Certificering in het Hoger Onderwijs: De medewerking van professionals aan kwaliteitscontrole Dit artikel presenteert de resultaten van een onderzoek naar de bereidheid van professionals in Hogescholen in Nederland en Vlaanderen om mee te werken aan het accreditatieproces. Betoogd wordt dat accreditatie eigenlijk een vorm van certificering is. Conclusies zijn dat professionals loyaal zijn naar hun organisatie en bereid zijn verantwoording af te leggen. De nadruk in de certificering zou dan echter moeten liggen op de inhoud van het werk en de beoordeling zou moeten worden gedaan door vakgenoten (peer review). Er treden meer problemen op bij het certificeringproces, als het management de certificering onvoldoende ondersteunt of als de interne kwaliteitszorg onvoldoende op orde is. Er is een risico dat er window dressing optreedt. Uiteindelijk leidt dat tot de conclusie dat controle (door middel van bijvoorbeeld ISO of HKZcertificering) gescheiden zou moeten worden van verbetering. Er zijn voldoende overeenkomsten tussen hoger onderwijs en maatschappelijk werk om te bezien of de resultaten ook gelden voor maatschappelijk werk.
DOCUMENT
Bijdrage aan briefwisseling over scholen in de kwlaiteitskunde, pleitend voor de contextuele school.
DOCUMENT
Er bestaan talloze verschillende benaderingen en uitwerkingen van de onderzoeksstrategie gevalsstudie. Al deze verschillende benaderingen hebben met elkaar gemeen dat we met een gevalsstudie een sociaal verschijnsel bestuderen door ons te concentreren op één geval. Een uitgebreide beschrijving luidt als volgt: een gevalsstudie is een intensief kwalitatief onderzoek van één geval dat in al zijn complexiteit wordt onderzocht. De nadruk ligt op het proceskarakter van het te onderzoeken geval in de natuurlijke setting waarbij de onderzoeker vaak participatief en explorerend te werk gaat. Deze explorerende werkwijze als ook het procesmatige karakter van het geval resulteren in het vervlechten van waarnemen en analyse gedurende een langere waarnemingsperiode en leiden tot een gedetailleerde beschrijving van het verschijnsel. Het geval kan bestaan uit een individu, gebeurtenis, organisatie, cultuur of samenleving. Algemene methodische principes van zowel de gevalsstudie als de meervoudige gevalsstudie zijn: aandacht voor leefwereld/praktijk van de betrokkene(n); concrete handelingspraktijken vanuit leefwereld/intenties/begrippen; triangulatie als kwaliteitscontrole voor de verzamelde data.
DOCUMENT
Kwaliteitscontroles in productieprocessen in de maakindustrie zijn vaak destructief en daarmee niet duurzaam. In dit project onderzoeken we hoe door toepassing van process mining op real time sensor data de kwaliteitscontrole al tijdens het productieproces kan worden uitgevoerd en potentiële problemen vroegtijdig ontdekt.
Kwaliteitscontroles in productieprocessen in de maakindustrie zijn vaak destructief en daarmee niet duurzaam. In dit project onderzoeken we hoe door toepassing van process mining op real time sensor data de kwaliteitscontrole al tijdens het productieproces kan worden uitgevoerd en potentiële problemen vroegtijdig ontdekt.Doel Het doel van het project is om op basis van realtime data de kwaliteit van het eindproduct van het productieproces te kunnen voorspellen en waar nodig het productieproces bij te sturen. Hiermee kan de industrie duurzamer werken. Resultaten Het project levert een AI software toolkit op met methoden en algoritmen voor toepassing in de productieprocessen in verschillende industrieën. Looptijd 15 januari 2021 - 15 november 2024 Aanpak Nieuwe process mining algoritmes worden ontwikkeld en getoetst in case studies bij verschillende industriële bedrijven. Op basis van de uitkomsten wordt een software toolkit ontwikkeld voor toepassing in de praktijk. Impact op onderwijs Studenten van instituut voor ICT gaan, samen met studenten van TU Eindhoven, cases studies uitvoeren bij verschillende industrieën. Cofinanciering Het project wordt gefinancierd door NWO (Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek).
Nederlandse bedrijven lopen achter op het gebied van Smart Industry. Er wordt veel over nagedacht en geschreven, maar de daadwerkelijke toepassing staat nog in de kinderschoenen. Ondernemers zijn nog onvoldoende bekend met de komende digitale revolutie en de gevolgen daarvan voor hun bedrijf. Grote bedrijven kunnen complexe oplossingen aanschaffen. De mkb’er wil echter zelf met zijn proces kunnen experimenteren. Met vaak eenvoudige middelen is het mogelijk om met behulp van data het productieproces te optimaliseren of om de kwaliteit van een product te verbeteren. Dit project ontwikkelt methoden en tools die mkb’ers hierbij helpen. Bij bedrijven worden al veel data verzameld. Deze data staan vaak op verschillende locaties. Industriële computers houden gegevens over het proces bij. Handmatige kwaliteitscontroles worden ingevuld op formulieren en er worden rapporten opgesteld. Ook worden specifiek ontwikkelde meetsystemen gebruikt. Voor al deze bronnen zijn er wel deeloplossingen om de gegevens te ontsluiten. Een betaalbaar en handig systeem waarmee het bedrijf zelf daadwerkelijk inzicht krijgt in het gehele proces is er echter nog niet. In dit project onderzoeken we hoe je een gemakkelijk te gebruiken systeem ontwikkelt. We ontwikkelen daartoe een generiek en flexibel monitorsysteem waarmee data uit verschillende bronnen eenvoudig kunnen worden geïntegreerd en geanalyseerd. In het project doorlopen we vier fasen: 1) bepalen verbeterdoelstellingen, 2) dataverzameling, -handling en -opslag, 3) data-analyse en visualisatie, en 4) validatie, kennisverspreiding en –valorisatie. Als resultaat leveren we een hard- en softwaresysteem op, alsook een methode met best-practices voor de industrie. In het project richten we ons op actuele casussen van de consortiumpartners. Tegelijkertijd ontwikkelen we generieke kennis, waar niet alleen de partners direct mee verder kunnen, maar waar ook andere mkb’ers gebruik van kunnen maken. Op deze manier kunnen veel meer bedrijven belangrijke stappen zetten voor de ontwikkeling van Smart Industry in Nederland.
