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Hinführung:
Der Beginn der Übernahme der Pflege einer nahestehenden Person ist für Angehörige ein zentraler Punkt im Pflegeprozess, der den weiteren Pflegeverlauf und die Inanspruchnahme von Unterstützung prägt. Der Selbstidentifikation als pflegende Angehörige wird in diesem Prozess eine zentrale Bedeutung zugeschrieben. Dennoch wird in der einschlägigen Literatur auf Forschungslücken in diesem Bereich hingewiesen. Das vorliegende Working Paper greift dieses Desiderat auf und geht der Frage nach, wie pflegende Angehörige den Beginn der Pflegeübernahme sowie den Prozess der Selbstidentifikation erleben.
Methodik:
Zur Untersuchung der Fragestellungen werden gesonderte Auswertungen von 34 qualitativen, leitfadengestützten Interviews durchgeführt, die im Rahmen des Forschungsprojektes: Digitale Versorgungsanwendungen (DiVa) erhoben wurden. Die Auswertung erfolgt in Anlehnung an die inhaltlich strukturierende qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2018) und differenziert zwischen Teilnehmenden, die den Pflegeeintritt retrospektiv als schleichend oder plötzlich wahrnehmen.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse zeigen Unterschiede in der Wahrnehmung des Pflegebeginns, den übernommenen Tätigkeiten sowie der Inanspruchnahme von Unterstützung zwischen der Gruppe mit einem schleichenden und der Gruppe mit einem plötzlichen Pflegeeintritt. Erstere identifizieren sich zum Teil erst nach Jahren als pflegende Angehörige, übernehmen zu Beginn eher haushaltsnahe Tätigkeiten und nehmen selten professionelle Unterstützung in Anspruch. Angehörige, die plötzlich in die Pflege einsteigen, fühlen sich durch die Vielzahl und das Tempo der Anforderungen, die gleichzeitig auf sie zukommen, überfordert. Sie greifen eher auf professionelle Hilfe bei der Pflege zurück und werden in dieser Ausnahmesituation auch durch ihr privates Netzwerk unterstützt. Als Gemeinsamkeit zeichnen sich die Herausforderungen im persönlichen Umgang mit der Situation sowie der Wunsch nach immer verfügbaren Ansprechpartner:innen auch für kleine Anliegen ab.
Schlussfolgerung:
Aus den Ergebnissen können Implikationen für die Praxis und für weitere Untersuchungen bzw. die Surveyforschung abgeleitet werden.
Hintergrund und Ziel: Digitale Unterstützungssysteme erlangen in der stationären Langzeitversorgung zunehmend Bedeutung. Die Technologien haben einerseits das Potenzial, einen wertvollen Beitrag zur Aufrechterhaltung der Selbstständigkeit im fortgeschrittenen Alter zu leisten. Andererseits können sie die Arbeitsprozesse professionell Pflegender unterstützen. Das Ziel der Studie war es, die Erwartungen an und Erfahrungen mit einer neuen Technologie – am Beispiel einer Sturzsensorik – aus Sicht professionell Pflegender zu erheben.
Methode: Es wurde ein qualitatives Design verwendet, bei dem teilstrukturierte Interviews in 2 langzeitstationären Einrichtungen erfolgten. In einer Einrichtung fanden 3 Einzelinterviews und in der anderen langzeitstationären Pflegeeinrichtung ein Gruppeninterview mit 3 Pflegefachkräften statt. Zusätzlich erfolgte in jeder Einrichtung ein Einzelinterview mit einer Person in Leitungsfunktion. Zwischen der Implementation der Sturzsensoren und den Interviews lag ein Zeitrahmen von einem bis 3 Monaten. Die Daten wurden mittels qualitativer Inhaltsanalyse in MAXQDA ausgewertet.
Ergebnisse und Diskussion: Grundsätzlich konnte durch die Studie aufgezeigt werden, dass eine Übereinstimmung zwischen Erwartungen an und retrospektiven Erfahrungen mit der neuen Technologie bei den professionell Pflegenden bestand. Die Studie ergab folgende fördernde Faktoren der Implementation: die zeitnahe Information über die Sturzgefährdung oder einen erfolgten Sturz, die Aufrechterhaltung der Autonomie und Bewegungsfreiheit der Bewohner:innen sowie die Verbesserung des Sicherheitsgefühls der Pflegefachkräfte und den damit im Zusammenhang stehenden psychischen Entlastungseffekt. Als hemmende Faktoren der Implementation standen erforderliche Voreinstellungen, Fehlalarme sowie der fehlerhafte Umgang mit der Technologie aufgrund von nicht vorhandenem Wissen im Vordergrund.
Einleitung:
Der Großteil der Pflegebedürftigen wird in Deutschland durch An- und Zugehörige versorgt. Dieser Beitrag nimmt die Konstellationen zwischen Pflegebedürftigen und pflegenden An- und Zugehörigen in den Blick. Es wird dargestellt, über wie viele Pflegepersonen eine pflegebedürftige Person verfügt und wie sich der zeitliche Pflegeumfang auf die Pflegepersonen verteilt. Darauffolgend werden verschiedene Charakteristika von pflegebedürftigen Personen mit und ohne Pflegepersonen dargestellt.
Methodik:
Daten der Pflegeerstbegutachtung des Medizinischen Dienstes Bayern von 2019 werden ausgewertet. Der Datensatz umfasst N = 126.876 Pflegeerstbegutachtungen; für die Auswertung werden n = 122.501 Personen über 50 Jahre berücksichtigt. Die deskriptive Analyse erfolgt mittels Stata (Version 18).
Ergebnisse:
Personen mit einem Pflegeeintritt verfügen am häufigsten über eine (49,0 %, n = 60.024) bzw. zwei (22,3 %, n = 27.358) Pflegepersonen. 21,0 % (n = 25.723) haben keine Pflegeperson. Bei der Hauptpflegeperson beträgt die durchschnittliche Dauer der Unterstützung ca. 29 Stunden pro Woche. Hinsichtlich des Geschlechts und Alters unterscheiden sich die Begutachteten mit und ohne Pflegeperson(en) kaum, allerdings hinsichtlich der Wohnsituation: Personen mit Pflegeperson(en) leben überwiegend in privaten, ambulanten Wohnsituationen mit weiteren Personen (57,7 %, n = 55.880). Personen ohne Pflegeperson sind mit knapp 49 % am häufigsten in ambulanten Wohnsituationen alleine lebhaft. Personen mit Pflegeperson(en) erhalten am häufigsten Pflegegrad 2 (37,1 %, n = 35.942), Personen ohne Pflegeperson keinen Pflegegrad (27,9 %, n = 7.178). Es zeigen sich Unterschiede in Unterstützungskonstellationen zwischen Großstädten und kleineren Städten.
Schlussfolgerungen:
Die Unterstützung durch Pflegepersonen und Einstufung in Pflegegrade hängen zusammen, was für die Entwicklung gezielter Unterstützungsmaßnahmen relevant ist. Es sollte verstärkt auf die Bedürfnisse von alleinlebenden Pflegebedürftigen eingegangen werden, um deren Versorgungssituation zu verbessern. Zudem bedarf es regionale, innovative Versorgungskonzepte, die bspw. die Bildung von Versorgungsnetzwerken unterstützen.
The development of Automated Driving Systems (ADS) has the potential to revolutionize the transportation industry, but it also presents significant safety challenges. One of the key challenges is ensuring that the ADS is safe in the event of Foreseeable Misuse (FM) by the human driver. To address this challenge, a case study on simulation-based testing to mitigate FM by the driver using the driving simulator is presented. FM by the human driver refers to potential driving scenarios where the driver misinterprets the intended functionality of ADS, leading to hazardous behavior. Safety of the Intended Functionality (SOTIF) focuses on ensuring the absence of unreasonable risk resulting from hazardous behaviors related to functional insufficiencies caused by FM and performance limitations of sensors and machine learning-based algorithms for ADS. The simulation-based application of SOTIF to mitigate FM in ADS entails determining potential misuse scenarios, conducting simulation-based testing, and evaluating the effectiveness of measures dedicated to preventing or mitigating FM. The major contribution includes defining (i) test requirements for performing simulation-based testing of a potential misuse scenario, (ii) evaluation criteria in accordance with SOTIF requirements for implementing measures dedicated to preventing or mitigating FM, and (iii) approach to evaluate the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM. In conclusion, an exemplary case study incorporating driver-vehicle interface and driver interactions with ADS forming the basis for understanding the factors and causes contributing to FM is investigated. Furthermore, the test procedure for evaluating the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM by the driver is developed in this work.
Hintergrund: Ungeachtet der Implikationen des demografischen Wandels existiert in Deutschland bislang noch keine systematische und vergleichbare Differenzierung einer Pflegeberichterstattung auf kleinräumiger Ebene, in welcher die Situation der ambulanten pflegerischen Versorgung abgebildet wird. Daher ist das Ziel dieses Beitrags, Erkenntnisse der Pflegebegutachtung des Medizinischen Dienstes Bayern darzustellen und daraus Ableitungen für eine zukünftige Pflegeberichterstattung zu ziehen.
Methodik: Für die Analyse wurden anonymisierte Pflegeerstbegutachtungen des Medizinischen Dienstes Bayern des Jahres 2019 exemplarisch mittels deskriptiver Methoden ausgewertet. Die Studie beschreibt die Charakteristika von Personen mit Pflegegradempfehlung, die Verteilung der Pflegegrade, medizinische Diagnosen sowie Grad der Selbstständigkeit in den Lebensbereichen.
Ergebnisse: Die begutachteten Personen weisen ein Durchschnittsalter von 80 Jahren auf. Zum Zeitpunkt der Erstbegutachtung lebte der größte Anteil der Personen mit zugewiesenem Pflegegrad in einer ambulanten Wohnsituation. Pflegegrad (PG) 1 (geringe Beeinträchtigung der Selbständigkeit oder der Fähigkeiten) erhielten 35,1% der Versicherten, PG 2 (erhebliche Beeinträchtigungen) 43,1%, PG 3 (schwere Beeinträchtigungen) 16,6%, PG 4 und 5 (schwerste Beeinträchtigungen) wurden jeweils im niedrigen einstelligen Prozentbereich bei der Erstbegutachtung vergeben (3,9% bzw. 1,4%). Bei den medizinischen Diagnosen dominierten v. a. Störung des Ganges und der Mobilität, nicht näher bezeichnete Demenz, Herzinsuffizienz sowie Senilität. Insbesondere die Lebensbereiche ‚Mobilität‘ und ‚Gestaltung des Alltagslebens sowie sozialer Kontakte‘ sind mit Einschränkungen bei den Pflegebedürftigen verbunden.
Schlussfolgerung: Die beim Medizinischen Dienst vorliegenden Daten können eine hohe Relevanz für Gesundheitsforschung und -politik einnehmen und eine Grundlage für die Interventionsplanung im Pflegebereich bieten.
44 Prozent der deutschsprachigen Bevölkerung möchten zwischen Dezember 2023 und April 2024 (noch) einmal verreisen. Das zeigt die bevölkerungsrepräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus zum Thema „Winterurlaub 2023/ 2024“ durchgeführt von GfK. Dafür wurden 3.016 Frauen und Männer repräsentativ für die deutschsprachige Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren zu ihren kommenden Reiseplänen sowie zu Erwartungen an einen Winterurlaub im Schnee und den damit verknüpften Aktivitäten befragt.
Die repräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus (Dezember 2023) untersucht das Tagesausflugsverhalten der bayerischen Bevölkerung hinsichtlich unterschiedlicher Kriterien – etwa zu Motiven und Verkehrsmitteln, aber auch zu Störsituationen vor Ort und der Akzeptanz gegenüber Besucherlenkungsmaßnahmen.
Die Veröffentlichung beleuchtet die Herausforderungen und Lösungsansätze zur Bekämpfung des Fachkräftemangels innerhalb der produzierenden Industrie am Standort Deutschland. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften führt zu erheblichen Kosten und reduziert das Produktionspotenzial. Hauptursachen sind der demographische Wandel und veränderte Wertvorstellungen der Beschäftigten. Es gillt, das Arbeitsumfeld Produktion attraktiver zu gestalten, indem individuelle Beiträge sichtbarer gemacht und das Gemeinschaftsgefühl gestärkt werden. Zudem soll die wahrgenommene Komplexität reduziert und die Autonomie des Fertigungspersonals erhöht werden. Beispiele wie ein digitales Ampelsystem und die Visualisierung individueller Beiträge verdeutlichen diese Ansätze. Die Zukunft der Produktion wird durch sieben Thesen skizziert, die die Bedeutung einer partizipativen Planung, die Veränderung der Anforderungen und die Notwendigkeit eines Kommunikationsraums betonen. Die Präsentation endet mit der Vision einer modernen, vollvernetzten und arbeitnehmerfreundlichen Produktionsstätte.
Tourism is an important economic driver for numerous regions, at- tracting more than one billion visitors annually. While economically significant, excessive numbers of visitors lead to local overcrowding, which negatively im- pacts visitors’ experience and safety, and causes environmental harm. This paper proposes a practical approach to empowering destination management organiza- tions (DMOs) to manage tourist flows. We advocate for a rule-based approach that models visitor occupancy based on easily understandable influence factors like weather and date. As a central component, an ontology-guided knowledge graph ensures compatibility with diverse touristic data models and allows seam- less integration into existing infrastructures. By digitizing DMOs’ experiential knowledge, we facilitate the implementation of lean and cost-effective visitor guidance. We demonstrate our approach by implementing two applications for two different use cases. The results of our qualitative evaluation reveal the com- pelling potential for rule-based occupancy modeling approaches serving as a baseline for future visitor management systems.
Many cities in Europe and around the world are concerned with reducing their CO2-emissions. One step on this agenda is the introduction of electric buses to replace combustion engines. The electrification of urban buses requires an accurate prediction of the energy demand. In this pa per, an energy model and the underlying calibration process is presented. This approach leverages substantial tracking data from 10 electric buses operated in Göttingen, Germany. It was shown that, with the use of additional information from the directly measured tracking data, like auxiliary power, charging power and vehicle weight, it is possible to precisely calibrate models based on physical equations with regard to generally poorly identifiable parameters like rolling friction coefficient or efficiency of the electric machine. With a multilayered approach for simulating the energy demand, it is possible to validate the results on the mechanical layer and on the electrical layer separately. This enables a far better parametrization and elimination of uncertainties from the different parameters. Furthermore, we compare the results to other publications for sections with 1 km, 100 km and 230 km, respectively. The relative errors between the simulated and measured electrical power consumption are below 0.3%, 3% and 6.5%, respectively. Hence, the yielded model is appropriate for electric urban bus network planning applications. And the found parameters should be a good starting point for other energy prediction models. To further enable comparability with other approaches the dataset used for calibration is made publicly available.
Dieser Leitfaden soll interessierte Lehrkräfte dabei unterstützen, die Arbeit mit Experimento | 8+ für eine gelingende Wertebildung im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht zu nutzen. Experimento | 8+ bietet eine gute Basis, um Schülerinnen und Schüler im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht über die curricularen Lerninhalte hinaus auch mit wertebezogenen Fragen zu konfrontieren. Dieser Leitfaden zeigt, wie Werte im Unterricht mit Experimento integriert
und welche Ziele damit anvisiert werden. Darüber hinaus werden methodisch-didaktische Zugänge aufgeführt, um die Auseinandersetzung mit Werten im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht zu fördern.
Der Leitfaden stellt zunächst einen Bezug zwischen Werten und den Experimenten in
Experimento | 8+ her. Darin wird insbesondere der Frage nachgegangen, warum im Rahmen von naturwissenschaftlich-technischem Unterricht die Bildung von Werten wichtig ist. Nachfolgend werden die unter Einbeziehung von Experten ausgewählten Werte aufgeführt. Die Werte lassen sich auf die Aktivitäten im Lernprozess des Experiments und auf den Gegenstand des Experiments beziehen. Ein Überblick über Möglichkeiten, Werte in den naturwissenschaftlich-technischen Unterricht im Rahmen von Experimento | 8+ zu integrieren, wird abschließend gegeben. Dabei werden verschiedene Methoden vorgestellt, um eine Sensibilisierung für Werte zu ermöglichen.
In Ergänzung zu diesem Leitfaden, können sich Interessierte weitere Anregungen zum Thema Wertebildung im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht auf dem Medienportal der Siemens Stiftung holen (https://medienportal.siemens-stiftung.org).
Im Rahmen der Fortbildung zu Experimento | 8+ im Blended-Learning-Format wurde eine Online-Anwendung entwickelt, die auf dem Medienportal zugänglich ist. Diese Online-Anwendung beinhaltet drei interaktive Selbstlern-Module zu den Themen Forschendes Lernen, Forschungskreis und Wertebildung.
Im interaktiven Modul Wertebildung werden anhand eines videografierten Unterrichtsbeispiels zum Thema „Wasser schützen“ Anregungen für die Einbindung der Wertebildung in den naturwissenschaftlichen Unterricht in der Grundschule gegeben. Kurze Texte, Bilder, interaktiven Anwendungen und Aufgaben unterstützen die Bearbeitung des Moduls.
Ebenfalls auf dem Medienportal hinterlegt ist ein Medienpaket, welches Anleitungen und Beispiele enthält für die methodische Einbettung von Wertebildung im MINT-Unterricht, angelehnt an konkrete Themen und Experimente aus Experimento | 8+.
Im Unternehmen gewinnen Werte an Bedeutung, was sich, auch als Reaktion auf die aktuelle Finanzkrise, an einem gestiegenen öffentlichen Interesse zeigt. Werte sind ein wichtiger Bestandteil eines Unternehmens. Allerdings zeigen sich Defizite bei der Wertebildung von Mitarbeitern und Führungskräften der jeweiligen Unternehmen.
Ziel der vorliegenden Studie ist den Wertebegriff im Kontext von Unternehmen zu klären und Wertebildungsmaßnahmen in einem Unternehmen des Finanzsektors einzuführen. Dabei werden generelle Grundannahmen zu Werten betrachtet, wie auch die unternehmerische Auffassung zu Werten. Vor allem die Einführung von Wertebildungsmaßnahmen in Unternehmen stellt einen wichtigen Baustein dar. Hier kann zwischen normativ-organisationalen Maßnahmen, wie Unternehmensleitbilder und Wertebildungsmaßnahmen im Kontext arbeitsorientierten Lernens differenziert werden. Die eingesetzten Maßnahmen sollten so gestaltet sein, dass vielfältige Möglichkeiten der Auseinandersetzung mit Werten geboten werden und Werte nicht nur abstrakte Begrifflichkeiten im Unternehmen bleiben. Um solchen Situationen zur Wertebildung gerecht zu werden, ist die Arbeit an Fällen anhand von Dilemma-Situationen aus dem realen Geschäftsalltag im Kontext arbeitsorientierten Lernens geeignet. Dazu braucht es einen geeigneten Implementationsansatz, der den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entspricht.
Values and business ethics have increasingly gained recognition as important factors for organizational success in recent years. However, it is a difficult endeavor to intentionally improve employees’ value orientation within training for professional practice. This paper presents a multi-step approach which aimed at developing training measures to improve value orientation in banks. It includes two empirical studies aimed at value-related training needs assessment and the further specification of training needs, followed by a stakeholder workshop to identify values particularly relevant for training and to collect authentic scenarios with specific ethical dilemma situations. In a final step these scenarios are developed into case examples suited for training. Enriched with tasks for reflection, these cases can be implemented in work-oriented trainings measures.
In the age of globalization, increasing financial competition and economic recession can create complex ethical challenges, which face organizations’ cultural contexts. The purpose of this research is to develop and test an effective implementation model for training on values in an organization which comprises four steps. The first step is a value-related requirements analysis for the specification of training needs. The second step, conceptualization, starts with a workshop to identify values relevant for training and to collect authentic scenarios with ethical dilemma situations. These scenarios are subsequently developed into case examples. In the third step these cases were realized by embedding them in suitable work-oriented training measures. Finally, in step four, there is an evaluation on the realization phase.
Das internationale Bildungsprogramm Experimento der Siemens Stiftung richtet sich an Erzieher/innen in Kindergärten sowie an Lehrkräfte in Grund- und weiterführenden Schulen. Experimento will Kinder und Jugendliche beim naturwissenschaftlich-technischen Unterricht begleiten und basiert auf der Methode des forschenden Lernens. Dazu enthält Experimento neben einer Sammlung von Experimentieranleitungen auch Materialien für die Durchführung von rund 130 Experimenten
Anhand dieser spezifisch entwickelten Experimente für verschiedene Altersstufen (4 - 7 Jahre (Experimento | 4+), 8 - 12 Jahre (Experimento | 8+) und 10 - 18 Jahre (Experimento | 10+)) sollen Kinder und Jugendliche selbständig durch eigenes Forschen und Entdecken technisch-naturwissenschaftliche Zusammenhänge unter Anleitung verstehen lernen. Zudem gibt es Handreichungen, die Lehrkräfte beim Umgang mit den Materialien unterstützen sollen.
Die Anleitungen für Lehrkräfte enthalten Hinweise rund um die Experimente, die zentralen Fragestellungen und den Lehrplanbezug.
Experimento enthält bisher primär Angebote zur Auseinandersetzung mit naturwissenschaftlichen Fragestellungen. In diesem Rahmen soll in Zukunft das Materialangebot durch einen Werteaspekt erweitert werden. Ziel ist die Integration von Werten in die bisherigen Experimentiermaterialien. Um dieses Ziel zu erreichen, werden im nachfolgenden Konzeptpapier die zentralen Grundlagen von Werten im naturwissenschaftlichen Unterricht, ihre Bedeutung, Ausgestaltung und ihre Umsetzung in Experimento | 8+ dargelegt.
Dabei kommt der Siemens Stiftung eine besondere Bedeutung zu: Zum einen will die Siemens Stiftung durch ihr Bildungsengagement vor allem das naturwissenschaftlich-technische Verständnis von Kindern und Jugendlichen fördern. Zum anderen wird durch die Stiftung als einer gemeinnützigen Einrichtung der gesellschaftliche Allgemeinwohlaspekt, der durch das Thema Werte verstärkt wird, betont.
Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Akzeptanz, der Zufriedenheit und dem Lernerfolg eines Schulungsprogramms zur professionellen Ausbildung von Lehrenden zu E-Tutoren 1 der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb), welches von der Ludwig-Maximilians-Universität München durchgeführt wird. Ziel dieser Ausbildung ist, Lehrende, insbesondere aus dem Hochschulbereich, in Online-Kursen dazu zu qualifizieren, Studierende beim virtuellen Lernen zu unterstützen. Zudem sollen sie als E-Tutoren ausgebildet werden. Grundlegend für dieses Angebot ist, dass es nach einem gemäßigt konstruktivistischen Ansatz gestaltet ist und den zukünftigen Lehrenden ermöglicht, selbst die Rolle des Lernenden einzunehmen und an den eigenen geplanten virtuellen Kursen zu arbeiten. Der Beitrag stellt Evaluationsbefunde aus vier Kursen der Jahre 2012 bis 2014 vor, die folgende Aspekte in Hinblick auf den Kurs genauer beleuchten: Akzeptanz des gesamten Kurses, Zufriedenheit mit der Lernplattform, Zufriedenheit mit der kooperativen Lernform, Zufriedenheit mit der Betreuung, subjektiver Lernerfolg und Nützlichkeit des Kurses. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass das nach einem gemäßigt konstruktivistischen Ansatz aufgebaute Ausbildungsprogramm als erfolgreiche Online-Ausbildung gesehen werden kann.
Zusammenfassung
Hintergrund
Für ein erfolgreiches studentisches Gesundheitsmanagement (SGM) ist die Partizipation Studierender entscheidend. Die Vorteile von Partizipation sind vielfach belegt und verschiedene Partizipationsmöglichkeiten im SGM bereits erprobt. Dennoch gestaltet es sich schwierig, Partizipierende zu gewinnen. Um dem entgegenwirken, ist es das Ziel der folgenden Arbeit, Förderfaktoren und Barrieren der Studierendenpartizipation im SGM zu identifizieren und erste Empfehlungen für die Praxis abzuleiten.
Methode
Da bisher ein sehr eingeschränkter Forschungsstand hinsichtlich der genannten Fragestellung vorliegt, wurde ein qualitatives, exploratives Vorgehen gewählt. Es wurden 9 semistrukturierte Interviews mit Studierenden der Hochschule Kempten geführt. Die Auswertung erfolgte anhand der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Ergebnisse
Die Studierenden berichten von förderlichen und hinderlichen Faktoren, die sich in personenbezogene und verhältnisbezogene aufteilen lassen. Zu den personenbezogenen Einflussfaktoren zählen individuelle, soziale sowie studiums- und berufsbezogene Einflüsse. Als verhältnisbezogene Faktoren wurden die Einbettung der Partizipation, die Art des Projekts und der Zusammenarbeit, Bekanntheit und Zugang zum SGM, der Studienrhythmus und zusätzliche Anreize identifiziert.
Schlussfolgerung
Anhand der Interviews konnten konkrete Einflussfaktoren auf die Partizipation der Studierenden an der Hochschule Kempten erfasst werden. Diese bilden wichtige Ansatzpunkte für die erfolgreiche Mitwirkung Studierender im SGM und können damit langfristig zu einer nachhaltigen Förderung der Gesundheit Studierender beitragen.
Für erfolgreiches selbstgesteuertes und kooperatives Lernen mit digitalen Medien werden hohe Anforderungen an die Lernenden gestellt. E-Tuto- ring dient der Unterstützung Lernender in virtuellen Lernszenarien, Leh- rende fungieren dabei als Lernbegleiter, sogenannte E-Tutoren. E-Tutoren sind ausgebildete Personen, die Lernende nicht nur inhaltlich unterstüt- zen, sondern den gesamten Lernprozess begleiten. E-Tutoren bieten eine geeignete Betreuung bei inhaltlichen Aufgaben. Sie verfügen demnach über inhaltliches Wissen und unterstützen den Ler- nenden bei der Anwendung von Lernstrategien. Durch das Fehlen non- verbaler Aspekte sind die Besonderheiten der virtuellen Kommunikation zu berücksichtigen. Diese muss der E-Tutor kennen und Lernende darauf hinweisen. In virtuellen Lehr-Lernszenarien ist es essenziell Umgangsre- geln einzuhalten. Dazu gehört auch, fundiertes Feedback und informa- tive Rückmeldungen zu geben. Der E-Tutor sollte technisches Know-how besitzen, um die Unterstützung des Lernenden zu gewährleisten. Zudem müssen E-Tutoren dem Lernenden innerhalb des Lernangebots Struk- tur durch didaktisch-/organisatorische Maßnahmen ermöglichen und dadurch lernförderliche, unterstützende Rahmenbedingungen schaffen, um den Lernprozess aufrechtzuerhalten. Kenntnisse der didaktischen Orientierung des Kurses sind für den E-Tutor daher grundlegend.
In diesem Beitrag soll das Potenzial von Ansätzen basierend auf der Theorie des Game-Based-Learnings, des spielerischen Lernens, in Aus- und Weiterbildung aufgezeigt werden. Dazu wird zunächst der aktuelle Stand des Themas für die Aus- und Weiterbildung vorgestellt. Insbesondere im Rahmen des, durch die Möglichkeiten des digitalen Lernens vorbereiteten, Paradigmenwechsels von eher passiv ausgerichteten Lernformen zur aktiven Rolle des Lernenden stellt Game-Based-Learning einen vielversprechenden Ansatz dar. Der Nutzen in Unternehmen ergibt sich durch die Einbettung in ein didaktisch sinnvolles Konzept, welches das aktive Lernen fördert. Aus der Perspektive eines privaten Bildungsträgers heraus werden Schritte bei der Umsetzung von Game-Based-Learning-Konzepten vorgestellt. Weiterhin wird ein Gestaltungsbeispiel eines Serious Games, eines Lernspiels, aus der Praxis herangezogen. Auf Basis einer aktuellen Pilotdurchführung wird die Nutzung von Game-Based-Learning-Ansätzen in Unternehmen diskutiert und abschließend werden Implikationen für die Praxis gegeben.
Der Vortrag nahm zum einen einzelne Elemente der Kooperation zwischen der Deutschen Blindenstudienanstalt e.V. (blista), Marburg und dem Institut für Erziehungswissenschaft der Universität Marburg in den Blick und reflektierte zum anderen die verschiedenen organisationalen Blickwinkel auf die Kooperation in ihrer jeweiligen Bedeutsamkeit für die Kooperationspartner*innen.
Dazu wurden zunächst die Entwicklung der Kooperation seit 2008 anhand von zwei zentralen Kooperationsfeldern, der wissenschaftlichen Weiterbildung und die gemeinsame Kooperationsstelle, vorgestellt.
Am Beispiel der beiden berufsbegleitenden Weiterbildungsstudiengänge „Master Blinden- und Sehbehindertenpädagogik“ und „Zertifikatskurs Grundlagen inklusiver Pädagogik bei Blindheit und Sehbehinderung“ wurden im Anschluss verschiedene Elemente der Kooperation näher betrachtet: inhaltliche Entwicklung, personelle Kooperation, spezifische Lehrräume und die didaktisch-materielle Ausstattung sowie Umfeldkommunikation und Akquise. Diese werden in zyklischen Aushandlungsprozessen regelmäßig besprochen und aktuellen Entwicklungen angepasst. Die Kooperation zielt dabei auf eine akademische Qualifizierung mit hohem Praxisbezug ab, die sich an überwiegend untypische Studierende richtet.
Den Abschluss bildete ein Blick auf die Entwicklung und Verstetigung der gemeinsamen Kooperationsstelle zwischen dem Institut für Erziehungswissenschaft und der blista als zentraler Ort der Kooperation, die die Studiengänge als gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte koordiniert.
„Je parle pas l'allemand. Mais je compare en français“: LehrerInnenperspektiven auf Sprachvergleiche
(2017)
Dieser Beitrag befasst sich mit der Methode der Sprachvergleiche im Tertiärsprachenunterricht aus der subjektiven Perspektive von Fremdsprachenlehrpersonen. Anhand von Interviews mit Lehrkräften, die in der französischen Schweiz Englisch nach Deutsch als zweite Fremdsprache unterrichten, werden ihre Erfahrungen mit der Methode, ihre Haltung hinsichtlich deren Sinnhaftigkeit sowie mögliche Hindernisse für deren Umsetzung herausgearbeitet. Entgegen der häufig in der Literatur zu findenden Aussage, dass es sich (nur) um eine Haltungsfrage handelt, ob Lehrkräfte mehrsprachigkeitsdidaktische Prinzipien umsetzen, konnten wir feststellen, dass es auch eine Frage der individuellen sprachlichen Ressourcen ist.
Dans l'industrie du tourisme des destinations périphériques, on s'approprie souvent les langues/variétés locales comme une marque d'authenticité. Les langues (inter)nationales, quant à elles, servent d'instrument de communication avec les touristes. Cette appropriation économique des langues demande des compétences langagières spécifiques et une haute flexibilité linguistique de la part des employé.e.s du secteur du tourisme. La présente contribution traite de cette problématique dans la ville bilingue de Morat, située à la frontière linguistique franco-allemande en Suisse. Dans ce contexte, le rôle du "bilinguisme" en tant que critère de sélection pour l'accès au marché du travail dans le secteur touristique sera examiné dans une perspective sociolinguistique critique. L'enquête ethnographique d'un processus de recrutement montre que la définition du bilinguisme est régie par un ensemble d'idéologies langagières propres à l'économie politique locale des langues, c'est-à-dire la valorisation de certaines combinaisons de langues/variétés et de certaines conceptions de ce qu'est la compétence linguistique. Dans cet article, il s'agira de retracer comment la définition du bilinguisme est négociée tout au long d'un processus de recrutement et comment, de ce fait, les connaissances linguistiques des candidat.e.s peuvent être une variable pertinente, mais aussi d'une pertinence variable pour l'in- et l'exclusion de ce marché de travail spécifique.
Aktuelle Diskurse zelebrieren Zweisprachigkeit als Wirtschaftsgut und Schlüssel zum Erfolg auf dem Arbeitsmarkt. Anhand der ethnographischen Untersuchung der wirtschaftlichen Nutzung der lokalen Zweisprachigkeit in der Tourismusindustrie der Stadt Murten an der deutsch-französischen Sprachgrenze in der Schweiz geht die Autorin diesen Diskursen empirisch auf den Grund. Aus einer kritischen soziolinguistischen Perspektive beleuchtet sie die Sprachensituation in touristischen Marketingdiskursen sowie die Bedeutung von Zweisprachigkeit im touristischen Arbeitsmarkt und in Stadtführungen. Dieser Band zeigt die variable (De-)Konstruktion geopolitischer Sprachgrenzen sowie sozialer Kategorien von SprecherInnen. Die Arbeit eröffnet neue Perspektiven auf die Dynamik der Politökonomie von Sprache(n) und der Legitimität ihrer SprecherInnen im Kontext der Neuen Wirtschaft.
Safety of the Intended Functionality (SOTIF) addresses sensor performance limitations and deep learning-based object detection insufficiencies to ensure the intended functionality of Automated Driving Systems (ADS). This paper presents a methodology examining the adaptability and performance evaluation of the 3D object detection methods on a LiDAR point cloud dataset generated by simulating a SOTIF-related Use Case. The major contributions of this paper include defining and modeling a SOTIF-related Use Case with 21 diverse weather conditions and generating a LiDAR point cloud dataset suitable for application of 3D object detection methods. The dataset consists of 547 frames, encompassing clear, cloudy, rainy weather conditions, corresponding to different times of the day, including noon, sunset, and night. Employing MMDetection3D and OpenPCDET toolkits, the performance of State-of-the-Art (SOTA) 3D object detection methods is evaluated and compared by testing the pre-trained Deep Lea rning (DL) models on the generated dataset using Average Precision (AP) and Recall metrics.
Der vorliegende Artikel untersucht die sich ergänzenden Aspekte von Künstlicher Intelligenz (KI) und Lernen mit digitalen Medien im Bereich des Fremdsprachenerwerbs. Um eine Betrachtung möglicher Synergien in den Fokus zu rücken werden die jüngsten Fortschritte im digitalen Lernen dargelegt, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf die Rolle von KI im Lehr-Lern-Kontext gelegt wird. Vorgestellt wird ebenso eine lehr-lerntheoretische Perspektive, die für die Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung geeignet scheint. Darüber hinaus werden mögliche Auswirkungen dieser digitalen Fortschritte im Bildungsbereich auf den Fremdsprachenerwerb betrachtet und die Potentiale für den Fremdsprachenerwerb diskutiert, die sich aus der Kombination von KI und Lernansätzen mit digitalen Medien ergeben. Das Bewusstsein für die Bedeutung dieser Synergie soll geschärft und damit ein Beitrag zur Weiterentwicklung der Forschung im Bereich des Fremdsprachenerwerbs durch technologiegestütztes Lernen geleistet werden.
Driving simulators are used to test under reproducible conditions, however, they must be validated for each application. This guarantees that the gathered data on the simulator is representative of real vehicle data. This paper examines and compares objective data from 20 drivers that are recorded on a six degrees of freedom (DOF) high dynamic driving simulator and a passenger vehicle in the compact class on a proving ground. The purpose of this study is to investigate the comparability of the behavior of the subjects in their driving task on the driving simulator compared to the real driving test. The driving maneuvers include the 18 m slalom and an ISO double lane change (ISO 3888-2). The real car’s measurement setup is composed of an inertial measurement unit and access to the chassis CAN messages. The driving simulator is equipped with the same real electrical power steering as the test vehicle. Furthermore, a fully validated vehicle model is used in the simulation. Objective key performance indicators such as maximum steering wheel angle, steering wheel torque, lateral acceleration, yaw rate, and yaw gain deviate from around -18% to 10% in the slalom, with the majority of parameters not showing significant differences. Bigger differences are found for the double lane change. Overall, the results demonstrate a satisfactory degree of correlation between the driver behavior on the driving simulator and the real vehicle, even up to achieving absolute validity.
Many cities in Europe and around the world are concerned with reducing their CO2-emissions. One step on this agenda is the introduction of electric buses to replace combustion engines. The electrification of urban buses requires an accurate prediction of the energy demand. In this pa per, an energy model and the underlying calibration process is presented. This approach leverages substantial tracking data from 10 electric buses operated in Göttingen, Germany. It was shown that, with the use of additional information from the directly measured tracking data, like auxiliary power, charging power and vehicle weight, it is possible to precisely calibrate models based on physical equations with regard to generally poorly identifiable parameters like rolling friction coefficient or efficiency of the electric machine. With a multilayered approach for simulating the energy demand, it is possible to validate the results on the mechanical layer and on the electrical layer separately. This enables a far better parametrization and elimination of uncertainties from the different parameters. Furthermore, we compare the results to other publications for sections with 1 km, 100 km and 230 km, respectively. The relative errors between the simulated and measured electrical power consumption are below 0.3%, 3% and 6.5%, respectively. Hence, the yielded model is appropriate for electric urban bus network planning applications. And the found parameters should be a good starting point for other energy prediction models. To further enable comparability with other approaches the dataset used for calibration is made publicly available.
Bewegen und Stärken: Gesundheitsförderung in der Alltagsbegleitung (BeStärken+) – Projektvorstellung
(2024)
Hintergrund:
In Deutschland leben 5 Mio. Menschen mit Pflegebedarf, davon rund 80 % im ambulanten Bereich (Statistisches Bundesamt, 2023). Dabei weisen Pflegebedürftige das geriatrische Syndrom Frailty auf. Die Wirksamkeit von bewegungsbezogenen Interventionen bei Menschen mit Frailty konnte bereits auf verschiedene Variablen nachgewiesen werden (u. a. Casas‐Herrero et al., 2022). Mitunter kann es zu einer Zunahme der Leistungsfähigkeit kommen und das Sturzrisiko und somit die Gefahr schwerwiegender Verletzungen reduzieren. Der Umsetzung solcher Interventionen stehen oftmals der Fachkräftemangel und begrenzte Angebote im ländlichen Raum entgegen. Das Projekt „Bewegen und Stärken: Gesundheitsförderung in der Alltagsbegleitung“ hat zum Ziel, durch Einbindung von Alltagsbegleitern als Nicht-Fachkräfte Zugang zu Pflegebedürftigen zu erhalten, um gesundheitsförderliche Aktivitäten im häuslichen Setting umzusetzen.
Methode:
Die auf 3 Jahre ausgelegte Machbarkeitsstudie gliedert sich in eine Vor- und Hauptstudie. Ziel ist die Rekrutierung von 80 „Pflegetriaden“ bestehend aus a) Alltagsbegleitern, b) Pflegebedürftigen und c) Angehörigen. In der Vorstudie werden qualitative Interviews geführt, um die BeStärken+-Interventions- und Fortbildungsinhalte zu optimieren und im Rahmen der Hauptstudie in die Regelversorgung einzubetten. Geplante Befragungsinhalte der Hauptstudie sind auch Frailty-Merkmale.
Ergebnisse:
In der Vorbereitungsphase wurden evidenzbasierte, gesundheitsförderliche Aktivitäten herausgearbeitet und mit Experten u. a. aus den Bereichen der Gerontologie, Sporttherapie, Psychotherapie und mit Trägern und Alltagsbegleitern diskutiert. Im nächsten Schritt sollen Pflegetriaden für die Vorstudie rekrutiert und die ersten Alltagsbegleiter eine BeStärken+-Fortbildung erhalten.
Diskussion:
Aktuell offene Fragen stellen sich in Bezug auf Zugangsmöglichkeiten zu bestehenden Triaden, die Motivation zur Teilnahme und Umsetzbarkeit gesundheitsförderlicher Aktivitäten durch Nicht-Fachkräfte sowie letztlich wie eine nachhaltige Implementierung bei Trägern aussehen könnte.
Literatur:
Statistisches Bundesamt. (22. Februar 2023). Mehr Pflegebedürftige. Abruf unter https://www.destatis.de/DE/Themen/Querschnitt/Demografischer-Wandel/Hintergruende-Auswirkungen/demografie-pflege.html
Casas‐Herrero, Á., Sáez de Asteasu, M. L., Antón‐Rodrigo, I., Sánchez‐Sánchez, J. L., Montero‐Odasso, M., Marín‐Epelde, I. et al. (2022). Effects of Vivifrail multicomponent intervention on functional capacity: a multicentre, randomized controlled trial. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle, 13(2), 884-893.
The following paper points out the key role of IT in the future of car development. At the moment a fundamental change in the structure of automotive IT organizations can be observed. The fact that software update cycle in automotive, about 1 year, in comparison with Apple, Google or Tesla is too much. The entertainment industry is constantly proceeding ahead much faster than the automotive industry. On top of this, new emerging platforms like Apple CarPlay and Android Auto are providing the look and the feel of a mobile phone regarding the control of the car. The vehicle itself is getting more and more as an “ultimate mobile application or app”. This shows the need of speeding up the Time-to-Market of new innovations in automotive industry.
The structure of IT departments has to support these process. No wonder that CIOs of car manufacturers are looking for new structures in their IT departments that enable faster cycle update for automotive applications taking in consideration safety and security requirements.
This only represents a particular interest, as for Apple and Google, we can see that Google has already a fleet of 23 self-driving cars in place which has already autonomously driven more than one million miles with only 12 accidents on public roads and Apple is said to work under the project name "Titan" on its own electric car.
Another important aspect is the software running in the car itself, e.g. the software that “fuses” data from sensors into a comprehensible form: objects have to be accurately located in the environment model of the socalled ego vehicle as a basis for decisions making either by the driver himself or even by the software that can determine within a fraction of a second what the car is going to do. High definition maps also play a very important role in enabling autonomous driving, being developed and maintained by companies such as Nokia HERE, with accuracy of only a few centimeters are thought to be of strategic importance for Advanced Driver Assistance Systems and Self Driving Cars.
“We’re the engine room of the system,” says Mr. Ristevski, vice president of reality capture and processing for former Nokia’s mapping unit named HERE. To be independent from Apple and Google maps and with that from possible competitors, it is said to be the main reason why the German premium car manufacturer Audi, BMW and Daimler bought the online map service for about € 2.5 bn. This is only the first step in the restructuring of the automotive industry.
This work contains the process of having implemented DART (Dynamic Animation and Robotics Toolkit), an open source physics engine, usually used mainly for robotics, into MABE (Modular Agent-Based Evolution platform), a tool to evolve and analyze digital brains, using C++. This added much desired complexity to the system which allows the Hintze Lab to further research evolution and added new ways in which they can do so. Furthermore, the resulting software package was used to run a series of experiments in this work, which will then be analyzed and compared.
Data Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD) sind Forschungs- und Anwendungsgebiete, die sich mit der Extraktion von nutzbarem Wissen aus Daten befassen. Dazu werden unter anderem Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt. Die Induktive Logikprogrammierung ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, dessen Gegenstand das Lernen aus multi-relational und prädikatenlogisch repräsentierten Daten ist, während andere Lernverfahren üblicherweise Daten voraussetzen, die in Form einer einzelnen Attribut-Wert-Tabelle vorliegen. Der Einsatz von ILP-Methoden für KDD und Data Mining wird auch als Relationales Data Mining bezeichnet. Ein Anwendungsgebiet von KDD und Data Mining ist die Teilgruppenanalyse. Dabei wird eine Population von Fällen, die in einer Datenbank repräsentiert sind, nach besonders interessanten Teilgruppen der Population durchsucht, indem mögliche Teilgruppen generiert und mithilfe geeigneter Interessantheitsfunktionen bewertet werden. Die vorliegende Arbeit hat sich zum Ziel gesetzt, Methoden zur sicheren Beschränkung des Suchraums bei der Suche nach interessanten Teilgruppen in multi-relationalen Daten zu erarbeiten und zu evaluieren. Dazu wird ein Verfahren zur Suche nach interessanten Teilgruppen in multi-relationalen Datenbanken entwickelt, das verschiedene Methoden zur Suchraumbeschränkung integriert. Die verschiedenen Methoden zur Suchraumbeschränkung werden in Experimenten evaluiert und das entwickelte Verfahren zur Bearbeitung eines echten Data Mining-Problems eingesetzt. Die Arbeit bietet im einzelnen: (1) eine Formalisierung der Teilgruppenanalyse im Rahmen der ILP, (2) Optimumschätzfunktionen zu ausgewählten Interessantheitsfunktionen, (3) eine Erweiterung des bekannten Apriori-Suchverfahrens zur Warenkorbanalyse, die es erlaubt, die von Apriori durchsuchte Hypothesensprache einzuschränken, (4) einen ILP-Sprachbias für die Teilgruppenanalyse, der die Anwendung der Teilmengenbedingung des Apriori-Suchverfahrens zur Beschränkung eines ILP-Suchraums erlaubt, (5) einen SQL-Sprachbias für die Teilgruppenanalyse in multi-relationalen Datenbanken, (6) einen Ansatz zur Integration der Suchraumbeschränkung anhand von Taxonomien in einen Apriori-artigen Suchalgorithmus, (7) eine Methode zur Behandlung diskretisierter numerischer Attribute, die die Suchraumbeschränkung anhand von Allgemeinerbeziehungen zwischen Intervallen vereinheitlicht mit der Suchraumbeschränkung anhand von Taxonomien, (8) Experimente zur Wirksamkeit der verschiedenen Möglichkeiten zur Suchraumbeschränkung, (9) die Anwendung der entwickelten Ansätze auf ein echtes Data Mining-Problem mit Bank-Daten und ausführliche Vergleiche mit verwandten Arbeiten. Die Experimente wurden mit einer prototypischen Implementation der in dieser Arbeit entwickelten Ansätze durchgeführt. Dabei haben sich Teilmengenbedingung und Optimumschätzfunktionen als wirkungsvolle und zuverlässige Methoden zur Beschränkung des Suchraums erwiesen, während der Beitrag der Taxonomien zur Suchraumbeschränkung zwischen verschiedenen Anwendungen stark schwankte und in einigen Fällen nur gering war. Ein wichtiges Ergebnis der Versuche ist, daß die Teilmengenbedingung, die bisher nur zur Suchraumbeschränkung in ein-relationalen Datenbanken eingesetzt werden konnte, für multi-relationale Datenbanken und ILP-Sprachen genauso wirkungsvoll sein kann wie für ein-relationale Datenbanken.
Trajectory Modelling for Autonomous Driving: Investigating the Artificial Potential Field Method
(2024)
Although the focus of autonomous driving is on maximizing safety and efficiency, comfort and familiarity will play a key role in the adoption of autonomous driving. Therefore, it is important to develop algorithms that can mimic human driving skills and adapt to individual driving styles. The potential field method (PFM) is an obstacle avoidance algorithm for autonomous driving that uses a repulsive potential field, as a environment model, to navigate the vehicle to the lowest risk potential. In this paper, the PFM is used in a overtake scenario at high speed, to test the impact of using prediction when calculating the ideal yaw rate. Analysis is done on how the potential field can be used for lane keeping while following a car and then for overtaking it. A driving simulator is used to record human driving data and compare it with automated driving using a PFM as is proposed by [3], with modifications to enable future prediction.
Das Thema virtuelle Communities wird im Bereich der Aus- und Weiterbildung in Wissenschaft und Praxis intensiv diskutiert. Insbesondere die Frage nach den Möglichkeiten, diese neue Art des Wissensaustausches und Wissenserwerbs in die bestehende Aus- und Weiterbildungslandschaft einzubetten, steht hierbei im Vordergrund. Die Beschreibung des Phänomens virtueller Gemeinschaften ist jedoch noch relativ unscharf. Im vorliegenden Beitrag liegt der Fokus auf der Beschreibung von Kennzeichen und Gestaltungsprinzipien virtueller Communities, um die erfolgreiche Realisierung von Wissensprozessen zu ermöglichen. Vor dem Hintergrund von Wissensmanagementprozessen in virtuellen Gemeinschaften werden darüber hinaus drei Anwendungskontexte anhand von Beispielen genauer betrachtet.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen ländlicher Raum werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Winter) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Sommer) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ruhrgebiet werden in diesem Bericht dargestellt.
Perception of Crowding
(2023)
One of the reasons for establishing digital visitor management systems can be to avoid overcrowding and crowding (Schmücker et al., 2022).
Objective data (counts) or subjective assessments by visitors, residents or businesses can be used to identify "overcrowding", "crowding", "crowdedness" or "crowding". This analysis is about the subjective perception of crowding by visitors in selected German destinations in summer 2022.
Wahrnehmung von Crowding
(2023)
Einer der Gründe für die Etablierung von digitalen Besuchermanagementsystemen kann die Vermeidung von Überfüllung und Gedränge sein.
Zur Identifizierung von „Überfüllung“, „Gedränge“, Crowdedness“ oder „Crowding“ können objektive Daten (Zählungen) oder subjektive Einschätzungen von Besuchenden, Einwohnerinnen und Einwohnern oder Unternehmen herangezogen werden. In dieser Analyse geht es um die subjektive Wahrnehmung von Crowding durch Besuchende in ausgewählten deutschen Destinationen im Sommer 2022.
Digitales Besuchermanagement beschreibt die Beeinflussung von Reise- und Ausflugsentscheidungen durch digitale Verfahren zur Vermeidung von Überlastungen in Destinationen. Es umfasst die Bereitstellung von Daten, die Datenhaltung, das Erarbeiten von Empfehlungen und das Ausspielen der Ergebnisse über digitale Touchpoints. Dieses Kapitel beschreibt die Ziele und Bestandteile eines digitalen Besuchermanagementsystems im Tourismus und bewertet Möglichkeiten und Grenzen. Abschließend werden offene Forschungsfelder definiert.
This paper reports the findings of an online between subject study that investigated the effectiveness of a non-humanoid socially assistive robot in providing positive reinforcement feedback to aid in improving performance on a cognitively demanding task. Four different feedback conditions were used, including verbal, expressive, neutral, and text-based feedback, to identify which type of feedback could positively influence behaviour. Results showed no significant differences in task performance, perceived workload or robot perception.
Produkte werden heutzutage immer variantenreicher und individueller. Für die industrielle Fertigung wachsen die Anforderungen, die Produkte effizient zu fertigen und schnell auf sich verändernde Marktbedingungen zu reagieren. Entsprechend rapide steigt die Nachfrage nach flexiblen Produktionslösungen, die sich möglichst autonom an die neuesten Marktanforderungen anpassen. Wandlungsfähige und modulare Produktionssysteme sollen es ermöglichen, auch bei großer Variantenvielfalt effizient zu produzieren - sogar bis zur Losgröße 1. Unterstützt wird die Produktion durch digitale Lösungen, die bereits an vielen Stellen zum Einsatz kommen.
„Hybride Montage“ als Antwort auf Modell Mix und Variantenvielfalt im produzierenden Mittelstand
(2024)
Die "Hybride Montage" als Kombination aus konventioneller Fließfertigung und innovativer Matrixproduktion offeriert vielfältige Potentiale, dem zunehmenden Maß an Variantenvielfalt in der produzierenden Industrie Rechnung zu tragen. Im Zeitalter des Industrial Metsverse und der damit verbundenen "Servitisierung" und des "Manufacturing as a Service" - d.h. der Güterproduktion als Dienstleistung - ermöglicht die Hybride Montage außerdem eine flexiblere Arbeitsplanung.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ostsee werden in diesem Bericht dargestellt.
Mit dem steigenden Bedarf an pflegerischer Unterstützung im häuslichen Umfeld geht zugleich eine Abnahme in der Bereitschaft sowie den Möglichkeiten zur familialen Pflege einher (u. a. aufgrund gesellschaftlicher Fragmentierung und Individualisierung). Daher bedarf es neuer Formen sozialer Unterstützungsnetzwerke (Sorgegemeinschaften), in denen professionelle Akteure gemeinsam mit informell Pflegenden und Ehrenamtlichen aktiv sind. Hier kann die Digitalisierung ein Instrument darstellen, das in der Gestaltung und Koordination von Pflegearrangements für ältere Menschen auf sozialräumlicher Ebene zu unterstützen vermag. Grundlegende Voraussetzung ist jedoch, dass entsprechende Technologien zum einen partizipativ und zum anderen integriert in bestehende Strukturen entwickelt werden. Das bedeutet, dass nicht nur die Bedürfnisse und Bedarfe der zukünftigen Nutzer:innen umfassend in den Entwicklungsprozess einbezogen werden, sondern diese auch zu aktiv Mitentscheidenden werden. Darüber hinaus sollte sich die entwickelte Technik an bestehenden Versorgungsstrukturen und sozialräumlichen Gegebenheiten orientieren. Dieser konzeptionelle Beitrag nimmt sich dieser beiden Anforderungen an und zeigt anhand eines konkreten Fallbeispiels aus einem partizipativen Technikentwicklungsprojekt auf, wie soziotechnische Innovationen für und mit Sorgegemeinschaften so entwickelt, implementiert und nutzbar gemacht werden können, dass sie nachhaltig wirksam werden.
Hintergrund
Über den tatsächlichen Nutzen digitaler Plattformangebote, die engagementbereite Personen an Haushalte mit Pflegeaufgaben vermitteln, ist bisher wenig bekannt.
Ziel
Der Beitrag stellt erste Ergebnisse einer Vermittlungsanbieterbefragung als Teil einer mehrstufig angelegten Interviewstudie vor. Im Zentrum steht zunächst die Frage, welche Nutzenaspekte Anbieter ihren Angeboten im Hinblick auf die eigene Organisation, die Nutzer:innen sowie auf gesellschaftlicher oder sozialräumlicher Ebene zuschreiben.
Material und Methoden
Für leitfadengestützte Interviews wurden Vermittlungsanbieter ausgewählt. Zwei davon nutzen eine Matching-Plattform, zwei nicht. Die Daten wurden über inhaltsanalytische Verfahren ausgewertet.
Ergebnisse
Effizienzvorteile, Qualitätsgewinne, aber auch neue Möglichkeiten zur Erschließung weiterer Helferklientele sind aus Anbietersicht wichtige Nutzenaspekte digitaler Matching-Plattformen für die eigene Organisation. Um Vertrauen und Akzeptanz aufseiten der Nutzenden zu fördern, erscheinen hybrid gestaltete Vermittlungsmodelle besonders vorteilhaft. Sie ermöglichen neben der Nutzung digitaler Technologien zugleich persönliche Begleitung im Aufbau von Hilfebeziehungen. Die Befunde legen zudem nahe, dass gemeinwohlorientierte, qualitätsgesicherte Vermittlungsplattformen auch auf sozialräumlicher Ebene Nutzenvorteile entfalten können.
Diskussion und Fazit
Neben Nutzenaspekten in Bezug auf die eigene Organisation und auf Nutzer:innen konnten auch nutzenstiftende Potenziale in Bezug auf lokale Sorgenetzwerke rekonstruiert werden.
Hintergrund
Personen, die an informellen Pflegearrangements beteiligt sind, werden als Zielgruppe für digitale Angebote gesehen. Pflegende An- und Zugehörige übernehmen häufig die Organisation und Koordination der Pflege, was mit einem hohen Informationsbedarf verbunden ist.
Ziel der Arbeit
Die Studie geht der Frage nach, inwiefern die Nutzung einer digitalen Anwendung – insbesondere die dort aufbereiteten, pflegerelevanten Informationen – von pflegenden Angehörigen als Unterstützung im Pflegealltag wahrgenommen werden.
Material und Methoden
Eine marktreife Smartphone-App wird von 16 pflegenden Angehörigen über mehrere Monate genutzt. Mithilfe qualitativer Interviews wird untersucht, welche Funktionen in realen Pflegesituationen genutzt und als Mehrwert empfunden werden. Die Auswertung erfolgt mithilfe der Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Ergebnisse
Die App wird punktuell genutzt, und die Zufriedenheit mit den darin aufbereiteten Informationen ist u. a. von der Pflegesituation abhängig. Ein Mehrwert und eine Entlastung durch die App werden v. a. zu Beginn einer Pflegesituation gesehen. Die Teilnehmenden weisen auf bisher nicht integrierte, aber wünschenswerte Anforderungen, z. B. regionale Informationen oder individuelle Anpassungen, hin.
Diskussion
Damit digitale Unterstützungsmöglichkeiten ihr erhofftes Potenzial entfalten können, müssen diese den an informeller Pflege Beteiligten frühzeitig bekannt sein. Weitere Voraussetzungen dafür, dass Pflege-Apps von der Zielgruppe als Mehrwert wahrgenommen werden, sind eine vertrauenswürdige Darstellung der Inhalte, deren Individualisierbarkeit und Aktualität.
A considerable amount of enabling technologies are being explored in the era of fifth generation (5G) mobile system. The dream is to build a wireless network that substantially improves the existing mobile networks in all performance metrics. To address this 5G design targets, massive MIMO (multiple input multiple output) and mmWave (millimeter wave) communication are also candidate technologies. Luckily, in many respects these two technologies share a symbiotic integration. Accordingly, a logical step is to integrate mmWave communications and massive MIMO to form mmWave-massive MIMO which substantially increases user throughput, improve spectral and energy efficiencies, increase the capacity of mobile networks and achieve high multiplexing gains. Thus, this work analyses the concepts, performances, comparison and discussion of these technologies called: massive MIMO, mmWave Communications and mmWave-massive MIMO systems jointly. Besides, outcomes of extensive researches, emerging trends together with their respective benefits, challenges, proposed solutions and their comparative analysis is addressed. The performance of hybrid analog-digital beamforming architecture with a fully digital and analog beamforming techniques are also analyzed. Analytical and simulation results show that the low-complexity hybrid analog-digital precoding achieves all round comparable precoding gains for mmWave-Massive MIMO technology.
Das Industrial Metaverse scheint der nächste große Game Changer in der modernen Industrie zu werden und wird diese signifikant verändern. Die Vision ist nicht nur die Simulation einer einzelnen Anlage, wie sie Unternehmen heute beispielsweise bei der virtuellen Inbetriebnahme einsetzen, sondern ganzheitlicher Anlagenverbunde aus heterogenen Maschinen samt Fabrikperipherie und Infrastruktur – einer Digitalen Fabrik. Um das Industrial Metaverse zum Leben zu erwecken, wird eine Vielzahl zusätzlicher Technologien und Innovationen benötigt, als lediglich Digitale Zwillinge. Dieser Beitrag schlägt eine ganzheitliche Referenzarchitektur eines Industrial Metaverse vor und fokussiert auf dessen Nutzen.
The packaging of fresh meat has been studied for decades, leading to improved packaging types and conditions such as modified atmosphere packaging (MAP). While commonly used meat packaging uses fossil fuel-based materials, the use of biodegradable packaging materials for this application has not been studied widely. This study aimed at evaluating the sustainability of biodegradable packaging materials compared to established conventional packaging materials through analyses of the quality of freshly packaged pork. The quality was assessed by evaluating sensory aspects, meat color and microbiological attributes of the pork products. The results show no significant differences (p > 0.05) in ground pork and pork loin stored in biodegradable MAP (BioMAP) and conventional MAP for the evaluated sensory attributes, meat color or total bacterial count (TBC) over extended storage times. The data suggest that BioMAP could be a viable alternative to MAP using conventional, fossil fuel-based materials for the storage of fresh meats, while simultaneously fulfilling the customers’ wishes for a more environmentally friendly packaging alternative.
We present an experimental study on how people take risk on behalf of others. We use three different elicitation methods, and study how each subject makes decisions both on behalf of own money and on behalf of another individual’s money. We find a weak tendency of lower risk-taking with others’ money compared to own money. However, subjects believe that other participants take more risk with other people’s money than with their own. At the same time, subjects on average think that others are more risk averse than themselves. The data also reveals that subjects are quite inconsistent when making risk decisions on behalf of others. A large majority of subjects alternates between taking more risk, less risk or the same amount of risk with other people’s money compared to own money.
Paul de Faget de Casteljau (19.11.1930 - 24.3.2022) has left us an extensive autobiography, written in 1997. In 19 sections, he takes us through his eventful life which he describes with wit and humor. We read about his youth in occupied France and his education at the Ecole Normale Supérieure. He describes in detail various episodes from his time at Citroën, the situation during and after the discovery of his now famous algorithm, the takeover by Peugeot, his ban from working on CAD and his corporate rehabilitation thanks to his advances in polar forms and quaternions. His memoirs end with his departure from Citroën and his first invited talks at academic conferences.
The paper contains the transcribed French original, its English translation and numerous notes and annotations. The handwritten text is available as a digital supplement.
Background
Geriatric rehabilitation aims to maintain the functional reserves of older adults in order to optimize social participation and prevent disability. After discharge from inpatient geriatric rehabilitation, patients are at high risk for decreased physical capacity, increased vulnerability, and limitations in mobility. As a result, ageing in place becomes uncertain for a plethora of patients after discharge from geriatric rehabilitation and effective strategies to prevent physical decline are required. Collaboration between different health-care providers is essential to improve continuity of care after discharge from inpatient geriatric rehabilitation. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of a multi-professional home-based intervention program (GeRas) to improve functional capacity and social participation in older persons after discharge from inpatient geriatric rehabilitation.
Methods
The study is a multicenter, three-arm, randomized controlled trial with a three-month intervention period. Two hundred and seventy community-dwelling older people receiving inpatient geriatric rehabilitation will be randomized with a 1:1:1 ratio to one of the parallel intervention groups (conventional IG or tablet IG) or the control group (CG). The participants of both IGs will receive a home-based physical exercise program supervised by physical therapists, a nutritional recommendation by a physician, and social counseling by social workers of the health insurance company. The collaboration between the health-care providers and management of participants will be realized within a cloud environment based on a telemedicine platform and supported by multi-professional case conferences. The CG will receive usual care, two short handouts on general health-related topics, and facultative lifestyle counseling with general recommendations for a healthy diet and active ageing. The primary outcomes will be the physical capacity measured by the Short Physical Performance Battery and social participation assessed by the modified Reintegration to Normal Living Index, three months after discharge.
Discussion
The GeRas program is designed to improve the collaboration between health-care providers in the transition from inpatient geriatric rehabilitation to outpatient settings. Compared to usual care, it is expected to improve physical capacity and participation in geriatric patients after discharge from inpatient geriatric rehabilitation.
Die Rolle von Batteriespeichern im Kontext eines künftigen Energiesystems: Smart Energy Systems
(2023)
Welche Bedeutung haben Batteriespeicher für künftige Energiesysteme? Können wir mit Batteriespeichern eine sichere, stabile und bezahlbare Energieversorgung erreichen? Wie flexibel muss unser Stromsystem sein?
In seiner Präsentation im erläutert Prof. Dr. Holger Hesse anhand anschaulicher Beispiele und seiner jahrelangen Erfahrung, ob und wie Elektrofahrzeuge künftig auch durch "Vehicle-to-Grid" einen Beitrag leisten können, wann "Second-life" eine wirkliche Option sein kann und in welchen Bereichen es schon heute wirtschaftlich sein kann, einen Batteriespeicher zu betreiben.
AI in Battery Storage
(2023)
Energy storage is a crucial flexibility measure to temporally decouple power generation from power demand and is touted as the missing link in realizing a decarbonized energy system based on renewable energy. Energy storage capacity buildup at all levels of the global energy system is expected to accelerate the decarbonization process. To this end, a coherent mathematical framework to ascertain the carbon footprint of localized energy systems with energy storage is indispensable. This article presents an open-source energy system simulation program — Energy System Network (ESN). A variety of energy system configurations can be simulated with the Python program, which incorporates key energy system components such as generation, grid, storage, and loads. ESN features an integrated bottom-up approach that combines energy system modeling with streamlined life cycle assessment techniques to quantify the carbon footprint of all components in a localized energy system. The lifecycle phases of each component, including production, operation, and end-of-life treatment, can be considered. Carbon footprint values are obtained for two demonstrative case studies with lithium-ion battery applications: energy arbitrage and home energy systems. The metric Levelized Emissions of Energy Supply (LEES) has been used to evaluate the carbon footprint of each application. An unconventional energy arbitrage strategy designed to exploit the grid carbon intensity spreads instead of the energy price spreads manages to achieve a LEES value about 17% lower than the conventional variant. The influence of rooftop solar generation, battery energy storage system, and the energy management strategy on the LEES values for a home energy system is explored. A maximum LEES reduction of over 37% vis-á-vis the base scenario was observed with optimal energy management for the solar generation and the battery system. The open-source availability of ESN can contribute to transparency, comparability, and reproducibility in carbon footprint assessments of localized energy systems with energy storage.
Linear ECG-lead transformations (LELTs) are used to estimate unrecorded target leads by applying a number of recorded basis leads to a LELT matrix. Such LELT matrices are commonly developed using training datasets that are composed of ECGs that belong to different diagnostic classes (DCs). The aim of our research was to assess the influence of the training set composition on the estimation performance of LELTs that estimate target leads V1, V3, V4 and V6 from basis leads I, II, V2 and V5 of the 12-lead ECG. Our assessment was performed using ECGs from the three DCs left ventricular hypertrophy, right bundle branch block and normal (ECGs without abnormalities). Training sets with different DC compositions were used for the development of LELT matrices. These matrices were used to estimate the target leads of different test sets. The estimation performance of the developed matrices was quantified using root mean square error values calculated between derived and recorded target leads. Our findings indicate that unbalanced training sets can lead to LELTs that show large estimation performance variability across different DCs. Balanced training sets were found to produce LELTs that performed well across multiple DCs. We recommend balanced training sets for the development of LELTs.
Background: Electrocardiogram (ECG) signals are often contaminated by noise. Manual review of large ECG databases to identify noisy signals is time-consuming. Traditional signal quality assessment algorithms often do not generalize well or are computationally expensive. This study developed a Temporal Convolutional Neural Network (TCNN) to estimate the signal-to-noise ratio (SNR) of ECG signals. Method: We trained a TCNN on a proprietary database of 134,019 12-lead ECGs without any machine or human-added noise labels. Assuming that this data had high SNR, we randomly selected a single lead from each ECG and added random Gaussian noise. We then scaled the signals and added noise to give a negatively skewed normal distribution of true SNR values. We trained a TCNN to regress low- and high-frequency pseudo-SNR values from the raw noisy input signals. Results: On the testing dataset, the TCNN achieved a mean error of 0.31±1.80 dB and a Pearson correlation coefficient of 0.96 for low-frequency pseudo-SNR. Similarly, for high-frequency pseudo-SNR, the mean error was 0.29±1.63 dB and the Pearson correlation coefficient was 0.97. Conclusion: A Temporal Convolutional Neural Network can accurately estimate the SNR of unseen ECGs.
Various software environments have been developed in the past to create digital twins of single cells or a digital twin of a factory. Each environment has its own strengths and weaknesses and has been designed with a specific focus. The environments that are able to holistically simulate complete factories are limited in terms of the modelling details required for the analysis of single manufacturing cells (e.g., manufacturer-independence of the individual digital twins) and their ability for virtual commissioning. This paper presents three options for realising a virtual commissioning of linked cells using a 3D integration platform with NVIDIA Omniverse, consisting of two different digital models fused into a combined model, also representing material flow. First, with a source/sink solution and unidirectional connector controlled by OPC UA; secondly, with a bidirectional connector, developed in the course of this elaboration, and an extension of the 3D integration platform controlled by Apache Kafka; thirdly, with a bidirectional connector and using only an extension of the 3D integration platform. The research demonstrates that virtually commissioning multiple linked digital twins from different manufacturers in a 3D platform with material flow makes a significant contribution to the industrial metaverse.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen Innenstadt werden in diesem Bericht dargestellt.
In der vorliegenden Arbeit werden Methoden zur datengetriebenen Qualitäts- und Verschleißbestimmung beim Scherschneiden entwickelt. Zunächst wird ein optisches Überwachungssystem in einen Scherschneidprozess integriert und eine Inline-Überwachung in Bezug auf die Schnittflächenkenngrößen ermöglicht. Für die automatische Qualitätsbestimmung wird am Beispiel der Glattschnitthöhe ein Algorithmus zur automatisierten Bildverarbeitung gezeigt. Die neuen Möglichkeiten, die durch diese Entwicklung entstehen, werden anhand einer Fallstudie analysiert. Um die Schwächen des entwickelten Algorithmus mit Blick auf die Verarbeitungszeit auszugleichen, werden ebenfalls neuronale Netzwerke zur Bildverarbeitung untersucht. Zunächst wird hierzu eine Datenmenge aus dem Fertigungsprozess aufgezeichnet und ein manuelles Labelling sowie eine künstliche Datenerweiterung durchgeführt. Beruhend auf Normen und Expertenwissen, wird eine Methode zur Bewertung der Prognosegüte entwickelt. Diese beinhaltet eine Bewertung anhand von verschiedenen Koeffizienten, die sowohl konturbasierte als auch regionenbasierte Ansätze kombinieren. Durch einen Vergleich unterschiedlicher Netzwerkarchitekturen zur Bildsegmentierung und deren Optimierung wird eine Netzwerkarchitektur ermittelt, die die Qualitätsbewertung im Hinblick auf die Glattschnitthöhe innerhalb des Fertigungsprozesses ermöglicht.
Abschließend wird ein Sensornetzwerk bestehend aus unterschiedlichen Sensoren und dem entwickelten Überwachungssystem an einem Scherschneidprozess installiert. In einer Versuchsreihe werden Daten der unterschiedlichen Datenquellen über die Lebensdauer eines Schneidstempels aufgezeichnet. Zusätzlich wird zu definierten Intervallen der vorliegende Schneidstempelverschleiß ermittelt. Die Daten werden in Verschleißklassen eingeteilt und durch unterschiedliche Datenvorverarbeitung entstehen mehrere Merkmalsräume. Diese unterscheiden sich zum einen durch die Kombination der Datenquellen als auch durch die angewendete Datenreduzierung. Die unterschiedlichen Merkmalsräume dienen zum Training von sowohl klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens als auch neuronalen Netzwerken. Eine Bewertung und Analyse erfolgt anhand der jeweiligen Konfusionsmatrix und mittels SHAP-Werten. Es zeigte sich, dass durch eine Vorhersage der Verschleißklassen beruhend auf den Bildaufnahmen der Glattschnittfläche nur minimal schlechtere Ergebnisse erzielt werden als durch ein Sensornetzwerk beruhend auf einer Kombination aller Datenquellen.
Expectancy research in journalism studies is characterized by a heterogeneous use of terms related to expectations, reflecting the complexity and ambiguity of the expectation construct. To enable a systematization and classification of different expectation concepts, we develop a taxonomy comprising seven criteria: Whereas the (1) dimension specifies the content of expectations and (2) dimensionality indicates the degree of complexity of the concept, the criteria (3) perspective and (4) object specify whose expectations are being addressed and to whom they are directed. The (5) level of expectation distinguishes between first- and second-order expectations. The (6) level of analysis helps locating expectation concepts, either at the micro, meso, or macro level. Finally, the (7) mode allows for classifying expectations as prescriptive, probabilistic, or valuative. An exemplary application of the taxonomy to the expectation concept of journalistic roles reveals the focus points of previous research and research gaps. Besides, the taxonomy can be used in further theory building and in developing measures of expectation concepts.
Carsharing is an integral part of the transformation toward flexible and sustainable mobility. New carsharing programs are entering the market to challenge large operators by offering innovative services. This study investigates the use of generative machine learning models for creating synthetic data to support carsharing decision–making when data access is limited. To this end, it explores the evaluation, selection, and implementation of leading-edge methods, such as generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), to generate synthetic tabular transaction data of carsharing trips. The study analyzes usage data of an emerging carsharing program that is expanding its services to include free-floating electric vehicles (EVs). The results show that augmenting real training data with synthetic samples improves predictive modeling of upcoming trips by up to 4.63%. These results support carsharing researchers and practitioners in generating and leveraging synthetic mobility data to develop solutions to real-world decision support problems in carsharing.
We study the action of the nonlinear mapping G[z] between real or complex Banach spaces in the vicinity of a given curve with respect to possible linearization, emerging patterns of level sets, as well as existing solutions of G[z]=0. The results represent local generalizations of the standard implicit or inverse function theorem and of Newton's Lemma, considering the order of approximation needed to obtain solutions of G[z]=0.
The main technical tool is given by Jordan chains with increasing rank, used to obtain an Ansatz, appropriate for transformation of the nonlinear system to its linear part. The family of linear mappings is restricted to the case of an isolated singularity.
Geometrically, the Jordan chains define a generalized cone around the given curve, composed of approximate solutions of order 2k with k denoting the maximal rank of Jordan chains needed to ensure k-surjectivity of the linear family. Along these lines, the zero set of G[z] in the cone is calculated immediately, agreeing up to the order of k−1 with the given approximation. Hence, the results may also be interpreted as a version of Tougeron's implicit function theorem or Hensel's Lemma in Banach spaces, essentially restricted to the arc case of a single variable.
Finally, by considering a left shift of the Jordan chains, the Ansatz can be modified in a systematic way to obtain a sequence of refined versions of linearization theorems and Newton Lemmas in Banach spaces.
Intensive research in the field over the past decades highlighted the complexity of aroma partition. Still, no general model for predicting aroma matrix interactions could be described. The vision outlined here is to discover the blueprint for the prediction of aroma partitioning behavior in complex foods by using machine learning techniques. Therefore, known physical relationships governing aroma release are combined with machine learning to predict the 𝐾𝑚𝑔 value of aroma compounds in foods of different compositions. The approach will be optimized on a data set of a specific food product. Afterward, the model should be transferred using explainable artificial intelligence (XAI) to a different food category to validate its applicability. Furthermore, we can transfer our approach to other relevant questions in the food field such as aroma quantification, extraction processes, or food spoilage.
Many modern automated vehicle sensor systems use light detection and ranging (LiDAR) sensors. The prevailing technology is scanning LiDAR, where a collimated laser beam illuminates objects sequentially point-by-point to capture 3D range data. In current systems, the point clouds from the LiDAR sensors are mainly used for object detection. To estimate the velocity of an object of interest (OoI) in the point cloud, the tracking of the object or sensor data fusion is needed. Scanning LiDAR sensors show the motion distortion effect, which occurs when objects have a relative velocity to the sensor. Often, this effect is filtered, by using sensor data fusion, to use an undistorted point cloud for object detection. In this study, we developed a method using an artificial neural network to estimate an object’s velocity and direction of motion in the sensor’s field of view (FoV) based on the motion distortion effect without any sensor data fusion. This network was trained and evaluated with a synthetic dataset featuring the motion distortion effect. With the method presented in this paper, one can estimate the velocity and direction of an OoI that moves independently from the sensor from a single point cloud using only one single sensor. The method achieves a root mean squared error (RMSE) of 0.1187 m s−1 and a two-sigma confidence interval of [−0.0008 m s−1, 0.0017 m s−1] for the axis-wise estimation of an object’s relative velocity, and an RMSE of 0.0815 m s−1 and a two-sigma confidence interval of [0.0138 m s−1, 0.0170 m s−1] for the estimation of the resultant velocity. The extracted velocity information (4D-LiDAR) is available for motion prediction and object tracking and can lead to more reliable velocity data due to more redundancy for sensor data fusion.
Automated vehicles use light detection and ranging (LiDAR) sensors for environmental scanning. However, the relative motion between the scanning LiDAR sensor and objects leads to a distortion of the point cloud. This phenomenon is known as the motion distortion effect, significantly degrading the sensor’s object detection capabilities and generating false negative or false positive errors. In this work, we have introduced ray tracing-based deterministic and analytical approaches to model the motion distortion effect on the scanning LiDAR sensor’s performance for simulation-based testing. In addition, we have performed dynamic test drives at a proving ground to compare real LiDAR data with the motion distortion effect simulation data. The real-world scenarios, the environmental conditions, the digital twin of the scenery, and the object of interest (OOI) are replicated in the virtual environment of commercial software to obtain the synthetic LiDAR data. The real and the virtual test drives are compared frame by frame to validate the motion distortion effect modeling. The mean absolute percentage error (MAPE), the occupied cell ratio (OCR), and the Barons cross-correlation coefficient (BCC) are used to quantify the correlation between the virtual and the real LiDAR point cloud data. The results show that the deterministic approach matches the real measurements better than the analytical approach for the scenarios in which the yaw rate of the ego vehicle changes rapidly.
The effect of ionomer to carbon (I/C) weight ratio and relative humidity (RH) on cathode catalyst degradation was investigated by comprehensive in situ characterization. Membrane electrode assemblies (MEA) with I/C ratios of 0.5, 0.8 and 1.2 were subjected to an accelerated stress test performed at 40, 70 and 100% RH. The results show an increasing loss in electrochemical active surface area (ECSA) for both higher I/C ratios and RH during voltage cycling. To differentiate between ionomer and water connected ECSA, carbon monoxide stripping measurements were performed at varying RH. Before degradation, all MEAs show comparable total ECSA values, while higher I/C ratios lead to a larger fraction of ionomer connected ECSA. After degradation, ECSA measurements of the lowest I/C ratio showed a relatively higher loss of Pt in contact with ionomer than Pt in contact with water, while an opposite trend was observed for higher I/C ratios. H2 /N2 impedance measurements showed drastically increasing protonic catalyst layer resistances for decreasing RH especially at low I/C ratios, which might hinder Pt 2+ ion diffusion towards the membrane, hence decreasing the ECSA loss. Limiting current measurements show increasing molecular O 2 diffusion resistances at end of test for samples with higher I/C ratios and higher ECSA loss.
Die Corona-Pandemie hat tiefe Spuren auch in der empirischen Sozialforschung hinterlassen. Insbesondere qualitativ Forschende sehen die Pandemie als Einschnitt und Zensur. Dieser Artikel versucht dagegen, die Herausforderungen der Pandemie mit Blick auf die arbeitssoziologische Fallstudienforschung als Beschleunigung von Wandlung wie Heterogenität arbeitssoziologischer Forschung zu begreifen. Dies wird anhand der theoretisch-konzeptionellen, methodologischen wie empirischen Ebenen aufgezeigt. Die Pandemie und ihre Folgen führen demnach weniger zu einer substanziellen Krise insbesondere der qualitativen Forschung, als vielmehr zur Reflexion eigener Grundannahmen und Vorgehensweisen auf den genannten Ebenen: Empirisch wie forschungspolitisch wird das eigene Erwartungsmanagement herausgefordert, methodisch wie konzeptionell verlangt der heterogenere Zugang zu Interviewees, Betrieben und die damit verbundenen Veränderungen in den Fallrekonstruktionen Antworten.
The development of Automated Driving Systems (ADS) has the potential to revolutionize the transportation industry, but it also presents significant safety challenges. One of the key challenges is ensuring that the ADS is safe in the event of Foreseeable Misuse (FM) by the human driver. To address this challenge, a case study on simulation-based testing to mitigate FM by the driver using the driving simulator is presented. FM by the human driver refers to potential driving scenarios where the driver misinterprets the intended functionality of ADS, leading to hazardous behavior. Safety of the Intended Functionality (SOTIF) focuses on ensuring the absence of unreasonable risk resulting from hazardous behaviors related to functional insufficiencies caused by FM and performance limitations of sensors and machine learning-based algorithms for ADS. The simulation-based application of SOTIF to mitigate FM in ADS entails determining potential misuse scenarios, conducting simulation-based testing, and evaluating the effectiveness of measures dedicated to preventing or mitigating FM. The major contribution includes defining (i) test requirements for performing simulation-based testing of a potential misuse scenario, (ii) evaluation criteria in accordance with SOTIF requirements for implementing measures dedicated to preventing or mitigating FM, and (iii) approach to evaluate the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM. In conclusion, an exemplary case study incorporating driver-vehicle interface and driver interactions with ADS forming the basis for understanding the factors and causes contributing to FM is investigated. Furthermore, the test procedure for evaluating the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM by the driver is developed in this work.
As the adoption of battery electric buses (BEBs) in public transportation systems grows, the need for precise energy consumption forecasting becomes increasingly important. Accurate predictions are essential for optimizing routes, charging schedules, and ensuring adequate operational range. This paper introduces an innovative forecasting methodology that combines a propulsion and auxiliary energy model with a novel concept, the environment generator. This approach addresses the primary challenge in electric bus energy forecasting: estimating future environmental conditions, such as weather, passenger load, and traffic patterns, which significantly impact energy demand. The environment generator plays a crucial role by providing the energy models with realistic input data. This study validates various models with different levels of model complexity against real-world operational data from a case study of over one year with 16 electric buses in Göttingen, Germany. Our analysis thoroughly examines influencing factors on energy consumption, like altitude, temperature, passenger load, and driving patterns. In order to comprehensively understand energy demands under varying operational conditions, the methodology integrates data-driven models and physical simulations into a modular and highly accurate energy predictor. The results demonstrate the effectiveness of our approach in providing more accurate energy consumption forecasts, which is essential for efficient electric bus fleet management. This research contributes to the growing body of knowledge in electric vehicle energy prediction and offers practical insights for transit authorities and operators in optimizing electric bus operations.
Hintergrund:
Nicht nur in stationären pflegerischen Kontexten, sondern auch im Privatbereich wird digitalen Technologien ein hohes Potenzial zugeschrieben. Somit geraten pflegende An- und Zugehörige als Zielgruppe für digitale Angebote in den Fokus. Obwohl pflegende Angehörige heterogene Bedarfslagen und Lebenssituationen aufweisen, sind diese ebenso häufig mit ähnlichen Herausforderungen konfrontiert: unübersichtliche Angebotslandschaften zu Leistungs- und Beratungszugängen sowie ein hoher organisatorischer und zeitlicher Aufwand zur Koordination der Pflege. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, stehen auch in Deutschland vermehrt digitale Angebote zur Verfügung, welche bei diesen Tätigkeiten Unterstützung bieten sollen.
Fragestellung:
Im Rahmen der Studie „DiVa – Digitale Versorgungsanwendungen“ wurde der Frage nachgegangen, welche Anforderungen und Wünsche pflegende Angehörige an für sie konzipierte Apps haben. Anhand einer marktreifen Smartphone-App wurde untersucht, in welchem Zusammenhang die App in realen Pflegesettings genutzt wird und ob, und unter welchen Bedingungen, sie von pflegenden Angehörigen als Unterstützung im Pflegealltag wahrgenommen wird.
Methode:
Im Zeitraum 09/2022 – 08/2023 wurde eine frei verfügbare Smartphone-App von 16pflegenden Angehörigen über mehrere Monate genutzt. Mit allen Teilnehmenden wurden jeweils zwei qualitative, leitfadengestützte Interviews durchgeführt (vor und nach der Nutzung der Anwendung). Die Auswertung erfolgte mithilfe der Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse verdeutlichen eine Diskrepanz zwischen einer allgemein positiven Einschätzung der App und deren Funktionen einerseits und einem geringen Nutzungsverhalten bzw. einer kaum wahrgenommenen Erleichterung andererseits. In diesem Zusammenhang kommt dem Zeitpunkt innerhalb der Pflegebiografie, zu welchem die Teilnehmenden die App nutzen, eine hohe Bedeutung zu. So erleben die informell Pflegenden, die ihre Angehörigen bereits über einen längeren Zeitraum pflegen, durch die Nutzung der App – im Vergleich zu den bereits eingespielten Abläufen und bekannten Informationskanälen im Pflegealltag – kaum Erleichterung. Ein potenzieller Mehrwert und eine Entlastung durch die App werden zu Beginn einer Pflegeübernahme gesehen. Insgesamt wurde die App punktuell genutzt, die Zufriedenheit mit den darin aufbereiteten Informationen war u. a. von der individuellen Pflegesituation abhängig. Die Teilnehmenden weisen auf bisher nicht integrierte, aber wünschenswerte Anpassungen hin, z. B. regionale Informationen.
Schlussfolgerung:
Die Ergebnisse zeigen die Bedeutung des frühzeitigen Wissens um digitale Technologien für die Angehörigenpflege: Anwendungen, welche auf Informationen, Koordination und Organisation abzielen, entfalten ihr erhofftes Unterstützungspotenzial vor allem, wenn sie von Beginn an in den Alltag integriert werden können. Die Befunde belegen zudem, dass es eine zentrale Herausforderung ist, informell Pflegende frühzeitig über die Existenz und Möglichkeiten digitaler Versorgungsanwendungen zu informieren. Als weitere Voraussetzungen für eine breite Akzeptanz von Pflege-Apps wurden u. a. eine vertrauenswürdige Darstellung der Inhalte, deren Individualisierbarkeit und Aktualität genannt. Die Ergebnisse können wertvolle Einblicke in die Gestaltung und Umsetzung digitaler Lösungen für die häusliche Pflege liefern, insbesondere wenn es darum geht, die Bedürfnisse und Erwartungen informell Pflegender zu berücksichtigen.
The Industrial Metaverse (IM) is an upcoming topic for companies and offers new possibilities to digitalize and optimize their business processes together with AI capabilities. In the production domain, the Industrial Metaverse is a step towards the vision of predicting factory behavior for optimization purposes. A central challenge is a complete factory model necessary as the base to predict its behavior. Therefore, the IM approach is promising to build and contain this model out of available single Digital Twins of factory parts. Consequently, an IT target landscape is required to build an Industrial Metaverse for Digital Twins. This paper evaluates different design pattern options for an industrial IT architecture reference implementation of an IM that companies can use in current IT landscapes. It also proposes a high-level roadmap towards the proposed target IT architecture of an IM.
Scenario-based testing is essential for Highly Automated Driving (HAD) vehicles to determine the safety-related input parameters and their boundaries. The increasing complexity, vehicle functions, and operational design pose new challenges for scenario-based testing, as the number of scenarios is enormous. Therefore, an efficient and systematic process is required in the various stages of scenario-based testing. The contribution of this study is to provide sensitivity information of safety related parameters and support logical scenario reduction. This paper presents an approach that supports to optimize the safety-related parameters boundary towards logical scenario reduction. Additionally, sensitivity analysis is applied by computing Variance- Based Sensitivity Analysis (VBSA) indices and prioritize the input parameters. Two datasets are investigated by VBSA based on the input parameters. One dataset is based on the samples from realworld scenarios and other dataset is derived from the samples considering statistic distributions with a specific parameter range. Moreover, the proposed approach is applied to an exemplary use case and the outcomes are demonstrated.
Sustainability is a critical challenge in modern tourism, exacerbated by climate change and globalization. Thanks to digitization, data-driven approaches constitute a key technology for addressing related issues, such as overtourism. However, the overarching complexity of the touristic data landscape, amplified by the interplay of diverse digital platform ecosystems, poses considerable challenges to both data owners and consumers. To mitigate such issues, knowledge graphs (KGs) have received significant attention. KGs focus on data quality by employing unified data models and continuous data refinements, making them well-suited for data-driven applications. Although promising, many challenges must be addressed to make KGs useful in practice. This paper overviews the state of the art of the field and identifies avenues for future research, explicitly focusing on touristic value and sustainability. Following our results, future research should focus on different areas, notably real-time knowledge graph population, distributed and parallelized processes, and ontologies for dynamic data types.
This paper reviews the recent literature on the “social ranking problem”, that is, the problem of converting group rankings into individual rankings. We introduce and categorize existing social ranking methods and we briefly explain their attributes. Three main categories of social ranking methods are identified: lexicographic social rankings, methods based on voting mechanisms, and those inspired by the theory of coalitional games. An open-source R package called socialranking for computing the majority of the existing social rankings is also presented and discussed.
Computing Shapley values for large cooperative games is an NP-hard problem. For practical applications, stochastic approximation via permutation sampling is widely used. In the context of machine learning applications of the Shapley value, the concept of antithetic sampling has become popular. The idea is to employ the reverse permutation of a sample in order to reduce variance and accelerate convergence of the algorithm. We study this approach for the Shapley and Banzhaf values, as well as for the Owen value which is a solution concept for games with precoalitions. We combine antithetic samples with established stratified sampling algorithms. Finally, we evaluate the performance of these algorithms on four different types of cooperative games.
Motion sickness research has always been shaped by current events. With the advent of highly automated vehicles (HAVs), the topic is currently being revisited as 60% of users of HAV functions are expected to suffer from motion sickness. Failure to address this condition will jeopardize user acceptance of HAV functions. We investigated the vestibular mechanisms of motion misinterpretation and hypothesized that cross-coupled stimuli induce more sensory conflict and lead to higher motion sickness incidence compared to the non-coupled control condition. We conducted an experiment on a dynamic driving simulator with realistic motion profiles and analyzed the influence of cross-coupled motion on motion sickness incidence. Results show no significant difference in motion sickness incidence between cross-coupled and non-coupled motion profiles. Further research is needed to investigate the thresholds of the Coriolis effect and should include the measurement of compensatory or inertial head motion of participants.
Im November/Dezember 2022 führte das Bayerische Zentrum für Tourismus das dritte Jahr in Folge eine Online-Befragung unter Erstsemesterstudierenden an acht bayerischen Universitäten und Hochschulen durch. Die Umfrageergebnisse bieten einen exemplarischen Einblick in berücksichtigte Aspekte bei der Wahl der Hochschule und des Studiengangs, Vorbildfunktionen, Berufs- und Lebensziele, aktuelle Sorgen und Ängste, das Reiseverhalten und Assoziationen zum Thema Reisen der Erstsemesterstudierenden in Bayern.
Im Fokus der Befragung steht insbesondere die Generation Z, allerdings erheben die gewonnenen Daten keinen Repräsentativitätsanspruch für Erstsemesterstudierende in Bayern. Dennoch vermittelt die Gegenüberstellung der Umfrageergebnisse der drei Erhebungsreihen einen Eindruck von den jüngeren Studierendengenerationen sowie von möglichen zukünftigen Entwicklungstendenzen in den untersuchten Lebens- und Themenbereichen.
The Asymmetric Public Goods Game (APGG) C++ framework offers an easy to use environment to study game theoretical questions. Specifically, it is designed to address questions in the domain of asymmetric public goods games.
We hereby publish version 1.1.2 of our software APGG (Release for DOI via Zenodo for paper in JOSS, the Journal of Open Source Software).
The Asymmetric Public Goods Game (APGG) C++ framework offers an easy to use environment to study game theoretical questions. Specifically, it is designed to address questions in the domain of asymmetric public goods games. The modular architecture allows for a vast amount of scenarios and setups for experimenting with different public goods games, using easy to change parameters. Users can experiment with well mixed and structured populations as well as with symmetric and asymmetric payoffs. APGG also features group level payoffs and individual payoffs, and different evolutionary selection mechanisms (Miller et al., 1995) and replication schemes. Results are automatically saved in semantic and descriptive structures and can be easily visualized with the included Python scripts. This paper aims to explain the functionality and the structure of the framework, to show the workflow that APGG follows, to present the different modules that are available, and to show how APGG can be used to run experiments with public goods games on example scenarios.
This paper has the goal to propose an approach to enable reliable planning of BEBs in a traffic simulation which acts as the virtual environment. It was shown that the defaults for the vehicle trajectories from the traffic simulation SUMO, introduce significant errors. With some fine tuning and optimization of the vehicle behavior, reasonable results can be obtained from the traffic simulation. This can be used for planning of new bus networks considering many aspects, like energy demand, impact of traffic on delays and the resulting charging times at terminal stations.
In diesem Beitrag wird ein Manipulatormodell zur Verwendung in einem Entwurfsprozess für die Manipulatormechanik vorgestellt. Das Ziel ist Schwingungen zu minimieren und die Genauigkeit applikationsspezifisch zu entwerfen. Aus geeigneten Modellansätzen der einzelnen Roboterkomponenten, wie der Tragstruktur, den Wälzlagern, der Verkabelung und der Fügestellen wird ein Gesamtmodell einer seriellen Sechs-Achs-Kinematik in Modelica erstellt. Für den Antriebsstrang werden Modellansätze für Kompaktgetriebe, Riementriebe, Wellen und Zahnräder abgeleitet. Eine Validierung erfolgt durch eine Modalanalyse durch Selbstanregung.
During the early stages of the COVID-19 pandemic, stringent measures were implemented in most countries to limit social contact between residents of long-term care facilities (LTCF) and visitors. The objective of this scoping review was to identify and map evidence of direct and indirect consequences of contact restrictions, guided by three conceptual perspectives: (1) stress and learned helplessness (i.e., failure to use coping behaviors even when they are available and actionalble); (2) social contact loss; and (3) ‘total institution’ (i.e., a facility operates following a fixed plan due to spelled-out rules and norms, controlled by institutional representatives). We used the framework for conducting a scoping review by Arksey and O'Malley; included were peer-reviewed manuscripts reporting on the outcomes of contact restrictions from the beginning of the pandemic until the end of 2020. After removing duplicates, 6,656 records were screened and 62 manuscripts included. Results pertaining to the stress and learned helplessness perspective primarily focused on depressive symptoms, showing substantial increases compared to the pre-pandemic period. Studies examining cognitive and functional decline, as well as non-COVID-19 related mortality, were limited in number and presented mixed findings. The majority of study outcomes related to the social contact loss perspective focused on loneliness, but the study designs did not adequately allow for comparisons with the pre-pandemic status. The evidence concerning outcomes related to the 'total Institution' perspective was inconclusive. Although detrimental effects of social isolation in the long-term care context found support particularly in the negative affect domain, other outcome areas did not allow for definitive conclusions due to considerable variations in findings and, in some cases, insufficient statistical power.
Decarbonisation of heat generation has become a priority for district heating network operators. In order to avoid the use of fossil-fired boilers, operators need to know peaks in heat demand in advance. Accurate thermal load forecasting is playing an increasingly important role in this respect. This paper presents the final results of the research project “deepDHC” (deep learning for district heating and cooling) funded by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK). The three-year project focused on systematically benchmarking thermal load forecasts for district heating networks, based on state-of-the-art machine learning methods. The analysis covers a variety of machine learning techniques, such as neural networks – including latest deep learning methods – (e.g. LSTM, TFT, ESN, RC), decision trees (random forests, adaptive boosting, XGB) and statistical methods (SARIMAX). In addition, the impact of combining methods by so-called “stacking” was investigated. Training and validation of the machine learning algorithms was based on historical operating data from the district heating network for the city of Ulm in Germany, in combination with historical weather data, and weather forecasts. Thermal load forecasts – typically for three days ahead – are presented and compared against one another. An automatic tuning routine was developed as part of the project, which enables regular re-training of the machine learning algorithms based on the latest operating data from the heating network. Furthermore, a web interface for real-time forecasting was developed and implemented at the power station.
Die Verfügbarkeit von Produktionsdaten ist eine zentrale Herausforderung der zerspanenden Industrie. Herstellern von Maschinen, Maschinenbauteilen und Sensoren fehlt es an Informationen über das Verhalten ihrer Produkte im Einsatz, um Optimierungspotenziale zu erkennen. Im Fokus des Forschungsprojektes Dione-X stehen daher der sichere und souveräne Datenaustausch entlang der Wertschöpfungskette und die Entwicklung von datengetriebenen Geschäftsmodellen.
The electrification of the transportation sector leads to an increased deployment of lithium-ion batteries in vehicles. Today, traction batteries are installed, for example, in electric cars, electric buses, and electric boats. These use-cases place different demands on the battery. In this work, simulated data from 60 electric cars and field data from 82 electric buses and six electric boats from Germany are used to quantify a set of stress factors relevant to battery operation and life expectancy depending on the mode of transportation. For this purpose, the open-source tool SimSES designed initially to simulate battery operation in stationary applications is extended toward analyzing mobile applications. It now allows users to simulate electric vehicles while driving and charging. The analyses of the three means of transportation show that electric buses, for example, consume between 1 and 1.5 kWh/km and that consumption is lowest at ambient temperatures around 20 °C. Electric buses are confronted with 0.4–1 equivalent full cycle per day, whereas the analyzed set of car batteries experience less than 0.18 and electric boats between 0.026 and 0.3 equivalent full cycles per day. Other parameters analyzed include mean state-of-charges, mean charging rates, and mean trip cycle depths. Beyond these evaluations, the battery parameters of the transportation means are compared with those of three stationary applications. We reveal that stationary storage systems in home storage and balancing power applications generate similar numbers of equivalent full cycles as electric buses, which indicates that similar batteries could be used in these applications. Furthermore, we simulate the influence of different charging strategies and show their severe impact on battery degradation stress factors in e-transportation. To facilitate widespread and diverse usage, all profile and analysis data relevant to this work is provided as open data as part of this work.
Die Corona-Pandemie forderte im Zeitraffer Veränderungen (nicht nur) von der Arbeitswelt. Für die qualitative (Arbeits-)Forschung ist dies thematisch wie methodologisch herausfordernd. Ausgehend von der These, dass sich insbesondere qualitative Forschungsmethoden notwendig durch eine gewisse Fluidität auszeichnen, wird am Beispiel eigener partizipativer Forschung aufgezeigt, dass Forschungsmethoden durchaus virtuell durchgeführt werden können – und in Zukunft ggf. sogar müssen.
Ageing and digitalization are two major developments of the 21st century. Particularly, smartphone ownership increased to about over 80 % globally. Meanwhile, smartphones also gained great popularity among older adults, nonetheless, many still show fear of contact. The multi-national project Easierphone aims at empowering older adults and other vulnerable persons to effectively use smartphones. A senior-friendly app, Easierphone, simplifies smartphones while replacing the common android interface with an easier-to-use one. In addition, the Easierphone app enables two smartphones to be connected remotely to facilitate virtual assistance. A participative design is applied to conduct tests with older adults in three different pilots, in three different countries. Semi-structured interviews, try-out of the app, individual follow-up discussions and co-creation workshops are conducted to collect data. The Easierphone app to date is received positively by potential end-users. Many of the diverse functionalities of the app could be improved with feedback from test participants. The development process is an iterative one, in between each pilot, to achieve best possible adjustments to the app. The preliminary results indicate that fear of contact still prevails, nonetheless. The simplified interface seems to provide a basis for older adults to use their smartphones with more confidence.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Sylt werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Speicherkoog werden in diesem Bericht dargestellt.