Sportliche Leistungen, die subjektiv bewertet werden, leiden oft unter systematischen Fehlern aufgrund der Voreingenommenheit der Richter. Der Dressursport bildet da keine Ausnahme. Das unterstreicht eine aktuelle Studie von Prof. Dr. Inga Wolframm von der Universität Van Hall Larenstein.
LINK
In een eerdere bijdrage aan dit tijdschrift hebben we een onderzoek beschreven, waaruit blijkt dat de methodiek begeleid hardop lezen een effectieve aanpak is voor leerlingen die met technisch lezen achterop zijn geraakt. In dit artikel worden de onderzoeksgegevens benut voor een tweetal nieuwe onderzoeksvragen. In de eerste plaats maken we onderscheid tussen de leessnelheid (het aantal per minuut gelezen woorden) en de leesnauwkeurigheid (het percentage correct gelezen woorden). Analyses laten zien dat de methodiek wél effectief is met het oog op de leessnelheid, maar niet met het oog op de leesnauwkeurigheid. In de tweede plaats hebben we leerlingen onderscheiden naar type leesprobleem (meer of minder raden, meer of minder spellen). Uit de analyses blijkt dat de vorderingen die leerlingen maken, onafhankelijk zijn van het type leesprobleem. Met andere woorden, typische raders en spellers profiteren in gelijke mate van de geboden leeshulp.
Middels een RAAK-impuls aanvraag wordt beoogd de vertraging van het RAAK-mkb project Praktische Predictie t.g.v. corona in te halen. In het project Praktische Predictie wordt een prototype app ontwikkeld waarmee fysiotherapeuten in een vroeg stadium het chronisch worden van lage rugpijn kunnen voorspellen. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen en hierop te interveniëren. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Werkzame factoren in Fysiotherapie en Paramedisch Handelen van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool waarmee een geïndividualiseerde kans op chronische rugpijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijn richtlijn. Hiervoor is eerst geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan is een keuze gemaakt ten aanzien van data die digitaal verzameld worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd worden. Met de verzamelde data worden met machine learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in de Clinical Decision Support Tool: een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden eindgebruikers (fysiotherapeuten en patiënten) intensief betrokken. Op deze manier wordt gegarandeerd dat de tool aansluit bij de wensen en behoeften van de doelgroep. De tool berekent de kans op chroniciteit en geeft een behandeladvies. Daarnaast kan de tool gebruikt worden om patiënten te informeren en te betrekken bij de besluitvorming. Vanwege de coronacrisis is er een aanzienlijke vertraging in de patiënten-instroom (doel n= 300) ontstaan die we met ondersteuning van een RAAK-impuls subsidie willen inlopen.
Mediabedrijven en -organisaties maken steeds meer gebruik van algoritmes om hun gebruikers gepersonaliseerde aanbevelingen aan te bieden voor artikelen, muziek, series, films en video’s. Dergelijke aanbevelingsalgoritmes maken gebruik van technieken uit kunstmatige intelligentie om te voorspellen in welke inhoud een gebruiker geïnteresseerd is, bijvoorbeeld op basis van wat de gebruiker eerder heeft bekeken of beluisterd of op basis van wat andere gebruikers hebben bekeken of beluisterd. Publieke omroepen, die programma’s maken voor kijkers en luisteraars, en de Nederlandse Publieke Omroep (NPO), die in Nederland zorgt voor de distributie en uitzending van die programma’s, zien potentie in deze technologie. De NPO maakt nog slechts beperkt gebruik van automatische aanbevelingen om inhoud aan kijkers en luisteraars aan te bieden, maar zij verkent samen met een aantal partners uit het publieke omroepbestel de mogelijkheden om de technologie breder in te zetten. Anders dan de meeste mediabedrijven wordt de NPO wordt bekostigd door overheidsbudget en heeft het als expliciete missie om het Nederlandse publiek te verbinden en te verrijken met programma’s die informeren, inspireren en amuseren. Dit stelt andere eisen aan een aanbevelingsalgoritme. Waar het doel van commerciële partijen veelal bestaat uit het optimaliseren van winst en/of engagement, beoogt de NPO aanbevelingen te bieden op transparante en inzichtelijke wijze, en staat pluriformiteit (diversiteit in perspectieven) in aanbevelingen centraal. Op dit moment speelt bij de NPO de vraag welke principes (pluriformiteit, personalisatie, etc.) leidend moeten zijn in aanbevelingen en hoe deze principes geoperationaliseerd kunnen worden. Het doel van dit project is daarom om, middels literatuuronderzoek, interviews met experts en gebruikers, en prototyping, een aantal principes te identificeren en operationaliseren die geschikt zijn voor aanbevelingsalgoritmes van publieke omroepen.
