Preview document (🔗 origineel)

---

Tweede Kamer der Staten-Generaal	2
Vergaderjaar 2023-2024	Aanhangsel van de Handelingen
	Vragen gesteld door de leden der Kamer, met de daarop door de regering gegeven antwoorden

2121

Vragen van de leden Stultiens, Tseggai en Kathmann (allen GroenLinks-PvdA) aan de Minister van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap en de Staatssecretaris van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties over opleidingsniveau als risico-indicator voor fraude (ingezonden 11 april 2024).

Antwoord van Staatssecretaris Van Huffelen (Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties) en van Minister Dijkgraaf (Onderwijs, Cultuur en Wetenschap) (ontvangen 28 juni 2024). Zie ook Aanhangsel Handelingen, vergaderjaar 2023–2024, nr. 1676.

Vraag 1

Bent u bekend met het feit dat er door DUO jarenlang een risicoprofiel is gehanteerd waarbij mbo de hoogste risicofactor gaf, hbo de middelste risicofactor en wo de laagste risicofactor?¹

Antwoord 1

Ja. In de kabinetsreactie op het onderzoeksrapport van PwC is het kabinet ingegaan op onder meer het risicoprofiel in het controleproces van DUO bij de uitwonendenbeurs. Deze kabinetsreactie is op 1 maart jl. aan uw Kamer verzonden.² Tevens heeft de Minister van OCW uw Kamer op 22 mei een brief gestuurd naar aanleiding van vervolgonderzoek.³

Vraag 2 en 3

Kunt u een overzicht geven van alle risicoprofielen/algoritmes binnen de overheid waarbij opleidingsniveau een risico-indicator is voor fraude?

Kunt u bij elk voorbeeld aangeven of dit risicoprofiel wetenschappelijk is onderbouwd?

Antwoord 2 en 3

Het kabinet kan dat Rijksbrede overzicht op dit moment niet geven, omdat dit overzicht er nu niet volledig is. Het kabinet wil dit overzicht verkrijgen door het verder vullen van het landelijk algoritmeregister voor de overheid.⁴ Met departementen is afgesproken dat zij uiterlijk 2025 ten minste door hen gebruikte algoritmes met een hoog risico geregistreerd hebben in het algoritmeregister. In het register kan worden geregistreerd welke gegevens daarbij worden gebruikt. Op dit moment hebben wij in het algoritmeregister geen algoritmes rondom fraudebestrijding gevonden waarbij opleidingstype benoemd wordt als risico-indicator. Wel zijn er algoritmen die opleidingstype gebruiken voor bijvoorbeeld het matchen van werkzoekenden met werkgevers. Hierbij merken wij op dat het niet altijd wenselijk noch mogelijk is om volledig transparant te zijn over welke gegevens gebruikt worden bij fraudebestrijding, omdat dit het makkelijker maakt de controle te ontwijken. Om diezelfde reden bestaat in de Wet Open Overheid (WOO) een uitzondering voor inspectie en controle en toezicht door bestuursorganen⁵.

De Staatssecretaris van BZK werkt aan het algoritmekader. Daarin wordt aanbevolen om bij de ontwikkeling van impactvolle algoritmes gebruik te maken van een mensenrechtentoets zoals het Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA). Het IAMA is een hulpmiddel om alle relevante aandachtspunten bij de inzet van algoritmen, waaronder eventueel opleidingstype als selectiecriterium, op een gestructureerde manier aan bod te laten komen en grondig te doordenken.

Vraag 4

Kunt u bij elk voorbeeld aangeven waarom u het ethisch juist vindt om mensen met een mbo-opleiding minder te vertrouwen dan mensen met een hbo of wo-opleiding?

Antwoord 4

Als kabinet vinden wij het onwenselijk om de mate van vertrouwen in mensen te koppelen aan het type opleiding dat zij volgen en/of gevolgd hebben.

Ons uitgangspunt is dat grote terughoudendheid op zijn plaats is bij gebruik van opleidingstype als risico-indicator voor fraude bij toeslagen, beurzen, belastingen en uitkeringen. Tenzij een opleiding een voorwaarde is voor het recht, er een andere expliciet gemotiveerde onderbouwing voor is. Zoals toegelicht bij het antwoord op vraag 2, is het noodzakelijk dat hoogrisico en impactvolle algoritmes in het algoritmeregister worden vermeld om zo een beeld te krijgen van het gebruik en te zorgen voor meer transparantie.

Onderscheid maken op basis van onderwijstype kan in sommige gevallen gerechtvaardigd zijn. Bijvoorbeeld als het gaat om het aannemen van werknemers voor beroepen waarvoor opleidingseisen gelden. Het gaat dan niet om vertrouwen, maar om het gebruiken van onderwijstype als criterium daar waar het onderwijstype van de (oud-)student relevant is voor de keuze die wordt gemaakt. Daarbij moet aangetekend worden dat vanwege de bestaande kansenongelijkheid in het onderwijs sommige groepen bijvoorbeeld over- of ondervertegenwoordigd zijn in de verschillende typen vervolgonderwijs. Opleiding als criterium kan daardoor wellicht onbedoeld indirecte discriminatie tot gevolg hebben. Daarom vraagt het gebruik van opleidingstype als risico-indicator grote terughoudendheid.

In het risicoprofiel bij DUO dat in juni 2023 buiten werking is gesteld, werd ook onderscheid gemaakt op basis van onderwijstype. Onderwijstype was één van de drie criteria in het risicoprofiel, waarbij mbo-studenten een hogere risicoscore kregen dan hbo-studenten en hbo-studenten een hogere risicoscore kregen dan wo-studenten. Het uitgevoerde interne onderzoek van DUO over onder meer de risicoprofielen leert ons dat er in dit geval onvoldoende statistisch verband was bij het hanteren van het criterium onderwijstype met onrechtmatig gebruik van de beurs.⁶ Hiermee was wat ons betreft onderwijstype geen gerechtvaardigd selectiecriterium in het risicoprofiel. Met andere woorden: onderwijstype was een onvoldoende relevant criterium om op basis daarvan onderscheid te maken in het controleproces uitwonendenbeurs.

Zoals benoemd in het debat over de controles bij de uitwonendenbeurs op 21 maart jl., valt opleidingstype niet onder het toepassingsbereik van de Algemene wet gelijke behandeling. Enkel de specifiek genoemde persoonskenmerken, zoals afkomst of nationaliteit, vallen hieronder. Onderwijstype wordt in de Algemene wet gelijke behandeling niet als discriminatiegrond genoemd. Voor de maatschappelijke herwaardering van het mbo heeft de Minister van Binnenlandse Zaken, mede namens de Minister van Onderwijs Cultuur en Wetenschap, een adviesaanvraag ingediend bij het College voor de Rechten van de Mens. Deze adviesaanvraag loopt nog en gaat over de toevoeging van opleidingstype als discriminatiegrond aan de Algemene wet gelijke behandeling. Hiermee geef ik uitvoering aan de motie van Bouchallikht (GroenLinks) en De Hoop (PvdA).⁷

Vraag 5

Hoe verhoudt het gebruik van opleidingsniveau als risico-indicator voor fraude zich tot alle goede voornemens van dit kabinet om de opleidingskloof te verkleinen en elke vorm van onderwijs gelijk te waarderen?

Antwoord 5

Het is inderdaad het voornemen van dit kabinet om elke vorm van onderwijs gelijk te waarderen. In plaats van een ladder van «laag» naar «hoog», zien we het onderwijsstelsel als een waaier waarin verschillende opleidingen gelijkwaardig naast elkaar bestaan, ieder met hun eigen kwaliteiten, en met ruimte voor excellentie. We willen alleen onderscheid naar onderwijstype maken als dat een relevant en onderbouwd criterium is om te onderscheiden, waarbij er een oorzakelijke relatie is tussen het frauderisico en de specifieke opleiding. Denk aan de eerdergenoemde beroepen waarvoor opleidingseisen gelden of om opleidingen waar een specifieke vooropleiding voor nodig is.

Een belangrijke voorwaarde bij een nieuw risicogericht controleproces is dat het degelijk onderbouwd is. Dat was mede aanleiding om excuses aan te bieden. Daarnaast is het belangrijk om het controleproces zo in te richten dat het systeem geen indirecte discriminatie op grond van wettelijk beschermde persoonskenmerken, zoals afkomst en nationaliteit, teweegbrengt. Bovendien moet een risicogericht controleproces periodiek gevalideerd worden om te waarborgen dat de onderliggende aannames nog steeds kloppen. In de voormalige controlewerkwijze was het gebruik van het criterium onderwijstype niet gerechtvaardigd. DUO zal dan ook het criterium opleidingstype niet langer hanteren als risico-indicator, tenzij in de specifieke situaties zoals hierboven beschreven.

---

1. Onderzoek misbruik uitwonendenbeurs door PricewaterhouseCoopers (PwC) in opdracht van OCW (26 januari 2024)↩︎

2. Kamerstukken II 2023/24, 24 724, nr. 220.↩︎

3. Kamerstukken II 2023/24, 24 724, nr. 240.↩︎

4. Algoritmes.overheid.nl↩︎

5. https://wetten.overheid.nl/BWBR0045754/2024-06-19#Hoofdstuk5↩︎

6. Algorithm Audit (2024). Vooringenomenheid voorkomen. Bevindingen en aanbevelingen over risicoprofilering in het Controle Uitwonendenbeurs-proces van DUO.↩︎

7. Kamerstukken 2022–2023, 36 200 VIII, nr. 91.↩︎