De meest gebruikte opbouw in business intelligence, predictive analitics en analytics modellen is de moeilijkheidsgraad: 1) descriptive, 2) diagnostic, 3) predictive en 4) prescriptive. Deze schaal vertelt iets over de volwassenheid van het gebruik van data door de organisatie. Een model dat niet op zichzelf staat en een achterliggende methode kent is de data driehoek van EDM (Figuur 1), welke in dit artikel zal worden toegelicht.
LINK
In deze oratie wordt ingegaan op de problemen en paradoxen bij de versterking van de positie van wetenschap en techniek in het basisonderwijs. Waarom is het belangrijk dat (alle) kinderen hiermee in aanraking komen? Welke invulling moet wetenschap en techniek krijgen willen we kinderen effectief 'oriënteren op de wereld', het centrale kerndoel in dit domein? Kunnen we leerkrachten hiertoe in staat stellen? Het basisonderwijs is niet gediend met de associatie van wetenschap en techniek met 'moeilijk, vies, gevaarlijk'. Daarom wordt vaak benadrukt dat wetenschap en techniek 'leuk' is. Maar: dit kan leiden tot een verwaarlozing van het leren. We willen leraren die een onderzoekende houding bij leerlingen kunnen stimuleren en ontwikkelen. Maar: op school domineren instruerende didactiek en kant en klare werkbladen. We willen leraren die niet terugschrikken voor een domein van enorme omvang en die zich willen blijven verdiepen. Maar: de pabo trekt overwegend studenten met talenten die niet op het cognitieve vlak liggen. We willen dat scholen meer tijd besteden aan wetenschap en techniek. Maar: de politiek fixeert zich eenzijdig op rekenen en taal, en er zijn geen standaarden voor wetenschap en techniek. In de oratie worden oplossingsrichtingen verkend, evenals de mogelijkheden die praktijk te veranderen. Daarbij gaat het om het versterken van kennisbasis en zelfvertrouwen van leraren en pabostudenten, uitwerking van de didactiek van onderzoekend en ontwerpend leren, curriculumontwikkeling voor de pabo en versterking van de samenwerking met scholen, ook via het concept 'opleiden in de school'. Integratie speelt een sleutelrol. Kunnen we wetenschap en techniek niet beter als opwaartse kracht voor al het onderwijs van de basisschool positioneren in plaats van als het zoveelste vakje?
DOCUMENT
Vanuit Fontys Hogescholen wordt veel onderzoek gedaan, met name door onderzoekers van de verschillende lectoraten. Vanzelfsprekend worden er binnen deze onderzoeken veel data verzameld en verwerkt. Fontys onderschrijft het belang van zorgvuldige omgang met onderzoeksdata en vraagt daarom van onderzoekers dat zij hun Research Data Management (RDM) op orde hebben. Denk hierbij aan veilige opslag en duurzame toegankelijkheid van data. Maar ook (open access) publiceren en archiveren van onderzoeksdata maken onderdeel uit van RDM. Hoe je hier als onderzoeker invulling aan geeft kan soms best een zoektocht zijn, mede doordat nog niet iedereen even bekend is met het onderwerp RDM. Met dit boek hopen we onderzoekers binnen Fontys de belangrijkste informatie te bieden die nodig is om goed invulling te geven aan Research Data Management en daarbij ook te wijzen op de ondersteuning die op dit gebied voorhanden is.
DOCUMENT
Dit project poogt een bijdrage te leveren aan het versterken van “de kennisketen van de gastvrijheidseconomie” middels de volgende projectdoelstellingen: • SWOT-analyse van huidige situatie, vanuit verschillende stakeholderperspectieven: kijkend vanuit de ontwikkelopgaves die men ziet, aan welke data over de customer journey is behoefte (inventarisatie)? Wat zijn de bijbehorende sterktes, zwaktes, kansen en bedreigingen (analyse)? • Versterken van de kennisketen via: hoe kunnen we kennisketen versterken met nieuwe technieken en door slim organiseren? • Een overzicht van strategische opties: welke strategische opties zijn er om 1.) sterktes te benutten om kansen te pakken en bedreigingen af te wenden en 2.) zwaktes op te lossen door kansen te pakken en gevaren te voorkomen die met bedreigingen meekomen • Input leveren voor 2.0 versie van het manifest van Gastvrij Overijssel en de beoogde oprichting van een “Data Hub” (waarvoor nog geen officiële werktitel) In de opvolgende hoofdstukken en paragrafen gaan we in op de aanpak (hoofdstuk 2) en de uitkomsten (hoofdstuk 3).
DOCUMENT
Wanneer we over HRM en technologie spreken, kunnen we niet meer heen om HR analytics. Gefaciliteerd door de alsmaar groeiende hoeveelheid beschikbare data, oftewel Big Data, proberen organisaties momenteel volop waardevolle inzichten uit de bijna oneindige hoeveelheid data te genereren. Samenwerking tussen wetenschap en praktijk ligt voor de hand. De één kan goed analyseren, de ander beschikt over een schat aan data. Toch komen samenwerkingsverbanden vaak niet verder dan het inzetten van een afstudeerder of het verzorgen van een workshop. Anders gezegd: er wordt volop gedate en er vinden veel one-night stands plaats, maar tot duurzame relaties komt het vaak niet. Waarom niet? En hoe zouden we de samenwerking dan wel vorm kunnen geven?
DOCUMENT
Hoofdstuk 5 in 'Bruggen tussen Wetenschap en Praktijk: LIBER AMICORUM voor Paul Jansen'. Bruggen tussen Wetenschap en Praktijk is het Liber Amicorum voor Paul Jansen, geschreven door zijn oud-promovendi, collegae en academische vrienden. In 13 hoofdstukken reflecteren zij op de belangrijkste thema's uit de academische loopbaan van Paul: loopbanen, diversiteit, performance management, leiderschap, ondernemerschap en assessments. Thema's waarnaar zij samen met Paul onderzoek doen of hebben gedaan en waarmee zij uiteraard een brug hebben geprobeerd te slaan tussen wetenschap en praktijk.
DOCUMENT
Politie, Openbaar Ministerie, wetenschap en onderwijs vinden elkaar in het project Follow The Money. Dit project ging begin dit jaar van start. In Follow The Money staat innovatie in het opsporen van illegale geldstromen en fraude rondom de georganiseerde hennepteelt centraal. De politie werkt in het project samen met het Openbaar Ministerie, de Universiteit Maastricht en Zuyd Hogeschool. Vijf studenten zijn vanuit het iLab met diverse onderzoeken binnen het project aan de slag gegaan: “Dit project gaat ons verder brengen.”
LINK
Is dat nou eigenlijk wel leuk, onderzoek doen op een hbo? Die vraag krijg ik geregeld. Zo ook vorige week, tijdens een bijeenkomst waarin we onze inspiratiebundel presenteerden met daarin portretten van wetenschappers die na hun promotie of postdoc periode buiten de wetenschap zijn gaan werken. Ik sta al jaren met het ene been in het wetenschappelijke onderzoek en met het andere in de praktijk (lees: het onderwijs). En ik zou niet anders willen.
MULTIFILE
Citizens regularly search the Web to make informed decisions on daily life questions, like online purchases, but how they reason with the results is unknown. This reasoning involves engaging with data in ways that require statistical literacy, which is crucial for navigating contemporary data. However, many adults struggle to critically evaluate and interpret such data and make data-informed decisions. Existing literature provides limited insight into how citizens engage with web-sourced information. We investigated: How do adults reason statistically with web-search results to answer daily life questions? In this case study, we observed and interviewed three vocationally educated adults searching for products or mortgages. Unlike data producers, consumers handle pre-existing, often ambiguous data with unclear populations and no single dataset. Participants encountered unstructured (web links) and structured data (prices). We analysed their reasoning and the process of preparing data, which is part of data-ing. Key data-ing actions included judging relevance and trustworthiness of the data and using proxy variables when relevant data were missing (e.g., price for product quality). Participants’ statistical reasoning was mainly informal. For example, they reasoned about association but did not calculate a measure of it, nor assess underlying distributions. This study theoretically contributes to understanding data-ing and why contemporary data may necessitate updating the investigative cycle. As current education focuses mainly on producers’ tasks, we advocate including consumers’ tasks by using authentic contexts (e.g., music, environment, deferred payment) to promote data exploration, informal statistical reasoning, and critical web-search skills—including selecting and filtering information, identifying bias, and evaluating sources.
LINK
