Recently, there has been an increase in interest for the integration of insights from the behavioural sciences into the design process. The Persuasive by Design model aims to provide an evidence-based framework by which designers gain access to relevant theoretical insights from the behavioural sciences. This paper examines the use of the model in two case studies that dealt with complex behavioural change situations. In both studies, the model proved to be a valuable aid in determining target behaviours and operationalizing intervention concepts, especially in the early stages of the design process. Some shortcomings of the model also transpired. The model was seen as too complex, and its psychological frame does not prevent designers to overlook possible systemic moderators of behaviour. Implications for further development of tools that give access to model insights are discussed.
This study furthers game-based learning for circular business model innovation (CBMI), the complex, dynamic process of designing business models according to the circular economy principles. The study explores how game-play in an educational setting affects learning progress on the level of business model elements and from the perspective of six learning categories. We experimented with two student groups using our game education package Re-Organise. All students first studied a reader and a game role description and then filled out a circular business model canvas and a learning reflection. The first group, i.e., the game group, updated the canvas and the reflection in an interactive tutorial after gameplay. The control group submitted their updated canvas and reflection directly after the interactive tutorial without playing the game. The results were analyzed using text-mining and qualitative methods such as word co-occurrence and sentiment polarity. The game group created richer business models (using more waste processing technologies) and reflections with stronger sentiments toward the learning experience. Our detailed study results (i.e., per business model element and learning category) enhance understanding of game-based learning for circular business model innovation while providing directions for improving serious games and accompanying educational packages.
MULTIFILE
To aid HR practitioners in their design of firm specific HRM configurations, andcontribute to the state of the art HRM knowledge, we created a simulation model. In this paper we present the simulation model, and the serious game in which it was implemented, but focus on the practical and academical implication of creating and using our initial HRM simulation model.Deciding which HR-practices to select, and how to design them in a multiyear HRMconfiguration is a challenging task for any HR-practitioner due to the large number of interrelated options to pick from. In particular as, according to configurational HRM, the configuration of HR-practices needs to reflect the organizational strategy (vertical alignment) and show internal consistency (horizontal alignment). Currently, no (technological) tool aids HR-practitioners in their quest to design an aligned HRM configuration. To fill this void, we created an HRM simulation model and used it in a serious game which was played during workshops with HR-practitioners.Configurational HRM postulates that HRM configuration need to be both verticallyand horizontally aligned. However, to date, no specific information on how to make these levels of alignment happen is present. As a result, no specific hypothesis based on configurational HRM has been defined and empirical validation of this mode of theorizing is limited. Using the simulation model and serious game we aspire to specify the configurational mode of theorizing with a new level of detail enabling more precise empirical exploration of configurational HRM.The creation of an HRM simulation model and serious game proved to beworthwhile. During the workshops, HR-practitioners stated that the simulation model and game enables them to get to grips with the complexity of designing a firm specific HRM configuration. Furthermore, the simulation model enables us to specify configurational HRM to a new level of detail enabling a wide variety of research opportunities. The simulation model, serious game, and implications are discussed in this paper.
MULTIFILE
Artificiële Intelligentie (AI) speelt een steeds belangrijkere rol in mediaorganisaties bij de automatische creatie, personalisatie, distributie en archivering van mediacontent. Dit gaat gepaard met vragen en bezorgdheid in de maatschappij en de mediasector zelf over verantwoord gebruik van AI. Zo zijn er zorgen over discriminatie van bepaalde groepen door bias in algoritmes, over toenemende polarisatie door de verspreiding van radicale content en desinformatie door algoritmes en over schending van privacy bij een niet transparante omgang met data. Veel mediaorganisaties worstelen met de vraag hoe ze verantwoord met AI-toepassingen om moeten gaan. Mediaorganisaties geven aan dat bestaande ethische instrumenten voor verantwoorde AI, zoals de EU “Ethics Guidelines for trustworthy AI” (European Commission, 2019) en de “AI Impact Assessment” (ECP, 2018) onvoldoende houvast bieden voor het ontwerp en de inzet van verantwoorde AI, omdat deze instrumenten niet specifiek zijn toegespitst op het mediadomein. Hierdoor worden deze ethische instrumenten nog nauwelijks toegepast in de mediasector, terwijl mediaorganisaties aangeven dat daar wel behoefte aan is. Het doel van dit project is om mediaorganisaties te ondersteunen en begeleiden bij het inbedden van verantwoorde AI in hun organisaties en bij het ontwerpen, ontwikkelen en inzetten van verantwoorde AI-toepassingen, door domeinspecifieke ethische instrumenten te ontwikkelen. Dit gebeurt aan de hand van drie praktijkcasussen die zijn aangedragen door mediaorganisaties: pluriforme aanbevelingssystemen, inclusieve spraakherkenningssystemen voor de Nederlandse taal en collaboratieve productie-ondersteuningssystemen. De ontwikkeling van de ethische instrumenten wordt uitgevoerd met een Research-through-Design aanpak met meerdere iteraties van informatie verzamelen, analyseren prototypen en testen. De beoogde resultaten van dit praktijkgerichte onderzoek zijn: 1) nieuwe kennis over het ontwerpen van verantwoorde AI in mediatoepassingen, 2) op media toegespitste ethische instrumenten, en 3) verandering in de deelnemende mediaorganisaties ten aanzien van verantwoorde AI door nauwe samenwerking met praktijkpartners in het onderzoek.
Het lectorenplatform CE ontstond in 2017 uit de behoefte een podium te hebben voor kennisuitwisseling en samenwerking in een tot dan toe versnipperd onderzoeksveld. Het platform is hierin geslaagd maar ziet nog volop mogelijkheden om haar rol te versterken. Enkele redenen zijn: Overheden ondersteunen een stevige agenda voor onderzoek. Er komen meer internationale, Rijksbrede en regionale programma’s voor de circulaire economie en er worden veranderingen in regelgeving bestudeerd (grondstoffenakkoord, energieneutraliteit, keurmerken voor duurzaamheid). Het thema circulaire economie met ‘wicked problems’ als klimaatverandering moet multidisciplinair benaderd worden omdat het zowel technische, maatschapp- elijke, juridische, psychologische, ecologische als economische elementen in zich heeft. Multidisciplinaire samenwerking is dus noodzakelijk en kan nog beter. Lectoren hebben invloed op de opleiding van nieuwe professionals en vorming van hun duurzame bewustzijn. Door praktijkgericht onderzoek in verbinding met onderwijs uit te voeren zorgen zij ervoor dat nieuwe generaties studenten worden opgeleid met denkwijzen en instrumenten voor een circulaire economie. De focus ligt in de vervolgfase op het hebben van impact via concrete projecten, in grotere programma’s en door verbindingen met nieuwe partijen. We investeren in het (door)ontwikkelen van methodieken, instrumenten en tools - zoals circulaire business modellen, meervoudige waardenmodellen, circulaire financieringswijzers en circulaire scorecards. Deze testen we in ‘living lab’-achtige settingen. Avans en Het Groene Brein zorgen wederom voor de aansturing. De samenwerking wordt uitgebreid door samen te werken met andere lectorenplatforms, waaronder Logistiek, Biobased Economy en Urban Energy en NADR (creatieve industrie). Samenwerking biedt mogelijkheden voor crossovers in onderzoek en versterkt de kennisbasis. Het platform staat zo voor stevige kennisdisseminatie naar onderwijs en praktijk. Ondermeer via de kenniskaart die in de opstartperiode is ontwikkeld, professionele, wetenschappelijke publicaties en bijeenkomsten. In openleeromgevingen worden leerpakketten aangeboden die inzetbaar zijn bij de ontwikkeling van onderwijsmodules, onderwijsmethodes en MOOC’s gericht op transitie naar een CE.
