@techreport{Christian2017, author = {Christian, Langenbach}, title = {E-Learning an Hochschulen}, volume = {2017}, number = {1}, edition = {korrigierte Ausg.}, doi = {10.34646/thn/ohmdok-660}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6600}, pages = {139}, year = {2017}, abstract = {Zwei Jahrzehnte E-Learning haben die Hochschulen der viel zitierten und oft beschworenen "Bildungsrevolution" nicht entscheidend nahegebracht. Der Arbeitsbericht bietet vor dem Hintergrund dieser Erkenntnis zun{\"a}chst einen historischen Abriss der Entwicklung des Themas sowie eine ordnende Bestandsaufnahme heute etablierter, wenn auch nach wie vor nicht in der Fl{\"a}che verf{\"u}gbarer Konzepte und Realisierungsans{\"a}tze. Sodann werden die Potenziale des E-Learnings im Kontext der Hochschullehre beleuchtet, wobei neben bekannten Formaten insbesondere denkbare Entwicklungslinien diskutiert werden, in denen innovative Bausteine vordergr{\"u}ndig lernfremder Handlungsfelder der Digitalisierung das E-Learning befruchten und zukunftsorientierte Szenarien pr{\"a}gen k{\"o}nnten. Abschließend setzt sich der Bericht mit den zentralen Problemen auseinander, die einen nachhaltigen Durchbruch des Themas E-Learning an Hochschulen bis dato verhindert haben und nach wie vor hemmen. Zusammenfassung und Ausblick erfolgen in Form von zw{\"o}lf Thesen.}, subject = {e-learning}, language = {de} } @techreport{Stoll2020, author = {Stoll, Joachim}, title = {COVID19 - Stop the Hurricane (2020-03-12)}, organization = {Technische Hochschule N{\"u}rnberg}, doi = {10.34646/thn/ohmdok-605}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6059}, pages = {9}, year = {2020}, abstract = {Aus einer Analyse der COVID 19 Ausbr{\"u}che in China, Italien, Spanien, Frankreich und Deutschland werden Gesetzm{\"a}ßigkeiten abgeleitet und es folgt ein Blick in die nahe Zukunft. Mittels eines modifizierten Wachstumsmodells wird das Potential von Gegenmaßnahmen von China auf Deutschland {\"u}bertragen.}, subject = {Infektionskrankheit}, language = {de} } @techreport{RobertAlbrechtZauter2020, author = {Robert, Lehmann and Albrecht, Jens and Zauter, Sigrid}, title = {CaSoTex, Computerunterst{\"u}tzte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte}, series = {E-Beratung}, volume = {2020}, journal = {E-Beratung}, number = {1}, address = {N{\"u}rnberg}, organization = {Institut f{\"u}r e-Beratung}, doi = {10.34646/thn/ohmdok-619}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6197}, pages = {10}, year = {2020}, abstract = {Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzm{\"o}glichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beitr{\"a}ge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenh{\"a}ngen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterst{\"u}tzen bzw. erg{\"a}nzen k{\"o}nnen, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergr{\"o}ßerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere {\"U}berlegungen zu gr{\"o}ßeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. {\"U}berwachte Lernverfahren k{\"o}nnen mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {de} }