Hoe gebruik je Data om Studiefaciliteiten te Optimaliseren?🎓

In de snel veranderende wereld van het hoger onderwijs is het essentieel dat universiteiten voortdurend streven naar verbetering in hun vastgoedbeheer. Met een toenemend aantal studenten en een beperkte groei van vastgoedportefeuilles is het optimaal benutten van beschikbare ruimte van groot belang. Dit is niet alleen cruciaal voor het faciliteren van een optimale leeromgeving, maar ook voor het duurzaam beheren van bestaand vastgoed. Efficiënter gebruik van bestaande faciliteiten kan de noodzaak voor grootschalige bouwprojecten verminderen.

Studiefaciliteiten worden momenteel echter ervaren als een prangend probleem. Aan de ene kant de student die lang op zoek is naar een studieplek en klaagt over drukte. Aan de andere kant de universiteit die ontevreden is over de bezettingsgraad van de studiefaciliteiten omdat er uit berekeningen genoeg plek is, maar dit niet zo ervaren wordt. In deze blog leggen we uit dat Universiteiten en Hogescholen gebruik moeten maken van twee databronnen om dit probleem te tackelen: bezettingsgraad en studentenmeningen. Deze gegevensbronnen, wanneer geïntegreerd en geanalyseerd, bieden diepgaand inzicht in hoe studiefaciliteiten effectief kunnen worden ingericht en onderhouden worden om te voldoen aan de behoeften en verwachtingen van studenten.

Schrijver: Marwan el Morabet

Medeoprichter van Omnia

A) Bezettingsgraad data: Het meten van gebruik en efficiëntie

Bezettingsgraad data vormen de ruggengraat van het optimalisatieproces voor studiefaciliteiten. Deze gegevens geven universiteiten inzicht in hoe vaak en wanneer specifieke faciliteiten worden gebruikt. Door het gebruik van technologieën zoals sensoren en toegangscontrolesystemen kunnen universiteiten real-time gegevens verzamelen over de bezettingsgraad van klaslokalen, bibliotheekruimtes, laboratoria en andere faciliteiten.

De analyse van bezettingsgraad data kan leiden tot verschillende belangrijke inzichten:

• Piekmomenten identificeren: Door bezettingsgegevens te analyseren, kunnen universiteiten piekmomenten in het gebruik van faciliteiten identificeren. Dit kan helpen bij het plannen van roosters en het toewijzen van middelen om de piekmomenten te verlagen. In de onderstaande afbeelding is een tijdreeks van de hoeveelheid bezoekers gevisualiseerd. Hierin is een duidelijk weekpatroon te ontdekken. Dit is logisch: Het is te verwachten dat weekdagen drukken zijn dan het weekend. Meer info hierover in onze vorige blog.

• Ruimte-efficiëntie optimaliseren: Het optimaliseren van de efficiëntie van faciliteiten is essentieel. Als bepaalde ruimtes vaak onderbenut worden, kunnen ze heringericht worden of voor andere doeleinden worden gebruikt. Zo krijg je een beeld welk type ruimten beter worden bezocht door studenten: Misschien moet je daar meer van hebben op campus? In de onderstaande afbeelding is de gemiddelde bezettingsgraad per kamer inzichtelijk gemaakt. Hierin is te zien dat een hele groep kamers slecht bezocht worden. Dit is een belangrijk startpunt voor verder onderzoek naar de oorzaken.

Bezettingsgraad per ruimte

B) Studentenmening: Luisteren naar de stem van de studenten

Naast bezettingsgraad data is de mening van studenten een waardevolle bron van informatie voor universiteiten. Studentenervaringen en tevredenheid spelen een centrale rol in het succes van een onderwijsinstelling. Het doel van campus management is het verhogen van de benuttingsgraad en tegelijkertijd verbeteren van het sentiment. Middels verzamelen we deze twee belangrijke gegevens. Via een simpele mini-enquête verzamelen we waardevolle data over wat de studenten vinden over een gegeven studieplek.

PLEQ mini-enquête

Door de studentenmeningen over een langere periode bij te houden kun je interessante inzichten ontdekken over het verloop van de studentensentiment.

Verloop studentenmening

In de vorige afbeelding is te zien dat de studentensentiment stijgt vlak na een vakantie (kerstvakantie en zomervakantie). Ook zien we een kleine stijging gedurende het schooljaar. Dit zal meer interessante inzichten bieden over een langere periode.

• Specifieke behoeften identificeren: Studenten kunnen specifieke behoeften en wensen kenbaar maken, zoals de vraag naar stilteruimtes, betere technologische voorzieningen of meer flexibele studieruimtes.

In de onderstaande afbeelding is te zien wat de studenten vinden van de verschillende typen studieruimten. Hierin is te zien dat de computerruimten niet goed worden beoordeeld. Zijn er specifieke computer ruimten die slecht worden beoordeeld of ze allemaal?

Gemiddelde mening per ruimte

• Verbeteringsprioriteiten vaststellen: Door de mening van studenten te verzamelen, kunnen universiteiten prioriteiten stellen voor verbeteringen en middelen toewijzen aan projecten die direct impact hebben op de studentenervaring.

C) Twee databronnen bij elkaar:

Het combineren van bezettingsgraad data en studentenmeningdata is de sleutel tot effectieve optimalisatie van studiefaciliteiten. Deze twee gegevensbronnen vullen elkaar aan en zorgen voor een holistisch beeld van de behoeften en trends op de campus. Studiefaciliteiten is een probleemstelling van vraag en aanbod. Waarin de bezettingsgraad data iets vertelt over de vraag en de meningen iets vertelt over het aanbod. Blind staren op 1 van de 2 variabelen is een grote fout. Als de benuttingsgraad verhoogt, maar de studentenmeningen dalen drastisch, kun je je afvragen of er dan spraken is van vooruitgang. Hieronder is de studentenmening en bezoekersaantal in 1 plaatje te zien.

Hier zijn enkele manieren waarop deze gegevens kunnen worden gecombineerd voor een optimaal resultaat:

• Ruimteaanpassingen op basis van feedback: Studentenmeningdata kunnen worden gebruikt om specifieke problemen of wensen met betrekking tot faciliteiten te identificeren. Bezettingsgraad data kunnen vervolgens worden gebruikt om te bepalen welke ruimtes het geschiktst zijn voor aanpassingen of verbeteringen. Ruimten met een lage bezettingsgraad en beoordeling zijn als eerste kandidaat voor onderhoud en verbetering.

• Effect van aanpassingen: De impact van historische keuzes op bestaande vastgoed kan bekeken worden. Hieronder is een voorbeeld te zien van het verloop van studentenmeningen over een lange periode met een maand aan renovatie. Hierin is te zien dat mening van studenten verbeterd is na de renovatieperiode.
  

• Lange termijn strategische planning: Door continu bezettingsgraad data en studentenmeningdata te analyseren, kunnen universiteiten trends en patronen identificeren. Dit stelt hen in staat om langetermijnstrategieën te ontwikkelen voor de investering in nieuwe faciliteiten of de renovatie van bestaande.

Conclusie

Het gebruik van bezettingsgraad data en studentenmeningdata is van onschatbare waarde voor universiteiten die streven naar de optimalisatie van hun studiefaciliteiten. Deze gegevensbronnen bieden een krachtige combinatie van kwantitatieve en kwalitatieve informatie, waardoor universiteiten beter kunnen begrijpen hoe ze hun faciliteiten kunnen aanpassen aan de behoeften en verwachtingen van hun studenten. Het synergetische samenspel van deze gegevens leidt tot effectievere besluitvorming en draagt bij aan een verbeterde studentenervaring, wat uiteindelijk de reputatie en het succes van de universiteit bevordert. Het is een investering in de toekomst van het onderwijs.

Met PLEQ bieden wij de juiste handvatten voor dataverzameling -en analyse. In de PLEQ admin panel zijn deze analyses snel verricht.

Met hartelijke groeten,

Marwan el Morabet

CTO @ Omnia

Zoek contact op via info@omniabuildings.nl voor meer informatie. Of vul het contactformulier in op onze website.