Kleine Theoretische Vensters Onderwijs is altijd in verandering. Dat vraagt wat van de mensen die in het onderwijs werken. Hoe verhoud je je tot verandering? Wat wil en kun je ermee? Hoe werk je aan verandering? In ons onderzoek naar toekomstbestendig leraarschap gaan we ervan uit dat het in elk geval adaptief vermogen van mensen vraagt. Wat bedoelen we daarmee? In een reeks kleine theoretische vensters geven we delen van het antwoord op die vraag.
MULTIFILE
Het sociaal netwerk vormt een belangrijk thema doordat vanuit de Wmo verondersteld wordt dat de cliënt eerst de eigen kracht aanboort, alvorens er professionele hulp kan worden ingeschakeld. Dat betekent dat hij ook de kracht die het eigen sociaal netwerk bezit moet benutten. Het gaat bij kracht van het sociaal netwerk om steun die door familie, vrienden , kennissen en buren gegeven kunnen worden. Hierdoor kan de cliënt langer zelfstandig thuis blijven wonen en/of meer participeren in de samenleving. In de literatuur wordt wel onderscheid gemaakt tussen het persoonlijk – en het maatschappelijk steunsysteem van de cliënt. Bij het maatschappelijk steunsysteem gaat het dan met name over het benutten van algemene voorzieningen als vrijwilligers of lotgenotencontacten etc. In deze docentenhandreiking ligt de focus op het persoonlijk steunsysteem. De opzet van deze handreiking is dat je als docent tijdens je lessen voor een bepaald vak waar het onderwerp Sociale netwerken bij aan de orde komt, kan putten uit dit lesmateriaal. Daarbij kun je gericht zoeken vanuit de deelthema’s waar deze docentenhandreiking uit is opgebouwd. Ieder deelthema wordt kort ingeleid. Hierdoor krijgt de lezer een goede indruk van de belangrijkste items die bij ieder deelthema aan de orde zijn. Daarnaast wordt een overzicht gegeven van de literatuur en onderwijsmodules uit de Wmo-werkplaatsen, zodat jij en studenten zich verder in het thema kunnen verdiepen. Tot slot wordt bij ieder deelthema een aantal opdrachten geformuleerd die je als docent kan gebruiken als opdrachten tijdens de lessen.
DOCUMENT
Hoe kan in ons land innoveren, werken en leren beter worden verknoopt ten dienste van de grote maatschappelijke opgaven waar we voor staan? NWO, Regieorgaan SIA en Topsectoren hebben het initiatief genomen om meer (praktijkgericht) onderzoek te doen naar zogenoemde Learning communities en de kennis hierover beter te delen. De belangstelling voor Learning communities is enorm gegroeid en nu vaak al een vanzelfsprekend onderdeel van (regionaal-) economisch beleid. De nieuwe samenwerkingsverbanden hebben naar verwachting grote gevolgen voor de toekomst van individuele bedrijven, onderwijs- en kennisinstellingen alsook hun collectieve maatschappelijke impact. De grote maatschappelijke uitdagingen als de energie- en zorgtransitie vragen meer kennis, (menselijk) kapitaal en innovaties. Dit staat centraal in het Missiegedreven Topsectoren- en Innovatiebeleid (MTIB). Vraag daarbij is hoe medewerkers zich (toekomstbehendig) kunnen blijven ontwikkelen en wat de bijdrage van Learning communities kan zijn. Het ‘dichter tegen elkaar gaan organiseren van innoveren, werken en leren’ gebeurt in varianten als: Fieldlabs, Skills labs, Praktijkwerkplaatsen, Living labs, Centres of Expertise (CoE) en Centra voor Innovatief Vakmanschap (CIV). Over de grenzen van de afzonderlijke organisaties, domeinen en professies ontstaan nieuwe leer werkgemeenschappen met alle vragen en effecten vandien. Hoe kunnen we die meerpartijen samenwerkingen beter bouwen, beoordelen, betalen en borgen? Het NWO-onderzoeksprogramma Learning communities omvat onderzoeksprojecten in diverse werkcontexten (logistiek, energie, ICT e.a.). Gemeenschappelijke vraag in het programma: wat zijn de werkzame elementen van zo’n Learning community? Naast kennisontwikkeling door het onderzoeksprogramma wordt ook netwerkvorming gestimuleerd tussen onderzoekers en beleidsen praktijkprofessionals. De overtuiging is dat het potentieel in de driehoek innoveren-werken-leren beter kan worden benut. Voor de versterking van de kennisbasis onder het concept Learning communities hebben wij een inventarisatie gedaan naar benaderingen en zienswijzen. Learning communities worden door ons gepresenteerd als samenwerkingsverbanden tussen organisaties en andere (niet of minder georganiseerde) partijen, die het collectief vermogen vergroten van leren, werken en innoveren. Dit vermogen heeft zowel betrekking op het vermogen van de (beroeps)bevolking om zich aan te passen aan veranderende ONDERZOEKSPROGRAMMA EN NETWERK LEARNING COMMUNITIES 4 beroepen en werkpraktijken als het innovatie- en verdienvermogen van organisaties en bedrijven. We verkennen perspectieven op de inrichting, opbrengsten en de relationele dynamiek in Learning communities. We benadrukken dat Learning communities bestaan uit verschillende actoren, partijen en groeperingen – ook wel praktijken genoemd – en dat juist op de grens tussen deze praktijken geleerd wordt. Een Learning community ontwikkelt zich gaandeweg op verschillende systeemniveaus van samenwerking. We gaan in op het belang van een constructief klimaat van samenwerking waarvoor vaak (proces) begeleiding nodig is. Op basis van de verschijningen, uitkomsten en dynamiek hebben we een aantal kernprincipes gedefinieerd. Wat betreft verduurzaming van de communities pleiten wij voor een andere manier van denken. In plaats van een focus op de bestendiging van een tijdelijke (organisatie)structuur, gaat het dan over het verduurzamen van het proces van samenwerkend leren, werken en innoveren dat in gang is gezet. Ook waardevolle activiteiten en interacties die hun doorwerking of spin-off hebben buiten de Learning community zorgen voor bestendiging en verduurzaming van het samenwerkend leren. De verkenning van de kennisbasis voor de Learning communities heeft ook nieuwe onderzoeksvragen opgeleverd voor academisch en praktijkgericht onderzoek. Naast de verkenning van de kennisbasis heeft een expertgroep Instrumenten gewerkt aan een inventarisatie waarmee de concepten uit de kennisbasis op een praktische wijze kunnen worden vertaald in instrumenten om Learning communities (door) te ontwikkelen. De tips en selectie van instrumenten en aanbevelingen zijn samengebracht rond de verschillende ontwikkelingsfasen van Learning communities te weten starten, ontwerpen, uitvoeren en verduurzamen. Er zijn heel veel instrumenten die ‘facilitators’ van Learning communities en anderen kunnen gebruiken bij het opzetten en begeleiden ervan. Actuele vraag is dus in hoeverre en op welke wijze een digitaal platform het aanbod van - en de vraag naar - dergelijke instrumenten beter bij elkaar kan brengen. Er is daarom een verkenning gedaan naar (het ontwerp van) een digitaal platform vanuit zowel de vraagkant maar ook de aanbodkant van instrumenten (de onderzoekers en ontwikkelaars van instrumenten). Hoe het concept Learning communities verder ‘carrière zal maken’ hangt in belangrijke mate af van de vraag of deze veranderingen in het ‘landschap van leren en innoveren’ beter kunnen worden geborgd dan tot dusver middels projecten (en tijdelijke projectfinanciering). De onderlinge afhankelijkheid tussen bedrijven, kennis- en onderwijsinstellingen wordt hoe dan ook steeds groter en daarmee de noodzaak om samenwerking op een nieuwe en meer duurzame manier te organiseren. De Learning communities-benadering komt ook terug in verschillende recente Groeifondsprojecten en regionaal-economische innovatiestrategieën, wat als een bewijs kan worden gezien van de hoge verwachtingen van de benadering. Met onze ervaringen en inzichten doen wij tenslotte enkele suggesties voor de agendering van het thema in het nieuwe Kennis- en Innovatieconvenant (2024-2027). Wij benadrukken daarbij dat de bestaande Learning communities tot nu vooral (tijdelijke) ‘hulpstructuren’ zijn gebleken die niet hebben geleid tot fundamentele aanpassing van de primaire processen van de ONDERZOEKSPROGRAMMA EN NETWERK LEARNING COMMUNITIES 5 betrokken onderwijsinstellingen, organisaties en bedrijven. Wij verwachten dat in de toekomst de vernetwerking in (regionale) innovatie-ecosystemen meer radicale consequenties gaan hebben voor die ‘staande organisaties’ en de wijze waarop werkend leren wordt georganiseerd, gefinancierd en beoordeeld. Om ons hierop beter voor te bereiden doen wij een aantal aanbevelingen ten behoeve van een nieuwe onderzoeksagenda, professionaliseringsagenda en transitieagenda die verder richting en invulling kunnen geven aan deze maatschappelijke beweging. Een beweging waaromheen de verwachtingen hooggespannen zijn en waaraan wij gezamenlijk middels deze publicatie met plezier een bijdrage hebben geleverd.
DOCUMENT
Mondkapjes, of mondmaskers, zijn door de SARS-COV-2 pandemie niet meer uit het straatbeeld weg te denken. De kwaliteit en comfort van de pasvorm van medische en niet-medische mondmaskers wordt bepaald door hoe goed het mondmasker overeenkomt met de afmetingen van het gezicht van de drager. Echter is er geen goed overzicht van de antropometrie van het gelaat van de Nederlandse bevolking waardoor de pasvorm van mondmaskers nu vaak niet optimaal is. Er is dus vraag naar een laagdrempelige en veilige manier om gezichtskenmerken in kaart te brengen en betere ontwerprichtlijnen voor mondkapjes. Driedimensionaal (3D) scannen doormiddel van Light Detection and Ranging (LiDaR) technologie in combinatie met slimme algoritmes lijkt wellicht een manier om gezichtskenmerken snel en laagdrempelig vast te leggen bij grote groepen mensen. Daarnaast geeft het 3D scannen van gezichten de mogelijkheid om niet enkel de afmetingen van gezichten te meten, maar ook 3D pasvisualisaties uit te voeren. Hoewel 3D scannen geen nieuwe technologie is, is de LiDaR technologie pas sinds 2020 geïntegreerd in de Ipad en Iphone waardoor het toegankelijk gemaakt is voor consumenten. Doormiddel van een research through design benadering zal onderzocht worden of deze technologie gebruikt kan worden om betrouwbare en valide opnames te maken van gezichten en of er op basis hiervan ontwerprichtlijnen ontwikkeld kunnen worden. In dit KIEM GoCi-project zal daarnaast ingezet worden om een kennisbasis en netwerk op te bouwen voor een vervolg aanvraag over de inzet van 3D technologieën in de mode-industrie.
In het project “ADVICE: Advanced Driver Vehicle Interface in a Complex Environment” zijn belangrijke onderzoeksresultaten geboekt op het gebied van het schatten van de toestand en werklast van een voertuigbestuurder om hiermee systemen die informatie geven aan de bestuurder adaptief te maken om zo de veiligheid te verhogen. Een voorbeeld is om minder belangrijke informatie van een navigatiesysteem te onderdrukken, zolang de bestuurder een hoge werklast ervaart voor het autorijden en/of belangrijke informatie juist duidelijker weer te geven. Dit leidt tot een real-time werklast schatter die geografische informatie meeneemt, geavaleerd in zowel een rijsimulator als op de weg. In de ontwikkeling naar automatisch rijden is de veranderende rol van de bestuurder een belangrijk (veiligheids) onderwerp, welke sterk gerelateerd is aan de werklast van de bestuurder. Indien rijtaken meer geautomatiseerd worden, wijzigt de rol van actieve bestuurder meer naar supervisie van de rijtaken, maar tevens met de eis om snel en gericht in te grijpen indien de situatie dit vereist. Zowel deze supervisie als interventietaak zijn geen eenvoudige taken met onderling een sterk verschillende werklast (respectievelijk lage en (zeer) hoge werklast). Of een goede combinatie inclusief snelle overgangen tussen deze twee hoofdtaken veilig mogelijk is voor een bestuurder en hoe dit dan het beste ondersteund kan worden, is een belangrijk onderwerp van huidig onderzoek. De ontwikkeling naar autonoom rijden verandert niet alleen de rol van de bestuurder, maar zal ook de eisen aan het rijgedrag van het voertuig beïnvloeden, de voertuigdynamica. Voor de actieve bestuurder kunnen snelle voertuigreacties op bestuurdersinput belangrijk zijn, zeker voor een ‘sportief’ rijdende bestuurder. Indien dit voertuig ook automatische rijtaken moet uitvoeren, kan juist een meer gelijkmatig rijgedrag gewenst zijn, zodat de bestuurder ook andere taken kan uitvoeren. Dit stelt eisen aan vertaling van (automatische) input naar voertuigreactie en aan de voertuigdynamica. Mogelijk wil zelfs een sportieve bestuurder een meer comfortabel voertuiggedrag tijdens automatisch rijden. Eveneens voor deze twee voertuigtoestanden, menselijke of automatische besturing, moet gezocht worden naar een goede combinatie inclusief (veilige) overgangen tussen deze twee toestanden. Hierbij speelt de werklast en toestand van de bestuurder een doorslaggevende rol. In de geschetste ontwikkelingen in automatisch rijden kunnen de onderzoeksresultaten van ADVICE een goede ondersteuning bieden. Veel van deze ontwikkelingen worstelen met het schatten van de werklast van de bestuurder als cruciaal (veiligheids) aspect van automatisch rijden. De ADVICE resultaten zijn echter gepresenteerd voor beperkt publiek en gepubliceerd op conferenties, waarvan de artikelen veelal slechts tegen betaling toegankelijk zijn. Daarnaast zijn dergelijke artikelen gelimiteerd in aantal pagina’s waardoor de over te dragen informatie beperkt is. Om een betere doorwerking van ADVICE aan ‘iedereen’ te realiseren en tevens de mogelijkheden hiervan in de toekomst van automatisch rijden te plaatsen, willen wij top-up gebruiken om hierover een artikel te schrijven en dit in een peer-reviewed Open Access tijdschrift online toegankelijk te maken. Hierdoor wordt de informatie voor iedereen, gratis toegankelijk (open access), is de inhoud uitgebreider aan te geven (tijdschriftartikel) en is de inhoud en kwaliteit goed en relevant voor het vakgebied (peer-reviewed).
Inleiding en praktijkvraag De groeiende wereldbevolking gecombineerd met de klimaatverandering zorgt voor een de noodzaak tot een duurzame voedselvoorziening (KIA missie Landbouw, voedsel & water). Een significante reductie van gewasbestrijdingsmiddelen is daarbinnen een belangrijke doelstelling. Robotica maakt als technologie motor van de precisielandbouw plant specifieke precisie-bestrijding mogelijk. Het projectconsortium onderzoekt een semiautonoom samenwerkend grond-luchtrobot platform voor de precisielandbouw. Projectdoelstelling De doelstelling van het project AGRobot Platform is dan ook: “Onderzoek de mogelijkheden van een semi-autonoom samenwerkend grond-lucht robotplatform voor de precisielandbouw”. De hoofddoelstelling wordt binnen dit project beantwoordt door de deliverables uit de volgende subdoelstellingen: 1. Case studie onderzoek naar de mogelijke voordelen van het grond-luchtrobotplatform 2. Onderzoek naar de benodigde technologieën voor een grond-luchtrobotplatform 3. Ontwikkelen van een eerste (mogelijk case-specifieke) demonstrator 4. Ontwikkelen van (nieuwe) samenwerkingsvormen. Vraagsturing & Netwerkvorming Riwo Engineering is een industriële automatiseeerder die met zijn grondrobots en control-besturingssytemen actief is in de veeteelt. DRONEXpert gebruikt hyperspectrale camera’s onder drones voor het bemeten van gewassen. Saxion mechatronica onderzoekt met de onderzoekslijn unmanned robotic systems hoe de nieuwste robotica technologieën systemen mogelijk maakt voor ongestructureerde omgevingen. De partners bezitten gezamenlijk een enorm netwerk (TValley, Space53, euRobotics) en klanten om via de case studies de kansen te achterhalen en te realiseren. Innovatie Nergens ter wereld is een samenwerkend grond-luchtrobot platform actief in de precisielandbouw. Voor OostNederland, met naast veel robotica kennis ook veel Agro-kennis, zal het project letterlijk de KIEM zijn voor nieuwe projecten waaruit de valorisatie kansen richting heel Europa gaan. Activiteitenplan & Projectorganisatie Het project wordt geleid door de lector Dr. Ir. D.A.Bekke en uitgevoerd door Abeje Mersha en Mark Reiling samen met het deelnemend MKB. Het project bestaat uit 4 werkpakketten die achtereenvolgens antwoordt geven op de gestelde subdoelstellingen. Aan elk werkpakket zijn deliverables gekoppeld.
Centre of Expertise, onderdeel van Hogeschool Rotterdam, Hogeschool Utrecht, Breda University of Applied Sciences, +3
Lectoraat, onderdeel van NHL Stenden Hogeschool
Lectoraat, onderdeel van NHL Stenden Hogeschool
