AbstractMoerkerken, Anneke (2006)Klassrumsmanagement, Fördröjd uppmärksamhet med hjälp avtrafikljusmodellenSkolutveckling och ledarskap, Specialpedagogisk påbyggnadsutbildning,Lärarutbildningen, Malmö högskolaSyftet med följande arbete är att bidra med en utökad insikt om begreppetklassrumsmanagement och dess begreppsstrukturer samt att undersökaanvändandet av trafikljusmodellen med betoning på det specialpedagogiskaområdet.Klassrumsmanagement berör hanteringen av mål och innehåll samtgenomförande av lektioner i ett socialt organiserat sammanhang iklassrumsmiljöer. Man kan med hjälp av dess teorier arbeta med deorganisatoriska, sociala, didaktiska och pedagogiska färdigheter sombehövs för att på ett bra sätt kommunicera med eleverna. Detta för att skapaförutsättningar för ett klassrumsklimat i vilket att lära ut och att lära in skerså effektivt, positivt och innehållsrikt som möjligt.Vid trafikljusmodellen använder man sig av olika signaler för när elevernakan rådfråga pedagogen eller sina klasskompisar medan de arbetarsjälvständigt med sina uppgifter. En enkät angående användandet avtrafikljusmodellen var överlag positiv. Både pedagoger och elever upplevdeatt fördelningen av den tid pedagogerna förlade på eleverna blev merarättvis och att eleverna kunde koncentrera sig bättre på uppgifterna. Rättanvänt blir trafikljuset en form av självdisciplin eftersom eleven vet vadsom förväntas av henne/honom och vet vad den ska prestera under en visstid. Klasspedagogerna ser utvecklingsmöjligheter i det egna arbetet medelever i behov av särskilt stöd.Nyckelord: Classroom Management, fördröjd uppmärksamhet, klassrumsmanagement,ledarskap i klassen, självständigt arbete, trafikljus, särskiltstöd

Bilar har en fortsatt tillväxt världen över där trafikinfrastruktur och trafikledning parallellt blir ett svårt område att hantera och reglera där en fortsatt tillväxt resulterar i olika slags trafikproblem för privatpersoner och verksamheter. Vidare påverkar byggnationer framkomlighet i trafiken där trafikstockningar uppstår vilket har en negativ påverkan på miljön. Därav har studiens syfte utgått ifrån att utreda huruvida ett trafikledningssystem kan komma att förbättra trafikflödet kring en byggnation i en specifik kommun. Vidare har en beskrivning kring hur företag kan förbereda sig inför en sådan implementation inkluderats i studiens syfte för att uppnå maximal effekt kring utvecklandet av trafikledningssystem. Därav har följande frågeställningar formulerats: F1: Vilka beståndsdelar bör ingå i ett digitalt TLS? F2: Hur kan trafikflöden förbättras genom digitala TLS? F3: Vilka förberedelser krävs inom en organisation för att implementera ett digitalt TLS? För att utreda dessa frågor har skribenterna valt att genomföra en fallstudie för att få ett brett och holistiskt perspektiv kring detta område. Då forskning om implementerandet av ett trafikledningssystem kring byggnationer har visat sig vara ett outforskat område var valet att genomföra en fallstudie det mest lämpliga. Vidare nyttjades även en abduktiv ansats för att få en omfattande bild kring ämnet som studerades. Därmed har en litteraturinsamling initierats för att inkludera utforskad fakta kring trafikledningssystem och implementerandet av en sådan förändring. För att styrka samt komplettera litteraturinsamlingen valde skribenterna att genomföra ett antal semistrukturerade intervjuer med aktörer som har erfarenhet och kunskap kring utveckling samt implementering av trafikledningssystem. Vidare intervjuades även aktörer från det företag studien arbetar med för att få kunskap och skapa en bild kring huruvida de är redo att ta emot en sådan lösning eller inte. Efter samtliga intervjuer fick skribenterna ta del av ytterligare information kring det ämne studien behandlar vilket resulterade i vidare sökningar bland sökmotorer och databaser för information. Sammanfattningsvis kom skribenterna fram till att ett digitalt TLS bör innehålla någon form av datainsamlingsmetod vilket i detta fall var antingen data från Google eller mikrovågssensorer beroende på huruvida trafikläget i fallkommunen ser ut. Vidare inkluderas det i studien en algoritm och ett datorkort som har till uppgift att bearbeta den insamlade trafikdata och, i de fall där en omdirigering av trafik krävs, generera vidare data till digitala meddelandeskyltar för att formulera nya eventuella trafiksituationer till trafikanterna. De resulterade algoritmer syftade till att beräkna tidsåtgången för ett antal rutter för att kunna identifiera och dirigera trafiken till den snabbaste rutten. Slutligen har denna studie konkluderat att ett trafikledningssystem inte bör implementeras eller utvecklas utan prioriterandet av en förändringsledning och ett formande av en datadriven kultur.Nyckelord: Trängsel, Arbetszon, Rusningstid, Trafik, Trafikledningssystem, Trafikljus, Sensorer, Dynamiska meddelandeskyltar, Förändringsledning, Datadrivet beslutsfattande, Genomförande av förändring.

A challenge in today's society is to handle a large amount of vehicles traversing an intersection. Traffic lights are often used to control the traffic flow in these intersections. However, there are inefficiencies since the algorithms used to control the traffic lights do not perfectly adapt to the traffic situation. The purpose of this paper is to compare three different types of algorithms used in traffic control systems to find out how to minimize vehicle waiting times. A pretimed, a deterministic and a reinforcement learning algorithm were compared with each other. Test were conducted on a four-way intersection with various traffic demands using the program Simulation of Urban MObility (SUMO). The results showed that the deterministic algorithm performed best for all demands tested. The reinforcement learning algorithm performed better than the pretimed for low demands, but worse for varied and higher demands. The reasons behind these results are the deterministic algorithm's knowledge about vehicular movement and the negative effects the curse of dimensionality has on the training of the reinforcement learning algorithm. However, more research must be conducted to ensure that the results obtained are trustworthy in similar and different traffic situations. / En utmaning i dagens samhälle är att hantera en stor mängd fordon som kör igenom en korsning. Trafikljus används ofta för att kontrollera trafikflödena genom dessa korsningar. Det finns däremot ineffektiviteter eftersom algoritmerna som används för att kontrollera trafikljusen inte är perfekt anpassade till trafiksituationen. Syftet med denna rapport är att jämföra tre typer av algoritmer som används i trafiksystem för att undersöka hur väntetid för fordon kan minimeras. En tidsbaserad, en deterministisk och en förstärkande inlärning-algoritm jämfördes med varandra. Testerna utfördes på en fyrvägskorsning med olika trafikintensiteter med hjälp av programmet Simulation of Urban MObility (SUMO). Resultaten visade att den deterministiska algoritmen presterade bäst för alla olika trafikintensiteter. Inlärningsalgoritmen presterade bättre än den tidsbaserade på låga intensiteter, men sämre på varierande och högre intensiteter. Anledningarna bakom resultaten är att den deterministiska algoritmen har kunskap om hur fordon rör sig samt att dimensionalitetsproblem påverkar träningen av inlärningsalgoritmen negativt. Det krävs däremot mer forskning för att säkerställa att resultaten är pålitliga i liknande och annorlunda trafiksituationer.