scalability

Background Insomnia and poor sleep are highly prevalent among university students and are linked to impaired mental and physical health, reduced cognitive functioning, and lower academic performance. Existing interventions for insomnia include cognitive behavioural therapy for insomnia (CBT-I), mindfulness, and sleep hygiene. CBT-I is widely recognised as effective but remains difficult to access for the general population and lack scalability, long-term follow-up, and feasibility in non-clinical settings. Pragmatic, group-based approaches that can be delivered within the university and are tailored to help students develop self-endorsed routines and competencies for better sleep, creating sustainable changes that extend beyond the program period, is needed. Methods This study is a pragmatic, two-arm randomised controlled trial evaluating the effectiveness of a group-based sleep program for university students with insomnia symptoms. A total of 118 full-time students aged 18–30 meeting diagnostic criteria for chronic insomnia disorder will be randomized (1:1) to either the intervention or a wait-list control group. The intervention comprises 12 weekly 90-minute group sessions followed by nine monthly follow-up meetings, facilitated by trained coaches. The program integrates core elements of CBT-I with motivational and coping strategies, delivered in an interactive and peer-supported format. The primary outcome is change in insomnia severity measured by the Bergen Insomnia Scale. Secondary outcomes include subjective and objective sleep measures, mental health, cognitive performance, academic attainment, health behaviours, physical fitness, and biological markers. Assessments will be conducted at baseline, post-program (12 weeks), and 12 months. A mixed methods process evaluation will assess fidelity, acceptability, mechanisms of impact, and contextual influences. Discussion This trial will be among the first pragmatic evaluations of a structured, group-based sleep intervention tailored to university students with insomnia. Key strengths include the randomised controlled design, comprehensive outcome assessment, 12-month follow-up, and embedded process evaluation. If effective, the program could provide a feasible, scalable, and cost-effective model to improve sleep and therein health, and academic performance in young adults in higher education.

Introduction Vehicular driving pattern analysis is important for improving road safety, driving efficiency, and intelligent transportation systems. The aim of this study is to analyze recent research on the major driver-behavior analysis tasks, which are driving pattern recognition, distraction detection, abnormal driving-behavior detection, driver profiling and identification, fuel-efficiency analysis, and driving-risk assessment. Methods The literature selection process was structured and included identification, screening, and eligibility. One hundred seventeen studies were used in this study, and 12 studies were selected for a detailed examination for comparative analysis. Results The studies analyzed have shown that driver-behavior analysis is becoming more popular with the use of machine learning, deep learning, sensor fusion, edge computing, and other new technologies. Existing approaches, however, are still scattered across behavioral tasks and encounter issues such as real-time processing, privacy preservation, scalability, model generalization, and integration of heterogeneous data. Discussion This study highlights the need for integrated and task-oriented approaches to address these challenges and support multiple behavioral assessments. The findings provide research directions on the development of scalable privacy-aware real-time driver-behavior analysis systems for connected and intelligent transportation environments.

Student advising is gaining prominence with senior university staff in UK Higher Education, driven by the need to retain students and support successful outcomes across diverse groups. Drawing on initial findings from a cross-institutional experiential project, the paper explores institutional enhancement activities related to student advising through a data-people-theory model. Using purposive sampling, participants were invited to join the research because the first and second authors were aware that their institutions were in the process of or about to undergo, institution-wide projects to enhance advising. The project initially sought to explore whether McVitty and Maxwell’s (2024) data-people-theory model could provide a consistent framework for better understanding varied approaches to advising activity. An in-depth overview of the model and its constituent parts is provided, enabling readers to consider how they might use this same lens at their own institutions. Typical use cases include benchmarking existing advising systems and practices to better understand how their input components interact. Gaps in provision can be surfaced through an intentional consideration of the components and their interplay. The model can also be used to articulate a future desired state for advising that enhances student success. Project findings offer institutions a flexible framework for reviewing and enhancing student advising, drawing conclusions that can help other institutions consider how to proceed. A revised version of the data-people-theory model is also presented.

مشاوره دانشجویی در میان مدیران ارشد دانشگاه‌ها در آموزش عالی بریتانیا اهمیت فزاینده‌ای یافته است؛ این امر ناشی از نیاز به حفظ دانشجویان و حمایت از نتایج موفقیت‌آمیز در میان گروه‌های متنوع است. این مقاله با بهره‌گیری از یافته‌های اولیه یک پروژه تجربی بین‌دانشگاهی، به بررسی فعالیت‌های ارتقای نهادی مرتبط با مشاوره دانشجویی از طریق مدل داده-افراد-نظریه می‌پردازد. با استفاده از نمونه‌گیری هدفمند، شرکت‌کنندگان به این دلیل به پژوهش دعوت شدند که نویسندگان اول و دوم آگاه بودند که مؤسسات آن‌ها در حال اجرای پروژه‌های سراسری برای ارتقای مشاوره هستند یا به زودی این کار را انجام خواهند داد. هدف اولیه پروژه، بررسی این موضوع بود که آیا مدل داده-افراد-نظریه مک‌ویتی و مکسول (2024) می‌تواند چارچوبی منسجم برای درک بهتر رویکردهای متنوع به فعالیت‌های مشاوره‌ای فراهم کند یا خیر. مروری جامع بر این مدل و اجزای تشکیل‌دهنده آن ارائه می‌شود تا خوانندگان بتوانند بررسی کنند که چگونه می‌توانند از این دیدگاه در مؤسسه خود بهره ببرند. کاربردهای معمول شامل ارزیابی تطبیقی نظام‌ها و رویه‌های موجود مشاوره برای درک بهتر نحوه تعامل اجزای ورودی آن‌ها است. با توجه عمدی به اجزا و تعامل آن‌ها، می‌توان خلأهای موجود در ارائه خدمات را شناسایی کرد. همچنین این مدل می‌تواند برای تبیین وضعیت مطلوب آینده مشاوره که موفقیت دانشجویان را ارتقا می‌دهد، مورد استفاده قرار گیرد. یافته‌های پروژه، چارچوبی انعطاف‌پذیر برای بازنگری و ارتقای مشاوره دانشجویی در اختیار مؤسسات قرار می‌دهد و نتایجی ارائه می‌کند که می‌تواند به سایر مؤسسات در تصمیم‌گیری کمک کند. نسخه‌ای بازنگری‌شده از مدل داده-افراد-نظریه نیز ارائه شده است.

Abstract As autonomous systems become increasingly capable, the deployment of Human‐Multi‐Agent Teams (HMATs) offers immense potential for executing complex, decentralized tasks. However, realizing this potential is constrained by a critical bottleneck: the cognitive and supervisory capacity of the human operator. While foundational fan‐out models established crucial groundwork for predicting this capacity, they are structurally limited to sequential, one‐to‐one interactions and rely on ambiguous variables that often produce overly optimistic predictions in real‐world environments. This article synthesizes a multi‐year empirical research program to present a comprehensive, new framework for modeling human‐autonomy scalability. First, we deconstruct the variables of legacy models into human and robot elements, demonstrating that true scalability is a relational property driven by human‐robot alignment rather than raw machine autonomy. We then validate the necessity of a mathematically bounded architecture to ensure predictive stability under operational uncertainty. Finally, we extend this framework to mathematically capture the paradigm shift toward group‐based, one‐to‐many teaming. By analyzing the results of a complex, multi‐agent simulation, we reveal the fundamental, quantifiable trade‐off between increasing team scale and maintaining human oversight, providing AI system designers with a validated blueprint for optimizing the next generation of human‐autonomy teams.

چکیده: با افزایش توانمندی سامانه‌های خودمختار، به‌کارگیری تیم‌های انسان-چندعامل (HMATs) ظرفیت چشمگیری برای اجرای وظایف پیچیده و غیرمتمرکز فراهم می‌کند. با این حال، تحقق این ظرفیت با یک گلوگاه اساسی محدود می‌شود: ظرفیت شناختی و نظارتی اپراتور انسانی. اگرچه مدل‌های بنیادین fan-out زیرساخت مهمی برای پیش‌بینی این ظرفیت فراهم کرده‌اند، اما این مدل‌ها به‌طور ساختاری به تعاملات متوالی و یک‌به‌یک محدود هستند و به متغیرهای مبهمی متکی‌اند که اغلب منجر به پیش‌بینی‌های بیش از حد خوش‌بینانه در محیط‌های واقعی می‌شوند. این مقاله با تلفیق یک برنامه پژوهشی تجربی چندساله، چارچوبی جامع و نوین برای مدل‌سازی مقیاس‌پذیری انسان-خودمختاری ارائه می‌دهد. نخست، متغیرهای مدل‌های پیشین به عناصر انسانی و رباتیکی تجزیه می‌شوند و نشان داده می‌شود که مقیاس‌پذیری واقعی یک ویژگی رابطه‌ای است که توسط هم‌راستایی انسان-ربات هدایت می‌شود و نه صرفاً خودمختاری ماشین. سپس، ضرورت وجود معماری با مرزهای ریاضی برای تضمین پایداری پیش‌بینی در شرایط عدم قطعیت عملیاتی اعتبارسنجی می‌شود. در نهایت، این چارچوب برای مدل‌سازی ریاضی تغییر پارادایم به سوی تیم‌سازی گروهی و یک‌به‌چند گسترش می‌یابد. با تحلیل نتایج یک شبیه‌سازی پیچیده چندعامله، مبادله اساسی و قابل سنجش میان افزایش مقیاس تیم و حفظ نظارت انسانی آشکار می‌شود و الگویی معتبر برای بهینه‌سازی نسل آینده تیم‌های انسان-خودمختاری در اختیار طراحان سامانه‌های هوش مصنوعی قرار می‌گیرد.

The rapid expansion of the biopharmaceutical industry, driven by monoclonal antibodies, cell and gene therapies, and mRNA vaccines, demands a workforce equipped with interdisciplinary knowledge, practical competence, and critical thinking. Traditional lecture-based instruction in Biotechnology Pharmaceutics usually falls short in cultivating these attributes. This narrative review, drawing on a structured synthesis of recent literature (2015–2026) and the authors’ 10 years of front-line teaching experience, addresses the following research question: What pedagogical innovations hold the greatest promise for transforming biopharmaceutics education, and what are their respective evidence bases, implementation challenges, and pathways to scalability? It examines problem-based and case-based learning, flipped classrooms, virtual simulation, industry-academia integration, and curriculum ideological and ethical education. The review evaluates the strengths, implementation challenges, and evidence of effectiveness for each innovation, identifying three key dimensions of analysis: pedagogical effectiveness, implementation feasibility, and scalability. The findings indicate that while short-term cognitive and motivational gains are well-documented across all five strategies, longitudinal evidence and systemic adoption frameworks remain critically underdeveloped. The review is limited by the predominantly short-term, single-institution nature of the available evidence base and the scarcity of studies examining implementation fidelity across diverse institutional contexts. Accordingly, the paper highlights areas requiring further faculty development, institutional support, and proposes a concrete five-component framework for future longitudinal research to address these evidence gaps. It concludes that an integrated and student-centered ecosystem combining multiple active pedagogies, authentic experiential learning, and robust digital tools represents the most promising path forward, contingent on sustained institutional commitment and systematic scaling strategies.

گسترش سریع صنعت زیست‌دارویی که با آنتی‌بادی‌های مونوکلونال، درمان‌های سلولی و ژنی، و واکسن‌های mRNA هدایت می‌شود، نیازمند نیروی کاری با دانش میان‌رشته‌ای، شایستگی عملی و تفکر انتقادی است. آموزش سنتی مبتنی بر سخنرانی در داروسازی زیست‌فناوری معمولاً در پرورش این ویژگی‌ها ناکام می‌ماند. این مرور روایتی با بهره‌گیری از ترکیب ساختاریافته ادبیات اخیر (۲۰۱۵–۲۰۲۶) و ده سال تجربه تدریس خط مقدم نویسندگان، به پرسش پژوهشی زیر می‌پردازد: کدام نوآوری‌های آموزشی بیشترین پتانسیل را برای تحول آموزش زیست‌دارویی دارند و شواهد، چالش‌های اجرایی و مسیرهای مقیاس‌پذیری هر یک چیست؟ این مقاله به بررسی یادگیری مبتنی بر مسئله و مورد، کلاس‌های معکوس، شبیه‌سازی مجازی، ادغام صنعت و دانشگاه، و آموزش ایدئولوژیک و اخلاقی در برنامه درسی می‌پردازد. مرور حاضر نقاط قوت، چالش‌های اجرایی و شواهد اثربخشی هر نوآوری را ارزیابی کرده و سه بعد کلیدی تحلیل را شناسایی می‌کند: اثربخشی آموزشی، امکان‌پذیری اجرا و مقیاس‌پذیری. یافته‌ها نشان می‌دهد که اگرچه دستاوردهای شناختی و انگیزشی کوتاه‌مدت در هر پنج راهبرد به خوبی مستند شده‌اند، اما شواهد طولی و چارچوب‌های پذیرش نظام‌مند به طور جدی توسعه نیافته‌اند. این مرور به دلیل ماهیت عمدتاً کوتاه‌مدت و تک‌مؤسسه‌ای شواهد موجود و کمبود مطالعات بررسی وفاداری اجرا در بسترهای نهادی متنوع، محدودیت دارد. بر این اساس، مقاله حوزه‌هایی را که نیازمند توسعه بیشتر اعضای هیئت علمی و حمایت نهادی هستند، برجسته کرده و چارچوبی پنج‌جزئی برای پژوهش‌های طولی آینده جهت رفع این خلأهای شواهدی پیشنهاد می‌کند. نتیجه‌گیری مقاله آن است که یک اکوسیستم یکپارچه و دانشجو-محور که ترکیبی از چندین روش فعال آموزشی، یادگیری تجربی اصیل و ابزارهای دیجیتال قوی باشد، امیدوارکننده‌ترین مسیر پیش رو است، مشروط بر تعهد پایدار نهادی و راهبردهای نظام‌مند مقیاس‌پذیری.