Studentprognose

Studentprognose is een open-source tool van CEDA/Npuls voor het voorspellen van eerstejaars instroom in het hoger onderwijs. Het combineert tijdreeksmodellen (SARIMA), machine learning (XGBoost) en een ratio-model tot een ensemble-voorspelling.

Voor wie is deze documentatie?

Deze documentatie richt zich op data-analisten en onderzoekers bij Nederlandse onderwijsinstellingen. De focus ligt niet alleen op hoe je de tool gebruikt, maar ook op waarom het model werkt zoals het werkt — inclusief aannames, beperkingen en situaties waarin je de output kritisch moet interpreteren.

Snelstart

pip install studentprognose
studentprognose --help

Zie Aan de slag voor een complete walkthrough met demodata.

Architectuur op hoofdlijnen

Het model kent drie verwerkingssporen, afhankelijk van de beschikbare data:

Modus	Vlag	Databron	Modellen
Cumulatief	-d c	Studielink telbestanden	SARIMA + XGBoost regressor
Individueel	-d i	Osiris/Usis per-student	XGBoost classifier + SARIMA
Beide	-d b	Beide bronnen (standaard)	Volledig ensemble

Zie Methodologie voor een diepgaande uitleg per model.

In de praktijk

Dit model is oorspronkelijk ontwikkeld door Radboud Universiteit en vervolgens samen met CEDA open source gemaakt zodat andere Nederlandse onderwijsinstellingen er ook van kunnen profiteren. Radboud is daarmee de grondlegger van dit project. VOX Nijmegen schreef hierover: De universiteit heeft nu haar eigen glazen bol.