In this chapter it is argued that self-direction is currently well above the head of the majority of youngsters and even of many adults. Evidence for this conclusion stems from developmental and brain research. However, for various reasons it is important that people develop the competences that are necessary for self-direction. To what degree is it possible to develop these competences? Are they 'learnable'? What can education contribute?
Door het lectoraat Monumentenzorg in de praktijk van de Hogeschool Utrecht is ons gevraagd een onderzoek te verrichten naar de methoden die worden toegepast voor het beschrijven van de cultuurhistorie in wijken van stedelijke vernieuwing aan de hand van een aantal praktijkvoorbeelden. Tevens zouden daarin bevindingen worden vermeld over de effectiviteit daarvan. Met dit onderzoek wil het lectoraat een basis leggen voor verder onderzoek naar dit onderwerp. In het voor u liggende rapport treft u een uitwerking aan van ons onderzoek. Dit rapport is samengesteld door twee studenten van de Reinwardt Academie te Amsterdam en is geschreven in het kader van de derdejaarsstage.
MULTIFILE
VTB (Verbreding Techniek Basisonderwijs), het programma van het Platform Bèta Techniek dat zich richt op het primair onderwijs, is in 2004 een project gestart op de pabo gericht op de versterking van techniek. Het gaat ons in dit artikel vooral om de factoren die bijdroegen aan (eventueel) succes, de knelpunten, en uitdagingen voor verduurzaming. Hebben de projecten hun doelstellingen gerealiseerd? Zo ja: wat droeg dear wezenlijk aan bij? Zo nee: wat bleken de knelpunten te zijn? En: zijn we nu klaar met de invoering van wetenschap & techniek op de pabo of valt er nog wat te doen? Zijn er lessen te trekken wear (andere) pabo's hun voordeel mee kunnen doen?
Digitalisering en dataficering zijn belangrijke ontwikkelingen die zich in ons dagelijkse leven voltrekken. Bedrijven worden steeds afhankelijker van data waarop ze hun bedrijfsprocessen en verdienmodellen baseren. Maar in hoeverre is die data volledig en betrouwbaar? Dataketens vormen het digitale fundament voor datagedreven organisaties om optimale bedrijfsprocessen, producten of diensten (servitization) te kunnen realiseren. De praktijk laat echter zien dat nog veel organisaties vaak te snel stappen zetten naar het ontwikkelen en implementeren van op data gebaseerde digitale oplossingen, zonder dat het ‘datafundament’ daarvoor op orde is. Dat leidt tot onbetrouwbare data en suboptimale besluitvorming. Data-engineering en -management in dataketens (DEMAND) realiseert een onderzoeksinfrastructuur die nieuwe oplossingen ontwikkelt voor geïntegreerde en gevalideerde dataketens van overheden en bedrijven. Het consortium heeft de overall ambitie om een toolbox te ontwikkelen met nieuwe toepasbare digitale technologieën en methodologieën die bijdragen aan optimalisatie van dataketens in private en publieke organisaties. Hierbij staan datagerichte activiteiten in dataketens van organisaties centraal, met inbegrip van data-acquisitie en data-opslag, data-(pre)processing, data-exploratie, data-modeling en data-benutting. Deze zogenaamde Key Enabling Methodologies verbinden mens en maatschappij langs de lat van Technical Readiness Levels en Societal Readiness Levels, zij vegroten het (toekomstig) verdienvermogen van Nederland en dragen bij aan maatschappelijke opgaven. Het DEMAND-programma wordt uitgevoerd door HAN University of Applied Sciences (HAN), Saxion Hogeschool en Fontys Hogeschool en dertien consortiumpartners met bewezen technische en organisatorische kennis van dataketens. DEMAND fungeert als bruggenbouwer tussen enerzijds de onderzoekspraktijk met de onderwijspraktijk en anderzijds de onderzoekspraktijk met het werkveld. Een set van casussen, de learning communities, vormen de basis van de onderzoeksinfrastructuur waarin de SPRONG-groep in co-creatie en interdisciplinair samenwerkt. Het consortium intensiveert de bestaande casussen én ontwikkelt daarnaast nieuwe casussen in data-intensieve omgevingen in het private als ook het publieke domein. Dit leidt tot meervoudige waardecreatie en systemische veranderingen (impact).
The DALI project is carried out under the flag of Logistics Community Brabant. DALI is a testing ground aimed at lifting datafication in the logistics sector of the south of the Netherlands to a higher level, consequently future-proofing the sector.DALI focuses on developing knowledge-intensive logistics (smart logistics): devising, developing, demonstrating and applying new logistics working methods. The project’s aim is to create higher added value, increase the efficiency of goods flow handling, and maintain our international market position.Within DALI, 18 companies are carrying out cases in the area of datafication. The findings from the business cases are translated into generic applications for the logistics and supply chain sector and education. In addition, they are developing a community of data and logistics specialists.Partners:LCB, Gemeenten Breda en Tilburg, REWIN, Midpoint Brabant, Ministerie van Economische Zaken en Klimaat, Rijksoverheid, Provincie Noord-Brabant, Regio West-Brabant, Regio Hart van Brabant.In Dutch:Proeftuin van logistieke innovatie. DALI is een project waarin 18 bedrijven pilots uitvoeren om met datatoepassingen processen in de logistiek en supply chain te verslimmen. Vanuit deze pilots worden generieke toepassingen en tools op het gebied van data ontwikkeld voor MKB-bedrijven en het onderwijs.
De Nederlandse media-industrie merkt elke dag hoe groot de impact is van het voortschrijdende proces van digitalisering en dataficering. De transitie van analoge (broadcast) naar digitale (Over-The-Top) netwerken zorgt er niet alleen voor dat mensen inmiddels televisie kunnen kijken op ieder gewenst moment met het apparaat dat ze uitkomt, het maakt tevens echte interactie mogelijk met de kijker. Bij die interactie wordt allerhande data over de gebruiker verzameld. De kansen om hiermee nieuwe diensten te ontwikkelen blijven echter veelal onbenut. Vooral voor interactieve mediabedrijven ligt hier een kans omdat het hun apps zijn die grote hoeveelheden gebruikersdata verzamelen. Interactieve mediabedrijven hebben echter momenteel een kennishiaat om de gebruikersdata uit hun apps zodanig te analyseren dat nieuwe inzichten ontstaan waarop bestaande diensten (continu) verbeterd kunnen worden, nieuwe diensten voor hun klanten kunnen worden ontwikkeld én zij zelf diensten kunnen gaan vermarkten vanuit een zelfstandige positie. De praktijkvraag van interactieve mediabedrijven is tijdens verschillende vraagarticulatiebijeenkomsten als volgt verwoord: Hoe kunnen wij als interactieve mediabedrijven beter inzicht krijgen in de waarde van de gebruikersdata en hoe kunnen we op basis hiervan nieuwe business modellen ontwikkelen om zelfstandig te kunnen opereren? Hogeschool van Amsterdam en Hogeschool Utrecht gaan samenwerken aan deze praktijkvraag in zes experimenten. In de experimenten zullen A/B testen worden uitgevoerd waarbij een bestaande app (versie A) zal worden vergeleken met een aangepaste versie van de app (versie B). De aanpassingen zullen plaatsvinden op basis van de geanalyseerde mogelijkheden die de geanonimiseerde gebruikersdata biedt in combinatie met geëxpliciteerde gebruikerswensen van de doelgroepen. Het effect zal worden gemeten op aspecten zoals gebruikerservaring, user engagement, koopintentie en waardering. Naast de zes aangepaste apps levert de cumulatieve kennis die wordt opgebouwd in de experimenten een stappenplan op die gebruikersdata tot een centraal onderdeel zal maken van het eigen business model van interactieve mediabedrijven, én een platform voor uitwisseling van metadata, data-uitwisselings en data-analyse logica.
