In het kader van het internationale project Designing & Evaluating Innovative Mobile Pedagogies (DEIMP) zijn een literatuurstudie en een verkennend onderzoek uitgevoerd. De focus binnen het project ligt op inzet van innovatieve didactische inzet van mobiele technologie in het basisonderwijs. De doelen zijn om kennis te ontwikkelen over innovatieve inzet van mobiele technologie, leermiddelen te ontwerpen en testen die leerkrachten ondersteunen in het ontwerpen van leerpraktijken én leerpraktijken te delen. In deze presentatie komen de bevindingen van deze eerste onderzoeken aan bod. Zo geven leerkrachten aan wel behoefte te hebben aan de inzet van devices ten behoeve van samenwerkend leren, personalisatie en authentieke leerpraktijken. Deze presentatie werd gegeven tijdens de Onderwijs Research Dagen 2019.
DOCUMENT
Opdracht van het project Vision 2037 aan een groep multidisciplinaire studenten van De Haagse Hogeschool: Wat is de toekomst van leren en welke rol speelt de hogeschool daarin? Onze samenleving is in transitie en kent daardoor vele feitelijke veranderingen, zoals tekorten op diverse arbeidsmarkten, hoeveelheid instroom van kennis uit het buitenland of het teruglopende percentage beroepsbevolking. Onderzoek heeft de feitelijke kennis samengevoegd tot inzichten: 7 drivers for change zijn gevonden, die de toekomst van onderwijs werkelijk gaan veranderen: 1 Personalisatie 2 Passie, talent, waarde 3 Leren altijd en overal 4 Middenin en voor de maatschappij 5 De 21st Century Skills 6 Herwaardering van doen 7 ‘Meetbare’ proeve van bekwaamheid
DOCUMENT
Research, advisory companies, consultants and system integrators all predict that a lot of money will be earned with decision management (business rules, algorithms and analytics). But how can you actually make money with decision management or in other words: Which business models are exactly available? In this article, we present seven business models for decision management.
LINK
Mediabedrijven en -organisaties maken steeds meer gebruik van algoritmes om hun gebruikers gepersonaliseerde aanbevelingen aan te bieden voor artikelen, muziek, series, films en video’s. Dergelijke aanbevelingsalgoritmes maken gebruik van technieken uit kunstmatige intelligentie om te voorspellen in welke inhoud een gebruiker geïnteresseerd is, bijvoorbeeld op basis van wat de gebruiker eerder heeft bekeken of beluisterd of op basis van wat andere gebruikers hebben bekeken of beluisterd. Publieke omroepen, die programma’s maken voor kijkers en luisteraars, en de Nederlandse Publieke Omroep (NPO), die in Nederland zorgt voor de distributie en uitzending van die programma’s, zien potentie in deze technologie. De NPO maakt nog slechts beperkt gebruik van automatische aanbevelingen om inhoud aan kijkers en luisteraars aan te bieden, maar zij verkent samen met een aantal partners uit het publieke omroepbestel de mogelijkheden om de technologie breder in te zetten. Anders dan de meeste mediabedrijven wordt de NPO wordt bekostigd door overheidsbudget en heeft het als expliciete missie om het Nederlandse publiek te verbinden en te verrijken met programma’s die informeren, inspireren en amuseren. Dit stelt andere eisen aan een aanbevelingsalgoritme. Waar het doel van commerciële partijen veelal bestaat uit het optimaliseren van winst en/of engagement, beoogt de NPO aanbevelingen te bieden op transparante en inzichtelijke wijze, en staat pluriformiteit (diversiteit in perspectieven) in aanbevelingen centraal. Op dit moment speelt bij de NPO de vraag welke principes (pluriformiteit, personalisatie, etc.) leidend moeten zijn in aanbevelingen en hoe deze principes geoperationaliseerd kunnen worden. Het doel van dit project is daarom om, middels literatuuronderzoek, interviews met experts en gebruikers, en prototyping, een aantal principes te identificeren en operationaliseren die geschikt zijn voor aanbevelingsalgoritmes van publieke omroepen.
Artificiële Intelligentie (AI) speelt een steeds belangrijkere rol in mediaorganisaties bij de automatische creatie, personalisatie, distributie en archivering van mediacontent. Dit gaat gepaard met vragen en bezorgdheid in de maatschappij en de mediasector zelf over verantwoord gebruik van AI. Zo zijn er zorgen over discriminatie van bepaalde groepen door bias in algoritmes, over toenemende polarisatie door de verspreiding van radicale content en desinformatie door algoritmes en over schending van privacy bij een niet transparante omgang met data. Veel mediaorganisaties worstelen met de vraag hoe ze verantwoord met AI-toepassingen om moeten gaan. Mediaorganisaties geven aan dat bestaande ethische instrumenten voor verantwoorde AI, zoals de EU “Ethics Guidelines for trustworthy AI” (European Commission, 2019) en de “AI Impact Assessment” (ECP, 2018) onvoldoende houvast bieden voor het ontwerp en de inzet van verantwoorde AI, omdat deze instrumenten niet specifiek zijn toegespitst op het mediadomein. Hierdoor worden deze ethische instrumenten nog nauwelijks toegepast in de mediasector, terwijl mediaorganisaties aangeven dat daar wel behoefte aan is. Het doel van dit project is om mediaorganisaties te ondersteunen en begeleiden bij het inbedden van verantwoorde AI in hun organisaties en bij het ontwerpen, ontwikkelen en inzetten van verantwoorde AI-toepassingen, door domeinspecifieke ethische instrumenten te ontwikkelen. Dit gebeurt aan de hand van drie praktijkcasussen die zijn aangedragen door mediaorganisaties: pluriforme aanbevelingssystemen, inclusieve spraakherkenningssystemen voor de Nederlandse taal en collaboratieve productie-ondersteuningssystemen. De ontwikkeling van de ethische instrumenten wordt uitgevoerd met een Research-through-Design aanpak met meerdere iteraties van informatie verzamelen, analyseren prototypen en testen. De beoogde resultaten van dit praktijkgerichte onderzoek zijn: 1) nieuwe kennis over het ontwerpen van verantwoorde AI in mediatoepassingen, 2) op media toegespitste ethische instrumenten, en 3) verandering in de deelnemende mediaorganisaties ten aanzien van verantwoorde AI door nauwe samenwerking met praktijkpartners in het onderzoek.
Een ziekenhuisopname voor een operatie heeft grote impact op kankerpatiënten. Ook als de ingreep medisch gezien goed is verlopen, leeft er bij patiënten vaak veel onzekerheid na ontslag uit het ziekenhuis. Dit komt door de complexiteit en veelheid aan behandelingen bij kanker en dit wordt extra versterkt als het ontslagproces sub-optimaal verloopt en niet aansluit bij de behoeften van patiënten. Dit is onwenselijk want het kan leiden tot vertraagd herstel, onnodige heropnames in het ziekenhuis (onnodige kosten) en stress en onzekerheid bij patiënten en hun naasten. Dit heeft een negatieve impact op het welzijn van mensen in hun leefomgeving en leidt tot een negatieve beleving van de zorgverlening. Zorgprofessionals weten echter niet wat mensen na een oncologische operatie nodig hebben om zich weer goed te voelen in hun leefomgeving en hoe zij daar vanuit de eerste en tweede lijn gezamenlijk aan kunnen bijdragen. Daarnaast is onbekend hoe zorgtechnologie zorgverleners en kankerpatiënten in hun leefomgeving daarbij kan ondersteunen. Het doel van dit onderzoek is het bevorderen van herstel en welzijn van mensen na een oncologische operatie en hun naasten, door kennisontwikkeling over hoe zorgprofessionals en ondersteuning middels technologie bij kunnen dragen aan een soepele overgang van ziekenhuis naar leefomgeving. Als uitgangpunt wordt de kennis en kunde uit het hotelvak gebruikt waar het uitchecken (ontslagprocedure) geperfectioneerd is en bijdraagt aan de goede waardering van het hotelbezoek. Om dit te realiseren is het onderzoek verdeeld in twee fasen: 1. Op basis van onderzoek naar de wensen en behoeften van kankerpatiënten en hun naasten, alsmede de ervaring van zorgprofessionals, wordt het ontslagproces herzien. 2. Er wordt onderzocht op welke wijze technologische ontwikkelingen (zoals zelfmonitoring) kunnen bijdragen aan het herstel van kankerpatiënten in de eigen leefomgeving.
