TY - RPRT A1 - Schäfle, Claudia A1 - Dölling, Hanna T1 - Aktives Lernen in der Hochschullehre planen und fördern mit dem ICAP-Modell N2 - Aktivierende, studierendenzentrierte Lehr- und Lernmethoden können lernförderlich sein, doch ist es nicht von vornherein klar, welche Lehrmethoden sich für welches Lernziel am besten eignen und wie die Methoden zu vergleichen sind, so dass Studierende die Lernziele effektiv und effizient erreichen können. Mit dem ICAP-Modell (I interaktiv, C konstruktiv, A aktiv, P passiv) können die studentischen Lernhandlungen vier Stufen zugeordnet und eine Vorhersage über die Tiefe der zu erwartenden Lernergebnisse getroffen werden (Chi & Wylie, 2014). Lehrende bekommen mit diesem Modell ein praxistaugliches Werkzeug an die Hand, um den Einsatz von Lernaufgaben zielgerichtet zu planen. T3 - BayZiel Series - Schriftenreihe zur Hochschullehre - 1 Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-66900 SN - 3053-2531 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Fuhrmann, Tina A. A1 - Kautz, Christian ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Mehr als Formeln - Schwierigkeiten mit Differentialgleichungen erkennen und Verständnis vermitteln T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Differentialgleichungen sind von großer Bedeutung für viele MINT-Disziplinen. Studierende sollten deshalb, neben prozeduralem Wissen, ein konzeptionelles Verständnis dieser Gleichungen entwickeln. Dabei stoßen Studierende aber auf Schwierigkeiten. Lehrende sollten mit diesen vertraut sein, da ihre Kenntnis notwendige Grundlage für effektive Lehre ist. Die in diesem Beitrag aufgelisteten Schwierigkeiten wurden aus der Literatur zusammengetragen und durch semi-strukturierte Interviews ergänzt. Sie entstammen den Bereichen Vorwissen, Verständnis der Gleichung und Verständnis der Lösung. Aufbauend auf den Schwierigkeiten wurden zwei Tutorials als ergänzende Lehrmaterialien entwickelt. Anhand teilnehmender Beobachtungen wurden sie iterativ überarbeitet und ihre Wirksamkeit qualitativ nachgewiesen. Quantitativ geschah dieser Nachweis anhand eines Vor-Nachtest-Settings an deutschen Hochschulen. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Tutorials Studierenden helfen, typische Schwierigkeiten mit Differentialgleichungen zu überwinden. KW - Mathematik KW - Didaktik KW - Differentialgleichungen KW - Tutorials KW - aktivierende Lehre Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63896 N1 - ausgenommen von der Lizenz: Logos SP - 204 EP - 213 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Gatermann, Carsten Thomas A1 - Belz, Nadja Isabelle A1 - Westermann, Dirk A1 - Pabst, Reinhold ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Curriculumdesign für einen forschungsorientierten Energiesysteme-Master T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Dieser Artikel präsentiert die Struktur des innovativen Masterstudiengangs „Elektrische Energiesysteme“. Der Masterstudiengang ist in drei Säulen unterteilt: Innovation, Forschung und Ingenieurkurse. Diese Dreiteilung orientiert sich an den aktuellen Anforderungen der Elektroindustrie und bereitet die Absolvierenden optimal auf den Einstieg ins Berufsleben oder eine konsekutive Promotion vor. Ein besonderes Augenmerk liegt auf den Innovationsmodulen, die sich der Scrum- und Design-Thinking-Methode bedienen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird als eine Weiterentwicklung des Studiengangs beschrieben und durch praktische Beispiele veranschaulicht. Feedback der Alumni sowie Potenziale zur Adaption von Konzepten des innovativen Masterstudiengangs runden den Beitrag ab. KW - Energiesystem KW - Innovation KW - Künstliche Intelligenz KW - Masterstudium Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63690 N1 - ausgenommen von der Lizenz: Logos SP - 161 EP - 169 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Eckert, Dimitri A1 - Kautz, Christian ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Entwicklung eines Tests zur Identifizierung von Fehlvorstellungen beim Lesen von Code T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Die Fähigkeit, Code zu verstehen, ist in der Informatik entscheidend, da sie einen wichtigen Teil der Programmierarbeit ausmacht. Studien belegen, dass sie essenziell für viele andere Programmierfähigkeiten ist. Besonders der Kontrollfluss, also die Reihenfolge der Befehlsausführung, bereitet oft Schwierigkeiten. Wir präsentieren hier die ersten Schritte zu einem Concept Inventory, das genutzt werden kann, um das Verständnis von Studierenden zu testen und Lehrmaßnahmen zu evaluieren. Erste Ergebnisse zeigen Herausforderungen bei der Abdeckung aller studentischer Fehlvorstellungen, aber auch die Validierungen einiger Testfragen, eine relativ breite Verteilung der Schwierigkeitslevel und hohe Diskriminierungs-Indizes der Testfragen. Einzelheiten zur Methodik und Auswertung können bei den Autoren erfragt werden. KW - Programmieren KW - Informatik KW - Concept Inventory KW - Kontrollfluss KW - Fehlvorstellungen Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-63870 SP - 196 EP - 203 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Günther, Joachim A1 - Spagert, Lina ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Prüfungserfolg durch korrigierte Hausarbeiten? - Ein Experiment mit Mathematik-Studierenden T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Im Rahmen einer Studie wurde das Zusammenspiel von korrigierten Hausaufgaben und dem Prüfungserfolg in einem Mathematikkurs an der Hochschule München untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Studierende, die regelmäßig Hausaufgaben abgaben, nicht nur häufiger an der Prüfung teilnahmen, sondern auch eine geringere Durchfallquote aufwiesen und bessere Prüfungsergebnisse erzielten. Ergänzend zur Erfassung der eingereichten Hausaufgaben wurden zwei sozialwissenschaftliche Befragungen durchgeführt. Diese ergaben, dass Studierende, die regelmäßig Hausaufgaben einreichten, ihre Mathematikkenntnisse positiver einschätzten und weniger Angst hatten, im Studium aufgrund von Mathematik zu scheitern. Trotz gewisser Einschränkungen, wie Selbstselektion und einer geringen Stichprobengröße, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass regelmäßige Hausaufgaben zur Verbesserung der Prüfungsergebnisse beitragen können KW - Hochschule KW - Mathematikkompetenzen KW - Hausarbeiten KW - Lernerfolg KW - Prüfungserfolg Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64100 SP - 222 EP - 229 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Pohl, Martin ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Modifikation des "Definition-Satz-Beweis"-Formats in einer Analysis-Lehrveranstaltung T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Studierende haben zu Beginn des Mathematikstudiums häufig Probleme beim Erlernen der mathematischen Arbeitsweise, bei der das Beweisen mathematischer Zusammenhänge im Vordergrund steht. Dieses erfolgt in zwei Schritten: Zunächst muss eine Beweisidee entwickelt werden. Im zweiten Schritt wird diese Idee zu einem logisch korrekten Beweis ausgearbeitet. In einer Lehrveranstaltung im traditionellen „Definition-Satz-Beweis“-Format werden nur die mathematischen Ergebnisse präsentiert, der Weg zur Entwicklung einer mathematischen Idee bleibt meist verborgen. Ich habe dieses traditionelle Format in einem Lerntext für Just-in-Time Teaching (JiTT) durch einige neue Elemente ergänzt, die den Unterschied zwischen dem Entstehen der mathematischen Ideen und den fertig formulierten Ergebnissen sichtbar machen. Neben dem Einsatz für JiTT können einige dieser Elemente auch in Präsenzveranstaltungen genutzt werden. Die Rückmeldungen der Studierenden zu diesen neuen Elementen sind sehr positiv. KW - „Definition-Satz-Beweis“-Format KW - Analysis KW - Lehrinnovationen KW - Just-in-Time Teaching Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64099 SP - 214 EP - 221 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Landenfeld, Karin A1 - Priebe, Jonas A1 - Gandraß, Niels ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Semesterbegleitendes Lernen und Prüfen mit digitalen Aufgaben in der Mathematik T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - In diesem Beitrag werden digitale Übungsaufgaben und digitale Prüfungen als ein zukunftsorientiertes Lehr-Lernszenario vorgestellt. Die Möglichkeiten digitaler Übungsaufgaben generell und im speziellen mit STACK (Sangwin, 2013) werden aufgezeigt und diskutiert. Insbesondere werden das Konzept und die Durchführung einer digitalen semesterbegleitenden Prüfung für die Ingenieur-Mathematik mit drei Komponenten im Sommersemester 2024 vorgestellt. Die Ergebnisse sowie eine Befragung der Studierenden zu dieser Prüfungsform werden dargestellt und analysiert. KW - digitale Aufgaben KW - digitale Prüfungen KW - E-Assessment KW - Mathematik KW - STACK Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64284 SP - 237 EP - 245 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Giebermann, Klaus A1 - Chamieh, Imran ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - Datengestützte Analyse studentischer Fehlermuster T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Viele Studierende der Ingenieurwissenschaften tun sich schwer, mathematische Aufgaben formal korrekt zu lösen. Ander Hochschule Ruhr West wurde daher das digitale Paper & Pencil-System entwickelt, das vollständige Lösungswege erfasst. Die Kombination aus handschriftlicher Eingabe und digitaler Auswertung eröffnet einen datengestützten Blick auf typische Denk- und Lösungsstrategien. Seit dem Wintersemester 2022/23 im Regelbetrieb, erlaubt das System nicht nur eine formative Rückmeldung, sondern auch die Auswertung studentischer Fehlermuster. Auf Basis von über 30.000 dokumentierten Fehlern, konnten häufige Fehlerquellen identifiziert und typisiert werden. Der Beitrag stellt zentrale Erkenntnisse aus der bisherigen Nutzung vor, beleuchtet das technische und didaktische Konzept und skizziert Perspektiven für eine KI-gestützte Weiterentwicklung. KW - digitales Paper-Pencil-System KW - mathematisches Lernen KW - Lernprozessdiagnostik KW - Fehlermuster KW - MathWeb Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64276 SP - 230 EP - 236 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Nadolny, Anne A1 - Mayer, Michael ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Wie gelingt die interhochschulische Vernetzung von Middle-Out-Transformierer:innen? T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Der Beitrag beschreibt den Entwicklungsprozess ausgewählter gelungener middle-out-initiierter und kooperativ umgesetzter Weiterentwicklungen hochschulischer Lehr-Lernsysteme einzelner Hochschulen. Ausgehend von innerhochschulischen Prozessen, die auf die Mikro- und Mesoebene studentischer Kompetenzaneignungsprozesse im Kontext ‚Schreibdidaktik‘ fokussieren, konnte eine bilaterale interhochschulische Kooperation etabliert werden. Der daraus generierte Mehrwert wird diskutiert. Er bildet die Grundlage für die Idee eines größeren interhochschulischen Netzwerks von Middle-Out-Transformierer:innen. Hierzu werden die notwendigen Voraussetzungen für das nachhaltige Etablieren sowie die Entwicklungspotentiale eines solchen Netzwerks erarbeitet. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44335 SN - 1612-4537 SP - 282 EP - 288 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Zönnchen, Benedikt A1 - Friedrich, Markus A1 - Thurner, Veronika ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Nachhaltigkeit in der informatischen Lehre am Beispiel KI T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Die Lehrveranstaltung „Nachhaltigkeit & KI“ verbindet Konzepte der nachhaltigen Entwicklung mit künstlicher Intelligenz, um Studierende auf komplexe, interdisziplinäre Problemstellungen unserer Zeit vorzubereiten. Ziel ist es, Studierende informatiknaher Studiengänge dabei zu unterstützen, ein fundiertes Verständnis für die Zusammenhänge von Nachhaltigkeit und künstlicher Intelligenz sowie deren Bedeutung für nachhaltige Entwicklung zu entwickeln. Durch die semesterbegleitende Projektarbeit lernen die Studierenden, Problemstellungen mit Nachhaltigkeitsbezug mittels erlernter Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu lösen und dabei ganzheitliche, systemische Denkansätze zu verfolgen. Ergänzend fördert die indirekte Konfrontation mit bestehenden und tief verwurzelten Werten das eigene Nachhaltigkeitsbewusstsein aller Beteiligten, wodurch ein Hebel für den Transformationsprozess in Richtung Nachhaltigkeit entsteht. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44113 SN - 1612-4537 SP - 298 EP - 307 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Gleichmann, Jonas A1 - Kubitschke, Hans A1 - Kämpf, Lydia A1 - Stallmach, Frank A1 - Schnauß, Jörg ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Digitale Übungsaufgaben im STACK-Format T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Mithilfe von STACK , einem kostenfreien Plugin mit integriertem Computer-Algebra-System für die Plattformen Moodle und Ilias, können randomisierte Rechenaufgaben erstellt werden. Anhand der studentischen Eingabe erhalten die Studierenden individuelles Feedback. Durch die Feedbackfunktion, die Randomisierung und die Ressourcenschonung bietet sich STACK für den Einsatz in digitalen Übungsserien/Übungsblättern in MINT-Modulen an. STACK-Aufgaben können via Exportfunktion leicht ausgetauscht und bei allen Kohortengrößen eingesetzt werden. Unsere ersten Forschungsergebnisse zeigen, dass Studierende mehrheitlich keine Probleme mit der digitalen Eingabe hatten und die Aufgaben häufig zur Prüfungsvorbereitung nutzten. In einer Analyse von Prüfungen hat sich gezeigt, dass Studierende mit STACK-Aufgaben vergleichbare Klausurergebnisse wie Gruppen mit klassischen Übungsaufgaben in Papierform erzielen. Ein wichtiger Vorteil dabei ist die Wiederholbarkeit der digitalen Aufgaben mit randomisiertem Zahlenmaterial. Diese Ergebnisse zeigen, dass STACK als digitales Werkzeug in der MINT-Lehre erfolgsversprechend und skalierbar eingesetzt werden kann. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43887 SN - 1612-4537 SP - 222 EP - 228 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Bender, Gabriela A1 - Thiele, Kathrin ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Mathematik prüfen – Taxonomiestufen differenzieren T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Im Kontext der Ingenieurwissenschaften wird die Mathematik als Werkzeug gebraucht. Häufig reicht es aus, wenn Herleitungen nachvollzogen und mathematisch einfache Probleme gelöst werden. Dies bezieht sich jedoch auf eine große Zahl inhaltlicher Themen. Diese Anforderung sollte sich in den Prüfungen widerspiegeln. Klassische Klausurformate bieten Prüfenden und Prüfling häufig nicht die Möglichkeit zu differenzieren, inwieweit diese Anforderungen erfüllt sind. Das Feedback bleibt dadurch eher vage. Das hier vorgestellte Klausurformat orientiert sich an den Anforderungen der Taxonomiestufen. Das neue Prüfungsformat unterscheidet in der Klausur zwischen grundlegenden Anwendungen, Transfer und weiterführenden Aufgaben. Die Erfahrung zeigt, dass diese Prüfung den Studierenden ein gutes Feedback über ihren Lernstand bietet. Besonderes die Erfüllung von hier vorgestellten Minimalanforderungen kann besser abgebildet werden und führt zu objektiverer Bewertung. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44097 SN - 1612-4537 SP - 175 EP - 181 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Gleichmann, Jonas A1 - Kubitschke, Hans A1 - Schnauß, Jörg ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Lernzuwachsanalyse zum mathematischen Vorkurs T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - An der Universität Leipzig findet für die Studienanfänger:innen in physikgeprägten Studiengängen ein mathematischer Vorkurs statt. In diesem werden die wesentlichen Grundlagen aus der Schule, welche für das Studium wichtig sind, wiederholt und vertieft. Gleichzeitig werden bundesländerspezifische Lehrplanunterschiede adressiert. Zur Weiterentwicklung des Kurses erfolgte im Wintersemester 2022/2023 eine Beforschung. Mittels einer Leistungsstanderhebung vor und nach dem Vorkurs konnte der Lernzuwachs durch den Vorkurs untersucht werden. Hierbei wurde ein signifikanter Lernzuwachs durch den Vorkurs nachgewiesen. Dieser wird durch die Wissensreaktivierung von vorhandenem Wissen aus der Schule begünstigt. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43947 SN - 1612-4537 SP - 90 EP - 94 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Baumgart, Andreas A1 - Aykir, Selin A1 - Ukena, Stefan ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Standardisierung durch Wissensmodelle für eine Ökonomisierung der Bildungsproduktion T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Wissensmodelle sind ein zentrales Werkzeug in der Bildungsproduktion, wenn Lernziele unmissverständlich zwischen Bildungsorganisationen sowie deren Menschen und IT-Systemen ausgetauscht werden sollen. Diese Interoperabilität ist eine zentrale Grundlage, um Ressourcen – besonders im öffentlichen Sektor - ökonomisch zu nutzen. So erlaubt es ein standardisiertes Wissensmodell, Lernobjekte frei und zweckgerichtet auszutauschen, Lernstände auch über die Grenzen von Bildungsorganisationen hinweg eindeutig zu kommunizieren und einfache Interaktionen zwischen Computersystem und Lernenden zu ermöglichen. Lehrende sollen so von Routineaufgaben entlastet und Lernende durch einfache, automatisierte Lehrinterventionen unterstützt werden. Dabei stellen wir in diesem Artikel keine Software oder Dienstleistung vor, die im konkreten Bildungskontext einen Mehrwert erzeugt. Wir stellen ein Wissensmodell vor, von dem wir glauben, dass es eine neue, innovative Bildungslandschaft ermöglicht, in der Lehrende und Lernende von Computeranwendungen profitieren können. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44304 SN - 1612-4537 SP - 289 EP - 297 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Käß, Hanno A1 - Knebusch, Anselm A1 - Rieck, Ina A1 - Lunde, Karin A1 - Kammerer, Markus A1 - Brösamle, Karen ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Aus der Schule in die Hochschule – Übergänge glätten, Studienerfolg verbessern: cosh T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Das Ziel von cosh – cooperation Schule Hochschule – ist es, den Übergang von der Schule in ein Hochschulstudium im Bereich der WiMINT -Studiengänge zu glätten. Lehrende aus Schulen und Hochschulen arbeiten gemeinsam an Unterstützungsmaßnahmen. Auf der Basis zweier Mindestanforderungskataloge (kurz: MiAnKa) entstanden zahlreiche Initiativen und Materialien: •Lehrmaterialien für den Schulunterricht in der Abschlussphase •cosh-Tests Mathematik und Physik zu Inhalten der Sekundarstufe 1 / 2 •Lernmaterialien und (Online)-Kurse kurz vor und am Studieneinstieg •Vernetzungsveranstaltungen Hier werden einige dieser Werkzeuge vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf den cosh-Selbstdiagnosetests in Mathematik und Physik, aktuellen Testergebnissen und flankierenden Maßnahmen. Die Tests können von allen Interessierten online abgerufen werden. Die Links finden sich auf der Website https://cosh-bw.de/ Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43867 SN - 1612-4537 SP - 44 EP - 52 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Gutiérrez, Michael ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Peer Review Digital BT - Moodle-gestützte Verknüpfung von Gruppenarbeit mit Feedback T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre 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. Ein wichtiges Merkmal des in diesem Beitrag umgesetzten Konzepts „Peer Review Digital“ ist die Moodle-gestützte Verknüpfung von Gruppenarbeit mit Feedback. Auf diese Weise kann zum einen die motivierende Wirkung von Gruppenarbeit genutzt und zum anderen auch bei großen Teilnehmendenzahlen ein semesterbegleitendes Feedback für die Studierenden ermöglicht werden. Die Evaluation des Konzepts spricht für seine Motivationswirkung sowie für seine Eignung zur Lernstandskontrolle und zur Förderung der Fähigkeit der Studierenden, die Vorlesungsinhalte umzusetzen. Y1 - 2022 UR - https://www.didaktikzentrum.de/publikationen/dina-und-tagungsbaende UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-31637 SN - 1612-4537 SP - 42 EP - 51 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Hanshans, Christian ED - Walter, Claudia ED - Riegler, Peter T1 - Digital gestützte Lehrformate und Praktikum aus dem Koffer 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:573-32378 SN - 1612-4537 SP - 52 EP - 60 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - CHAP A1 - Kellner, Robert ED - Walter, Claudia ED - Kellner, Robert T1 - Elemente gelungener (Online) Lehrveranstaltungen mit großer Wirkung in der Praxis T2 - Forum der Lehre: Vielfalt leben - Heterogenität in Studium und Lehre N2 - Neue Erkenntnisse aus der Lehr- und Lernforschung und die Möglichkeiten der Digitalisierung bringen neue und spannende Anregungen für die Lehre. In den vergangenen Semestern mussten pandemiebedingt plötzlich ganze Lehrveranstaltungen in ein digitales Format überführt werden. Hinzu kamen sowohl technische als auch didaktische Herausforderungen. Solche Veränderungen auf einmal umzusetzen, kostet viel Zeit und Energie und ist häufig nicht möglich. Einfacher ist es, in kleinen Schritten eine Lehrveranstaltung zu verändern und so den Lernerfolg der Studierenden zu steigern. Dies kann mithilfe von wenigen Elementen mit teilweise nur geringem Aufwand erreicht werden [Lang, 2021]. In diesem Beitrag beschreibt der Autor mehrere dieser Elemente, die zum Gelingen einer Lehrveranstaltung beitragen können und die er in den vergangenen Semestern in seinen Lehrveranstaltungen zur Physik für Ingenieure erfolgreich umgesetzt hat. Y1 - 2022 UR - https://www.didaktikzentrum.de/publikationen/dina-und-tagungsbaende UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-32415 SN - 1612-4537 SP - 61 EP - 66 PB - BayZiel CY - Ingolstadt ER - TY - THES A1 - Tolksdorf, Leon T1 - Risk-Based Motion Planning in Automated Vehicles N2 - It is anticipated that there will be a long period where automated vehicles (AVs) and human road users share the same road network, with limited communication between them. As a result, AVs often operate with uncertain knowledge of their surroundings due to limitations in both sensing and estimation of the traffic scenario's current and future states. These limitations can be caused by factors such as noisy sensor data or lack of information about the intentions of other road users. Accounting for this uncertainty while designing motion planning and control algorithms for AVs is critical, as an AV may display hazardous behavior if it is overly confident in falsely estimated environment states or, contrarily, may act too cautiously when considering unnecessarily large safety margins in estimated states. Although safety regulations call for taking uncertainty into account, the right means to integrate uncertainty in motion planning has yet to be agreed upon. A promising way to account for uncertainty is through the concept of risk. Risk accounts for uncertainty in assessing safety by considering both the likelihood and severity of unsafe events, such as collisions. Research has shown that human drivers navigate traffic by trading off subjectively perceived risk against the potential rewards of reaching their destinations. Additionally, studies indicate that subjective risk tends to correlate with objective risk measures, while ethicists argue that risk can be used as a means to facilitate ethicality in road traffic by distributing risk fairly among road users. These relationships highlight the benefits of incorporating risk as a proxy for generating AV behavior in motion planning algorithms, by accounting for uncertainty in unsafe events. Incorporating risk in AV motion planning presents two main challenges. The first challenge is to develop a notion of risk that correctly incorporates an AV's uncertainty about the future motion of other road users, and that can be computed fast (and precisely) enough to be used in online (i.e., real-time) motion-planning algorithms. The second challenge is to develop an appropriate AV motion planning algorithm that incorporates risk and generates the desired AV behavior, facilitating ethicality. This dissertation addresses both challenges by making six main contributions. First, we introduce a suitable risk metric: the expected severity of a collision event. This metric, thus, is constituted of two terms, one accounting for the likelihood of a collision and another term considering the severity of a collision. Second, we investigate the AV behavior given different optimization-based motion planning strategies that accommodate our risk metric. We find that a stochastic model predictive control (SMPC)-based motion planner adequately balances risk with travel efficiency in the presence of varying uncertainty. \\Third, to compute risk, we provide an computationally efficient (i.e., real-time computable) algorithm to estimate risk. Here, the focus lies on estimating the probability of collision (POC), as our risk metric reduces to a POC metric when the severity term is considered constant. Based on multi-circular shape approximations of the geometries of the AV and other road users, we present an algorithm that estimates the POC with good precision, and that is guaranteed not to under-approximate it. The algorithm is shown to execute significantly faster than standard Monte Carlo sampling, while being tailored for optimization-based motion planning strategies. In our SMPC-based motion planning strategy, it is shown to generate smooth, reproducible trajectories under varying levels of uncertainty. Fourth, we extend our POC algorithm to risk estimation. Here, we propose a severity estimation method that allows us to consider different collision constellations, as literature shows that those are associated with different levels of harm to the passengers of vehicles. The resulting risk estimation algorithm leverages the advantages of the POC estimation algorithm, i.e., its particular suitability for optimization-based motion planning strategies, while allowing for the flexible integration of severity functions to represent different collision types. Furthermore, we provide an extension of our risk metric to estimate the risk from the perspective of each road user in the driving scene, as we argue that risk is asymmetric between pairs of road users, i.e., dependent on the perspective. Fifth, given our proposed SMPC-based motion planning strategy, the AVs behavior can be tuned such that it minimizes its own risk (egoistic perspective), the risk other road users face (altruistic perspective), and a balance of both (collective perspective). To evaluate safety and driving behavior for each of these risk metrics, we performed simulations on a database containing a wide variety of real-world and artificial traffic scenarios. The results show that a collective perspective balances the overall risk of all road users with the AV's driving behavior in a favorable manner, and constitutes a suitable approach to facilitate ethicality in road traffic. Lastly, we use our proposed risk metric as part of the decision-making process on emergency maneuvers, i.e., emergency steering and emergency braking, for an AV designed to evade collisions with late-detected pedestrians. In simulations, we show that this metric outperforms deterministic risk estimation by choosing the appropriate evasive maneuver more frequently. In experimental testing, we verified the real-world applicability of this metric in an AV testbed designed for collision avoidance by having a pedestrian dummy walk out from a sight obstruction when the AV approaches. We find that risk is beneficial in deciding on accident avoidance maneuvers. The contributions introduced in this thesis show that risk, and thus uncertainty, can be systematically incorporated in AV algorithms for motion planning and decision-making. We demonstrate that our risk metric is beneficial to the avoidance capabilities of low-automation safety systems. Furthermore, the proposed algorithms are computationally efficient, allowing for real-time optimization-based motion planning, which allows highly automated vehicles to navigate smoothly through road traffic. We show that risk-based AV behavior generation enables balancing the AV's interests in safety and travel efficiency for all road users, and thus, facilitates ethicality. Y1 - 2026 UR - https://research.tue.nl/en/publications/risk-based-motion-planning-in-automated-vehicles/ UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-65845 SN - 978-90-386-6610-5 PB - Eindhoven University of Technology CY - Eindhoven ER - TY - CHAP A1 - Linß, Marco A1 - Müller, Anke A1 - Kaluza, Anke A1 - Miller, Stefan ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Mit Sicherheit mehr Wissen – wie Daten uns helfen können, das Studium zu verbessern BT - ein Beispiel aus der Hochschule Hof T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Der Beitrag beruht auf den fast 10-jährigen Erfahrungen im Rahmen von drei Förderprojekten des Freistaats Bayern. An der Hochschule Hof wurden, u. a. auf Basis einer entwickelten MINT-Datenbank und deren Analysen, zahlreiche Maßnahmen abgeleitet, durchgeführt und evaluiert. Basierend darauf wurde im letzten WiSe ein neues, modulares Studiengangkonzept im Bereich der Ingenieurwissenschaften eingeführt. Als wesentliche Erkenntnisse lassen sich folgende Aussagen festhalten: • Eingangsprüfungen verbessern die Studienerfolgsquote • ca. 10 % einer Kohorte wollen gar nicht studieren • NotenMonitoringProgramme sind ein wichtiger Baustein für die Studienberatung bzw. den Studienerfolg • Notenanrechnung braucht definierte Rahmenbedingungen • Tutorien sind erst bei einer Teilnahme > 60 % richtig wirksam • Prognosen zum Studienerfolg sind anhand der Hochschulzugangs-berechtigungsnote bzw. anhand dem Studierverhalten im ersten Semester möglich • der wichtigste Faktor für den Studienerfolg ist die/der Studierende selbst Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44108 SN - 1612-4537 SP - 150 EP - 158 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Kobras, Louis A1 - Soll, Marcus A1 - Herrmann, Franziska A1 - Meussen, Bernhard A1 - Haase, Jan A1 - Versick, Daniel ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Erstellung neuer Remote-Labore zur Förderung des MINT-Studiums T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Praktische Erfahrungen in Laboren unterstützen das Vermitteln von fachspezifischen Kompetenzen in der Lehre. In den letzten Jahren ist dabei zunehmend der Wechsel zu Remote-Laboren erfolgt. Remote-Labore ermöglichen das Umgehen von logistischen Beschränkungen. Unterschiedliche Institute können beispielsweise zusätzliche physische Instanzen eines Versuchsaufbaus hinter demselben digitalen Experiment hinzufügen oder virtuelle Kopien/digital twins eines Versuchsaufbaus verwenden. Zusätzlich erfordern virtuelle Experimente keine Aufsicht durch Laborpersonal oder Anwesenheit in sicherheitskritischen Bereichen, sodass Lernende ihre Versuche unabhängig von Verfügbarkeit von Laborplatz und -personal durchführen können. Aktuell befinden sich drei Remote-Labore im Aufbau: Ein IT-Security-Labor, ein Gebäudeautomationslabor und ein CoBotik-Labor. Diese werden kurz präsentiert; ergänzend wird der Aufbau eines Labors beispielhaft am IT-Security-Labor demonstriert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43913 SN - 1612-4537 SP - 206 EP - 213 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Schmiedt, Anja Bettina A1 - Neumaier, Stefanie ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - „Gamification trifft Hybride Lehre“ Über ein Lehrprojekt in der mathematischen Statistik T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Unter dem Titel „Gamification trifft Hybride Lehre“ wurde im Sommersemester 2023 ein Lehrprojekt im Fach Statistik des Studiengangs Wirtschaftsmathematik-Aktuarwissenschaften der Technischen Hochschule Rosenheim durchgeführt. Unterschiedliche hybrid-synchrone Lernsettings wurden in einem technisch entsprechend ausgestatteten Lehr-Experimentierraum mit den Studierenden erprobt. Als Ansatz zur Vor- und Nachbereitung der hybriden Lehre kam Gamification bzw. Gameful Motivation zum Einsatz. Im Lehrprojektteam mit Stefanie Neumaier wurde die hybride Lehre mittels der sog. EMPAMOS-Methode vorbereitet und reflektiert. Dabei ging es nicht darum, den spielfremden Kontext (die hybride Lehre) in ein Spiel zu verwandeln, sondern Spielelemente zur Zielerreichung einzusetzen. Die Auseinandersetzung mit hybriden Formaten wird dabei für Studierende und Lehrende als ein Zukunftsthema gesehen, nicht zuletzt für den Erwerb von Future Skills in einer Arbeitswelt, in der sich hybride Kollaboration etabliert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44356 SN - 1612-4537 N1 - Bilder in diesem Beitrag: Deutsches Urheberrecht SP - 159 EP - 166 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Morisse, Karsten A1 - Heidemann, Christian A1 - Möller, Sebastian ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Informatik-Grundlagenmodul mit den Methoden Inverted Classroom und Scrum T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Im Modul Algorithmen und Datenstrukturen ist das Inverted Classroom Modell mit der Scrum-Methodik kombiniert. Die Studierenden erarbeiten die Inhalte des Moduls im Lernmanagementsystem mithilfe von Videoaufzeichnungen, digitalem Skript und interaktiven Übungseinheiten. Der Wegfall der klassischen Vorlesung ermöglicht mehr Zeit zur Beantwortung von Fragen, Diskussionen sowie der Reflexion des Erlernten durch Hörsaal-Quizze. Die Themen der Veranstaltung werden vorgegeben, aber die Bearbeitung erfolgt individuell und die Studierenden gestalten ihre eigenen Lernprozesse. Theorie und Praxis der Veranstaltung werden analog zur Scrum-Methodik in mehrwöchigen Sprints im Team bearbeitet. Die Aufgaben sind in den Kontext einer virtuellen Betriebssystemumgebung eingebettet und bauen aufeinander auf. Das Softwareprojekt wird hierzu als GitLab-Repository zur Verfügung gestellt. Die Verwendung von Git und integrierten Test-Routinen entsprechen einer realitätsnahen Vorgehensweise, wie sie in der Softwareentwicklung allgemein gängige Praxis ist. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43936 SN - 1612-4537 SP - 124 EP - 131 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Amico, Gianluca A1 - Pulham, Susan ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Mathe meets Medi(t)ation – ein integratives Lehrkonzept zur Förderung von Future Skills T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Mathe meets Medi(t)ation beschreibt ein innovatives Lehrkonzept, das auf der Verbindung des integrativen Ansatzes zur Förderung von fachlichen und überfachlichen Lerninhalten (Future Skills) und dem Lehrkonzept des Lernteamcoachings basiert (LTC). Das Konzept kann als Beispiel dienen, wie Future Skills in fachliche Lehre integriert und gefördert werden können und wie fachliche Lehre davon profitieren kann. Ziel des innovativen Konzepts ist es Studierende mithilfe von Future Skills für das Studium und die sich schnell verändernde Arbeitswelt vorzubereiten und zugleich den Lernstoff auf tiefer kognitiver Ebene zu erschließen. Hierzu wird das Future Skills Modell der htw saar vorgestellt, die einzelnen Elemente des integrativen Lehrkonzepts, die in den synchronen und asynchronen Phasen des LTC eingebettet wurden, werden beschrieben und exemplarische Szenarien werden dargestellt. Abschließend werden erste Erfahrungen und Zukunftsvisionen des erstmalig pilotierten Lehrkonzepts diskutiert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-44088 SN - 1612-4537 SP - 268 EP - 276 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Gaisser, Sibylle A1 - Knoblauch, Anke A1 - Martin, Annette ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Für MINT begeistern – Interesse wecken und Berührungsängste abbauen durch das Ansbacher Modell T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Sinkende Studierendenzahlen im MINT-Bereich stellen ein Problem für die Hochschulen und die Gesellschaft dar. Die Ursachen liegen u.a. darin, dass sich die Schülerinnen und Schüler den MINT-Anforderungen zunehmend nicht gewachsen fühlen oder diese wenig attraktiv finden. Beidem kann durch zielgruppenspezifische Angebote an den HAWs begegnet werden. In der Fakultät Technik der Hochschule Ansbach wurde im Verlauf der letzten acht Jahre ein Konzept entwickelt, in dem Teilnehmende vom Vorschulalter bis zum Abitur altersgemäß in Laborversuchen mit allen Sinnen angesprochen werden. Das Maßnahmenpaket besteht aus verschiedenen Präsenzangeboten vom einfachen spielerischen Experimentieren für Vorschulkinder bis hin zu Vertiefungsworkshops und Schnupperangeboten für Teilnehmende aus den Oberstufen. Um die hohe zeitliche Belastung der einzelnen Hochschulangehörigen zu reduzieren, werden die Maßnahmen fakultätsintern koordiniert und unter Einbeziehung möglichst vieler Fakultätsmitglieder realisiert. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43925 SN - 1612-4537 SP - 18 EP - 24 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Ebbert, Ronald A1 - Lösel, Ralf A1 - Strößner, Regina A1 - Heuser, Stefan ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - Digitales Praktikum zur Wirkstoffentwicklung T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Ein Chemiestudium beinhaltet traditionell hohe Praktikumsanteile. Auch das hier vorgestellte Master-Modul „Wirkstoffchemie“ sah bisher ein Laborpraktikum vor, in dem drei Gruppen mit verschiedenen thematischen Schwerpunkten die frühen Phasen der modernen Wirkstoffentwicklung bearbeiteten. Die Corona-Pandemie hat die Chance eröffnet, das Praktikum in ein digitales, Moodle-basiertes Planspiel zu transformieren, das mit Präsentationen, Videos und PDFs arbeitet. Zu Beginn bearbeiten Studierende Aufgabenstellungen individuell. Im weiteren Verlauf folgen Gruppenarbeiten, bei denen die Studierenden das im Rahmen der Vorlesung Gelernte diskutieren und anwenden können. In dieser Phase stehen die Studierenden auch mit den Dozenten in enger Interaktion. Durch das digitale Konzept erhält das Praktikum einen starken Projekt-Charakter. Erlerntes Wissen kann auf einen konkreten Fall angewendet und in die Praxis überführt werden. Die Studierenden gewinnen so einen tiefen Einblick in die moderne Wirkstoffforschung. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43894 SN - 1612-4537 SP - 184 EP - 191 PB - BayZiel CY - München ER - TY - CHAP A1 - Hardy, Edme H. A1 - Roth, Stefan ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia ED - Kürsten, Susanne ED - Hunger, Marianne ED - Hirtt, Jim ED - Riegler, Peter T1 - cosh-Version des Online-Brückenkurses Physik T2 - Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern N2 - Um den Übergang zwischen Schule und Hochschule in den MINT -Fächern zu unterstützen, entwickeln bundesweit 14 Hochschulen gemeinsam einen Online-Brückenkurs Physik (OBKP). Der Kurs kann ohne Anmeldung genutzt werden. Er enthält Eingangs- und Abschlusstests, Lektionstexte und -videos, Experimentvideos sowie GeoGebra-Elemente und interaktive Übungsaufgaben. Zu vielen Konzepten gibt es „Basiswissen“. Die im Rahmen der Kooperation erarbeiteten Inhalte stehen unter der freien Lizenz CC BY-SA. Es besteht jedoch Weiterentwicklungsbedarf. Seit 2021 bietet der cosh-Mindestanforderungskatalog Physik einen Rahmen für eine Reduktion der sehr umfangreichen Kurs-Inhalte. Weiterhin bedarf der Kurs einer technischen Revision insbesondere im Hinblick auf Editierbarkeit, mobile Endgeräte und Einbindung in Lernplattformen. Im Rahmen eines Transferprojektes mit der Hochschule Biberach wird daher eine „cosh-Version“ des OBKP erarbeitet. Die dabei genutzte Technik wird speziell für Online-Kurse entwickelt. Y1 - 2023 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-43871 SN - 1612-4537 SP - 53 EP - 56 PB - BayZiel CY - München ER - TY - JOUR A1 - Peintner, Jakob A1 - Manger, Carina A1 - Berger, Melanie A1 - Riener, Andreas T1 - Balancing transparency and control: The impact of AI explanation detail on user perception in automated vehicles JF - Transportation Research Interdisciplinary Perspectives N2 - As automated vehicle technology advances, explainable AI has emerged as a critical tool to enable users to understand and predict the behavior of AI systems, particularly in safety-critical applications such as automated driving. However, increased transparency in AI explanations may inadvertently contribute to an “illusion of control”, a cognitive bias in which drivers overestimate their influence or understanding of the AI’s actions. We aim to better understand how the level of detail in AI explanations affects users of automated vehicles. In a virtual reality study, N = 44 participants experienced different explanation levels (low, medium, high) in an automated ride (SAE L4) compared to a baseline condition with no explanations. The results show a significant improvement in participants’ user experience, acceptance, and explanation satisfaction, with more detailed explanations. Our findings also indicate that as AI explanations become more detailed, users’ perceived level of control increases significantly, although this perception does not correlate with actual control capabilities. At the same time, it decreased their desire to take control, indicating users’ susceptibility to the ’illusion of control’ bias in the context of automated driving. Overall, this suggests that the design of explanation interfaces should strive for a balanced level of detail that promotes AI transparency without causing cognitive overload. At the same time, explainable AI can be utilized to decrease users’ desire to intervene in the AI’s actions. UR - https://doi.org/10.1016/j.trip.2025.101742 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.1016/j.trip.2025.101742 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64740 SN - 2590-1982 VL - 2025 IS - 34 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Bodenschatz, Anja T1 - When own interest stands against the “greater good” – Decision randomization in ethical dilemmas of autonomous systems that involve their user’s self-interest JF - Computers in Human Behavior: Artificial Humans N2 - Autonomous systems (ASs) decide upon ethical dilemmas and their artificial intelligence as well as situational settings become more and more complex. However, to study common-sense morality concerning ASs abstracted dilemmas on autonomous vehicle (AV) accidents are a common tool. A special case of ethical dilemmas is when the AS’s users are affected. Many people want AVs to adhere to utilitarian programming (e.g., to save the larger group), or egalitarian programming (i.e., to treat every person equally). However, they want their own AV to protect them instead of the “greater good”. That people reject utilitarian programming as an AS’s user while supporting the idea from an impartial perspective has been termed the “social dilemma of AVs”. Meanwhile, preferences for another technical capability, which would implement egalitarian programming, have not been elicited for dilemmas involving self-interest: decision randomization. This paper investigates normative and descriptive preferences for a self-protective, self-sacrificial, or randomized choice by an AS in a dilemma where people are the sole passenger of an AV, and their survival stands against the survival of several others. Results suggest that randomization may mitigate the “social dilemma of AVs” by bridging between a societally accepted programming and the urge of ASs’ users for self-protection. UR - https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100097 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100097 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-67088 SN - 2949-8821 VL - 2 IS - 2 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Rufino Júnior, Carlos Antônio A1 - Riva Sanseverino, Eleonora A1 - Gallo, Pierluigi A1 - Koch, Daniel A1 - Diel, Sergej A1 - Walter, Gero A1 - Trilla, Lluís A1 - Ferreira, Victor José A1 - Benveniste, Gabriela A1 - Kotak, Yash A1 - Eichman, Joshua A1 - Schweiger, Hans-Georg A1 - Zanin, Hudson T1 - Towards to Battery Digital Passport: Reviewing Regulations and Standards for Second-Life Batteries JF - Batteries N2 - Greenhouse gas emissions from transportation harm the environment. In response to these environmental concerns, numerous countries encourage the adoption of electric vehicles (EVs) as a more environmentally friendly option than traditional gasoline-powered vehicles. Advances in battery technology have made batteries an alternative solution for energy storage in stationary applications and for electric mobility. Reduced lithium-ion batteries (LIBs) production costs due to economies of scale, electrode material and cell design developments, and manufacturing process improvements have driven this success. This trend is expected to increase the number of LIBs on the market that may be discarded in the environment at the end of their useful life if more sustainable alternatives are not technologically mature. This coming environmental concern can be mitigated by collecting wasted EV batteries, reconfiguring them, and reusing them for applications with less stringent weight, performance, and size requirements. This method would extend battery life and reduce environmental effects. The present work investigates the main regulatory structures of the second-life battery industry that require rules, technical standards, and laws. To achieve this objective, a systematic review was carried out following a strict protocol that includes identifying relevant studies, extracting data and information, evaluating, and summarizing information. This paper explains the primary rules and technical standards governing the second-life battery business. The findings highlight the need for universities, research institutions, and government agencies to evaluate the second-life battery industry objectively. This would enable the creation of new technological regulations and laws for this burgeoning industry. UR - https://doi.org/10.3390/batteries10040115 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.3390/batteries10040115 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-46455 SN - 2313-0105 VL - 10 IS - 4 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Kugele, Stefan A1 - Obergfell, Philipp A1 - Sax, Eric T1 - Model-based resource analysis and synthesis of service-oriented automotive software architectures JF - Software and Systems Modeling N2 - Context Automotive software architectures describe distributed functionality by an interaction of software components. One drawback of today’s architectures is their strong integration into the onboard communication network based on predefined dependencies at design time. The idea is to reduce this rigid integration and technological dependencies. To this end, service-oriented architecture offers a suitable methodology since network communication is dynamically established at run-time. Aim We target to provide a methodology for analysing hardware resources and synthesising automotive service-oriented architectures based on platform-independent service models. Subsequently, we focus on transforming these models into a platform-specific architecture realisation process following AUTOSAR Adaptive. Approach For the platform-independent part, we apply the concepts of design space exploration and simulation to analyse and synthesise deployment configurations, i. e., mapping services to hardware resources at an early development stage. We refine these configurations to AUTOSAR Adaptive software architecture models representing the necessary input for a subsequent implementation process for the platform-specific part. Result We present deployment configurations that are optimal for the usage of a given set of computing resources currently under consideration for our next generation of E/E architecture. We also provide simulation results that demonstrate the ability of these configurations to meet the run time requirements. Both results helped us to decide whether a particular configuration can be implemented. As a possible software toolchain for this purpose, we finally provide a prototype. Conclusion The use of models and their analysis are proper means to get there, but the quality and speed of development must also be considered. UR - https://doi.org/10.1007/s10270-021-00896-9 KW - Service-oriented architecture KW - Real-time behaviour KW - Model-based design KW - Automotive architectures Y1 - 2021 UR - https://doi.org/10.1007/s10270-021-00896-9 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-11098 SN - 1619-1374 VL - 20 IS - 6 SP - 1945 EP - 1975 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - CHAP A1 - Costa de Araujo, João Paulo A1 - Balu, Balahari Vignesh A1 - Reichmann, Eik A1 - Kelly, Jessica A1 - Kugele, Stefan A1 - Mata, Núria A1 - Grunske, Lars ED - Koziolek, Anne ED - Lamprecht, Anna-Lena ED - Thüm, Thomas ED - Burger, Erik T1 - Applying Concept-Based Models for Enhanced Safety Argumentation – Summary T2 - Software Engineering 2025: Proceedings N2 - In this extended abstract we summarize our work on using Concept Bottleneck Models (CBMs) for an enhanced safety argumentation of vision-based Machine Learning (ML) perception components in safety critical systems. This paper has been published at the International Symposium on Software Reliability Engineering (ISRRE’24) UR - https://doi.org/10.18420/se2025-18 Y1 - 2025 UR - https://doi.org/10.18420/se2025-18 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-57457 SN - 2944-7682 SP - 65 EP - 66 PB - Gesellschaft für Informatik CY - Bonn ER - 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 -