TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. ED - Ebling, Dirk T1 - Werkzeuge zur Unterstützung der Kollaboration in Präsenzumgebungen T2 - Forschungsreport 2013 N2 - Werkzeuge zur Kollaboration unterstützen die Beteiligten bei der gemeinsamen Bearbeitung einer Aufgabe. Diese Aufgaben sind so vielfältig wie die Erstellung eines Dokuments, einer Enzyklopädie, einer Website, eines Maschinenbauteils oder einer Werbekampagne. KW - E-Business KW - FHD Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-17506 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-8662 SP - 78 EP - 79 PB - Fachhochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. ED - Ebling, Dirk T1 - Werkzeuge zur Unterstützung der Kollaboration in Präsenzumgebungen T2 - Forschungsreport 2012 KW - FHD Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-17481 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-8140 SP - 74 EP - 75 PB - Fachhochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. A1 - Salgert, Björn ED - Ebling, Dirk T1 - Round-Trip-Engineering für relationale Datenbanksysteme auf Basis UML T2 - Forschungsreport 2017 KW - Datenbanken KW - UML KW - FHD Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-17575 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-12079 SP - 120 EP - 121 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. T1 - Das digitale Archiv des Erinnerungsortes “Alter Schlachthof” T2 - Forschungsreport 2016 KW - digitale Archive Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-17647 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11120 N1 - Aufsatz ist im Forschungsreport 2017 der HSD veröffentlicht und kann über die URL als OA-Publikation aufgerufen werden. SP - 66 EP - 67 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Ribbers, Timo A1 - Westerheide, Joshua ED - Rakow, Thomas C. T1 - Recherche von interaktiven Lehr- und Lernmaterialien für das Fach Datenbanksysteme N2 - Die Lehre von Datenbanksystemen kann durch interaktive Lehr- und Lernmaterialien ergänzt werden, um Studierende besser an die Themenbereiche heranzuführen. Diese Arbeit dokumentiert die systematisch durchgeführte Recherche interaktiver Materialien und stellt die Rechercheergebnisse vor. Dabei wurden sowohl einzelne Anwendungen als auch wissenschaftliche Veröffentlichungen berücksichtigt. Von den insgesamt 59 gefundenen Materialien wurde eine Handvoll zur näheren Betrachtung ausgewählt. Im Detail wird auf deren Zielsetzung, Umsetzung und die Bedienung eingegangen. Die Materialien befassen sich mit den Themenbereichen SQL, ERM/UML, Normalisierung, Relationale Algebra und Weiteren. Auch bei der Umsetzung sind Unterschiede hinsichtlich der Herangehensweise und der ausgewählten Lernmethoden ersichtlich. Im Rahmen wissenschaftlicher Veröffentlichungen wurden Experimente mit Studierenden durchgeführt und deren Lernfortschritt ausgewertet. Aus dem Feedback ist ein grundsätzliches Interesse an interaktiven Lernmaterialien zu erkennen. Gleichzeitig konnten Studierende mithilfe dieser Materialien in Tests bessere Ergebnisse erzielen. KW - DSE KW - DBMS KW - Lehre KW - Datenbank KW - OER KW - interaktiv KW - Hg_TCR Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-41295 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2023 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Kahraman, Hamide ED - Rakow, Thomas C. T1 - Machine Learning im Retourenmanagement N2 - Machine Learning – eine Disziplin der IT, die in letzter Zeit immens an Traktion gewonnen hat. Durch die verzeichneten Entwicklungen, wie z.B. autonomes Fahren, ChatGPT und noch vielen mehr, haben sich in zahlreichen Sparten neue Perspektiven eröffnet. Die vorliegende Arbeit untersucht die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in der Retourenmanagement Domäne, welche bislang noch wenig erforscht wurden. Gerade der boomende Online-Handel und die daraus resultierende Masse an Retouren verdeutlichen die Notwendigkeit einer Intervention mit dem Ziel, Retouren, die sowohl den Unternehmen als auch der Umwelt schaden, zu minimieren. Ob klassische Ansätze wie logistische Regression und lineare Diskriminanzanalyse oder state-of-the-art Methoden wie neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, Ensemble Machine Learning, Graphen, etc. – Machine Learning bietet der Wirtschaft viele Werkzeuge, die für die Lösung des Retourenproblems eingesetzt werden können. Die Auswahl der Methoden hängt von dem Ziel und den verfügbaren Daten ab, aber die schiere Anzahl der Möglichkeiten verdeutlicht, dass mehrere Wege für die Reduzierung von Retouren eingeschlagen werden können. Abhängig von Know-How und technischen Voraussetzungen können auch einfachere Methoden, die keine allzu hohe Rechenleistung bzw. wenig Expertise benötigen, den Unternehmen äußerst nützliche Resultate liefern. Die vorliegende Arbeit versucht den aktuellen wissenschaftlichen Status-Quo darzustellen, um dadurch die den Online-Händlern verfügbaren Möglichkeiten aufzuzeigen. KW - Hg_TCR KW - Machine Learning KW - Retourenminimierung KW - Retourenmanagement Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-41260 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 2/2023 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Baur, Jonas A1 - Focken, Mareike ED - Rakow, Thomas C. T1 - Literaturrecherche zum Einsatz offener digitaler Lehr- und Lernmaterialien T1 - Literature research on the use of open digital teaching and learning materials N2 - In dieser Arbeit werden die definierenden Eigenschaften von Open Educational Resources (OER) recherchiert. Wie können die Anforderungen an Inhalten, Medien-wahl, didaktischen Konzept mit einem hohen Grad an Interaktivität erfüllt werden? – Die Literatur zu diesen Fragestellungen liefert den aktuellen Forschungsstand. N2 - In this work the defining properties of Open Educational Resources (OER) are researched. How can the requirements for content, media choice, didactic concept be met with a high degree of interactivity? - The literature on these questions provides the current state of research. KW - Open Educational Resource KW - Higher Education KW - Creative Commons KW - Metadaten KW - OEP KW - Open Educational Practices KW - Höhere Bildung KW - OER KW - Hg_TCR Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-33724 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, No. 3/2021 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Duckardt, Alina T1 - Anwendung von Learning Analytics in Schule und Hochschule KW - Hg_TCR KW - Ethik KW - Datenschutz KW - Höhere Bildung KW - Learning Analytics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-36521 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2022 CY - Düsseldorf ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. A1 - Kless, André A1 - Hasler, Charlotte A1 - Knolle, Harm A1 - Faeskorn-Woyke, Heide A1 - Saatz, Inga Marina A1 - Lambert, Jens A1 - Focken, Mareike ED - König-Ries, Birgitta ED - Scherzinger, Stefanie ED - Lehner, Wolfgang ED - Vossen, Gottfried T1 - Developing OERs for Teaching Database Systems: A Two-Year Effort of Four Universities of Applied Sciences T2 - GI Edition Proceedings Band 331 "BTW 2023" : 6. - 10. März 2023 in Dreden KW - database systems KW - open educational resources KW - OER KW - higher education Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-40611 SN - 9783885797258 PB - Köllen CY - Bonn ER - TY - CHAP A1 - Rakow, Thomas C. ED - Wojciechowski, Manfred T1 - EILD.NRW – Entwicklung von Inhalten für die Lehre im Fach Datenbanken T1 - Developing content for teaching databases T2 - Forschungsreport 2020 N2 - Kompetenzen auf dem Gebiet der Datenbanken gehören zum Pflichtbereich der Informatik. Das Angebot an Lehrbüchern, Vorlesungsformaten und Tools lässt sich jedoch für Lehrende oft nur eingeschränkt in die eigene Lehre integrieren. Als Antwort auf diese Herausforderung werden im Projekt EILD.nrw digitale Inhalte für die Lehre in unterschiedlich konzipierten Studiengängen, Lehrmethoden und technischen Umgebungen entwickelt. Versehen mit einer Creative Commons (CC) Lizenzierung werden die Lerninhalte in der Digitalen Hochschule NRW zur Verfügung gestellt. N2 - Competencies in the field of databases are compulsory in computer science. However, the range of textbooks, lecture formats and tools can often only be integrated by teachers into their own teaching to a limited extent. In response to this challenge, the EILD.nrw project is developing digital content for teaching in differently designed study programs, teaching methods and technical environments. Provided with a Creative Commons (CC) license, the learning content is made available in the Digital University of NorthRhine-Westphalia. Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-29161 SP - 116 EP - 117 CY - Düsseldorf ER -