Scriptiebank overzicht

Drie taalmodellen werden zowel lokaal als in de cloud getest. Op basis van 6.241 aanvragen werden energieverbruik, geschatte CO₂-uitstoot, snelheid, kosten en inhoudelijke juistheid vergeleken. Een correctie op de cloudschattingen bracht ook het energieverbruik voor het lezen van lange documenten in rekening. Voor de onderzochte toepassing bleek de cloud naar schatting gemiddeld vijf keer energiezuiniger en bij het verwachte bedrijfsvolume financieel aantrekkelijker. Tegelijk toonden de tests dat correct gevormde antwoorden inhoudelijke fouten kunnen bevatten.

De resultaten zijn vertaald naar een praktische beslissingsboom die bedrijven helpt kiezen op basis van onder meer privacy, beschikbare apparatuur, gebruiksvolume, stroommix en antwoordkwaliteit.

Dit bachelorproject beschrijft de ontwikkeling van CompanionBits, een Belgisch softwareplatform dat gebruiksvriendelijke productiviteitstools ontwikkelt voor bouwprofessionals. Het project ontstond vanuit de vaststelling dat veel dagelijkse handelingen binnen AutoCAD nog steeds tijdrovend en omslachtig verlopen. CompanionBits wil deze bestaande werkomgeving verbeteren zonder AutoCAD te vervangen, met eenvoudige en gerichte tools die de efficiëntie verhogen.

Binnen het project werd een volledig softwareplatform ontwikkeld. Dit omvat een commerciële website, gebruikers- en abonnementsbeheer, een beveiligd licentiesysteem, online betalingen via Stripe en een reeks AutoCAD-plugins. Daarnaast werd BasinCalc ontwikkeld als een zelfstandige rekentool voor infiltratie- en bufferbekkens. De AutoCAD-tools werden ontwikkeld met C# en .NET 8, terwijl de website gebruikmaakt van Next.js, React en TypeScript. De backend werd gebouwd met Django en PostgreSQL, aangevuld met Redis en verschillende externe diensten.

Tijdens het project werd uitgebreid aandacht besteed aan softwarearchitectuur, beveiliging, gebruiksvriendelijkheid, schaalbaarheid en onderhoudbaarheid. Het systeem maakt onder andere gebruik van machinegebonden licenties, versleutelde lokale licentiegegevens, server-side validatie en een offline-periode van maximaal 30 dagen. Betalingsgegevens worden niet door CompanionBits opgeslagen, maar rechtstreeks door Stripe verwerkt.

De software werd gevalideerd via manuele functionele tests, API-tests, geautomatiseerde unit- en integratietests en een CI-pijplijn met GitHub Actions. De belangrijkste requirements werden gekoppeld aan concrete acceptatietestcases. Hierdoor werd niet alleen de functionaliteit, maar ook de betrouwbaarheid en beveiliging van het platform gecontroleerd.

Een belangrijk onderdeel van het project was de technologiekeuze. Een eerder ontwikkelde Java/Spring Boot-backend werd tijdens het project vervangen door Django, omdat Django beter aansloot bij de ontwikkelsnelheid en vereisten van een solo-ontwikkelaar. Ook PostgreSQL en Next.js werden bewust gekozen vanwege hun betrouwbaarheid, integratiemogelijkheden en SEO-ondersteuning.

Het eindresultaat is een volledig werkend en commercieel inzetbaar softwareplatform. Het project toont aan dat een complexe oplossing zelfstandig over verschillende technologieën heen kan worden ontworpen, ontwikkeld, getest en gedeployed. Naast technische kennis leverde het project ook ervaring op in security, softwarearchitectuur, productontwikkeling en ondernemerschap. Toekomstige uitbreidingen zijn onder andere meer geautomatiseerde frontendtests, monitoring, 2FA, verdere uitbreiding van de toolsuite, publicatie via de Autodesk App Store en internationale groei.

In deze bachelorproef wordt onderzocht hoe AI-gestuurde educatieve chatbots kunnen worden afgestemd op de noden van leerlingen met leerstoornissen, met een focus op dyslexie en dysfasie. De stage vindt plaats binnen Eureka Expert BV, onderdeel van Eureka Leuven, een toonaangevend Belgisch expertisecentrum die personen met leerstoornissen begeleidt.
Binnen deze context wordt een prototype ontwikkeld van een AI-gedreven chatbot die optreedt als digitale studiebegeleider. Het systeem moet studeren ondersteunen door de leerling te ondervragen en gericht feedback te geven op basis van het studiemateriaal van de gebruiker. Hierbij wordt specifiek rekening gehouden met de noden van leerlingen met dyslexie en/of dysfasie.
Het systeem wordt ontwikkeld in React (TypeScript/Vite). De AI-functionaliteit wordt gerealiseerd via een Node.js/Express-backend met Google Gemini voor tekst- en spraakverwerking. Door gebruik te maken van Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Gemini File Search worden antwoorden inhoudelijk afgestemd op het studiemateriaal.
Daarnaast wordt een literatuurstudie uitgevoerd naar informatieverwerking en effectieve leerstrategieën bij leerlingen met dyslexie en/of dysfasie. Op basis hiervan wordt onderzocht hoe een AI-chatbot deze strategieën kan ondersteunen. Daarnaast wordt onderzocht hoe system prompts geoptimaliseerd kunnen worden en wordt een promptstrategie uitgewerkt.
Tot slot wordt een evaluatie uitgevoerd met leerlingen gericht op hun gebruikservaring. Aan de hand van gerichte vragen wordt gepeild naar gebruiksvriendelijkheid, duidelijkheid, motivatie en ondersteuning. De resultaten worden verwerkt in een evaluatiematrix, die toelaat om verbeterpunten te formuleren voor zowel de chatbotinterface als de onderliggende promptstructuur.
Uit de ontwikkeling en evaluatie blijkt dat de AI-gestuurde chatbot potentieel heeft als aanvullende studieondersteuning voor leerlingen met dyslexie en/of dysfasie. De combinatie van Retrieval-Augmented Generation, aangepaste promptstrategieën, eenvoudige taal, herhaling en multimodale interactie zorgt ervoor dat de chatbot beter kan aansluiten bij de noden van deze doelgroep. Doordat de antwoorden gebaseerd worden op het studiemateriaal van de leerling, kan de ondersteuning inhoudelijk relevanter en meer contextgericht worden aangeboden.
De gebruikerstesten tonen aan dat de chatbot door leerlingen als motiverend en behulpzaam kan worden ervaren. Vooral de mogelijkheid om zelfstandig te oefenen, vragen te stellen, uitleg te krijgen en via spraak te communiceren, maakt de toepassing toegankelijker voor leerlingen die moeilijkheden ervaren met lezen, schrijven of taalverwerking. De chatbot biedt bovendien ruimte voor herhaling en directe feedback, wat kan bijdragen aan meer zelfvertrouwen en zelfstandigheid tijdens het studeren.
Tegelijkertijd moet de chatbot worden gezien als een ondersteunend hulpmiddel en niet als vervanging van een leerkracht of begeleider. De resultaten tonen aan dat AI waardevol kan zijn binnen gepersonaliseerde leerondersteuning, op voorwaarde dat de technologie zorgvuldig wordt afgestemd op de doelgroep en ingebed wordt in een veilige, pedagogisch verantwoorde leercontext. Deze bachelorproef toont daarmee aan dat een AI-gestuurde studiebegeleider een veelbelovende aanvulling kan vormen op bestaande digitale leerplatformen voor leerlingen met leerstoornissen.

Door de evolutie van de sport is het jureren van ropeskipping freestyles op hoog niveau moeilijk geworden. Zowel het aantal skills in de routine, alsook de snelheid waarmee ze worden uitgevoerd neemt toe. Dit is vooral te merken in Double Dutch freestyles. Daarom worden deze routines zowel live (creativiteit, variatie, muziekgebruik) als vertraagd (moeilijkheidsgraad) gejureerd.
Ondanks het feit dat freestyles op halve snelheid worden herbekeken en hierdoor jureerfouten worden vermeden, merkt men dat er nog enig verschil zit op scores toegekend door juryleden. Door de toegenomen toegankelijkheid van kunstmatige intelligentie, voornamelijk neurale netwerken, werd de vraag gesteld of een AI juryassistent ontwikkeld kan worden die helpt een betere en objectievere score zou opleveren.
Dit onderzoek verkent de mogelijkheid tot het bouwen van zo een juryassistent, de benodigde technieken en uitdagingen. De huidige vorm van de juryassistent bestaat uit drie hoofdzakelijke delen. Het eerste deel gaat over het lokaliseren van springers in de opnames. Niet alle videos zoomen in op de springer of zijn net eerder statische opname. Dit deel is noodzakelijk om computationele overhead te beperken, daar springers soms minder dan een vijfde van het beeld in beslag nemen.
De tweede groote stap is het splitsen van volledige routines in elke uitgevoerde skill. Dit wordt gedaan aangezien het onbegonnen werk zou zijn op om dit manueel te doen.
Het derde deel omvat het herkennen van de gesprongen skill. Voor Double Dutch Freestyles betekent dit een combinatie van uitvoering door draaiers en springers.
Door louter presentatieskills of moeilijk zichtbare skills te makeren als 'unknown' (e.g. wanneer een draaier tussen de springer en camera staat), wordt er verwacht dat het model aangeeft wanneer het niet zeker is.
Voor het lokaliseren slaagde YOLOv11 er in om een mAP50 te behalen tussen de 93-95\%, waarbij het succesvol publiek filterde van atleten, mits kleine foutjes. Hierdoor het Multiscale Vision Transformer model skills ingezoomde crops gebruiken om acties van elkaar te onderscheiden. Deze konden vervolgens herkend herkend worden hetzelfde MViT model of een doormiddel van een Swin Transformer. Het gemiddelde f1 macro gemiddelde van deze modellen lagen tussen de 49 en de 53 procent, door de lage representatie van minder vaak voorkomende skills. Immers lag de totale accuraatheid hoger, tussen de 89 en de 94 procent.
Dit zorgde ervoor dat juryscores door het model konden toegewezen, deze lagen -28 tot -20 procent onder de score toegekend door juryleden.
Verdere onderzoek is nodig om de accuraatheid van de architectuur te verhogen.

Competentiegericht onderwijs (CBE) wordt steeds vaker toegepast in het Vlaams secundair
onderwijs. Voor leerkrachten brengt dit uitdagingen met zich mee bij het interpreteren
van leerlinggegevens en het nemen van gepaste acties. Deze masterproef onderzoekt
hoe een learning analytics dashboard (LAD) leerkrachten kan ondersteunen tijdens
klassenraden, waar belangrijke beslissingen over leerlingen genomen worden.
Via een participatief ontwerpproces werd CLAIRE ontwikkeld, een proof-of-concept
dashboard. Dit dashboard sluit aan bij het Vlaamse competentiekader en is technisch
ge¨ıntegreerd met Moodle, het leerplatform van de partnerschool. Het ontwerp richtte
zich op gebruiksvriendelijkheid, visuele helderheid en praktische toepasbaarheid in het
dagelijkse lesgebeuren.
Feedback van leerkrachten wees op de nood aan duidelijke inzichten, intu¨ıtieve interfaces
en ondersteuning bij het opvolgen van leertrajecten op verschillende niveaus. Hoewel
artifici¨ele intelligentie werd verkend als mogelijke uitbreiding, ligt de focus in het uiteindelijke
prototype op begrijpelijke en bruikbare visualisaties van leerdata.
Kwalitatieve evaluatie toonde aan dat leerkrachten het visuele overzicht erg nuttig
vonden en de duidelijke structuur van competenties per vakgebied sterk waardeerden. Iteratieve
prototyping bracht het belang aan het licht van minimale manuele input, voortgangsvisualisaties
en flexibele filters die aansluiten bij de dagelijkse praktijk. Tijdens een
feedbacksessie op school werd het ontwerp van CLAIRE positief onthaald; leerkrachten
gaven aan dat het dashboard het analyseren van leerlinggegevens aanzienlijk vereenvoudigt.
Deze thesis levert een bijdrage aan het ontwerpen van gebruiksvriendelijke dashboards
voor leerkrachten en biedt concrete richtlijnen voor datagedreven besluitvorming binnen
CBE-contexten.

Via deze applicatie kunnen de eigenschappen van elderspeak gedetecteerd worden zodat iedereen de eigenschappen goed kan onthouden en toepassen. Elderspeak is het fenomeen waarbij jongere mensen tegen ouderen spreken op een betuttelende manier, vandaar dat elderspeak ook wel als secondary baby talk wordt benoemd, en dit kan nefast zijn voor de mental gezondheid van ouderen.

­Nieuwe Android platformen Wear, TV en Auto zijn de toekomstTerwijl vele technologiebedrijven moeilijkheden hebben om met nieuwe innovatieve ideeën op de proppen te komen, lanceerde Google op hun jaarlijkse technologiebeurs, Google IO, maar liefst 3 nieuwe Android platformen. Zo zal het Android besturingssysteem zo bekend vanop onze smartphones binnenkort te zien zijn op talrijke smartwatches, televisies en zelf een vervanging vormen voor een vaak veel te ingewikkeld systeem in de wagen.

Stel je voor: je hebt pas een ongeval gehad, je ruggengraat is gekwetst, en je armen werken niet meer zoals voorheen. Er wacht je nu een lang proces van revalidatie en therapie. Je zal opnieuw moeten leren je tanden poetsen, je haar kammen, drinken, en zoveel meer. Wat eerst vanzelfsprekend was is nu een reusachtige opgave. Nu moet je elke week, of zelfs meerdere keren per week, naar de praktijk van de therapeut, waar je al deze handelingen terug gaat aanleren. Het duurt lang, en het wordt snel saai. De kosten om steeds naar de praktijk te gaan kunnen ook snel oplopen.

Wit-Gele Kruis helpt artsenHet Wit-Gele Kruis heeft een gigantische databank met gegevens over haar patiënten. Dit kan gaan van gewone adresgegevens tot gedetailleerde bloeddrukmetingen. Het delen van deze informatie met de huisarts gebeurt momenteel tijdens een gesprek tussen verpleegkundige en arts. Hoewel deze gesprekken enorm nuttig kunnen zijn, was er toch al langer vraag bij artsen naar een alternatieve manier om deze gegevens eenvoudiger te kunnen raadplegen. Wit-Gele Kruis Limburg en Vlaams-Brabant kwamen samen op het idee een extranet voor artsen te bouwen.