In het hoger onderwijs zijn studenten die van studie switchen of uitvallen een hardnekkig probleem. De kans op switch of uitval verschilt echter flink bij vergelijkbare leerlingen afkomstig van vergelijkbare scholen voor voortgezet onderwijs. Loopbaanoriëntatie- en begeleiding in de bovenbouw van het voortgezet onderwijs moet dit helpen voorkomen. Onderzoek suggereert dat de aanschaf van een lesmethode voor loopbaanbegeleiding niet tot daling van de kans op switch en uitval leidt, maar intensief gebruik van de methode wel.
Studie-switch en -uitval vormen een hardnekkig fenomeen in het Nederlandse hoger onderwijs, ook al zien we de laatste jaren een licht dalende trend. Gemiddeld is ruim 35 procent van de havo-instromers en ruim 20 procent van de vwo-instromers in het hoger onderwijs na één jaar geswitcht van opleiding, of heeft het hoger onderwijs volledig verlaten (cijfers 2014–2015). De belangrijkste reden die studenten hiervoor aangeven is een verkeerde studiekeuze (Researchned, 2016).
Voor de kans op switch en uitval maakt het behoorlijk wat uit van welke middelbare school een leerling komt. Figuur 1 laat zien dat er een groep is van bijna veertig scholen waarvan de oud-leerlingen een meer dan tien procentpunt hogere kans hebben om door te stromen naar het tweede jaar in het hoger onderwijs in dezelfde studie dan vergelijkbare leerlingen op vergelijkbare scholen met een gemiddeld doorstroomsucces. Aan de andere kant van het spectrum is er een groep van zo’n twintig scholen waarvan de alumni in het hoger onderwijs een doorstroomkans hebben die minstens tien procentpunt lager dan gemiddeld is. En aan beide kanten van het spectrum bevinden zich circa honderd scholen waarvan de doorstroomkans van leerlingen meer dan vijf procentpunt afwijkt van de gemiddeld presterende school op dit gebied.
Om switch en uitval in het vervolgonderwijs te beperken, begeleiden middelbare scholen hun leerlingen door middel van het aanbieden van loopbaanoriëntatie en -begeleiding (LOB). Scholen hebben echter veel vrijheid in de manier waarop ze LOB aanbieden, want het is geen examenvak. Zou de manier waarop en intensiteit waarmee scholen LOB geven van invloed kunnen zijn op de kans op switch en uitval? Eerder onderzoek laat zien dat een gesprek met een studieloopbaanbegeleider van de school de kans op spijt van de studiekeuze met 9 procent terugdringt, van 22 naar 20 procent (Borghans et al., 2015). Maar spijt van de studiekeuze is natuurlijk geen harde uitkomst, zoals switch of uitval dat is. Ook wordt LOB vaak breder ingevuld dan alleen een gesprek met een studieloopbaanbegeleider.
Om te onderzoeken of en in hoeverre LOB de switch en uitval terugdringt, hebben wij gebruikgemaakt van unieke data van Qompas, een aanbieder van LOB-pakketten in Nederland. Het onderzoek tracht twee vragen te beantwoorden. Allereerst, wat is het effect van de invoering van dit pakket op de latere doorstroomkans van leerlingen naar het tweede jaar in het hoger onderwijs binnen de gekozen studie? Ten tweede, leidt intensief gebruik van dit pakket tot minder switch en uitval, en dus tot meer doorstroom naar het tweede jaar in het hoger onderwijs binnen de gekozen studie?
Het loopbaanoriëntatie- en begeleidingspakket
Het LOB-pakket dat in dit onderzoek is geëvalueerd, betreft een pakket dat bedoeld is voor scholieren in het vierde leerjaar van de havo en in het vierde en vijfde leerjaar van het vwo. Het doel van dit LOB-pakket is om leerlingen te begeleiden bij het maken van een bewuste, goed geïnformeerde studiekeuze. Dit gebeurt door middel van een gestructureerd stappenplan, dat onder andere uit drie componenten bestaat: ten eerste, interesse-, competentie-, beroepen- en studiekeuzetests, om leerlingen te laten ontdekken welke studies geschikt kunnen zijn; ten tweede, het inzichtelijk maken van objectieve en relevante opleidingsinformatie, zoals over open dagen, baanperspectief en studenttevredenheid, zodat leerlingen deze informatie niet van diverse bronnen hoeven te verzamelen; en ten derde, diverse opdrachten die zelfreflectie op dit oriëntatie- en keuzeproces stimuleren. Leerlingen kunnen hun portfolio met LOB-activiteiten zelf op de computer bijhouden in een overzichtelijke online-omgeving. Voor mentoren is er een leerlingvolgsysteem dat gebruikt kan worden om te communiceren met hun leerlingen en hen te stimuleren om met dit pakket aan de slag te gaan. Ook is het voor hen inzichtelijk hoeveel en welke stappen hun leerlingen doorlopen hebben.
Voor dit onderzoek is gebruikgemaakt van een uitgebreide dataset. Allereerst data van DUO over alle havo- en vwo-afgestudeerden in de eindexamencohorten 2004/2005 tot en met 2013/2014. Deze data bevatten persoonlijke achtergrondinformatie van de leerlingen (onder andere etniciteit, geslacht, leeftijd), informatie over het gemiddelde eindexamencijfer, informatie over de school voor voortgezet onderwijs (onder andere schoolgrootte, denominatie, mate van stedelijkheid) en informatie over de loopbanen die op de gevolgde hoger onderwijsstudie zouden kunnen volgen (na eventueel switch, uitval of doorstroom naar het tweede jaar in dezelfde studie. De dataset van DUO is op de postcode van de vo-scholier in het eindexamenjaar gekoppeld aan de bijbehorende statusscore van het SCP. Deze statusscore is gebaseerd op inkomen, opleidingsniveau en positie op de arbeidsmarkt, en levert een sociaal-economische status-indicator op voor elke scholier uit onze dataset die significant voorspellend blijkt voor het doorstroomsucces. De dataset is vervolgens gekoppeld aan de LOB-data die per eindexamencohort informatie bevatten over ten eerste of het LOB-pakket aangeschaft is voor het betreffende cohort, en ten tweede de intensiteit waarmee dit pakket voor dat cohort gemiddeld is gebruikt. De gebruiksintensiteit van dit pakket is gemeten als het aantal geregistreerde activiteiten. Een geregistreerde activiteit kan een gemaakte test zijn, zoals een studiekeuzetest of een competentietest, maar bijvoorbeeld ook het maken van een opdracht, zoals het schrijven van een verslag over een bezochte open dag of meeloopdag. Op deze manier zijn uiteenlopende LOB-activiteiten die binnen dit pakket worden aangeboden, samengebracht onder een enkele intensiteitsmaat.
Empirische strategie
We onderzoeken het effect van invoering van dit gestructureerde LOB-pakket op de doorstroomkans naar het tweede jaar in het hoger onderwijs in dezelfde opleiding, met een verschil-in-verschillen-methode. Hiervoor vergelijken we de ontwikkeling van het doorstroomsucces op scholen voor en na de introductie van dit pakket met de ontwikkeling in doorstroomsucces op scholen waar de methode nooit is geïntroduceerd. Op die manier wordt er gecontroleerd voor cohort-specifieke verschillen die het gevolg kunnen zijn van bijvoorbeeld landelijk beleid ten aanzien van het terugdringen van switch en uitval in het hoger onderwijs.
Ook het effect van intensief gebruik van dit LOB-pakket onderzoeken we met een verschil-in-verschillenanalyse. We benutten daarvoor ‘positieve schokken’ in de intensiteit van dit pakketgebruik over de tijd binnen dezelfde school. Veel scholen gebruiken dit pakket met een relatief constante intensiteit. Er zijn echter ook scholen waarbij de intensiteit van het ene op het andere jaar fors toeneemt, en in het daaropvolgende jaar ook hoog blijft. Studenten die op deze laatste groep scholen hebben gezeten, vormen de behandelgroep in deze tweede analyse, terwijl de controlegroep wordt gevormd door studenten die op scholen hebben gezeten waarop het pakket met een constante intensiteit is gebruikt.
Een belangrijke aanname bij beide analyses is dat het doorstroomsucces van de behandel- en controlegroep zich in de afwezigheid van de interventie gelijk zou ontwikkelen. Deze aanname is niet te testen, maar in beide analyses is de trend in de ontwikkeling voorafgaande aan de interventie in beide groepen vergelijkbaar. Daarnaast moet bij de tweede analyse worden aangenomen dat de gebruiksintensiteitsschok een exogene oorzaak heeft, zoals bijvoorbeeld een schoolbestuur of decaan die van het ene op het andere jaar besluit meer prioriteit te geven aan het aanbieden van LOB. De beschrijvende karakteristieken van de cohorten van voor en na de ‘schok’ cohorten van de interventiescholen ondersteunen deze aanname. Zo zijn bijvoorbeeld de eindexamencijfers, slaagpercentages en SES-karakteristieken vergelijkbaar. Voor de analyse van de effecten van een intensiteitsschok maken we gebruik van de synthetische controlegroepmethode van Abadie en Gareazabal (2003).
Resultaten
Regressie 1 in tabel 1 laat zien dat de invoering sec van dit LOB-pakket geen significant effect heeft op de doorstroomkans in het hoger onderwijs naar het tweede jaar in dezelfde studie. Deze bevinding wordt gestaafd door een andere verschil-in-verschillen-aanpak op de populatie sec van scholen die ooit met het LOB-pakket hebben gewerkt, maar die dit pakket op verschillende momenten op hun school hebben geïntroduceerd. Deze aanpak benut alleen de verschillen tussen scholen in timing wat betreft de pakketintroductie. Deze methode is onder andere toegepast door Abramitzky en Lavy (2014). Ook bij deze aanpak worden er geen effecten gevonden van de LOB-pakketintroductie.
Een mogelijke verklaring hiervoor is dat LOB op veel scholen wordt aangeboden, waardoor de effectschatting een indicatie vormt van dit LOB-pakketeffect ten opzichte van de LOB-activiteiten die vóór de pakketinvoering werden uitgevoerd. Bovendien blijkt uit de data dat scholen sterk verschillen in de intensiteit waarmee zij dit pakket gebruiken. Een aanzienlijk deel van de scholen schaft dit LOB-pakket aan voor hun leerlingen, maar maakt hier vervolgens beperkt gebruik van. Daarom is het interessant te onderzoeken in hoeverre de gebruiksintensiteit van het LOB-pakket iets uitmaakt.
Regressie 2 in tabel 1 suggereert dat intensiever LOB-pakketgebruik leidt tot een statistisch significante toename in de doorstroomkans naar het tweede jaar in dezelfde opleiding. De omvang van de intensiteitsschok komt overeen met een gemiddelde gebruikstoename van het LOB-pakket naar een gebruik overeenkomstig de top 20-procent van de verdeling, ofwel een toename van 12 naar 33 geregistreerde activiteiten. De data suggereren dat deze groei in gebruiksintensiteit over de gehele breedte van het LOB-pakket plaatsvindt. Het percentage gemaakte tests neemt sterk toe: studiekeuzetest (van 29 naar 79 procent), interessetest (van 21 naar 68 procent), beroepentest (van 4 naar 43 procent) en competentietest (van 15 naar 53 procent). Deze toename in gemaakte tests verklaart echter slechts een deel van de toename in het totale aantal geregistreerde activiteiten. Het effect van deze – kennelijk – haalbare intensiteitstoename op studieswitch en –uitval in het hoger onderwijs wordt geschat op ruwweg vier procentpunt. Dat komt neer op een relatieve afname van twaalf procent. Ook blijkt een nog intensiever gebruik van het LOB-pakket een nog groter effect te hebben.
Deze effecten worden niet verstoord door school- en/of leerling-selectiviteit. Om hiervoor te corrigeren zijn fixed effects per school en een uitgebreide set aan voorspellende leerlingkenmerken en eindexamenresultaten meegenomen. Zonder deze controlevariabelen daalt de coëfficiënt naar respectievelijk –0,006 in regressie 1 en 0,035 in regressie 2.
Conclusie en discussie
De onderlinge verschillen tussen de scholen voor voortgezet onderwijs wat betreft het succes van doorstroming van hun oud-leerlingen naar het hoger onderwijs zijn opvallend groot. Dit suggereert dat vo-scholen significante invloed hebben op het voorkomen van switch en uitval in het vervolgonderwijs. Hierdoor zijn er kosten te besparen voor zowel de student (misgelopen loon door latere intrede in de arbeidsmarkt, kosten van extra (jaar) onderwijs bij switch en lager verwacht loon, grotere werkloosheidskans bij uitval) als de overheid (overheidsbijdrage aan kosten extra onderwijs, lagere belastingopbrengsten vanwege latere intrede bij switch, en lager loon en hogere werkloosheidkans bij uitval). Onze onderzoeksresultaten suggereren dat het intensief aanbieden van LOB-activiteiten aan leerlingen van het voortgezet onderwijs, de switch en uitval in het hoger onderwijs kan terugdringen. De aanschaf sec van een in potentie uitgebreid LOB-pakket door vo-scholen lijkt niet het verschil te kunnen maken. Vervolgonderzoek naar de precieze oorzaken van de grote onderlinge verschillen tussen scholen lijkt zinvol. Daarnaast zouden experimenten met verschillende LOB-aanpakken kunnen helpen om meer zicht te krijgen op de meest (kosten-)effectieve aanpak in termen van type, timing en hoeveelheid activiteiten.
Literatuur
Abadie, A. en J. Gardeazabal (2003) The economic costs of conflict: a case study of the Basque Country. The American Economic Review, 93(1), 113–132.
Abramitzky, R. en V. Lavy (2014) How responsive is investment in schooling to changes in redistributive policies and in returns? Econometrica, 82(4), 1241–1272.
Borghans, L., B.H. Golsteyn en A. Stenberg (2015) Does expert advice improve educational choice? PloS one, 10(12). Artikel te vinden op http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0145378.
Researchned (2016) Monitor Beleidsmaatregelen 2015. Den Haag: Ministerie van OCW. Publicatie te vinden op http://www.rijksoverheid.nl/binaries/rijksoverheid/documenten/rapporten/2016/04/19/monitorrapportage-studievoorschot/monitorrapportage-studievoorschot.pdf.
