-respons gebruikt.

Gemiddeld viel 25.9% van de respondenten uit aan het einde van het studiejaar 2010/2011. Uitval is daarbij gedefinieerd als aan het eind van eerste studiejaar niet meer aanwezig op de 1

Dit is 103 meer dan de onderzoekspopulatie van de Aansluitingsmonitor.

3


opleiding. 2 Boven dit gemiddelde zitten opleidingen in de sectoren Economie en Onderwijs, met achtereenvolgens 27.7%, en 33.5% uitvallers. Respondenten in de sectoren Gezondheidszorg en Kunst vallen minder vaak uit dan gemiddeld, met 18.5% en 15.3% uitvallers. Van de totale onderzoekspopulatie viel gemiddeld 38,0% uit, met ook hier de minste uitval bij de sectoren gezondheidszorg en kunst (respectievelijk 27,3% en 22,0%) en de meeste uitval in economie en onderwijs (37,4% en 39,3%). Hoewel studenten die uitvallen minder hebben meegedaan aan het aansluitingsonderzoek, menen we dat de verbanden tussen kenmerken van de aansluiting en uitval die in de volgende paragrafen zijn onderzocht representatief voor de populatie. Wel is het mogelijk dat in een meer representatieve steekproef of in de populatie sommige verbanden iets hoger of lager zijn. De aantallen respondenten waren groot genoeg om voor de totale responsgroep en bijna alle sectoren na te gaan welke factoren bijdragen aan het verklaren van uitval. In de volgende paragrafen zijn uitvallers en blijvers voor het geheel en voor de sectoren vergeleken op aansluitingskenmerken en is voor vijf sectoren (Landbouw & Veeteelt en Kunst niet) nagegaan uit welke factoren die in de aansluitingsmonitor zijn gemeten de uitval is te verklaren.

2

Omdat in de gegevens van instellingen niet altijd het onderscheid tussen switchers en echte uitvallers kon worden gemaakt zijn beide groepen als één groep geanalyseerd.

4


3

Analyse voor totaal

Nagegaan is welke factoren invloed hebben op uitval. Allereerst is nagegaan of uitvallers en niet-uitvallers (blijvers) verschillen in percentages of gemiddelde scores op potentieel belangrijke factoren zien (Tabel 2). De factoren zijn gordend naar a. achtergrondkenmerken van studenten, b. individuele kenmerken die op het moment van instroom al vast staan, en c. proceskenmerken. De factoren onder punt a en b zijn in het model van de Eindrapportage Aansluitingsmonitor 2010/2011 (p.8) presage-factoren genoemd. De procesfactoren onder punt c hebben betrekking op studeergedrag, verwachtingen, percepties en attitudes van studenten tijdens hun eerste maanden van het hbo. De uitval aan het eind van het eerste jaar is één van de productfactoren die we in ons onderzoeksmodel voor aansluiting onderscheiden. Het rijtje factoren uit het onderzoeksmodel aansluiting is aangevuld met de factor studieduurverkorting, omdat deze in de voorbereidende analyses verschillen lieten zien tussen groepen studenten.

5


c. Proceskenmerken

b. Individuele kenmerken die op moment van instroom al vast staan

`a. Achtergrondkenmerken van studenten

Tabel 2: Gemiddelden en percentages voor uitvallers en blijvers. Totaal Uitgevallen per 1 september 2011 (N=1045) 3

Gebleven na 1 september 2011 (n=2995)1

HG

23,9%

76,1%

Stenden-Emmen

26,8%

73,2%

VHL NHL Stenden-Leeuwarden

25,2% 23,7%

74,8% 76,3%

24,9%

75,1%

CHW

26,5%

73,5%

Saxion-Dev

29,0%

71,0%

Saxion-Ens

29,4%

70,6%

Man *

29,4%

70,6%

Vrouw *

23,8%

76,2%

Leeftijd op 1 dec 2010

19,62

19,61

Havisten*

27,9%

72,1%

Vwo’ers*

16,6%

83,4%

Mbo’ers

26,1%

73,9%

Studenten met een andere vooropleiding

20,7%

79,3%

Geen studieduurverkorting *

26,7%

73,3%

Half jaar studieduurverkorting

25,4%

74,6%

Half jaar – jaar studieduurverkorting *

16,1%

83,9%

Voorbereiding samenwerken

2,86

2,92

Voorbereiding zelfstandig werken *

2,56

2,63

Voorbereiding rekenvaardigheden

2,56

2,63

Tevredenheid voorlichting vanuit de vooropleiding

2,63

2,66

Tevredenheid voorlichting vanuit het hbo*

2,96

3,05

Intrinsiek keuzemotief *

4,20

4,32

Extrinsiek keuzemotief

3,31

3,26

zelfstudie (uren/week) *

13,18

14,10

contacturen (uren/week)

16,42

16,61

Uitkomen verwachtingen *

1,96

2,03

Tevredenheid aansluiting *

2,80

2,86

Sociale integratie *

3,14

3,21

Academische integratie *

2,80

2,98

Vasthoudendheid*

2,80

3,35

Intentie om te blijven *

20,6%

79,4%

52,4%

47,6%

Intentie om te vertrekken *

* Significant verschil p < .001. Vetgedrukt = factoren waarop uitvallers en blijvers verschillen. De kenmerken geslacht (m/v), vooropleiding, studieduurverkorting en intentie om te blijven/vertrekken zijn weergegeven in percentages. De overige kenmerken zijn weergegeven in gemiddelden

3

De N voor de steekproef die hier is gerapporteerd is gebaseerd op het laagste aantal respondenten dat voor een factor is genoemd en is iets lager dan het aantal genoemd in Tabel 1.

6


In tabel 2 zien we een groot aantal significante verschillen tussen uitvallers en blijvers. Van de mannen valt 29.4% uit, dat ruim 5% meer dan de 23.8% bij vrouwen. Vwo’ers blijven vaker dan studenten met een andere vooropleiding, namelijk 83.4% tegen 74.1% gemiddeld. Van de havisten valt 27.9% uit, dat is vaker dan gemiddeld. Studenten die zonder studieduurverkorting instromen vallen gemiddeld vaker uit dan studenten met een half tot maximaal een jaar studieduurverkorting. Studenten die blijven zijn iets beter voorbereid op het hbo wat betreft zelfstandig werken, zijn meer tevreden met de voorlichting vanuit het hbo, en zijn meer intrinsiek gemotiveerd. Verder is uit de tabel af te lezen dat studenten die zijn gebleven ruim een uur meer tijd besteden aan zelfstudie dan degenen die zijn vertrokken. Blijvers zien ook hun verwachtingen meer uitkomen, zijn meer tevreden over de aansluiting, zijn beter sociaal en academisch geïntegreerd, en bovendien meer vasthoudend. Tot slot toont de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 79.4% is gebleven en 20.6% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 52.4% is uitgevallen en 47.6% gebleven. Dit laatste gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 3). Tabel 3: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Totaal Totaal

Uitgevallen (september

Gebleven (september

2011)

2011)

Intentie om te vertrekken (december 2010)

408 (52,4%)

370 (47,6%)

778

Intentie om te blijven (december 2010)

802 (20,6%)

3098 (79,4%)

3900

Totaal

1210 (25.9%)

3468 (74.1%)

4678

Op basis van de gegevens uit Tabel 3 kan worden berekend dat de kans van degenen die in december van het eerste jaar overwegen te vertrekken 4.264 zo groot is als die van hun medestudenten die dit niet overwegen. 4 Voor het verklaren van uitval uit en voor het uitdrukken van de kans op uitval voor meer factoren tegelijk is de analyse van kruistabellen zoals hierboven een ontoereikend middel. Regressieanalyses die voor dit verslag zijn uitgevoerd lenen zich daarvoor beter. In de 4

De kans of ‘odds’ op uitval van studenten die overwegen te vertrekken = 408/370 ofwel 1.10. De kans op uitval van degenen die dit niet overwegen = 802/3098 ofwel 0.258. De uitkomst van 1.10/0.258 = 4.264 geeft de relatieve kans op uitval van twijfelaars weer. De omgekeerde deling 0.23/1.02 = 0.225 geeft aan dat de relatieve kans op uitval van studenten die niet twijfelen 4.434 maal zo klein is. Deze relatieve kansen worden in regressieanalyse aangeduid met het getal Exp(B). (zie voor vervolg de voetnoot bij de bijlage)

7


bijlage zijn de uitkomsten van de regressieanalyse voor het totaal en voor vijf de sectoren (niet voor Landbouw & Veeteelt en Kunst) opgenomen.

Welke van deze factoren hebben de grootste invloed op studie-uitval? Hieronder is het resultaat van de regressieanalyse samengevat (Tabel 4; volledig resultaat van de analyse in bijlage A). In deze tabel zijn ook de effecten doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significante verschillen (zie tabel 2) lieten zien. Tabel 4: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Totaal Factor

waarde

blijfkans(%) t.o.v. 1 referentie

aandeel in populatie / gemiddelde

st. dev.

schaal

vrouw

4%

61%

nominaal

vwo

9%

10%

nominaal

ja, 1 jaar

10%

7%

nominaal

voorbereiding zelfstandig werken

1%

2,9

0,6

1 tot 4 (1)

voorbereiding rekenvaardigheden

2%

2,6

0,8

1 tot 4 (1)

voorlichting door hbo

-3%

3,0

0,4

1 tot 4 (1)

intrinsieke motivatie

1%

4,3

0,5

1 tot 5 (1)

extrinsieke motivatie

-1%

3,3

0,7

1 tot 5 (1)

tevredenheid aansluiting

-2%

2,8

0,5

1 tot 4 (1)

academische integratie

5%

2,9

0,5

1 tot 4 (1)

vasthoudendheid

10%

3,2

0,8

1 tot 4 (1)

-18%

17%

Populatiekenmerken om rekening mee te houden sexe vooropleiding leeftijd studieduurverkorting direct beïnvloedbare factoren

intentie om te blijven

nee

nominaal

1

Aantal %-punten afname/toename van de blijfkans ten opzichte van de referentiegroep (= ‘mannelijke havisten van HG, zonder studieduurverkorting ,die na drie maanden de intentie hebben om te blijven’) bij stijging van 1 schaalpunt. In de tabel komt zelfstudie-uren niet voor, hoewel significant in Tabel A bij de bijlage, omdat het effect op uitval slechts 0.2% is per uur meer.

Tabel 4 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld zien dat de kans op blijven met 9%-punt toeneemt bij de vwo-instroom. Eén jaar studieduurverkorting levert een blijfkans op die 10%-punt hoger is dan de referentie-uitkomst. Studenten die in december aangeven niet vasthoudend te zijn hebben 18%-punt minder kans te blijven. Een betere voorlichting vanuit het hbo met één punt doet de kans op blijven dalen met 3%-punt. Wanneer de tevredenheid over de mate van academische integratie stijgt met één punt, dan neemt de 8


kans op blijven toe met 5%-punt. Tot slot laat toename van de vasthoudendheid met één punt de blijfkans met 10%-punt stijgen.

Bij deze samenvattende tabel kan worden opgemerkt dat de analyse uitgebreid zou kunnen worden met zgn. interactie-effecten, dat zijn effecten van een derde variabele op de relatie tussen een onafhankelijke en een afhankelijke variabele. De relatie tussen geslacht en uitval kan bijvoorbeeld per sector verschillen. De toevoeging van de interactievariabele geslacht * sector leidt inderdaad tot een iets ander het regressiemodel, met een iets hogere Nagelkerke R2 van 0.241 (versus 0.210 in bijlage A). Maar het aantal correct voorspelde uitvallers neemt niet toe. De veranderingen in het model zijn terug te vinden in een significant interactie-effect van onderwijs*sexe. Blijkbaar vallen mannen in deze sector relatief in vergelijking met andere sectoren vaker uit dan vrouwen. Hoewel interactie-effecten er dus wel toe kunnen doen, wordt hierop in dit rapport vanwege het technische karakter van de uitbreiding niet verder ingegaan.

9


4

Analyses voor Economie

De analyses uit de voorgaande paragraaf zijn herhaald per sector. Tabel 5 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor de sector Economie.

c. Proceskenmerken


a. Achtergrondkenmerken van studenten

Tabel 5: Gemiddelden / percentages voor uitvallers en blijvers. Economie. Uitvallers (N=376)

Blijvers (n=927)

Man

30,4%

69,6%

Vrouw

25,8%

74,2%


19,50

19,45

Havisten *

31,0%

69,0%

Vwo’ers*

14,6%

85,4%

Mbo’ers *

28,3%

71,7%

Studenten met een andere vooropleiding

15,7%

84,3%

Geen studieduurverkorting

28,6%

71,4%


33,3%

66,7%

Half jaar – jaar studieduurverkorting *

13,2%

86,8%


2,54

2,58

Voorbereiding zelfstandig werken

2,82

2,89


2,64

2,73


2,61

2,65

Tevredenheid voorlichting vanuit het hbo

2,92

2,98


4,20

4,29


3,53

3,50

zelfstudie (uren/week) *

12,63

13,99

contacturen (uren/week)

14,96

15,37


1,97

2,02

Tevredenheid aansluiting

2,78

2,84


3,06

3,17


2,79

2,93

Vasthoudendheid*

2,75

3,27


21,7%

78,3%


52,8%

47,2%

* Significant verschil p < .05. Vetgedrukt = factoren waarop studenten die zijn uitgevallen verschillen van degenen die zijn gebleven. De kenmerken geslacht (m/v), vooropleiding, studieduurverkorting en intentie om te blijven/vertrekken zijn weergegeven in percentages. De overige kenmerken zijn weergegeven in gemiddelden

10


Tabel 5 laat zien dat havisten en mbo’ers significant vaker uitvallen dan vwo’ers. Verder hebben blijvers een significant hogere score op intrinsiek keuzemotief, en besteden zij meer tijd aan zelfstudie. Ook zien blijvers hun verwachtingen iets vaker uitkomen, hebben een hogere mate van sociale en academische integratie en zijn meer vasthoudend. De één na laatste regel van de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 78.1% is gebleven en 21.9% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 53.1% is uitgevallen en 46.9% gebleven. Dit laatste gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 6).

Tabel 6: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerste jaar (september 2011). Economie Totaal

Uitgevallen (september

Gebleven (september

2011)

2011)


160 (52,8%)

143 (47,2)

303


262 (21.7%)

945 (78,3%)

1207

Totaal

422 (27.9%)

1088 (72.1%)

1510

Uit de tabel kan worden berekend dat de kans van twijfelaars op uitval 4x keer zo groot is als die van degenen die in december 2010 zeker waren van hun keuze. 5

Vervolgens is voor Economie een regressieanalyse uitgevoerd (Bijlage B). De resultaten van deze analyse zijn hieronder samengevat (Tabel 7). In deze tabel zijn de effecten ook doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significant verschillen (zie tabel 6).

5

Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 160/143 = 1.12. Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 262/945 =

0.28. De kans van twijfelaars op uitval is dan 1.12/0.28 = 4.0 zo groot als die van de niet-twijfelaars.

11


Tabel 7: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Economie Totaal Factor

waarde



st. dev.

schaal

vwo

19%

10%

nominaal

mbo

9%

30%

nominaal

anders

18%

4%

nominaal

-4%

19,5

21%

5%


-10%

3,0

0,4

1 tot 4 (1)


-2%

4,3

0,5

1 tot 5 (1)

sociale integratie

5%

3,1

0,5

1 tot 4 (1)


3%

2,9

0,5

1 tot 4 (1)

vasthoudendheid

12%

3,1

0,8

1 tot 4 (1)

-27%

20%

Populatiekenmerken om rekening mee te houden sexe vooropleiding

leeftijd studieduurverkorting

ja, 1 jaar

2,0

jaar (1) nominaal

direct beïnvloedbare factoren


nee

nominaal

1

Aantal %-punten afname/toename van de blijfkans ten opzichte van de referentiegroep (= ‘mannelijke havisten van HG, zonder studieduurverkorting en die na drie maanden de intentie hebben om te blijven’) bij stijging van 1 schaalpunt. In de tabel komt zelfstudie-uren niet voor, hoewel significant in Tabel A bij de bijlage, omdat het effect op uitval slechts 0.2% is per uur meer.

Tabel 7 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld zien dat de kans op blijven met 19%-punt toeneemt bij studenten met een vwo-vooropleiding, met 9%-punt met een mbovooropleiding en 18%-punt indien men een andere vooropleiding (ook anders dan havo) heeft. Een hogere instroomleeftijd doet de blijfkans met 4%-punt per jaar zakken. Studieduurverkorting levert een verhoging van de blijfkans met 21%-punt op. Bij een betere voorlichting door de hbo-opleiding daalt de blijfkans met 10%-punt. Een betere sociale integratie levert een 5%-punt hogere blijfkans op. Hogere vasthoudendheid levert een stijging van de blijfkans met 12%-punt op. Geen intentie om te blijven doet de blijfkans met 27%punt dalen.

12


5

Analyse Gedrag & Maatschappij

Tabel 8 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor Gedrag & Maatschappij.

c. Proceskenmerken



Tabel 8: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Gedrag & Maatschappij Uitvallers (N=200)

Blijvers (n=629)

Man *

31,4%

68,6%

Vrouw *

23,8%

76,2%

Leeftijd op 1 dec 2010 *

19,73

19,93

Havodum

27,6%

72,4%

Vwodum

16,3%

83,7%

Mbodum

22,2%

77,8%

Overigdum

37,5%

62,5%

Geen studieduurverkorting *

26,4%

73,6%

Max halfjaar_studieduurverkorting

21,4%

78,6%

Half_tot_jaar_studieduurverkorting*

17,5%

82,5%


2,69

2,73

Voorbereiding zelfst werken

2,95

2,98

Voorbereiding rekenva

2,38

2,28

Tevredenheid voorlichting vooropleiding

2,61

2,67

Tevredenheid voorlichting hbo *

2,93

3,05


4,25

4,39


3,18

3,18

zelfstudie (gemiddeld aantal uren/week) *

12,98

14,00

contacturen (gemiddeld aantal uren/week)

15,06

15,16


1,97

2,02


2,86

2,87

Sociale integratie

3,20

3,23


2,76

2,91

Vasthoudendheid *

2,68

3,32

Blijfintentie *

20,1%

79,9%

Vertrekintentie *

48,5%

51,5%

* Significant verschil p < .05. Vetgedrukt = factoren waarop studenten die zijn uitgevallen verschillen van degenen die zijn gebleven. De kenmerken geslacht (m/v), vooropleiding, studieduurverkorting en intentie om te blijven/vertrekken zijn weergegeven in percentages. De overige kenmerken zijn weergegeven in gemiddelden.

13


Er zijn geen significante verschillen tussen uitvallers en blijvers naar vooropleiding. De tabel wel laat zien dat vrouwen, studenten met een half tot een jaar studieduurverkorting, studenten die meer tevreden zij over de voorlichting vanuit het hbo, en meer intrinsiek gemotiveerde studenten vaker blijven. Bovendien besteden blijvers gemiddeld meer tijd aan zelfstudie, zien ze hun verwachtingen vaker uitkomen, zijn beter academische geïntegreerd en meer vasthoudend. De één na laatste regel van de tabel laat zien dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 79.9% is gebleven en 20.1% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 48.5% is uitgevallen en 51.5% gebleven. Dit laatste gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 9).

Tabel 9: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Gedrag & Maatschappij Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


79 (48,5%

84 (51,5%)

163


163 (20,1%

649 (79,9%)

812

Totaal

242 (24.8%)

733 (75.2%)

975

Uit de tabel kan worden berekend dat de kans van twijfelaars op uitval bijna 4x keer zo groot is als die van degenen die in december 2010 zeker waren van hun keuze. 6

Vervolgens is voor Gedrag & Maatschappij een regressieanalyse uitgevoerd (Bijlage C). De resultaten van deze analyse zijn hieronder samengevat (Tabel 10). ). In deze tabel zijn de effecten ook doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significant verschillen (zie tabel 8).

6



14


Tabel 10: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Totaal G&M Factor

waarde



Populatiekenmerken om rekening mee te houden sexe

vrouw

3%

83%

direct beïnvloedbare factoren voorlichting door hbo

1%

3,0

0,4

1 tot 4 (1)


3%

4,4

0,5

1 tot 5 (1)

-10%

2,0

0,3

1 tot 4 (1)

4%

2,9

0,5

1 tot 4 (1)

8%

3,2

0,8

1 tot 4 (1)

-6%

17%

uitkomen verwachtingen academische integratie vasthoudendheid intentie om te blijven

nee

st. dev.

schaal

nominaal

nominaal

1

Aantal %-punten afname/toename van de blijfkans ten opzichte van de referentiegroep (= ‘mannelijke havisten van HG, zonder studieduurverkorting, die na drie maanden de intentie hebben om te blijven’) bij stijging van 1 schaalpunt

Tabel 10 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld zien dat de kans op blijven met 3%-punt toeneemt bij vrouwen (t.o.v. de referentiegroep mannen). Het beter uitkomen van verwachtingen leidt tot een daling van de blijfkans van 10%-punt. Een betere academische integratie (+4%-punt) en vasthoudendheid (+8%-punt) verhogen de blijfkans. Geen intentie om te blijven verlaagt de blijfkans met 6%-punt.

15


6

Analyse gezondheidszorg

Tabel 11 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor sector gezondheidszorg.

c. Proceskenmerken



Tabel 11: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Gezondheidszorg Uitvallers (N=96)

Blijvers (n=461)

Man *

32,3%

67,7%

Vrouw *

16,0%

84,0%


19,28

19,32

Havodum

18,0%

82,0%

Vwodum

21,6%

78,4%

Mbodum

20,6%

79,4%

Overigdum

6,1%

93,9%


18,8%

81,2%


,0%

100,0%

Half_tot_jaar_studieduurverkorting

12,5%

87,5%


2,66

2,63


2,93

2,98


2,63

2,68


2,65

2,65

Tevredenheid voorlichting hbo

3,06

3,09

Intrinsiek keuzemotief

4,29

4,35


3,03

3,00

zelfstudie (gemiddeld aantal uren/week)

13,21

13,68


17,23

17,56

Uitkomen verwachtingen

1,98

2,03


2,81

2,85

Sociale integratie

3,19

3,22


2,88

3,02

Vasthoudendheid *

2,88

3,39

Blijfintentie *

15,1%

84,9%

Vertrekintentie *

42,5%

57,5%


16


Uit de tabel blijkt dat vrouwen significant minder vaak uitvallen en vaker blijven. Er zijn geen verschillen naar vooropleiding, maar wel naar mate van academische integratie en vasthoudendheid. Blijvers hebben een hogere score op deze twee laatste twee variabelen dan uitvallers. De één na laatste regel van de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 84.9% is gebleven en 15.1% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 42.5% is uitgevallen en 57.5% gebleven. Dit gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 12). Tabel 12: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Gezondheidszorg Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


34 (42.5%)

46 (57.5%)

80


85 (15.1%)

479 (84.9%)

564

Totaal

119 (18.5%)

525 (81.5%)

644

Uit de tabel kan worden berekend dat de kans van twijfelaars op uitval ruim 4x keer zo groot is als die van degenen die in december 2010 zeker waren van hun keuze. 7

Vervolgens is voor Gezondheidszorg een regressieanalyse uitgevoerd (Bijlage D). De resultaten van deze analyse zijn hieronder samengevat (Tabel 13). In deze tabel zijn de effecten ook doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significant verschillen (zie tabel 11).

7



17


Tabel 13: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Totaal Gezondheidszorg Factor

waarde



st. dev.

schaal

Populatiekenmerken om rekening mee te houden sexe

vrouw

19%

85%


13%

3,0

0,4

1 tot 4 (1)

vasthoudendheid

23%

3,3

0,8

1 tot 4 (1)

-18%

13%

nominaal



nee

nominaal

1


Tabel 13 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld, zien dat de kans op blijven met 19%-punt toeneemt bij de vrouwen. Een betere academische integratie levert een verhogig van de blijfkans op met 13%-punt. Een betere vasthoudendheid verhoogt de blijfkans met 23%-punt. Geen intentie om te blijven verlaagt de blijfkans met 18%-punt.

18


7

Analyse Techniek

Tabel 14 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor sector techniek. Tabel 14: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Techniek

c. Proceskenmerken



Uitvallers (N=172)

Blijvers (n=513)

Man

25,7%

74,3%

Vrouw

22,4%

77,6%


19,88

19,79

Havodum

26,9%

73,1%

Vwodum *

16,5%

83,5%

Mbodum

26,1%

73,9%

Overigdum

20,0%

80,0%


26,0%

74,0%


19,7%

80,3%


21,7%

78,3%


2,71

2,65


2,75

2,81


2,72

2,82


2,68

2,65

Tevredenheid voorlichting hbo *

2,97

3,08


4,17

4,27


3,34

3,31


13,53

14,44


18,67

18,43


1,96

2,05


2,76

2,84


3,11

3,18


2,83

3,05

Vasthoudendheid *

2,83

3,38

Blijfintentie *

20,5%

79,5%

Vertrekintentie *

53,2%

46,8%


19


De tabel laat zien dat blijvers significant vaker vwo als vooropleiding hebben. Blijvers zijn vaker tevreden over de voorlichting die ze ontvingen uit het hbo en zijn meer intrinsiek gemotiveerd. Verder zien blijvers hun verwachtingen vaker uitkomen, zijn meer tevreden over de aansluiting, zijn zowel meer sociaal als academisch geïntegreerd en bovendien vasthoudender dan uitvallers. De één na laatste regel van de tabel laat zien dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 76.4% is gebleven en 23.4% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 70.4% is uitgevallen en 29.6% gebleven. Dit gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 15).

Tabel 15: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Techniek Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


59 (53.2%

52 (47.8%)

111


138 (20.5%)

536 (79.5%)

674

Totaal

197 (25.1%)

588 (74.9%)

785


Vervolgens is voor Techniek een regressieanalyse uitgevoerd (Bijlage E). De resultaten van deze analyse zijn hieronder samengevat (Tabel 16). ). In deze tabel zijn de effecten ook doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significant verschillen (zie tabel 12).

8

Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 59/52 =1.13. Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 138/536 =


20


Tabel 16: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Totaal Techniek Factor

waarde

blijfkans(%) t.o.v. referentie


st. dev.

schaal

direct beïnvloedbare factoren voorlichting door hbo

2%

3,1

0,4

1 tot 4 (1)


4%

4,2

0,5

1 tot 5 (1)

uitkomen verwachtingen

2%

2,0

0,3

1 tot 4 (1)


-3%

2,8

0,5

1 tot 4 (1)

sociale integratie

-2%

3,2

0,5

1 tot 4 (1)


9%

3,0

0,5

1 tot 4 (1)

vasthoudendheid

10%

3,2

0,8

1 tot 4 (1)

-19%

14%

Populatiekenmerken om rekening mee te houden


nee

nominaal

1


Tabel 16 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld zien dat de kans op blijven met 10%-punt toeneemt bij een hogere vasthoudendheid met 1 schaalpunt. Een betere academische integratie levert een verhoging van de blijfkans op met 9%-punt. Geen intentie om te blijven doet de blijfkans dalen met 19%-punt. De overige invloeden zijn beperkt tot enkele procentpunten positief of negatief.

21


8

Analyses Onderwijs

Tabel 17 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor sector Onderwijs. Tabel 17: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Onderwijs 36,6%

63,4%

Vrouw

30,9%

69,1%


19,68

19,59

Havodum

33,7%

66,3%

Vwodum

17,0%

83,0%

Mbodum

34,2%

65,8%

Overigdum

38,9%

61,1%


33,9%

66,1%


25,0%

75,0%

Half jaar – jaar studieduurverkorting

8,7%

91,3%


2,65

2,70


2,91

2,97


2,41

2,62


2,64

2,73

Tevredenheid voorlichting hbo_

3,04

3,18


4,14

4,29


3,15

3,12

Zelfstudie (uren/week)

13,94

13,87

Contacturen (uren/week)

18,31

18,29


1,94

2,05


2,83

2,94

Sociale integratie

3,26

3,31


2,84

3,05

Vasthoudendheid*

2,99

3,53


26,9%

73,1%


63,0%

37,0%

c. Proceskenmerken

Man


Blijvers (n=357)


Uitvallers (N=172)


22


Uit tabel 17 blijkt dat vwo’ers relatief vaker blijver zijn dan studenten met een andere vooropleiding. Blijvers zijn bovendien significant meer academisch geïntegreerd en vasthoudender dan uitvallers. De één na laatste regel van de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 73.1% is gebleven en 26.9% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 63.0% is uitgevallen en 37.0% gebleven. Dit gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 18).

Tabel 18: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Onderwijs Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


58 (63.0%

34 (37.0%)

92


136 (26.9%

369 (73.1%)

505

Totaal

194 (32.5%)

403 (67.5%)

597

Uit de tabel kan worden berekend dat de kans van twijfelaars op uitval ruim 4.5x keer zo groot is als die van degenen die in december 2010 zeker waren van hun keuze. 9

Vervolgens is voor Onderwijs een regressieanalyse uitgevoerd (Bijlage F). De resultaten van deze analyse zijn hieronder samengevat (Tabel 19). In deze tabel zijn de effecten ook doorgerekend voor de variabelen waarop ‘uitvallers’ en blijvers’ significant verschillen (zie tabel 17).

9



23


Tabel 19: Overzichtstabel invloed van variabelen op kans om te blijven. Totaal Onderwijs Factor

waarde

blijfkans(%) t.o.v. referentie


mbo

-16%

31%

voorbereiding rekenvaardigheden

6%

2,6

0,8

1 tot 4 (1)


-2%

3,1

0,4

1 tot 4 (1)


-3%

4,2

0,5

1 tot 5 (1)

uitkomen verwachtingen

7%

2,0

0,3

1 tot 4 (1)


-5%

2,9

0,5

1 tot 4 (1)


10%

3,0

0,5

1 tot 4 (1)

vasthoudendheid

12%

3,4

0,7

1 tot 4 (1)

-16%

16%

Populatiekenmerken om rekening mee te houden vooropleiding

st. dev.

schaal

nominaal



nee

nominaal

1


Tabel 19 geeft aan wat de toename van de kans op blijven (=niet uitvallen) is, indien de waarde van een factor een schaalpunt hoger is. De tabel laat, bijvoorbeeld zien dat de kans op blijven met 16%-punt afneemt bij de mbo-instroom. Betere rekenvaardigheden levert een hogere blijfkans op met 6%-punt. Het beter uitkomen van verwachtingen verhoogt de blijfkans met 7%-punt. Een hogere tevredenheid over de aansluiting verlaagt de blijfkans met 5%-punt. Betere academische integratie (+10%-punt) en vasthoudendheid (+12%-punt) verhogen de blijfkans. Geen intentie om te blijven verlaagt de blijfkans met 16%-punt.

24


9

Analyses landbouw en Veeteelt

Tabel 20 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor de sector.

c. Proceskenmerken



Tabel 20: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Landbouw en Veeteelt Uitvallers (N=20)

Blijvers (n=67)

Man

23,1%

76,9%

Vrouw

26,6%

73,4%


19,51

19,41

Havodum

26,8%

73,2%

Vwodum

7,1%

92,9%

Mbodum

27,6%

72,4%

Overigdum

50,0%

50,0%

Geenstudieduurverk

23,8%

76,3%

Maxhalfjaar_studieduurverk *

55,6%

44,4%

Half_tot_jaar_studieduurverk

14,3%

85,7%

Voorbereiding samenwerken *

2,39

2,49


2,53

2,96

Voorbereiding rekenvaardigheden *

2,58

2,88


2,59

2,60


2,79

2,91


4,17

4,24


3,11

2,96


14,00

13,33


17,58

18,88


1,98

2,14


2,61

2,82

Sociale integratie

3,09

3,14


2,48

3,02

Vasthoudendheid *

2,83

3,46

Blijfintentie *

14,6%

85,4%

Vertrekintentie *

66,7%

33,3%


25


De tabel toont dat studenten met maximaal een half jaar studieduurverkorting relatief vaak uitvallen. Het verschil is significant, maar gezien het geringe aantal studenten in deze categorie (waarin 5 van de 9 uitvallen) is voorzichtigheid bij interpretatie van dit resultaat geboden. Ook laat de tabel zien dat blijvers significant vaker hun verwachtingen zien uitkomen, meer tevreden zijn over de aansluiting, meer academisch geïntegreerd en vasthoudend zijn. De één na laatste regel van de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 88.6% is gebleven en 11.4% is uitgevallen. Van degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 50.0% is uitgevallen en 50.0% gebleven. Dit gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 21). Tabel 21: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Landbouw & Veeteelt Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


14 (66.7%

7 (33.3%)

21


12 (14.6%)

70 (85.4%)

82

Totaal

26 (25.2%)

77 (74.8%)

103

Uit de tabel kan worden berekend dat de kans van twijfelaars op uitval bijna 12x keer zo groot is als die van degenen die in december 2010 zeker waren van hun keuze. 10

Voor Landbouw en veeteelt is geen verdere analyse uitgevoerd vanwege het te lage aantal respondenten.

10



26


10

Analyses Kunst

Tabel 22 geeft de gemiddelden voor uitvallers en blijvers voor sector Onderwijs.

c. Proceskenmerken



Tabel 22: Gemiddelden voor uitvallers en blijvers. Kunst Uitvallers (N=7)

Blijvers (n=50)

Man

18,2%

81,8%

Vrouw

15,1%

84,9%


19,90

19,98

Havodum

16,7%

83,3%

Vwodum

13,3%

86,7%

Mbodum

18,2%

81,8%

Overigdum

,0%

100,0%


15,6%

84,4%

Maxhalfjaar_studieduurverkorting

,0%

,0%


,0%

,0%


2,78

3,03


2,93

3,21


2,21

2,37


2,75

2,72


3,31

3,17


4,43

4,45


3,25

2,75

Zelfstudie (gemiddeld aantal uren/week)

17,50

20,25

Contacturen (gemiddeld aantal uren/week)

17,80

16,74


2,00

2,05


2,99

3,07

Sociale integratie

3,22

3,49


2,60

3,22

Vasthoudendheid *

2,67

3,42

Blijfintentie *

10,7%

89,3%

Vertrekintentie *

57,1%

42,9%


Blijver zijn meer academisch geïntegreerd en vasthoudender. De één na laatste regel van de tabel dat van de studenten die in december 2010 de intentie hadden om te blijven (voldoende tevreden waren over hun studiekeuze) 88,6% is gebleven en 11.4% is uitgevallen. Van 27


degenen die in december de intentie hadden om een andere opleiding en/of instelling te kiezen (niet tevreden waren over hun studiekeuze) is na het eerste jaar 50.0% is uitgevallen en 50.0% gebleven. Dit gegeven is in de volgende tabel apart uitvergroot (Tabel 23).

Tabel 23: Intentie om te blijven of vertrekken (december 2010) en uitval aan het eind van het eerstejaars (september 2011). Kunst Uitgevallen (september

Gebleven (september

Totaal

2011)

2011)


4 (57.1%

3 (42.9%)

7


6 (10.7%)

50 (89.3%)

56

Totaal

10 (15.9%)

53 (84.1%)

63


Voor Kunst is geen verdere analyse uitgevoerd vanwege het te lage aantal respondenten.

11

Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 4/3 = 1.33. Kans of ‘odds’ op uitval van twijfelaars = 6/50 = 0.12.

De kans van twijfelaars op uitval is dan 1.33/0.12 = 1.08 zo groot als die van de niet-twijfelaars.

28


10

10.1

Conclusies en discussie Conclusies

In dit verslag is gerapporteerd over factoren die ‘uitval’ verklaren voor een steekproef van eerstejaarsstudenten van zes hogescholen. Allereerst zijn de gemiddelden en percentages van uitvallers en blijvers vergeleken. Vervolgens zijn regressieanalyses uitgevoerd voor het totaal en vijf sectoren (zie resultaten in de Bijlage, tabellen A tot en met F). Tot slot zijn de resultaten voor het totaal en per sector gecombineerd in samenvattende tabellen (tabellen 4, 7, 10, 13, 16 en 19). De onderstaande kruisjestabel is gebaseerd op deze samenvattende tabellen en geeft per sector de factoren die invloed hebben op de blijfkans van studenten in het eerste jaar (Tabel 24). Tabel 24: Factoren die relevant zijn voor het verklaren van uitval Totaal

Economie

G&M

Gezond-

Techniek

Onderwijs

heidszorg Populatiekenmerken Geslacht

X

Leeftijd Vooropleiding vwo

X X

X

X

Vooropleiding mbo

X

Vooropleiding anders

X

Studieduurverkorting - ½ - 1 jaar

X

X

X

X

Direct beïnvloedbare factoren Voorbereiding zelfstandig werken

X


X

Tevredenheid over de voorlichting vanuit de hbo-

X

X

X

X

X

Intrinsieke keuzemotivatie

X

X

X

X

X

Extrinsieke keuzemotivatie

X X

X

X

X

opleiding

Verwachtingen Tevredenheid aansluiting

X

Sociale integratie

X X

X

Academische integratie

X

X

X

X

X

X

Vasthoudendheid

X

X

X

X

X

X

Intentie om te blijven

X

X

X

X

X

X

X = factoren die van invloed zijn op uitval

29


De tabel overziend, en gebaseerd op het percentage toename van de blijfkans in de overzichtstabellen, komen als belangrijkste factoren die van invloed zijn op de blijfkans van eerstejaarsstudenten naar voren: •


•

Vasthoudendheid

•

Intentie om te blijven.

Studenten met een geringe mate van academische integratie hebben meer kans op uitval. Minder vasthoudende studenten, die nog niet een duidelijk doel hebben aan het begin van het eerste jaar, hebben ook een grotere kans op uitval. Datzelfde geldt voor studenten die drie maanden na de start van het eerste jaar al een andere opleiding en/of instelling overwegen. Deze drie factoren hangen met elkaar samen (correlaties van .30 tot .60), maar hebben elk onafhankelijk van de andere twee factoren invloed op de uitval van studenten. De belangrijkste van deze drie factoren is de intentie om te blijven. Uit de voorgaande paragrafen blijkt dat studenten die niet de intentie om te blijven voor de vijf grote sectoren (economie, gedrag en maatschappij, gezondheidszorg, techniek en onderwijs) ongeveer een vier maal grotere kans hebben op uitval. Voor de sectoren kunst en veeteelt &landbouw is deze kans zelfs meer dan 10x zo groot. Twee factoren die naast deze drie bij vier sectoren (alleen niet bij gezondheidszorg) een rol spelen zijn: •

De tevredenheid van studenten met de voorlichting van het hbo, en

•

De intrinsieke keuzemotivatie.

Opvallend is dat de invloed van deze twee factoren negatief is bij economie en onderwijs. Een grotere tevredenheid met de voorlichting vanuit het hbo en een grote intrinsieke keuzemotivatie leiden tot een grotere kans op uitval. Het eerste betekent dat studenten op het verkeerde been gezet kunnen zijn door de voorlichting: ze zijn hierover wel tevreden, maar het leidt wel tot een minder grote blijfkans. Het tweede kan betekenen dat intrinsiek gemotiveerde studenten in de sectoren economie en onderwijs minder goed aarden. Bij gedrag & maatschappij en techniek hebben deze factoren wel een positief effect op de kans om te blijven. Per sector zijn er soms invloeden van specifieke factoren te zien. Bijvoorbeeld bij economie, waar jongere studenten, vwo’ers en mbo’ers, studenten met een studieduurverkorting van een half tot een jaar, en studenten met een hogere score op sociale integratie een grotere kans hebben op blijven. Bij gedrag en maatschappij en gezondheidszorg

30


hebben vrouwen een grote kans op blijven. Bij gedrag en maatschappij, techniek en onderwijs is het niet uitkomen van verwachtingen negatief van invloed op de blijfkans. Voorts zijn bij techniek de tevredenheid over de aansluiting en de mate van sociale integratie van invloed op de blijfkans van studenten. Tot slot valt voor onderwijs op dat mbo’ers en studenten die minder tevreden zijn over hun voorbereiding in rekenvaardigheden een grotere kans op uitval hebben.

10.2

Discussie

Dit onderzoek kende beperkingen wat betreft de representativiteit en het grote aantal variabelen. In hoofdstuk 2 is de steekproef vergeleken met de populatie, en daaruit bleek dat de steekproef procentueel minder uitvallers telt dan de populatie. Het gevolg daarvan kan zijn dat enkele factoren die nu net niet significant waren, bij een evenredige vertegenwoordiging van uitvallers wel als significant naar voren waren gekomen. De keuze voor deze variabelen is gebaseerd op ons theoretische model. 12 Niet alle mogelijke factoren zijn onderzocht. Persoonlijkheidskenmerken, financiële factoren, intrinsieke motivatie (niet vóór maar tijdens de opleiding), leerstijlen van studenten, kenmerken van docenten en opleiding kunnen bijdragen aan het beter verklaren van studiesucces. 13 Ook een verdere verfijning van de begrippen contacturen en zelfstudie-uren, sociale en academische integratie zou wellicht kunnen leiden tot scherpere en volledige verklaringen voor uitval (voetnoot 9). Echter, dat zou betekenen dat studenten wordt gevraagd meer vragen te beantwoorden, en dat staat op gespannen voet met het bereiken van een goede respons. De functies van de propedeuse zijn volgens de WHW (art.7) selecteren, oriënteren en verwijzen. Het is dus goed recht van studenten om te twijfelen over hun keuze. Het is ook de taak van opleidingen en instellingen om studenten te helpen en te adviseren over hun keuze. Tegelijk kan worden opgemerkt dat inherent aan het systeem is dat twijfels, wanneer uitval het gevolg is, kunnen leiden tot grote financiële consequenties voor zowel instelling en opleidingen als voor individuele studenten. Anders organiseren van twijfels en eerder afronden van het keuzeproces, vóór of vroeg in het eerste jaar, is wellicht een mogelijkheid om deze nadelige gevolgen te vermijden. 12

Werkgroep Aansluitingsmonitor Regio noordoost Nederland. Eindrapportage Aansluitingsmonitor 2010/2011. Verantwoording en aanvullende analyses, p.8. 13 zie bijvoorbeeld Severiens, S., e.a. , 2011. Studiesucces in de bachelor. MOCW/Risbo/RuG. Te downloaden via http://www.rijksoverheid.nl.

31


10.3 Praktische implicaties In de rapportage is steeds gekeken naar drie groepen factoren: achtergrond- of populatiekenmerken, individuele kenmerken van studenten bij instroom en proceskenmerken. Uit de analyses komen proceskenmerken, zoals de mate van academische integratie, vasthoudendheid van studenten en de intentie om te blijven, naar voren als factoren waar zowel instellingen als geheel als opleidingen op zouden kunnen sturen teneinde de uitval in het eerste jaar terug te dringen dan wel de blijfkans te vergroten. Opvallend is dat contacturen geen invloed hebben op de blijfkans van eerstejaarsstudenten. Bovendien hebben zelfstudieuren, hoewel uitvallers en blijvers hierop soms verschillen, slechts een verwaarloosbaar effect op uitval. Omdat instellingen en opleidingen echter van elkaar verschillen zou verwacht mogen worden dat contacturen wel enig effect te zien geeft. Met het oog op evalueren van het effect van tijdsbesteding via contacturen en zelfstudie is het wellicht wenselijk om het onderzoeksinstrument van de aansluitingsmonitor te verfijnen. . Instellingen en opleidingen kunnen met het oog op terugdringen van de uitval kijken naar de kenmerken van studenten die relatief kort voor of op het moment van instroom kunnen worden vastgesteld en die tijdens de laatste jaren voortgezet onderwijs zijn gevormd. De belangrijkste daarvan zijn in dit verslag de tevredenheid over de voorlichting vanuit de eigen instelling/opleiding en de intrinsieke motivatie van studenten. De in de sectoren onderwijs en economie aangetoonde negatieve invloed van tevredenheid met de voorlichting op uitval betekent dat studenten kennelijk niet altijd de juiste informatie krijgen voor het vormen van een goed beeld van de opleiding. De kwaliteit van de voorlichting op zich kan goed zijn. Maar als er een ander beeld wordt geschetst over docenten, studenten en inhoud van de opleiding en het beeld van het beroep niet past bij de ervaringen met de opleiding, dan kan dat een averechts effect op de uitval. Een indicatie voor dit averechtse effect is dat voor drie sectoren (gedrag en maatschappij, techniek en onderwijs) het niet uitkomen van verwachtingen een negatief effect heeft op de blijfkans van studenten. Wanneer met de inhouden en de manier van werken in het eerste jaar voldoende wordt ingespeeld op de intrinsieke motivatie (en behoeften) van studenten, dan kan dat de blijfkans vergroten. Ook kenmerken van de populatie blijken van invloed te zijn op de blijfkans. De invloed van geslacht (vrouwen > mannen), leeftijd (jonger studenten meer blijfkans) en vooropleiding in het eerste jaar (vwo’ers > andere vooropleiding) op de blijfkans betekent dat het van belang is en blijft dat instellingen en opleidingen rekening houden met de samenstelling van de instroom. Binnen hogescholen kunnen sectoren, en daarbinnen 32


opleidingen, van elkaar verschillen. Bij de sector economie vormen jonge studenten en havisten elkaar overlappende doelgroepen die extra aandacht vragen. Mannen vormen in de sectoren gedrag en maatschappij en gezondheidszorg een minderheid die relatief vaak uitvallen en extra aandacht vragen. Deze rapportage vormt een leidraad voor instellingen en opleidingen om het rendementsbeleid voor wat betreft het eerste jaar in te kleuren. Hogescholen en sectoren hebben duidelijk drie tot vijf gemeenschappelijke factoren, zoals in 10.1 is aangegeven. Daarnaast zijn er duidelijke of graduele verschillen tussen sectoren. De werkgroep pleit er dan ook voor het rendement per sector te benaderen. De respons van de aansluitingsmonitor 2010—2011 was per opleiding onvoldoende om regressieanalyses uit te voeren en overzichten van relevante factoren te leveren. Opleidingen zouden dat gemis kunnen compenseren door de rapportages per sector in dit rapport en het betreffende hogeschool rapport. Bovendien kunnen opleidingen gebruik maken van de maatwerkrapportages van voorjaar 2011. In die rapportages kunnen opleidingen terugvinden op welke relevante variabelen zij relatief lage waarden. Dat biedt weliswaar geen 100%-garantie voor aanpakken van de juiste variabelen, maar wel goede aanknopingspunten voor evidence-based uitvalbeleid.

33


Bijlage.

A. Totaal.

Uitkomsten logistische regressieanalyses Afh. Varabele:

Blijven 1 = ja; 2 = nee

Onafh. Variabelen: Sig.

Exp(B)

Hbosectorindeling *

,000

Gedr & m'ij *

,042

1,312

Gezzorg *

,008

1,525

Techniek

,829

1,029

Onderwijs *

,003

,659

Landbouw & veeteelt

,807

,924

Kunst

,401

1,523

Geslacht (referentie = mannen) *

,018

1,265

Leeftijd Vooropleiding (referentie = havisten ) *

,493

,982

Vwo’ers (1) * Mbo’ers (2)

,000

1,946

,555

,919

Overigen (3) Studieduurverkorting *

,671

,885

Geen studieduurverkorting (1)

,849

,958

Studieduurverkorting van max. ½ jaar (2) *

,002

1,949


,714

,973


,588

1,046

Voorbereiding rekenva ardigheden *

,007

1,180


,205

,854

Tevredenheid voorlichting vanuit het hbo *

,690

1,031


,672

1,041

Extrinsiek keuzemotief Contacturen

,637 ,290

,969 ,994

Zelfstudieuren *

,026

1,012


,741

,947


,317

,895

Sociale integratie

,877

1,016


,001

1,416

Vasthoudendheid *

,000

2,155


,000

2,258

(Constant)

,000

,067

,002

,006

Hosmer and Lemeshow Test % Correct voorspelde twijfel/uitval

n.s. 27,6 (240/870)

Nagelkerke R2

,209

Economie studenten, Mannen, havo, geen studieduurverkorting zijn referenties andere categorieën zijn vergeleken. Met listwise deletion. N = 3426. * sig < .05

B. Economie Afh. Varabele:

Uitval

34


Onafh. Variabelen:

1 = ja; 2 = nee Sig.

Exp(B)

Geslacht (referentie = mannen)

,233

1,199

Leeftijd *

,004

,823

Vooropleiding (referentie = havisten ) *

,001

Vwo’ers (1) *

,000

3,319

Mbo’ers (2) *

,040

1,677

Overigen (3)

,081

2,808

Studieduurverkorting *

,017


,091

,464

Studieduurverkorting van max. ½ jaar (2) *

,029

3,373


,893

,984


,679

,943


,090

1,211


,097

,702


,981

1,003


,786

,959


,909

,987

Contacturen

,393

,990

Zelfstudieuren *

,012

1,023


,693

,895


,975

,994

Sociale integratie

,079

1,343


,742

1,060

Vasthoudendheid *

,000

1,914


,000

2,834

Constant

,350

4,417

Hosmer and Lemeshow Test

sig

% Correct voorspelde twijfel/uitval

43,0 (40/93)

Nagelkerke R2

,256

Mannen, havo, geen studieduurverkorting zijn referenties waarmee wel vermelde categorieën zijn vergeleken. Met listwise deletion. N = 1115. * sig < .05

35


C. Gedrag en Maatschappij Afh. Varabele: Onafh. Variabelen:

Uitval 1 = ja; 2 = nee Sig.

Exp(B)


,352

1,287

Leeftijd

,501

1,035

Vooropleiding (referentie = havisten )

,440

Vwo’ers (1)

,845

1,110

Mbo’ers (2)

,422

,759

Overigen (3)

,115

,351

Studieduurverkorting

,685


,877

,915

Studieduurverkorting van max. ½ jaar (2)

,419

1,330


,633

,914


,866

1,034


,828

1,031


,666

1,141


,942

,987


,637

1,109


,762

,954

Contacturen

,646

1,007

Zelfstudieuren

,960

,999


,102

,532


,403

,802

Sociale integratie

,626

1,126


,212

1,370

Vasthoudendheid *

,000

2,720


,148

1,488

Constant

,093

,053

Hosmer and Lemeshow Test % Correct voorspelde twijfel/uitval 2

Nagelkerke R

n.s. 43,0 (36/151) ,206


36


D. Gezondheidszorg. Afh. Varabele: Onafh. Variabelen:

Blijven 1 = nee; 2 = ja Sig.

Exp(B)

Geslacht (referentie = mannen) *

,049

2,032

Leeftijd

,772

1,041


,961

Vwo’ers (1)

,902

1,059

Mbo’ers (2)

,656

,775

Overigen (3)

,991

1,010

studieduurverkorting

,604


1,000

1,404E+08


,316

2,414


,616

,876


,920

,972


,982

,996


,341

,675


,623

1,137


,968

1,012


,441

,854

Contacturen

,609

1,012

Zelfstudieuren

,868

,997


,494

,687


,721

1,142

Sociale integratie

,098

,580


,250

1,558

Vasthoudendheid *

,000

2,551


,037

2,376

Constant

,747

,373


n.s. 12,8 (10/78)

Nagelkerke R2

,181


37


E. Techniek. Afh. Varabele: Onafh. Variabelen:

Blijven 1 = nee; 2 = ja Sig.

Exp(B)


,901

1,034

Leeftijd

,360

1,049


,277

Vwo’ers (1)

,123

1,936

Mbo’ers (2)

,563

,803

Overigen (3)

,374

,600

studieduurverkorting

,539


,283

1,547


,571

1,290


,141

,773


,054

1,444


,036

1,411


,474

1,239


,546

,894


,585

1,136


,999

1,000

Contacturen

,095

,980

Zelfstudieuren

,247

1,015


,724

1,150


,415

,800

Sociale integratie

,622

,877


,020

1,832

Vasthoudendheid *

,000

1,875


,001

2,623

Constant

,001

,003


n.s. 27,6 (43/156)

Nagelkerke R2

,227


38


F. Onderwijs. Afh. Varabele: Onafh. Variabelen:

Uitval 1 = ja; 2 = nee Sig.

Exp(B)


,302

1,321

Leeftijd

,737

,983


,068

Vwo’ers (1)

,196

2,108

Mbo’ers (2) *

,045

,479

Overigen (3)

,242

,313

Studieduurverkorting

,952


,755

1,209


,998

1,046E+09


,273

1,281


,851

1,046


,021

1,414


,806

,918


,151

1,379


,711

,901


,947

,988

Contacturen

,679

1,006

Zelfstudieuren

,712

1,006


,290

1,668


,303

,702

Sociale integratie

,159

,654


,014

2,145

Vasthoudendheid *

1,895E-08

2,828


,046

2,036

(Constant)

,004

,003

Hosmer and Lemeshow Test % Correct voorspelde twijfel/uitval 2

Nagelkerke R

n.s. 36,6 (52/142) ,300


39

Factoren die van invloed zijn op uitval van eerstejaarsstudenten noordoost Nederland. Werkgroep Aansluitingsmonitor noordoost Nederland

Recommend Documents