PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Maritime Energy Efficiency in a Sociotechnical System: A Collaborative Learning Synergy via Mediating Technologies

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Previous research in the domain of maritime energy efficiency has mainly addressed concerns regarding individual experiences and organizational barriers. Reflection on the reciprocal human-technology relationship, interaction design and its impact on the practitioners’ learning and organizational decision-making process is rather scarce. Informed by focus group interviews, this paper describes the essence of practitioners’ activities and the nature of interaction design and proposed improved design for energy efficiency monitoring systems. Findings suggest knowledge sharing for a mutual understanding onboard ships is critical to energy efficiency. Learning can go beyond the embodiment of individual cognitive change but becomes a collective and collaborative achievement mediated by technology, which informs opportunities for interaction design. The design needs to consider the context in which knowledge mobilisation occurs and facilitate collaborative learning. With more intelligent systems introduced to the shipping industry, it is important to consider the impact of mediating technologies in management practices and mediating technologies can be integrated into a broader collaborative learning paradigm emerging between the ship and shore. This study highlights those social-cultural dimensions important to establishing a common ground between practitioners, management and advanced technologies.
Twórcy
autor
  • Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden
autor
  • Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden 
autor
  • Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden
Bibliografia
  • 1.  IMO,  Third  IMO  Greenhouse  Gas  Study:  Executive  Summary and Final Report. 2014, International Maritime  Organization (IMO): London, UK. 
  • 2.  Eyring,  V.,  et  al.,  Transport  impacts  on  atmosphere  and  climate:  Shipping.  Atmospheric  Environment,  2010.  44(37): p. 4735‐4771. 
  • 3.  Buhaug,  Ø.,  et  al.,  Second  IMO  GHG  Study.  2009,  International Maritime Organization: London, UK. 
  • 4.  IMO,  ANNEX  19,  RESOLUTION  MEPC.203(62)  ‐  AMENDMENTS TO THE ANNEX OF THE PROTOCOL  OF  1997  TO  AMEND  THE  INTERNATIONAL  CONVENTION  FOR  THE  PREVENTION  OF  POLLUTION  FROM  SHIPS,  1973,  AS  MODIFIED  BY  THE PROTOCOL OF 1978 RELATING THERETO 2011. 
  • 5.  Bännstrand, M., et al., Study on the optimization of energy  consumption  as  part  of  implementation  of  a  Ship  Energy  Efficiency Management Plan (SEEMP). 2016, International  Maritime Organisation (IMO): London, UK.
  • 6.  Viktorelius, M. and M. Lundh, The Role of Distributed  Cognition in Ship Energy Optimization, in Energy Efficient  Ships. 2016: London, UK. 
  • 7.  Johnson,  H.  and  K.  Andersson,  Barriers  to  energy  efficiency in shipping. WMU Journal of Maritime Affairs,  2016. 15(1): p. 79‐96. 
  • 8.  van Dokkum, K., Ship Knowledge (8ed). 2013, Enkhuizen,  The Netherlands: Dokmar Maritime Publishers BV. 
  • 9.  Flin, R., P. OʹConnor, and M. Crichton, Safety at the sharp  end ‐ a guide to non‐technical skills. 2008, London: Ashgate. 
  • 10. Kataria, A., et al., Exploring Bridge‐Engine Control Room  Collaborative  Team  Communication.  TransNav  ‐ the  International Journal on Marine Navigation and Safety  of Sea Transportation, 2015. 9(2): p. 169‐176
  • 11. Klein, G., et al., Common ground and coordination in joint  activity. Organzational simulation, ed. W.R.K. Boff. 2005,  New York: Wiley. 
  • 12. Brennan, S.E., The grounding problem in conversations with  and through computers. Social and cognitive psychological  approaches  to  interpersonal  communication  ed.  S.R.  Fussel  and  R.J.  Kreuz.  1998,  Mahwah,  NJ:  Lawrence  Erlbaum Associates. 
  • 13. Clark, H., Using language. 1996, Cambridge: Cambridge  University Press. 
  • 14. Vygotsky, L., Mind in Society: The Development of Higher  Psychological Processes. 1978, Cambridge, Massachusetts:  Harvard University Press. 
  • 15. Leontʹev,  A.N.,  Activity  Consciousness  and  Peronality.  1978, Engelwood Cliffs, NJ: Prentice‐Hall. 
  • 16. Kaptelinin, V. and B.A. Nardi, Acting with Technology:  Activity Theory and Interaction Design. 2006, Cambridge:  MIT Press. 
  • 17. Banks, C., et al., Seafarersʹs current awareness, knowledge,  motivation and ideas towards low carbon ‐ energy efficient  operations, in LCS 2012 ‐ 2nd International Conference on  Technologies, Operations, Logistics and Modelling for Low  Carbon  Shipping.  2012:  School  of  Marine  Science  and  Technology. 
  • 18. Kitada,  M.  and  A.  Ölçer.  A  Contemporary  Outlook  on  Human Element in Energy Efficient Seaborne Transportation.  in 16th IAMU Annual General Assembly. 2015. Opatija,  Croatia. 
  • 19. Schultze,  U.  and  D.E.  Leidner,  Studying  knowledge  management in information systems research: discourses and  theoretical assumptions. MIS Q., 2002. 26(3): p. 213‐242. 
  • 20. Röling, N., The emergence of knowledge systems thinking: A  changing  perception  of  relationships  among  innovation,  knowledge  process  and  configuration.  Knowledge  and  Policy, 1992. 5(1): p. 42‐64. 
  • 21. Dissanayake,  W.,  Communication  Models  in  Knowledge  Generation,  Dissemination  and  utilization  Activities,  in  Knowledge Generation, Exchange, and Utilization, G.M.B.e.  al., Editor. 1986, Westview Press: Boulder, Colorado,. 
  • 22. Büchel, B. and S. Raub, Building Knowledge‐creating Value  Networks. European Management Journal, 2002. 20(6): p.  587‐596. 
  • 23. Flach, J.M., et al., Decisionmaking in practice: The dynamics  of muddling through. Applied Ergonomics, 2017. 63: p.  133‐141. 
  • 24. Vicente,  K.J.,  Cognitive  work  analysis:  Toward  safe,  productive,  and  healthy  computer‐based  work.  1999,  Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Inc. . 
  • 25. Engeström,  Y.,  Learning  by  expanding:  An  activitytheoretical  approach  to  developmental  research.  1987,  Helsinki: Orienta‐Konsultit Oy. 
  • 26. Engeström,  Y.,  Expansive  Learning  at  Work:  Toward  an  activity  theoretical  reconceptualization.  Journal  of  Education and Work, 2001. 14(1): p. 133‐156. 
  • 27. Lave,  J.,  Situating  learning  in  communities  of  practice.  Perspectives  on  socially  shared  cognition,  ed.  J.L.  L.  Resnick, and S. Teasley. 1991, Washington, DC: APA. 
  • 28. Roselli, N.D., Collaborative learning: Theoretical foundations  and  applicable  strategies  to  university.  Journal  of  Educational Psychology, 2016. 4(1): p. 219‐280. 
  • 29. Lave,  J.,  Cognition  in  practice:  Mind,  mathematics  and  culture in everyday life. 1988, New York, US: Cambridge  University Press. 
  • 30. Orr, J.E., Talking About Machines: An Ethnography of A  Modern Job 1996, U.S.: Cornell University Press. 
  • 31. Parent, R., M. Roy, and D. St‐Jacques, A systems based  dynamic  knowledge  transfer  capacity  model.  Journal  of  Knowledge Management, 2007. 11(6): p. 81‐93. 
  • 32. Lave,  J.  and  E.  Wenger,  Situated  Learning  ‐ Legitimate  peripheral participation. 1991, Cambrige, UK: Cambridge  University Press. 
  • 33. Lundin,  J.,  Talking  about  work.  Designing  information  technology  for  learning  in  interaction,  in  Department  of  Informatics. 2005, University of Gothenburg: Gothenburg  Sweden.
  • 34. Leidner, D.E. and S.L. Jarvenpaa, The use of information  technology  to  enhance  management  school  education:  a  theoretical view. MIS Q., 1995. 19(3): p. 265‐291. 
  • 35. Wenger,  E., Communities of practice: Learning, meaning,  and identity. 1998: Cambridge university press. 
  • 36. Wenger, E., R.A. McDermott, and W. Snyder, Cultivating  communities  of  practice:  A  guide to managing knowledge.  2002: Harvard Business Press. 
  • 37. Dillenbourg,  P.,  What  do  you  mean  by  collaborative  learning?  Collaborative‐learning:  Cognitive  and.  Computational  Approaches,  ed.  P.  Dillenbourg.  1999,  Oxford, UK: Elsevier Publishing. 
  • 38. Johnson,  D.W.,  et  al.,  Impact  of  group  processing  on  achievement in cooperative groups. The Journal of Social  Psychology, 1990. 130(4): p. 507‐516. 
  • 39. Vygotsky,  L.,  Thought  and  language.  1962,  Cambridge,  MA: MIT Press. 
  • 40. Leontʹev, A.N., Problems of the development of the mind  1981, Moscow: Progress.
  • 41. Cole,  M.  and  Y.  Engeström,  A  Cultural‐Historical  Approach to Distributed Cognition. Distributed Cognitions:  Psychological  and  Educational  Considerations,  ed.  G.  Salomon. 1993, New York: Cambridge University Press. 
  • 42. Acciaro, M., P.N. Hoffmann, and M.S. Eide, The Energy  Efficiency Gap in Maritime Transport. Journal of Shipping  and Ocean Engineering, 2013. 3(10): p. 1‐10. 
  • 43. Jafarzadeh, S. and I.B. Utne, A framework to bridge the  energy  efficiency  gap  in  shipping.  Energy,  2014.  69(Supplement C): p. 603‐612. 
  • 44. Johnson,  H.,  et  al.,  Will  the  ship  energy  efficiency  management plan reduce CO2 emissions? A comparison with  ISO  50001  and  the  ISM  code.  Maritime  Policy  &  Management, 2013. 40(2): p. 177‐190. 
  • 45. Poulsen, R.T. and H. Johnson, The logic of business vs. the  logic  of  energy  management  practice:  understanding  the  choices and effects of energy consumption monitoring systems  in  shipping  companies.  Journal  of  Cleaner  Production,  2016. 112: p. 3785‐3797. 
  • 46. Johnson, H., M. Johansson, and K. Andersson, Barriers to  improving energy efficiency in short sea shipping: an action  research case study. Journal of Cleaner Production, 2014.  66(Supplement C): p. 317‐327
  • 47. Hetherington,  C.,  R.  Flin,  and  K.  Mearns,  Safety  in  shipping: The human element. Journal of Safety Research,  2006. 37(4): p. 401‐411. 
  • 48. Nardi,  B.A.,  Context  and  Consciousness:  Activity  Theory  and Human‐computer Interaction. 1996, Cambridge: MIT  Press. 
  • 49. Baldi,  F.,  Improving  Ship  Energy  Efficiency  through  a  Systems Perspective, in Institutionen för sjöfart och marin  teknik, Maritime Operations. 2013, Chalmers University of  Technology: Göteborg. 
  • 50. Vesting,  F.,  et  al.,  Procedure  for  Application‐Oriented  Optimisation  of  Marine  Propellers.  Journal  of  Marine  Science and Engineering, 2016. 4(4): p. 83. 
  • 51. UNECLAC,  Measures  to  improve  energy  efficiency  in  shipping.  FACILITATION  OF  TRANSPORT  AND  TRADE IN LATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN,  2013. 8(324). 
  • 52. Bazari, Z. and T. Longva, Assessment of IMO Mandated  Energy Efficiency Measures for International Shipping. 2011:  London. 
  • 53. Kaptelinin, V., Distribution of cognition between minds and  artifacts: Augmentation of mediation? AI & SOCIETY, 1996.  10(1): p. 15‐25. 
  • 54. Viktorelius,  M.,  Expanding  practice  theory  in  energy  research ‐ a cultural‐historical activity perspective. Energy  Research and Social Science, 2017. Under reviewing. . 
  • 55. Viktorelius, M., The human and social dimension of energy  efficient ship operation, in The International Conference on  Maritime Energy Management. 2017: Malmö, Sweden. 
  • 56. Corbin, J. and A. Strauss, Basics of Qualitative Research 3e.  2008: SAGE Publications, Inc. 
  • 57. Patton, M.Q., Qualitative research & evaluation methods.  2002, Thousand Oaks Ca.: Sage. xxiv, 598 p.
  • 58. Kuckartz,  U.,  Qualitative  Text  Analysis:  A  Guide  to  Methods, Practice and Using Software. 2014, London, UK:  SAGE Publications Inc. 
  • 59. Goodman, E., M. Kuniavsky, and A. Moed, Observing the  User Experience, Second Edition: A Practitionerʹs Guide to  User Research. 2012, USA: Morgan Kaufmann Publishers  Inc. 608. 
  • 60. Ivey, J., Focus Groups. Pediatric Nursing, 2011. 37(5): p.  251. 
  • 61. Flach,  J.M.  and  F.  Voorhorst,  What  Matters:  Putting  Common Sense to Work. 2016, Dayton, USA: Wright State  University Libraries. 
  • 62. Laal, M. and M. Laal, Collaborative learning: what is it?  Procedia ‐ Social and Behavioral Sciences, 2012. 31: p.  491‐495. 
  • 63. Storey,  V.C.  and  R.C.  Goldstein,  Knowledge‐based  approaches to database design. MIS Q., 1993. 17(1): p. 25‐46. 
  • 64. Obretenov,  D.,  et  al.,  A  knowledge‐based  approach  to  relational  database  design.  Data  &  Knowledge  Engineering, 1988. 3(3): p. 173‐180. 
  • 65. Lee, S. and R. Oʹkeefe, An experimental investigation into  the  process  of  knowledge‐based  systems  development.  European Journal of Information Systems, 1996. 5(4): p.  233‐249. 
  • 66. Alavi,  M.  and  D.E.  Leidner,  Research  Commentary:  Technology‐Mediated  Learning—A  Call  for  Greater  Depth  and Breadth of Research. Information Systems Research,  2001. 12(1): p. 1‐10. 
  • 67. Johannsen,  G.,  Human‐machine  interaction.,  in  Encyclopedia  of  Life  Support  Systems  (EOLSS):  Control  Systems,  Robotics,  and  Automation.  2007,  EOLSS  Publishers: Paris, France. 
  • 68. Flach,  J.M.,  Situation  Awareness:  Context  Matters!  A  Commentary on Endsley. Journal of Cognitive Engineering  and Decision Making, 2015. 9(1): p. 59‐72. 
  • 69. Suchman,  L.A.,  Human‐Machine  Reconfigurations:  Plans  and  Situated  Actions.  2007,  NY,  USA:  Cambridge  University Press. 
  • 70. Carroll, J.M., W.A. Kellogg, and M.B. Rosson, The taskartifact cycle, in Designing interaction. 1991, Cambridge  University Press. p. 74‐102. 
  • 71. Löwgren,  J.  and  E.  Stolterman,  Thoughtful  Interaction  Design:  A  Design  Perspective  on  Information  Technology.  2004: The MIT Press. 
  • 72. Winograd,  T.,  Bringing  Design  to  Software.  1996,  US:  Addison‐Wesley. 
  • 73. Koschmann,  T.,  Paradigm  Shifts  and  Instructional  Technology. CSCL: Theory and practice of an emerging  paradigm,  ed.  T.  Koschmann.  1996,  Mahwah,  NJ:  Lawrence Erlbaum. 
  • 74. Stahl,  G.,  T.  Koschmann,  and  D.  Suthers,  Computersupported  collaborative  learning:  An  historical  perspective.  Cambridge handbook of the learning sciences, ed. R.K.  Sawyer.  2006,  Cambridge,  UK:  Cambridge  University  Press. 
  • 75. Lundh,  M.,  et  al.,  Working  conditions  in  the  engine  department  –  A  qualitative  study  among  engine  room  personnel  on  board  Swedish  merchant  ships.  Applied  Ergonomics, 2011. 42(2): p. 384‐390. 
  • 76. Lundh, M. and L.W. Rydstedt, A static organization in a  dynamic context – A qualitative study of changes in working  conditions for Swedish engine officers. Applied Ergonomics,  2016. 55: p. 1‐7. 
  • 77. Viktor Mayer‐Schönberger and K. Cukier, Big Data: A  Revolution That Will Transform How We Live, Work, and  Think. 2013, UK: John Murray. 
  • 78. Rødseth,  Ø.J.,  L.P.  Perera,  and  B.  Mo.  Big  Data  in  Shipping  ‐ Challenges  and  Opportunities.  in  15th  International Conference on Computer and IT Applications in  the Maritime Industries ‐ COMPIT ʹ16. 2016. Lecce, Italy:  Technische Universtat Hamburg. 
  • 79. PwC, The human factor: Working with machines to make big  decisions, in PwCʹs Global Data and Analytics 2016: Big  Data. 2016, PwC: US
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-1a67e0b4-e9ea-42c9-8acf-624935db4411
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.