De zorgsector is de afgelopen jaren aan een ingrijpende verandering onderhevig geweest. De komst van marktwerking, het ontstaan van grotere zorginstellingen met meerder vestigingen en het persoonsgebonden budget hebben geresulteerd in een strakkere verdeling van de mensuren. Dit vergde vergaande aanpassingen van zorgverleners, die niet gevrijwaard bleven van hindernissen.
DOCUMENT
In deze notitie hebben we een poging gedaan om uit de verscheidenheid aan definities en betekenissen van het begrip ‘integraal werken’ die we in onderzoeken en in andere publicaties tegen komen, tot een conceptuele analyse en ordening te komen. De analytische ordening in vier vensters is bedoeld om de consequenties ervan in de praktijk voor professionals, in relatie tot hun primaire doelgroep (burgers in alle soorten en maten, de samenleving), binnen hun organisatorische kaders en in relatie tot beleid en bestuur te kunnen onderzoeken en te kunnen duiden. We sluiten deze notitie af met een samenvatting van de bovengenoemde vier vensters en een korte beschouwing.
DOCUMENT
De leerling ontwikkelt kennis en vaardigheden door creativiteit en nieuwsgierigheid in te zetten, aldus het eerste kenmerk van de visie op toekomstgericht onderwijs uit het advies van Platformonderwijs2032 (Schnabel, 2016). Dit kenmerk veronderstelt dat leerlingen probleemoplossend aan de slag gaan, kritische vragen stellen en hun inventiviteit gebruiken. Dat klinkt fantastisch, maar hoe kan een leerkracht voor elkaar krijgen dat dit gebeurt? In dit artikel schetsen we aan de hand van praktijkvoorbeelden in het primair onderwijs hoe je als leerkracht dit soort vaardigheden en houdingen kunt stimuleren. Belangrijk daarvoor is dat leerlingen onderwijstaken niet ervaren als opdrachten voor een vak maar als echte problemen met meerdere dimensies om op te lossen. Dit kan bewerkstelligd worden door op een meer vakoverstijgende manier te gaan werken (Thijs, Fisser, & Hoeven, 2014). We beginnen met het schetsen van de theoretische achtergrond rond vakoverstijgend onderwijs en werken vervolgens enkele praktische voorbeelden uit.
DOCUMENT
Aanleiding Sinds kort nemen zorgprofessionals en onderzoekers in Nederland initiatieven om mensen met een licht verstandelijke beperking (LVB) zo lang mogelijk te laten functioneren in de eigen thuissituatie. Een manier om dit te doen is de inzet van zogenoemde Functional Assertive Community Treatment (FACT) teams. Deze teams gebruiken voornamelijk verbale interventies. Maar mensen met een LVB hebben moeite met het verwerken van verbale informatie. Vaktherapie kan juist met non-verbale en ervaringsgerichte methodieken goed aansluiten bij deze groep. Dit innovatieprogramma richt zich op de vraag van vaktherapeuten hoe en in welke vorm zij, in of rondom FACT LVB-teams, mensen met een LVB kunnen helpen. Doelstelling Het doel van de deelnemers aan het project is de zorg en ondersteuning van mensen met een LVB in de eigen thuissituatie (buurt/wijk) te verbeteren. Liefst zodanig dat deze mensen minder vaak hoeven te worden (her)opgenomen in een behandelcentrum. Het doel van het project is om de meerwaarde vast te stellen van de inzet van vaktherapie in of rondom FACT LVB teams bij het realiseren van deze ambitie. Het project is gefaseerd opgebouwd. In de eerste fase worden de vaktherapeutische behandelvormen bepaald. Vervolgens worden efficiënte interprofessionele werkwijzen en een vaktherapeutische behandel- & ondersteuningsroute vastgesteld, en ten slotte wordt het project geëvalueerd. Beoogde resultaten Het project biedt resulteert in een handreiking voor professionals om interprofessioneel samen te werken in de wijk voor mensen met LVB. Binnen het onderwijs levert het project een bijdrage aan een minor 'Wijkgerichte zorg & ondersteuning'. Het biedt een leerwerkplaats LVB voor studenten vaktherapie en aanpalende gebieden. De handreiking wordt geïmplementeerd in de opleidingen die opleiden tot vaktherapeut. Zogenaamde 'battles', waarin interprofessioneel samenwerken aan problemen vanuit de praktijk en het beste idee bekroond wordt met een stimuleringsprijs, zorgen voor verdere ontwikkeling. Publicaties in vakliteratuur zorgen voor verspreiding van de projectresultaten. De deelnemers aan het project zullen aansluiting zoeken bij symposia - regionaal, nationaal en internationaal - en bijeenkomsten buiten en binnen het netwerk om de resultaten aan een breed publiek te presenteren.
Fietsen is diepgeworteld in de Nederlandse cultuur en draagt bij aan een duurzame, gezonde en mobiele samenleving. Met de opkomst van nieuwe (elektrische) vervoersmiddelen, neemt ook de complexiteit van het verkeer toe en ontstaan er nieuwe veiligheidsuitdagingen. Om deze effectief aan te pakken, is het van groot belang om beleidsmakers en educatieve instellingen te voorzien van diepgaande inzichten in fietsgedrag en verkeerssituaties. Met dit project richten we ons op het leveren van deze inzichten door middel van geavanceerde AI-technologieën. De huidige software-oplossingen gericht op het verbeteren van de verkeersveiligheid zijn vaak beperkt in hun functionaliteit en toepassingsgebied. Ze richten zich voornamelijk op het tellen en volgen van verkeersdeelnemers, zonder de complexiteit van fietsverkeer te analyseren. Ons project onderscheidt zich door het gebruik van recente state-of-the-art AI-methoden om complexe verkeerssituaties en fietsgedrag automatisch te analyseren en te classificeren. Ons AI-gestuurde systeem maakt gebruik van Nederlandse videobeelden afkomstig van zowel statische camera's als camera's gemonteerd op fietsers. Hierdoor kunnen we onveilig fietsgedrag en risicovolle situaties herkennen en aanbevelingen doen aan beleidsmakers voor infrastructuuraanpassingen. Het implementeren van AI in opleidingen zoals ruimtelijke ordening zal leiden tot een verfrissend curriculum dat studenten future-proof opleidt. Samen werken we aan de ruimtelijke ontwikkeling van de toekomst. Bovendien kunnen de AI-tools worden gebruikt om lesmateriaal te ontwikkelen, waardoor zij beter inzicht krijgen in de factoren die bijdragen aan onveilige situaties en hoe zij hun gedrag kunnen aanpassen om het risico op ongevallen te verminderen. Het aanvragende consortium bestaat uit een multidisciplinair team van onderzoekers en studenten uit de AI, computer vision, verkeerspsychologie, verkeerskunde en ruimtelijke ontwikkeling, die samenwerken met publieke instellingen en commerciële partners aan een open-source intelligent softwaresysteem. Samengevat zal dit project niet alleen de huidige kennis over fietsgedrag en verkeersveiligheid uitbreiden, maar ook de manier waarop beleidsmakers en educatieve instellingen met deze kwesties omgaan transformeren.
