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Most individuals recover from the acute phase of infection with the SARS-CoV-2 virus, however, some encounter prolonged effects, referred to as the Post-COVID syndrome. Evidence exists that such persistent symptoms can significantly impact patients' ability to return to work. This paper gives a comprehensive overview of different care pathways and resources, both personal and external, that aim to support Post-COVID patients during their work-life reintegration process. By describing the current situation of Post-COVID patients pertaining their transition back to the workplace, this paper provides valuable insights into their needs.
This paper provides an approach for controlling the level of risk when operating highly automated transportation systems like cars, trains and similar. Such systems replace human perception and decision-making by employing highly sophisticated solutions based on electronics, IT, and AI. Such systems have demonstrated the potential for building highly automated vehicles, but, as of today, encounter challenges in correctly understanding the extremely complex open contexts, into which such vehicles could be deployed. Its key focus is on bounding the risks stemming from uncertainty in the perception of the environment.
Purpose: Frailty in older adults is associated with multiple adverse health outcomes, while evidence on its successful preven-tion has been scarce. Therefore, we analyzed the effectiveness of different interventions for the prevention of frailty onset.
Methods: In this systematic review, eight databases were searched for randomized controlled trials of interventions innon-frail (i.e., robust or pre-frail) adults aged ≥ 60 years that assessed frailty incidence at follow-up. Additive componentnetwork meta-analysis (CNMA) was conducted to isolate the effect of different intervention types on the main outcome offrailty incidence, reporting relative risk (RR) with 95% confidence intervals (CI). The effect on gait speed was analyzed asan additional outcome using a classic network meta-analysis and the standardized mean difference (SMD) with 95% CI.
Results: We screened 24,263 records and identified 11 eligible trials. Nine trials (842 participants, all categorized accord-ing to the physical phenotype) in pre-frail (seven RCTs) and robust/pre-frail (two RCTs) older adults were included in theCNMA. Physical exercise significantly reduced frailty incidence at follow-up (RR 0.26, 95% CI 0.08; 0.83), while this wasnot found for nutritional interventions (RR 1.16, 95% CI 0.33; 4.10). Interventions based on physical exercise also improvedgait speed (SMD 1.55, 95% CI 1.16; 1.95). In addition, 22 eligible trial protocols without published results were identified.
Conclusion: Interventions based on physical exercise appear to be effective in preventing the onset of frailty in older adults.Although the available data are still limited, results from ongoing trials may add to the body of evidence in the foreseeable future
Background:
Structured aftercare programs are implemented to facilitate the transition from rehabilitation centers to patients’ home environments. Taking the program GeRas as an example, this paper aims to evaluate the influence of patient-related factors on the implementation of the geriatric aftercare program GeRas from patients' and providers' perspectives.
Methods:
To capture patients’ and providers’ perspectives, qualitative interviews were conducted using a semi-structured interview guide. The analysis was inductive–deductive and based on the thematic analysis by Braun and Clarke and guided by Domain IV of the CFIR.
Results:
16 participants (10 patients, 4 providers, 2 family members) were interviewed from May 2023 to November 2023. Patient-related factors were perceived as an important aspect during the implementation of the GeRas program. The results were allocated to the four Constructs of Domain IV of the CFIR (Motivation, Opportunity, Capability, Needs). Especially patients’ intrinsic motivation, social environment, and physical capabilities seemed to be crucial for successful implementation. While extrinsic motivation can mitigate missing personal capabilities, it cannot replace the presence of intrinsic motivation and capabilities. The results showed that patient-related factors are interlinked.
Discussion/conclusion:
The relevance of patient-related factors during the implementation of the GeRas program shows that such programs must consider these factors during intervention planning.
A serial C DAC has a minimum number of components. This structure makes it easy to simulate, realize, characterize and to study error correction. This paper presents a discrete 12 bit serial C DAC with digital error correction. Theory, high level (JavaScript), low level (LTSPICE) simulations, a real circuit and low cost measurements and error correction using an Arduino board are presented. Comparing of theory, simulation and measurement gives deeper understanding of DAC leading to better circuits and improved characterization methods. The measurements show INL, DNL below 4 and FFT with 46.5 dB SNQR which gives 6.5 ENOB at 33 Hz sampling frequency of a 12 bit DAC. Hardware cost are below 100 Euro without an oscilloscope for detailed signal measurements.
Obwohl Apps für pflegende Angehörige Unterstützung und Entlastung in verschiedenen Bereichen des Pflegealltags versprechen, sind sie in der Praxis bisher kaum verbreitet. Das vorliegende Review verfolgt das Ziel, einen Überblick über den aktuellen Markt deutschsprachiger Apps zur Unterstützung von pflegenden Angehörigen zu geben. Nach der Durchführung einer systematischen, kriteriengeleiteten Recherche konnten 36 Apps für pflegende Angehörige eingeschlossen werden. Die Analyse der eingeschlossenen Apps verdeutlicht, dass die Pflegeapps hauptsächlich Funktionen in den Bereichen Information, Kommunikation, Organisation und Koordination, Dokumentation sowie Dienstleistungseinkäufen anbieten. Die Apps konnten darauf aufbauend nach Funktionsumfang charakterisiert werden. Zudem wurde untersucht, inwiefern die identifizierten Pflegeapps Prüf- oder Zertifizierungsverfahren durchlaufen oder Prüfsiegel aufweisen. Die Forschungsarbeit analysiert darüber hinaus die allgemeine Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Pflegeapps sowie deren Angebotsverbreitung, um einen umfassenden Einblick in den deutschsprachigen Markt für digitale Unterstützung von pflegenden Angehörigen zu geben.
The increasing use of simulation technologies, especially virtual commissioning, in the context of modern plant development for manufacturing discrete parts is driven by the pressure to shorten time-to-market cycles and overcome supply bottlenecks. The need for robust technologies to seamlessly integrate the digital and physical world is growing as machine data becomes more readily available. A challenge to this integration is presented by the need to continuously adjust the movement parameters, especially for event-discrete actuators based on live data, taking wear, ageing and process-time fluctuations into account. A lack of synchronization leads to discrepancies between the simulation and reality renders them useless. Related works in this field are discussed, which highlight the complexities of achieving synchronization between simulation and reality, particularly in event-discrete signals and systems. The aim of this article is to present a method for reusing virtual commissioning models for operation-synchronized simulations at actuator level. This approach includes introducing of a methodology called prescheduling in order to compensate process uncertainties and also defines the necessary requirements for the simulation tool and model. The method is validated using an industrial test system and a commercial virtual commissioning tool to confirm ist suitability for real-life implementation in industrial plants, which suggests its suitability for improving production efficiency and reducing costs by means of machine monitoring and proactive control interventions.
Using a Machine Learning Regression Approach to Predict the Aroma Partitioning in Dairy Matrices
(2024)
Aroma partitioning in food is a challenging area of research due to the contribution of several physical and chemical factors that affect the binding and release of aroma in food matrices. The partition coefficient measured by the Kmg value refers to the partition coefficient that describes how aroma compounds distribute themselves between matrices and a gas phase, such as between different components of a food matrix and air. This study introduces a regression approach to predict the Kmg value of aroma compounds of a wide range of physicochemical properties in dairy matrices representing products of different compositions and/or processing. The approach consists of data cleaning, grouping based on the temperature of Kmg analysis, pre-processing (log transformation and normalization), and, finally, the development and evaluation of prediction models with regression methods. We compared regression analysis with linear regression (LR) to five machine-learning-based regression algorithms: Random Forest Regressor (RFR), Gradient Boosting Regression (GBR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost, XGB), Support Vector Regression (SVR), and Artificial Neural Network Regression (NNR). Explainable AI (XAI) was used to calculate feature importance and therefore identify the features that mainly contribute to the prediction. The top three features that were identified are log P, specific gravity, and molecular weight. For the prediction of the Kmg in dairy matrices, R2 scores of up to 0.99 were reached. For 37.0 °C, which resembles the temperature of the mouth, RFR delivered the best results, and, at lower temperatures of 7.0 °C, typical for a household fridge, XGB performed best. The results from the models work as a proof of concept and show the applicability of a data-driven approach with machine learning to predict the Kmg value of aroma compounds in different dairy matrices.
Der Beitrag zeigt die Modellierung, Simulation und den Test des Einflusses von Regen und Nebel auf Messungen mit LiDAR- und Radar-Sensoren. Zunächst wurden relevante Kriterien zur Modellierung hergeleitet und erläutert. Die Anwendung der Theorie der Mie-Streuung und Rayleigh-Streuung führte zu einer Entwicklung von LiDAR und Radar Sensor Simulationsmodellen. Diese Modelle wurden durch Tests in Regen-Testananlagen validiert. Hierbei liefern Key Performance Parameters (KPIs) quantitative Ergebnisse wie Signal Dämpfung, Signal-Rauschverhältnis (SNR), Detektionsrate, Fehlerrate, Entfernungsfehler.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors are increasingly applied to automated driving vehicles. Microelectromechanical systems are an established technology for making LiDAR sensors cost-effective and mechanically robust for automotive applications. These sensors scan their environment using a pulsed laser to record a point cloud. The scanning process leads in the point cloud to a distortion of objects with a relative velocity to the sensor. The consecutive generation and processing of points offers the opportunity to enrich the measured object data from the LiDAR sensors with velocity information by extracting information with the help of machine learning, without the need for object tracking. Turning it into a socalled 4D-LiDAR. This allows object detection, object tracking, and sensor data fusion based on LiDAR sensor data to be optimized. Moreover, this affects all overlying levels of autonomous driving functions or advanced driver assistance systems. However, since such sensor-specific effects are rarely available in public datasets and the velocities of target objects are not included as ground truth in these datasets, it makes sense to enrich the limited real-world data with synthetic data. Therefore, this paper discusses how such datasets can be created and combined to efficiently predict velocities on realworld data using the authors' novel method dubbed VeloPoints.
Diese Veröffentlichung beleuchtet die Herausforderungen und Lösungsansätze zur Bewältigung des Fachkräftemangels in der deutschen produzierenden Industrie. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften verursacht erhebliche Kosten und verringert das Produktionspotenzial. Hauptursachen sind demografische Veränderungen und veränderte Wertvorstellungen der Beschäftigten. Die Attraktivität des Arbeitsumfelds soll durch die Sichtbarmachung individueller Beiträge und die Stärkung des Gemeinschaftsgefühls erhöht werden. Maßnahmen aus dem Umfeld von Large-Language-Models werden vorgestellt. Abschließend wird die Vision einer modernen, vollvernetzten und arbeitnehmerfreundlichen Produktionsstätte skizziert.
Large Language Models (LLMs) have become widely adopted recently. Research explores their use both as autonomous agents and as tools for software engineering. LLM-integrated applications, on the other hand, are software systems that leverage an LLM to perform tasks that would otherwise be impossible or require significant coding effort. While LLM-integrated application engineering is emerging as new discipline, its terminology, concepts and methods need to be established. This study provides a taxonomy for LLM-integrated applications, offering a framework for analyzing and describing these systems. It also demonstrates various ways to utilize LLMs in applications, as well as options for implementing such integrations.
Following established methods, we analyze a sample of recent LLM-integrated applications to identify relevant dimensions. We evaluate the taxonomy by applying it to additional cases. This review shows that applications integrate LLMs in numerous ways for various purposes. Frequently, they comprise multiple LLM integrations, which we term ``LLM components''. To gain a clear understanding of an application's architecture, we examine each LLM component separately. We identify thirteen dimensions along which to characterize an LLM component, including the LLM skills leveraged, the format of the output, and more. LLM-integrated applications are described as combinations of their LLM components. We suggest a concise representation using feature vectors for visualization.
The taxonomy is effective for describing LLM-integrated applications. It can contribute to theory building in the nascent field of LLM-integrated application engineering and aid in developing such systems. Researchers and practitioners explore numerous creative ways to leverage LLMs in applications. Though challenges persist, integrating LLMs may revolutionize the way software systems are built.
Anomalie-Detektion im Kontext der Industrie 4.0 hat gerade seit der wachsenden Popularität von maschinellen Lernverfahren und aufkommenden großen Datenmengen an Relevanz gewonnen. So kann in Herstellungsprozessen über die Zeit unerwartetes Verhalten auftreten, das für den Ausschuss von Teilen verantwortlich ist. Es besteht ein Interesse an den Ursachen dieses Verhaltens, sodass ggf. einem nochmaligen Auftreten proaktiv entgegengewirkt werden kann. Aus den aufgenommenen Daten der Sensoren für den Prozess lassen sich Ursachen für dieses Verhalten ableiten. Es besteht bereits Forschung für die Detektion von Anomalien in Sensordaten, jedoch meist im univariaten Fall, d.h unter Beobachtung einer Zielgröße. Zudem besteht ein Forschungsbedarf bei der Erkennung von Anomalien, die sich nicht punktweise manifestiert, sondern über einer Menge von beobachteten Daten. Dafür verfügbare sind allerdings ebenfalls nur spärlich vorhanden und verfügen über keine Nähe zu aus Sensoren gewonnen Daten. Diese Arbeit widmet sich diesen Herausforderungen, indem sie die Problemstellung ausformuliert, den aktuellen Forschungsstand wiedergibt und mit einem praktischen Teil Lösungsansätze zur Verfügung stellt. So wird eine Komponente zur Generierung von synthetischen hoch-dimensionalen Daten entwickelt, die Prozesskurven nachempfunden sind, und damit über eine Ähnlichkeit zu Sensordaten verfügen. Zudem enthalten die erzeugten Daten Informationen über eingepflegte Anomalien, was eine Evaluation von Algorithmen und Modellen ermöglicht. Es werden Verfahren basierend auf dem Stand der Forschung entwickelt und auf synthetischen Daten aus dieser Datengenerierungskomponente evaluiert. Abschließend wird ein Fazit über die Ergebnisse dieses Benchmarks getroffen und ein Ausblick auf die weitere Forschung in diesem Themenfeld gegeben.
Algorithms for causal discovery have recently undergone rapid advances and increasingly draw on flexible nonparametric methods to process complex data. With these advances comes a need for adequate empirical validation of the causal relationships learned by different algorithms. However, for most real and complex data sources true causal relations remain unknown. This issue is further compounded by privacy concerns surrounding the release of suitable high-quality data. To tackle these challenges, we introduce causalAssembly, a semisynthetic data generator designed to facilitate the benchmarking of causal discovery methods. The tool is built using a complex real-world dataset comprised of measurements collected along an assembly line in a manufacturing setting. For these measurements, we establish a partial set of ground truth causal relationships through a detailed study of the physics underlying the processes carried out in the assembly line. The partial ground truth is sufficiently informative to allow for estimation of a full causal graph by mere nonparametric regression. To overcome potential confounding and privacy concerns, we use distributional random forests to estimate and represent conditional distributions implied by the ground truth causal graph. These conditionals are combined into a joint distribution that strictly adheres to a causal model over the observed variables. Sampling from this distribution, causalAssembly generates data that are guaranteed to be Markovian with respect to the ground truth. Using our tool, we showcase how to benchmark several well-known causal discovery algorithms.
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.
Music-Guided Resonance Breathing (MGRB) is a combination of a technique for consciously slowed breathing and attentive music listening in health care contexts. MGRB is intended for clinical application to reduce anxiety and stress in patients undergoing strenuous medical treatment. The article sets out the basic principles and effects of resonance breathing and describes the development process of MGRB in form of an exploratory sequential mixed-methods study. Music therapy experts, healthy subjects and a professional composer have contributed to the research, aiming to understand the optimal musical characteristics of MGRB and anticipating feasibility as well as effects on the psychological and physical states of future patients. The results encourage to conduct a controlled clinical trial with MGRB.
At the current development stage, the lower airspace above urban areas is only used to a very limited extent. Recent developments in the drone industry are making this area more accessible. The leading use case for drone applications is currently seen in the medical sector. Individual evidence shows that the use of drones to transport medical personnel for first medical response brings significant improvements in terms of cost and response time. Advantages in urban applications are seen as promising by some research projects, but this is not scientifically proven yet. This study deals with the simulation of transportation times of medical proposals by ambulance and drone in the metropolitan region of Stavanger and the comparison of transport times. The proposed methodology develops transferable results from concrete use-cases. By using a drone 80% of the expected operations can benefit from a reduction in transport time of up to 10 minutes with a variation of +/- 4 minutes through adjusted flight speeds due to weather conditions and variations in ambulance travel times due to different traffic volumes. The data set cleaned for the local special cases shows potential for a reduction of up to 20 minutes for the remaining operations, while the extracted individual cases even showing improvements of up to 60 minutes.
Dispatch of a grid energy storage system for arbitrage is typically formulated into a rolling-horizon optimization problem that includes a battery aging model within the cost function. Quantifying degradation as a depreciation cost in the objective can increase overall profits by extending lifetime. However, depreciation is just a proxy metric for battery aging; it is used because simulating the entire system life is challenging due to computational complexity and the absence of decades of future data. In cases where the depreciation cost does not match the loss of possible future revenue, different optimal usage profiles result and this reduces overall profit significantly compared to the best case (e.g., by 30–50%). Representing battery degradation perfectly within the rollinghorizon optimization does not resolve this—in addition, the economic cost of degradation throughout life should be carefully considered. For energy arbitrage, optimal economic dispatch requires a trade-off between overuse, leading to high return rate but short lifetime, vs. underuse, leading to a long but not profitable life. We reveal the intuition behind selecting representative costs for the objective function, and propose a simple moving average filter method to estimate degradation cost. Results show that this better captures peak revenue, assuming reliable price forecasts are available.
The electrification of transportation modes such as cars, buses, and boats offers the potential of providing vehicle-to-X services during idle times. Pools of vehicles can provide balancing power, trade on the electricity market, or be used for load peak shaving. In this work, the usage patterns of electric cars, electric buses, and electric boats are investigated, and the provision of vehicle-to-X with these vehicles is simulated using an open-source simulation tool. A data analysis and a vehicle usage pattern assessment show that especially private electric cars behave predictably at night. It also reveals that the vehicle-to-X availability varies over the week for all vehicle types and is highest at night for cars and buses. During the day on weekdays, private cars are available for vehicle-to-X 30 to 70% of the time, the analyzed buses 5 to 50% of the time, and the availability of the boats depends on their primary use as ferries or private boats. If the three transportation modes provide vehicle-to-X during idle times, the equivalent full cycles that the lithium-ion batteries complete increase at different rates depending on the vehicle pool size, while the mean charging rates decrease. Furthermore, an exemplary aging analysis shows that the additional load of vehicle-to-X provision slightly increases the capacity loss of the car batteries compared to a paused unidirectional charging strategy.
Wie häufig geht Deutschland außer Haus essen? Welche Faktoren werden beim Besuch von gastronomischen Betrieben berücksichtigt? Und wie verändert sich das Konsumverhalten aufgrund der Preissteigerungen? Antworten zu diesen Fragen liefert die Umfrage „Wie Deutschland essen geht“, die von GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus (BZT) im Januar 2024 deutschlandweit unter mehr als 2.000 Personen der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren durchgeführt wurde.
Im Rahmen des BZT-Forschungsprojekts zur Zukunft des Wirtshauses führte das Bayerische Zentrum für Tourismus in den Monaten September und Oktober 2023 eine Online-Befragung zur Relevanz von Wirtshäusern unter 1.121 bayerischen Bürgermeister*innen von Gemeinden mit bis zu 10.000 Einwohnern durch. 257 Bürgermeister*innen nahmen an der Umfrage teil und äußerten sich zur Rolle des Wirtshauses und zu den Folgen des Wirtshaussterbens sowie den Möglichkeiten und Instrumentarien zum Erhalt, der Förderung und der Entwicklung von bayerischen Wirtshäusern im ländlichen Raum.
Im Rahmen des Forschungsprojekts zur „Zukunft des Wirtshauses“ führte GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus eine bevölkerungsrepräsentative Umfrage durch, bei der 2.024 Männer und Frauen im Alter von 18 bis 74 Jahren der deutschsprachigen Bevölkerung zur Wahrnehmung und Einschätzung des bayerischen Wirtshauses als einer speziellen Form des Gastronomieangebots befragt wurden. Der Befragungszeitraum fand vom 11. bis zum 22. Januar 2024 statt.
Im November/Dezember 2023 führte das Bayerische Zentrum für Tourismus das vierte Jahr in Folge eine Online-Befragung unter Erstsemesterstudierenden an bayerischen Universitäten und Hochschulen durch. Die Umfrageergebnisse bieten einen exemplarischen Einblick in berücksichtigte Aspekte bei der Wahl der Bildungseinrichtung und des Studiengangs, Berufs- und Lebensziele, aktuelle Sorgen und Ängste, Assoziationen zum Thema Reisen, das Reiseverhalten und Einstellungen im Kontext der Nachhaltigkeit sowie zur Ausgestaltung von Städtereisen seitens der Erstsemesterstudierenden in Bayern. Im Fokus der Befragung steht insbesondere die Altersgruppe der Generation Z.
Die gewonnenen Daten erheben keinen Anspruch auf Repräsentativität für Erstsemesterstudierende in Bayern. Dennoch vermittelt die Gegenüberstellung der Umfrageergebnisse der vier Erhebungsreihen einen Eindruck von den jüngeren Studierendengenerationen sowie von möglichen zukünftigen Entwicklungstendenzen in den untersuchten Lebens- und Themenbereichen.
Wie gestalten sich die Reisepläne der Generation Z zwischen Dezember 2023 und April 2024? Welche Art von Winterurlaub wird bevorzugt? Inwiefern beeinflussen Faktoren wie Schnee(un)sicherheit die Generation in der Wahl ihres Urlaubsziels? Wie reagiert die Generation Z auf Schneemangel, obwohl ursprünglich ein Winter(sport)urlaub im Schnee geplant war? Und welche Einstellung zeichnet sich in Bezug auf künstliche Beschneiung und verschiedene Klimaanpassungsmaßnahmen in Skigebieten ab?
Diesen Fragen geht das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT) in seiner bevölkerungsrepräsentativen Umfrage unter Personen im Alter von 18 bis 74 Jahren in Deutschland, durchgeführt von GfK im November/Dezember 2023, nach. Von insgesamt 3.016 Befragten waren zum Zeitpunkt der Umfrage 488 Teilnehmende zwischen 18 und 28 Jahren alt und somit der Generation Z (Geburtenjahrgänge 1995 bis 2010) zuordenbar.
Die Auswertung fokussiert sich auf die Altersgruppe der Generation Z und stellt vergleichend die Ergebnisse mit jenen der Befragten ohne die Gen Z (29 bis 74 Jahre) gegenüber.
Im Rahmen einer Online-Erhebung befragte das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT) Unternehmen aus der Tourismusindustrie zum aktuellen Wissenstand und der Nutzungshäufigkeit von „Künstlicher Intelligenz“ (KI) in ihrer touristischen Praxis. Die Verteilung des Fragebogens erfolgte über den Newsletter von TN-Deutschland. 72 Personen, die in touristischen Unternehmen tätig sind, haben an der Umfrage teilgenommen. Die Unternehmen sind in folgenden Branchenbereichen tätig: DMO/Tourismusverband (72 Prozent), Reiseveranstalter (4 Prozent), Reisebüro (4 Prozent), Gastronomie (3 Prozent), Kultur-/Freizeit (3 Prozent), Hotellerie (1 Prozent), Bergbahn (1 Prozent), anderer Branchenbereich (7 Prozent). Vier Prozent der Befragten machten dazu keine Angabe. 39 Prozent der Unternehmen sind in Bayern angesiedelt. Die Mehrheit der Befragten übt eine Stelle mit Führungsverantwortung aus (53 Prozent).
Angesichts der Stichprobengröße erheben die Ergebnisse keinen Anspruch auf Repräsentativität, dennoch vermitteln sie einen ersten Eindruck darüber, in welchen Bereichen welche KI-Tools bereits eingesetzt werden, welche Hemmnisse bei der Nutzung wahrgenommen werden und welche Maßnahmen in Zukunft ergriffen werden sollten, um den Einsatz von KI in touristischen Unternehmen zu verbessern und/oder zu intensivieren.
Im Rahmen der bevölkerungsrepräsentativen Umfrage, durchgeführt von GfK unter 2.012 Männern und Frauen (deutschsprachige Bevölkerung) im Alter von 18 bis 74 Jahren, hat sich das BZT im März 2024 dem Themenkomplex „Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Bevölkerung“ gewidmet. Dabei wurden unter anderem Aspekte wie der persönliche Wissensstand zum Thema Künstliche Intelligenz (KI), die Nutzungsintensität, Bedenken und Potenziale sowie die Rolle von KI im Reisekontext beleuchtet.
Autonomous driving and traffic flow simulation requires a realistic and accurate representation of the environment. Therefore, this research focuses on the semantic segmentation of aerial images for simulation purposes. Initially, a dataset was created based on true orthophotos from 2019 and Kempten’s street cadaster, with true orthophotos being fully rectified aerial images. The chosen classes were oriented towards the subsequent conversion and usage in simulation. The proposed labeling workflow used cadaster data and demonstrated significant time efficiency compared to state-of-the-art datasets. Subsequently, a neural network was implemented that was trained and tested on the dataset. In addition, the network was also trained only on the lane markings to compare the network’s performance. Both cases demonstrated excellent segmentation results. The generalizability was then tested on true orthophotos from 2021. The results indicated a solid generalizability, but still needs to be improved. Finally, the aerial information was converted into a 3D environment, that can be used in simulations. Our results confirm the usage of aerial imagery and street cadaster data as a basis for the simulations.
Whilst Paul de Casteljau is now famous for his fundamental algorithm of curve and surface approximation, little is known about his other findings. This article offers an insight into his results in geometry, algebra and number theory. Related to geometry, his classical algorithm is reviewed as an index reduction of a polar form. This idea is used to show de Casteljau's algebraic way of smoothing, which long went unnoticed. We will also see an analytic polar form and its use in finding the intersection of two curves. The article summarises unpublished material on metric geometry. It includes theoretical advances, e.g., the 14-point strophoid or a way to link Apollonian circles with confocal conics, and also practical applications such as a recurrence for conjugate mirrors in geometric optics. A view on regular polygons leads to an approximation of their diagonals by golden matrices, a generalisation of the golden ratio. Relevant algebraic findings include matrix quaternions (and anti-quaternions) and their link with Lorentz' equations. De Casteljau generalised the Euclidean algorithm and developed an automated method for approximating the roots of a class of polynomial equations. His contributions to number theory not only include aspects on the sum of four squares as in quaternions, but also a view on a particular sum of three cubes. After a review of a complete quadrilateral in a heptagon and its angles, the paper concludes with a summary of de Casteljau's key achievements. The article contains a comprehensive bibliography of de Casteljau's works, including previously unpublished material.
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.