In de maanden juli-december 2016 is door het lectoraat OER van Fontys Hogeschool ICT een onderzoek uitgevoerd om de volgende vraag te kunnen beantwoorden: Wat leidt tot c.q. is nodig voor een brede adoptie van delen van open leermaterialen en online cursussen en hergebruiken van open leermaterialen en cursussen door docenten in het bekostigde hoger onderwijs in Nederland? Bij 4 universiteiten en 6 hogescholen zijn totaal 55 semi-gestructureerde interviews afgenomen met docenten, bestuurders en ondersteuners. Onderwerpen die tijdens de interviews aan bod kwamen betroffen ambities met onderwijs, beleid, opvattingen over openheid in het onderwijs, motieven voor delen en hergebruiken, ervaringen met delen en hergebruiken, hindernissen die werden ondervonden, noodzakelijke randvoorwaarden en invloeden die geïnterviewden vanuit hun omgeving ervaren. Analyse van de interviews gaf de volgende resultaten: 1. Praktijken van delen en hergebruiken zijn erg divers qua openheid. Lang niet altijd zijn gedeelde leermaterialen toegankelijk voor iedereen, vaak ontbreekt een open licentie en processen als copyright clearing vinden niet altijd plaats; 2. Delen en hergebruiken van leermaterialen (al dan niet volledig open) gebeurt veel. Hierbij wordt vooral het bereiken van een hogere kwaliteit campusonderwijs nagestreefd; 3. Feedback op gedeelde materialen is cruciaal voor de motivatie van docenten om structureel materialen te delen; 4. Structureel delen en hergebruik binnen een instelling heeft meer kans van slagen wanneer het gekoppeld wordt aan andere beleidsthema’s zoals internationalisatie of aan onderwijsinnovaties zoals invoeren van blended leren; 5. Bij een aantal instellingen is sprake van zich ontwikkelend beleid op het gebied van open delen en hergebruiken van leermaterialen; 6. Docenten zijn onvoldoende bekend met aanwezigheid danwel inhoud van beleid; 7. De autonomie van de docent in het bepalen om met delen en hergebruiken aan de slag te gaan wordt als cruciaal gezien en als zodanig herkend en erkend, zowel door bestuur als door docenten zelf; 8. Delen en hergebruiken moeten uiteindelijk ten goede komen aan de student of een positief effect hebben op de efficiency van het onderwijs. Of en hoe dat daadwerkelijk gerealiseerd moet worden, is vaak nog niet duidelijk; 9. Docenten geven aan dat stimulering in termen van geld, tijd en ondersteuning essentieel is voor hen om tot structureel gedrag van delen en hergebruiken te komen. Tevens moeten voor hen de antwoorden op de what’s in it for me vraag duidelijk zijn; 10. Publiceren van MOOC’s wordt ervaren als een versneller voor de adoptie van open delen van materialen en cursussen binnen een instelling; 11. Acceptatie van open delen en hergebruiken op instellingsniveau, zich uitend in beleid dat vertaald is naar concrete activiteiten en richtlijnen, beïnvloedt brede adoptie ervan door docenten positief. Op basis van deze resultaten zijn de volgende aanbevelingen geformuleerd om brede adoptie van open delen en hergebruiken te realiseren binnen een instelling: 1. Maak de meerwaarde van open delen en hergebruiken duidelijk aan docenten; 2. Zorg bij deze verandering van de beeldvorming rondom open delen en hergebruiken bij docenten voor ondersteuning vanuit de instelling: op ICT-gebied, juridische en onderwijskundige aspecten, facilitering in tijd, aanwezigheid van een veilige experimenteerruimte en een ondersteunende infrastructuur; 3. Formuleer op faculteits-, instituuts- en instellingsniveau beleid op het gebied van open delen en hergebruiken dat de activiteiten die onder aanbeveling 1 en 2 genoemd worden mogelijk maakt; 4. Koppel beleid inzake open delen en hergebruiken aan andere thema’s van onderwijsvernieuwing of aan thema’s als internationalisering.
LINK
Revolutionary advances in technology have been seen in many industries, with the IIoT being a prime example. The IIoT creates a network of interconnected devices, allowing smooth communication and interoperability in industrial settings. This not only boosts efficiency, productivity, and safety but also provides transformative solutions for various sectors. This research looks into open-source IIoT and edge platforms that are applicable to a range of applications with the aim of finding and developing high-potential solutions. It highlights the effect of open-source IIoT and edge computing platforms on traditional IIoT applications, showing how these platforms make development and deployment processes easier. Popular open-source IIoT platforms include DeviceHive and Thingsboard, while EdgeX Foundry is a key platform for edge computing, allowing IIoT applications to be deployed closer to data sources, thus reducing latency and conserving bandwidth. This study seeks to identify potential future domains for the implementation of IIoT solutions using these open-source platforms. Additionally, each sector is evaluated based on various criteria, such as development requirement analyses, market demand projections, the examination of leading companies and emerging startups in each domain, and the application of the International Patent Classification (IPC) scheme for in-depth sector analysis.
MULTIFILE
Betonprinten biedt veel nieuwe mogelijkheden op het gebied van productie en materiaal, maar vraagt van het MKB en startups flinke investeringen in kennis en middelen om er mee aan de slag te gaan. Met name slicer software, dat 3D modellen omzet naar printercode, vormt een bottleneck omdat deze alleen commercieel en printer-specifiek verkrijgbaar zijn. Saxion, Vertico en White Lioness willen in dit project de haalbaarheid van gratis open source slicer software die als cloud dienst wordt aangeboden onderzoeken. Deze oplossing maakt betonprinten bereikbaar voor meer innovatieve toepassingen vanuit MKB en startups, en vormt een platform voor het verzamelen en delen van kennis op het gebied van betonprinten.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
In de automotive sector vindt veel onderzoek en ontwikkeling plaats op het gebied van autonome voertuigtechnologie. Dit resulteert in rijke open source software oplossingen voor besturing van robotvoertuigen. HAN heeft met haar Streetdrone voertuig reeds goede praktijkervaring met dergelijke software. Deze oplossingen richten zich op een Operational Design Domain dat uitgaat van de publieke verkeersinfrastructuur met daarbij de weggebruikers rondom het robotvoertuig. In de sectoren agrifood en smart industry is een groeiende behoefte aan automatisering van mobiele machinerie, versterkt door de actuele coronacrisis. Veel functionaliteit van bovengenoemde automotive software is inzetbaar voor mobiele robotica in deze sectoren. De toepassingen zijn enerzijds minder veeleisend - denk aan de meer gestructureerde omgeving, lagere snelheden en minder of geen ‘overige weggebruikers’ – en anderzijds heel specifiek als het gaat over routeplanning en (indoor) lokalisatie. Vanwege dit specifiek karakter is de bestaande software niet direct inzetbaar in deze sectoren. Het MKB in deze sectoren ervaart daarom een grote uitdaging om dergelijke complexe autonome functionaliteit beschikbaar te maken, zonder dat men kan voorbouwen een open, sectorspecifieke softwareoplossing. In Automotion willen de aangesloten partners vanuit bestaande kennis en ervaring tot een eerste integratie en demonstratie komen van een beschikbare automotive open source softwarebibliotheek, aangepast en specifiek ingezet op rijdende robots voor agrifood en smart industry, met focus ‘pickup and delivery’ scenario’s. Hierbij worden de aanpassingen - nieuwe en herschreven ‘boeken’ in de ‘bibliotheek’ - weer in open source gepubliceerd ter versterking van het MKB en het onderwijs. Parallel hieraan willen de partners ontdekken welke praktijkvragen uit dit proces voortvloeien en welke onderliggende kennislacunes in de toekomst moeten worden ingevuld. Via open workshops met uitnodigingen in diverse netwerken worden vele partijen uitgenodigd om gezamenlijk aan de hand van de opgedane ervaringen van gedachten te wisselen over actuele kennisvragen en mogelijke gezamenlijke toekomstige beantwoording daarvan.
