Artikel dat een stand van zaken geeft van (onderzoek naar en implementatie van) semantisch grammaticaonderwijs in het voortgezet onderwijs. Tevens wordt in dit artikel ingegaan op de semantische benadering van voorzetsels. Dit artikel vormt achtergrondinformatie bij de workshop die ik op 29-11-2013 op de HSN-conferentie op de Hogeschool van Utrecht heb gegeven.
MULTIFILE
Dit artikel doet verslag van een kleinschalig onderzoek naar de wijze waarop de semantiek gebruikt zou kunnen worden om tot betekenisvoller ontleedonderwijs te komen. Voor dat onderzoek zijn twee vmbo-t/havo-brugklassen van het Valuascollege te Venlo met elkaar vergeleken: in de experimentele groep is gewerkt met semantisch georiënteerd materiaal; in de controlegroep is gewerkt op basis van de leergang Nieuw Nederlands, 4e editie (Barends et al. 2006), soms aangevuld met eigen oefenmateriaal in de stijl van de leergang. Om er zeker van te zijn dat beide groepen vergelijkbaar waren, is een voormeting gedaan, waaruit is gebleken dat de verschillen in grammaticaal inzicht tussen beide groepen minimaal waren. Aan het eind vond een nameting plaats in beide klassen. Hieruit bleek dat de experimentele groep, die gewerkt heeft op basis van de semantiek, aanmerkelijk hoger scoorde op drie punten: het ‘gewone’ redekundige ontleden, het herkennen van dubbelzinnige zinnen en het bouwen van zinnen volgens bepaalde patronen.
MULTIFILE
Artikel waarin kort geschetst wordt op welke wijze semantisch georiënteerd grammaticaonderwijs op het v.o. gebruikt kan worden. Beknopte achtergrond bij de workshop over semantisch grammaticaonderwijs op de 26e HSN-conferentie in Brugge.
MULTIFILE
Het is een tijds- en kostenintensief proces om de conditie van assets in de publieke ruimte te monitoren. Nieuwe technologie in de vorm van 3D LiDAR scanning biedt nieuwe mogelijkheden voor conditiemonitoring. Het doel van deze KIEM-aanvraag is (i) om de hardware geschikt te maken voor frequente en goedkope opnames in de stedelijke omgeving, (ii) de analysetechnieken van de geproduceerde datasets verder te ontwikkelen en (iii) een geannoteerde dataset gefocust op asset management te produceren. Dit zorgt ervoor dat publieke en MKB-partijen slimmere, snellere en volledigere onderhoudsbeslissingen kunnen nemen. Het consortium van Fietskoerier.nl, Sonarski, Gemeente Amsterdam en de Hogeschool van Amsterdam heeft elkaar gevonden in de vraag: “Hoe kan (publieke) LiDAR data bijdragen aan SMART Asset Management?” Dit project bevat een unieke combinatie van twee technologieën die op dit moment in ontwikkeling zijn (i) sensor data gedreven conditiemonitoring en (ii) point cloud algoritmes op LiDAR data. Fietskoerier.nl heeft de resources om op een duurzame manier de stad in kaart te brengen. Sonarski heeft een oplossing voor het uitvoeren van de 3D scans en Gemeente Amsterdam is een belangrijke kennispartner en heeft groot scala aan assets in de publieke ruimte. De deelnemers van dit project zien deze aanvraag als een eerste stap en hebben de intentie om te groeien tot een groter consortium welke de gehele keten van onderhoud omvat.
In de dagelijkse praktijk van het primaire onderwijs is het zinvol inzetten van Wetenschap & Technologie (W&T) onderwijs nog steeds een serieuze uitdaging, met name wat betreft de feitelijke leeropbrengst. Te vaak blijft W&T-onderwijs steken in het uitvoeren van de diverse handelingen, uitgaande van een voorgeschreven stappenplan, zonder dat de leerling een werkelijk dieper inzicht verkrijgt richting begrijpen en verklaren van een fenomeen. Leerkrachten missen handvatten om het leren redeneren in W&T-onderwijs vorm te geven. Dit probleem belemmert de effectuering van de toegevoegde waarde die W&T-onderwijs kan bieden. Het koppelen van feitelijke ervaringen in de fysieke wereld aan concepten en daarmee het stimuleren van begripsontwikkeling zou een belangrijke meerwaarde van W&T moeten zijn. Echter, in de huidige praktijk wordt dit doel te vaak niet verwezenlijkt. In het voorgestelde onderzoek wordt samen met een aantal deelnemende scholen een nieuw digitaal instrument ontwikkeld dat, naast het doen van onderzoek, leerlingen ondersteunt richting het begrijpen en verklaren van een fenomeen en docenten ondersteunt bij het begeleiden van het proces. Een kernonderdeel van dit instrument zijn eenvoudige interactieve digitale diagrammen (ook wel semantische netwerken genoemd) die leerlingen creëren en die bestaan uit verschillende soorten ingrediënten waarmee de ontwikkeling van een dieper denkkader en inzicht wordt bevorderd (denk aan vocabulaire voor het uitdrukken van oorzaak-gevolg relaties). Omdat het interactieve software betreft, kan tijdens het creatie-proces automatisch terugkoppeling en sturing worden gegeven aan leerlingen. De verwachting is dat dit interactieve digitale instrument het leerproces ten goede komt. Leerlingen zullen een groter begrippenkader ontwikkelen en daarmee fenomenen beter kunnen begrijpen en verklaringen beter kunnen verwoorden. Daarnaast wordt de docent ontlast in de behoefte om voortdurend sturend te moeten op treden. Naast ontwerponderzoek om samen met docenten tot een waardevol instrument te komen, worden ook experimentele studies gedaan om de effectiviteit van het instrument vast te stellen.
Tweets geven een goede weergave van waar de wereld over praat, maar missen vaak de lengte die een AI nodig heeft om correct het bedoelde sentiment te achterhalen. Door te kijken hoe deze tweets binnen conversaties passen hopen we AI een beter beeld te kunnen geven hoe de wind staat.Doel Om een beeld te krijgen van de achterliggende emoties in Twitter-conversaties en hoe deze ingezet kunnen worden als onderdeel van bewuste stemmingmakerij-campagnes gaan we met dit project tweets automatisch analyseren. Hiermee wordt getracht vroegtijdige signalering mogelijk te maken van opruiing. Resultaten - Analyse van syntactisch/semantische mogelijkheden om sentiment te bepalen van uitspraken binnen conversaties - Een prototype sentiment-analyser die in staat is de sentimenten binnen een Twitter-gesprek in kaart te brengen - Conceptualisatie van indicatoren voor stemmingmakerij in formele logica - Een korte paper die motiveert en verklaart wat de mogelijkheden en toepassingen van het prototype zijn - Evaluatie en analyse van de resultaten Looptijd 01 juni 2021 - 30 juni 2022 Aanpak Tweets worden geanalyseerd met gangbare NLP-aanpakken, waarna voorspeld wordt hoe het verdere verloop van de conversatie eruit zal zien. Dit wordt vergeleken met daadwerkelijke reacties, waarbij op discrepanties zal worden ingezoomd.
