De Vlaamse toetsen: op weg naar kwaliteit?
Sinds 2024 krijgen alle scholen in Vlaanderen een rapport met hun resultaten op de nieuwe Vlaamse toetsen. Voor het eerst ligt er voor iedereen dezelfde spiegel klaar: dit kunnen je leerlingen, dit loopt minder goed. Maar gebruiken scholen die spiegel ook écht?
Met die vraag trok ik het veld in. Ik interviewde 24 schoolleiders en leraren uit basis- en secundair onderwijs. Hun verhalen tonen dat de Vlaamse toetsen veel beloven, maar voorlopig nog niet hun volledig potentieel bereiken.
Een nieuwe spiegel voor scholen
De Vlaamse toetsen moeten hét instrument worden om de kwaliteit van ons onderwijs scherp te houden. Ze meten objectief hoe leerlingen scoren op Nederlands en wiskunde en vergelijken die resultaten met eindtermen, het Vlaamse gemiddelde en scholen met een vergelijkbaar leerlingenpubliek. In theorie een droom: scholen krijgen duidelijke informatie waarmee ze hun klaspraktijk en beleid kunnen verbeteren.
Directeurs in de cockpit, leraren op de achterbank
Uit het onderzoek blijkt dat vooral de schoolleiders het stuur in handen nemen. Zij bekijken als eerste het digitale feedbackdashboard, analyseren de data en bespreken die in hun directieteam. Dit gebeurt met beperkte betrokkenheid van het lerarenteam. Leraren krijgen de analyse en eventuele actiepunten doorgaans voorgeschoteld tijdens een personeelsvergadering of beknopt via mail. Dat zorgt voor een afwachtende houding, maar ook frustratie of zelfs desinteresse bij leraren.
“Ik weet ongeveer nog wel wat die resultaten waren, maar we hebben daar eigenlijk als team niet heel veel mee gedaan momenteel. Dat komt wel binnen bij de directie en ze hebben dat wel doorgemaild.” (leraar)
In theorie verschaffen de Vlaamse toetsen dus feedback voor het hele schoolteam, maar in de praktijk bepalen directeurs of en hoe die feedback ooit in het beleid of de klaspraktijk belandt.
Van cijfers naar actie: een haperende motor
De resultaten bekijken is één ding, er iets mee doen is een ander verhaal. Vrijwel alle scholen raadplegen en bespreken de cijfers, maar daar blijft het vaak bij.
Slechts een handvol scholen ging over tot concrete acties, zoals reflectie op of bijsturing van het curriculum, professionalisering van het schoolteam of het versterken van de vereiste toetsvaardigheden bij leerlingen. De meeste anderen bleven hangen in gesprekken en interpretaties.
Drempels op de weg
Waarom komt die feedback zo moeizaam tot leven? Uit de gesprekken kwamen enkele belangrijke drempels naar boven:
- Gebrek aan tijd voor overleg. Leraren en directies zitten al tot over hun oren in vergaderingen en administratie.
- Beperkte datageletterdheid. Het digitale dashboard is niet voor iedereen even toegankelijk en hanteert andere beoordelingsschalen dan andere (meer gekende) gestandaardiseerde toetsen.
- Emoties. Slechte scores komen hard binnen. Sommige directeurs hielden de resultaten bewust even achter om hun team niet te ontmoedigen.
“We hebben dat niet gedeeld omdat dat wel nogal stevig kan binnenkomen. Als je daar geen uitleg bij krijgt, dan lijkt dat als school dat we dat enorm slecht doen. Ja, we wouden niet dat er collega's met een slecht gevoel zaten.” (schoolleider)
- Nood aan transparantie. Zonder zicht op de concrete toetsvragen blijft feedback te vaag om er concrete acties aan te koppelen.
- Ontbreken van toetsdata over meerdere meetmomenten. Het eenmalige karakter van de toetsen verschaft geen opvallende trends om mee aan de slag te gaan.
“Ik geef er nog niet al te veel zwaarte aan, aan de Vlaamse toetsen. Met verloop van tijd kan ik pas vergelijkingsmateriaal hebben om te zeggen, het was toen een slecht jaar of zelfs geen slecht jaar of hier moeten we echt aan werken.” (schoolleider)
Basis- versus secundair onderwijs: een andere kijk
De manier waarop scholen naar hun resultaten kijken, verschilt. Basisscholen hechten veel belang aan de vergelijking met het Vlaamse gemiddelde. Scholen met veel kansarme leerlingen staan dan weer sceptisch tegenover deze vergelijking. Zij ervaren de lat als oneerlijk hoog. In het secundair ligt de focus meer op in welke mate hun leerlingen de eindtermen behalen.
Gedeelde besluitvorming als brandstof
Toch zijn er ook hoopvolle verhalen. In scholen waar de directeur transparant is, het hele team betrekt en tijd maakt voor overleg, komt de feedback wél in beweging. Daar wordt ze vertaald naar concrete plannen.
Maar als een schoolleider de cijfers naast zich neerlegt, stokt het proces meteen.
“Wij gaan niet apart beginnen als onze zorgcoördinator niet eerst een duidelijk beeld kan scheppen. Ik heb daar ook niet achter gevraagd, achter die feedback.” (leraar)
Het is dus duidelijk: de impact van de Vlaamse toetsen hangt minder af van het dashboard en meer van het leiderschap en de besluitvormingsstructuren in de school.
Hoe houden we de motor draaiend?
Uit mijn onderzoek volgen drie aanbevelingen om van feedback een echte hefboom te maken:
- Versterk schoolleiders. Voorzie structurele ondersteuning en motivatie, zodat hun centrale rol niet kwetsbaar wordt, maar duurzaam bijdraagt aan feedbackgebruik in school en klas.
- Creëer ruimte voor samenwerking en overleg. Zet in op transparantie, gedeelde besluitvorming en tijd voor analyse en overleg, zodat feedback breed gedragen en geanalyseerd wordt.
- Investeer in professionalisering. Leid zowel schoolleiders als leraren op in datageletterdheid én in het vertalen van feedback naar concrete acties.
De Vlaamse toetsen zijn ontworpen als kompas voor beter onderwijs. Maar een kompas helpt enkel als je er ook naar kijkt én er je koers mee bepaalt. De eerste stappen zijn gezet, maar het blijft timmeren aan de weg.
Bibliografie
Bertrand, M. & Marsh, J. (2015). Teachers' Sensemaking of Data and Implications for Equity. American Educational Research Journal. doi:10.3102/0002831215599251
Bishop, J. H., & Wößmann, L. (2004). Institutional effects in a simple model of educational production. Education Economics, 12(1), 17–38. https://doi.org/10.1080/0964529042000193934
Blanc, S., Christman, J., Liu, R., Mitchell, C., Travers, E., & Bulkley, K. (2010). Learning to learn from data: benchmarks and instructional communities. Peabody Journal of Education, 85(2), 205-225. doi:10.1080/01619561003688688
Bosker, R. (2012). De toegevoegde waarde van een school: Begripsbepaling, meting en causale attributie. Om De Kwaliteit Van Het Onderwijs, 93–104.
Breiter, A. & Light, D. (2006). Data for School Improvement: Factors for designing effective information systems to support decision-making in schools. IEEE Educational Technology & Society. 9. 206-217.
Brown, J. S., & Duguid, P. (2000). The social life of information. Boston, MA: Harvard Business School Press
Coburn, C. E., & Turner, E. O. (2011). Research on Data Use: A Framework and Analysis. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 9(4), 173–206. https://doi.org/10.1080/15366367.2011.626729
Coburn, C. E., Honig, M. I., & Stein, M. K. (2009). What’s the evidence on districts’ use of evidence? In J. D. Bransford, D. J. Stipek, N. J. Vye, L. M. Gomez, & D. Lam (Eds.), The role of research in educational improvement (pp. 67–87). Harvard Education Press.
Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2018). Research methods in education. In Routledge eBooks. https://doi.org/10.4324/9781315456539
Datnow, A., & Park, V. (2018). Opening or closing doors for students? Equity and data use in schools. Journal of Educational Change, 19(2), 131–152. https://doi.org/10.1007/s10833-018-9323-6
Farley-Ripple, E. N., Jennings, A. S., & Buttram, J. (2019). Toward a framework for classifying teachers’ use of assessment data. AERA Open, 5(4). https://doi.org/10.1177/2332858419883571
Gipps, C. (1994). Developments in Educational Assessment: What makes a good test? Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 1(3), 283–292. https://doi.org/10.1080/0969594940010304
Glaser, R. (1963). Instructional technology and the measurement of learning outcomes: Some questions. American Psychologist, 18(8), 519–521. https://doi.org/10.1037/h0049294
Goffin, E., Janssen, R., & Vanhoof, J. (2022). Teachers' and school leaders' sensemaking of formal achievement data: A conceptual review. Review of Education, 10(1))
Gummer, E. & Mandinach, E. (2015). Building a Conceptual Framework for Data Literacy. Teachers College Record. 117. 1-22. 10.1177/016146811511700401.
Hamilton, L. S., Stecher, B. M., & Klein, S. P. (2002). Making sense of Test-Based accountability in education.
Hamilton, L., Halverson, R., Jackson, S. S., Mandinach, E. B., Supovitz, J. A., and Wayman, J. C. (2009). Using student achievement data to support instructional decision making. Washington, DC: What Works Clearinghouse, U.S. Department of Education.
Harris, L. (2011). Secondary Teachers' Conceptions of Student Engagement: Engagement in Learning or in Schooling? Teaching and Teacher Education - 27. 376-386. doi:10.1016/j.tate.2010.09.006.
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The Power of Feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81-112. https://doi.org/10.3102/003465430298487
Hollingsworth, H., Heard, J., & Weldon, P. R. (2019). Communicating Student Learning Progress: A Review of Student Reporting in Australia. Australian Council for Educational Research.
Hoy, W.K. and Miskel, C.G. (2001). Educational Administration, Theory, Research and Practices. 6th Edition, McGraw-Hill, New York.
Janssens, F. & Rekers-Mombarg, L. & Lacor, E. (2014). Leerwinst en Toegevoegde Waarde in het Primair Onderwijs. doi:10.13140/2.1.2575.4563.
Johnson, B. R. 1998. “Toward a Theoretical Model of Evaluation Utilization.” Evaluation and Program Planning 21 (1): 93–110. https://doi.org/10.1016/S0149-7189(97)00048-7.
Kelly, A. (2001). Benchmarking for School Improvement: A Practical guide for comparing and achieving effectiveness.
Landis, J.R. and Koch, G.G. (1977) An Application of Hierarchical Kappa-Type Statistics in the Assessment of Majority Agreement among Multiple Observers. Biometrics, 33, 363-374.
https://doi.org/10.2307/2529786
Laurijssen, I. & Aesaert, K. (2022). Leerprestaties en leerwinst. Gent: Steunpunt Centrale Toetsen in Onderwijs. Ref.: SCTO/2022.G/2/2.
Leckie, G., & Goldstein, H. (2019). The importance of adjusting for pupil background in school value‐added models: A study of Progress 8 and school accountability in England. British Educational Research Journal, 45(3), 518–537. https://doi.org/10.1002/berj.3511
Mandinach, E. B., & Schildkamp, K. (2021). Misconceptions about data-based decision making in education: An exploration of the literature. Studies in Educational Evaluation, 69, 100842. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100842
Mandinach, E. B., Honey, M., Light, D., & Brunner, C. (2008). A conceptual framework for data-driven decision making. Data-driven school improvement: Linking data and learning (pp. 13e31). Teachers College Press.
Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldana, J. (2014). Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook. Third Edition. Sage Publications.
Molenberghs, G., van Put, Y., Goffin, E., De Maeyer, S., Vanhoof, J. (2024). Trends in feedbackgebruik uit centrale toetsen. Survey-onderzoek bij schoolleiders en leraren. Steunpunt Centrale Toetsen in Onderwijs.
Mortelmans, D. (2007). Handboek kwalitatieve onderzoeksmethoden (1e ed.): Leuven : Acco.
Neumann, M., Trautwein, U. & Nagy, G. (2011). Do central examinations lead to greater grading comparability? A study of frame-of-reference effects on the University entrance qualification in Germany. Studies in Educational Evaluation. 37. 206-217. doi:10.1016/j.stueduc.2012.02.002.
Penninckx, M., Vanhoof, J., Quintelier, A., De Maeyer, S., & Van Petegem, P. (2017). Zicht op leerwinst: scenario's voor gestandariseerde toetsen (1 ed.): Acco Uitgeverij.
Poortman, C. & Schildkamp, K. (2016). Solving student achievement problems with a data use intervention for teachers. Teaching and Teacher Education. doi:10.1016/j.tate.2016.06.010.
Prenger, R. & Schildkamp, K. (2018). Data-based decision making for teacher and student learning: a psychological perspective on the role of the teacher. Educational Psychology. 38. 1-19. doi:10.1080/01443410.2018.1426834.
Rossi, P., Lipsey, M., & Freeman, H. (2004). Assessing and Monitoring Program Process. In Evaluation: A Systematic Approach (pp. 169-201). Beverly Hills: Sage Publications.
Rouw, R. et al. (2016), “United in Diversity: A Complexity Perspective on the Role of Attainment Targets in Quality Assurance in Flanders”, OECD Education Working Papers, No. 139, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/5jlrb8ftvqs1-en.
Schildkamp, K. (2007). The Utilisation of a Self-Evaluation Instrument for Primary Education.Enschede: Print Partners Ipskamp.
Schildkamp, K. & Ehren, M.C.M.. (2013). From “Intuition”- to “Data”-based Decision Making in Dutch Secondary Schools?. doi:10.1007/978-94-007-4816-3_4
Schildkamp, K. & Kuiper, W. (2010). Data-informed curriculum reform: Which data, what purposes, and promoting and hindering factors. Teaching and Teacher Education. 26. 482-496. doi:10.1016/j.tate.2009.06.007.
Schildkamp, K. (2019). Data-based decision-making for school improvement: Research insights and gaps. Educational Research, 61(3), 257–273. https://doi.org/10.1080/00131881.2019.1625716
Schildkamp, K., & Poortman, C. (2015). Factors Influencing the Functioning of Data Teams. Teachers College Record, 117(4), 1-42. https://doi.org/10.1177/016146811511700403
Schildkamp, K., Poortman, C., Luyten, H., & Ebbeler, J. (2016). Factors promoting and hindering data-based decision making in schools. School Effectiveness and School Improvement, 28(2), 242–258. https://doi.org/10.1080/09243453.2016.1256901
SCTO (2022). Toetsen voor onderwijsontwikkeling. Krachtlijnen voor de Vlaamse toetsen.
Steunpunt Centrale Toetsen in Onderwijs.
Spillane, J. (2012). Data in Practice: Conceptualizing the Data-Based Decision-Making Phenomena. American Journal of Education. 118. 113-141. doi:10.1086/663283.
Spillane, J. P., & Miele, D. B. (2007). Evidence in practice: A framing of the terrain. Evidence and decision making: 106th Yearbook of the National Society for the Study of Education, Part 1 (pp. 46–73).
Timperley, H. (2009). Using assessment data for improving teaching practice. Research Conference 2009.
van der Kleij, F. M., Adie, L. E., and Cumming, J. J. (2019). A meta-review of the student role in feedback. Int. J. Educ. Res. 98, 303–323. doi:10.1016/j.ijer.2019.09. 005
Van Gasse, R., Vanhoof, J., Mahieu, P., & Van Petegem, P. (2015). Informatiegebruik door schoolleiders en leerkrachten.
Vanhoof, J. (2007). Zelfevaluatie binnenstebuiten. Een onderzoek naar het verloop en de kwaliteit van zelfevaluatie in scholen. Mechelen: Plantyn.
Vanhoof, J., Mahieu, P., & Van Petegem, P. (2009). Geïnformeerde schoolontwikkeling: van een nieuw gegeven naar een beleidsinstrument. Kwaliteitszorg in het onderwijs (22), 17-51.
Vanlommel, Kristin & Vanhoof, Jan & Van Petegem, Peter. (2016). Data use by teachers: the impact of motivation, decision-making style, supportive relationships and reflective capacity. Educational Studies. 42. 1-18. doi:10.1080/03055698.2016.1148582.
Verhaeghe, Goedele & Vanhoof, Jan & Valcke, Martin & Van Petegem, Peter. (2010). Using school performance feedback: Perceptions of primary school principals. School Effectiveness and School Improvement. 21. 167-188. doi:10.1080/09243450903396005.
Visscher, A. J. (2002). A framework for studying school performance feedback systems. School improvement through performance feedback (pp. 41-71).
Visscher, A., & Coe, R. (2003). School performance feedback systems: Conceptualisation, analysis, and reflection. School Effectiveness and School Improvement, 14(3), 321-349
Weick, K., Sutcliffe, K. & Obstfeld, D. (2005). Organizing and the Process of Sensemaking. Organization Science. 16. 409-421. doi:10.1287/orsc1050.0133.
Yin, R. K. (2016). Qualitative research from start to finish, 2nd ed. New York: The Guildford Press.
