Evidence based practice, wie kan daar tegen zijn? Toch blijkt evidence based werken in de sociale sector nog niet zo eenvoudig uit te voeren. Mensen op de werkvloer stellen dat weinig methoden werkelijk aantoonbaar effectief zijn, en onderzoekers morren dat er te weinig gebruik wordt gemaakt van hun wetenschappelijke kennis. Ondertussen staat de kwaliteit van de sociale sector steeds opnieuw ter discussie. Dit boek beschrijft de inhoud en relevantie van evidence based practice, maar ook de bijziendheid van die benadering. Er zijn immers behalve wetenschap nog veel meer krachten die de dynamiek op de werkvloer van de sociale sector beïnvloeden. De basis waarop professionals kiezen een bepaalde sociale interventie wel of niet te gebruiken omvat veel meer dan alleen wetenschap. Aan de hand van theoretische beschouwingen en biografieën van sociale interventies verruimen de auteurs de discussie over beroepsinnovatie. Hoe goed is de sociale sector in staat om lessen te trekken uit zijn eigen geschiedenis? Brengt de canon sociaal werk alleen maar voortgang in beeld of ook vooruitgang? En is het mogelijk de kwaliteit van de sector daadwerkelijk te verbeteren door inzichten uit praktijk en wetenschap te gebruiken? Bestemd voor iedereen die bij de sociale sector betrokken is en een eigen mening wil vormen over de discussie over evidence based practice: hulpverleners, managers van welzijnsinstellingen, ambtenaren sociaal beleid bij gemeenten, studenten hoger sociaal agogisch onderwijs en uiteindelijk ook de cliënten die van al deze mensen hulpverlening krijgen.
In dit themanummer van Maatwerk over evidence based werken argumenteert dit artikel dat de sociale sector meer nodig heeft dan onderzoekende hulpverleners om de kritiek te beantwoorden die de afgelopen decennia op de sector geformuleerd is.
De VS is in vele opzichten geen land dat ons tot voorbeeld kan dienen, zeker niet als het gaat om een rechtvaardige inkomensverdeling of inspirerend leiderschap. We kunnen echter echt wel wat van onze Atlantische overbuur leren als het gaat om evidence based werken in het sociaal domein.
Developing a framework that integrates Advanced Language Models into the qualitative research process.Qualitative research, vital for understanding complex phenomena, is often limited by labour-intensive data collection, transcription, and analysis processes. This hinders scalability, accessibility, and efficiency in both academic and industry contexts. As a result, insights are often delayed or incomplete, impacting decision-making, policy development, and innovation. The lack of tools to enhance accuracy and reduce human error exacerbates these challenges, particularly for projects requiring large datasets or quick iterations. Addressing these inefficiencies through AI-driven solutions like AIDA can empower researchers, enhance outcomes, and make qualitative research more inclusive, impactful, and efficient.The AIDA project enhances qualitative research by integrating AI technologies to streamline transcription, coding, and analysis processes. This innovation enables researchers to analyse larger datasets with greater efficiency and accuracy, providing faster and more comprehensive insights. By reducing manual effort and human error, AIDA empowers organisations to make informed decisions and implement evidence-based policies more effectively. Its scalability supports diverse societal and industry applications, from healthcare to market research, fostering innovation and addressing complex challenges. Ultimately, AIDA contributes to improving research quality, accessibility, and societal relevance, driving advancements across multiple sectors.
Horse riding falls under the “Sport for Life” disciplines, where a long-term equestrian development can provide a clear pathway of developmental stages to help individuals, inclusive of those with a disability, to pursue their goals in sport and physical activity, providing long-term health benefits. However, the biomechanical interaction between horse and (disabled) rider is not wholly understood, leaving challenges and opportunities for the horse riding sport. Therefore, the purpose of this KIEM project is to start an interdisciplinary collaboration between parties interested in integrating existing knowledge on horse and (disabled) rider interaction with any novel insights to be gained from analysing recently collected sensor data using the EquiMoves™ system. EquiMoves is based on the state-of-the-art inertial- and orientational-sensor system ProMove-mini from Inertia Technology B.V., a partner in this proposal. On the basis of analysing previously collected data, machine learning algorithms will be selected for implementation in existing or modified EquiMoves sensor hardware and software solutions. Target applications and follow-ups include: - Improving horse and (disabled) rider interaction for riders of all skill levels; - Objective evidence-based classification system for competitive grading of disabled riders in Para Dressage events; - Identifying biomechanical irregularities for detecting and/or preventing injuries of horses. Topic-wise, the project is connected to “Smart Technologies and Materials”, “High Tech Systems & Materials” and “Digital key technologies”. The core consortium of Saxion University of Applied Sciences, Rosmark Consultancy and Inertia Technology will receive feedback to project progress and outcomes from a panel of international experts (Utrecht University, Sport Horse Health Plan, University of Central Lancashire, Swedish University of Agricultural Sciences), combining a strong mix of expertise on horse and rider biomechanics, veterinary medicine, sensor hardware, data analysis and AI/machine learning algorithm development and implementation, all together presenting a solid collaborative base for derived RAAK-mkb, -publiek and/or -PRO follow-up projects.
Project BAMBAM, BAby Motor development monitored By A Multisensor wearable, richt zich op het begin, namelijk bij de zorg voor kinderen van 0-2 jaar. In het bijzonder op het optimaliseren van de ontwikkeling van de motoriek wanneer dit niet vanzelf gaat. Kinderfysiotherapeuten begeleiden veel baby’s waarbij er zorgen zijn over de motorische ontwikkeling. Een goed ontwikkelde motoriek is de basis voor andere ontwikkelingsdomeinen,en een voorwaarde voor een fysiek actieve leefstijl op latere leeftijd. Het inzetten van technologie bij het analyseren van bewegingsproblemen bij het jonge kind kan een waardevolle aanvulling zijn voor de kinderfysiotherapeut, die nu eigen observaties gebruikt. Op dit moment is er nog geen geschikt systeem voor het observeren van de motorische ontwikkeling voor kinderfysiotherapeuten. Daarom werken we in project BAMBAM aan een meetinstrument voor het objectiveren van bewegingsgedrag van baby’s, dat verantwoord ingezet kan worden in de kinderfysiotherapeutische praktijk en interventiestudies. Uitgangspunt is een bestaande smartsuit, een ‘slimme' romper, met sensortechnologie en Artificiële Intelligentie die doorontwikkeld wordt in co creatie met kinderfysiotherapeuten, ouders en experts. Ook onderzoeken we hoe de uitkomsten van het systeem waarde toevoegen als beslissingsondersteuning voor de kinderfysiotherapeut. Hierbij richten we ons vooral op de bewegingsparameters die belangrijk zijn voor het kinderfysiotherapeutisch onderzoek en behandeling en hoe we die duidelijk kunnen weergeven. Het systeem moet valide en betrouwbare metingen verzorgen in de thuissituatie voor de kinderfysiotherapeut in praktijk en ziekenhuis. De impact van deze toepassing op ouders en kinderfysiotherapeuten is een belangrijk onderdeel bij het ontwikkelen van deze technologie, zodat het op een verantwoorde manier gebruikt kan worden. De gezondheidszorg vraagt om evidence-based diagnostiek en interventies. Met de schaarste van zorg, wordt het zorgvuldig signaleren van de baby’s die de zorg echt nodig hebben steeds belangrijker, net als de inzet van effectieve interventies. Technologie kan bijdragen aan toegankelijkheid en duurzame borging hiervan.
