In dieser Bachelorarbeit wird die Frage behandelt, ob ein Jump'n Run-Spiel mit Sensorensteuerung für Android-Geräte sinnvoll ist. Hierzu wurde ein Spiel entwickelt, das in unterschiedlichen Level einmal mit und ohne Sensoren steuerbar ist. In einer zweiten Version wird das Spiel komplett anhand von Sensoren gesteuert, damit man später die Steuerungen vergleichen kann. Es wird erklärt, wie das Spiel geplant, entworfen und untersucht wurde. Zudem wird geprüft, ob es schon Spiele mit Sensorensteuerung generell gibt. Die Engine, mit der das Spiel entwickelt wurde, wird ebenfalls vorgestellt. Abschließend erfolgt die Auswertung eines dafür ausgearbeiteten Nutzertests über die Spieltauglichkeit des Spiels hinsichtlich der Steuerung.
Der Markt der mobilen Endgeräte entwickelt sich schnell weiter und es kommen schon Kinder im frühsten Alter mit solchen Technologien in Berührung. Daher ist es wichtig, Kinder richtig an die Geräte heranzuführen. Von Vorteil wäre eine Einbindung von Smartphones und Tablets, im Bezug auf den Lernprozess, in den Unterricht. Die vorliegende Arbeit behandelt deshalb das Konzept einer Lernspielapp, die durch Pädagogen konfiguriert werden kann. Die Evaluation soll Aufschluss über die Motivation der Kinder geben und die Aufgeschlossenheit der Pädagogen gegenüber neuen Medien ermitteln.
Systematische Untersuchung der Android-Plattform im konzeptuellen Rahmen des 101companies Projektes
(2012)
In der vorliegenden Arbeit untersuche ich die Android-Plattform. Ich demonstriere drei verschiedene Implementationen, die sowohl Features und Technologien des 101companies Projektes abdecken als auch neue Android spezifische Besonderheiten in das Projekt integrieren. Die Implementationen zeigen Anwendungen die in der realen Welt benutzt werden können.
Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit dem Vergleich bezüglich der Ähnlichkeit von aufgezeichneten WLAN-Mustern bei der Nachverfolgung eines Pfades durch die Straßen einer großen Stadt. Sowohl ein nur auf MAC-Adressen basierender Vergleich als auch die Miteinbeziehung von RSSI-Werten ist untersucht worden, wobei die Lokalisierungsgenauigkeit bewertet wurde. Methoden für die Erkennung unterschiedlicher Typen und Kombinationen von Schleifen in dem Pfad werden gezeigt, ebenso wie der Versuch, den Grad urbaner Bebauung in der Umgebung des Benutzers abzuschätzen, indem die empfangene Signalstärke und der Signal-Rausch-Abstand von GPS-Satelliten und GSM-Funkmasten ausgewertet wurde.
Um die Annäherung eines Benutzers an einen bestimmten Punkt auf einem großen öffentlichen Platz zu beobachten, wurde die Absorption von WLAN-Signalen durch den menschlichen Körper berücksichtigt. Abschließend werden die Ergebnisse eines Vergleichs zwischen der Rechenleistung eines modernen Smartphones und der Alternative einer entfernten Berechnung auf einem Server inklusive der Datenübertragung über das Mobilfunknetz vorgestellt.