Programma
DAG 1 – DE BASIS VAN HET ‘DATADOMEIN’
Waardecreatie met data: een datagedreven business model
Big data, analytics en AI veranderen de manier waarop publieke organisaties werken. Hoe blijf je relevant in een omgeving waarin zowel grote technologiebedrijven als innovatieve startups datagedreven oplossingen ontwikkelen? Je doet hands-on ervaring op en ontdekt waar kansen en uitdagingen liggen om waarde te creëren met data en AI in jouw organisatie.
Data en AI: the basics
Op het moment dat je je verdiept in de wereld van data en AI, kom je veel nieuwe termen tegen. Belangrijke voorbeelden die relevant zijn voor publieke organisaties zijn: machine learning, datawarehouse en datalake. Na deze module begrijp je de belangrijkste termen en concepten in het datadomein en kun je de relevantie van data en AI voor jouw organisatie beoordelen en betere keuzes maken.
DAG 2 - DE VERANDERKUNDIGE OPGAVE
Datagestuurd werken: van idee tot concrete resultaten
In deze sessie word je meegenomen in wat datagestuurd werken is, wat dit vraagt van jou en jouw organisatie? Je krijgt inzicht in bewezen veranderkundige interventies om ambities om te zetten in concrete resultaten en hoe je de eerste stap kunt zetten om op basis van data maatschappelijke vraagstukken aan te pakken.
Verantwoord gebruik van data en AI: recht en ethiek
Verantwoord gebruik van data is een belangrijke randvoorwaarde voor het creëren van maatschappelijk draagvlak. In deze module ga je aan de slag met juridische kaders (GDPR, AVG) en ethische richtlijnen (‘ethical impact assessment’) en onderzoek je hoe je kansen van data kunt benutten, terwijl je de risico’s op het gebied van ethiek, privacy en mensenrechten beperkt.
DAG 3 – SUCCESSEN BOEKEN
Datagedreven Innovatie Canvas: opstarten kansrijke dataprojecten
In de publieke sector onstaan steeds meer ‘datalabs’ en dataprojecten en AI. Vraagstukken aanpakken op basis van data blijkt een complex spel. Een goede start van ieder dataproject is het concreet maken van het ‘waarom’, ‘wat’ en ‘hoe’. Je leert DatCan (het DATagedreven innovatie CANvas) zelfstandig toe te passen in de praktijk en dataprojecten succesvol uit te voeren.
Design Sprint: in 5 dagen van idee tot werkend prototype
De kracht van de aanpak is dat razendsnel, concrete resultaten worden geleverd, die bewijzen aan de organisatie dat data- en ai-gedreven sturing werkt. De Design Sprint is een aanpak waarbij een data-oplossing in korte tijd wordt getest met een prototype. Dit prototype wordt gevalideerd door relevante stakeholders binnen en buiten jouw organisatie.
DAG 4 - DE KANSEN EN MOGELIJKHEDEN VAN DATA SCIENCE
Een introductie in artificial intelligence & machine learning
De module heeft primair een managementperspectief, waarbij de toepassing centraal staat. Artificial intelligence, machine learning en algoritmes worden toegankelijk en voelbaar gemaakt. Jij gaat aan de slag in een open source-omgeving om de technieken zelf te ervaren. De focus ligt op de waarde, het gebruik en het begrijpen van deze relevante data-science-technieken, zodat jij kunt beoordelen hoe je ze kunt inzetten in jouw organisatie.
De voorspellende overheid: data-science-technieken in beeld
Voorspellende analyses met machine learning (AI) hebben een gigantische vlucht genomen. Techbedrijven zijn in staat om belangrijke gebeurtenissen eerder te voorspellen dan wie dan ook, terwijl webwinkels, zoals Bol.com en Amazon, zodanig klantgedrag kunnen voorspellen dat zij producten al verschepen voordat ze besteld zijn. Maak kennis met data-science-technieken en vele voorbeelden uit de publieke sector.
DAG 5 - SAMENWERKEN IN DATA-ECOSYSTEMEN
Dataplatformen: de kracht van open data
In deze module staat kracht van integratie van data centraal met bestaande data ecosystemen. Je gaat ervaren hoe je zelf tot betere besluiten kunt komen op basis van geodata in het SPINlab of mobiliteitsdata in het Fieldlab van de Vrije Universiteit. Hoe kom je tot concrete inzichten door de integratie van open data? Deze module biedt veel ruimte om dieper in te gaan op ‘wat'- en ‘hoe'-vragen rondom data-ecosystemen en de manier waarop jij deze kunt inzetten om complexe maatschappelijke vraagstukken in jouw organisatie aan te pakken.
Data-ecosystemen: samenwerken in een wereld van digitale innovatie
Opgaven in de samenleving laten zich niet vangen door de grenzen van een organisatie, daarmee zijn datavraagstukken per definitie multidisciplinair. Hoe zorg je dat de juiste partners aan tafel komen in een data ecosysteem? Hoe kun je op een veilige manier daadwerkelijk data delen? Hoe borgen we de eigendom van data? Wat zijn de kritieke succesfactoren en valkuilen om een succesvol data ecosysteem te ontwikkelen? Na deze module weet jij hoe je een data ecosysteem kunt ontwikkelen om samen met partners complexe maatschappelijke vraagstukken met data en AI aan te pakken.
DAG 6 - VAN VISUALISEREN NAAR TRANSFORMEREN
Visual storytelling
In deze module staat de kunst van datavisualisaties centraal. Hoe communiceer je nieuwe inzichten met één verhelderende visualisatie? Tijdens deze module ervaar jij het ontwerpproces van een visualisatie door inspirerende praktijkvoorbeelden, de zoektocht naar het verhaal achter de data, de valkuilen en risico's.
AI-geletterdheid: Taalmodellen in de publieke sector
De module Taalmodellen in de Publieke Sector onderzoekt hoe geavanceerde taalmodellen, zoals ChatGPT, Copilot, perplexity, etc. toegepast kunnen worden in overheidsorganisaties. Je krijgt inzicht in de werking van deze technologieën en leert hoe ze gebruikt kunnen worden in maatschappelijke opgaven. Tegelijkertijd wordt aandacht besteed aan ethische kwesties zoals bias, privacy, transparantie en de impact op vertrouwen in publieke instellingen. De module combineert theoretische kaders met praktische toepassingen en stimuleert kritisch denken over de rol van taalmodellen in het versterken van publieke waarden.
DAG 7 - JOUW AANPAK
Van leren naar doen
Aan het einde van elke module nemen we de ruimte om te reflecteren op de inhoud. Wat zijn nieuwe inzichten? Wat betekent dit voor jou en jouw organisatie? Hoe ga je de inzichten gebruiken in de praktijk? Met korte reflecties werk jij aan jouw aanpak om de verandering van datagestuurd werken in jouw organisatie te versnellen. Tijdens de klassikale afrondende dag staat het leren tussen de deelnemers centraal, wisselen we inzichten uit en vertaal je persoonlijke inzichten naar concrete acties die je direct kunt toepassen in je organisatie.
DAG 8 – ERVARINGEN DELEN
Ervaringen delen, acties aanscherpen, doelen realiseren
Na een periode van een half jaar wordt een klassikale ‘terugkomdag’ georganiseerd waarin de deelnemers hun ervaringen delen met het toepassen en implementeren van de kennis die tijdens de leergang is overgedragen. Op basis van vragen zoals ‘Waar ben ik de afgelopen periode tegenaan gelopen, wat is er goed gegaan, wat niet?’ en ‘Wat zijn mijn uitdagingen voor de komende periode als het om data en AI-gedreven sturing gaat?’ worden ervaringen gedeeld, met als doel het aanscherpen van acties in de eigen organisatie.
