Toegankelijke Werkinteresses Ontdekken
Tijdens het startproject van Digital Innovation (2DI) werkten we met alle tweedejaarsstudenten aan een maatschappelijk relevant project: een vernieuwde Arbeidsinteressetest voor MPI Oosterlo.
De originele tool werd al jarenlang gebruikt door MPI Oosterlo en ongeveer honderd andere zorginstellingen in Vlaanderen om te peilen naar de interesses van mensen met een verstandelijke beperking. Omdat de oorspronkelijke codebase (ontwikkeld door studenten toegepaste psychologie in samenwerking met de Universiteit van Volgograd) verouderd raakte en de technische ondersteuning wegviel, kregen wij de opdracht om een moderne, schaalbare en eenvoudig beheerbare applicatie te bouwen.
Hoe Werkt de Test?
Het centrale doel van de applicatie is om een laagdrempelig startpunt te bieden voor het gesprek tussen cliënten en hun begeleiders:
- Visuele Keuzes: Cliënten krijgen foto’s en media van uiteenlopende werksituaties en taken te zien.
- Intuïtieve 3-Knoppenbediening:
- 🟢 Groen: “Dit wil ik graag doen”
- 🔴 Rood: “Dit wil ik niet doen”
- ➡️ Pijl: “Foto negeren / Geen mening”
- Gespreksbasis: De resultaten vormen een objectieve leidraad voor jobcoaches en mentoren om gerichte begeleidingstrajecten op te starten.
Belangrijkste Features & Architectuur
1. Privacy & Rolgebaseerd Toegangsbeheer
- Duidelijke scheiding tussen organisatie-beheerders, mentoren en cliënten.
- Strikte gegevensbescherming: individuele testresultaten zijn uitsluitend inzichtelijk voor de gekoppelde mentor, terwijl geanonimiseerde data beschikbaar is voor administratieve statistieken.
2. Rijke Multimedia & Toegankelijkheid
- Ondersteuning voor meerdere mediatypes: naast statische foto’s kunnen ook GIF’s, YouTube-video’s en audiofragmenten worden ingeladen om beter aan te sluiten bij verschillende sensorische behoeften.
- Meertaligheid: De testinterface is meertalig opgezet, zodat anderstalige cliënten de test zonder taalbarrière kunnen doorlopen.
3. Dynamisch Test- & Mediabeheer
- Beheerders kunnen zelf nieuwe tests samenstellen, categorieën indelen en eigen beeldmateriaal uploaden.
4. Response-analyse
- Tijdsregistratie per vraag: Het systeem meet hoe lang een cliënt twijfelt over een afbeelding. Langere reactietijden geven begeleiders direct inzicht in situaties die extra toelichting vragen.
5. Data-inzichten & Beleidsondersteuning
- Integratie van historische data van voorgaande jaren.
- Voorbereid voor een Business Intelligence (BI) dashboard om trends in werkvraag en capaciteit op regionaal en nationaal niveau te ondersteunen.
Samenwerking & Teamervaring
Als startproject voor DI was dit niet alleen technisch uitdagend, maar ook een fijne kennismaking met al mijn medestudenten. Binnen zes weken leerden we elkaars sterktes kennen, verdeelden we rollen op het vlak van analyse, design, frontend en backend, en leverden we een werkend product af.
Gebruikte Technologieën
- Backend & Framework: PHP & Laravel
- Reactiviteit: Livewire & Alpine.js
- Styling: Tailwind CSS
- Database: MariaDB
- Analyse & Methodologie: Projectanalyse, UI/UX Design met Figma & UML