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Ray Tracing als Bildsyntheseverfahren ist relevant für viele Anwendungsbereiche, da es Aspekte des Lichttransports physikalisch korrekt simulieren kann. Aufgrund des hohen Berechnungsaufwands sind der Einsatz von Datenstrukturen zur Beschleunigung und die parallele Verarbeitung notwendig. GPUs sind inzwischen hoch parallele, programmierbare Prozessoren mit zahlreichen Kernen und eignen sich aufgrund ihrer hohen Leistungsfähigkeit dazu, aufwändige, parallelisierbare Probleme zu lösen. In dieser Arbeit geht es um GPU Ray Tracing, beschleunigt durch Bounding Volume Hierarchien (BVH). Auf Basis relevanter Veröffentlichungen zu Aufbau und Traversierung von BVHs und der Abbildung des Ray Tracing Prozesses auf die GPU Architektur wird ein GPU Ray Tracer konzeptioniert und entwickelt. Während der BVH Aufbau vorab auf dem Host stattfindet, wird der gesamte Ray Tracing Prozess durch mehrere Kernel komplett auf der GPU ausgeführt. Die Implementierung der Kernel erfolgt in Form von OpenGL Compute Shader Programmen, und die Aufteilung des Ray Tracers auf mehrere Kernel ist durch die GPU Achitektur und das SIMT Ausführungsmodell motiviert. Für die Speicherorganisation der binären BVHs werden zwei Varianten betrachtet, klassisch und als MBVH, wobei sich die MBVH Organisation als effizienter erweist. Zudem werden verschiedene Varianten für die Traversierung ohne Stack und für die Stack-basierte Traversierung umgesetzt und bewertet. Der in mehrere Kernel strukturierte GPU Ray Tracer wird zudem mit einer Einzelkernel Version verglichen. Die besten Ergebnisse erreicht die Traversierung ohne Stack mit einem while-while Ablauf und MBVH im Rahmen des aufgeteilten GPU Ray Tracers.
Dass Jugendliche lieber Computerspiele nutzen, als Hausaufgaben zu machen oder zu lernen, ist sicherlich allen Lehrern und Lehrerinnen bewusst. Ein Ansatz zur Lösung diese Problems besteht darin, Lernen und Computerspiele miteinander zu verbinden. Zur Zeit wird in der Wissenschaft über Game-based-Learning und Gamification eifrig diskutiert. Was die einzelnen Begriffe bedeuten, soll diese Arbeit beleuchten. Sie fokussiert hierbei jedoch auf den Bereich der Gamification. In diesem Bereich geht es nicht darum, vermeintlich langweiligen Lehrinhalten eine Spielstruktur überzustülpen oder an erfolgreich gemeisterte Übungsaufgaben als Belohnung ein Spiel zu bieten, das mit dem Lehrinhalt nichts zu tun hat. Stattdessen geht es darum, Elemente aus Spielen zu Motivationszwecken in Lernumgebungen einzusetzen. Das Sprachlernen kann im Besonderen von den Möglichkeiten des computergestützten Lernens profitieren.
Über Online-Lernumgebungen können Sprachlernende mit anderen in Kontakt treten und sich austauschen. Bestimmte Spielelemente können Lernende in eine ungezwungene Wettkampfsituation bringen, in der sie sich spielerisch messen können.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Prototyp entwickelt, der Elemente aus Spielen in eine Lernapplikation für das Thema „Deutsch als Fremdsprache“ einbindet. Im Prototyp soll dargestellt werden, welche Möglichkeiten den Lehrenden offenstehen, ihre Lerner und Lernerinnen zu motivieren. In einem Nutzungstest wird der Prototyp evaluiert. Die so erhobenen Daten werden ausgewertet und Verbesserungsvorschläge gemacht. Ein Fazit fasst die erkannten Vorzüge und Mängel des Prototyps sowie die erarbeiteten Verbesserungsvorschläge zusammen. Zu guter Letzt wird ein Ausblick auf weitere erforderliche Arbeitsschritte gegeben.
Das Ergebnis der Arbeit beinhaltet, dass der Prototyp zwar gute Ansätze enthält und erfolgreich getestet werden konnte, aber in wesentlichen Teilen noch Verbesserungsbedarf besteht. Weiterhin müssen Evaluationsmethoden entwickelt werden, die spieltypische Eigenheiten beachten.
In einer Welt, in der mittlerweile "Die Cloud" als Lösung für nahezu alles angepriesen wird, stellt sich immer häufiger die Frage, ob man seine persönlichen Daten einem Fremden anvertrauen möchte, oder sie doch lieber unter der eigenen Kontrolle behält. Für die Befürworter der letzten Option steht "ownCloud" als freies Softwarepaket zur Verfügung, um eine eigene Cloud aufzusetzen und ihre Inhalte mit Anderen zu teilen.
Um das Teilen von Lernwerkzeugen zu vereinheitlichen und damit zu vereinfachen, wurde von IMS GLOBAL die "Learning Tools Interoperability" Spezifikation - kurz LTI - entwickelt. Diese wird inzwischen von einer zunehmenden Anzahl von Lernmanagementsystemen und Lernressourcen unterstützt. Eine interessante Herausforderung ist daher, zu untersuchen, ob und wie man ownCloud mit verschiedenen bestehenden Lernwerkzeugen mittels LTI verbinden und daraus Nutzen ziehen kann.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Plugin für ownCloud zu konzeptionieren und zu entwickeln, das die Kommunikation mit Lernwerkzeugen per LTI
ermöglicht. Dabei soll sowohl die Consumer- als auch die Providerseite mit einem Proof of Concept berücksichtigt werden, um jeweils die Möglichkeiten und Grenzen dieser Verbindungen zu untersuchen.