NIDAP Research
Education Administration ProgramsView the employees at
NIDAP Research-
Veerle Veerbeek Kwalitatief onderzoeker NIDAP - Research MA Middle Eastern Studies (Leiden University) - BA History and BA Middle Eastern Studies (University of Amsterdam)
-
Rising Star
Ya'gel Schoonderbeek Data Scientist-
The Randstad, Netherlands
-
Top 10%
Sharifa Vos MSc Student Human Computer Interaction (UU) & Parttime Data Analist (NIDAP Research)-
Netherlands
-
Rising Star
Overview
Bureau NIDAP onderzoekt al meer dan 25 jaar onderwijsdoelgroepen en opleidingen in opdracht van Roc’s, Hogescholen, Universiteiten, Private Opleiders en andere organisaties op het gebied van onderwijs en ontwikkeling. NIDAP combineert haar kennis van marktonderzoek en strategische advisering over onderwijsbehoefte en arbeidsmarkt met onderwijskundige expertise. In nauwe samenwerking met onze opdrachtgevers werken wij mee aan de ontwikkeling van aantrekkelijke en interessante nieuwe en bestaande opleidingen. We doen dit vanuit het oogpunt van de beoogde student, kennisvalorisatie en de toekomstige arbeidsmarkt. Wij staan voor een inclusieve samenleving waarin zoveel mogelijk mensen zich kunnen blijven ontwikkelen. Daarbij voert NIDAP continue arbeids- en onderwijsmarktonderzoek uit op het gebied van Leven Lang Ontwikkelen. Wij lopen voorop op het gebied van toepasbare en vernieuwende analyses en advisering op het gebied van leven lang ontwikkelen (LLO) en flexibel arbeidsmarktgericht voltijd- en deeltijdonderwijs. In 2023 werken wij aan meerdere projecten waaronder een brede strategische analyse van de instroom in het technisch beroeps- en wetenschappelijk onderwijs in relatie tot de krapte op en vraag van de arbeidsmarkt. Daarnaast hebben wij opnieuw onze LLO-monitoren onder werkgevers en werkenden uitgevoerd en rapporteren hierover. Voorts zijn wij nauw betrokken bij de haalbaarheid en doelmatigheid van een aantal nieuwe multidisciplinaire opleidingen op hbo- en wo-niveau. In 2022 zijn hebben wij ingezet op het ontwikkelen van het computationele technieken om de gegevens te analyseren en er inzichten uit te halen. Voorbeeld hiervan is voorspellende modellering, het gebruik van machine learning en statistische technieken om voorspellende modellen te bouwen die toekomstige trends kunnen voorspellen in bijvoorbeeld studenteninstroom en benodigde werkgelegenheid. Verder gebruiken wij state-of-the-art tools en technieken voor tekstanalyse voor natuurlijke taalverwerk
-