This Curious Hands Tool can be used for designing STEAM education. The design guidelines in the tool stimulate ands-on learning, the creative process and situated learning activities. The tool distinguishes between different types of STEAM education: technology-focused STEAM, problem- focused STEAM and research- focused STEAM. Depending on the type of STEAM you want to design, it offers practical design guidelines. This tool is developed and tested in various educational practices; it is part of a PhD research ‘Curious hands for E-labs’ (2019-2025).
LINK
Deze Tool voor het ontwerp van STEAM onderwijs kan in verschillende onderwijscontexten worden gebruikt.
The privacy discourse sputtered out of steam. This has lead to the current stalemate: we know we're observed, traced and tracked, but pretend it's not happening or nothing to fret about. The question is not when the repressed will return but how? Hackers have been proclaiming that privacy has been dead for decades, that everything can and will be captured, stored and analyzed. And they were right. So, what's to be done?
LINK
Achter de Voordeur is een jaarlijks terugkerend onderzoeks- en onderwijsproject, waarin studenten van verschillende opleidingen aan de HU de wijk ingaan om de ervaringen en behoeften op te halen van mensen met geldzorgen.Doel Door de interviews die de studenten met buurtbewoners houden vergroten we de kennis over de ervaringen en hulpbehoeften van mensen met geldzorgen. Het doel is om op basis van deze kennis het traject naar hulp bij schulden te verkorten en inzicht te verkrijgen in hoe er in een vroegtijdig stadium passende hulp kan worden geboden. Resultaten De resultaten uit de 48 diepte-interviews en 20 mini-interviews volgen in november 2021. Looptijd 01 november 2020 - 01 november 2021 Aanpak In 2020-2021 vindt de eerste versie van Achter de Voordeur plaats. Daarna keert het project jaarlijks terug, waardoor er een dataset over een langere periode kan worden ontwikkeld. De studenten die deelnemen krijgen een training van een aantal dagen. Hier leren zij hoe zij interviews gaan afnemen en oefenen zij met data analyse en de rapportage van kwalitatief onderzoek. De studenten krijgen de ruimte om vanuit hun eigen opleiding een bijdrage leveren aan het onderzoek, bijvoorbeeld door een gedeelte van de vragenlijst te ontwikkelen of een eigen onderzoeksvraag te formuleren voor een masterscriptie. Impact van het onderzoek Doordat het onderzoek een aantal jaren achtereen plaatsvindt bestaat de mogelijkheid om respondenten over een langere periode te volgen, zodat we het traject vanaf het ontwikkelen van schulden tot aan het vinden van geschikte hulp in kaart kunnen brengen. Daarnaast krijgen studenten van verschillende opleiding aan de HU de mogelijkheid om meer te leren over problematische schulden, het afnemen van interviews bij kwalitatief onderzoek en de analyse en rapportage van de verhalen die zij zelf ophalen in de wijk. Verder is kennis over het vroegtijdig bereiken en helpen van mensen met geldzorgen voor onze partners, de Gemeente Utrecht en Stichting Helden van de Wil, ook zeer van waarde. Afstudeerstudenten van diverse opleidingen gezocht! Ben jij proactief, nieuwsgierig en nauwkeurig? Vind jij het leuk om de wijken in te gaan om interviews af te nemen en bij te dragen aan het verbeteren van de schuldenaanpak in Utrecht? Sluit je dan aan bij ons onderzoeksteam als afstudeerstudent! Interesse? Meld je aan bij Barbera van der Meulen.
Achter de Voordeur is een jaarlijks terugkerend onderzoeks- en onderwijsproject, waarin studenten van verschillende opleidingen aan de HU de wijk ingaan om de ervaringen en behoeften op te halen van mensen met geldzorgen.Doel Door de interviews die de studenten met buurtbewoners houden vergroten we de kennis over de ervaringen en hulpbehoeften van mensen met geldzorgen. Het doel is om op basis van deze kennis het traject naar hulp bij schulden te verkorten en inzicht te verkrijgen in hoe er in een vroegtijdig stadium passende hulp kan worden geboden. Resultaten De resultaten uit de 48 diepte-interviews en 20 mini-interviews volgen in november 2021. Looptijd 01 november 2020 - 01 november 2021 Aanpak In 2020-2021 vindt de eerste versie van Achter de Voordeur plaats. Daarna keert het project jaarlijks terug, waardoor er een dataset over een langere periode kan worden ontwikkeld. De studenten die deelnemen krijgen een training van een aantal dagen. Hier leren zij hoe zij interviews gaan afnemen en oefenen zij met data analyse en de rapportage van kwalitatief onderzoek. De studenten krijgen de ruimte om vanuit hun eigen opleiding een bijdrage leveren aan het onderzoek, bijvoorbeeld door een gedeelte van de vragenlijst te ontwikkelen of een eigen onderzoeksvraag te formuleren voor een masterscriptie. Impact van het onderzoek Doordat het onderzoek een aantal jaren achtereen plaatsvindt bestaat de mogelijkheid om respondenten over een langere periode te volgen, zodat we het traject vanaf het ontwikkelen van schulden tot aan het vinden van geschikte hulp in kaart kunnen brengen. Daarnaast krijgen studenten van verschillende opleiding aan de HU de mogelijkheid om meer te leren over problematische schulden, het afnemen van interviews bij kwalitatief onderzoek en de analyse en rapportage van de verhalen die zij zelf ophalen in de wijk. Verder is kennis over het vroegtijdig bereiken en helpen van mensen met geldzorgen voor onze partners, de Gemeente Utrecht en Stichting Helden van de Wil, ook zeer van waarde. Afstudeerstudenten van diverse opleidingen gezocht! Ben jij proactief, nieuwsgierig en nauwkeurig? Vind jij het leuk om de wijken in te gaan om interviews af te nemen en bij te dragen aan het verbeteren van de schuldenaanpak in Utrecht? Sluit je dan aan bij ons onderzoeksteam als afstudeerstudent! Interesse? Meld je aan bij Barbera van der Meulen.
Big data spelen een steeds grotere rol in de (semi)professionele sport. De hoeveelheid gegevens die opgeslagen wordt, groeit exponentieel. Sportbegeleiders (coaches, inspanningsfysiologen, sportfysiotherapeuten en sportartsen) maken steeds vaker gebruik van sensoren om sporters te monitoren. Tijdens trainingen en wedstrijden worden de hartslagen, afgelegde afstanden, snelheden en versnellingen van sporters gemeten. Het analyseren van deze data vormt een grote uitdaging voor het begeleidingsteam van de sporters. Sportbegeleiders willen big data graag inzetten om meer grip te krijgen op sportblessures. Blessures kunnen namelijk desastreuze gevolgen hebben voor teamprestaties en de carrière van (semi)professionele sporters. In totaal stopt maar liefst 33% van de topsporters door blessures met hun sportloopbaan. Daarnaast is uitval door blessures een belangrijke oorzaak van stagnatie van talentontwikkeling. Het lectoraat Sportzorg van de Hogeschool van Amsterdam heeft veel expertise op het gebied van blessurepreventie in de sport. Sportbegeleiders hebben het lectoraat Sportzorg benaderd om antwoord te krijgen op de onderzoeksvraag: Wat zijn op data gebaseerde indicatoren om sportblessures te voorspellen? Deze onderzoeksvraagstelling is opgesplitst in de volgende deelvragen: 1. Hoe kan met sensoren relevante data van sporters verzameld worden om de sportbelasting in kaart te brengen? 2. Welke parameters kunnen blessures voorspellen? 3. Hoe kunnen deze parameters op betekenisvolle en eenvoudige wijze naar sportbegeleiders en sporters teruggekoppeld worden? Het project resulteert in de volgende projectresultaten: - Een overzicht van nauwkeurige en gebruiksvriendelijke sensoren om sportbelasting in kaart te brengen - Een overzicht van relevante parameters die blessures kunnen voorspellen - Een online tool dat per sporter aangeeft of de sporter wel of niet training- of wedstrijdfit is Bij dit project zijn de volgende organisaties betrokken: Hogeschool van Amsterdam, Universiteit Leiden, VUmc, Rijksuniversiteit Groningen (RuG), Amsterdam Institute of Sport Science (AISS), Johan Sports, Centrum voor Topsport en Onderwijs (CTO) Amsterdam, Koninklijke Nederlandse Voetbalbond (KNVB), de Nederlandse Vereniging voor Fysiotherapie in de Sport (NVFS), VV Noordwijk (voetbalclub) en Black Eagles (basketbalclub).
