Het TRIPLE-B model voor evidence-informed werken in de onderwijspraktijk

Kristin Vanlommel, Evelyn Goffin en Jan Vanhoof - augustus 2025

(bron: Open access artikel in druk, Tijdschrift voor OnderwijsPraktijk Studies (TOPS))

Evidence-informed werken - je beslissingen onderbouwen met evidentie uit verschillende bronnen – stelt het onderwijsveld voor nieuwe vragen en uitdagingen. Je hebt als professional misschien al veel ervaring opgebouwd en je hebt een overvloed aan data en literatuur binnen handbereik, maar welke informatie is echt relevant, betrouwbaar en bruikbaar, en wanneer? Het onderbouwde handelingskader voor evidence-informed beslissen in de onderwijspraktijk dat we in deze bijdrage presenteren, hanteert een aanpak die verder gaat dan het traditionele data-gedreven werken. Data-gedreven benaderingen hebben de afgelopen decennia bijgedragen aan meer aandacht voor meetbare aspecten van onderwijskwaliteit zoals leerresultaten en schoolprestaties (Ikemoto & Marsh, 2007; Mandinach, 2012). Tegelijkertijd wekten ze daardoor soms de indruk dat onderwijs enkel draait om cijfers en statistieken, en dat je op basis van studies en metingen makkelijk en eenduidig kunt aanstippen ‘wat werkt’. Die kijk op evidence-based werken, leek weinig rekening te houden met jouw expertise als onderwijsprofessional, en zorgde ervoor dat veel leraren en schoolleiders het gebruik van data eerder als een verplichting dan als een hulpmiddel ervaren (Mandinach & Schildkamp, 2021).

Professionele besluitvorming is het vertrekpunt, en centraal staat een integratie van wetenschappelijk onderzoek, lokaal datagebruik en intuïtieve expertise. In die geest gaan we eerst in op verschillende soorten ‘Beslissingen’ die onderwijsprofessionals nemen en op wat de aard van die beslissingen betekent voor het beslissingsproces. Vervolgens kijken we kritisch naar de ‘Bronnen van evidentie’ die doordachte besluitvorming kunnen ondersteunen. Tot slot staan we stil bij wat jij als onderwijsprofessional nodig hebt om als evidence-informed ‘Beslisser’ aan de slag te gaan. Samen vormen deze drie pijlers het ‘Triple-B model’, dat je een handelingskader biedt om evidence-informed te werken.                                                                   

Figuur 1 : Triple-B voor evidence-informed werken in de onderwijspraktijk

1.   Beslissing: verschillende mechanismen en soorten beslissingen

Als onderwijsprofessional neem je voortdurend beslissingen, van gewichtige beslissingen (bijvoorbeeld ‘Mag een leerling overgaan?’) tot schijnbaar triviale beslissingen (bijvoorbeeld ‘Wie laat ik klassikaal antwoorden?). Mogelijk doe je dat zonder veel te weten over de manier waarop we als mens beslissingen nemen. Daarom staan we in dit eerste deel eerst kort stil bij de twee vormen van beslissingsmechanismen, intuïtief en analytisch, vooraleer we ingaan op het bestaan van verschillende soorten beslissingen.

1.1 Beslissingsmechanismen: Snel intuïtief en traag analytisch

Iedereen neemt dagelijks beslissingen, zowel in het onderwijs als daarbuiten. Je brein gebruikt daarbij verschillende strategieën. Een nuttig onderscheid is dat tussen systeem 1, dat intuïtief werkt, en systeem 2, dat analytisch te werk gaat (Kahneman, 2013; Kahneman & Frederick, 2005). Beide systemen hebben hun sterke en zwakke kanten en spelen een rol in hoe je keuzes maakt en beslissingen neemt.

Systeem 1 zorgt ervoor dat je snel en spontaan beslissingen neemt, zonder dat je daar bewust over nadenkt. Dit gebeurt automatisch en zonder veel moeite. In stressvolle situaties, bij tijdsdruk of wanneer je veel tegelijk moet doen, is het vaak dit systeem dat de overhand neemt. Denk aan een leraar die in de klas onmiddellijk moet reageren, een schoolleider die snel een knoop moet doorhakken of een brandweerman die in een noodsituatie handelt zonder aarzelen. Dit intuïtieve denken kan je als onderwijsprofessional helpen om passende beslissingen te nemen, vooral wanneer het gebaseerd is op rijke ervaring in vergelijkbare situaties. Hoewel dit snelle denken vaak goed werkt, brengt het ook risico’s met zich mee. Omdat beslissingen genomen met systeem 1 vaak goed, logisch en juist aanvoelen, lijken ze soms meer bewijskracht te hebben dan ze in werkelijkheid kunnen bieden.

Systeem 2 werkt trager en meer beheerst, vraagt om bewuste aandacht en vergt een grotere cognitieve inspanning. Dit is het analytische deel van ons denken, waarbij je logisch nadenkt, informatie afweegt en overwegingen expliciet maakt. Dit systeem maakt bewuste analyse mogelijk, en komt vooral in actie wanneer een vraag te complex is om intuïtief te beantwoorden. In systeem 2 worden beslissingen weloverwogen genomen, met aandacht voor logische redeneringen en kritische analyse. Toch heeft ook dit systeem een valkuil: mensen gebruiken het soms om intuïtieve beslissingen achteraf te rechtvaardigen en niet om een objectieve beslissing te nemen op basis van een kritische evaluatie (Kahneman & Frederick, 2005).

Onderzoek toont aan dat onderwijsprofessionals vaak (te) veel vertrouwen hebben in hun intuïtieve beslissingen (Vanlommel et al., 2017). Als professional alleen je eigen buikgevoel volgen, kan tot foute conclusies leiden en in sommige situaties negatieve gevolgen hebben voor het leren van leerlingen en studenten. De literatuur beschrijft heel wat beslissingsfouten die de onderwijspraktijk mogelijk beïnvloeden zonder dat je jezelf ervan bewust bent (Korte, 2003; Hill & Jones, 2021; Berthet, 2022). Zo bestaat bijvoorbeeld het risico dat je vooral let op informatie die je bestaande ideeën bevestigt, terwijl je tegenstrijdige signalen over het hoofd ziet. Dit staat bekend als de bevestigingsfout (confirmation bias). Een ander voorbeeld is de self-fulfilling prophecy of de ‘zichzelf waarmakende voorspelling’. Als je bepaalde verwachtingen hebt van een leerling, dan kun je daar onbewust naar gaan handelen, waardoor die verwachtingen aan het einde van de rit ook werkelijkheid worden. Misschien maak je zonder het te weten ook weleens beschikbaarheidsfouten (availability errors). Hierbij hecht je meer waarde aan recente of makkelijk toegankelijke informatie dan aan gegevens die misschien minder voor de hand liggen, maar wel relevanter zijn. Denk aan de schoolleider de koers vooral uitzet op basis van de input van een selecte groep leraren die telkens weer diens deur platlopen, terwijl de inschatting van andere collega’s niet in de besluitvorming meegenomen wordt.

Evidence-informed beslissen is een waardevolle manier om de kwaliteit van onderwijsbeslissingen te versterken. Het minimaliseert immers de nadelen van eenzijdig intuïtieve besluitvorming en de beslissingsfouten die daarmee samenhangen, zonder daarom de mogelijke kracht van intuïtie als expertise te miskennen. Andere bronnen van evidentie kunnen intuïtieve oordelen versterken, aanvullen of bijsturen, maar het is niet vanzelfsprekend om die bronnen systematisch en doordacht te betrekken. Hoe en in welke mate je dat doet, hangt immers sterk af van de aard van de beslissing die je moet nemen. Niet elke keuze in de onderwijspraktijk heeft dezelfde impact, vereist evenveel onderbouwing, of laat evenveel tijd en ruimte om het beslissingsproces zorgvuldig te doorlopen. In de volgende paragraaf staan we daarom stil bij hoe het type beslissing richting geeft aan het beslissingsproces en de inzet van evidentie.

1.2 De ene beslissing is de andere niet

Er is geen eenduidig antwoord op de vraag welke evidentie nodig is om beslissingen te nemen in de onderwijspraktijk. Niet alle beslissingen vragen om dezelfde aanpak, en bronnen van evidentie hebben niet in iedere situatie dezelfde bewijskracht (Coburn & Turner, 2011; Rickinson et al., 2022). Daarom is het als onderwijsprofessional vooral belangrijk om goed te weten hoe je kritisch de afweging kan maken. Factoren om rekening mee te houden zijn onder meer de verwachte impact van de beslissing, de tijd die beschikbaar is om die beslissing te nemen en de mate waarin anderen betrokken moeten worden.

De verwachte impact van je beslissing start bij de vraag wat het doel is van de beslissing die je wilt nemen (Mandinach & Schildkamp, 2021; Van Gasse & Mol, 2021; Vanlommel & Schildkamp, 2019). Is je doel om een eindbeslissingen te nemen rond selectie, toelating,  diplomering? Wil je een knoop doorhakken in een curriculumwijziging, in toetsbeleid, personeelsbeleid of schoolfinanciering? Dat zijn allemaal high-stakes beslissingen: beslissingen met een grote impact op leerlingen, leraren of de schoolorganisatie en die daarom een zorgvuldig beslissingsproces en stevige onderbouwing vragen. Is je beslissing eerder gericht op een tijdelijke groepssamenstelling, planning van een eenmalig evenement, communicatie met een individuele ouder of een keuze voor een activiteit? Dan is de impact minder groot. In de literatuur spreken we hier over low-stakes beslissingen: beslissingen met een lage impact die minder gevolgen hebben op de lange termijn en makkelijker teruggedraaid kunnen worden.

Bij beslissingen met een kleinere impact is de bewijskracht van evidentie en de betrokkenheid van anderen in het beslissingsproces minder van belang. Je probeert bewijskracht bij beslissingen uiteraard steeds zo groot als mogelijk te maken, maar neemt er bij beslissingen met een kleinere impact sneller vrede mee dat je niet alle beweringen waterdicht kan onderbouwen. De impact van beslissingen heeft dus een invloed op de tijd die nodig is om een zorgvuldig beslissingsproces te doorlopen en op de mate waarin de bewijskracht van evidentie en de betrokkenheid van stakeholders van belang zijn. Of, in lerarenopleidingen in Nederland spreekt men van ‘passende grondigheid’ bij het onderzoekend handelen (Munneke, Rozendaal en van Katwijk, 2023).

In de onderwijspraktijk is er niet altijd evenveel tijd om een uitgebreid beslissingsproces te doorlopen (Coburn & Turner, 2011; Marsh & Hamilton, 2006; Torres, 2022). Vaak moeten snelle, praktische beslissingen genomen zoals het wisselen van volgorde in de leerstof, of is er  urgentie, bijvoorbeeld wanneer een situatie in een klasgroep dreigt te escaleren. Bij dergelijke beslissingen staan snelheid en praktische haalbaarheid voorop. Andere beslissingen laten meer tijd voor reflectie en onderzoek. Denk aan strategische beslissingen zoals prioritering van beleidskeuzes bij schoolontwikkeling, de uitbouw van een nieuw taalbeleid of het formuleren van een advies voor beroepskeuze aan leerlingen. Hoe groter de impact van de beslissing, hoe belangrijker het is dat hiervoor ook de nodige tijd beschikbaar wordt gemaakt. Tijdsdruk kan onderdeel zijn van de beslissingssituatie (bijvoorbeeld een gevecht op school), maar kan ook veroorzaakt worden door de context (zoals hoge werkdruk). Tijdsdruk kan echter ook bestaan in de perceptie van de beslisser die bijvoorbeeld het gevoel heeft dat andere taken dringender zijn of het belang van een trage en doordachte beslissing onderschat (Spillane & Miele, 2007).

Snelle beslissingen die een grote impact hebben kunnen tot ernstige beslissingsfouten leiden. De betrokkenheid van anderen in het beslissingsproces kan de invloed van individuele beslissingsfouten verkleinen. Blinde vlekken van beslissers, of culturele of individuele beslissingsfouten komen aan het licht wanneer meerdere betrokkenen samen kritisch-reflectief een beslissing vormgeven  (Bertrand & Marsh, 2015; Coburn, 2001; Spillane & Miele, 2007). Bovendien is ook draagvlak nodig voor het uitvoeren en verduurzamen van beslissingen, zoals bij verandertrajecten, visieontwikkeling of curriculumherzieningen. Draagvlak betekent dat betrokkenen, zoals docenten, studenten en ouders, de beslissing accepteren en ondersteunen ((Coburn & Turner, 2011; Lasater, Albiladi, Davis, & Bengtson, 2020). Gebrek aan draagvlak kan voor weerstand zorgen of de realisatie van de beslissing in de weg staan.

Samenvattend, hoe groter de impact van de beslissing, hoe belangrijker de bewijskracht van de bron, hoe belangrijker de tijd die genomen kan worden om het beslissingsproces systematisch en transparant te doorlopen, en hoe wenselijker de betrokkenheid van stakeholders zoals collega’s, leerlingen of ouders. Als handvat voor de onderwijspraktijk geven we dit denkproces weer in het onderstaande stroomdiagram.

Figuur 2: Stroomdiagram: evidentie in relatie tot aard van de beslissing

2.   Bronnen van evidentie: wetenschappelijk onderzoek, lokaal datagebruik en intuïtieve expertise

Nu we weten dat je beslissingen sterk beïnvloed worden door het intuïtieve systeem en dat sommige soorten beslissingen om een onderbouwd, evidence-informed beslissingsproces vragen, is het belangrijk om zicht te krijgen op de verschillende bronnen van evidentie die je daarvoor kunt inzetten. Met ‘evidentie’ bedoelen we informatie die de kracht heeft om een bewering te staven of te weerleggen. Op basis van één enkele bewering of een combinatie van beweringen kan vervolgens een onderbouwde beslissing genomen worden die je op een transparante manier kan onderbouwen. Je kan beargumenteren welk bewijs aan de grondslag ligt van je conclusie. Ons perspectief erkent en benadrukt dat de evidentie die onderwijs kan informeren, een pallet vormt dat bestaat uit onderzoeksbevindingen (inzichten uit wetenschappelijke studies over leren, instructie, of onderwijseffectiviteit), lokale data (gegevens uit de eigen school- of klascontext, zoals leerlingenprestaties, data uit een schoolzelfevaluatie of informatie over de buurt) en de intuïtieve expertise van onderwijsprofessionals (Vanlommel & Van den Boom-Muilenburg, 2024). Triple-B verwijst dus niet enkel naar het drieluik ‘Beslissing’, ‘Bronnen van evidentie’ en ‘Beslisser’. Het benadrukt ook het belang van het gecombineerd gebruik van drie bronnen. Het Triple-B-model hanteert doelbewust een verruimd begrip van evidentie en benoemt expliciet de rol van expertise. De deskundigheid van de beslisser krijgt hiermee een centrale plek in evidence-informed beslissen.

2.1 Wetenschappelijk onderzoek

Een eerste bron van evidentie is academische kennis uit wetenschappelijk onderzoek (Van Schaik et al., 2018). Onder wetenschappelijk onderzoek verstaan we academisch onderzoek uitgevoerd door professionele onderzoekers. Dat kent vele gezichten. Denk bijvoorbeeld aan theoriegericht en praktijkgericht wetenschappelijk onderzoek. Voor beide vormen van onderzoek geldt dat onderzoekers werken volgens strikte methodologische richtlijnen en transparant rapporteren over hun werkwijze. Dit garandeert de kwaliteit en betrouwbaarheid van hun conclusies. Wetenschappelijke studies kunnen waardevolle inzichten bieden over effectieve lesmethodes, feedbackstrategieën of de impact van interventies. Toch is niet elke studie automatisch bruikbaar. De bewijskracht van wetenschappelijk onderzoek hangt af van twee kerncriteria: de methodologische kwaliteit (hoe rigoureus of zorgvuldig en systematisch het onderzoek is uitgevoerd) en de doelgeschiktheid (in hoeverre de studie relevant is voor de vraag die men wil beantwoorden, voor de bewering die men wil staven of weerleggen) (Rickinson et al., 2022). Lokaal onderzoek, zoals actieonderzoek uitgevoerd door leerkrachten of andere onderzoekende professionals (Vanhoof et al., 2024) in hun eigen praktijk, beschouwen we als een vorm van lokaal datagebruik – de tweede bron van evidentie die verderop aan bod komt.

Wetenschappelijk onderzoek vereist een systematische aanpak waarbij observeerbare en verifieerbare gegevens worden verzameld volgens rigoureuze methoden. Dit betekent dat onderzoekers een transparant onderzoeksproces volgen en rapporteren over onder meer methoden voor dataverzameling en –analyse die hebben geleid tot de uiteindelijke conclusies. Het geeft je als beslisser de mogelijkheid om de bewijskracht van het onderzoek te beoordelen en te bepalen hoe generaliseerbaar de resultaten zijn naar je eigen context.

Het concept doelgeschiktheid impliceert dat wetenschappelijk onderzoek verschillende doelen kan dienen. Sommige studies beschrijven een fenomeen, andere verklaren patronen, voorspellen uitkomsten of onderzoeken welke interventies ‘werken’ in bepaalde contexten. Een onderzoek dat opgezet is voor het ene doel, heeft niet noodzakelijk veel bewijskracht voor het andere doel (Rickinson et al., 2022). Een studie die leert dat iets ergens werkt, garandeert niet dat hetzelfde ook in jouw context werkt. Of een beeld dat uit interviewonderzoek met leraren bij een specifieke doelgroep naar voren komt, kan niet zonder meer naar alle andere leraren veralgemeend worden.

Om na te gaan hoe en waarom een bepaalde interventie werkt, kunnen onderzoekers een beroep doen op een breed scala aan bewijskrachtige bronnen zoals observaties, casestudies, vragenlijstonderzoek. Om te meten of een interventie al dan niet werkt, verzamelen zij evidentie met zogenaamde (quasi)experimentele studies. Dat stelt bijkomende specifieke eisen aan het onderzoek dat gebruikt kan worden (Blaikie, 2000). Experimenteel onderzoek is sterk in het realiseren van deze eisen. Het is een onderzoekstechniek die effecten van een interventie ‘zuiver’ in beeld brengt door een experimentele groep (die de interventie wel krijgt) te vergelijken met een controlegroep (die de interventie niet krijgt). Omdat experimenteel onderzoek een sterk bewijskrachtig potentieel heeft, wordt het ook wel eens de gouden standaard genoemd (Shadish, Cook, & Campbell, 2002). Toch betekent dit niet dat elk goed onderzoek experimenteel moet zijn. Een experimentele opzet is ook niet altijd haalbaar (Creswell, 2005). In dat geval moet rekening worden gehouden met methodologische beperkingen, en levert het onderzoek een ander soort bewijskracht. Daarnaast zijn er situaties waarin praktijkgericht onderzoek, uitgevoerd in authentieke onderwijscontexten, meer inzichten biedt. Dit type onderzoek, dat systematisch wordt opgezet om bestaande praktijken te evalueren en verbeteren, levert een andere maar evenzeer relevante bijdrage aan het geheel van wetenschappelijke evidentie. Tot slot vermelden we ook de zogenaamde systematische reviews. Bij een systematische review wordt op een gestructureerde en transparante manier bestaande studies over een specifiek onderwerp verzameld, beoordeeld en samengevat. Ze worden opgezet om een uitgebreid en betrouwbaar overzicht te bieden van de bestaande kennis over een onderwerp. Dat verklaart waarom in het gebruik van wetenschappelijk onderzoek vaak naar zulke reviews verwezen wordt als sterke bron van evidentie. Deze studies bieden een overzicht van ‘het beste beschikbare bewijs’ rond een bepaald thema.

2.2 Lokaal datagebruik

Scholen verzamelen en ontvangen voortdurend informatie over verschillende aspecten van hun werking. Dit kan gaan van aanwezigheidsregistraties en leerlingenresultaten op externe of eigen toetsen tot verslagen van oudercontacten, zelfevaluatie-surveys afgenomen bij leraren en feedbackverslagen na een schooldoorlichting. Wanneer je als onderwijsprofessional deze gegevens gebruikt om beslissingen te informeren en te onderbouwen, spreken we van lokaal datagebruik als bron van evidentie. In tegenstelling tot wetenschappelijk onderzoek, dat zich richt op algemene inzichten, zegt lokaal datagebruik direct iets over een aspect van de eigen school of de eigen klas. Hier is niet de professionele onderzoeker aan zet, maar de onderzoekende professional: leraren, schoolleiders en beleidsmedewerkers die systematisch verzamelde informatie analyseren om beslissingen over leren, instructie en schoolontwikkeling te ondersteunen (Vanhoof et al., 2024). Net zoals een dokter rekening houdt met de voorkeuren van zijn patiënten heeft de onderwijsprofessional lokale data over de eigen context en over de eigen ‘cliënten’ nodig. Doelen, waarden en voorkeuren van leerlingen, ouders of collega-leraren worden dan in overweging genomen. Het is dus niet omdat uit onderzoek blijkt dat iets (ergens) werkt, dat de onderwijsprofessional dat meteen kunnen toepassen in hun context. Zich informeren over wat anderen willen maakt dus wezenlijk deel uit van lokaal datagebruik.

Lokale informatie kan zowel kwantitatieve gegevens (denk bijvoorbeeld aan toetsscores, demografische kenmerken van het leerlingenpubliek of aanwezigheidsstatistieken) als kwalitatieve gegevens omvatten (zoals observaties door leerkrachten, feedback van leerlingen of gesprekken met ouders). Data kan intern worden verzameld (bijvoorbeeld door als leraar toetsen af te nemen of als beleidsmedewerker gesprekken te voeren) of afkomstig zijn van een externe bron (zoals de overheid). Lokale informatie heeft betrekking op de onmiddellijke school- of klascontext, maar ook meer contextuele data die betrekking hebben op omgevingskenmerken van de buurt of stad kunnen een plek hebben in deze bron van evidentie (Van Gasse et al., 2015). Net als bij wetenschappelijk onderzoek gaat de bewijskracht van lokaal datagebruik vooral uit van wat rigoureus tot stand gekomen en doelgeschikt is. Data die niet passend zijn bij de vraag, die op een verkeerde manier verzameld of geïnterpreteerd worden kunnen verwarring zaaien of tot beslissingsfouten leiden.

Rigoureus lokaal datagebruik is valide en betrouwbaar, en berust waar mogelijk op triangulatie. Validiteit betekent dat je gegevens verzamelt die echt meten wat je bedoelde te meten. Anders geformuleerd: het betekent dat je geoorloofde conclusies kan trekken uit de beschikbare informatie. Betrouwbaarheid verwijst naar de mate waarin de lokale gegevens die je gebruikt nauwkeurig en reproduceerbaar zijn. Beslissingen die je naar aanleiding van lokale informatie zijn immers best  gebaseerd op gegevens die niet afhangen van allerlei toevalligheden. Triangulatie houdt in dat je waar mogelijk meerdere databronnen combineert om een volledig en genuanceerder beeld te krijgen. Door bijvoorbeeld observaties en vragenlijsten samen te gebruiken, kan de bewijskracht van lokaal datagebruik worden versterkt. Als verschillende gegevensbronnen eenzelfde patroon laten zien, neemt het vertrouwen in de conclusies toe.

Het zomaar inzetten van beschikbare data zonder na te denken over de kwaliteit en relevantie ervan, heeft doorgaans weinig meerwaarde. In de onderwijspraktijk is de realiteit complex en veelzijdig, waardoor het belangrijk is om zorgvuldig te bepalen welke informatie je echt een antwoord kan geven op de voorliggende vraag (Van Gasse et al., 2024). Ook voor lokaal informatiegebruik geldt met andere woorden dat het doelgericht en doelgeschikt dient te zijn, dat de gegevens die worden verzameld en gebruikt aansluiten bij de vraag die vooropgesteld werd.

2.3 Intuïtieve expertise

De derde bron van evidentie die we onderscheiden wordt in de literatuur beschreven als intuïtieve expertise (Kahneman & Klein, 2009). Als professional maak je tijdens je loopbaan vaak gelijkaardige situaties mee waardoor je in je geheugen een rijke set aan patronen opbouwt: ‘als ik dit soort antwoorden hoor, verwacht ik ook dat soort gedrag’; ‘als ik deze fout zie, verwacht ik dat taalprobleem’. Omdat je bepaald gedrag, fouten, of thuissituaties al vaak hebt gezien in combinatie met andere factoren, zie je deze makkelijk als een patroon. Deze patronen helpen je als onderwijsprofessional om snel signalen te herkennen, om snel te beslissen of om de context beter te begrijpen. Hoe meer ervaring je hebt opgebouwd in een professionele context, hoe rijker de patronen in je geheugen. Intuïtieve expertise bestaat dus uit patronen in het geheugen van de professional, opgebouwd door ervaring in gelijkaardige situaties, die automatisch en meestal onbewust geactiveerd worden op basis van herkenning en actie suggereren (Kahneman & Klein, 2009). Of, zoals Simon (1987) het zegt: de beslissingssituatie bevat een aanwijzing, deze aanwijzing zet een patroon in gang in het geheugen van de beslisser en suggereert een bevredigende beslissing.

Intuïtieve expertise is dus een bron van evidentie die steunt op een rijke set aan patronen die je als onderwijsprofessional hebt opgebouwd in je specifieke beroepscontext (Klein, 2008; Kahneman & Klein, 2009). Intuïtie wordt echter ook steeds in één adem gelinkt aan vormen van zogenaamde ‘bias en heuristieken’, ofwel als korte, versimpelde redeneringen of onbewezen vuistregels die een groot risico op beslissingsfouten meebrengen (Kahneman & Frederick, 2005). Het eerdergenoemde intuïtieve Systeem 1 zorgt ervoor dat mensen snel, automatisch en met weinig inspanning een inschatting van een situatie maken en vrijwel onmiddellijk een oordeel vellen. Deze beslissing voelt goed of juist aan omdat ze aansluit bij de voorkeuren of opvattingen van het individu, maar mist vaak bewijskracht. Hoe maak je dan het onderscheid tussen intuïtieve expertise en intuïtie als buikgevoel? Volgens Kahneman en Klein (2009) hangt de bewijskracht van intuïtie af van de manier waarop  intuïtie wordt (1)  opgebouwd en (2) ingezet. Opnieuw geldt dus dat de bron van evidentie, hier intuïtie als expertise, maar bewijskrachtig is als ze voldoende rigoureus en doelgeschikt is.

Om rigoureus als voorwaarde te realiseren, is er directe feedback nodig op het ogenblik dat handelingen  zich inslijten tot patronen in het geheugen. Denk daarbij aan de meer ervaren leraar die feedback geeft aan een startende leraar tijdens team teaching of mentorsessies, of leerlingen die feedback kunnen geven over de lesaanpak. Er is ook indirecte feedback mogelijk, wanneer een les volledig de mist ingaat bijvoorbeeld. Wanneer de leraar vervolgens zijn lesaanpak met een collega bespreekt, voorkomen deze vormen van directe en indirecte feedback dat foutieve patronen ontstaan en toekomstige prakijken automatisch aansturen.

Doelgeschiktheid als tweede voorwaarde betekent dat het intuïtieve oordeel gebruikt wordt in een sterk vergelijkbare situatie als deze waarin het patroon werd opgebouwd. De moeilijkheid in onderwijs is dat de ene leerling, leraar of school de andere niet is. Intuïtieve expertise kan dus een waardevolle bron van evidentie zijn, maar ook hier is het belangrijk om kritisch de bewijskracht te evalueren. Intuïtie ontstaat in onderwijs in mindere mate in situaties met directe feedback en wordt zelden toegepast in exact dezelfde situatie. Een ander risico bij intuïtieve oordelen is de zogenaamde overconfidence trap, ofwel de zelfgenoegzaamheidsval bij ervaren professionals. Je zou denken dat meer ervaring meteen ook een hogere betrouwbaarheid van intuïtieve expertise met zich meebrengt, maar dat is niet altijd zo. Onderzoek toont aan dat ervaren professionals dreigen te sterk te vertrouwen op hun intuïtie, waardoor ze minder bijkomende evidentie zoeken en het gevaar voor beslissingsfouten weer groter wordt (Hammond, Keeney, & Raiffa, 2006; Russo & Schoenmaker, 1992). Deze vaststellingen maken dat je er als beslisser bij gebaat bent om je snelle intuïtieve beslissingen in vraag te stellen. Het versterkt ook het belang van bijkomende bronnen van evidentie, die intuïtieve expertise kunnen uitdagen, aanvullen en verrijken. Door het combineren van evidentie kunnen bestaande patronen worden aangevuld of gewijzigd, wat de intuïtieve expertise op zijn beurt weer versterkt. Daarin schuilt de kracht van andere bronnen van evidentie bij geïnformeerd beslissen.

2.4 Wanneer kies je welke bron?

De verschillende bronnen van evidentie staan niet los van elkaar, maar vullen elkaar aan. Het is zelden zo dat een bron geen enkele of alle bewijskracht heeft. Het is dan ook belangrijk om kritisch te evalueren welke mate van bewijskracht een bron in een bepaalde context heeft. Professionaliteit houdt dan in om goed te weten wat de drie bronnen van evidentie – bevindingen uit wetenschappelijk onderzoek, lokaal datagebruik en intuïtieve expertise – inhouden en wanneer welke bron het best ingezet wordt. De vraag is dus wanneer een bron bewijskracht heeft en waarom. Onderzoek in geheel andere contexten dan die van jou, data die eerder beperkt zijn, en bepaalde vormen van intuïtie kunnen weinig bewijskracht hebben in bepaalde beslissingssituaties, maar net heel krachtig zijn in andere omstandigheden.

Evidence-informed werken gaat dus niet alleen over de vraag welke bronnen als evidentie tellen, maar gaat ook om de kritische vraag onder welke omstandigheden zij bewijskracht hebben. Figuur 3 geeft weer dat we drie verschillende op zichzelf staande bronnen onderscheiden en benadrukt dat een integratie en verstrengeling van deze bronnen nodig is om ten volle tot de essentie van evidence-informed te komen. Op elk punt in het proces van evidence-informed beslissen komt het er op aan een gepaste balans te vinden in welke van de drie bronnen je gaat aanspreken.

Figuur 3: Drie bronnen van evidentie bij evidence-informed beslissen

Samenvattend, zowel onderzoek, data als intuïtieve expertise zijn onmisbare onderdelen van professionele besluitvorming. Zonder het intuïtieve systeem zouden we heel traag worden bij het nemen van beslissingen. Beslissers in onderwijs hebben veel beslissingen te nemen, vaak met beperkte tijd om evidentie te zoeken en te analyseren. Afhankelijk van bijvoorbeeld het belang of de tijdsdruk van de beslissingen kan en moeten onderzoek, data of intuïtieve expertise een sterkere rol spelen. Als beslisser is het niet eenvoudig om de weten welke bronnen van evidentie je best inzet in relatie tot de impact, de tijd en het draagvlak van de beslissing en hoe je de bewijskracht van die bronnen evalueert. Het vraagt specifieke competenties van jou als beslisser, die we in het volgende deel bespreken.

3.  Beslisser: van informatiegeletterdheid naar besluitvormingsgeletterdheid

Als onderwijsprofessional kiezen tussen verschillende bronnen van evidentie en de bewijskracht van die bronnen evalueren in relatie tot de voorliggende beslissing is niet eenvoudig. Evidence-informed werken in het onderwijs vergt dan ook best wat competenties: kennis, vaardigheden, houdingen en gedragingen die onderwijsprofessionals in staat stellen om onderbouwde beslissingen te nemen.

We kunnen competenties voor evidence-informed werken vertalen naar vormen van ’geletterdheid’. Dat begrip verwijst naar een geheel van competenties dat je in staat stelt om op een passende manier deel te nemen aan een professioneel of maatschappelijk proces. Als evidence-informed beslisser heb je in de eerste plaats de nodige informatiegeletterdheid nodig: het vermogen om zelfstandig een informatiebehoefte te herkennen en vervolgens de benodigde informatie te vinden, te evalueren en te gebruiken (American Library Association, 1989; Rosman et al., 2018). Informatiegeletterdheid focust op de bronnen van evidentie, maar daarnaast heb je als beslisser ook nog de competenties nodig om een beslissingsproces op een effectieve manier te doorlopen om tot een onderbouwde beslissing te komen die past bij de situatie. Hiervoor gebruiken we het begrip besluitvormingsgeletterdheid.

3.1 Informatiegeletterdheid: omgaan met bronnen van evidentie

Binnen de context van evidence-informed werken in het onderwijs is er zowel nationaal als internationaal al veel aandacht besteed aan datageletterdheid. Je hebt vast al opgemerkt dat dit aspect in opleidingen en ondersteuningsinitiatieven vaak ook de meeste nadruk krijgt, met soms een wat enge focus op statistische geletterdheid (bijvoorbeeld: hoe interpreteer je een gemiddelde of een histogram?) en op het interpreteren van kwantitatieve gegevens (in het onderwijs veelal cijfers op – al dan niet gestandaardiseerde – toetsen).

Hedendaagse perspectieven onderstrepen het belang van datageletterdheid en onderschrijven inderdaad dat informatiebronnen zoals kwantitatieve data een sterke bron van evidentie zijn voor bepaalde beslissingen. Tegelijkertijd benadrukken ze dat datageletterdheid veel meer omvat dan simpelweg cijfergegevens verwerken (Mandinach & Schildkamp, 2021). Datageletterd zijn betekent dat je in staat én gemotiveerd bent om een probleem of vraag te identificeren in relatie tot de doelen die je vooropstelt, relevante en kwaliteitsvolle data te herkennen en bijeen te brengen, die data goed te interpreteren binnen jouw context, op basis daarvan tot een doelgeschikte beslissing en/of actie te komen, en vervolgens na te gaan wat die beslissing of actie heeft opgeleverd (Beck & Nunnaley, 2021; Gummer & Mandinach, 2015; Mandinach & Gummer, 2016). Data gebruiken is dus nooit zomaar een geïsoleerde activiteit. Betekenis geven aan data vraagt behendigheid, de nodige (vak)kennis en kennis over leren en instructie, en de bereidheid om het deel te laten uitmaken van je dagelijkse (professionele) praktijk (Goffin, Janssen & Vanhoof, 2022; Schildkamp, 2019; Rickinson et al., 2022). Bovendien is het belangrijk om te beseffen dat data een middel zijn maar geen doel op zich, dat ‘data’ niet noodzakelijk samenvallen met ‘cijfergegevens’, en dat niet elke vraag zich door data laat beantwoorden (Mandinach & Schildkamp, 2021). We spreken daarom over informatiegeletterdheid. Hierdoor komen we los van die traditionele focus op datageletterdheid. Data die rigoureus bijeengebracht zijn, kunnen een sterke bron van evidentie bieden, maar zijn niet de enige informatie die je kan gebruiken - noch zijn ze als bron doelgeschikt voor elk beslissingsproces.

Een ander aspect van informatiegeletterdheid dat sterk in opmars is, naast datageletterdheid, is onderzoeksgeletterdheid. In de context van evidence-informed werken in het onderwijs, bedoelen we daarmee het vermogen om informatie uit relevant (wetenschappelijk) onderzoek te raadplegen, te begrijpen, kritisch te verwerken, en er inzichten uit op te doen die je weet te vertalen in onderwijsbeslissingen en passende acties (Brown & Vanlommel, 2022; Groß Ophoff & Egger, 2021). Onderzoeksgeletterdheid omvat competenties rond informatieverwerving en -verwerking (bijvoorbeeld: weten welke studies doelgeschikt en rigoureus zijn, en je weg vinden in die studies), noties van statistiek en methodologie (bijvoorbeeld: weten wat betrouwbare resultaten zijn), argumenteer- en redeneervaardigheden (bijvoorbeeld: valide conclusies trekken uit onderzoeksresultaten) (Groß Ophoff et al., 2017). Net zoals andere competenties, kun je datageletterdheid en onderzoeksgeletterdheid verwerven en opbouwen door verschillende vormen van formeel en informeel leren.

3.2 Besluitvormingsgeletterdheid: beslissingsprocessen bewust en zorgvuldig doorlopen met gebruik van evidentie

Besluitvormingsgeletterdheid begint niet bij de evidentie, maar bij de beslissing, en gaat verder dan het technische aspect van informatie zoeken en interpreteren. Besluitvormingsgeletterdheid vraagt om inzicht in de complexiteit van menselijke besluitvorming, inclusief het herkennen van denkfouten en van de invloed van normatieve en sociale factoren. Onderwijsprofessionals die besluitvormingsgeletterd zijn, zien het als vanzelfsprekend én waardevol om uiteenlopende, soms tegenstrijdige, informatiebronnen naast elkaar te leggen. Ze bespreken hun intuïtieve oordelen en interpretatie van bewijzen kritisch, en werken samen om tot beter onderbouwde en navolgbare beslissingen te komen.

Besluitvormingsgeletterdheid omvat dus kennis en vaardigheden over het initiëren en doorlopen van een beslissingsproces, en de houding om bewust en kritisch stil te staan bij beslissingen, mogelijke denkfouten en de rol van evidentie en bewijskracht in een beslissingsproces (Austin et al., 2023; Lasater, 2007). Cruciaal zijn de bereidheid, motivatie en openheid van onderwijsprofessionals om kritisch-reflectief hun praktijk te onderzoeken en te veranderen (Brown & Vanlommel, 2022; Gummer & Mandinach, 2015). Het gaat dus om een bredere set competenties waarbij de goede besluitvorming centraal staat, niet louter het verzamelen en analyseren van de bewijslast.

Als onderwijsprofessional maak je vaak beslissingen in een complexe en onvoorspelbare context, die in vele gevallen een grote impact hebben op de onderwijskwaliteit.  Besluitvormingsgeletterdheid stelt onderwijsprofessionals in staat om problemen te herkennen, diverse bronnen van evidentie te combineren, alternatieven af te wegen binnen hun eigen sociale en organisatorische context, en transparante beslissingen te nemen op basis van gedeelde criteria. Besluitvormingsgeletterde professionals hebben ook het vertrouwen om keuzes te maken in onzekere situaties of bij onvolledige informatie en vinden het vanzelfsprekend om beslissingen samen met collega’s te bespreken. Daarnaast expliciteren ze hun aannames en emoties en houden ze rekening met de sociale impact van hun beslissingen. Ook onderkennen zij het proces van gezamenlijke betekenisgeving bij het interpreteren van informatie en het afwegen van handelingsopties.

Als praktisch handvat voor de onderwijspraktijk voegen we, naast informatiegeletterdheid, daarom ook besluitvormingsgeletterdheid toe aan het competentieprofiel voor de onderwijsprofessional. We onderscheiden daarin vijf cruciale dimensies (gebaseerd op Riva et al., 2015).

Als evidence-informed beslisser heb je in de eerste plaats kennis nodig over de fasen van een beslissingsproces, over menselijke besluitvorming en over de invloed van snelle, intuïtieve processen op je oordeel. Ook is het belangrijk om te weten hoe je beslissingsfouten kan herkennen en minimaliseren.

Daarnaast speelt zelfregulatie een rol. Zelfregulatie omvat de vaardigheden en de bereidheid om als evidence-informed beslisser zelf stappen te zetten om een tot een geïnformeerd beslissingsproces te komen en daar ook verantwoordelijkheid voor te nemen. Als besluitvormingsgeletterde beslisser heb je vertrouwen in je eigen competenties om evidence-informed te beslissen, heb je inzicht in je eigen sterktes, en neem je actie om de invloed van je zwaktes op de besluitvorming te minimaliseren.

Een derde dimensie, emotieregulatie, beschrijft de mate waarin je je als beslisser bewust bent van de invloed die zowel jouw eigen emoties als die van anderen hebben op het verloop van het beslissingsproces, op de keuze voor en aanvaarding van evidentiebronnen, en op de afwegingen die tot de uiteindelijke beslissing leiden. Het is als beslisser belangrijk om de rol van emoties op beslissingen te herkennen, te begrijpen en ermee om te gaan.

Redeneervermogen omvat de behendigheid en de bereidheid om je persoonlijke intuïtieve oordeel en je argumenten te expliciteren, en om verbanden te zien en te leggen tussen verschillende bronnen van evidentie. Betekenis geven aan complexe informatie vergt immers meer dan louter technische interpretatievaardigheden (Weick, 1995).

Tot slot heb je sociaal bewustzijn nodig om te begrijpen welke impact je beslissing heeft op anderen (bijvoorbeeld de leerlingen en hun ouders, collega’s op school), om je beslissing te bekijken en te wegen vanuit verschillende perspectieven, en om je beslissing op een passende manier te communiceren naar verschillende doelgroepen. Daarbij hoort ook het besef dat evidence-informed beslissen zelden eenrichtingsverkeer is. Schoolcultuur en sociale normen beïnvloeden immers op hun beurt ook jouw keuzes (Goffin et al., 2022; Spillane & Miele, 2007; Weick, 1995), en veel beslissingen vereisen afstemming of samenwerking met collega’s, teamleden of externen. Soms heb je immers niet de volledige beslisbevoegdheid, of is gedeeld eigenaarschap nodig om tot een gedragen beslissing te komen. Door samen kritisch te reflecteren en blinde vlekken bloot te leggen, versterk je zowel de kwaliteit als het draagvlak van beslissingen.

In het artikel waarop deze blogpost gebaseerd is brengen we informatiegeletterdheid en besluitvormingsgeletterdheid samen in een competentieprofiel voor evidence-informed beslissers in de onderwijspraktijk.

4.  Afrondend

In deze blogpost stelden we een handelingskader voor evidence-informed werken in het onderwijs voor. We stonden stil bij het belang van de drie B’s die een rol spelen in evidence-informed beslissen in de onderwijspraktijk: de ‘Beslissing’, ‘Bronnen van evidentie’ en de ‘Beslisser’. Met het stroomdiagram, de figuren en het competentieprofiel willen we jou als beslisser een handelingskader en ondersteunende handvatten bieden om in de onderwijspraktijk aan de slag te gaan. Het doel is om jou te ondersteunen bij het nemen van evidence-informed beslissingen in de dagelijkse praktijk om op deze manier de kwaliteit van onderwijsbeslissingen te versterken.

Referenties

American Library Association. (1989). Presidential Committee on Information Literacy: Final Report. https://www.ala.org/acrl/publications/whitepapers/presidential

Austin, B. S., Lee, C.-L., McCarthy, A., & Sprong, M. (2023). Importance of Clinical Judgment Skill Competencies Across Practice Settings: Certified Rehabilitation Counselors’ Perceptions. Journal of Applied Rehabilitation Counseling, 54(2), 148–166. https://doi.org/10.1891/JARC-2022-0006

Beck, J. S., & Nunnaley, D. (2021). A continuum of data literacy for teaching. Studies in Educational Evaluation, 69, 100871. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100871

Berthet, V. (2022). The impact of cognitive biases on professionals’ decision-making: A review of four occupational areas. Frontiers in psychology, 12, 802439.

Bertrand, M., & Marsh, J. A. (2015). Teachers’ sensemaking of data and implications for equity. American Educational Research Journal, 52(5), 861–893. https://doi.org/10.3102/0002831215599251

Blaikie, N. (2000). Designing Social Research. London: Polity Press.

Brown, C., & Vanlommel, K. (2022). How to make evidence-informed practice a day-to-day affair. Professional Development Today, 22(4). https://www.teachingtimes.com/how-to-make-evidence-informed-practice-a-day-to-day-affair/

Coburn, C. E. (2001). Collective Sensemaking about Reading: How Teachers Mediate Reading Policy in Their Professional Communities. Educational Evaluation and Policy Analysis, 23(2), 145–170. https://doi.org/10.3102/01623737023002145

Coburn, C. E., & Turner, E. O. (2011). Research on Data Use: A Framework and Analysis. Measurement: Interdisciplinary Research & Perspective, 9(4), 173–206. https://doi.org/10.1080/15366367.2011.626729

Creswell, J. W. (2005). Educational Research: Planning, Conducting, and Evaluating Quantitative and Qualitative Research. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Goffin, E., Janssen, R., & Vanhoof, J. (2022). Teachers’ and school leaders’ sensemaking of formal achievement data: A conceptual review. Review of Education, 10(1), e3334. https://doi.org/10.1002/rev3.3334

Groß Ophoff, J., & Egger, C. (2021). Assessment of German and Austrian students’ Educational Research Literacy: validation of a competency test based on cross-national comparisons. Studia Paedagogica, 26(4), 27–45. https://doi.org/10.5817/SP2021-4-2

Groß Ophoff, J., Wolf, R., Schladitz, S., & Wirtz, M. (2017). Assessment of Educational Research Literacy in Higher Education: Construct validation of the factorial structure of an assessment instrument comparing different treatments of omitted responses. Journal Für Bildungsforschung Online, 9(2), 37–68.

Gummer, E. S., & Mandinach, E. B. (2015). Building a conceptual framework for data literacy. Teachers College Record, 117(4), 1–22.

Hammond, J. S., Keeney, RL., & Raiffa, H. (2006). The hidden traps in decision making. Harvard business review, 84(1), 118.

Hill, A. J., & Jones, D. B. (2021). Self-fulfilling prophecies in the classroom. Journal of Human Capital, 15(3), 400-431.

Ikemoto, G. S., & Marsh, J. A. (2007). Cutting through the “data-driven” mantra: Different conceptions of data-driven decision making. Teachers College Record, 109(13), 105-131.

Kahneman, D. (2013). Thinking, fast and slow. ‎ Farrar, Straus and Giroux.

Kahneman, D., & Frederick, S. (2005). A model of heuristic judgment. In K. J. Holyoak & R. G. Morrison (Eds.), The Cambridge handbook of thinking and reasoning (pp. 267–293). Cambridge University Press.

Kahneman, D., & Klein, G. (2009). Conditions for intuitive expertise: a failure to disagree. American psychologist, 64(6), 515.

Korte, R. F. (2003). Biases in decision making and implications for human resource development. Advances in Developing Human Resources, 5(4), 440-457.

Lasater, K. (2007). Clinical Judgment Development: Using Simulation to Create an Assessment Rubric. Journal of Nursing Education, 46(11), 496–503. https://doi.org/10.3928/01484834-20071101-04

Lasater, K., Albiladi, W. S., Davis, W. S., & Bengtson, E. (2020). The Data Culture Continuum: An Examination of School Data Cultures. Educational Administration Quarterly, 56(4), 533–569. https://doi.org/10.1177/0013161X19873034

Mandinach, E. B., & Gummer, E. S. (2016). What does it mean for teachers to be data literate: Laying out the skills, knowledge, and dispositions. Teaching and Teacher Education, 60, 366–376. https://doi.org/10.1016/j.tate.2016.07.011

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

Marsh, J. A., Pane, J. F., & Hamilton, L. S. (2006). Making sense of data-driven decision making in education. Evidence from recent RAND research (RAND Occasional Papers). RAND Corporation. https://www.rand.org/pubs/occasional_papers/OP170.html

Munneke, L., Rozendaal, J. S., & van Katwijk, L. (2023). Onderzoekend vermogen ontwikkelen tijdens je lerarenopleiding. Boom.

Rickinson, M., Cirkony, C., Walsh, L., Gleeson, J., Cutler, B., & Salisbury, M. (2022). A framework for understanding the quality of evidence use in education. Educational Research, 64(2), 133–158. https://doi.org/10.1080/00131881.2022.2054452

Riva, S., Iannello, P., Pravettoni, G., & Alessandro, A. (2015). What are judgment skills in health literacy? A psycho-cognitive perspective of judgment and decision-making research. Patient Preference and Adherence, 9, 1677. https://doi.org/10.2147/PPA.S90207

Rosman, T., Peter, J., Mayer, A.-K., & Krampen, G. (2018). Conceptions of scientific knowledge influence learning of academic skills: epistemic beliefs and the efficacy of information literacy instruction. Studies in Higher Education, 43(1), 96–113. https://doi.org/10.1080/03075079.2016.1156666

Russo, J. E., & Schoemaker, P. J. (1992). Managing overconfidence. Sloan management review, 33(2), 7-17.

Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference. Boston, MA: Houghton Mifflin.

Spillane, J. P., & Miele, D. B. (2007). Evidence in practice: A framing of the terrain. In P. A. Moss (Ed.), Evidence and decision-making: The 106th yearbook of the National Society for the Study of Education, Part I (pp. 46–73). Wiley-Blackwell. https://doi.org/10.1111/j.1744-7984.2007.00097.x

Simon, H. A. (1987). Making management decisions: The role of intuition and emotion. Academy of Management Perspectives, 1(1), 57-64.

Thompson, C. (2003). Clinical experience as evidence in evidence‐based practice. Journal of advanced nursing, 43(3), 230-237.

Torres, J. M. (2022). Facilitating research use: Scary Barriers (and Super Mechanisms). In OECD (Ed.), Who cares about using education research in policy and practice? Strengthening research engagement (pp. 103–124). Educational Research and Innovation, OECD Publishing.

Van Gasse, R., Goffin, E., Peeters, L., & Vanhoof, J. (2024). Hitting the mark? A user perspective on the relevance and irrelevance of school performance indicators. Studies in Educational Evaluation, 83, 101416. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2024.101416

Van Gasse, R., & Mol, M. (2021). Student guidance decisions at team meetings: do teachers use data for rational decision making? Studia Paedagogica, 26(4), 99–117. https://doi.org/10.5817/SP2021-4-5

Van Gasse, R., Vanhoof, J., Mahieu, P., & Van Petegem, P. (2015). Informatiegebruik door schoolleiders en leerkrachten. Garant.

Vanhoof, J., Buvens, R. & Molenberghs, G. (2024). Iedereen onderzoeker!? School- en Klaspraktijk, 64(1), 37-42.

Vanlommel, K., & Schildkamp, K. (2019). How Do Teachers Make Sense of Data in the Context of High-Stakes Decision Making? American Educational Research Journal, 56(3), 792–821. https://doi.org/10.3102/0002831218803891

Vanlommel, K., Van Gasse, R., Vanhoof, J., & Van Petegem, P. (2017). Teachers’ decision-making: Data based or intuition driven?. International Journal of Educational Research, 83, 75-83.

Vanlommel, K., & van den Boom-Muilenburg, S. N. (2024). How can we understand and stimulate evidence-informed educational change? A scoping review from a systems perspective. Journal of Educational Change, 1-30.

Van Schaik, P., Volman, M., Admiraal, W., & Schenke, W. (2018). Barriers and conditions for teachers’ utilisation of academic knowledge. International Journal of Educational Research, 90, 50-63. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2018.05.003

Weick, K. E. (1995). Sensemaking in organizations. Sage Publications.