Kids make their own robots: good practices from the eCraft2Learn project

This paper focuses on the small-scale pilots with learners that were carried out in Greece in the frame of the eCraft2Learn project including activities that aim at reinforcing learning by making in STEAM education. In the context of the pilots, 13-17 years-old students worked with digital fabrication and making technologies for creating robotic artefacts. In the framework of an appropriate pedagogical model that supports different steps highly interlinked, the teachers and students were invited to work together and explore the fun and the challenges of the making process using the eCraft2Learn learning ecosystem. In this line, a number of good practices were identified related to the facilitation of the learning process, the support of the ideation, the boosting of the can-do attitude, the embracement of failure and the encouragement towards sharing projects, experiences and ideas. Most of these practices are reflected in video-recorded episodes accessible through this paper. I bambini creano i propri robot: buone pratiche dal progetto eCraft2LearnIl presente lavoro documenta le prime applicazioni realizzate in Grecia, nell’ambito del progetto eCraft2Learn, dedicato a rafforzare la formazione nell’area STEAM con il learning by making. Studenti tra i 13 e i 17 anni hanno applicato tecnologie digitali e tecniche artigianali per creare artefatti robotici. Nell’ambito di un modello pedagogico appropriato, in grado di supportare diversi passi altamente interconnessi tra loro, i docenti e gli studenti sono stati invitati a lavorare insieme e ad esplorare gli aspetti di divertimento e di sfida relativi al processo creativo utilizzando l’ecosistema di apprendimento eCraft2Learn. Nel progetto sono state identificate una serie di buone pratiche relative alla facilitazione del processo di apprendimento, al supporto all’ideazione, al rinforzo di un atteggiamento positivo, all’accettazione del fallimento e all’incentivazione della condivisione di progetti, esperienze, idee. La maggior parte di queste pratiche sono state video registrate e sono rese accessibili attraverso il presente articolo

E-Learning Courses Evaluation on the Basis of Trainees' Feedback on Open Questions Text Analysis

Life-long learning is a necessity associated with the requirements of the fourth industrial revolution. Although distance online education played a major role in the evolution of the modern education system, this share grew dramatically because of the COVID-19 pandemic outbreak and the social distancing measures that were imposed. However, the quick and extensive adoption of online learning tools also highlighted the multidimensional weaknesses of online education and the needs that arise when considering such practices. To this end, the ease of collecting digital data, as well as the overall evolution of data analytics, enables researchers, and by extension educators, to systematically evaluate the pros and cons of such systems. For instance, advanced data mining methods can be used to find potential areas of concern or to confirm elements of excellence. In this work, we used text analysis methods on data that have emerged from participants' feedback in online lifelong learning programmes for professional development. We analysed 1890 Greek text-based answers of participants to open evaluation questions using standard text analysis processes. We finally produced 7-gram tokens from the words in the texts, from which we constructed meaningful sentences and characterized them as positive or negative. We introduced a new metric, called acceptance grade, to quantitatively evaluate them as far as their positive or negative content for the online courses is concerned. We finally based our evaluation on the top 10 sentences of each category (positive, negative). Validation of the results via two external experts and data triangulation showed an accuracy of 80%

Recommendations for customer engagement strategies

Customers are expected to play a fundamental role in the transition to a decarbonised and digitalised energy system. However, experience so far suggests that customer engagement in energy markets cannot be given for granted. This report investigates those barriers hindering customer engagement in flexibility markets and discusses strategies for their mitigation, aiming to unlock the untapped potential of the resources located at the customer’s premises and foster a more consumer-centric power system. Drawing from an extensive and multi-disciplinary literature review and benefiting from interactions with OneNet cluster demonstrators, this research identifies economic, behavioural, legal, and technical barriers to customer engagement in flexibility markets. Tailored recommendations are provided to surmount each of these barriers, advocating, among other things, for value stacking support, targeted awareness campaigns, regulatory adaptations, and robust infrastructure enhancements

Σχεδιασμός, ανάπτυξη και εφαρμογή συστήματος υποστήριξης της διάγνωσης επιχρισμάτων θυρεοειδούς δεδομένων βιοψίας με λεπτή βελόνη FNA με χρήση εξελιγμένων μεθόδων εξόρυξης δεδομένων

The Aim of present thesis is the development of an integrated system for supporting diagnosis (Decision Support System - DSS) using for categorizing FNA biopsy smears. Two categories were selected for the FNA smears: malignant and nonmalignant. The system is constituted by the following stages of 1) data collection, 2) data selection 3) choice of suitable clinical and cytological features, 4) application of data mining method for the categorization of FNA biopsy smears. Furthermore a fundamental objective of the doctoral thesis was the improvement of suspect smears (suspicious) categorization, for the latter FNA Biopsy has a known restriction. The system had been trained and checked in relation to the sample that histologic evaluation existed (ground truth). For smears that characterized as nonmalignant by FNA and histological data we’re not available, complementary clinical, laboratory and imaging evaluations took into account in order to create the sample. Τhe smears that were available in this thesis, were collected from FNA biopsies in Pathologoanatomy Laboratory, A’ Pathology Department, Medical School of Athens University. Given that the above referred laboratory is a reference center, an important number of FNA smears were sent to it from other laboratories for cross check. The examination files were sorted in chronological order, but there were in paper forms. The requirements for the formation and the design of database system were collected. Based on the material of the diagnosis an improved system was designed and developed for data initialization and coding. The database was developed based on the design and analysis of requirements; in this database data were stored for further investigation. Analysis of the graphical user interface design was performed in parallel to the database design. Taking into account that the system might be used after the completion of thesis, the graphical user interface was designed in order to be user friendly and flexible environment. According to the methodological approach that was followed, the various cytological characteristic of 9102 FNA smears aspired among 2000-2004 was analyzed statistically. The cytological reports cross correlated with histological diagnoses, aiming to calculate the effect or contribution of each cytological characteristic to a false or true cytological diagnosis and to find the possible sources of erroneous diagnosis. The smears that have blood or a few follicular cells without colloid were characterized as insufficient for further diagnosis. The aspiration was performed either in Α’ department of Athens University (most of the cases with palpable nodules) or elsewhere (mainly under guidance of the reference center). The acquired smears being send to the reference center from various hospitals with different protocols concerning criteria to perform a thyroid FNA. Histological reports were available for 266 patients. The small number of histological verifications was due to the heterogeneity and the lack of patients files. For evaluating of data, descriptive statistic values were used like mean, standard deviation, percentage, maximum and minimum. In addition to that χ2 tests of significance were performed in order to check possible correlation or independence. For correlating cytological and histological diagnosis and evaluating laboratory findings, apart from the descriptive statistic parameters also calculated sensitivity, specificity, total accuracy, negative predictive value and positive predictive value. Method of statistical significance in the level of 5% (p < 0,05) was applied in order to specify if a disease was correlated to a cytological parameter. Those checks were performed for each disease category in correlation to any cytological parameter. Statistical analysis divided the smears into nonmalignant, malignant, neoplasms, suspicious for malignancy and borderline. A diagnosis support system was implemented using data mining methods. The system is consisted of four stages. The First stage of the system is the Data Collection environment, which stores the data to the database. The Second stage of this system concerns the Selection of Data. User requirements concluded that 111 characteristics are needed to describe each patient (record). Most of them have binary values, presenting existence and not existence, other have alphanumeric and number values. Among them 60 were selected and 7 more are produced from grouping other characteristics. The final analysis reveals that 67 characteristics of the smears are capable for describing the structure of smears in general. The Third stage of system concerns the Selection of Best Characteristics. Due to the high number of attributes (67 per case), it was essential to eliminate the characteristics that are connected linearly or do not bring diagnostics information. The choice of characteristics applied before the classification, having the aim of discovering a subset of characteristics that optimizes the process of classification. The technique of Sequential Float Forward Search (SFFS) was applied. The number of patients that used was 2,036 (1886 non malignancies and 150 malignancies). Among them all malignancies were histologically confirmed. In addition to that 140 no malignancies were histologically confirmed in correlation to evaluation of clinics, laboratorial and medical image actions (ultrasounds etc.). Among 2.036 smears the 25% used for characteristics selection, 37 smears of Malignant and smears of Non Malignant. The Sequential Float Forward Search (SFFS) Technique, choose the best 12 elements that they reveal high performance to FNA data categorization. The Fourth stage is the Application of Classification using Data Mining Methods or in other words data mining method. For this aim a set of reliable, well confirmed but also modern methods applied. In addition to that the system was trained and was checked using the sample with histological verifications (ground truth). The independent application of four reliable methods, Decision Trees, Artificial Neural Network, Support Vector Machine, and k-NN, resulting to comparable outcomes concerning those of FNA. However, further improvement was achieved with the application of Majority (Majority Vote - CMV) using of previous results of three algorithms Artificial Neural Network, Support Vector Machine, and k-NN. The modified Artificial Immune System (AIS) was applied for first time. AIS presents particularly improved results for the categorization of smears, which are characterised “suspicious” by the experts and is a known weakness of FNA method. These cases constitute a very difficult part for the discrimination among non-malignant and malignant, even for a specialist. Since all these cases are faced clinically using FNA as malignancies, the application of an improved algorithmic method improves accordingly the management of these cases by decreasing the number of useless surgical thyroid operations.Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη ενός ολοκληρωμένου συστήματος υποστήριξης της διάγνωσης (Decision Support System - DSS) με χρήση μεθόδων εξόρυξης δεδομένων για την ταξινόμηση επιχρισμάτων βιοψίας με λεπτή βελόνα (Fine Needle Aspiration - FNA). Δύο κατηγορίες επιλέχθηκαν για τα δείγματα FNA: καλοήθεια και κακοήθεια. Το σύστημα αυτό αποτελείται από τις ακόλουθες βαθμίδες: 1) συλλογής δεδομένων, 2) επιλογής δεδομένων, 3) εύρεσης κατάλληλων χαρακτηριστικών, 4) εφαρμογής ταξινόμησης με χρήση μεθόδων εξόρυξης δεδομένων. Επίσης, βασικός στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής ήταν η βελτίωση της ορθής ταξινόμησης των ύποπτων επιχρισμάτων (suspicious), για τα οποία είναι γνωστή η αδυναμία της μεθόδου FNA να τα ταξινομήσει. Το σύστημα εκπαιδεύτηκε και ελέγχθηκε σε σχέση με το δείγμα για το οποίο είχαμε ιστολογικές επιβεβαιώσεις (ground truth). Για περιπτώσεις οι οποίες χαρακτηρίστηκαν ως μη κακοήθεις από την FNA, και για τις οποίες δεν είχαμε ιστολογικές επιβεβαιώσεις, το δείγμα προέκυψε από την συνεκτίμηση και άλλων κλινικών, εργαστηριακών και απεικονιστικών εξετάσεων. Στα πλαίσια της παρούσας διδακτορικής διατριβής συλλέχθηκαν εξετάσεις FNA θυρεοειδούς από το Εργαστήριο Παθολογοανατομίας του Α’ Τμήματος Παθολογίας της Ιατρικής Σχολής του Πανεπιστημίου Αθηνών. Δεδομένου ότι το εν λόγω εργαστήριο λειτουργεί και σαν κέντρο αναφοράς, σημαντικός αριθμός των δειγμάτων εστάλησαν εκεί και από άλλα Εργαστήρια Παθολογοανατομίας για επανέλεγχο. Το αρχειακό υλικό ήταν πολύ καλά ταξινομημένο σε χρονολογική σειρά αλλά ήταν σε έντυπη μορφή. Αρχικά πραγματοποιήθηκε η ανάλυση απαιτήσεων για τη δομή και το σχεδιασμό της βάσης δεδομένων. Με βάση τα στοιχεία από την τεκμηριωμένη διάγνωση σχεδιάστηκε και αναπτύχθηκε προηγμένο σύστημα για την κωδικοποίηση και αρχικοποίηση των δεδομένων. Με τη βοήθεια του σχεδιασμού και ανάλυσης απαιτήσεων αναπτύχθηκε και υλοποιήθηκε η βάση δεδομένων στην οποία αποθηκεύτηκαν τα δεδομένα προς επεξεργασία. Παράλληλα, με το σχεδιασμό της βάσης έγινε και η προεργασία για το σχεδιασμό και την ανάλυση απαιτήσεων του γραφικού περιβάλλοντος εισαγωγής στοιχείων. Λαμβάνοντας υπόψη ότι το σύστημα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί και πέρα από τα πλαίσια της παρούσας διδακτορικής διατριβής λήφθηκε μέριμνα ώστε να παρέχεται ένα φιλικό και ευέλικτο προς το χρήστη περιβάλλον. Σύμφωνα με τη μεθοδολογία προσέγγισης η οποία ακολουθήθηκε προηγήθηκε στατιστική ανάλυση των 9.102 συλλεχθέντων δειγμάτων FNA ως προς τα κυτταρολογικά χαρακτηριστικά τους και τις διαγνώσεις. Οι κυτταρολογικές διαγνώσεις των συγκεκριμένων δειγμάτων συσχετίστηκαν με τις ιστολογικές διαγνώσεις, στοχεύοντας στον υπολογισμό της πιθανής επίδρασης και συμβολής κάθε κυτταρολογικού χαρακτηριστικού σε μια ορθή ή ψευδή κυτταρολογική διάγνωση, έτσι ώστε να προσδιοριστούν οι πιθανές πηγές λανθασμένης διάγνωσης. Τα δείγματα τα οποία περιείχαν μόνο αίμα ή πολύ λίγα θυλακιώδη κύτταρα χωρίς κολλοειδές θεωρήθηκαν ανεπαρκή για τη διάγνωση. Οι βιοψίες εκτελέσθηκαν είτε στο Α’ τμήμα του Πανεπιστημίου Αθηνών (οι περισσότερες από τις περιπτώσεις με ψηλαφητούς όζους) είτε αλλού (κυρίως κάτω από την καθοδήγηση του κέντρου αναφοράς). Τα δείγματα επιστρωμένα σε πλακάκια, στάλθηκαν στο κέντρο αναφοράς από διάφορα νοσοκομεία, με διαφορετικά πρωτόκολλα σχετικά με τα κριτήρια εκτέλεσης βιοψίας FNA σε θυρεοειδή. Μετεγχειρητικές ιστολογικές επαληθεύσεις ήταν διαθέσιμες για 266 ασθενείς (κακοήθειες και μη). Το χαμηλό ποσοστό ιστολογικών επαληθεύσεων οφείλεται στην ετερογενή προέλευση των ασθενών και στην έλλειψη ολοκληρωμένης παρακολούθησης και επανελέγχου των ασθενών. Για την αξιολόγηση των δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν περιγραφικά στατιστικά μεγέθη όπως, μέση τιμή, τυπική απόκλιση, ποσοστά, μέγιστο και ελάχιστο. Έγιναν επίσης και χ2 δοκιμές επιπέδου σημαντικότητας διαφόρων παραμέτρων για να ελεγχθεί η πιθανή συσχέτιση ή η ανεξαρτησία. Για τη συσχέτιση των κυτταρολογικών και των ιστολογικών διαγνώσεων και την αξιολόγηση των εργαστηριακών ευρημάτων, πέραν των περιγραφικών στατιστικών μεγεθών χρησιμοποιήθηκαν και υπολογισμοί της ευαισθησίας, της ειδικότητας, της συνολικής ακρίβειας, της αρνητικής και θετικής αξίας πρόβλεψης (negative and positive predictive value). Προκειμένου να καθοριστεί εάν μια κατηγορία ασθενειών συσχετίζεται ή όχι με συγκεκριμένες κυτταρολογικές παραμέτρους εφαρμόστηκε μέθοδος ελέγχου στατιστικής σημαντικότητας σε επίπεδο 5% (p < 0,05). Η διαδικασία ακολουθήθηκε για κάθε κατηγορία ασθενειών ή συνδυασμό τους και για κάθε παράμετρο των κυτταρολογικών και αρχιτεκτονικών στοιχείων της κυτταρολογικής διάγνωσης. Τα αποτελέσματα της στατιστικής ανάλυσης επέτρεψαν το διαχωρισμό των δεδομένων σε καλοήθη, κακοήθη, νεοπλασματικά, ύποπτα για κακοήθεια και οριακά με χαρακτηριστικά γνωρίσματα μεταξύ ενός καλοήθους και ενός νεοπλασματικού. Στην συνέχεια αναπτύχθηκε σύστημα υποστήριξης της διάγνωσης χρησιμοποιώντας εξειδικευμένες μεθόδους εξόρυξης δεδομένων. Το σύστημα αποτελείται από τέσσερις βαθμίδες. Η πρώτη βαθμίδα αυτού του συστήματος είναι το περιβάλλον Συλλογής Δεδομένων στην οποία τα δεδομένα αποθηκεύονται στη βάση δεδομένων. Η Δεύτερη Βαθμίδα αυτού του συστήματος αφορά στην Επιλογή Δεδομένων. Σύμφωνα με την καταγραφή των απαιτήσεων, την εισαγωγή και τη ψηφιοποίηση των στοιχείων, δημιουργήθηκαν 111 χαρακτηριστικά για κάθε ασθενή (record). Τα περισσότερα χαρακτηριστικά είχαν τιμές δυαδικού τύπου, αποτυπώνοντας την ύπαρξη ή μη του κάθε χαρακτηριστικού, ενώ κάποιες άλλες είχαν τιμές τύπων αριθμών ή αλφαριθμητικών χαρακτήρων. Από τα 111 χαρακτηριστικά επιλέχθηκαν 60 χαρακτηριστικά τα οποία περιγράφουν τη δομή των επιχρισμάτων ενώ δημιουργήθηκαν άλλα 7 χαρακτηριστικά τα οποία αφορούσαν στην ομαδοποίηση άλλων χαρακτηριστικών. Η Τρίτη Βαθμίδα του συστήματος αφορά στην εύρεση των Κατάλληλων Χαρακτηριστικών. Λόγω του αρχικά υψηλού αριθμού χαρακτηριστικών παραμέτρων (67 ανά περίπτωση), ήταν απαραίτητο να εξαλειφθούν οι χαρακτηριστικές παράμετροι που συσχετίζονταν γραμμικά ή δεν είχαν καμία διαγνωστική πληροφορία. H μέθοδος επιλογής χαρακτηριστικών εφαρμόστηκε πριν από την ταξινόμηση, με γνώμονα την ανεύρεση ενός υποσυνόλου των χαρακτηριστικών παραμέτρων που βελτιστοποιούν σε ακρίβεια τη διαδικασία ταξινόμησης. Εφαρμόστηκε η τεχνική επιπλέουσας πρόσθιας ακολουθιακά μεταβαλλόμενης επιλογής (SFFS). Ο αριθμός των δειγμάτων που χρησιμοποιήθηκαν είναι 2.036 (1.886 καλοήθειες και 150 κακοήθειες). Εξ αυτών, όλες οι κακοήθειες είναι ιστολογικά επιβεβαιωμένες. Επίσης, 140 καλοήθειες είναι ιστολογικά επιβεβαιωμένες με επάρκεια υλικού. Οι υπόλοιπες 1.726 καλοήθειες είναι επιβεβαιωμένες με συνεκτίμηση κλινικών, εργαστηριακών και απεικονιστικών ιατρικών εξετάσεων (υπέρηχοι κ.λπ.). Από τα 2.036 δείγματα, το 25% χρησιμοποιήθηκε για την επιλογή χαρακτηριστικών παραμέτρων, δηλαδή 37 περιπτώσεις κακοήθειας (Malignant) και 472 περιπτώσεις καλοήθειας (Non Malignant). Από την εφαρμογή της τεχνικής (SFFS) επιλέχθηκαν τελικά 12 χαρακτηριστικά ως βέλτιστα για την ταξινόμηση των δεδομένων FNA σε καλοήθη και κακοήθη. Η Τέταρτη βαθμίδα επεξεργασίας είναι η Εφαρμογής Ταξινόμησης με χρήση Μεθόδων Εξόρυξης Δεδομένων ή Ταξινομητής. Για το σκοπό αυτό, επιλέχθηκε να εφαρμοστεί μια πληθώρα αξιόπιστων, καλά επιβεβαιωμένων και σύγχρονων μεθόδων εξόρυξης δεδομένων. Το σύστημα εκπαιδεύτηκε και ελέγχθηκε σε σχέση με το δείγμα για το οποίο είχαμε ιστολογικές επιβεβαιώσεις (ground truth). Η ανεξάρτητη εφαρμογή τεσσάρων αξιόπιστων μεθόδων, Δέντρων Αποφάσεων (Decision Trees), Τεχνιτών Νευρωνικών Δικτύων (Artificial Neural Network), Μηχανών Στήριξης Διανυσμάτων (Support Vector Machine), και Κ - κοντινότερου γείτονα (k-NN), έδωσε αποτελέσματα συγκρίσιμα με αυτά της FNA μεθόδου. Περαιτέρω βελτίωση των αποτελεσμάτων επιτεύχθηκε με την εφαρμογή της μεθόδου πλειοψηφικού κανόνα (Majority Vote - CMV) συνδυάζοντας τα αποτελέσματα από την εφαρμογή των τριών καλύτερων αλγορίθμων, ήτοι των Νευρωνικών Δικτύων, Μηχανών Στήριξης Διανυσμάτων και Κ - κοντινότερου γείτονα. Η τροποποιημένη μέθοδος τεχνητών αυτοάνοσων συστημάτων (Artificial Immune Systems – AIS) χρησιμοποιήθηκε για πρώτη φορά στην ταξινόμηση και παρουσίασε ιδιαίτερα βελτιωμένα αποτελέσματα στην ταξινόμηση των επιχρισμάτων τα οποία χαρακτηρίζονται ύποπτα (suspicious) από τους ειδικούς και αποτελούν το αδύναμο σημείο της μεθόδου FNA. Αυτές οι περιπτώσεις υπόνοιας αποτελούν ένα πολύ δύσκολο κομμάτι για τη διάκριση μεταξύ των καλοηθειών και των κακοηθειών, ακόμα και για τους πλέον ειδικούς. Επειδή όλα τα περιστατικά που χαρακτηρίζονται από την βιοψία FNA ως υπόνοιες αντιμετωπίζονται κλινικά σαν κακοήθειες, η εφαρμογή των αλγοριθμικών μεθόδων βελτιώνει αισθητά τη διαχείριση αυτών των περιπτώσεων μειώνοντας τον αριθμό των άσκοπων χειρουργικών επεμβάσεων θυρεοειδεκτομών

Study of the effect of fat and sucrose replacement on bakery products: cookies

Η κατανάλωση μεγάλων ποσοτήτων λιπαρών και ζάχαρης αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα διατροφικά προβλήματα, καθώς οι λιπαρές ουσίες έχουν συνδεθεί με καρδιαγγειακές παθήσεις και παχυσαρκία, ενώ η ζάχαρη προκαλεί οδοντικές ασθένειες και συμβάλει και αυτή στην παχυσαρκία. Παρά τις συνέπειες αυτές, η αντικατάσταση των λιπαρών και της ζάχαρης, ειδικά σε ένα τρόφιμο όπως τα μπισκότα τύπου cookies, αποτελεί ένα δυσεπίλυτο πρόβλημα. Οι λιπαρές ύλες προσδίδουν γεύση, άρωμα, ιδιαίτερη αίσθηση στο στόμα, βελτιωμένη υφή και καλή εμφάνιση, ενώ έχουν και λιπαντική ικανότητα στο τρόφιμο. Η ζάχαρη, εξάλλου, είναι ίσως το σημαντικότερο συστατικό των προϊόντων ζαχαροπλαστικής, καθώς χρησιμοποιείται για τη διαμόρφωση του όγκου και της υφής, και για την πρόσδοση γλυκύτητας στα προϊόντα. Σκοπός της συγκεκριμένης μελέτης ήταν να εξετασθεί η επίδραση που έχει η υποκατάσταση των λιπαρών έως και 50% από μιμητές λιπαρών, καθώς και η ολική αντικατάσταση της ζάχαρης από εναλλακτικά γλυκαντικά, στις ρεολογικές και φυσικές ιδιότητες του ζυμαριού και των τελικών προϊόντων και στις οργανοληπτικές ιδιότητες των μπισκότων. Το μπισκότο αναφοράς παρασκευάστηκε με τα ακόλουθα συστατικά: αλεύρι χωρίς διογκωτικά (48% κ.β.), ζάχαρη σε μορφή σκόνης (18% κ.β.), μαργαρίνη (21% κ.β.), άμυλο διαλυτό σε ψυχρό νερό, ορό γάλακτος, ανθρακική αμμωνία, ανθρακική σόδα, τρυγικό οξύ, γαλακτικό στεατικό νάτριο και νερό. Για την υποκατάσταση των λιπαρών έως και 50% χρησιμοποιήθηκαν έξι διαφορετικοί μιμητές λιπαρών: πολυδεξτρόζη, μαλτοδεξτρίνες χαμηλού ισοδύναμου δεξτρόζης (C*delight MD 01970), β-γλυκάνες (Dairytrim), πηκτίνη, ινουλίνη (ραφτιλίνη) και μίγμα μικροσωματιδίων πρωτεΐνης ορού γάλακτος και γαλακτωματοποιητών (Simplesse Dry 100). Οι μιμητές προστέθηκαν σε μορφή πηγμάτων ή πυκνών διαλυμάτων, μετά τη διάλυσή τους σε νερό. Η ζάχαρη αντικαταστάθηκε από πολυόλες: μαλτιτόλη, λακτιτόλη, μαννιτόλη, σορβιχόλη και ξυλιτόλη ή φρουκτόζη. Για να ενισχυθεί η γλυκύτητα στα μπισκότα με τα παραπάνω εναλλακτικά γλυκαντικά προστέθηκε ακετοσουλφαμικό κάλιο ως ισχυρό γλυκαντικό. Οι ρεολογικές ιδιότητες των ζυμαριών και των μπισκότων μελετήθηκαν με δοκιμές συμπίεσης και εκτιμήθηκε στα μεν ζυμάρια η σκληρότητα, η ελαστικότητα, η συνοχή και η συνάφεια και στα δε μπισκότα η σκληρότητα και η τραγανότητα. Οι λοιπές φυσικές ιδιότητες που μετρήθηκαν ήταν η αύξηση διαμέτρου των μπισκότων μετά το ψήσιμο, η υγρασία, η ενεργότητα νερού καθώς και το χρώμα των ζυμαριών και των μπισκότων. Οι οργανοληπτικές ιδιότητες γεύση/άρωμα, υφή και γενική εντύπωση μετρήθηκαν από ομάδα εκπαιδευμένων δοκιμαστών. Η υποκατάσταση λιπαρών επηρέασε τις ιδιότητες των ζυμαριών μειώνοντας τη σκληρότητα και τη συνεκτικότητά τους ανάλογα με το ποσοστό υποκατάστασης. Όλα τα μπισκότα με υποκατάσταση λιπαρών έως και 23% εμφάνισαν ιδιότητες παρόμοιες με του δείγματος αναφοράς, εκτός από τη σκληρότητα και την τραγανότητα. Αυξανομένου του ποσοστού υποκατάστασης του λιπαρού μειώνεται η διάμετρος, ιδιαίτερα για τα προϊόντα που περιείχαν πηκτίνη, μαλτοδεξτρίνες και β-γλυκάνες, διατηρώντας όμως ένα επιθυμητό άπλωμα. Επίσης οδήγησε σε αύξηση της ενεργότητας νερού, σε επίπεδα όμως που δεν επηρεάζεται η διατηρησιμότητα του προϊόντος. Όσον αφορά στο χρώμα των προϊόντων δεν επηρεάσθηκε σημαντικά. Η οργανοληπτική εξέταση έδειξε ότι η υποκατάσταση λιπαρών οδηγεί σε προϊόντα με γεύση/άρωμα με χαμηλότερη βαθμολογία αλλά είναι αποδεκτά, με καλύτερα εκείνα που περιέχουν πολυδεξτρόζη, ενώ επηρεάζει κυρίως τη σκληρότητα και την τραγανότητα αυτών. Οι ιδιότητες αυτές σύμφωνα με την οργανοληπτική και την ενόργανη εξέταση είναι εκείνες που επηρεάζονται περισσότερο από όλες τις άλλες και εξαρτώνται τόσο από τον τύπο του μιμητή όσο και από το ποσοστό υποκατάστασης. Η επίδραση του τύπου του μιμητή καθώς και του ποσοστού υποκατάστασης λιπαρών στην υφή μπισκότων περιγράφηκε με ένα εμπειρικό μοντέλο που στηρίχθηκε στην ιξωδοελαστική συμπεριφορά που παρουσιάζουν τα μπισκότα, και συνδέει τη σκληρότητα και την τραγανότητα που εκφράζονται από τη μεγίστη τάση και το λόγο μέγιστης τάσης/παραμόρφωσης αντίστοιχα, με τον τύπο του μιμητή και το ποσοστό υποκατάστασης. Η σκληρότητα και η τραγανότητα των μπισκότων γενικά αυξανόταν καθώς το ποσοστό υποκατάστασης γινόταν μεγαλύτερο, όμως η αύξηση αυτή ήταν μέτρια για ορισμένους από τους μιμητές λιπαρών (ραφτιλίνη, C*delight, Simplesse), με αποτέλεσμα την παραγωγή προϊόντων με καλύτερα χαρακτηριστικά υφής σε σύγκριση με τα αντίστοιχα μπισκότα χαμηλών λιπαρών που παρασκευάστηκαν χωρίς προσθήκη μιμητών. Τα εναλλακτικά γλυκαντικά επηρέασαν με διαφορετικό τρόπο έκαστο τα ρεολογικά χαρακτηριστικά του ζυμαριού. Η προσθήκη μαλτιτόλης και φρουκτόζης είχε ως αποτέλεσμα την παρασκευή ζυμαριών με τις υψηλότερες τιμές σκληρότητας και συνεκτικότητας, ενώ ακολούθησαν κατά φθίνουσα σειρά τα δείγματα που περιείχαν ζάχαρη, λακτιτόλη, σορβιτόλη και ξυλιτόλη. Η συνοχή και η συνάφεια των ζυμαριών που περιείχαν διαφορετικά γλυκαντικά ακολούθησαν αντίθετη σειρά. Οι φυσικές ιδιότητες, τα χαρακτηριστικά υφής και οι οργανοληπτικές ιδιότητες των μπισκότων επηρεάστηκαν επίσης με διαφορετικό τρόπο από κάθε γλυκαντικό. Τα μπισκότα μαλτιτόλης και λακτιτόλης είχαν ιδιότητες παρόμοιες με της ζάχαρης, με τη διαφορά ότι τα μπισκότα της λακτιτόλης ήταν πιο μαλακά και λιγότερο τραγανά. Η σκληρότητα και η τραγανότητα μειώθηκε περαιτέρω, όταν χρησιμοποιήθηκαν σορβιτόλη και ξυλιτόλη ως εναλλακτικά γλυκαντικά, ενώ μειώθηκε η διάμετρος των μπισκότων και αυξήθηκε η υγρασία και η ενεργότητα νερού, χωρίς οι διαφορές να είναι σημαντικές εκτός από την περίπτωση της ξυλιτόλης. Η μαννιτόλη αποδείχθηκε ότι δεν ήταν κατάλληλη ως εναλλακτικό γλυκαντικό στα μπισκότα τύπου cookies, καθώς εμποδίζει το άπλωμα των προϊόντων, ενώ παράλληλα δίνει δυσάρεστη γεύση/άρωμα και εμφάνιση. Η φρουκτόζη επίσης θεωρήθηκε ως ακατάλληλη για τη συγκεκριμένη χρήση, καθώς προσέδωσε πικρή μετάγευοη και ιδιαίτερα σκούρο χρώμα στα προϊόντα. Με βάση τα αποτελέσματα που προέκυψαν για τους διάφορους μιμητές λιπαρών και τα διάφορα εναλλακτικά γλυκαντικά επιλέχθηκαν ως καταλληλότερα για την παρασκευή μπισκότων χαμηλών λιπαρών και χωρίς ζάχαρη οι μιμητές πολυδεξτρόζη, ραφτιλίνη, Simplesse, και C*delight και τα εναλλακτικά γλυκαντικά μαλτιτόλη, λακτιτόλη και σορβιτόλη τα οποία και δοκιμάσθηκαν σε όλους τους δυνατούς συνδυασμούς. Η προσθήκη ραφτιλίνης, Simplesse ή C*delight σε συνδυασμούς τους με λακτιτόλη ή σορβιτόλη σε μπισκότα χωρίς ζάχαρη με μειωμένα λιπαρά κατά 35%, είχαν ως αποτέλεσμα την παρασκευή προϊόντων με σκληρότητα και τραγανότητα συγκρίσιμες με του δείγματος αναφοράς. Η προσθήκη της πολυδεξτρόζης ως μιμητή λιπαρών και της μαλτιτόλης ως εναλλακτικό γλυκαντικό οδήγησαν σε αύξηση της σκληρότητας και της τραγανότητας. Περαιτέρω υποκατάσταση των λιπαρών έως και 50% έγινε με χρήση ραφτιλίνης, C*delight ή Simplesse σε συνδυασμό με μίγμα λακτιτόλης και σορβιτόλης, αλλά τα τελικά προϊόντα είχαν μεγαλύτερη σκληρότητα και τραγανότητα από το δείγμα αναφοράς και μειωμένο άπλωμα. Τα δείγματα, που παρασκευάστηκαν με Simplesse παρουσίασαν το μεγαλύτερο άπλωμα, η γεύση τους όμως, δεν ήταν ικανοποιητική. Αντίθετα., τα μπισκότα που περιείχαν C*delight θεωρήθηκαν ως τα περισσότερο αποδεκτά κατά τον οργανοληπτικό έλεγχο. Τα χαρακτηριστικά υφής αυτών βελτιώθηκαν είτε με μείωση της προστιθέμενης ποσότητας εναλλακτικού γλυκαντικού, είτε με αύξηση της συγκέντρωσης του πήγματος του μιμητή λιπαρού. Όλα τα δείγματα μειωμένων λιπαρών και χωρίς ζάχαρη παρουσίασαν υψηλότερες τιμές ενεργότητας νερού και υγρασίας από το δείγμα αναφοράς, ωστόσο οι τιμές αυτές ήταν σε επίπεδα που εξασφαλίζουν τη διατηρησιμότητα των μπισκότων

E-Learning Courses Evaluation on the Basis of Trainees&rsquo; Feedback on Open Questions Text Analysis

Life-long learning is a necessity associated with the requirements of the fourth industrial revolution. Although distance online education played a major role in the evolution of the modern education system, this share grew dramatically because of the COVID-19 pandemic outbreak and the social distancing measures that were imposed. However, the quick and extensive adoption of online learning tools also highlighted the multidimensional weaknesses of online education and the needs that arise when considering such practices. To this end, the ease of collecting digital data, as well as the overall evolution of data analytics, enables researchers, and by extension educators, to systematically evaluate the pros and cons of such systems. For instance, advanced data mining methods can be used to find potential areas of concern or to confirm elements of excellence. In this work, we used text analysis methods on data that have emerged from participants&rsquo; feedback in online lifelong learning programmes for professional development. We analysed 1890 Greek text-based answers of participants to open evaluation questions using standard text analysis processes. We finally produced 7-gram tokens from the words in the texts, from which we constructed meaningful sentences and characterized them as positive or negative. We introduced a new metric, called acceptance grade, to quantitatively evaluate them as far as their positive or negative content for the online courses is concerned. We finally based our evaluation on the top 10 sentences of each category (positive, negative). Validation of the results via two external experts and data triangulation showed an accuracy of 80%

E-Learning Courses Evaluation on the Basis of Trainees’ Feedback on Open Questions Text Analysis

Life-long learning is a necessity associated with the requirements of the fourth industrial revolution. Although distance online education played a major role in the evolution of the modern education system, this share grew dramatically because of the COVID-19 pandemic outbreak and the social distancing measures that were imposed. However, the quick and extensive adoption of online learning tools also highlighted the multidimensional weaknesses of online education and the needs that arise when considering such practices. To this end, the ease of collecting digital data, as well as the overall evolution of data analytics, enables researchers, and by extension educators, to systematically evaluate the pros and cons of such systems. For instance, advanced data mining methods can be used to find potential areas of concern or to confirm elements of excellence. In this work, we used text analysis methods on data that have emerged from participants’ feedback in online lifelong learning programmes for professional development. We analysed 1890 Greek text-based answers of participants to open evaluation questions using standard text analysis processes. We finally produced 7-gram tokens from the words in the texts, from which we constructed meaningful sentences and characterized them as positive or negative. We introduced a new metric, called acceptance grade, to quantitatively evaluate them as far as their positive or negative content for the online courses is concerned. We finally based our evaluation on the top 10 sentences of each category (positive, negative). Validation of the results via two external experts and data triangulation showed an accuracy of 80%

A Mixed Reality Approach Enriching the Agricultural Engineering Education Paradigm, against the COVID-19 Constraints

Since the very early beginning of the mankind history, any great difficulty, like wars or diseases, had to be a challenge for progress and innovation, otherwise the game was lost. In this regard, the recent COVID-19 pandemic provides to the learners&apos; and teachers&apos; community a great opportunity to better adapt and enrich their educational practices. Initially, aiming to assist students of agricultural engineering to demystify the innovative technologies of their scientific area, a remotely programmed and controlled robotic arm platform for fruit-picking purposes is deployed. This is just the excuse behind which a colorful bouquet of modern and software and hardware components are glued together to provide the potential for supporting a wide range of modern engineering applications. In an era that the speed of the technological achievements makes difficult to categorize their impact in industry, society or education, the proposed approach can be classified as containing mainly mixed reality, mobile, blended and project-based learning characteristics. A first set of results indicate that the discussed platform can greatly assist the students to tackle the lack of physical presence in the laboratory/classroom providing a quite interesting alternative to full in-vitro educational practices

Health Informatics Training Programs to Strengthen Health Workforce in Montenegro

Health informatics plays a crucial role in modern healthcare provision. Training and continuous education are essential to bolster the healthcare workforce on health informatics. In this work, we present the training events within EU-funded DigNest project. The aim of the training events, the subjects offered, and the overall evaluation of the results are described in this paper