Deze publicatie richt zich vooral op het concept Design Based Research,gezien vanuit het perspectief van de bijna 40 lectoren die de hogeschool rijk is. Dit lectoratenoverzicht kan worden beschouwd als een atlas of reisgids waarmee de lezer een route kan afleggen langs de verschillende lectoraten. De lectoraten die actief zijn op het gebied van de Service Economy worden beschreven in hoofdstuk 2. De lectoraten die actief zijn op het gebied van Vitale Regio worden beschreven in hoofdstuk 3. De lectoraten die actief zijn op het gebied van Smart Sustainable Industries worden beschreven in hoofdstuk 4. De lectoraten die actief zijn op het gebied van de hogeschoolbrede thema’s Design Based Education en Research worden beschreven in hoofdstuk 5. Tenslotte wordt er in hoofdstuk 6 een eerste aanzet gedaan om één of meer verbindende thema’s of werkwijzen te ontdekken in de aanpak van de verschillende lectoraten. Het is niet de bedoeling van deze publicatie om een definitief antwoord te geven op de vraag wat NHL Stenden precies bedoelt met het concept Design Based Research. Het doel van deze publicatie is wel om een indruk te krijgen van wat er allemaal gebeurt binnnen de lectoraten van NHL Stenden, en om nieuwsgierig te worden naar meer.
Aim of this presentation was to stress the utmost importance of gaining insight in the physical-spatial quality and context of the urban fabric as a whole before venturing out into the realm of transformation design proposals. Large-scale areas or confined objects alike, the quality of the urban frame is precondition to the socioeconomic efficacy of the programme in question and the role and position of public spaces such as squares, parks, (main) streets and urban axes.
Abstract: The Problem-Solution Chain (PSC) models proposed in this exploratory paper are conceived as describing chains of problem-solution links, thereby modelling specific multi-link ‘problem-solving’ paths, typically (but not exclusively) from a high-level business problem to lower-level functional solution components. The main elements are ‘Problems’ and ‘Solutions’. These may be selected from purpose-made, domain-specific collections of elements. Single ‘Problem-Solution links’ are comparable to compact, high-level descriptions of design patterns and can be directly related to design problem templates as used in Design Science. Coherent collections of such links would resemble boiled-down representations of pattern languages. Instantiations of PSCs for specific situations aim to help conceptualise and discuss pre-architectural, high-level overviews, for example, of (options for) functionalities or applications representing ‘solutions’ for ‘solving’ some business need or capability ‘problem’. A useful metaphor is that PSCs help describe and discuss basic ingredients (related problems and solutions) for some specific situation, which can later (out of scope here) be developed into a recipe (e.g. an enterprise or process architecture and roadmap) and eventually into an actual dish (realisation of the architecture/solution). Thus, PSCs can, for example, be conceptualisations and conversation aids in the early stages of business-IT alignment efforts and system design.This explorative, practice-oriented paper presents our initial conceptualisation of PSCs. We also present a syntax and notation for problem-solution chains as specified for the Simplified Modelling Platform (SMP), and we briefly discuss the possibility of supporting PSC modelling with guided conversations for PSC modelling. We demonstrate and evaluate our proposed concepts by applying them in a single real case. Much work lies ahead.
Due to societal developments, like the introduction of the ‘civil society’, policy stimulating longer living at home and the separation of housing and care, the housing situation of older citizens is a relevant and pressing issue for housing-, governance- and care organizations. The current situation of living with care already benefits from technological advancement. The wide application of technology especially in care homes brings the emergence of a new source of information that becomes invaluable in order to understand how the smart urban environment affects the health of older people. The goal of this proposal is to develop an approach for designing smart neighborhoods, in order to assist and engage older adults living there. This approach will be applied to a neighborhood in Aalst-Waalre which will be developed into a living lab. The research will involve: (1) Insight into social-spatial factors underlying a smart neighborhood; (2) Identifying governance and organizational context; (3) Identifying needs and preferences of the (future) inhabitant; (4) Matching needs & preferences to potential socio-techno-spatial solutions. A mixed methods approach fusing quantitative and qualitative methods towards understanding the impacts of smart environment will be investigated. After 12 months, employing several concepts of urban computing, such as pattern recognition and predictive modelling , using the focus groups from the different organizations as well as primary end-users, and exploring how physiological data can be embedded in data-driven strategies for the enhancement of active ageing in this neighborhood will result in design solutions and strategies for a more care-friendly neighborhood.
De maatschappelijke discussies over de invloed van AI op ons leven tieren welig. De terugkerende vraag is of AI-toepassingen – en dan vooral recommendersystemen – een dreiging of een redding zijn. De impact van het kiezen van een film voor vanavond, met behulp van Netflix' recommendersysteem, is nog beperkt. De impact van datingsites, navigatiesystemen en sociale media – allemaal systemen die met algoritmes informatie filteren of keuzes aanraden – is al groter. De impact van recommendersystemen in bijvoorbeeld de zorg, bij werving en selectie, fraudedetectie, en beoordelingen van hypotheekaanvragen is enorm, zowel op individueel als op maatschappelijk niveau. Het is daarom urgent dat juist recommendersystemen volgens de waarden van Responsible AI ontworpen worden: veilig, eerlijk, betrouwbaar, inclusief, transparant en controleerbaar. Om op een goede manier Responsible AI te ontwerpen moeten technische, contextuele én interactievraagstukken worden opgelost. Op het technische en maatschappelijke niveau is al veel vooruitgang geboekt, respectievelijk door onderzoek naar algoritmen die waarden als inclusiviteit in hun berekening meenemen, en door de ontwikkeling van wettelijke kaders. Over implementatie op interactieniveau bestaat daarentegen nog weinig concrete kennis. Bekend is dat gebruikers die interactiemogelijkheden hebben om een algoritme bij te sturen of aan te vullen, meer transparantie en betrouwbaarheid ervaren. Echter, slecht ontworpen interactiemogelijkheden, of een mismatch tussen interactie en context kosten juist tijd, veroorzaken mentale overbelasting, frustratie, en een gevoel van incompetentie. Ze verhullen eerder dan dat ze tot transparantie leiden. Het ontbreekt ontwerpers van interfaces (UX/UI designers) aan systematische concrete kennis over deze interactiemogelijkheden, hun toepasbaarheid, en de ethische grenzen. Dat beperkt hun mogelijkheid om op interactieniveau aan Responsible AI bij te dragen. Ze willen daarom graag een pattern library van interactiemogelijkheden, geannoteerd met onderzoek over de werking en inzetbaarheid. Dit bestaat nu niet en met dit project willen we een substantiële bijdrage leveren aan de ontwikkeling ervan.
Low back pain is the leading cause of disability worldwide and a significant contributor to work incapacity. Although effective therapeutic options are scarce, exercises supervised by a physiotherapist have shown to be effective. However, the effects found in research studies tend to be small, likely due to the heterogeneous nature of patients' complaints and movement limitations. Personalized treatment is necessary as a 'one-size-fits-all' approach is not sufficient. High-tech solutions consisting of motions sensors supported by artificial intelligence will facilitate physiotherapists to achieve this goal. To date, physiotherapists use questionnaires and physical examinations, which provide subjective results and therefore limited support for treatment decisions. Objective measurement data obtained by motion sensors can help to determine abnormal movement patterns. This information may be crucial in evaluating the prognosis and designing the physiotherapy treatment plan. The proposed study is a small cohort study (n=30) that involves low back pain patients visiting a physiotherapist and performing simple movement tasks such as walking and repeated forward bending. The movements will be recorded using sensors that estimate orientation from accelerations, angular velocities and magnetometer data. Participants complete questionnaires about their pain and functioning before and after treatment. Artificial analysis techniques will be used to link the sensor and questionnaire data to identify clinically relevant subgroups based on movement patterns, and to determine if there are differences in prognosis between these subgroups that serve as a starting point of personalized treatments. This pilot study aims to investigate the potential benefits of using motion sensors to personalize the treatment of low back pain. It serves as a foundation for future research into the use of motion sensors in the treatment of low back pain and other musculoskeletal or neurological movement disorders.