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Lehre an Hochschulen gemeinsam denken. Motivierte Akteure in kreativer Atmosphäre an einen Tisch bringen. Kommunikation auf Augenhöhe. Das ist das Lehrlabor³. Mit diesem Programm wurde erstmals in Bayern ein Format erprobt, in dem über einen Zeitraum von sieben Monaten innovative Lehr- und Lernsettings in rollenübergreifenden Hochschulteams gestaltet wurden. Forschend und zugleich spielerisch entstanden neue Ideen. Insgesamt fünf Hochschulen wurden auf eine Reise mit Ziel „Innovative Lehrentwicklung“ geschickt. Das erste Ergebnis halten Sie in den Händen. Das Lehrlabor³ hat einen ko-kreativen Rahmen für Lehrentwicklung geschaffen und eine Community ins Leben gerufen, die Hochschulgrenzen und Silodenken überwindet und als interdisziplinäre Ideenschmiede neue Impulse für Lehre und Lernen liefert. Auf den folgenden Seiten zeigt Ihnen das Lehrlabor³-Team Ausschnitte dieses Weges. Lassen Sie sich vom Ideenreichtum der Hochschulteams inspirieren und von der Reiselust anstecken.
(Vorw. Frau Prof. Christina Zitzmann)
This paper examines different approaches for the identification of users by their personal behavior and discusses techniques which could be used in the context of websites. Such web tracking approaches have the potential to identify users even if they use multiple or shared devices. For web pages mouse and touch input are widely used. Therefore, we propose a survey to evaluate the feasibility to identify users by their interaction behavior.
Navigation durch Flächen
(2018)
Die Planung eines optimalen Weges in einer Fläche ist ein nicht-triviales Problem. Viele Ansätze zur Wegeplanung basieren auf Graphen. Diese können zwar einfach aus digitalen Wegenetzen berechnet werden, Flächen widersprechen aber dem etablierten Vorgehen. In diesem Beitrag wird ein rasterbasiertes Verfahren vorgestellt, das Flächen in eine Routenplanung integriert, dabei viele Nachteile von Rasteransätzen behebt. Der Ansatz erlaubt es, Kostenmodelle zu integrieren und verfügt über eine Bahnplanung.
In diesem Beitrag wird ein Werkzeug zur Analyse von Geodatenbeständen vorgestellt. Hierbei werden solche Analysen unterstützt, die bestimmte Größen zu Flächen auf der Erde in Bezug setzen, also die beispielsweise die Anzahl von Restaurants pro km2 auf einer Karte darstellen sollen, oder bestimmen möchten, wie viel Prozent der Fläche Waldgebiet sind. Solche Analysen erfordern eine Zerlegung der Erdoberfläche, da man Dichtebetrachtungen nicht bezüglich unendlich kleiner Bezugsgrößen durchführen kann. Als Mittel der Zerlegung wird die Geo-Parkettierung vorgestellt. Eine Analyse-Umgebung unterstützt den Benutzer, Geo-Parkette zu definieren, eine Auswertung zu entwickeln und die Ergebnisse auf einer Karte darzustellen.
Während der Corona-Pandemie wurden Hochschulen und Universitäten
zu Reallaboren eines überwiegend digitalen Lehrbetriebs – unabhängig
von unterschiedlichen Fachkulturen, Voraussetzungen und Lernzielen. Die dritte Studie der Studien- und Schriftenreihe des Forschungs-
und Innovationslabor Digitale Lehre (FIDL) beleuchtet diese
Situation und hört genau hin: Sie basiert auf insgesamt 20 Interviews
mit Professor:innen sowie 32 Interviews mit Studierenden. Geführt
wurden die Interviews zwischen Juni 2021 und Dezember 2021 an allen bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften und über alle Fächergruppen hinweg.
Ziel der Bachelorarbeit war es, die zwei Videokompressionsverfahren JPEG und H.264 miteinander zu vergleichen. Dazu wurden diese Verfahren unter den Betrachtungspunkten der Latenz, der Bildqualität und der Datenübertragungsrate analysiert und die Ergebnisse gegenübergestellt. Dabei wurden zunächst die Messergebnisse untereinander bewertet und eine weiterführende Abwägung im Hinblick des Einsatzgebietes in einem Embedded-System für den Bahnbetrieb durchgeführt. Als Ergebnis konnte sich die H.264 Codierung in den Vergleichspunkten gegenüber JPEG durchsetzen. Weitergehend wurden die gewonnenen Ergebnisse auf ein bahntechnisches Hard- und Softwaresystem angewendet und dort ein Prototyp zur Darstellung von IP-Streams entwickelt. Zur Entwicklung wurden die Programmiersprache C++ sowie das GStreamer Framework eingesetzt.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Migration von SIMIT-Projekten der Version 5.4 auf die Version 9. SIMIT ist ein von der Siemens AG entwickeltes Programm, das Hardware-Anlagen simuliert. Für die Migration von der alten Generation (V5.4) auf die neue Generation (V7 oder höher) ist in SIMIT eine Automatik implementiert, die jedoch wegen grundlegender struktureller Unterschiede zwischen den Generationen nicht fehlerfrei funktioniert. Die Arbeit erörtert verschiedene Migrationswege und wägt sie gegeneinander ab, listet jeweils Vor- und Nachteile auf und gibt Ratschläge zu der für jeden Projektbestandteil besten Migrationsoption. Aus Zeitgründen wird allerdings nur auf einen Migrationsweg genau eingegangen, ebenso wie nur ein Teil des Beispielprojekts in der Arbeit migriert wird. Das Ergebnis dieser Migration wird vor dem Hintergrund des Zeitaufwands und der Qualität des Ergebnisses kritisch betrachtet. Außerdem werden Möglichkeiten aufgezeigt, das Migrationsverfahren weiter zu verbessern.
Die Adaption von Benutzerschnittstellen an Nutzungskontexte ist heute eine weit verbreitete Praxis, die durch Wiedererkennbarkeit das Nutzungserlebnis befördern und durch Wiederverwendbarkeit den Entwicklungsaufwand in einer heterogener werdenden Bandbreite von Endgeräten beherrschbar machen kann. Allerdings kann eine Adaption auch das Nutzungserlebnis beeinträchtigen. Dieser Bericht soll Forschern und Entwicklern im Bereich grafischer Benutzerschnittstellen einen Einblick in dieses Thema bieten und als Hilfestellung bei den damit verbundenen Herausforderungen dienen. Dazu bündelt er die Ergebnisse einer Recherche zu den Hintergründen negativer Effekte von Adaption und beschreibt konzeptionelle und technische Ansätze zu möglichen Gegenmaßnahmen.
Im Sommersemester 2020 haben an den bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) über 100.000 Studierende online gelernt und ihr Studium erfolg-reich fortgeführt. Mehr als 3.000 Professor*innen haben zusammen mit den Studierenden erlebt, wie digitale Lehre funktionieren kann und ebenso, welche Aspekte der Präsenzlehre unersetzlich für den gemeinsamen Lehr- und Lernprozess sind. In dieser außergewöhnlichen Situation stellt sich für alle Hochschulakteur*innen – im Besonderen für das Wissenschaftsministerium und die Hochschulleitungen – die Aufgabe, die gewonnenen Erkenntnisse nicht nur zu sichern, sondern sie als Motor für strategische Entwicklungen für die zukünftige Hochschullehre in der Post-Corona-Zeit zu nutzen.
Data engineering makes up a large part of the data science process. In CRISP-DM this process stage is called "data preparation". It comprises tasks such as data ingestion, data transformation and data quality assurance. In our article we solve typical data engineering tasks using ChatGPT and Python. By doing so, we explore the link between data engineering and the new discipline of prompt engineering.