poster voor de EuSoMII Annual Meeting in Pisa, Italië in oktober 2023. PURPOSE & LEARNING OBJECTIVE Artificial Intelligence (AI) technologies are gaining popularity for their ability to autonomously perform tasks and mimic human reasoning [1, 2]. Especially within the medical industry, the implementation of AI solutions has seen an increasing pace [3]. However, the field of radiology is not yet transformed with the promised value of AI, as knowledge on the effective use and implementation of AI is falling behind due to a number of causes: 1) Reactive/passive modes of learning are dominant 2) Existing developments are fragmented 3) Lack of expertise and differing perspectives 4) Lack of effective learning space Learning communities can help overcome these problems and address the complexities that come with human-technology configurations [4]. As the impact of a technology is dependent on its social management and implementation processes [5], our research question then becomes: How do we design, configure, and manage a Learning Community to maximize the impact of AI solutions in medicine?
DOCUMENT
Hoe kan in ons land innoveren, werken en leren beter worden verknoopt ten dienste van de grote maatschappelijke opgaven waar we voor staan? NWO, Regieorgaan SIA en Topsectoren hebben het initiatief genomen om meer (praktijkgericht) onderzoek te doen naar zogenoemde Learning communities en de kennis hierover beter te delen. De belangstelling voor Learning communities is enorm gegroeid en nu vaak al een vanzelfsprekend onderdeel van (regionaal-) economisch beleid. De nieuwe samenwerkingsverbanden hebben naar verwachting grote gevolgen voor de toekomst van individuele bedrijven, onderwijs- en kennisinstellingen alsook hun collectieve maatschappelijke impact. De grote maatschappelijke uitdagingen als de energie- en zorgtransitie vragen meer kennis, (menselijk) kapitaal en innovaties. Dit staat centraal in het Missiegedreven Topsectoren- en Innovatiebeleid (MTIB). Vraag daarbij is hoe medewerkers zich (toekomstbehendig) kunnen blijven ontwikkelen en wat de bijdrage van Learning communities kan zijn. Het ‘dichter tegen elkaar gaan organiseren van innoveren, werken en leren’ gebeurt in varianten als: Fieldlabs, Skills labs, Praktijkwerkplaatsen, Living labs, Centres of Expertise (CoE) en Centra voor Innovatief Vakmanschap (CIV). Over de grenzen van de afzonderlijke organisaties, domeinen en professies ontstaan nieuwe leer werkgemeenschappen met alle vragen en effecten vandien. Hoe kunnen we die meerpartijen samenwerkingen beter bouwen, beoordelen, betalen en borgen? Het NWO-onderzoeksprogramma Learning communities omvat onderzoeksprojecten in diverse werkcontexten (logistiek, energie, ICT e.a.). Gemeenschappelijke vraag in het programma: wat zijn de werkzame elementen van zo’n Learning community? Naast kennisontwikkeling door het onderzoeksprogramma wordt ook netwerkvorming gestimuleerd tussen onderzoekers en beleidsen praktijkprofessionals. De overtuiging is dat het potentieel in de driehoek innoveren-werken-leren beter kan worden benut. Voor de versterking van de kennisbasis onder het concept Learning communities hebben wij een inventarisatie gedaan naar benaderingen en zienswijzen. Learning communities worden door ons gepresenteerd als samenwerkingsverbanden tussen organisaties en andere (niet of minder georganiseerde) partijen, die het collectief vermogen vergroten van leren, werken en innoveren. Dit vermogen heeft zowel betrekking op het vermogen van de (beroeps)bevolking om zich aan te passen aan veranderende ONDERZOEKSPROGRAMMA EN NETWERK LEARNING COMMUNITIES 4 beroepen en werkpraktijken als het innovatie- en verdienvermogen van organisaties en bedrijven. We verkennen perspectieven op de inrichting, opbrengsten en de relationele dynamiek in Learning communities. We benadrukken dat Learning communities bestaan uit verschillende actoren, partijen en groeperingen – ook wel praktijken genoemd – en dat juist op de grens tussen deze praktijken geleerd wordt. Een Learning community ontwikkelt zich gaandeweg op verschillende systeemniveaus van samenwerking. We gaan in op het belang van een constructief klimaat van samenwerking waarvoor vaak (proces) begeleiding nodig is. Op basis van de verschijningen, uitkomsten en dynamiek hebben we een aantal kernprincipes gedefinieerd. Wat betreft verduurzaming van de communities pleiten wij voor een andere manier van denken. In plaats van een focus op de bestendiging van een tijdelijke (organisatie)structuur, gaat het dan over het verduurzamen van het proces van samenwerkend leren, werken en innoveren dat in gang is gezet. Ook waardevolle activiteiten en interacties die hun doorwerking of spin-off hebben buiten de Learning community zorgen voor bestendiging en verduurzaming van het samenwerkend leren. De verkenning van de kennisbasis voor de Learning communities heeft ook nieuwe onderzoeksvragen opgeleverd voor academisch en praktijkgericht onderzoek. Naast de verkenning van de kennisbasis heeft een expertgroep Instrumenten gewerkt aan een inventarisatie waarmee de concepten uit de kennisbasis op een praktische wijze kunnen worden vertaald in instrumenten om Learning communities (door) te ontwikkelen. De tips en selectie van instrumenten en aanbevelingen zijn samengebracht rond de verschillende ontwikkelingsfasen van Learning communities te weten starten, ontwerpen, uitvoeren en verduurzamen. Er zijn heel veel instrumenten die ‘facilitators’ van Learning communities en anderen kunnen gebruiken bij het opzetten en begeleiden ervan. Actuele vraag is dus in hoeverre en op welke wijze een digitaal platform het aanbod van - en de vraag naar - dergelijke instrumenten beter bij elkaar kan brengen. Er is daarom een verkenning gedaan naar (het ontwerp van) een digitaal platform vanuit zowel de vraagkant maar ook de aanbodkant van instrumenten (de onderzoekers en ontwikkelaars van instrumenten). Hoe het concept Learning communities verder ‘carrière zal maken’ hangt in belangrijke mate af van de vraag of deze veranderingen in het ‘landschap van leren en innoveren’ beter kunnen worden geborgd dan tot dusver middels projecten (en tijdelijke projectfinanciering). De onderlinge afhankelijkheid tussen bedrijven, kennis- en onderwijsinstellingen wordt hoe dan ook steeds groter en daarmee de noodzaak om samenwerking op een nieuwe en meer duurzame manier te organiseren. De Learning communities-benadering komt ook terug in verschillende recente Groeifondsprojecten en regionaal-economische innovatiestrategieën, wat als een bewijs kan worden gezien van de hoge verwachtingen van de benadering. Met onze ervaringen en inzichten doen wij tenslotte enkele suggesties voor de agendering van het thema in het nieuwe Kennis- en Innovatieconvenant (2024-2027). Wij benadrukken daarbij dat de bestaande Learning communities tot nu vooral (tijdelijke) ‘hulpstructuren’ zijn gebleken die niet hebben geleid tot fundamentele aanpassing van de primaire processen van de ONDERZOEKSPROGRAMMA EN NETWERK LEARNING COMMUNITIES 5 betrokken onderwijsinstellingen, organisaties en bedrijven. Wij verwachten dat in de toekomst de vernetwerking in (regionale) innovatie-ecosystemen meer radicale consequenties gaan hebben voor die ‘staande organisaties’ en de wijze waarop werkend leren wordt georganiseerd, gefinancierd en beoordeeld. Om ons hierop beter voor te bereiden doen wij een aantal aanbevelingen ten behoeve van een nieuwe onderzoeksagenda, professionaliseringsagenda en transitieagenda die verder richting en invulling kunnen geven aan deze maatschappelijke beweging. Een beweging waaromheen de verwachtingen hooggespannen zijn en waaraan wij gezamenlijk middels deze publicatie met plezier een bijdrage hebben geleverd.
DOCUMENT
The increasing use of AI in industry and society not only expects but demands that we build human-centred competencies into our AI education programmes. The computing education community needs to adapt, and while the adoption of standalone ethics modules into AI programmes or the inclusion of ethical content into traditional applied AI modules is progressing, it is not enough. To foster student competencies to create AI innovations that respect and support the protection of individual rights and society, a novel ground-up approach is needed. This panel presents on one such approach, the development of a Human-Centred AI Masters (HCAIM) as well as the insights and lessons learned from the process. In particular, we discuss the design decisions that have led to the multi-institutional master’s programme. Moreover, this panel allows for discussion on pedagogical and methodological approaches, content knowledge areas and the delivery of such a novel programme, along with challenges faced, to inform and learn from other educators that are considering developing such programmes.
DOCUMENT
Het RAAK-MKB project "(G)een Moer Aan" heeft zich gericht op het ontwerpen van een veilige en effectieve ondersteuning van een cobot in een productieomgeving. De focus is hierbij gelegd op productiehandelingen die in veel sectoren voorkomen en die relatief veel arbeidstijd kosten, zoals het indraaien van moeren en bouten in een object. Binnen het project is veel kennis opgedaan dit heeft geresulteerd in gripperontwerpen die in staat zijn een bout in een flens te draaien. Daarnaast is kennis gegeneerd van vision technieken om gaten e.d. te detecteren, en het meenemen van (beleefde) veiligheid in het ontwerp van een cobot systeem. Deze nieuw opgedane kennis is erg bruikbaar voor zowel de beroepspraktijk als voor de studenten in het onderwijs. Dat maakt het relevant voor (her)gebruik middels het nieuwe open-acces e-learning platform van Fontys: Open Learning Labs. Door trainingsmateriaal te ontwikkelen dat betrekking heeft op onder andere het aspect veilig ontwerpen, worden toekomstige engineers (de studenten) en zittend personeel bij bedrijven bekend met nieuwe technieken die toepasbaar zijn in diverse sectoren waar met robots gewerkt wordt. Het doel van deze Top-up aanvraag is tweeledig: 1) Het vergroten van de zichtbaarheid van de resultaten uit het initiële RAAK-project, zowel richting onderwijs, onderzoek en beroepspraktijk. 2) Het realiseren van trainingsmateriaal t.b.v. het rekening houden met en veilig ontwerpen van cobotsystemen. Door o.a. kennis aan te dragen omtrent het doen van een correcte risico analyse van het proces. Dit zal bij toekenning stapsgewijs uitgevoerd worden: 1. Definiëren inhoud lesmodules en bijbehorende didactische werkvormen 2. Realisatie PR- & instructievideo's en onderwijsopdrachten 3. Realisatie E-learning lesmodule Dit alles gekoppeld aan het open-acces e-learning platform Open Learning Labs van Fontys.
De 2SHIFT SPRONG-groep is een samenwerkingsverband van HAN University of Applied Sciences en Fontys Hogescholen. Onze ambitie is het vergroten van eerlijke kansen op gezond leven. Dit doen we door het vormgeven en versterken van gemeenschappen als fundament voor het creëren van eerlijke kansen op gezond leven. Vanuit deze gemeenschappen wordt in co-creatie gewerkt aan structuur (i.e. systeem), sociale en technologische innovaties. Deze ambitie sluit aan bij de centrale missie KIA Gezondheid en Zorg om bij te dragen aan goede gezondheid en het verkleinen van sociaaleconomische gezondheidsverschillen. Ook draagt het bij aan deelmissie 1. het voorkomen van ziekte, waarbij wij uitgaan van het concept Positieve Gezondheid en Leefomgeving. Én het zorgt voor het verplaatsen van ondersteuning en zorg naar de leefomgeving (deelmissie 2), doordat gemeenschappen hiervoor een stevig fundament vormen. De gemeenschap is geoperationaliseerd als een samenwerking tussen inwonersinitiatieven (i.e. informele actoren) én professionals vanuit wonen, welzijn, zorg en gemeenten (i.e. formele actoren) die bestuurlijk en beleidsmatig worden ondersteund. Toenemend wordt een belangrijke rol en meer verantwoordelijkheid toebedeeld aan inwoners en wordt de noodzaak van sectoroverstijgende, inclusieve samenwerking tussen deze actoren in lokale fieldlabs benadrukt. 2SHIFT start daarom in vier fieldlabs: twee dorpen en twee wijken in (midden-)stedelijke gebieden, waar in vergelijking met groot-stedelijk gebied (zoals Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht) andere dynamieken en mechanismen een rol spelen bij het creëren van eerlijke kansen op een gezond leven. Om impact in onderwijs en praktijk te realiseren werken we nauw samen met studenten, docenten én met inwoners, professionals, bestuurders en beleidsmakers uit wonen, welzijn, zorg en gemeenten én landelijke kennispartners (“quadruple helix”). 2SHIFT brengt transdisciplinaire expertise én verschillende onderzoeksparadigma’s samen in een Learning Community (LC), waarin bestaande kennis en nieuwe kennis wordt samengebracht en ontwikkeld. Over 8 jaar is 2SHIFT een (inter)nationaal erkende onderzoeksgroep die het verschil maakt.
Aaltjes: automatisch classificeren en tellen. Agrariërs laten bodemmonsters analyseren op onder meer aanwezigheid van aaltjes. Deze bodemanalyse is voor agrariërs cruciaal om de bodemgezondheid- en vruchtbaarheid vast te stellen maar behelst een grote kostenpost. Het identificeren, analyseren en tellen van aaltjes (nematoden) in een bodemmonster geschiedt in een gespecialiseerd laboratorium. Dit is tijdrovend, specialistisch en seizoensgebonden werk. Het tellen- en analyseren van aaltjes is mensenwerk en vergt training en ervaring van de laborant. Daarnaast hebben de laboratoria te maken met personeelstekort en de laboranten met sterk fluctuerende werkdruk. Derhalve is het speciaal voor dit project opgerichte samenwerkingsverband tussen Fontys GreenTechLab, ROBA Laboratorium en CytoSMART voornemens om een oplossing te ontwikkelen voor het automatisch classificeren en tellen van aaltjes. Dit project richt zich op de ontwikkeling van een proof of concept van een analysescanner. Het werk van de laboranten wordt grotendeels geautomatiseerd waarbij door de scanner de bodemmonsters middels toepassing van deep learning en virtual modeling kan worden geanalyseerd. Daarmee wordt beoogd een oplossing te bieden waarmee het personeelstekort wordt tegengegaan, de werkdruk kan worden verlaagd, mensenwerk wordt geautomatiseerd (waardoor de kans op fouten wordt verkleind) en de kosten voor agrariërs worden verlaagd.
