Search

Tiivistelmä. Tämä kandidaatintutkielma käsittelee liikunnan ja tunnetaitojen yhteyttä sekä varhaiskasvatuksen ohjatun liikunnan keinoja toimia lapsen tunnetaitojen vahvistajana. Tutkielman tarkoituksena on selvittää, miten varhaiskasvatuksen ohjattu liikunta voi toimia lapsen tunnetaitojen vahvistajana. Tutkielma toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena. Kirjallisuuden valintaa ohjasivat varhaiskasvatuksen kontekstissa ilmenevät liikuntatuokiot sekä lasten tunnetaitojen tarkastelu. Aineistoina toimivataiheeseen liittyvä kotimainen ja kansainvälinen kirjallisuus sekätutkimusartikkelit. Kirjallisuutena on käytetty nykyaikaisia ja vertaisarviota lähteitä. Tutkittaessa liikunnan ja tunnetaitojen yhteyttä todettiin liikunnan olevan lapselle luonteva tapa ilmaista tunteitaan. Tunteiden säätely ja itsetunto kehittyvät lapsen toimiessa vuorovaikutuksessa muiden kanssa. Tutkimustulokset osoittivat motoristen taitojen ja tunnetaitojen välisen yhteyden. Toisena tutkimusongelmana oli selvittää, miten liikunnallisilla keinoilla voidaan tukea lapsen tunnetaitoja varhaiskasvatuksessa. Aiheeseen liittyvien tutkimustulosten tarkastelussa ilmeni, että varhaiskasvattajalla on merkittävä rooli lasten liikuntakasvattajana ja positiivisten tunnetaitojen vahvistajana. Ympäristön, ilmapiirin ja palautteen merkitys nousivat myös tärkeiksi keinoiksi tukea lasten tunnetaitoja liikuntatuokioilla.

Keuhkojen natiiviröntgentutkimusta käytetään terveydenhuollossa yleisesti keuhkokuumeen diagnostiikassa, vaikka keuhkojen natiivikuva ei erottele hyvin virus- ja bakteeriperäistä keuhkokuumetta. Tämä asettaa keuhkokuvan diagnostisen arvon kriittiseen valoon erityisesti lapsilla, jotka ovat aikuisia herkempiä ionisoivan säteilyn haittavaikutuksille. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää keuhkojen natiiviröntgentutkimuksen indikaatioita ja löydöksiä, miten hyvin auskultaatiolöydös ennustaa keuhkokuvalöydöstä sekä kuinka suuri osa otetuista keuhkokuvista on ollut tarpeellisia ja vaikuttanut potilaan hoitoon lasten ja nuorten erikoissairaanhoidon päivystyspoliklinikalla hoidetuilla lapsipotilailla. Koko aineistosta pneumonia löytyi noin 30%:lta ja pneumoniaepäilyn vuoksi kuvatuista 54%:lta. Suurin osa pneumoniaepäilyn vuoksi kuvatuista keuhkokuvista on mielestämme ollut oikeutettuja, mutta sivusuunnan keuhkokuvia otettiin kuitenkin yleiseen käytäntöön nähden paljon. Keuhkojen auskultaatiolöydös ei yksinään löydä tai poissulje keuhkokuumetta hyvin. Selkeän lohkokeuhkokuumeen tunnistaminen keuhkokuvasta onnistui lastenlääkäreiltä hyvällä tarkkuudella ilman radiologin lausuntoa, mutta muita pneumonialöydöksiä kliinikot löysivät selvästi useammalta potilaalta kuin radiologit. Haastavaksi aineiston keräämisen tekivät ajoittaiset epäselvyydet sairauskertomusmerkintöjen kirjauksissa. Yhtenäiset ja järjestelmälliset kirjaamiskäytännöt olisivat suositeltavia niin potilasturvallisuuden kuin sairauksien diagnostiikan kannalta ja tähän tulisi kiinnittää huomiota jo lääketieteen perusopetuksessa.

Ympäristöistä muodostetuille 3D-malleille löytyy lisääntyvää kysyntää useilta eri teollisuuden aloilta, esimerkiksi robotiikan, arkkitehtuurin, arkeologian, filmiteollisuuden ja virtuaaliturismin parista. Lisääntyneen kysynnän vuoksi 3D-malleja halutaan luoda aikaisempaa nopeammin, edullisemmin ja automaattisemmin. Perinteisten 3D-mittaukseen perustuvien järjestelmien avulla suurten ympäristöjen 3D-mallintaminen ei ole käytännössä järkevää, sillä 3D-informaation mittaaminen on liian hidasta, vaikeaa ja kallista. Tämän vuoksi kehitetään järjestelmiä, joiden avulla 3D-informaatio voidaan laskea suoraan 2D-kuvien pohjalta käyttämällä apuna useita samasta näkymästä otettuja kuvia. Tällöin puhutaan niin sanotusta monen näkymän geometriasta. Tässä diplomityössä tehdään alustava toteutus järjestelmästä, jonka avulla ympäristö voidaan 3D-mallintaa videokuvan pohjalta hyödyntämällä monen näkymän geometriaan perustuvia menetelmiä. Kuvausrobottina käytetään Parrot-yhtiön AR Drone 2.0 quadrokopteria. Ohjelmiston toteuttamisessa hyödynnetään avoimeen lähdekoodiin perustuvia VisualSFM- ja OpenCV-ohjelmistoja. Puuttuvat ohjelmiston osat on toteutettu Python-ohjelmointikielen avulla. Työssä on selvitetty, että mitä ongelmia tällaisen järjestelmän toteuttamisessa kohdataan ja mitä menetelmiä näiden ongelmien ratkaisemiseen on olemassa. Increasing demand for environment based 3D models can be found in various different industries such as robotics, architecture, archeology, the film industry, and virtual tourism. Due to the increasing demand, 3D models now require faster, cheaper and more automatized creation than before. 3D modelling of large environments with the use of traditional 3D measuring systems is not reasonable in practice because measuring of 3D information is too slow, difficult, and expensive. Because of this, systems are being developed that allow 3D information to be calculated directly from 2D images by utilizing several images taken of the same view. This is so-called multiple view geometry. In this Master’s thesis a preliminary implementation of a system, by the aid of which a 3D model of an environment can be created from the basis of video capture, was completed. The system utilizes methods based on multiple view geometry. For the video capturing robot, a Parrot AR Drone 2.0 quadricopter was used. In the software implementation, open-source based VisualSFM and OpenCV software were used. Remaining parts of the software were implemented using Python software language. This thesis determines what problems are encountered when implementing this type of system, and what methods exist for solving those problems.

Metsänhoitajien jatkokurssit : 1948-50. 6.