Mensen die moeite hebben met lezen en schrijven (laaggeletterden) zijn ondervertegenwoordigd in onderzoek, waardoor een belangrijke onderzoekspopulatie ontbreekt. Dit is een probleem, omdat zorgbeleid dan onvoldoende op hun behoeften wordt aangepast. Laaggeletterden hebben vaak een lage sociaal economische positie (SEP). Mensen met een lage SEP leven gemiddeld 4 jaar korter en 15 jaar in minder goed ervaren gezondheid vergeleken met mensen met een hoge SEP. Om laaggeletterden te betrekken in onderzoek, is het o.a. nodig om onderzoek toegankelijker te maken. Dit project draagt hieraan bij door de ontwikkeling van een toolbox voor toegankelijke (proefpersonen)informatie (pif) en toestemmingsverklaringen. We ontwikkelen in co-creatie met de doelgroep toegankelijke audiovisuele materialen die breed ingezet kunnen worden door (gezondheids)onderzoekers van (zorggerelateerde) instanties/bedrijven én kennisinstellingen voor de werving voor en informatieverstrekking over onderzoek. In de multidisciplinaire samenwerking met onze partners YURR.studio, Pharos, Stichting ABC, Stichting Crowdience, de HAN-Sterkplaats en de Academische Werkplaats Sterker op eigen benen (AW-SOEB) van Radboudumc stellen we de behoeften van de doelgroep centraal. Middels creatieve sessies en gebruikerservaringen wordt in een iteratief ontwerpende onderzoeksaanpak toegewerkt naar diverse ontwerpen van informatiebrieven en toestemmingsverklaringen, waarbij de visuele communicatie dragend is. Het ontwikkelproces biedt kennisontwikkeling en hands-on praktijkvoorbeelden voor designers en grafisch vormgevers in het toegankelijk maken van informatie. Als laaggeletterden beter bereikt worden d.m.v. de pif-toolbox, kunnen de inzichten van deze groep worden meegenomen. Dit zorgt voor een minder scheef beeld in onderzoek, waardoor (gezondheids)beleid zich beter kan richten op kwetsbare doelgroepen. Hiermee wordt een bijdrage geleverd aan het verkleinen van gezondheidsverschillen.
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.
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.
