Dialoogkaarten Junior Leraar

Kaartenset ten behoeve van de begeleiding van startende leraren en leraren in opleiding. Zowel beschikbaar als fysieke box, als pdf en als (IPhone en Android) app. -- De kaarten zijn ook als pdf beschikbaar. Er zijn twee kaartensets: • Een kaartenset voor de bekwaamheden op het niveau startbekwaam leraarschap (voor gebruik tijdens de opleiding en in het eerste jaar na de opleiding) • Een kaartenset voor de bekwaamheden op het niveau bekwaam leraarschap (voor gebruik in de eerste drie jaar van het leraarschap

Digitale zelfscan

De digitale zelfscan geeft zicht op de ontwikkelingen van de bekwaamheden van de startende leraar, ten aanzien van pedagogisch handelen, didactisch handelen en collegiale samenwerking. Dit kan zowel op het niveau Startbekwaam als Bekwaam. De digitale scan is online in te vullen op verschillende momenten in de inductiefase. In totaal zijn er 12 scans beschikbaar over een periode van 3 jaar. De starter kiest eerst welke competenties hij op welk niveau wil bevragen. De starter vult de scan in en nodigt zijn coach en eventueel een derde collega uit om deze scan ook voor hem in te vullen. Het resultaat van de scan laat zien op welk niveau de starter en de andere invullers de bekwaamheid van de starter inschatten. De ingevulde scan biedt een handvat voor het kiezen van een aantal bekwaamheden die de starter in de komende tijd verder wil ontwikkelen. Door de scan op meerdere momenten in te vullen, ontstaat een beeld van de ontwikkeling die de startende docent doormaakt. Aan het gebruik van de scan zijn kosten verbonden. Daarvoor moet een account aangemaakt worden en online betaald worden. Kosten voor het gebruik van 12 scans zijn 30 Euro

Deep Learning-Based Data-Point Precise R-Peak Detection in Single-Lead Electrocardiograms

Low-cost wearables with capability to record electrocardiograms (ECG) are becoming increasingly available. These wearables typically acquire single-lead ECGs that are mainly used for screening of cardiac arrhythmias such as atrial fibrillation. Most arrhythmias are characteruzed by changes in the RR-interval, hence automatic methods to diagnose arrythmia may utilize R-peak detection. Existing R-peak detection methods are fairly accurate but have limited precision. To enable data-point precise detection of R-peaks, we propose a method that uses a fully convolutional dilated neural network. The network is trained and evaluated with manually annotated R-peaks in a heterogeneous set of ECGs that contain a wide range of cardiac rhythms and acquisition noise. 700 randomly chosen ECGs from the PhysioNet/CinC challenge 2017 were used for training (n=500), validation (n=100) and testing (n=100). The network achieves a precision of 0.910, recall of 0.926, and an F1-score of 0.918 on the test set. Our data-point precise R-peak detector may be important step towards fully automatic cardiac arrhythmia detection.Clinical relevance- This method enables data-point precise detection of R-peaks that provides a basis for detection and characterization of arrhythmias

Deep Learning-Based Data-Point Precise R-Peak Detection in Single-Lead Electrocardiograms

Low-cost wearables with capability to record electrocardiograms (ECG) are becoming increasingly available. These wearables typically acquire single-lead ECGs that are mainly used for screening of cardiac arrhythmias such as atrial fibrillation. Most arrhythmias are characteruzed by changes in the RR-interval, hence automatic methods to diagnose arrythmia may utilize R-peak detection. Existing R-peak detection methods are fairly accurate but have limited precision. To enable data-point precise detection of R-peaks, we propose a method that uses a fully convolutional dilated neural network. The network is trained and evaluated with manually annotated R-peaks in a heterogeneous set of ECGs that contain a wide range of cardiac rhythms and acquisition noise. 700 randomly chosen ECGs from the PhysioNet/CinC challenge 2017 were used for training (n=500), validation (n=100) and testing (n=100). The network achieves a precision of 0.910, recall of 0.926, and an F1-score of 0.918 on the test set. Our data-point precise R-peak detector may be important step towards fully automatic cardiac arrhythmia detection.Clinical relevance- This method enables data-point precise detection of R-peaks that provides a basis for detection and characterization of arrhythmias