From the article: Abstract. This exploratory and conceptual article sets out to research what arguments and possibilities for experimentation in construction exists and if experimentation can contribute towards more innovative construction as a whole. Traditional, -western- construction is very conservative and regional, often following a traditional and linear design process, which focuses on front-loaded cost savings and repetitive efficiency, rather than securing market position through innovation. Thus becoming a hindrance for the development of the sector as a whole. Exploring the effects of using the, in other design-sectors commonly and successfully practiced, “four-phased iterative method” in architectural construction could be the start of transforming the conservative construction industry towards a more innovative construction industry. The goal of this research is to find whether the proposed strategy would indeed result in a higher learning curve and more innovation during the - architectural- process. Preliminary research indicates that there is argumentation for a more experimental approach to construction.
Blended learning, a teaching format in which face-to-face and online learning is integrated, nowadays is an important development in education. Little is known, however, about its affordances for teacher education, and for domain specific didactical courses in particular. To investigate this topic, we carried out a design research project in which teacher educators engaged in a co-design process of developing and field-testing open online learning units for mathematics and science didactics. The preliminary results concern descriptions of the work processes by the design teams, of design heuristics, and of typical ways of collaborating. These findings are illustrated for the case of two of the designed online units on statistics didactics and mathematical thinking, respectively.
Learning mathematical thinking and reasoning is a main goal in mathematical education. Instructional tasks have an important role in fostering this learning. We introduce a learning sequence to approach the topic of integrals in secondary education to support students mathematical reasoning while participating in collaborative dialogue about the integral-as-accumulation-function. This is based on the notion of accumulation in general and the notion of accumulative distance function in particular. Through a case-study methodology we investigate how this approach elicits 11th grade students’ mathematical thinking and reasoning. The results show that the integral-as-accumulation-function has potential, since the notions of accumulation and accumulative function can provide a strong intuition for mathematical reasoning and engage students in mathematical dialogue. Implications of these results for task design and further research are discussed.
Middels een RAAK-impuls aanvraag wordt beoogd de vertraging van het RAAK-mkb project Praktische Predictie t.g.v. corona in te halen. In het project Praktische Predictie wordt een prototype app ontwikkeld waarmee fysiotherapeuten in een vroeg stadium het chronisch worden van lage rugpijn kunnen voorspellen. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen en hierop te interveniëren. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Werkzame factoren in Fysiotherapie en Paramedisch Handelen van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool waarmee een geïndividualiseerde kans op chronische rugpijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijn richtlijn. Hiervoor is eerst geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan is een keuze gemaakt ten aanzien van data die digitaal verzameld worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd worden. Met de verzamelde data worden met machine learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in de Clinical Decision Support Tool: een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden eindgebruikers (fysiotherapeuten en patiënten) intensief betrokken. Op deze manier wordt gegarandeerd dat de tool aansluit bij de wensen en behoeften van de doelgroep. De tool berekent de kans op chroniciteit en geeft een behandeladvies. Daarnaast kan de tool gebruikt worden om patiënten te informeren en te betrekken bij de besluitvorming. Vanwege de coronacrisis is er een aanzienlijke vertraging in de patiënten-instroom (doel n= 300) ontstaan die we met ondersteuning van een RAAK-impuls subsidie willen inlopen.
Onbetrouwbare oogstvoorspellingen in kassen veroorzaken onnodige kosten bij telers. Fontys/Green Tech Lab (GTL) is in een eerdere studie tot de conclusie gekomen dat het meten van de mogelijke oogst middels een camera systeem mogelijk is. Dit wordt ook wel ‘scouten’ genoemd. Dit heeft men al gedaan met paprika’s en komkommers. Nu is de vraag gekomen of dit ook mogelijk is voor het telen en voorspellen van de oogst van aardbeien: Strawberry Harvest Prediction. Nu wil men dit onderzoeken door het herkennen van vruchten en groeicurves (algoritmen) niet met echte beelden van de vruchten te doen, maar met digitale beelden als een ‘Digital Twin’. In deze virtuele kas worden virtuele planten met bloemetjes, vruchten en aardbeien ‘gekweekt’ middels de groeicurve van een aardbeiplant. Hiertoe heeft men een samenwerkingsverband opgericht met Kwekerij de Kemp BV en Kwekerij VieVerde BV (oogstvoorspelling m.b.v. kunstmatige intelligentie). Het samenwerkingsverband is voor dit doel opgericht en nieuw in deze samenstelling. GTL wil in een jaar tijd een proof of concept ontwikkelen van een systeem dat met behulp van een Digital Twin oogstvoorspellingen kan doen voor de teelt van aardbeien. Door de ontwikkeling van een Digital Twin kan veel sneller (wel 100 tot 1000 keer) een algoritme ontwikkeld worden. Het project levert een proof of concept op van een virtual strawberry harvest prediction -systeem dat d.m.v. Digital Twin technieken oogstvoorspellingen doet voor de teelt van aardbeien.
