The online presence of organizations is long gone from being just a web page. Social media have enabled easy and inexpensive interaction between millions of individuals and communities. This has not gone unnoticed by cultural heritage institutes. The question is what all these social media activities bring. Even if an institute knows what it tries to achieve online, the metrics often consist of confusing accumulation of statistics, across several systems and reveal little about online user behaviour, engagement and satisfaction. In the research project Museum Compass a prototype of a social media monitor is developed, which will contain data of current and historic online activities on Facebook, Twitter, YouTube, Foursquare and Flickr of all registered Dutch museums. The first version of this monitor has been developed, and we believe that this is a good moment to discuss – mostly in a practical sense – our general approach and preliminary results.
We will demonstrate a prototype exergame aimed at the serious domain of elderly fitness. The exergame incorporates straightforward means to gesture recognition, and utilises a Kinect camera to obtain 2.5D sensory data of the human user.
A prototype of an indoor monoblock heat pump was tested at multiple ambient temperatures, to determine heat output, COP and the impact of defrosting events. Component efficiencies and the ice accumulation process were analysed. Options to improve performance were suggested.
Patiëntdata uit vragenlijsten, fysieke testen en ‘wearables’ hebben veel potentie om fysiotherapie-behandelingen te personaliseren (zogeheten ‘datagedragen’ zorg) en gedeelde besluitvorming tussen fysiotherapeut en patiënt te faciliteren. Hiermee kan fysiotherapie mogelijk doelmatiger en effectiever worden. Veel fysiotherapeuten en hun patiënten zien echter nauwelijks meerwaarde in het verzamelen van patiëntdata, maar vooral toegenomen administratieve last. In de bestaande landelijke databases krijgen fysiotherapeuten en hun patiënten de door hen zelf verzamelde patiëntdata via een online dashboard weliswaar teruggekoppeld, maar op een weinig betekenisvolle manier doordat het dashboard primair gericht is op wensen van externe partijen (zoals zorgverzekeraars). Door gebruik te maken van technologische innovaties zoals gepersonaliseerde datavisualisaties op basis van geavanceerde data science analyses kunnen patiëntdata betekenisvoller teruggekoppeld en ingezet worden. Wij zetten technologie dus in om ‘datagedragen’, gepersonaliseerde zorg, in dit geval binnen de fysiotherapie, een stap dichterbij te brengen. De kennis opgedaan in de project is tevens relevant voor andere zorgberoepen. In dit KIEM-project worden eerst wensen van eindgebruikers, bestaande succesvolle datavisualisaties en de hiervoor vereiste data science analyses geïnventariseerd (werkpakket 1: inventarisatie). Op basis hiervan worden meerdere prototypes van inzichtelijke datavisualisaties ontwikkeld (bijvoorbeeld visualisatie van patiëntscores in vergelijking met (beoogde) normscores, of van voorspelling van verwacht herstel op basis van data van vergelijkbare eerdere patiënten). Middels focusgroepinterviews met fysiotherapeuten en patiënten worden hieruit de meest kansrijke (maximaal 5) prototypes geselecteerd. Voor deze geselecteerde prototypes worden vervolgens de vereiste data-analyses ontwikkeld die de datavisualisaties op de dashboards van de landelijke databases mogelijk maken (werkpakket 2: prototypes en data-analyses). In kleine pilots worden deze datavisualisaties door eindgebruikers toegepast in de praktijk om te bepalen of ze daadwerkelijk aan hun wensen voldoen (werkpakket 3: pilots). Uit dit 1-jarige project kan een groot vervolgonderzoek ‘ontkiemen’ naar het effect van betekenisvolle datavisualisaties op de uitkomsten van zorg.
Middels een RAAK-impuls aanvraag wordt beoogd de vertraging van het RAAK-mkb project Praktische Predictie t.g.v. corona in te halen. In het project Praktische Predictie wordt een prototype app ontwikkeld waarmee fysiotherapeuten in een vroeg stadium het chronisch worden van lage rugpijn kunnen voorspellen. Om chronische rugpijn te voorkomen is het belangrijk om in een vroeg stadium de kans hierop in te schatten door psychosociale en mogelijk andere risicofactoren op chronische pijnklachten te herkennen en hierop te interveniëren. Fysiotherapeuten zijn met deze vraag naar het lectoraat Werkzame factoren in Fysiotherapie en Paramedisch Handelen van de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen gegaan en dit heeft aanleiding gegeven een onderzoek op te zetten waarin een dergelijke methodiek ontwikkeld wordt. De voorgestelde methodiek betreft een Clinical Decision Support Tool waarmee een geïndividualiseerde kans op chronische rugpijn kan worden bepaald gekoppeld aan een behandeladvies conform de lage rugpijn richtlijn. Hiervoor is eerst geïnventariseerd welke methoden fysiotherapeuten reeds gebruiken en welke in de literatuur worden genoemd. Op basis hiervan is een keuze gemaakt ten aanzien van data die digitaal verzameld worden in minimaal 16 fysiotherapiepraktijken waarbij patiënten gedurende 12 weken gevolgd worden. Met de verzamelde data worden met machine learning algoritmes ontwikkeld voor het berekenen van de kans op chroniciteit. De algoritmes worden ingebouwd in de Clinical Decision Support Tool: een gebruiksvriendelijke prototype app. Bij het ontwikkelen van de tool worden eindgebruikers (fysiotherapeuten en patiënten) intensief betrokken. Op deze manier wordt gegarandeerd dat de tool aansluit bij de wensen en behoeften van de doelgroep. De tool berekent de kans op chroniciteit en geeft een behandeladvies. Daarnaast kan de tool gebruikt worden om patiënten te informeren en te betrekken bij de besluitvorming. Vanwege de coronacrisis is er een aanzienlijke vertraging in de patiënten-instroom (doel n= 300) ontstaan die we met ondersteuning van een RAAK-impuls subsidie willen inlopen.
Kinderen met een autismespectrumstoornis (ASS) komen te vaak in de problemen in het onderwijs, waarbij een deel van de kinderen zelfs uit het onderwijs valt. Dit heeft mogelijkerwijs te maken met twee duidelijke knelpunten van het beleid van passend onderwijs. Ten eerste is passend onderwijs nog te veel een bestuurlijk construct en nauwelijks op het handelingsniveau van professionals gericht. Ten tweede vormen de grenzen van onderwijs en de jeugdhulpverlening nog te veel een belemmering om met vereende kracht leerlingen op maat te ondersteunen. Het op maat ondersteunen vraagt om een versteviging van vaardigheden van leerkrachten en jeugdhulpverleners om het welbevinden en leergedrag van ASS-leerlingen te stimuleren. Daarbij kunnen professionals elkaars expertise beter benutten om op deze manier samen in de klas op een talentgerichte wijze het welbevinden en leergedrag van leerlingen met ASS te ondersteunen. Het doel van deze aanvraag is het ontwikkelen van een bruikbaar prototype van een professionaliseringsaanbod voor leerkrachten en jeugdhulpverleners dat de vaardigheden die deze professionals in de klas nodig hebben versterkt, zodat leerlingen met ASS op een passende wijze ondersteund worden in hun leergedrag en welbevinden. Het consortium –bestaande uit leerkrachten uit het (speciaal) primair onderwijs, jeugdhulpverleners, gedragsdeskundigen – managers en onderzoekers, brengt via een ontwerponderzoek de behoeftes en benodigde vaardigheden in kaart en ontwikkelt ontwerpprincipes en een concept professionaliseringsaanbod. Dit concept is de basis van een professionaliseringsaanbod waarmee een bredere groep leerkrachten en jeugdhulpverleners tools krijgt om leerlingen met ASS effectief te ondersteunen. Het doel van deze aanvraag is in lijn met het landelijk beleid rondom passend onderwijs en de nationale wetenschapsagenda bij het thema ‘Jeugd in ontwikkeling, opvoeding en onderwijs’. Verbetering van het handelen van leerkrachten en jeugdhulpverleners in een integrale aanpak zorgt voor betere schoolresultaten, minder schooluitval en een betere communicatie tussen leerkrachten en hulpverleners en draagt bij aan een inclusieve maatschappij.
