Inleiding

In het hoger onderwijs speelt ruimtegebruik een cruciale rol: te weinig benutting betekent verspilling van middelen, terwijl overbezetting leidt tot capaciteitsproblemen. Voor adviseurs huisvesting is het meten van onderwijsopkomst essentieel om roosters, lokalen en faciliteiten slim in te richten.

Tegelijkertijd moet dit gebeuren binnen de kaders van privacywetgeving (AVG/GDPR) in Nederland en Europa: studenten mogen niet geprofileerd worden. De PLEQ-anonieme bezettingsgraad‑sensor biedt een innovatieve oplossing: hij telt personen anoniem, realtime, met behulp van TOF-technologie (Time‑of‑Flight). In dit blog leggen we uit hoe het werkt, welke meerwaarde het biedt voor onderwijsopkomst en roostering, en waar je op moet letten bij implementatie.

1. Wat is de PLEQ-anonieme bezettingsgraad‑sensor?

De PLEQ-sensor is ontworpen om het gebruik van ruimtes zoals collegezalen, werkruimtes en studielocaties te monitoren zonder individuele persoonsgegevens te verzamelen:

• Anoniem tellen: er worden geen beelden, gezichten of persoonlijke gegevens opgeslagen. De sensor registreert alleen aantallen of wijzigingen in aanwezigheid.

• Realtime bezettingsdata: de sensor levert continu updates over hoeveel personen zich in een ruimte bevinden.

• Integratiemogelijkheden: via API’s, dashboards of koppelingen aan gebouwbeheerssystemen (BMS) kunnen data worden geëxporteerd en gebruikt voor analyses en stuurbeslissingen.

• Databeveiliging & opslag in de EU: de verwerking en opslag van data gebeurt in strikte omgevingen binnen de EU, conform AVG-vereisten.

Voor adviseurs in het hoger onderwijs betekent dit dat je betrouwbare gebruiksdata hebt, zonder AVG-risico’s, om je huisvestingsadvies te onderbouwen.

2. TOF-technologie uitgelegd (Time‑of‑Flight)

2.1 Basisprincipe

TOF‑sensoren werken door een kort licht- of infrarode puls uit te zenden en te meten hoelang het duurt voordat de reflectie terugkomt naar de sensor. Uit de reistijd van de puls kan de afstand tot objecten of personen worden bepaald. Wikipedia

Bij geavanceerde TOF‑systemen wordt een “depth map” (dieptebeeldoverzicht) opgebouwd: per pixel of meetpunt wordt een afstandswaarde geregistreerd. Op basis van verandering tussen frames kan geconstateerd worden dat personen zich verplaatsen of aanwezig zijn. terabee.com

2.2 Voordelen van TOF ten opzichte van klassieke sensoren

• Hoge nauwkeurigheid & resolutie: TOF kan subtiele veranderingen in afstand detecteren, wat het onderscheid tussen objecten en personen vergemakkelijkt. terabee.com

• Werkt ook in lage belichting of duisternis: de sensor is minder gevoelig voor lichtomstandigheden dan traditionele PIR-sensoren. terabee.com

• Privacyvriendelijk: omdat alleen dieptegegevens (afstand) worden geregistreerd, is identificatie van personen onmogelijk. terabee.com

• Real-time detectie: veranderingen kunnen bijna direct waargenomen worden, wat nuttig is voor dynamische toepassingen. Tofsensors

2.3 Technische beperkingen & randvoorwaarden

• Reflecties & meervoudige terugkaatsingen: spiegelende oppervlakken of glas kunnen storingen veroorzaken in de meetwaarde (licht dat via meerdere paden terugkomt).

• Interferentie door zonlicht / omgevingslicht: directe zoninstraling of sterke IR-bronnen kunnen de meting beïnvloeden.

• Beperkingen in hoek en gezichtsveld: het goed plaatsen van de sensor (hoogte, kijkhoek, overlap) is essentieel om blindzones te vermijden. sites.ecse.rpi.edu

• Complexiteit in drukke verkeersstromen: in situaties met veel mensen tegelijk is het onderscheiden van individuele bewegingen complexer, wat een zekere foutmarge met zich meebrengt.

• Synchronisatie & multiplexing: als meerdere TOF-sensoren in de buurt zijn, kunnen ze elkaar beïnvloeden, wat vereist dat ze gesynchroniseerd zijn of met verschillende frequenties werken.

Kortom: TOF levert krachtige mogelijkheden, maar vereist zorgvuldige toepassing en kalibratie.

3. Hoe past PLEQ, TOF toe in de sensor voor onderwijsopkomst

3.1 Van afstandsmetingen naar opkomstregistratie

De PLEQ-sensor verwerkt de binnenkomende afstandsdata en vertaalt veranderingen in aanwezigheid (bijv. iemand komt binnen, vertrekt) naar opkomststatistieken per minuut of per tijdsinterval. Zo kan hij registreren hoeveel studenten zich in een zaal bevinden gedurende een collegeperiode.

3.2 Aggregatie & interpretatie van opkomstdata

De PLEQ-sensor meet realtime bewegingen van personen bij de ingang van een ruimte. Iedere in- of uitgangsbeweging wordt geregistreerd als een plus- of minwaarde. Deze ruwe data worden direct op de sensor verwerkt tot compacte telgegevens en vervolgens geaggregeerd tot bruikbare inzichten. Zo kunnen opkomstcijfers worden gegroepeerd op basis van verschillende tijdschema’s, zoals per minuut, per vijf minuten of per kwartier.

Daarnaast ontstaat er een helder overzicht van de bezetting per zaal, verdieping of gebouw. Voor onderwijsinstellingen is vooral de koppeling met het vak- en cursusaanbod relevant: het systeem kan opkomstpercentages per cursus berekenen, afgezet tegen het aantal ingeschreven studenten. Hiermee wordt de absentiegraad per vak zichtbaar, cruciale informatie voor kwaliteitsbewaking, studieloopbaanbegeleiding en capaciteitsplanning.

De geaggregeerde informatie wordt overzichtelijk weergegeven in dashboards, geschikt voor planners, docenten en huisvestingsadviseurs. Daarmee biedt het systeem niet alleen cijfers, maar ook directe toepasbaarheid in besluitvorming.

3.3 Koppeling met rooster & planning

Door de meetgegevens te koppelen aan het bestaande rooster van colleges en activiteiten, ontstaat een krachtig analyse-instrument. Je kunt bijvoorbeeld analyseren welke zalen structureel onderbezet zijn tijdens ingeplande onderwijsactiviteiten. Ook kunnen patronen van afwezigheid zichtbaar worden, zoals lagere opkomst in de avonduren of op specifieke weekdagen.

De sensordata maakt het mogelijk om zalentoewijzingen te optimaliseren. Zo kunnen onderwijsruimtes beter afgestemd worden op de werkelijke behoefte. Denk aan het inzetten van kleinere zalen bij structureel lage opkomst, of het combineren van groepen met complementaire roostertijden.

Daarnaast levert het systeem concrete inzichten op waarmee instellingen de efficiëntie van hun ruimtegebruik kunnen verbeteren. Onnodig gebruik van grote zalen leidt immers tot hogere kosten voor verwarming, ventilatie en schoonmaak. Door dit soort inzichten vroegtijdig te signaleren, kunnen deze kosten worden beperkt.

3.4 Installatie & kalibratie: aandachtspunten

Voor een betrouwbare meting worden PLEQ-sensoren geplaatst bij de ingang van de ruimte, gericht naar beneden. Deze positionering zorgt ervoor dat iedere persoon die een kamer betreedt of verlaat, nauwkeurig wordt geregistreerd. In grotere zalen of ruimtes met meerdere toegangen kunnen meerdere sensoren worden ingezet met overlappende meetvelden, om eventuele blinde zones uit te sluiten.

Om de meetnauwkeurigheid te waarborgen, is periodieke validatie aan te raden. Dit kan bijvoorbeeld door af en toe handmatige tellingen te vergelijken met de geautomatiseerde data. Zo behoudt men inzicht in de foutmarge en kan er eventueel bijgesteld worden.

Verder is het belangrijk dat bij de installatie rekening wordt gehouden met de specifieke zaalvorm, plafondhoogte en mogelijke obstakels zoals verlichting, projectoren of kabelgoten. De sensoren dienen juist gekalibreerd te zijn voor hun omgeving, zodat hun waarnemingsveld optimaal benut wordt en de betrouwbaarheid van de tellingen gewaarborgd blijft.

4. Meerwaarde voor hoger onderwijs: opkomst meten & roosteroptimalisatie

4.1 Betrouwbare opkomstdata als basis voor onderbouwd beleid

Een van de grootste voordelen van de PLEQ-sensor is de mogelijkheid om objectieve data te verzamelen over onderwijsopkomst. Voor adviseurs huisvesting betekent dit dat beslissingen niet langer gebaseerd hoeven te zijn op aannames of incidentele observaties. Je kunt precies zien welke colleges consequent lage opkomst hebben, en daar direct op sturen. Bijvoorbeeld door de ruimte opnieuw toe te wijzen, het rooster aan te passen, of het aantal geplande contacturen kritisch te herzien. Dit leidt tot beter onderbouwde keuzes en voorkomt onnodige verspilling van vierkante meters.

4.2 Kostenbesparing & verhoogde operationele efficiëntie

Lokaalgebruik brengt onvermijdelijk operationele kosten met zich mee: verwarming, ventilatie, verlichting en schoonmaak. Wanneer colleges slecht bezocht worden, lopen deze kosten onnodig op. Door de inzet van PLEQ-sensoren krijg je inzicht in deze mismatch tussen opkomst en ruimtegebruik. Hierdoor kun je besluiten om onderbenutte zalen te sluiten of kleinere ruimtes toe te wijzen. Dit leidt tot structurele besparingen op exploitatiekosten, zonder in te leveren op onderwijskwaliteit.

4.3 Verhoogde gebruiksintensiteit van beschikbare ruimtes

Met accurate opkomstdata kunnen onderwijsruimtes beter worden afgestemd op de werkelijke vraag. In plaats van op basis van inschrijvingen te plannen, kan de daadwerkelijke aanwezigheid worden gebruikt als uitgangspunt. Hierdoor ontstaat ruimte voor het consolideren van vakken met complementaire roostertijden in gedeelde lokalen, waardoor de gemiddelde bezettingsgraad stijgt. Deze hogere gebruiksintensiteit leidt tot efficiënter ruimtegebruik, wat vooral in drukbezette campuslocaties een groot voordeel is.

4.4 Transparantie & verantwoording binnen de organisatie

De beschikbaarheid van betrouwbare gebruiksrapportages draagt bij aan een grotere transparantie in besluitvorming. Faculteiten en diensten kunnen hun ruimteclaims of -behoeften onderbouwen met concrete cijfers. Ook voor bestuurlijke gesprekken of begrotingsrondes biedt dit objectieve verantwoording: je kunt aantonen waar onderbenutting plaatsvindt of waar uitbreiding nodig is. Hiermee wordt het gesprek over ruimteverdeling meer feitelijk, en minder gevoelig voor interne belangen of meningen.

4.5 Verhoging van studenttevredenheid

Ruimtes die zijn afgestemd op het daadwerkelijke gebruik dragen bij aan een positievere ervaring voor studenten. Colleges in overvolle zalen of ruimtes die te groot aanvoelen voor de opkomst, kunnen frustrerend zijn. Door lokalen nauwkeuriger toe te wijzen op basis van opkomstdata ontstaat een betere leeromgeving, waarin comfort, akoestiek en groepsgrootte beter in balans zijn. Studenten waarderen dit doorgaans met hogere tevredenheidsscores en minder klachten over faciliteiten.

4.6 Inzicht in afwijkingspatronen en oorzaakanalyse

Met voldoende historische data kunnen onderwijsinstellingen structurele afwijkingen in opkomstpatronen analyseren. Zo kun je zien of bepaalde dagdelen, vakken, of docenten een lagere opkomst realiseren. Deze inzichten kunnen vervolgens gekoppeld worden aan onderliggende oorzaken, zoals curriculumopbouw, roostering op ongunstige tijden, of het type vakinhoud. Dit maakt het mogelijk om gerichte verbetermaatregelen te nemen, gericht op motivatie, planning of inhoudelijke aanpassingen.

5. Vergelijking met alternatieve technologieën

6. Implementatie-aanpak & aandachtspunten

6.1 Pilotfase: klein beginnen met gerichte evaluatie

De implementatie van bezettingsgraadsensoren begint idealiter met een pilot in een beperkt aantal collegezalen of onderwijsruimtes. In deze fase worden de sensoren geïnstalleerd bij de ingangen van geselecteerde lokalen en wordt de werking zorgvuldig geobserveerd. De opkomstcijfers uit de sensoren kunnen worden vergeleken met handmatige tellingen om de nauwkeurigheid te toetsen. Tegelijkertijd worden instellingen zoals detectiehoogte en tijdsintervallen gekalibreerd. Deze pilot biedt ruimte om de technologie, meetbetrouwbaarheid en gebruiksintegratie grondig te evalueren voordat grootschalige uitrol plaatsvindt.

6.2 Stakeholderbetrokkenheid: van begin af aan draagvlak creëren

Een succesvolle invoering vraagt om actieve betrokkenheid van alle relevante stakeholders. Denk hierbij aan ICT-teams voor de technische implementatie, privacy-officers voor de AVG-compliance, en onderwijscoördinatoren en docenten die de resultaten gebruiken. Ook studenten moeten geïnformeerd worden over het doel en de werkwijze van de metingen. Het is essentieel om helder te communiceren dat de sensoren geen persoonsgegevens verzamelen en dat de metingen volledig anoniem verlopen. Deze transparantie is cruciaal voor vertrouwen en acceptatie.

6.3 Technische randvoorwaarden: basis voor een stabiel systeem

Om de sensorinfrastructuur goed te laten functioneren, zijn een aantal technische randvoorwaarden onmisbaar. Er moet voldoende netwerkconnectiviteit zijn — afhankelijk van de gekozen oplossing via LoRaWAN, WiFi of Ethernet. Daarnaast moeten updates en firmwarebeheer centraal georganiseerd worden om de veiligheid en prestaties te waarborgen. Ook periodiek onderhoud en controle zijn belangrijk, bijvoorbeeld voor het schoonhouden van de sensoren en het controleren van bevestigingspunten. Deze technische basis is nodig om op lange termijn betrouwbaarheid en continuïteit te garanderen.

6.4 Schaalbaarheid & koppeling met ruimteautomatisering

Een sterk voordeel van de PLEQ-oplossing is de modulaire schaalbaarheid. Zodra de pilotfase succesvol is afgerond, kunnen eenvoudig extra sensoren worden uitgerold naar andere delen van het gebouw of de campus. Het systeem is bovendien voorbereid op integratie met gebouwbeheersystemen (BMS) of planningssoftware. Hierdoor kan het automatisch ruimtebeheer ondersteunen, bijvoorbeeld door ruimtes uit te schakelen bij geen gebruik of realtime bezetting te tonen aan studenten. Deze koppelingen maken het systeem niet alleen analytisch krachtig, maar ook praktisch bruikbaar in het dagelijks beheer.

6.5 Validatie & auditing: kwaliteitscontrole van de metingen

Om blijvend vertrouwen te houden in de meetdata, is het belangrijk om periodiek audits en validaties uit te voeren. Hierbij worden de resultaten van de geautomatiseerde metingen vergeleken met handmatige tellingen of observaties. Eventuele afwijkingen kunnen worden geanalyseerd en gebruikt om instellingen bij te sturen of technische oorzaken te achterhalen. Deze continue kwaliteitsborging zorgt ervoor dat de meetgegevens betrouwbaar blijven als basis voor beleid en roostering — een noodzakelijke stap voor datagedreven huisvesting in het hoger onderwijs.

Conclusie

De PLEQ-anonieme bezettingsgraad‑sensor op basis van TOF-technologie biedt een krachtige, privacybewuste manier om onderwijsopkomst en ruimtebenutting in het hoger onderwijs in kaart te brengen. Voor adviseurs huisvesting betekent dit: objectieve data voor slimme roostering, kostenbesparing en beter afgestemde faciliteiten. Met een zorgvuldige implementatie, inclusief pilot, kalibratie en validatie, kan dit een waardevolle pijler zijn onder een datagedreven huisvestingsstrategie.

Meer weten? Neem contact op via de website.