This report describes the validation of a "framework that delivers insight into the tangible and intangible effects of a mobile (IT) system, before it is being implemented".
Many countries in Europe use some kind of competence framework to define the quality of teachers. They typically formulate one level of teaching quality which defines the competence level that teachers must have acquired after completing initial teacher education. In addition, most countries provide limited career structures that define career opportunities within the teacher profession itself, resulting in a profession where often the only option for career progression is to move to leadership positions. Competence frameworks that create opportunities for vertical and horizontal career structures can make being a teacher a more attractive profession. They offer teachers opportunities for ‘career crafting’ and professional growth and supply school leaders with tools for more elaborate career guidance. In this article, we present a framework that was developed in the Netherlands to support teacher growth and teachers' career development. It has been used as a starting point for creating a shared language and understanding of the teacher profession and as a catalyst for dialogue between teachers and school leaders on professional growth. We elaborate the main characteristics of the resulting model, its limitations, the feedback that has been collected and how this feedback has been incorporated in how the model is used and discussed by teachers, school leaders and teacher education institutes. Finally, we argue that the strength of the framework can be explained by the way it acts as a boundary object, inspiring mutual learning and dialogue between different activity systems (of teachers, school leaders and teacher educators).
High-tech horticulture production methods (such as vertical farming, hydroponics and other related technology possibilities), combined with evolving market side possibilities (consumer’s willingness to pay for variety, food safety and security), are opening new ways to create and deliver value. In this paper we present four emerging business models and attempt to understand the conditions under which each business model is able to create positive market value and sustained business advantage. The first of these four models is the case of a vertically integrated production to retail operation. The second model is the case of a production model with assured retail/distribution side commitment. The third model deals with a marketing/branding driven production model with differentiated market positioning. Finally, the forth is a production model with direct delivery to the end-consumer based upon the leveraging of wide spread digital technology in the consumer market. To demonstrate these four business models, we analyze practical case studies and analyze their market approach and impact. Using this analysis, we create a framework that enables entrepreneurs and businesses to adopt a business model that matches their capabilities with market opportunities.
De technische en economische levensduur van auto’s verschilt. Een goed onderhouden auto met dieselmotor uit het bouwjaar 2000 kan technisch perfect functioneren. De economische levensduur van diezelfde auto is echter beperkt bij introductie van strenge milieuzones. Bij de introductie en verplichtstelling van geavanceerde rijtaakondersteunende systemen (ADAS) zien we iets soortgelijks. Hoewel de auto technisch gezien goed functioneert kunnen verouderde software, algorithmes en sensoren leiden tot een beperkte levensduur van de gehele auto. Voorbeelden: - Jeep gehackt: verouderde veiligheidsprotocollen in de software en hardware beperkten de economische levensduur. - Actieve Cruise Control: sensoren/radars van verouderde systemen leiden tot beperkte functionaliteit en gebruikersacceptatie. - Tesla: bij bestaande auto’s worden verouderde sensoren uitgeschakeld waardoor functies uitvallen. In 2019 heeft de EU een verplichting opgelegd aan automobielfabrikanten om 20 nieuwe ADAS in te bouwen in nieuw te ontwikkelen auto’s, ongeacht prijsklasse. De mate waarin deze ADAS de economische levensduur van de auto beperkt is echter nog onvoldoende onderzocht. In deze KIEM wordt dit onderzocht en wordt tevens de parallel getrokken met de mobiele telefonie; beide maken gebruik van moderne sensoren en software. We vergelijken ontwerpeisen van telefoons (levensduur van gemiddeld 2,5 jaar) met de eisen aan moderne ADAS met dezelfde sensoren (levensduur tot 20 jaar). De centrale vraag luidt daarom: Wat is de mogelijke impact van veroudering van ADAS op de economische levensduur van voertuigen en welke lessen kunnen we leren uit de onderliggende ontwerpprincipes van ADAS en Smartphones? De vraag wordt beantwoord door (i) literatuuronderzoek naar de veroudering van ADAS (ii) Interviews met ontwerpers van ADAS, leveranciers van retro-fit systemen en ontwerpers van mobiele telefoons en (iii) vergelijkend rij-onderzoek naar het functioneren van ADAS in auto’s van verschillende leeftijd en prijsklassen.
In onze visie voeren robots autonoom taken uit op de akker. Ze kunnen zaaien, oogsten, onkruid verwijderen, gewassen monitoren en verzorgen. Hierdoor zijn agrariërs minder kostbare tijd kwijt aan basistaken. Ook zijn er met dit soort robots geen (of veel minder) bestrijdingsmiddelen nodig en rijden er geen zware machines meer op het land. Dit leidt tot minder bodemverdichting en daardoor hoeft het land niet (of minder diep) te worden omgeploegd. Naast een enorme besparing op brandstof leidt dit ook tot een betere bodemkwaliteit en worden nieuwe teelten mogelijk. Agrarische robots zijn volop in ontwikkeling. Er zijn echter nog een aantal uitdagingen die opgelost moeten worden. Eén van die uitdagingen is volledig autonome, robuuste en veilige navigatie. De robot moet kunnen rijden zonder een bestuurder. Het AgriNav project: Agricultural Navigation In dit project werkt Saxion samen met drie pioniers op het gebied van agrarische robots in Nederland. Het doel is om een gedegen beeld van oplossingen voor het navigatieprobleem te ontwikkelen. We brengen daarvoor in kaart welke producten en frameworks er zijn en in hoeverre deze direct te gebruiken zijn. Op basis van de bevindingen maken we een afweging of de navigatie oplossing wordt ingekocht of dat deze zelf wordt ontwikkeld, bijvoorbeeld op basis van bestaande open source projecten. Onderdeel van dit KIEM project is het starten van vervolgtrajecten, zoals RAAK-mkb of RAAK-PRO. Impact Het project “AgriNav” geeft de inzet van kleine autonome zelfrijdende robots in de agrarische sector een boost, waardoor er nieuwe en duurzamere landbouw kan ontstaan. Dit past bij de ambitie van Nederland om voorop te lopen op het gebied van technologie voor voedselproductie. Door het project wordt de kennispositie van het consortium versterkt in zowel de topsector HTSM als AgriFood en de NWA routes “Duurzame productie van gezond en veilig voedsel” en “smart industrie”.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
