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Dieser Beitrag zeigt, welche Impulse die Semiotik im Zusammenspiel mit der Kunstpädagogik für die Gestaltung von Bildungsräumen auf theoretisch-reflexiver und praktischer Ebene geben kann. Am Beispiel der im Rahmen einer universitären Lehrveranstaltung durchgeführten konzeptionellen Gestaltung einer Mediothek für Kinder vom Kindergarten- bis zum Grundschulalter wird in diesem Beitrag das für die (Literatur-)Semiotik zentrale Konzept des Raumes von seinem germanistischen Fachbezug gelöst, mit kunstpädagogischen Impulsen verwoben und zu einer fächerübergreifenden Reflexion über Bildungsräume hin erweitert. Das diesem Dreischritt übergeordnete und für die Entwicklung der Mediothek als Leitidee angewandte Konzept der (Information and Media) Literacy ist sowohl für die Germanistik als auch für die Kunstpädagogik zentral. Zunächst werden daher ausgehend von einer literatursemiotischen Betrachtung des Raumes als Denkeinheit und Beschreibungskategorie semiotische Aspekte des Literacy-Konzepts herausgearbeitet. Anschließend wird die universitäre Lehrveranstaltung als Erfahrungsraum für (Information Media) Literacy beschrieben.
Im folgenden Text sollen diese zwei grundlegenden Herausforderungen für den Literaturunterricht fokussiert werden: Einerseits geht es um eine höhere Zielbewusstheit, also darum, dass die Lernenden wissen, welche Ziele sie im Literaturunterricht erreichen sollen und welche Kriterien für das Erreichen dieser Ziele erfüllt werden müssen. Auf der anderen Seite werden Strategien beschrieben, die für die Zielerreichung angewendet werden können und mit denen ein Fortschritt im Lernprozess erreicht werden kann. Theoretische Grundlage für diese Strategien bildet das semiotische Modell literarischer Kompetenz von Schilcher/Pissarek (Hrsg.).
Im Folgenden wird zunächst beschrieben, auf welcher fachwissenschaftlichen Grundlage das Modell Literarischer Kompetenz nach Schilcher/Pissarek fußt. Davon ausgehend werden anschließend die Potenziale der Literatursemiotik sowohl für die hochschulische Lehre als auch für den Deutschunterricht beleuchtet. In einem weiteren Abschnitt werden die drei im Rahmen der Passauer Kooperation zwischen Literatursemiotik und Literaturdidaktik erprobten Vernetzungsmodelle einander gegenübergestellt. Um diese zu differenzieren, wird zunächst ein Überblick über das jeweilige Veranstaltungskonzept gegeben, woraufhin in einem zweiten Schritt die Art der De-Fragmentierung erläutert wird, was schließlich in eine Skizzierung der Seminargestaltung mündet, um abschließend auf Grundlage zentraler Evaluationsergebnisse ein Gesamtfazit ziehen zu können.
Im vorliegenden Beitrag soll es darum gehen, die Grundeigenschaften, die das sprachliche Zeichen definieren, vom Gegenstand eines nur deklarativen Wissens durch die Erzeugung produktiver Irritation auf die Ebene des Verstehens zu heben. Vor einer linguistischen Professionalisierung ist das muttersprachliche Zeichen für Angehörige einer Sprachgemeinschaft nämlich keineswegs "bilateral", stellt sich die Frage seiner "Motiviertheit" nicht, ist seine "Konventionalität" selbstverständlich.
Die Schriften zur Kultur- und Mediensemiotik | Online sind ein Open Access Journal des Virtuellen Zentrums für kultursemiotische Forschung / Virtual Centre for Cultural Semiotics (www.kultursemiotik.com). Ausgabe 7 beleuchtet unterschiedliche Potenziale der Semiotik in der Lehrer*innenbildung, die aus theoretischer Perspektive aufgezeigt oder anhand von Konzepten aus der Praxis mit theoretischer/empirischer Fundierung untersucht werden. Beides findet aus fachlicher, überfachlicher, inter- oder transdisziplinärer Perspektive statt.
Raumsemantische Grenzen. Ein interdisziplinäres künstlerisches Projekt für die Lehrer*innenbildung
(2020)
Dieser Beitrag illustriert die Potenziale einer semiotischen Perspektive bei der Schaffung von Erfahrungsräumen für Information and Media Literacy. Am Beispiel eines Projektseminars zum Thema Grenzen, das im Sommersemester 2017 an der Universität Passau im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts SKILL stattfand, wird gleichzeitig interdisziplinäres Arbeiten durch den Verbund von Mediensemiotik und Kunstpädagogik veranschaulicht. Im Seminar entstanden bei freier Medienwahl künstlerische Arbeiten, die im Rahmenprogramm des Kongresses der deutschen Gesellschaft für Semiotik e.V. Grenzen: Kontakt, Kommunikation, Kontrast 2017 in Kooperation mit dem Kunstverein Passau e.V. ausgestellt wurden.
Das Projektseminar wird im Folgenden zunächst in den Rahmen der Relevanz von Information and Media Literacy für die Lehrer*innenbildung und der Entwicklung entsprechender Lehrformate an der Universität Passau eingebettet. Anschließend wird es mit Bezug auf seine semiotische Grundlage in didaktischen und methodischen Überlegungen umfassend dargestellt, um einen Eindruck davon zu vermitteln, welche Möglichkeiten die Verschränkung beider Disziplinen für das Erkunden medialer Konstruktivität bereithält.
In den aktuellen Lehrplänen aller deutschen Bundesländer für die Sekundarstufe im Fach Deutsch ist die Kompetenz im Umgang mit Medien ein integrativer Bestandteil. Wenn sich auch die einzelnen Bundesländer hinsichtlich einer konkreten Definition des Feldes der Medienkompetenz unterscheiden, so ist die grundsätzliche Relevanz einer Medienkompetenz im Sinne eines reflektierten Umgangs mit medialen Produkten deutlich herauszulesen. Dabei darf es allerdings nicht, wie es die meisten Lehrpläne auch explizit herausstellen, bei der Kompetenz im Umgang mit mobilen Endgeräten belassen werden, vielmehr wird häufig der Konstruktionscharakter medialer Produkte benannt, den es zu rekonstruieren und zu hinterfragen gilt. Ziel muss dabei sein, Medienkonsument*innen auf dem Weg zu mündigen Mediennutzer*innen zu begleiten.
In meinem Beitrag geht es um die prinzipielle Leistung und Funktion der Mediensemiotik als einer medienübergreifenden Herangehensweise in der Lehrer*innenbildung, weil es der schulische Umgang mit jeglicher Art von Medien ist, der einen dringenden Handlungsbedarf hervorruft.
Diese Beobachtungen möchte ich zum Ausgangspunkt nehmen, die im Tristan-Roman verhandelten Zeichenkomplexe unter dem Gesichtspunkt einer Semiose des Mehrdeutigen näher zu beleuchten. Zunächst rücke ich dafür die epistemologische Figur der "Spur" in den Fokus, um dann in einem zweiten Schritt deren semiotische Funktionalisierung anhand exemplarischer Szenen der Manipulation, des Erkennens und Verkennens herauszuarbeiten. Die auf diese Weise nachgezeichnete innertextuelle Semiose soll anschließend didaktisch für detektivische Zugänge zu mittelalterlicher Literatur produktiv gemacht werden, wobei ein besonderer Akzent auf dem medialen Transfer und dem Einsatz digitalisierter Handschriften aus dem Mittelalter liegen wird.
Jan-Oliver Decker
Vorwort
Amelie Zimmermann / Mirjam Dick / Dorothe Knapp / Romina Seefried
Einleitung: Spuren - Netze - Horizonte. Potenziale der Semiotik in der Lehrer*innenbildung
Andrea Sieber
Tristan auf der Spur. Detektische Zugänge zu mittelalterlicher Literatur
Dennis Gräf
Mediensemiotik in der Lehrer*innenbildung
Dorothe Knapp / Amelie Zimmermann
Raumsemantische Grenzen. Ein interdisziplinäres künstlerisches Projekt für die Lehrer*innenbildung
Rüdiger Harnisch
Die Schärfung des semiotischen Blicks auf das sprachliche Zeichen. Zugänge zu seinem Verständnis in der Hochschullehre
Mirjam Dick / Romina Seefried
De-Fragmentierung in der Deutschlehrer*innenbildung. Herausforderungen und Potenziale interdisziplinärer Lehre zur Vermittlung literarischer Kompetenz
Teresa Scheubeck / Christina Knott / Anita Schilcher
Zu jeder Aufgabe die richtige Strategie? Zum Stellenwert literarischer Strategien für Aufgaben im kompetenzorientierten Literaturunterricht
Dorothe Knapp / Romina Seefried
Semiotische Impulse für die Gestaltung von Bildungsräumen. Theoretische Reflexion und praktische Gestaltungsaspekte einer Mediothek für Kinder zur Förderung von Literacy
Die Schriften zur Kultur- und Mediensemiotik | Online sind ein Open Access Journal des Virtuellen Zentrums für kultursemiotische Forschung / Virtual Centre for Cultural Semiotics (www.kultursemiotik.com). Die Ausgabe 7 beleuchtet unterschiedliche Potenziale der Semiotik in der Lehrer*innenbildung, die aus theoretischer Perspektive aufgezeigt oder anhand von Konzepten aus der Praxis mit theoretischer/empirischer Fundierung untersucht werden. Beides findet aus fachlicher, überfachlicher, inter- oder transdisziplinärer Perspektive statt.
The autonomic composition of Virtual Networks (VNs) and Service Function Chains (SFCs)based on application requirements is significant for complex environments. In this paper, we use graph transformation in order to compose an Extended Virtual Network (EVN) that is based on
different requirements, such as locations, low latency, redundancy, and security functions. The EVN can represent physical environment devices and virtual application and network functions. We build
a generic Virtual Network Embedding (VNE) framework for transforming an Application Request (AR) to an EVN. Subsequently, we define a set of transformations that reflect preliminary topological, performance, reliability, and security policies. These transformations update the entities and demands of the VN and add SFCs that include the required Virtual Network Functions (VNFs). Additionally, we propose a greedy proactive heuristic for path-independent embedding of the composed SFCs. This heuristic is appropriate for real complex environments, such as industrial networks. Furthermore, we present an Industrail Internet of Things (IIoT) use case that was inspired by Industry 4.0 concepts,in which EVNs for remote asset management are deployed over three levels; manufacturing halls and edge and cloud computing. We also implement the developed methods in Alevin and show exemplary mapping results from our use case. Finally, we evaluate the chain embedding heuristic while using a random topology that is typical for such a use case, and show that it can improve the admission ratio and resource utilization with minimal overhead.
Earlier research showed that religion is related to participation
among adolescents. It emphasized the effects of belonging (affiliation to groups and traditions) on community service among Western populations. This article takes one step further and focuses on religiosity as a potential motivation for community problem solving during adolescence and young adulthood, in the Eastern European Orthodox cultural setting. Data comes from several semistructured interviews with participants in a civic project conducted in the city of Timisoara (Romania). Findings indicated a low impact of the social religious component on engagement. The cognitive dimension of belief and the emotional bonding (prayer, ritual connection to the higher reality) function as indirect motivators, through the moral element of behavior. Results also showed a privatization of spiritual life at young adults (the invisible religion): estrangement from doctrines and the development of an individualistic type of morality, meant to drive volunteer activities further.
Southeast Asia is one of the most dynamic regions in the world. This volume offers a timely approach to Southeast Asian Studies, covering recent transitions in the realms of urbanism, rural development, politics, and media. While most of the contributions deal with the era of post-independence, some tackle the colonial period and the resulting developments. The volume also includes insights from Southern India.
As a tribute to the interdisciplinary project of Southeast Asian Studies, this book brings together authors from disciplines as diverse as area studies, sociology, history, geography, and journalism.
This study explores the integration of data journalism within three European legacy news organisations through the lens of organisational structure and professional culture. Interviews with data journalists and editors suggest that professional routines resonate with established data journalism epistemologies, values, and norms that appear to be constitutional for an inter-organisational data journalism subculture. At the same time, organisational structure either integrates the journalistic subculture by increasing levels of complexity, formalisation, and centralisation or rejects it by not accommodating it structurally or culturally. The three data teams work along epistemologies of computer-assisted reporting, investigative journalism, and data journalism but differentiate themselves through nuanced understandings of data journalism practice, driven by individual journalists. After a structureless episode, one team sets itself apart as it diverges from data-driven routines and orients itself towards technological and interdisciplinary interactive journalism. The findings show an interdependence of individual efforts, varying conceptualisations of data journalism practice, and interplay between organisational structure and professional culture.
The current electricity grid is undergoing major changes. There is increasing pressure to move away from power generation from fossil fuels, both due to ecological concerns and fear of dependencies on scarce natural resources. Increasing the share of decentralized generation from renewable sources is a widely accepted way to a more sustainable power infrastructure. However, this comes at the price of new challenges: generation from solar or wind power is not controllable and only forecastable with limited accuracy. To compensate for the increasing volatility in power generation, exerting control on the demand side is a promising approach. By providing flexibility on demand side, imbalances between power generation and demand may be mitigated.
This work is concerned with developing methods to provide grid support on demand side while limiting the associated costs. This is done in four major steps: first, the target power curve to follow is derived taking both goals of a grid authority and costs of the respective load into account. In the following, the special case of data centers as an instance of significant loads inside a power grid are focused on more closely. Data center services are adapted in a way such as to achieve the previously derived power curve. By means of hardware power demand models, the required adaptation of hardware utilization can be derived. The possibilities of adapting software services are investigated for the special use case of live video encoding. A method to minimize quality of experience loss while reducing power demand is presented. Finally, the possibility of applying probabilistic model checking to a continuous demand-response scenario is demonstrated.
Fundamental changes in business-to-business (B2B) buying behavior confront B2B supplier firms with unprecedented challenges. On the one hand, a rising share of industrial buyers demands digitalized offerings and processes from suppliers. Consequently, suppliers are urged to implement digital transformations by expanding the range of both digital offerings and processes. On the other hand, B2B buyers increasingly expect suppliers to provide individually tailored solutions to their idiosyncratic needs. Hence, suppliers are also required to implement non-digital transformations by providing offerings and processes that are customized to each customers’ specific requirements.
The rise of these digital and non-digital transformations calls established knowledge into question. Thus, B2B marketing research and practice are urged to create a comprehensive understanding of digital and non-digital transformations by means of novel and empirically grounded insights and derive actionable response strategies. In respond, my dissertation addresses the overall research question of how B2B supplier firms can successfully implement both digital and non-digital transformations in three individual essays.
In Essay 1, I offer a broader perspective on both digital and non-digital transformations by investigating digital service customization (i.e., the tailoring of digital B2B services to customers’ individual needs). Through a systematic literature review and bibliometric analysis, I outline a comprehensive set of factors that favor the application of distinct digital service customization strategies. Essay 2 represents a deep dive into digital transformations of sales processes. By making use of two rich sets of qualitative interview material from supplier and buyer firms, I identify the challenges resulting for B2B salespeople from the introduction of digital sales channels into personal selling. Moreover, I uncover facilitating mechanisms that sales managers can employ to support salespeople in coping with digital sales channels. Finally, Essay 3 constitutes a deep dive into non-digital transformations. Based on qualitative interview material and survey data from matched sales manager–salesperson dyads, the essay explores how configurations of individual salespeople’s personal and procedural competencies facilitate success at selling customer solutions (i.e., highly customized, performance-oriented offerings comprising products and/or services). The essay shows that successfully selling customized offerings like solutions hinges on salespeople’s unique configurations of present and absent competencies.
In a nutshell, these essays provide three major insights on how B2B suppliers can successfully implement digital and non-digital transformations. First, they underscore that a comprehensive understanding of the origins and spillover effects of transformations is a key prerequisite to successfully implementing them. Second, they unveil that digital and non-digital transformations impact on multiple organizational levels. Third, they point out important resources and capabilities that help suppliers to successfully implement transformations, be they digital or non-digital.
With this dissertation, I make substantial contributions to the broader literature on digital and non-digital transformations in B2B contexts. At the same time, my dissertation provides hands-on implications for managers in B2B supplier firms that are facing fundamental transformations in the marketplace—both digital and non-digital in nature.
Die Gründe für die Abwanderung aus dem ländlichen Raum sind ebenso wie die Folgen vielfältig. Um entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen und auf die Bedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner angemessen eingehen zu können, ist ein gemeinsamer Diskurs über die Zukunft ländlicher Räume notwendig. Durch eine entsprechende Bürgerbeteiligung und aktive Gestaltung der Lebensverhältnisse kann die Lebensqualität erhöht und ein Leben dort weiterhin ermöglicht werden.
Damit auf die Wünsche und Bedürfnisse der Bürgerinnen und Bürger der ILE-Nationalparkgemeinden optimal und rechtzeitig eingegangen werden kann, haben sich fünf der sechs Gemeinden an einem Forschungsprojekt zum Thema Innenentwicklung beteiligt. Die Gemeinden Bayerisch-Eisenstein, Frauenau, Neuschönau, Spiegelau und St. Oswald-Riedlhütte haben dabei Unterstützung von der Professur für Regionale Geographie der Universität Passau und dem Amt für ländliche Entwicklung Niederbayern erhalten. Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe einer umfangreichen Bürgerbeteiligung Handlungsempfehlungen für die Innenentwicklung in den Bereichen Nahversorgung, Wohnen, Öffentlicher Raum, Gesellschaftliche Teilhabe und Klimaschutz zu geben und so die Gemeinden zukunftsfähig und altersgerecht zu gestalten.
Ziel der Arbeit ist es, Narrative und diskursive Strategien von politisch rechten Akteuren zu erforschen und aus einer pädagogischen Sicht zu bewerten. Der Fokus der Untersuchung wird hierbei auf Kommunikation innerhalb des Social Web gelegt. Zur Bewältigung des Forschungsvorhabens wird als Methode eine Diskursanalyse angewendet. Die Analyse kommt zu dem Ergebnis, dass sowohl die erzeugten Narrative als auch die verwendeten diskursiven Strategien in allen untersuchten diskursiven Arenen starke Ähnlichkeiten aufweisen – unabhängig davon, ob die Arena vorrangig rechtsextreme, rechtsradikale oder rechtspopulistische Tendenzen besitzt. Dies legt den Verdacht nahe, dass ein Großteil der politisch rechte Akteure immer wiederkehrende Narrative verbreiten und diese mit den stets gleichen diskursiven Strategien untermauern, eine klare diskursive Grenze zwischen Rechtsextremismus, Rechtsradikalismus und Rechtspopulismus scheint es nicht zu geben. Dadurch besteht die Gefahr, dass Rechtsextreme Gedanken zunehmend in die Mitte der Gesellschaft vordringen können.
With the frequency and impact of data breaches raising, it has become essential for organizations to automate intrusion detection via machine learning solutions. This generally comes with numerous challenges, among others high class imbalance, changing target concepts and difficulties to conduct sound evaluation. In this thesis, we adopt a user-centered anomaly detection perspective to address selected challenges of intrusion detection, through a real-world use case in the identity and access management (IAM) domain. In addition to the previous challenges, salient properties of this particular problem are high relevance of categorical data, limited feature availability and total absence of ground truth.
First, we ask how to apply anomaly detection to IAM audit logs containing a restricted set of mixed (i.e. numeric and categorical) attributes. Then, we inquire how anomalous user behavior can be separated from normality, and this separation evaluated without ground truth. Finally, we examine how the lack of audit data can be alleviated in two complementary settings. On the one hand, we ask how to cope with users without relevant activity history ("cold start" problem). On the other hand, we seek how to extend audit data collection with heterogeneous attributes (i.e. categorical, graph and text) to improve insider threat detection.
After aggregating IAM audit data into sessions, we introduce and compare general anomaly detection methods for mixed data to a user identification approach, designed to learn the distinction between normal and malicious user behavior. We find that user identification outperforms general anomaly detection and is effective against masquerades. An additional clustering step allows to reduce false positives among similar users. However, user identification is not effective against insider threats. Furthermore, results suggest that the current scope of our audit data collection should be extended.
In order to tackle the "cold start" problem, we adopt a zero-shot learning approach. Focusing on the CERT insider threat use case, we extend an intrusion detection system by integrating user relations to organizational entities (like assignments to projects or teams) in order to better estimate user behavior and improve intrusion detection performance. Results show that this approach is effective in two realistic scenarios.
Finally, to support additional sources of audit data for insider threat detection, we propose a method representing audit events as graph edges with heterogeneous attributes. By performing detection at fine-grained level, this approach advantageously improves anomaly traceability while reducing the need for aggregation and feature engineering. Our results show that this method is effective to find intrusions in authentication and email logs.
Overall, our work suggests that masquerades and insider threats call for different detection methods. For masquerades, user identification is a promising approach. To find malicious insiders, graph features representing user context and relations to other entities can be informative. This opens the door for tighter coupling of intrusion detection with user identities, roles and privileges used in IAM solutions.
New arising phenomena in the occupational realm strongly shape contemporary work settings. These developments heavily affect how individuals work within and beyond organizational boundaries. Two phenomena associated with the changing nature of work have been especially prevalent in work settings and intensively discussed in public debates. First, organizations started to introduce mindfulness practices to their workforce. Rooted in spirituality and formerly used in clinical therapy, mindfulness is applied as a human resource development practice to train employees and managers to cope with the increased work intensification. Second, digitization and the importance of individualization opened up the path for work settings beyond organizational boundaries on crowdworking online platforms. On these online platforms, workers process tasks independently and remotely. Research just started to address the implications and meaning of mindfulness practices in organizations and the rise of crowdworking platforms. Several questions remain unanswered. This dissertation addresses unanswered but pressing questions related to these two phenomena shaping contemporary work settings. Structured in four essays the first two essays address the application and meaning of mindfulness practices. The first essay analyzes the meaning and interpretations of these new practices within organizations. The second essay takes contextual factors of the organizational environment into account and investigates their relevance for the successful implementation of mindfulness practices. The second two essays are dedicated to work attitudes and behavior on crowdworking online platform. Essay three captures individuals’ motivation for working on such platforms and their effects for workers’ work performance. The last essay deals with the role of professional crowdworking online communities in the work experience and asses the effects of social support in these communities on occupational identification, work meaningfulness and finally on work engagement. Each essay in this dissertation generates new insights on arising phenomena in contemporary work settings. They address several timely yet unanswered research questions for these rising phenomena and thereby offer a deeper and more nuanced understanding of the role mindfulness practices and crowdworking online platforms play in the context of the future of work.
Die vergleichende Sportpädagogik als Teildisziplin und zugleich Schnittmenge der vergleichenden Erziehungswissenschaft und der allgemeinen Sportpädagogik macht es sich zur Aufgabe, sportbezogene Charakteristika zweier oder mehrerer Länder oder Kulturen miteinander zu vergleichen und den dadurch entstandenen Erkenntnisgewinn in verschiedensten Sphären nutzbar zu machen – eine Wissenschaftsdisziplin, wie auch Forschungsmethode, deren Möglichkeiten nicht nur für den Sportunterricht per se, sondern auch für die (universitäre) Ausbildung der zukünftigen Arrangeure des Sportunterrichts nutzbar gemacht werden können. Im Rahmen eines melioristisch motivierten Vergleichs macht es sich diese Forschungsarbeit zum Ziel, Unterschiede und Gemeinsamkeiten der universitären Sportlehramtsausbildung in Deutschland und den USA zu eruieren, deren Ursachen zu analysieren und auf dieser Basis Potenziale, Entwicklungsperspektiven und Handlungsoptionen für den positiven Fortschritt beider universitärer Ausbildungssysteme aufzuzeigen. Dabei werden sowohl außensystemische, wie auch innensystemische Untersuchungsaspekte berücksichtigt.
Subjektive Theorien von Grundschullehrkräften über Eltern wurden qualitativ-empirisch erkundet, um einen Beitrag zur Schule-Elternhauskooperation zu leisten. Luhmanns Systemtheorie und Fends Schultheorie bilden die theoretische Basis. Mithilfe von drei Interaktionsfeldern, die entscheidende Begegnungsräume zwischen Grundschullehrkräften und Elternschaft markieren, wurde dem Verhältnis zueinander nachgegangen (Luhmann, 2014; Fend, 2008). Mittels eines halbstandardisierten Leitfadeninterviews und einer adaptierten Struktur-Legetechnik sind die Subjektiven Theorien der Untersuchungsteilnehmer*innen erfasst worden (Scheele & Groeben, 1988). Aus der Perspektive von Lehrkräften wurden die individuellen und generellen subjektiven Theorien herausgearbeitet. Die Ergebnisse offenbaren fachlich fehlerhafte und für Kooperation teilweise äußerst hemmende Überzeugungen, obgleich der Wunsch nach einem kooperativen Miteinander stets betont wurde.
The current movement towards a smart grid serves as a solution to present power grid challenges by introducing numerous monitoring and communication technologies. A dependable, yet timely exchange of data is on the one hand an existential prerequisite to enable Advanced Metering Infrastructure (AMI) services, yet on the other a challenging endeavor, because the increasing complexity of the grid fostered by the combination of Information and Communications Technology (ICT) and utility networks inherently leads to dependability challenges.
To be able to counter this dependability degradation, current approaches based on high-reliability hardware or physical redundancy are no longer feasible, as they lead to increased hardware costs or maintenance, if not both. The flexibility of these approaches regarding vendor and regulatory interoperability is also limited. However, a suitable solution to the AMI dependability challenges is also required to maintain certain regulatory-set performance and Quality of Service (QoS) levels.
While a part of the challenge is the introduction of ICT into the power grid, it also serves as part of the solution. In this thesis a Network Functions Virtualization (NFV) based approach is proposed, which employs virtualized ICT components serving as a replacement for physical devices. By using virtualization techniques, it is possible to enhance the performability in contrast to hardware based solutions through the usage of virtual replacements of processes that would otherwise require dedicated hardware. This approach offers higher flexibility compared to hardware redundancy, as a broad variety of virtual components can be spawned, adapted and replaced in a short time. Also, as no additional hardware is necessary, the incurred costs decrease significantly. In addition to that, most of the virtualized components are deployed on Commercial-Off-The-Shelf (COTS) hardware solutions, further increasing the monetary benefit.
The approach is developed by first reviewing currently suggested solutions for AMIs and related services. Using this information, virtualization technologies are investigated for their performance influences, before a virtualized service infrastructure is devised, which replaces selected components by virtualized counterparts. Next, a novel model, which allows the separation of services and hosting substrates is developed, allowing the introduction of virtualization technologies to abstract from the underlying architecture. Third, the performability as well as monetary savings are investigated by evaluating the developed approach in several scenarios using analytical and simulative model analysis as well as proof-of-concept approaches. Last, the practical applicability and possible regulatory challenges of the approach are identified and discussed.
Results confirm that—under certain assumptions—the developed virtualized AMI is superior to the currently suggested architecture. The availability of services can be severely increased and network delays can be minimized through centralized hosting. The availability can be increased from 96.82% to 98.66% in the given scenarios, while decreasing the costs by over 60% in comparison to the currently suggested AMI architecture. Lastly, the performability analysis of a virtualized service prototype employing performance analysis and a Musa-Okumoto approach reveals that the AMI requirements are fulfilled.
Computer vision aims at developing algorithms to extract high-level information from images and videos. In the industry, for instance, such algorithms are applied to guide manufacturing robots, to visually monitor plants, or to assist human operators in recognizing specific components. Recent progress in computer vision has been dominated by deep artificial neural network, i.e., machine learning methods simulating the way that information flows in our biological brains, and the way that our neural networks adapt and learn from experience. For these methods to learn how to accurately perform complex visual tasks, large amounts of annotated images are needed. Collecting and labeling such domain-relevant training datasets is, however, a tedious—sometimes impossible—task. Therefore, it has become common practice to leverage pre-available three-dimensional (3D) models instead, to generate synthetic images for the recognition algorithms to be trained on. However, methods optimized over synthetic data usually suffer a significant performance drop when applied to real target images. This is due to the realism gap, i.e., the discrepancies between synthetic and real images (in terms of noise, clutter, etc.). In my work, three main directions were explored to bridge this gap.
First, an innovative end-to-end framework is proposed to render realistic depth images from 3D models, as a growing number of solutions (especially in the industry) are utilizing low-cost depth cameras (e.g., Microsoft Kinect and Intel RealSense) for recognition tasks. Based on a thorough study of these devices and the different types of noise impairing them, the proposed framework simulates their inner mechanisms, comprehensively modeling vital factors such as sensor noise, material reflectance, surface geometry, etc. Able to simulate a wide panel of depth sensors and to quickly generate large datasets, this framework is used to train algorithms for various recognition tasks, consistently and significantly enhancing their performance compared to other state-of-the-art simulation tools.
In some cases, however, relevant 2D or 3D object representations to generate synthetic samples are not available. Considering this different case of data scarcity, a solution is then proposed to incrementally build a representation of visual scenes from partial observations. Provided observations are localized from one to another based on their content and registered in a global memory with spatial properties. Simultaneously, this memory can be queried to render novel views of the scene. Furthermore, unobserved regions can be hallucinated in memory, in consistence with previous observations, hallucinations, and global priors. The efficacy of the proposed mnemonic and generative system, trainable end-to-end, is demonstrated on various 2D and 3D use-cases.
Finally, an advanced convolutional neural network pipeline is introduced, tackling the realism gap from a novel angle. While most methods addressing this problem focus on bringing synthetic samples—or the knowledge acquired from them—closer to the real target domain, the proposed solution performs the opposite process, mapping unseen target images into controlled synthetic domains. The pre-processed samples can then be handed to downstream recognition methods, themselves purely trained on similar synthetic data, to greatly improve their accuracy.
For each approach, a variety of qualitative and quantitative studies are detailed, providing successful comparisons to state-of-the-art methods. By proposing solutions to bridge the realism gap from either side, as well as a pipeline to improve the acquisition and generation of new visual content, this thesis provides a unique perspective on the challenges of data scarcity when building robust recognition systems.
A plethora of resources made available via retrieval systems in digital libraries remains untapped in the so called long tail of the Web. These long-tail websites get considerably less visits than major Web hubs.
Zero-effort queries ease the discovery of long-tail resources by proactively retrieving and presenting information based on a user’s context. However, zero-effort queries over existing digital library structures are challenging, since the underlying retrieval system is only accessible via an API. The information need must be expressed by a query, instead of optimizing the ranking between context and resources in the retrieval system directly. We address three research questions that arise from replacing the user information seeking process by zero-effort queries.
Our first question addresses the transformation of a user query to an automatic query, derived from the context. We present means to 1) identify the relevant context on different levels of granularity, 2) derive an information need from the context via keyword extraction and personalization and 3) express this information need in a query scheme that avoids over- or under-specified queries. We address the cold start problem with an approach to bootstrap user profiles from social media, even for passive users.
With the second question, we address the presentation of resources in zero-effort query scenarios, presenting guidelines for presentation interfaces in the browser and a visualization of the triadic relationship between context, query and results. QueryCrumbs, a compact query history visualization supports recalling information found in the past and exploratory search by visualizing qualitative and quantitative query similarity.
Our last question addresses the gap between (simple) keyword queries and the representation of resources by rich and complex meta-data. We investigate and extend feature representation learning techniques centered around the skip-gram model with negative sampling. Finally, we present an approach to learn representations from network and text jointly that can cope with the partial absence of one modality.
Experimental results show close to human performance of our zero-effort query and user profile generation approach and visualizations to be helpful in terms of transparency, efficiency and support for exploratory search. These results indicate that the proposed zero-effort query approach indeed eases the discovery of long-tail resources and the accompanying visualizations further facilitate this process. The joint representation model provides a first step to bridge the gap between query and resource representation and we plan to follow and investigate this route further in the future.
Job Sequencing and Tool Switching Problems with a Generalisation to Non-Identical Parallel Machines
(2020)
Manufacturing tools have been dominating the manufacturing process since the 1960s. The job sequencing and tool switching problem is an NP-hard combinatorial optimization that has first been introduced in the context of flexible manufacturing systems in the late 1980s. Since then, production systems have undisputedly changed and improved but manufacturing tools still dominate manufacturing processes. Production and system operation processes are continuously adjusted and optimised to changing customer requirements. If the product variety requires an increasing number of tools for processing that exceeds the local tool magazine capacity of the manufacturing system, tool switches become necessary. Although tool changing times within a manufacturing centre or cell may nowadays be very small due to the high degree of automation, tool switching within a dynamic production environment is still a time consuming process that must be avoided. In order to minimize the total tool setup time to enhance productivity, the objectives of the basic job sequencing and tool switching problem are to sequence a set of jobs and simultaneously to determine the best tool loading. Therefore, job sequencing and tool switching problems are gaining considerable attention.
Several solution approaches to the standard problem and related versions of the problem exist. The first part of this dissertation assesses the current state-of-the-art of the job sequencing and tool switching problem and provides a classification scheme for literature on the job sequencing and tool switching problem and its variations. Only few authors consider generalisations of the problem because the level of complexity of extended problems is high. A general approach of the job sequencing and tool switching problem with non-identical parallel machines and sequence-dependent setup times is described in this dissertation. A novel mathematical model based on time periods is presented and analysed which can be adapted to different objective functions. The last part of this dissertation is a quantitative evaluation of fast and effective construction heuristics as well as of an iterated local search algorithm tested on a new set of benchmark instances. As such this dissertation provides a broad basis for future evaluations of solution approaches to the job sequencing and tool switching problem with non-identical parallel machines and sequence-dependent setup times as well as a basis for further generalisations of the problem like for example tool availability constraints or tool-size dependent variations.
Research on flipped classroom instruction has substantially advanced in the past ten years. Flipped classroom refers to an instructional approach in which students study educational videos at home and do homework assignments in class. Since an increasing number of teachers wants to adopt the flipped classroom approach in their practice, further research—particularly in the context of secondary education—is clearly required. The two presented studies in this thesis aimed at examining the effectiveness of flipped classroom instruction in secondary education by conducting a meta-analytic synthesis of prior studies and an intervention study with a methodologically new approach. Specifically, the studies investigated whether and under which conditions the flipped classroom approach has a positive impact on student achievement and which learners benefit most from a flipped or video-based classroom.
In the first study, meta-analytic methods were used to examine whether the flipped classroom approach, after controlling for sampling error, positively effects student achievement in secondary education. Effect sizes were calculated for the research designs pre-test-post-test (Time), post-test only (PostOnly) and pre-test-post-test with control group (Treatment). Moreover, the impact of four moderator variables as boundary conditions of flipped classroom effectiveness was estimated: disciplinary field, length of the intervention, use of a quiz and use of a learning management system. The meta-analytical findings for the effect size Treatment confirmed the effectiveness of flipped classroom on student achievement in comparison to traditional instruction (Cohen’s d = 0.42). Moderator analyses on the effect size Time showed stronger effects for subjects in the STEM area (science, technology, engineering, mathematics) than for foreign languages and humanities. The effect sizes were also higher for shorter intervention studies than for longer ones and if quiz at home had been left out. Moderator analyses on the effect sizes PostOnly and Treatment made clear that the effect sizes for intervention studies without a learning management system were higher than with a learning management system.
The second study aimed to compare flipped classroom with other forms of video-based instruction and determine which types of students benefit most from video-based instruction. Thirty-eight school classes with 848 ninth-grade students took part in a quasi-experimental pre-post-test intervention study over the course of four weeks. Two independent variables were completely crossed resulting in four experimental conditions: video (at home vs. in class) and instructional method (student-centred vs. teacher-centred). Multilevel analyses revealed that all four experimental conditions were equally effective in promoting students’ learning gains. At-risk, average and excellent students profited least from video-based instruction. Confident and independent students had the highest learning gains from pre- to post-test. The study constitutes a first step towards a comprehensive evaluation of flipped classroom by using a better-controlled research design and may contribute to a more objective discussion about the positive effects of flipped classroom.
Abstract concepts and ideas from Computer Science Education can benefit from immersive visualizations that can be provided in virtual environments. This thesis explores the effects of the key characteristics of virtual environments, immersion and presence, on learning outcomes in Educational Virtual Environments for learning Computer Science.
Immersion is a quantifiable description of the technology to immerse the user into the virtual environment; presence describes the subjective feeling of 'being there'. While technological immersion can be seen as a strong predictor for presence, motivational traits, cognition, and the emotional state of the user also influence presence. A possible localization of these technological and person-specific variables in Helmke's pedagogical supply-use framework is introduced as the Educational Framework for Immersive Learning (EFiL). Presence is emphasized as a central criterion influencing immersive learning processes. The EFiL provides an educational understanding of immersive learning as learning activities initiated by a mediated or medially enriched environment that evokes a sense of presence.
The idea of Computer Science Unplugged is pursued by using Virtual Reality technology in order to provide interactive virtual learning experiences that can be accurately displayed, schematizing, substantiating, or metaphorical. For exploring the effects of virtual environment characteristics on learning, the idea of Computer Science Replugged focuses 'hands-on' activities and combines them with immersive technology. By providing a perception of non-mediation, Computer Science Replugged might enable experiences that can contribute additional possibilities to the real activity or enable new activities for teaching Computer Science.
Three game-based Educational Virtual Environments were developed as treatments: 'Bill's Computer Workshop' introduces the components of a computer; 'Fluxi's Cryptic Potions' uses a metaphor to teach asymmetric encryption; 'Pengu's Treasure Hunt' is an immersive visualization of finite state machines. A first study with 23 middle school students was conducted to test the instruments in terms of selectivity, the devices' induced levels of presence, and adequacy of the selected learning objectives. The second study with 78 middle school students playing the environments on different devices (laptop, Mobile Virtual Reality, or head-mounted-display) assessed motivational, cognitive, and emotional factors, as well as presence and learning outcomes.
An overall analysis showed that pre-test performance, presence, and the previous scholastic performance in Maths and German predict the learning outcomes in the virtual environments. Presence could be predicted by the student's positive emotions and by the technological immersion. The level of immersion had no significant effect on learning outcomes. While a good-fitting path analysis model indicated that the assumed relations deriving from the EFiL are largely correct for 'Bill's Computer Workshop' and 'Fluxi's Cryptic Potions', not all results of the overall path analysis were significant for the analyses of the particular environments.
Presence seems to have a small effect on learning outcomes while being influenced by technological and emotional factors. Even though the level of immersion can be used to predict the level of presence, it is not an appropriate predictor for learning outcomes. For future studies, the questionnaires have to be revised as some of them suffered from poor scale reliabilities. While the second study could provide indications that the localization of presence and immersion in an existing educational supply-use framework seems to be appropriate, many factors had to be blanked out.
The thesis contributes to existing research as it adds factors that are crucial for learning processes to the discussion on immersive learning from an educational perspective and assesses these factors in hands-on activities in Educational Virtual Environments for Computer Science Education.
Innovate with Crowds. Co-Creation and Idea Evaluation in Internal and External Crowdsourcing.
(2020)
Crowdsourcing seems to be a promising approach for organizations to overcome challenges widely discussed in innovation and organizational research. However, the extent to which an organization can leverage the benefits from crowdsourcing is contingent on which type of crowd is addressed and how crowds are used. Based on unique data from crowdsourcing contests, the dissertation provides insights how to innovate with internal and external crowds in order to utilize their potential for co-creation and idea evaluation.
Datenjournalismus: Eine Dekonstruktion aus feldtheoretischer und techniksoziologischer Perspektive
(2020)
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, mittels dreier Publikationen Forschungslücken punktuell zu schließen, mit der Absicht, zu einer vertieften Beschreibung des Datenjournalismus und zur Theoriebildung beizutragen. Das Konterkarieren mit einschlägigen Studien und die Einordung der Befunde der Publikationen mithilfe Bourdieus (1976) Habitus-Feld-Theorie sowie der Akteur-Netzwerk Theorie (Latour, 2005) als Detailperspektive zielen darauf ab, Erklärungs- und Beschreibungsansätze zu liefern, um mögliche Implikationen für das journalistische Feld darzustellen.
GESTUFTE STANDARDS FÜR DIE ENTWICKLUNG VON KOMPETENZEN IN DER LEHRERBILDUNG (22)
Dimension 1: Gestaltung der Lehrerrolle
Dimension 2: Schule als Lern- und Lebensraum
Dimension 2.1: Schule als Organisation
Dimension 2.2: Schulalltag und Schulleben
Dimension 2.3: Unterrichtsbeobachtung und -evaluation
Dimension 2.4: Entwicklung von Schule
Dimension 3: Unterrichtsplanung, -durchführung und -analyse
Dimension 3.1: Struktur von Unterricht
Dimension 3.2: Lehrformen und -theorien
Dimension 3.3: Lernumgebungen gestalten
Dimension 3.4: Zeitmanagement
Dimension 3.5: Planungsmittel
Dimension 3.6: Medieneinsatz
Dimension 3.7: Sozialformen und Methoden
Dimension 3.8: Umgang mit Heterogenität
Dimension 4: Klassenführung
Dimension 5: Lernprozess- und Lernproduktdiagnostik
Dimension 6: Beratung
Main memory forensics and its special form, virtual machine introspection (VMI), are powerful tools for digital forensics and can be used to improve the security of computer-based systems. However, their use in production systems is often not possible. This work identifies the causes and offers practical solutions to apply these techniques in cloud computing and on mobile devices to improve digital forensics and incident analysis.
Four key challenges must be tackled. The first challenge is that many existing solutions are not reproducible, for example, because the corresponding software components are not available, obsolete or incompatible. The use of these tools is also often complex and can lead to a crash of the system to be monitored in case of incorrect use. To solve this problem, this thesis describes the design and implementation of Libvmtrace, which is a framework for the introspection of Linux-based virtual machines. The focus of the developed design is to implement frequently used methods in encapsulated modules so that they are easy for developers to use, optimize and test.
The second challenge is that many production systems do not provide an interface for main memory forensics and virtual machine introspection. To address this problem, this thesis describes possible solutions for how such an interface can be implemented on mobile devices and in cloud environments designed to protect main memory from unprivileged access. We discuss how cold boot attacks, the ARM TrustZone and the hypervisor of cloud servers can be used to acquire data from storage.
The third challenge is how to reconstruct information from main memory efficiently. This thesis describes how these questions can be solved by employing two practical examples. The first example involves extracting the keys of encrypted TLS connections from the main memory of applications to decrypt network traffic without affecting the performance of the monitored application. The TLSKex and DroidKex architecture describe two approaches to localize the keys efficiently with the help of semantic knowledge in the main memory of applications. The second example discusses how to monitor and document SSH sessions of potential attackers from outside of a virtual machine. It is important that the monitoring routines are not noticed by an attacker. To achieve this, we evaluate how to optimize the performance of the monitoring mechanism.
The fourth challenge is how to deal with the performance degradation caused by introspection in productive systems. This thesis discusses how this can be achieved using the example of a SIEM system. To reduce the performance overhead, we describe how to configure the monitoring routine to collect only the information needed to detect incidents. Also, we describe two approaches that permit the monitoring routine to be dynamically adjusted at runtime to extract more information if necessary so that incidents can be better analyzed.
Der #relichat ist der wöchentlich stattfindende Twitter-Chat zur Religionspädagogik. In einer einstündigen, durch Fragen strukturierten Diskussion werden religionspädagogische Themen auf der Plattform Twitter unter Verwendung des Hashtags #relichat öffentlich diskutiert. Von 2017 bis zum Sommer 2020 fanden 89 #relichats statt, an denen sich etwa 220 Personen aus dem deutschsprachigen Raum aktiv beteiligt haben.
Die vorliegende Dissertation untersucht das Projekt #relichat hermeneutisch und evaluiert die Erfahrungen der Teilnehmer*innen am #relichat als informelles Fortbildungsformat.
Titel der Dissertation:
#relichat - informelles Lernen mit Twitter. Religionslehrer*innenfortbildung als sozial-konstruktivistische Vernetzung in Communities of Practice
Im hermeneutischen Teil der Arbeit werden die Aspekte der sozialen Medien, des informellen und konstruktivistischen Lernens, des vernetzten Lernens in Communities of Practice, des öffentlichen Lernens, aber auch des Selbstverständnisses der Kirche als Institution in der Öffentlichkeit erörtert.
Für die Evaluation wurde ein Mixed Methods-Design gewählt, welches das Projekt aus verschiedenen Positionen betrachtet und damit der Komplexität des Unterfangens gerecht wird. Neben der Betrachtung statistischer Daten (Zugriffszahlen, Beteiligung etc.), der Analyse der thematischen Entfaltung der Diskussionen nach dem Konzept der Themenkonstitution, der Analyse der Diskussionen nach der Methode der Textlinguistik, bildete die Evaluation qualitativer Interviews mit Beteiligten am #relichat das Zentrum der Forschung. Mit Hilfe der Methodologie der Grounded Theory wurde eine Theorie mit Verallgemeinerungsanspruch für das vernetzte Lernen mit sozialen Medien entwickelt, die über das konkrete Projekt #relichat hinaus reichen soll.
Als Ergebnis lässt sich zusammenfassen:
Lernen in und mit dem #relichat ist konstruktivistisches, informelles, selbstorganisiertes und selbstverantwortliches Lernen. Es kann als Fortbildung bezeichnet werden, insofern es eine Weiterentwicklung der eigenen religionspädagogischen Praxis bewirken kann. Eine besondere Rolle spielen die sozialen Beziehungen in der Community of Practice. Das Medium Twitter gibt die Rahmenbedingungen der Kommunikation vor.
Aufgrund der Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt #relichat ist davon auszugehen, dass es in Zukunft verstärkt Formen des informellen Lernens in Communities of Practice geben wird, die sich die Möglichkeiten sozialer Kommunikation in digitalen Medien zunutze machen werden. Das gilt für lebenslanges Lernen grundsätzlich, aber auch für Pädagog*innenfortbildung. Vernetzung wird als Ressource für Weiterbildung noch bedeutsamer werden.
Es werden in Zukunft Dialog und Kommunikation vermehrt in der Öffentlichkeit stattfinden, hierarchische Strukturen werden dadurch ihre gesellschaftliche Legitimation zunehmend verlieren.
Investment fraud, cybercrime, inconsistencies in health care or the emission scams at the car manufacturers, economic crime (fraud) manifests itself in many facets. For Germany, the cases of FlowTex, Comroad, HRE-Bad-Bank, Holzmann, Volkswagen and the current fraud suspicions at Porsche AG are prominent examples with mostly appalling consequences (Ballwieser and Dobler 2003; Kögler 2015; Meck, Nienhaus, and von Petersdorff 2011; Peemöller and Hofmann 2005). Nevertheless, newspapers without reports on fraud have become scarce. Headlines such as: "Corruption - the daily business" impress hardly anyone, not least because of their certain regularity. The cases revealed publicly are, however, only the tip of the iceberg, as reported by renowned experts (Bundeskriminalamt 2018; LKA 2018). Currently, the State Criminal Police Office (Landeskriminalamt (LKA)) of Baden-Württemberg and its department for economic and environmental crime and corruption is concerned with 72 major proceedings (LKA 2018). However, fraud could be avoided or at least contained by appropriate preventive measures (Bundeskriminalamt 2018; Bussmann 2004; Hlavica, Klapproth, and Hülsberg 2011). Consequently, the pressure on companies and employees to demonstrate compliant and ethical behavior and to meet the demands of stakeholders at all times within their business activities has grown (Buff 2000). This raises the question about which precautionary measures a company can and must implement (Weick and Sutcliffe 2015). Although corporate awareness of this issue has increased, most in-house detection of fraud is accidental, suggesting that companies are still lacking appropriately functioning and systematic (early) detection mechanism (Hlavica et al. 2011). If a company is accused of fraud, this usually has serious repercussions on its corporate reputation. Prior research found that capital market reputation-based penalties for affected companies are on average 7.5 times higher than penalties imposed by the legal system (Karpoff, Lee, and Martin 2008). Furthermore, the accusation of fraud also affects the external auditor’s reputation, since lacking the detection of manipulations in clients’ (financial) reports not only damages public confidence in the accuracy of firms’ financial statements but also in the reliability of the auditor's report. Therefore, it is not surprising that the demand for greater supervision and control of firms’ (financial) reporting as well as for reliable work of statutory auditors continually increases (Herkendell 2007). Although to a lesser extent, this is also the case for the determination of material (accounting) errors within a firm’s financial statements, which are often difficult to distinguish from accounting fraud. According to the International Accounting Standard (IAS) 8.5, published by the International Accounting Standards Board (IASB), errors are omissions and/or misstatements of items that result from the nonapplication or misapplication of trusted information (IASB 2003). Thus, accounting errors and accounting fraud both result in incorrect information of a firm’s financial reports and consequently affect stakeholders’ decision-making. One resulting attempt in counteracting the broad demand for appropriate protective measures was the implementation of a two-stage enforcement system involving the German Financial Reporting Enforcement Panel (Deutsche Prüfstelle für Rechnungslegung (DPR)) as part of the adopted Financial Reporting Enforcement Act (Bilanzkontrollgesetz (BilKoG)) in 2004. The primary objective of the Federal Government's implementation of this mechanism was to strengthen investors' lost confidence in the German capital market, the information content of financial reporting, and Germany as a financial center in the international competition. In addition, the enforcement system serves as a sanctioning instrument for firms in the event of an error detection and subsequent adverse error disclosure via the German federal registry (elektronischer Bundesanzeiger). This adverse error disclosure not only sanctions denounced firms but also questions the quality of the annual financial statement audit and thus the quality of the responsible audit firm. Hence, the often thin line between firms’ unintentional accounting errors, purposive engagement in earnings management, and intentional fraud in particular presents an increasing challenge for the audit profession.
The objective of my cumulative dissertation is to provide a comprehensive overview of fraud and forensic accounting as well as insights into the distinct dimensions among the concepts of errors, earnings management and fraud from a German accounting perspective. I aim at achieving this objective in three steps: First (1), by providing an overview of discipline-specific education possibilities, existing forensic accounting practices, institutions, and current developments in research. Second (2), by assessing auditors’ obligations and responsibilities for the detection of irregularities within the scope of the annual financial statement audit and whether including forensic services into the service portfolio of audit firms can help increase their audit quality due to spillover effects. Third (3), by examining firms’ reputation (re-)building management in response to financial violations and how this process is associated with managing multiple (stakeholder) reputations. This dissertation is composed of three individual papers whereby each considers one of the above outlined focus areas
Ziel der Arbeit ist es, die Formen der Einmündung Jugendlicher in rechtsextreme Szenen sowie die hierbei ablaufenden sozialen Prozesse zu beleuchten. Der interkulturelle Vergleich zwischen Deutschland und den USA unterstützt die Erkenntnis, dass hierbei in erster Linie keine Länderspezifika, sondern Rekrutierungsstrategien rechter Szenen relevant sind, welche auf ähnliche Weise an Faktoren ansetzen, die in beiden Ländern vorzufinden sind.
Das Ziel der vorliegenden Dissertation ist es, Erkenntnisse für eine mögliche Verbesserung des vietnamesischen Zwangsvollstreckungsrechts zu gewinnen, um in Vietnam ein effektives und effizientes Vollstreckungsverfahren zu erreichen, das im Einklang mit den internationalen Standards steht. Das erste Kapitel untersucht die neuen internationalen Standards im Bereich der Vollstreckung von Zivilurteilen und behandelt sie im Vergleich mit wichtigen Grundsätzen der Vollstreckung von Gerichtsurteilen in Vietnam. Der zweite Kapitel widmet sich dem Aufbau und der Organisation der Vollstreckungsbehörden und dabei insbesondere den folgenden Themen: Den Vorteilen des Aufbaus eines Berufsverbands der Gerichtsvollzieher, welcher alle Mitglieder des Berufsstandes umfasst. Das dritte Kapitel zeigt unter anderem, dass wirksame Mechanismen zur Vollstreckung von Entschreidungen den Grundsatz der Verhältnismäßigkeit einhalten müssen. Das vierte Kapitel stellt die internationalen Normen über den einstweiligen Rechtsschutz dar, der ein unverzichtbares Mittel ist, um die Durchsetzung von Zivilurteilen zu gewährleisten.
Basierend auf den Ergebnissen aus den vier Kapiteln ergeben sich eine Reihe von wertvollen Erkenntnissen für die Verbesserung des vietnamesischen Rechtssystems und die Verbesserung der Effizienz der Vollstreckung zivilgerichtlicher Urteile.
Cryptography is the scientific study of techniques for securing information and communication against adversaries. It is about designing and analyzing encryption schemes and protocols that protect data from unauthorized reading. However, in our modern information-driven society with highly complex and interconnected information systems, encryption alone is no longer enough as it makes the data unintelligible, preventing any meaningful computation without decryption. On the one hand, data owners want to maintain control over their sensitive data. On the other hand, there is a high business incentive for collaborating with an untrusted external party.
Modern cryptography encompasses different techniques, such as secure multiparty computation, homomorphic encryption or order-preserving encryption, that enable cloud users to encrypt their data before outsourcing it to the cloud while still being able to process and search on the outsourced and encrypted data without decrypting it. In this thesis, we rely on these cryptographic techniques for computing on encrypted data to propose efficient multiparty protocols for order-preserving encryption, decision tree evaluation and kth-ranked element computation.
We start with Order-preserving encryption (OPE) which allows encrypting data, while still enabling efficient range queries on the encrypted data. However, OPE is symmetric limiting, the use case to one client and one server. Imagine a scenario where a Data Owner (DO) outsources encrypted data to the Cloud Service Provider (CSP) and a Data Analyst (DA) wants to execute private range queries on this data. Then either the DO must reveal its encryption key or the DA must reveal the private queries. We overcome this limitation by allowing the equivalent of a public-key OPE.
Decision trees are common and very popular classifiers because they are explainable. The problem of evaluating a private decision tree on private data consists of a server holding a private decision tree and a client holding a private attribute vector. The goal is to classify the client’s input using the server’s model such that the client learns only the result of the classification, and the server learns nothing. In a first approach, we represent the tree as an array and execute only d interactive comparisons (instead of 2 d as in existing solutions), where d denotes the depth of the tree. In a second approach, we delegate the complete tree evaluation to the server using somewhat or fully homomorphic encryption where the ciphertexts are encrypted under the client’s public key.
A generalization of a decision tree is a random forest that consists of many decision trees. A classification with a random forest evaluates each decision tree in the forest and outputs the classification label which occurs most often. Hence, the classification labels are ranked by their number of occurrences and the final result is the best ranked one. The best ranked element is a special case of the kth-ranked element. In this thesis, we consider the secure computation of the kth-ranked element in a distributed setting with applications in benchmarking and auctions. We propose different approaches for privately computing the kth-ranked element in a star network, using either garbled circuits or threshold homomorphic encryption.
We consider a number of enhancements to the standard neural network training paradigm. First, we show that carefully designed parameter update rules may replace the need for a loss function and its gradient. We introduce a parameter update rule that generalises the standard cross-entropy gradient, and allows directly controlling the relative effect of easy and hard examples on the training process. We show that the proposed update rule cannot be derived by using a loss function and yields better classification accuracy compared to training with the standard cross-entropy loss.
In addition, we study the effect of the loss function choice on the learnt representations. We introduce the Single Logit Classification (SLC) task: classifying whether a given class is the correct class for a given example, in a computationally efficient manner, based on the appropriate class logit alone. A natural principle is proposed, the Principle of Logit Separation (PoLS), as a guideline for choosing and designing loss functions suitable for the SLC task. We mathematically analyse the alignment of eleven existing and novel loss functions with this principle. Experiment results show that using loss functions that are aligned with this principle results in a representation in the logits layer in which each logit is more informative of its class correctness, leading to a considerably better SLC accuracy.
Further, we attempt to alleviate the dependency of standard neural network models on large amounts of quality labels. The task of weakly supervised one-shot detection is considered, in which at training time the model is trained without any localisation labels, and at test time it needs to identify and localise instances of unseen classes. We propose the attention similarity networks (ASN) for this task. ASN use a Siamese neural network to compute a similarity score between an exemplar and different locations in a target example. Then, an attention mechanism performs localisation by learning to attend to the correct locations. The ASN model outperforms the relevant baselines for weakly supervised one-shot detection tasks in the audio and computer vision domains.
Finally, we consider the problem of quantifying prediction confidence in the regression setting. We propose two novel algorithms for emitting calibrated prediction intervals for neural network regressors, at any given confidence level. The two algorithms require binning of the output space and training the neural network regressor as a classifier. Then, the calibration algorithms choose the intervals in the output space, making sure they contain the amount of posterior probability mass that results in the desired confidence level.
Die vorliegende Arbeit setzt sich mit Schulerfolg am Gymnasium auseinander. Um darüber Aussagen tätigen zu können, wurden die Faktoren Intelligenz, Lern- und Leistungsmotivation, Stressbewältigung, Stresssymptomatik und die elterliche Unterstützung der Schulkinder Gegenstand des Interesses. Zum einen wurde bei einem Blick in die 5. und 6. Klassen der Sekundarschulen analysiert, ob es Unterschiede hinsichtlich der genannten Merkmale zwischen gymnasialen Schülerinnen und Schülern und Schülerinnen und Schülern an anderen Schularten bestehen. Bei der dann folgenden Frage, ob es Determinanten gibt, die bereits in der Grundschule einen potentiellen Schulerfolg am Gymnasium prädizieren können, bediente sich diese Studie ebendieser Faktoren und untersuchte deren prognostische Validität. Die interessierenden Daten konnten längsschnittlich aus einer Stichprobe von Grundschulkindern der 3. Jahrgangsstufe, die am Ende der Untersuchung die 6. Klasse besuchten, gewonnen werden. Zudem wurden deren Eltern zu zwei Zeitpunkten befragt. Aus den mit den Kindern durchgeführten Fragebögen stammen die Informationen über deren kognitive Fähigkeiten, Motivationslage und deren Stresserleben, die Eltern trugen mit ihren Angaben dazu bei, einen Einblick in die häusliche Lernunterstützung zu bekommen sowie die Noten und die Übertrittsnote der Kinder zu erfahren.
Anhand dieser Daten konnte die Studie aufzeigen, dass die Gymnasiastinnen und Gymnasiasten im Mittelwert nicht intelligenter sind, als die Schülerinnen und Schüler anderer Schularten. Allerdings präsentieren sie sich als höher lernzielmotiviert und damit mehr als die Vergleichsgruppe intrinsisch daran interessiert, neue Fähigkeiten zu erlernen beziehungsweise vorhandene zu verbessern. Was die Leistungszielmotivation angeht, erweisen sich die gymnasialen Schülerinnen und Schüler als ebenso strukturiert wie die Schülerinnen und Schüler an der Realschule oder sonstigen Schulformen; ihre Intention, in Relation mit anderen gut abzuschneiden oder Aufmerksamkeit von außen für ihre Leistung zu erhalten, ist vergleichbar mit denen der Schülerinnen und Schüler an anderen Schularten. Dasselbe gilt für die Tendenz der Kinder zur Arbeitsvermeidung. In Bezug auf die Perspektive „Stress“ hat die Untersuchung ergeben, dass Schülerinnen und Schüler am Gymnasium nicht effektiver in der Stressbewältigung sind und außerdem auch nicht vermehrt über Stresssymptome berichten. Es bedarf an der Stelle weiterer Bemühungen, zu klären, ob an den Schularten tatsächlich eine ähnlich geartete Stressbelastung bei ähnlicher gearteter Stressbewältigung vorliegt, oder ob die individuelle Wahrnehmung der Kinder zu den nicht signifikanten Ergebnissen führte. Mit Bestimmtheit kann aufgrund der Daten dieser Untersuchung festgestellt werden, dass die künftigen Gymnasiastinnen und Gymnasiasten in der Grundschule deutlich weniger von ihren Eltern bei den Hausaufgaben und Schulvorbereitungen unterstützt wurden, was für die Sekundarstufe nicht mehr gilt. Für die Sekundarstufe konnte aufgezeigt werden, dass die Eltern, deren Kinder ein Gymnasium besuchen ungleich mehr Zeit in deren schulische Belange investieren als die Eltern mit Kindern an anderen Schularten, sowohl die Schul- als auch die Prüfungsvorbereitung betreffend.
Die Frage nach den Prädiktoren, die künftigen Schulerfolg am Gymnasium prognostizieren können, kann nach Auswertung der Daten der vorliegenden Studie nun folgendermaßen beantwortet werden: Es ist unter anderem die Übertrittsnote, die Hinweise auf einen erfolgreichen Übertritt gibt und hochsignifikant den Schulerfolg zu Beginn der Sekundarschulzeit bedingt. Außerdem beeinflussen die kognitiven Fähigkeiten der Kinder die Schulnoten in der 5. Klasse und indirekt auch in der 6. Klasse des Gymnasiums. Was die Lern- und Leistungsmotivation betrifft, stellte sich eine geringe Vermeidungs-Leistungszielorientierung als positiver Prädiktor für Schulleistung heraus; Kinder, die aus dem Motiv lernen, schlechte Beurteilungen, Ansehensverlust oder Strafe zu vermeiden, haben statistisch betrachtet eine geringere Wahrscheinlichkeit, gute Noten zu erreichen. Auch für die Tendenz zur Arbeitsvermeidung konnte belegt werden, dass die Durchschnittsnote in der 5. Klasse des Gymnasiums umso besser ausfällt, je weniger die Schülerinnen und Schüler zur Arbeitsvermeidung neigen. Darüber hinaus unterstreichen die Ergebnisse deutlich die Tatsache, dass eine Zurückhaltung der Eltern bei den Schulvorbereitungen während der Grundschulzeit ihrer Kinder mit zeitlichem Abstand bessere Noten am Gymnasium nach sich zieht. Genau so betont werden soll, dass auch in der Sekundarstufe mit höherer elterlicher Unterstützung bei den Schulvorbereitungen und den Prüfungsvorbereitungen in der Konsequenz die Leistungen der Schülerinnen und Schüler in den ersten beiden Jahren der weiterführenden Schule schlechter werden. Ein Faktor, der offenbar bei der Verwirklichung von Schulerfolg eine untergeordnete Rolle spielt, ist der Umgang und das Erleben von Stress; es konnte kein Zusammenhang zwischen diversen Stressbewältigungsstrategien und Schulleistung nachgewiesen werden. Sollten Kinder in der Grundschule über Stresssymptome berichtet haben, so hatte deren Vorhandensein keine bedeutsame Auswirkung auf künftige Schulleistungen.
Neben der Analyse dieser direkten Einflussfaktoren, wurden als Ergebnis der kombinierten Betrachtung der behandelten Faktoren und der Übertrittsnote der Grundschülerinnen und Grundschüler mehrere indirekte Zusammenhänge evident. So wirkt sich unter anderem die Intelligenz, vermittelt über die Übertrittsnote, nachweislich positiv auf die Schulleistung aus, und auch eine relativ erhöhte Lernzielorientierung der Kinder, die zwar direkt keinen Einfluss hat, bedingt aber unter Berücksichtigung ihres Einflusses auf die Übertrittsnote indirekt eine bessere Schulleistung. Die umgekehrte Wirkrichtung liegt bei der Motivation zur Arbeitsvermeidung vor; je geringer in der Grundschule die Tendenz ist, Lernaufwand zu vermeiden, umso deutlicher kommt der Effekt zum Tragen, über die Übertrittsnote auch in der Sekundarstufe bessere Noten zu erzielen. Schließlich konnte im Themenstrang der elterlichen Unterstützung auch hier aufgezeigt werden, dass sich die Quantität der Interventionsmaßnahmen über die Übertrittsnote indirekt negativ auf den Schulerfolg am Gymnasium auswirkt.
Die Ergebnisse dieser Studie bestätigen, dass es für Schülerinnen und Schüler zahlreiche Indikatoren gibt, die ein erfolgreiches Etablieren am Gymnasium begünstigen. Die Tatsache, dass neben den kognitiven Fähigkeiten und einigen Aspekten der Lern- und Leistungsmotivation auch die Zurückhaltung der Eltern eine bedeutsame Rolle spielt, darf als Hauptaussage dieser Arbeit betrachtet werden. Zukünftig sollte vermehrt beleuchtet werden, ob sich diese Erkenntnisse auch über längere Zeiträume und mit zunehmender Verweildauer der Schülerinnen und Schüler auf der Schulform Gymnasium bewähren.
INHALTSVERZEICHNIS, Sonderausgabe 2020
Vorwort zur 2. Auflage (7)
Jutta Mägdefrau & Hannes Birnkammerer
THEORETISCHE GRUNDLAGEN FÜR DIE GRADUIERUNG VON KOMPETENZEN IN DER LEHRERBILDUNG (10)
1. Warum gestufte Standards?
2. Das Papier „Gestufte Standards und Indikatoren für den Kompetenzerwerb in der Lehrerbildung“
3. Die neue Querschnittkompetenz im Standardpapier: Bildung mit und über digitale Medien
4. Das Standardpapier in der Praxis
5. Literatur
Autorengruppe Passauer Lehrerbildungsstandards
GESTUFTE STANDARDS FÜR DIE ENTWICKLUNG VON KOMPETENZEN IN DER LEHRERBILDUNG (22)
Dimension 1: Gestaltung der Lehrerrolle
Dimension 2: Schule als Lern- und Lebensraum
Dimension 2.1: Schule als Organisation
Dimension 2.2: Schulalltag und Schulleben
Dimension 2.3: Unterrichtsbeobachtung und -evaluation
Dimension 2.4: Entwicklung von Schule
Dimension 3: Unterrichtsplanung, -durchführung und -analyse
Dimension 3.1: Struktur von Unterricht
Dimension 3.2: Lehrformen und -theorien
Dimension 3.3: Lernumgebungen gestalten
Dimension 3.4: Zeitmanagement
Dimension 3.5: Planungsmittel
Dimension 3.6: Medieneinsatz
Dimension 3.7: Sozialformen und Methoden
Dimension 3.8: Umgang mit Heterogenität
Dimension 4: Klassenführung
Dimension 5: Lernprozess- und Lernproduktdiagnostik
Dimension 6: Beratung
ANLAGE I: DIE STANDARDS GEORDNET NACH LEHRERBILDUNGSPHASEN (44)
Pädagogisch-Didaktisches Praktikum
Studienbegleitendes Fachdidaktisches Praktikum
Referendariat
Professionelle Lehrkraft
Anlage II: AUTORENSPIEGEL (70)
Our subject of study is strong approximation of stochastic differential equations (SDEs) with respect to the supremum and the L_p error criteria, and we seek approximations that are strongly asymptotically optimal in specific classes of approximations. For the supremum error, we prove strong asymptotic optimality for specific tamed Euler schemes relating to certain adaptive and to equidistant time discretizations. For the L_p error, we prove strong asymptotic optimality for specific tamed Milstein schemes relating to certain adaptive and to equidistant time discretizations. To illustrate our findings, we numerically analyze the SDE associated with the Heston–3/2–model originating from mathematical finance.
Die Arbeit besteht aus drei empirischen Studien, die als übergeordnete Forschungsfragen untersuchen sollten, welche signifikanten Prädiktoren das subjektive Wohlbefinden bei Studierenden beeinflussen können und zum anderen klären sollte, ob das subjektive Wohlbefinden in einem Zusammenhang mit der Studienabbruchsintention steht. Jede Studie baute auf den Hauptprädiktoren Persönlichkeit, Selbstkonzept und soziale Integration auf und hatte zugleich noch einen spezifischen Aspekt, der sich von Studie zu Studie änderte. In der ersten Studie wurde als zusätzliche Variable der Identitätsstatus betrachtet. An dieser Erhebung nahmen Studierende ab dem zweiten Semester teil und sie wurde im Querschnitt durchgeführt. Die zentralen Ergebnisse waren hinsichtlich des subjektiven Wohlbefindens die Bedeutung von Neurotizismus, Extraversion, dem Selbstkonzept der allgemeinen Problemlösung und die deutlich unterschiedlichen Ergebnisse zwischen Frauen und Männern. So hatte bei den Studentinnen vor allem Neurotizismus einen Einfluss und bei Männern hingegen die Extraversion. Hinsichtlich der Studienabbruchsintention zeigte sich ein vollständiger Mediatoreffekt zwischen der sozialen Eingebundenheit und der Studienabbruchsintention mit dem subjektiven Wohlbefinden als Mediator. Im Pfadmodell zeigte sich allerdings kein signifikanter Zusammenhang zwischen dem subjektiven Wohlbefinden und der Studienabbruchsintention. In der zweiten Studie lag der Fokus auf Studierenden im ersten Semester in einer Längsschnittuntersuchung und spezifizierte sich auf Aspekte der Motivation, die allerdings keine Zusammenhänge zeigten. Auch hier gab es einen vollständigen Mediatoreffekt des subjektiven Wohlbefindens hinsichtlich des Regressionspfades zwischen sozialer Integration und Studienabbruchsintention. Die dritte Studie legte den Schwerpunkt auf die Bedeutung der Grundbedürfnisse nach Deci & Ryan (2000) und die Emotionsregulationsstrategien Neubewertung und Unterdrückung. Die Teilnehmenden waren Studierende ab dem zweiten Semester, die im Längsschnitt befragt wurden. Beim ersten Messzeitpunkt während des Semesters waren das Autonomieerleben, Neurotizismus und das Selbstkonzept der allgemeinen Problemlösung signifikante Prädiktoren des subjektiven Wohlbefindens, beim zweiten Messzeitpunkt war der einzige, signifikante Prädiktor im Pfadmodell die Persönlichkeitsdimension Verträglichkeit. Zwischen dem subjektiven Wohlbefinden und der Studienabbruchsintention zeigte sich ein signifikanter Zusammenhang.
Geography, social context, time, and cultural mindset are four (out of many) cornerstones of human interaction. When building statistical models, their consideration is vital: They all cause dependency between individual observations, violating assumptions of independence and exchangeability. While this can be problematic and inhibit the unbiased inference of parameters, it can also be a fruitful source of insights and enhance prediction performance.
One class of models that serves to manage or profit from the presence of dependence is the class of latent variable models. This class of models assumes that the presence of non-explicit, unobserved causes of continuous or discrete nature can explain the observed correlations. Latent variable models explicitly take account of dependency, for example, by modeling an unobserved local source of pollution as a continuous spatial variable. Through their widespread use for information fitering, link prediction, and statistical inference, latent variable models have developed an essential impact on our daily life and the way we consume information.
The four articles in this thesis shed light on assumptions, usage, and potential drawbacks of latent variable models in various contexts that involve geographic and interaction data. We model unobserved sources of pollution in geophysical data, explore individual taste and mindsets in cross-cultural contexts, and predict the evolution of social relationships in software development projects. This combination of various perspectives contributes to the interdisciplinary exchange of methodological knowledge on the modeling of dependent data.
Algebraic solving of polynomial systems and satisfiability of propositional logic formulas are not two completely separate research areas, as it may appear at first sight. In fact, many problems coming from cryptanalysis, such as algebraic fault attacks, can be rephrased as solving a set of Boolean polynomials or as deciding the satisfiability of a propositional logic formula. Thus one can analyze the security of cryptosystems by applying standard solving methods from computer algebra and SAT solving. This doctoral thesis is dedicated to studying solvers that are based on logic and algebra separately as well as integrating them into one such that the combined solvers become more powerful tools for cryptanalysis.
This disseration is divided into three parts. In this first part, we recall some theory and basic techniques for algebraic and logic solving. We focus mainly on DPLL-based SAT solving and techniques that are related to border bases and Gröbner bases. In particular, we describe in detail the Border Basis Algorithm and discuss its specialized version for Boolean polynomials called the Boolean Border Basis Algorithm.
In the second part of the thesis, we deal with connecting solvers based on algebra and logic. The ultimate goal is to combine the strength of different solvers into one. Namely, we fuse the XOR reasoning from algebraic solvers with the light, efficient design of SAT solvers. As a first step in this direction, we design various conversions from sets of clauses to sets of Boolean polynomials, and vice versa, such that solutions and models are preserved via the conversions. In particular, based on a block-building mechanism, we design a new blockwise algorithm for the CNF to ANF conversion which is geared towards producing fewer and lower degree polynomials. The above conversions allow usto integrate both solvers via a communication interface.
To reach an even tighter integration, we consider proof systems that combine resolution and polynomial calculus, i.e. the two most used proof systems in logic and algebraic solving. Based on such a proof system, which we call SRES, we introduce new types of solving algorithms that demostrate the synergy between Gröbner-like and DPLL-like solving. At the end of the second part of the dissertation, we provide some experiments based on a new benchmark which illustrate that the our new method based on DPLL has the potential to outperform CDCL SAT solvers.
In the third part of the thesis, we focus on practical attacks on various cryptograhic primitives. For instance, we apply SAT solvers in the case of algebraic fault attacks on the symmetric ciphers LED and derivatives of the block cipher AES. The main goal there is to derive so-called fault equations automatically from the hardware description of the cryptosystem and thus automatizate the attack. To give some extra power to a SAT solver that inverts the hash functions SHA-1 and SHA-2, we describe how to tweak the SAT solver using a programmatic interface such that the propagation of the solver and thus the attack itself is improved.
In dieser Längsschnittstudie werden Eingangsvoraussetzungen von 214 freiwillig teilnehmenden Lehramtsstudierenden der Universität Passau zu Beginn des Wintersemesters 2010/2011 erfasst und auf schulart- sowie geschlechtsspezifische Unterschiede untersucht. Mit psychologisch-diagnostischer Vorgehensweise werden neben kognitiven Aspekten zeitgleich motivationale, emotionale und soziale Variablen berücksichtigt, die für berufsbiographische Entwicklungsverläufe der Studierenden, insbesondere für deren Abschluss des Studiums und eine Einmündung in den Lehrerberuf, bedeutsam erscheinen.
Nach zehn Semestern werden die berufsbiographischen Entwicklungsverläufe dieser Studierenden (Rücklauf ca. 86 %) mit teilstandardisierten Telefoninterviews untersucht. Größtenteils verbleiben die Probanden im Lehramt. Die Lehramtsstudienabbrecher (18.9 %) führen als Abbruchmotive meist mangelnde Studienmotivation und berufliche Neuorientierung an, selten Leistungsprobleme. Bei den Aussteigern aus dem Lehramt (28.1 %) finden sich neben den Abbrechern diejenigen, die trotz eines abgeschlossenen Lehramtsstudiums bzw. Referendariats eine andere berufliche Tätigkeit anstreben. Zudem werden Fragen zur Studiendauer (u.a. Einhaltung der Regelstudienzeit), Finanzierung des Studiums, Zufriedenheit mit der Studien- und Berufswahl, Studien(abschluss)note, zum subjektiven Studienerfolg und zur Sicherheit in der Entscheidung für den Lehrerberuf nach zehn Semestern beantwortet.
Analysiert wird, ob sich die beiden Gruppen („Lehrerlaufbahn“ vs. „Aussteiger“) bereits in den Voraussetzungen zu Studienbeginn statistisch unterscheiden. Es zeigen sich bedeutsame Unterschiede. Die beiden Gruppen unterscheiden sich vor allem in motivationalen sowie emotionalen Eingangsvoraussetzungen. Die Aussteiger aus dem Lehramt haben schlechtere Abiturnoten, sind stärker unternehmerisch orientiert, interessieren sich weniger für „Verhalten kontrollieren und beurteilen“, haben geringere intrinsische Berufswahlmotive, beschreiben sich als weniger verträglich sowie weniger selbstkontrolliert und sind sich v.a. bereits zu Studienbeginn viel unsicherer in ihrer Entscheidung, dass der Lehrerberuf das Richtige für sie ist.
Zudem werden in dieser Längsschnittstudie die korrelativen Zusammenhänge zwischen Eingangsvoraussetzungen und Variablen der berufsbiographischen Entwicklungsverläufe analysiert. Die Korrelationen erweisen sich vorwiegend als gering. Der Zusammenhang zwischen Abiturnote und Studien(abschluss)note fällt mit r = .41 am höchsten aus.