We investigated to what extent correctional officers were able to apply skills from their self-defence training in reality-based scenarios. Performance of nine self-defence skills were tested in different scenarios at three moments: before starting the self-defence training programme (Pre-test), halfway through (Post-test 1), and after (Post-test 2). Repeated measures analyses showed that performance on skills improved after the self-defence training. For each skill, however, there was a considerable number of correctional officers (range 4–73%) that showed insufficient performance on Post-test 2, indicating that after training they were not able to properly apply their skills in reality-based scenarios. Reality-based scenarios may be used to achieve fidelity in assessment of self-defence skills of correctional officers.Practitioner summary: Self-defence training for correctional officers must be representative for the work field. By including reality-based scenarios in assessment, this study determined that correctional officers were not able to properly apply their learned skills in realistic contexts. Reality-based scenarios seem fit to detect discrepancies between training and the work field. Abbreviations: DJI: Dutch National Agency for Correctional Insitutes; ICC: Intraclass Correlation Coefficient.
Een onderzoekende houding helpt studenten een betere start te maken in het hbo. Een (aankomend) professional met een onderzoekende houding neemt niet klakkeloos aan wat collega’s, media, of anderen zeggen; is nieuwsgierig naar achtergronden; pluist de situatie uit, en werkt volgens een plan. Kortom, iemand met een onderzoekende houding is KNAP: Kritisch, Nieuwsgierig, Analytisch en Planmatig. Mbo-docenten spelen een belangrijke rol in het aanleren van en oefenen met een onderzoekende houding van hun studenten. De Hogeschool van Amsterdam (HvA) heeft hiervoor een KNAP-training ontwikkeld
Purpose - Focusing on management training, this study aimed to establish whether identical elements in a training program (i.e. aspects resembling participants' work situation) can improve training transfer and whether they do so beyond the contribution of two well-established predictors -- motivation to learn and expected utility. In an effort to establish mechanisms connecting identical elements with training transfer, we proposed and tested motivation to transfer as a mediator. Design/methodology/approach - Data were collected online from 595 general managers who participated in a management training program. Structural equations modeling was used to test the model. Findings - Identical elements, expected utility and motivation to learn each had a unique contribution to the prediction of training transfer. Whereas motivation to learn partly mediated these relationships, identical elements and expected utility also showed direct associations with training transfer. Research limitations/implications - Identical elements represent a relevant predictor of training transfer. In future research, a longitudinal analysis from different perspectives would be useful to better understand the process of training transfer. Practical implications - Participants may profit more from management training programs when the training better resembles participants' work situation. Organisations and trainers should therefore apply the concept of identical elements in their trainings, in order to increase its value and impact. Originality/value - This study contributes to the training literature by showing the relevance of identical elements for transfer, over and above established predictors.
Het RAAK-MKB project "(G)een Moer Aan" heeft zich gericht op het ontwerpen van een veilige en effectieve ondersteuning van een cobot in een productieomgeving. De focus is hierbij gelegd op productiehandelingen die in veel sectoren voorkomen en die relatief veel arbeidstijd kosten, zoals het indraaien van moeren en bouten in een object. Binnen het project is veel kennis opgedaan dit heeft geresulteerd in gripperontwerpen die in staat zijn een bout in een flens te draaien. Daarnaast is kennis gegeneerd van vision technieken om gaten e.d. te detecteren, en het meenemen van (beleefde) veiligheid in het ontwerp van een cobot systeem. Deze nieuw opgedane kennis is erg bruikbaar voor zowel de beroepspraktijk als voor de studenten in het onderwijs. Dat maakt het relevant voor (her)gebruik middels het nieuwe open-acces e-learning platform van Fontys: Open Learning Labs. Door trainingsmateriaal te ontwikkelen dat betrekking heeft op onder andere het aspect veilig ontwerpen, worden toekomstige engineers (de studenten) en zittend personeel bij bedrijven bekend met nieuwe technieken die toepasbaar zijn in diverse sectoren waar met robots gewerkt wordt. Het doel van deze Top-up aanvraag is tweeledig: 1) Het vergroten van de zichtbaarheid van de resultaten uit het initiële RAAK-project, zowel richting onderwijs, onderzoek en beroepspraktijk. 2) Het realiseren van trainingsmateriaal t.b.v. het rekening houden met en veilig ontwerpen van cobotsystemen. Door o.a. kennis aan te dragen omtrent het doen van een correcte risico analyse van het proces. Dit zal bij toekenning stapsgewijs uitgevoerd worden: 1. Definiëren inhoud lesmodules en bijbehorende didactische werkvormen 2. Realisatie PR- & instructievideo's en onderwijsopdrachten 3. Realisatie E-learning lesmodule Dit alles gekoppeld aan het open-acces e-learning platform Open Learning Labs van Fontys.
Communicatieprofessionals geven aan dat organisaties geconfronteerd worden met een almaar complexere samenleving en daarmee het overzicht verloren hebben. Zo’n overzicht, een ‘360 graden blik’, is echter onontbeerlijk. Dit vooral, aldus diezelfde communicatieprofessionals, omdat dan eerder kan worden opgemerkt wanneer de legitimiteit van een organisatie ter discussie staat en zowel tijdiger als adequater gereageerd kan worden. Op dit moment is het echter nog zo dat een reactie pas op gang komt als zaken reeds in een gevorderd stadium verkeren. Onderstromen blijven onderbelicht, als ze niet al geheel onzichtbaar zijn. Een van de verklaringen hiervoor is de grote rol van sociale media in de publieke communicatie van dit moment. Die media produceren echter zoveel data dat communicatieprofessionals daartegenover machteloos staan. De enige oplossing is automatisering van de selectie en analyse van die data. Helaas is men er tot op heden nog niet in geslaagd een brug te slaan tussen het handwerk van de communicatieprofessional en de vele mogelijkheden van een datagedreven aanpak. Deze brug dan wel de vertaling van de huidige praktijk naar een hogere technisch niveau staat centraal in dit onderzoeksproject. Daarbij gaat het in het bijzonder om een vroegtijdige herkenning van potentiële issues, in het bijzonder met betrekking tot geruchtvorming en oproepen tot mobilisatie. Met discoursanalyse, AI en UX Design willen we interfaces ontwikkelen die zicht geven op die onderstromen. Daarbij worden transcripten van handmatig gecodeerde discoursanalytische datasets ingezet voor AI, in het bijzonder voor de clustering en classificatie van nieuwe data. Interactieve datavisualisaties maken die datasets vervolgens beter doorzoekbaar terwijl geautomatiseerde patroon-classificaties de communicatieprofessional in staat stellen sociale uitingen beter in te schatten. Aldus wordt richting gegeven aan handelingsperspectieven. Het onderzoek voorziet in de oplevering van een high fidelity ontwerp en een handleiding plus training waarmee analisten van newsrooms en communicatieprofessionals daadwerkelijk aan de slag kunnen gaan.
In het project werken onderzoekers van het Lectoraat samen met publieke organisaties toe naar een tool waarmee onderstromen in het publieke debat rondom issues eerder kunnen worden opgemerkt. We exploreren met welk algoritme we patronen in geruchtvorming en mobilisatie kunnen opsporen, en tevens hoe we de interactie tussen newsroom-analisten en de output van een monitoring tool het beste kunnen vormgeven.Doel Het doel van dit project is een brede en structureel toepasbare aanpak van het issuemanagement: Hoe kunnen de communicatieprofessionals van publieke organisaties potentiële issues op sociale media vroegtijdig opmerken? Resultaten We willen dit bereiken door enerzijds kennis en inzicht te vergaren en anderzijds de uitkomsten daarvan voor publieke organisaties te vertalen in praktische handgrepen: tools, handleiding, training. Looptijd 01 oktober 2022 - 30 september 2024 Aanpak Via cases ingebracht door de praktijkpartners en focusgroepen staan we in nauw contact met het consortium. In de eerste werkpakketten onderzoeken we de verschillende cases aan de hand van discoursanalyse. De inzichten die we hierbij opdoen, gebruiken we vervolgens om te bekijken hoe we de interactie tussen mens en machine het beste kunnen vormgeven en wel zo dat er ten behoeve van de communicatie en het management van issues via interactieve visualisaties steeds weer triggers afgegeven worden. Op basis van de opgedane inzichten richten we een interface in. Deze maakt het analisten en communicatieprofessionals mogelijk om vroegtijdig issues te signaleren.
