Despite the promises of learning analytics and the existence of several learning analytics implementation frameworks, the large-scale adoption of learning analytics within higher educational institutions remains low. Extant frameworks either focus on a specific element of learning analytics implementation, for example, policy or privacy, or lack operationalization of the organizational capabilities necessary for successful deployment. Therefore, this literature review addresses the research question “What capabilities for the successful adoption of learning analytics can be identified in existing literature on big data analytics, business analytics, and learning analytics?” Our research is grounded in resource-based view theory and we extend the scope beyond the field of learning analytics and include capability frameworks for the more mature research fields of big data analytics and business analytics. This paper’s contribution is twofold: 1) it provides a literature review on known capabilities for big data analytics, business analytics, and learning analytics and 2) it introduces a capability model to support the implementation and uptake of learning analytics. During our study, we identified and analyzed 15 key studies. By synthesizing the results, we found 34 organizational capabilities important to the adoption of analytical activities within an institution and provide 461 ways to operationalize these capabilities. Five categories of capabilities can be distinguished – Data, Management, People, Technology, and Privacy & Ethics. Capabilities presently absent from existing learning analytics frameworks concern sourcing and integration, market, knowledge, training, automation, and connectivity. Based on the results of the review, we present the Learning Analytics Capability Model: a model that provides senior management and policymakers with concrete operationalizations to build the necessary capabilities for successful learning analytics adoption.
MULTIFILE
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
In mobile robotics, LASER scanners have a wide spectrum of indoor and outdoor applications, both in structured and unstructured environments, due to their accuracy and precision. Most works that use this sensor have their own data representation and their own case-specific modeling strategies, and no common formalism is adopted. To address this issue, this manuscript presents an analytical approach for the identification and localization of objects using 2D LiDARs. Our main contribution lies in formally defining LASER sensor measurements and their representation, the identification of objects, their main properties, and their location in a scene. We validate our proposal with experiments in generic semi-structured environments common in autonomous navigation, and we demonstrate its feasibility in multiple object detection and identification, strictly following its analytical representation. Finally, our proposal further encourages and facilitates the design, modeling, and implementation of other applications that use LASER scanners as a distance sensor.
DOCUMENT
Door de transitie naar een biobased en circulaire economie neemt de behoefte aan biomassa als bron van grondstoffen en chemicaliën toe. De teelt van vezelhennep staat daarom opnieuw in de belangstelling vanwege de veelzijdigheid van het gewas. De vezels uit de stengel worden bijvoorbeeld gebruikt voor textieltoepassingen en plantinhoudsstoffen uit de bladeren en bloemen (o.a. Cannabidiol (CBD)) worden gebruikt als voedingssupplement vanwege de gezondheidsbevorderende eigenschappen. Echter, vezelhennep bevat, naast het bekende CBD, nog een veel breder scala aan plantinhoudsstoffen waaraan gezondheidsbevorderende effecten worden toegeschreven. Afhankelijk van het productie/extractieproces en de gebruikte cultivars komen de andere plantinhoudsstoffen in meer of mindere mate in de producten terecht. Vanuit de producenten van vezelhennep extracten is er vraag naar betere karakterisatie van hun extracten en er is behoefte aan meer kennis over de gezondheidseffecten van de extracten zodat de toepasbaarheid vergroot kan worden. Het doel van dit project is dan ook om een relatie te leggen tussen samenstelling aan secundaire plantinhoudsstoffen van verschillende vezelhennepextracten en de gezondheidseffecten van deze extracten. Om dit doel te bereiken zal er onderzoek gedaan worden naar de invloed van verschillende extractiemethodes, cultivars en bewaarmethodes op de samenstelling aan plantinhoudsstoffen en zal een nieuwe methode voor het verkrijgen van plantinhoudsstoffen doorontwikkeld worden. Deze extracten worden vervolgens getest op hun effecten op de humane gezondheid middels een unieke combinatie aan modelsystemen om de relatie te kunnen leggen met specifieke samenstelling. Veroudering is hier als overkoepeld thema gekozen, omdat het in de vergrijzende samenleving steeds relevanter wordt om gezonder oud te worden. Als subthema’s is gekozen voor afweerfunctie, neuro-inflammatie en spierfunctie. De resultaten zullen worden toegepast om nieuwe, beter gekarakteriseerde extracten op de markt te kunnen brengen. Tevens is dit project, door het multidisciplinaire karakter, uitermate geschikt om een hybride leeromgeving te ontwikkelen waarin studenten worden geleerd om multidisciplinair te werken.