004 Datenverarbeitung; Informatik
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Im Projekt EILD.nrw wurden Open Educational Resources (OER) für die Lehre im Fach Datenbanken entwickelt. Lehrende können die Tools und Kurse in einer Vielzahl von Lernszenarien einsetzen. Studierende der Informatik und Anwendungsfächer lernen den kompletten Lebenszyklus von Datenbanken kennen. Zu diesem Zweck wurden Quizze, interaktive Tools, Lehrvideos und Kurse für Lernmanagementsysteme entwickelt und unter einer Creative Commons-Lizenz veröffentlicht.
Music-related decision-making encompasses a wide range of behaviours including those associated with listening choices, composition and performance, and decisions involving music education and therapy. Although research programmes in psychology and economics have contributed to an improved understanding of music-related behaviour, historically, these disciplines have been unconnected. Recently, however, researchers have begun to bridge this gap by employing tools from behavioural economics. This article contributes to the literature by providing a discussion about the benefits of using behavioural economics in music-decision research. We achieve this in two ways. First, through a systematic review, we identify the current state of the literature within four key areas of behavioural economics-heuristics and biases, social decision-making, behavioural time preferences, and dual-process theory. Second, taking findings of the literature as a starting point, we demonstrate how behavioural economics can inform future research. Based on this, we propose the Behavioural Economics of Music (BEM), an integrated research programme that aims to break new ground by stimulating interdisciplinary research in the intersection between music, psychology, and economics.
Zur Qualitätssicherung werden die im Projekt EILD.nrw erstellten Lern- und Lehrmodule wie Quizze, interaktive Tools und Lehrvideos in der aktuellen Lehre an der HSD eingesetzt und regelmäßig quantitativ und qualitativ evaluiert. Verbesserungen werden eingearbeitet und die Inhalte um Metadaten und Beschreibungen sowie Hinweise für Lehrende und Lernende erweitert. Im weiteren Verlauf des Projektes werden die entwickelten Inhalte jeweils durch die Projektpartner der anderen Hochschulen auch in ihren Kursen evaluiert. Die Evaluationen an der HSD werden mittels der Moodle-Aktivität „Feedback“ in verschiedenen Frequenzen und Zeiträumen durchgeführt. Zu den Aufgaben oder eingesetzten Tools werden quantitativ mittels skalierter Antworten die Themen Zufriedenheit, Gefallen, Bearbeitungszeit, Schwierigkeitsgrad, hilfreich für die Bearbeitung oder Benutzerfreundlichkeit abgefragt. Der qualitative Teil enthält in der Regel eine offene Frage mit der positiv formulierten Bitte um Verbesserungsvorschläge. Die Teilnahme am Feedback ist anonym, freiwillig und die bereits abgegebenen Bewertungen sind sichtbar für alle Kursteilnehmenden. Die Evaluationsergebnisse werden in den Lerneinheiten als Open Educational Resources (OER) dokumentiert, um Studierenden und Lehrenden eine Hilfe zur Auswahl an die Hand zu geben.
Als Einführung in die Benutzung der Software SQL Developer Command Line (SQLcl) von Oracle werden folgende Aktionen erklärt: Anmelden, Ausgeben von Tabellen und ihren Metadaten, Verwenden der Befehlshistorie, Formatieren der Ausgabe, Speichern, Bearbeiten und Wiederverwenden von Befehlen sowie das Anlegen von Logdateien. Vorausgesetzt werden geringe Vorkenntnisse von relationalen Datenbankmanagementsystemen mit SQL. Das Video wurde im Rahmen des Projektes EILD.nrw entwickelt, gefördert durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft gemeinsam mit der Digitalen Hochschule NRW (DH.NRW) in der Förderlinie „OERContent.nrw“ (Open Education Resources).
Das Landeskrebsregister (LKR) Nordrhein-Westfalen (NRW) erfasst Daten zu Krebserkrankungen von Patienten von Ärzten, Krankenhäusern, Pathologien und Meldeämtern aus ganz NRW um diese auszuwerten. Für die Auswertung müssen Daten, die den gleichen Patienten betreffen, zusammen- geführt werden. Zur Verknüpfung gibt es einen automatischen Record-Linkage Algorithmus, der aber bei ca. 5% aller Meldungen eine manuelle Entscheidung erfordert.
Um den Aufwand der manuellen Nachbearbeitung zu reduzieren, soll der Vorgang durch ein künstliches neuronales Netz automatisiert werden. Das künstliches neuronales Netz (KNN) soll mit dem LKR NRW vorliegenden Daten zu manuellen Entscheidungen trainiert werden. Dafür müssen die Daten vor der Verwendung umfangreich aufbereitet werden.
Das Ziel der Arbeit ist die Aufarbeitung und Aktualisierung eines vorliegenden Konzepts und die Implementierung eines Prototypen des Verfahrens. Der Prototyp soll in der Programmiersprache Java umgesetzt werden.
Die folgende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einleitung über die Krankheit Krebs, das LKR NRW und KNN. Danach erläutere ich die Methodik, die sich mit und die Implementierung des Themas. In der Methodik erkläre ich was KNN sind und schneide ihre Funktionsweise an. Außerdem erkläre ich wie die Bereitstellung der Daten erfolgt und wie diese für das neuronale Netz verständlich aufbereitet werden. Zur Implementierung werde ich beschreiben was für eine Entwicklungsumgebung verwendet
wurde um das Projekt umzusetzen und wie das Programm umgesetzt wurde. Die Erklärung der Umsetzung besteht aus Unified Modeling Language (UML)-Diagrammen für die Datenaufbereitung und Code-Ausschnitte für die Konfiguration und Schnittstellen des KNN.
Das KNN konnte inklusive Datenaufbereitung erstellt werden und klassifiziert 94,4% der Fälle korrekt. Auf Grundlage dieser Arbeit kann das Projekt nachgebaut werden.
Der Erinnerungsort auf dem Campus der HS Düsseldorf erinnert an die Deportation der jüdischen Bevölkerung in Ghettos und Vernichtungslager. In dem Projekt wurden die biografischen Angaben aus dem Digitalen Archiv auf der Website des Erinnerungsortes publiziert. Die familiären Beziehungen werden grafisch dargestellt und auf die Website von Yad Vashem verlinkt.
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.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind hochaktuelle Themen in der Informatik. Fortschrittliche Technologien und Vorgehensweisen schaffen neue Einsatzfelder für Anwendungen, die Verhaltensweisen des Menschen erlernen und nachahmen. Dieses innovative Vorgehen birgt jedoch einige Gefahren. Das menschliche Verhalten ist nicht immer objektiv und korrekt. Oft beherrschen Vorurteile das Treffen menschlicher Entscheidungen, sodass Personen diskriminiert werden. Es besteht das Risiko, dass Maschinen diese Verhaltensweise übernehmen.
Hinzu kommt die fehlende Erklärbarkeit der Algorithmen. Je nach Modell ist nicht eindeutig, nach welchen Prinzipien eine Entscheidung getroffen wird. Das erschwert das Aufdecken von Diskriminierung und senkt die Vertrauenswürdigkeit des Systems.
In dieser Arbeit werden Ursachen für Diskriminierung und fehlende Transparenz, sowie Lösungsmethoden erarbeitet. Dabei wird erörtert, inwieweit die beiden Themen aufeinander einspielen und gemeinsam zur Qualität der Software beitragen.