De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Workshop Datagestuurd werken met SWIS!

Verwante presentaties


Presentatie over: "Workshop Datagestuurd werken met SWIS!"— Transcript van de presentatie:

1 Workshop Datagestuurd werken met SWIS!
Gehele tijd: – 14.40 13.25 – binnenkomst. 13.30 – Introductie van onszelf en wat we algemeen gaan doen.

2 Programma Introductie SWIS Suite
Datagestuurd werken: de stand van zaken Casusbespreking Specifieke probleemstelling formuleren SWIS Suite Datagestuurd werken: de praktijk 13.30 – 13.35 Tijdens deze workshop zullen we jullie een introductie geven op het datagestuurd werken binnen PBIS. Zodoende zullen we eerst een korte introductie geven over SWIS Suite om vervolgens te bekijken waar iedereen staat met data verzameling; wat is dataverzameling, wat verzamel je zoal op school, wat verzamel je in het kader van PBIS? Vervolgens wordt een casus besproken en de wijze waarop er met SWIS Suite gewerkt wordt met data en aan de hand van data een precieze probleemstelling wordt opgesteld. Als laatste wordt er nog in gegaan op enkele functionaliteiten van SWIS Suite en de manier waarop je datagestuurd werken kan organiseren. Aan het einde is er nog tijd gereserveerd voor extra vragen, maar tussentijds zijn deze natuurlijk ook altijd van harte welkom. Voor ons zelf: Introductie onzelf en algemeen, programma en Introductie SWIS Suite (10 min) 13,30 – 13,40 Datagestuurd werken: de stand van zaken (10 min) 13,40 – 13,50 Casusbespreking (10 min) 13,50 – 14,00 Specifieke probleemstelling formuleren (15 min) 14,00 – 14,15 SWIS Suite (10 min) 14,15 – 14,25 Datagestuurd werken: de praktijk (10 min) 14,25 – 14,35 Ruimte voor aanvullende vragen (5 min) 14,35 – 14,40

3 Introductie SWIS Suite

4 Wat is SWIS Suite? SWIS Suite is een online registratieprogramma dat scholen de mogelijkheid biedt om op een efficiënte en betrouwbare manier data te verzamelen op school- klas- en leerlingniveau. 13.35 – 13.40 Door middel van SWIS Suite kan je informatie gebruiken om gegronde beslissingen te maken. Dit verbeterd de kwaliteit van de interventies en daarmee de kwaliteit van de leeromgeving van leerlingen. Dataverzameling is een van de pijlers van PBS.

5 Wat is SWIS Suite? Module ISIS-SWIS Module CICO-SWIS Module SWIS
Intensieve individuele interventies Module CICO-SWIS Doelgroep interventies Module SWIS Universele interventies Vandaag wordt er voornamelijk ingegaan op de groene laag van PBS; in het SWIS Suite programma genaamd ‘SWIS’. Hierbij richten we ons specifiek op het registreren van gedragsincidenten en het analyseren van deze gegevens. SWIS geeft de mogelijkheid om de gedragsincidenten van alle leerlingen te registreren om vervolgens inzicht te krijgen in de trends in dit gedrag. SWIS Suite heeft daarnaast nog een gele en een rode laag. De gele laag van SWIS Suite is net als PBIS gericht op de leerlingen die iets meer aandacht nodig hebben, waarbij de doelkaarten geregistreerd kunnen worden. De rode laag is bedoeld voor leerlingen die in het risicogebied vallen, hier kunnen specifieke leerlinggebonden doelen worden geformuleerd en kan een leerlingdossier met bijv. Individuele ondersteuningsplannen worden weergegeven. Vandaag zullen wij het hebben over de basis SWIS Suite, ofwel de groene laag van PBIS.

6 Datagestuurd werken

7 De stand van zaken In hoeverre werk je al met data?
Hoeveel data verzamel je al binnen PBIS? 13.40 – 13.50 We hebben het daarnet kort gehad over de dataverzameling waar we het vandaag over zullen gaan hebben. We gaan meteen iets actiefs doen. Uitleg: Er loopt een denkbeeldige lijn van deze kant naar deze kant. Ik ga jullie zodadelijk vragen om positie in te nemen op deze lijn n.a.v. een vraag die ik jullie ga stellen. Allereerst wil ik jullie vragen in hoeverre je al werkt met data? Het ene uiterste is: ik doe dit dagelijks, ik verzamel continu data. Het andere uiterste is: ik werk naar mijn idee nauwelijks met data. Navragen: wat doe je nu zoal? Als iemand al veel met data werkt: wat zijn je ervaringen met het werken met data? Wat wil je vandaag nog graag leren? 2. Hoeveel data verzamel je al binnen PBIS? Graag ook een lijn maken van ‘veel verzamelen’ naar weinig verzamelen. Nabespreken: wat verzamel je zoal? Wat maakt dat het goed/minder goed gaat?

8 Casusbespreking

9 Casusomschrijving Basisschool Praktischool is een grote school met 450 leerlingen en 60 personeelsleden. Het benaderen vanuit een positieve visie sprak de school binnen PBIS erg aan en daarom is de school drie jaar geleden gestart met de implementatie. In de PBS-vergadering wordt het gedrag van de leerlingen maandelijks besproken. Tijdens het overleg kaart Mariska aan dat zij het idee heeft dat er de laatste tijd veel onrust op de school lijkt te zijn. Leo begint te lachen en zegt direct ‘ach, zo rond Sinterklaas is het altijd gedonder’. Maar Leonie is het daar niet mee eens, ze heeft het idee dat er meer speelt ‘de laatste tijd lijkt het alsof er steeds meer gescholden wordt, alsof het normaal lijkt te worden’. ‘Zelfs de kleinsten lijken er aan mee te doen’, voegt ze er aan toe. Hierop vult Jan aan dat hij dat wel herkent, ‘maar volgens mij zijn het vooral de oudere jongens’. Een andere leerkracht maakt de opmerking dat hij het idee heeft dat het vooral druk is aan het einde van de week, omdat het dan bijna weekend is en ze geen zin meer hebben om te werken. De school besluit dat er genoeg signalen zijn om verder te zoeken. Zij registreren sinds enige tijd consequent de gedragsincidenten in SWIS en besluiten om te onderzoeken wat er precies speelt. 13,50 – 14,00 Zie ook bijlage 1 voor de casusomschrijving.

10 Casusomschrijving Wat valt op? Waar moeten we ons op focussen?
Wat is onduidelijk? Op welke vragen dienen we antwoord te krijgen? Hoe onderzoeken we dit? Welke data hebben we nodig? 13,50 – 14,00 Nabespreken van de casus Wat valt je op, waarop zou de focus gelegd moeten worden als je iets wil onderzoeken? Welke ideeën hebben jullie bij deze casus? Wat is onduidelijk, waar wil je antwoorden op krijgen, waar zou je meer over willen weten? Hoe gaan we deze onduidelijkheden of ideeën onderzoeken? Welke data heb je nodig? Hoe zou je hier achter kunnen komen?

11 Probleemanalyse Benodigde data voor een probleemanalyse:
Wie zijn betrokken bij het probleemgedrag? Wat is het probleemgedrag? Wanneer komt het probleemgedrag voor? Waar vindt het probleemgedrag plaats? Waarom vindt het probleemgedrag plaats? 13,50 – 14,00 Om een probleem op te lossen is het van belang om de juiste data te gebruiken. Door het probleem te analyseren ontstaat duidelijkheid over het exacte probleem. We starten altijd met het onderzoeken van de verschillende factoren, om vervolgens een precieze probleemstelling te formuleren.

12 Dashboard Dashboard Op het dashboard zie je aandachtspunten:
Wat valt op? Wat wil je onderzoeken? 14,00 – 14,15 We besluiten om te kijken in het dashboard of ons bepaalde dingen opvallen. Uitleg dashboard: op het dashboard is een overzicht gegeven van het gemiddelde aantal gedragsincidenten waarbij antwoord wordt gegeven op de W-vragen waar we het al eerder over hadden. Het dashboard kijkt zodoende naar: Wanneer: gemiddeld aantal incidenten per dag van de maand Let op: aangezien dit een demo-versie is, staan er al gegevens in van de komende tijd, deze zullen we dus denkbeeldig even moeten wegdenken. Wanneer: lesuur Waar: incidenten per plaats Wanneer: incidenten per dag van de week Wat: incidenten per probleemgedrag Wie: incidenten per leerjaar Wie: aantal incidenten per leerling Wat is mogelijk aanvullende informatie ten opzichte van de informatie die er al was? Conclusie: er lijken in oktober en november inderdaad meer gedragsproblemen te zijn geregistreerd. Mogelijkerwijs zijn er pieken in het aantal gedragsproblemen op een bepaalde plaats, in het klaslokaal lijken er veel gedragsproblemen te zijn (let op: dit is ook relatief normaal omdat de jongere ongeveer 80% van de tijd in de klas doorbrengt). Let op: je mag deze conclusies niet zomaar bij elkaar optellen, hiervoor is verder onderzoek nodig. Dit doen we doormiddel van de rapporten in ‘meer details’. Zij geven meer gedetailleerde informatie over het probleem.

13 Meer details… Dashboard Meer details achterhalen
Precieze probleemstelling formuleren Wie? Wat? Waar? Wanneer? Waarom? 14,00 – 14,15 We hebben op het dashboard al een aantal aandachtspunten gezien, het viel ons al op dat er inderdaad sprake is van grof taalgebruik. Ook waren er andere aanwijzingen die ons meer inzicht zou kunnen geven in het gedrag. We starten in dit geval met ons eerste aanknopingspunt van de vergadering en wat we ook al in het dashboard hebben gezien; het probleemgedrag namelijk: Ongepast taalgebruik. * op flapover (met W- vragen er op) meeschrijven Standaard is het huidige leerjaar al geselecteerd. Hier voegen we door middel van de rapportfilter het probleemgedrag aan toe ‘grove taal/ ongepaste taalgebruik’. Om een rapport op te maken drukken we op ‘genereren’. Hiermee hebben we dus direct een antwoord op de vraag ‘wat’? We zien dat er in totaal 85 incidenten zijn geregistreerd. Op dit moment staat er nog een filter aan, namelijk ‘incidenten per plaats’, we zien dan meteen op welke plaats dit probleem gedrag het meest voorkomt. Hier kunnen we verschillende vergelijkingen doen en zien hoe veel gedragsincidenten er bij de betreffende factor geregistreerd zijn. > voorbeeld: vakantie uitzoeken. Nu gaan we door naar de volgende vraag, wat zouden jullie verder onderzoeken, als we antwoord willen geven op de verschillende vragen: W’s? > Voordoen en steeds zeggen waar we nu een antwoord op hebben.

14 Precieze probleemstelling
Wie? Wat? Wanneer? Waar? Waarom? Groep 7 & 8 Ongepast taalgebruik Tussen 13:00 en 14:00 In de klas Om een taak te vermijden } Wie? Probleemstelling: Er zijn veel kinderen in groep 7 & 8 die na de lunchpauze, tussen 13:00 en 14:15 ongepast taalgebruik laten zien. Dit komt vooral voor in in de klas en omdat ze een taak willen vermijden. 14,00 – 14,15 De W’s herhalen en samen de probleemstelling formuleren.

15 Datagestuurd werken SWIS Suite is meer dan alleen dataverzameling. Het zorgt voor een gedegen besluitvorming en leidt tot een effectievere leeromgeving. Uit onderzoek blijkt dat een regelmatige en overzichtelijke terugkoppeling van de gegevens zorgt voor de meest effectieve besluitvorming en het behalen van de gewenste uitkomsten. 14,15 – 14,25 De kwaliteit van datagestuurd werken hangt af van de eerste stap: het opstellen van het probleem dat opgelost dient te worden.

16 Continue kwaliteitsverbetering
Evaluatie Plan Implementatie Dataverzameling over het gedrag Monitoren van uitkomst Definiëren van de precieze probleemstelling Implementatie van de interventie met behulp van plan van aanpak Doelidentificatie Ontwikkeling plan van aanpak 14,25-14,35 SWIS helpt om tot een probleemstelling te komen, je ideeen te baseren op feiten, en uit te zoeken waar de problemen zitten.

17 Datagestuurd werken: de praktijk
Hoe organiseer je datagestuurd werken in jouw school? Wat is er nog nodig voor jou en je team om succesvol data te verzamelen? Wat is er nog nodig voor jou en je team om succesvol de data na te bespreken? 14,25-14,35 ??Hiervan weet ik nog niet precies wat we hier het beste mee kunnen doen??

18 Afronding Vragen? Wendy Nelen: w.nelen@acsw.ru.nl
Marsha Philipsen: Zelf de demo-versie proberen? https://app.swissuite.nl 14,35 – 14,40 Mondelinge evaluatie, wat neem je mee naar huis, wat vertel je straks aan je collega over wat je vandaag gehoord hebt? Waarover zou je graag nog meer willen weten?


Download ppt "Workshop Datagestuurd werken met SWIS!"

Verwante presentaties


Ads door Google