Praktische aanbevelingen op basis van bevindingen uit systematisch literatuuronderzoek bij de Covid-19 en vergelijkbare virusuitbraken en interviews met experts en ervaringsdeskundigen.
In maart 2021 is er een enquête uitgezet onder de ISW studenten van de Hogeschool Utrecht. Het ISW bestaat uit de opleidingen Social Work en Vaktherapie, het aantal respondenten dat op de enquête heeft gereageerd is 362. Volgend op deze enquête zijn er negen interviews afgenomen en heeft er één verdiepende focusgroep plaatsgevonden. De resultaten hiervan zijn beschreven in dit rapport. Het belangrijkste resultaat is dat 75% van de studenten aangeeft dat hun welzijn is verslechterd sinds september 2020. Naar aanleiding van de resultaten zijn er drie aanbevelingen geschreven, voor studenten, de Hogeschool Utrecht en de overheid. Dit rapport heeft vijf hoofdstukken over onder andere het welzijn van de studenten en de mate waarin de student zich verbonden voelt met de HU, docenten en medestudenten. Daarnaast wordt toegelicht welke sociale diensten er momenteel worden aangeboden aan de doelgroep om hun welzijn te kunnen bevorderen en een stuk communicatie hierover naar de student. Er wordt gekeken naar een duurzame dienst of product waarbij de toekomst een grote rol speelt. Ook worden daar de resultaten besproken over de visie van de student en of zij bijvoorbeeld nog op de lange termijneffecten zullen ervaren van het COVID19 virus. Tot slot wordt er in het laatste hoofdstuk beschreven over mogelijk passende diensten of producten die aansluiten bij deze doelgroep. Hierbij wordt de behoefte van de student toegelicht.
Nowadays, one of the major current health risks is excessive sitting during work hours. Furthermore, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and the corresponding government state of emergency forced many people to work from home. These constraints carried out an important change in the lifestyle of people; for instance, the proportion of sitting time in front of a computer during working hours has increased considerably worldwide, particularly through the implementation of teleworking.In order to motivate people to lead a less sedentary life, the Hanze University of Applied Sciences Groningen developed an automated recommender system. We investigated the possibility of automated coaching in order to increase physical activity and help people to reach their daily step goal. By monitoring people’s activity level and progress during the day, we predict personalized recommendations. The effect of these recommendations on the individual’s activity level forms the basis for a personalized coaching approach.Step count data is used to train a machine learning algorithm that estimates the hourly probability of the individual achieving the daily steps goal. The outcome of this prediction is combined with the effect of the type recommendation for the individual to deliver the best recommendation for the individual. To show the practical usefulness, we constructed a platform to manage the data, rules, machine learning algorithms and clustering of participants. Results of initial pilots using the platform and app have given insight in the performance of and challenges associated with algorithm selection and personal model generation for the coaching package caused by the nature of the data. Further research will therefore be done in optimizing machine learning algorithms and tuning for human datasets.