TY - THES A1 - Ney, Audrey T1 - E-Learning an der Technischen Hochschule Brandenburg – Bereitstellung eines hochschulweiten Weiterbildungsangebotes zu Themen der Informationskompetenz N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie ein E-Learning-Angebot an der Technischen Hochschule Brandenburg das Interesse am Thema der Informationskompetenz steigern sowie diese Kompetenzen entsprechend vermitteln kann. Der Fokus liegt dabei auf zwei quantitativen Umfragen, der Erstellung eines Kurses in Moodle sowie eine Handlungsempfehlung, um die Digitale Lehre an der THB und der Hochschulbibliothek weiter zu etablieren. KW - Digitale Lehre KW - E-Learning KW - Informationskompetenz KW - Hochschulbibliothek KW - Moodle Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28711 ER - TY - CHAP ED - Wilms, Andreas ED - Hirsch, Sören T1 - 22. Nachwuchswissenschaftler*innenkonferenz (NWK) BT - 11. –13. Mai 2022, Brandenburg an der Havel T2 - Open Conference Proceedings (OCP) N2 - Unter dem Motto “Forschen – Vernetzen – Gestalten“ bietet die NWK Masterstudierenden, Promovierenden, sowie wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen eine Plattform, ihre Projekte der angewandten Forschung und Entwicklung einem interessierten Fachpublikum zu präsentieren und in die Diskussion zu treten. Klimaschutz – digitale Transformation – Strukturwandel: Wir möchten gemeinsam mit Ihnen zentrale Herausforderungen unserer Zeit in den Fokus nehmen. Die Forschung an den Hochschulen leistet dabei wichtige praktische Arbeit. Wie tragen Ihre Forschungsergebnisse zur Lösung aktueller Probleme im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung bei? Darum soll es beim interdisziplinären Austausch der 22. NWK gehen. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28755 SN - 2749-5841 PB - TIB Open Publishing CY - Hannover ET - 1 ER - TY - THES A1 - Ghulam Zada, Taj Mohammad T1 - Machine-Learning-basiertes Forecasting des Elektromobilitätshochlaufs in Deutschland N2 - Forecasting is an important decision-making tool for businesses, organizations, and governments because it saves a lot of resources. The forecast of the market share of new BEV car registrations in Germany can help efficiently evaluate strategic and future-oriented decisions, e.g., the climate targets set by the federal government. Machine learning methods were used to implement forecasting. Two machine learning models were used to forecast of the market share of new BEV car registrations in Germany: SARIMA(X) and DeepAR model. Due to variety in input datasets, four univariate and multivariate time series analysis models were trained. Afterwards, all four trained models were compared with each other using the RMSE metric. The last six months of the dataset were used to evaluate the model quality. The result of model comparison shows that SARIMAX model needs the exogenous variables to create a forecast of the multivariate data sets. However, the DeepAR model does not require any exogenous variables to generate forecast. Furthermore, if the input dataset contains at least 300 observations, then the implementation of DeepAR model is much more advantageous than SARIMA(X) model. DeepAR model not only supports the univariate and multivariate datasets, but also creates a global model that generates a forecast per variable. This is a great advantage over the SARIMA(X) model, which is not capable of this. N2 - Forecasting ist eine wichtige Methode zur Entscheidungsfindung für Unternehmen, Organisationen und Regierungen, da so der Ressourcenverbrauch reduziert werden kann. Der Forecast des prozentualen Marktanteils der neuen BEV-PKW-Zulassungen in Deutschland kann helfen, um strategische und zukunftsorientierte Entscheidungen, z.B. die vom Bund gesetzten Klimaziele, besser steuern zu können. Zur Durchführung des Forecastings wurde der Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning-Methoden ausgenutzt. Es wurden zwei Machine-Learning-Modelle für das Forecasting des prozentualen Marktanteils der BEV-PKW-Neuzulassungen in Deutschland verwendet: Die SARIMA(X)- und DeepAR-Modelle. Aufgrund der Unterschiede in den Eingabedatensätzen wurden vier Modelle der Univariate- und Multivariate- Zeitreihenanalyse trainiert. Mit Hilfe der RMSE-Fehlermetrik wurden die vier trainierten Modelle miteinander verglichen. Die letzten sechs Monate der Eingabedatensätze wurden zur Evaluierung der Modellqualität genutzt. Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen, dass das SARIMAX-Modell zur Erstellung einer Prognose der multivariaten Datensätze die exogenen Variablen benötigt. Allerdings braucht das DeepAR-Modell keine exogenen Variablen, um eine Prognose generieren zu können. Wenn der Eingabedatensatz mindestens 300 Zeitreihen beträgt, eignet sich das DeepAR-Modell besser als das SARIMA(X)-Modell. Das DeepAR-Modell unterstützt nicht nur die univariaten- und multivariaten Datensätze, sondern generiert auch ein globales Modell, wodurch eine Prognose je Variable erstellt wird. Das ist ein großer Vorteil gegenüber dem SARIMA(X)-Modell, welches dazu nicht in der Lage ist. KW - Forecasting KW - Time Series Analysis KW - SARIMA(X) KW - DeepAR KW - Hyperparameter Optimization KW - Battery Electric Vehicles (BEV), Elektromobilität Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28784 ER - TY - THES A1 - Treffer, Angelika T1 - Design digitaler Lernmedien zur Quellenkompetenzvermittlung N2 - IK als Schlüsselkonzept in der Hochschulbildung beinhaltet neben anderen Fähigkeiten auch den Bereich der Quellenkompetenz. Diese beschreibt die Fähigkeit, Quellen hinsichtlich ihrer Qualität und ihrer Funktion kritisch zu bewerten. Um diese Fähigkeit zu verbessern, wurde das HUMAN-Modell von Baldarelli et al. entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses HUMAN-Modell in E-Learning-Modulen zur Informationskompetenzvermittlung digital umzusetzen und die Auswirkungen des neuen Ansatzes zu evaluieren. Zu diesem Zweck werden zunächst neue Lernmodule nach dem Human-Centered Design Ansatz entworfen und implementiert. Anschließend erfolgt die Evaluation des Moduls in einer Mixed-Methods-Untersuchung in zwei Bachelorseminargruppen zweier aufeinanderfolgender Jahrgänge, die abgesehen von den neuen Lernmodule ein vergleichbares Treatment erhalten. Basierend auf Pre- und Post-Tests, Leistungsnachweisen und der Moodle-Aktivität beider Gruppen soll gemessen werden, inwiefern sich die Leistung und die Performance durch den Einsatz des neuen Lernmoduls verändert haben. Die Ergebnisse zeigen, dass der Leistungszuwachs zwischen Pre- und Post-Test in der HUMAN-Gruppe leicht höher ist als in der Vergleichsgruppe, insbesondere in Bezug auf den Bereich Quellenbeurteilung. Weiterhin zeigt die Analyse des schriftlichen Leistungsnachweises, dass die wissenschaftliche Qualität der zitierten Quellen in der Literaturliste bei der HUMAN-Gruppe größer ist, auch wenn die Gesamtperformanz der Studierenden sich nicht verbessert hat. Zur weiteren Analyse wäre es sinnvoll, die Quellen- zusammensetzung der Studierenden in der Bachelorarbeit zu untersuchen, um auch langfristige Auswirkungen zu evaluieren. KW - Quellenkompetenzvermittlung KW - Lernmedien-Design KW - Informationskompetenz KW - Mediendesign KW - E-Learning Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28961 ER - TY - JOUR A1 - Blasek, Katrin T1 - Haftung für KI – Zum Vorschlag der EU-Kommission JF - Datenschutz-Berater N2 - Zur Umsetzung ihres "digitalen Kompass 2030" hat die Kommission zwei weitere Rechtsakte vorgeschlagen. Die mehr als 30 Jahre alte Produkthaftungsrichtlinie soll revidiert und eine neue Richtlinie über die Haftung für künstliche Intelligenz erlassen werden. Damit soll die politisch gewünschte Etablierung von KI in der EU für Wirtschaft und Gesellschaft auch haftungsrechtlich abgesichert werden. Der Beitrag analysiert die Richtlinie über die Haftung für künstliche Intelligenz in ihrem Verhältnis zum Gesetz über künstliche Intelligenz und zur Produkthaftungsrichtlinie. KW - Datenschutz KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2022 SN - 0170-7256 IS - 11 SP - 299 EP - 302 PB - Deutscher Fachverlag ER - TY - CHAP A1 - Weingrill, Jörg A1 - Granzer, Thomas A1 - Weber, Michael A1 - Bittner, Wilbert A1 - Seehaus, Carlo A1 - Mettke, Jan T1 - New electronic brains for Halfmann telescopes T2 - Software and Cyberinfrastructure for Astronomy VII T3 - Proceedings of SPIE - 12189 KW - Telescopes KW - Calibration KW - Computer programming KW - Servomechanisms KW - Switches KW - Control systems Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1117/12.2629327 N1 - Event: SPIE Astronomical Telescopes + Instrumentation, 17-23 July 2022, Montréal, Québec, Canada SP - 176 EP - 186 PB - SPIE CY - Bellingham, Washington, USA ER - TY - CHAP A1 - Braubach, Lars A1 - Jander, Kai A1 - Pokahr, Alexander ED - Camacho, D. T1 - Macro Architecture for Microservices: Improving Internal Quality of Microservice Systems T2 - Intelligent Distributed Computing XIV. IDC 2021 Y1 - 2022 SN - 978-3-030-96626-3 (Print) U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-96627-0_10 ER - TY - THES A1 - Rothenhäusler, Luis T1 - d3.js and its potential in data visualization N2 - Diese Arbeit gibt einen Einblick sowie eine Einschätzung eines Code-basierten Werkzeuges zur Datenvisualierung, der d3js bibliothek für JavaScript. Es werden nicht nur das Potential, sondern auch die Vor- und Nachteile evaluiert. Weiterhin wird eine Einschätzung gegeben, wann der Einsatz dieses Werkzeuges sinnvoll ist. Um diese Einschätzungen treffen zu können, werden einige Di- agramme, bezüglich der aktuellen Flüchtlichgssituation, die aufgrund des bewaffneten Ukrainekonfilktes besteht, erstellt. Dafür werden zunächst die nötigen Grundlagen erklärt. Dies umfasst sowohl Daten und Datentypen, als auch Diagramme und deren Aufbau. Abschließend werden die erstellten Diagramme, sowie d3js im Diskussionsteil ausgewertet. Da d3js in reinem JavaScript implementiert ist, lässt es sich problem- los mit anderen Frameworks kombinieren. Der Fokus von d3js liegt auf der schnellen und einfachen Manipulation von Elementen im Document Object Model. d3js ist jedoch kein Werkzeug, mit dem in wenigen Zeilen Quell- code ganze Diagramme erstellt werden können. Vielmehr müssen sowohl die einzelnen Elemente eines Diagrammes, wie auch deren Position und Ausse- hen händisch definiert werden. Das ermöglicht ein Höchstmaß an Kontrolle über das Aussehen und Verhalten der Diagramme. Es ist jedoch auch zeitin- tensiv und führt eventuell zur Implementation unübersichtlicher Diagramme. Gepaart mit der hohen initialen Lernkurve kann die Nutzung von d3js nur in speziellen Fällen, welche die volle Kontrolle über Aussehen und Verhalten von Diagrammen benötigen, empfohlen werden. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28536 ER - TY - THES A1 - Diel, Alexander T1 - Vergleich moderner Frontend-Technologien zur Erstellung von Single-Page-Webanwendungen N2 - In der heutigen Zeit finden Single-Page-Webanwendung immer mehr Verwendung. Entsprechend dieser Entwicklung wurden Technologien, zur Erstellung von Single-Page-Webanwendungen, angefertigt. Um ihre Unterschiede und individuellen Anwendungsmöglichkeiten zu ermitteln, wurde mit den drei populärsten Technologien eine Webanwendung gebaut und eine Evaluation anhand einer Reihe von Kriterien durchgeführt. Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:522-opus4-28656 ER - TY - JOUR A1 - Kraska, Martin T1 - Meclib: Dynamic and Interactive Figures in STACK Questions Made Easy JF - International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) N2 - Making and interpretation of drawings and schematics is an important skill to be developed in engineering education. The question type STACK in the Moodle learning management system combined with the interactive graphics library JSXGraph has a great potential for implementation of e-learning resources addressing these skills in formative and summative settings. The authoring process of such materials is complex due to multiple markup and programming languages like HTML, LaTeX, Maxima and JavaScript (JS) being involved. The Meclib concept mitigates this complexity and allows for efficient bulk production of material with consistent appearance and user experience. The core of Meclib is a set of pre-defined JSXGraph-based objects with an interface to Maxima, such that no problem specific JS code is required at all. The present paper outlines the basic ideas of the implementation and demonstrates the approach for some typical examples of different complexity. The focus is on applications in engineering mechanics, starting from static illustrations up to an editor for free body diagrams, with rich adaptive formative feedback. Y1 - 2022 UR - https://online-journals.org/index.php/i-jet/article/view/36501 U6 - https://doi.org/10.3991/ijet.v17i23.36501 SN - 1863-0383 VL - 17 IS - 23 SP - 15 EP - 27 PB - International Association of Online Engineering ER -