Behaviour Change Support Systems (BCSS), already running for the 10th time at Persuasive Technology, is a workshop that builds around the concept of systems that are specifically designed to help and support behaviour change in individuals or groups. The highly multi-disciplinary nature of designing and implementing behaviour change strategies and systems for the strategies has been in the forefront of this workshop from the very beginning. The persuasive technology field is becoming a linking pin connecting natural and social sciences, requiring a holistic view on persuasive technologies, as well as multi-disciplinary approach for design, implementation, and evaluation. So far, the capacities of technologies to change behaviours and to continuously monitor the progress and effects of interventions are not being used to its full potential. The use of technologies as persuaders may shed a new light on the interaction process of persuasion, influencing attitudes and behaviours. Yet, although human- computer interaction is social in nature and people often do see computers as social actors, it is still unknown how these interactions re-shape attitude, beliefs, and emotions, or how they change behaviour, and what the drawbacks are for persuasion via technologies. Humans re-shape technology, changing their goals during usage. This means that persuasion is not a static ad hoc event but an ongoing process. Technology has the capacity to create smart (virtual) persuasive environments that provide simultaneously multimodal cues and psycho-physiological feedback for personal change by strengthening emotional, social, and physical presence. An array of persuasive applications has been developed over the past decade with an aim to induce desirable behaviour change. Persuasive applications have shown promising results in motivating and supporting people to change or adopt new behaviours and attitudes in various domains such as health and wellbeing, sustainable energy, education, and marketing. This workshop aims at connecting multidisciplinary researchers, practitioners and experts from a variety of scientific domains, such as information sciences, human-computer interaction, industrial design, psychology and medicine. This interactive workshop will act as a forum where experts from multiple disciplines can present their work, and can discuss and debate the pillars for persuasive technology.
MULTIFILE
Met de twee workshoptemplates kan er binnen andere bedrijven een vergelijkbaar actieonderzoek worden uitgevoerd. De workshoptemplates moeten worden aangepast aan de context en de vraag van de bedrijven. Op deze manier kan het ontwikkelen van een actieve leercultuur worden bevorderd bij andere bedrijven in de sector. Workshoptemplate 1 biedt een format om de vraagarticulatie van een bedrijf te onderzoeken. Workshoptemplate 2 biedt een format voor het ontwerpen van een leerarrangement.
DOCUMENT
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).
Veel mbo-opleidingen kiezen voor praktijkroutes, hybride leeromgevingen en gepersonaliseerde leerroutes. Dit levert dilemma’s op bij de afsluiting van de opleiding. Gebruikelijke examens passen vaak niet meer. Deze opleidingen willen informatie uit het onderwijs laten meewegen in de diplomabeslissing en een mix aan bewijzen gebruiken uit praktijk, werk en andere leeromgevingen.
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.
