In versie 6.10 van ProgRESS zijn enkele belangrijke aanvullingen en verbeteringen aangebracht. De meest in het oog springende vernieuwingen komen hieronder aan bod, waar mogelijk aangevuld met enkele voorbeelden van het praktische gebruik. Een belangrijke toepassing is de mogelijkheid om op een eenvoudige manier betrouwbare basisinformatie over het onderwijs te geven in de vorm van standaardrapportages. Uitgebreidere informatie over deze vorm van informatievoorziening vindt u in de beide rapporten over standaardrapportages, die u bij het COWOG kunt bestellen.

Facultaire cohortvelden (alleen RuG versie)

Er is in ProgRESS een voorziening getroffen om bij faculteiten cohortinformatie van studenten vast te leggen in zgn. facultaire cohortvelden. Voor elke opleiding waarvoor een student staat ingeschreven, kan een faculteit drie cohortaanduidingen invoeren voor respectievelijk de propedeutische, doctorale en tweede fase. Net als de andere cohortaanduidingen in ProgRESS bestaan deze facultaire cohortvelden uit vier posities voor een jaartal en drie posities voor een cohortcode. Het zijn echte cohortvelden (in tegenstelling tot de al bestaande mogelijkheid in ProgRESS om studenten te etiketteren met behulp van zeven codevelden). Dat betekent dat ze gebruikt kunnen worden bij het berekenen van rendementen, gerealiseerde studielasten e.d.

praktisch gebruik
Deze cohortvelden maken het mogelijk om ook voor bovenbouwopleidingen betrouwbare rendementsgegevens te leveren. Een faculteit kan zelf het moment vastleggen waarop een student aan de bovenbouwopleiding begint. Dat betekent dat er rekening gehouden kan worden met het effect van een voorwaardelijke-toelatingsregeling op de daadwerkelijke startdatum. Een faculteit is daarin dus niet meer afhankelijk van de wettelijke regelingen waaraan een centrale studentenadministratie zich moet houden bij de inschrijving voor bovenbouwopleidingen.
Door een slimme codering toe te passen voor de drie posities van de cohortcode kan een (grotere) faculteit voortaan op eenvoudige wijze vergelijkende berekeningen uitvoeren voor verschillende afstudeerrichtingen. De mogelijkheid om voor alle afstudeerrichtingen samen berekeningen uit te voeren gaat echter niet verloren.

Bewaren van deelpopulaties

ProgRESS biedt in menu H.4 al heel lang de mogelijkheid om het totale studentenbestand door het invullen van selectiecriteria te beperken en vervolgens analyses op deze zgn. deelpopulatie uit te voeren. Nieuw in versie 6.10 is de mogelijkheid om zowel de selectiecriteria als de deelpopulatie als bestand te bewaren. Deze kunnen in de meeste menu's van ProgRESS opgevraagd worden voor nadere analyse. Doordat de deelpopulatie nu ook bewaard wordt, leveren de analyses ook wanneer ze maanden later opnieuw uitgevoerd worden, altijd dezelfde betrouwbare uitkomsten. Vóór versie 6.10 was dat niet altijd het geval, door allerlei tussentijdse wijzigingen in de studentgegevens.

praltisch gebruik
Deelpopulaties zijn met name geschikt voor uitgebreidere onderwijsanalyse en voor het bewaken van de studievoortgang van studenten. Door bijvoorbeeld van een cohort de studenten die in één jaar hun propedeuse hebben gehaald in een aparte deelpopulatie te bewaren en de studenten die er langer over doen in een andere deelpopulatie, kunnen deze twee groepen eenvoudig met elkaar vergeleken worden en kan hun studievoortgang goed worden bewaakt.

Geprogrammeerde studielast invoeren

De geprogrammeerde studielast is de studielast die de ideale student in een bepaalde facultair vast te leggen periode behoort te realiseren, om op tijd zijn studie te kunnen voltooien. Deze studielast wordt in ProgRESS opgeslagen. Vóór versie 6.10 van ProgRESS moest voor ieder cohort voor elke onderscheiden periode deze studielast worden vastgelegd. Voor grote faculteiten met veel studierichtingen was dit een omvangrijke klus. Vanaf versie 6.10 is dit vereenvoudigd. Het is mogelijk geworden om een aantal patronen van meetpunten te definiëren. Vervolgens hoeft alleen nog aangegeven te worden voor welke cohorten zo'n patroon geldig is. Hetzelfde patroon hoeft dus niet langer voor ieder cohort opnieuw ingevoerd te worden. Dit is een aanzienlijke besparing van de hoeveelheid werk.