Growing research in sign language recognition, generation, and translation AI has been accompanied by calls for ethical development of such technologies. While these works are crucial to helping individual researchers do better, there is a notable lack of discussion of systemic biases or analysis of rhetoric that shape the research questions and methods in the field, especially as it remains dominated by hearing non-signing researchers. Therefore, we conduct a systematic review of 101 recent papers in sign language AI. Our analysis identifies significant biases in the current state of sign language AI research, including an overfocus on addressing perceived communication barriers, a lack of use of representative datasets, use of annotations lacking linguistic foundations, and development of methods that build on flawed models. We take the position that the field lacks meaningful input from Deaf stakeholders, and is instead driven by what decisions are the most convenient or perceived as important to hearing researchers. We end with a call to action: the field must make space for Deaf researchers to lead the conversation in sign language AI.
LINK
Across the globe, linguistically heterogeneous populations increasingly define school systems at the same time that developing the ability to communicate cross-culturally is becoming essential for internationalized economies. While these trends seem complimentary, they often appear in paradoxical opposition as represented in the content and execution of nationwide education policies. Given the differing geopolitical contexts within which school systems function, wide variation exists with regard to how policymakers address the challenges of providing language education, including how they frame goals and design programs to align with those goals. Here we present a cross-continental examination of this variation, which reveals parallel tensions among aims for integrating immigrant populations, closing historic achievement gaps, fostering intercultural understanding, and developing multilingual competencies. To consider implications of such paradoxes and parallels in policy foundations, we compare language education in the US and in the EU, focusing on the Netherlands as an illustrative case study.
LINK
While Communicative Language Teaching (CLT) is recognised as an effective approach worldwide, its implementation in foreign language (FL) classrooms remains difficult. Earlier studies have identified factors impeding CLT implementation, such as a lack of communicative lesson materials or teachers' more traditional views on language learning. In the Netherlands, CLT goals have been formulated at the national level, but are not always reflected in daily FL teaching and assessment practice. As constructive alignment between learning goals, classroom activities and assessments is a precondition for effective teaching, it is important to gain a deeper understanding of the degree of alignment in Dutch FL curricula and the factors influencing it. The current study therefore aims to take a systematic inventory of classroom practices regarding the translation of national CLT goals into learning activities and assessments. Findings revealed that teaching activities and classroom assessments predominantly focused on grammar knowledge and vocabulary out of context and, to a lesser extent, on reading skills. External factors, such as teaching and testing materials available, and conceptual factors, such as teachers' conceptions of language learning, were identified to contribute to the observed lack of alignment. Assessments in particular seem to exert a negative washback effect on CLT implementation.
Aanleiding Nieuwsuitgeverijen bevinden zich in zwaar weer. Economische malaise en toegenomen concurrentie in het pluriforme medialandschap dwingen uitgeverijen om enerzijds kosten te besparen en tegelijkertijd te investeren in innovatie. De verdere automatisering van de nieuwsredactie vormt hierbij een uitdaging. Buiten de branche ontstaan technieken die uitgeverijen hierbij zouden kunnen gebruiken. Deze zijn nog niet 'vertaald' naar gebruiksvriendelijke systemen voor redactieprocessen. De deelnemers aan het project formuleren voor dit braakliggend terrein een praktijkgericht onderzoek. Doelstelling Dit onderzoek wil antwoord geven op de vraag: Hoe kunnen bewezen en nieuw te ontwikkelen technieken uit het domein van 'natural language processing' een bijdrage leveren aan de automatisering van een nieuwsredactie en het journalistieke product? 'Natural language processing' - het automatisch genereren van taal - is het onderwerp van het onderzoek. In het werkveld staat deze ontwikkeling bekend als 'automated journalism' of 'robotjournalistiek'. Het onderzoek richt zich enerzijds op ontwikkeling van algoritmes ('robots') en anderzijds op de impact van deze technologische ontwikkelingen op het nieuwsveld. De impact wordt onderzocht uit zowel het perspectief van de journalist als de nieuwsconsument. De projectdeelnemers ontwikkelen binnen dit onderzoek twee prototypes die samen het automated-journalismsysteem vormen. Dit systeem gaat tijdens en na het project gebruikt worden door onderzoekers, journalisten, docenten en studenten. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project is een prototype van een geautomatiseerd redactiesysteem. Verder levert het project inzicht op in de verankering van dit soort systemen binnen een nieuwsredactie. Het onderzoek biedt een nieuw perspectief op de manier waarop de nieuwsconsument de ontwikkeling van 'automated journalism' in Nederland waardeert. Het projectteam deelt de onderzoekresultaten door middel van presentaties voor de uitgeverijbranche, presentaties op wetenschappelijke conferenties, publicaties in (vak)tijdschriften, reflectiebijeenkomsten met collega-opleidingen en een samenvattende white paper.
Zelfregie, empowerment, patiënt centraal: in elk rapport over de zorg komen we deze woorden tegen. Maar hoe doe je dat eigenlijk als zorgprofessional? Het project COMPLETE richt zich op de samenwerking tussen ouders van jonge kinderen met ontwikkelingsstoornissen en zorgprofessionals. Deze samenwerking is een van de belangrijkste aspecten van interventie bij jonge kinderen. Logopedisten werken dagelijks met peuters met taalontwikkelingsstoornissen. Taaltherapie is kindgericht, waarbij de samenwerking met ouders vaak slechts beperkt is vormgegeven. Logopedisten geven aan handelingsverlegenheid te ervaren in de samenwerking met ouders. Zij weten niet hoe ze echte betrokkenheid en partnerschap tot stand kunnen brengen. Ouders herkennen de ervaringen van professionals. Zij ervaren variatie in de mate waarin zij betrokken worden bij therapie en willen versterkt worden in de mogelijkheden om de ontwikkeling van hun kind te stimuleren. Het belang van samenwerking volgt ook uit effectstudies. Voor succesvolle interventies moeten ouders een belangrijke rol spelen in de behandeling, empowered worden en eigen regie ervaren. De urgentie van deze vraag komt specifiek aan de orde in de kennisagenda Logopedie en ouderbetrokkenheid is onderdeel van het kwaliteitsbeleid van de beroepsvereniging. Het project COMPLETE wil bijdragen aan de vragen van logopedisten en ouders. Het project start met kwalitatief onderzoek naar de behoeften en ervaren barrières in samenwerking bij logopedist en ouders en een systematisch literatuuronderzoek naar deze aspecten. Deze aspecten worden omgezet naar actieve doelstellingen waarmee professionals de samenwerking kunnen verbeteren. In de volgende stappen ontwikkelen we in co-design tools die hierbij ondersteunen. Daarnaast gaan we op zoek naar bestaande tools die we samen met de praktijk op bruikbaarheid testen en aanpassen. Het project resulteert in een toolbox voor samenwerking tussen logopedisten en ouders van jonge kinderen. De uitkomsten en opbrengsten van dit project zijn ook relevant voor andere zorgprofessionals die werken met ouders van jonge kinderen met ontwikkelingsstoornissen.
In order to stay competitive and respond to the increasing demand for steady and predictable aircraft turnaround times, process optimization has been identified by Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) SMEs in the aviation industry as their key element for innovation. Indeed, MRO SMEs have always been looking for options to organize their work as efficient as possible, which often resulted in applying lean business organization solutions. However, their aircraft maintenance processes stay characterized by unpredictable process times and material requirements. Lean business methodologies are unable to change this fact. This problem is often compensated by large buffers in terms of time, personnel and parts, leading to a relatively expensive and inefficient process. To tackle this problem of unpredictability, MRO SMEs want to explore the possibilities of data mining: the exploration and analysis of large quantities of their own historical maintenance data, with the meaning of discovering useful knowledge from seemingly unrelated data. Ideally, it will help predict failures in the maintenance process and thus better anticipate repair times and material requirements. With this, MRO SMEs face two challenges. First, the data they have available is often fragmented and non-transparent, while standardized data availability is a basic requirement for successful data analysis. Second, it is difficult to find meaningful patterns within these data sets because no operative system for data mining exists in the industry. This RAAK MKB project is initiated by the Aviation Academy of the Amsterdam University of Applied Sciences (Hogeschool van Amsterdan, hereinafter: HvA), in direct cooperation with the industry, to help MRO SMEs improve their maintenance process. Its main aim is to develop new knowledge of - and a method for - data mining. To do so, the current state of data presence within MRO SMEs is explored, mapped, categorized, cleaned and prepared. This will result in readable data sets that have predictive value for key elements of the maintenance process. Secondly, analysis principles are developed to interpret this data. These principles are translated into an easy-to-use data mining (IT)tool, helping MRO SMEs to predict their maintenance requirements in terms of costs and time, allowing them to adapt their maintenance process accordingly. In several case studies these products are tested and further improved. This is a resubmission of an earlier proposal dated October 2015 (3rd round) entitled ‘Data mining for MRO process optimization’ (number 2015-03-23M). We believe the merits of the proposal are substantial, and sufficient to be awarded a grant. The text of this submission is essentially unchanged from the previous proposal. Where text has been added – for clarification – this has been marked in yellow. Almost all of these new text parts are taken from our rebuttal (hoor en wederhoor), submitted in January 2016.
