TY - CHAP A1 - Kugele, Stefan A1 - Schreyer, Lorenz A1 - Lamprecht, Martin ED - Koziolek, Anne ED - Lamprecht, Anna-Lena ED - Thüm, Thomas ED - Burger, Erik T1 - Cause-Effect Chain-Based Diagnosis of Automotive On-Board Energy Systems T2 - Software Engineering 2025: Proceedings N2 - This summary refers to the paper Cause-Effect Chain-Based Diagnosis of Automotive On-Board Energy Systems [KSL24]. This paper has been published in the Proceedings of the 18th European Conference on Software Architecture, ECSA 2024 in September 2024. UR - https://doi.org/10.18420/se2025-36 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.18420/se2025-36 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-57461 SN - 2944-7682 SP - 111 EP - 112 PB - Gesellschaft für Informatik CY - Bonn ER - TY - CHAP A1 - Kugele, Stefan A1 - Obergfell, Philipp A1 - Sax, Eric ED - Grunske, Lars ED - Siegmund, J. ED - Vogelsang, A. T1 - Model-based resource analysis and synthesis of service-oriented automotive software architectures T2 - Software Engineering 2022 N2 - This summary refers to the paper Model-based resource analysis and synthesis of serviceoriented automotive software architectures [KOS21]. This paper has been published in the Journal on Software and Systems Modeling (SoSyM) in September 2021. UR - https://doi.org/10.18420/se2022-ws-017 KW - Automotive KW - Service-oriented architecture KW - Real-time behaviour KW - Model-based design Y1 - 2022 UR - https://doi.org/10.18420/se2022-ws-017 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-19500 SN - 978-3-88579-714-2 SP - 55 EP - 56 PB - Gesellschaft für Informatik CY - Bonn ER - TY - INPR A1 - Rufino Júnior, Carlos Antônio A1 - Riva Sanseverino, Eleonora A1 - Gallo, Pierluigi A1 - Amaral, Murilo Machado A1 - Koch, Daniel A1 - Kotak, Yash A1 - Diel, Sergej A1 - Walter, Gero A1 - Schweiger, Hans-Georg A1 - Zanin, Hudson T1 - A Comprehensive Review of EV Lithium-Ion Battery Degradation N2 - Lithium-ion batteries with improved energy densities have made understanding the Solid Electrolyte Interphase (SEI) generation mechanisms that cause mechanical, thermal, and chemical failures more complicated. SEI processes reduce battery capacity and power. Thus, a review of this area's understanding is important. It is essential to know how batteries degrade in EVs to estimate battery lifespan as it goes, predict, and minimize losses, and determine the ideal time for a replacement. Lithium-ion batteries used in EVs mainly suffer two types of degradation: calendar degradation and cycling degradation. Despite the existence of several existing works in the literature, several aspects of battery degradation remain unclear or have not been analyzed in detail. This work presents a systematic review of existing works in the literature. The results of the present investigation provide insight into the complex relationships among various factors affecting battery degradation mechanisms. Specifically, this systematic review examined the effects of time, side reactions, temperature fluctuations, high charge/discharge rates, depth of discharge, mechanical stress, thermal stress, and the voltage relationship on battery performance and longevity. The results revealed that these factors interact in complex ways to influence the degradation mechanisms of batteries. For example, high charge currents and deep discharges were found to accelerate degradation, while low temperatures and moderate discharge depths were shown to be beneficial for battery longevity. Additionally, the results showed that the relationship between cell voltage and State-of-Charge (SOC) plays a critical role in determining the rate of degradation. Overall, these findings have important implications for the design and operation of battery systems, as they highlight the need to carefully manage a range of factors to maximize battery performance and longevity. The result is an analysis of the main articles published in this field in recent years. This work aims to present new knowledge about fault detection, diagnosis, and management of lithium-ion batteries based on battery degradation concepts. The new knowledge is presented and discussed in a structured and comprehensive way. UR - https://doi.org/10.20944/preprints202306.0228.v2 Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.20944/preprints202306.0228.v2 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-58428 PB - Preprints CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Hußenether, Thomas A1 - Rufino Júnior, Carlos Antônio A1 - Selaibe Pires, Tomás A1 - Mishra, Tarani A1 - Nahar, Jinesh A1 - Vaghani, Akash A1 - Polzer, Richard A1 - Diel, Sergej A1 - Schweiger, Hans-Georg T1 - Analysis of the Measurement Uncertainties in the Characterization Tests of Lithium-Ion Cells JF - Energies N2 - The transition to renewable energy systems and electric mobility depends on the effectiveness, reliability, and durability of lithium-ion battery technology. Accurate modeling and control of battery systems are essential to ensure safety, efficiency, and cost-effectiveness in electric vehicles and grid storage. In engineering and materials science, battery models depend on physical parameters such as capacity, energy, state of charge (SOC), internal resistance, power, and self-discharge rate. These parameters are affected by measurement uncertainty. Despite the widespread use of lithium-ion cells, few studies quantify how measurement uncertainty propagates to derived battery parameters and affects predictive modeling. This study quantifies how uncertainty in voltage, current, and temperature measurements reduces the accuracy of derived parameters used for simulation and control. This work presents a comprehensive uncertainty analysis of 18650 format lithium-ion cells with nickel cobalt aluminum oxide (NCA), nickel manganese cobalt oxide (NMC), and lithium iron phosphate (LFP) cathodes. It applies the law of error propagation to quantify uncertainty in key battery parameters. The main result shows that small variations in voltage, current, and temperature measurements can produce measurable deviations in internal resistance and SOC. These findings challenge the common assumption that such uncertainties are negligible in practice. The results also highlight a risk for battery management systems that rely on these parameters for control and diagnostics. The results show that propagated uncertainty depends on chemistry because of differences in voltage profiles, kinetic limitations, and temperature sensitivity. This observation informs cell selection and testing for specific applications. Improved quantification and control of measurement uncertainty can improve model calibration and reduce lifetime and cost risks in battery systems. These results support more robust diagnostic strategies and more defensible warranty thresholds. This study shows that battery testing and modeling should report and propagate measurement uncertainty explicitly. This is important for data-driven and physics-informed models used in industry and research. UR - https://doi.org/10.3390/en19030825 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.3390/en19030825 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-66630 SN - 1996-1073 VL - 19 IS - 3 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Rufino Júnior, Carlos Antônio A1 - Riva Sanseverino, Eleonora A1 - Gallo, Pierluigi A1 - Amaral, Murilo Machado A1 - Koch, Daniel A1 - Kotak, Yash A1 - Diel, Sergej A1 - Walter, Gero A1 - Schweiger, Hans-Georg A1 - Zanin, Hudson T1 - Unraveling the Degradation Mechanisms of Lithium-Ion Batteries JF - Energies N2 - Lithium-Ion Batteries (LIBs) usually present several degradation processes, which include their complex Solid-Electrolyte Interphase (SEI) formation process, which can result in mechanical, thermal, and chemical failures. The SEI layer is a protective layer that forms on the anode surface. The SEI layer allows the movement of lithium ions while blocking electrons, which is necessary to prevent short circuits in the battery and ensure safe operation. However, the SEI formation mechanisms reduce battery capacity and power as they consume electrolyte species, resulting in irreversible material loss. Furthermore, it is important to understand the degradation reactions of the LIBs used in Electric Vehicles (EVs), aiming to establish the battery lifespan, predict and minimise material losses, and establish an adequate time for replacement. Moreover, LIBs applied in EVs suffer from two main categories of degradation, which are, specifically, calendar degradation and cycling degradation. There are several studies about battery degradation available in the literature, including different degradation phenomena, but the degradation mechanisms of large-format LIBs have rarely been investigated. Therefore, this review aims to present a systematic review of the existing literature about LIB degradation, providing insight into the complex parameters that affect battery degradation mechanisms. Furthermore, this review has investigated the influence of time, C-rate, depth of discharge, working voltage window, thermal and mechanical stresses, and side reactions in the degradation of LIBs. UR - https://doi.org/10.3390/en17143372 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.3390/en17143372 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-49089 SN - 1996-1073 VL - 17 IS - 14 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Santos, Cassiano A1 - Neto, Milad Kalume A1 - Kanieski, João Marcos A1 - Rufino Júnior, Carlos Antônio A1 - Schweiger, Hans-Georg A1 - Zanin, Hudson T1 - A multidimensional assessment of electrification in automotive powertrains: Technical, operational, and strategic perspectives JF - Results in Engineering N2 - Global transportation is undergoing a profound transformation, driven by the convergence of decarbonization targets and advances in electrification technologies. Electrification, ranging from mild Hybrid Electric Vehicles (mHEVs) to Battery Electric Vehicles (BEVs), represents the main technological path in the transition from internal combustion engines. This transition is inherently multidimensional, simultaneously reshaping vehicle design, manufacturing systems, supply chains, customer value, and environmental outcomes in interconnected ways. Each architecture, including mHEV, Hybrid Electric Vehicle (HEV), Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV), and BEV, presents different tradeoffs in these dimensions, requiring a structured framework for systematic comparison. To address this gap, this work details an integrated framework that systematically compares electrification pathways across five interrelated dimensions: vehicle concepts, research and development, manufacturing and logistics, customer experience, and environmental footprint. This framework culminates in a decision matrix that consolidates trade-offs into a practical SWOT based tool for strategic planning. UR - https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107377 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107377 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63829 SN - 2590-1230 VL - 2025 IS - 28 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Salamat, Babak A1 - Mattern, Dominik A1 - Olzem, Sebastian-Sven A1 - Elsbacher, Gerhard A1 - Seidel, Christian A1 - Tonello, Andrea M. T1 - GMP3: Learning-Driven, Bellman-Guided Trajectory Planning for AAVs in Real-Time on SE(3) JF - IEEE Access N2 - We propose GMP3, a multiphase global path planning framework that generates dynamically feasible three-dimensional trajectories for unmanned aerial vehicles (UAVs) operating in cluttered environments. The framework extends traditional path planning from Euclidean position spaces to the Lie group SE(3), allowing joint learning of translational motion and rotational dynamics. A modified Bellman-based operator is introduced to support reinforcement learning (RL) policy updates while leveraging prior trajectory information for improved convergence. GMP3 is designed as a distributed framework in which agents influence each other and share policy information along the trajectory: each agent refines its assigned segment and shares with its neighbors via a consensus-based scheme, enabling cooperative policy updates and convergence toward a path shaped globally even under kinematic constraints.We also propose DroneManager, a modular ground control software that interfaces the planner with real UAVs platforms via the Micro Air Vehicle Link (MAVLink) protocol, supporting real-time deployment and feedback. Simulation studies and indoor flight experiments validate the effectiveness of the proposed method in constrained 3D environments, demonstrating reliable obstacle avoidance and smooth, feasible trajectories across both position and orientation. UR - https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3661193 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3661193 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-66826 SN - 2169-3536 VL - 14 SP - 22720 EP - 22733 PB - IEEE CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Puget, Chloé A1 - Ganz, Jonathan A1 - Bertram, Christof A1 - Conrad, Thomas A1 - Baeblich, Malte A1 - Voss, Anne A1 - Landmann, Katharina A1 - Haake, Alexander F. H. A1 - Spree, Andreas A1 - Hartung, Svenja A1 - Aeschlimann, Leonore A1 - Soto, Sara A1 - de Brot, Simone A1 - Dettwiler, Martina A1 - Aupperle-Lellbach, Heike A1 - Bolfa, Pompei A1 - Bartel, Alexander A1 - Kiupel, Matti A1 - Breininger, Katharina A1 - Aubreville, Marc A1 - Klopfleisch, Robert T1 - Artificial intelligence predicts c-KIT exon 11 genotype by phenotype in canine cutaneous mast cell tumors: Can human observers learn it? JF - Veterinary Pathology N2 - Canine cutaneous mast cell tumors (ccMCTs) are frequent neoplasms with variable biological behaviors. Internal tandem duplication mutations in c-KIT exon 11 (c-KIT-11-ITD) are associated with poor prognosis but predict therapeutic response to tyrosine kinase inhibitors. In a previous work, deep learning algorithms managed to predict the presence of c-KIT-11-ITD on digitalized hematoxylin and eosin-stained histological slides (whole-slide images, WSIs) in up to 87% of cases, suggesting the existence of morphological features characterizing ccMCTs carrying c-KIT-11-ITD. This 3-stage blinded study aimed to identify morphological features indicative of c-KIT-11-ITD and to evaluate the ability of human observers to learn this task. 17 untrained pathologists first classified 8 WSIs and 200 image patches (highly relevant for algorithmic classification) of ccMCTs as either positive or negative for c-KIT-11-ITD. Second, they self-trained to recognize c-KIT-11-ITD by looking at the same WSIs and patches correctly sorted. Third, pathologists classified 15 new WSIs and 200 new patches according to c-KIT-11-ITD status. In addition, participants reported microscopic features they considered relevant for their decision. Without training, participants correctly classified the c-KIT-11-ITD status of 63%–88% of WSIs and 43%–55% of patches. With self-training, 25%–38% of WSIs and 55%–56% of patches were correctly classified. High cellular pleomorphism, anisokaryosis, and sparse cytoplasmic granulation were commonly suggested as features associated with c-KIT-11-ITD-positive ccMCTs, none of which showed reliable predictivity in a follow-up study. The results indicate that transfer of algorithmic skills to the human observer is difficult. A c-KIT-11-ITD-specific morphological feature remains to be extracted from the artificial intelligence model. UR - https://doi.org/10.1177/03009858251380284 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.1177/03009858251380284 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63841 SN - 1544-2217 VL - 63 IS - 2 SP - 369 EP - 379 PB - Sage CY - London ER - TY - JOUR A1 - Rappsilber, Tim A1 - Krüger, Simone A1 - Raspe, Tina A1 - Reclo, Rudolf A1 - Schweiger, Hans-Georg T1 - Toxic gas emission in electric vehicles: What a battery fire means for occupant safety JF - Fire Safety Journal N2 - This work investigates the ability of occupants to escape from a battery electric vehicle during a thermal runaway of the traction battery initiated by nail penetration. Such events generate intense fires and large amounts of toxic gases, rapidly reducing the time available for safe evacuation. In controlled full-scale outdoor experiments on two identical mid-range battery electric vehicles, the smoke gas composition inside the cabin is examined. Using FTIR spectrometers and an oxygen analyzer, temporal and spatial concentrations of organic carbonates, hydrocarbons, hydrogen fluoride, hydrogen cyanide, acetylene, and oxygen are measured. Sampling locations include the driver's breathing zone, the right rear passenger's breathing zone, and the exterior right rear wheel housing. The study further evaluates occupant's escape capability using the fractional effective dose (FED) model in accordance with ISO 13571. Results show that toxic gases can reach harmful concentrations within minutes after smoke enters the cabin, though smoke entry times vary widely with fire progression. Differences in fire development and smoke dispersion strongly affect FED values and thus the time available for self-rescue. Overall, the findings provide an important basis for assessing occupant safety during battery electric vehicle fires and highlight the need for improved mitigation strategies. UR - https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2026.104717 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2026.104717 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-67774 SN - 1873-7226 VL - 2026 IS - 162 PB - Elsevier CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Rosbach, Emely A1 - Ammeling, Jonas A1 - Ganz, Jonathan A1 - Bertram, Christof A1 - Conrad, Thomas A1 - Riener, Andreas A1 - Aubreville, Marc T1 - Stuck on Suggestions: Automation Bias, the Anchoring Effect, and the Factors That Shape Them in Computational Pathology JF - Machine Learning for Biomedical Imaging N2 - Artificial intelligence (AI)-driven clinical decision support systems (CDSS) hold promise to improve diagnostic accuracy and efficiency in computational pathology. However, collaboration between human experts and AI may give rise to cognitive biases, such as automation and anchoring bias, wherein users may be inclined to blindly adopt system recommendations or be disproportionately influenced by the presence of AI predictions, even when they are inaccurate. These biases may be exacerbated under time pressure, pervasive in routine pathology diagnostics, or shaped by individual user characteristics. To investigate these effects, we conducted a web-based experiment in which trained pathology experts (n = 28) estimated tumor cell percentages twice: once independently and once with the aid of an AI. A subset of the estimates in each condition was performed under time constraints. Our findings indicate that AI integration generally enhances diagnostic performance. However, it also introduced a 7% automation bias rate, quantified as the number of accepted negative consultations, where a previously correct independent assessment gets overturned by inaccurate AI guidance. While time pressure did not increase the frequency of automation bias occurrence, it appeared to intensify its severity, as evidenced by a performance decline linked to increased automation reliance under cognitive load. A linear mixed-effects model (LMM) analysis, simulating weighted averaging, revealed a statistically significant positive coefficient for AI advice, indicating a moderate degree of anchoring on system output. This effect was further intensified under time pressure, suggesting that anchoring bias may become more pronounced when cognitive resources are limited. A secondary LMM evaluation assessing automation reliance, used as a proxy for both automation and anchoring bias, demonstrated that professional experience and self-efficacy were associated with reduced dependence on system support, whereas higher confidence during AI-assisted decision-making was linked to increased automation reliance. Together, these findings underscore the dual nature of AI integration in clinical workflows, offering performance benefits while also introducing risks of cognitive bias–driven diagnostic errors. As an initial investigation focused on a single medical specialty and diagnostic task, this study aims to lay the groundwork for future research to explore these phenomena across diverse clinical contexts, ultimately supporting the establishment of appropriate reliance on automated systems and the safe, effective integration of human–AI collaboration in medical decision-making. UR - https://doi.org/10.59275/j.melba.2026-87b1 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.59275/j.melba.2026-87b1 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-67787 SN - 2766-905X VL - 3 IS - MELBA–BVM 2025 Special Issue SP - 126 EP - 147 PB - Melba editors CY - [s. l.] ER - TY - JOUR A1 - Puget, Chloé A1 - Ganz, Jonathan A1 - Ostermaier, Julian A1 - Conrad, Thomas A1 - Parlak, Eda A1 - Bertram, Christof A1 - Kiupel, Matti A1 - Breininger, Katharina A1 - Aubreville, Marc A1 - Klopfleisch, Robert T1 - Artificial intelligence can be trained to predict c-KIT-11 mutational status of canine mast cell tumors from hematoxylin and eosin-stained histological slides JF - Veterinary Pathology N2 - Numerous prognostic factors are currently assessed histologically and immunohistochemically in canine mast cell tumors (MCTs) to evaluate clinical behavior. In addition, polymerase chain reaction (PCR) is often performed to detect internal tandem duplication (ITD) mutations in exon 11 of the c-KIT gene ( c-KIT-11-ITD) to predict the therapeutic response to tyrosine kinase inhibitors. This project aimed at training deep learning models (DLMs) to identify MCTs with c-KIT-11-ITD solely based on morphology. Hematoxylin and eosin (HE) stained slides of 368 cutaneous, subcutaneous, and mucocutaneous MCTs (195 with ITD and 173 without) were stained consecutively in 2 different laboratories and scanned with 3 different slide scanners. This resulted in 6 data sets (stain-scanner variations representing diagnostic institutions) of whole-slide images. DLMs were trained with single and mixed data sets and their performances were assessed under stain-scanner variations (domain shifts). The DLM correctly classified HE slides according to their c-KIT-11-ITD status in up to 87% of cases with a 0.90 sensitivity and a 0.83 specificity. A relevant performance drop could be observed when the stain-scanner combination of training and test data set differed. Multi-institutional data sets improved the average accuracy but did not reach the maximum accuracy of algorithms trained and tested on the same stain-scanner variant (ie, intra-institutional). In summary, DLM-based morphological examination can predict c-KIT-11-ITD with high accuracy in canine MCTs in HE slides. However, staining protocol and scanner type influence accuracy. Larger data sets of scans from different laboratories and scanners may lead to more robust DLMs to identify c- KIT mutations in HE slides. UR - https://doi.org/10.1177/03009858241286806 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1177/03009858241286806 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-53323 SN - 1544-2217 SN - 0300-9858 VL - 62 IS - 2 SP - 152 EP - 160 PB - Sage CY - London ER - TY - JOUR A1 - Wilm, Frauke A1 - Fragoso-Garcia, Marco A1 - Marzahl, Christian A1 - Qiu, Jingna A1 - Puget, Chloé A1 - Diehl, Laura A1 - Bertram, Christof A1 - Klopfleisch, Robert A1 - Maier, Andreas A1 - Breininger, Katharina A1 - Aubreville, Marc T1 - Pan-tumor CAnine cuTaneous Cancer Histology (CATCH) dataset JF - Scientific Data N2 - Due to morphological similarities, the differentiation of histologic sections of cutaneous tumors into individual subtypes can be challenging. Recently, deep learning-based approaches have proven their potential for supporting pathologists in this regard. However, many of these supervised algorithms require a large amount of annotated data for robust development. We present a publicly available dataset of 350 whole slide images of seven different canine cutaneous tumors complemented by 12,424 polygon annotations for 13 histologic classes, including seven cutaneous tumor subtypes. In inter-rater experiments, we show a high consistency of the provided labels, especially for tumor annotations. We further validate the dataset by training a deep neural network for the task of tissue segmentation and tumor subtype classification. We achieve a class-averaged Jaccard coefficient of 0.7047, and 0.9044 for tumor in particular. For classification, we achieve a slide-level accuracy of 0.9857. Since canine cutaneous tumors possess various histologic homologies to human tumors the added value of this dataset is not limited to veterinary pathology but extends to more general fields of application. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-022-01692-w Y1 - 2022 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-022-01692-w UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-28741 SN - 2052-4463 VL - 9 PB - Springer CY - London ER - TY - JOUR A1 - Aubreville, Marc A1 - Wilm, Frauke A1 - Stathonikos, Nikolas A1 - Breininger, Katharina A1 - Donovan, Taryn A1 - Jabari, Samir A1 - Veta, Mitko A1 - Ganz, Jonathan A1 - Ammeling, Jonas A1 - van Diest, Paul J A1 - Klopfleisch, Robert A1 - Bertram, Christof T1 - A comprehensive multi-domain dataset for mitotic figure detection JF - Scientific Data N2 - The prognostic value of mitotic figures in tumor tissue is well-established for many tumor types and automating this task is of high research interest. However, especially deep learning-based methods face performance deterioration in the presence of domain shifts, which may arise from different tumor types, slide preparation and digitization devices. We introduce the MIDOG++ dataset, an extension of the MIDOG 2021 and 2022 challenge datasets. We provide region of interest images from 503 histological specimens of seven different tumor types with variable morphology with in total labels for 11,937 mitotic figures: breast carcinoma, lung carcinoma, lymphosarcoma, neuroendocrine tumor, cutaneous mast cell tumor, cutaneous melanoma, and (sub)cutaneous soft tissue sarcoma. The specimens were processed in several laboratories utilizing diverse scanners. We evaluated the extent of the domain shift by using state-of-the-art approaches, observing notable differences in single-domain training. In a leave-one-domain-out setting, generalizability improved considerably. This mitotic figure dataset is the first that incorporates a wide domain shift based on different tumor types, laboratories, whole slide image scanners, and species. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-023-02327-4 Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-023-02327-4 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-40068 SN - 2052-4463 N1 - Author Correction verfügbar unter https://doi.org/10.1038/s41597-024-03548-x VL - 10 PB - Springer CY - London ER - TY - JOUR A1 - Aubreville, Marc A1 - Bertram, Christof A1 - Donovan, Taryn A1 - Marzahl, Christian A1 - Maier, Andreas A1 - Klopfleisch, Robert T1 - A completely annotated whole slide image dataset of canine breast cancer to aid human breast cancer research JF - Scientific data N2 - Canine mammary carcinoma (CMC) has been used as a model to investigate the pathogenesis of human breast cancer and the same grading scheme is commonly used to assess tumor malignancy in both. One key component of this grading scheme is the density of mitotic figures (MF). Current publicly available datasets on human breast cancer only provide annotations for small subsets of whole slide images (WSIs). We present a novel dataset of 21 WSIs of CMC completely annotated for MF. For this, a pathologist screened all WSIs for potential MF and structures with a similar appearance. A second expert blindly assigned labels, and for non-matching labels, a third expert assigned the final labels. Additionally, we used machine learning to identify previously undetected MF. Finally, we performed representation learning and two-dimensional projection to further increase the consistency of the annotations. Our dataset consists of 13,907 MF and 36,379 hard negatives. We achieved a mean F1-score of 0.791 on the test set and of up to 0.696 on a human breast cancer dataset. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-020-00756-z Y1 - 2020 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-020-00756-z UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-11765 SN - 2052-4463 VL - 7 PB - Springer CY - London ER - TY - INPR A1 - Ivan, Zsanett Zsofia A1 - Hirling, Dominik A1 - Grexa, Istvan A1 - Ammeling, Jonas A1 - Micsik, Tamas A1 - Dobra, Katalin A1 - Kuthi, Levente A1 - Sukosd, Farkas A1 - Aubreville, Marc A1 - Miczan, Vivien A1 - Horvath, Peter T1 - Subphase-Labeled Mitotic Dataset for AI-powered Cell Division Analysis N2 - Mitosis detection represents a critical task in the field of digital pathology, as determination of the mitotic index (MI) plays an important role in the tumor grading and prognostic assessment of patients. Manual determination of MI is a labor-intensive and time-consuming task for practitioners with rather high interobserver variability, thus, automation has become a priority. There has been substantial progress towards creating robust mitosis detection algorithms in recent years, primarily driven by the Mitosis Domain Generalization (MIDOG) challenges. In parallel, there has been growing interest in the molecular characterization of mitosis with the goal of achieving a more comprehensive understanding of its underlying mechanisms in a subphase-specific manner. Here, we introduce a new mitotic figure dataset annotated with subphase information based on the MIDOG++ dataset as well as a previously unrepresented tumor domain to enhance the diversity and applicability of the dataset. We envision a new perspective for domain generalization by improving the performance of models with subtyping mitotic cells into the 5 main stages of normal mitosis, complemented with an atypical mitotic class. We believe that our work broadens the horizon in digital pathology: subtyping information could provide useful help for mitosis detection, while also providing promising new directions in answering biological questions, such as molecular analysis of the subphases on a single cell level. UR - https://doi.org/10.1101/2025.07.17.665280 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.1101/2025.07.17.665280 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64587 PB - bioRxiv CY - Cold Spring Harbor ER - TY - JOUR A1 - Marzahl, Christian A1 - Hill, Jenny A1 - Stayt, Jason A1 - Bienzle, Dorothee A1 - Welker, Lutz A1 - Wilm, Frauke A1 - Voigt, Jörn A1 - Aubreville, Marc A1 - Maier, Andreas A1 - Klopfleisch, Robert A1 - Breininger, Katharina A1 - Bertram, Christof T1 - Inter-species cell detection - datasets on pulmonary hemosiderophages in equine, human and feline specimens JF - Scientific Data N2 - Pulmonary hemorrhage (P-Hem) occurs among multiple species and can have various causes. Cytology of bronchoalveolar lavage fluid (BALF) using a 5-tier scoring system of alveolar macrophages based on their hemosiderin content is considered the most sensitive diagnostic method. We introduce a novel, fully annotated multi-species P-Hem dataset, which consists of 74 cytology whole slide images (WSIs) with equine, feline and human samples. To create this high-quality and high-quantity dataset, we developed an annotation pipeline combining human expertise with deep learning and data visualisation techniques. We applied a deep learning-based object detection approach trained on 17 expertly annotated equine WSIs, to the remaining 39 equine, 12 human and 7 feline WSIs. The resulting annotations were semi-automatically screened for errors on multiple types of specialised annotation maps and finally reviewed by a trained pathologist. Our dataset contains a total of 297,383 hemosiderophages classified into five grades. It is one of the largest publicly available WSIs datasets with respect to the number of annotations, the scanned area and the number of species covered. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-022-01389-0 Y1 - 2022 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-022-01389-0 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-29319 SN - 2052-4463 VL - 9 PB - Springer CY - London ER - TY - JOUR A1 - Bertram, Christof A1 - Aubreville, Marc A1 - Marzahl, Christian A1 - Maier, Andreas A1 - Klopfleisch, Robert T1 - A large-scale dataset for mitotic figure assessment on whole slide images of canine cutaneous mast cell tumor JF - Scientific data N2 - We introduce a novel, large-scale dataset for microscopy cell annotations. The dataset includes 32 whole slide images (WSI) of canine cutaneous mast cell tumors, selected to include both low grade cases as well as high grade cases. The slides have been completely annotated for mitotic figures and we provide secondary annotations for neoplastic mast cells, inflammatory granulocytes, and mitotic figure look-alikes. Additionally to a blinded two-expert manual annotation with consensus, we provide an algorithm-aided dataset, where potentially missed mitotic figures were detected by a deep neural network and subsequently assessed by two human experts. We included 262,481 annotations in total, out of which 44,880 represent mitotic figures. For algorithmic validation, we used a customized RetinaNet approach, followed by a cell classification network. We find F1-Scores of 0.786 and 0.820 for the manually labelled and the algorithm-aided dataset, respectively. The dataset provides, for the first time, WSIs completely annotated for mitotic figures and thus enables assessment of mitosis detection algorithms on complete WSIs as well as region of interest detection algorithms. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-019-0290-4 Y1 - 2019 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-019-0290-4 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-11838 SN - 2052-4463 VL - 6 PB - Springer CY - London ER - TY - JOUR A1 - Göbel, Jan-Philipp A1 - Mertens, Jan Cedric A1 - Riener, Andreas T1 - Thermal imaging for the detection of driver impairment: evidence from a high-fidelity driving simulator study JF - Traffic Injury Prevention N2 - Objectives Driving under the influence of alcohol (DUI) remains a major contributor to fatal traffic crashes worldwide. With increasing regulatory pressure, such as requirements by Euro NCAP for in-vehicle impairment detection, there is a growing need for reliable, real-time monitoring solutions. While traditional DUI detection approaches focus on driving behavior or eye movement analysis, this study explores the potential of thermal imaging as a noninvasive alternative for detecting alcohol impairment. Methods We conducted a large-scale experimental study with 120 participants in a high-fidelity driving simulator, capturing thermal facial data under both non-impaired and alcohol-impaired conditions. A novel temperature extraction method was developed based on facial landmarks, incorporating multiple frames to reduce noise and improve temporal stability. Ambient cabin temperature was also recorded to normalize facial temperature readings and control for environmental influences. Several machine learning classifiers, including Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Gradient-Boosting Models, were trained using five facial temperature features (cheek, temple, ear, forehead, and nasal tip) and evaluated via five-fold subject-wise cross-validation. Results Significant temperature changes were observed in specific facial regions (particularly the cheek, ear, temple, and nasal tip) under alcohol influence. Among the evaluated models, Logistic Regression achieved the highest average classification accuracy (62%), while SVM demonstrated the most stable performance across folds. The model showed a slight conservative bias toward predicting the baseline (non-impaired) class, thereby reducing the risk of false positive classifications. Environmental conditions, including cabin temperature, were verified to be stable across both driving sessions, ensuring the validity of the physiological measurements. Conclusions This study demonstrates the feasibility of using thermal imaging for in-vehicle DUI detection under realistic conditions. Our contributions include the development of a robust facial temperature processing pipeline, the creation of a unique dataset collected under ecologically valid conditions, and a comprehensive comparison of seven state-of-the-art classification models. Thermal imaging represents a promising complementary modality for future driver monitoring systems focused on safety and impairment detection. UR - https://doi.org/10.1080/15389588.2026.2624006 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.1080/15389588.2026.2624006 SN - 1538-9588 PB - Taylor & Francis CY - Philadelphia ER - TY - JOUR A1 - Ivan, Zsanett Zsofia A1 - Hirling, Dominik A1 - Grexa, Istvan A1 - Ammeling, Jonas A1 - Molnar, Csaba A1 - Micsik, Tamas A1 - Dobra, Katalin A1 - Kuthi, Levente A1 - Sukosd, Farkas A1 - Fillinger, Janos A1 - Moldvay, Judit A1 - Toth, Erika A1 - Aubreville, Marc A1 - Miczan, Vivien A1 - Horvath, Peter T1 - A Subphase-Labeled Mitotic Dataset for AI-powered Cell Division Analysis JF - Scientific Data N2 - Mitosis detection represents a critical task in digital pathology, as it plays an important role in the tumor grading and prognosis of patients. Manual determination is a labor-intensive task for practitioners with high interobserver variability, thus, automation is a priority. There has been substantial progress towards creating robust mitosis detection algorithms, primarily driven by the Mitosis Domain Generalization (MIDOG) challenges. Also, there has been growing interest in the molecular characterization of mitosis to achieve a more comprehensive understanding of its underlying mechanisms in a subphase-specific manner. We introduce a new mitotic figure dataset annotated with subphase information based on the MIDOG++ dataset as well as a previously unrepresented tumor domain to enhance the diversity and applicability. We envision a new perspective for domain generalization by improving model performance with subtyping mitosis, complemented with an atypical mitotic class. Our work has implications in two main areas: subtyping information can provide helpful information in mitosis detection, while also providing promising new directions in answering biological questions, such as molecular analysis of subphases. UR - https://doi.org/10.1038/s41597-026-07007-7 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.1038/s41597-026-07007-7 SN - 2052-4463 SP - 17 PB - Springer CY - London ER - TY - INPR A1 - Sümer, Ömer A1 - Huber, Tobias A1 - Duong, Dat A1 - Ledgister Hanchard, Suzanna E. A1 - Conati, Cristina A1 - André, Elisabeth A1 - Solomon, Benjamin D. A1 - Waikel, Rebekah L. T1 - Evaluation of a Deep Learning and XAI based Facial Phenotyping Tool for Genetic Syndromes: A Clinical User Study N2 - Artificial intelligence (AI) tools are increasingly employed in clinical genetics to assist in diagnosing genetic conditions by assessing photographs of patients. For medical uses of AI, explainable AI (XAI) methods offer a promising approach by providing interpretable outputs, such as saliency maps and region relevance visualizations. XAI has been discussed as important for regulatory purposes and to enable clinicians to better understand how AI tools work in practice. However, the real-world effects of XAI on clinician performance, confidence, and trust remain underexplored. This study involved a web-based user experiment with 31 medical geneticists to assess the impact of AI-only diagnostic assistance compared to XAI-supported diagnostics. Participants were randomly assigned to either group and completed diagnostic tasks with 18 facial images of individuals with known genetic syndromes and unaffected individuals, before and after experiencing the AI outputs. The results show that both AI-only and XAI approaches improved diagnostic accuracy and clinician confidence. The effects varied according to the accuracy of AI predictions and the clarity of syndromic features (sample difficulty). While AI support was viewed positively, users approached XAI with skepticism. Interestingly, we found a positive correlation between diagnostic improvement and XAI intervention. Although XAI support did not significantly enhance overall performance relative to AI alone, it prompted users to critically evaluate images with false predictions and influenced their confidence levels. These findings highlight the complexities of trust, perceived usefulness, and interpretability in AI-assisted diagnostics, with important implications for developing and implementing clinical decision-support tools in facial phenotyping for rare genetic diseases. UR - https://doi.org/10.1101/2025.06.08.25328588 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.1101/2025.06.08.25328588 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-61696 PB - medRxiv CY - Cold Spring Harbor ER - TY - INPR A1 - Aubreville, Marc A1 - Ganz, Jonathan A1 - Ammeling, Jonas A1 - Kaltenecker, Christopher A1 - Bertram, Christof T1 - Model-based Cleaning of the QUILT-1M Pathology Dataset for Text-Conditional Image Synthesis N2 - The QUILT-1M dataset is the first openly available dataset containing images harvested from various online sources. While it provides a huge data variety, the image quality and composition is highly heterogeneous, impacting its utility for text-conditional image synthesis. We propose an automatic pipeline that provides predictions of the most common impurities within the images, e.g., visibility of narrators, desktop environment and pathology software, or text within the image. Additionally, we propose to use semantic alignment filtering of the image-text pairs. Our findings demonstrate that by rigorously filtering the dataset, there is a substantial enhancement of image fidelity in text-to-image tasks. UR - https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.07676 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.07676 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-48648 PB - arXiv CY - Ithaca ER - TY - JOUR A1 - Langer, Robin A1 - Tentrup, Thomas A1 - Schweiger, Hans-Georg T1 - A Vehicle-in-the-Loop Approach for Front Camera Verification Using Adaptive High Beam JF - IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems N2 - As automated driving functions based on environmental sensors become increasingly deployed, ensuring reliable performance over the vehicle lifetime is essential. Currently, verification is carried out through internal self-diagnostics, which do not always operate correctly, and periodic technical inspection, which assesses only the test criteria installation and condition. Test criteria for function and efficiency of environmental sensors are neither standardized nor routinely assessed, creating the need for new testing approaches. Previous low-cost research approaches defined a method and conducted experiments to verify a vehicle’s front camera by displaying visual stimuli and evaluating the high beam assist response. Whereas the camera’s function could be verified through a basic qualitative check, the approach did not enable a quantitative evaluation of its performance. The aim of this work was therefore to advance this approach and investigate the added value of a Vehicle-in-the-Loop test bench for front camera verification. Three tests were conducted. A supporting method was introduced to reproducibly detect and define the position of the headlight cutoff line, enabling consistent evaluation of the vehicle’s reaction. With static camera stimuli (Test I), the function of the front camera could be verified, and the influence of the vehicle geometry on the reaction was assessed. Dynamic stimuli (Test II) additionally enabled an efficiency evaluation, allowing quantitative comparison between vehicles. However, transferring the stimuli into a reproducible virtual simulation (Test III) remained challenging, as the vehicles under test did not respond consistently. Further research is required to refine and simplify the method toward a standardized periodic technical inspection procedure. UR - https://doi.org/10.1109/OJITS.2026.3672438 Y1 - 2026 UR - https://doi.org/10.1109/OJITS.2026.3672438 SN - 2687-7813 PB - IEEE CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Ioniță Ciolacu, Monica A1 - Popp, Heribert ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - KI- und IoT-unterstützter Blended Learning Prozess BT - Education 4.0 T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre N2 - Im Jahr 2020 wurde die Hochschulbildung durch die Einschränkungen der COVID-19 Pandemie herausgefordert und digitale Lehre in reiter Front eingesetzt. Seit 15 Jahren praktiziert Prof. Popp in all seinen Vorlesungen Blended Learning. Im Blended Learning Prozess an der TH Deggendorf (THD) werden schon länger in jedem Prozessschritt Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie Benutzermodellierung, Adaptivität, maschinelle Lernverfahren, Chatbots und semantische Texterkennungs-Werkzeuge, eingesetzt oder erprobt, um den Lernerfolg zu steigern und die Dropout-Rate zu senken. Die Studierenden erlebten im Lernmanagementsystem Moodle diese Blended Learning Prozesse in Mathematik, Informationsmanagement und Wissensmanagement in zwei Fakultäten der THD. Im praktischen Einsatz konnte durchschnittlich eine Halbierung der Durchfallquote erreicht werden. Eine interessante Weiterentwicklung hin zu IoT-geprägten Lehrprozessen gibt es bei DiTech der Universität Passau, wo die Kombination mit Sensoren von Smartwatch und Smartphone in den Lehr- und Lernprozessen beobachtet wird. Die Nutzung der Vorteile nicht-invasiver eingebetteter Sensoren von „wearable devices“ ermöglicht zum einen weitere Aussagen über die konkrete Lernsituation und stärkt zum anderen die subjektive Wahrnehmung der Studierenden über Gesundheit, Sicherheit und Wohlbefinden. Von ersten Untersuchungen wird berichtet, bei denen die Kombination aus KI und IoT („Internet of Things“) in Blended Learning Prozessen die Heterogenität der Lernenden besser berücksichtigen kann. Y1 - 2022 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-31649 SN - 1612-4537 SP - 95 EP - 105 PB - BayZiel ER - TY - CHAP A1 - Bring, Philipp A1 - Erlebach, Ralf A1 - Frank, Carolin A1 - Naumann, Johannes ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Absicherung der Studierfähigkeit in der Studieneingangsphase. Modellierung mathematischen Schulvorwissens T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Mangelnde schulische Kompetenzen im Bereich Mathematik sowie Text- und Sprachverständnis Deutsch haben sich in der Studieneingangsphase zu einem maßgeblichen Passungsproblem besonders in den MINT -Fächern entwickelt (Heublein et al., 2017; Kürten, 2020; Pitton & Scholten-Akoun, 2016). Zur selbständigen Aufarbeitung der individuellen Defizite wurden daher in den letzten Jahren digitale Systeme für Self-Assessments oder Selbstlernangebote entwickelt. Hoher Zeitaufwand für die Diagnostik von Kompetenzlücken, eine fehlende Verknüpfung zwischen Lerninhalten und Testergebnis sowie die Unmöglichkeit, das Angebot den Anforderungen des Studienganges und -standortes anzupassen, führen zu Akzeptanzproblemen. Das Projekt „Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase (AL iSe)“ adressiert diese Hemmnisse mittels Computer-Adaptiven Testens (vgl. Erlebach & Frank, in diesem Band). Hier stellen wir die Modellierung mathematischen Schulvorwissens für die Fragebatterie des Instruments sowie die Ergebnisse der Pilotierung vor. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43719 SN - 1612-4537 SP - 25 EP - 34 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Meiling, Sina ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Der MINTFIT-Chemiekurs - Entwicklung und Nutzung T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Das Verbundprojekt MINTFIT Hamburg bietet als hochschulübergreifende Initiative kostenfrei nutzbare E-Learning Angebote in Mathematik, Physik, Chemie und Informatik an, mit denen Schüler:innen und Studieninteressierte ihr Wissen prüfen, wiederholen und Grundlagen auffrischen können, um sich gezielt auf ein MINT-Studium bzw. ein Studium mit MINT-Anteilen vorzubereiten. Die Entwicklung des MINTFIT-Chemiekurses sowie der Aufbau der Lerneinheiten mit anschließender Überprüfung des Lernerfolgs mit Hilfe von Wissenstests auf der Online-Plattform www.mintfit.hamburg werden in diesem Paper beschrieben. Individuell auswählbare Exkurse, die es den Nutzenden ermöglichen sollen, Inhalte nach eigenem Interesse und Motivation zu bearbeiten und zu festigen sowie eine Zuordnung der Lerninhalte zu Kompetenzbereichen, um für die interdisziplinären Zusammenhänge der MINT-Inhalte zu sensibilisieren, werden als Kurselemente vorgestellt. Eine erste Analyse des Nutzenden- und Lernverhaltens wird gezeigt. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-41465 SN - 1612-4537 SP - 82 EP - 89 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Unold, Heiko ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Analog Discovery: Das Elektrotechnik-Labor im Hörsaal BT - Zwei Experimente für die Grundlagen der Elektrotechnik T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Anhand zweier Beispiele wird ein interaktives System vorgestellt, mit welchem Live-Messungen an elektronischen Bauteilen und Schaltungen im Hörsaal durchgeführt werden können. Das System basiert auf dem USB-Messgerät „Analog Discovery 2“ der Firma Digilent, erweitert um eine Adapterplatine mit Steckbrett und eine Webcam. Zunächst werden drei Aspekte erläutert, in welchen ein solches System positive Auswirkungen auf den Kompetenzerwerb haben kann: Praxisbezug, Aktivierung und Vernetzung. Anschließend werden die zwei Beispiele ausgeführt. In Beispiel 1 wird die persönliche Alltagserfahrung mit Akkus über interaktive Clicker-Fragen und begleitende Messungen mit dem Modell der linearen Quelle verknüpft. Die Studierenden lernen, oberflächliche Lösungen wie die Messung der Leerlaufspannung zu hinterfragen und das Verhalten realer Quellen anhand der gemessenen I-U-Kennlinien zu verstehen. Beispiel 2 zeigt kurz die Möglichkeiten auf, den abstrakten Formalismus der komplexen Wechselstromrechnung am Beispiel des Serienschwingkreises im Zeit- und Frequenzbereich messtechnisch erlebbar zu machen. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-41454 SN - 1612-4537 SP - 192 EP - 198 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Rottmann, Horst A1 - Voit, Christoph ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Evaluation eines Inverted Classroom Konzeptes in der makroökonomischen Lehre T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre N2 - Im Rahmen der Vorlesung „Volkswirtschaftslehre und -politik“ hat die Weiden Business School der OTH Amberg-Weiden ein Projekt gestartet, um die Wirkungen einer neuen Lernplattform auf das Studienergebnis zu untersuchen. In Verbindung mit der Implementierung der Lernplattform erfolgte auch eine Anpassung des Veranstaltungskonzeptes, wobei jedoch grundlegende Elemente wie Inhalte und die Gestaltung der Klausur konstant gehalten wurden. Der wesentliche konzeptionelle Unterschied zur traditionellen Veranstaltungsform besteht darin, dass die Studierenden die Inhalte zunächst in Eigenregie erlernen und einüben. Erst danach findet jeweils die Präsenzveranstaltung statt. Ausgangspunkt für die Veränderung war insbesondere das Ziel, die Studienergebnisse der Veranstaltung zu verbessern. Dahinter stehen Idee und Hoffnung, dass sich die Studierenden regelmäßig mit der Materie auseinandersetzen und diese besser verstehen, wenn sie sich die Inhalte zunächst selbst aneignen und dabei ihrem individuellen Lernrhythmus nachgehen können. Unterstützt werden soll dieser Prozess durch zahlreiche Übungsmöglichkeiten. Folgender Bericht geht dabei näher auf das Projekt ein und stellt daraus resultierende Evaluationsergebnisse vor. Y1 - 2022 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-32369 SN - 1612-4537 SP - 110 EP - 115 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Förster, Achim ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Nationalsozialistische Filmpropaganda in der Hochschullehre BT - ein studiengangs- und fachübergreifender Ansatz am Beispiel von „Jud Süß“ T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre N2 - Der Beitrag widmet sich der behutsamen studiengangs- und fachübergreifenden Annäherung an das problematische Filmerbe der Nationalsozialisten. Am Beispiel des 1940 erstaufgeführten antisemitischen Hetzfilms „Jud Süß“ werden fachliche Ansatzpunkte zur Behandlung von Propagandafilmen (beispielsweise aus dem Bereich der Mediengeschichte und -politik, dem Urheberrecht oder der Jugend- und Erwachsenenbildung) skizziert und Hinweise zur praktischen Umsetzung und Einbindung einer Filmvorführung gegeben. Y1 - 2022 UR - https://www.didaktikzentrum.de/publikationen/dina-und-tagungsbaende UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-31623 SN - 1612-4537 SP - 38 EP - 41 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Murza, Stefan K. ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Das didaktische Konzept des Flexible Learning BT - Aktivierung und Digitalisierung in der Lehre der angewandten Thermodynamik T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre Y1 - 2022 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-32482 SN - 1612-4537 SP - 106 EP - 109 PB - BayZiel ER - TY - CHAP A1 - Busse, Johannes ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - MINT-Fachkompetenz trifft Ethik T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre Y1 - 2022 UR - https://www.didaktikzentrum.de/publikationen/dina-und-tagungsbaende UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-31346 SN - 1612-4537 SP - 83 EP - 85 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Rösel, Birgit ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Regelungstechnik mit Blended Learning aktiv lernen, in einer Praxisphase problembasiert vertiefen und die Prüfung elektronisch unterstützt durchführen T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre Y1 - 2022 UR - https://www.didaktikzentrum.de/publikationen/dina-und-tagungsbaende UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-31601 SN - 1612-4537 SP - 75 EP - 77 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Erlebach, Ralf A1 - Frank, Carolin ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Adaptives Lernen in der Studieneingangsphase (ALiSe). Bedingungen und Konzeption des digitalen Selbstlernsystems T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Mangelnde Vorkenntnisse in der Schulmathematik führen in MINT-Studiengängen häufig zu Studienabbrüchen (Heublein et al., 2017). Die Defizite der kritischen Studierendengruppe sind individuell und reichen bis in Grundlagen aus der Sekundarstufe I. Die Aufarbeitung dieser Defizite im Rahmen regulärer universitärer Lehrangebote ist nicht möglich (Kürten, 2020). Als kostenneutrale Alternativen werden seit Mitte des letzten Jahrzehnts Online-Self-Assessments (OSA) und Online-Kurs-Angebote (OKA) angeboten. Jedoch blieb die erhoffte Wirkung – gesteigerte Studierfähigkeit und verringerte Abbruchsquoten – in den MINT-Fächern bislang aus (Heublein, Hutzsch, & Schmelzer, 2022). Im Rahmen des ALiSe-Projektes wurden bestehende OSAOKA-Systeme aus Sicht von Bildungsanbietern und Studierenden analysiert. Der Beitrag stellt die Ergebnisse dieser Analyse vor und leitet aus den sich ergebenden Anforderungen die Konzeption eines OSA-OKA-Systems für eine effektive Kompetenzaufarbeitung mathematischen Schulvorwissens ab. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43852 SN - 1612-4537 SP - 35 EP - 43 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Romero, Nicolas A1 - Geppert, Andreas A1 - Kipp, Michael ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Vom Standard zur Exzellenz – Konzepte zur Verbesserung von Moodle-Kursen an Hochschulen T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Die Evaluation der Kurscharakteristika von Moodle-basierten Kursen an der TH Augsburg zeigt, dass Moodle-Kursräume oft strukturelle Mängel aufweisen und die Möglichkeiten der Plattform meist nur unzureichend genutzt werden. Unter dem Arbeitstitel „Moodle Next Level“ hat sich das Didaktik-Medien-Zentrum der TH Augsburg deswegen zum Ziel gesetzt, Lehrende bei der strukturellen Verbesserung und didaktisch sinnvollen Nutzung von Moodle zu unterstützen. In dieser Arbeit schlagen wir Richtlinien für verschiedene Kurstypen vor, z. B b. die Einbindung von Lernzielen und Ablaufplänen für den Typ „Vorlesungsbegleitung“. Ferner definieren wir Prinzipien etwa für die leichte Auffindbarkeit, klare Strukturierung und gestalterische Organisation, Interaktionsmöglichkeiten wie Kommunikations- und Feedbackkanäle sowie aktivierende Elemente wie Peer-Prozesse und Möglichkeiten zum Self-Assessment. Unser Ziel ist es, Verbesserungspotentiale von Moodle-basierten Kursen aufzuzeigen und Lehrende in diesen Kompetenzen zu stärken. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44324 SN - 1612-4537 SP - 237 EP - 245 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - List, Corinna A1 - Wagner, Lena A1 - Fasel, Bianca A1 - Neubert, Daniel A1 - Prochaska, Angela A1 - Kipp, Michael ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Next-Level Lernen und Lehren: Die Campus-App der TH Augsburg T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Wir präsentieren die Campus-App der TH Augsburg, die innovative, interaktive Lehrmethoden (Peer Instruction) fördert und gleichzeitig typische Interessen von Studierenden (Stundenplan, Mensa etc.) adressiert. Die Einführung didaktischer Methoden (z. B. Gruppenarbeiten) kann herausfordernd sein und involviert oft mehrere Tools. Die App soll in einheitlicher Umgebung didaktische Aktivitäten in Planung (offline) und Durchführung (live) unterstützen. Für die Konzeption der App wurden mit 35 Studierenden und 10 Lehrenden Design-Thinking-Workshops durchgeführt. Daraus wurden über 40 Featurevorschläge abgeleitet und so priorisiert, dass eine schnelle Verbreitung der App gefördert wird und gleichzeitig didaktischer Mehrwert entsteht. Bei der agilen Entwicklung der App unterstützt ein Expert:innenrat aus Informatik, Wirtschaft und Gestaltung. In einer ersten Studie mit über 250 Studierenden wurden zahlreiche Rückmeldungen zum Bedienkonzept der App, die auf hohe Akzeptanz stieß, gesammelt. Die App wird in zwei weiteren Phasen bis Mitte 2024 finalisiert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44140 SN - 1612-4537 SP - 255 EP - 264 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Glasmachers, Eva A1 - Stephan, Maren ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Quests, virtuelle Belohnungen und ihr realer Mehrwert – Ein Moodle-Gamification-Konzept T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Der Studieneinstieg stellt für die meisten Studierenden eine enorme Herausforderung dar. Es braucht Lernszenarien, die einem frühen Studienabbruch entgegentreten. Dazu gehört die Berücksichtigung der Heterogenität der Studierenden ebenso wie die Förderung hochschuladäquater Lernstrategien. Gleichzeitig muss auch eine positive Einwirkung auf Motivation und Leistungsbereitschaft der Studierenden gelingen. Nach der Selbstbestimmungstheorie der Motivation muss der Fokus dafür auf Autonomieempfinden, Kompetenzerleben und sozialer Eingebundenheit der Studierenden liegen. Gamification-Einsatz kann hier einen Beitrag leisten. Im WS 22/23 wurde ein bereits stark auf die Aktivierung der Studierenden ausgerichtetes Lernszenario um ein austariertes Zusammenspiel von Gamification-Elementen erweitert. Eine Besonderheit des in Moodle umgesetzten Konzepts ist die Verbindung zwischen virtuellen Belohnungen und realem, auf Autonomiegewinn der Studierenden ausgerichteten Mehrwert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44221 SN - 1612-4537 SP - 167 EP - 174 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Wendlandt, Michael ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Hybrides Team-basiertes Kursformat: Aktives Lernen mit örtlicher und zeitlicher Flexibilität T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Präsenzlehre mit synchroner Online-Videoübertragung, hier „hybride Lehre“ (HY) genannt, ist an vielen Hochschulen gelebte Praxis, um dem Wunsch nach örtlicher und zeitlicher Flexibilität nachzukommen. Um aktive Teilnahme besonders der Online-Studierenden zu fördern, durch. z. B. aktive Teilnahme an Diskussionen oder Gruppenarbeiten, wird ein teambasiertes hybrides Lehrkonzept (TBHY) vorgestellt: Durch kontinuierliche selbstständige Zusammenarbeit in festen Teams und individuelle, zeitlich flexible Teamdiskussionen mit den Lehrenden (online und Präsenz) werden insbesondere auch die Online-Studierenden „automatisch“ zu aktiven Lernenden. Erste Ergebnisse zeigen einen deutlich verbesserten Lernerfolg im Vergleich zum HY-Konzept, ohne zeitliche und örtliche Flexibilität zu verlieren. Durch individuelle Betreuung der festen Teams und regelmäßiger Rückmeldung während des Semesters entsteht bei einem Kurs von 40 Studierenden ein zusätzlicher Zeitaufwand von ca. 30 min pro Werktag. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43666 SN - 1612-4537 SP - 132 EP - 140 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Dernbach, Beatrice A1 - Hoffmann, Magdalena ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) von Studierenden für Studierende: Wie (MINT-)Lehrmethoden von morgen heute konzipiert werden T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Konzepte wie Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) sollen Partizipation, Verantwortungsbewusstsein und Handlungsfähigkeit junger Menschen mit Blick auf die Zukunft der Gesellschaft fördern. Vor diesem Hintergrund wurde an der Technischen Hochschule Nürnberg das interdisziplinäre Modul Energiesysteme in der Transformation entwickelt. Dieses soll eingespeist werden in den geplanten Master of Science „Nachhaltige Transformation“, der ökonomische, ökologische, soziale und technologische Kompetenzen zusammenführt. Die Dozierenden, Studierenden, Didaktik- sowie externe Expertinnen haben gemeinsam die Struktur des Seminars, seine inhaltliche Ausrichtung, den Einsatz didaktischer Methoden und die Prüfungsleistungen festgelegt. Das Modul wurde im Sommersemester 2023 mit dem gesamten Team durchgeführt. Dieser Beitrag beschreibt die interdisziplinäre und iterative Modulentwicklung, den Seminarablauf und die Evaluation; sein Ziel ist es, den Nutzen interdisziplinärer Kollaborationen unter Mitwirkung von Studierenden für die Hochschullehre sichtbar zu machen. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43634 SN - 1612-4537 SP - 315 EP - 321 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Modler, Andreas ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Lernzuwächse und aktivierende Lehre – Eine Bilanz nach einer Dekade der Messungen und Anwendung T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Im Zeitraum zwischen 2012 und 2022 wurde der Lernzuwachs in Mechanik in 13 Physik-Kursen in technischen Studiengängen mit insgesamt 495 Studierenden an zwei verschiedenen Hochschulen in Deutschland und der Schweiz mittels des Force Concept Inventory (FCI) gemessen. In den Lehrveranstaltungen wurden aktivierende Lehrformen in unterschiedlicher Ausprägung eingesetzt (Peer Instruction (PI), spezielle Tutorials (T), Just-in-Time-Teaching (JiTT)). Dabei wurde ein über alle Kurse gemittelter Lernzuwachs von 0,36, eine mittlere individuelle Änderung von (0,37±0,07) und eine Effektstärke von 1,15 bestimmt. Die Daten bestätigen den positiven Effekt der Lehrmethoden auf den studentischen Lernzuwachs und waren auch Anlass, diese Methoden noch weiter auszubauen und anzuwenden. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43671 SN - 1612-4537 SP - 141 EP - 149 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Magdowski, Mathias A1 - Schallschmidt, Thomas ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Spannung, Spiel und was zum Programmieren!? – Das „LEGO-Praktikum“ als gamifizierter Programmierkurs T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Als Beispiel für eine „digital erweiterte Projektlehre“ mit Gamification-Aspekten stellen wir unser Projektseminar Elektrotechnik/Informationstechnik an der OVGU Magdeburg vor, das auch als LEGO-Praktikum bekannt ist. Studierende sollen das Programmieren in MATLAB lernen und bekommen dazu als Vehikel einen LEGO-Mindstorms-Kasten mit programmierbaren Motoren und Sensoren. In kleinen Gruppen konzipieren, entwickeln, bauen und programmieren die Studierenden dann innerhalb von zwei Wochen einen Roboter oder eine Maschine nach eigener Zielstellung. Als außerfachliche Kompetenzen werden im Seminar auch Zeit- und Projektmanagement entwickelt. Die Studierenden üben außerdem in Kick-Off-, Zwischen- und Abschlusspräsentationen das Darstellen und Verteidigen der eigenen Ergebnisse vor einer größeren Gruppe. Abschließend entwickeln die Studierenden auch erste Kompetenzen im wissenschaftlichen Schreiben, weil sie die zentralen Ergebnisse ihres Projekts als kurze 4-seitige Paper veröffentlichen. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44248 SN - 1612-4537 SP - 199 EP - 205 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Curdes, Beate ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Gendersensible Lehre in MINT-Studiengängen – eine Herausforderung für die Hochschuldidaktik T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Neben fehlenden Rollenvorbildern und geschlechterstereotypen Denkweisen spielen die historisch gewachsenen Fachkulturen für die Unterrepräsentanz von Frauen in vielen MINT-Studiengängen eine entscheidende Rolle. Fortbildungsangebote zum Thema gendersensible Lehre im MINT-Bereich sollten durch einen komprimierten und praxisorientierten Überblick über die wichtigsten Strukturen, die Frauen eine gleichberechtigte Teilhabe erschweren, Lehrende zu einer Selbstreflexion eigener Vorstellungen und Haltungen anregen und damit eine Veränderung der Lehre ermöglichen. Lehr-Lern-Methoden, die eine genderbewusste Gestaltung der Lehrveranstaltung fördern, müssen gleichzeitig zur Vermittlung naturwissenschaftlicher oder technischer Inhalte geeignet sein. Zwei Beispiele für solche Methoden sind Peer Instruction und Just in Time Teaching, da sie ein realistisches fachbezogenes Selbstkonzept ermöglichen und weniger rezeptiv, reproduktiv und hierarchisch strukturiert sind als die klassische Vorlesung. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43659 SN - 1612-4537 SP - 277 EP - 281 PB - BayZiel CY - München ER - TY - JOUR A1 - Nadarajan, Parthasarathy A1 - Botsch, Michael A1 - Sardina, Sebastian T1 - Machine Learning Architectures for the Estimation of Predicted Occupancy Grids in Road Traffic JF - Journal of Advances in Information Technology N2 - This paper introduces a novel machine learning architecture for an efficient estimation of the probabilistic space-time representation of complex traffic scenarios. A detailed representation of the future traffic scenario is of significant importance for autonomous driving and for all active safety systems. In order to predict the future spacetime representation of the traffic scenario, first the type of traffic scenario is identified and then the machine learning algorithm maps the current state of the scenario to possible future states. The input to the machine learning algorithms is the current state representation of a traffic scenario, termed as the Augmented Occupancy Grid (AOG). The output is the probabilistic space-time representation which includes uncertainties regarding the behaviour of the traffic participants and is termed as the Predicted Occupancy Grid (POG). The novel architecture consists of two Stacked Denoising Autoencoders (SDAs) and a set of Random Forests. It is then compared with the other two existing architectures that comprise of SDAs and DeconvNet. The architectures are validated with the help of simulations and the comparisons are made both in terms of accuracy and computational time. Also, a brief overview on the applications of POGs in the field of active safety is presented. UR - https://doi.org/10.12720/jait.9.1.1-9 KW - Predicted Occupancy Grid KW - Active vehicle safety KW - Autoencoders KW - Random Forest KW - DeconvNet Y1 - 2018 UR - https://doi.org/10.12720/jait.9.1.1-9 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-24653 SN - 1798-2340 VL - 9 IS - 1 SP - 1 EP - 9 PB - Engineering and Technology Publishing CY - Rowland Heights ER - TY - CHAP A1 - Bertram, Anke A1 - Nadolny, Anne A1 - Stöhr, Monika ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Verantwortlicher Umgang mit Ressourcen – ein Praxisbeispiel zu interdisziplinärem Lehren und Lernen T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Der Beitrag basiert auf den Erfahrungen aus einem Drittmittelprojekt, das den Aufbau innovativer Lehr- und Lernstrukturen für interdisziplinäre Zusammenarbeit zum Ziel hatte. An dem Projekt beteiligt waren Lehrende und Studierende aus fünf Fachrichtungen der Hochschule Hannover. Die Lehrenden haben gemeinsam mit einer Hochschuldidaktikerin ein neues Lehr-Lernangebot entwickelt, in dessen Mittelpunkt die Bearbeitung von Fragestellungen nachhaltiger Entwicklung in interdisziplinären Teams stand. Dabei hat sich gezeigt, wie vielfältig die Perspektiven auf das Thema und die Zusammenarbeit sind, wie unterschiedlich die fachspezifische Sprache ist und wie sehr sich die generellen Denk- und Arbeitsweisen der Disziplinen unterscheiden. Für das Gelingen der Zusammenarbeit trotz Heterogenität, sind Mut, Geduld und Offenheit nötig, um sich auf das Fremde einzulassen. Gleichzeitig ist es elementar, eine gemeinsame ‚Sprache‘ zu finden, damit Verständigung über Disziplingrenzen hinweg möglich Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44311 SN - 1612-4537 N1 - Bilder in diesem Beitrag: Deutsches Urheberrecht SP - 308 EP - 314 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Bittner, Dominik A1 - Engl, Fabian A1 - Hauser, Florian A1 - Mottok, Jürgen A1 - Saßmannshausen, Sean Patrick ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Eye Movement Modeling Examples zu Usability-Heuristiken T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - UI/UX-Gestaltung ist für die Mensch-Computer-Interaktion bei Webanwendungen entscheidend. Hohe Nutzererwartungen und starker Wettbewerb erfordern Usability-Messungen, um Nutzer langfristig zu binden. Die Heuristic Evaluation (HE) stellt diesbezüglich eine effiziente Messmethode dar, ihr Erfolg hängt jedoch stark von der Erfahrung der Evaluatoren ab – Experten finden bis zu 50 % mehr Probleme als Novizen. Um diese Performanzlücke bei der Anwendung der HE zu schließen, werden in diesem Paper Eye Movement Modeling Examples (EMMEs) hinsichtlich ihrer Wirksamkeit untersucht. Dabei werden die Blickbewegungen und Kommentare von Usability-Experten aufgezeichnet, während sie eine Website anhand von Jakob Nielsens zehn Heuristiken bewerten. Dies visualisiert Expertenstrategien und kognitive Prozesse und macht die Heuristiken didaktisch nutzbar und für Novizen nachvollziehbar. Fragebogenbefunde zu den EMMEs bestätigen, dass diese als hilfreich und lernfördernd wahrgenommen werden, was ein tieferes Verständnis ermöglicht und den Einsatz in anderen Domänen unterstützen könnte. KW - Eye Tracking KW - Eye Movement Modeling Examples KW - User Interface Design KW - User Experience Design KW - Usability Heuristics Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64482 SP - 403 EP - 412 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Weinmann, Michael A1 - Dechant-Herrera, Katja A1 - Altieri, Mike ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - "Wer braucht denn sowas?" - Erkenntnisse aus einem Jahr "Learning Hall" T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - MINT-Fächer sind in hohem Maße von der Digitalisierung betroffen und stellen besondere Anforderungen an die Lehre und das Lernen. Dabei ist die Verwendung digitaler Medien und Werkzeuge ein wesentlicher Faktor, der geeignete, daran angepasste Lernumgebungen erfordert. Im Projekt IdeaL (Innovationsnetzwerk für digitale adaptive Lehre) der Ostbayerischen Technischen Hochschule Amberg-Weiden wird der Einsatz mobiler Möblierung für studentische Lernräume erprobt. Hierfür wurde die „Learning Hall“ (LH) realisiert, die allen Lernenden am Standort Amberg als offener Lernort zur Verfügung steht. Der Raum wurde bezüglich der Ausstattung und des Nutzungsverhaltens evaluiert. Dabei zeigte sich die hohe Relevanz für mobiles und ergonomisches Lernen und Arbeiten für die Studierenden. Insgesamt konnte eine hohe Zufriedenheit mit der Ausstattung und Begeisterung für den Raum festgestellt werden. KW - offener Lernraum KW - mobiler PC-Pool KW - kollaboratives Arbeiten KW - digital gestütztes Lernen KW - Nutzungsverhalten Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63616 N1 - von der Lizenz ausgenommen: Abbildungen, Illustrationen, Bilder SP - 115 EP - 125 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - von Zadow, Ulrich A1 - Kiesler, Natalie ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Inverted Classroom in der Einführungsveranstaltung Programmierung T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Die Lehrveranstaltung Programmierung für Informatik-Studierende wurde an der TH Nürnberg, wie an vielen Hochschulen, bisher als klassische Vorlesungs-Übungs-Kombination realisiert. Nach einer hohen Durchfallquote im Wintersemester 2023/24 wurde im Wintersemester 2024/25 für eine Kohorte ein experimentelles, auf dem Inverted Classroom-Ansatz basierendes Lehrkonzept implementiert. Hierbei bereiten sich die Studierenden durch Literaturarbeit auf die Veranstaltungen vor, in denen vorwiegend aktivierende Lehr-/Lernformen genutzt werden. Die Veranstaltung wurde durch eine Reihe von Datenerhebungen (Teaching Analysis Poll, zwei Umfragen, Lehrtagebuch) begleitet, um das Lernverhalten der Studierenden, beobachtbare Hürden, und Good Practices für zukünftige Veranstaltungen abzuleiten. Das Konzept wurde insgesamt positiv bewertet, wobei sich auch viele Verbesserungsmöglichkeiten im Detail abzeichneten. Im Artikel dokumentieren wir die Ergebnisse der Erhebungen und diskutieren die Implikationen. KW - Flipped Classroom KW - Einführungsveranstaltungen KW - Programmierung KW - Informatik Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63555 N1 - ausgenommen von der Lizenz: Logos SP - 74 EP - 84 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Kuladinithi, Koojana A1 - Makama, Aliyu A1 - Shudrenko, Yevhenii A1 - Simon, Siska A1 - Ahmed, Musab A1 - Algarra, Teresa A1 - Wanniarachchi, Shashini A1 - Timm-Giel, Andreas ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Designing Problem-based Learning Cases to Foster Student Engagement in STEM T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - We all recognize the effectiveness of problem-based learning (PBL) in engaging everyone and helping students develop critical thinking and teamwork skills. PBL was developed to make medicine students ready to work under real life conditions. Therefore, since the 50s there have been several cases for medicine scenarios being published. In the STEM field it is still not common to use this method, which is quite unfortunate. Therefore, we have chosen to share how we implement PBL to teach Communication Networks to master’s students. In this paper, we will present our experiences in designing new PBL cases, alongside feedback from our Center for Teaching and Learning (ZLL). These cases reflect current trends in key topics related to communication networks, our engagement strategies, and the student feedback we have received during the winter semester 2024/25. KW - PBL KW - engagement strategies KW - teamwork KW - communication networks KW - international student groups Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63645 N1 - von der Lizenz ausgenommen: Tabellen, Abbildungen, Illustrationen, graphische Darstellungen SP - 135 EP - 144 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Singer, Christina ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Systems Engineering in der ingenieurwissenschaftlichen Lehre: Herausforderungen und Good Practices T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Interdisziplinäre Zusammenarbeit und ganzheitliches Denken sind essenziell, um drängende gesellschaftliche Herausforderungen wie den Klimawandel durch technische Innovationen zu bewältigen. Systems Engineering hat sich in der Industrie als bewährte Methodik zur Entwicklung komplexer mechatronischer Systeme etabliert und bietet auch für die ingenieurwissenschaftliche Lehre großes Potenzial. Am Beispiel des studentischen Projekts DriveOhm der TH Nürnberg wird gezeigt, wie Systems Engineering erfolgreich in die Lehre integriert werden kann. Studierende entwickeln mithilfe eines speziell ausgestatteten Modellfahrzeugs eigenständig Fahrerassistenzsysteme und wenden Methoden wie Requirements Engineering, Systemarchitekturentwicklung und Verifikation & Validierung an. Der vorliegende Beitrag präsentiert die erstmalige Umsetzung des Lehrkonzeptes, identifiziert Good Practices und diskutiert Herausforderungen dieses Ansatzes. KW - Systems Engineering KW - Problembasiertes Lernen KW - Fahrerassistenzsysteme KW - SysML KW - Modellbasierte Softwareentwicklung Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63670 SP - 145 EP - 152 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Rudner, Michael ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Szenarien zur Nutzung von Screencasts in der Lehre und im selbstbestimmten Lernen - Beispiel GIS T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - An der HSWT wird seit einiger Zeit im Kreis der GIS (Geo-Informationssystem) -Dozierenden aller Fakultäten diskutiert, wie Lehrmaterialien gemeinsam genutzt werden können. Mit der anstehenden Überarbeitung der Screencasts für GIS-Übungen im Studienschwerpunkt Umwelt- und Naturschutzplanung, wurde das Konzept überdacht und unter Berücksichtigung mediendidaktischer Erkenntnisse eine Reihe kürzerer Screencast für einzelne Aufgaben, statt für gesamte Übungen entwickelt. Diese Lernmaterialien werden neben einer Flipped Classroom-Übung auch in anderen Lehrveranstaltungen und für selbstbestimmtes Lernen eingesetzt. Hier werden fünf verschiedene Szenarien, die sich nach Art der Einbindung und der Zielgruppe unterscheiden, vorgestellt und kritisch beleuchtet. Es zeigt sich, dass eine gute Einbindung in den Kontext der Lehrveranstaltung wesentlich ist für die erfolgreiche Nutzung. Wesentlich ist es, die Motivation für erfolgreiches Selbstlernen durch begleitende Formate zu stärken. KW - screencast KW - moodle KW - GIS KW - flipped classroom Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63583 SP - 99 EP - 105 PB - BayZiel CY - München ER - TY - JOUR A1 - Gutiérrez, Michael A1 - Ademmer, Tobias T1 - Peer Review in der Lehre - Varianten der Strukturierung und Umsetzung in Moodle mit Gruppen N2 - Feedback kann eine sehr wichtige Rolle für den Lernerfolg spielen. Beim Peer Review Verfahren beurteilen die Studierenden selbst gegenseitig ihre Arbeitsergebnisse, geben also einander Feedback. In diesem Beitrag werden das Peer Review Verfahren mit Gruppenarbeit verknüpft und dabei zwei mögliche Strukturierungsvarianten differenziert. Für die Umsetzung dieser beiden Varianten wird die Moodle-Aktivität „Gegenseitige Beurteilung“ herangezogen, die in der hier verwendeten Moodle-Version aber nicht vollumfänglich auf das Arbeiten mit Gruppen ausgelegt ist. Daher wird in diesem Beitrag aufgezeigt, welche Gestaltungen und manuellen Schritte seitens der Lehrperson zweckmäßig sind, um die Aktivität „Gegenseitige Beurteilung“ auch in Kombination mit Gruppenarbeit in geeigneter Weise einsetzen zu können. T3 - DiNa - Didaktiknachrichten - 01/2023 Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-48261 SN - 1612-4537 VL - 2023 IS - 1 SP - 12 EP - 28 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Glondys, Manuel A1 - Zauner, Amelie ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Didaktische Impulse durch Instructional Design für zukünftige Lehr- und Lernräume T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Dieser Beitrag behandelt das in der deutschen Hochschullandschaft relativ neue Berufsfeld des Instructional Designs, einem lern- und kognitionspsychologisch orientierten Ansatz, der auf eine optimale Erstellung von Lehr- und Lernräumen abzielt und eine wertvolle Ressource für den MINT-Bereich sein kann. Neben einer Darstellung der Genese dieses Berufszweigs wird auch aufgezeigt, warum das Instructional Design in einer hochtechnologisierten Hochschullandschaft immer mehr an Bedeutung gewinnt. Um dieses Konzept an bayerischen Hochschulen zu etablieren, fördert die Virtuelle Hochschule Bayern (vhb) im Rahmen des Pilotprojekts „Instructional Designer@vhb” 20 Stellen, die durch ihre Expertise und Know-how die Lehrenden bei der Erstellung virtueller Lehr- und Lernräume innerhalb der Förderlinien der vhb unterstützen und beraten sollen. KW - Instructional Design KW - MINT Lehr-Lernräume KW - Virtuelle Hochschule Bayern Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63548 SP - 65 EP - 71 PB - BayZiel CY - München ER -