Evaluatie experiment flexstuderen. Deelonderzoek: 1) Lessen voor deeltijdonderwijs, 2) Lessen voor bekostigingssystematiek

Twee deelvragen uit de evaluatie van het experiment flexstuderen, waarbij studenten aan enkele instellingen sinds september 2017 per studiepunt collegegeld betalen met een opslag van maximaal 15 procent. Het deelonderzoek verkent welke lessen het experiment in het voltijdonderwijs oplevert voor het deeltijdonderwijs en welke gevolgen structurele wettelijke inbedding zou hebben voor de bekostiging; het is uitdrukkelijk geen evaluatie van het deeltijdonderwijs of het bekostigingsmodel zelf. Deelnemende instellingen zijn de Universiteit van Amsterdam, Hogeschool Utrecht, Tilburg University, Hogeschool Windesheim en vanaf 2019 de Universiteit Utrecht; het experiment betreft hooguit ongeveer een procent van alle studenten. Betalen per studiepunt is voor deeltijdstudenten aantrekkelijk en er zijn geen zwaarwegende bezwaren meer om het ook in deeltijd mogelijk te maken, nu de instroom in het experiment vraagfinanciering niet is verlengd. De financiele gevolgen voor instellingen zijn nog niet nauwkeurig te bepalen omdat die afhangen van effecten op instroom, studieduur en uitval; op korte termijn is aanpassing van de bekostigingssystematiek niet nodig.

Financiële, liquiditeits- en insolventierisico'sVeranderende wet- en regelgevingMarktverandering en concurrentie

Waarom deze indeling: Het deelonderzoek draait om de geldstromen in het hoger onderwijs: collegegeldinkomsten per studiepunt, de rijksbekostiging en de administratieve lasten voor instellingen. Het experiment loopt via een algemene maatregel van bestuur die afwijkt van de wet op het hoger onderwijs, en de vraag is of structurele inbedding wetswijziging vergt. Verder gaat het over vraag en aanbod in het deeltijdonderwijs en de aantrekkelijkheid daarvan voor studenten.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Ockham IPS en SEOR

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2019-09 (alleen de maand is bekend)

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026