Search results

Hoe kies jij je minor? Een onderzoek naar beïnvloedingsfactoren van minorkeuzes van HBO-bachelorstudenten van Fontys Hogescholen.

Sinds de invoering in 2002 van de bachelor-master structuur in het Nederlandse hoger onderwijs hebben Nederlandse instellingen voor hoger beroepsonderwijs hun bacheloropleidingen veelal opgedeeld in een major- en een minorgedeelte. De major vormt de hoofdmoot van de bacheloropleiding en wordt door alle studenten van de betreffende opleiding gevolgd. Minors zijn kleinere onderdelen van een bacheloropleiding, waarbij de student een keuze maakt uit een beschikbaar aanbod van minors. Minors bieden studenten de mogelijkheid hun bacheloropleiding vorm te geven op een wijze die aansluit bij hun persoonlijke ambities, interesses en kwaliteiten. Van hogescholen mag worden verwacht dat ze een passend minoraanbod ontwikkelen en dat ze studenten voorlichten over en begeleiden bij hun minorkeuze. Daarbij is het van belang kennis te hebben van beïnvloedingsfactoren van minorkeuze. Uit vooronderzoek blijkt dat nauwelijks iets bekend is waardoor studenten zich bij het maken van een minorkeuze laten beïnvloeden. Dit promotie-onderzoek beoogt een bijdrage te leveren aan het opvullen van deze leemte. Op basis van literatuuronderzoek en veldonderzoeken onder studenten van een zestal hogescholen die deel uitmaken van Fontys Hogescholen is in kaart gebracht door welke factoren studenten zich laten beïnvloeden bij het maken van een minorkeuze.

The Psychology of Social Networking

Hoofdstuk 2 gaat over peer en professionele online support voor ouders bij het opvoeden. In totaal bevat het boek 31 hoofdstukken over sociaal netwerken, geschreven door tientallen onderzoekers wereldwijd.

When Methods Meet Motives: methodological pluralism in Social Work research

In Social Work research there is a strong debate on the distinctiveness and methodological quality, and how to address the dilemma of rigour and practice relevance. Given the nature of Social Work the field has developed a characteristic research culture that puts emphasis on giving voice to service users and disseminating research knowledge in practice, especially in a stream of so called practice-based research. However, there is no consensus on how to best contribute to the practice of Social Work through research and at the same time producing rigourous scientific outcomes, resulting in methodological pluralism. Studying the perceptions of Social Work researchers on their role, the aims and values of Social Work research and their research approach, provides insight into the methodological pluralism of Social Work research. Thirty-four professors specialising in practice-based Social Work research participated in a Q methodology study. Q methodology combines qualitative and quantitative methods. It helped reveal and describe divergent views as well as consensus. The analysis led to the identification of three differing viewpoints on Social Work research, which have been given the following denominators: The Substantiator, The Change Agent and The Enlightener. The viewpoints provide researchers in the field of Social Work with a framework in which they can position themselves in the methodological pluralism. Researchers state that the viewpoints are helpful in clarifying perspectives on good research, facilitate the discourse on methodological choices to further develop and strengthen Social Work research as a scientific discipline

Thinking outside the box: a theory of embodied and embedded concepts

Emerging epistemologies : making sense of teaching practice

ISBN 978-90-9022113-7

Heuristic Coordination in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Key to reinforcement learning in multi-agent systems is the ability to exploit the fact that agents only directly influence only a small subset of the other agents. Such loose couplings are often modelled using a graphical model: a coordination graph. Finding an (approximately) optimal joint action for a given coordination graph is therefore a central subroutine in cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL). Much research in MARL focuses on how to gradually update the parameters of the coordination graph, whilst leaving the solving of the coordination graph up to a known typically exact and generic subroutine. However, exact methods { e.g., Variable Elimination { do not scale well, and generic methods do not exploit the MARL setting of gradually updating a coordination graph and recomputing the joint action to select. In this paper, we examine what happens if we use a heuristic method, i.e., local search, to select joint actions in MARL, and whether we can use outcome of this local search from a previous time-step to speed up and improve local search. We show empirically that by using local search, we can scale up to many agents and complex coordination graphs, and that by reusing joint actions from the previous time-step to initialise local search, we can both improve the quality of the joint actions found and the speed with which these joint actions are found.