Rijksmap › Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap › rapport

Administratieve lastendruk leraren voortgezet en gespecialiseerd onderwijs

2025-05 · Onderzoeken en evaluaties: ResearchNed · standaard Extern onderzoek · Toezicht & onderzoek

Open het rapport bij de bron Toon dit rapport in de interactieve Rijksmap

Waar gaat dit rapport over?

AI-samenvatting

ResearchNed onderzocht voor het ministerie van OCW hoe zwaar leraren in het voortgezet en gespecialiseerd onderwijs hun administratie vinden, via een vragenlijst en een tijdschrijfonderzoek. Leraren in het voortgezet onderwijs besteden in een normale week gemiddeld 344 minuten aan administratie, bijna zes uur, en in een drukke week 581 minuten. Bijna twee derde, 63 procent, vindt die administratie zwaar. Van de leraren overweegt 38 procent van baan te wisselen of het onderwijs te verlaten; ruim de helft van hen noemt de administratielast als reden en 19 procent als belangrijkste reden. Het meest genoemde bezwaar is dat een taak te veel tijd kost.

Risicothema's

Personeel, diversiteit en behoud van talentVeranderende wet- en regelgevingBedrijfscontinuïteit en operationele weerbaarheid

Waarom deze indeling: Het onderzoek gaat over de werkdruk en tijdsbesteding van leraren, een kernthema bij het behouden van personeel in het onderwijs (humancap). Via deskresearch zijn de wettelijke bronnen van administratieve verplichtingen in kaart gebracht (laws). De vastlegging in leerlingendossiers en volgsystemen legt een structureel beslag op de onderwijstijd (continuity).

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.

Waar hoort dit rapport bij?

Ministerie: Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap
Bron: Onderzoeken en evaluaties: ResearchNed
Toegepaste standaard: Extern onderzoek
Datum: 2025-05 (alleen de maand is bekend)

Bronnen

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